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자율 주행차의 영상 기반 차간거리 유지 개발

Table of Contents


프로젝트 소개


YOLO-v5 기반으로 단안 카메라의 영상을 활용해 차간 거리를 일정하게 유지하며 주행하는 Adaptive Cruise Control 기능을 제공한다.


주요 기능

객체 인식

  • 복도에서의 차량 카트 이미지를 촬영하여 커스텀 데이터셋을 제작
  • YOLO-v5 모델 중 가장 초당 프레임 수 가 높은 YOLO-v5s에 커스텀 데이터셋을 학습
  • 라즈베리파이에 부착된 웹캠을 통해 실시간으로 전방 차량 인식

거리 측정

  • 객체 인식 시 나타나는 Bounding box의 좌표값을 추출하여 대상과의 거리가 1m 일 때 Bounding box의 높이와 너비값을 측정
  • 이후 인식된 객체의 Bounding box 높이와 너비값과 1m 일 때의 Bounding box 높이와 너비값의 비례식을 통해 거리를 측정

거리 유지

  • 측정된 거리 기반으로 동작을 나누어 시리얼 통신을 통해 동작 신호를 cart 조작하는 STM보드에 전달
  • STM보드에서 전달받은 신호를 기반으로 PWM 제어를 통해 차간 거리가 유지되도록 속도 조절

시스템 구조

객체 인식 및 거리측정 시스템 구조

거리유지 시스템 구조

거리측정 알고리즘

  • 카메라의 해상도에 따라 1m에서 기준이 되는 Bounding box의 width와 height의 크기가 달라진다

디렉토리 구조

adaptive-cruise-control
├── cart
│   ├── main_arm.c
│   ├── main_cart.c
│   └── README.md
│
├── dataset
│   └── ...
│
├── yolov5
│   ├── detect_custom.py
│   ├── cart_model.pt
│   └── ...
│
└── README.md

결과

실시간 객체 인식 및 거리측정

  • 학습된 가중치 모델을 바탕으로 단안 카메라를 이용하여 전방 차량 키트를 인식하였다.

  • 인식된 차량 키트에 대한 Bounding box에서 왼쪽부터 클래스명, 예측 정확도, 단안 카메라 기준 예측 거리(cm) 를 나타낸다.

  • 인식 결과, 이미지 크기 128*128 기준 평균적으로 초당 약 3 프레임의 속도로 동작하였으며, 최대 5m까지 높은 정확도로 인식됨을 확인할 수 있었다.

  • 거리 예측 오차율 측정 결과

실제 거리 측정 최소 거리 측정 최대 거리 최대 오차율
0.5m 0.47m 0.53m 6%
1m 0.96m 1.02m 3%
2m 1.98m 2.02m 1%
3m 2.85m 2.94m 5%
5m 4.65m 5.05m 7%

거리유지

동작 설정

  1. 전방 차량과의 거리가 70cm보다 가까워진 경우 차량 정지
  2. 전방 차량과의 거리가 70cm ~ 120cm인 경우 큰 폭으로 속도 감소
  3. 전방 차량과의 거리가 120cm ~ 150cm 인 경우 작은 폭으로 속도 감소
  4. 전방 차량이 없거나 거리가 150cm 보다 먼 경우 원래 주행 속도로 복구

거리유지 기능 실험 결과

  • 기준 주행 속도는 차량 키트가 스스로 움직일 수 있는 최저 속도로 설정하였다.
  • 테스트 결과, 거리가 1m에 가까워 지면 상당히 속도가 줄어들었고 0.7m에 이르면 차량 키트가 완전히 정지하였으며, 전방에 가까운 차량이 없으면 원래의 주행 속도로 돌아오는 기능 또한 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.

실행 방법

YOLO v5를 활용한 실시간 객체 인식 및 거리 예측

  1. https://github.com/sungjuGit/Pytorch-and-Vision-for-Raspberry-Pi-4B 에서 Pytorch, Pytorch Vision 설치에 필요한 wheel 파일을 라즈베리파이에 다운로드한다.

  2. sudo pip3 install torch-1.8.0a0+56b43f4-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
    sudo pip3 install torchvision-0.9.0a0+8fb5838-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

  3. adative-cruise-control/yolov5를 라즈베리파이에 클론한다.

  4. pip3 install -r requirements.txt으로 필요한 종속 라이브러리를 설치한다.

  5. python3 detect_custom.py --weights cart_model.pt --img 128 --conf 0.4 --source 0 으로 실시간 객체 인식 및 거리 예측을 한다.

detect_custom.py : 객체인식 및 거리 예측을 위한 파이썬 파일
cart_model.pt : 커스텀 이미지로 학습된 yolo-v5s 가중치 모델


거리 예측을 바탕으로 카트 구동

  1. https://github.com/icns-distributed-cloud/Self-driving-project 을 노트북에 클론한다.

  2. Self-driving-project/2021_self_driving_cart/robot_arm_basic/Src/main.c을 adaptive-cruise-control/cart/main_arm.c으로 대치시킨다.

  3. Self-driving-project/2021_self_driving_cart/cart/Src/main.c을 adaptive-cruise-control/cart/main_cart.c으로 대치시킨다.

  4. ICNS Lab에서 제작한 카트에 있는 STM-Arm Board, STM-Cart Board에 각 코드를 디버깅한다.


Custom Dataset을 통한 YOLO-v5 Model 학습 방법

  • 데이터셋 수정을 통해 발전된 학습모델 제작을 원할 시 링크 참조

참조


팀원


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