نشریه مهندسی مکانیک ایران

نشریه مهندسی مکانیک ایران

ارائه الگوریتم جدید تشخیص خطوط جاده با امکان پیش بینی مسیر در شرایط محدودیت دید

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مکانیک، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی مکانیک، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 استاد، گروه مهندسی مکانیک، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
4 استادیار، گروه مهندسی مکانیک، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
5 استاد، گروه مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
چکیده
کنترل موقعیت خودرو نسبت به خطوط و سایر خودروهای مسیر نخستین گام جهت هدایت خودرو است. طراحی سیستم تعیین موقعیت خودرو، چالش مهمی در ساخت خودروهای هوشمند است. در این مقاله الگوریتم جدیدی جهت تشخیص خطوط جاده، در شرایط محدودیت دید ارائه شده که امکان تشخیص خطوط جاده و تعیین موقعیت خودرو را داشته، با استفاده از فیلتر کالمن و داده‌ های IMU  امتداد احتمالی خط را پیش بینی نماید. این الگوریتم با قابلیت پیاده سازی روی انواع سیستم های عامل و پلتفرم های سخت افزاری، به صورت بلادرنگ عمل می نماید. طرح پیشنهادی با شبیه ‌سازی محیط رانندگی در آزمایشگاه مورد بررسی قرار گرفته است که با میانگین دقت 86% در تشخیص خطوط و 5/79% در تخمین موقعیت خودرو عملکرد قابل قبولی را از خود نشان داده است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] H. Zoqi, A. B. Nejad, and S. Hedayati, "The Effect of using Intelligent In-vehicle Equipment on Ensuring the Safety of the Road Transport Fleet," 3rd National Conference on Road Accidents, Rail and Air Accidents, [in Persian], 20 May 2014, Zanjan, Iran, https://civilica.com/doc/271371/.
 
[2] J. Pohl, and J. Ekmark, "Development of a Haptic Intervention System for Unintended Lane Departure," Journal of Passenger Cars: Electronic and Electrical Systems, Vol. 112, Section 7, pp. 243-247, 2003, https://www.jstor.org/stable/44699676.
 
[3] S. P. Narote, P. N. Bhujbal, A. S. Narote, and D. M. Dhane, "A Review of Recent Advances in Lane Detection and Departure Warning System," Pattern Recognition, Vol. 73, pp. 216-234, 2018, https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.08.014.
 
[4] J. Pohl, W. Birk, and L. Westervall, "A Driver-distraction-based Lane-keeping Assistance System," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, Vol. 221, No. 4, pp. 541-552, 2007, https://doi.org/10.1243/09596518JSCE218.
 
[5] S. Soumare, A. Ohya, and S. Yuta, "Real-time Obstacle Avoidance by an Autonomous Mobile Robot using an Active Vision Sensor and a Vertically Emitted Laser Slit," in Intelligent Autonomous Systems, 2002, Vol. 7, pp. 301-308, https://scholar.google.com/scholar?cluster=5886409289292853538&hl=en&as_sdt=2005&sciodt=2007.
 
[6] M. Peidaei, and P. Shojaei, "Development of an Algorithm for Detecting Road Marking Lines using Fuzzy Clustering by Genetic Algorithm and Image Processing," 14th Iranian Fuzzy Systems Conference, [in Persian], 19 August 2014, Eastern Azarbayjan-Tabriz, Iran,  https://civilica.com/doc/730982.
 
[7] M. Kazemi, and Y. Baleghi Damavandi, "Road Detection and Tracking and Road Surface Lines in Road Images", The First Regional Conference on New Computer, 13 May 2015, Kohkiloyeh va Bouyerahmad-Gachsaran, Iran, https://civilica.com/doc/454257..
 
[8] A. Askari, M. Kazemi, and Y. Baleghi, "Improve Foggy Road Image and Detect and Track Road and Road Surface Lines," The Second National Conference on Applied Research in Computer Science and Information Technology, [in Persian], 26 February 2015, Tehran, Iran, https://civilica.com/doc/455080.
 
[9] P. Rizwan, K. Suresh, and M. R. Babu, "Real-time Smart Traffic Management System for Smart Cities by using Internet of Things and Big Data," in 2016 International Conference on Emerging Technological Trends (ICETT), IEEE, pp. 1-7, 21-22 Oct. 2016, Kollam, India https://doi.org/10.1109/ICETT.2016.7873660.
 
[10] A. Tavakoli, G. Reshad, and H. Tohidi, "Vehicle Type Detection by Smart Control Cameras using Deep Neural Networks," Proceedings of the Second Conference on Intelligent Road Transportation Systems, [in Persian], 7-8 February 2016, Tehran, Iran, https://civilica.com/doc/633510.
[11] A. Fallah and A. Soleimani, "Road Line Detection Based on the Combination of Image Edge Color Features," 4th Iranian Conference on Signal Processing and Intelligent Systems, [in Persian], 25 December 2018, Tehran, Iran, doi: https://civilica.com/doc/842926.
 
[12] M. Hasenjäger, M. Heckmann, and H. Wersing, "A Survey of Personalization for Advanced Driver Assistance Systems," IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Vol. 5, No. 2, pp. 335-344, 2019, https://doi.org/10.1109/TIV.2019.2955910.
 
[13] C. M. Martinez, M. Heucke, F.-Y. Wang, B. Gao, and D. Cao, "Driving Style Recognition for Intelligent Vehicle Control and Advanced Driver Assistance: A Survey," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 19, No. 3, pp. 666-676, 2017, https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2706978.
 
[14] C. Bila, F. Sivrikaya, M. A. Khan, and S. Albayrak, "Vehicles of the Future: A Aurvey of Research on Safety Issues," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 18, No. 5, pp. 1046-1065, 2016, https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2600300.
 
[15] J. Hu, S. Xiong, J. Zha, and C. Fu, "Lane Detection and Tajectory Tracking Control of Autonomous Vehicle Based on Model Predictive Control," International Journal of Automotive Technology, Vol. 21, pp. 285-295, 2020, https://doi.org/10.1007/s12239-020-0027-6.
 
[16] D. K. Dewangan, and S. P. Sahu, "Lane Detection in Intelligent Vehicle System using Optimal 2-tier Deep Convolutional Neural Network," Multimedia Tools and Applications, Vol. 82, No. 5, pp. 7293-7317, 2023, https://doi.org/10.1007/s11042-022-13425-7.
 
[17] I.-C. Sang, and W. R. Norris, "A Robust Lane Detection Algorithm Adaptable to Challenging Weather Conditions," IEEE Access, Vol. 12, pp. 11185-11195, 2024, https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3354975.
 
[18] B. N. Viet, and T. P. Xuan, "Lane Detection using Hough Transformation and Yolov8," Transport and Communications Science Journal, Vol. 75, No. 4, pp.1659-1672, 2024, https://doi.org/10.47869/tcsj.75.4.15.
 
[19] A. Kermiani, N. N. Farajzadeh, and H. Khani, "Precise Tracking of Moving Objects Based on Motion Information and Automatic K-means Algorithm," 20th Annual National Conference of the Iranian Computer Association, [in Persian], pp. 211-219, Ferdowsi University of Mashhad, Khorasan Razavi-Mashhad, http://www.ijece.org/Article/28254.

  • تاریخ دریافت 05 آبان 1403
  • تاریخ بازنگری 18 فروردین 1404
  • تاریخ پذیرش 22 اردیبهشت 1404