자율 주행차의 영상 기반 차간거리 유지 개발

Table of Contents

• 프로젝트 소개
• 시스템 구조
• 디렉토리 구조
• 실행 방법
• 참조
• 팀원
  
  

프로젝트 소개

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

시스템 구조

거리유지 시스템 구조

겍체 인식 및 거리측정 시스템 구조

거리측정 알고리즘

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

디렉토리 구조

HEN_Project2
├── dataset
│   ├── ver_1
│   ├── ver_2
│   └── ver_3
│
├── docs
│   ├── 기초보고서
│   ├── 면담보고서
│   ├── 중간보고서
│   └── 최종보고서
│
└── src
    ├── cart
    │   ├── main_arm.c
    │   └── main_cart.c
    │
    ├── weights
    │   ├── cart_model_v1.pt
    │   ├── cart_model_v2.pt
    │   ├── cart_model_v3.pt
    │   ├── cart_model_v4.pt
    │   └── cart_model_v5.pt
    │
    └── detect.py

실행 방법

YOLO 설치

라즈베리파이에서 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 후 안내에 따라 필요한 모듈 설치

YOLO 구성 및 구동 방법

1. custom_dataset 폴더 : yolov5 모델 학습에 사용된 커스텀 이미지파일 포함 (label파일도 포함되어 있음)
-> 직접 제작 해야 함

2. yolov5 : yolov5 모델의 전체 구성파일이 포함

• 주요파일
  1) best.pt : 커스텀 이미지로 학습된 yolov5모델
  2) detect.py : 객체인식을 구동시키기 위한 파이썬 파일
  3) /data/car_data.yaml : 학습할 이미지파일들의 정보가 포함된 파일
  4) /models/yolov5s.yaml : 학습할 데이터셋의 뼈대
  5) yolov5s.pt : Pre-Trained 모델
  
  

3. train을 위한 명령어
(yolov5 폴더에서) 다음 명령어 실행
python3 train.py --img 128 --batch 3 --epochs 50 --data car_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name custom3_car_yolov5s

• 파라미터 설명
  1) img : 학습할 img size
  2) batch : 한번에 처리되는 이미지 개수
  3) epochs : 학습 반복 횟수
  4) data : custom yaml 파일
  5) cfg : 뼈대 yaml 파일
  6) weights : Pre-Trained 모델 파일 경로 (pt 형식 파일)
  아무런 값을 적지 않으면 ('') 랜덤한 weight 값으로 초기화 및 학습 진행 (깃헙 공식 오피셜, pre-train을 추천)
  pre-trained 파일이란? : 학습 파라미터(weight와 bias)가 잘 초기화된 파일
  7) name : 학습한 가중치 파일과 관련 내용들이 들어갈 폴더명 (runs/train/에 생성된다)
  
  

4. 객체인식을 위한 명령어
(yolov5 폴더에서) 다음 명령어 실행
python3 detect.py --weights best.pt --img 128 --conf 0.4 --source 0

• 파라미터 설명
  1) weights : 학습된 가중치 파일
  2) img : 인식할 이미지 크기
  3) conf : 인식할 객체의 최저 인식률
  4) source : 인식할 이미지 및 영상 파일 (라즈베리파이에서 웹캠을 source로 하고 싶다면 '0'을 넣으면 된다)
  
  

참조

• Ultralytics, YOLO v5(2020), Retrieved June, 10, 2020, from https://github.com/ultralytics/yolov5

• https://global.honda/newsroom/news/2020/4201111eng.html

• 이동석 외 4 저, 스테레오 카메라를 이용한 이동객체의 실시간 추적과 거리 측정시스템(2009)

• 이강원 외 1 저, 지형 공간정보체계 용어사전(2016)

• https://github.com/yeongin1230/Self-driving-project/tree/main/Cart

• https://github.com/yeongin1230/Robot-arm

• https://ropiens.tistory.com/44
  
  

팀원

• 권동영 (2016110307)
• 신동해 (2018110651)