smart-car

자율주행 전기차 with 회생제동

• 운전자의 안전과 편리함을 위한 주행 보조기술 구현 및 성능 개선

목표

• 도로 각도 예측 모델 accuracy($R^2$) 80% 이상
• 전방충돌방지 객체 인식 모델 accuracy(mAP) 60% 이상

방법

데이터 수집

• 도로 이미지 데이터를 직접 촬영하여 총 1만장으로 구성
• train data 80% validation data 20% 나눠서 각각 8천장 2천장으로 구성

이미지 전처리 & 모델

• 도로 이미지
  • RGB에서 HSV영역으로 변환하고 Canny edge로 경계선 구분
  • Hough transform 으로 차선 인식 용이하도록 변경
  • CNN 모델 사용

Parameter	Value
Epoch	75
Batch size	100
Learning rate	0.001
Loss function	MSE

• 장애물 이미지
  • 이미지 size 416x416 으로 resize
  • 객체가 있는 부분 좌표로 설정하고 label 설정
  • YOLOv4-tiny 모델 사용

회생제동

• Relay switch

  • 릴레이 스위치를 이용해 모터 드라이버에서 입력되는 PWM 차단
  • PWM 차단 후 DC모터에서 나오는 전류를 정류회로에 인가

• 정류회로 + 평활 회로

  • Bridge rectifier - Capacitor - Boot converter - Regulator 를 통해 DC 5V로 변환

Data Augmentation

• bright, blur, zoom, pan, flip 적용
• 반전 시킬시 각도 180에서 뺀값으로 label 설정