Programmers Autonomous-Driving Dev course. Lane-following Competition

Video

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Member Roles

이름	담당
조영진(팀장)	허프변환, PID, 이동평균 필터 적용
구민상	허프변환, PID, 이동평균 필터 적용
고세람	허프변환, PID값 최적화
임경묵	허프변환, PID값 최적화

Goal

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• 차선을 벗어나지 않고 3바퀴 연속 주행

Environment

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• Ubuntu 18.04
• ROS Melodic
• Xycar Model D
• Nvidia TX 2

Structure

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Project2
  └─ src
  │    └─ main.py               # xycar drive main code
  │    └─ main_video.py         # video drive main code
  │    └─ imageProcessing.py    # imageProcessing Module
  │    └─ pid.py                # PID Module
  │    └─ movingAverage.py      # movingAverage Filter Module
  └─ launch
        └─ main.launch           # xycar drive main launch
        └─ src

Usage

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$ roslaunch Project2 main.launch

Procedure

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lane detection

1. gray scale

2. roi

3. Gaussian blur

4. Canny edge

5. HoughLinesP로 차선 후보 검출

6. 차선 후보 중 offset(특정 y값)의 x 좌표를 왼쪽 차선과 오른쪽 차선으로 선정

steering control

1. 화면의 중심을 기준으로 왼쪽 좌표와 오른쪽 좌표의 중심과의 차이를 구해서 error 도출
2. 한쪽 좌표가 없어졌을 때를 코너로 인식
3. 직선과 코너에 다르게 PID 제어

Try

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1. PID Control
2. Moving Average Filter
3. 2-way Lane Detection

Limitations

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• 바닥에 비친 형광등, 기둥을 차선으로 인식하여 차선을 벗어나는 경우가 있었다.
  • 카메라 노출도 조정과 한쪽 차선만 검출하여 해결
• PID 제어를 사용할 때 직선 구간에서 똑바로 가지 못함
  • PID값을 조절하여 P = 0.25, I = 0.0005, D = 0.25 으로 설정했을 때 가장 안정적이었음.
• 하지만 위 PID 값을 적용했을 때, 곡선에서 차선 이탈을 하는 문제가 있었음
  • 곡선과 직선에서의 PID값을 따로 주어 해결 -> 곡선 P = 0.5, I = 0.0, D = 0.25 로 설정.

What I've learned

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• Image Processing의 다양한 Noise 해결 방법
• hough transform을 사용한 lane detection
• 상황에 맞게 PID와 MovingAverageFilter를 조절해서 부드러운 조향각 제어