🚗 2023_Self_Driving

지능형자동차부품진흥원에서 주최한 『2023 대구모형전기자율주행차 경진대회』에 참가하여 OpenCV를 이용해 모형 자동차의 주행 기능을 개발 과정을 기록한 저장소입니다.

🧑‍💻 참여 현황

2020년	2022년	2023년

👐 소개

• 주제 : 자율주행 모형차를 이용한 미션 수행 및 경기장 주행

• 제공된 코드를 수정하여 모형차가 "직선 및 곡선 주행", "장애물 회피", "오르막 주행", "신호등 인식" 을 수행할 수 있도록 합니다.
• 차량의 컨셉을 정하고, 그에 맞는 차체를 제작하여 주행합니다.
• 가장 빠른 시간 내에 경기장을 주행하는 팀이 우승하는 대회입니다.

self_drive_2023.mp4

개발 환경 및 언어

🧑‍💻 참가 및 역할 분담

강수민	팀원 1	팀원 2
정보컴퓨터공학부	기계공학부	산업공학과
• 차선 인식 기능 개선 (Python, OpenCV) • 장애물 회피 기능 개선 (Python, LiDAR) • 신호등 인식 기능 개선 (Python, OpenCV)	• 차체 모델링(Creo CAD) • 차체 설계파일(.step) 제작 • 차량 주행 기능 개선 방안 제안 • 차량 컨셉 제안	• 차체 모형 디자인 • 주행 연습 도로 제작 • 차량 주행 기능 개선 방안 제안 • 차량 주행 영상 촬영 및 피드백

🚩대회 진행 과정

대회 과정은 "블로그"에 기록해두었습니다.

일정

• 참가 신청 : ~ 2023.07.07(금)
• 팀원 결성 : 2023.06.30(금)
• 서류 작성 : 2023.07.01(토) ~ 2023.07.07(금)
• 합격자 발표 : 2023.07.28(금)
• 오리엔테이션 및 차량 배부 : 2023.08.25(금)
• 1차 연습 : 2023.09.01(금) - 연습 도로 제작, 라인트레이싱
• 2차 연습 : 2023.09.08(금) - 라인트레이싱 성공
• 3차 연습 : 2023.09.09(토) - 장애물 회피 기능 구현
• 차체 제작 : 2023.09.15(금) - 우드락으로 차체 틀 제작
• 4차 연습 : 2023.09.17(일) - 차체 착용 후 주행 연습
• 5차 연습 : 2023.09.22(금) - 차체 꾸미기 및 주행 속도 상승
• 6차 연습 : 2023.09.23(토) - 장애물 회피시 흔들림(라이다 이슈) 문제 분석
• 중간 점검(7차 연습) : 2023.10.06(금) - 장애물 회피 시 흔들림 문제 해결
• 8차 연습 : 2023.10.07(토) - 주행 속도 높이기 작업
• 9차 연습 : 2023.10.13(금) - 도로 재제작, 오르막 주행 연습, 차량 속도 상승
• 10차 연습 : 2023.10.14(토) - 신호등 인식
• 11차 연습 : 2023.10.15(일) - 신호등 인식을 포함하여 주행
• 리허설(12차 연습) : 2023.10.19(목) - 경기장 환경 탐색
• 13차 연습 : 2023.10.20(금) - 경기장 경로에 맞게 경로 조정, 장애물 회피 다시 구현
• 경진 대회 : 2023.10.21(토) - 30팀 중 7위
  
  

☄️ 트러블 슈팅

문제

• 이전 1주차 연습에서는 모형차가 라인트레싱을 정상적으로 수행하였는데, 장소를 바꾸어 2주차 연습을 진행할 때는 차량이 라인트레이싱을 정상적으로 수행하지 못했다.

해결

• 기존의 검출 화면을 확장하여 차선이 차량의 중심에서 멀리 떨어져 있더라도 이를 인식 할 수 있도록 만들었다.
• 차량이 오차값에 비례해서 방향이 꺾이는데, 비례 상수 값을 키워 동일 오차값에 대해 차량이 각도를 좀 더 많이 꺾도록 작성했다.

문제

• 직선에서는 속력이 빠르나 곡선에서는 주행 속력이 느려진다.

해결

• 현재 코드는 직선 주행 시 기존 속력에 변화가 없으나, 곡선 주행 시 차선과의 오차값이 클 수록 차량의 조향각은 비례해서 커지고, 속력은 반비례하여 느려진다.

  • 따라서 기본 속력이 커질수록 직선 주행 속력과 곡선 주행 속력의 격차가 커져서 커브 구간에 버벅거리는 현상이 발생한 것이다.

• 직선 주행 속력과 곡선 주행 속력을 동일하게 정하지 않고, 각 상황에 맞게 적절한 값을 설정해야 한다.

  • 직선 주행 속력은 가능한 빠르게 설정하고, 곡선 주행 속도는 커브링이 부드럽게 되는 정도까지 속력을 올렸다.

문제

• 장애물 회피 시 차량이 휘청거렸다.

해결

• 차량이 장애물을 지나는 구간에 장애물을 제대로 인식하지 못해서 발생한 동작이었다.

• 라이다를 발사하는 범위를 넓혔다. ex) 정면 기준 오른쪽 10도 ~ 90도 -> 정면 기준 0도 ~ 90도로 수정

  • 차량이 장애물을 이전보다 빠르게 인식하여, 장애물 충돌 없이 원활하게 회피할 수 있게 되었다.

• 발사하는 레이저의 개수를 증가했다.

  • 장애물에 반사해서 돌아오는 레이저 개수가 늘어, 장애물을 인식률을 높일 수 있었다.

문제

• 곡선 구간에서 뚝뚝 끊기듯이 주행한다.

해결

• 곡선 구간에서 차량은 주행 라인도 따라가야하고, 오차값만큼 또 바퀴를 꺾어주어야한다. 따라서 이 두 가지가 충돌하여 뚝뚝 끊기는 주행이 발생한 것이다.

  • 곡선 구간에서 오차값에 따라 꺾이는 값(비례 상수)를 적절하게 조정하여(기존보다 감소시켜) 방향 전환 시 차량이 차선과 극단적으로 멀어지지 않도록 수정하였다.

문제

• 초록생 원형의 신호등을 인식해야되는데, 신호등 뒤의 잔디의 초록을 인식하여 신호등이 켜지지 않았는데도 자동차가 출발한다.

해결

• 검출화면에서 신호등 부분만을 크롭하여, 뒤에 어떤 색상의 배경이 있든 신호등에 의해서 차량이 출발하도록 조정했다.

• 가끔 초록색이 아닌데도 초록으로 검출하는 오류도 존재한다.

  • green_count라는 변수를 설정하여, 초록으로 인식되는 경우가 3 이상일 때, 차량이 출발하도록 설정했다.

🤔 느낀점 및 개선하고 싶은 점

좋았던 점

• 곡률에 따라 모형차의 부드럽게 달릴 수 있는 최적의 설정 값을 지정할 수 있게 되었다.

• 리눅스 터미널 환경에 익숙해 졌다.

• HSV의 개념을 알게되었으며, Open CV 라이브러리 통해 색상 추출, 원근 변환, 화면 크기 조정을 할 수 있게 되었다.

아쉬웠던 점

• 새로운 알고리즘을 짜기보다는, 기존 알고리즘을 유지하면서 적절한 설정값을 결정하는 것에 시간을 많이 투자한 것이 아쉽다.

• 장애물 회피 연습을 할 때, 25cm 이상 길이의 장애물 회피를 테스트 하지 않은 게 아쉽다.

• 대회 하루 전에 모터를 변경하여, 기존의 설정 환경과 다르게 실전에서 주행한 것이 아쉽다.

개선하고 싶은 점

• 오차값에 따라 조향값이 비례하도록 비례상수를 설정하는 방법 대신, 선형적인 함수를 사용하여 다양한 곡률에서도 차량이 부드럽게 주행하도록 개선하고 싶다.

• pid 제어 대신 다른 제어방식을 적용해서 조향 기능을 구현해 보고 싶다.

• 차선을 점으로 인식하는 방벙 외에 면으로 인식하는 방법을 적용해보고 싶다.

🎯 프로젝트의 발전 방향

• 실내 물류 전달 기능을 수행하는 로봇으로 발전할 수 있다. (비대면 전달 등)

• 실제 자율주행차량의 위험 요소를 미리 테스트 해 볼수 있다.