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최근 지능형 자동차 연구에는 다양한 센서를 이용한 첨단 운전자 지원 시스템 연구가 활발히 진행 되고 있으며, 신뢰도 높은 센서는 자율주행 기술에 있어 필수 불가결한 요소이다. 레이더는 타 센서들에 비해 외부환경에 강인한 특성으로 인해 다양한 능동 안전 시스템 연구에 적용되고 있고, 대표적 양산 기술로는 후방 사각지대 경보 시스템을 들 수 있다. 그러나 상용 레이더 역시 작동 메커니즘과 트래킹 방식에 따른 영역별 오차가 존재하며, 후방 사각지대 감지 용도로 레이더를 사용할 경우, 옆 차선과 옆옆차선의 A,B,C 필라 부근에서의 감지 공백 영역이 생긴다.
본 논문에서는 상용 레이더(24GHz)를 이용한 후방 사각 영역 감지 시스템에서 발생하는 감지 공백 영역과, 상용 레이더의 오차를 보완하기 위해 영역별 오차 특성을 고려한 ...

최근 지능형 자동차 연구에는 다양한 센서를 이용한 첨단 운전자 지원 시스템 연구가 활발히 진행 되고 있으며, 신뢰도 높은 센서는 자율주행 기술에 있어 필수 불가결한 요소이다. 레이더는 타 센서들에 비해 외부환경에 강인한 특성으로 인해 다양한 능동 안전 시스템 연구에 적용되고 있고, 대표적 양산 기술로는 후방 사각지대 경보 시스템을 들 수 있다. 그러나 상용 레이더 역시 작동 메커니즘과 트래킹 방식에 따른 영역별 오차가 존재하며, 후방 사각지대 감지 용도로 레이더를 사용할 경우, 옆 차선과 옆옆차선의 A,B,C 필라 부근에서의 감지 공백 영역이 생긴다.
본 논문에서는 상용 레이더(24GHz)를 이용한 후방 사각 영역 감지 시스템에서 발생하는 감지 공백 영역과, 상용 레이더의 오차를 보완하기 위해 영역별 오차 특성을 고려한 Interacting Multiple Model Kalman Filter(IMM-KF) 기반 센서 융합 기법을 제안한다. 먼저 상용 레이더의 오차를 줄이기 위해, 상대 차량과의 상대거리를 기준으로 균일하게 나눈 영역별 오차 특성을 실험적으로 구한 뒤, IMM-KF를 전 측방 레이더, 후 측방 레이더 각각에 적용함으로써 트래킹의 정확도를 높였다. 이 후 자 차량 주변 사각영역에 대한 감지 영역 향상을 위해 후 측방 레이더와 전 측방 레이더의 센서 융합을 통해 Ground Truth로 사용하는 Differential Global Positioning System (DGPS)에 가까운 융합 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실험 차량을 통해 취득한 Radar 값과 DGPS 값을 토대로 분석 및 검증되었다.

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