자율주행자동차, 드론 택배 등 도심환경에서 무인 이동체의 활용 및 개발이 활발해짐에 따라 도심환경 항법의 중요성이 커지고 있다. 건물들이 많아 위성 신호의 수신이 좋지 못한 도심환경에서는 위성항법시스템의 성능이 좋지 못하기 때문에 라이다와 같은 센서들을 이용한 복합항법시스템을 이용한다. 본 논문에서는 이런 환경에서 다양한 센서를 결합한 항법의 검증을 위하여 ...
자율주행자동차, 드론 택배 등 도심환경에서 무인 이동체의 활용 및 개발이 활발해짐에 따라 도심환경 항법의 중요성이 커지고 있다. 건물들이 많아 위성 신호의 수신이 좋지 못한 도심환경에서는 위성항법시스템의 성능이 좋지 못하기 때문에 라이다와 같은 센서들을 이용한 복합항법시스템을 이용한다. 본 논문에서는 이런 환경에서 다양한 센서를 결합한 항법의 검증을 위하여 PILS시뮬레이터를 구성하였다. 본 연구에서는 환경 구성 및 센서 데이터 생성을 위하여 3D게임개발 툴인 Unity3D를 이용하였다. 스크립트를 이용한 GIS 맵데이터 처리뿐만아니라 자체UI를 이용하여 자유롭게 3D 오브젝트를 만들 수 있고 내부 물리엔진과 raycasting과 같은 내부함수들을 이용하여 다양한 항법에 PILS 시스템을 활용할 수 있다. 본 논문은 PILS 시뮬레이터의 하드웨어, 소프트웨어 구성을 설명하고 PILS 시뮬레이터를 이용하여 복수의 거리센서, 관성센서, GPS를 이용한 복합항법과 라이다와 관성센서를 결합한 항법을 검증하였다. 또한 대상 항법알고리즘의 정확도와 특정연산환경에서 알고리즘의 실시간성을 확인하기까지의 과정과 결과 및 PILS를 이용한 항법 검증의 이점을 기술한다.
자율주행자동차, 드론 택배 등 도심환경에서 무인 이동체의 활용 및 개발이 활발해짐에 따라 도심환경 항법의 중요성이 커지고 있다. 건물들이 많아 위성 신호의 수신이 좋지 못한 도심환경에서는 위성항법시스템의 성능이 좋지 못하기 때문에 라이다와 같은 센서들을 이용한 복합항법시스템을 이용한다. 본 논문에서는 이런 환경에서 다양한 센서를 결합한 항법의 검증을 위하여 PILS 시뮬레이터를 구성하였다. 본 연구에서는 환경 구성 및 센서 데이터 생성을 위하여 3D게임개발 툴인 Unity3D를 이용하였다. 스크립트를 이용한 GIS 맵데이터 처리뿐만아니라 자체UI를 이용하여 자유롭게 3D 오브젝트를 만들 수 있고 내부 물리엔진과 raycasting과 같은 내부함수들을 이용하여 다양한 항법에 PILS 시스템을 활용할 수 있다. 본 논문은 PILS 시뮬레이터의 하드웨어, 소프트웨어 구성을 설명하고 PILS 시뮬레이터를 이용하여 복수의 거리센서, 관성센서, GPS를 이용한 복합항법과 라이다와 관성센서를 결합한 항법을 검증하였다. 또한 대상 항법알고리즘의 정확도와 특정연산환경에서 알고리즘의 실시간성을 확인하기까지의 과정과 결과 및 PILS를 이용한 항법 검증의 이점을 기술한다.
As the utilization and development of unmanned vehicles in urban environments such as autonomous vehicles and drone home delivery become more active, the importance of urban environmental navigation is increasing. The satellite navigation system will not perform well in urban environments where ...
As the utilization and development of unmanned vehicles in urban environments such as autonomous vehicles and drone home delivery become more active, the importance of urban environmental navigation is increasing. The satellite navigation system will not perform well in urban environments where there are many buildings and satellite signals are not well received, so a composite navigation system using sensors such as LiDAR will be used. In this paper, a PILS simulator was constructed for the verification of navigation combining various sensors in this environment. In this study, Unity3D, a 3D game development tool, was used to configure the environment and generate sensor data. In addition to processing GIS map data using scripts, 3D objects can be freely created using its own UI and using internal functions such as internal physical engine and Raycasting, the PILS system can be utilized for various navigation. This paper explained the hardware and software configuration of PILS simulator and verified the combined navigation using multiple distance sensors, IMU and GPS and the combination of LiDAR and IMU by using PILS simulator. It also describes the accuracy of the target navigation algorithm and the process and results from checking the real-time nature of the algorithm in the specific operational environment and the advantages of navigation verification using PILS.
As the utilization and development of unmanned vehicles in urban environments such as autonomous vehicles and drone home delivery become more active, the importance of urban environmental navigation is increasing. The satellite navigation system will not perform well in urban environments where there are many buildings and satellite signals are not well received, so a composite navigation system using sensors such as LiDAR will be used. In this paper, a PILS simulator was constructed for the verification of navigation combining various sensors in this environment. In this study, Unity3D, a 3D game development tool, was used to configure the environment and generate sensor data. In addition to processing GIS map data using scripts, 3D objects can be freely created using its own UI and using internal functions such as internal physical engine and Raycasting, the PILS system can be utilized for various navigation. This paper explained the hardware and software configuration of PILS simulator and verified the combined navigation using multiple distance sensors, IMU and GPS and the combination of LiDAR and IMU by using PILS simulator. It also describes the accuracy of the target navigation algorithm and the process and results from checking the real-time nature of the algorithm in the specific operational environment and the advantages of navigation verification using PILS.
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