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[국내논문] 차량정밀측위를 위한 복합측위 기술 동향
Overview of sensor fusion techniques for vehicle positioning 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.11 no.2, 2016년, pp.139 - 144  

박진원 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과) ,  최계원 (서울과학기술대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합 기술의 최근 동향에 대해 다룬다. GNSS 만으로는 자율주행에서 요구하는 정밀측위의 정확도 및 신뢰도를 만족시킬 수 없다. 본 논문에서는 GNSS와 주행계, 자이로스코프 등의 관성항법 센서를 결합하는 복합측위 기술을 소개한다. 또한 라이다 및 스테레오 비전에서 탐지된 랜드마크를 정밀지도에 수록된 정보와 매칭시키는 측위 기법의 최근 동향을 소개한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper provides an overview of recent trends in sensor fusion technologies for vehicle positioning. The GNSS by itself cannot satisfy precision and reliability required by autonomous driving. We survey sensor fusion techniques that combine the outputs from the GNSS and the inertial navigation se...

Keyword

#차량 정밀 측위   #복합 측위   #센서 융합   #관성 항법  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 영상 및 라이다(lidar) 센서로 감지된 정보를 정밀지도에 수록된 랜드마크(landmark) 및 차선 정보에 매칭시키는 정밀측위 기술도 활발히 연구가 진행되고 있다[3]. 본 논문에서는 이러한 센서융합 기반의 차량정밀측위 기술에 대한 최근 동향에 대해 다룬다.
  • 본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합기술에 대한 최근 동향을 정리하였다. GNSS와 관성항법 센서 결과를 융합하는 기법 외에 라이다나 스테레오 비전으로 탐지한 랜드마크 및 도로 속성을 정밀지도와 매칭시켜 위치를 파악하는 정밀측위기법을 소개하였다.
  • 본 논문에서는 차량정밀측위를 위한 센서융합기술에 대한 최근 동향을 정리하였다. GNSS와 관성항법 센서 결과를 융합하는 기법 외에 라이다나 스테레오 비전으로 탐지한 랜드마크 및 도로 속성을 정밀지도와 매칭시켜 위치를 파악하는 정밀측위기법을 소개하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
복합측위 항법 시스템에서는 무엇을 생성하는가? 자율주행 차량에서 요구하는 고정밀, 고신뢰 측위의 실현을 위해 다양한 차량의 센서를 활용하는 복합측위 기법을 활용해야 한다. 복합측위 항법 시스템에서는 GNSS, 관성항법, 영상, 라이다 등의 다양한 센서로부터의 정보를 정보융합필터에서 결합하여 정밀한 위치 정보를 생성한다.
중앙집중적 필터의 장점은 무엇인가? 중앙집중적 필터에서는 모든 센서의 정보가 그대로 하나의 필터로 입력되어 처리된다. 그러므로 가공되지 않은 센서 정보가 그대로 필터로 모아져서 처리되므로 정보의 손실이 거의 없다는 장점이 있다. 그러나 많은 양의 가공되지 않은 정보를 한꺼번에 처리하여야 하므로 계산복잡도가 매우 높다는 단점도 있다.
정보 융합 필터을 통해 무엇을 융합할 수 있는가? 정보 융합 필터를 통해 GNSS, 관성항법, 영상, 라이다 센서 정보를 융합할 수 있다[4]. 이 때, 중앙집중적 필터와 분산적 필터 모델을 고려할 수 있다[2].
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참고문헌 (10)

  1. J. Park, J. Choi, and Y. Bae, "Scientometric analysis of autonomous vehicle through paper analysis of each nation," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 8, no. 2, 2013, pp. 321-328. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. I. Skog and P. Handel, "In-car positioning and navigation technology - a survey," IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, vol. 10, no. 1, Mar. 2009, pp. 4-21. 

    상세보기 crossref

  3. K. Jang and S. Kwak, "Fast center line detection method or vehicle application," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 9, 2014, pp. 999-1004. 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. F. Gustafsson, Statistical Sensor Fusion, vol. 2:1, Lund: Studentlitteratur 2012. 

  5. S. Noh, T. Kim, N. Ko, and Y. Bae, "Particle filter for correction of GPS location data of a mobile robot," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 2, 2012, pp. 381-389. 

  6. P. Teunissen, "The least-squares ambiguity decorrelation adjustment: a method for fast GPS integer ambiguity estimation," J. of Geodesy, vol. 70, no. 1-2, Nov. 1995, pp. 65-82. 

    상세보기 crossref

  7. D. Titterton and J. Weston, Strapdown Inertial Navigation Technology, vol. 17, Stevenage: IEE 2004. 

  8. H. Shimada, A. Yamaguchi, H. Takada, and K. Sato "Implementation and evaluation of local dynamic map in safety driving systems," J. of Transportation Technologies, vol. 5, no. 2, May. 2015, pp. 102-112. 

    상세보기 crossref

  9. J. Levinson and S. Thrun, "Robust vehicle localization in urban environments using probabilistic maps," In Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, Anchorage, USA, May 2010, pp. 4372-4378. 

  10. J. Ziegler, et all(30)., "Making Bertha drive - an autonomous journey on a historic route," IEEE Intelligent Transportation Systems Mag., vol. 6, no. 2, Apr. 2014, pp. 8-20. 

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