[논문]Network-RTK GPS 기반 자동차 정밀 위치 추정

운봉영; 이동진; 이상선

doi:10.7840/kics.2017.42.2.424

Network-RTK GPS 기반 자동차 정밀 위치 추정
Network-RTK GNSS for Land Vehicle Navigation Application 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.42 no.2, 2017년, pp.424 - 431

운봉영 (Hanyang University Department of Electronics and Computer Engineering) , 이동진 (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University) , 이상선 (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University)

초록
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요즘 차량 네비게이션 시스템은 큰 관심 분야이다. GNSS(Global Navigation Satellite System)은 실외 측위를 위한 기술 중 핵심적인 기술이다. 그러나 GNSS는 높은 정확도와 신뢰도를 제공하지 못한다. 이러한 이유로, 우리는 차량의 GNSS 성능의 정확도를 향상시키기 위하여 Network-RTK를 적용하였다. 이 Network-RTK 모드에서 GNSS 에러는 급격히 감소하게 된다. 본 논문에서 우리는 ntrip client 프로그램을 설명하고 다양한 환경에서의 실험 결과를 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

These days land vehicle navigation system is a subject of great interest. The GNSS(Global Navigation Satellite System) is the most popular technology for out door positioning. However, The GNSS is incapable of providing high accuracy and reliable positioning. For that reason, we applied Network-RTK in vehicle to improve the accuracy of GNSS performance. In this network-RTK mode, the GNSS error are significantly decreased. In this paper, we explain ntrip client program for network-RTK mode and show the result of experiments in various environments.

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 논문에서는 Network-RTK(Real Time Kinematic) GNSS를 차량에 적용하여 정밀한 차량 위치를 추정하는 방법을 제안한다. Network-RTK 시스템은 무선통신망을 이용해 Ntrip server로부터 위치보정 데이터를 수신하는 방식으로 차량에 무선통신망이 필요하며 시스템을 동작시키는 별도의 프로그램이 필요하다.
이 데이터 중 가장 중요한 데이터는 Message 1004 와 Message 1012 이다. 이 데이터는 미국에서 운영하는 위성항법 시스템인 GPS 와 러시아에서 운영 중인 GLONASS에 대한 보정정보를 제공하는 프로토콜이다. Bei-dou나 Galileo와 같은 위성항법시스템은 현재 서비스를 제공하지 않아서 GNSS Receiver가 위의 항법시스템 서비스를 제공하더라도 Network-RTK 동작 시 사용하지 않는다.

제안 방법

Network-RTK 성능을 평가하기 위하여 실험차에 시스템을 구성하여 여러 가지 시나리오에서 실험해보았다. 그리고 결과 분석을 위해서 고가의 Reference GNSS를 추가하여 실험을 진행하였다.
Network-RTK 성능을 평가하기 위하여 실험차에 시스템을 구성하여 여러 가지 시나리오에서 실험해보았다. 그리고 결과 분석을 위해서 고가의 Reference GNSS를 추가하여 실험을 진행하였다.
^[12] 2절을 참고하여 좌표를 변환 하였다. 따라서 오차 결과는 종 방향 오차, 횡 방향 오차, 거리 오차로 총 세 가지 결과 값을 산출했다.
각각의 설정은 실험 결과 최상의 결과를 낼 수 있는 파라미터로 구성하였으며, 차량의 Heading angle은 NMEA 데이터에 있는 정보를 이용하였다. 또한, Reference GNSS 안테나와 Network-RTK GNSS GNSS 안테나는 물리적인 위치 차가 존재하기 때문에 역시 NMEA 데이터의 Heading angle을 이용하여 소프트웨어적으로 오차를 제거 하였다.
Network-RTK 시스템은 무선통신망을 이용해 Ntrip server로부터 위치보정 데이터를 수신하는 방식으로 차량에 무선통신망이 필요하며 시스템을 동작시키는 별도의 프로그램이 필요하다. 또한, 다양한 환경에서 실험한 결과를 일반적인 Stand alone 상태에서의 GNSS와 비교분석하여 Network-RTK GNSS의 성능을 평가한다.
Network-RTK 방식의 데이터 흐름은 다음과 같다. 먼저 자신의 GNSS로부터 얻은 NMEA (National Marine Electronics Assocation) 정보를 무선 통신망을 이용하여 Ntrip server 로 전송한다. NMEA는 시간, 위치, 방위 등의 정보를 전송하기 위한 프로토콜로써 대부분의 GNSS receiver 는 이 규격에 따라 데이터를 생성한다.
그림 5 와 같이 실험은 총 3 가지 시나리오에서 실행하였다. 첫 번째는 GNSS 환경이 가장 좋은 개활지에서 실험했다. 그리고 두 번째는 GNSS 환경이 가장 안 좋은 빌딩 숲 지역이다.
GNSS의 성능 향상을 위해 가장 많이 사용되는 방식은 INS와 결합하는 것이다. 칼만 필터를 이용하여 두 시스템의 장점을 결합하는 방식으로 GNSS의 오차가 발산하지 않는 장점과 INS의 단위 시간당 높은 위치 정확도를 가진다는 장점을 결합하는 것이다. 이러한 시스템의 경우 높은 주파수로 보다 정밀한 위치 추정 시스템을 구현할 수 있지만 GNSS의 정확도가 낮으면 매우 고가의 INS를 사용하지 않는 이상 위치 오차를 줄이는 데 한계가 있다.

대상 데이터

각각의 설정은 실험 결과 최상의 결과를 낼 수 있는 파라미터로 구성하였으며, 차량의 Heading angle은 NMEA 데이터에 있는 정보를 이용하였다. 또한, Reference GNSS 안테나와 Network-RTK GNSS GNSS 안테나는 물리적인 위치 차가 존재하기 때문에 역시 NMEA 데이터의 Heading angle을 이용하여 소프트웨어적으로 오차를 제거 하였다.

데이터처리

그래프의 x 축은 차량의 종 방향 오차이며, y 축은 차량의 횡 방향 오차이다. 결과는 RMS로 계산하였으며, 오차는 Reference GNSS 결과와 실험한 GNSS 결과의 차를 사용하였다. 개활지의 경우 오차 분포가 밀집되는 반면 나머지 두 환경의 오차분포는 펴져있는 것을 알 수 있다.

성능/효과

1) Network-RTK 방식을 이용한 GNSS Receiver의 결과는 일반적인 Stand alone 방식의 GNSS에 비해 종 방향은 평균 0.6948 m, 횡 방향은 평균 0.4243m, 그리고 거리 오차는 평균 0.6237 m 로 RMS가 감소하는 것을 알 수 있다.
2) 무선통신을 이용하여 RTCM 데이터를 수신하기 때문에 기존의 DGPS나 RTK 기술에 비해 사용 범위의 제약이 없고, 별도의 기지국을 설치할 필요가 없다. 또한 실시간으로 주변에 참조기준국의 보정데이터를 생성하므로, 빠른 속도로 움직이는 차량 환경에서 기존의 기술에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있다.
3) Ntrip client 의 구현을 통해 Network-RTK에 필요한 파라미터를 제어할 수 있으며, 성능 향상을 위해 추가적인 소프트웨어 개발이 가능하다.
세 가지 환경에서 각각 차량의 종 방향, 횡 방향 그리고 대각선 거리 오차 수치를 보여준다. 결과를 보면 Stand alone 보다 Network-RTK 를 사용했을 때 전체적으로 결과가 더 나아지는 것을 알 수 있다. 방향에 따라 부분적으로 Stand alone이 더 작은 오차를 갖는 부분이 있지만 거리 오차에서 Network-RTK를 사용하였을 때 나아지는 점을 확인할 수 있다.
하지만 실외 위치 추정에서 GNSS는 가장 중요한 역할을 하고 있으며 절대적인 좌표를 출력하는 GNSS 결과가 좋지 못할 때는 다른 센서와의 융합에서도 그 결과가 나빠지는 경향이 있다. 따라서 이 논문을 통해 Network-RTK 방식을 차량에 적용하여 GNSS가 실제 도로 환경에서 얼마나 오차가 줄어드는 지를 보여주었으며, Network-RTK 를 차량에 적용하는 방식을 전반적으로 설명하였다. 하지만 무선통신이 불안정하여 Ntrip server 와 연결이 끊어질 경우나 터널과 같이 GNSS가 위성으로부터 데이터를 수신하기 어려운 환경에서는 보정 데이터의 수신이 불가능하여 데이터가 끊기는 현상이 발생한다.

후속연구

세 가지 환경의 특성을 파악하기 위해 실험 결과를 분석하기에 앞서 각 환경에서의 GNSS 특성을 살펴볼 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	현재 차량 위치를 추정하기 위해 가장 널리 사용하는 방법은 무엇인가?	현재 차량 위치를 추정하기 위해 가장 널리 사용하는 방법은 GNSS이다. GNSS는 시간에 따른 오차의 누적이 없으며 가격이 비교적 저렴하다는 장점이 있지만, 환경에 매우 민감한 단점이 있다.
	GNSS의 장점은?	현재 차량 위치를 추정하기 위해 가장 널리 사용하는 방법은 GNSS이다. GNSS는 시간에 따른 오차의 누적이 없으며 가격이 비교적 저렴하다는 장점이 있지만, 환경에 매우 민감한 단점이 있다. 따라서 고속도로와 같이 주변에 전파 장애물이 없을 경우 위치 오차가 낮지만 도시와 같이 주변에 전파 장애물이 많아질수록 위치 오차가 높아지며, 터널이나 지하주차장 등 위치 추정이 불가능한 지역도 존재한다.
	INS를 위용한 위치 추정의 단점은?	INS(Inertial Navigation System)를 이용한 위치 추정의 경우 물리적으로 다양한 잡음이 발생하지만 GNSS에 비해 단기간 정확도가 높고 100Hz 의 빠른 추정이 가능하며, 터널과 빌딩숲과 같은 음영지역에서도 지속적인 위치추정이 가능하다. 하지만 적분을 통해 위치를 추정하기 때문에 시간에 따라 위치 오차가 누적되는 단점이 있다.[7]

참고문헌 (12)

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J. J. Choi, H. Y. Choi, S. B. Do, and H. S. Kim, "Absolute altitude determination for 3-D indoor and outdoor positioning using reference station," J. KICS, vol. 40, no. 01, pp. 165-170, Jan. 2015.

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J. W. Kim, M. S. Lee, and S. S. Lee, "Vehicular pirch estimation algorithm with ACF/IMMKF based on GPS/IMUOBD data fusion," J. KICS, vol. 40, no. 09, pp. 1837- 1845, Sept. 2015.

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J. Marias, M. Berbineau, and M. Heddebaut, "Land mobile GNSS availability and multipath evaluation tool," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 54, no. 5, pp. 1697-1704, Sept. 2005.

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G. Dissanayake, S. Sukkarieh, E. Nebot, and H. Durrant-Whyte, "The aiding of a low-cost strapdown inertial measurement unit using vehicle model constraints for land vehicle applicaitions," IEEE Trans. Robot Autom., vol. 17, no. 5, pp. 731-747, Oct. 2001.

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S. Rezaei and R. Sengupta, "Kalman filter-based integration of DGPS and vehicle sensors for localization," IEEE Trans. Control Syst. Technol., vol. 15, no. 5, Oct. 2006.
S. Godha and M. E. Cannon, "GPS/MEMS INS integrated system for navigation in urban areas," GPS Solutions, vol. 11, pp. 193-203, 2007.

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H. Qi and J. B. Moore, "Direct kalman filtering approach for GPS/INS integratierosp," Electron. Sys., vol. 38, no. 2, pp. 687-693, Apr. 2002.
S. Moon, S. Lee, J. Kim, and B. Kim, "Detecting lane departure based on GIS using DGPS," KSAE, vol. 20, no. 4, pp. 16-24, 2014.
A. Noureldin, T. B. Karamat, and J. Georgy, Fundamentals of Inertial Navigation, Satellitebased Positioning and their Integration, Springer, 2013.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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