자율주행 자동차의 위치인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서,보다 상세하게는, 자동차에 설치된 라이더 센서에 의하여 측정되며, 자동차의 현재 위치에서의 라이더 스캔 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 라이더 데이터 입력부; 자동차에 설치된 GPS 센서에 의하여 측정되는 자동차의 현재의 위치 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 GPS 데이터 입력부; 상기 라이더 데이터 입력부로부터 입력된 라이더 스캔 데이터와 상기 GPS 데이터 입력부로부터 입력된 위치 데이터를 포함하는 라이더 데이터(LiDAR data)를 시간순으로 누적시켜 라이더 누적 데이터(LiDAR accummulated data)를 생성하는 라이더 데이터 누적부에 의하여 생성된 라이더 누적 데이터를 데이터베이스에 기저장된 라이더 반사도 지도 정보와 매칭시켜 자동차의 현재 위치를 추정하는 지도 매칭부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템에 관한 것이다.
기술분야
자율주행 자동차의 위치인식 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서,보다 상세하게는, 자동차에 설치된 라이더 센서에 의하여 측정되며, 자동차의 현재 위치에서의 라이더 스캔 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 라이더 데이터 입력부; 자동차에 설치된 GPS 센서에 의하여 측정되는 자동차의 현재의 위치 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 GPS 데이터 입력부; 상기 라이더 데이터 입력부로부터 입력된 라이더 스캔 데이터와 상기 GPS 데이터 입력부로부터 입력된 위치 데이터를 포함하는 라이더 데이터(LiDAR data)를 시간순으로 누적시켜 라이더 누적 데이터(LiDAR accummulated data)를 생성하는 라이더 데이터 누적부
라이더 데이터 누적부에 의하여 생성된 라이더 누적 데이터를 데이터베이스에 기저장된 라이더 반사도 지도 정보와 매칭시켜 자동차의 현재 위치를 추정하는 지도 매칭부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템에 관한 것이다.
배경기술
최근 자율주행 자동차의 개발이 활발하게 연구되면서 도로상에서의 자동차의 위치를 정밀하게 추정하는 위치인식(localization) 기술이 중요시되고 있다.
왜냐하면, 자율주행 자동차는 정밀 지도를 기반으로 하여 주행하는데, 자신의 자동차가 정밀 지도상의 어느 지점에 위치하는지를 정확하게 파악하여야 자율 주행이 가능하기 때문이다.
이러한 자율주행 자동차의 자차 위치 인식을 위하여 라이더(Light Detection And Ranging, LiDAR) 기술을 채용하고 있다.
상기 라이더(LiDAR) 기술은 레이저의 광을 원거리에 있는 물체에 비추어 물체에서 반사된 빛을 검출함으로써 거리나 속도를 측정하거나 물체의 종류 또는 모양을 알아내는 기술로서 다른 용어로 '레이저 레이더'(Laser Rader)라고도 불리운다.
그러므로, 자율주행 자동차는 자차가 위치하고 있는 도로 등의 주변 환경을 스캔하여 데이터를 생성하고, 생성된 데이터와 정밀지도상의 정보를 비교함으로써 자동차가 정밀 지도상에서 어느 위치에 있는지를 인식하게된다.
이러한 라이더 기술은 2D(Dimension) 라이더와 3D(Dimension) 라이더의 기술이 이용되고 있다. 상기 2D 라이더 기술은 2D 라이더 센서를 이용하여 자동차가 현재 주행중인 차도의 반사율을 측정하여 차선 데이터를 추출하고, 정밀 지도와 누적된 차선 데이터를 매칭하여 정밀 지도상에서 자차의 위치를 인식한다.
그러나, 상기의 2D 라이더 센서로 측정한 자차의 위치가 횡방향으로는 보정 가능하나 종방향으로는 보정 성능이 저하되는 문제점이 있는데, 이는 기본적으로 차선 인식을 이용한 매칭 수행시 2D 라이더 센서에 의한 횡방향 정보가 충분하게 수집될 수 있으나 이에 비하여 종방향 정보는 부족하기 때문에 발생되는 문제점이다.
따라서, 이러한 문제점을 해소하기 위하여 3D 라이더 방식을 채용하여 종향의 정보를 충분하게 수집하여 정밀지도와 매칭시킬 수는 있으나, 3D 라이더 방식을 수행하기 위한 3D 라이더 센서가 매우 고가이기 때문에 시스템의 제조원가가 상승하게 되는 단점이 있다.
해결하려는 과제
종래의 제반 문제점을 해소하기 위하여 창안된 것으로서, 2D 라이더 센서를 이용하는 자차 위치 인식시 종방향 정보가 부족하여 정밀지도와의 매칭시 종방향으로의 보정 성능 저하로 인한 자차 위치의 부정확한 측정을 개선함으로써 저가의 제조비용으로서 우수한 자차 위치 인식 기능을 가지는 자율주행 자동차의 위치인식 시스템 및 그 방법을 제공하는데 본 발명의 기술적 과제가 있다.
발명의 효과
자율주행 자동차의 위치인식 시스템 및 그 방법은, GPS 데이터에 의한 자차의 위치 및 자세 정보와 2D 라이더 센서에 의한 차선의 반사도, 거리 및 각도 정보를 저장하고, 저장된 정보를 시간 순서대로 일정한 공간에 차례대로 데이터를 누적하고 누적한 데이터를 기저장된 반사도 지도와 매칭시켜 차량의 현재 위치를 추정함으로써, 종래 종방향의 보정 성능 저하로 자차의 위치가 부정확하였던 문제점을 해소하였으며, 나아가, 3D 라이더 방식이 아닌 2D 라이더 방식을 이용하므로 저가의 제조비용으로서 양호한 자자 위치 인식 성능을 구현하게 된 매우 진보한 발명인 것이다.
시스템 및 서비스 구성 정보 상세
자동차의 위치인식 시스템에 있어서 자동차에 설치된 라이더 센서에 의하여 측정되며, 자동차의 현재 위치에서의 라이더 스캔 데이터(LiDAR scan data)를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 라이더 데이터 입력부 자동차에 설치된 GPS 센서에 의하여 측정되는 자동차의 현재의 위치 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 GPS 데이터 입력부 라이더 데이터 입력부로부터 입력된 라이더 스캔 데이터와 상기 GPS 데이터 입력부로부터 입력된위치 데이터를 포함하는 라이더 데이터(LiDAR data)를 시간순으로 누적시켜 라이더 누적 데이터(LiDARaccummulated data)를 생성하는 라이더 데이터 누적부 라이더 데이터 누적부(50)에 의하여 생성된 라이더 누적 데이터를 데이터베이스에 기저장된 라이더 반사도 지도 정보와 매칭시켜 자동차의 현재 위치를 추정하는 지도 매칭부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템.
라이더 데이터 입력부에 의하여 입력되는 라이더 스캔 데이터는 도로상의 물체의 반사도, 거리 및 각도 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템.
지도 매칭부는 라이더 누적 데이터를 반사도 지도 정보와 매칭시킬 경우, 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하여 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템.
지도 매칭부의 최대우도측정에 의한 매칭의 수행은 시리얼 서치(Serial Search) 방식을 적용하여 데이터베이스에 저장된 반사도 지도정보로부터 자동차가 위치한 장소의 반사도의 전역지도를 독출하여 상기 라이더 누적 데이터와 순차적으로 매칭시키고, 이중 최대우도추정에 의한 베이시안(Bayesian) 확률 법칙에 의한 최대의 확률값을 가지는 위치를 최종적인 자동차의 현재 위치로 추정하는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템.
2D 라이더 센서인 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 시스템.
라이더 센서와 GPS 센서 및 라이더 데이터 누적부를 포함하는 자동차의 위치인식 시스템에 의하여 구현되는 자동차의 위치인식 방법에 있어서 상기 라이더 센서에 의하여 측정되며, 자동차의 현재 위치에서의 라이더 스캔 데이터(LiDAR scan data)를 시간으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 단계
GPS 센서에 의하여 측정되는 자동차의 현재의 위치 데이터를 시간순으로 라이더 데이터 누적부로 입력하는 단계
라이더 데이터 누적부가 상기 입력된 라이더 스캔 데이터와 상기 위치 데이터를 포함하는 라이더 데이터(LiDAR data)를 시간순으로 누적시켜 라이더 누적 데이터(LiDAR accummulated data)를 생성하는 단계
생성된 라이더 누적 데이터를 데이터베이스에 기저장된 라이더 반사도 지도 정보와 매칭시켜 자동차의 현재 위치를 추정하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치 인식 방법.
라이더 센서에 의하여 측정되는 상기 라이더 스캔 데이터는 도로상의 물체의 반사도, 거리 및 각도 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치인식 방법.
라이더누적데이터를 반사도 지도 정보와 매칭시킬 경우 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하여 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 자동차의 위치 인식 방법.
현대자동차 특허 라이더 스캔 데이터의 누적에 의한 자율주행 자동차의 위치인식 시스템 및 그 방법에 대해서 정리하였습니다.
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