KR102231563B1

KR102231563B1 - Method for matching map of high-precision with navigation link

Info

Publication number: KR102231563B1
Application number: KR1020140150347A
Authority: KR
Inventors: 정성문
Original assignee: 현대엠엔소프트 주식회사
Priority date: 2014-10-31
Filing date: 2014-10-31
Publication date: 2021-03-25
Also published as: KR20160053201A

Abstract

고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법이 개시된다. 더욱 상세하게는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 수행함으로써, Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 전처리 된 고정밀 전처리 선형과 항법 링크 선형을 매칭하기 위해 형상과 속성 정보를 활용하기 ??문에 매칭 대상이 될 매칭 후보군이 자동으로 추출되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 매칭 시 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)이 아닌 꼬인 선형과 역방향 매칭의 판단이 가능하기 때문에 매칭 시 발생하는 오류가 감소되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 주행 경로선과 차선, 도로폭에 대한 형상 데이터를 항법 링크 매칭이 가능한 형태로 가공하고, 고정밀 데이터의 핵심 속성인 곡률, 구배, 높이값, 차선폭, 도로폭을 추출하기 위한 선형 보간 기술과 기하학 변환 기술 및 로직을 포함하기 때문에, 매칭 시 신속하고 정확한 매칭이 가능하다는 효과가 있다.A navigation link matching method of a high-precision map is disclosed. In more detail, the first step, which is a preprocessing process of processing the Lidar driving route data into a matchable form, the second step, where the matching logic of the high-precision pre-processed data derived from the first step and the navigation link is performed, and the candidate group to be matched are highly accurate. The present invention relates to a method of automatically selecting a candidate group to be matched when matching a navigation link with a high-precision driving path alignment extracted from a Lidar by performing a third step automatically selected based on the shape or attribute information of the preprocessed data.
The navigation link matching method of the high-precision map of the present invention uses shape and attribute information to match the pre-processed high-precision pre-processed alignment and the navigation link alignment from the investigated Lidar data. It works.
In addition, the navigation link matching method of the high-precision map of the present invention allows the determination of twisted linearity and reverse matching rather than simple matching (simple matching after finding a starting point and an end point) when matching, reducing errors that occur during matching. There is.
In addition, the navigation link matching method of the high-precision map of the present invention processes shape data on the driving path line, lane, and road width from the investigated lidar data into a form capable of matching the navigation link, and curvature, gradient, and height values, which are key attributes of high-precision data. As it includes linear interpolation technology, geometry transformation technology, and logic for extracting lane widths and road widths, there is an effect that fast and accurate matching is possible when matching.

Description

Navigation link matching method of high-precision map {METHOD FOR MATCHING MAP OF HIGH-PRECISION WITH NAVIGATION LINK}

본 발명은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 수행함으로써, Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a navigation link matching method of a high-precision map, and more particularly, a first step, a preprocessing process of processing Lidar driving route data into a matchable form, and matching of the high-precision preprocessed data derived from the first step and the navigation link By performing the second step in which the logic is performed and the third step in which the candidate group to be matched is automatically selected based on the shape or attribute information of the high-precision preprocessed data, when matching the high-precision driving path alignment extracted from the Lidar and the navigation link, It relates to a method of automatically selecting a candidate group to be matched.

최근, 운전자가 목적지를 입력하면, 현재 위치로부터 목적지까지의 최적 경로를 탐색하여 운전자에게 음성과 이미지 형태로 탐색된 경로를 제공하는 네비게이션 서비스가 대중화되고 있는 추세이다. 네비게이션 서비스는 GPS(Global Positioning System) 센서, 차속 센서, 자이로 센서 등 다양한 센서가 탑재된 차량 항법 장치 의해 제공되는데, 차량 운전자가 차량 항법 장치를 이용해 도로정보 제공자에게 현재 위치 및 목적지 정보를 전송하면, 도로정보 제공자가 지리정보 및 실시간 교통정보 등을 참조하여 현재 위치로부터 목적지까지의 최적 혹은 최단 경로 유도 데이터를 산출하고, 산출된 경로 유도 데이터를 다시 차량 항법 장치로 전송하는 것이다.Recently, when a driver inputs a destination, a navigation service that searches for an optimal route from a current location to a destination and provides the driver with the searched route in the form of audio and images has become popular. The navigation service is provided by a vehicle navigation device equipped with various sensors such as a GPS (Global Positioning System) sensor, a vehicle speed sensor, and a gyro sensor.When a vehicle driver transmits current location and destination information to a road information provider using the vehicle navigation device, The road information provider calculates the optimal or shortest route guidance data from the current location to the destination by referring to geographic information and real-time traffic information, and transmits the calculated route guidance data back to the vehicle navigation apparatus.

이러한 네비게이션 서비스는 차량 운전자에게 현재 위치에서부터 목적지까지의 최단 또는 최적의 경로를 제공함으로써 초행길을 운전하는 운전자를 안전하게 인도할 수 있고, 예측할 수 없는 교통상황에 대비할 수 있도록하는 이점이 있다.Such a navigation service has the advantage of providing the vehicle driver with the shortest or optimal route from the current location to the destination, thereby safely guiding the driver driving the first road and preparing for unpredictable traffic conditions.

한편, 네비게이션 서비스를 제공받기 위해서는 신규 혹은 변경된 도로들을 주기적으로 업데이트해야 한다. 예를 들어, 차량에 장착되어 네비게이션 서비스를 제공하는 단말기는 지도데이터를 내장하는 것으로서, GPS 위성으로부터 수신된 위치정보를 지도데이터에 매칭(matching)하여 해당 위치에서의 차량 주행 속도를 파악하여 교통정보를 생성한다. 그리고 일정 시간마다 교통정보를 교통정보 제공 서버로 전송한다.Meanwhile, in order to be provided with a navigation service, new or changed roads must be periodically updated. For example, a terminal mounted on a vehicle and providing a navigation service includes map data, and the location information received from the GPS satellite is matched with the map data to determine the vehicle driving speed at the corresponding location and traffic information. Create And it transmits the traffic information to the traffic information providing server every certain time.

종래기술인 일본 공개특허 16354395호 공보인 '맵 매칭(map matching)방법과 장치'에서는 지도 데이터를 유지Map data is maintained in the prior art Japanese Patent Application Publication No. 16354395'map matching method and apparatus'.

하고, 주행 차량의 지도 데이터 상의 위치를 특정하기 위해, 예를 들면, 1초 간격으로 지도 매칭을 실행하고 있다. 이 지도 데이터에는 도로 폭 3.3m 이상의 도로의 전부가 포함되어 있다. 이 중에서, 자차 위치 주변의 제한된 영역(통상, 수 백 m 사방 정도)의 지도 데이터를 대상으로 지도 매칭을 수행하고, 자차 위치에 해당하는 지도상의 지점을 구하는 기술에 관하여 개시되어 있다.Then, in order to specify the location on the map data of the driving vehicle, map matching is performed, for example, at 1-second intervals. This map data includes all roads with a width of 3.3m or more. Among them, a technique for performing map matching on map data of a limited area around the location of the own vehicle (typically, about several hundred m in all directions) and obtaining a point on the map corresponding to the location of the own vehicle is disclosed.

그러나, 이러한 맵매칭 시스템은 고정밀라인과 항법 링크 매칭 진행 시 매칭 대상을 사용자가 1:1로 선택해야하는 문제점이 있다. 또한, 기존 매칭 로직의 경우 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)을 진행했으므로 꼬인 선형과 역방향 매칭의 경우 100%오류 데이터가 매칭된다는 문제점이 있다.
However, such a map matching system has a problem in that a user must select a matching target 1:1 when performing high-precision line and navigation link matching. In addition, in the case of the existing matching logic, simple matching between shapes (simple matching after finding a start point and an end point) is performed, so there is a problem that 100% error data is matched in the case of twisted linearity and reverse matching.

따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 고정밀데이터 기준으로 항법 링크 매칭 후보를 자동으로 선택하는 기술을 제공한다.
Accordingly, the present invention conceived to solve the above problems provides a technique for automatically selecting a navigation link matching candidate based on high-precision data.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법을 제공한다. 이는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 상기 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 상기 매칭 대상의 후보군이 상기 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 포함한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method of automatically selecting a candidate group to be matched when matching a navigation link with a high-precision driving path line extracted from Lidar. This is a first step, which is a pre-processing process of processing Lidar driving route data into a matchable form, a second step in which the matching logic of the high-precision pre-processed data derived from the first step and the navigation link is performed, and the candidate group to be matched And a third step that is automatically selected based on the shape or attribute information of the high-precision preprocessed data.

상기 제 1단계는 a) 주행경로선, 도로 경계 및 차선의 연석으로 구분되는 추출 도로폭 데이터를 생성하고, 생성된 상기 데이터는 GRS80 UTM 좌표계로 SHP파일 형태로 저장되는 단계, b) B-Spline 알고리즘을 이용하여 상기 선형을 보간하는 단계, c) 상기 Lidar 주행 경로 데이터로부터 곡률, 구배, 도로폭 및 차선폭을 추출하는 단계, d) 보간점을 축소할 수 있는 구간에 대해 추출한 정보는 유지하되, 상기 항법 링크 매칭 시 성능 향상을 위한 douglas peucker 알고리즘을 적용하는 단계 및 e) 상기 SHP파일에 포함된 상기 데이터는 고정밀데이터 저장 서버와 ODBC 통신을 하는 툴을 통해 기하학 형상 정보로 변환되어 MSSQL 서버에 적재되는 단계를 포함한다.The first step is a) generating extracted road width data divided into driving route lines, road boundaries, and curbs of lanes, and storing the generated data in the form of an SHP file in the GRS80 UTM coordinate system, b) B-Spline Interpolating the linearity using an algorithm, c) extracting curvature, gradient, road width, and lane width from the lidar driving route data, d) maintaining the extracted information about the section in which the interpolation point can be reduced. , Applying a douglas peucker algorithm to improve performance when matching the navigation link, and e) the data included in the SHP file is converted into geometric shape information through a tool that communicates with a high-precision data storage server and ODBC to the MSSQL server. It includes the step of loading.

상기 b단계는 상기 보간을 위해 상기 B-spline 알고리즘의 제어점 개수 파라미터를 전체 보간점 개수의 1/2로 적용하는 것을 특징으로 한다.In step b, for the interpolation, a parameter of the number of control points of the B-spline algorithm is applied as 1/2 of the total number of interpolation points.

상기 c단계는 전체 보간점의 개수가 제1 설정값 미만인 경우, 하기 수식1을 사용하고, 점의 기준을 3점으로 하여 각 보간점에 순차적으로 알고리즘을 적용하여 곡률을 추출하고,In step c, when the total number of interpolation points is less than the first set value, the following Equation 1 is used, and an algorithm is sequentially applied to each interpolation point with the reference of the point as 3 points to extract curvature,

[수식 1][Equation 1]

전체 보간점의 개수가 상기 제1 설정값 이상인 경우, 상기 보간점으로 인해 상기 곡률에 오류가 생기는 것을 방지하기 위해 상기 제1 설정값의 1/2개의 점을 기준으로 각 점의 전후 곡률을 추출하고,When the total number of interpolation points is greater than or equal to the first set value, in order to prevent an error in the curvature due to the interpolation point, the front and rear curvatures of each point are extracted based on 1/2 points of the first set value. and,

생성된 상기 곡률에 대한 평준화를 위해 미디언 필터를 적용하고, 평준화를 위한 윈도우 사이즈는 제2 설정값인 것을 특징으로 한다.A median filter is applied to level the generated curvature, and a window size for leveling is a second set value.

상기 c단계는 탄젠트 방식을 사용하여 구배를 도출하는 것을 특징으로 한다.Step c is characterized in that the gradient is derived using a tangent method.

상기 c단계는 상기 주행경로선이 가진 상기 보간점과 폭데이터의 최근접점을 연결한 삼각형에서 상기 폭데이터 사이의 거리를 구하는 방식으로 상기 차선폭 및 상기 도로폭을 도출하는 것을 특징으로 한다.In step c, the lane width and the road width are derived by obtaining a distance between the width data from a triangle connecting the interpolation point of the driving route line and the nearest point of the width data.

상기 d단계는 상기 douglas peucker 알고리즘이 제3 설정값의 임계치를 가지는 것을 특징으로 한다.The step d is characterized in that the douglas peucker algorithm has a threshold of a third set value.

상기 e단계는 상기 데이터의 무결성을 유지하기 위해 주행경로선, 차선폭, 도로폭 및 전처리 선형 순으로 상기 적재 로직이 진행되고,In step e, in order to maintain the integrity of the data, the loading logic proceeds in the order of a driving route line, a lane width, a road width, and a pre-processing linear,

상기 로직의 수행은 서버에 개발되어 저장된 수행 절차를 따라 진행되며,The execution of the logic is performed according to the execution procedure developed and stored in the server,

상기 주행경로선 데이터로부터 현재 데이터의 속성을 추출하여 별도 저장하여 정규화를 유지하는 것을 특징으로 한다.It is characterized in that the normalization is maintained by extracting the attributes of the current data from the driving route line data and storing them separately.

상기 e단계는 상기 적재 로직을 통해 생성되는 데이터가 서버 내에서 원본데이터 테이블, 원본속성 테이블 및 전처리 테이블로 구성되고, 각각 원본데이터에 상기 주행경로선, 차선폭 및 도로폭을 저장하고, 속성테이블에 상기 원본데이터로부터 추출한 속성데이터를 저장하고, 상기 전처리 테이블에 상기 전처리 과정을 수행한 결과를 저장하며, 형상과 관련된 모든 정보는 상기 서버 내에 기하학 형상으로 저장되며, 상기 서버 내의 공간 연산이 가능하고 통계 추출에 활용 가능한 것을 특징으로 한다.In step e, the data generated through the loading logic consists of an original data table, an original attribute table, and a pre-processing table in the server, and stores the driving route line, lane width and road width in each original data, and an attribute table The attribute data extracted from the original data is stored in the preprocessing table, and the result of performing the preprocessing process is stored in the preprocessing table, and all information related to the shape is stored in the server as a geometric shape, and spatial calculation in the server is possible. It is characterized in that it can be used for statistical extraction.

상기 제 2단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 상기 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 데이터의 고정밀라인 매칭 기준점(중간점)을 추출하는 단계, c) 상기 기준점들로부터 상기 항법 링크의 보간점의 개수를 파악하는 단계, d) 상기 보간점으로부터 시점 및 종점을 결정하고, 상기 시점과 상기 종점의 동일 여부를 결정하는 단계, e) 상기 시점 및 종점을 기준으로 추출된 고정밀전처리 데이터의 경우, 클리핑 과정을 통해 상기 시점 및 종점 사이의 상기 보간점 별 속성 정보를 가지도록 분할된 형상이 생성되는 단계 및 f) 시종점 구분을 통한 상기 클리핑 데이터는 상기 각 보간점에 곡률, 구배, 높이값, 차선폭 및 도로폭 값을 저장하고, 매칭되는 선형의 방향성을 고려하여 부호값을 가지는 상기 곡률 및 상기 구배에 부호처리를 하고, 상기 부호처리를 위해 CW(clock wise)방식을 이용한 매칭링크의 방향성 판단 결과를 이용하고, 상기 방향성 판단 결과 상기 항법 링크와 상기 클리핑 데이터 형상의 방향이 일치하는 경우, 현재의 부호값을 사용하며, 불일치하는 경우, 반대의 부호값을 사용하는 것을 특징으로 한다.The second step includes a) loading the high-precision pre-processed data and the navigation data, b) extracting a high-precision line matching reference point (middle point) between the high-precision pre-processed data and the navigation data, c) from the reference points Recognizing the number of interpolation points of the navigation link, d) determining a start point and an end point from the interpolation point, and determining whether the start point and the end point are the same, e) extracted based on the start point and end point In the case of high-precision pre-processed data, the step of generating a divided shape to have attribute information for each interpolation point between the start and end points through a clipping process, and f) the clipping data through discrimination of the start and end points is curvatured at each of the interpolation points. , Gradient, height value, lane width and road width values are stored, and the curvature and the gradient having a sign value are coded in consideration of the direction of the matched linearity, and a clock wise (CW) method for the coding processing When the direction determination result of the matching link is used, and when the direction of the navigation link and the clipping data shape coincide with the direction determination result, the current code value is used, and in case of a mismatch, the opposite code value is used. It is characterized by that.

상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 이상일 때, 상기 항법 링크 중간 보간점의 수선의 발 좌표를 결정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.In step c, when the number of interpolation points is greater than or equal to a fourth set value, the foot coordinates of the repair of the intermediate interpolation point of the navigation link are determined, and an interpolation point, which is the foot of the line of view direction of the navigation link at the reference point, is determined as a viewpoint. In the reference point, an interpolation point in the direction of an end point of the navigation link is determined as an end point.

상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 미만일 때, 고정밀라인 전구간을 비교하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 상기 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.In step c, when the number of interpolation points is less than a fourth set value, all high-precision lines are compared, and an interpolation point, which is the origin of the view direction repair of the navigation link in all of the high-precision lines, is determined as a starting point, and The interpolation point, which is the origin of the direction of the end point of the navigation link, is determined as an end point.

상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일한 경우, 상기 시점 및 상기 종점으로 고정밀 라인으로 수선의 발을 내리고, 상기 고정밀 라인 상에 새로운 보간점을 생성하고, 상기 생성된 보간점의 속성 정보를 삽입하는 것을 특징으로 한다.In step d, if the starting point and the end point are the same, the starting point and the end point are lowered to a high-precision line, a new interpolation point is created on the high-precision line, and attribute information of the generated interpolation point is inserted. Characterized in that.

상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일하지 않은 경우, 상기 e단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.In step d, when the start point and the end point are not the same, step e is performed.

상기 제 3단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 매칭 후보군 자동 선정을 위한 선정 기준 정보를 입력하는 단계, c) 상기 고정밀 전처리 데이터의 선형을 선택하는 단계, d) 형상 기준의 1차 매칭 후보군을 선정하는 단계, e) 상기 1차 매칭 후보군에서 선정된 대상에 대해 필터링을 적용하여 2차 매칭 후보군을 선택하고, 상기 2차 후보군 매칭에서는 환경 설정 상에 사용자가 입력한 제한 종별을 고려하고, 고정밀 전처리 선형의 도로종별과 상기 항법 링크의 도로종별 비교를 통한 필터링을 적용하는 단계 및 f) 상기 1차 및 2차 매칭 후보군 선택을 통해 도출된 최종 매칭 후보군은 화면 상에 디스플레이하여 상기 화면 상에 자동 선택되되, 상기 디스플레이는 사용자의 편의를 고려하고 상기 선형의 종류에 따라 각각 다른 색으로 하이라이트 되어 표출되며, 사용자는 상기 화면 상에 상기 매칭 후보군을 확인하고, 매칭 작업을 진행하는 단계를 포함한다.The third step includes a) loading the high-precision pre-processed data and the navigation data, b) inputting selection criterion information for automatic selection of matching candidate groups, c) selecting the linearity of the high-precision pre-processed data, d ) Selecting a first matching candidate group based on shape, e) selecting a second matching candidate group by applying filtering to the target selected from the first matching candidate group, and in the second matching candidate group, the user Considering the input restriction type, applying filtering by comparing the road type of the high-precision preprocessing line with the road type of the navigation link, and f) the final matching candidate group derived through the selection of the primary and secondary matching candidate groups is displayed on the screen. The display is displayed on the screen and automatically selected on the screen, but the display is highlighted in different colors according to the type of the alignment considering the user's convenience, and the user checks the matching candidate group on the screen and matches. Including the step of proceeding the work.

상기 b단계는 상기 각 보간점과 공간 인덱스를 통해 로직의 환경 설정 부에 사용자로부터 지정된 한계값을 참조하고, 제한 종별을 입력하는 것을 특징으로 한다.The step b is characterized in that, through each of the interpolation points and spatial indexes, a limit value designated by a user is referred to a logic environment setting unit, and a limit type is input.

상기 c단계는 상기 도출된 항법 링크를 대상으로 상기 링크의 각도를 추출함과 동시에 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 추출하고 상기 링크의 각도와 상기 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 비교하고, 상기 각도 방향에 대한 평면 상에 서로 다른 방향의 벡터 각도를 적어도 180도 이내로 존재하도록 로직을 통해 계산하고, 상기 평면 상 두 개 사분 면에 존재하게 되는 상기 계산된 각도가 45도 이내의 차이를 보이면 상기 후보군에 해당된다고 판단하는 것을 특징으로 한다.
In step c, the angle of the link is extracted for the derived navigation link, the angle of each section of the high-precision driving route is extracted, the angle of the link and the angle of the high-precision driving route are compared, and the angle Vector angles in different directions on the plane of the direction are calculated through logic to exist within at least 180 degrees, and if the calculated angles present in the two quadrants on the plane show a difference within 45 degrees, the candidate group It is characterized by determining that it corresponds to.

본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 전처리 된 고정밀 전처리 선형과 항법 링크 선형을 매칭하기 위해 형상과 속성 정보를 활용하기 때문에 매칭 대상이 될 매칭 후보군이 자동으로 추출되는 효과가 있다.The navigation link matching method of the high-precision map of the present invention uses shape and attribute information to match the pre-processed high-precision pre-processed alignment and the navigation link alignment from the investigated Lidar data, so that a matching candidate group to be matched is automatically extracted. .

또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 매칭 시 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)이 아닌 꼬인 선형과 역방향 매칭의 판단이 가능하기 때문에 매칭 시 발생하는 오류가 감소되는 효과가 있다.In addition, the navigation link matching method of the high-precision map of the present invention allows the determination of twisted linearity and reverse matching rather than simple matching (simple matching after finding a starting point and an end point) when matching, reducing errors that occur during matching. There is.

또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 주행 경로선과 차선, 도로폭에 대한 형상 데이터를 항법 링크 매칭이 가능한 형태로 가공하고, 고정밀 데이터의 핵심 속성인 곡률, 구배, 높이값, 차선폭, 도로폭을 추출하기 위한 선형 보간 기술과 기하학 변환 기술 및 로직을 포함하기 때문에, 매칭 시 신속하고 정확한 매칭이 가능하다는 효과가 있다.
In addition, the navigation link matching method of the high-precision map of the present invention processes shape data on the driving path line, lane, and road width from the investigated lidar data into a form capable of matching the navigation link, and curvature, gradient, and height values, which are key attributes of high-precision data. As it includes linear interpolation technology, geometry transformation technology, and logic for extracting lane widths and road widths, there is an effect that fast and accurate matching is possible when matching.

도 1은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 로직을 나타낸 순서도,
도 2는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 과정에서 기하학 형상 및 속성 정제 로직을 나타낸 순서도,
도 3은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 로직을 나타낸 순서도,
도 4는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 후보군 자동 선정 로직을 나타낸 순서도 및
도 5는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 진북 방향 각도 비교 로직을 나타낸 것이다.
1 is a flow chart showing a pre-processing logic for a navigation link matching method of a high-precision map;
2 is a flow chart showing a geometry shape and attribute refinement logic in a preprocessing process for a navigation link matching method of a high-precision map;
3 is a flowchart showing a matching logic for a navigation link matching method of a high-precision map;
4 is a flowchart showing a logic for automatically selecting a matching candidate group for a navigation link matching method of a high-precision map;
5 shows a logic for comparing true north direction angles for a navigation link matching method of a high-precision map.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to their usual or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. It should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that there is.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Accordingly, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention. It should be understood that there may be equivalents and variations.

도 1은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 로직을 나타낸 순서도이다. 도 1을 참조하면, Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계는 a) 주행경로선, 도로 경계 및 차선의 연석으로 구분되는 추출 도로폭 데이터를 생성하고, 생성된 데이터는 GRS80 UTM 좌표계로 SHP파일 형태로 저장되는 단계, b) B-Spline 알고리즘을 이용하여 선형을 보간하는 단계, c) Lidar 주행 경로 데이터로부터 곡률, 구배, 도로폭 및 차선폭을 추출하는 단계, d) 보간점을 축소할 수 있는 구간에 대해 추출한 정보는 유지하되, 항법 링크 매칭 시 성능 향상을 위한 douglas peucker 알고리즘을 적용하는 단계 및 e) SHP파일에 포함된 데이터는 고정밀데이터 저장 서버와 ODBC 통신을 하는 툴을 통해 기하학 형상 정보로 변환되어 MSSQL 서버에 적재되는 단계를 포함한다.1 is a flow chart showing a pre-processing logic for a navigation link matching method of a high-precision map. Referring to FIG. 1, the first step, which is a preprocessing process of processing Lidar driving route data into a matchable form, is: a) generating extracted road width data divided into driving route lines, road boundaries, and curbs of lanes, and the generated data Is stored in the form of an SHP file in the GRS80 UTM coordinate system, b) interpolating the linearity using the B-Spline algorithm, c) extracting the curvature, gradient, road width and lane width from the Lidar driving route data, d ) Maintaining the extracted information about the section where the interpolation point can be reduced, but applying the douglas peucker algorithm to improve performance when matching the navigation link, and e) The data contained in the SHP file is used for high-precision data storage server and ODBC communication. It includes the step of being converted into geometrical shape information through a tool to be loaded into the MSSQL server.

b단계는 보간을 위해 B-spline 알고리즘의 제어점 개수 파라미터를 전체 보간점 개수의 1/2로 적용한다.Step b applies the number of control points parameter of the B-spline algorithm as 1/2 of the total number of interpolation points for interpolation.

c단계는 전체 보간점의 개수가 제1 설정값 미만인 경우, 하기 수식1을 사용하고, 점의 기준을 3점으로 하여 각 보간점에 순차적으로 알고리즘을 적용하여 곡률을 추출하고,In step c, when the total number of interpolation points is less than the first set value, the following equation 1 is used, and the algorithm is sequentially applied to each interpolation point with the reference of the point as 3 points to extract the curvature,

[수식 1][Equation 1]

전체 보간점의 개수가 제1 설정값 이상인 경우, 보간점으로 인해 곡률에 오류가 생기는 것을 방지하기 위해 제1 설정값 1/2개의 점을 기준으로 각 점의 전후 곡률을 추출하고, 생성된 곡률에 대한 평준화를 위해 미디언 필터를 적용하고, 곡률의 평준화를 위한 윈도우 사이즈는 제2 설정값인 것을 특징으로 한다. 상술한 제1 설정값은 PC의 사양에 따라 달라질 수 있다. 제1 설정값이 높은 값을 가질수록 더 높은 메모리가 필요할 수 있다. 바람직한 제1 설정값은 약 40개가 될 수 있다. 제2 설정값은 평준화 데이터의 개수에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 상술한 평준화의 정확도를 높이기 위해서는 제2 설정값이 평준화 데이터보다 적을수록 바람직하다. PC 사양을 고려한 제2 설정값의 바람직한 값은 3이 될 수 있다.When the total number of interpolation points is greater than or equal to the first set value, in order to prevent an error in the curvature due to the interpolation point, the front and rear curvature of each point is extracted based on 1/2 of the first set value, and the generated curvature A median filter is applied for equalization of, and a window size for leveling of curvature is a second set value. The above-described first setting value may vary according to the specifications of the PC. As the first set value has a higher value, a higher memory may be required. The preferred first set values may be about 40. The second set value may vary depending on the number of leveling data. For example, in order to increase the accuracy of the above-described leveling, it is preferable that the second set value is smaller than the leveling data. A preferred value of the second setting value considering the PC specification may be 3.

c단계는 탄젠트 방식을 사용하여 구배를 도출하는 것을 특징으로 한다.Step c is characterized in that the gradient is derived using a tangent method.

c단계는 주행경로선이 가진 보간점과 폭데이터의 최근접점을 연결한 삼각형에서 폭데이터 사이의 거리를 구하는 방식으로 차선폭 및 도로폭을 도출하는 것을 특징으로 한다.Step c is characterized in that the lane width and the road width are derived by obtaining a distance between the width data from a triangle connecting the interpolation point of the driving route line and the nearest point of the width data.

d단계는 douglas peucker 알고리즘이 제3 설정값의 임계치를 가지는 것을 특징으로 한다. 바람직한 제3 설정값은 0.1m일 수 있다. 상술한 임계치를 초과하면 선형 보간에 대한 정확도가 감소할 수 있다.Step d is characterized in that the douglas peucker algorithm has a threshold of a third set value. The third preferred setting value may be 0.1 m. If the above-described threshold is exceeded, the accuracy for linear interpolation may decrease.

e단계는 데이터의 무결성을 유지하기 위해 주행경로선, 차선폭, 도로폭 및 전처리 선형 순으로 적재 로직이 진행되고, 로직의 수행은 서버에 개발되어 저장된 수행 절차를 따라 진행되며, 주행경로선 데이터로부터 현재 데이터의 속성을 추출하여 별도 저장하여 정규화를 유지하는 것을 특징으로 한다.In step e, the loading logic proceeds in the order of driving path line, lane width, road width, and pre-processing alignment in order to maintain the integrity of the data, and the execution of the logic proceeds according to the execution procedure developed and stored in the server, and the driving path line data It is characterized in that the normalization is maintained by extracting the attributes of the current data from and storing them separately.

도 2는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 과정에서 기하학(Geometry) 형상 및 속성 정제 로직을 나타낸 순서도이다. 도 2를 참조하면, 제 1단계의 e단계는 적재 로직을 통해 생성되는 데이터가 서버 내에서 원본데이터 테이블, 원본속성 테이블 및 전처리 테이블로 구성되고, 각각 원본데이터에 주행경로선, 차선폭 및 도로폭을 저장하고, 속성테이블에 원본데이터로부터 추출한 속성데이터를 저장하고, 전처리 테이블에 전처리 과정을 수행한 결과를 저장하며, 형상과 관련된 모든 정보는 서버 내에 기하학(geometry) 형상으로 저장되며, 서버 내의 공간 연산이 가능하고 통계 추출에 활용 가능한 것을 특징으로 한다.2 is a flow chart showing a geometry shape and attribute refinement logic in a preprocessing process for a navigation link matching method of a high-precision map. Referring to FIG. 2, in step e of the first step, data generated through loading logic is composed of an original data table, an original attribute table, and a pre-processing table in the server. The width is saved, the attribute data extracted from the original data is stored in the attribute table, and the result of pre-processing is stored in the pre-processing table, and all information related to the shape is stored in the server as a geometry shape. It is characterized in that it is capable of spatial calculation and can be used for statistical extraction.

도 3은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 로직을 나타낸 순서도이다. 도 3을 참조하면, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계는 a) 고정밀 전처리 데이터 및 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 고정밀 전처리 데이터와 항법 데이터의 고정밀라인 매칭 기준점(중간점)을 추출하는 단계, c) 기준점들로부터 항법 링크의 보간점의 개수를 파악하는 단계, d) 보간점으로부터 시점 및 종점을 결정하고, 시점과 종점의 동일 여부를 결정하는 단계, e) 시점 및 종점을 기준으로 추출된 고정밀전처리 데이터의 경우, 클리핑 과정을 통해 시점 및 종점 사이의 보간점 별 속성 정보를 가지도록 분할된 형상이 생성되는 단계 및 f) 시종점 구분을 통한 클리핑 데이터는 각 보간점에 곡률, 구배, 높이값, 차선폭 및 도로폭 값을 저장하고, 매칭되는 선형의 방향성을 고려하여 부호값을 가지는 곡률 및 구배에 부호처리를 하고, 부호처리를 위해 CW(clock wise)방식을 이용한 매칭링크의 방향성 판단 결과를 이용하고, 방향성 판단 결과 항법 링크와 클리핑 데이터 형상의 방향이 일치하는 경우, 현재의 부호값을 사용하며, 불일치하는 경우, 반대의 부호값을 사용하는 것을 특징으로 한다.3 is a flowchart showing a matching logic for a navigation link matching method of a high-precision map. 3, the second step in which the matching logic of the high-precision pre-processed data derived from the first step and the navigation link is performed is a) loading the high-precision pre-processed data and the navigation data, b) the high-precision pre-processed data and the navigation data. Extracting the high-precision line matching reference point (intermediate point), c) determining the number of interpolation points of the navigation link from the reference points, d) determining the starting and ending points from the interpolation points, and determining whether the starting and ending points are the same E) In the case of high-precision preprocessed data extracted based on the start and end points, the step of generating a divided shape to have attribute information for each interpolation point between the start and end points through a clipping process, and f) distinguishing the start and end points. As for clipping data through, the curvature, gradient, height value, lane width, and road width value are stored at each interpolation point, and the curvature and gradient having a sign value are coded in consideration of the direction of the matched linearity. If the direction determination result of the matching link using the CW (clock wise) method is used, and the direction of the navigation link and the clipping data shape coincide with the direction determination result, the current sign value is used, and if there is a mismatch, the opposite sign value It is characterized by using.

c단계는 보간점의 개수가 제4 설정값 이상일 때, 항법 링크 중간 보간점의 수선의 발 좌표를 결정하고, 기준점에서 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 기준점에서 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.In step c, when the number of interpolation points is greater than or equal to the fourth set value, the coordinates of the foot of the interpolation point of the navigation link are determined, the interpolation point, which is the origin of the line of view direction of the navigation link at the reference point, is determined as a starting point, and the navigation link It is characterized in that the interpolation point, which is the foot of the end point direction of, is set as the end point.

c단계는 보간점의 개수가 제4 설정값 미만일 때, 고정밀라인 전구간을 비교하고, 고정밀라인 전구간에서 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 고정밀라인 전구간에서 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다. 제4 설정값은 보간의 필요유무에 의존할 수 있다. 바람직한 제4 설정값은 5개가 될 수 있다.In step c, when the number of interpolation points is less than the 4th set value, all high-precision lines are compared, the starting point of the navigation link in all high-precision lines is determined as the starting point, and the end point direction of the navigation link in all high-precision lines. It is characterized in that the interpolation point, which is the origin of the repair, is determined as an end point. The fourth set value may depend on whether or not interpolation is required. The preferred fourth setpoint may be five.

d단계는 시점과 종점이 동일한 경우, 시점 및 종점으로 고정밀 라인으로 수선의 발을 내리고, 고정밀 라인 상에 새로운 보간점을 생성하고, 생성된 보간점의 속성 정보를 삽입하는 것을 특징으로 한다.Step d is characterized in that when the starting point and the ending point are the same, the foot of the repair is lowered to the high-precision line as the starting point and the ending point, a new interpolation point is created on the high-precision line, and attribute information of the generated interpolation point is inserted.

d단계는 시점과 종점이 동일하지 않은 경우, e단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.Step d is characterized in that step e is performed when the start point and end point are not the same.

도 4는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 후보군 자동 선정 로직을 나타낸 순서도이다. 도 4를 참조하면, 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계는 a) 고정밀 전처리 데이터 및 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 매칭 후보군 자동 선정을 위한 선정 기준 정보를 입력하는 단계, c) 고정밀 전처리 데이터의 선형을 선택하는 단계, d) 형상 기준의 1차 매칭 후보군을 선정하는 단계, e) 1차 매칭 후보군에서 선정된 대상에 대해 필터링을 적용하여 2차 매칭 후보군을 선택하고, 2차 후보군 매칭에서는 환경 설정 상에 사용자가 입력한 제한 종별을 고려하고, 고정밀 전처리 선형의 도로종별과 항법 링크의 도로종별 비교를 통한 필터링을 적용하는 단계 및 f) 1차 및 2차 매칭 후보군 선택을 통해 도출된 최종 매칭 후보군은 화면 상에 디스플레이하여 화면 상에 자동 선택되되, 디스플레이는 사용자의 편의를 고려하고 선형의 종류에 따라 각각 다른 색으로 하이라이트 되어 표출되며, 사용자는 화면 상에 매칭 후보군을 확인하고, 매칭 작업을 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.4 is a flowchart illustrating a logic for automatically selecting a matching candidate group for a navigation link matching method of a high-precision map. Referring to FIG. 4, the third step in which the candidate group to be matched is automatically selected based on the shape or attribute information of the high-precision pre-processed data is a) loading the high-precision pre-processed data and the navigation data, b) automatically selecting the matching candidate group. Inputting selection criteria information for, c) selecting the linearity of high-precision preprocessed data, d) selecting the first matching candidate group based on shape, e) applying filtering to the target selected from the first matching candidate group Then, the second matching candidate group is selected, and in the second candidate group matching, the restriction type entered by the user in the environment setting is considered, and the step of applying filtering through comparison of the road type of the high-precision preprocessing line and the road type of the navigation link, and f ) The final matching candidate group derived through the selection of the primary and secondary matching candidate groups is displayed on the screen and automatically selected on the screen, but the display is displayed in different colors according to the type of alignment considering the user's convenience. , The user checks the matching candidate group on the screen and performs a matching operation.

b단계는 각 보간점과 공간 인덱스를 통해 로직의 환경 설정 부에 사용자로부터 지정된 한계값을 참조하고, 제한 종별을 입력하는 것을 특징으로 한다.Step b is characterized in that, through each interpolation point and spatial index, a limit value designated by a user is referred to a logic environment setting unit, and a limit type is input.

c단계는 도출된 항법 링크를 대상으로 링크의 각도를 추출함과 동시에 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 추출하고 링크의 각도와 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 비교하고, 각도 추출은 항법 링크의 특성상 정/역 구분에 따라 보간점의 진행 방향이 서로 달라 180도의 각도 차이가 발생할 수 있기 때문에, 각도 방향에 대한 평면 상에 서로 다른 방향의 벡터 각도를 적어도 180도 이내로 존재하도록 로직을 통해 계산하고, 평면 상 두 개 사분 면에 존재하게 되는 계산된 각도가 45도 이내의 차이를 보이면 후보군에 해당된다고 판단하는 것을 특징으로 한다.In step c, the angle of the link is extracted for the derived navigation link, and the angle of each section of the high-precision driving route is extracted, and the angle of the link is compared with the angle of the high-precision driving route. Since the moving directions of the interpolation points are different depending on the forward/reverse division, and an angle difference of 180 degrees may occur, the vector angles in different directions on the plane with respect to the angular direction are calculated through logic to exist within at least 180 degrees, It is characterized in that it is determined that it is a candidate group if the calculated angles present in the two quadrants on the plane show a difference within 45 degrees.

도 5는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 진북 방향 각도 비교 로직을 나타낸 것이다.
5 shows a logic for comparing true north direction angles for a navigation link matching method of a high-precision map.

Claims

In the method of automatically selecting a candidate group to be matched when matching the high-precision driving path alignment extracted from the lidar and the navigation link:
A first step, which is a preprocessing process of processing lidar driving route data into a matchable form;
A second step of performing matching logic between the high-precision preprocessed data derived from the first step and the navigation link; And
And a third step in which the candidate group to be matched is automatically selected based on the shape or attribute information of the high-precision preprocessed data.

The method of claim 1,
The first step includes: a) generating extracted road width data divided into a driving route line, a road boundary, and a curb of a lane, and storing the generated data in the form of an SHP file in a GRS80 UTM coordinate system;
b) interpolating the linearity using the B-Spline algorithm;
c) extracting curvature, gradient, road width, and lane width from the lidar driving route data;
d) maintaining the extracted information on the section in which the interpolation point can be reduced, but applying a douglas peucker algorithm to improve performance when matching the navigation link; And
e) The data included in the SHP file is converted into geometric shape information through a tool that communicates with the high-precision data storage server and ODBC, and loaded into the MSSQL server.

The method of claim 2,
In step b, the number of control points parameter of the B-spline algorithm is applied as 1/2 of the total number of interpolation points for the interpolation.

The method of claim 2,
In step c, when the total number of interpolation points is less than the first set value, the following Equation 1 is used, and an algorithm is sequentially applied to each interpolation point with the reference of the point as 3 points to extract curvature,
[Equation 1]

When the total number of interpolation points is greater than or equal to the first set value, in order to prevent an error in the curvature due to the interpolation point, the front and rear curvatures of each point are extracted based on 1/2 points of the first set value. and,
A median filter is applied to level the generated curvature, and the window size for leveling is a second set value.

The method of claim 2,
The step c is a navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that the gradient is derived using a tangent method.

The method of claim 2,
The step c is a high-precision map, characterized in that the lane width and the road width are derived by obtaining a distance between the width data from a triangle connecting the interpolation point of the driving route line and the nearest point of the width data. Navigation link matching method.

The method of claim 2,
In step d, the douglas peucker algorithm has a threshold value of a third set value.

The method of claim 2,
In step e, in order to maintain the integrity of the data, the loading logic proceeds in the order of a driving path line, a lane width, a road width, and a pre-processing linear,
The execution of the logic is performed according to the execution procedure developed and stored in the server,
The navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that for maintaining normalization by extracting and storing attributes of current data from the driving route line data.

The method of claim 2,
In step e, the data generated through the loading logic is composed of an original data table, an original attribute table, and a pre-processing table in the server, and the driving route line, lane width, and road width are stored in each original data, and an attribute table The attribute data extracted from the original data is stored in the pre-processing table, and the result of performing the pre-processing process is stored in the pre-processing table, and all information related to the shape is stored in the server as a geometric shape, and spatial calculation in the server is possible. A navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that it can be used for statistics extraction.

The method of claim 1,
The second step includes: a) loading the high-precision preprocessed data and the navigation data;
b) extracting a high-precision line matching reference point (middle point) between the high-precision preprocessed data and the navigation data;
c) determining the number of interpolation points of the navigation link from the reference points;
d) determining a start point and an end point from the interpolation point, and determining whether the start point and the end point are the same;
e) in the case of the high-precision preprocessed data extracted based on the starting point and the ending point, generating a divided shape to have attribute information for each of the interpolation points between the starting point and the ending point through a clipping process; And
f) The clipping data through the start and end point classification stores curvature, gradient, height values, lane width and road width values at each of the interpolation points, and the curvature and the gradient having a sign value in consideration of the direction of the matched linearity. If the direction determination result of the matching link using the CW (clock wise) method is used for the coding process, and the direction of the navigation link and the clipping data shape match, the current A method for matching a navigation link of a high-precision map, characterized in that a sign value is used, and when there is a mismatch, an opposite sign value is used.

The method of claim 10,
In step c, when the number of interpolation points is greater than or equal to a fourth set value, the foot coordinates of the repair of the intermediate interpolation point of the navigation link are determined, and an interpolation point, which is the foot of the line of view direction of the navigation link at the reference point, is determined as a starting point. And determining an interpolation point, which is the origin of the repair line in the direction of the end point of the navigation link at the reference point, as an end point.

The method of claim 10,
In step c, when the number of interpolation points is less than a fourth set value, all high-precision lines are compared, and an interpolation point, which is the origin of the viewpoint direction repair of the navigation link in all of the high-precision lines, is determined as a starting point, and In the navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that the origin interpolation point of the direction of the end point of the navigation link is determined as an end point.

The method of claim 10,
In step d, if the starting point and the end point are the same, the starting point and the end point are lowered to a high-precision line, a new interpolation point is created on the high-precision line, and attribute information of the generated interpolation point is inserted. Navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that.

The method of claim 10,
In step d, if the start point and the end point are not the same, the step e is performed.

The method of claim 1,
The third step includes: a) loading the high-precision preprocessed data and the navigation data;
b) inputting selection criterion information for automatic selection of a matching candidate group;
c) selecting the linearity of the high-precision preprocessed data;
d) selecting a first matching candidate group based on shape;
e) Filtering is applied to the target selected from the first matching candidate group to select a second matching candidate group.In the second candidate group matching, the restriction type entered by the user in the environment setting is considered, and a high-precision preprocessing linear road Applying filtering through a comparison between a type and a road type of the navigation link; And
f) The final matching candidate group derived through the selection of the primary and secondary matching candidate groups is displayed on the screen and automatically selected on the screen, but the display considers the user's convenience and has different colors according to the type of the alignment. And a step of checking the matching candidate group on the screen and performing a matching operation by a user, which is highlighted and displayed, and a navigation link matching method of a high-precision map comprising:

The method of claim 15,
The step b refers to a limit value designated by a user in an environment setting unit of a logic through each of the interpolation points and spatial indexes, and inputs a limit type.

The method of claim 15,
In step c, the angle of the link is extracted for the derived navigation link, the angle of each section of the high-precision driving route is extracted, the angle of the link and the angle of the high-precision driving route are compared, and the angle Vector angles in different directions on the plane of the direction are calculated through logic to exist within at least 180 degrees, and if the calculated angles present in the two quadrants on the plane show a difference within 45 degrees, the candidate group Navigation link matching method of a high-precision map, characterized in that it is determined to correspond to.