KR20210082422A - Apparatus for determining position of vehicle and method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a vehicle positioning apparatus capable of precisely positioning the current location of a vehicle and a method thereof. According to the present invention, the vehicle positioning apparatus comprises: a first sensing unit detecting driving state information of a vehicle; a global navigation satellite system (GNSS) module acquiring location data of the vehicle; a first core unit generating a first driving trajectory of the vehicle on the basis of the driving state information detected by the first sensing unit, and estimating the current location of the vehicle on the basis of the generated first driving trajectory; a second sensing unit detecting driving environment information of the vehicle; and a second core unit generating a second driving trajectory in which the vehicle has traveled, performing map matching on the driving environment information detected by the second sensing unit to generate map matching data, and fusing the location data received from the GNSS module, the second driving trajectory, and the map matching data to generate fusion positioning information. The second core unit performs time synchronization between the driving environment information and map data used for map matching to perform map matching.

Description

차량의 측위 장치 및 방법{APPARATUS FOR DETERMINING POSITION OF VEHICLE AND METHOD THEREOF}Positioning device and method of vehicle {APPARATUS FOR DETERMINING POSITION OF VEHICLE AND METHOD THEREOF}

본 발명은 차량의 측위 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자율 주행 차량의 현재 위치를 측위하는 차량의 측위 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for positioning a vehicle, and more particularly, to an apparatus and method for positioning a vehicle for positioning a current location of an autonomous vehicle.

자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다. 자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다. 예를 들어, 직선 도로에서는 가속을 수행하고, 곡선 도로에서는 도로의 곡률에 대응하여 주행 방향을 변경하면서 감속을 수행할 수 있다.An autonomous vehicle refers to a vehicle that autonomously determines a driving route by recognizing the surrounding environment through external information sensing and processing functions while driving, and driving independently using its own power. An autonomous vehicle can drive itself to its destination by preventing collisions with obstacles on the driving path and adjusting vehicle speed and driving direction according to the shape of the road without the driver operating the steering wheel, accelerator pedal, or brake. have. For example, acceleration may be performed on a straight road, and deceleration may be performed on a curved road while changing a driving direction in response to the curvature of the road.

자율 주행 차량에 적용되는 측위 시스템은 GPS(Global Positioning System) 및 각종센서(Radar, LiDAR, Camera 등)를 이용하여 구축한 도로맵 정보를 바탕으로, 주행 중 획득되는 GPS 위치데이터 및 차량에 탑재된 센서를 통해 획득되는 센서 데이터 등을 통해 차량의 현재 위치를 결정한다. 자율 주행의 안정성을 확보하기 위해서는 차량의 현재 위치를 정확하게 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 GPS의 위치 정확도를 향상시킬 수 있는 DGPS(Differential GPS), RTK-DGPS(Real Time Kinematic-DGPS) 등을 사용하기도 한다. 또한, 필연적으로 발생하는 GPS 위치 데이터의 오차를 보정하기 위해 미리 구축하여 놓은 도로맵과 센서 데이터를 비교하는 맵매칭 기술이 적용되기도 한다.The positioning system applied to autonomous vehicles is based on road map information built using GPS (Global Positioning System) and various sensors (Radar, LiDAR, Camera, etc.) The current location of the vehicle is determined through sensor data obtained through the sensor. In order to secure the stability of autonomous driving, it is important to accurately determine the current location of the vehicle. For this purpose, DGPS (Differential GPS) and RTK-DGPS (Real Time Kinematic-DGPS) are used to improve the location accuracy of GPS. also do In addition, in order to correct the inevitably occurring error in GPS location data, a map matching technology that compares sensor data with a road map built in advance is sometimes applied.

이러한 자율 주행 차량에 적용되는 측위 시스템에 있어, 차량의 위치 정보는 현재시간에서의 차량의 제어 출력에 직접적인 영향을 주기 때문에 그 실시간성 및 안전성이 보장되어야 한다. 그러나, 종래에는 각종 센서로부터의 데이터, 고정밀 지도, GPS 위치 데이터 등의 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로 측위 시스템의 실시간성 및 위치 정보 출력 주기의 안정성을 확보할 수 없는 문제점이 존재하였다.In a positioning system applied to such an autonomous vehicle, the real-time and safety of vehicle location information must be guaranteed because it directly affects the vehicle's control output at the current time. However, there is a problem in that the real-time performance of the positioning system and the stability of the position information output period cannot be secured because it is necessary to process a large amount of data such as data from various sensors, high-precision maps, and GPS position data.

본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0098071호(2017.08.29. 공개)에 개시되어 있다.Background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2017-0098071 (published on August 29, 2017).

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 각종 센서로부터의 데이터, 고정밀 지도 및 GPS 위치 데이터 등의 방대한 양의 데이터 처리로 인해 측위 시스템의 위치 정보 정확도가 저감되는 문제점을 개선하여 측위 시스템의 실시간성 및 위치 정보 출력 주기의 안정성을 확보하기 위한 차량의 측위 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention was devised to solve the above problems, and an object according to an aspect of the present invention is to process a vast amount of data such as data from various sensors, high-precision maps, and GPS location data, so location information accuracy of a positioning system It is an object of the present invention to provide a vehicle positioning device and method for improving the problem of reducing the vehicular positioning system and securing the real-time performance of the positioning system and the stability of the position information output period.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 측위 장치는 차량의 주행 상태 정보를 검출하는 제1 센싱부, 상기 차량의 위치 데이터를 획득하는 GNSS 모듈, 상기 제1 센싱부에 의해 검출된 주행 상태 정보에 근거하여 상기 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하고, 상기 생성된 제1 주행 궤적에 기초하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 제1 코어부, 상기 차량의 주행 환경 정보를 검출하는 제2 센싱부, 및 상기 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 상기 제2 센싱부에 의해 검출된 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성하며, 상기 GNSS 모듈로부터 전달받은 위치 데이터, 상기 제2 주행 궤적 및 상기 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성하는 제2 코어부를 포함하되, 상기 제2 코어부는, 상기 주행 환경 정보 및 상기 맵매칭에 사용되는 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 상기 맵매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.A vehicle positioning device according to an aspect of the present invention is based on a first sensing unit detecting driving state information of the vehicle, a GNSS module acquiring position data of the vehicle, and driving state information detected by the first sensing unit to generate a first driving trajectory in which the vehicle travels, a first core unit for estimating a current location of the vehicle based on the generated first driving trajectory, and a second sensing unit for detecting driving environment information of the vehicle and generating a second driving trajectory in which the vehicle travels, performing map matching on the driving environment information detected by the second sensing unit to generate map matching data, and location data received from the GNSS module; A second core unit for generating fusion positioning information by fusing the second driving trajectory and the map matching data, wherein the second core unit performs time synchronization between the driving environment information and map data used for map matching to perform the map matching.

본 발명에 있어 상기 제1 코어부는, 상기 제1 센싱부에 의해 검출된 주행 상태 정보에 대하여 DR(Dead Reckoning)을 수행하여 생성되는 DR 데이터를 누적하여 상기 제1 주행 궤적을 생성하고, 상기 제2 코어부는, 상기 제1 코어부로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 상기 제2 주행 궤적을 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the first core unit generates the first driving trajectory by accumulating DR data generated by performing dead reckoning (DR) on the driving state information detected by the first sensing unit to generate the first driving trajectory, and The second core unit may generate the second driving trajectory by accumulating the DR data received from the first core unit.

본 발명에 있어 상기 제2 코어부는, 미리 설정된 로컬 타이머(Local Timer)를 기반으로 비동기적으로 동작하고, 상기 로컬 타이머를 통해 판단되는 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the second core unit operates asynchronously based on a preset local timer, and removes the time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through the local timer. It is characterized in that time synchronization between the driving environment information and the map data is performed.

본 발명에 있어 상기 제2 코어부는, 상기 제2 주행 궤적을 기반으로 상기 주행 환경 정보에 상기 지도 데이터를 동기시켜 상기 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the second core unit synchronizes the map data with the driving environment information based on the second driving trajectory to perform the time synchronization.

본 발명에 있어 상기 제1 코어부는, 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 상기 제2 코어부에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the first core unit is characterized in that the current position of the vehicle is estimated by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit using the first driving trajectory.

본 발명에 있어 상기 제1 코어부는, 상기 GNSS 모듈에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성하고, 상기 생성된 실시간 타이머를 이용하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the first core unit generates a real-time timer (RT Timer) using the position data obtained by the GNSS module, and estimates the current position of the vehicle using the generated real-time timer. do it with

본 발명에 있어 상기 제1 코어부는, 상기 실시간 타이머를 통해 상기 제2 코어부로부터 상기 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 상기 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 상기 융합 측위 정보의 오차를 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the first core unit determines the time required to receive the fusion positioning information from the second core unit through the real-time timer, and the fusion positioning by a time delay equal to the identified required time The current position of the vehicle is estimated by compensating for an error of information using the first driving trajectory.

본 발명의 일 측면에 따른 차량의 측위 방법은 제1 코어부가, 차량의 주행 상태 정보에 근거하여 상기 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하는 단계, 제2 코어부가, 상기 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 상기 차량의 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성하는 단계, 상기 제2 코어부가, 상기 차량의 위치 데이터를 획득하는 GNSS 모듈로부터 전달받은 위치 데이터, 상기 제2 주행 궤적 및 상기 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성하는 단계, 및 상기 제1 코어부가, 상기 제1 주행 궤적 및 상기 융합 측위 정보에 기초하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계를 포함하되, 상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는, 상기 주행 환경 정보 및 상기 맵매칭에 사용되는 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 상기 맵매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.The method for positioning a vehicle according to an aspect of the present invention includes the steps of: a first core unit generating a first driving trajectory in which the vehicle travels based on driving state information of the vehicle; a second core unit; 2 Generating a driving trajectory and performing map matching on the driving environment information of the vehicle to generate map matching data, the second core unit, the position data received from the GNSS module for acquiring the position data of the vehicle; generating fusion positioning information by fusing the second driving trajectory and the map matching data, and estimating, by the first core unit, the current location of the vehicle based on the first driving trajectory and the fusion positioning information In the step of generating the second driving trajectory and map matching data, the second core unit performs time synchronization between the driving environment information and the map data used for the map matching to perform the map matching. characterized in that

본 발명은 상기 제1 주행 궤적을 생성하는 단계에서, 상기 제1 코어부는, 상기 주행 상태 정보에 대하여 DR(Dead Reckoning)을 수행하여 생성되는 DR 데이터를 누적하여 상기 제1 주행 궤적을 생성하고, 상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는, 상기 제1 코어부로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 상기 제2 주행 궤적을 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the step of generating the first driving trajectory, the first core unit generates the first driving trajectory by accumulating DR data generated by performing dead reckoning (DR) on the driving state information, In the generating of the second driving trajectory and map matching data, the second core unit generates the second driving trajectory by accumulating the DR data received from the first core unit.

본 발명에 있어 상기 제2 코어부는, 미리 설정된 로컬 타이머(Local Timer)를 기반으로 비동기적으로 동작하고, 상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는, 상기 로컬 타이머를 통해 판단되는 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the second core unit operates asynchronously based on a preset local timer, and in the step of generating the second driving trajectory and map matching data, the second core unit may include: Time synchronization between the driving environment information and the map data is performed in order to remove a time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through a timer.

본 발명은 상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는, 상기 제2 주행 궤적을 기반으로 상기 주행 환경 정보에 상기 지도 데이터를 동기시켜 상기 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the step of generating the second driving trajectory and map matching data, the second core unit synchronizes the map data with the driving environment information based on the second driving trajectory to perform the time synchronization characterized.

본 발명은 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제1 코어부는, 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 상기 제2 코어부에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the step of estimating the current position of the vehicle, the first core unit estimates the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit using the first driving trajectory. characterized in that

본 발명은 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제1 코어부는, GNSS 모듈에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성하고, 상기 생성된 실시간 타이머를 이용하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the step of estimating the current location of the vehicle, the first core unit generates a real-time timer (RT Timer) using the location data obtained by the GNSS module, and uses the generated real-time timer to It is characterized in that the current position of the vehicle is estimated.

본 발명은 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제1 코어부는, 상기 실시간 타이머를 통해 상기 제2 코어부로부터 상기 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 상기 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 상기 융합 측위 정보의 오차를 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, in the step of estimating the current position of the vehicle, the first core unit determines the time required to receive the fusion positioning information from the second core unit through the real-time timer, and the identified required time It is characterized in that the current position of the vehicle is estimated by compensating for the error of the fusion positioning information due to the time delay by the time by using the first driving trajectory.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 데이터 처리의 실시간성 및 안전성이 필요한지 여부를 고려하여 최적의 시스템의 아키텍쳐를 결정하고, 결정된 시스템 아키텍쳐를 통해 측위 시스템의 실시간성 및 안정성을 확보함으로써, 차량의 현재 위치를 보다 정밀하게 측위할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the present invention determines the architecture of an optimal system in consideration of whether real-time and safety of data processing is required, and secures real-time and stability of the positioning system through the determined system architecture, thereby providing a vehicle It is possible to more precisely position the current position of

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제1 코어부의 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제2 코어부의 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 전체 시스템 아키텍처의 예시를 도시한 블록구성도이다.
도 5는 제1 궤적 관리부 및 제2 궤적 관리부가 DR 데이터를 누적하여 제1 주행 궤적 및 제2 주행 궤적을 생성하는 과정을 나타낸 예시도이다.
도 6은 제1 주행 궤적 및 제2 주행 궤적의 차이를 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제2 코어부가 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 주행 환경 정보에 지도 데이터를 동기시켜 시간 동기화를 수행한 결과를 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제1 코어부가 융합 측위 정보의 오차를 보상하는 과정을 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
1 is a block diagram illustrating a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram for describing in detail the configuration of a first core part in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram for describing in detail the configuration of a second core part in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram illustrating an example of an overall system architecture in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary diagram illustrating a process in which the first and second trajectory management units accumulate DR data to generate a first driving trajectory and a second driving trajectory.
6 is an exemplary diagram illustrating a difference between a first driving trajectory and a second driving trajectory.
7 is an exemplary diagram for explaining a process in which the second core unit performs time synchronization between driving environment information and map data in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
8 is an exemplary diagram illustrating a result of time synchronization by synchronizing map data with driving environment information in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
9 is an exemplary view for explaining a process of compensating for an error in the fusion positioning information of the first core unit in the vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a vehicle positioning method according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 차량의 측위 장치 및 방법의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of a vehicle positioning apparatus and method according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to the intention or custom of the user or operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the content throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제1 코어부의 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제2 코어부의 구성을 구체적으로 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 전체 시스템 아키텍처의 예시를 도시한 블록구성도이며, 도 5는 제1 궤적 관리부 및 제2 궤적 관리부가 DR 데이터를 누적하여 제1 주행 궤적 및 제2 주행 궤적을 생성하는 과정을 나타낸 예시도이고, 도 6은 제1 주행 궤적 및 제2 주행 궤적의 차이를 나타낸 예시도이며, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제2 코어부가 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하는 과정을 설명하기 위한 예시도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 주행 환경 정보에 지도 데이터를 동기시켜 시간 동기화를 수행한 결과를 나타낸 예시도이며, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치에서 제1 코어부가 융합 측위 정보의 오차를 보상하는 과정을 설명하기 위한 예시도이며, 1 is a block diagram for explaining a positioning device for a vehicle according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a configuration of a first core part in a positioning device for a vehicle according to an embodiment of the present invention. 3 is a block diagram for explaining in detail the configuration of the second core part in the positioning device for a vehicle according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a vehicle according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram showing an example of the overall system architecture in the positioning device of , and FIG. 5 shows the process of generating the first and second driving trajectories by accumulating DR data by the first trajectory management unit and the second trajectory management unit 6 is an exemplary view showing the difference between the first driving trajectory and the second driving trajectory, and FIG. 7 is the driving environment information and map data of the second core unit in the vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention. It is an exemplary view for explaining a process of performing time synchronization between the two, and FIG. 8 is an exemplary view showing a result of time synchronization by synchronizing map data with driving environment information in a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention 9 is an exemplary view for explaining the process of compensating for the error of the fusion positioning information of the first core unit in the vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention,

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 장치는 제1 센싱부(10), GNSS 모듈(20), 제1 코어부(30), 제2 센싱부(40) 및 제2 코어부(50)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a vehicle positioning device according to an embodiment of the present invention includes a first sensing unit 10 , a GNSS module 20 , a first core unit 30 , a second sensing unit 40 , and a second sensing unit 40 . It may include two core parts 50 .

제1 센싱부(10)는 차량의 주행 상태 정보를 검출할 수 있다. 차량의 주행 상태 정보는 차량의 주행 방향을 추정하기 위한 요레이트 및 조향각과, 차량의 주행 속도를 추정하기 위한 휠 속 및 변속 정보를 포함할 수 있다. 상기한 주행 상태 정보를 검출하기 위해 제1 센싱부(10)는 요레이트 센서, 조향각 센서, 휠 속 센서 및 변속 감지 센서(이상 미도시)를 포함할 수 있다. 제1 센싱부(10)에 의해 검출된 차량의 주행 상태 정보는 후술할 것과 같이 추측 항법(DR: Dead Reckoning) 적용에 의한 제1 주행 궤적을 생성하는데 사용될 수 있다.The first sensing unit 10 may detect driving state information of the vehicle. The driving state information of the vehicle may include a yaw rate and a steering angle for estimating the driving direction of the vehicle, and wheel speed and shift information for estimating the driving speed of the vehicle. In order to detect the driving state information, the first sensing unit 10 may include a yaw rate sensor, a steering angle sensor, a wheel inside sensor, and a shift detection sensor (not shown above). The driving state information of the vehicle detected by the first sensing unit 10 may be used to generate a first driving trajectory by applying dead reckoning (DR), as will be described later.

제2 센싱부(40)는 차량의 주행 환경 정보를 검출할 수 있다. 제2 센싱부(40)는 차량의 주행 환경 정보를 검출하기 위해 복수의 센서를 포함할 수 있으며, 복수의 센서는 AVM 카메라, 전방 카메라, 스테레오 카메라 등의 카메라 센서 및 라이다 센서(이상 미도시) 등을 포함할 수 있다. 제2 센싱부(40)에 의해 검출된 차량의 주행 환경 정보는 후술할 것과 같이 맵매칭 적용에 의한 맵매칭 데이터를 생성하는데 사용될 수 있다.The second sensing unit 40 may detect driving environment information of the vehicle. The second sensing unit 40 may include a plurality of sensors to detect driving environment information of the vehicle, and the plurality of sensors include a camera sensor such as an AVM camera, a front camera, a stereo camera, and a lidar sensor (not shown above). ) and the like. The driving environment information of the vehicle detected by the second sensing unit 40 may be used to generate map matching data by applying map matching, as will be described later.

GNSS(Global Navigation Satellite System) 모듈(20)은 GPS, DGPS, Network-RTK 등을 기반으로 차량의 절대 좌표를 위성을 통해 전달받을 수 있으며, 이를 기반으로 위치 데이터(위경도 좌표, 방향, 속도, quality 등)를 생성하여 후술하는 제1 코어부(30)의 실시간 타이머 생성부(35) 및 제2 코어부(50)의 융합 측위 정보 생성부(59)로 각각 전달할 수 있다. 한편, GNSS 모듈(20)로부터의 위치 데이터는 NMEA(National Marine Electronics Association) 처리부(37)에 의해 전송 규격화되어 제2 코어부(50)의 융합 측위 정보 생성부(59)로 전달될 수 있다.The GNSS (Global Navigation Satellite System) module 20 may receive the absolute coordinates of the vehicle through a satellite based on GPS, DGPS, Network-RTK, etc., and based on this, location data (latitude and longitude coordinates, direction, speed, quality, etc.) may be generated and transmitted to the real-time timer generating unit 35 of the first core unit 30 and the fusion positioning information generating unit 59 of the second core unit 50, which will be described later. Meanwhile, the location data from the GNSS module 20 may be transmitted standardized by the National Marine Electronics Association (NMEA) processing unit 37 and transmitted to the fusion positioning information generation unit 59 of the second core unit 50 .

제1 코어부(30)는 제1 센싱부(10)에 의해 검출된 주행 상태 정보에 근거하여 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하고, 생성된 제1 주행 궤적에 기초하여 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이때, 제1 코어부(30)는 제1 주행 궤적을 이용하여 후술할 제2 코어부(50)에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다.The first core unit 30 generates a first driving trajectory in which the vehicle travels based on the driving state information detected by the first sensing unit 10 , and a current position of the vehicle based on the generated first driving trajectory. can be estimated. At this time, the first core unit 30 may estimate the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit 50 to be described later using the first driving trajectory, and detailed description thereof will be described later.

제2 코어부(50)는 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 제2 센싱부(40)에 의해 검출된 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성하며, GNSS 모듈(20)로부터 전달받은 위치 데이터, 제2 주행 궤적 및 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성할 수 있다.The second core unit 50 generates a second driving trajectory in which the vehicle travels, performs map matching on the driving environment information detected by the second sensing unit 40 to generate map matching data, and a GNSS module The fusion positioning information may be generated by fusing the location data received from ( 20 ), the second driving trajectory, and the map matching data.

제1 코어부(30) 및 제2 코어부(50)로 구분하여 구성한 본 실시예의 특징을 우선적으로 설명한다.The features of the present embodiment divided into the first core part 30 and the second core part 50 will be described first.

본 실시예는 데이터 처리 로직이 상대적으로 단순하고 데이터 처리의 실시간성 및 안전성이 보장되어야 하는 로직을 제1 코어부(30)로 구현하고, 데이터 처리 로직이 복잡하고 데이터 처리의 실시간성이 보장되지 않아도 되는 로직을 제2 코어부(50)로 구분하여 구현하는 구성을 채용한다.In the present embodiment, the data processing logic is relatively simple and the logic to ensure real-time and safety of data processing is implemented by the first core unit 30, and the data processing logic is complex and real-time of data processing is not guaranteed. A configuration in which unnecessary logic is divided into the second core unit 50 and implemented is adopted.

제1 코어부(30)는 real time ECU, micro autobox와 같은 hard real time 하드웨어 플랫폼 등 실시간성 및 안전성이 검증된 플랫폼으로 구현될 수 있으며, 제1 코어부(30)에는 차량 거동 기반의 추측 항법(DR: Dead Reckoning) 기능과, 자율 주행 차량에 적용되는 자율 주행 제어 모듈(60)로 차량의 현재 위치를 제공하기 위한 현재 위치 추정 기술이 구현될 수 있다. 후술할 것과 같이 제1 코어부(30)는 일정한 주기로 동작할 수 있다(즉, 제1 코어부(30)는 미리 설정된 동작 주파수에 따라 동작할 수 있다.).The first core unit 30 may be implemented as a platform in which real-time performance and safety have been verified, such as a real-time ECU or a hard real-time hardware platform such as a micro autobox, and the first core unit 30 includes a dead reckoning based on vehicle behavior. A (DR: Dead Reckoning) function and a current location estimation technology for providing the current location of the vehicle to the autonomous driving control module 60 applied to the autonomous vehicle may be implemented. As will be described later, the first core unit 30 may operate at a constant cycle (ie, the first core unit 30 may operate according to a preset operating frequency).

제2 코어부(50)는 CPU/GPU 기반의 하드웨어 플랫폼 등 PC를 포함한 다양한 고성능 자율주행용 플랫폼으로 구현될 수 있으며, 제2 코어부(50)에는 차량에 탑재된 센서로부터의 센서 데이터를 처리하는 기술, 맵매칭 기술, 및 후술할 융합 측위 정보 생성 기술이 구현될 수 있다. 후술할 것과 같이 제2 코어부(50)는 미리 설정된 로컬 타이머(Local Timer)를 기반으로, FIFO(First In First Out), Triggered, Sampling 방식에 따라 비동기적으로 동작할 수 있다. 제2 코어부(50)는 상기한 로컬 타이머를 이용하여 제2 센싱부(40)에 의해 검출되는 주행 환경 정보 및 맵매칭에 사용되는 지도 데이터에 타임 태그(Time Tag)(이하 Local 타임 태그)를 추가할 수 있으며, Local 타임 태그가 추가된 주행 환경 정보 및 지도 데이터는 서로 다른 시간 정보를 갖게 되므로, 이러한 시간 비동기성은 제2 코어부(50)에 의한 시간 동기화를 통해 제거된다. 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다. The second core unit 50 may be implemented as various high-performance autonomous driving platforms including a PC, such as a CPU/GPU-based hardware platform, and the second core unit 50 processes sensor data from sensors mounted on the vehicle. technology, map matching technology, and fusion positioning information generation technology to be described later may be implemented. As will be described later, the second core unit 50 may operate asynchronously according to a First In First Out (FIFO), Triggered, and Sampling method based on a preset local timer. The second core unit 50 uses the above-described local timer to attach a time tag to the driving environment information detected by the second sensing unit 40 and map data used for map matching (hereinafter referred to as a local time tag). can be added, and since the driving environment information and map data to which the Local time tag is added have different time information, such time asynchrony is removed through time synchronization by the second core unit 50 . A detailed description thereof will be given later.

전술한 내용을 바탕으로, 이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여 제1 코어부(30) 및 제2 코어부(50)의 동작을 그 하위 구성으로서 구체적으로 설명한다.Based on the foregoing, the operations of the first core unit 30 and the second core unit 50 will be described in detail below as sub-configurations thereof with reference to FIGS. 2 and 3 .

도 2를 참조하면, 제1 코어부(30)는 DR 측위부(31), 제1 궤적 관리부(33), 실시간 타이머 생성부(35), NMEA 처리부(37) 및 위치 추정부(39)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the first core unit 30 includes a DR positioning unit 31 , a first trajectory management unit 33 , a real-time timer generating unit 35 , an NMEA processing unit 37 , and a position estimation unit 39 . may include

DR 측위부(31)는 제1 센싱부(10)에 의해 검출된 주행 상태 정보에 대하여 DR을 수행할 수 있다. DR 측위부(31)는 제1 센싱부(10)의 요레이트 센서 및 조향각 센서로부터 각각 입력받은 요레이트 및 조향각으로부터 차량의 주행 방향을 추정하고, 휠 속 센서 및 변속 감지 센서로부터 각각 입력받은 휠 속 및 변속 정보로부터 차량의 주행 속도를 추정한 후, 추정된 주행 방향 및 주행 속도를 이용하여 DR(Dead Reckoning)을 수행할 수 있다. DR 측위부(31)는 DR 수행 결과 생성되는 DR 데이터를 제1 궤적 관리부(33), 및 제2 코어부(50)의 제2 궤적 관리부(51)로 각각 전달할 수 있다.The DR positioning unit 31 may perform DR on the driving state information detected by the first sensing unit 10 . The DR positioning unit 31 estimates the driving direction of the vehicle from the yaw rate and steering angle received from the yaw rate sensor and the steering angle sensor of the first sensing unit 10, respectively, and the wheel received from the in-wheel sensor and the shift detection sensor, respectively. After estimating the driving speed of the vehicle from the speed and shift information, dead reckoning (DR) may be performed using the estimated driving direction and driving speed. The DR positioning unit 31 may transmit the DR data generated as a result of performing the DR to the first trajectory manager 33 and the second trajectory manager 51 of the second core unit 50 , respectively.

제1 궤적 관리부(33)는 도 5에 도시된 것과 같이 DR 측위부(31)로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하고 위치 추정부(39)로 전달할 수 있다. 제1 주행 궤적은 후술할 것과 같이 위치 추정부(39)가 제2 코어부(50)로부터 전달받은 융합 측위 정보의 오차를 보상하기 위해 사용될 수 있다. 한편, DR 데이터의 누적 시간이 짧을수록 제1 주행 궤적의 신뢰도(즉, 정확도)는 향상되게 된다.As shown in FIG. 5 , the first trajectory management unit 33 generates a first driving trajectory in which the vehicle travels by accumulating the DR data received from the DR positioning unit 31 and transmits it to the location estimation unit 39 . . The first driving trajectory may be used to compensate the error of the fusion positioning information received by the position estimator 39 from the second core unit 50 as will be described later. Meanwhile, as the accumulation time of the DR data is shorter, the reliability (ie, accuracy) of the first driving trajectory is improved.

실시간 타이머 생성부(35)는 GNSS 모듈(20)에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성할 수 있다. 실시간 타이머는 차량의 현재 위치를 추정하기 위한 기준이 되는 시간을 제공하는 기능을 수행하며, ms 단위의 시간을 제공하여 차량의 현재 위치 추정 상의 신뢰도를 향상시키는 기능을 수행한다. 실시간 타이머 생성부(35)는 GNSS 모듈(20)에 의해 획득된 위치 데이터에 포함된 GPS pps(pulse per second) 신호를 활용하여 실시간 타이머를 생성할 수 있다. 이하에서는 표기의 편의상 실시간 타이머가 제공하는 시간을 RT 시간으로 표기하며, 실시간 타이머 생성부(35)는 RT 시간을 위치 추정부(39) 및 제2 코어부(50)의 융합 측위 정보 생성부(59)로 전달할 수 있다.The real-time timer generator 35 may generate a real-time timer (RT Timer) by using the position data obtained by the GNSS module 20 . The real-time timer performs a function of providing a reference time for estimating the current location of the vehicle, and provides a time in ms to improve reliability in estimating the current location of the vehicle. The real-time timer generator 35 may generate a real-time timer by using a GPS pulse per second (pps) signal included in the location data obtained by the GNSS module 20 . Hereinafter, for convenience of notation, the time provided by the real-time timer is denoted as RT time, and the real-time timer generating unit 35 converts the RT time into the fusion positioning information generating unit of the position estimating unit 39 and the second core unit 50 ( 59) can be forwarded.

위치 추정부(39)는 차량의 현재 위치를 최종적으로 추정하여 자율 주행 차량에 적용되는 자율 주행 제어 모듈(60)로 제공할 수 있다. 이에 따라, 자율 주행 제어 모듈(60)은 차량의 탑재된 센서(제1 센싱부(10) 및 제2 센싱부(40)가 해당될 수 있다.)에 의해 획득된 주변 환경 인지 데이터(주변 차량, 보행자 및 장애물 등)와 위치 추정부(39)로부터 전달받은 차량의 현재 위치를 토대로 자율 주행 경로를 생성하고, 생성된 자율 주행 경로를 추종하도록 차량의 조향, 제동 및 구동 시스템을 제어할 수 있다.The position estimator 39 may finally estimate the current position of the vehicle and provide it to the autonomous driving control module 60 applied to the autonomous driving vehicle. Accordingly, the autonomous driving control module 60 receives surrounding environment recognition data (neighboring vehicles) obtained by the vehicle's onboard sensors (the first sensing unit 10 and the second sensing unit 40 may correspond to it). , pedestrians, obstacles, etc.) and the current location of the vehicle received from the location estimation unit 39 to generate an autonomous driving route, and control the steering, braking and driving systems of the vehicle to follow the generated autonomous driving route. .

위치 추정부(39)는 후술할 것과 같이 제2 코어부(50)에 의해 생성된 융합 측위 정보에 포함된, 시간 지연에 의한 오차를 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다.The position estimator 39 estimates the current position of the vehicle by compensating for the error caused by the time delay included in the fusion positioning information generated by the second core unit 50 using the first driving trajectory, as will be described later. can do. A detailed description thereof will be given later.

도 3을 참조하면, 제2 코어부(50)는 제2 궤적 관리부(51), 데이터 전처리부(53), 지도 데이터 저장부(55), 맵매칭부(57) 및 융합 측위 정보 생성부(59)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , the second core unit 50 includes a second trajectory management unit 51 , a data preprocessing unit 53 , a map data storage unit 55 , a map matching unit 57 , and a fusion positioning information generating unit ( 59) may be included.

제2 궤적 관리부(51)는 도 5에 도시된 것과 같이 제1 코어부(30)의 DR 측위부(31)로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 제2 주행 궤적을 생성하고 맵매칭부(57) 및 융합 측위 정보 생성부(59)로 전달할 수 있다. 제1 코어부(30)의 제1 궤적 관리부(33)에 의해 생성되는 제1 주행 궤적은 DR 데이터 누적 시간이 짧은 경우에는 그 정확도가 높지만, 시간 경과에 따른 오차 누적을 피할 수 없기 때문에 현재 차량의 이동 궤적과 상이할 수 있다. 즉, 제1 주행 궤적은 제1 코어부(30)의 동작 측면에서 그 신뢰도가 높지만, 시간 경과에 따른 오차 누적으로 인해 제2 코어부(50)의 동작 측면에서는 그 신뢰도를 보장할 수 없으므로, 제2 궤적 관리부(51)는 제1 코어부(30)의 DR 측위부(31)로부터 DR 데이터를 제1 궤적 관리부(33)와 별도로 전달받아 누적하여 제1 주행 궤적과는 구분되는 제2 주행 궤적을 별도로 생성할 수 있다. 도 6은 제2 코어부(50)가 동작하는 시점에서 제1 주행 궤적 및 제2 주행 궤적의 차이를 도시하고 있다.As shown in FIG. 5 , the second trajectory management unit 51 accumulates the DR data received from the DR positioning unit 31 of the first core unit 30 to generate a second driving trajectory and map matching unit 57 . and the fusion positioning information generating unit 59 . The first driving trajectory generated by the first trajectory management unit 33 of the first core unit 30 has high accuracy when the DR data accumulation time is short, but since the accumulation of errors over time cannot be avoided, the current vehicle may be different from the movement trajectory of That is, although the reliability of the first running trajectory is high in terms of the operation of the first core unit 30, the reliability cannot be guaranteed in terms of the operation of the second core unit 50 due to the accumulation of errors over time, The second trajectory management unit 51 receives and accumulates the DR data separately from the first trajectory management unit 33 from the DR positioning unit 31 of the first core unit 30 and accumulates the second driving separated from the first driving trajectory. Trajectories can be created separately. 6 illustrates a difference between the first travel trajectory and the second travel trajectory when the second core unit 50 operates.

맵매칭부(57)는 제2 센싱부(40)에 의해 검출된 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성할 수 있다. 주행 환경 정보는 데이터 전처리부(53)에 의한 전처리 과정이 수행될 수 있으며, 맵매칭에 필요한 지도 데이터는 지도 데이터 저장부(55)로부터 제공받을 수 있다. 본 실시예에서 맵매칭에 사용되는 지도 데이터는 자율 주행 차량에 적용되는 3차원 정밀 지도 데이터(HD Map)일 수 있으나 이에 한정되지 않는다.The map matching unit 57 may generate map matching data by performing map matching on the driving environment information detected by the second sensing unit 40 . The driving environment information may be pre-processed by the data pre-processing unit 53 , and map data required for map matching may be provided from the map data storage unit 55 . In the present embodiment, the map data used for map matching may be 3D precise map data (HD Map) applied to an autonomous vehicle, but is not limited thereto.

이때, 전술한 것과 같이 제2 센싱부(40)에 의해 검출된 주행 환경 정보 및 지도 데이터 저장부로부터 제공되는 지도 데이터는 제2 코어부(50)에 의해 추가되는, 서로 다른 시간 정보를 갖는 Local 타임 태그가 포함되게 된다. 즉, 주행 환경 정보 및 지도 데이터는 서로 다른 시간에 입력되므로, 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 맵매칭을 위해서는 상호 간의 시간 동기화가 필요하다. 따라서, 맵매칭부(57)는 로컬 타이머를 통해 판단되는(즉, 로컬 타이머에 의해 주행 환경 정보 및 지도 데이터에 추가된 Local 타임 태그를 통해 판단되는) 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행할 수 있다.At this time, as described above, the driving environment information detected by the second sensing unit 40 and the map data provided from the map data storage unit are added by the second core unit 50 and are local having different time information. Time tags will be included. That is, since the driving environment information and the map data are input at different times, time synchronization is required for map matching between the driving environment information and the map data. Accordingly, the map matching unit 57 removes the time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through the local timer (that is, determined through the local time tag added to the driving environment information and the map data by the local timer) To do this, time synchronization between driving environment information and map data may be performed.

맵매칭부(57)는 도 7에 도시된 것과 같이, 제2 주행 궤적을 기반으로 주행 환경 정보에 지도 데이터를 동기시켜 시간 동기화를 수행할 수 있다. 즉, 주행 환경 정보에 포함된 Local 타임 태그를 기준으로 지도 데이터의 좌표 변환을 통해 지도 데이터를 주행 환경 정보에 동기시켜 시간 동기화를 수행할 수 있으며, 이때 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 편차에 따른 차량의 이동량은 제2 주행 궤적을 통해 보상될 수 있다. 도 8은 주행 환경 정보에 지도 데이터를 동기시켜 시간 동기화를 수행한 결과를 나타낸 예시를 도시하고 있다.As illustrated in FIG. 7 , the map matching unit 57 may synchronize the map data with the driving environment information based on the second driving trajectory to perform time synchronization. That is, time synchronization can be performed by synchronizing the map data with the driving environment information through coordinate transformation of the map data based on the local time tag included in the driving environment information. The amount of movement of the vehicle may be compensated through the second driving trajectory. 8 shows an example of a result of time synchronization by synchronizing map data with driving environment information.

맵매칭부(57)는 전술한 과정을 통해 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 맵매칭을 수행할 수 있다. 맵매칭부(57)는 ICP(Iterative Closest Point), Hungarian Auction, Linear Fitting Algorithm 등과 같은 Data Assignment 알고리즘을 이용하여 맵매칭을 수행할 수 있으며, 맵매칭 수행 결과 생성되는 맵매칭 데이터는 융합 측위 정보 생성부(59)로 전달된다.The map matching unit 57 may perform map matching by performing time synchronization between the driving environment information and the map data through the above-described process. The map matching unit 57 may perform map matching using a data assignment algorithm such as Iterative Closest Point (ICP), Hungarian Auction, Linear Fitting Algorithm, etc., and the map matching data generated as a result of performing map matching generates fusion positioning information. is passed to the unit 59 .

융합 측위 정보 생성부(59)는 GNSS 모듈(20)로부터의 위치 데이터, 제2 궤적 관리부(51)로부터 전달받은 제2 주행 궤적, 및 맵매칭부(57)로부터 전달받은 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성할 수 있다. 융합 측위 정보 생성부(59)는 EKF(Extended Kalman Filter) 또는 weighted sum 등의 융합 알고리즘을 사용하여 위치 데이터, 제2 주행 궤적 및 맵매칭 데이터를 융합할 수 있다. 융합 측위 정보 생성부(59)는 생성된 융합 측위 정보에, 제1 코어부(30)의 실시간 타이머 생성부(35)로부터 전달받은 RT 시간을 통해 RT 타임 태그를 추가하여 제1 코어부(30)의 위치 추정부(39)로 전달할 수 있다.The fusion positioning information generating unit 59 fuses the location data from the GNSS module 20, the second driving trajectory received from the second trajectory management unit 51, and the map matching data received from the map matching unit 57, It is possible to generate fusion positioning information. The fusion positioning information generating unit 59 may fuse the location data, the second driving trajectory, and the map matching data using a fusion algorithm such as an Extended Kalman Filter (EKF) or a weighted sum. The fusion positioning information generating unit 59 adds an RT time tag to the generated fusion positioning information through the RT time received from the real-time timer generating unit 35 of the first core unit 30 to add the first core unit 30 ) can be transmitted to the location estimation unit 39 of the.

위치 추정부(39)는 제1 궤적 관리부(33)로부터 전달받은 제1 주행 궤적을 이용하여 융합 측위 정보를 보정함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 이때, 위치 추정부(39)는 실시간 타이머를 통해 제2 코어부(50)로부터 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 융합 측위 정보의 오차를 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다.The position estimator 39 may estimate the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information using the first driving trajectory received from the first trajectory management unit 33 . At this time, the position estimator 39 determines the time required to receive the fusion positioning information from the second core unit 50 through the real-time timer, and the error of the fusion positioning information due to a time delay corresponding to the identified required time The current position of the vehicle may be estimated by compensating for .

구체적으로, 위치 추정부(39)가 차량의 현재 위치를 추정하는 시점에서는, 제2 코어부(50)로부터 전달받은 융합 측위 정보는 융합 측위 정보 생성부(59)의 연산 시간 및 제2 코어부(50)와 제1 코어부(30) 간의 통신 시간에 의해 이미 과거의 데이터가 되기 때문에, 이러한 시간 지연에 따른 융합 측위 정보의 오차를 보상할 필요가 있다. Specifically, at the point in time when the position estimator 39 estimates the current position of the vehicle, the fusion positioning information received from the second core unit 50 includes the calculation time of the fusion positioning information generating unit 59 and the second core unit. Since the data is already in the past due to the communication time between (50) and the first core unit 30, it is necessary to compensate for the error of the fusion positioning information due to this time delay.

따라서, 위치 추정부(39)는 제2 코어부(50)로부터 전달받은 융합 측위 정보에 포함된 RT 타임 태그, 및 실시간 타이머에 의해 제공되는 RT 시간을 통해 제2 코어부(50)로부터 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간(즉, 융합 측위 정보 생성부(59)의 연산 시간 및 제2 코어부(50)와 제1 코어부(30) 간의 통신 시간)을 파악하고, 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 융합 측위 정보의 오차를 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 도 9는 위치 추정부(39)가 융합 측위 정보의 오차를 보상하는 예시를 도시하고 있다.Accordingly, the position estimating unit 39 performs fusion positioning from the second core unit 50 through the RT time tag included in the fusion positioning information received from the second core unit 50 and the RT time provided by the real-time timer. Determine the required time until the information is delivered (that is, the computation time of the fusion positioning information generating unit 59 and the communication time between the second core unit 50 and the first core unit 30) The current position of the vehicle can be estimated by compensating for the error of the fusion positioning information due to the time delay by using the first driving trajectory. 9 shows an example in which the position estimator 39 compensates for the error of the fusion positioning information.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.10 is a flowchart illustrating a vehicle positioning method according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 측위 방법을 설명하면, 먼저 제1 코어부(30)는 차량의 주행 상태 정보에 근거하여 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성한다(S10). S10 단계에서, 제1 코어부(30)는 차량의 주행 상태 정보에 대하여 DR(Dead Reckoning)을 수행하여 생성되는 DR 데이터를 누적하여 제1 주행 궤적을 생성할 수 있다.A method of positioning a vehicle according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 10 . First, the first core unit 30 generates a first driving trajectory of the vehicle based on driving state information of the vehicle ( S10). In step S10 , the first core unit 30 may generate a first driving trajectory by accumulating DR data generated by performing dead reckoning (DR) on driving state information of the vehicle.

이어서, 제2 코어부(50)는 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 차량의 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성한다(S20). S20 단계에서, 제2 코어부(50)는 제1 코어부(30)로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 제2 주행 궤적을 생성할 수 있다. 또한, 제2 코어부(50)는 로컬 타이머를 통해 판단되는 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 주행 환경 정보 및 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 맵매칭을 수행할 수 있다. 이때, 제2 코어부(50)는 제2 주행 궤적을 기반으로 주행 환경 정보에 지도 데이터를 동기시켜 시간 동기화를 수행할 수 있다.Next, the second core unit 50 generates a second driving trajectory in which the vehicle travels, and performs map matching on driving environment information of the vehicle to generate map matching data ( S20 ). In step S20 , the second core unit 50 may generate the second driving trajectory by accumulating the DR data received from the first core unit 30 . In addition, the second core unit 50 may perform map matching by performing time synchronization between the driving environment information and the map data in order to remove the time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through the local timer. In this case, the second core unit 50 may synchronize the map data with the driving environment information based on the second driving trajectory to perform time synchronization.

이어서, 제2 코어부(50)는 차량의 위치 데이터를 획득하는 GNSS 모듈(20)로부터 전달받은 위치 데이터, 제2 주행 궤적 및 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성한다(S30).Then, the second core unit 50 generates fusion positioning information by fusing the location data received from the GNSS module 20 for obtaining the vehicle location data, the second driving trajectory, and the map matching data (S30).

이어서, 제1 코어부(30)는 제1 주행 궤적 및 융합 측위 정보에 기초하여 차량의 현재 위치를 추정한다(S40). S40 단계에서, 제1 코어부(30)는 제1 주행 궤적을 이용하여 제2 코어부(50)에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다. 제1 코어부(30)는 GNSS 모듈(20)에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성하고, 생성된 실시간 타이머를 이용하여 차량의 현재 위치를 추정할 수 있으며, 구체적으로는 실시간 타이머를 통해 제2 코어부(50)로부터 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 융합 측위 정보의 오차를 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 차량의 현재 위치를 추정할 수 있다.Next, the first core unit 30 estimates the current location of the vehicle based on the first driving trajectory and the fusion positioning information ( S40 ). In step S40 , the first core unit 30 may estimate the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit 50 using the first driving trajectory. The first core unit 30 may generate a real-time timer (RT Timer) by using the position data obtained by the GNSS module 20, and estimate the current position of the vehicle using the generated real-time timer. As a result, the time required to receive the fusion positioning information from the second core unit 50 through the real-time timer is identified, and the error of the fusion positioning information due to the time delay corresponding to the identified required time is used for the first driving trajectory. The current position of the vehicle can be estimated by compensating for it.

이와 같이 본 실시예는 데이터 처리의 실시간성 및 안전성이 필요한지 여부를 고려하여 최적의 시스템의 아키텍쳐를 결정하고, 결정된 시스템 아키텍쳐를 통해 측위 시스템의 실시간성 및 안정성을 확보함으로써, 차량의 현재 위치를 보다 정밀하게 측위할 수 있다.As described above, this embodiment determines the architecture of the optimal system in consideration of whether real-time and safety of data processing are required, and secures real-time and stability of the positioning system through the determined system architecture, so that the current position of the vehicle is more It can be precisely positioned.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and it is understood that various modifications and equivalent other embodiments are possible by those skilled in the art. will understand Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.

10: 제1 센싱부
20: GNSS 모듈
30: 제1 코어부
31: DR 측위부
33: 제1 궤적 관리부
35: 실시간 타이머 생성부
37: NMEA 처리부
39: 위치 추정부
40: 제2 센싱부
50: 제2 코어부
51: 제2 궤적 관리부
53: 데이터 전처리부
55: 지도 데이터 저장부
57: 맵매칭부
59: 융합 측위 정보 생성부
60: 자율 주행 제어 모듈
10: first sensing unit
20: GNSS module
30: first core part
31: DR positioning unit
33: first trajectory management unit
35: real-time timer generator
37: NMEA processing unit
39: location estimation unit
40: second sensing unit
50: second core part
51: second trajectory management unit
53: data preprocessor
55: map data storage unit
57: map matching unit
59: fusion positioning information generating unit
60: autonomous driving control module

Claims (14)

차량의 주행 상태 정보에 대하여 DR(Dead Reckoning)을 수행하여 생성되는 DR 데이터를 누적함으로써 상기 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하고, 상기 생성된 제1 주행 궤적에 기초하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 제1 코어부;
상기 제1 코어부로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 상기 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 상기 차량의 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성하며, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 제2 주행 궤적 및 상기 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성하는 제2 코어부;를 포함하되,
상기 제1 코어부는, 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 상기 제2 코어부에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하고,
상기 제1 코어부에 의해 추정된 상기 차량의 현재 위치는, 상기 차량의 자율 주행 제어 모듈이 상기 차량에 탑재된 센서에 의해 획득된 주변 환경 인지 데이터를 토대로 자율 주행 경로를 생성하는데 적용되는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
A first driving trajectory of the vehicle is generated by accumulating DR data generated by performing dead reckoning (DR) on the driving state information of the vehicle, and the current location of the vehicle is based on the generated first driving trajectory. a first core unit for estimating
A second driving trajectory in which the vehicle travels is generated by accumulating the DR data received from the first core unit, map matching is performed on driving environment information of the vehicle to generate map matching data, and the vehicle location A second core unit for generating fusion positioning information by fusing data, the second driving trajectory, and the map matching data; including,
The first core unit estimates the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit using the first driving trajectory,
The current position of the vehicle estimated by the first core unit is applied to the autonomous driving control module of the vehicle to generate an autonomous driving route based on surrounding environment recognition data acquired by a sensor mounted on the vehicle a vehicle positioning device.
제1항에 있어서,
상기 제1 코어부는 Real Time 하드웨어 플랫폼으로 구현되고, 상기 제2 코어부는 CPU 또는 GPU 기반의 하드웨어 플랫폼으로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
According to claim 1,
The first core part is implemented as a real-time hardware platform, and the second core part is implemented as a CPU or GPU-based hardware platform.
제1항에 있어서,
상기 제1 코어부는, 상기 차량의 요레이트 및 조향각으로부터 상기 차량의 주행 방향을 추정하고, 상기 차량의 휠 속 및 변속 정보로부터 상기 차량의 주행 속도를 추정한 후, 상기 추정된 주행 방향 및 주행 속도를 이용하여 DR을 수행함으로써 상기 DR 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
According to claim 1,
The first core unit may be configured to estimate the traveling direction of the vehicle from the yaw rate and the steering angle of the vehicle, estimate the traveling speed of the vehicle from the wheel speed and shift information of the vehicle, and then estimate the estimated traveling direction and traveling speed A vehicle positioning device, characterized in that the DR data is generated by performing DR using
제1항에 있어서,
상기 제2 코어부는, 상기 주행 환경 정보 및 상기 맵매칭에 사용되는 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 상기 맵매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
According to claim 1,
and the second core unit performs the map matching by performing time synchronization between the driving environment information and the map data used for the map matching.
제4항에 있어서,
상기 제2 코어부는, 미리 설정된 로컬 타이머(Local Timer)를 기반으로 비동기적으로 동작하고, 상기 로컬 타이머를 통해 판단되는 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하되, 상기 제2 주행 궤적을 기반으로 상기 주행 환경 정보에 상기 지도 데이터를 동기시켜 상기 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
5. The method of claim 4,
The second core unit operates asynchronously based on a preset local timer, and includes the driving environment information and the driving environment information and the map data to remove the time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through the local timer. and performing time synchronization between the map data, and synchronizing the map data with the driving environment information based on the second driving trajectory to perform the time synchronization.
제1항에 있어서,
상기 차량의 위치 데이터를 획득하는 GNSS 모듈;을 더 포함하고,
상기 제1 코어부는, 상기 GNSS 모듈에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성하고, 상기 생성된 실시간 타이머를 이용하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
According to claim 1,
GNSS module for acquiring the location data of the vehicle; further comprising,
The first core unit generates a real-time timer (RT Timer) using the location data obtained by the GNSS module, and estimates the current location of the vehicle using the generated real-time timer. positioning device.
제6항에 있어서,
상기 제1 코어부는, 상기 실시간 타이머를 통해 상기 제2 코어부로부터 상기 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 상기 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 상기 융합 측위 정보의 오차를 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 장치.
7. The method of claim 6,
The first core unit determines the time it takes to receive the fusion positioning information from the second core unit through the real-time timer, and calculates the error of the fusion positioning information due to a time delay corresponding to the identified required time. and estimating the current position of the vehicle by compensating using the first driving trajectory.
제1 코어부가, 차량의 주행 상태 정보에 대하여 DR(Dead Reckoning)을 수행하여 생성되는 DR 데이터를 누적함으로써 상기 차량이 주행한 제1 주행 궤적을 생성하는 단계;
제2 코어부가, 상기 제1 코어부로부터 전달받은 DR 데이터를 누적하여 상기 차량이 주행한 제2 주행 궤적을 생성하고, 상기 차량의 주행 환경 정보에 대하여 맵매칭을 수행하여 맵매칭 데이터를 생성하는 단계;
상기 제2 코어부가, 상기 차량의 위치 데이터, 상기 제2 주행 궤적 및 상기 맵매칭 데이터를 융합하여 융합 측위 정보를 생성하는 단계; 및
상기 제1 코어부가, 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 상기 제2 코어부에 의해 생성된 융합 측위 정보를 보정함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계;를 포함하고,
상기 제1 코어부에 의해 추정된 상기 차량의 현재 위치는, 상기 차량의 자율 주행 제어 모듈이 상기 차량에 탑재된 센서에 의해 획득된 주변 환경 인지 데이터를 토대로 자율 주행 경로를 생성하는데 적용되는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
generating, by a first core unit, a first driving trajectory of the vehicle by accumulating DR data generated by performing dead reckoning (DR) on driving state information of the vehicle;
A second core unit generates a second driving trajectory in which the vehicle travels by accumulating the DR data received from the first core unit, and performs map matching on the driving environment information of the vehicle to generate map matching data step;
generating, by the second core unit, fusion positioning information by fusing the vehicle location data, the second driving trajectory, and the map matching data; and
estimating, by the first core unit, the current position of the vehicle by correcting the fusion positioning information generated by the second core unit using the first driving trajectory;
The current position of the vehicle estimated by the first core unit is applied to the autonomous driving control module of the vehicle to generate an autonomous driving route based on surrounding environment recognition data acquired by a sensor mounted on the vehicle a vehicle positioning method.
제8항에 있어서,
상기 제1 코어부는 Real Time 하드웨어 플랫폼으로 구현되고, 상기 제2 코어부는 CPU 또는 GPU 기반의 하드웨어 플랫폼으로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
9. The method of claim 8,
The first core part is implemented as a real-time hardware platform, and the second core part is implemented as a CPU or GPU-based hardware platform.
제8항에 있어서,
상기 제1 주행 궤적을 생성하는 단계에서, 상기 제1 코어부는,
상기 차량의 요레이트 및 조향각으로부터 상기 차량의 주행 방향을 추정하고, 상기 차량의 휠 속 및 변속 정보로부터 상기 차량의 주행 속도를 추정한 후, 상기 추정된 주행 방향 및 주행 속도를 이용하여 DR을 수행함으로써 상기 DR 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
9. The method of claim 8,
In the step of generating the first driving trajectory, the first core part,
After estimating the driving direction of the vehicle from the yaw rate and steering angle of the vehicle, estimating the driving speed of the vehicle from the wheel speed and shift information of the vehicle, DR is performed using the estimated driving direction and driving speed Positioning method of a vehicle, characterized in that for generating the DR data by doing.
제8항에 있어서,
상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는,
상기 주행 환경 정보 및 상기 맵매칭에 사용되는 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하여 상기 맵매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
9. The method of claim 8,
In the step of generating the second driving trajectory and map matching data, the second core unit,
and performing the map matching by performing time synchronization between the driving environment information and map data used for map matching.
제11항에 있어서,
상기 제2 코어부는, 미리 설정된 로컬 타이머(Local Timer)를 기반으로 비동기적으로 동작하고,
상기 제2 주행 궤적과 맵매칭 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 제2 코어부는,
, 상기 로컬 타이머를 통해 판단되는 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 비동기를 제거하기 위해 상기 주행 환경 정보 및 상기 지도 데이터 간의 시간 동기화를 수행하되, 상기 제2 주행 궤적을 기반으로 상기 주행 환경 정보에 상기 지도 데이터를 동기시켜 상기 시간 동기화를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
12. The method of claim 11,
The second core unit operates asynchronously based on a preset local timer,
In the step of generating the second driving trajectory and map matching data, the second core unit,
, time synchronization between the driving environment information and the map data is performed to remove the time asynchrony between the driving environment information and the map data determined through the local timer, and the driving environment information based on the second driving trajectory A vehicle positioning method, characterized in that the time synchronization is performed by synchronizing the map data to the .
제8항에 있어서,
상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제1 코어부는,
GNSS 모듈에 의해 획득된 위치 데이터를 이용하여 실시간 타이머(RT Timer)를 생성하고, 상기 생성된 실시간 타이머를 이용하여 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
9. The method of claim 8,
In the step of estimating the current location of the vehicle, the first core unit,
A method for positioning a vehicle, characterized in that a real-time timer (RT Timer) is generated using the location data obtained by the GNSS module, and the current location of the vehicle is estimated using the generated real-time timer.
제13항에 있어서,
상기 차량의 현재 위치를 추정하는 단계에서, 상기 제1 코어부는,
상기 실시간 타이머를 통해 상기 제2 코어부로부터 상기 융합 측위 정보를 전달받기까지의 소요 시간을 파악하고, 상기 파악된 소요 시간만큼의 시간 지연에 의한 상기 융합 측위 정보의 오차를 상기 제1 주행 궤적을 이용하여 보상함으로써 상기 차량의 현재 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 차량의 측위 방법.
14. The method of claim 13,
In the step of estimating the current location of the vehicle, the first core unit,
The time required to receive the fusion positioning information from the second core unit is determined through the real-time timer, and the error of the fusion positioning information due to a time delay corresponding to the identified required time is calculated as the first driving trajectory. A vehicle positioning method, characterized in that the current position of the vehicle is estimated by compensating the vehicle.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101628427B1 (en) * 2012-12-17 2016-06-08 주식회사 만도 Deadreckoning-based navigation system using camera and control method thereof
US20170010124A1 (en) * 2015-02-10 2017-01-12 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for uploading recommended trajectories

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101628427B1 (en) * 2012-12-17 2016-06-08 주식회사 만도 Deadreckoning-based navigation system using camera and control method thereof
US20170010124A1 (en) * 2015-02-10 2017-01-12 Mobileye Vision Technologies Ltd. Systems and methods for uploading recommended trajectories

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