KR100502155B1 - 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭 방법 - Google Patents

네비게이션 시스템에서의 맵 매칭 방법 Download PDF

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Abstract

GPS 수신신호와 이동체에 설치된 복수의 센서들의 신호로 이동체의 현재위치를 측정하고, 그 측정한 현재위치를 기준으로 일정 범위 이내에 존재하는 주변도로인 후보링크들 사이의 거리오차, 이동체의 이동속도 및 이동체의 이동방향에 따른 자세각을 이용하여 이동체의 현재위치를 수치도로 지도상의 도로에 정확하게 매칭시킨다.
GPS 수신신호 및 이동체에 설치된 센서들로 측정한 이동체의 현재위치를 기준으로 하여 소정 범위 이내에 존재하는 후보링크들을 추출하고, 이동체의 이동속도, 자세각 오차 및 측정한 이동체의 현재위치로부터 상기 추출한 후보링크들 사이의 최단거리인 거리오차를 이용하여 그 후보링크들의 최대 매칭확률을 계산하며, 상기 계산한 각 후보링크들의 최대 매칭확률들 중에서 값이 가장 큰 최대 매칭확률을 선택하여 맵 매칭 값으로 설정한다.

Description

네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법{Method for map matching in navigation system}
본 발명은 차량이나 선박 및 항공기 등의 이동체의 현재위치 및 그 현재위치로부터 목적지까지의 최단 거리 등을 측정하고, 측정한 이동체의 현재위치 및 목적지까지의 최단 거리 등을 표시화면상에 지도와 함께 표시하는 네비게이션 시스템에 있어서, GPS(Global Positioning System) 수신신호 및 이동체에 설치된 복수의 센서들로 측정된 이동체의 현재위치를 기준으로 일정 범위 이내의 존재하는 도로들인 후보 링크들을 추출하고, 이동체의 이동속도, 후보링크와의 거리오차 및 이동체의 이동방향에 따른 자세각 오차를 이용하여 상기 추출한 복수의 후보링크들의 매칭확률을 계산하며, 그 계산한 매칭확률을 이용하여 이동체의 현재위치를 수치도로 지도상에 정확히 맵 매칭하는 네비게이션 시스템의 맵 매칭 방법에 관한 것이다.
네비게이션 시스템은 도로교통을 안내하는 시스템으로서 이동하는 이동체의 위치결정을 반드시 필요로 하고, 그 이동체의 위치정보는 이동체의 현재 위치표시, 이동경로 안내, 그리고 주변 환경인식 등에 사용되므로 허용된 오차 범위 이내에서 실시간으로 연속적으로 제공되어야 한다. 또한 잘못된 위치정보 또는 불연속적인 위치정보의 제공은 이동체의 이동에 매우 심각한 영향을 줄 수 있는 것으로서 이동체의 정확한 위치결정은 매우 중요하다.
이동체의 위치를 결정하는 방법으로는 이동체에 장착된 복수의 센서들로부터 수집된 자료를 이용하는 자립식 위치 측정방법과, 외부의 신호를 수신하여 위치를 결정하는 전파항법식 위치 측정방법과, 그리고 상기 자립식 위치 측정방법 및 전파항법식 위치 측정방법을 함께 사용하는 혼합식 위치 측정방법이 있다.
상기 자립식 위치 측정방법은, 이동체 항법 시스템의 출현과 더불어 함께 소개된 DR(Dead Reckoning) 방법과 맵 매칭(map matching) 방법을 이용한다.
DR 방법은 외부 신호의 도움 없이 이동체 내부에 장착된 자이로스코프(gyroscope), 전자 나침반(electronics compass) 및 휠 센서 등으로부터 수집된 이동체의 이동거리와 이동체의 진행방향을 이용하여 이동체의 출발점인 초기위치부터 현재위치를 추적하여 구하는 것이다.
도 1은 DR 방법에 의한 이동체의 위치 추적방법을 설명하기 위한 도면이다. 이에 도시된 바와 같이 DR 방법은 이동체의 초기 위치를 (X0, Y0)라고 하고, 그 초기위치 (X0, Y0)에서부터 이동체의 이동방향(θi ; θ1, θ 2, ···, θn) 및 이동거리(di ; d1, d2, ···, dn)를 순차적으로 측정하여 이동체가 최종 이동한 현재 위치 (Xn, Yn)를 계산하는 것이다.
이 때, 이동체의 이동 방향(θi) 및 이동거리(di)는 이동체에 설치된 자이로스코프(gyroscope) 및 전자 나침반(electronics compass) 등의 방향 센서와 휠 센서 등의 속도 검출센서로 검출되며, 그 이동 방향(θi) 및 이동거리(di)를 다음의 수학식 1 및 수학식 2에 적용하여 이동체의 현재위치를 계산한다.
그러나, 상기 이동체의 이동방향(θi)을 측정하기 위한 자이로스코프나 전자 나침반 등의 방향센서는 이동체의 진행 방향에 따라 오차가 다를 수 있고, 이동체의 정지시 진행 방향이 한쪽 방향으로 편향되거나 변화될 수 있으므로 상기 측정된 이동체의 진행 방향은 많은 오차를 포함하게 되고, 또한 휠(wheel) 센서 등에 의해 측정한 이동거리(di)도 바퀴의 공기압 및 도로의 노면상태 등의 외부 요소에 의해 많은 오차를 포함하게 된다.
그러므로 상기한 바와 같이 오차가 포함되어 있는 센서들의 검출신호를 이용하는 DR 방법은 상기 오차들이 누적되어 이동체의 현재 위치를 잘못 산출할 수 있다. 또한 이동체의 현재위치 표시를 위하여 제작된 수치도로 지도 자료는 주로 도로의 중심선이 설정되는데 이동체는 교차로는 물론 일반 도로에서도 중심선을 따라 이동하지 않고, 이동체의 현재위치를 입력할 경우에 입력 오차를 내포할 수 있어 이동체의 현재위치를 정확하게 잘못 표시할 수 있는 것으로 이러한 오차를 반드시 제거해야 된다.
그리고 상기 맵 매칭 방법은 상기 DR 방법 등으로 측정된 이동체의 현재위치 및 수치도로 지도가 포함하는 오차를 보정하는 것으로서 이동체의 현재위치는 항상 도로 위에 존재한다는 가정을 기본으로 하여 측정된 이동체의 현재위치를 수치도로 지도의 도로 위로 보정하는 것이다. 그러므로 상기 맵 매칭 방법은 정확한 이동체의 현재위치 표시, 현재위치로부터 목적지까지의 최적 경로 안내, 목적지 검색 및 지형 지물 정보의 제공 기능의 수행뿐만 아니라 이동체의 위치 보정을 위해서도 수치도로 지도가 필수적으로 요구된다.
이러한, 자립식 위치 측정 방법은 위치 자료의 연속성이 보장되고, 이동체에 설치된 센서를 이용한 DR 방법은 비교적 짧은 거리를 이동하였을 경우에 비교적 정확한 반면에, 사용자의 입력에 의한 초기위치 설정, 센서의 부정확성 등에 의한 오차의 누적 등이 발생하는 문제점이 있고, 한 번 잘못된 위치를 결정하면 그 이후에는 이동체의 정확한 위치를 측정하지 못하게 된다.
그리고 상기 전파항법식 위치 측정방법의 대표적인 시스템은 GPS(Global Positioning System)로서, 이는 지구 궤도를 돌고 있는 복수의 인공위성들이 송신하는 전파신호를 수신하고, 그 수신한 전파신호를 이용하여 자신의 3차원 위치와 시각을 실시간에 측정하는 고정밀 위성 항법 체계이다.
GPS는 날씨에 관계없이 지구상 어디에서나 24시간 절대 위치 측정이 가능한 시스템으로서 GPS에서 사용되는 측정방법은 서로 다른 위성으로부터 발사되는 전파의 지연 시간을 계측하고, 각 위성 궤도로부터의 거리에서 현재위치를 계산하는 것이다.
이 GPS를 이용한 이동체의 위치 측정은 오차가 누적되지 않고, 전파 신호만 정상적으로 수신될 경우에 운행 시간에 관계없이 오차가 비교적 일정하게 유지되는 장점이 있다. 또한 거리 측정센서 및 방향 센서 등을 필요로 하지 않고, 이용하기가 쉬우며, 비교적 저렴하다는 장점이 있다.
반면에 가로수, 건물, 도로 노면 등에 의해 전파가 여러 갈래로 갈라지는 현상이 발생하므로 자료가 부정확할 수 있고, 터널, 지하 공간 등에서 전파신호가 수신되지 않는 자료의 불연속성이 존재할 수 있다.
그리고 SA(Selective Availability)의 실시 여부에 따라 약 25∼100m까지의 위치 오차가 발생할 수 있는 단점이 있다.
따라서 전파항법식 방법을 이용하여 측정한 위치를 수치도로 지도상의 도로 위에 정확히 표시하기 위해서는 상기한 자립식 위치 측정방법과 마찬가지로 맵 매칭 방법이 요구된다.
상기 GPS를 통해 측정한 이동체의 현재위치를 수치도로 지도상에 매칭시키는 맵 매칭방법으로는 대한민국 특허등록 제164478호(출원번호 제1995-16010호)가 알려져 있다.
상기 대한민국 특허등록 제164478호에 따르면, GPS 위성이 송신하는 소정의 전파신호를 소정의 시간주기 간격으로 수신하여 이동체의 현재위치를 계산하고, 계산한 이동체의 현재위치를 중심으로 일정 검색범위 내의 주변도로들을 검색하며, 검색한 주변도로들 중에서 가장 연관성이 높은 도로를 결정하여 그 결정한 도로 상으로 이동체의 현재위치를 갱신하며, 또한 상기 이동체의 현재위치를 중심으로 일정거리 및 일정시간 조건을 만족하는 이동체의 새로운 위치를 결정하고, 결정한 새로운 위치를 중심으로 일정 범위 이내의 주변도로를 검색하며, 검색한 주변도로들 중에서 가장 연관성이 높은 하나의 도로를 결정하며, 결정한 도로와 상기 결정한 새로운 위치의 상관관계를 통하여 상기 도로 상에 이동체의 현재위치를 갱신하여 표시하고 있다.
그러나 상기한 종래의 맵 매칭방법은 이동체의 이동속도 및 이동체의 자세각은 고려하지 않고, GPS 위성으로부터 수신된 신호를 이용하여 측정한 이동체의 현재위치와 주변도로의 상관관계에 의해서만 맵 매칭시키므로 측정한 이동체의 현재위치를 수치도로 지도 상의 도로와 정확히 매칭시키지 못하는 에러가 발생하는 문제점이 있었다.
따라서 본 발명의 목적은 측정한 이동체의 현재위치와 주변도로 사이의 거리오차, 이동체의 이동속도 및 이동체의 자세각을 이용하여 이동체의 현재위치를 수치도로 지도상의 도로와 정확하게 매칭시킬 수 있는 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법을 제공하는데 있다.
이러한 목적을 가지는 본 발명의 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법은, 측정한 이동체의 현재위치를 중심으로 복수의 후보 링크들을 추출하고, 추출한 복수의 후보링크들 중에서 이동체의 이동속도, 측정한 이동체의 현재위치와 링크 사이의 거리오차 및 이동체의 이동방향에 따른 자세각 오차로 매칭확률을 계산하며, 가장 높은 매칭확률을 갖는 링크에 맵 매칭을 수행하며, 상기 매칭확률을 계산함에 있어서 자세각 오차를 거리오차로 환산하여 매칭확률을 계산하도록 한다.
그러므로 본 발명의 맵 매칭방법은, GPS 수신신호 및 이동체에 설치된 센서들로 측정한 이동체의 현재위치를 기준으로 하여 소정 범위 이내에 존재하는 후보링크들을 추출하고, 이동체의 이동속도, 자세각 오차 및 측정한 이동체의 현재위치로부터 상기 추출한 후보링크들 사이의 최단거리인 거리오차를 이용하여 그 후보링크들의 최대 매칭확률을 계산하며, 상기 계산한 각 후보링크들의 최대 매칭확률들 중에서 값이 가장 큰 최대 매칭확률을 선택하여 맵 매칭 값으로 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 후보링크들의 최대 매칭확률 계산은, 상기 측정한 이동체의 현재위치로부터 각각의 후보링크에 존재하는 복수의 분기점 사이의 최단 거리를 검출하고, 검출한 최단거리 지점에 대하여 이동체의 이동속도 및 자세각 오차와 상기 최단거리인 거리오차로 매칭확률을 각기 계산하며, 상기 계산한 매칭확률들 중에서 값이 가장 큰 매칭확률을 최대 매칭확률로 설정하는 것을 특징으로 한다.
상기 매칭확률 계산은, 상기 자세각 오차와 이동체의 이동속도에 따른 거리오차를 계산하고, 계산한 거리오차에 상기 최단거리인 거리오차를 가산하여 총 거리오차를 계산하며, 계산한 총 거리오차로 매칭확률을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 자세각 오차와 이동체의 이동속도에 따른 거리오차는, 이동체 이동속도(m/sec) ×sinθ(여기서, θ는 자세각 오차임)로 계산하고, 상기 매칭확률은, 1 / 총 거리오차로 계산하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도 2 내지 도 6의 도면을 참조하여 본 발명의 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법을 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 맵 매칭방법이 적용되는 네비게이션 시스템의 구성을 보인 블록도이다. 이에 도시된 바와 같이 복수의 GPS용 인공위성이 송신하는 전파신호를 수신하여 이동체의 현재 위치정보를 검출하는 GPS 수신기(100)와, 이동체에 자이로스코프 및 속도센서 등을 설치하여 이동속도 및 회전방향 등을 검출하는 센서부(110)와, 지도정보, 이동체의 이동 경로정보 및 동작 프로그램을 미리 저장하고 있는 메모리(120)와, 상기 메모리(120)에 저장된 동작 프로그램에 따라 동작하면서 상기 GPS 수신기(100) 및 센서부(110)의 출력신호로 이동체의 현재위치를 판단하고 이동체의 현재위치를 수지 지도상에 맵 매칭시키는 제어부(130)와, 상기 제어부(130)의 제어에 따라 수치도로 지도 및 그 수치도로 지도상의 이동체의 현재위치를 표시하는 표시부(140)로 구성된다.
이러한 구성의 네비게이션 시스템에 적용되는 본 발명의 맵 매칭방법은 도 3에 도시된 바와 같이 단계(200)에서 제어부(130)는 GPS 수신기(100)가 인공위성의 전파신호와, DR의 센서부(110)를 통해 측정한 이동체 예를 들면, 차량의 현재위치 측정값을 입력받고, 단계(202)에서 상기 메모리(120)에 저장되어 있는 지도정보 즉, 수치도로 지도에서 상기 입력받은 현재위치 측정값을 기준으로 일정 검색범위 내의 후보 링크들을 추출하여 그 후보링크들의 수를 변수(n)로 저장한다.
다음 단계(204)에서는 변수(i)(j)에 각기 '1'을 저장하고, 단계(206)에서 변수(i) 번째 후보링크의 정보를 추출하여 그 후보링크 내의 보간점의 수를 변수(m)로 저장한다.
다음 단계(208)에서는 상기 측정한 이동체의 현재위치로부터 i 번째 후보링크의 j 번째 보간점과 j+1 번째 보간점 사이의 직선에 대한 최단거리 지점을 검색하여 그 최단거리 지점의 정보를 추출하고, 단계(210)에서 상기 추출한 최단거리 지점의 정보를 이용하여 이동체가 해당 후보링크에 존재할 매칭확률을 계산한다.
여기서, 매칭확률을 계산하는 동작을 도 4 내지 도 6의 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 4는 상기 단계(210)에서 매칭확률(curr-prob)을 계산하는 동작을 보인 신호흐름도이다. 이에 도시된 바와 같이 제어부(130)는 단계(300)에서 거리오차, 자세각 오차 및 이동체의 이동속도를 입력받고, 단계(302)에서 상기 입력받은 자세각 오차와 이동체의 이동속도에 따른 거리오차를 계산한다.
즉, 도 5의 도면에서 부호 400은 이동체의 초기위치이고, 부호 402는 이동체가 이동해야 할 도로이며, 부호 404는 이동체가 실제로 이동하는 이동방향이라고 가정할 경우에 도로(402)와 이동방향(404) 사이의 각도가 이동체의 자세각 오차이다.
이러한 자세각 오차를 가지고 소정의 속도로 이동하는 이동체의 단위시간당 상기 자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차는 다음의 수학식 3과 같다.
자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차 = 이동체 이동속도(m/sec) ×sinθ ×시간(sec)
여기서, θ는 자세각 오차이다.
상기 단계(302)에서 자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차가 계산되면, 다음 단계(304)에서는 상기 계산한 거리오차와, 측정한 이동체의 현재위치와 분기점 사이의 최단거리인 거리오차를 가산하여 총 거리오차를 계산하고, 총 거리오차가 계산되면, 단계(306)에서 다음의 수학식 4로 매칭확률을 계산한다.
매칭확률 = 1 / 총 거리오차
예를 들면, 도 6에 도시된 바와 같이 초기 위치(500)에서 30°의 자세각 오차를 가지고 30m/sec의 속도로 이동하는 이동체가 단위시간 후에 소정의 위치(506)에 위치한 것으로 측정되어 링크(502)와의 거리오차가 15m이고, 링크(504)와의 거리오차가 5m라고 가정할 경우에 링크(502)에 대한 총 거리오차는 다음의 수학식 5와 같고, 링크(504)에 대한 총 거리오차는 다음의 수학식 6과 같다.
총 거리오차 = 거리오차 + 자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차 = 15m + 30m/sec × sin30°×1 sec = 15m + 15m = 30m
총 거리오차 = 거리오차 + 자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차 = 5m + 30m/sec × sin30°×1 sec = 5m + 15m = 20m
이와 같이 계산된 총 거리오차를 이용하여 매칭확률을 계산하면, 다음의 수학식 7 및 수학식 8과 같다.
링크(502)에 대한 매칭확률 = 1 / 30m = 0.033
링크(504)에 대한 매칭확률 = 1 / 20m = 0.05
상기 단계(210)에서 매칭확률의 계산이 완료되면, 단계(212)에서 i 번째 후보링크의 매칭확률들 중에서 현재까지의 최대 매칭확률(max_prob)과 상기 계산한 현재 매칭확률(curr_prob)의 크기를 비교하고, 비교 결과 최대 매칭확률(max_prob)보다 현재 매칭확률(curr_prob)의 크기가 클 경우에 단계(214)에서 최대 매칭확률(max_prob)을 현재 매칭확률(curr_prob)로 치환하며, 단계(216)에서 변수(j)와 변수(m)의 크기를 비교 즉, 해당 후보링크에 존재하는 모든 보간점들 사이에 대하여 매칭확률을 계산하고, 현재까지 설정된 최대 매칭확률(max_prob)과 비교하여 i 번째 후보링크에서의 최대 매칭확률(max_prob)을 구하는 동작이 완료되었는지의 여부를 판단한다.
상기 단계(216)에서 변수(j)의 값이 변수(m)의 값보다 작을 경우에 해당 후보링크에서의 최대 매칭확률(max_prob)을 구하는 동작이 완료되지 않은 것으로서 제어부(130)는 단계(218)에서 변수(j)에 1을 가산하고, 단계(206)부터 반복 수행하여 i 번째 후보링크에서의 최대 매칭확률(max_prob)을 구한다.
그리고 상기 단계(216)에서 변수(j)의 값이 변수(m)의 값보다 클 경우에는 해당 후보링크에서의 최대 매칭확률(max_prob)을 구하는 동작이 완료된 것으로서 제어부(130)는 단계(220)에서 상기 최대 매칭확률(max_prob)을 매칭후보 리스트에 추가하고, 단계(222)에서 변수(i) 및 변수(n)의 값을 비교 즉, 모든 후보링크에 대하여 최대 매칭확률(max_prob)을 구하고 매칭후보 리스트에 추가하는 동작이 완료되었는지의 여부를 판단한다.
상기 단계(222)에서 변수(i)의 값이 변수(n)의 값보다 작을 경우에 모든 후보링크에 대하여 최대 매칭확률(max_prob)을 구하지 못한 것으로서 제어부(130)는 단계(>24)에서 변수(i)에 1을 가산하고, 단계(206)로 복귀하여 다음 후보링크에 대하여 최대 매칭확률(max_prob)을 구하고 매칭후보 리스트에 추가하는 동작을 반복 수행한다.
그리고 상기 단계(222)에서 변수(i)의 값이 변수(n)의 값보다 클 경우에는 모든 후보링크에 대하여 최대 매칭확률(max_prob)을 구하여 매칭후보 리스트에 추가하는 동작이 완료된 것으로서 제어부(130)는 단계(226)에서 변수(n)의 값에 해당하는 수의 최대 매칭확률(max_prob) 즉, 매칭후보 리스트를 확보한다.
다음 단계(228)에서 변수(K)에 1을 저장하고, 단계(230)에서 최대 매칭확률(max_MM)을 변수(K)가 지정하는 현재 매칭확률(curr_MM) 즉, 상기 매칭후보 리스트의 최대 매칭확률들 중에서 첫 번째 매칭확률과 비교하고, 비교 결과 최대 매칭확률(max_MM)보다 현재 매칭확률(curr_MM)이 클 경우에 단계(232)에서 상기 현재 매칭확률(curr_MM)을 최대 매칭확률(max_MM)로 저장한다. 이 때, 초기에는 최대 매칭확률(max_MM)로 저장된 값이 없으므로 현재 매칭확률(curr_MM)을 최대 매칭확률(max_MM)로 저장한다.
다음 단계(234)에서는 변수(K) 및 변수(n)의 값을 비교 즉, 상기 매칭후보 리스트의 모든 최대 매칭확률을 비교하여 최대 매칭확률(max_MM)의 설정이 완료되었는지의 여부를 판단한다. 상기 단계(234)의 판단 결과 변수(K)의 값이 변수(n)의 값보다 작을 경우에 매칭후보 리스트의 모든 최대 매칭확률을 비교하여 최대 매칭확률(max_MM)의 설정하는 동작이 완료되지 않은 것으로서 제어부(130)는 단계(236)에서 변수(K)에 1을 가산한 후 단계(230)부터 반복 수행하여 매칭후보 리스트의 모든 최대 매칭확률들 중에서 크기가 가장 큰 하나의 최대 매칭확률을 최대 매칭확률(max_MM)로 설정한다.
그리고 단계(234)의 판단 결과 변수(K)의 값이 변수(n)의 값보다 클 경우에는 매칭후보 리스트의 모든 최대 매칭확률을 비교하여 최대 매칭확률(max_MM)의 설정하는 동작이 완료된 것으로서 제어부(130)는 단계(238)에서 최대 매칭확률(max_MM)의 매칭 후보를 맵 매칭 값으로 설정한다.
한편, 상기에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시 예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 마련되는 본 발명의 정신이나 분야를 이탈하지 않는 한도 내에서 본 발명이 다양하게 개조 및 변화될 수 있다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자는 용이하게 알 수 있다. 예를 들면, 상기에서는 이동체로 차량을 예로 들어 설명한 것으로서 본 발명은 이에 한정되지 않고, 항공기나 선박 또는 네비게이션 시스템이 내장되어 있는 PDA 및 노트북형 컴퓨터 등을 사용자가 휴대한 상태로 이동할 경우에도 간단히 적용 실시할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 이동체의 이동속도와 도로와의 거리오차, 이동체의 이동방향에 따른 자세각 오차로 매칭확률을 계산하여 이동체의 현재위치를 올바른 후보 링크에 정확히 맵 매칭할 수 있다. 또한 본 발명은 보다 정확한 맵 매칭을 함으로써 GPS 수신신호 및 센서의 검출신호 들이 부정확하더라도 정확하게 맵 매칭을 할 수 있고, 맵 매칭은 네비게이션 시스템에서 중요한 역할을 하므로 올바른 맵 매칭을 통해 네비게이션 시스템의 전체 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 DR 방법에 의한 이동체의 위치 추적방법을 설명하기 위한 도면이고,
도 2는 본 발명의 맵 매칭방법이 적용되는 네비게이션 시스템의 구성을 보인 블록도이고,
도 3은 본 발명의 맵 매칭방법을 보인 신호흐름도이며,
도 4는 본 발명의 맵 매칭방법에서 매칭확률을 계산하는 동작을 보인 신호흐름도이며,
도 5는 본 발명의 맵 매칭방법에서 매칭확률을 계산하는 동작을 설명하기 위한 도면이며,
도 6은 본 발명의 맵 매칭방법에서 매칭확률을 계산하는 동작을 예로 들어 설명하기 위한 도면이다.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
100 : GPS 수신기 110 : 센서부
120 : 메모리 130 : 제어부
140 : 표시부

Claims (5)

  1. 제어부가 GPS 수신신호 및 이동체에 설치된 센서들로 측정한 이동체의 현재위치를 기준으로 하여 소정 범위 이내에 존재하는 후보링크들을 메모리에 저장되어 있는 수치도로 지도에서 추출하는 제 1 과정;
    이동체의 이동속도와, 자세각 오차와, 상기 측정한 이동체의 현재위치로부터 상기 제 1 과정에서 추출한 후보링크들 사이의 최단거리인 거리오차를 이용하여 이동체의 현재위치가 각각의 후보링크들에 매칭될 최대 매칭확률을 계산하는 제 2 과정; 및
    상기 제 2 과정에서 계산한 각 후보링크들의 최대 매칭확률들 중에서 값이 가장 큰 최대 매칭확률을 제어부가 선택하여 맵 매칭 값을 설정하는 제 3 과정으로 이루어지고,
    상기 제 2 과정은;
    상기 측정한 이동체의 현재위치로부터 각각의 후보링크에 존재하는 복수의 분기점들 사이의 최단 거리를 검출하는 제 21 과정;
    상기 제 21 과정에서 검출한 각각의 최단거리 지점에 대하여 이동체의 이동속도 및 자세각 오차와 상기 최단거리인 거리오차로 매칭확률을 각기 계산하는 제 22 과정; 및
    상기 제 22 과정에서 계산한 매칭확률들 중에서 값이 가장 큰 매칭확률을 최대 매칭확률로 설정하는 제 23 과정으로 이루어지는 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 22 과정은;
    상기 자세각 오차와 이동체의 이동속도에 따른 거리오차를 계산하는 제 221 과정;
    상기 제 221 과정에서 계산한 거리오차에 상기 최단거리인 거리오차를 가산하여 총 거리오차를 계산하는 제 222 과정;
    상기 제 222 과정에서 계산한 총 거리오차로 매칭확률을 계산하는 제 223 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 제 221 과정의 자세각 오차와 이동체의 이동속도에 따른 거리오차는;
    다음의 수학식 3으로 계산하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법.
    수학식 3
    자세각 오차 및 이동속도에 따른 거리오차 = 이동체 이동속도(m/sec) ×sinθ ×시간(sec)
    여기서, θ는 자세각 오차이다.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 223 과정의 매칭확률은;
    다음의 수학식 4로 계산하는 것을 특징으로 하는 네비게이션 시스템에서의 맵 매칭방법.
    수학식 4
    매칭확률 = 1 / 총 거리오차
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