KR102311227B1 - 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치 - Google Patents

확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 실시예는 라이다 센서와 레이더 센서의 거리에 따른 오차보정 함수를 반영하여 설계되된 확장 칼만필터를 토대로 객체의 위치를 추적함으로써 종래의 단일 센서를 사용한 경우 대비 검출 정확도는 향상시키면서도, 두 센서의 데이터를 보다 효율적으로 융합 가능토록 하는 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치에 관한 것이다.

Description

확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치{Method and Apparatus for Tracking Vehicle Location Using Extended Kalman Filter}
본 발명의 실시예는 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 확장 칼만필터를 이용한 라이다와 레이더 센서 데이터 융합을 통해 전방 차량의 위치를 추적하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
최근, 라이다(Light Detection and Ranging)와 레이더(Radio Detection And Ranging)는 자율주행자동차나 AGV(Automated Guieded Vehicle) 등 무인이동시스템에서 거리를 측정하는 센서로 많이 사용되고 있다.
특히 두 센서는 높은 정확도를 바탕으로 산업 전반에서 활용도를 높여가고 있다. 한편, 두 개 이상의 센서 데이터를 융합하기 위해서는 그 센서의 특징을 잘 반영해야 한다. 라이다는 가까운 거리에서 높은 정확도를 가지나 먼 거리에 대해서는 정확하지 못하다. 반면, 레이더는 라이다에 비해서 먼 거리에 정확도가 높다.
기존 방법은 각 센서의 데이터 두 개를 단순하게 합쳐서 평균을 내는 방식이 사용되었다. 하지만, 이러한 방법은 센서의 오차가 발생했을 때 제대로 오차를 반영하여 줄여줄 수 없다는 한계가 존재한다. 또한 기존 방법은 다양한 상황에 대하여 조건문 등을 사용하여 조절한다고 해도 경우수가 많아 조건이 다양하게 정의되어야 하는 어려움이 있다.
이에 따라, 본 발명에서는 각 센서의 특징을 반영하여 정확한 거리를 추정하는 시스템으로써 확장칼만필터를 설계하여 하나의 필터로 좀 더 정확한 거리를 추정 가능토록 하는 새로운 기술을 제안한다.
본 실시예는 라이다 센서와 레이더 센서의 거리에 따른 오차보정 함수를 반영하여 설계되된 확장 칼만필터를 토대로 객체의 위치를 추적함으로써 종래의 단일 센서를 사용한 경우 대비 검출 정확도는 향상시키면서도, 두 센서의 데이터를 보다 효율적으로 융합 가능토록 하는 데 그 목적이 있다.
본 실시예는, 라이다 센서로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 중인 차량의 전방에 위치한 객체의 위치를 측정하는 센서부; 및 상기 센서부를 통해 측정된 객체의 위치 정보를 확장 칼만필터에 적용하여 객체 위치의 오차를 보정하고, 보정결과에 따라 상기 객체의 최종 위치정보를 추정하여 제공하는 위치 추적부를 포함하며, 상기 확장 칼만필터는, 거리에 따른 상기 라이다 센서와 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계된 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치를 제공한다.
또한, 본 실시예의 다른 측면에 의하면, 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적방법에 있어서, 라이다 센서로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 중인 차량의 전방에 위치한 객체의 위치를 측정하는 과정; 상기 측정하는 과정에서 측정된 객체의 위치 정보를 거리에 따른 상기 라이다 센서와 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계된 상기 확장 칼만필터에 적용하여 객체 위치의 오차를 보정하는 과정; 및 상기 보정하는 과정의 보정결과에 따라 상기 객체의 최종 위치정보를 추정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적방법을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 의하면, 라이다 센서와 레이더 센서의 거리에 따른 오차보정 함수를 반영하여 구성된 확장 칼만필터를 토대로 객체의 위치를 추적함으로써 종래의 단일 센서를 사용한 경우 대비 검출 정확도는 향상시키면서도, 두 센서의 데이터를 보다 효율적으로 융합 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 차량 위치 추적장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 차량 위치 추적방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 라이다 센서와 레이더 센서의 특징을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 거리에 따른 라이다 센서와 레이더 센서의 측정 신뢰도를 예시한 예시도이다.
도 6은 본 실시예에 따른 확장 칼만필터의 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적방법의 효과를 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, '…부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
일반적으로, 라이다 센서를 이용한 객체 인식 방법은 가까운 거리에서 높은 정확도를 가지나 먼 거리에 대해서는 정확지 못하다는 단점을 가진다. 반면, 레이더 센서를 이용한 객체 인식 방법은 먼 거리에서 라이다 센서에 비해서 높은 정확도를 가진다.
이 점에 기인하여, 본 실시예에서는 거리에 따라 서로 다른 측정 특징을 갖는 레이더 센서와 라이다 센서의 데이터를 융합하여 객체의 정확한 위치 추적이 가능토록 하는 방법을 제안한다. 보다 자세하게는, 본 실시예에서는 라이다 센서와 레이더 센서의 거리에 따른 오차보정 함수를 반영하여 설계된 확장 칼만필터를 토대로 하는 객체의 위치 추적 향상 방법을 제안한다.
한편, 본 실시예는 자율주행 자동차에 배치되는 적어도 하나의 라이다 센서 및 레이더 센서의 데이터를 융합하는 방식에 대해 기재하고 있으나 이는 일 실시예에 따른 것으로서, 라이다 센서 및 레이더 센서의 데이터를 융합하여 객체를 검출하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
도 1은 본 실시예에 따른 차량 위치 추적장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 차량 위치 추적장치(100)는 라이다 센서(110), 레이더 센서(120), 센서부(130) 및 위치 추적부(140)를 포함한다. 이때, 도 1은 차량 위치 추적장치(100)의 일 실시예에 따른 것으로서, 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 차량 위치 추적장치(100)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
라이다 센서(110)는 차량의 일측에 장착되며, 차량의 주변(전방)을 향하여 레이저를 발사한다. 라이다 센서(110)에 의해 발사된 레이저는 산란되거나 반사되어 차량으로 되돌아올 수 있다.
라이다 센서(110)는 차량의 배치 위치에 따라 복수 개가 설치되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 본 실시예에 있어서, 라이다 센서(110)는 총 3개의 센서가 차량 상에 구비될 수 있으며, 예컨대, 차량의 앞 범퍼 상에 2개의 센서가 구비되고, 차량의 천장에 1개의 센서가 구비될 수 있다.
라이다 센서(110)는 복수의 저해상도 라이다 센서를 이용하여 고해상도 라이다 센서를 이용한 것과 같은 결과물을 도출할 수 있다. 라이다 센서(110)는 일정 각도(Angle)마다 주변의 물체(장애물)까지의 거리(Distance)를 측정한다. 여기서, 일정 각도는 축(Axis)에 따라 수평각 해상도 및 수직각 해상도(horizontal/vertical angular resolution)로 구분된다.
라이다 센서(110)는 레이저를 이용하여 측정한 거리정보(Distance Information)를 3D 공간에서 점들의 집합(Point Cloud) 형태로 나타내며, 이러한 거리정보를 포함하는 라이다 데이터를 센서부(130)로 제공한다.
레이더 센서(120)는 전자기파를 발생하고, 발생한 전자기파를 안테나를 통해 탐지 영역 내에 송수신하는 기능을 수행한다.
본 실시예에 있어서, 레이더 센서(120)는 마이크로파(극초단파, 10cm~100cm 파장) 정도의 전자기파(=송신 레이더 신호)를 방사하고, 표적으로부터 반사되는 반사 신호(=수신 레이더 신호)를 수신함으로써 표적을 탐지할 수 있다. 레이더 센서(120)는 신호 생성기에 의해 생성된 마이크로파를 RF(Radio Frequency) 대역에서 증폭함으로써 송신 신호를 획득할 수 있다. RF 대역은 수MHz 내지 수십GHz의 주파수 대역을 의미할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
레이더 센서(120)는 송신 레이더 신호와 수신 레이더 신호를 비교하여 탐지 영역 내 특정 거리에서의 속도변화 정보와 방향 정보를 측정한 레이더 데이터를 센서부(130)로 제공한다.
본 실시예에 있어서, 레이더 센서(120)는 차량의 정면에 1개의 센서가 설치되는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
센서부(130)는 라이다 센서(110)로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서(120)로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 중인 차량의 전방에 위치한 객체(ex: 전방 차량)의 위치를 측정하는 기능을 수행한다.
본 실시예에 있어서, 센서부(130)는 라이다 센서(110) 및 레이더 센서(120)와 연동되며, 이를 통해, 각각의 센서를 통해 수집된 데이터를 입력받을 수 있다.
다른 실시예에서, 센서부(130)는 라이다 센서(110) 및 레이더 센서(120)를 구성요소로서 포함하는 형태로 구현될 수도 있다.
센서부(130)는 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 분석하여 차량의 전방에 위치한 적어도 하나 이상의 객체의 좌표(x, y)를 추정하고, 이를 통해 객체의 위치를 추적할 수 있다.
예컨대, 센서부(130)는 라이다 데이터의 경우 레이저가 되돌아오는 시간, 강도, 주파수의 변화, 편광 상태의 변화를 기초로, 차량의 주변에 위치하는 타겟의 물리적 특성에 대한 정보를 획득할 수 있다. 보다 자세하게는, 센서부(130)는 라이다 데이터의 포인트 클라우드를 구좌표계로 변환 후 기 설정된 딥러닝 알고리즘을 통해 객체의 위치를 산출할 수 있다.
센서부(130)는 레이더 데이터의 경우 레이더 데이터 내 송신 레이더 신호와 수신 레이더 신호를 차분하여 IF 신호를 획득하고, 획득한 IF 신호를 푸리에 변환을 거쳐 주파수 스펙트럼으로 변환함으로써 객체의 위치를 산출할 수 있다.
한편, 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 활용한 객체의 위치 측정 방법은 해당 분야에서 일반적인 바 자세한 설명은 생략하도록 한다.
위치 추적부(140)는 측정된 객체 위치의 오차를 보정하고, 보정결과에 따라 객체의 최종 위치정보를 추정하여 제공하는 기능을 수행한다.
위치 추적부(140)는 센서부(130)를 통해 측정된 객체의 위치정보를 확장 칼만필터(142)에 적용함으로써 객체 위치의 오차를 보정할 수 있다.
본 실시예에 있어서 확장 칼만필터(142)는 거리에 따른 라이다 센서(110)와 레이더 센서(120)의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 사전 설계될 수 있다. 보다 자세하게는, 확장 칼만필터(142)는 상태벡터와 측정벡터 사이의 관계를 나타내는 측정전이행렬 상에 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계될 수 있다. 이하, 도 4 내지 도 5를 함께 참조하여, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터의 설계 과정에 대해 설명하도록 한다.
본 실시예에 있어서 확장 칼만필터(142)의 상태벡터 xk는 수학식 1로 표현되며, 측정벡터 zk는 수학식 2로 표현될 수 있다.
Figure 112019075351320-pat00001
여기서, X, Y는 전방에 알고자 하는 차량의 위치이다. Vx, Vy는 각각 X, Y의 방향에 속도이다.
Figure 112020132032748-pat00018
여기서, xv, yv은 라이다 센서(110)로부터 측정된 x, y 좌표이며, 이때, x가 차량의 전방을 나타낸다. xr, yr은 레이더 센서(120)로부터 측정된 x, y 좌표이다.
확장 칼만필터(142)는 상태전이행렬 A와 측정전이행렬 H가 각각 상태벡터와 측정벡터와의 비선형 관계를 어떻게 선형화 시키는지가 중요하다.
상태전이행렬 A는 이전 상태로부터 다음 상태벡터를 예측하기 위한 행렬로서, 수학식 3과 같이 등속도 모델을 사용하였다.
Figure 112019075351320-pat00003
한편, 도 4의 (a)를 참조하면, 라이다 센서(110)의 경우 포인트 클라우드로부터 딥러닝을 사용하여 객체를 판별하여 차량을 찾았을 때, 거리를 추정함에 있어서 다음과 같이 오차가 발생할 수 있다.
예를 들어, 거리를 검출된 객체의 평균을 낸다고 하면 가까운 거리에서는 차량의 후면 등에 위치를 정확하게 알 수 있지만 먼 거리에서는 도 4의 (a)의 아래의 모습처럼 일부분만 검출됨으로써 평균 거리가 정확하지 않을 수 있다. 중앙에 있는 좌표를 선택할지라도 차량 후면등이 아닌 차량의 뒷 유리가 선택되 부정확한 거리를 측정하게 될 수 있다.
또한, 도 4의 (b)를 참조하면, 레이다 센서(120)의 경우 거리에 의해서 측정 신뢰도가 낮아져서 측정 오차가 커지게 된다.
그러나 전파를 사용하여 측정하는 방식의 레이다 센서(120)는 전파의 특성 상 회절, 부딪히는 표면의 상태 등으로 인해 라이다 센서(110)에 비해서 측정값의 표준편차가 크다. 그러므로, 레이다 센서(120)는 검출하고자 하는 객체의 거리가 멀어져 있다면 라이다 센서(110)보다 신뢰할 수 있는 거리가 될 것이다.
즉, 거리에 따른 라이다 센서(110)와 레이더 센서(120)의 특징을 반영하여 책정되는 측정 신뢰도 정보는 도 5와 같이 나타낼 수 있다. 예컨대, 라이다 센서(110)는 거리가 멀어질수록 센서의 측정신뢰도가 낮아질 것이며, 레이다 센서(120)는 거리가 멀어지면 라이다 센서(110)보다 더 신뢰할 수 있다.
이러한, 거리에 따른 라이다 센서(110)와 레이더 센서(120)의 측정 신뢰도 정보를 수식으로 표현하면 수학식 4와 같다.
Figure 112020132032748-pat00019
여기서, XL, YL 은 각각 X 방향, Y 방향에 대한 라이다 센서의 신뢰도 함수이고, XR, YR은 각각 X 방향, Y 방향에 대한 레이더 센서의 신뢰도 함수이다. 여기서, MaxL는 라이다 센서(110)가 측정할 수 있는 최대 거리이다. MaxR은 레이더 센서(120)가 측정할 수 있는 최대 거리이다. α와 β는 실험과 데이터 분석을 통해 결정될 수 있다.
측정벡터 Zk는 상태벡터 xk에 대한 다음과 같은 수학식 5의 함수 h로 표현된다.
Figure 112020132032748-pat00020
비선형 모델인 수학식 5를 자코비안을 이용하여 선형화하면 수학식 7과 같다.
Figure 112020132032748-pat00021
이하, 도 2 및 도 6을 함께 참조하여, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터(142)를 이용한 객체 위치의 오차 보정방법에 대해 설명하도록 한다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 확장 칼만필터(142)는 상태 예측부(200), 산출부(210), 추정부(220) 및 동작부(230)를 포함한다.
상태 예측부(200)는 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 기초로 생성된 이전의 객체 위치정보로부터 현재 객체 위치정보 및 오차 공분산을 예측한다. 이를 위해, 상태 예측부(200)는 이전 시점에서 수집된 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 기초로 최종 추정된 객체 위치정보를 동작부(230)로부터 피드백받을 수 있다.
다른 실시예에서, 상태 예측부(200)는 최초 객체의 위치정보를 추정하는 경우, 현 시점에서 수집된 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 기반으로 초기 값으로 설정하고, 이를 기반으로 현재 객체 위치정보 및 오차 공분산을 예측할 수 있다.
상태 예측부(200)가 이전 시점의 객체 위치정보로부터 현재 시점의 객체 위치정보 및 오차 공분산(Pk)을 예측하는 방법은 수학식 8과 같다.
Figure 112020132032748-pat00022
여기서
Figure 112020132032748-pat00023
의 - 기호는
Figure 112020132032748-pat00024
가 보정전 오차공분산임을 나타내기 위한 것이다. A는 앞서 측정 신뢰도 정보가 반영되어 설계된 상태전이행렬을, QK 는 시스템 노이즈를 의미한다.
산출부(210)는 수학식 9와 같이, 상태 예측부(200)를 통해 산출된 오차 공분산(
Figure 112020132032748-pat00025
) 및 측정 신뢰도 정보가 반영된 상태전이행렬을 활용하여 칼만이득(Kk)을 산출한다.
Figure 112019075351320-pat00008
여기서, RK는 상수값으로, 측정잡음의 공분산 행렬일 수 있다. 추정부(220)는 산출부(210)를 통해 산출된 칼만이득, 센서부(130)를 통해 측정된 객체의 위치 정보 및 상태 예측부(200)를 통해 예측된 현재 시점의 객체 위치정보를 이용하여 객체 위치의 오차를 보정한 객체의 최종 위치정보를 추정한다.
추정부(220)는 객체 최종 위치정보를 추정 시 상태전이행렬 및 측정전이행렬을 활용하여 수학식 10과 같이 객체의 최종 위치정보를 추정할 수 있다. 여기서 xk 객체의 추정된 최종 위치정보이다.
Figure 112019075351320-pat00009
동작부(230)는 수학식 11과 같이 칼만이득을 이용하여 오차 공분산을 갱신하고, 갱신된 오차 공분산(수학식 11의 PK) 및 추정부(220)를 통해 산출된 객체의 최종 위치정보를 상태 예측부(200)로 피드백시킨다.
Figure 112019075351320-pat00010
도 3은 본 실시예에 따른 차량 위치 추적방법을 설명하기 위한 순서도이다.
차량 위치 추적장치(100)는 라이다 센서(110)로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서(120)로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 주인 차량의 전방에 위치한 객체의 위치를 측정한다(S302). 단계 S302에서 차량 위치 추적장치(100)는 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 데이터를 분석하여 차량의 전방에 위치한 적어도 하나 이상의 객체의 좌표(x, y)를 추정하고, 이를 통해 객체의 위치를 추적할 수 있다.
차량 위치 추적장치(100)는 단계 S302에서 측정된 객체의 위치 정보를 거리에 따른 라이다 센서(110)와 레이더 센서(120)의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계된 확장 칼만필터(142)에 적용하여 객체 위치의 오차를 보정한다(S304). 한편, 단계 S304의 측정 신뢰도 정보에 따르면 라이다 센서(110)의 경우 거리가 멀어질수록 센서의 측정신뢰도가 낮아질 것이며, 레이다 센서(120)의 경우 거리가 멀어지면 라이다 센서(110)보다 더 신뢰할 수 있다.
차량 위치 추적장치(100)는 단계 S304의 보정결과에 따라 객체의 최종 위치정보를 추정하여 제공한다(S306).
여기서, 단계 S302 내지 S306은 앞서 설명된 차량 위치 추적장치(100)의 각 구성요소의 동작에 대응되므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.
도 3에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 3에 기재된 과정을 변경하여 실행하거나 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이 도 3에 기재된 차량 위치 추적방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터의 소프트웨어를 이용하여 읽을 수 있는 기록매체(CD-ROM, RAM, ROM, 메모리 카드, 하드 디스크, 광자기 디스크, 스토리지 디바이스 등)에 기록될 수 있다.
도 7은 본 실시예에 따른 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적방법의 효과를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7을 참조하면, 라이다 검출을 기준으로 RMSE를 구하였을 때 본 실시예에서 제안한 방법이 에러가 낮아짐을 확인할 수 있다.
일반적으로 데이터를 융합함에 있어서 편향되지 않은 결과를 얻기 위해서는 퍼지와 같은 복잡한 로직이 필요하다. 본 실시예에서는 측정 신뢰도를 추가한 확장칼만필터를 구성함으로써 두 데이터를 간단하게 융합한 결과를 얻을 수 있는 효과가 있다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 차량 위치 추적장치 110: 라이다 센서
120: 레이더 센서 130: 센서부
140: 위치 추적부 200: 상태 예측부
210: 산출부 220: 추정부
230: 동작부

Claims (9)

  1. 라이다 센서로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 중인 차량의 전방에 위치한 객체의 위치를 측정하는 센서부; 및
    상기 센서부를 통해 측정된 객체의 위치 정보를 확장 칼만필터에 적용하여 객체 위치의 오차를 보정하고, 보정결과에 따라 상기 객체의 최종 위치정보를 추정하여 제공하는 위치 추적부를 포함하며,
    상기 확장 칼만필터는, 상기 객체와의 거리에 따른 상기 라이다 센서와 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계되되,
    상기 라이다 센서의 측정 신뢰도 및 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 수치는 아래의 수학식 1을 이용하여 획득되는 것
    을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
    [수학식 1]
    Figure 112021049542247-pat00026

    (여기서, X 및 Y는 상기 객체의 위치, XL 및 YL 은 각각 X 방향과 Y 방향에 대한 상기 라이다 센서의 상기 측정 신뢰도를 나타내는 함수이고, XR 및 YR은 각각 X 방향과 Y 방향에 대한 상기 레이더 센서의 상기 측정 신뢰도를 나타내는 함수이고, MaxL는 상기 라이다 센서가 측정할 수 있는 최대 거리, MaxR은 상기 레이더 센서가 측정할 수 있는 최대 거리이고, α와 β는 기 설정된 값)
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 센서부는,
    3개의 라이다 센서 및 1개의 레이더 센서와 연동하여 상기 객체의 위치를 측정하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 라이다 데이터의 경우,
    상기 라이다 데이터의 포인트 클라우드를 구좌표계로 변환 후 기 설정된 딥러닝 알고리즘을 통해 상기 객체의 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 확장 칼만필터는,
    상태벡터와 측정벡터 사이의 관계를 나타내는 측정전이행렬 상에 상기 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계된 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 측정 신뢰도 정보는,
    상기 라이다 센서의 경우 거리가 멀어질수록 센서의 측정신뢰도 수치가 낮아지며,
    상기 레이더 센서의 경우 거리가 멀어질 수도록 상기 라이다 센서 대비 센서의 측정신뢰도 수치가 높아지는 특성이 반영되는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 측정 신뢰도 정보는,
    상기 라이다 센서 및 상기 레이더 센서의 각 센서별 기 분석된 최대 측정 가능 거리정보가 반영되는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 측정전이행렬은,
    상기 측정 신뢰도 정보를 시그모이드 함수로 근사화하고, 근사화된 측정 신뢰도 정보를 기반으로 표현되는 상기 상태벡터와 상기 측정벡터 사이의 관계식을 선형화하여 나타낸 선형화 모델인 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 확장 칼만필터는,
    상기 라이다 데이터 및 상기 레이더 데이터를 기초로 생성된 이전 시점의 객체 위치정보로부터 현재 시점의 객체 위치정보 및 오차 공분산을 예측하는 상태 예측부; 및
    상기 상태 예측부를 통해 예측된 오차 공분산 및 측정 신뢰도 정보가 반영된 상태전이행렬을 활용하여 칼만이득을 산출하는 산출부;
    상기 산출부를 통해 산출된 칼만이득, 상기 센서부를 통해 측정된 객체의 위치정보 및 상기 상태 예측부를 통해 예측된 현재 시점의 객체 위치정보를 이용하여 상기 객체 위치의 오차를 보정한 상기 객체의 최종 위치정보를 추정하는 추정부; 및
    상기 칼만이득을 이용하여 상기 오차 공분산을 갱신하고, 갱신된 오차 공분산 및 상기 추정부를 통해 산출된 상기 객체의 최종 위치정보를 상기 상태 예측부로 피드백시키는 동작부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위치 추적장치.
  9. 확장 칼만필터를 이용한 차량 위치 추적방법에 있어서,
    라이다 센서로부터 입력받은 라이다 데이터 및 레이더 센서로부터 입력받은 레이더 데이터에 기반하여 주행 중인 차량의 전방에 위치한 객체의 위치를 측정하는 과정;
    상기 측정하는 과정에서 측정된 객체의 위치 정보를 상기 객체와의 거리에 따른 상기 라이다 센서와 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 정보를 반영하여 설계된 상기 확장 칼만필터에 적용하여 객체 위치의 오차를 보정하는 과정; 및
    상기 보정하는 과정의 보정결과에 따라 상기 객체의 최종 위치정보를 추정하는 과정을 포함하되,
    상기 라이다 센서의 측정 신뢰도 및 상기 레이더 센서의 측정 신뢰도 수치는 아래의 수학식 1을 이용하여 획득되는 것
    을 특징으로 하는 차량 위치 추적방법.
    [수학식 1]
    Figure 112021049542247-pat00027

    (여기서, X 및 Y는 상기 객체의 위치, XL 및 YL 은 각각 X 방향과 Y 방향에 대한 상기 라이다 센서의 상기 측정 신뢰도를 나타내는 함수이고, XR 및 YR은 각각 X 방향과 Y 방향에 대한 상기 레이더 센서의 상기 측정 신뢰도를 나타내는 함수이고, MaxL는 상기 라이다 센서가 측정할 수 있는 최대 거리, MaxR은 상기 레이더 센서가 측정할 수 있는 최대 거리이고, α와 β는 기 설정된 값)
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