KR102372007B1 - GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치 - Google Patents

GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치는, V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 V2V 통신부; LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 환경 인지 센서부; 및 상기 V2V 통신부로부터 주변 차량의 상기 절대 위치 정보를 전달 받고, 상기 환경 인지 센서부로부터 주변 차량의 상기 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 위치 추정부를 포함하여 이루어질 수 있다.

Description

GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATION OF ABSOLUTE POSITION OF A VEHICLE UNDER GNSS SIGNAL DISABLED AREA}
아래의 실시예들은 자율주행차량의 안전성을 확보하기 위해 차량간 통신을 활용한 위치 추정 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호 불능지역 내에서의 V2V와 라이다(LiDAR)를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
위성 항법 시스템(Global Positioning System, GPS)은 지구에서 어느 장소이든 상관없이 인공위성을 이용하여 항법 정보 수신을 통해 자신의 위치를 알 수 있는 시스템이다. 코드 기반 단독 위성 항법 측위의 오차는 10m 이내의 오차를 갖기 때문에 운전보조 또는 자율주행의 안정성 확보를 위해 보정 방법이 필요하다.
이를 보정하기 위해 기준국과 이동국 2대의 항법 수신기를 사용하는 RTK(Real-Time Kinematic) 고정밀 위치 측정과 측위 기준점에서 보내는 오차 정보를 항법수신기가 수신하는 DGPS(Differential Global Positioning System, Differential GPS)처럼 항법 정보만을 사용해 위치 정확도를 높이는 방법이 있고, 코드 기반 단독 측위와 차량의 이동 방향과 거리 정보를 취득하는 인코더 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)와 융합하여 Dead-Reckoning을 통한 측위 방식이 있으나 항법 신호 수신 상태에 따른 오차와 이동 정보 누적 오차의 한계가 존재한다.
V2X는 Vehicle-to-Everything의 약자로 차량과 통신하는 모든 것을 의미한다. 그 중에 V2V 통신은 Vehicle-to-Vehicle의 약자로 차량간 통신을 뜻한다. V2V 통신을 통해서 주변 차량들의 센서 정보, 제어 정보 등을 취득할 수 있고 사용자 차량의 정보를 보낼 수 있다. 취득한 정보는 시야의 사각 지역 없고 전방 사고 여부를 알 수 있어 사고 위험을 줄일 수 있다.
한국공개특허 10-2019-0117418호는 이러한 라이다 시스템과 그 제어 방법 및 라이다 시스템을 포함한 자율 주행 시스템에 관한 기술을 기재하고 있다.
한국공개특허 10-2019-0117418호
실시예들은 차량간 통신과 주변 환경 인지센서인 LiDAR를 활용한 사용자 차량의 위치 추정 기술에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 차량간 V2V 통신을 통한 BSM을 수신하여 취득한 주변 차량의 절대 위치 정보와 LiDAR를 활용해 사용자 차량 중심으로 상대 차량의 상대 위치 정보를 취득을 통해 사용자 차량의 위치 정보를 취득하는 기술을 제공한다.
실시예들은 V2V 통신으로 취득한 주변 차량들의 절대 위치 정보와 LiDAR를 사용해 취득한 주변 차량의 상대 위치 정보를 이용해 사용자 차량의 측위 정보를 제공함으로써, GNSS 불능 지역에서 GNSS 불능 지역 밖에 있는 차량들의 절대 위치 정보를 취득하여 차량의 위치를 추정할 수 있는 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
일 실시예에 따른 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치는, V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 V2V 통신부; LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 환경 인지 센서부; 및 상기 V2V 통신부로부터 주변 차량의 상기 절대 위치 정보를 전달 받고, 상기 환경 인지 센서부로부터 주변 차량의 상기 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 위치 추정부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 환경 인지 센서부는, LiDAR에서 출력된 센서 정보를 전달 받는 LiDAR 센서부; 및 상기 센서 정보를 주변 차량의 상대 위치 정보로 변환하는 상대 위치 결정부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 V2V 통신부는, 주변 차량들로부터 수신한 절대 좌표계 위치와 각 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 수집하고, 상기 위치 추정부는, 상기 V2V 통신부를 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인 후, 확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 수집된 상기 주변 차량의 절대 위치 정보 및 상기 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 이용하여 자기 차량의 위치를 측위할 수 있다.
상기 V2V 통신부는, 주변 차량들로부터 수신한 절대 좌표계 위치와 각 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 수집하고, 상기 위치 추정부는, 상기 V2V 통신부를 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인 후, 확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 상기 상대 위치 결정부로부터 자기 차량의 위치에서 주변 차량들의 거리와 각도 정보를 수집하여, 수집된 자기 차량 기준의 좌표계의 주변 차량의 상대 위치 정보를 좌표계 회전을 통해 주변 차량의 상대 위치 정보를 절대 위치에서의 정보로 변환한 값인 변환된 정보를 획득하고, 주변 차량의 상기 절대 위치 정보에서 상기 변환된 정보를 차감하여 자기 차량의 위치를 측위할 수 있다.
다른 실시예에 따른 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치를 통해 수행되는 차량 위치 추정 방법은, V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 단계; LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 단계; 및 상기 V2V 통신을 통해 수집된 주변 차량의 상기 절대 위치 정보를 전달 받고, 수집된 주변 차량의 상기 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
실시예들에 따르면 GNSS 불능 지역에서 GNSS 불능 지역 밖에 있는 차량들의 절대 위치 정보를 취득하여 차량의 위치를 추정할 수 있는 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
또한, 실시예들에 따르면 기존 통신을 활용한 위치 추정 기법들이 위치 추정을 위해 다수의 차량이 필요한 한계점을 LiDAR를 사용해 주변 차량의 수가 적은 경우에도 위치를 추정하여 자율주행 차량의 안정성을 높일 수 있는 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 V2V 통신으로 자기 차량에서 주변 차량들로부터 획득한 절대 위치 정보를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 자기 차량에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 자기 차량 기준의 좌표계에서 주변 차량 정보를 통해 자기 차량 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 주변 차량의 수가 3대 이상의 경우 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 7은 일 실시예에 따른 주변 차량의 수가 2대 이하인 경우 위치 추정 결과를 나타낸다.
도 8은 일 실시예에 따른 전체 경로 참값과 LiDAR를 사용한 위치 추정 경로를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
아래의 실시예들은 자율주행차량의 안전성을 확보하기 위해 차량간 통신을 활용한 위치 추정 기법을 제공한다. 본 실시예에서는 자기 차량 주변에 상대 차량이 3~4대 이상으로 많은 경우 V2V(Vehicle-to-Vehicle)를 사용해 취득한 전 방향에 있는 주변 차량들의 절대 위치 정보와 거리 정보를 이용한 측위 방법과 상기 상대 차량이 3~4대 미만으로 적은 상황에서 LiDAR(Light Detection And Range)로부터 주변 차량까지 각도와 거리로 상대 위치 정보를 받아 자기 차량 기준의 좌표계에서 상대 차량의 위치를 절대 좌표계에서 자기 차량의 헤딩과 V2V로 취득한 대상 차량의 위치를 이용해 자기 차량의 상대 좌표계 위치에서 절대 좌표계 위치로 변환하여 상대 차량으로부터 자기 차량의 위치를 추정할 수 있다. 이에 따라 GNSS 신호가 불능인 신호 환경에서 차량의 위치 추정이 가능하게 하여 자율주행 자동차의 안정성을 증대시킬 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치(1)는 V2V 통신부(110), 환경 인지 센서부(120) 및 위치 추정부(130)를 포함하여 이루어질 수 있다. 실시예에 따라 환경 인지 센서부(120)는 LiDAR 센서부(121) 및 상대 위치 결정부(122)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치(1)는 절대 위치를 포함한 주변 차량의 정보를 취득하는 V2V 통신부(110), LiDAR에서 출력된 센서 정보를 받는 LiDAR 센서부(121)와 출력된 LiDAR 센서에서 주변 차량의 상대 위치 정보로 변환하는 상대 위치 결정부(122)로 구성된 환경 인지 센서부(120), 환경 인지 센서부(120)에서 받은 주변 차량의 상대 위치와 V2V 통신부(110)에서 받은 주변 차량의 절대 위치를 이용해 위치 추정하는 위치 추정부(130)로 구성될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치를 통해 수행되는 차량 위치 추정 방법은, V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 단계(S110), LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 단계(S120), 및 V2V 통신부로부터 주변 차량의 절대 위치 정보를 전달 받고, 환경 인지 센서부로부터 주변 차량의 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 단계(S130)를 포함하여 이루어질 수 있다.
아래에서 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 방법의 각 단계를 설명한다.
일 실시예에 따른 차량 위치 추정 방법은 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치(1)를 예를 들어 보다 구체적으로 설명할 수 있다. 일 실시예에 따른 차량 위치 추정 장치(1)는 V2V 통신부(110), 환경 인지 센서부(120) 및 위치 추정부(130)를 포함하여 이루어질 수 있고, 실시예에 따라 환경 인지 센서부(120)는 LiDAR 센서부(121) 및 상대 위치 결정부(122)를 포함할 수 있다.
단계(S110)에서, V2V 통신부(110)는 V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집할 수 있다. 보다 구체적으로, V2V 통신부(110)는 주변 차량들로부터 수신한 절대 좌표계 위치와 각 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 수집할 수 있다.
단계(S120)에서, 환경 인지 센서부(120)는 LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집할 수 있다.
여기서, 환경 인지 센서부(120)는 LiDAR로부터 주변 환경을 정보를 취득하는 LiDAR 센서부(121)와 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 정보를 취득하는 상대 위치 결정부(122)로 구성될 수 있다. 다시 말하면, 환경 인지 센서부(120)는 LiDAR 센서부(121)를 통해 LiDAR에서 출력된 센서 정보를 전달 받은 후, 상대 위치 결정부(122)를 통해 센서 정보를 주변 차량의 상대 위치 정보로 변환할 수 있다.
단계(S130)에서, 위치 추정부(130)는 V2V 통신부(110)로부터 주변 차량의 절대 위치 정보를 전달 받고, 환경 인지 센서부(120)로부터 주변 차량의 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행할 수 있다.
일례로, 위치 추정부(130)는 V2V 통신부(110)를 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인 후, 확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 수집된 주변 차량의 절대 위치 정보 및 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 이용하여 자기 차량의 위치를 측위할 수 있다. 이 때, 기설정된 수는 3으로 설정될 수 있다.
다른 예로, 위치 추정부(130)는 V2V 통신부(110)를 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인 후, 확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 상대 위치 결정부로부터 자기 차량의 위치에서 주변 차량들의 거리와 각도 정보를 수집하여, 수집된 자기 차량 기준의 좌표계의 주변 차량의 상대 위치 정보를 좌표계 회전을 통해 주변 차량의 상대 위치 정보를 절대 위치에서의 정보로 변환한 값인 변환된 정보를 획득할 수 있다. 이 후, 위치 추정부(130)는 주변 차량의 절대 위치 정보에서 변환된 정보를 차감하여 자기 차량의 위치를 측위할 수 있다. 이 때, 기설정된 수는 3으로 설정될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 V2V 통신으로 자기 차량에서 주변 차량들로부터 획득한 절대 위치 정보를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, V2V 통신부에서 V2V 통신으로 받은 BSM 형식의 메시지에서 주변 차량들(321, 322, 323, 324, 325)의 절대 위치 정보를 취득할 수 있다. 취득한 주변 차량(321, 322, 323, 324, 325)의 절대 위치 정보와 거리 정보를 하기의 수학식 1과 같이 정리하고 삼각측량법을 활용해 자기 차량의 위치(사용자 위치)(310)를 추정할 수 있다. 수학식 1은 아래에서 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 4는 일 실시예에 따른 자기 차량에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
V2V로 받은 주변 차량(420)의 수가 2대 이하인 경우 삼각측량법을 이용한 측위 방식이 불가능하기 때문에 주변 차량(420)이 적은 경우 측위 방식은 다음과 같이 수행될 수 있다. 상대 위치 결정부에서 LiDAR 센서부에서 전달 받은 데이터를 상대 위치 결정부에서, 도 4에 도시된 바와 같이, 클러스터링하고 주변 차량(420)의 중심을 찾고 자기 차량(410) 중심으로 주변 차량(420)의 중심까지 상대 위치 정보를 취득할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 자기 차량 기준의 좌표계에서 주변 차량 정보를 통해 자기 차량 위치를 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
취득한 정보는 V2V 통신부에서 전달 받은 주변 차량(520)의 절대 위치 정보와 차량의 헤딩을 이용해, 도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 중심인 자기 차량(510) 기준 좌표계(i’, j’)에서 절대 좌표계(i, j)로 회전하여 주변 차량(520)의 절대 좌표와 상대 위치 정보를 통해 자기 차량(510)의 위치를 추정할 수 있다.
아래에서는 자기 차량에 대한 측위 계산에 대해 보다 상세히 설명한다.
자기 차량과 주변 상대 차량들에 갖춰진 통신 단말기를 이용한 자기 차량 측위 방법에서, 자기 차량이 주변 상대 차량들에게 수신한 절대 좌표계 위치와 각 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 V2V 통신부(110)를 통해 수집하고 수집된 차량의 수를 확인할 수 있다.
확인한 주변 차량의 수가 3 이상인 경우, 위치 추정부(130)에서 주변 차량 위치와 사용자 위치, 거리를 수학식 1과 같이 정리할 수 있다. 수학식 1에서 (x, y)는 추정하는 사용자의 위치이고, (
Figure 112020098104907-pat00001
,
Figure 112020098104907-pat00002
)는 주변 차량의 절대 위치이고,
Figure 112020098104907-pat00003
는 주변 차량으로부터 사용자까지 거리 정보이며,
Figure 112020098104907-pat00004
는 오차이다.
[수학식 1]
Figure 112020098104907-pat00005
Figure 112020098104907-pat00006
for k = 1,..,N
위에서 정리한 수학식 1을 각 차량에 대한 위치, 거리 정보에 대해 수학식 2와 같이 정리하고, 수학식 3과 4를 거처 선형화시킬 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112020098104907-pat00007
Figure 112020098104907-pat00008
[수학식 3]
Figure 112020098104907-pat00009
[수학식 4]
Figure 112020098104907-pat00010
Figure 112020098104907-pat00011
수학식 4를 수학식 5와 같이 표현하면 위치 추정 오차를 수학식 6과 같이 구할 수 있다. 수학식 1부터 수학식 6까지 과정을 추정 오차들의 차가 임계값보다 작을 때까지 반복 계산하여 위치를 추정할 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112020098104907-pat00012
Figure 112020098104907-pat00013
이 때,
Figure 112020098104907-pat00014
Figure 112020098104907-pat00015
및
Figure 112020098104907-pat00016
Figure 112020098104907-pat00017
이다.
[수학식 6]
Figure 112020098104907-pat00018
Figure 112020098104907-pat00019
수집한 차량의 수가 3보다 적은 경우, 환경 인지 센서부(120)의 상대 위치 결정부(122)를 통해 사용자 위치에서 주변 차량들의 거리와 각도 정보를 취득할 수 있다.
위에서 취득한 사용자 좌표계의 주변 차량의 정보를 사용자 헤딩을 사용해 수학식 7을 이용하여 좌표계 회전할 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112020098104907-pat00020
Figure 112020098104907-pat00021
이 때,
Figure 112020098104907-pat00022
는 사용자의 헤딩 정보이고
Figure 112020098104907-pat00023
는 사용자 좌표계에서 x축 정보이고
Figure 112020098104907-pat00024
는 사용자 좌표계에서 y축 값이다.
Figure 112020098104907-pat00025
는 주변 차량의 상대 위치 정보를 절대 위치에서의 정보로 변환한 값이고, 주변 차량의 절대 위치와 변환된 정보를 사용해 수학식 8를 거쳐 사용자의 위치를 추정할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112020098104907-pat00026
Figure 112020098104907-pat00027
이 때,
Figure 112020098104907-pat00028
는 사용자 위치이고,
Figure 112020098104907-pat00029
은 주변 차량의 위치이다.
도 6은 일 실시예에 따른 주변 차량의 수가 3대 이상의 경우 시뮬레이션 결과를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 전체 경로 추정 오차는 0.23m이고 위치 추정의 결과 성공적으로 측위된 것을 볼 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 주변 차량의 수가 2대 이하인 경우 위치 추정 결과를 나타낸다. 도 7을 참조하면, 주변 차량의 수가 2대 이하일 때 LiDAR와 V2X를 활용해 상대 위치 정보로 위치 추정 결과를 확인할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 전체 경로 참값과 LiDAR를 사용한 위치 추정 경로를 나타낸다. 전체 경로 오차는 1.02m이나, 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 경로 참값과 LiDAR를 사용한 위치 추정 결과가 같은 경향으로 유사한 것을 볼 수 있어 LiDAR를 활용한 위치 추정의 실효성을 확인할 수 있다.
이상과 같이, 실시예들에 따르면 GNSS 불능 지역에서 GNSS 불능 지역 밖에 있는 차량들의 절대 위치 정보를 취득하여 차량의 위치를 추정할 수 있다. 또한, 기존 통신을 활용한 위치 추정 기법들이 위치 추정을 위해 다수의 차량이 필요한 한계점을 LiDAR를 사용해 주변 차량의 수가 적은 경우에도 위치를 추정하여 자율주행 차량의 안정성을 높일 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치에 있어서,
    V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 V2V 통신부;
    LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 환경 인지 센서부; 및
    상기 V2V 통신부로부터 주변 차량의 상기 절대 위치 정보를 전달 받고, 상기 환경 인지 센서부로부터 주변 차량의 상기 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 위치 추정부
    를 포함하고,
    상기 V2V 통신부는,
    주변 차량들로부터 수신한 절대 좌표계 위치와 각 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 수집하고,
    상기 환경 인지 센서부는,
    LiDAR에서 출력된 센서 정보를 전달 받는 LiDAR 센서부; 및
    상기 센서 정보를 주변 차량의 상대 위치 정보로 변환하는 상대 위치 결정부
    를 포함하고,
    상기 위치 추정부는,
    상기 V2V 통신부를 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인 후, 확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 수집된 상기 주변 차량의 절대 위치 정보 및 상기 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 이용하여 자기 차량의 위치를 측위하고,
    확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 상기 상대 위치 결정부로부터 자기 차량의 위치에서 주변 차량들의 거리와 각도 정보를 수집하여, 수집된 자기 차량 기준의 좌표계의 주변 차량의 상대 위치 정보를 좌표계 회전을 통해 주변 차량의 상대 위치 정보를 절대 위치에서의 정보로 변환한 값인 변환된 정보를 획득하고, 주변 차량의 상기 절대 위치 정보에서 상기 변환된 정보를 차감하여 자기 차량의 위치를 측위하는 것
    을 특징으로 하는, 차량 위치 추정 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. GNSS 신호 불능지역 내에서의 V2V와 LiDAR를 이용한 차량 위치 추정 장치를 통해 수행되는 차량 위치 추정 방법에 있어서,
    V2V 통신을 이용하여 절대 위치 정보를 포함한 주변 차량의 정보를 수집하는 단계;
    LiDAR에서 출력된 센서 정보를 통해 인지된 환경에서 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 단계; 및
    상기 V2V 통신으로 수집된 주변 차량의 상기 절대 위치 정보를 전달 받고, 수집된 주변 차량의 상기 상대 위치 정보를 전달 받아 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 단계
    를 포함하고,
    상기 주변 차량의 정보를 수집하는 단계는,
    주변 차량들로부터 수신한 절대 좌표계 위치와 각 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 수집하는 단계
    를 포함하고,
    상기 주변 차량의 상대 위치 정보를 수집하는 단계는,
    LiDAR에서 출력된 센서 정보를 전달 받는 단계; 및
    상기 센서 정보를 주변 차량의 상대 위치 정보로 변환하는 단계
    를 포함하고,
    상기 자기 차량에 대한 측위 계산을 수행하는 단계는,
    상기 V2V 통신을 통해 수집된 주변 차량의 수를 확인하는 단계;
    확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 이상인 경우, 수집된 상기 주변 차량의 절대 위치 정보 및 상기 주변 차량들부터 자기 차량까지 거리 정보를 이용하여 자기 차량의 위치를 측위하는 단계; 및
    확인한 주변 차량의 수가 기설정된 수 미만인 경우, 상기 상대 위치 결정부로부터 자기 차량의 위치에서 주변 차량들의 거리와 각도 정보를 수집하여, 수집된 자기 차량 기준의 좌표계의 주변 차량의 상대 위치 정보를 좌표계 회전을 통해 주변 차량의 상대 위치 정보를 절대 위치에서의 정보로 변환한 값인 변환된 정보를 획득하고, 주변 차량의 상기 절대 위치 정보에서 상기 변환된 정보를 차감하여 자기 차량의 위치를 측위하는 단계
    를 포함하는, 차량 위치 추정 방법.
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