KR102422523B1 - 정밀지도와 카메라 정보를 활용한 측위 정확도 개선 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 정밀지도와 카메라 정보를 활용한 측위 정확도 개선 시스템에 대한 것으로, 본 발명에 따르면 차량 주변을 촬영하는 카메라와 정밀지도를 이용하여 GPS 좌표 정보를 보정함으로써, 오차가 높은 저가형 GPS모듈을 탑재하더라도 위치 정확도를 획기적으로 높여주어 자율주행 차량의 상용화를 앞당겨 줄 수 있다.

Description

정밀지도와 카메라 정보를 활용한 측위 정확도 개선 시스템{System for improving GPS accuracy using HD map and camera information}

본 발명은 정밀지도와 카메라 정보를 활용한 측위 정확도 개선 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 저가형 GPS의 측위 오차를 보정해줄 수 있도록 하는 기술에 대한 것이다.

스마트 자동차나 자율주행 자동차 분야에서는 자기 차량의 위치를 정확히 파악(측위)하는 기술이 필수적으로 요구된다.

가장 널리 사용되는 측위 시스템으로 GNSS가 활용된다. GNSS(Global Navigation Satelite System, 위성측위시스템)란 위성을 이용하여 지상에 있는 물체의 위치, 고도, 속도에 관한 정보를 제공하는 시스템을 통칭하는 것으로, 미국의 GPS(Global Positioning System)가 대표적이다.

널리 보급된 저가형 GPS의 경우 차량의 방향이나 위치, 그리고 현재 어느 도로에 위치하고 있는지 등을 판단하기에는 충분하다. 하지만 저가형 GPS의 경우 2미터 내외의 오차가 발생하고, 고층 건물이 많은 도심지나 산악지역 등 신호 수신 환경이 좋지 않을 때에는 7미터 이상의 큰 오차가 발생하기도 한다. 즉 도1에 도시된 바와 같이 차량(10)이 양쪽 차선(LL,RL) 내의 중심을 따라 주행 중일 경우, 실제 차량의 위치(11R)는 차선(LL,RL)의 중심선 중 어느 한 점이지만, GPS모듈을 통해 획득한 GPS 좌표(11G)는 실제 위치(11R)로부터 수미터 떨어진 옆 차로인 경우가 많다.

따라서 저가형 GPS는 자율 주행 환경에서 사용하기에는 무리가 있다. 이를 위해 위치 정확도가 높은 고가의 GPS모듈을 탑재한 후 자율주행 자동차의 기술 시연을 하는 경우도 있으나, 고가 GPS의 가격이 3천만원 내지 1억원으로 상당하기 때문에 상용화가 어렵다는 문제가 있다.

한편 차량의 위치 측위와 관련된 종래 기술로는 대한민국등록특허 제10-1752342호(2017.06.23. '차량 위치 측위 방법') 등이 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 차량 주변을 촬영하는 카메라와 정밀지도를 이용하여 저가형 GPS에서 획득하는 좌표 정보를 보정함으로써, 자율주행 차량 환경에서 위치 정확도를 높일 수 있도록 하는 기술을 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 측위 정확도 개선 시스템은, 차량 주변의 영상 정보를 획득하는 카메라; GPS 좌표 정보를 획득하는 GPS모듈; 및 정밀지도 데이터와 상기 카메라에서 획득한 영상 정보를 이용하여 상기 GPS 모듈에서 획득한 GPS 좌표 정보를 보정하는 위치보정수단;을 포함한다.

여기서, 상기 위치보정수단은, 상기 영상 정보를 통해 주행 차로를 확인하는 주행차로확인부; 정밀지도DB로부터 상기 확인된 주행 차로의 중심선 좌표 중 상기 GPS 좌표와 가장 가까운 2개의 중심선 좌표를 추출하는 지도데이터추출부; 상기 지도데이터추출부에서 추출된 2개의 중심선 좌표를 연결하는 직선 정보를 생성하고, 상기 GPS 좌표로부터 상기 생성된 직선에 내린 수선의 발에 대한 좌표를 산출한 후, 상기 GPS 좌표와 상기 수선의 발의 좌표 차이를 통해 보정 정보를 생성하는 보정정보생성부; 및 상기 보정정보생성부에서 생성된 보정 정보를 상기 GPS 좌표에 반영하여 갱신된 GPS 좌표를 생성하는 위치갱신부;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 주행차로확인부는 상기 영상 정보를 분석하여 좌측 차선의 형태와 우측 차선의 형태를 통해 주행 차로가 몇 차로인지 확인하거나, 또는 차로 변경 이력을 통해 주행 차로가 몇 차로인지 확인할 수 있다.

또, 상기 보정정보생성부는 상기 차량의 차로 변경이 없고, 직선 주로를 주행하고 있는 상태일 때 보정 정보를 생성할 수 있다.

본 발명에 따르면 저가형 GPS모듈을 탑재하더라도, 카메라와 정밀지도 데이터를 활용하여 GPS 좌표의 오차를 보정하여 위치 정확도를 높여줄 수 있다. 따라서 자율주행 자동차 분야에서 낮은 가격으로 위치 정확도를 향상시켜 자율주행 자동차의 상용화를 앞당길 수 있다.

도1은 주행중인 차량의 GPS모듈에서 획득한 GPS 좌표의 오류가 발생한 예시를 설명하기 위한 도면.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 시스템을 설명하기 위한 블록도.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도4는 카메라를 통해 촬영한 영상 정보를 분석하여 차선 정보를 추출하는 예시를 설명하기 위한 도면.
도5는 도로에 표시된 차선의 예시를 설명하기 위한 도면.
도6은 도로 주행 중 일반적인 차로 이동 과정을 설명하기 위한 도면.
도7은 도3의 방법을 통해 GPS 좌표를 보정하는 과정을 설명하기 위한 개념도.

이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 다만 발명의 요지와 무관한 일부 구성은 생략 또는 압축할 것이나, 생략된 구성이라고 하여 반드시 본 발명에서 필요가 없는 구성은 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 결합되어 사용될 수 있다.

도2는 본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 시스템을 설명하기 위한 블록도이다. 도2에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 시스템(100)은 카메라(110), GPS모듈(120) 및 위치보정수단(130)을 포함한다. 본 발명에서 다루어지는 측위 정확도 개선 시스템(100)은 자기 차량(10)의 정확한 위치를 파악하거나, 주행 경로를 예측하거나, 주변 차량의 움직임을 추적하는 등 자율주행을 위해 필요한 다양한 기능을 수행할 수 있다. 그러나 도2에서는 저가형 GPS모듈(120)의 측위 정확도를 개선하기 위해 필요한 구성들만을 도시한 것이다. 또한 측위 정확도 개선 시스템(100)의 각 구성들은 차량(10)에 탑재되어 있으며, 각각의 구성들이 하드웨어 구성으로 통합되어 있을 수도 있고, 개별 하드웨어로 구성되어 서로 연동될 수도 있다. 또한 측위 정확도 개선 시스템(100)의 일부 구성들은 소프트웨어적으로 설계될 수도 있다.

카메라(110)는 차량(10) 주변을 촬영하여 영상 정보를 획득하기 위해 마련된다. 예컨대 카메라(110)는 차량(10)의 전방, 후방, 측방 영상을 촬영하는 복수개의 카메라(110)를 포함할 수 있으나, 본 발명에서는 전방 영상을 촬영하는 카메라(110)에 대해서만 설명토록 한다.

GPS모듈(120)은 위성을 통해 GPS 신호를 수신하여 데이터 처리함으로써 GPS 좌표 정보를 획득하기 위해 마련된다. GPS모듈(120)을 통해 획득한 좌표 정보는 경도값, 위도값을 포함하며, 실시하기에 따라 고도 정보를 더 포함할 수도 있다.

본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 시스템(100)에서 사용되는 GPS모듈(120)은 저가형 제품이며, 이에 따라 획득된 좌표 정보(11G)는 오차를 가지고 있을 수 있다. 물론 일부 오차가 있다 하더라도 어느 도로에 위치하고 있는지 등은 충분히 확인 가능하지만, 어느 차로를 주행 중인지 정확히 파악하기 위해서는 보다 정밀한 위치 파악이 필요하다.

위치보정수단(130)은 카메라(110)에서 획득한 영상 정보와 정밀지도 데이터를 이용하여, GPS모듈(120)에서 획득한 좌표 정보(11G)의 오차를 보정하여 GPS 신호의 좌표 정보를 갱신하기 위해 마련된다. 이러한 위치보정수단(130)은 주행차로확인부(131), 지도데이터추출부(132), 보정정보생성부(133), 위치갱신부(134) 및 정밀지도DB(135)를 포함한다.

주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 획득한 영상 정보를 분석하여 차량(10)이 현재 주행하고 있는 차로를 확인하기 위해 마련된다. 예컨대 편도 3차로 도로에서 차량(10)이 몇 번째 차로를 주행 중인지 확인하는 것이다. 주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 획득한 영상 정보에서 차선의 형태를 분석함으로써 몇 번째 차로를 주행 중인지 확인할 수 있다. 또한 주행차로확인부(131)는 영상 정보를 분석하여 차로를 변경하는지 여부를 확인하고, 차량(10)의 차로 변경 이력 정보를 메모리(미도시)에 꾸준히 저장한 후, 차로 변경 이력 정보를 참고하여 현재 주행 차로를 확인할 수도 있다. 주행차로확인부(131)에서 주행 차로를 확인하는 자세한 과정에 대해서는 이하에서 다시 다루도록 한다.

지도데이터추출부(132)는 정밀지도DB(135)에 저장되어 있는 정밀지도 데이터에서 특정 데이터를 추출하기 위해 마련된다. 예컨대 지도데이터추출부(132)는 주행차로확인부(131)를 통해 현재 차량(10)의 주행 차로가 확인되면, 확인된 주행 차로의 중심선 좌표 중에서 GPS모듈(120)에서 획득한 좌표 정보(11G)와 가장 가까운 중심선 좌표(C1,C2) 두 개를 추출할 수 있다.

보정정보생성부(133)는 지도데이터추출부(132)에서 추출한 중심선 좌표(C1,C2)와, GPS모듈(120)에서 획득한 좌표 정보(11G)를 이용하여 GPS 좌표 정보를 보정해야 할 보정 정보(Δx, Δy)를 생성하기 위해 마련된다. 보정정보생성부(133)에서 보정 정보를 생성하는 자세한 과정에 대해서는 이하에서 다시 다루도록 한다.

위치갱신부(134)는 보정정보생성부(133)에서 생성된 보정 정보를 이용하여 GPS모듈(120)에서 획득한 GPS 신호의 좌표 정보를 갱신한다. 즉 잘못된 좌표 정보에 보정 정보를 반영함으로써 올바른 좌표 정보가 출력되도록 하는 것이다.

정밀지도DB(135)는 정밀 지도 데이터를 저장하고 있는 데이터베이스이다. 정밀지도는 차선 단위까지 상세하게 표현이 가능하며, 더 나아가 차선의 중심선, 신호등, 표지판, 노면 마크, 도로 시설, 건축물 등의 상세 정보까지 포함한다. 정밀지도DB(135)에 저장되는 정밀 영상 이미지는 수많은 포인트가 모여 있는 형태이며, 각각의 포인트는 위도와 경도 등의 절대 좌표를 가지고 있다.

이상 설명한 측위 정확도 개선 시스템(100)은 이하 도3을 통해 설명하게 되는 측위 정확도 개선 방법의 설명으로부터 더욱 구체화 될 것이다.

도3은 본 발명의 실시예에 따른 측위 정확도 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 즉 도2에 도시된 측위 정확도 개선 시스템(100)에서 위치보정수단(130)이 카메라(110)에서 획득한 영상 정보와 정밀지도 데이터를 이용하여 GPS모듈(120)에서 획득한 오차가 포함된 좌표 정보를 올바른 좌표 정보를 갱신하는 과정에 대한 것이다.

먼저 카메라(110)는 차량(10) 주변을 촬영하여 꾸준하게 영상 정보를 획득<S305>한다. 카메라(110)는 한 대가 구비되어 차량(10)의 전방, 측방, 후방을 순차적으로 촬영할 수도 있고, 여러 방향을 촬영하는 복수의 카메라(110)가 구비될 수도 있으나, 본 발명에서는 카메라(110)가 전방의 영상을 고정적으로 획득하고 있다고 가정한다.

카메라(110)에서 촬영된 영상 정보는 분석 프로그램에 의해 분석되어, 도4에 도시된 바와 같이 차량(10)이 진행해야 할 전방의 차로 형태를 식으로 표현한 차선 정보를 획득하거나, 전방에 주행 중인 다른 차량의 움직임을 추적하는 등의 용도로 활용된다.

그러나 본 발명에서는 차량(10)이 현재 주행 중인 차로가 무엇인지 확인하기 위해 카메라(110)에서 촬영된 영상 정보를 분석한다. 즉 주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 획득한 영상 정보를 분석하여 현재 차량(10) 전방에 확인된 좌측차선(LL)과 우측차선(RL)의 형태가 무엇인지 확인한다.

일반적으로 도로에 표시되는 차선은 차로를 구분하기 위한 용도 외에도, 차로 경계를 표시하는 용도, 중앙선을 표시하는 용도, 주정차나 추월 가능 여부를 표시하는 용도 등을 운전자에게 알릴 수 있도록 실선, 점선, 이중실선 등의 형태를 구분하고 있고, 또한 흰색과 황색으로 구분하기도 한다.

먼저 차도의 가장자리(우측)에 표시되는 흰색 실선의 경우 주정차가 허용됨을 알리는 표시이고, 황색 점선 경우 5분 이내의 정차나 특정 시간대와 요일에 따라 탄력적으로 주차가 허용됨을 알리는 표시이다. 또한 황색 실선의 경우 특정 시간대와 요일에 따라 탄력적으로 주정차가 허용됨을 알리는 표시이고, 황색 이중실선은 주정차가 절대 금지되는 구역을 알리는 표시이다.

또한 차로를 구분하는 차선은 흰색으로 표시되는데, 흰색 점선의 경우 상황에 따라 교통에 유의하여 앞지르기가 가능한 차선이고, 흰색 실선의 경우 차로 변경이나 앞지르기가 금지되는 구역임을 알리는 표시이다. 그리고 점선과 실선이 복선으로 그려진 차선은 점선에서 실선으로는 차로 변경이 가능하고 실선에서 점선으로는 차로 변경이 금지된 구역임을 알리는 표시이다.

한편 반대 방향으로 주행 중인 도로를 나누는 차선을 중앙선이라 부르며 도로 중앙에 황색으로 표시된다. 이러한 중앙선도 추월을 위해 일시적으로 침범이 가능한 황색 점선과, 점선에서 실선 방향으로만 일시적으로 침범이 가능한 황색 복선과, 차선 침범이 금지되는 황색실선 또는 황색 이중 실선으로 구분된다.

도5에서는 왕복6차로 도로의 차선 표시 예시를 설명하기 위한 것이다. 도5에 도시된 예시에서 위쪽 방향으로 주행하는 차로 중 1차로를 기준으로 본다면, 1차로에서는 좌측의 황색 이중선과 우측의 흰색 점선을 확인할 수 있고, 2차로에서는 좌우측 모두 흰색 점선을 확인할 수 있으며, 3차로에서는 좌측의 흰색 점선과 우측의 흰색실선을 확인할 수 있다.

따라서 주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 촬영된 영상 정보를 분석하여 좌측 차선과 우측 차선의 형태와 색상을 통해 현재 차량(10)이 몇 차로를 주행 중인지 판단하게 된다. 예컨대 카메라(110)에서 촬영된 영상을 분석한 결과 좌측 차선은 황색 이중 실선이고, 우측 차선은 흰색 점선인 것이 확인되었다면 주행차로확인부(131)는 1차로를 주행 중인 것이라고 판단한다. 다른 예시로 카메라(110)에서 촬영된 영상을 분석한 결과 좌측 차선과 우측 차선이 모두 흰색 점선인 것이 확인되었다면 주행차로확인부(131)는 2차로를 주행 중인 것이라고 판단한다. 또 다른 예시로 카메라(110)에서 촬영된 영상을 분석한 결과 좌측 차선은 흰색 점선이고 우측 차선은 흰색 실선일 경우 주행차로확인부(131)는 3차로를 주행 중이라고 판단한다.

물론 도5에 도시된 바와 같은 일반적인 편도 3차로 상황에서는 현재의 전방 영상만으로도 차량(10)이 어느 차로를 주행 중인 것인지 판단하는 것이 가능하다. 그러나 편도 4차로 이상의 도로이거나 흰색 점선과 흰색 실선이 중간 중간 섞여 있는 도로에서는 현재 카메라(110)에서 촬영된 영상만으로는 몇 차로를 주행 중인지 정확하게 판단하는 것이 어려울 수도 있다.

예컨대 도6에 도시된 바와 같이 편도 4차로 도로에서 카메라(110)에서 촬영된 영상을 분석한 결과 좌측과 우측 차선이 모두 흰색 점선이라고 확인되었다면, 현재 주행 중인 차로가 2차로인지 3차로인지 정확히 판단하는 것이 어렵다는 것이다.

이를 위해 주행차로확인부(131)는 차량(10)의 차로 변경 이력을 메모리(미도시)에 꾸준하게 저장하여, 차로 변경 이력을 통해 현재 주행 중인 차로를 판단할 시 활용한다. 즉 주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 실시간으로 촬영하여 확보한 영상을 분석하여 영상의 중앙 영역 좌측에 위치하였던 좌측 차선이 중앙 영역을 통과한 후 우측으로 이동하였다면, 차량(10)이 좌측 차로로 변경하였다고 판단한 후 차로 변경 이력을 저장한다. 반대로 영상의 중앙 영역 우측에 위치하였던 우측 차선이 중앙 영역을 통과한 후 좌측으로 이동하였다면, 차량(10)이 우측 차로로 변경하였다고 판단한 후 차로 변경 이력을 저장한다.

주행차로확인부(131)에서 차로 변경 이력을 알고 있다면, 현재 좌우측 차선의 형태만으로 몇 차로 주행 중인지 판단하기 애매한 상황일 때 정확한 차로를 판단하는 데 도움이 된다. 일반적으로 차량(10)이 출발할 때에는 도6에 도시된 바와 같이 도로의 가장 우측 차로에서 출발하여 상위 차선으로 이동하는 경우가 많다. 또한 도로의 가장 우측 차로에서는 우측의 가장 자리 차선이 실선이기 때문에 차로 판단이 더욱 용이하다. 따라서 최초 출발 지점에서 정확한 차로를 확인한 후 차로 변경 이력을 적용하면, 2차로와 3차로의 좌우측 차선 형태가 동일한 상태에서도 차선 변경 이력에 따라 3차로인지 2차로인지 판단할 수 있는 것이다.

반대로 1차로의 경우에도 좌측 차선이 황색 실선(또는 이중 실선)인 경우가 많기 때문에 차로 판단 정확도가 높다. 따라서 1차로에서부터 우측 차로로 변경되는 이력을 참조하면 2차로와 3차로 중 어느 차로로 주행 중인지 판단할 수 있다.

즉 주행차로확인부(131)는 카메라(110)에서 촬영된 영상 정보를 통해 현재 주행 차로의 좌측 차선과 우측 차선의 형태를 분석하고 차로 변경 이력을 저장하되, 차로 판단 정확도가 가장 가장 높은 우측 끝 차로나 1차로가 확인된 상태에서부터 차로를 어느 쪽으로 몇 회 변경하였는지 이력을 반영함으로써, 추후 좌우측 차선의 형태만으로 차로 확인이 불가능할 때 주행 차로를 정확히 판단할 수 있다.

이렇게 주행차로확인부(131)에서 카메라(110)의 영상 정보를 분석하여 주행 차로를 확인<S310>하면, GPS모듈(120)에서 GPS 좌표를 획득<S315>한다.

자율 주행을 실현하기 위해서는 현재 차량(10)의 위치를 확인하기 위해 정확한 GPS 좌표를 실시간으로 확인해야 할 필요가 있다. 그러나 본 발명에서 적용되는 GPS모듈(120)은 저가형이기 때문에 획득한 GPS 좌표 정보는 오차를 가지고 있을 수 있다. 즉 도1을 참조하면 GPS 좌표 정보에 따른 위치를 도면부호 11G로 표시하였는데, 이는 실제 차량(10)의 위치(11R)와 인접하지만 오차로 인해 다른 위치에 표시된 것을 확인할 수 있다. 이를 바로 잡기 위해 다음과 같은 과정이 수행된다.

즉, 지도데이터추출부(132)는 정밀지도DB(135)에 저장된 정밀지도 데이터 중에서 주행차로확인부(131)에서 확인된 주행 차로의 중심선 좌표 일부를 추출한다. 앞서 설명한 바 있지만 정밀지도 데이터에는 차선 정보 뿐만 아니라, 양쪽 차선 중심의 중심선(CL) 좌표도 포함되어 있다.

따라서 GPS모듈(120)에서 GPS 좌표 정보(11G)를 획득하였고, 이 GPS 좌표 정보가 비록 오차가 있는 정보라 할지라도 현재 차량(10)의 인접 위치인 것은 확실하기 때문에 지도데이터추출부(132)는 수많은 정밀지도 데이터 중 GPS 좌표 정보(11G)와 인접한 위치의 중심선(CL) 좌표들을 추출 대상으로 확보한다. 이후 지도데이터추출부(132)는 중심선(CL) 좌표들 중 주행차로확인부(131)에서 확인된 차로의 중심선 좌표 중 GPS 좌표와 가장 가까운 2개의 중심선 좌표(C1,C2)를 추출<S320>한다.

전체 중심선 좌표 중 GPS 좌표와 가장 가까운 2개의 중심선 좌표를 추출하는 것이 아니라, 주행 차로의 중심선 좌표 중 2개의 중심선 좌표를 추출하는 이유는 위치 보정 과정에서 다시 또 오류가 발생하는 것을 막기 위함이다. 예컨대 차량(10)이 3차로를 진행 중인데 도1에 도시된 바와 같이 GPS 좌표 정보가 2차로의 어느 한 영역으로 표시될 수도 있다. 이 경우 전체 중심선 좌표 중 GPS 좌표 정보에서 가장 가까운 중심선 좌표를 추출할 경우 실제 주행 중인 3차로의 중심선 좌표가 아닌 2차로의 중심선 좌표가 추출될 수도 있다. 따라서 이렇게 추출된 잘못된 차로의 중심선 좌표를 이용하여서는 올바른 GPS 좌표 보정이 불가능하다.

이를 위해 본 발명에서는 GPS모듈(120)에서 획득한 좌표 정보만을 이용하여 정밀지도 데이터의 정보를 추출하는 것이 아니라, 주행차로확인부(131)에서 카메라(110) 영상 분석을 통해 정확한 주행 차로를 확인한 후, 주행 중인 차로 정보까지 함께 확인하여 정밀지도 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 것이다.

도7은 GPS모듈에서 획득한 오차가 포함된 GPS 좌표 정보와 지도데이터추출부에서 추출한 중심선좌표를 통해 위치 보정이 이루어지는 과정을 설명하기 위한 개념도이다.

도7을 참조하면, 실제 차량(10)은 좌측 차선(LL)과 우측 차선(RL)의 중심선(CL)을 따라 이동하고 있지만, GPS모듈(120)에서 획득한 GPS 좌표 정보(11G)는 중심선(CL)에서 북서쪽 방면으로 일정 거리 떨어진 지점을 가리키고 있다. 만약 GPS 좌표 정보(11G)의 오류가 항상 일정하다면 GPS 좌표의 이동 경로를 이어준 GPS 주행 궤적(GL)과 양쪽 차선(LL,RL) 사이의 중심선(CL)은 일정 간격을 유지하며 평행하게 이어질 것이다.

이 상태에서 지도데이터추출부(132)는 정밀지도 데이터에서 주행 차로의 중심선(CL) 상에 위치한 중심선 좌표 중 현재 GPS 좌표(11G)와 가장 가까운 제1중심선좌표(C1) 및 제2중심선좌표(C2)를 추출<S320>한다. 즉 정밀지도 데이터에는 양쪽 차선의 중심을 연결하는 중심선(CL) 상에 수미터 간격으로 중심선 좌표 정보가 표시되어 있다. 이렇게 수미터 간격으로 표시된 중심선 좌표 중 현재 GPS 좌표와 가장 가까운 제1중심선좌표(C1) 및 제2중심선좌표(C2)를 지도데이터추출부(132)에서 추출하는 것이다.

이후 보정정보생성부(133)는 제1중심선좌표(C1)와 제2중심선좌표(C2)를 연결하는 가상의 직선 정보(VL)를 생성하고, GPS 좌표(11G)로부터 중심선좌표(C1,C2)의 연결 직선(VL)에 내린 수선의 발(C3)에 대한 좌표를 산출<S325>한다. 하나의 제1직선(VL)이 존재하고 그 직선 밖에 있는 점(11G)에서 해당 직선(VL)을 수직하게 교차하는 제2직선(PL)을 산출한 후, 제1직선(VL)과 제2직선(PL)이 교차하는 점(C3, 수선의 발)을 산출하는 과정은 수학식을 통해 도출할 수 있는 공지된 기술이기 때문에 자세한 설명은 생략토록 한다.

이렇게 GPS 좌표(11G)에서 제1중심선좌표(C1)와 제2중심선좌표(C2)를 잇는 직선(VL)에 내린 수선의 발의 좌표(C3)가 산출되면, 보정정보생성부(133)는 GPS 좌표와 산출된 수선의 발의 좌표(C3)를 이용하여 보정 정보를 생성<S330>한다. 즉 GPS 좌표(11G)로부터 수선의 발 좌표(C3)까지의 거리와 각도를 통해 위도와 경도 보정량(Δx, Δy)을 추출해 내는 것이다.

이렇게 보정정보생성부(133)에서 보정 정보를 생성하면 위치갱신부(134)는 생성된 보정 정보를 GPS 좌표 정보에 반영하여 위치 정보를 갱신<S335>한다. 즉 GPS 좌표(11G)에 보정 정보(Δx, Δy)를 반영하여 갱신된 GPS 좌표 정보를 산출하고, 이렇게 갱신된 GPS 좌표 정보가 자율 주행을 위해 필요한 구성에서 사용될 수 있도록 출력하는 것이다.

도7의 예시를 기준으로 한다면 갱신된 GPS 좌표는 C3의 좌표가 된다. 물론 C3의 좌표가 실제 차량(10)의 위치와 완전히 일치하는 것은 아니지만, 차로의 중심선(CL)에서 완전히 벗어나 있는 최초의 GPS 좌표보다는 한층 개선된 것임을 확인할 수 있다.

한편 도7의 예시에서는 직선 주로를 이동하는 예시를 도시한 것이기 때문에, 제1중심선좌표(C1)와 제2중심선좌표(C2)를 연결하는 직선(VL)은 전체 중심선(CL)과 일부가 겹치는 형태로 나타나게 된다. 그러나 곡선 주로를 주행 중이라면 제1중심선좌표(C1)와 제2중심선좌표(C2)를 연결하는 직선은 곡선 형태의 중심선과 완전히 일치하지는 않는다. 하지만 이 경우에도 중심선좌표(C1,C2)를 연결하는 직선(VL)과 곡선 형태의 중심선의 차이는 크지 않기 때문에, 보정 정보 생성시 발생하는 오차는 무시할 만하다.

그러나 이러한 사소한 오차마저 더 줄이고자 한다면, 보정정보생성부(133)가 보정정보를 생성할 시 주행차로확인부(131)를 통해 분석한 전방 차로의 형태 결과를 통해 차량(10)이 직선 주로를 주행하는 경우에만 보정 정보가 생성되도록 하고, 이렇게 직선 주로를 주행하였을 경우 생성된 보정 정보만을 이용하여 추후 획득되는 GPS 좌표 정보가 보정되도록 하면 된다. 물론 차량(10)이 차로를 변경하지 않고 직선 주로를 주행 중일 때 보정 정보가 생성되도록 한다면 더욱 정확도를 높일 수 있다.

또한 보정정보생성부(133)에서는 보정 정보를 한차례만 산출하지는 아니한다. 즉 차량(10)이 차로 변경을 하지 않는 상태일 때, 그리고 직선 주로를 주행 중인 경우마다 보정 정보를 생성하는 과정을 반복적으로 수행하고, 그렇게 산출된 보정 정보들의 평균값을 이용하여 GPS 좌표 정보를 갱신토록 한다면, 더욱 정확한 측위 개선이 가능할 것이다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면 저가형 GPS모듈(120)을 탑재하더라도, 카메라(110)와 정밀지도 데이터를 활용하여 GPS 좌표의 오차를 보정하여 위치 정확도를 높여줄 수 있다. 따라서 자율주행 자동차 분야에서 낮은 가격으로 위치 정확도를 향상시켜 자율주행 자동차의 상용화를 앞당길 수 있다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면, 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 본 발명의 특허청구 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

10 : 차량
100 : 측위 정확도 개선 시스템
110 : 카메라
120 : GPS모듈
130 : 위치보정수단
131 : 주행차로확인부
132 : 지도데이터추출부
133 : 보정정보생성부
134 : 위치갱신부
135 : 정밀지도DB

Claims (4)

1. 차량 주변의 영상 정보를 획득하는 카메라;
   GPS 좌표 정보를 획득하는 GPS모듈; 및
   정밀지도 데이터와 상기 카메라에서 획득한 영상 정보를 이용하여 상기 GPS 모듈에서 획득한 GPS 좌표 정보를 보정하는 위치보정수단;을 포함하되,
   상기 위치보정수단은,
   상기 영상 정보를 통해 주행 차로를 확인하는 주행차로확인부;
   정밀지도DB로부터 상기 확인된 주행 차로의 중심선 좌표 중 상기 GPS 좌표와 가장 가까운 2개의 중심선 좌표를 추출하는 지도데이터추출부;
   상기 지도데이터추출부에서 추출된 2개의 중심선 좌표를 연결하는 직선 정보를 생성하고, 상기 GPS 좌표로부터 상기 생성된 직선에 내린 수선의 발에 대한 좌표를 산출한 후, 상기 GPS 좌표와 상기 수선의 발의 좌표 차이를 통해 보정 정보를 생성하는 보정정보생성부; 및
   상기 보정정보생성부에서 생성된 보정 정보를 상기 GPS 좌표에 반영하여 갱신된 GPS 좌표를 생성하는 위치갱신부;를 포함하고,
   상기 주행차로확인부는 상기 영상 정보를 분석하여 좌측 차선의 형태와 우측 차선의 형태를 통해 주행 차로가 몇 차로인지 확인하되, 우측 끝차로 또는 1차로임이 확인된 상태에서부터 차로를 어느 쪽으로 몇 회 변경하였는지 반영하여 주행 차로가 몇 차로인지 확인하는 것을 특징으로 하는 측위 정확도 개선 시스템.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 보정정보생성부는 상기 차량의 차로 변경이 없고, 직선 주로를 주행하고 있는 상태일 때 보정 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 측위 정확도 개선 시스템.

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