KR102635421B1 - 저해상도의 지형 정보를 활용한 항체의 항법 시스템 및 수행 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예는, 항체로부터 전송되는 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 항체와 상기 항체가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 획득하는 단계, 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 라이다 데이터를 토대로, 상기 항체가 향하는 영역 중 상기 항체와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 상기 항체가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계, 그리고, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 단계를 포함하는, 항법 수행 방법을 개시한다.

Description

저해상도의 지형 정보를 활용한 항체의 항법 시스템 및 수행 방법{NAVIGATION SYSTEM OF AIRCRAFT USING LOW-RESOLUTION TOPOGRAPHIC INFORMATION AND ITS PERFORMING METHOD}

본 발명은 저해상도의 지형 정보를 활용한 항체의 항법 시스템 및 수행 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 목표 영역에 대한 저해상도의 기존 지형 정보를 기초로 목표 영역의 고해상도의 지형 정보를 생성하고, 항체의 상태를 측정하도록 구성되는 항체의 항법 시스템 및 수행 방법에 관한 것이다.

지형 참조 항법이란, 항체에 설치된 고도계나 카메라 등의 장치를 이용하여 측정된 특정 영역의 지형 정보와 기존에 주어진 특정 영역의 지형 정보를 대조하는 것을 통해, 항체의 위치를 인식하는 기술을 말한다. 여기서, 지형 정보는 일정 시간 간격마다 수집된 지형 고도 정보, 특정 고도 이상의 상공에서 촬영한 영상 정보 등을 포함하며 기 설정된 해상도를 가질 수 있다.

지형 참조 항법을 이용하는 경우, 항체가 기존에 주어진 지형 정보의 해상도가 높은 영역으로 접근하는 경우에는 정확도 높은 항법이 가능하다. 그러나, 기존에 면밀히 탐사되지 않은 영역에 대한 기존 지형 정보는 일반적으로 해상도가 낮으므로, 해당 영역으로 항체가 접근하는 경우 정확도 높은 항법이 어렵다. 예컨대, 우주 탐사선이 지형 참조 항법을 이용하여 사전에 확보된 지형 정보가 부족한 달의 지면에 착륙을 시도할 경우, 위와 같은 이유에 따라 항법의 정확성이 저하되며, 탐사선의 임무 수행에 차질이 발생할 수 있다.

따라서, 항체가 미지의 영역으로 접근하는 기동 중에 기존에 주어진 저해상도의 지형 정보의 해상도를 높일 수 있는 방안과 더불어 항체의 절대적인 상태로서, 속도, 위치 자세 등을 보다 정확하게 측정할 수 있는 방법의 필요성이 대두된다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 목표 영역에 대한 저해상도의 기존 지형 정보를 기초로 목표 영역의 고해상도의 지형 정보를 생성하고, 항체의 상태를 측정하도록 구성되는 항체의 항법 시스템 및 수행 방법을 제공하는 것을 일 기술적 과제로 한다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 상기한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 이하의 설명으로부터 본 발명의 또 다른 기술적 과제들이 도출될 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제1 측면에 따른 항체의 지형 참조 항법 수행 방법은, 항체로부터 전송되는 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 항체와 상기 항체가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 획득하는 단계, 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 라이다 데이터를 토대로, 상기 항체가 향하는 영역 중 상기 항체와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 상기 항체가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계, 그리고, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 제2 측면에 따른, 항체의 지형 참조 항법 수행 시스템은, 상기 항체로부터 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 항체와 상기 항체가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 입력 받는 통신 모듈, 항체 상태 측정 프로그램을 저장하는 메모리, 그리고, 상기 메모리에 저장된 항체 상태 측정 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함한다. 상기 프로세서는 상기 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여, 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 라이다 데이터를 토대로, 상기 항체가 향하는 영역 중 상기 항체와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 상기 항체가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하고, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 것을 수행하도록 구성된다.

전술한 본원의 과제 해결 수단에 따르면, 관성측정장치 및 라이다 센서의 측정 데이터에 베이지안 필터 및 무작위 중점 변위법을 적용하여 기존에 저해상도의 기존 지형 정보만이 주어진 목표 영역에 대응되는 고해상도의 지형 정보를 갖는 지도를 생성할 수 있고, 미지의 목표 영역을 향하고 있는 항체의 절대 위치인 위도 및 경도, 항체의 속도, 방향, 자세에 대한 추정치의 정확도를 높일 수 있다.

또한, 전술한 본원의 과제 해결 수단에 따르면, 기존에 저해상도의 기존 지형 정보만이 주어진 지형 참조 항법 시스템의 경우에도 정확도 높은 항법 수행이 가능하게 할 수 있다.

본 발명의 효과들은 상술한 효과들로 제한되지 않으며, 이하의 기재로부터 이해되는 모든 효과들을 포함한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항법 수행 시스템 및 항법 수행 시스템과 통신하는 구성들을 도시한 블록도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 항법 수행 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 항법 수행 시스템을 이용한 항체 상태 측정을 설명하기 위해 도시한 도면들이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 항법 수행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 항법의 몬테카를로 시뮬레이션을 설명하기 위해 도시한 도면들이다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다. 다만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시예들로 한정되는 것은 아니다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에 나타난 각 구성요소의 크기, 형태, 형상은 다양하게 변형될 수 있다. 명세서 전체에 대하여 동일/유사한 부분에 대해서는 동일/유사한 도면 부호를 붙였다.

이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 “부” 등은 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여 되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결 (접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(구비 또는 마련)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 "포함(구비 또는 마련)"할 수 있다는 것을 의미한다.

본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 나타내는 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 구성 요소들의 순서나 관계를 제한하지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소도 제1구성 요소로 명명될 수 있다.

도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 항법 수행 시스템 및 항법 수행 시스템과 통신하는 구성들이 도시되어 있다. 도 1을 참조하면, 항법 수행 시스템(100)은 항체(200)와 지형 데이터베이스(300)와 정보 송수신을 수행할 수 있다. 구성요소들 간의 정보 송수신은 무선 네트워크 기술을 사용하여 수행될 수 있다 항법 수행 시스템(100)은 지형 데이터베이스(300)로부터 전송되는 지형 정보와 항체(200)로부터 전송되는 데이터를 기초로 항체(200)의 항법을 수행할 수 있다. 도면에는 항법 수행 시스템(100)과 항체(200)가 분리되어 표시되어 있으나, 반드시 그러한 것은 아니며, 예컨대, 항법 수행 시스템(100)은 항체(200)에 탑재 또는 내재될 수 있다. 또한, 이하에서 설명될 항법 수행 시스템(100)에 의해 수행되는 기능 및 프로세스들 역시 항체(200)에 탑재 또는 내재된 프로세서에 의해 수행될 수 있다.

항법 수행 시스템(100)은 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있고, SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) 또는 IaaS (Infrastructure as a Service)와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델에서 동작 할 수 있다. 또한, 항법 수행 시스템(100)은 사설(private) 클라우드, 공용(public) 클라우드 또는 하이브리드(hybrid) 클라우드 시스템과 같은 형태로 구축될 수도 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되는 것은 아니다.

항체(200)는 관성측정장치(210) 및 라이다 센서(220)를 포함할 수 있으며, 이외에도 항체(200)의 항법 수행에 필요한 추가 장치을 더 포함할 수 있다. 관성측정장치(210) 및 라이다 센서(220)는 항체(200)의 내부 또는 외부에 구비될 수 있다. 항체(200)는 우주탐사선, 착륙선, 드론일 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되는 것은 아니다.

관성측정장치(210)는 관성측정장치(210)는 가속도 센서, 자이로 센서 등을 포함하여 구성될 수 있다. 관성측정장치(210)는 항체(200)의 상태 데이터를 측정하여 항법 수행 시스템(100)으로 전송할 수 있다. 항체(200)의 상태 데이터는, 항체(200)의 경도 및 위도를 포함하는 위치 데이터 및 관성측정장치(210)에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서의 바이어스 오차 데이터, 항체(200)의 속도 및 항체(200)의 방향 중 어느 하나 이상의 데이터를 포함할 수 있다. 항체(200)의 방향은 항체의 자세를 의미할 수 있다. 라이다 센서(220)는 항체(200)가 향하는 영역을 센싱하여 획득한 라이다 데이터를 항법 수행 시스템(100)으로 전송할 수 있다. 라이다 데이터는 항체(200)와 항체(200)가 향하는 영역까지의 거리값일 수 있다. 라이다 센서(220)는 기설정된 측정 범위, 즉, 가동 범위를 가질 수 있다.

지형 데이터베이스(300)에는 항체(200)의 항법 수행에 필요한 지형 정보가 저장된다. 지형 정보는 기설정된 해상도를 갖는 지형 모델 또는 지도 모델 형태로 형성될 수 있다. 지형 정보는 항체(200)가 향하는 영역을 분할한 복수개의 공간들과 복수개의 공간들이 중첩된 지점인 격자점에서의 지표고 정보를 포함할 수 있다. 지표고는 지면으로부터의 고도를 의미할 수 있다.

도 2 에는 항법 수행 시스템(100)의 세부 구성이 도시되어 있고, 도 3 내지 도 8에는 항법 수행 시스템(100)을 이용한 항체 상태 측정을 설명하기 위한 도면들이 도시되어 있다.

도 1 및 도 2를 함께 참조하면, 항법 수행 시스템(100)은 통신 모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다. 통신 모듈(110)은, 항체(200)로부터 항체(200)의 상태 데이터 및 라이다 데이터를 입력 받는다. 메모리(120)는 항체 상태 측정 프로그램을 저장한다. 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 항체 상태 측정 프로그램을 실행한다. 항체 상태 측정 프로그램은 항체(200)의 속도, 방향, 자세, 가속도 및 각속도 등의 상태 데이터와 항체(200)의 위도 및 경도 등의 위치 데이터를 추정하고 추정치를 산출 및 보정한다. 항체 상태 측정 프로그램은 설명의 편의를 위해 명명된 것으로서 다른 명칭으로 명명될 수 있으며 명칭 그 자체로서 기능이 제한되는 것은 아니다.

상술한 통신 모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치를 포함할 수 있다. 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력을 필요로 하는 휘발성 저장장치를 통칭하는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 메모리(120)는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있고, 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치 외에 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

프로세서(130)는 데이터를 제어 및 처리하는 다양한 종류의 장치들을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 일 예에서, 프로세서(140)는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 형태로 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 단말은 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 의미할 수 있다. 또한, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.

프로세서(130)는 항체(200) 상태 측정 프로그램을 실행하여 다음과 같은 프로세스들을 수행하도록 구성될 수 있다.

프로세서(130)는 항체(200)의 상태 데이터 및 라이다 데이터를 토대로, 항체(200)가 향하는 영역 중 항체(200)와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 항체(200)가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시킬 수 있다. 여기서, 항체(200)의 상태 데이터는 항체(200)의 경도 및 위도를 포함하는 위치 데이터, 관성측정장치(210)에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서의 바이어스 오차 데이터, 항체(200)의 속도 및 항체(200)의 방향 중 어느 하나 이상의 데이터를 포함할 수 있다. 항체(200)의 방향은 항체의 자세를 의미할 수 있다. 또한, 기설정된 초기 지형 정보는 항체(200)가 향하는 영역을 분할한 복수개의 공간들 및 복수개의 공간들이 중첩되어 형성되는 격자점들의 지표고 정보를 포함할 수 있다. 일 예에서, 복수개의 공간들 각각은 특정 영역의 지형을 의미할 수 있고, 격자점은 공간 상의 한 지점을 의미할 수 있다.

보다 상세하게, 도 3 및 도 4를 참조하면, 항체(200)가 향하는 영역에서 라이다 센서(220)의 기설정된 측정 범위에 의해 거리값이 측정된 영역(A1)과 측정되지 않은 영역(A2)이 존재할 수 있다. 이 때, 프로세서(130)는 거리값이 측정되지 않은 영역(A2)은 항체(200)가 향하지 않는 영역, 예컨대, 항체(200)가 착륙 과정에서 더 이상 라이다 센서(220)를 통해 데이터를 측정하지 않을 영역으로 판단하여 지형 정보 내에서 해당 영역과 대응되는 곳의 지표고 추정 공간은 배제할 수 있다. 항체(200)의 지표고 추정 공간이랑 복수개의 공간들 중에서 항체(200)가 기동 중 혹은 기동이 종료된 후 라이다 센서(220)가 관측할 것으로 예상되는 지점을 의미한다.

이후, 프로세서(130)는 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 해상도를 증가시킬 수 있다. 도 4에서 왼쪽 그림은 해상도 증가 전의 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 지형 정보를 나타내고 오른쪽 그림은 해상도 증가 후의 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 지형 정보를 나타낸다. 해상도 증가 전의 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 지형 정보는 복수개의 공간(S1)들을 포함하며, 복수개의 공간(S1)들이 중첩되어 형성되는 격자점(P1)의 지표고 정보를 포함할 수 있다. 항체가 향하는 영역(A1)의 해상도가 증가함에 따라, 복수개의 공간(S1)들은 복수개의 단위 공간(S11)들로 구성되며, 이에 따라, 복수개의 단위 공간(S11)들이 중첩된 공간에 단위 격자점(P11)들이 형성된다. 일 예에서, 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 해상도를 2배 증가시킬 경우 복수개의 공간(S1)은 단위 공간(S11) 4개를 갖도록 변경될 수 있다.

지형 데이터베이스(300)에 기저장된 항체(200)가 향하는 영역(A1)의 초기 지형 정보는 해상도 증가 전, 즉, 항체가 향하는 영역(A1)에 대한 저해상도의 지형 정보로서, 격자점(P1)의 지표고 정보만을 가질 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130)는 저해상도의 지형 정보의 해상도를 증가시키는 경우 형성되는 단위 격자점(P11)들의 지표고 정보를 설정하여 지형 정보가 갖는 지표고 정보를 갱신할 필요가 있다.

프로세서(130)는 기설정된 격자점(P1)들의 지표고 정보에 무작위 중점 변위법을 적용하여 단위 격자점(P11)들의 지표고 정보를 생성할 수 있다. 무작위 중점 변위법을 설명하기 위해 도시한 도 5를 참조하면, 무작위 중점 변위법에 따른 2차원 보간 과정은 다이아몬드 과정과 사각형 과정의 두 단계로 구성된다. 도 5에서, 원 모양은 지표고 정보가 이미 주어진 지점을 의미하고, 별 모양은 다이아몬드 과정을 통해 보간된 지점을 의미하며, 세모 모양은 사각형 과정을 통해 보간된 지점을 의미한다. 각 지점은 상술한 격자점에 해당할 수 있다.

다이아몬드 과정은 인접한 대각 방향의 네 점을 이용하여 보간하는 과정이고, 사각형 과정은 인접한 수직 방향의 네 점을 이용하여 보간하는 과정이다. 각 과정에서 보간되어 생성된 지표고 정보는 인접한 네 지점의 평균값과 무작위값을 더해주는 것으로 모델링된다. 이는 다음과 같은 식 (1)로 표현될 수 있다.

식(1)

식 (1)에서 h(k,l)는 (k, l)번째 지점에서의 지표고, σ는 (k, l)번째 지점에서의 무작위 값의 표준편차, N(0,)는 0 평균과 분산을 갖는 정규 분포를 나타낸다.

아래 식 (2)를 참조하면, 본 실시예에 따라, 지표고를 추정할 때, 지표고 상태 변수 벡터의 길이는 지표고 추정 공간의 축소와 확대에 따라 증감이 있다. 항법 수행 시스템(100)이 지표고를 추정하는 공간은 사전에 주어진 저해상도의 지형 모델 상의 지표고가 주어진 지점과 그 지점들로부터 무작위 중점 변위법에 따라 보간된 지점으로 설정될 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 저해상도의 지형 모델에 따라 지표고가 주어진 지점은 그 값을 평균으로 하고, 분산을 로 하는 가우시안 분포로 초기화한다. 항법 수행 시스템(100)은 보간된 지점을 무작위 중점 변위법에 따라 분포를 초기화한다.

식(2)

식 (2)에서 x는 전체 상태 변수 벡터, 는 항ㅇ체의 상태 변수 벡터, h는 지표고 상태 변수 벡터를 나타낸다.

이와 같이, 본 실시예에 따라 항체(200)의 지표고 추정 공간으로서 지표고를 추정하는 공간의 축소는 새로운 라이다 데이터 측정치가 얻어질 때 수행될 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 현재 추정된 항체(200)의 위치 및 자세, 라이다의 시야각을 이용해 라이다로 측정될 것으로 보이는 영역을 추정한다. 이때, 항법 수행 시스템(100)은 이 영역에 속하지 않는 지표고 추정 공간은 필터 추정 상태 변수에서 제외하여 항체(200)의 지표고 추정 공간을 축소할 수 있다.

상술한 내용을 기초로, 일 예에서 프로세서(130)는 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여, 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(S1)들의 갯수의 4배가 기설정된 최대 공간 갯수보다 작거나 같은 경우, 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(S1)들의 해상도를 2배 증가시킬 수 있다. 이와 같이, 항법 수행 시스템(100)이 최대로 측정할 수 있는 항체(200)의 지표고 추정 공간의 크기에 맞춰 항체가 향하는 영역의 해상도를 증가시킬 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여, 복수개의 공간(410)들이 중첩되어 형성되는 격자점(420)들의 지표고 정보에 무작위 중점 변위법을 적용하여, 복수개의 단위 공간(411)들이 중첩되어 형성되는 단위 격자점들의 지표고 정보를 생성할 수 있다.

도 6을 참조하면, 프로세서(130)는 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여, 다음과 같은 식 (3)을 통해 라이다 데이터, 단위 격자점들의 지표고 정보에 이중 선형 보간 방법을 적용한 패널 기반 측정치 모델을 활용하여 항체(200)의 위치의 추정치를 산출할 수 있다.

식 (3)

식 (3)에서, 는 k번째 시점에 측정된 (i)번째 방향 거리 값, 는 k번째 시점에 측정된 (i)번째 방향 측정치 잡음, 는 단위 가시선 벡터의 북쪽 방향 성분, 는 단위 가시선 벡터의 동쪽 방향 성분, 는 단위 가시선 벡터의 아래 방향 성분, 은 항체 위치 벡터의 북쪽 방향 성분, 는 항체 위치 벡터의 동쪽 방향 성분, 는 항체 위치 벡터의 아래 방향 성분, 는 이중선형 보간의 상수 계수, 은 이중선형 보간의 위도 방향 성분에 대한 계수, 는 이중선형 보간의 경도 방향 성분에 대한 계수, 은 이중선형 보간의 위도 방향 성분과 경도 방향 성분의 곱에 대한 계수를 나타낸다.

여기서, 항체(200)의 위치는, 항체(200)의 위도 및 경도를 포함한다. 또한, 프로세서(130)는 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여, 베이지안 필터를 이용하여 산출된 항체(200)의 위치의 추정치를 보정할 수 있다. 예컨대, 베이지안 필터는 재귀적 베이지안 필터 중 앙상블 칼만 필터일 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 제한되는 것은 아니며, 항체의 항법 수행 중 항체의 상태 측정치 추정에 사용되는 다양한 필터 예컨대, 확장 칼만 필터가 본 실시예에 적용될 수 있다.

도 7및 도 8을 참조하여 항법 수행 시스템(100)의 항법 수행 예시를 설명하도록 한다. 도 7 및 도 8에는 항체(200)와 항체(200)가 향하는 영역에 대한 지형 정보로서 지도 모델(M1)이 도시되어 있다. 도 7은 항체(200)와 항체(200)가 향하는 영역이 도 8에 도시된 것보다 비교적 먼 경우를 모식화한 초기의 저해상도의 지형 정보(M1)를 나타내고 도 8은 도7에 나타낸 것보다 항체(200)와 항체(200)가 향하는 영역이 비교적 가까운 경우를 모식화한 것으로 항체(200)가 착륙지점까지 진행하는 동안 저해상도의 지형 정보(M1)의 일부 공간의 해상도를 증가시킨 결과를 누적한 것을 표현한 모델을 나타낸다.

도 7을 참조하면, 지도 모델(M1) 내에서 항체(200)가 향하는 영역(500)은 복수개의 공간(510)들과 복수개의 공간(510)들이 중첩되어 형성되는 격자점(520)을 포함할 수 있다. 지도 모델(M1)은 격자점(520)의 지표고 정보를 포함할 수 있다. 항체(200)가 향하는 영역(500)으로 가까워짐에 따라 항법 수행 시스템(100)은 항체(200)가 향하는 영역(500)에 대한 지도 모델 부분의 해상도를 증가시킬 수 있다.

도 8을 참조하면, 항체(200)가 향하는 영역(500)의 지도 모델 부분의 해상도가 증가된 것을 확인할 수 있다. 구분을 위하여 해상도가 증가되기 전 영역(500)과 해상도가 증가된 후의 영역(501)을 나눠서 표하였다. 해상도가 증가된 후의 영역(501)은 상술한 바와 같이 단위 공간(511)들과 단위 공간들이 중첩되어 형성되는 단위 격자점(521)들을 포함한다. 항법 수행 시스템(100)은 기존의 격자점(520)들의 지표고 정보를 기초로 무작위 중점 변위법을 이용하여 단위 격자점(521)들의 지표고 정보를 생성할 수 있다.

이와 같이, 항법 수행 시스템(100)은 초기 지형 정보로서 저해상도의 지도 모델 상 지표고 값이 존재하는 2차원 공간을 항체(200)의 지표고 추정 공간으로 사용한다. 지도 모델의 불확실성은 가우시안 잡음으로 모델링될 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 초기 지표고 추정 공간의 지표고 불확실성과 항체 상태 변수의 초기 분포로부터 N개의 앙상블 멤버를 추출할 수 있다.

일 예에서, 항법 수행 시스템(100)은 지표고 추정 공간의 크기의 4배가 사전에 설정한 최댓값을 넘지 않는 경우 무작위 중점 변위법을 적용한 지표고 추정 공간 확대를 반복 수행할 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 새로운 라이다 센서(220)의 데이터 측정에 따른 라이다 데이터가 입력될 때까지 관성측정장치(210)로 측정된 가속도와 각속도를 이용하여 각 앙상블의 항체의 상태를 전파하고, 관성측정장치(210)의 잡음 모델에 따라 잡음을 샘플링하여 추가할 수 있다.

위 예에서, 새로운 라이다 센서(220)의 데이터 측정이 발생하면, 항법 수행 시스템(100)은 현재 추정한 항체 상태를 바탕으로 라이다 센서(220)가 측정했을 것으로 추정되는 공간을 추정할 수 있다. 이로부터 더 이상 측정되지 않을 것이라 판단되는 공간을 항체(200)의 지표고 추정 공간에서 배제할 수 있다.

위 예에서, 배제된 지표고 추정 공간이 존재할 경우 항법 수행 시스템(100)은 배제한 후의 지표고 추정 공간의 크기의 4배가 사전에 설정한 최댓값을 넘지 않을 때까지 무작위 중점 변위법을 적용한 지표고 추정 공간 확대를 반복 수행할 수 있다.

위 예에서, 힝법 수행 시스템(100)은 각 앙상블에서 항체 상태와 지표고를 경사 거리 측정치의 패널 기반 관측 모델을 이용해 측정치 공간으로 투영할 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 앙상블 평균과 공분산, 측정치 공간으로 투영한 앙상블 평균과 공분산을 이용해 필터 이득(gain)을 계산할 수 있다. 힝법 수행 시스템(100)은 측정치 공간으로 투영한 값과 실측정치에 모델에 따라 샘플링된 잡음을 더한 값 간의 잔차를 계산하고, 필터 이득을 곱하여 각 앙상블을 보정할 수 있다.

이와 같이, 항법 수행 시스템(100)은 낮은 해상도의 지형 정보만이 제공된 미지의 영역, 예컨대, 미지의 지면에 접근하는 항체(vehicle)의 정확한 절대 위치를 포함한 상태 추정을 수행할 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 항체(200)의 상태를 추정하기 위해 재귀적 베이지안 필터(recursive Bayesian filter)를 활용하고, 필터가 추정하는 항체의 지표고 추정 공간은 항체의 위치, 속도, 자세뿐만 아니라 격자에 따라 놓인 지표고 추정 공간의 지표고를 포함할 수 있다. 초기 지형 정보 내에서 항체(200)의 지표고 추정 공간인 복수개의 공간들의 수는 항체(200)가 지면에 접근함에 따라 변경된다. 초기 지표고 정보는 지형 데이터베이스(300)에 저장된 저해상도의 초기 지형 정보를 활용할 수 있다.

상술한 바와 같이, 항법 수행 시스템(100)은 라이다 센서(220)의 측정 시점 간의 항체(200)의 상태 변화는 관성측정장치(210)의 측정치를 적산하여 전파할 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 전파한 항체 상태의 불확실성은 관성측정장치의 정확도에 따라 증가시킬 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 새로운 라이다 데이터가 얻어지면 현재 추정된 항체(200)의 상태를 기반으로 초기 지형 정보 내 복수개의 공간들 중에서 라이다 센서(220)가 측정했을 것으로 추정되는 영역에 속하지 않는 지표고 추정 공간을 판별하고 이를 배제하여 지표고 추정 공간의 크기를 축소할 수 있다. 이후, 항법 수행 시스템(100)은 남겨진 추정 공간의 해상도를 예컨대, 두 배로 증가시킬 경우 발생되는 4배의 추정 공간 크기가 사전에 설정한 최대 공간 크기보다 작을 경우 남겨진 추정 공간의 해상도를 두 배로 증가시킬 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 해상도 증가로 인해 새로 추가된 추정 공간의 초기화는 무작위 중점 변위법(random midpoint displacement)을 이용하여 수행할 수 있다. 항법 수행 시스템(100)은 경사거리 측정치의 패널 기반 모델을 적용한 재귀적 베이지안 필터에 따라 추정치를 보정하며, 이를 시간이 지남에 따라 반복하여 항체(200)가 착륙할 때까지 지속할 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 항법 수행 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 항법 수행 방법 앞서 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 항법 수행 시스템(100)을 이용한 방법이다. 아래에서 설명되는 항법 수행 방법의 각 단계들 및 세부 과정들은 상술한 항법 수행 시스템(100)을 통해 구현될 수 있으며, 프로세서(130)의 항체 상태 측정 프로그램 실행에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 앞서 도 1 내지 도 8을 참조하여 설명한 항법 수행 시스템(100)에 대한 설명은 이하의 항법 수행 방법에 동일하게 적용될 수 있다.

본 실시예에 따른 항법 수행 방법은, 항체의 상태 데이터 및 라이다 데이터를 획득하는 단계(S110), 라이다 측정 영역을 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계(S120), 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 증가시키는 단계(S130)를 포함한다. 또한, 추가적으로, 본 실시예에 따른 항법 수행 방법은 무작위 중점 변위법을 이용하여 해상도가 증가된 공간의 지표고 정보를 갱신하는 단계(S140)와 항체의 상태 및 위치 추정치를 산출하고 베이지안 필터를 이용하여 해당 추정치를 보정하는 단계(S150)를 더 포함할 수 있다.

보다 상세하게, 항체의 상태 데이터 및 라이다 데이터를 획득하는 단계(S110)는, 항체(200)의 관성측정장치(210) 및 라이다 센서(220)로부터 전송되는 항체(200)의 상태 데이터 및 항체(200)와 항체(200)가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 획득하는 단계이다. 여기서, 항체(200)의 상태 데이터는, 항체(200)의 상태 데이터는 항체(200)의 경도 및 위도를 포함하는 위치 데이터, 관성측정장치(210)에 포함된 가속도 센서 및 자이로 센서의 바이어스 오차 데이터, 항체(200)의 속도 및 항체(200)의 방향 중 어느 하나 이상의 데이터를 포함할 수 있다. 항체(200)의 방향은 항체의 자세를 의미할 수 있다. 기설정된 초기 지형 정보는, 항체(200)가 향하는 영역을 분할한 복수개의 공간(410)들 및 복수개의 공간(410)들이 중첩되어 형성되는 격자점(420)들의 지표고 정보를 포함할 수 있다.

라이다 측정 영역을 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계(S120)는 항체(200)의 상태 데이터 및 라이다 데이터를 토대로, 항체(200)가 향하는 영역 중 항체(200)와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 항체(200)가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계이다.

라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 증가시키는 단계(S130)는 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 단계이다. 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 증가시키는 단계(S130)는 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(410)들의 갯수의 4배가 기설정된 최대 공간 갯수보다 작거나 같은 경우, 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(410)들의 해상도를 2배 증가시키는 단계를 포함할 수 있다. 즉, 일정 기준은, 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(410)들의 갯수의 4배가 기설정된 최대 공간 갯수보다 작거나 같은 경우 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(410)들의 해상도를 2배 증가시키는 것을 의미할 수 있다.

라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 증가시키는 단계(S130)에 따라, 기설정된 초기 지형 정보 내에서 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간(410)들의 해상도가 증가된 경우, 해상도가 증가된 복수개의 공간(410)들 각각은 해상도 증가에 따른 복수개의 단위 공간(411)들로 구성될 수 있다.

무작위 중점 변위법을 이용하여 해상도가 증가된 공간의 지표고 정보를 갱신하는 단계(S140)는 복수개의 공간(410)들이 중첩되어 형성되는 격자점(420)들의 지표고 정보에 무작위 중점 변위법을 적용하여, 복수개의 단위 공간(411)들이 중첩되어 형성되는 단위 격자점(421)들의 지표고 정보를 생성하는 단계이다.

항체의 상태 및 위치 추정치를 산출하고 베이지안 필터를 이용하여 해당 추정치를 보정하는 단계(S150)는 라이다 데이터, 단위 격자점들의 지표고 정보에 이중 선형 보간 방법을 적용하여 항체(200)의 위치의 추정치를 산출하는 단계이다. 이 때, 항체(200)의 위치는, 항체(200)의 위도 및 경도를 포함할 수 있다. 또한, 항체(200)가 향하는 영역까지의 기동 중에 상술한 S110 내지 S150 단계를 반복 수행하고, 항체(200)의 기동이 중지된 경우 반복 수행을 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다. 기동이 중지된 경우는 예컨대, 항체(200)가 착륙을 완료한 경우일 수 있다.

도 10 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 항법의 몬테카를로 시뮬레이션을 설명하기 위해 도시한 도면들이다. 도 10에 도시된 1011은 저해상도의 지형 정보(수치 표고 지도 모델)를 나타낸다. 1012는 1011에서 착륙 지점 부근을 확대한 것을 나타낸다. 1021은 착륙 최종 시점에서 추정한 지표고를 나타내는 고해상도의 지형 정보(수치 표고 지도 모델)를 나타낸다. 1022는 1021에서 착륙 지점 부근을 확대한 것을 나타낸다. 도 11에서 1110은 수평 위치의 몬테카를로 시행에 대한 평균제곱근 오차를 나타내는 그래프이고, 1120은 수직 위치의 몬테카를로 시행에 대한 평균 제곱근 오차를 나타내는 그래프이다.

본 시뮬레이션에서는 500개의 앙상블을 이용하고, 지표고 추정 공간의 개수의 최댓값을 1,000개로 하여 지표로부터 700 m 부근에서부터 착륙하는 달착륙선을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 착륙 지점은 아폴로 17호의 실제 착륙 지점 부근으로 정하고, 관성측정장치는 Honeywell 사의 HG1700AG58 성능표를 참조하여 모델링하였다. 라이다는 수직, 수평 시야각 15도, 각 방향에 대한 해상도 20px과 표준편차 1m의 정확도를 갖도록 모델링하였다. 저해상도 지형 정보(수치 표고 모델)의 해상도는 1/512도(60 m)를 사용하였다. 일반적인 성능을 확인하기 위해 모델에 따른 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였다. 초기 오차는 3축 방향으로 각각 30 m의 표준편차를 갖도록 하였다. 본 시뮬레이션을 통해, 60 m 저해상도 지형 정보(수치 표고 모델)만을 이용해 수평 절대 위치는 20 m 정확도를 확보할 수 있었으며, 수직 절대 위치는 1 m 내외의 정확도를 확보할 수 있었음을 확인하였다.

이상에서 설명한 항법 수행 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술한 설명을 기초로 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해되어야만 한다. 본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

1. 항체의 지형 참조 항법 수행 방법에 있어서,
   (a) 항체로부터 전송되는 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 항체와 상기 항체가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 획득하는 단계;
   (b) 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 라이다 데이터를 토대로, 상기 항체가 향하는 영역 중 상기 항체와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 상기 항체가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하는 단계; 및
   (c) 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 단계를 포함하고,
   상기 (c) 단계는,
   상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 갯수의 4배가 기설정된 최대 공간 갯수보다 작거나 같은 경우, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 해상도를 2배 증가시키는 단계를 포함하는 것인, 항법 수행 방법.
2. 제1항에 있어서
   상기 항체의 관성측정장치는 가속도 센서 및 자이로 센서를 포함하며,
   상기 항체의 상태 데이터는,
   상기 관성측정장치로부터 전송되는 상기 항체의 위도 및 경도를 포함하는 위치 데이터, 상기 가속도 센서의 바이어스 오차 데이터, 상기 자이로 센서의 바이어스 오차 데이터, 상기 항체의 속도 및 방향 중 어느 하나 이상의 데이터를 포함하는, 항법 수행 방법.
3. 제1항에 있어서
   상기 기설정된 초기 지형 정보는,
   상기 항체가 향하는 영역을 분할한 복수개의 공간들 및 상기 복수개의 공간들이 중첩되어 형성되는 격자점들의 지표고 정보를 포함하는, 항법 수행 방법.
4. 삭제
5. 제3항에 있어서,
   상기 (c) 단계에 따라, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 해상도가 증가된 경우, 해상도가 증가된 복수개의 공간들 각각은 해상도 증가에 따른 복수개의 단위 공간들로 구성되는, 항법 수행 방법.
6. 제5항에 있어서,
   (d) 상기 복수개의 공간들이 중첩되어 형성되는 격자점들의 지표고 정보에 무작위 중점 변위법을 적용하여, 상기 복수개의 단위 공간들이 중첩되어 형성되는 단위 격자점들의 지표고 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는, 항법 수행 방법.
7. 제6항에 있어서,
   (e) 상기 라이다 데이터, 상기 단위 격자점들의 지표고 정보에 이중 선형 보간 방법을 적용하여 상기 항체의 위치의 추정치를 산출하는 단계를 더 포함하는, 항법 수행 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 항체의 위치는, 상기 항체의 위도 및 경도를 포함하는, 항법 수행 방법.
9. 제7항에 있어서,
   상기 (e) 단계는,
   베이지안 필터를 이용하여 산출된 상기 항체의 위치의 추정치를 보정하는 단계를 더 포함하는, 항법 수행 방법.
10. 제7항에 있어서,
    상기 항체가 향하는 영역까지의 기동 중에 상기 (a) 내지 (e) 단계를 반복 수행하고, 상기 항체의 기동이 중지된 경우 상기 반복 수행을 종료하는 단계를 더 포함하는, 항법 수행 방법.
11. 항체의 지형 참조 항법 수행 시스템에 있어서,
    상기 항체로부터 상기 항체의 상태 데이터 및 상기 항체와 상기 항체가 향하는 영역까지의 거리값을 측정한 라이다 데이터를 입력 받는 통신 모듈;
    항체 상태 측정 프로그램을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 항체 상태 측정 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며;
    상기 프로세서는 상기 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여,
    상기 항체의 상태 데이터 및 상기 라이다 데이터를 토대로, 상기 항체가 향하는 영역 중 상기 항체와의 거리값이 측정된 라이다 측정 영역을 상기 항체가 향하는 영역에 대한 지형 정보를 포함하는 기설정된 초기 지형 정보 내에 설정하고, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 공간의 해상도를 일정 기준에 따라 증가시키는 것을 수행하도록 구성되고,
    상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 갯수의 4배가 기설정된 최대 공간 갯수보다 작거나 같은 경우, 상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 해상도를 2배 증가시키는 것을 수행하도록 구성되는, 항법 수행 시스템.
12. 제11항에 있어서
    상기 항체의 관성측정장치는 가속도 센서 및 자이로 센서를 포함하며,
    상기 항체의 상태 데이터는,
    상기 관성측정장치로부터 전송되는 상기 항체의 위도 및 경도를 포함하는 위치 데이터, 상기 가속도 센서의 바이어스 오차 데이터, 상기 자이로 센서의 바이어스 오차 데이터, 상기 항체의 속도 및 방향 중 어느 하나 이상의 데이터를 포함하는, 항법 수행 시스템.
13. 제11항에 있어서
    상기 기설정된 초기 지형 정보는,
    상기 항체가 향하는 영역을 분할한 복수개의 공간들 및 상기 복수개의 공간들이 중첩되어 형성되는 격자점들의 지표고 정보를 포함하는, 항법 수행 시스템.
14. 삭제
15. 제13항에 있어서,
    상기 기설정된 초기 지형 정보 내에서 상기 라이다 측정 영역에 대응되는 복수개의 공간들의 해상도가 증가된 경우, 해상도가 증가된 복수개의 공간들 각각은 해상도 증가에 따른 복수개의 단위 공간들로 구성되는, 항법 수행 시스템.
16. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여,
    상기 복수개의 공간들이 중첩되어 형성되는 격자점들의 지표고 정보에 무작위 중점 변위법을 적용하여, 상기 복수개의 단위 공간들이 중첩되어 형성되는 단위 격자점들의 지표고 정보를 생성하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 항법 수행 시스템.
17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여,
    상기 라이다 데이터, 상기 단위 격자점들의 지표고 정보에 이중 선형 보간 방법을 적용하여 상기 항체의 위치의 추정치를 산출하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 항법 수행 시스템.
18. 제17항에 있어서,
    상기 항체의 위치는, 상기 항체의 위도 및 경도를 포함하는, 항법 수행 시스템.
19. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 항체 상태 측정 프로그램을 실행하여,
    베이지안 필터를 이용하여 산출된 상기 항체의 위치의 추정치를 보정하는 것을 더 수행하도록 구성되는, 항법 수행 시스템.
20. 제1항, 제2항, 제3항, 제5항, 제6항, 제7항, 제8항, 제9항 및 제10항 중 어느 한 항에 따른 항법 수행 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.