KR20110108208A - 주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 - Google Patents

주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 Download PDF

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Abstract

주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템, 그 제공방법, 및 주행모드 판별방법이 개시된다. 상기주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하기 위한 동역학 상태 추정 모듈, 및 상기 IMU로부터 출력된 관성데이터 및 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 추정된 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함한다.

Description

주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법{Method for motion mode decision, navigation system using the method, and providing method thereof}
본 발명은 항법 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 관성 측정 장치로부터 출력되는 관성데이터를 이용하여 이동체(예컨대, 차량 등)의 주행상태를 판별하고, 이를 이용해 항법 시스템에 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 GPS 신호를 이용한 항법 시스템이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이러한 항법 시스템은 GPS 신호가 수신되지 않는 경우에 위치 정보를 알기 어렵기 때문에 관성센서를 이용하는 항법 시스템 또는 관성센서와 GPS를 같이 이용하여 이동체의 위치정보를 알아내는 항법 시스템이 개발되었다.
이러한 항법 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit)라 불리우는 MEMS(Microelectromechanical Systems) 기반의 관성센서를 이용하여 이동체의 위치를 추정할 수 있다. 상기 항법 시스템은 소정의 항법 계산 알고리즘을 이용하여 이동체의 위치정보를 알아내는데, 이때 위치 정보는 상기 IMU에 획득된 관성 데이터(예컨대, 가속도, 각속도 등)를 적분하여 원하는 물리량을 얻는 방식이므로 시간에 따라 오류가 계속 누적되는 드리프트(drift) 현상이 발생하게 되고, 이에 따라 전체 시스템의 정밀도가 저하되게 된다.
또한, 종래의 항법 시스템은 이동체가 정지하여 있는 경우에도 이동체의 진동 또는 노이즈 등으로 인해 상기 이동체의 모션(예컨대, 피치(pitch), 롤(roll), 요(yaw) 등)이 변경되는 것으로 판단하거나 또는 전방속도가 존재하는 것처럼 판단할 수도 있다. 이러한 잘못된 판단은 누적되는 드리프트 현상에 의해 위치정보의 오차를 더욱 크게 할 수 있다. 이와 마찬가지로 이동체가 직선주행만 하는 경우에도 마치 곡선주행 또는 회전운동이 있는 것과 같이 판단될 수 있는데, 이러한 잘못된 판단도 역시 위치정보의 오차를 더욱 크게 하는 요인이 될 수 있다.
따라서, 이동체의 주행 모드를 판별하고, 판별된 주행 모드에 따라 이동체의 위치정보를 계산하는 알고리즘에서 사용될 수 있는 소정의 값들을 한정된 조건을 갖도록 하거나 특정한 값으로 고정함으로써 오차의 드리프트 현상을 줄일 수 있는 방법 및 시스템이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 이동체의 주행모드를 판별하고 이를 이용해 특정 주행 모드에서는 그 주행 모드에 맞는 조건을 이용하여 오차를 줄이도록 함으로써 누적 오차를 줄일 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템은 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit), 상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하기 위한 동역학 상태 추정 모듈, 및 상기 IMU로부터 출력된 관성데이터 및 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 추정된 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함한다.
상기 동역학 상태 추정 모듈은 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하고, 추정결과 비정지 상태인 경우에는 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하며, 추정된 결과 상기 이동체의 상기 동역학 상태를 상기 항법 계산 모듈로 출력할 수 있다.
상기 동역학 상태 추정 모듈은 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하기 위해, 상기 이동체의 직선 동태 팩터 및 기울기 동태 팩터를 계산하고, 계산결과 상기 직선 동태 팩터가 소정의 직선 동태 임계값 이하이고 상기 기울기 동태 팩터가 소정의 기울기 동태 임계값 이하인 경우, 상기 이동체를 정지상태로 추정할 수 있다.
상기 동역학 상태 추정 모듈은 상기 이동체의 전방 동태 팩터를 계산하고 계산된 상기 전방 동태 팩터 값을 이용하여 상기 이동체의 정지 상태에서 비정지 상태로의 변화 또는 상기 이동체의 비정지 상태에서 정지 상태로의 변화를 판단할 수 있다. 상기 직선 동태 팩터(
Figure pat00001
) 및 기울기 동태 팩터(
Figure pat00002
) 각각은 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00003
Figure pat00004
또한, 상기 전방 동태 팩터(
Figure pat00005
)는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00006
상기 동역학 상태 추정 모듈은 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하기 위해, 진행방향 동태 팩터를 계산하고 계산된 상기 진행방향 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정할 수 있다.
상기 진행방향 동태 팩터(
Figure pat00007
)는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00008
한편, 상기 항법 계산 모듈은 상기 IMU에 포함된 자이로 센서의 바이어스(bias)를 추정하기 위한 자이로 바이어스 추정모듈, 상기 이동체의 모션과 전방속도를 추정하기 위한 모션 모듈, 및 추정된 상기 자이로 센서의 바이어스, 상기 이동체의 모션, 및 전방속도에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 추정하기 위한 필터모듈을 포함할 수 있다. 상기 자이로 바이어스 추정모듈은 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우, 상기 IMU에 포함되는 자이로 센서의 값을 상기 자이로 센서의 바이어스로 추정할 수 있다. 상기 모션 모듈은 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우, 상기 이동체의 모션과 상기 전방속도를 다음과 같은 식을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00009
상기 모션 모듈은 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 직선주행 모드라고 판단된 경우 상기 이동체의 롤 또는 요 중 적어도 하나를 다음과 같은 식을 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00010
상기 필터 모듈은 칼만 필터를 이용할 수 있으며, 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우, 상기 칼만필터의 관측모델은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00011
또한, 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 직선주행 모드라고 판단된 경우, 상기 칼만필터의 관측모델은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00012
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법은 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템이 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하는 단계, 측정된 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하는 단계, 및 상기 관성데이터 및 상기 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 단계를 포함한다.
상기 이동체의 동역학 상태를 추정하는 단계는 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계 및 추정결과 비정지 상태인 경우 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계는 상기 이동체의 직선 동태 팩터 및 기울기 동태 팩터를 계산하는 단계, 계산된 상기 직선 동태 팩터 및 상기 기울기 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계는 상기 이동체의 전방 동태 팩터를 계산하는 단계를 더 포함하며, 계산된 상기 전방 동태 팩터에 더 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정할 수 있다.
상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 단계는 상기 이동체의 진행방향 동태 팩터를 계산하는 단계 및 계산된 상기 진행방향 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 주행모드 판별방법은 주행모드 판별장치가 이동체의 직선동태 및 기울기 동태를 계산하는 단계, 계산된 직선동태 및 기울기 동태에 기초하여 동태 지표를 설정하는 단계, 상기 동태 지표에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 주행모드 판별방법은 상기 주행모드 판별장치가 이동체의 전방동태를 계산하는 단계를 더 포함하며, 계산된 전방동태와 상기 동태지표에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수 있다. 또한, 상기 주행모드 판별방법은 상기 이동체가 비정지 상태인 경우 상기 이동체의 진행방향 동태를 계산하는 단계 및 계산결과에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법은 각각의 주행 모드에서 이미 알고 있는 특성을 이용하여 자세 및 속도정보를 계산할 때 오차를 줄이도록 함으로써, 누적되는 오차에 의한 드리프트를 줄여 항법 시스템의 위치정보의 정확성을 높이고 이를 통해 전체적인 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 추가적으로 전방동태 팩터를 이용하여 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판다하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 주행모드를 판단하는 방법을 종합적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 판단된 주행모드를 이용하여 항법 계산을 위해 사용되는 변수들의 제한조건을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다.
반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템의 개략적인 구성을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)은 IMU(110), 동역학 상태 추정 모듈(120), 및 항법 계산 모듈(130)을 포함한다. 상기 IMU(110)는 가속도 센서(111) 및 자이로 센서(112)를 포함할 수 있다. 상기 항법 계산 모듈(130)은 모션 모듈(131), 자이로 바이어스 추정 모듈(132), 및 필터 모듈(133)을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것이 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.
상기 IMU(110)는 이동체의 관성 데이터(예컨대, 가속도, 각속도 등)를 측정할 수 있다. 측정된 관성 데이터는 상기 항법 계산 모듈(130) 및 상기 동역학 상태 추정 모듈(120)로 출력될 수 있다. 상기 IMU(110)는 MEMS 센서로 구현될 수 있다.
상기 동역학 상태 추정 모듈(120)은 본 발명의 기술적 사상에 따라 이동체(예컨대, 차량, 항공기 등)의 상기 IMU(110)로부터 수신되는 관성데이터에 기초하여 이동체의 동역학 상태(즉, 주행 모드)를 추정할 수 있다. 추정된 동역학 상태에 대한 정보는 상기 항법 계산 모듈(130)로 출력될 수 있다.
상기 항법 계산 모듈(130)은 상기 IMU(110)로부터 출력되는 상기 이동체의 관성 데이터를 수신하고, 수신된 상기 관성 데이터에 기초하여 상기 이동체의 위치 정보를 출력할 수 있다. 이때 상기 항법 계산 모듈(130)은 본 발명의 기술적 사상에 따라 상기 동역학 상태 추정 모듈(120)에 의해 추정되는 동역학 상태를 이용하여 더 정확한 위치정보를 출력할 수 있다. 상기 위치정보는 상기 이동체의 3축 즉, x, y, z 축에 해당하는 좌표 정보 즉, 위도, 경도, 고도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 항법 계산 모듈(130)은 널리 공지된 네비게이션(항법 계산) 알고리즘(Navigation Algorithm)을 이용해 관성데이터를 수신하면, 수신된 관성데이터를 이용하여 상기 위치정보를 계산할 수 있는데, 이때 상기 위치정보를 계산하기 위한 상태 변수들에 상기 동역학 상태에 따라 특정 조건(constraint) 또는 값을 부여함으로써 보다 정확한 위치정보의 계산을 수행할 수 있다. 예컨대, 상기 동역학 상태 추정 모듈(120)에 의해 상기 이동체가 정지상태라고 판단되었다면, 상기 네비게이션 알고리즘에서 이동체가 정지상태인 경우에 특정할 수 있는 상태변수들을 특정할 수 있다. 즉, 네비게이션 알고리즘은 이상적인 프리 바디(free body)의 움직임을 계산하는 것인데 이미 이동체가 정지상태임을 알고 있다면 이러한 이동체의 동역학적 특성을 네비게이션 알고리즘에 미리 반영하여 계산을 하는 것이다. 예컨대, 정지상태에서는 이동체의 전방속도는 필터 모듈(133)에 의해 계산되는 추정 값이 아니라 0으로 설정됨으로써 필터 모듈(133)에 의해 생성되는 오차를 줄일 수 있다. 기타 다양한 상태변수들이 상기 이동체가 정지상태임을 알고 있다면 소정의 조건으로 특정될 수 있으며 이에 대해서는 후술하도록 한다. 또한, 상기 이동체가 직선주행 상태(모드)라고 판단되는 경우에도 이상적인 프리 바디의 움직임을 모두 고려하여 이동체의 위치정보를 계산할 필요없이, 소정의 상태 변수를 직선 주행에 맞게 특정할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100) 및 그 제공방법에 의하면 이동체의 위치정보를 보다 정확하게 계산할 수 있는 효과가 있는 것이다.
상기 모션 모듈(131)은 이동체의 모션(자세)(roll, pitch, yaw)와 전방 속도를 계산할 수 있다. 계산된 결과 값은 상기 필터 모듈(133)에 입력되어 차량의 속도, 자세를 추정하게 되고 그 결과로 이동체의 위치정보 즉, 위도, 경도, 고도를 출력할 수 있다. 상기 필터 모듈(133)은 칼만 필터를 이용할 수 있는데, 이때 이동체의 주행 모드에 따라서 동역학 상태 추정 모듈(15)에서 관측된 이동체의 상태 변수가 상기 칼만 필터에 입력되어 사용될 수 있다.
상기 자이로 바이어스 추정 모듈(132)은 상기 IMU(110)에 포함된 자이로 센서(112)의 바이어스 값을 추정할 수 있고, 추정된 바이어스 값은 모션 모듈(131)에 입력되어 센서 값 보정에 사용될 수 있다.
상기 필터 모듈(133)은 소정의 필터(예컨대, 칼만 필터)를 이용하여 상기 이동체의 속도와 자세를 추정하고, 추정된 결과에 따라 상기 이동체의 위치정보를 계산할 수 있다. 따라서, 상기 필터 모듈(133)은 상기 속도와 자세를 추정하기 위한 필터부 및 필터부에 의해 추정된 결과에 따라 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 연산부를 포함하여 구현될 수도 있다.
이하에서는 본 발명의 실시 예에 따라 상기 동역학 상태 추정 모듈(120)에 의해 이동체의 동역학 상태 즉, 주행모드가 판단되는 방법을 설명하도록 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 주행모드 판단 방법에서는 상기 이동체는 3가지의의 주행모드를 포함할 수 있다. 즉, 주행모드는 정지(Stationary mode), 직선주행(Straight-line mode), 그리고 곡선주행(Cornering mode) 모드를 포함할 수 있고, 이러한 주행모드는 상기 IMU(110)에 의해 측정된 관성 데이터 즉, 각속도(Angular rates)와 가속도(Accelerations)의 값을 이용하여 판단(추정)될 수 있다. 또한, 저가형의 IMU(110)를 통한 관성 데이터는 이동체의 진동(Vibration)등으로 인한 노이즈(Noise)가 많이 발생한다. 따라서 상기 동역학 상태 추정 모듈(120)은 관성 데이터의 노이즈에 견딜 수 있는 것이 바람직하다.
상기 동역학 상태 추정 모듈(120)은 먼저 상기 이동체가 정지 상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수 있다. 또한, 비정지 상태라고 판단한 경우에는 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단할 수 있다.
상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하기 위해서는 다음과 같을 수 있다.
이동체의 직선동태(Linear dynamics)는 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00013
여기서
Figure pat00014
는 현재 시간, n은 안정적인 직선동태를 얻기 위한 시간 축의 크기,
Figure pat00015
은 3축 가속도계의 크기를 각각 나타낼 수 있다. 상기
Figure pat00016
은 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00017
여기서
Figure pat00018
각각은 x축 가속도 센서 데이터, y축 가속도 센서 데이터, 및 z축 가속도 센서 데이터를 나타낸다.
또한, 상기 이동체의 기울기 동태(Tilting dynamics)는 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00019
여기서
Figure pat00020
은 동체 좌표계(Body frame)의 축 각속도의 크기를 나타낼 수 있으며, 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00021
여기서
Figure pat00022
각각은 x축 자이로 센서 데이터 및 y축 자이로 센서 데이터를 나타낸다.
수학식 1 및 2를 보면 알 수 있듯이 직선동태는 이동체의 가속도에 의한 움직임과 관련된 값을 나타내고, 수학식 3을 보면 알 수 있듯이 기울기 동태는 회전에 의한 움직임과 관련된 값을 나타냄을 알 수 있다. 따라서, 가속도에 의한 움직임과 관련된 값 및 회전에 의한 움직임에 관련된 값 즉, 직선 동태 및 기울기 동태가 작을수록 상기 이동체는 정지하고 있을 확률이 클 수 있다. 따라서, 이러한 직선 동태 및 기울기 동태를 이용하면 소정의 동태 지표(dynamics indicator,DI) 값을 얻을 수 있다. 이러한 동태 지표의 값은 도 2에 도시된다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 동태 지표(DI)는 소정의 직선 동태 임계값과 기울기 동태 임계값을 기준으로 설정되게 된다. 이처럼 임계값을 이용하여 동태 지표를 설정함으로써 IMU(110)의 관성센서의 노이즈를 견디면서 이동체의 움직임에 따른 센서의 변화값에 따른 소정의 지표를 설정할 수 있게 된다. 도 2에 도시된 바와 같이 동태지표가 1인 경우에는 직선 즉 가속도 센서의 변화 값도 임계값(JDthreshold) 보다 작고, 자이로 센서의 변화값도 임계값(TDthreshold) 보다 작은 경우를 의미할 수 있고, 동태지표가 2인 경우에는 직선동태 또는 기울기 동태 중 어느 하나가 각각의 임계값보다 작은 경우를 의미할 수 있으며, 동태지표가 3인 경우에는 직선동태 및 기울기 동태 모두가 각각의 임계값보다 큰 경우를 의미할 수 있다.
따라서, 동태지표가 1인지 아닌지에 따라 상기 이동체가 정지 상태(staionary mode)인지 비정지 상태(non-stationary mode)인지를 판단할 수 있다. 이처럼 본 발명의 실시 예에서는 동태지표를 이용하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수도 있지만 추가적인 지표를 더 이용하여 더욱 정확하게 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수도 있다. 이는 직선동태와 기울기 동태를 구하기 위해 사용한 시간축의 크기에 의해 감지의 지연(detection delay)가 발생할 수 있는데, 이를 해결하기 위해 본 발명의 실시 예에서는 전방 동태(forward dynamics)를 다음과 같은 수학식 5와 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00023
여기서
Figure pat00024
는 x축 가속도 센서 데이터를 나타내고, p는 가속도 차이를 계산하기 위한 시간적 격차(time lag)를 나타낸다.
수학식 5를 보면 알 수 있듯이 전방 동태(FD)는 전방속도의 변화에 관련된 값임을 알 수 있다. 이동체가 정지상태에서 비정지 상태로 전환될 때, 또는 비정지 상태에서 정지 상태로 변환될 때에는 수학식 5에서 정의한 바와 같은 전방동태에 급격한 변화가 발생할 수 있다. 따라서 본 발명의 실시 예에서는 전술한 바와 같은 동태 지표뿐만 아니라, 전방 동태를 같이 이용하여 상기 이동체의 정지 상태와 비정지 상태를 판단할 수 있으며 이러한 판단방법은 도 3에 도시된다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 추가적으로 전방동태 팩터를 이용하여 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 이동체(예컨대, 차량)의 이전상태가 정지 상태였고 전방동태 팩터가 일정한 임계값(FDthreshold) 보다 크게 되면 상기 이동체(예컨대, 차량)는 비정지 상태로 전환되었다고 판단할 수 있다. 또한, 이와 반대로 이동체(예컨대, 차량)의 이전상태가 비정지 상태였고 전방동태 팩터가 일정한 임계값(FDthreshold) 보다 작거나 같게 되는 경우에는 전방속도의 변화가 작은 경우이므로, 이때에는 동태지표를 추가로 참조하여 동태지표가 1인 경우, 상기 이동체(예컨대, 차량)는 정지 상태로 전환되었다고 판단할 수 있다.
이와 같은 방식으로 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)은 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정할 수 있는데, 이때 상기 IMU(110)의 센서 잡음의 영향으로 인해 주행모드에서 순간적으로 정지모드로 오판하는 경우가 발생하는 경우에는 후술하는 바와 같이 정지상태에서 이용되는 상태변수들의 제한조건들로 인해 전체 항법 계산 즉 위치정보의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다. 따라서 이러한 경우를 해결하기 위해 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)은 비정지 상태에서 정지상태로의 전환은 소정의 시간 동안의 이동체(예컨대, 차량)의 주행모드에 대한 정보를 이용하여 정지상태와 비정지 상태의 비율이 소정의 임계값을 넘는 경우에만 이동체(예컨대, 차량)의 주행모드를 정지상태로 전환하도록 할 수도 있다.
이상과 같이 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)이 이동체(예컨대, 차량)의 주행모드가 정지상태인지 또는 비정지 상태인지를 판단할 수 있으며, 판단결과 상기 이동체(예컨대, 차량)의 주행모드가 비정지 상태라고 판단한 경우에는 상기 이동체의 주행모드가 직선주행 모드(straight-line mode)인지 곡선주행 모드(cornering mode)인지를 구분할 수 있다. 일반적으로 곡선주행시에는 피치(pitch)와 롤(roll)은 매우 작은 값을 나타내므로, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)은 곡선주행 모드인지를 판별하기 위해 동체 좌표계(body frame)의 축 각속도(angular rates)의 데이터를 이용하여 진행방향 동태(yawing dynamics, YD)를 이용할 수 있다. 상기 진행방향 동태(YD)는 수학식 6과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00025
여기서
Figure pat00026
는 z축 자이로 센서 데이터, m은 평균을 구하는 구간의 길이를 나타낸다.
본 발명의 실시 예에서는 단순히 z축 각속도 값이 일정한 값 이상인 경우를 곡선주행모드로 판단할 수도 있다. 하지만 수학식 6에서와 같이 진행방향 동태(YD)를 일정 시간 동안의 z축 각속도 값의 평균 값으로 정의함으로써 노이즈의 영향을 줄일 수 있도록 할 수도 있다.
이러한 진행방향 동태(YD)를 이용하여 이동체(예컨대, 차량)가 비정지 상태일 때, 상기 이동체(예컨대, 차량)가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단하는 방법은 도 4에 도시된다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템(100)은 진행방향 동태(YD)의 값이 소정의 임계값(YDthreshold) 보다 크면 직선주행 모드에서 곡선주행모드로 주행모드의 변환이 있었다고 판단할 수 있으며, 진행방향 동태(YD)의 값이 소정의 임계값(YDthreshold) 이하이면 곡선주행 모드에서 직선 주행모드로 주행모드의 변환이 있었다고 판단할 수 있다.
결국, 본 발명의 기술적 사상에 의해 이동체의 주행모드를 판별하는 방법은 도 5와 같이 정리될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 주행모드를 판단하는 방법을 종합적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 주행모드 판별장치 즉, 동역학 상태 추정 모듈(120)은 직선동태(JD)와 기울기 동태(TD)를 이용하여 소정의 기준(예컨대, 도 2에 도시된 바와 같은 기준)에 따라 동태지표(DI)를 결정할 수 있다. 결정된 동태지표(DI) 자체로 상기 주행모드 판별장치는 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수도 있다. 하지만 전술한 바와 같이 소정의 전방 동태(FD)를 이용하여 더 정확한 판단을 수행할 수도 있다. 이를 위해 상기 주행모드 판별장치는 전방 동태(FD)와 동태지표(DI)를 이용하여 소정의 기준(예컨대, 도 3에 도시된 바와 같은 기준)에 따라 상기 이동체가 정지 상태인지 비정지 상태인지를 판단할 수 있다. 판단결과 상기 이동체가 비정지 상태로 판단되었으면, 상기 주행모드 판별장치는 진행방향 동태(YD)를 이용하여 소정의 기준(예컨대, 도 4에 도시된 바와 같은 기준)에 따라 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단할 수 있다.
이처럼 이동체의 주행모드가 판별되면, 판별된 주행모드에 따라 이동체의 동역학은 제한된다. 즉, 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 네비게이션 알고리즘은 이상적인 프리 바디가 아닌 판별된 주행모드에 맞는 동역학적 움직임만을 갖는 이동체가 된다. 따라서, 상기 네비게이션 알고리즘에 사용되는 상태변수들은 특정 값으로 고정되거나 특정 조건을 갖게 된다. 예컨대, 직선주행 모드의 경우 이동체의 좌우로의 변화는 0이 될 수 있고, 정지 모드일 경우 이동체의 전방 이동속도는 0이 될 수 있다. 이러한 주행모드에 따른 차량의 동역학을 제한함으로써 이동체의 위치추적결과는 향상될 수 있다.
상기 항법 계산 모듈(130)에 포함된 필터 모듈(133)은 칼만필터를 이용하여 이동체의 위치정보를 계산할 수 있는데, 이때 상기 칼만필터의 시스템 모델은 다음 수학식 7과 같을 수 있다.
Figure pat00027
여기서
Figure pat00028
각각은 차량의 전방 방향 속도, 롤, 피치, 요, x축 가속도센서의 바이어스, x축 자이로 센서 데이터, y축 자이로 센서 데이처, z 축 자이로 센서 데이터, x 축 가속도 센서의 노이즈, x 축 자이로 센서의 노이즈, y 축 자이로 센서의 노이즈, z 축 자이로 센서의 노이즈를 나타낸다.
이러한 시스템 모델을 이용하여 상기 필터 모듈(133)은 이동체의 위치정보를 추적할 수 있는데, 전술한 바와 같이 차량의 주행모드가 판별된 경우에는 상기 수학식 7에 포함된 상태변수들 중 소정의 상태변수들은 주행모드에 따라 제한된 조건을 갖게 된다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템에서 판단된 주행모드를 이용하여 항법 계산을 위해 사용되는 변수들의 제한조건을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 수학식 7과 같은 칼만필터의 시스템 모델은 이동체가 정지상태 또는 직선주행 모드인 경우 제한조건을 갖게 된다. 이러한 제한 조건은 도 6에 도시된 바와 같을 수 있다.
예컨대, 이동체가 정지 상태의 경우 차량의 자세 피치 및 롤 값은 가속도 센서의 데이터(
Figure pat00029
)값을 이용하여 업데이트 할 수 있고, 요 값은 그대로 유지할 수 있다. 그리고 전방 이동 속도(Vf)는 0으로 만든다. 그리고 정지모드에서는 자이로센서의 값(
Figure pat00030
)을 자이로 센서의 바이어스(bias) 값(
Figure pat00031
)으로 사용할 수 있다. 상기 자이로 센서의 바이어스 값은 상기 자이로 바이어스 추정 모듈(132)에 의해 결정될 수 있다. 따라서, 상태변수들 중 피치, 롤, 요, 및 전방속도는 도 6과 같이 다음과 같은 제한조건을 가질 수 있다.
Figure pat00032
또한, 직선 주행 모드인 경우는 요의 변화가 없는 경우일 수 있으므로, 요에 대한 제한조건이 도 6의 정지상태와 같이
Figure pat00033
일 수 있다. 또한, 실험 예에 의하면 롤의 값이 정지상태와 같은 경우에도 직선 주행 모드로서의 특징을 잘 반영할 수 있음을 알 수 있었다. 따라서, 롤에 대한 제한 조건도 정지상태와 동일하게 주어질 수 있다. 구현 예에 따라서는 직선주행 모드에서 요와 롤 모두에 대하여 상술한 바와 같은 제한조건을 적용할 수도 있다. 도 6에서는 롤에 대한 제한 조건을 적용하는 경우만을 도시하고 있지만 본 발명의 권리범위가 이에 한정되지는 않는다.
결국, 이러한 제한 조건을 고려하여 칼만필터의 관측모델을 정리하면 다음의 수학식 8과 같을 수 있다.
Figure pat00034
여기서
Figure pat00035
는 x축 가속도센서의 바이어스,
Figure pat00036
는 전방속도 노이즈,
Figure pat00037
는 롤의 노이즈, 는 피치의 노이즈,
Figure pat00039
는 요의 노이즈를 나타낸다. 여기서,
Figure pat00040
및
Figure pat00041
는 도 6에 따라 가속도계로부터 계산된 값을 나타내고,
Figure pat00042
는 도 6에 따라 이전 데이터에 의해 계산된 결과 값을 나타낸다.
또한, 직선주행 모드에서는 도 6에 도시된 바와 같이 롤에 대한 제한 조건만을 사용한다고 가정하는 경우, 관측모델은 다음 수학식 9와 같을 수 있다.
Figure pat00043
이러한 관측모델을 이용하여 칼만필터는 차량의 모션 및 전방속도를 계산하고, 이에 따라 이동체의 위치정보를 계산할 수 있다. 칼만 필터의 구체적인 계산과정 및 위치정보의 계산방법은 종래에 널리 공지된 방식과 유사하므로 본 명세서에서는 상세한 설명은 생략하도록 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 이동체의 주행모드 판별방법 및 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.

Claims (23)

  1. 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하여 출력하는 IMU(Inertial Measurement Unit);
    상기 IMU로부터 출력되는 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하기 위한 동역학 상태 추정 모듈; 및
    상기 IMU로부터 출력된 관성데이터 및 상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 추정된 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하기 위한 항법 계산 모듈을 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 동역학 상태 추정 모듈은,
    상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하고,
    추정결과 비정지 상태인 경우에는 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하며,
    추정된 결과 상기 이동체의 상기 동역학 상태를 상기 항법 계산 모듈로 출력하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 동역학 상태 추정 모듈은,
    상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하기 위해,
    상기 이동체의 직선 동태 팩터 및 기울기 동태 팩터를 계산하고,
    계산결과 상기 직선 동태 팩터가 소정의 직선 동태 임계값 이하이고 상기 기울기 동태 팩터가 소정의 기울기 동태 임계값 이하인 경우, 상기 이동체를 정지상태로 추정하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 동역학 상태 추정 모듈은,
    상기 이동체의 전방 동태 팩터를 계산하고,
    계산된 상기 전방 동태 팩터 값을 이용하여 상기 이동체의 정지 상태에서 비정지 상태로의 변화 또는 상기 이동체의 비정지 상태에서 정지 상태로의 변화를 판단하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  5. 제 2항에 있어서, 상기 직선 동태 팩터(
    Figure pat00044
    ) 및 기울기 동태 팩터(
    Figure pat00045
    ) 각각은 다음과 같은 수식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00046

    Figure pat00047

    여기서
    Figure pat00048
    는 현재 시간, n은 안정적인 직선동태를 얻기 위한 시간 축의 크기,
    Figure pat00049
    은 3축 가속도계의 크기를 나타내며,
    Figure pat00050
    은 동체 좌표계(Body frame)의 축 각속도의 크기를 나타낸다.
  6. 제 4항에 있어서, 상기 전방 동태 팩터(
    Figure pat00051
    )는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있는 것을 특징으로 하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00052

    여기서
    Figure pat00053
    는 x축 가속도 센서 데이터를 나타내고, p는 가속도 차이를 계산하기 위한 시간적 격차(time lag)를 나타낸다.
  7. 제 2항에 있어서, 상기 동역학 상태 추정 모듈은,
    상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하기 위해,
    진행방향 동태 팩터를 계산하고 계산된 상기 진행방향 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 진행방향 동태 팩터(
    Figure pat00054
    )는 다음과 같은 수식에 의해 계산될 수 있는 것을 특징으로 하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00055

    여기서
    Figure pat00056
    는 z축 자이로 센서 데이터, m은 평균을 구하는 구간의 길이를 나타낸다.
  9. 제1항에 있어서, 상기 항법 계산 모듈은,
    상기 IMU에 포함된 자이로 센서의 바이어스(bias)를 추정하기 위한 자이로 바이어스 추정모듈;
    상기 이동체의 모션과 전방속도를 추정하기 위한 모션 모듈; 및
    추정된 상기 자이로 센서의 바이어스, 상기 이동체의 모션, 및 전방속도에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 추정하기 위한 필터모듈을 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 자이로 바이어스 추정모듈은,
    상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우,
    상기 IMU에 포함되는 자이로 센서의 값을 상기 자이로 센서의 바이어스로 추정하는 주행 모드를 이용한 항법 시스템.
  11. 제 11항에 있어서, 상기 모션 모듈은,
    상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우,
    상기 이동체의 모션과 상기 전방속도를 다음과 같은 식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00057

    여기서
    Figure pat00058
    는 피치(pitch),
    Figure pat00059
    는 롤(roll),
    Figure pat00060
    는 요(yaw), g는 중력가속도를 나타내며
    Figure pat00061
    는 전방속도를 나타낸다.
  12. 제11항에 있어서, 상기 모션 모듈은,
    상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 직선주행 모드라고 판단된 경우,
    상기 이동체의 롤 또는 요 중 적어도 하나를 다음과 같은 식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00062
  13. 제11항에 있어서, 상기 필터 모듈은,
    칼만 필터를 이용하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 정지상태라고 판단된 경우,
    상기 칼만필터의 관측모델은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00063

    여기서
    Figure pat00064
    는 x축 가속도센서의 바이어스,
    Figure pat00065
    는 전방속도 노이즈,
    Figure pat00066
    는 롤의 노이즈,
    Figure pat00067
    는 피치의 노이즈,
    Figure pat00068
    는 요의 노이즈를 나타낸다.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 동역학 상태 추정 모듈에 의해 상기 이동체의 동역학 상태가 직선주행 모드라고 판단된 경우,
    상기 칼만필터의 관측모델은 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있는 주행 모드를 이용한 항법 시스템.
    Figure pat00069
  16. 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템이 이동체의 움직임에 따른 관성데이터를 측정하는 단계;
    측정된 상기 관성데이터에 기초하여 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하는 단계; 및
    상기 관성데이터 및 상기 이동체의 동역학 상태에 기초하여 상기 이동체의 위치정보를 계산하는 단계를 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 이동체의 동역학 상태를 추정하는 단계는,
    상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계; 및
    추정결과 비정지 상태인 경우 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 단계를 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  18. 제 17항에 있어서, 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계는,
    상기 이동체의 직선 동태 팩터 및 기울기 동태 팩터를 계산하는 단계;
    계산된 상기 직선 동태 팩터 및 상기 기울기 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계를 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 단계는,
    상기 이동체의 전방 동태 팩터를 계산하는 단계를 더 포함하며,
    계산된 상기 전방 동태 팩터에 더 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 추정하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  20. 제 17항에 있어서, 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 단계는,
    상기 이동체의 진행방향 동태 팩터를 계산하는 단계; 및
    계산된 상기 진행방향 동태 팩터에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 추정하는 단계를 포함하는 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 제공방법.
  21. 주행모드 판별장치가 이동체의 직선동태 및 기울기 동태를 계산하는 단계;
    계산된 직선동태 및 기울기 동태에 기초하여 동태 지표를 설정하는 단계;
    상기 동태 지표에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 단계를 포함하는 주행모드 판별방법.
  22. 제 21항에 있어서, 상기 주행모드 판별방법은,
    상기 주행모드 판별장치가 이동체의 전방동태를 계산하는 단계를 더 포함하며,
    계산된 전방동태와 상기 동태지표에 기초하여 상기 이동체가 정지상태인지 비정지 상태인지를 판단하는 주행모드 판별방법.
  23. 제 21항에 있어서, 상기 주행모드 판별방법은,
    상기 이동체가 비정지 상태인 경우,
    상기 이동체의 진행방향 동태를 계산하는 단계; 및
    계산결과에 기초하여 상기 이동체가 직선주행 모드인지 곡선주행 모드인지를 판단하는 단계를 더 포함하는 주행모드 판별방법.
KR1020100027581A 2010-03-26 2010-03-26 주행 모드 판별법, 상기 주행 모드 판별을 이용한 항법 시스템 및 그 제공방법 KR101160630B1 (ko)

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