KR20130057114A - 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법 - Google Patents

학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20130057114A
KR20130057114A KR1020110122879A KR20110122879A KR20130057114A KR 20130057114 A KR20130057114 A KR 20130057114A KR 1020110122879 A KR1020110122879 A KR 1020110122879A KR 20110122879 A KR20110122879 A KR 20110122879A KR 20130057114 A KR20130057114 A KR 20130057114A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensor
vehicle
navigation
parameters
driving
Prior art date
Application number
KR1020110122879A
Other languages
English (en)
Inventor
허명선
유병용
Original Assignee
현대자동차주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020110122879A priority Critical patent/KR20130057114A/ko
Publication of KR20130057114A publication Critical patent/KR20130057114A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C23/00—Combined instruments indicating more than one navigational value, e.g. for aircraft; Combined measuring devices for measuring two or more variables of movement, e.g. distance, speed or acceleration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/005—Testing of electric installations on transport means
    • G01R31/006—Testing of electric installations on transport means on road vehicles, e.g. automobiles or trucks
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C5/00—Registering or indicating the working of vehicles
    • G07C5/08—Registering or indicating performance data other than driving, working, idle, or waiting time, with or without registering driving, working, idle or waiting time
    • G07C5/0808—Diagnosing performance data

Abstract

차량의 조향각을 감지하는 조향각 센서; 상기 차량의 속도를 감지하는 차속 센서; 상기 차량의 횡가속도를 감지하는 횡가속도 센서; 상기 차량의 회전각속도를 감지하는 회전각속도 센서; 카메라 영상 인식 정보를 생성하는 카메라 영상 인식 모듈; 및 상기 감지된 차량의 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 및 카메라 영상 인식 정보를 이용하여 현재 차량의 주행 정보 데이터를 획득하고 예정된 주행 정보와 비교하여 차량의 경로 이탈 여부를 판단하여 안내하는 제어부를 포함하는 네비게이션 시스템이 제공된다.

Description

학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법{DEAD-RECKONING SYSTEM USING EDUCATION AND THE METHOD THEREOF}
본 발명은 학습을 이용한 자립 항법(Dead-Reckoning: DR) 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 상세하게는 차량에서 자립 항법을 사용하지 않을 때에 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 실제 자립 항법 모드를 수행할 때 해당 최신 파라미터를 사용하여 보다 정확한 추종 성능을 가지게 하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
자동차 항법 장치(Car navigation system)는 운행 중인 차량의 위치 정보를 운전자에게 제공하여, 목적지로 정확하게 유도하기 위한 것으로, 운행 안내 시스템 또는 운행 유도 시스템이라고도 한다.
자동차 항법 장치는, 현재 차량의 위치를 파악하고, 상기 파악된 위치를 전자 지도나 영상 자료를 통해 운전자에게 제공한다, 더불어, 목적지 및 출발지를 입력하면, 전자 지도 및 다양한 교통 정보를 이용하여 상기 출발지에서 목적지로 가기 위한 적절한 경로를 파악하고, 상기 파악된 경로와 차량 위치를 함께 표시함으로써, 사용자가 쉽게 목적지를 찾아갈 수 있도록 유도한다.
위치기반 서비스 시스템은 절대 위치 정보 산출을 위해서 GPS(Global Positioning System) 수신기를 기본적으로 장착하여 사용하고 있고, GPS 수신 불가시 위치 정보 생성을 위해 관성센서(속도/각도 센서)를 이용한 자립 항법(Dead-Reckoning) 시스템을 사용하고 있다. 보통 위 두 가지 시스템을 개별적으로 사용하지 않고, 서로의 단점을 보완하기 위하여 통합되어 사용되고 있다.
자동차 항법 장치에서의 차량의 위치 파악은, 주로 GPS(Global Positioning Sytem)을 통하여 이루어진다.
GPS는 인공위성을 이용한 범세계적인 위치 결정 체계로서, 정확한 위치를 알고 있는 복수의 인공 위성으로부터 발사된 전파를 GPS 수신기로 수신하여, 관측점까지의 소요시간을 관측함으로써, 관측점의 위치를 구한다.
한편, GPS를 통해 구해지는 차량의 좌표는, GPS 체계에서 발생하는 여러 원인으로 인해 오차를 포함한다. 예를 들어, 위성 신호가 전달되는 전리층에서 신호 간섭에 의한 오차, 대류층에 의한 굴절, 위성 궤도 및 시계 오차, GPS 신호가 지형, 지물에 반사되에 의해 나타나는 다중 경로 오차 등과 같이 GPS의 구조적인 원인으로 인해 오차가 발생될 수 있으며, 또한, 관측점에서 신호를 수신한 위성들의 배치상황에 따라 기하학적인 오차가 발생할 수 있다.
DGPS는 GPS(Global Positioning System)에 있어서 위성 시계 오차, 위성 궤도 오차, 전리층 지연 오차, 대류층 오차, 다중 경로 오차 등 다양한 오차 요인들에 의하여 사용자가 획득한 위치 정보에 오차가 발생하는 것을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 위치가 알려진 기준국에서 미리 측정된 자신의 위치와 GPS 신호를 받아 계산된 위치를 비교하여 해당 수간의 GPS 신호에 의한 위치 오차 보정 정보를 계산한 후, 이를 RTCM(Radio Technical Commision for Maritime Service) 포맷으로 주변의 사용자에게 전송하며, 사용자 장치에서는 GPS 신호에 의한 위치 계산시 상기 위치 오차 보정 정보를 반영함으로써 자신의 정확한 위치를 계산하게 된다.
자립 항법(Dead-Reckoning: DR)은 GPS 등의 장비를 사용하지 않고 차량 내에 있는 센서(자이로 센서, 속도 센서)들을 사용하여 차량의 위치 및 방향을 구하는 기술로서, 항공기, 선박, 차량 등에 쓰이고 있다.
자립 항법(Dead-Reckoning: DR)의 기본 원리는 차량에 장착된 센서로부터 차속, 요레이트, 슬립각 등을 측정 또는 예측하여 차량 동역학 모델을 통해 차량의 이동 거리 및 방향을 계산한다. 이때, 센서로부터 측정되는 데이터에 영향을 줄 수 있는 요소들(도로 마찰력 변화, 도로 경사, 센서 이상)이 발생하면 정확한 이동 거리를 계산하기 힘들다.
이와 같이, 종래의 자립 항법(Dead-Reckoning: DR)은 항상 정해진 수식을 사용하여 계산 후 좌표를 예측하기 때문에 도로의 마찰력 변화(비포장 도로, 빗길, 빙판길) 및 주행 상황 변화(직선 도로, 곡선 도로, 경사로)에 능동적으로 대응하지 못했다. 또한 차량 위치 계산에 필요한 요레이트의 오프셋(offset) 현상으로 꾸준히 오차가 늘어가는 현상이 발생하는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 자립 항법을 사용하지 않을 때에 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 실제 자립 항법 모드를 수행할 때 해당 최신 파라미터를 사용하여 보다 정확한 추종 성능을 가지게 하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 일측면에 의하면, 차량의 위치 정보를 수신하기 위한 위치 정보 수신기; 자립 항법이 가능하도록 차량에 탑재되어 차량의 상태정보를 감지하는 센서; 및 상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 자립 항법 모드를 수행할 때 보정된 해당 최신 파라미터를 사용하여 자립 항법을 수행하는 제어부를 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템이 제공된다.
상기 제어부는 상기 위치 정보 수신기 및 상기 센서로부터 위치 정보 및 차량의 상태 정보를 수신하는 수신부; 상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 상기 위치 정보 및 상기 상태 정보에 기반하여 자립 항법 파라미터를 계산하고 기저장된 자립 항법 파라미터와의 오류를 줄이도록 파라미터 보정을 수행하는 계산부; 및 상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 자립 항법 모드를 수행할 때 상기 보정된 최신 파라미터에 따른 자립 항법을 통해 예정된 경로를 주행하는 주행 제어부를 포함할 수 있다.
상기 센서는 조향각 센서, 차속 센서, 횡가속도 센서, 회전각속도 센서, 및 카메라 영상 인식 모듈, 조도 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 자립 항법 시스템은 메모리를 더 포함하며, 상기 보정된 자립 항법 파라미터는 도로 곡률, 기울기, 속도 정보를 기반으로 자립 항법 파라미터 테이블 형태로 상기 메모리에 저장될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 의하면, 차량의 위치 정보를 수신하기 위한 위치 정보 수신기; 및 자립 항법이 가능하도록 차량에 탑재되어 차량의 상태정보를 감지하는 센서를 포함하는 자립 항법 시스템의 자립 항법 방법으로서, 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하는 단계; 및 자립 항법 모드를 수행할 때 보정된 해당 최신 파라미터를 사용하여 예측하여 자립 항법을 수행하는 단계를 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 방법이 제공된다.
본 발명에 의하면, 자립 항법을 사용하지 않을 때에 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 실제 자립 항법 모드를 수행할 때 해당 최신 파라미터를 사용하여 좌표를 예측할 수 있다.
이에 따라, 종래의 자립 항법 방식에 비하여 도로의 마찰력 변화(비포장 도로, 빗길, 빙판길) 및 주행 상황 변화(직선 도로, 곡선 도로, 경사로)에 능동적으로 대응할 수 있음에 따라 DGPS 신호가 끊기더라도 안정적인 주행이 가능하다.
아울러, DGPS 기반의 무인 자율주행차 뿐만 아니라 GPS를 사용하는 일반 네비게이션 신호 이상시에도 효과적으로 활용이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템에서 사용하는 DR 파라미터 테이블을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템에서 DR 파라미터를 보정하는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템의 적용예를 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 실시예는 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되어지는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 설명되어지는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 그리고, 도면들에 있어서, 길이, 두께 등은 편의를 위하여 과장되어 표현될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템은 조향각 센서(steering angle sensor)(10), 차속 센서(vehicle speed sensor)(20)와, 횡가속도 센서(lateral acceleration sensor)(30)와, 회전각속도 센서(40)와, 카메라 영상 인식모듈(60), 조도 센서(70), 메모리(80), GPS 수신기(90) 및 각 센서들 및 카메라 영상 인식모듈(60)로부터 추출된 주행 정보 데이터에 기반하여 자립 항법을 사용하지 않을 때에 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여, 실제 자립 항법 모드를 수행할 때 해당 최신 파라미터를 사용하여 보다 정확한 추종 성능을 가지며 주행을 수행하는 제어부(50)를 포함하여 구성된다.
조향각 센서(10)는 차량의 조향각을 감지하고, 감지된 조향각 신호를 제어부(50)에 제공한다. 이러한 조향각 센서(10)는 스티어링 휠의 조향 샤프트(미도시)에 설치되며, 운전자의 스티어링 휠 조작에 따른 조향각을 감지한다.
차속 센서(20)는 차량의 속도를 감지할 수 있는 휠 스피드 센서(wheel speed sensor)라 칭하며, 차량의 속도를 감지하여 감지된 속도 신호를 제어부(50)에 제공한다.
횡가속도 센서(30)는 차량의 횡가속도를 감지하고, 감지된 횡가속도 신호를 제어부(50)에 제공한다.
회전각속도 센서(40)는 차량의 회전각속도를 감지하고, 감지된 회전각속도 신호를 제어부(50)에 제공한다.
일실시예에 따르면, 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 및 회전각속도센서(40)는 제어부(50)에 SPI(serial peripheral interface) 통신을 통해 연결될 수 있다. 한편, 다른 실시예에 따르면, 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 및 회전각속도센서(40)는 제어부(50)에 샤시통신(예컨대 CAN 또는 FexRay)을 통해 연결될 수 있다. 한편, 샤시통신(예컨대 CAN 또는 FexRay)을 사용하는 경우에는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도 센서(40), 조도 센서(70), 카메라 영상 인식 모듈(60)은 예컨대, ABS(Anti-Lock Braking System), ESC(Electronic Stability Control), MDPS(Motor-Driven electric Power Steering)에서 사용되고 있는 센서들일 수 있다.
제어부(50)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 및 회전각속도 센서(40), 카메라 인식 모듈(60), 조도 센서(70)로부터 차량의 주행상태를 감지하여 차량의 경로 이탈 여부를 신속하고 정확하게 판단하여 안내할 수 있다.
제어부(50)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도 센서(40), 조도 센서(70), GPS 수신기(90)로부터 수신된 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 조도값, 위치 정보를 미리 설정된 산출방식에 따라 적용시켜 DGPS 기반 주행 또는 DR 주행 모드를 수행하여 차량이 현재 예정된 경로로 주행하고 있는지 여부를 판단하게 된다. 여기에서 GPS 수신기(90)는 GPS 위치 정보 또는 DGPS 위치정보를 포함하는 것을 의미하며, 단순히 GPS 위치 정보를 위한 위치 정보 수신기로 한정되지는 않는다.
이와 같은 제어부(50)는 수신부(51), 계산부(52), 주행 제어부(53) 및 안내부(54)를 포함한다.
수신부(51)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도센서(40), 카메라 인식 모듈(60), 조도 센서(70), GPS 수신기(90)로부터 감지된 차량의 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 조도값, 카메라 영상 인식 정보, 위치정보를 수신한다.
계산부(52)는 수신부(51)에 의해 수신된 차량의 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 카메라 영상 인식 정보, 위치 정보를 이용하여 차량의 주행 경로 정보를 계산한다.
주행 제어부(53)는 계산부(52)에 의해 계산된 차량의 현재 주행 경로 정보와 미리 예정된 주행 경로 정보의 차이를 판단하여 경로 이탈 여부를 판단한다. 아울러, 주행 제어부(53)는 자립 항법을 사용하지 않고 DGPS 기반 주행을 수행할 때에는 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 DR 파라미터를 실시간으로 보정하여 메모리(80)에 저장한다. 이에 따라, 주행 제어부(53)는 실제로 자립 항법 모드를 수행할 때 해당 최신 파라미터를 사용하여 보다 정확한 추종 성능을 가지고 주행을 수행할 수 있다.
안내부(54)는 주행 제어부(53)의 동작에 따라 현재 수행되고 있는 주행 모드를 안내하고 차량의 주행에 따른 각종 안내 정보들을 안내한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 주행 제어부(53)는 DGPS 기반 주행시 DR 실시간 계산을 수행한다(S1). 이를 위해 제어부(50)의 수신부(51)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도 센서(40), 카메라 영상 인식 모듈(60), 조도 센서(70), GPS 수신기(90)로부터 감지된 차량의 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 카메라 영상 인식 정보, 조도값, 위치정보를 수신한다.
다음, 제어부(50)의 계산부(52)는 수신된 차량의 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 카메라 영상 인식 정보, 조도값, 위치정보를 이용하여 차량의 DR 파라미터들을 계산한다. DR 파라미터들은 도로의 다양한 마찰력 변화(비포장 도로, 빗길, 빙판길) 및 주행 상황 변화(직선 도로, 곡선 도로, 경사로)에 대한 정보들을 포함할 수 있다. 이렇게 계산된 DR 파라미터들은 메모리(80)내에 DR 파라미터 테이블 형태로 저장될 수 있다. 도 3은 DR 파라미터 테이블의 한 예를 보여주고 있다.
다음, 제어부(50)의 계산부(52)는 계산된 DR 파라미터와 메모리(80)에 기저장되어 있는 DR 파라미터를 비교하여 오차를 계산한다(S2). 예컨대, 계산부(52)는 DGPS 좌표와 기저장되어 있는 DR 좌표를 비교하여 오차를 계산한다. 아울러, 계산부(52)는 계산된 회전각속도(요레이트)와 기저장되어 있는 회전각속도를 비교하여 오차를 계산한다.
다음, 제어부(50)의 계산부(52)는 오차를 줄이기 위해 DR 파라미터를 보정한다(S3). 보정된 DR 파라미터는 도로 곡률, 기울기, 속도 정보를 기반으로 하여 도 3의 DR 파라미터 테이블 형태로 메모리(80)내에 저장된다(S4).
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템에서 DR 파라미터를 보정하는 것을 설명하기 위한 그래프이다.
도 4를 참조하면, 계산부(52)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도 센서(40)를 이용하여 차량 좌표계상의 위치를 계산한다.
계산부(52)는 예컨대 아래의 계산식을 이용하여 차량 좌표계상의 위치를 계산할 수 있다.
Figure pat00001
여기에서, V는 Velocity (m/s) at CG 이다. γ는 Yaw rate (rad/s) at CG
이고, β는 Side slip angle(rad) at CG 이고, Td는 샘플링 시간이다.
그 다음 계산부(52)는 계산된 차량 좌표계상의 위치를 절대좌표계상의 위치로 변환한다. 예컨대, 계산부(52)는 아래의 계산식을 이용하여 절대좌표계상의 위치로 변환한다.
Figure pat00002
그 다음 계산부(52)는 아래의 계산식에 의해 절대위치와, 방위각을 갱신한다.
Figure pat00003
그 다음 계산부(52)는 아래의 계산식에 의해 오차 정보를 사용하여 DR 파라미터를 보정한다.
Figure pat00004
한편, 주행 제어부(53)는 현재 상태가 DR 주행 상황인지 여부를 판단한다(S5). 여기에서, DR 주행 상황이라는 것은 지형 환경이나 통신환경이나 차량 자체 오류 등으로 인해 DGPS 기반 주행이 불가능한 주행상황을 의미한다.
주행 제어부(53)에 의해 DR 주행 상황으로 판단된 경우, 계산부(52)는 조향각 센서(10), 차속 센서(20), 횡가속도 센서(30), 회전각속도 센서(40), 카메라 영상 인식 모듈(60), 조도 센서(70)로부터의 센서값을 이용하여 도로 곡률, 기울기, 자차 속도 등을 계산하고, 메모리(80)에 저장되어 있는 DR 파라메터를 사용하여 DR 주행을 위한 DR 계산을 수행한다(S6). 주행 제어부(53)는 계산부(52)에 의해 DR 계산 결과를 이용하여 현재 차량의 기울기, 속도, 진행방향 등 주행 경로 정보를 획득하여 주행 경로 정보를 기반으로 DR 주행을 수행한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 학습을 이용한 자립 항법 시스템의 적용예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 주행 제어부(53)는 DGPS 기반 주행시 DR 파라미터를 업데이트하여 자립 항법을 사용하지 않을 때에 다양한 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습한다(S10). 한편 주행중에 DGPS 이상이 발생되는 경우 DR 주행 모드로 전환하여 최신 DR 파라미터를 사용하여 좌표를 예측하고 DR을 이용한 궤도 추종을 함으로써 DR 주행을 수행한다(S20). 이렇게 함으로써 도로의 마찰력 변화(비포장 도로, 빗길, 빙판길) 및 주행 상황 변화(직선 도로, 곡선 도로, 경사로)에 능동적으로 대응할 수 있음에 따라 DGPS 신호가 끊기더라도 실제 주행 궤적(R1)과 본 발명에 의한 궤적(R2)의 차이는 종래의 자립 항법 방식에 의한 궤적(R3)과 실제 주행 궤적(R2)의 궤도 오차(E)에 비하여 현저하게 줄어들게 되어 안정적인 주행이 가능하다.
이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시예들에 의해 한정되지 않고, 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
예컨대, 본 발명의 일실시예에서는 조향각, 속도, 횡가속도, 회전각속도, 조도값, 카메라 영상 인식 정보, GPS 수신기를 이용하여 주행 경로 정보를 판단하는 것에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 제한되지 않고, 필요에 따라 사용하는 센서값들이 얼마든지 다양하게 선택될 수 있으며, 여기에 기재되어 있지는 않지만, 일반적으로 적용되고 있는 각종 자동차의 센서들중에서 필요에 따라 얼마든지 추가하여 적용시킬 수 있다.
10 : 조향각 센서 20: 차속 센서
30 : 횡가속도 센서 40 : 회전각속도 센서
50 : 제어부 51 : 수신부
52 : 계산부 53 : 주행 제어부
54 : 안내부 60 : 카메라 영상 인식모듈
70 : 조도 센서 80 : 메모리
90 : GPS 수신기

Claims (5)

  1. 차량의 위치 정보를 수신하기 위한 위치 정보 수신기;
    자립 항법이 가능하도록 차량에 탑재되어 차량의 상태정보를 감지하는 센서; 및
    상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 자립 항법 모드를 수행할 때 보정된 해당 최신 파라미터를 사용하여 자립 항법을 수행하는 제어부를 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 제어부는
    상기 위치 정보 수신기 및 상기 센서로부터 위치 정보 및 차량의 상태 정보를 수신하는 수신부;
    상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 상기 위치 정보 및 상기 상태 정보에 기반하여 자립 항법 파라미터를 계산하고 기저장된 자립 항법 파라미터와의 오류를 줄이도록 파라미터 보정을 수행하는 계산부; 및
    상기 위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하고, 자립 항법 모드를 수행할 때 상기 보정된 최신 파라미터에 따른 자립 항법을 통해 예정된 경로를 주행하는 주행 제어부를 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 센서는 조향각 센서, 차속 센서, 횡가속도 센서, 회전각속도 센서, 및 카메라 영상 인식 모듈, 조도 센서 중 하나 이상을 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    메모리를 더 포함하며,
    상기 보정된 자립 항법 파라미터는 도로 곡률, 기울기, 속도 정보를 기반으로 자립 항법 파라미터 테이블 형태로 상기 메모리에 저장되는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 자립 항법 시스템.
  5. 차량의 위치 정보를 수신하기 위한 위치 정보 수신기; 및 자립 항법이 가능하도록 차량에 탑재되어 차량의 상태정보를 감지하는 센서를 포함하는 자립 항법 시스템의 자립 항법 방법으로서,
    위치 정보 수신기를 이용한 주행시에 도로 상황에 대해 자립 항법 파라미터를 실시간 학습하여 최신 파라미터로 보정하는 단계;
    자립 항법 모드를 수행할 때 보정된 해당 최신 파라미터를 사용하여 예측하여 자립 항법을 수행하는 단계를 포함하는 학습을 이용한 자립 항법 방법.
KR1020110122879A 2011-11-23 2011-11-23 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법 KR20130057114A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110122879A KR20130057114A (ko) 2011-11-23 2011-11-23 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110122879A KR20130057114A (ko) 2011-11-23 2011-11-23 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130057114A true KR20130057114A (ko) 2013-05-31

Family

ID=48664928

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110122879A KR20130057114A (ko) 2011-11-23 2011-11-23 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20130057114A (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220276054A1 (en) * 2019-11-21 2022-09-01 Denso Corporation Estimation device, estimation method, program product for estimation

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220276054A1 (en) * 2019-11-21 2022-09-01 Denso Corporation Estimation device, estimation method, program product for estimation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9921065B2 (en) Unit and method for improving positioning accuracy
US11454525B2 (en) Vehicle sensor field calibration utilizing other vehicles
KR101326889B1 (ko) 이동 기준국을 이용한 차량간 상대 위치 제어 방법 및 그 시스템
US9099003B2 (en) GNSS/IMU positioning, communication, and computation platforms for automotive safety applications
KR101214474B1 (ko) 네비게이션 장치 및 이를 이용한 주행 경로 정보 제공 방법, 자동 주행 시스템 및 그 방법
US8892331B2 (en) Drive assist system and wireless communication device for vehicle
JP2019532292A (ja) 車両位置特定の自律走行車両
US20180328744A1 (en) Travelling road information generation system of vehicle and on-board apparatus based on correction amount
CN111309001B (zh) 具有基于主方向的坐标校正的航位推算引导系统和方法
CN109696177B (zh) 补偿陀螺感测值的装置、具有该装置的系统及其方法
EP3734224A2 (en) Inertial navigation system capable of dead reckoning in vehicles
JP7037317B2 (ja) 自車位置検出装置
JP2020032873A (ja) 自動運行方法
KR20190040818A (ko) 차량 내부 센서, 카메라, 및 gnss 단말기를 이용한 3차원 차량 항법 시스템
JP6539129B2 (ja) 自車位置推定装置、及びそれを用いた操舵制御装置、並びに自車位置推定方法
JP2016218015A (ja) 車載センサ補正装置、自己位置推定装置、プログラム
JP6916705B2 (ja) 自動運転の自車位置検出装置
JP6784629B2 (ja) 車両の操舵支援装置
CN110914710B (zh) 位置检测系统
JP6080998B1 (ja) 車両制御情報生成装置および車両制御情報生成方法
KR20130057114A (ko) 학습을 이용한 자립 항법 시스템 및 그 방법
JP7414683B2 (ja) 自車位置推定装置及び自車位置推定方法
WO2022168353A1 (ja) 車両位置推定装置、自動運転装置および車両位置推定方法
JP2018189462A (ja) 走行車線特定装置
KR20090049501A (ko) 차량의 위치 보정 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment