KR20160053201A - 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 - Google Patents
고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20160053201A KR20160053201A KR1020140150347A KR20140150347A KR20160053201A KR 20160053201 A KR20160053201 A KR 20160053201A KR 1020140150347 A KR1020140150347 A KR 1020140150347A KR 20140150347 A KR20140150347 A KR 20140150347A KR 20160053201 A KR20160053201 A KR 20160053201A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- matching
- data
- point
- precision
- navigation link
- Prior art date
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
- G01C21/26—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
- G01C21/30—Map- or contour-matching
-
- 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
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3667—Display of a road map
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
- G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
- G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Navigation (AREA)
- Instructional Devices (AREA)
Abstract
고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법이 개시된다. 더욱 상세하게는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 수행함으로써, Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법에 관한 것이다.
본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 전처리 된 고정밀 전처리 선형과 항법 링크 선형을 매칭하기 위해 형상과 속성 정보를 활용하기 ??문에 매칭 대상이 될 매칭 후보군이 자동으로 추출되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 매칭 시 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)이 아닌 꼬인 선형과 역방향 매칭의 판단이 가능하기 때문에 매칭 시 발생하는 오류가 감소되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 주행 경로선과 차선, 도로폭에 대한 형상 데이터를 항법 링크 매칭이 가능한 형태로 가공하고, 고정밀 데이터의 핵심 속성인 곡률, 구배, 높이값, 차선폭, 도로폭을 추출하기 위한 선형 보간 기술과 기하학 변환 기술 및 로직을 포함하기 때문에, 매칭 시 신속하고 정확한 매칭이 가능하다는 효과가 있다.
본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 전처리 된 고정밀 전처리 선형과 항법 링크 선형을 매칭하기 위해 형상과 속성 정보를 활용하기 ??문에 매칭 대상이 될 매칭 후보군이 자동으로 추출되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 매칭 시 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)이 아닌 꼬인 선형과 역방향 매칭의 판단이 가능하기 때문에 매칭 시 발생하는 오류가 감소되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 주행 경로선과 차선, 도로폭에 대한 형상 데이터를 항법 링크 매칭이 가능한 형태로 가공하고, 고정밀 데이터의 핵심 속성인 곡률, 구배, 높이값, 차선폭, 도로폭을 추출하기 위한 선형 보간 기술과 기하학 변환 기술 및 로직을 포함하기 때문에, 매칭 시 신속하고 정확한 매칭이 가능하다는 효과가 있다.
Description
본 발명은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 수행함으로써, Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법에 관한 것이다.
최근, 운전자가 목적지를 입력하면, 현재 위치로부터 목적지까지의 최적 경로를 탐색하여 운전자에게 음성과 이미지 형태로 탐색된 경로를 제공하는 네비게이션 서비스가 대중화되고 있는 추세이다. 네비게이션 서비스는 GPS(Global Positioning System) 센서, 차속 센서, 자이로 센서 등 다양한 센서가 탑재된 차량 항법 장치 의해 제공되는데, 차량 운전자가 차량 항법 장치를 이용해 도로정보 제공자에게 현재 위치 및 목적지 정보를 전송하면, 도로정보 제공자가 지리정보 및 실시간 교통정보 등을 참조하여 현재 위치로부터 목적지까지의 최적 혹은 최단 경로 유도 데이터를 산출하고, 산출된 경로 유도 데이터를 다시 차량 항법 장치로 전송하는 것이다.
이러한 네비게이션 서비스는 차량 운전자에게 현재 위치에서부터 목적지까지의 최단 또는 최적의 경로를 제공함으로써 초행길을 운전하는 운전자를 안전하게 인도할 수 있고, 예측할 수 없는 교통상황에 대비할 수 있도록하는 이점이 있다.
한편, 네비게이션 서비스를 제공받기 위해서는 신규 혹은 변경된 도로들을 주기적으로 업데이트해야 한다. 예를 들어, 차량에 장착되어 네비게이션 서비스를 제공하는 단말기는 지도데이터를 내장하는 것으로서, GPS 위성으로부터 수신된 위치정보를 지도데이터에 매칭(matching)하여 해당 위치에서의 차량 주행 속도를 파악하여 교통정보를 생성한다. 그리고 일정 시간마다 교통정보를 교통정보 제공 서버로 전송한다.
종래기술인 일본 공개특허 16354395호 공보인 '맵 매칭(map matching)방법과 장치'에서는 지도 데이터를 유지
하고, 주행 차량의 지도 데이터 상의 위치를 특정하기 위해, 예를 들면, 1초 간격으로 지도 매칭을 실행하고 있다. 이 지도 데이터에는 도로 폭 3.3m 이상의 도로의 전부가 포함되어 있다. 이 중에서, 자차 위치 주변의 제한된 영역(통상, 수 백 m 사방 정도)의 지도 데이터를 대상으로 지도 매칭을 수행하고, 자차 위치에 해당하는 지도상의 지점을 구하는 기술에 관하여 개시되어 있다.
그러나, 이러한 맵매칭 시스템은 고정밀라인과 항법 링크 매칭 진행 시 매칭 대상을 사용자가 1:1로 선택해야하는 문제점이 있다. 또한, 기존 매칭 로직의 경우 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)을 진행했으므로 꼬인 선형과 역방향 매칭의 경우 100%오류 데이터가 매칭된다는 문제점이 있다.
따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 고정밀데이터 기준으로 항법 링크 매칭 후보를 자동으로 선택하는 기술을 제공한다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법을 제공한다. 이는 Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계, 상기 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계 및 상기 매칭 대상의 후보군이 상기 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계를 포함한다.
상기 제 1단계는 a) 주행경로선, 도로 경계 및 차선의 연석으로 구분되는 추출 도로폭 데이터를 생성하고, 생성된 상기 데이터는 GRS80 UTM 좌표계로 SHP파일 형태로 저장되는 단계, b) B-Spline 알고리즘을 이용하여 상기 선형을 보간하는 단계, c) 상기 Lidar 주행 경로 데이터로부터 곡률, 구배, 도로폭 및 차선폭을 추출하는 단계, d) 보간점을 축소할 수 있는 구간에 대해 추출한 정보는 유지하되, 상기 항법 링크 매칭 시 성능 향상을 위한 douglas peucker 알고리즘을 적용하는 단계 및 e) 상기 SHP파일에 포함된 상기 데이터는 고정밀데이터 저장 서버와 ODBC 통신을 하는 툴을 통해 기하학 형상 정보로 변환되어 MSSQL 서버에 적재되는 단계를 포함한다.
상기 b단계는 상기 보간을 위해 상기 B-spline 알고리즘의 제어점 개수 파라미터를 전체 보간점 개수의 1/2로 적용하는 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 전체 보간점의 개수가 제1 설정값 미만인 경우, 하기 수식1을 사용하고, 점의 기준을 3점으로 하여 각 보간점에 순차적으로 알고리즘을 적용하여 곡률을 추출하고,
[수식 1]
전체 보간점의 개수가 상기 제1 설정값 이상인 경우, 상기 보간점으로 인해 상기 곡률에 오류가 생기는 것을 방지하기 위해 상기 제1 설정값의 1/2개의 점을 기준으로 각 점의 전후 곡률을 추출하고,
생성된 상기 곡률에 대한 평준화를 위해 미디언 필터를 적용하고, 평준화를 위한 윈도우 사이즈는 제2 설정값인 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 탄젠트 방식을 사용하여 구배를 도출하는 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 상기 주행경로선이 가진 상기 보간점과 폭데이터의 최근접점을 연결한 삼각형에서 상기 폭데이터 사이의 거리를 구하는 방식으로 상기 차선폭 및 상기 도로폭을 도출하는 것을 특징으로 한다.
상기 d단계는 상기 douglas peucker 알고리즘이 제3 설정값의 임계치를 가지는 것을 특징으로 한다.
상기 e단계는 상기 데이터의 무결성을 유지하기 위해 주행경로선, 차선폭, 도로폭 및 전처리 선형 순으로 상기 적재 로직이 진행되고,
상기 로직의 수행은 서버에 개발되어 저장된 수행 절차를 따라 진행되며,
상기 주행경로선 데이터로부터 현재 데이터의 속성을 추출하여 별도 저장하여 정규화를 유지하는 것을 특징으로 한다.
상기 e단계는 상기 적재 로직을 통해 생성되는 데이터가 서버 내에서 원본데이터 테이블, 원본속성 테이블 및 전처리 테이블로 구성되고, 각각 원본데이터에 상기 주행경로선, 차선폭 및 도로폭을 저장하고, 속성테이블에 상기 원본데이터로부터 추출한 속성데이터를 저장하고, 상기 전처리 테이블에 상기 전처리 과정을 수행한 결과를 저장하며, 형상과 관련된 모든 정보는 상기 서버 내에 기하학 형상으로 저장되며, 상기 서버 내의 공간 연산이 가능하고 통계 추출에 활용 가능한 것을 특징으로 한다.
상기 제 2단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 상기 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 데이터의 고정밀라인 매칭 기준점(중간점)을 추출하는 단계, c) 상기 기준점들로부터 상기 항법 링크의 보간점의 개수를 파악하는 단계, d) 상기 보간점으로부터 시점 및 종점을 결정하고, 상기 시점과 상기 종점의 동일 여부를 결정하는 단계, e) 상기 시점 및 종점을 기준으로 추출된 고정밀전처리 데이터의 경우, 클리핑 과정을 통해 상기 시점 및 종점 사이의 상기 보간점 별 속성 정보를 가지도록 분할된 형상이 생성되는 단계 및 f) 시종점 구분을 통한 상기 클리핑 데이터는 상기 각 보간점에 곡률, 구배, 높이값, 차선폭 및 도로폭 값을 저장하고, 매칭되는 선형의 방향성을 고려하여 부호값을 가지는 상기 곡률 및 상기 구배에 부호처리를 하고, 상기 부호처리를 위해 CW(clock wise)방식을 이용한 매칭링크의 방향성 판단 결과를 이용하고, 상기 방향성 판단 결과 상기 항법 링크와 상기 클리핑 데이터 형상의 방향이 일치하는 경우, 현재의 부호값을 사용하며, 불일치하는 경우, 반대의 부호값을 사용하는 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 이상일 때, 상기 항법 링크 중간 보간점의 수선의 발 좌표를 결정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 미만일 때, 고정밀라인 전구간을 비교하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 상기 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.
상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일한 경우, 상기 시점 및 상기 종점으로 고정밀 라인으로 수선의 발을 내리고, 상기 고정밀 라인 상에 새로운 보간점을 생성하고, 상기 생성된 보간점의 속성 정보를 삽입하는 것을 특징으로 한다.
상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일하지 않은 경우, 상기 e단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 제 3단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 매칭 후보군 자동 선정을 위한 선정 기준 정보를 입력하는 단계, c) 상기 고정밀 전처리 데이터의 선형을 선택하는 단계, d) 형상 기준의 1차 매칭 후보군을 선정하는 단계, e) 상기 1차 매칭 후보군에서 선정된 대상에 대해 필터링을 적용하여 2차 매칭 후보군을 선택하고, 상기 2차 후보군 매칭에서는 환경 설정 상에 사용자가 입력한 제한 종별을 고려하고, 고정밀 전처리 선형의 도로종별과 상기 항법 링크의 도로종별 비교를 통한 필터링을 적용하는 단계 및 f) 상기 1차 및 2차 매칭 후보군 선택을 통해 도출된 최종 매칭 후보군은 화면 상에 디스플레이하여 상기 화면 상에 자동 선택되되, 상기 디스플레이는 사용자의 편의를 고려하고 상기 선형의 종류에 따라 각각 다른 색으로 하이라이트 되어 표출되며, 사용자는 상기 화면 상에 상기 매칭 후보군을 확인하고, 매칭 작업을 진행하는 단계를 포함한다.
상기 b단계는 상기 각 보간점과 공간 인덱스를 통해 로직의 환경 설정 부에 사용자로부터 지정된 한계값을 참조하고, 제한 종별을 입력하는 것을 특징으로 한다.
상기 c단계는 상기 도출된 항법 링크를 대상으로 상기 링크의 각도를 추출함과 동시에 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 추출하고 상기 링크의 각도와 상기 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 비교하고, 상기 각도 방향에 대한 평면 상에 서로 다른 방향의 벡터 각도를 적어도 180도 이내로 존재하도록 로직을 통해 계산하고, 상기 평면 상 두 개 사분 면에 존재하게 되는 상기 계산된 각도가 45도 이내의 차이를 보이면 상기 후보군에 해당된다고 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 전처리 된 고정밀 전처리 선형과 항법 링크 선형을 매칭하기 위해 형상과 속성 정보를 활용하기 때문에 매칭 대상이 될 매칭 후보군이 자동으로 추출되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 매칭 시 단순 형상간의 매칭(시점과 종점을 찾은 후 단순매칭)이 아닌 꼬인 선형과 역방향 매칭의 판단이 가능하기 때문에 매칭 시 발생하는 오류가 감소되는 효과가 있다.
또한 본 발명의 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법은 조사한 Lidar 데이터에서 주행 경로선과 차선, 도로폭에 대한 형상 데이터를 항법 링크 매칭이 가능한 형태로 가공하고, 고정밀 데이터의 핵심 속성인 곡률, 구배, 높이값, 차선폭, 도로폭을 추출하기 위한 선형 보간 기술과 기하학 변환 기술 및 로직을 포함하기 때문에, 매칭 시 신속하고 정확한 매칭이 가능하다는 효과가 있다.
도 1은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 로직을 나타낸 순서도,
도 2는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 과정에서 기하학 형상 및 속성 정제 로직을 나타낸 순서도,
도 3은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 로직을 나타낸 순서도,
도 4는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 후보군 자동 선정 로직을 나타낸 순서도 및
도 5는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 진북 방향 각도 비교 로직을 나타낸 것이다.
도 2는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 과정에서 기하학 형상 및 속성 정제 로직을 나타낸 순서도,
도 3은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 로직을 나타낸 순서도,
도 4는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 후보군 자동 선정 로직을 나타낸 순서도 및
도 5는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 진북 방향 각도 비교 로직을 나타낸 것이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 로직을 나타낸 순서도이다. 도 1을 참조하면, Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계는 a) 주행경로선, 도로 경계 및 차선의 연석으로 구분되는 추출 도로폭 데이터를 생성하고, 생성된 데이터는 GRS80 UTM 좌표계로 SHP파일 형태로 저장되는 단계, b) B-Spline 알고리즘을 이용하여 선형을 보간하는 단계, c) Lidar 주행 경로 데이터로부터 곡률, 구배, 도로폭 및 차선폭을 추출하는 단계, d) 보간점을 축소할 수 있는 구간에 대해 추출한 정보는 유지하되, 항법 링크 매칭 시 성능 향상을 위한 douglas peucker 알고리즘을 적용하는 단계 및 e) SHP파일에 포함된 데이터는 고정밀데이터 저장 서버와 ODBC 통신을 하는 툴을 통해 기하학 형상 정보로 변환되어 MSSQL 서버에 적재되는 단계를 포함한다.
b단계는 보간을 위해 B-spline 알고리즘의 제어점 개수 파라미터를 전체 보간점 개수의 1/2로 적용한다.
c단계는 전체 보간점의 개수가 제1 설정값 미만인 경우, 하기 수식1을 사용하고, 점의 기준을 3점으로 하여 각 보간점에 순차적으로 알고리즘을 적용하여 곡률을 추출하고,
[수식 1]
전체 보간점의 개수가 제1 설정값 이상인 경우, 보간점으로 인해 곡률에 오류가 생기는 것을 방지하기 위해 제1 설정값 1/2개의 점을 기준으로 각 점의 전후 곡률을 추출하고, 생성된 곡률에 대한 평준화를 위해 미디언 필터를 적용하고, 곡률의 평준화를 위한 윈도우 사이즈는 제2 설정값인 것을 특징으로 한다. 상술한 제1 설정값은 PC의 사양에 따라 달라질 수 있다. 제1 설정값이 높은 값을 가질수록 더 높은 메모리가 필요할 수 있다. 바람직한 제1 설정값은 약 40개가 될 수 있다. 제2 설정값은 평준화 데이터의 개수에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, 상술한 평준화의 정확도를 높이기 위해서는 제2 설정값이 평준화 데이터보다 적을수록 바람직하다. PC 사양을 고려한 제2 설정값의 바람직한 값은 3이 될 수 있다.
c단계는 탄젠트 방식을 사용하여 구배를 도출하는 것을 특징으로 한다.
c단계는 주행경로선이 가진 보간점과 폭데이터의 최근접점을 연결한 삼각형에서 폭데이터 사이의 거리를 구하는 방식으로 차선폭 및 도로폭을 도출하는 것을 특징으로 한다.
d단계는 douglas peucker 알고리즘이 제3 설정값의 임계치를 가지는 것을 특징으로 한다. 바람직한 제3 설정값은 0.1m일 수 있다. 상술한 임계치를 초과하면 선형 보간에 대한 정확도가 감소할 수 있다.
e단계는 데이터의 무결성을 유지하기 위해 주행경로선, 차선폭, 도로폭 및 전처리 선형 순으로 적재 로직이 진행되고, 로직의 수행은 서버에 개발되어 저장된 수행 절차를 따라 진행되며, 주행경로선 데이터로부터 현재 데이터의 속성을 추출하여 별도 저장하여 정규화를 유지하는 것을 특징으로 한다.
도 2는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 전처리 과정에서 기하학(Geometry) 형상 및 속성 정제 로직을 나타낸 순서도이다. 도 2를 참조하면, 제 1단계의 e단계는 적재 로직을 통해 생성되는 데이터가 서버 내에서 원본데이터 테이블, 원본속성 테이블 및 전처리 테이블로 구성되고, 각각 원본데이터에 주행경로선, 차선폭 및 도로폭을 저장하고, 속성테이블에 원본데이터로부터 추출한 속성데이터를 저장하고, 전처리 테이블에 전처리 과정을 수행한 결과를 저장하며, 형상과 관련된 모든 정보는 서버 내에 기하학(geometry) 형상으로 저장되며, 서버 내의 공간 연산이 가능하고 통계 추출에 활용 가능한 것을 특징으로 한다.
도 3은 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 로직을 나타낸 순서도이다. 도 3을 참조하면, 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계는 a) 고정밀 전처리 데이터 및 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 고정밀 전처리 데이터와 항법 데이터의 고정밀라인 매칭 기준점(중간점)을 추출하는 단계, c) 기준점들로부터 항법 링크의 보간점의 개수를 파악하는 단계, d) 보간점으로부터 시점 및 종점을 결정하고, 시점과 종점의 동일 여부를 결정하는 단계, e) 시점 및 종점을 기준으로 추출된 고정밀전처리 데이터의 경우, 클리핑 과정을 통해 시점 및 종점 사이의 보간점 별 속성 정보를 가지도록 분할된 형상이 생성되는 단계 및 f) 시종점 구분을 통한 클리핑 데이터는 각 보간점에 곡률, 구배, 높이값, 차선폭 및 도로폭 값을 저장하고, 매칭되는 선형의 방향성을 고려하여 부호값을 가지는 곡률 및 구배에 부호처리를 하고, 부호처리를 위해 CW(clock wise)방식을 이용한 매칭링크의 방향성 판단 결과를 이용하고, 방향성 판단 결과 항법 링크와 클리핑 데이터 형상의 방향이 일치하는 경우, 현재의 부호값을 사용하며, 불일치하는 경우, 반대의 부호값을 사용하는 것을 특징으로 한다.
c단계는 보간점의 개수가 제4 설정값 이상일 때, 항법 링크 중간 보간점의 수선의 발 좌표를 결정하고, 기준점에서 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 기준점에서 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다.
c단계는 보간점의 개수가 제4 설정값 미만일 때, 고정밀라인 전구간을 비교하고, 고정밀라인 전구간에서 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 고정밀라인 전구간에서 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 한다. 제4 설정값은 보간의 필요유무에 의존할 수 있다. 바람직한 제4 설정값은 5개가 될 수 있다.
d단계는 시점과 종점이 동일한 경우, 시점 및 종점으로 고정밀 라인으로 수선의 발을 내리고, 고정밀 라인 상에 새로운 보간점을 생성하고, 생성된 보간점의 속성 정보를 삽입하는 것을 특징으로 한다.
d단계는 시점과 종점이 동일하지 않은 경우, e단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.
도 4는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 매칭 후보군 자동 선정 로직을 나타낸 순서도이다. 도 4를 참조하면, 매칭 대상의 후보군이 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계는 a) 고정밀 전처리 데이터 및 항법 데이터를 로딩하는 단계, b) 매칭 후보군 자동 선정을 위한 선정 기준 정보를 입력하는 단계, c) 고정밀 전처리 데이터의 선형을 선택하는 단계, d) 형상 기준의 1차 매칭 후보군을 선정하는 단계, e) 1차 매칭 후보군에서 선정된 대상에 대해 필터링을 적용하여 2차 매칭 후보군을 선택하고, 2차 후보군 매칭에서는 환경 설정 상에 사용자가 입력한 제한 종별을 고려하고, 고정밀 전처리 선형의 도로종별과 항법 링크의 도로종별 비교를 통한 필터링을 적용하는 단계 및 f) 1차 및 2차 매칭 후보군 선택을 통해 도출된 최종 매칭 후보군은 화면 상에 디스플레이하여 화면 상에 자동 선택되되, 디스플레이는 사용자의 편의를 고려하고 선형의 종류에 따라 각각 다른 색으로 하이라이트 되어 표출되며, 사용자는 화면 상에 매칭 후보군을 확인하고, 매칭 작업을 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
b단계는 각 보간점과 공간 인덱스를 통해 로직의 환경 설정 부에 사용자로부터 지정된 한계값을 참조하고, 제한 종별을 입력하는 것을 특징으로 한다.
c단계는 도출된 항법 링크를 대상으로 링크의 각도를 추출함과 동시에 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 추출하고 링크의 각도와 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 비교하고, 각도 추출은 항법 링크의 특성상 정/역 구분에 따라 보간점의 진행 방향이 서로 달라 180도의 각도 차이가 발생할 수 있기 때문에, 각도 방향에 대한 평면 상에 서로 다른 방향의 벡터 각도를 적어도 180도 이내로 존재하도록 로직을 통해 계산하고, 평면 상 두 개 사분 면에 존재하게 되는 계산된 각도가 45도 이내의 차이를 보이면 후보군에 해당된다고 판단하는 것을 특징으로 한다.
도 5는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법을 위한 진북 방향 각도 비교 로직을 나타낸 것이다.
Claims (17)
- Lidar로부터 추출한 고정밀주행경로 선형과 항법 링크를 매칭할 때, 상기 매칭 대상의 후보군을 자동으로 선택하는 방법에 있어서:
Lidar 주행 경로 데이터를 매칭 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정인 제 1단계;
상기 제 1단계로부터 도출된 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 링크의 매칭 로직이 수행되는 제 2단계; 및
상기 매칭 대상의 후보군이 상기 고정밀 전처리 데이터의 형상 또는 속성 정보를 기준으로 자동으로 선택되는 제 3단계;를 포함하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 제 1단계는 a) 주행경로선, 도로 경계 및 차선의 연석으로 구분되는 추출 도로폭 데이터를 생성하고, 생성된 상기 데이터는 GRS80 UTM 좌표계로 SHP파일 형태로 저장되는 단계;
b) B-Spline 알고리즘을 이용하여 상기 선형을 보간하는 단계;
c) 상기 Lidar 주행 경로 데이터로부터 곡률, 구배, 도로폭 및 차선폭을 추출하는 단계;
d) 보간점을 축소할 수 있는 구간에 대해 추출한 정보는 유지하되, 상기 항법 링크 매칭 시 성능 향상을 위한 douglas peucker 알고리즘을 적용하는 단계; 및
e) 상기 SHP파일에 포함된 상기 데이터는 고정밀데이터 저장 서버와 ODBC 통신을 하는 툴을 통해 기하학 형상 정보로 변환되어 MSSQL 서버에 적재되는 단계;를 포함하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 b단계는 상기 보간을 위해 상기 B-spline 알고리즘의 제어점 개수 파라미터를 전체 보간점 개수의 1/2로 적용하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 c단계는 전체 보간점의 개수가 제1 설정값 미만인 경우, 하기 수식1을 사용하고, 점의 기준을 3점으로 하여 각 보간점에 순차적으로 알고리즘을 적용하여 곡률을 추출하고,
[수식 1]
전체 보간점의 개수가 상기 제1 설정값 이상인 경우, 상기 보간점으로 인해 상기 곡률에 오류가 생기는 것을 방지하기 위해 상기 제1 설정값의 1/2개의 점을 기준으로 각 점의 전후 곡률을 추출하고,
생성된 상기 곡률에 대한 평준화를 위해 미디언 필터를 적용하고, 평준화를 위한 윈도우 사이즈는 제2 설정값인 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 c단계는 탄젠트 방식을 사용하여 구배를 도출하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 c단계는 상기 주행경로선이 가진 상기 보간점과 폭데이터의 최근접점을 연결한 삼각형에서 상기 폭데이터 사이의 거리를 구하는 방식으로 상기 차선폭 및 상기 도로폭을 도출하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 d단계는 상기 douglas peucker 알고리즘이 제3 설정값의 임계치를 가지는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 e단계는 상기 데이터의 무결성을 유지하기 위해 주행경로선, 차선폭, 도로폭 및 전처리 선형 순으로 상기 적재 로직이 진행되고,
상기 로직의 수행은 서버에 개발되어 저장된 수행 절차를 따라 진행되며,
상기 주행경로선 데이터로부터 현재 데이터의 속성을 추출하여 별도 저장하여 정규화를 유지하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 2항에 있어서,
상기 e단계는 상기 적재 로직을 통해 생성되는 데이터가 서버 내에서 원본데이터 테이블, 원본속성 테이블 및 전처리 테이블로 구성되고, 각각 원본데이터에 상기 주행경로선, 차선폭 및 도로폭을 저장하고, 속성테이블에 상기 원본데이터로부터 추출한 속성데이터를 저장하고, 상기 전처리 테이블에 상기 전처리 과정을 수행한 결과를 저장하며, 형상과 관련된 모든 정보는 상기 서버 내에 기하학 형상으로 저장되며, 상기 서버 내의 공간 연산이 가능하고 통계 추출에 활용 가능한 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 제 2단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계;
b) 상기 고정밀 전처리 데이터와 상기 항법 데이터의 고정밀라인 매칭 기준점(중간점)을 추출하는 단계;
c) 상기 기준점들로부터 상기 항법 링크의 보간점의 개수를 파악하는 단계;
d) 상기 보간점으로부터 시점 및 종점을 결정하고, 상기 시점과 상기 종점의 동일 여부를 결정하는 단계;
e) 상기 시점 및 종점을 기준으로 추출된 고정밀전처리 데이터의 경우, 클리핑 과정을 통해 상기 시점 및 종점 사이의 상기 보간점 별 속성 정보를 가지도록 분할된 형상이 생성되는 단계; 및
f) 시종점 구분을 통한 상기 클리핑 데이터는 상기 각 보간점에 곡률, 구배, 높이값, 차선폭 및 도로폭 값을 저장하고, 매칭되는 선형의 방향성을 고려하여 부호값을 가지는 상기 곡률 및 상기 구배에 부호처리를 하고, 상기 부호처리를 위해 CW(clock wise)방식을 이용한 매칭링크의 방향성 판단 결과를 이용하고, 상기 방향성 판단 결과 상기 항법 링크와 상기 클리핑 데이터 형상의 방향이 일치하는 경우, 현재의 부호값을 사용하며, 불일치하는 경우, 반대의 부호값을 사용하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 10항에 있어서,
상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 이상일 때, 상기 항법 링크 중간 보간점의 수선의 발 좌표를 결정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 기준점에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 하는 것인 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 10항에 있어서,
상기 c단계는 상기 보간점의 개수가 제4 설정값 미만일 때, 고정밀라인 전구간을 비교하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 상기 시점방향 수선의 발인 보간점을 시점으로 정하고, 상기 고정밀라인 전구간에서 상기 항법 링크의 종점방향 수선의 발인 보간점을 종점으로 정하는 것을 특징으로 하는 것인 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 10항에 있어서,
상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일한 경우, 상기 시점 및 상기 종점으로 고정밀 라인으로 수선의 발을 내리고, 상기 고정밀 라인 상에 새로운 보간점을 생성하고, 상기 생성된 보간점의 속성 정보를 삽입하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 10항에 있어서,
상기 d단계는 상기 시점과 상기 종점이 동일하지 않은 경우, 상기 e단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 1항에 있어서,
상기 제 3단계는 a) 상기 고정밀 전처리 데이터 및 상기 항법 데이터를 로딩하는 단계;
b) 매칭 후보군 자동 선정을 위한 선정 기준 정보를 입력하는 단계;
c) 상기 고정밀 전처리 데이터의 선형을 선택하는 단계;
d) 형상 기준의 1차 매칭 후보군을 선정하는 단계;
e) 상기 1차 매칭 후보군에서 선정된 대상에 대해 필터링을 적용하여 2차 매칭 후보군을 선택하고, 상기 2차 후보군 매칭에서는 환경 설정 상에 사용자가 입력한 제한 종별을 고려하고, 고정밀 전처리 선형의 도로종별과 상기 항법 링크의 도로종별 비교를 통한 필터링을 적용하는 단계; 및
f) 상기 1차 및 2차 매칭 후보군 선택을 통해 도출된 최종 매칭 후보군은 화면 상에 디스플레이하여 상기 화면 상에 자동 선택되되, 상기 디스플레이는 사용자의 편의를 고려하고 상기 선형의 종류에 따라 각각 다른 색으로 하이라이트 되어 표출되며, 사용자는 상기 화면 상에 상기 매칭 후보군을 확인하고, 매칭 작업을 진행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 15항에 있어서,
상기 b단계는 상기 각 보간점과 공간 인덱스를 통해 로직의 환경 설정 부에 사용자로부터 지정된 한계값을 참조하고, 제한 종별을 입력하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
- 제 15항에 있어서,
상기 c단계는 상기 도출된 항법 링크를 대상으로 상기 링크의 각도를 추출함과 동시에 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 추출하고 상기 링크의 각도와 상기 고정밀 주행 경로의 구간별 각도를 비교하고, 상기 각도 방향에 대한 평면 상에 서로 다른 방향의 벡터 각도를 적어도 180도 이내로 존재하도록 로직을 통해 계산하고, 상기 평면 상 두 개 사분 면에 존재하게 되는 상기 계산된 각도가 45도 이내의 차이를 보이면 상기 후보군에 해당된다고 판단하는 것을 특징으로 하는 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140150347A KR102231563B1 (ko) | 2014-10-31 | 2014-10-31 | 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020140150347A KR102231563B1 (ko) | 2014-10-31 | 2014-10-31 | 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20160053201A true KR20160053201A (ko) | 2016-05-13 |
KR102231563B1 KR102231563B1 (ko) | 2021-03-25 |
Family
ID=56023100
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020140150347A KR102231563B1 (ko) | 2014-10-31 | 2014-10-31 | 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102231563B1 (ko) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111488421A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-04 | 立得空间信息技术股份有限公司 | 传统地图与高精度地图的数据融合方法 |
CN113155141A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-23 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113280824A (zh) * | 2020-02-20 | 2021-08-20 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 高精度地图与标准地图关联方法及设备 |
KR20220159554A (ko) | 2021-05-25 | 2022-12-05 | 현대모비스 주식회사 | 차량의 주행경로 추정방법 및 시스템 |
CN116753942A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-15 | 北京路凯智行科技有限公司 | 分级更新的矿区高精地图制作方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110061427A (ko) * | 2009-12-01 | 2011-06-09 | 엘지전자 주식회사 | 내비게이션 장치 및 그 방법 |
JP2012189384A (ja) * | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Denso Corp | ナビゲーション装置 |
JP2014130529A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | 新規道路判定方法、新規道路判定装置、表示装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
KR101427369B1 (ko) * | 2014-03-27 | 2014-08-08 | (주)아세아항측 | 이동식 라이다를 활용한 실내지도의 실시간 갱신시스템 |
-
2014
- 2014-10-31 KR KR1020140150347A patent/KR102231563B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110061427A (ko) * | 2009-12-01 | 2011-06-09 | 엘지전자 주식회사 | 내비게이션 장치 및 그 방법 |
JP2012189384A (ja) * | 2011-03-09 | 2012-10-04 | Denso Corp | ナビゲーション装置 |
JP2014130529A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Sumitomo Electric System Solutions Co Ltd | 新規道路判定方法、新規道路判定装置、表示装置、コンピュータプログラム及び記録媒体 |
KR101427369B1 (ko) * | 2014-03-27 | 2014-08-08 | (주)아세아항측 | 이동식 라이다를 활용한 실내지도의 실시간 갱신시스템 |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113280824A (zh) * | 2020-02-20 | 2021-08-20 | 北京四维图新科技股份有限公司 | 高精度地图与标准地图关联方法及设备 |
CN111488421A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-04 | 立得空间信息技术股份有限公司 | 传统地图与高精度地图的数据融合方法 |
CN111488421B (zh) * | 2020-04-27 | 2024-04-16 | 立得空间信息技术股份有限公司 | 传统地图与高精度地图的数据融合方法 |
CN113155141A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-07-23 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2022213580A1 (zh) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 地图的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
KR20220159554A (ko) | 2021-05-25 | 2022-12-05 | 현대모비스 주식회사 | 차량의 주행경로 추정방법 및 시스템 |
CN116753942A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-15 | 北京路凯智行科技有限公司 | 分级更新的矿区高精地图制作方法 |
CN116753942B (zh) * | 2023-08-16 | 2023-11-24 | 北京路凯智行科技有限公司 | 分级更新的矿区高精地图制作方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102231563B1 (ko) | 2021-03-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108362295B (zh) | 车辆路径引导设备和方法 | |
CN109791052B (zh) | 使用数字地图对点云的数据点进行分类的方法和系统 | |
US11199850B2 (en) | Estimation device, control method, program and storage medium | |
EP3332218B1 (en) | Methods and systems for generating and using localisation reference data | |
US20170016740A1 (en) | Method and apparatus for determining a vehicle ego-position | |
US9885578B2 (en) | Curve-shape modeling device, vehicle information processing system, curve-shape modeling method, and non-transitory tangible computer readable medium for the same | |
US20170052032A1 (en) | Method and system for determining a position relative to a digital map | |
EP2950292A1 (en) | Driving support device, driving support method, and recording medium storing driving support program | |
KR20160053201A (ko) | 고정밀 지도의 항법 링크 매칭 방법 | |
CN108180921B (zh) | 利用gps数据的ar-hud导航系统及其导航方法 | |
JP5339953B2 (ja) | 三次元地図補正装置及び三次元地図補正プログラム | |
CN102207389A (zh) | 车辆位置识别系统 | |
KR102475039B1 (ko) | 지도 정보 갱신 장치, 방법 및 시스템 | |
CN113701781B (zh) | 一种基于高精地图和视觉车道线的匹配车道搜索方法 | |
CN111260549A (zh) | 道路地图的构建方法、装置和电子设备 | |
KR101323971B1 (ko) | 모바일 맵핑 시스템을 이용한 터널 정보 자동 취득 방법 | |
KR20220013439A (ko) | 고정밀지도생성장치 및 고정밀지도생성방법 | |
KR20160036287A (ko) | 주행정보지도 기반 무인차량 및 이를 이용한 지역경로계획 관리 방법 | |
JP2019100924A (ja) | 車両軌跡補正装置 | |
US11215459B2 (en) | Object recognition device, object recognition method and program | |
JP2007072011A (ja) | 道路網データの作成装置、道路網データの作成方法、及び道路網データのデータ構造 | |
CN115937479A (zh) | 导航引导面处理方法、装置、电子设备及计算机程序产品 | |
CN113227713A (zh) | 生成用于定位的环境模型的方法和系统 | |
KR20230072060A (ko) | 자율주행을 위한 고정밀 지도 데이터 가공 및 변환 방법 | |
US20170371945A1 (en) | Reducing Changes to a Compiled Database |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |