KR20170083662A - 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치 - Google Patents

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KR20170083662A KR1020160002424A KR20160002424A KR20170083662A KR 20170083662 A KR20170083662 A KR 20170083662A KR 1020160002424 A KR1020160002424 A KR 1020160002424A KR 20160002424 A KR20160002424 A KR 20160002424A KR 20170083662 A KR20170083662 A KR 20170083662A
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    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles

Abstract

본 발명은 센서 오차에 강인한 지도 작성 장치에 관한 것이다. 상기 지도 작성 장치는, GPS, IMU, 거리 측정센서를 포함하여 이동체의 주변 환경 정보 및 이동체의 위치 및 자세 데이터를 감지하여 제공하는 센서부; 상기 센서부로부터 제공된 이동체의 위치 및 자세 데이터를 취득하는 방법을 결정하고, 상기 센서부로부터 제공된 거리 측정 센서 데이터를 점군 데이터로 만드는 주행데이터 처리부; 목적 수행을 위해 수동으로 이동체를 제어하거나 이동체가 자율적으로 제어하도록 결정하는 제어부; 및 점군 데이터를 지도 데이터로 사용할 수 있게 처리하고, 상기 센서부에 의해 취득한 이동체의 위치 및 자세 데이터에 대해 보정하고, 지형학적 정보를 통해 위치를 보정하고, 포인트 거리를 기반으로 위치 및 자세를 보정하고, 보정된 정보들을 기반으로 하여 지도를 작성하고 저장하는 지도 작성부;를 구비한다. 본 발명에 따른 지도 작성 장치는 GPS가 수신 불가능한 지역과 수신 가능한 지역이 혼합된 환경에서 차량의 위치 및 자세를 추정하여 지도를 작성하게 된다.

Description

센서 오차에 강건한 지도 작성 장치{Map building apparatus being robust in sensor error }
본 발명은 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치 및 지도 작성 방법에 관한 것으로서, 더욱 구체적으로는 GPS 및 IMU에 의한 센서 오차가 발생할 수 있는 환경에서 차량의 위치 및 자세를 추정하여 지도를 작성하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치 및 지도 작성 방법에 관한 것이다.
정확한 실외 지도를 작성하기 위해서는 이동체의 위치와 자세를 정확하게 파악해야 한다. 대부분의 실외 환경에서는 GPS를 이용하여 정확한 위치를 알 수 있지만, 터널 같은 지역에서는 GPS정보를 수신할 수 없기 때문에 다른 센서를 사용하여 위치를 추정해야 한다. 따라서 본 발명은 이동체의 위치와 자세를 파악하는 측위(Localization)기술과이동체의 주행환경에 대한 지도를 작성하는 지도작성(Map building) 기술을 기반으로 한다.
종래 위치 추정 및 지도작성 기술은 한국 공개 특허 제 10-2012-0112099호에서 개시된 바와 같이 이동체와 비컨 위치의 불확실성 및 이동체와 비컨의 존재할 수 있는 장애물로 인한 센서 신호의 불확실성을 고려하여 이동체에 대한 위치를 구하고 파티클 필터를 이용해 추정된 위치를 파악하여 지도를 작성하거나 한국 공개 특허 제 10-2008-0029239에서 개시된 바와 같이 주위 환경을 작은 격자들로 나누어 각 격자에 대해 물체가 있을 가능성을 확률적으로 표현하는 방법으로 2D 격자지도를 작성하는 방법들이 있다.
그러나, 위에서 언급된 바와 같은 종래의 기술들은 지도를 작성하는 환경에 비컨과 같은 위치를 추정하는 장치를 설치할 필요가 있기 때문에 제한된 공간에서만 지도를 만들 수 있다. 또한 비컨의 인지할 수 있는 거리와 사용할 수 있는 비컨의 개수는 제한되어 있기 때문에 실내에서만 가능하다는 한계점도 있다. 또한 2D 격자지도는 주변 환경정보를 정확하게 표현하지 못할 수 있다. 예를 들면 이동체의 특정 높이의 2D 거리측정센서(초음파 센서, 레이저 스캐너 등)를 설치하는 경우, 그 높이 기준의 측정된 거리 정보를 취합하여 지도를 작성하기 때문에 부정확한 정보가 지도에 포함될 수 있고, 지도에 표현되는 환경정보의 정확도는 기존의 정해놓은 격자 크기에 의존하기 때문에 정밀한 지도를 만드는데 한계가 있을 수 있다.
본 발명은 종래기술과 동일하게 이동체의 위치 및 자세 추정, 지도작성을 목적으로 하지만 접근방식을 다르게 하여 상기 기술한 문제가 없는 장치 및 방법을 제공한다.
한국특허공개공보 제 10-2012-0112099호 한국특허공개공보 제 10-2008-0029239호
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 GPS 및 IMU에 의한 센서 오차에 강건하게 차량의 위치 및 자세를 추정하여 지도를 만드는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 지도 작성 장치는, 이동체의 주변 환경 정보 및 이동체의 위치 및 자세 데이터를 감지하여 제공하는 센서들로 구성된 센서부; 상기 센서부로부터 제공된 이동체의 위치 및 자세 데이터를 취득하는 방법을 결정하고, 상기 센서부로부터 제공된 거리 측정 센서 데이터를 점군 데이터로 만드는 주행데이터 처리부; 목적 수행을 위해 수동으로 이동체를 제어하거나 이동체가 자율적으로 제어하도록 결정하는 제어부; 및 점군 데이터를 지도 데이터로 사용할 수 있게 처리하고, 상기 센서부에 의해 취득한 이동체의 위치 및 자세 데이터에 대해 보정하고, 지형학적 정보를 통해 위치를 보정하고, 포인트 거리를 기반으로 위치 및 자세를 보정하고, 보정된 정보들을 기반으로 하여 지도를 작성하고 저장하는 지도 작성부;를 구비한다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 센서부는 이동체의 주변환경에 대한 거리 정보를 취득하기 위한 거리측정센서; 이동체의 위치와 자세 정보를 감지하는 IMU; 및 이동체의 위치 정보를 감지하여 제공하는 GPS;를 구비하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 주행데이터 처리부는 위치 및 자세 데이터를 기록하는 방식을 결정하는 GPS-IMU 데이터 처리부; 및 거리 측정 센서를 통해 점군 데이터를 생성하는 거리 측정 센서 데이터 처리부; 를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 GPS-IMU 데이터 처리부는 GPS 신호의 불확실성에 따라 이동체의 위치를 GPS 또는 IMU로 결정하고, IMU를 이용하여 이동체의 자세를 결정하는 것이 바람직하며, GPS 기반 위치 데이터 또는 IMU 기반 위치 데이터들이 각각 위치 데이터에 대해 불확실성을 포함하도록 기록하는 것이 더욱 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 거리 측정 센서 데이터 처리부는 상기 거리 측정 센서를 이용하여 취득한 데이터에 대해 점군 데이터로 만들어주는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 제어부는 외부로부터 제공되는 제어 신호에 따라 이동체를 제어하는 수동주행 제어부; 환경을 인식하고 자율적인 상황판단을 하여 주어진 목적을 자율적으로 수행하도록 하는 자율주행 제어부;를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 지도작성부는, 지도를 작성하는 연산을 간소화하기 위하여 전체 지도 중 부분만 저장하는 부분지도 저장부; 전체 지도를 저장하는 전체지도 저장부; 및 점군데이터의 보정과 이동체의 위치 및 자세를 보정하여 정확한 지도를 만들 수 있도록 데이터를 보정하는 데이터 보정부;를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 부분지도 저장부는 상기 위치 및 자세를 보정하는 과정에서 사용하는 기존 지도로, 전체 지도 데이터의 일부에 해당하는 지도를 저장하는 것이 바람직하며, 전체지도 저장부는 상기 위치 및 자세를 보정한 결과를 포함하여 전체 지도를 저장하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 데이터 보정부는, 점군 데이터를 지도 데이터로 사용할 수 있도록 데이터 처리하는 점군데이터 처리부; 기록된 GPS와 IMU 위치 및 자세 데이터에 대해 IMU 위치 데이터를 GPS 위치 데이터에 맞도록 보정하는 GPS-IMU 기반 위치 및 자세보정부; 지형학적 정보를 거리 측정 센서를 통해 얻어서 위치를 보정하는 지형학적 정보 기반 위치 보정부; 및 포인트 거리를 기반으로 위치 및 자세를 보정하는 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부;를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 점군데이터처리부는 상기 거리 측정 센서 데이터 처리부에서 만든 점군 데이터의 크기를 조정하고, 점군 데이터에서 이동 물체를 제거하고, 점군 데이터를 칼리브레이션하고, 점군 데이터로부터 환경 정보 추출하는 것이 바람직하며,
점군 데이터의 칼리브레이션은 점군데이터의 Intrinsic 칼리브레이션, Intensity 칼리브레이션, Extrinsic 칼리브레이션 등 적어도 어느 하나를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, GPS-IMU 기반 위치 및 자세 보정부는 부정확한 위치 데이터 구간에 대해 처음과 끝의 정확한 GPS 위치 데이터를 기준으로 부정확한 위치 데이터구간에 해당하는 위치 데이터를 보정하되, 부정확한 위치 데이터 구간의 마지막 위치와 정확하게 다시 들어오기 시작하는 GPS 위치 데이터 사이의 위치 및 자세의 차이를 부정확한 위치 데이터 구간에 해당하는 위치 데이터의 불확실성을 기반으로 가중 값(weight)를 구하여 부정확한 위치 데이터 구간에 해당하는 위치 데이터를 보정하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 부정확한 위치 데이터는 상기 GPS-IMU 데이터 처리부에서 취득한 GPS 위치 데이터의 불확실성을 기반으로 결정할 수 있는 GPS 위치 데이터 또는 IMU 위치 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 지형학적 정보 기반 위치 보정부는, 상기 거리 측정 센서와 거리 측정 센서 데이터 처리부를 통해 얻은 점군 데이터의 데이터 처리를 통해 얻을 수 있는 지형학적 정보를 기반으로 지형학적 기준 정보를 추출하여 이동체의 위치를 보정하되, 로컬 프레임에서 추출한 지형학적 기준 정보를 기반으로 기존 지도에 대해 이와 일치하는 지형학적 기준 정보를 찾아 위치를 보정하는 것이 바람직하며, 상기 지형학적 기준 정보는 상기 지형학적 정보에서 추출된 정보로서, 이동체의 위치를 보정을 가능하게 하는 기준이 되는 지형학적 정보이며, 상기 지형학적 기준 정보는 이동체에서 횡방향 위치를 파악할 수 있는 정보인 것이 더욱 바람직하다.
전술한 특징에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부는 기존에 만들어진 정확한 지도와 기존 지도에 추가되는 지도 데이터에 대해 포인트 거리 정보를 이용하여 정확하게 정합되도록 하는 것이 바람직하며, 포인트 거리정보를 이용한 정합은 ICP(Iterative Closest Point)를 기반으로 추가되는 지도 데이터가 기존 지도와의 점간 거리를 구하여 기존 지도에 맞추어 나가는 것이 더욱 바람직하다.
본 특허에서는 GPS 및 IMU 센서 오차에 강건하게 차량의 위치 및 자세를 파악하고, 거리측정센서를 이용하여 환경정보를 정확하게 표현할 수 있는 3차원 지도를 만들기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 이 기술을 이용하면 GPS 및 IMU의 센서 오차에 상대적으로 크게 나타나는 환경에 대해 지도 데이터를 취득할 당시의 위치 및 자세에 대한 데이터를 보정할 수 있고 이를 이용하여 지도를 작성할 수 있다. 또한 작성된 지도를 바탕으로 cm 수준의 이동체 측위, 이동체의 이동경로 생성 등과 같은 자율주행 기술에 적용될 수 있고, 최근 각광받고 있는 무인택시 등 자율주행기술을 응용한 기술 분야에도 다양하게 적용할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치를 전체적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 데이터 처리부(200)에 속하는 GPS-IMU 데이터 처리부(210)의 전체적인 동작을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지도작성부(400)에 속하는 점군데이터 처리(410)를 설명하기 위하여 도시한 개괄적인 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지도작성부(400)에 속하는 GPS-IMU기반 위치 및 자세 보정(420)을 설명하기 위하여 도시한 개괄적인 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에서
Figure pat00001
를 찾아 보정된 위치
Figure pat00002
을 결정하는 개괄적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, GPS-IMU 데이터 처리부의 작동을 설명하기 위하여 이동체가 터널 진입하는 것을 예시적으로 도시한 것이다.
도 7은 이동체가 터널을 진입 시 GPS위치 데이터와 하여 퇴출 시 GPS 위치 데이터를 기준으로 하여 위치를 보정하는 과정을 보여준다.
도 8은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에 대한 개략적인 보정 과정을 보여준다.
도 9는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에 대한 구체적인 보정 과정을 보여준다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치의 구조 및 동작에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치를 전체적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 이동체의 주행 환경에 대한 지도 작성 장치는, 상기 이동체의 위치 및 자세를 측정하는 GPS(Global Positioning System)(130)와 IMU(Inertial Measurement Unit)(120)과 지도를 작성하기 위한거리 측정 센서(110)를 포함하는 센서부(100); 상기 이동체가 주행한 환경에 대한 GPS-IMU데이터를 기록하는 GPS-IMU 데이터 처리부(210); 상기 이동체가 주행한 환경에 대한 거리 측정 센서의 데이터를 처리하는 거리 측정센서 데이터를 기록하는 거리 측정 센서 처리부(220)를 포함하는 주행데이터 처리부(200); 상기 이동체를 사람이 수동으로 제어하는 수동주행 제어부(310); 상기 이동체의 환경 인식을 기반한 자율적으로 제어하는 자율주행 제어부(320)를 포함하는 제어부(300); 상기 이동체가 주행한 환경에 대해 얻은 거리 측정 센서 데이터에 대한 점군 데이터를 지도로 만들 수 있게 처리하는 점군데이터 처리부(410); 정확한 두 지점의 GPS 데이터를 기준으로 IMU데이터를 보정하는 GPS-IMU 기반 위치 및 자세 보정부(420); 상기 이동체가 주행한 환경에 대한 거리 측정 센서 데이터를 이용한 지형학적 정보 기반 위치 보정부(430); 기존 점군 지도와 새로 작성되는 점군 데이터 사이 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부(440); 위치 및 자세를 보정을 위해 작성되는 점군 지도의 일부만 저장하는 부분지도 저장부(450); 보정된 위치와 자세에 대한 전체 지도를 저장하는 전체지도 저장부(460)를 포함하는 지도작성부(400)를 포함한다.
본 실행 예에서 이동체는 수동주행 제어(310)에 대한 이동체인 일반차량을 예로 도시하고 있다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 데이터 처리부(200)에 속하는 GPS-IMU 데이터 처리부(210)의 전체적인 동작을 도시한 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 매 주기마다 GPS 또는 IMU를 이용하여 이동체가 주행하는 환경에 대한 위치 및 자세에 대한 데이터를 기록한다. 상기 매 주기는 사용자 설정에 따라 바뀔 수 있으며, 거리 측정 센서와 동일한 주기로 데이터를 기록한다. 먼저 GPS의 수신 유무에 따라 GPS를 사용하여 위치 데이터를 얻을 것인지 IMU를 기반하여 위치 데이터를 얻을 것인지 결정한다(211) 이 때, GPS 수신 유무의 판단은 수신 인공위성 개수; 위치 데이터의 불확실성; 사용자 임의 설정; 등의 방법으로 결정될 수 있다. GPS 수신이 가능하다면 GPS기반 위치데이터(212)를 기록하고, 그렇지 않으면 IMU기반 위치데이터(214)를 기록한다. 또한 IMU기반 자세데이터(213)도 함께 기록한다. 거리 측정 센서 데이터 처리부(220)는 거리 측정 센서(100)를 통해 기록된 데이터에 대해 점군 데이터 파일로 변환시켜주는 과정을 포함한다.
상기 GPS-IMU 데이터 처리부(210) 작동의 일 실시예로서, 도 6과 같은 이동체의 터널 진입(500)을 들 수 있다. 도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, GPS-IMU 데이터 처리부의 작동을 설명하기 위하여 이동체가 터널 진입하는 것을 예시적으로 도시한 것이다. 일반 도로를 주행하는 이동체는 GPS 데이터를 수신할 수 있기 때문에 GPS기반 위치데이터(212)와 IMU기반 자세데이터(213)를 기록한다. 이동체가 터널을 진입하면 GPS 데이터를 수신할 수 없기 때문에 IMU기반 위치데이터(214)와 IMU기반 자세데이터(213)를 기록한다. 이동체가 터널을 나온다면 GPS 데이터를 다시 수신할 수 있기 때문에 GPS기반 위치데이터(212)와 IMU기반 자세데이터(213)를 기록한다.
상기 거리 측정 센서(110)은 LIDAR(Light Detection And Ranging), 레이저 스캐너, TOF(Time Of Flight)카메라, 스테레오 카메라 등 거리를 측정할 수 있는 센서 중 적어도 하나를 포함한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지도작성부(400)에 속하는 점군데이터 처리(410)를 설명하기 위하여 도시한 개괄적인 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 점군 데이터 처리부(410)는 거리 측정 센서 데이터 처리부(220)을 통해 만들어진 점군 데이터를 입력으로, 입력 점군(411)을 넣어준다. 데이터 크기 조정(412)은 점군 데이터에 대한 데이터 크기를 줄이는 과정이다. 이 과정에서 Lowpass filter, Highpass filter, Bandpass filter, Voxel down sampling 등 데이터 크기를 줄여주는 방법론 형태를 적어도 하나 사용한다. 이동물체 제거(413)는 입력 점군(411)에서 보행자, 타 이동체 등과 같이 지도에 필요 없는 데이터를 제거하는 과정이다. 칼리브레이션(414)은 입력 점군(411)에 대해 데이터를 정확하게 표현하는 과정으로, intricsic 칼리브레이션, intensity 칼리브레이션, extrinsic 칼리브레이션 등 적어도 하나의 칼리브레이션을 사용한다. 위 과정을 모두 거치면 환경데이터 추출(415)가 완료되어 입력 점군(411)은 지도 데이터로 사용할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지도작성부(400)에 속하는 GPS-IMU기반 위치 및 자세 보정(420)을 설명하기 위하여 도시한 개괄적인 흐름도이다. 도 4를 참조하면, IMU기반 위치데이터(421)은 상기 제시한 실시 예와 같이 GPS가 수신할 수 없는 환경일 경우만 IMU를 사용한 위치 데이터를 기록하게 된다. IMU데이터의 에러로 인해 도 6과 같은 이동체의 터널 진입(500)과 같은 실시예와 같이 IMU기반 위치 데이터(214)를 기록하였을 때, 터널을 빠져나간 직후의 GPS기반 위치데이터(212)와 차이가 있을 수 있다. 따라서 터널을 주행한 이동체의 IMU기반 위치 데이터(421)에 대해 정확한 위치를 기준으로 GPS-IMU보정 필요(422)를 확인해야 한다. IMU기반 위치데이터(421)과 GPS기반 위치데이터(212)가 차이가 없다면 IMU기반 위치데이터 사용(424)한다. 차이가 있다면 IMU를 이용하여 기록한 연속적인 위치데이터들에 대해 GPS-IMU 보정(423)
Figure pat00003
을 진행한다.
상기 GPS-IMU 보정(423)에 대한 일 실시예로, 도 7을 들 수 있다. 도 7은 이동체가 터널을 진입 시 GPS위치 데이터와 하여 퇴출 시 GPS 위치 데이터를 기준으로 하여 위치를 보정하는 과정을 보여준다. GPS- IMU 보정(423)의 결과는
Figure pat00004
로 나타낼 수 있고 이는
Figure pat00005
에 대한 위치 및 자세에 대해 이동변환과 회전변환에 대한 보정 값을 나타낸다. 상기 과정은 수학식 1에 근거하며 수학식 1에 대한 부호는 표 1과 같다.
Figure pat00006
Figure pat00007
상기 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에 대한 일 실시예로 도 8과 도 9를 들 수 있다. 도 8은, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에 대한 개략적인 보정 과정을 보여준다.
Figure pat00008
는 t시간에서 IMU를 통해 구해진 이동체의 위치 및 자세이고,
Figure pat00009
은 지형학적 기준 정보를 이용하여
Figure pat00010
을 보정한 결과이다. 도 9는 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에 대한 구체적인 보정 과정을 보여준다. 이와 관련된 수학식 2와 각 부호의 표기는 표 2와 같다.
Figure pat00011
Figure pat00012
도 9에서 상기 기존 지도(700)은 지도작성부(400)의 부분지도 저장부(450)에 해당하는 지도이다. 상기 보정된 위치
Figure pat00013
를 구하면 부분지도 저장부(450)와 전체지도 저장부(460)에 저장한다. 부분지도 저장부(450)에 새로운 지도가 추가될 경우 가장 오래된 지도 데이터를 지우는 방식으로 전체 지도의 일부만 저장한다. 상기 보정과정에서 부분지도 저장부(45)를 이용하여 전체 계산을 간소화하는 효과를 제공한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 지도 작성 장치에 있어서, 상기 지형학적 정보 기반 위치 보정(430)에서
Figure pat00014
를 찾아 보정된 위치
Figure pat00015
을 결정하는 개괄적인 흐름도이다. 상기 로컬 프레임(710)에서 이동체의 heading 방향의 단위벡터n을 초기화(431) 한다. 이때 n과 수직이고 원점을 지나는
Figure pat00016
이 존재하는지 판단한다(432). 이 때
Figure pat00017
,
Figure pat00018
을 만족한다. 존재한다면 원점에서
Figure pat00019
각각의 거리
Figure pat00020
를 구하고
Figure pat00021
결정(433)을 한다., 존재하지 않는다면 n과 수직 원점을 지나는
Figure pat00022
가 존재하는지 판단한다.(434)
Figure pat00023
이 존재하지 않는다면
Figure pat00024
,
Figure pat00025
이 존재하지 않는다면
Figure pat00026
로 결정한다.(436)
Figure pat00027
모두 존재하지 않는다면
Figure pat00028
,
Figure pat00029
로 결정한다.(435)
기존 지도(700)에 대해 새로운 추가되는 지도 데이터인 로컬 프레임(710)의 지형학적 기준 정보를 이용해 위치를 보정하는 과정이다. 기존 지도(700)에서 에서 로컬 프레임(710)에서 찾은
Figure pat00031
에 대한
Figure pat00032
,
Figure pat00033
를 상기 수학식 2에 근거하여 찾는다(437). 상기 수학식 2에 의해 찾은
Figure pat00034
,
Figure pat00035
를 이용해
Figure pat00036
의 보정된 위치
Figure pat00037
을 구하고(438), 기존 지도(700)에 포함한다.
이상에서 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 설명하였으나, 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 그리고, 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 GPS가 수신 불가능한 지역과 수신 가능한 지역이 혼합된 환경에서 차량의 위치 및 자세를 추정하여 지도를 만드는 장치 및 방법을 제공하며, 로봇, 자율주행 차량 등이 주어진 목적을 수행하기 위한 기반 기술에 해당하는 발명이다.
130 : GPS(Global Positioning System)
120 : IMU(Inertial Measurement Unit)
110 : 거리 측정 센서
100 : 센서부
210 : GPS-IMU 데이터 처리부
220 : 거리 측정 센서 처리부
200 : 주행데이터 처리부
310 : 수동주행 제어부
320 : 자율주행 제어부
300 : 제어부
410 : 점군데이터 처리부
420 : GPS-IMU 기반 위치 및 자세 보정부
430 : 지형학적 정보 기반 위치 보정부
440 : 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부
450 : 부분지도 저장부
460 : 전체지도 저장부
400 : 지도작성부

Claims (20)

  1. 이동체의 주변 환경 정보 및 이동체의 위치 및 자세 데이터를 감지하여 제공하는 센서들로 구성된 센서부;
    상기 센서부로부터 제공된 이동체의 위치 및 자세 데이터를 취득하는 방법을 결정하고, 상기 센서부로부터 제공된 거리 측정 센서 데이터를 점군 데이터로 만드는 주행데이터 처리부;
    목적 수행을 위해 수동으로 이동체를 제어하거나 이동체가 자율적으로 제어하도록 결정하는 제어부; 및
    점군 데이터를 지도 데이터로 사용할 수 있게 처리하고, 상기 센서부에 의해 취득한 이동체의 위치 및 자세 데이터에 대해 보정하고, 지형학적 정보를 통해 위치를 보정하고, 포인트 거리를 기반으로 위치 및 자세를 보정하고, 보정된 정보들을 기반으로 하여 지도를 작성하고 저장하는 지도 작성부;를 구비하고,
    상기 지도작성부는
    지도를 작성하는 연산을 간소화하기 위하여 전체 지도 중 부분만 저장하는 부분지도 저장부;
    전체 지도를 저장하는 전체지도 저장부; 및
    점군데이터의 보정과 이동체의 위치 및 자세를 보정하여 정확한 지도를 만들 수 있도록 데이터를 보정하는 데이터 보정부;를 구비하고,
    상기 데이터 보정부는
    점군 데이터를 지도 데이터로 사용할 수 있도록 데이터 처리하는 점군데이터 처리부;
    기록된 GPS와 IMU 위치 및 자세 데이터에 대해 IMU 위치 데이터를 GPS 위치 데이터에 맞도록 보정하는 GPS-IMU 기반 위치 및 자세보정부;
    지형학적 정보를 거리 측정 센서를 통해 얻어서 위치를 보정하는 지형학적 정보 기반 위치 보정부;및
    포인트 거리를 기반으로 위치 및 자세를 보정하는 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부;
    을 포함하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 센서부는
    이동체의 주변환경에 대한 거리 정보를 취득하기 위한 거리측정센서;
    이동체의 위치와 자세 정보를 감지하는 IMU; 및
    이동체의 위치 정보를 감지하여 제공하는 GPS;
    를 구비하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 거리 측정 센서는 LIDAR(Light Detection And Ranging), 레이저 스캐너, TOF(Time Of Flight)카메라, 스테레오 카메라, RGB-D 카메라, 음파 센서 중 적어도 하나를 포함하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 주행데이터 처리부는
    위치 및 자세 데이터를 기록하는 방식을 결정하는 GPS-IMU 데이터 처리부; 및
    거리 측정 센서를 통해 점군 데이터를 생성하는 거리 측정 센서 데이터 처리부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 GPS-IMU 데이터 처리부는
    GPS 신호의 불확실성에 따라 이동체의 위치를 GPS 또는 IMU로 결정하고, IMU를 이용하여 이동체의 자세를 결정하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  6. 제5항에 있어서, GPS-IMU 데이터 처리부는
    GPS 기반 위치 데이터 또는 IMU 기반 위치 데이터들이 각각 위치 데이터에 대해 불확실성을 포함하도록 기록하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  7. 제4항에 있어서, 상기 거리 측정 센서 데이터 처리부는
    상기 거리 측정 센서를 이용하여 취득한 데이터에 대해 점군 데이터로 만들어주는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제어부는
    외부로부터 제공되는 제어 신호에 따라 이동체를 제어하는 수동주행 제어부;
    환경을 인식하고 자율적인 상황판단을 하여 주어진 목적을 자율적으로 수행하도록 하는 자율주행 제어부;
    포함하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치
  9. 제1항에 있어서, 상기 부분지도 저장부는 상기 위치 및 자세를 보정하는 과정에서 사용하는 기존 지도로, 전체 지도 데이터의 일부에 해당하는 지도를 저장하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  10. 제1항에 있어서, 전체지도 저장부는 상기 위치 및 자세를 보정한 결과를 포함하여 전체 지도를 저장하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  11. 제1항에 있어서, 점군데이터처리부는 상기 거리 측정 센서 데이터 처리부에서 만든 점군 데이터의 크기를 조정하고, 점군 데이터에서 이동 물체를 제거하고, 점군 데이터를 칼리브레이션하고, 점군 데이터로부터 환경 정보 추출하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  12. 제11항에 있어서, 점군 데이터의 칼리브레이션은 점군데이터의 Intrinsic 칼리브레이션, Intensity 칼리브레이션, Extrinsic 칼리브레이션 등 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  13. 제11항에 있어서, 점군 데이터의 크기를 조정하기 위하여 필터를 사용하거나 Voxel down sampling 방법을 사용하며, 상기 필터는 Lowpass filter, Highpass filter, Bandpass filter 중 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  14. 제1항에 있어서, GPS-IMU 기반 위치 및 자세 보정부는
    부정확한 위치 데이터 구간에 대해 처음과 끝의 정확한 GPS 위치 데이터를 기준으로 부정확한 위치 데이터구간에 해당하는 위치 데이터를 보정하되, 부정확한 위치 데이터 구간의 마지막 위치와 정확하게 다시 들어오기 시작하는 GPS 위치 데이터 사이의 위치 및 자세의 차이를 부정확한 위치 데이터 구간에 해당하는 위치 데이터의 불확실성을 기반으로 가중 값(weight)를 구하여 부정확한 위치 데이터 구간에 해당하는 위치 데이터를 보정하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 부정확한 위치 데이터는 상기 GPS-IMU 데이터 처리부에서 취득한 GPS 위치 데이터의 불확실성을 기반으로 결정할 수 있는 GPS 위치 데이터 또는 IMU 위치 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  16. 제1항에 있어서, 상기 지형학적 정보 기반 위치 보정부는, 상기 거리 측정 센서와 거리 측정 센서 데이터 처리부를 통해 얻은 점군 데이터의 데이터 처리를 통해 얻을 수 있는 지형학적 정보를 기반으로 지형학적 기준 정보를 추출하여 이동체의 위치를 보정하되, 로컬 프레임에서 추출한 지형학적 기준 정보를 기반으로 기존 지도에 대해 이와 일치하는 지형학적 기준 정보를 찾아 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 지형학적 기준 정보는 상기 지형학적 정보에서 추출된 정보로서, 이동체의 위치를 보정을 가능하게 하는 기준이 되는 지형학적 정보이며, 상기 지형학적 기준 정보는 이동체에서 횡방향 위치를 파악할 수 있는 정보인 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  18. 제1항에 있어서, 상기 포인트 거리기반 위치 및 자세 보정부는
    기존에 만들어진 정확한 지도와 기존 지도에 추가되는 지도 데이터에 대해 포인트 거리 정보를 이용하여 정확하게 정합되도록 하는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  19. 제18항에 있어서, 포인트 거리정보를 이용한 정합은 ICP(Iterative Closest Point)를 기반으로 추가되는 지도 데이터가 기존 지도와의 점간 거리를 구하여 기존 지도에 맞추어 나가는 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.
  20. 제1항에 있어서, 상기 센서부는
    이동체의 주변환경에 대한 거리 정보를 취득하기 위한 거리측정센서;
    이동체의 위치와 자세 정보를 감지하는 자세 정보 감지 센서; 및
    이동체의 위치 정보를 감지하여 제공하는 GPS;
    를 구비하며, 상기 자세 정보 감지 센서는 휠 인코더 및 visual odometry 중 하나로 구성된 것을 특징으로 하는 센서 오차에 강건한 지도 작성 장치.



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