KR20180068555A - 차량의 위치 정보 측위 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 차량의 위치 정보 측위 시스템은 차량에 장착된 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부, 상기 센서부의 센싱 데이터를 기반으로 데드 레코닝을 수행하여 데드 데코닝 데이터를 생성하고, GNSS 데이터를 획득하며, 상기 센서부에 포함된GPS의 pps 신호를 이용하여 실시간 타이머를 생성하는 제 1 프로세서 및 상기 데드 레코닝 데이터, GNSS 데이터 및 실시간 타이머를 획득한 뒤 로컬 타임 태그를 부착하여 타임 동기화를 수행하고, 상기 타임 동기화가 수행된 결과에 기초하여 상기 차량의 현재 위치가 추정된 융합 측위 결과를 생성하여 상기 제 1 프로세서로 전달하는 제 2 프로세서를 포함하되, 상기 제 1 프로세서는 상기 융합 측위 결과에 기초하여 상기 차량의 최종 위치를 출력한다.

Description

차량의 위치 정보 측위 시스템{SYSTEM FOR POSITIONING LOCATION INFORMATION OF CAR}
본 발명은 위치 정보 측위 시스템에 관한 것이다.
자율주행 시스템은 GPS와 각종 센서(Radar, LiDAR, 카메라 등)를 이용하여 구축한 도로맵 정보를 바탕으로, 주행 중 획득되는 GPS 및 차량 데이터, 센서 신호 데이터와의 비교를 통해 자차의 위치를 결정한다.
자율주행에서는 안정적으로 자차의 위치를 파악하는 것이 가장 중요한 기술적 특징 중 하나이며, 이를 위해 GPS의 위치 정확도를 향상시킬 수 있는 DGPS(Differential GPS), RTK-DGPS(Real Time Kinematic-Differential GPS) 등을 사용하기도 한다.
또한, 필연적으로 발생하는 GPS의 위치 오차를 보정하기 위해 미리 구축해 놓은 맵과 센서에서 입력되는 신호를 비교하는 맵 매칭 기술을 사용하여 그 오차를 보정하기도 한다.
도 8은 종래 기술에 따른 무인 자율주행 자동차의 항법 시스템(800)의 블록도이다.
종래 기술은 위치정보를 측정하는 위치 측정부(800), 저장된 지도정보에 근거하여 주행경로를 설정하는 가상경로 설정부(820), 차선정보 설정부를 통해 설정된 주행경로를 따라 주행 중인 무인 자율주행 자동차의 실제 차선정보를 획득하는 주행정보 검출부(830), 가상 차선정보 및 실제 차선정보의 맵매칭을 통하여 위치 정보를 보정하는 위치정보 보정부(840), 보정된 위치 정보를 출력하는 위치정보 출력부(850)로 이루어진다.
자율주행 측위 기술은 현재시간에서의 차량의 제어 출력에 직접적인 영향을 주기 때문에, 실시간성 및 안정성이 보장되어야 한다.
그러나 종래 기술에 따른 자율주행 측위 기술은 측위를 위해 각종 센서, 고정밀 지도, GPS 등의 방대한 데이터를 처리해야 하므로 실시간성 및 출력 주기의 안정성 등을 보장하기 어렵다는 문제가 있다.
본 발명의 실시예는 차량의 각종 센서, 고정밀 지도 및 GPS 등의 방데한 데이터를 실시간으로 처리함과 동시에 안정성을 보장할 수 있는 차량의 위치 정보 측위 시스템을 제공한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 측위 시스템은 차량에 장착된 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부, 상기 센서부의 센싱 데이터를 기반으로 데드 레코닝(Dead reckoning)을 수행하여 데드 데코닝 데이터를 생성하고, GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 획득하며, 상기 센서부에 포함된GPS의 pps(pulse per second) 신호를 이용하여 실시간 타이머(Real Time Timer)를 생성하는 제 1 프로세서 및 상기 데드 레코닝 데이터, GNSS 데이터 및 실시간 타이머를 획득한 뒤 로컬 타임 태그를 부착하여 타임 동기화를 수행하고, 상기 타임 동기화가 수행된 결과에 기초하여 상기 차량의 현재 위치가 추정된 융합 측위 결과를 생성하여 상기 제 1 프로세서로 전달하는 제 2 프로세서를 포함한다. 이때, 상기 제 1 프로세서는 상기 융합 측위 결과에 기초하여 상기 차량의 최종 위치를 출력한다.
상기 제 1 프로세서는 기 설정된 주기마다 동작하고, 상기 제 2 프로세서는 비동기적으로 동작할 수 있다.
상기 제 1 프로세서는 상기 데드 레코닝 데이터 및 실시간 타이머를 상기 기 설정된 주기마다 상기 제 2 프로세서로 출력하고, 상기 GNSS 데이터를 상기 기 설정된 주기 미만으로 상기 제 2 프로세서로 출력할 수 있다.
상기 제 2 프로세서는 상기 제 1 프로세서로부터 획득한 데드 레코닝 데이터를 독립적으로 누적한 제 2 궤적 데이터에 기초하여 상기 타임 동기화를 수행할 수 있다.
상기 제 1 프로세서는 상기 생성된 데드 레코닝 데이터를 독립적으로 누적한 제 1 궤적 데이터를 이용하여 상기 융합 측위 결과의 시간 지연을 보상할 수 있다.
상기 제 1 궤적 데이터는 기 설정된 일정 시간 동안 누적되어 링 버퍼에 저장될 수 있다.
상기 제 2 프로세서는 상기 센서부로부터 전처리된 센서 데이터를 수신하고, 상기 전처리된 센서 데이터, 미리 저장된 맵 데이터 및 상기 제 2 궤적 데이터에 기초하여 맵 매칭을 수행하되, 상기 전처리된 센서 데이터, 미리 저장된 맵 데이터 및 상기 제 2 궤적 데이터에는 각각 상기 로컬 타임 태그가 부착될 수 있다.
상기 제 2 프로세서는 보간법에 기초하여 상기 맵 데이터의 좌표계를 상기 전처리된 센서 데이터의 좌표계로 변경되도록 하여 상기 타임 동기화를 수행할 수 있다.
상기 제 2 프로세서는 상기 전처리된 센서 데이터의 로컬 타임 태그를 기준으로 상기 맵 데이터를 동기화시킬 수 있다.
상기 맵 매칭은 상기 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서마다 수행되되, 상기 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서에는 상기 로컬 타임 태그가 부착되어 동기화됨에 따라 서로 다른 시간 정보를 가지며, 상기 제 2 프로세서는 각 서로 다른 시간 정보 마다 각각 지연 시간을 보상하여 상기 타임 동기화를 수행할 수 있다.
상기 제 1 프로세서는 상기 융합 측위 결과가 생성되어 전달되는 동안의 지연 시간을 보상하여 상기 타임 동기화를 수행하되, 상기 제 1 프로세서는 상기 실시간 타이머와 상기 제 1 궤적 데이터를 기준으로 상기 타임 동기화를 수행할 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 자율주행 차량에 있어 실시간성 및 안정성을 보장할 수 있는 위치 정보 측위 결과를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에서의 자율 주행 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 측위 시스템의 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 및 제 2 프로세서의 기능 블록도이다.
도 4는 제 1 및 제 2 궤적 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에서 수행되는 타임 동기화의 각 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 맵 데이터를 타임 동기화하는 일 예시이다.
도 7은 타임 동기화된 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 종래 기술에 따른 무인 자율주행 자동차의 항법 시스템의 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 발명은 차량의 위치 정보 측위 시스템(100)에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 각종 센서, 고정밀 지도 및 GPS 등의 방데한 데이터를 실시간으로 처리함과 동시에 안정성을 보장할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에서의 자율 주행 시스템(1)을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템(1)은 위치 정보 측위 시스템(100), 주변환경 인지 시스템(10), 주행경로 생성 시스템(20) 및 차량 제어 시스템(30)을 포함한다.
위치 정보 측위 시스템(100)은 다양한 센서 및 미리 구축된 지도를 이용하여 정확한 자차의 측위 정보를 추정할 수 있다.
주변환경 인지 시스템(10)은 차량, 보행자, 장애물 등의 주변환경 정보를 감지할 수 있으며, 주행경로 생성 시스템(20)은 측위 정보와 주변환경 정보를 융합하여 주행경로를 생성한다.
차량 제어 시스템(30)은 생성된 경로를 기반으로 차량을 제어한다.
본 발명은 이러한 자율 주행 시스템의 각 구성 중 위치 정보 측위 시스템(100)에 관한 것이다.
이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 측위 시스템(100)에 적용되는 자율 주행을 위한 측위 기술을 설명하면 다음과 같다.
먼저 위성 측위 기술은 GPS, DGPS, Network-RTK 등 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 기반으로 하는 측위 방법으로서, 절대 좌표를 위성을 통해 전달받을 수 있으며 그 오차는 5-~50m로 가변적이다.
이와 같은 위성 측위 기술은 도심 지역 등 멀티 패스 발생 지역에서는 정보를 신뢰할 수 없다는 단점이 있다.
이러한 단점을 보완하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 측위 시스템(100)은 차량 거동 기반의 추측 항법(Dead Reckoning)에 기초하여 위성 측위 기술에서 획득한 위치 정보를 보정할 수 있다.
즉, 차량 센서 및 차속, 조향각, 휠오도미터, 요 레이트, 가속도 등을 측정하는 관성 측정 장치(IMU, Inertial Measurement Unit)를 활용하여 위성 기술에 의해 측정된 위치 정보를 보정할 수 있다.
차량 거동 기반의 추측 항법은 자차의 움직임을 누적함으로써 계산되며, 시간이 지남에 따라 그 오차는 누적되게 된다. 그 오차는 1~10m정도로 위성 측위를 보정할 수 있으나, 오차 누적이 계속하여 발생하게 된다.
이를 위해 본 발명의 일 실시예는 미리 저장된 자율 주행용 정밀 지도를 이용하는 맵 매칭 기법에 기초하여 차량 거동 기반의 추측 항법에 의한 위치 정보를 보정할 수 있다.
맵 매칭 기법은 자율 주행용 정밀 지도와 자차에 설치된 하나 이상의 센서(예를 들어, 카메라, 스테레오 카메라, AVM 카메라, 라이다 등)를 통해 획득한 데이터의 비교 결과에 기초하여 차량의 위치를 상대적으로 추정한 위치 정보를 획득하는 방법이다.
여기에서 정밀 지도란 차선, 노면 정보, 표지판 정보, 신호등 정보 등의 3차원 좌표 등을 현실 세계(Real World)와 최대한 비슷하게 구축해놓은 지도를 의미한다.
이를 통해 자율주행이 가능한 수준의 정확도를 확보할 수 있으나, 센서의 가격이 비싸고 주변 매칭할 정보의 양에 따라 그 오차가 가변적일 수 있다.
이러한 위치 정보 측위 시스템(100)을 구현하기 위하여, 본 발명의 일 실시예는 상기 기술들을 처리 로직이 상대적으로 단순하며 실시간성 및 안정성이 보장되어야 하는 기술(safety core 즉, 제 1 프로세서)과 처리 로직이 복잡하고 다루는 데이터 양이 방대하나 실시간성이 보장되지 않아도 되는 기술(performance core 즉, 제 2 프로세서)을 통해 위치 정보를 측위할 수 있다.
이하에서는 도 2 내지 도 8를 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 측위 시스템(100)의 블록도이다. 도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 및 제 2 프로세서(120, 130)의 기능 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 위치 정보 측위 시스템(100)은 센서부(110), 제 1 프로세서(120) 및 제 2 프로세서(130)를 포함한다.
센서부(110)는 차량에 장착된 하나 이상의 센서를 포함한다. 이러한 센서부(110)는 요 센서, 방향 센서, 휠 스피드 센서, 변속 감지 센서, GNSS 모듈, AVM, LiDAR, FCAM 등을 포함할 수 있다.
제 1 프로세서(120)는 실시간(Real time) ECU, 마이크로 오토박스(micro autobox) 등 경성 실시간(hard real time) 하드웨어 플랫폼으로써, 실시간성 및 안정성이 검증된 플랫폼에 해당한다.
제 1 프로세서(120)에 구현되는 기술로는 차량거동기반 추측항법(Dead Reckoning) 기술과, 인지/플래닝/제어 모듈(140)에 현재의 자차 위치를 출력할 수 있는 현재위치 추정 기술이 있다.
제 2 프로세서(130)는 CPU/GPU 기반의 하드웨어 플랫폼으로써, PC를 포함한 다양한 고성능 자율주행용 플랫폼이다. 제 2 프로세서(130)에 의해 구현되는 기술로는 센서 데이터 처리 기술, 맵 매칭 기술, 위성측위/추측 항법/맵 매칭으로 추정된 위치좌표를 융합(fusion)하는 위치 융합 기술이 있다.
이때, 제 1 프로세서(120)에 구현된 로직은 기 설정된 주기마다 동작하게 되며, 제 2 프로세서(130)에 구현된 로직은 비동기적(First Input First Output(FIFO), Triggered, Sampling)으로 동작하는 것을 특징으로 한다.
이러한 제 1 및 제 2 프로세서(120, 130)에 의해 구현되는 각 기능에 대하여 도 3a 내지도 5를 참조하여 설명하도록 한다.
한편, 제 1 및 제 2 프로세서(120, 130)는 메모리(미도시)에 각각 저장된 프로그램을 실행시킴으로써 구동될 수 있다. 이러한 프로그램이 저장된 메모리는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다.
예를 들어, 메모리는 콤팩트 플래시(compact flash; CF) 카드, SD(secure digital) 카드, 메모리 스틱(memory stick), 솔리드 스테이트 드라이브(solid-state drive; SSD) 및 마이크로(micro) SD 카드 등과 같은 낸드 플래시 메모리(NAND flash memory), 하드 디스크 드라이브(hard disk drive; HDD) 등과 같은 마그네틱 컴퓨터 기억 장치 및 CD-ROM, DVD-ROM 등과 같은 광학 디스크 드라이브(optical disc drive) 등을 포함할 수 있다.
도 3a는 제 1 프로세서(120)의 기능 블록도이고, 도 3b는 제 2 프로세서(130)의 기능 블록도이다. 도 4는 제 1 및 제 2 궤적 데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에서 수행되는 타임 동기화의 각 과정을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 3a를 참조하면 제 1 프로세서(120)는 차량 센서와 IMU를 포함하는 센서부(110)의 센싱 데이터를 기반으로 데드 레코닝을 수행하여 데드 레코닝 데이터를 생성한다.
이때, 수행된 데드 레코닝 데이터는 제 1 궤적 관리부에서 일정 시간동안 누적되며, 이는 짧은 시간동안 누적된 값으로서 신뢰할 수 있는 데이터에 해당한다.
또한, 제 1 프로세서(120)는 GNSS로부터 GNSS 데이터(위경도, 헤딩, 속도, 퀄리티 등)를 획득하고, GPS pps(pulse per second) 신호를 이용하여 시간 관리자에서 실시간 타이머(Real Time Timer)를 생성한다.
이때, 실시간 타이머는 ms 단위의 신뢰할 수 있는 타이머로서, 자차의 최종 위치를 출력하는데 기준이 되는 시간이다.
한편, 제 1 프로세서(120)는 기 설정된 주기마다 동작(예를 들어 20ms의 주기로 1초 동안 저장한다고 가정하면 50개의 차량 위치 데이터가 저장됨)되며, 이에 따라 제 1 궤적 데이터는 기 설정된 일정 시간동안 누적되어 링 버퍼에 저장될 수 있다.
제 1 프로세서(120)는 생성된 데드 레코닝 데이터를 독립적으로 누적한 제 1 궤적 데이터를 이용하여 제 2 프로세서(130)로부터 전달받은 융합 측위 결과의 지연 시간을 보상할 수 있다.
제 1 프로세서(120)는 매 타이밍에 계산된 데드 레코닝 데이터 및 실시간 타이머를 기 설정된 주기(예를 들어, 1초에 50번)마다 제 2 프로세서(130)로 출력할 수 있으며, GNSS 출력은 GPS 출력 주기에 따라 데드 레코닝 데이터의 출력보다는 저주파수인 기 설정된 주기 미만(예를 들어 1초에 2회)으로 출력할 수 있다.
제 1 프로세서(120)는 이와 같이 획득한 데드 레코닝 데이터, GNSS 데이터 및 실시간 타이머를 제 2 프로세서(130)로 전달한다(P1).
제 2 프로세서(130)는 도 3b와 같이, 제 1 프로세서(120)로부터 데드 레코닝 데이터, GNSS 데이터 및 실시간 타이머(P1)를 전달받아, 현재 자차의 위치를 추정할 수 있다.
이때, 제 2 프로세서(130)는 센서부(110)에 포함된 여러 센서(예를 들어, AVM, LIDAR, FCAM 등)로부터 오는 데이터를 사용하므로, 제 2 프로세서(130)는 비동기적으로 동작되며, 처리시간의 실시간성 역시 보장되지 않는다.
이에 따라, 제 2 프로세서(130)에서 생성되는 결과값들은 시간 지연이 발생하게 되는바, 이러한 시간 지연을 보상하기 위하여 제 2 프로세서(130)는 자체적인 로컬 타임 태그를 각 데이터에 부착하여 타임 동기화 과정을 수행한다.
이와 같이 타임 태그가 추가된 데이터는 서로 다른 시간 정보를 가지게 되며, 이는 서로 다른 차량의 위치에서 취득된 데이터라는 의미를 가지게 된다. 따라서, 이를 보상하기 위하여 제 2 프로세서(130)는 제 1 프로세서(120)로부터 획득한 데드 레코닝 데이터를 받아, 제 2 궤적 관리부를 통해 자체적으로 누적한 제 2 궤적 데이터에 기초하여 타임 동기화를 수행할 수 있다.
이때, 제 2 궤적 데이터는 제 1 프로세서(120)에 의해 생성된 제 1 궤적 데이터와는 완전히 독립적으로 생성된 것으로서, 짧은 시간동안 획득된 매우 신뢰할 수 있는 값에 해당한다.
즉, 제 1 프로세서(120)에 의해 생성된 제 1 궤적 데이터는 전술한 바와 같이 짧은 시간 동안은 정확하지만 시간 경과에 따른 에러 누적은 피할 수 없기 때문에 현재의 차량 궤적과는 상이한 값을 가지게 된다.
따라서, 제 2 프로세서(130)는 제 2 궤적 관리부를 통해 도 4와 같이 제 1 프로세서(120)로부터 획득한 데드 레코닝 데이터(제 1 궤적 데이터, P3)를 현재 위치에 맞게 회전 또는 이동 변환 등을 통해 수정하여 제 2 궤적 데이터(P4)를 생성할 수 있다.
제 2 프로세서(130)는 이와 같이 생성한 제 2 궤적 데이터를 이용하여 타임 동기화를 수행할 수 있으며, 타임 동기화가 수행된 결과에 기초하여 차량의 현재 위치가 추정된 융합 측위 결과(P2)를 생성하여 제 1 프로세서(120)로 전달하고, 이에 따라 제 1 프로세서(120)는 융합 측위 결과(P2)에 기초하여 현재의 좌표로 치환함에 따라, 차량의 최종 위치를 출력할 수 있다.
한편, 제 1 프로세서(120)가 전달받은 융합 측위 결과(P2)는 데이터 처리 시간, 통신 시간 등에 따라 지연이 반영되어 있으므로, 제 1 프로세서(120)는 제 1 궤적 관리부로부터 생성된 제 1 궤적 데이터를 이용하여 이를 보상할 수 있다.
이를 바탕으로 인지/플래닝/제어 모듈(140)에서는 차량의 현재 위치가 어디인지를 알 수 있으며, 향후의 주행 계획을 세울 수 있다.
이하에서는 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 및 제 2 프로세서(120, 130)에서 수행되는 타임 동기화에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
제 2 프로세서(130)는 센서부(110)로부터 전처리된 센서 데이터를 수신하고, 전처리된 센서 데이터와, 미리 저장된 맵 데이터와, 제 2 궤적 데이터에 기초하여 맵 매칭을 수행할 수 있다.
이때, 전처리된 센서 데이터, 미리 저장된 맵 데이터 및 제 2 궤적 데이터에는 각각 제 2 프로세서(130)에 대응되는 로컬 타임 태그가 부착될 수 있다.
제 2 프로세서(130)는 도 5의 (a)와 같이 보간법에 기초하여 맵 데이터의 좌표계를 전처리된 센서 데이터의 좌표계로 변경되도록 하여 타임 동기화를 수행할 수 있다.
또한, 제 2 프로세서(130)는 도 6과 같이 센서 데이터의 로컬 타임 태그를 기준으로 맵 데이터를 동기화시킬 수 있으며, 이때 시간의 경과에 따른 차량의 이동량은 제 2 궤적 데이터를 활용한다.
제 2 프로세서(130)는 맵 매칭을 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서마다 수행할 수 있다. 즉, AVM, LIDAR, 전방 카메라 등의 각 센서마다 맵 매칭을 수행할 수 있다.
이러한 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서에는 로컬 타임 태그가 부착되어 동기화됨에 따라 서로 다른 시간 정보를 가질 수 있으며, 맵 매칭이 수행되는 동안 시간이 흘러 이는 모두 과거의 데이터가 되었으므로, 제 2 프로세서(130)는 도 5의 (b)와 같이 각 서로 다른 시간 정보마다 각각 지연 시간을 보상하여 타임 동기화를 수행할 수 있다.
제 1 프로세서(130)는 융합 측위 결과가 생성되어 제 2 프로세서(130)에서 제 1 프로세서(120)로 전달되는 동안의 지연 시간을 보상하여 타임 동기화를 수행할 수 있다. 즉, 제 2 프로세서(130)에 의해 생성된 융합 측위 결과는 이를 생성하는 시간 및 제 1 프로세서(120)로 전달하는 통신 시간에 의해서 과거의 데이터가 되므로, 제 1 프로세서(130)는 도 5의 (c)와 같이 이를 보상하는 타임 동기화를 수행한다.
이때, 제 1 프로세서(130)는 실시간 타이머와 제 1 궤적 데이터를 기준으로 하여 타임 동기화를 수행할 수 있다.
도 7은 타임 동기화된 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면 이전 시점에서의 맵 매칭 결과(A1)에 대하여 제 2 프로세서(130)는 제 2 궤적 데이터를 이용하여 현재 시점에 대응되는 위치(A2)를 추정할 수 있다. 그리고 제 2 프로세서(130)는 위치 분포 범위(A3) 내에서 지연 시간을 보상하여 현재시점에 대응되는 맵 매칭 결과(A4)를 생성한다.
그 다음 제 1 프로세서(120)는 실시간 타이머와 제 1 궤적 데이터를 기준으로 하여 타임 동기화를 수행하여 최종적인 융합 측위 결과(A5)를 생성할 수 있다.
한편, 제 2 프로세서(130)는 ICP, Hungarian action, linear fitting algorithm 등의 데이터 정렬 알고리즘을 사용하여 맵 매칭을 수행할 수 있으며, EKF(Extended Kalman Filter), weighted sum 등의 알고리즘을 사용하여 융합 측위 결과를 생성할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 정보 측위 시스템(100)은 실시간성을 가지는 제 1 프로세서(120)와 연산성이 높은 제 2 프로세서(130) 간의 로직 분리 및 타임 동기화를 통해 실시간으로 현재 위치를 인지/플래닝/제어 모듈(140)로 전달할 수 있다.
참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 3에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 형태로 구현될 수 있으며, 소정의 역할들을 수행할 수 있다.
그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.
이와 같은 본 발명의 일 실시예 중 어느 하나에 의하면, 자율주행 차량에 있어 실시간성 및 안정성을 보장할 수 있는 위치 정보 측위 결과를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 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. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 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 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 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.
100: 위치 정보 측위 시스템
110: 센서부
120: 제 1 프로세서
130: 제 2 프로세서

Claims (11)

  1. 차량의 위치 정보 측위 시스템에 있어서,
    차량에 장착된 하나 이상의 센서를 포함하는 센서부,
    상기 센서부의 센싱 데이터를 기반으로 데드 레코닝(Dead reckoning)을 수행하여 데드 데코닝 데이터를 생성하고, GNSS(Global Navigation Satellite System) 데이터를 획득하며, 상기 센서부에 포함된GPS의 pps(pulse per second) 신호를 이용하여 실시간 타이머(Real Time Timer)를 생성하는 제 1 프로세서 및
    상기 데드 레코닝 데이터, GNSS 데이터 및 실시간 타이머를 획득한 뒤 로컬 타임 태그를 부착하여 타임 동기화를 수행하고, 상기 타임 동기화가 수행된 결과에 기초하여 상기 차량의 현재 위치가 추정된 융합 측위 결과를 생성하여 상기 제 1 프로세서로 전달하는 제 2 프로세서를 포함하되,
    상기 제 1 프로세서는 상기 융합 측위 결과에 기초하여 상기 차량의 최종 위치를 출력하는 것인 차량의 위치 정보 측위 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서는 기 설정된 주기마다 동작하고, 상기 제 2 프로세서는 비동기적으로 동작하는 것인 차량의 위치 정보 측위 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서는 상기 데드 레코닝 데이터 및 실시간 타이머를 상기 기 설정된 주기마다 상기 제 2 프로세서로 출력하고, 상기 GNSS 데이터를 상기 기 설정된 주기 미만으로 상기 제 2 프로세서로 출력하는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는 상기 제 1 프로세서로부터 획득한 데드 레코닝 데이터를 독립적으로 누적한 제 2 궤적 데이터에 기초하여 상기 타임 동기화를 수행하는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서는 상기 생성된 데드 레코닝 데이터를 독립적으로 누적한 제 1 궤적 데이터를 이용하여 상기 융합 측위 결과의 시간 지연을 보상하는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 궤적 데이터는 기 설정된 일정 시간 동안 누적되어 링 버퍼에 저장되는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는 상기 센서부로부터 전처리된 센서 데이터를 수신하고, 상기 전처리된 센서 데이터, 미리 저장된 맵 데이터 및 상기 제 2 궤적 데이터에 기초하여 맵 매칭을 수행하되,
    상기 전처리된 센서 데이터, 미리 저장된 맵 데이터 및 상기 제 2 궤적 데이터에는 각각 상기 로컬 타임 태그가 부착되는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는 보간법에 기초하여 상기 맵 데이터의 좌표계를 상기 전처리된 센서 데이터의 좌표계로 변경되도록 하여 상기 타임 동기화를 수행하는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 2 프로세서는 상기 전처리된 센서 데이터의 로컬 타임 태그를 기준으로 상기 맵 데이터를 동기화시키는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 맵 매칭은 상기 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서마다 수행되되,
    상기 전처리된 센서 데이터에 대응되는 각 센서에는 상기 로컬 타임 태그가 부착되어 동기화됨에 따라 서로 다른 시간 정보를 가지며, 상기 제 2 프로세서는 각 서로 다른 시간 정보 마다 각각 지연 시간을 보상하여 상기 타임 동기화를 수행하는 것인 위치 정보 측위 시스템.
  11. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 프로세서는 상기 융합 측위 결과가 생성되어 전달되는 동안의 지연 시간을 보상하여 상기 타임 동기화를 수행하되,
    상기 제 1 프로세서는 상기 실시간 타이머와 상기 제 1 궤적 데이터를 기준으로 상기 타임 동기화를 수행하는 것인 차량의 위치 정보 측위 시스템.
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