KR20200119092A - 차량 및 차량의 위치 검출 방법 - Google Patents

차량 및 차량의 위치 검출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 및 차량의 위치 측정 방법에 관한 것으로, V2X 정보를 이용하여 차량의 위치 파악을 수행함으로써 정밀한 위치 측정이 이루어질 수 있도록 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 발명에 따른 차량의 위치 측정 방법은, 차량의 동역학 센서의 검출 정보에 기초한 예측 항법을 통해 차량의 예측 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 예측 위치 측정 결과에 상기 차량의 GPS 정보를 반영하여 상기 차량의 절대 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 절대 위치 측정 결과에 외부의 V2X 통신 대상으로부터 수신되는 V2X 정보를 반영하여 상기 차량의 상대 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 상대 위치 측정의 결과를 상기 차량의 위치 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.

Description

차량 및 차량의 위치 검출 방법{VEHICLE AND LOCALIZATION METHOD THEREOF}
본 발명은 차량에 관한 것으로, 차량의 위치 측정에 관한 것이다.
차량의 주행 중에 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내하거나 또는 차량의 현재 위치를 안내하기 위해서는 차량의 현재 위치를 정확하게 파악할 필요가 있다. 또한, 차량의 자율 주행 제어를 위해서도 차량의 현재 위치를 정확하게 파악할 필요가 있다.
다만, 주변 환경을 고려하지 않고 차량 자체의 동역학 센서만을 이용하여 차량의 위치를 측정하는 것은 동역학 센서의 검출 한계로 인해 위치 정보의 신뢰도가 그다지 높다고는 할 수 없다.
또한, GPS 정보를 이용하더라도 민간용 GPS의 정밀도 그다지 높지 않아서 GPS 정보를 이용한 위치 측정 결과 역시 차량의 자율 주행 제어에 필요한 만큼의 정밀도를 기대하기 어렵다.
일 측면에 따르면, V2X 정보를 이용하여 차량의 위치 파악을 수행함으로써 정밀한 위치 측정이 이루어질 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 차량의 위치 측정 방법은, 차량의 동역학 센서의 검출 정보에 기초한 예측 항법을 통해 차량의 예측 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 예측 위치 측정 결과에 상기 차량의 GPS 정보를 반영하여 상기 차량의 절대 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 절대 위치 측정 결과에 외부의 V2X 통신 대상으로부터 수신되는 V2X 정보를 반영하여 상기 차량의 상대 위치 측정을 수행하는 단계와; 상기 상대 위치 측정의 결과를 상기 차량의 위치 정보로서 출력하는 단계를 포함한다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 제 1 항에 있어서, 상기 V2X 통신 대상은, 상기 차량의 주변에 위치한 타 차량과 V2X 기지국, 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나이다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 V2X 정보는, 상기 타 차량과 상기 V2X 기지국, 상기 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나로부터 측정한 상기 차량의 상대 위치에 관련된 정보이다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 상대 위치 측정은, 절대 위치 측정 결과를 맵 데이터와 비교하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함한다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 상대 위치 측정은, 상기 차량의 주변 환경 정보를 이용하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함한다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 차량의 주변 환경 정보는, 상기 차량의 주변에 위치한 물체와 상기 차량 사이의 상대 위치의 정보를 포함한다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 차량에 마련되는 레이더와 라이더, 카메라 중 적어도 하나를 통해 상기 차량의 주변 환경 정보를 획득한다.
상술한 차량의 위치 측정 방법에서, 상기 동역학 센서는, 상기 차량의 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서를 포함한다.
상술한 목적의 본 발명에 따른 차량은, 차량의 운동 정보를 검출하는 동역학 센서와; GPS 정보를 수신하는 GPS 수신부와; V2X 정보를 수신하는 V2X 통신부와; 상기 동역학 센서의 검출 정보에 기초한 예측 항법을 통해 차량의 예측 위치 측정을 수행하는 예측 항법 로직과, 상기 예측 위치 측정 결과에 상기 차량의 상기 GPS 정보를 반영하여 상기 차량의 절대 위치 측정을 수행하는 절대 위치 측정 로직과, 상기 절대 위치 측정 결과에 외부의 V2X 통신 대상으로부터 수신되는 상기 V2X 정보를 반영하여 상기 차량의 상대 위치 측정을 수행하는 상대 위치 측정 로직을 포함하고, 상기 상대 위치 측정의 결과를 상기 차량의 위치 정보로서 출력하는 제어부를 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 V2X 통신 대상은, 상기 차량의 주변에 위치한 타 차량과 V2X 기지국, 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나이다.
상술한 차량에서, 상기 V2X 정보는, 상기 타 차량과 상기 V2X 기지국, 상기 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나로부터 측정한 상기 차량의 상대 위치에 관련된 정보이다.
상술한 차량에서, 상기 상대 위치 측정은, 절대 위치 측정 결과를 맵 데이터와 비교하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 상대 위치 측정은, 상기 차량의 주변 환경 정보를 이용하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 차량의 주변 환경 정보는, 상기 차량의 주변에 위치한 물체와 상기 차량 사이의 상대 위치의 정보를 포함한다.
상술한 차량에서, 상기 차량에 마련되는 레이더와 라이더, 카메라 중 적어도 하나를 통해 상기 차량의 주변 환경 정보를 획득한다.
상술한 차량에서, 상기 동역학 센서는, 상기 차량의 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서를 포함한다.
일 측면에 따르면, V2X 정보를 이용하여 차량의 위치 파악을 수행함으로써 정밀한 위치 측정이 이루어질 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 V2X 통신을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 계통을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 위치 측정 방법을 나타낸 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 V2X 통신을 나타낸 도면이다.
V2X 통신은 'Vehicle to Everything'을 의미하며, '차량과 사물(사람) 간 통신'으로 해석할 수 있다. 도 1에 나타낸 바와 같이, V2X 통신은 운행 중인 차량(100)이 무선 통신을 통해 도로 인프라나 교통 정보, 보행자 정보 등을 교환·공유하는 기술이다. V2X 통신은 차량과 인프라(Vehicle to Infrastructure, V2I), 차량과 차량(Vehicle to Vehicle, V2V), 차량과 보행자(Vehicle to Pedestrian, V2P) 등 차량(Vehicle)을 중심으로 구현된다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)에서는, 주변의 V2X 기지국(102)이나 타 차량(104)(106), 보행자(108)의 모바일 디바이스(118)와의 V2X 통신을 통해 차량(100)의 주변 상황에 대한 정보를 교환한다. 이를 위해 차량(100)은, V2X 기지국(102)과 V2I 통신(Vehicle to Infrastructure Communication)을 수행하고, 타 차량(104)(106)과 V2V 통신(Vehicle to Vehicle Communication)을 수행하며, 보행자(108)의 모바일 디바이스(118)와 V2P 통신(Vehicle to Pedestrian)을 수행한다. V2P 통신은 엄밀하게는 보행자(108)와의 통신이 아닌 보행자(108)가 휴대한 모바일 디바이스(118)와의 통신이다.
차량(100)은, 도 1에 나타낸 것과 같은 V2X 통신을 통해 주변의 타 차량(104)(106)과 V2X 기지국(102), 보행자(108)의 모바일 디바이스(118)와 통신하여 당해 차량(100)의 위치 파악에 필요한 정보를 수신함으로써 당해 차량(100)의 현재 위치를 더욱 정확히 측정할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 제어 계통을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)의 제어부(202)는 절대 위치 측정과 상대 위치 측정의 조합을 통해 당해 차량(100)의 위치 측정을 수행한다. 정밀 맵 기반의 상대 위치 측정은 정밀 맵과 차량(100)의 센서 정보를 매칭시켜 위치 측정을 수행한다. 이 경우 본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)의 제어부(202)는 V2X 통신을 통해 수신하는 타 차량(104)(106) 또는 기지국(102)(즉, 인프라)의 정보를 추가로 반영하여 매칭 성능을 향상시킨다. 즉, V2X 통신을 통해 수신하는 V2X 정보를 추가 반영함으로써 당해 차량(100)의 위치 측정 성능을 향상시킨다. 이를 위해 제어부(202)는 예측 항법 로직(204)과 절대 위치 측정 로직(206), 상대 위치 측정 로직(208)을 포함한다. 상대 위치 측정 로직(208)에서의 위치 측정은 맵 매칭을 수반한다.
예측 항법 로직(204)은 차량(100)의 동역학 센서(212)의 검출 정보 및 동역학 모델을 이용하여 예측 항법(Dead Reckoning)을 통해 차량(100)의 현재 위치를 추정한다. 예측 항법(Dead Reckoning)은 위치를 알고 있는 출발점에서 현재 위치까지의 여행 거리 및 방향을 계산하여 현재의 위치를 추적하는 위치추적 기술로서, 차량(100)의 동역학 센서(212)의 검출 정보를 이용한다. 여기에 더하여 차량(100)의 주행 기록계를 통해 검출되는 주행 기록이 더 이용될 수 있다. 동역학 센서(212)는 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서 등을 포함할 수 있다.
절대 위치 측정 로직(206)은 예측 항법 측정 로직(204)의 현재 위치 측정 결과에 GPS 정보(위치 정보)를 반영하여 보정을 수행한다. GPS 정보는 차량(100)의 GPS 좌표를 포함할 수 있다. GPS 정보는 GPS 수신부(214)를 통해 GPS 위성으로부터 수신한다.
상대 위치 측정 로직(208)은 정밀 맵(216)과 주변 환경 검출부(218)의 주변 환경 정보, V2X 통신부(220)를 통해 수신되는 V2X 정보를 이용하여 차량(100)의 현재 위치(상대 위치)를 측정한다. 즉, 절대 위치 측정 로직(206)의 위치 측정 결과를 정밀 맵(216)의 맵 데이터를 비교하여 위치 정보를 보정하고, 여기에 더하여 주변 환경 검출부(218)를 통해 검출되는 주변 환경 정보와 V2X 통신부(220)를 통해 수신되는 V2X 정보를 더 반영하여 더욱 정확한 위치 측정을 수행한다.
정밀 맵(216)의 맵 데이터는 차량(100)의 주변에 위치한 랜드마크 정보를 포함한다.
주변 환경 검출부(218)는 당해 차량(100)의 주변에 위치한 물체(타 차량과 건물, 보행자 포함)를 인식하도록 마련되는 장치이다. 예를 들면, 주변 환경 검출부(218)는 레이더(RADAR)나 라이다(LiDAR), 카메라를 포함할 수 있다.
V2X 통신부(220)는, 앞서 도 1을 통해 설명한 것처럼, V2X 통신을 통해 주변의 타 차량(104)(106)과 V2X 기지국(102), 보행자(108)의 모바일 디바이스(118)와 통신하여 당해 차량(100)의 위치 파악에 필요한 정보를 수신한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 차량의 위치 측정 방법을 나타낸 도면이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)의 위치 측정 방법은, 절대 위치 측정과 상대 위치 측정의 조합을 통해 당해 차량(100)의 위치를 측정하되, V2X 통신을 통해 수신하는 V2X 정보를 추가 반영함으로써 당해 차량(100)의 위치 측정 성능을 향상시킨다.
이를 위해 제어부(202)는 동역학 센서(212)로부터 검출 정보를 수신한다(302). 동역학 센서(212)의 검출 정보는 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서를 통해 검출되는 정보를 포함할 수 있다. 여기에 더하여 차량(100)의 주행 기록계를 통해 검출되는 주행 기록이 더 이용될 수 있다.
제어부(202)의 예측 항법 로직(204)은 동역학 센서(212)로부터 수신한 검출 정보 및 동역학 모델에 기초한 예측 항법을 통해 차량(100)의 위치를 파악한다(304).
제어부(202)는 GPS 수신부(214)를 통해 GPS 위성으로부터 GPS 정보를 수신한다(306). GPS 정보는 차량(100)의 GPS 좌표를 포함할 수 있다.
제어부(202)의 절대 위치 측정 로직(206)은 예측 항법 측정 로직(204)의 현재 위치 측정 결과에 GPS 정보(GPS 좌표)를 반영하여 보정을 수행함으로써 차량(100)의 절대 위치를 파악한다(308).
제어부(202)는 정밀 맵(216)의 맵 데이터와 주변 환경 정보, V2X 정보를 수신한다(310). 정밀 맵(216)의 맵 데이터는 주변 환경에 대한 랜드마크 정보를 포함한다. 주변 환경 정보는 당해 차량(100)의 주변에 위치한 물체(타 차량과 건물, 보행자 포함)를 인식 결과이다. V2X 정보는 V2X 통신을 통해 주변의 타 차량(104)(106)과 V2X 기지국(102), 보행자(108)의 모바일 디바이스(118)로부터 수신하는 위치 관련 정보이다.
제어부(202)의 상대 위치 측정 로직(208)은 정밀 맵(216)과 주변 환경 검출부(218)의 주변 환경 정보, V2X 통신부(220)를 통해 수신되는 V2X 정보를 이용하여 차량(100)의 현재 위치(상대 위치)를 측정한다(312). 즉, 절대 위치 측정 로직(206)의 위치 측정 결과를 정밀 맵(216)의 맵 데이터와 비교하여 위치 정보를 보정하고, 여기에 더하여 주변 환경 검출부(218)를 통해 검출되는 차량(100)의 주변 환경 정보와 V2X 통신부(220)를 통해 수신되는 V2X 정보를 더 반영하여 더욱 정확한 위치 측정을 수행한다.
제어부(202)는, 이와 같은 일련의 과정을 통해, 당해 차량(100)의 위치 정보를 생성하여 출력한다(314).
당해 차량(100)의 정확한 위치 정보는, 운전자에게 정확한 경로 안내를 제공하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 차량(100)의 정밀한 자율 주행 제어를 위해서도 매우 중요한 요소이다. 즉, 차량(100)의 정밀한 자율 주행 제어를 위해서는 차량(100)의 현재 위치 및 차량(100)의 주변에 위치한 물체(타 차량과 건물, 보행자 포함)와 차량(100) 사이의 상대 위치를 정확히 파악해야 한다. 따라서, 본 발명의 실시 예에 따른 차량(100)은, 당해 차량(100)에서 자체적으로 확보한 위치 정보뿐만 아니라 주변의 타 차량(104)(106)이나 V2X 기지국(102), 보행자(108)의 모바일 디바이스(118) 등으로부터 확보할 수 있는 상대적 위치 정보를 함께 운용함으로써 당해 차량(100)의 위치를 매우 정밀하게 측정한다.
위의 설명은 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서 위에 개시된 실시 예 및 첨부된 도면들은 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 차량
102 : V2X 기지국
104, 106 : 타 차량
108 : 보행자
118 : 모바일 디바이스
202 : 제어부
204 : 예측 항법 로직
206 : 절대 위치 측정 로직
208 : 상대 위치 측정 로직
212 : 동역학 센서
214 : GPS 수신부
216 : 정밀 맵
218 : 주변 환경 검출부
220 : V2X 통신부

Claims (16)

  1. 차량의 동역학 센서의 검출 정보에 기초한 예측 항법을 통해 차량의 예측 위치 측정을 수행하는 단계와;
    상기 예측 위치 측정 결과에 상기 차량의 GPS 정보를 반영하여 상기 차량의 절대 위치 측정을 수행하는 단계와;
    상기 절대 위치 측정 결과에 외부의 V2X 통신 대상으로부터 수신되는 V2X 정보를 반영하여 상기 차량의 상대 위치 측정을 수행하는 단계와;
    상기 상대 위치 측정의 결과를 상기 차량의 위치 정보로서 출력하는 단계를 포함하는 차량의 위치 측정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 V2X 통신 대상은,
    상기 차량의 주변에 위치한 타 차량과 V2X 기지국, 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나인 차량의 위치 측정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 V2X 정보는,
    상기 타 차량과 상기 V2X 기지국, 상기 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나로부터 측정한 상기 차량의 상대 위치에 관련된 정보인 차량의 위치 측정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 상대 위치 측정은,
    절대 위치 측정 결과를 맵 데이터와 비교하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함하는 차량의 위치 측정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 상대 위치 측정은,
    상기 차량의 주변 환경 정보를 이용하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함하는 차량의 위치 측정 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 차량의 주변 환경 정보는,
    상기 차량의 주변에 위치한 물체와 상기 차량 사이의 상대 위치의 정보를 포함하는 차량의 위치 측정 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 차량에 마련되는 레이더와 라이더, 카메라 중 적어도 하나를 통해 상기 차량의 주변 환경 정보를 획득하는 차량의 위치 측정 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 동역학 센서는,
    상기 차량의 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서를 포함하는 차량의 위치 측정 방법.
  9. 차량의 운동 정보를 검출하는 동역학 센서와;
    GPS 정보를 수신하는 GPS 수신부와;
    V2X 정보를 수신하는 V2X 통신부와;
    상기 동역학 센서의 검출 정보에 기초한 예측 항법을 통해 차량의 예측 위치 측정을 수행하는 예측 항법 로직과, 상기 예측 위치 측정 결과에 상기 차량의 상기 GPS 정보를 반영하여 상기 차량의 절대 위치 측정을 수행하는 절대 위치 측정 로직과, 상기 절대 위치 측정 결과에 외부의 V2X 통신 대상으로부터 수신되는 상기 V2X 정보를 반영하여 상기 차량의 상대 위치 측정을 수행하는 상대 위치 측정 로직을 포함하고, 상기 상대 위치 측정의 결과를 상기 차량의 위치 정보로서 출력하는 제어부를 포함하는 차량.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 V2X 통신 대상은,
    상기 차량의 주변에 위치한 타 차량과 V2X 기지국, 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나인 차량.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 V2X 정보는,
    상기 타 차량과 상기 V2X 기지국, 상기 보행자의 모바일 디바이스 중 적어도 하나로부터 측정한 상기 차량의 상대 위치에 관련된 정보인 차량.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 상대 위치 측정은,
    절대 위치 측정 결과를 맵 데이터와 비교하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함하는 차량.
  13. 제 12 항에 있어서, 상기 상대 위치 측정은,
    상기 차량의 주변 환경 정보를 이용하여 상기 차량의 위치 정보를 보정하는 것을 더 포함하는 차량.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 차량의 주변 환경 정보는,
    상기 차량의 주변에 위치한 물체와 상기 차량 사이의 상대 위치의 정보를 포함하는 차량.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 차량에 마련되는 레이더와 라이더, 카메라 중 적어도 하나를 통해 상기 차량의 주변 환경 정보를 획득하는 차량.
  16. 제 9 항에 있어서, 상기 동역학 센서는,
    상기 차량의 조향각 센서와 속도 센서, 관성 센서, 자이로 센서를 포함하는 차량.
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KR1020190041483A KR20200119092A (ko) 2019-04-09 2019-04-09 차량 및 차량의 위치 검출 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20230057071A (ko) * 2021-10-21 2023-04-28 한국교통대학교산학협력단 Ldm 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치
KR20230057072A (ko) * 2021-10-21 2023-04-28 한국교통대학교산학협력단 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치

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KR20230057072A (ko) * 2021-10-21 2023-04-28 한국교통대학교산학협력단 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치

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