KR20210040877A - 포지셔닝 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 출원은 포지셔닝 방법 및 장치를 개시하며, 스마트 운전 기술분야에 관한 것이다. 구체적인 구현 방안은, 라이다를 사용하여 수집한 포인트 클라우드 데이터를 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 결합하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하고, 해당 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 해당 제약 조건은 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위한 것이고, 해당 제약 조건을 결합한 GNSS 수신기의 관측 데이터를 사용하여 GNSS-PPP 포지셔닝을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득한다. 이런 방안을 사용하여 Lidar 포지셔닝 기술을 GNSS-PPP포지셔닝 기술과 결합하여, GNSS 기지국에 의존하지 않는 목적을 구현하고, 동시에 Lidar 포지셔닝 기술의 포지셔닝 결과를 이용하여 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화할 수 있는 제약 조건을 구축함으로써, 수렴 속도가 지나치게 늦은 단점을 방지한다.

Description

포지셔닝 방법 및 장치{POSITIONING METHOD AND DEVICE}
본 출원의 실시예는 자율 주행 기술분야에 관한 것으로, 특히 포지셔닝 방법 및 장치에 관한 것이다.
현재 포지셔닝 시스템은 무인 차량의 자율 주행 및 보조 운전 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 예컨대 감지, 경로 계획 등의 모듈과 같은 기타 모듈은 모두 서로 다른 정도로 포지셔닝 시스템에서 생성된 포지셔닝 결과를 기초로 상응한 동작을 수행한다. 포지셔닝의 정확성은 자율 주행 또는 보조 운전의 성공 또는 실패에 영향을 미치는 핵심 요소 중 하나가 되었다.
글로벌 위성 네비게이션 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)은 일반적인 포지셔닝 시스템인 바, GNSS 기반 포지셔닝 기술은 주로 실시간 반송파 위상 차등(Real-time kinematic, RTK) 기술과 정밀 포인트 포지셔닝(precise point positioning, PPP) 기술을 포함한다. 이 중 RTK 기술은 GNSS 기지국과 차량의 거리가 가깝고 GNSS 관측 오차에 강한 상관 관계가 있는 특성을 이용하여 GNSS 기지국과 차량 간에 차등 RTK 포지셔닝을 수행하여 차량에 대해 센티미터 수준의 정밀 포지셔닝을 구현한다. 정확한 포지셔닝 결과를 신속하게 얻기 위해서는 대량의 GNSS 기지국을 배치해야 한다. PPP 기술에서 센티미터 수준의 고정밀도 위성 궤도, 클럭 오프셋 및 차량측 GNSS 관측값을 사용하여 차량에 대해 센티미터 수준의 포지셔닝을 구현한다. 그러나 추정해야 할 파라미터가 많고 위성 기하 구조의 느린 변화로 인해 약 30 분의 수렴 시간이 필요로 한다.
분명히, GNSS 기지국에 의존하지 않고 수렴 속도가 빠른 포지셔닝 방법을 제공하는 것은 업계에서 시급히 해결해야 할 문제로 간주되고 있다.
본 출원의 실시예는 포지셔닝 방법 및 장치를 제공하며, 라이다 포지셔닝을 융합하여 PPP포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
제1 측면에서, 본 출원의 실시예는 포지셔닝 방법을 제공하며, 상기 방법은, 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계; 상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계; 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 단계; 상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어하는 단계를 포함한다. 이런 방안을 사용하여 Lidar 포지셔닝 기술을 GNSS-PPP포지셔닝 기술과 결합하여, GNSS 기지국에 의존하지 않는 목적을 구현하고, 동시에 Lidar 포지셔닝 기술의 포지셔닝 결과를 이용하여, 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화할 수 있는 제약 조건을 구축함으로써, 수렴 속도가 지나치게 늦은 단점을 방지한다. 이로부터 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하는 상기 단계는, 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하는 단계; 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하는 단계를 포함하되, 상기 제약 조건은 아래 방정식, 즉
Figure pat00001
을 만족하고;
여기서, 상기
Figure pat00002
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 x 좌표, 상기
Figure pat00003
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 y 좌표, 상기
Figure pat00004
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 z 좌표, 상기
Figure pat00005
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 x 좌표, 상기
Figure pat00006
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 y 좌표, 상기
Figure pat00007
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 z 좌표를 표시한다. 이런 방안을 사용하여 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 상기 단계는, 상기 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하는 단계; 상기 제약 조건을 이용하고 상기 관측 방정식을 결합하여 PPP 포지셔닝을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 단계를 포함하되, 상기 관측 방정식은,
Figure pat00008
이며,
여기서,
Figure pat00009
는 위성과 상기 차량의 의사 거리,
Figure pat00010
은 반송파 위상의 전체 사이클 모호성,
Figure pat00011
은 상기 위성과 상기 차량용 GNSS 수신기의 거리,
Figure pat00012
은 관측 방향 코싸인,
Figure pat00013
는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
Figure pat00014
는 대류권 오프셋,
Figure pat00015
는 이온층 오프셋,
Figure pat00016
는 노이즈 상수,
Figure pat00017
는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
Figure pat00018
는 진공 중에서의 광속을 표시한다. 이런 방안을 사용하여 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 상기 단계는, 상기 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하여 전환 데이터를 획득하는 단계; 상기 전환 데이터를 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 투영하여 투영 영역을 획득하는 단계; 상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하는 단계; 상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하는 단계; 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 단계를 포함하다. 이런 방안을 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 상기 단계는, 상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률 각각은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 제1 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률인 단계; 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하는 단계; 상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하는 단계; 상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 단계를 포함한다. 이런 방안을 사용하여 제1 포지셔닝 결과의 정확성을 향상시킨다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하는 상기 단계는, 상기 매칭 확률 각각에 대해, 기설정된 노멀라이제이션 계수, 상기 매칭 확률, 상기 매칭 확률에 대응되는 예측 확률의 곱을 사용하여, 상기 업데이트 후의 매칭 확률을 확정하는 단계를 포함한다. 이런 방안을 사용하여 제1 포지셔닝 결과의 정확성을 향상시키는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 상기 단계 이전에, 상기 방법은, 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축하는 단계; 상기 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 사용하여 상기 관측 데이터를 필터링함으로써, 상기 관측 데이터 중의 오차 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함한다. 이런 방안을 사용하여 오차가 보다 큰 데이터를 필터링 하고, 제2 포지셔닝 결과의 정확성을 향상시키는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 상기 단계 이전에, 지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하는 단계; 상기 복수의 지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하는 단계; 상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하는 단계를 더 포함한다. 이런 방안을 사용하여 오프라인으로 레이저 반사값 지도를 구축하는 목적을 구현한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 지도 데이터는, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량 중 적어도 하나의 데이터를 포함한다.
제2 측면에서, 본 출원의 실시예는 포지셔닝 장치를 제공하며, 상기 장치는,
차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 확정 모듈;
상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서의 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 제1 구축 모듈;
상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 포지셔닝 모듈;
상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어하기 위한 제어 모듈을 포함한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 제1 구축 모듈은, 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하고, 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하고, 상기 제약 조건은 아래 방정식, 즉
Figure pat00019
을 만족하고;
여기서, 상기
Figure pat00020
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 x 좌표, 상기
Figure pat00021
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 y 좌표, 상기
Figure pat00022
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 z 좌표, 상기
Figure pat00023
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 x 좌표, 상기
Figure pat00024
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 y 좌표, 상기
Figure pat00025
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 z 좌표를 표시한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 포지셔닝 모듈은, 상기 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하고; 상기 관측 방정식을 이용하고, 상기 제약 조건을 결합하여 PPP 포지셔닝을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 것이고, 상기 관측 방정식은,
Figure pat00026
여기서,
Figure pat00027
는 위성과 상기 차량의 의사 거리,
Figure pat00028
은 반송파 위상의 전체 사이클 모호성,
Figure pat00029
은 상기 위성과 상기 차량용 GNSS 수신기의 거리,
Figure pat00030
은 관측 방향 코싸인,
Figure pat00031
는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
Figure pat00032
는 대류권 오프셋,
Figure pat00033
는 이온층 오프셋,
Figure pat00034
는 노이즈 상수,
Figure pat00035
는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
Figure pat00036
는 진공 중에서의 광속을 표시한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈은, 상기 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하여 전환 데이터를 획득하고, 상기 전환 데이터를 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 투영하여 투영 영역을 획득하고, 상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하고; 상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하고; 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈은, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정 시, 상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률 각각은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 제1 개 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률이고, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하고, 상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하고, 상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈은, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득 시, 상기 매칭 확률 각각에 대해, 기설정된 노멀라이제이션 계수, 상기 매칭 확률, 상기 매칭 확률에 대응되는 예측 확률의 곱을 사용하여, 상기 업데이트 후의 매칭 확률을 확정한다.
한가지 가능한 설계에서, 상술한 장치는, 상기 포지셔닝 모듈이 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 전에, 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축하고, 상기 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 사용하여 상기 관측 데이터를 필터링하여, 상기 관측 데이터 중의 오차 데이터를 필터링하기 위한 제2 구축 모듈을 더 포함한다.
한가지 가능한 설계에서, 상술한 장치는, 상기 확정 모듈이 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하기 전에, 지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하고, 상기 복수의 지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하고, 상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하기 위한 제3 구축 모듈을 더 포함한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 지도 데이터는 아래의 데이터 즉, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량 중 적어도 하나를 포함한다.
제3 측면에서, 본 출원의 실시예는 전자기기를 제공하며, 상기 전자기기는, 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고, 여기서,
상기 메모리는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상술한 제1 측면 또는 제1측면 중 임의의 구현 가능한 방법을 수행할 수 있도록 한다.
제4 측면에서, 본 출원의 실시예는 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하며, 전자기기에서 실행될 때, 컴퓨터가 상술한 제1 측면 또는 제1 측면의 중 각종 구현 가능한 방식 중의 방법을 실행하도록 한다.
제5 측면에서, 본 출원의 실시예는 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하며, 상기 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에는 명령이 저장되어 있고, 전자기기에서 실행될 때 전자기기가 상술한 제1 측면 또는 제1측면 중 임의의 구현 가능한 방법을 수행할 수 있도록 한다.
제6 측면에서, 본 출원의 실시예는 포지셔닝 방법을 제공하며, 상기 방법은, 차량 상의 라이다를 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계; 상기 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계; 상기 차량 상의 글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS) 수신기에 의해 수집된 관측 데이터를 이용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득하도록, 상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계를 포함한다.
제7 측면에서, 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 해당 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 때, 상술한 제1 측면 또는 제1 측면의 중 각종 구현 가능한 방식 중의 방법을 실행하도록 한다.
상술한 출원의 일 실시예는 아래의 장점과 유익한 효과를 구비한다. Lidar 포지셔닝 기술을 GNSS-PPP포지셔닝 기술과 결합하여, GNSS 기지국에 의존하지 않는 목적을 구현하고, 동시에 Lidar 포지셔닝 기술의 포지셔닝 결과를 이용하여, 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화할 수 있는 제약 조건을 구축함으로써, 수렴 속도가 지나치게 늦은 단점을 방지한다. 이로부터, 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
상술한 선택 가능한 방식이 구비한 기타 효과는 아래 내용에서 구체적인 실시예와 결합하여 설명할 것이다.
첨부된 도면은 본 해결수단에 대한 더 충분한 이해를 돕기 위한 것으로서, 본 출원에 대해 한정하지 않는다. 여기서,
도 1은 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 동작 환경을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 프로세서를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법에서 매칭 확률을 계산하는 도면이다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 장치의 구조도이다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 다른 포지셔닝 장치의 구조도이다.
도 7은 본 출원의 실시예의 포지셔닝 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다.
아래 첨부 도면과 결합하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대하여 설명하며, 이해를 돕기 위하여 이중에는 본 출원의 실시예의 각 세부 사항을 포함하며, 이들을 예시적인 것으로만 간주되어야 한다. 따라서, 본 분야의 통상적인 지식을 가진자라면, 여기에 설명된 실시예에 대하여 다양한 변경과 수정을 가할 수 있으며, 이는 본 출원의 실시예의 범위와 정신을 벗어나지 않음을 이해할 것이다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래 설명에는 공지 기능과 구조에 대한 설명을 생략한다.
자동 주행과 무인 주행에서 포지셔닝 기술은 특히 중요하며 정확한 포지셔닝 결과는 안전성을 크게 확보할 수 있다. 일반적인 포지셔닝 기술에는 GNSS 포지셔닝 기술 및 라이다(Lidar) 포인트 클라우드 포지셔닝 기술이 포함된다. 이 중 GNSS 포지셔닝 기술에는 또한 GNSS-RTK 포지셔닝 기술과 GNSS-PPP 포지셔닝 기술이 포함된다. GNSS-RTK 포지셔닝 기술은 센티미터 수준의 포지셔닝 정확도를 구현할 수 있지만, 정확한 포지셔닝 결과를 신속하게 얻기 위해 대량의 GNSS 기지국을 배치하여 차량이 주행 과정에 수십 킬로미터 내에 모두 GNSS 기지국이 있도록 해야 한다. GNSS-PPP 포지셔닝 기술은 많은 GNSS 기지국을 배치할 필요는 없지만, 추정해야 할 파라미터가 많고, 위성 기하 구조의 느린 변화로 인해 약 30 분의 수렴 시간을 필요로 한다. 라이다 포인트 클라우드 포지셔닝 기술에서는 환경에서 반사되는 Lidar 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 점, 선, 면, 반사값 등과 같은 환경 특징을 추출하고, 이러한 환경 특징을 사전 설정된 환경 특징 데이터베이스 또는 전후 에폭 환경 특징 데이터와 특징 매칭을 수행하여 전역 또는 상대 위치(pose)를 획득하여 센티미터 수준의 정확도의 포지셔닝을 구현한다. 그러나 환경 특징이 적거나 환경 특징의 시간 변화 특성이 강한 영역에서는 매칭 알고리즘의 안정성과 정확도가 심각하게 약화되어 고정밀도, 안정적인 포지셔닝 결과를 제공할 수 없다.
이를 고려하여, 본 출원의 실시예는 포지셔닝 방법 및 장치를 제공하며, 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목표를 구현한다.
도 1은 본 출원의 일 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 동작 환경을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 동작 환경에는 차량, 차량에 설치된 차량용 라이다(Lidar), 차량용 GNSS 수신기 및 위성 등이 포함된다. 도 1에 도시된 차량용 라이다는 차량 전면에 위치하지만 실제 구현에서는 차량용 라이다의 위치를 유연하게 설정할 수 있으며, 예를 들면 차량 상단에 설치할 수 있다.
도 1에서는 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도가 차량의 메모리에 미리 저장되어 있으며, 해당 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도는 수집 차량을 이용하여 지구 표면 또는 지구 표면의 일정 영역 내의 환경 특징 등을 미리 수집하여 생성될 수 있다. 차량이 운행되는 과정에 차량용 GNSS 수신기는 각 포지셔닝 시각에 위성과 통신하여 관측 데이터를 획득하고, 해당 관측 데이터는 적어도 위성과 차량용 GNSS 수신기 사이의 거리를 포함하며, GNSS 수신기는 위성과 통신하는 과정에 직각 좌표계에서의 위성의 위치 관련 정보를 수신할 수도 있으며; 동시에 차량용 라이다가 차량 주변 환경을 스캔하여 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 차량은 해당 포인트 클라우드 데이터와 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하고, 해당 제1 포지셔닝 결과의 정확도는 특별히 높지는 않다. 차량은 해당 제1 포지셔닝 구조 부재 제약 조건을 사용하고, 해당 제약 조건을 GNSS-PPP 포지셔닝 기술에 적용하여, 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하여 GNSS-PPP 포지셔닝 결과(즉, 제2 포지셔닝 결과), 및 위성과 GNSS 수신기의 클럭 차이 등과 같은 기타 파라미터를 획득한다. 이 과정에서 Lidar에서 수집한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 제약 조건을 구축하고, 해당 제약 조건을 GNSS-PPP 포지셔닝 기술에 적용하여 관측 데이터를 사용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
아래에는 상술한 도 1을 기초로 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 흐름도이며, 본 실시예는 포지셔닝 장치의 측면에서 설명한다. 해당 포지셔닝 장치는 차량에 설치될 수 있고, 서버에 설치될 수도 있다. 포지셔닝 장치가 서버에 설치될 때, 차량과 서버는 무선 네트워크 연결, 예컨대, 3G 연결, 4G연결, 5G 연결, WiFi 연결, 블루투스 연결, WiMAX 연결 등을 구축한다. 아래 특별히 설명하지 않으면 모두 포지셔닝 장치가 차량에 설치된 예를 들어 본 출원의 실시예에 대해 설명한다. 본 실시예는 아래의 단계들을 포함한다.
101, 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시한다.
예시적으로, 각 포지셔닝 시각에서, 차량용 Lidar는 포인트 클라우드 데이터를 수집하여 포지셔닝 장치에 발송하고, 포지셔닝 장치는 해당 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 보다 정확한 포지셔닝 결과(아래에는 제1 포지셔닝 결과로 부른다)를 확정한다. 해당 과정은 두개의 단계, 즉, 차량 상의 차량용 GNSS 수신기와 관성 네비게이션 시스템(Inertial Navigation System, INS)을 사용하여 대체적인 정확도가 높지 않은 예측 위치를 확정하고, 해당 예측 위치는 예를 들어 미터 수준의 정확도의 위치인 단계1,; 예측 위치를 포인트 클라우드 데이터로서 레이저 반사값 지도 상의 구형 영역(M)의 중심점(O)에 투영하고, 해당 중심점(O)을 이용하여 레이저 반사값 지도 상에서 제1 포지셔닝 결과를 찾아내는 단계2를 포함한다.
102, 상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축한다.
여기서, 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것이고, 제약 조건을 구축하는 목적은 관측 데이터를 이용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위하 것이다.
103, 상기 제약 조건을 이용하고 상기 관측 데이터를 결합하여(PPP)을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득한다.
여기서, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시한다.
예시적으로, GNSS-PPP포지셔닝 기술은 실질 상 관측 방정식을 사전 훈련시키는 것이며, 해당 관측 방정식은 일부 관측량과 일부 추정될 파라미터를 포함하고, 각 포지셔닝 시각의 관측량은 이미 알고 있는 것이고, 추정될 파라미터는 GNSS-PPP포지셔닝 결과(아래에는 제2 포지셔닝 결과로 부른다)를 포함한다. 따라서, 일정 기간 내의 서로 다른 포지셔닝 시각의 관측량을 기초로 관측 방정식을 풀고, 이로부터 각 추정될 파라미터를 확정하는 바, 해당 기간을 수렴 시간이라고 부른다. 종래 기술에서는, 추정될 파라미터가 보다 많기에, 수렴 시간이 길고, 수렴 속도가 늦다. 이를 위해, 본 출원의 실시예에서, 각 포지셔닝 시각에, 포지셔닝 장치는 차량용 Lidar에 의해 수집된 포인트 클라우드 데이터로부터 확정된 제1 포지셔닝 결과를 기초로, 관측 데이터를 사용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위한 제약 조건을 구축하고, 나아가 제2 포지셔닝 결과를 포함한 각 추정될 파라미터를 신속하게 확정한다.
104, 상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어한다.
본 출원의 실시예는, 제1 포지셔닝 결과와 비교할 때, 제2 포지셔닝 결과의 정밀도가 더욱 높고 더욱 정확하다. 따라서, 해당 제2 포지셔닝 결과에 따라, 더욱 정확하게 차량의 운행을 제어하여 교통 안전성을 향상시킬 수 있다.
본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법은, 라이다를 사용하여 수집한 포인트 클라우드 데이터를 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 결합하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하고, 해당 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 관측 데이터를 사용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위한 제약 조건을 구축하고, 해당 제약 조건을 사용하고 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 GNSS-PPP 포지셔닝을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득한다. 이런 방안을 사용하여 Lidar 포지셔닝 기술을 GNSS-PPP포지셔닝 기술과 결합하여, GNSS 기지국에 의존하지 않는 목적을 구현하고, 동시에, Lidar포지셔닝 기술의 포지셔닝 결과를 사용하여 관측 데이터를 사용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위한 제약 조건을 구축함으로써, 수렴 속도가 지나치게 늦은 단점을 방지한다. 이로부터 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
상술한 바에 따르면, 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법은, 주로 Lidar포지셔닝 기술과 GNSS-PPP포지셔닝 기술을 서로 결합하고, Lidar포지셔닝 기술에서는 레이저 반사값 지도를 사용해야 하며, 해당 레이저 반사값 지도는 미리 오프라인으로 구축하고 차량에 로딩한 것일 수 있다는 것을 알 수 있다. 이로부터 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법은 레이저 반사값 지도를 구축하고, Lidar 포지셔닝 기술에 따라 제1 포지셔닝 결과를 확정하고, 관측 데이터를 기초로 GNSS-PPP포지셔닝을 수행하는 3개 부분을 포함하는 바, 여기서, 관측 데이터를 기초로 GNSS-PPP포지셔닝을 수행할 때 제약 조건을 사용한다는 것을 알 수 있다. 예시적으로, 도 3을 참조하면, 도 3은 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 흐름도이다. 아래, 도 3을 결합하여 3개 부분에 대해 각각 상세하게 설명한다.
우선, 오프라인으로 레이저 반사값 지도를 구축한다.
가능한 일 구현 방식에서, 아래와 같은 방식으로 레이저 반사값 지도를 구축할 수 있다. 지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하고, 상기 복수의지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하고, 상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하되, 상기 지도 데이터는 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량을 포함한다.
예시적으로, 해당 단계는 오프라인의 전처리 과정이다. 전처리 과정에서, 전체 월드 좌표계를 고정 크기와 형태의 블록(map_node, 지도 영역으로 부를 수도 있다)으로 구분하고, 각 map_node는 일정한 범위를 커버하고, 여기서, 월드 좌표계는 예컨대 유니버설 가로 메르카토(Universal Transverse Mercator, UTM) 좌표계이다. 이렇게 되면, map_node의 크기와 배열 규칙을 알고 있으면, 하나의 좌표를 기초로 해당 좌표가 위치한 map_node, 즉 해당 좌표가 위치한 지도 영역을 계산할 수 있다. 월드 좌표계를 복수의 지도 영역으로 구분한 후, 다시 각 지도 영역을 mХn개 지도 격자(map_cell)로 구분하고, 예를 들면, 각 지도 영역을 1024Х1024개의 지도 격자로 구분한다. 이 후, 수집 차량에 의해 수집된 포인트 클라우드 데이터 중, 동일한 지도 격자 내에 포함되는 포인트 클라우드 데이터를 클러스터링하고, 각 지도 격자 내에 클러스터링 후의 데이터를 저장하여, 레이저 포인트가 얼마이든지에 무관하게, 각 지도 영역 중의 데이터 량이 고정된다. 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하되, 지도 데이터는 해당 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사값 세기의 평균 값, 해당 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 해당 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트 수량을 포함한다.
이런 방안을 사용하여 오프라인으로 레이저 반사값 지도를 구축하는 목적을 구현한다.
다음, Lidar포지셔닝 기술에 기반하여 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
도 3을 참조하면, 해당 부분은 아래 단계를 포함한다.
201, Lidar 포인트 클라우드 데이터를 획득한다.
Lidar 포인트 클라우드 데이터는 바로 상술한 단계(101)의 포인트 클라우드 데이터이다. 차량용 라이다는 각 포지셔닝 시각에 차량 주변의 환경을 스캔하여 포인트 클라우드 데이터를 생성한다.
202, 포인트 클라우드 데이터를 전환한다.
예시적으로, 차량용 라이다에 의해 획득된 포인트 클라우드 데이터는 차체 좌표계에 있고, 레이저 반사값 지도는 월드 좌표계에 기반한 것이다. 사전에 제작된 레이저 반사값 지도와 매칭시킬 수 있도록 하기 위하여, 레이저 반사값 지도 데이터의 조직 형식에 따라 실시간으로 획득된 포인트 클라우드 데이터를 처리해야 하며, 즉 포인트 클라우드 데이터에 대해 지도 영역 구분을 수행하여 추가적으로 지도 영역에 대해 지도 격자의 구분을 수행해야 한다. 따라서, 각 포지셔닝 시각에, 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하고, 지도 영역의 구분과 지도 격자의 구분을 수행하여 전환 데이터를 획득해야 한다.
203, 포인트 클라우드 반사값 매칭 확률을 계산한다.
예시적으로, 도 4를 참조하면, 도 4는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법 중 매칭 확률을 계산하는 도면이다. 도 4를 참조하면, 아래의 대면적의 격자는 레이저 반사값 지도에 포함된 지도 영역이고, 위측의 M은 포인트 클라우드 데이터를 레이저 반사값 지도 상의 구형 영역에 투영한 것이다. 포지셔닝 장치는 차량 상의 INS를 사용하여 대체적인 예측 위치를 확정하고, 해당 예측 위치는 레이저 반사값 지도 중에서의 차량의 대체적인 위치, 예컨대 도 4 중의 구형 영역(M) 상의 중심점(O)이며, 해당 예측 위치를 획득한 후, 레이저 반사값 지도 상에서 포인트 클라우드 데이터에 대응되는 투영 영역을 확정할 수 있다. 이 후, 상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하고, 상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하고, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정할 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 구형 영역(M)은 5Х5개 지도 격자를 포함한 영역이고, 각 지도 격자 내에는 해당 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 분산과 레이저 포인트의 수량이 기록되어 있다. O점은 정확하지 않기에, 다시 추정해야 한다. 추정 과정에, 우선, 중심점(O)을 사용하여 레이저 반사값 지도에서 지도 영역(map_node) 및 중심점(O)이 위치한 지도 격자(아래 제1 지도 격자라고 부른다)를 확정하고, 해당 지도 격자 및 주변의 일정 범위 내의 지도 격자(이하 제2 지도 격자라고 부른다)를 제1 지도 격자와 매칭 가능한 지도 격자로 하고, 제2 지도 격자는 도면에서와 같이 1, 2, 3, 4, 5, 6, ????16을 표기한 지도 격자이다. 다음, 레이저 반사값 지도 상에서, 각 제2격자를 중심으로 복수의 구형 영역(M)의 크기와 형태가 동일한 구형 영역을 매칭될 영역, 즉 16개 매칭될 영역으로 하며; 이어서, 구형 영역(M)과 각 매칭될 영역의 매칭 확률을 계산하여 16개 매칭 확률을 획득하고; 마지막으로, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
여기서, M의 중심점(O)과 지도 점(x, y)의 매칭 확률을 계산할 때, 아래의 수학식 1을 사용할 수 있다.
Figure pat00037
여기서,
Figure pat00038
는 매칭될 영역의 중심점,
Figure pat00039
는 매칭될 영역 중 하나의 작은 격자의 좌표를 표시하고,
Figure pat00040
는 전부 현재 프레임 측정 값을 대표하고,
Figure pat00041
는 현재 프레임의 측정값에 따라 추정된 차량이 현재 매칭될 영역에 위치하는 매칭 확률이다. 측정값 중에서,
Figure pat00042
는 매칭될 영역 중의 (x, y) 격자의 반사값 평균값을 표시하고,
Figure pat00043
는 구형 영역(M) 내 레이저 반사 세기값의 평균값을 표시하고;
Figure pat00044
는 구형 영역(M) 중 레이저 포인트의 수량을 표시하고, α는 상수이다. 계속하여 매칭될 영역이 16개인 것을 예로 들면, 16개 매칭될 영역의
Figure pat00045
는 상이하기에 상술한 수학식 1을 사용하면 16개
Figure pat00046
, 즉, 16개 매칭 확률을 획득할 수 있다.
본 출원의 실시예에서, 수학식 1을 사용하여 복수의 매칭 확률을 계산한 후, 이런 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하고, 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정할 수 있다. 선택적으로, 정확성을 더욱 향상시키기 위하여, 이런 매칭 확률을 업데이트할 수도 있으며, 각 업데이트 후의 매칭 확률로부터 최대 매칭 확률을 확정하고, 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하며, 예시적으로, 단계(204)를 참조할 수 있다.
204, 히스토그램 필터에 기반하여 매칭 확률을 업데이트한다.
매칭 확률을 업데이트하는 과정에, 상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 첫번째 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률이고, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득한다.
예시적으로, 상술한 단계(203)에서 수학식 1을 사용하여 계산된
Figure pat00047
는, 현재 프레임의 측정값에 따라 추정된 매칭될 영역과 구형 영역(M)의 매칭 확률이다. 포지셔닝 장치는 동시에 하나의 예측 확률
Figure pat00048
을 유지하고, 해당 예측 확률
Figure pat00049
은 현재 프레임 측정값을 고려하지 않고 오직 히스토리값을 기초로 추측한 차량이 매칭될 영역에 위치할 확률을 가리킨다. 상술한 단계(203)를 이용하여 복수의 매칭 확률을 획득한 후에, 각 매칭 확률에 대해, 수학식 2를 사용하여 업데이트한다.
Figure pat00050
여기서,
Figure pat00051
는
Figure pat00052
에 대해 업데이트 후의 업데이트 확률
Figure pat00053
을 표시하고,
Figure pat00054
는 노멀라이제이션 계수를 표시한다. 계속하여 상술한 예시를 이용하여, 매칭될 영역이 16개 일 때, 수학식 2를 이용하여 16개 업데이트 후의 매칭 확률을 획득할 수 있다.
205, 업데이트 후의 매칭 확률을 기초로 제1 포지셔닝 결과를 계산한다.
예시적으로, 포지셔닝 장치는 상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하고, 상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다. 상술한 단계(204)에서, 업데이트 후의 매칭 확률 중의 최대 매칭 확률이
Figure pat00055
이라고 가정하면, 수학식 3을 이용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정할 수 있다. 수학식 3은 아래와 같다.
Figure pat00056
여기서,
Figure pat00057
,
Figure pat00058
는 각각 제1 포지셔닝 결과 중의 횡좌표와 종좌표를 표시하고, α는 상수 파라미터이다.
이런 방안을 사용하여 차량용 레이더를 사용하여 실시간으로 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 차량의 위치를 확정하는 목적을 구현한다.
마지막으로, 관측 데이터를 기초로 GNSS-PPP포지셔닝을 수행한다.
도 3을 참조하면, 해당 부분은 아래 단계를 포함한다.
301, 관측 데이터를 획득한다.
예시적으로, 차량 상의 차량용 GNSS 수신기는 위성으로부터 관측 데이터를 획득할 수 있다.
302, 반송파 시간 차등 사이클 슬립 탐지와 복구를 수행한다.
예시적으로, 예측 위치를 사용하여 GNSS 수신기에 대해 사이클 슬립 검출과 복구를 수행할 수 있다. 실제 구현에서, 각 위성에 대응되는 관측 데이터를 사용하여 포지셔닝할 때, 우선 반송파 시간 차등을 기초로 사이클 슬립 탐지와 변위 추정을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인접 에폭(즉, 바로 이전 포지셔닝 시각과 현재 포지셔닝 시각) 사이에 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축할 수 있으며, 이 두개 방정식은 수학식 4와 같다.
Figure pat00059
여기서, k-1은 이전 포지셔닝 시각, k는 현재 포지셔닝 시각, i는 위성의 식별자,
Figure pat00060
는 위성-지구의 의사 거리의 변화값,
Figure pat00061
는 위성-지구 거리의 변화값,
Figure pat00062
는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
Figure pat00063
는 대류권 지연의 변화에 따른 관측 거리 오프셋,
Figure pat00064
는 이온층 지연의 변화에 따른 관측 거리 오프셋,
Figure pat00065
는 노이즈 상수,
Figure pat00066
는 GNSS 수신기가 관측한 위상 변화,
Figure pat00067
는 반송파 위상의 사이클 슬립값,
Figure pat00068
은 관측 방향 코싸인,
Figure pat00069
는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
Figure pat00070
는 진공 중에서의 광속을 표시한다.
GNSS 수신기의 업데이트 주기가 크면, 예컨대 10Hz이면, 1차 업데이트에서 대류권과 이온층의 변화가 크지 않다고 간주할 수 있으며, 수학식 4 중의 이온층 오차와 대류권의 오차를 0으로 하면 수학식 5를 얻을 수 있다.
Figure pat00071
수학식 5를 계산하면,
Figure pat00072
의 값을 얻을 수 있고, 호핑이 발생하지 않았으면,
Figure pat00073
=0이다.
수학식 5에 기반하여, 로버스트 추정을 사용하여
Figure pat00074
,
Figure pat00075
에 대해 추정하고 사이클 슬립이 존재하는 반송파 위상 관측값을 복구한다.
GNSS 수신기의 업데이트 주기가 10Hz인 것을 예로 들면, GNSS 수신기는 0.1초 마다 관측 데이터를 수집하고, 호핑 등 원인으로 매번 수집한 관측 데이터에 정확하지 않은 데이터가 존재할 수 있다. 따라서, 수학식 4와 수학식 4를 통해 관측 데이터에 대해 감산 및 오차 제거 등을 수행하여, 연속적으로 수신된 관측 데이터에 대해 전처리하고, 그 다음 전처리 후의 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하는 바, 즉 단계(303)를 실행한다.
303, GNSS 관측 방정식을 구축한다.
예시적으로, 상술한 단계(302)에서 얻어진 전처리 후의 관측 데이터를 사용하여 수학식 6에 도시된 바와 같은 관측 방정식을 구축한다.
Figure pat00076
포지셔닝 장치는 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터, 고정밀도 위성 클럭 차이와 궤도 및 위상과 코드 오프셋 시정된 제품으로 관측 방정식을 구성한다.
상술한 수학식 4, 수학식 5와 수학식 6에서, 등호 좌측은 이미 알고 있는 관측량이고, 우측은 구해야 할 파라미터이고, r은 GNSS-PPP로 획득한 포지셔닝 결과(즉 구해야 할 제2 포지셔닝 결과)와 위성 사이의 거리이며, 직각 좌표계에서 제2 포지셔닝 결과를
Figure pat00077
로 표시한다고 가정하면, 수학식 6의 i로 표기된 위성과 GNSS 수신기 사이의 거리 r은, 제2 포지셔닝 결과와 위성의 좌표를 사용하여 얻어질 수 있다. 직각 좌표계에서 i로 표기된 위성의 좌표가
Figure pat00078
라고 가정하면,
Figure pat00079
이다. 이로부터 기존의 GNSS-PPP 기술은 공식(6)에 따라 일정 기간의 수렴을 거쳐 제2 포지셔닝 결과를 획득할 수 있다는 것을 알 수 있으며, 다만 수학식 6의 등호 우측은 구해야 할 파라미터가 많기에 수렴 속도가 늦다.
수렴 속도를 가속화하기 위하여, 본 출원의 실시예는 제약 방정식을 도입하였으며, 즉 단계(304)를 실행한다.
304, 제약 방정식을 추가한다.
예시적으로, 포지셔닝 장치는 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하고, 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하는 바, 상기 제약 조건은 아래 수학식 7을 만족한다.
Figure pat00080
여기서,
Figure pat00081
,
Figure pat00082
,
Figure pat00083
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 표시하고, 상기
Figure pat00084
,
Figure pat00085
,
Figure pat00086
는 상기 제2 포지셔닝 결과를 표시한다.
예시적으로, 제1 포지셔닝 결과는 상술한 공식(3)에 기반하여 얻어진 것이며, 해당 제1 포지셔닝 결과는 월드 좌표계에 있고, 예컨대 UTM 좌표계에 있으며, 평면 좌표이다. 해당 제1 포지셔닝 결과에 고차 등을 결합하여 직각 좌표계로 전환하여 직각 좌표계에서의 GNSS 수신기의 위치 (
Figure pat00087
,
Figure pat00088
,
Figure pat00089
)를 얻을 수 있다.
305, GNSS-PPP포지셔닝을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득한다.
예시적으로, 포지셔닝 장치는 제약 방정식인 수학식 7을 획득한 후, 해당 제약 방정식인 수학식 7의 제약 하에, 관측 데이터를 사용하여 수학식 6에 대해 신속하게 수렴하여 제2 포지셔닝 결과 등 파라미터를 획득한다.
이런 방안을 사용하면, 관측 데이터를 사용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하기 위한 제약 조건을 구축하는 목적을 구현한다.
도 5는 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 장치의 구조도이다. 해당 장치는 전자기기에 집적되거나 전자기기로 구현할 수 있으며, 전자기기는 단말기 또는 서버 등일 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서, 해당 포지셔닝 장치(100)는,
차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 확정 모듈(11);
상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 제1 구축 모듈(12);
상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 포지셔닝 모듈(13);
상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어하기 위한 제어 모듈(14)을 포함할 수 있다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 제1 구축 모듈(12)은, 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하고, 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하기 위한 것이며, 상기 제약 조건은 아래 방정식을 만족하고,
Figure pat00090
여기서, 상기
Figure pat00091
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 x 좌표, 상기
Figure pat00092
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 y 좌표, 상기
Figure pat00093
는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 z 좌표, 상기
Figure pat00094
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 x 좌표, 상기
Figure pat00095
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 y 좌표, 상기
Figure pat00096
는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 z 좌표를 표시한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 포지셔닝 모듈(13)은, 상기 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하고; 상기 제약 조건을 이용하고 상기 관측 방정식을 결합하여 PPP 포지셔닝을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 것이며, 상기 관측 방정식은 아래와 같다.
Figure pat00097
여기서,
Figure pat00098
는 위성과 상기 차량의 의사 거리,
Figure pat00099
은 반송파 위상의 전체 사이클 모호성,
Figure pat00100
은 상기 위성과 상기 차량용 GNSS 수신기의 거리,
Figure pat00101
은 관측 방향 코싸인,
Figure pat00102
는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
Figure pat00103
는 대류권 오프셋,
Figure pat00104
는 이온층 오프셋,
Figure pat00105
는 노이즈 상수,
Figure pat00106
는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
Figure pat00107
는 진공 중에서의 광속을 표시한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈(11)은, 상기 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하여 전환 데이터를 획득하고, 상기 전환 데이터를 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 투영하여 투영 영역을 획득하고, 상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하고; 상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하고; 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈(11)은, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정할 때, 상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률 각각은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 제1 개 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률이고, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하고, 상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하고, 상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 확정 모듈(11)은, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득할 때, 상기 매칭 확률 각각에 대해, 기설정된 노멀라이제이션 계수, 상기 매칭 확률, 상기 매칭 확률에 대응되는 예측 확률의 곱을 사용하여, 상기 업데이트 후의 매칭 확률을 확정한다.
도 6은 본 출원의 실시예에 따른 다른 포지셔닝 장치의 구조도이다. 도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 포지셔닝 장치(100)는, 상술한 도 6의 기초 상에서, 추가적으로,
상기 포지셔닝 모듈(13)이 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 이전에, 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축하고, 상기 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 사용하여 상기 관측 데이터를 필터링하여, 상기 관측 데이터 중의 오차 데이터를 필터링하기 위한 제2 구축 모듈(15)을 더 포함한다.
다시 도 6을 참조하면, 한가지 가능한 설계에서, 상술한 포지셔닝 장치는 상기 확정 모듈(11)이 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하기 이전에, 지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하고, 상기 복수의 지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하고, 상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하기 위한 제3 구축 모듈(16)을 더 포함한다.
한가지 가능한 설계에서, 상기 지도 데이터는, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량 중 적어도 하나의 데어터를 포함한다.
본 출원의 실시예에 따른 장치는 상기의 실시예 중 상기 제1 차량이 실행하는 방법에 사용될 수 있으며, 그 구현 원리와 기술 효과는 유하시기에, 여기서 더 이상 중복 설명하지 않는다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자 기기와 판독 가능 저장 매체를 제공한다.
본 출원의 실시예는 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 제공하며, 해당 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 때, 본 출원의 실시예에 따른 방법을 수행한다.
도 7은 본 출원의 실시예의 포지셔닝 방법을 구현하기 위한 전자기기의 블록도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법의 전자 기기의 블록도이다. 전자 기기는 다양한 형태의 디지털 컴퓨터, 예컨대, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, 개인 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터를 나타내기 위한 것이다. 전자기기는 다양한 형태의 이동장치, 예컨대, 개인 디지털 단말기, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치를 더 나타낼 수 있다. 본문에 설명된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 설명된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.
도 7에 도시된 바와 같이, 해당 전자기기는 하나 또는 복수의 프로세서(21), 메모리(22), 및 각 부재를 연결시키기 위한 고속 인터페이스와 저속 인터페이스를 포함하는 인터페이스를 포함한다. 각각의 부재는 서로 다른 버스를 통해 서로 연결되며, 공통 메인보드에 장착되거나 수요에 따라 기타 방식으로 장착될 수 있다. 프로세서는 전자기기 내에서 실행되는 명령을 처리할 수 있으며, 메모리 내 또는 메모리 상에 저장되어 외부 입력/출력 장치(예컨대, 인터페이스에 커플링된 디스플레이 기기) 상에 GUI의 그래픽 정보를 표시하는 명령을 포함할 수 있다. 기타 실시형태에서, 수요에 따라, 복수의 프로세서 및/또는 복수의 버스와 복수의 메모리를 함께 사용할 수 있다. 마찬가지로, 복수의 전자기기를 연결할 수 있으며, 각각의 기기는 부분 필요한 조작(예를 들어, 서버 어레이, 한 세트의 블레이드 서버, 또는 멀티 프로세서 시스템으로서)을 제공한다. 도 7은 하나의 프로세서(21)를 예로 든다.
메모리(22)는 바로 본 출원에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체이다. 여기서, 상기 메모리는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법을 수행하도록 한다. 본 출원의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체는 컴퓨터 명령을 저장하고, 해당 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법을 수행하도록 한다.
메모리(22)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체로서, 비일시적 소프트웨어 프로그램, 비일시적 컴퓨터 실행 가능 프로그램 및 모듈, 예컨대 본 출원의 실시예에 따른 포지셔닝 방법에 대응되는 프로그램 명령/모듈(예컨대 도 5에 도시된 확정 모듈(11), 제1 구축 모듈(12), 포지셔닝 모듈(13)과 제어 모듈(14) 및 도 6에 도시된 제2 구축 모듈(15), 제3 구축 모듈(16))을 저장할 수 있다. 프로세서(21)는 메모리(22)에 저장된 비일시적 소프트웨어 프로그램, 명령 및 모듈을 실행하여, 서버의 다양한 기능 응용 및 데이터 처리를 수행한다. 즉, 상술한 방법 실시예 중 포지셔닝 방법을 구현한다.
메모리(22)는 프로그램 저장 영역과 데이터 저장 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 프로그램 저장 영역은 운영체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 데이터 저장 영역은 포지셔닝 방법의 전자기기의 사용에 따라 구축되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 한편, 메모리(22)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 예를 들어 적어도 하나의 자기 저장장치, 플래시 메모리, 또는 기타 비일시적 솔리드 스테이트 저장장치와 같은 비일시적 메모리를 포함할 수도 있다. 일부 실시예에서, 메모리(22)는 선택적으로 프로세서(21)에 대해 원격으로 설치된 메모리를 포함할 수 있다. 이러한 원격 메모리는 네트워크를 통해 포지셔닝 방법의 전자기기에 연결될 수 있다. 상술한 네트워크의 실예로서 인터넷, 인트라넷, 랜, 이동 통신망 및 그 조합을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
포지셔닝 방법을 위한 전자기기는 입력장치(23)와 출력장치(24)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(21), 메모리(22), 입력장치(23)와 출력장치(24)는 버스 또는 기타 방식으로 연결될 수 있으며, 도 7에서는 버스를 통해 연결되는 것을 예시하고 있다.
입력장치(23)는 입력되는 숫자 또는 문자 부호 정보를 수신할 수 있고, 포지셔닝 전자기기의 사용자 설정 및 기능 제어에 대한 키 신호 입력을 생성할 수 있다. 예를 들어 터치 스크린, 키패드, 마우스, 트랙패드, 터치패널, 지시레버, 하나 또는 복수의 마우스 버튼, 트랙볼, 조종레버 등 입력장치를 포함할 수 있다. 출력장치(24)는 디스플레이 기기, 보조 조명 장치(예를 들어, LED) 및 촉각 피드백 장치(예를 들어, 진동모터) 등을 포함할 수 있다. 해당 디스플레이 기기는, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이와 플라즈마 디스플레이 등을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 일부 실시형태에서, 디스플레이 기기는 터치 스크린일 수 있다.
여기에 기재되는 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 전용 ASIC(전용 집적 회로), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 구현되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래머블 프로세서를 포함하는 프로그래머블 시스템 상에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그래머블 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래머블 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터와 명령을 수신할 수 있으며, 데이터와 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력장치, 및 해당 적어도 하나의 출력장치로 전송한다.
이러한 컴퓨팅 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 응용, 또는 코드라고도 불리운다)은 프로그래머블 프로세서의 기계적 명령을 포함하고, 고급 프로세스 및/또는 객체 지향 프로그래밍 언어, 및/또는 어셈블리/기계적 언어를 이용하여 이러한 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다. 예컨대 본문에서 사용되는 용어 "기계 판독 가능 매체"와 "컴퓨터 판독 가능 매체"는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 컴퓨터 프로그램 제품, 기기, 및/또는 장치(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 메모리, 프로그래머블 논리 디바이스(PLD))를 가리키고, 기계 판독 가능 신호인 기계적 명령을 수신하는 기계 판독 가능 매체를 포함한다. 용어 "기계 판독 가능 신호"는 기계적 명령 및/또는 데이터를 프로그래머블 프로세서로 제공하기 위한 임의의 신호를 가리킨다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 여기에 기재되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 또한 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기에 기재되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 기재되는 시스템 및 기술의 실시방식과 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신망)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신망의 예시로서, 랜(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며 통상적으로 통신망을 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다.
본 출원의 실시예는 포지셔닝 방법을 더 제공하며, 해당 방법은, 차량 상의 라이다를 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 상기 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것이고, 상기 제1 포지셔닝 결과와 구축된 제약 조건을 사용하함으로써, 관측 데이터를 사용하여 수신기의 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득한다. 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시한다.
본 출원의 실시예의 기술 방안은, Lidar 포지셔닝 기술을 GNSS-PPP포지셔닝 기술과 결합하여, GNSS 기지국에 의존하지 않는 목적을 구현하고, 동시에 Lidar포지셔닝 기술의 포지셔닝 결과를 사용하여 GNSS 수신기의 관측 데이터의 수렴 속도를 가속화할 수 있고, 수렴 속도가 지나치게 늦은 단점을 방지한다. 이로부터 라이다 포지셔닝을 융합하여 GNSS-PPP 포지셔닝의 수렴 속도를 가속화하고, GNSS 기지국에 의존하지 않고 빠르고 정확하게 포지셔닝하는 목적을 구현한다.
상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원의 기술적 해결수단이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본문에서는 여기서 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 실시형태는, 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 수요와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 가할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 본 출원의 정신과 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 치환 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 속한다.

Claims (22)

  1. 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계;
    상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치 관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계;
    상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 단계;
    상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 포지셔닝 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하는 상기 단계는,
    상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하는 단계;
    상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하는 단계를 포함하되,
    상기 제약 조건은 아래 방정식을 만족하고,
    Figure pat00108

    여기서, 상기
    Figure pat00109
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 x 좌표, 상기
    Figure pat00110
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 y 좌표, 상기
    Figure pat00111
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 z 좌표, 상기
    Figure pat00112
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 x 좌표, 상기
    Figure pat00113
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 y 좌표, 상기
    Figure pat00114
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 z 좌표를 표시하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 상기 단계는,
    상기 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하는 단계;
    상기 제약 조건을 이용하고 상기 관측 방정식을 결합하여 PPP 포지셔닝을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 단계를 포함하되, 상기 관측 방정식은 아래와 같으며,
    Figure pat00115
    ;
    여기서,
    Figure pat00116
    는 위성과 상기 차량의 의사 거리,
    Figure pat00117
    은 반송파 위상의 전체 사이클 모호성,
    Figure pat00118
    은 상기 위성과 상기 차량용 GNSS 수신기의 거리,
    Figure pat00119
    은 관측 방향 코싸인,
    Figure pat00120
    는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
    Figure pat00121
    는 대류권 오프셋,
    Figure pat00122
    는 이온층 오프셋,
    Figure pat00123
    는 노이즈 상수,
    Figure pat00124
    는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
    Figure pat00125
    는 진공 중에서의 광속을 표시하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 상기 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하여 전환 데이터를 획득하는 단계;
    상기 전환 데이터를 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 투영하여 투영 영역을 획득하는 단계;
    상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하는 단계;
    상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하는 단계;
    상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 상기 단계는,
    상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률 각각은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 제1 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률인 단계;
    상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하는 단계;
    상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하는 단계;
    상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하는 상기 단계는,
    상기 매칭 확률 각각에 대해, 기설정된 노멀라이제이션 계수, 상기 매칭 확률, 상기 매칭 확률에 대응되는 예측 확률의 곱을 사용하여, 상기 업데이트 후의 매칭 확률을 확정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항 내지 제3항 중 임의의 한 항에 있어서,
    상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하는 상기 단계 전에,
    의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축하는 단계;
    상기 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 사용하여 상기 관측 데이터를 필터링하여, 상기 관측 데이터 중의 오차 데이터를 필터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항 내지 제3항 중 임의의 한 항에 있어서,
    차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하는 단계 전에,
    지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하는 단계;
    상기 복수의 지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하는 단계;
    상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 지도 데이터는, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량 중 적어도 하나를 데어터를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 확정 모듈;
    상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제약 조건은 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 확정된 차량용 GNSS 수신기의 위치와 제2 포지셔닝 결과 사이의 위치 관계를 지시하기 위한 것이고, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 제1 구축 모듈;
    상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 포지셔닝 모듈;
    상기 제2 포지셔닝 결과를 사용하여 상기 차량을 제어하기 위한 제어 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 포지셔닝 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 구축 모듈은, 상기 제1 포지셔닝 결과에 따라 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치를 확정하고, 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 위치에 따라, 상기 제약 조건을 구축하기 위한 것이고, 상기 제약 조건은 아래 방정식을 만족하고,
    Figure pat00126

    여기서, 상기
    Figure pat00127
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 x 좌표, 상기
    Figure pat00128
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 y 좌표, 상기
    Figure pat00129
    는 상기 직각 좌표계에서의 상기 차량용 GNSS 수신기의 z 좌표, 상기
    Figure pat00130
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 x 좌표, 상기
    Figure pat00131
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 y 좌표, 상기
    Figure pat00132
    는 구해야 할 제2 포지셔닝 결과의 z 좌표를 표시하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 포지셔닝 모듈은, 상기 관측 데이터를 사용하여 관측 방정식을 구축하고; 상기 제약 조건을 이용하고 상기 관측 방정식을 결합하여 PPP 포지셔닝을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 위한 것이고, 상기 관측 방정식은

    Figure pat00133
    이고;
    여기서,
    Figure pat00134
    는 위성과 상기 차량의 의사 거리,
    Figure pat00135
    은 반송파 위상의 전체 사이클 모호성,
    Figure pat00136
    은 상기 위성과 상기 차량용 GNSS 수신기의 거리,
    Figure pat00137
    은 관측 방향 코싸인,
    Figure pat00138
    는 위성과 차량용 GNSS 수신기의 클럭 차이 수정량,
    Figure pat00139
    는 대류권 오프셋,
    Figure pat00140
    는 이온층 오프셋,
    Figure pat00141
    는 노이즈 상수,
    Figure pat00142
    는 좌표 증량과 클럭 차이 변화를 포함하는 추정될 상태량을 표시하고;
    Figure pat00143
    는 진공 중에서의 광속을 표시하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제10항 내지 제12항 중 임의의 한 항에 있어서,
    상기 확정 모듈은, 상기 포인트 클라우드 데이터를 차체 좌표계에서 월드 좌표계로 전환하여 전환 데이터를 획득하고, 상기 전환 데이터를 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에 투영하여 투영 영역을 획득하고, 상기 투영 영역에 따라 상기 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도 중에서 복수의 매칭될 영역을 확정하고; 상기 투영 영역과 각 상기 매칭될 영역의 매칭 확률을 확정하여 복수의 매칭 확률을 획득하고; 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하기 위한 것인 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 확정 모듈은, 상기 복수의 매칭 확률에 따라 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정 시, 상기 복수의 매칭 확률 중 각 매칭 확률의 예측 확률을 확정하여 복수의 예측 확률을 획득하되, 상기 예측 확률 각각은 상기 현재 포지셔닝 시각 이전의 제1 포지셔닝 시각에 대응되는 매칭 확률이고, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득하고, 상기 복수의 업데이트 후의 매칭 확률 중에서 최대 매칭 확률을 확정하고, 상기 최대 매칭 확률에 대응되는 매칭될 영역을 사용하여 상기 제1 포지셔닝 결과를 확정하기 위한 것인 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 확정 모듈은, 상기 복수의 매칭 확률 각각에 대응되는 예측 확률을 사용하여 상기 복수의 매칭 확률 중의 각 매칭 확률을 업데이트하여 복수의 업데이트 후의 매칭 확률을 획득 시, 상기 매칭 확률 각각에 대해, 기설정된 노멀라이제이션 계수, 상기 매칭 확률, 상기 매칭 확률에 대응되는 예측 확률의 곱을 사용하여, 상기 업데이트 후의 매칭 확률을 확정하기 위한 것인 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제10항 내지 제12항 중 임의의 한 항에 있어서,
    상기 포지셔닝 모듈은 상기 제약 조건을 이용하고 상기 차량용 GNSS 수신기의 관측 데이터를 결합하여 정밀 포인트 포지셔닝(PPP)을 수행하여, 상기 제2 포지셔닝 결과를 획득하기 이전에, 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 구축하고, 상기 의사 거리와 반송파 단일차 관측 방정식을 사용하여 상기 관측 데이터를 필터링하여, 상기 관측 데이터 중의 오차 데이터를 필터링하기 위한 제2 구축 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  17. 제10항 내지 제12항 중 임의의 한 항에 있어서,
    상기 확정 모듈은 차량의 현재 포지셔닝 시각의 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하기 이전에, 지구 표면의 월드 좌표계에서의 지평면을 동일한 크기와 형태의 복수의 지도 영역으로 구분하고, 상기 복수의 지도 영역 중의 각 지도 영역을 크기와 형태가 동일한 복수의 지도 격자로 구분하고, 상기 복수의 지도 격자 중의 각 지도 격자에 이에 대응되는 지도 데이터를 저장하기 위한 제3 구축 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 지도 데이터는, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 평균값, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 각 레이저 포인트의 레이저 반사 세기값의 분산, 상기 지도 격자에 대응되는 포지셔닝 위치 내의 레이저 포인트의 수량 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  19. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고, 여기서,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령이 저장되고, 상기 명령이 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제6항 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행할 수 있도록 하는 전자 기기.
  20. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제6항 중 임의의 한항에 따른 방법을 수행하도록 하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
  21. 차량 상의 라이다를 사용하여 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 사용하여 제1 포지셔닝 결과를 확정하되, 상기 제1 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 사전에 구축된 레이저 포인트 클라우드 반사값 지도에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계;
    상기 차량 상의 글로벌 네비게이션 위성 시스템(GNSS) 수신기에 의해 수집된 관측 데이터를 이용하여 수신기 위치를 산출하는 수렴 속도를 가속화하여 , 제2 포지셔닝 결과를 획득하도록, 상기 제1 포지셔닝 결과를 사용하여 제약 조건을 구축하되, 상기 제2 포지셔닝 결과는 상기 현재 포지셔닝 시각에서 직각 좌표계에서의 상기 차량의 위치를 지시하기 위한 것인 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 포지셔닝 방법.
  22. 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 중의 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 제1항 내지 제6항 중 임의의 한 항에 따른 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.













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