KR20210057393A

KR20210057393A - 정밀 항법 장치 및 그 장치의 동작 방법

Info

Publication number: KR20210057393A
Application number: KR1020190144100A
Authority: KR
Inventors: 전현철; 정경부; 주호진
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2019-11-12
Filing date: 2019-11-12
Publication date: 2021-05-21
Also published as: US20230093553A1; US12055406B2; EP3822583B1; US20210140783A1; EP3822583A1; CN112859127A; US11543257B2

Abstract

정밀 항법 장치 및 그 장치의 동작 방법이 개시된다. 일 실시예에 따르면, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고, 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하고, 상기 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터를 결정한다.

Description

정밀 항법 장치 및 그 장치의 동작 방법{PRECISE NAVIGATION APPARATUS AND OPERATING METHOD THEREOF}

아래 실시예들은 정밀 항법 장치 및 그 장치의 동작 방법에 관한 것이다.

종래의 항법 장치는 GPS(Global Positioning System)로 위치를 수신하여, 이를 2차원 지도에 매칭하는 형태로 차량의 진행 방향 및 위치 정보를 제공한다. 이를 위해 대부분의 경우, GPS를 통해 획득되는 차량의 위치와 도로 링크의 위치 사이의 거리를 계산하여, 차량의 위치와 최단 거리에 있는 도로 링크에 차량의 위치를 매칭시키거나, 도로 기하 정보와 도로 간의 연결점 정보 및 각 노드의 회전각을 기준으로 방향성을 추정하여 맵 매칭하는 방식이 이용되었다. 종래의 항법 장치의 정확도는 매칭 기술에 의존적이며 종래의 기술들은 대부분 정확한 매칭과 관련된다.

일 실시예에 따르면, 정밀 항법 장치의 동작 방법은 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하는 단계; 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하는 단계; 및 상기 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.

상기 제1 방향은 3차원 방향에 해당할 수 있다. 상기 자세 파라미터는 롤(roll) 파라미터, 피치(pitch) 파라미터 및 요(yaw) 파라미터를 포함할 수 있다.

상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제1 이웃 지도 요소들에 포함된, 각각 3차원 위치에 대응하는, 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 상기 제1 방향을 특정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터 및 이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 기초하여 GPS-기반 요(yaw)를 결정하는 단계; 및 상기 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 상기 결정된 GPS-기반 요와 비교하여, 상기 제1 이웃 지도 요소들로부터 샘플을 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 추출된 상기 샘플에 RANSAC 알고리즘을 적용하여, 상기 제1 방향을 특정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 이전 시점의 상기 대상 기기의 요(yaw)에 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 센서-기반 요(yaw)와 상기 제1 방향에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 비교하여, 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 센서-기반 요(yaw)와 상기 지도-기반 요(yaw) 간의 차이가 임계치보다 작은 경우, 상기 자세 파라미터는 상기 제1 방향에 대응하도록 결정될 수 있다.

상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 상기 대상 기기의 이전 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된, 상기 대상 기기의 상기 현재 위치에 대응하는, 상기 현재 시점의 센서-기반 위치를 획득하는 단계; 상기 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 센서-기반 위치에 의해 지시되는 제2 영역에 대응하는 제2 이웃 지도 요소들을 결정하는 단계; 및 상기 제2 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 대상 기기의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제2 이웃 지도 요소들에 포함된, 각각 3차원 위치에 대응하는, 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 상기 제2 방향을 특정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제2 이웃 지도 요소들에 RANSAC 알고리즘을 적용하여, 상기 제2 방향을 특정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는 상기 제2 방향에 기초하여 상기 자세 파라미터의 피치(pitch) 및 롤(roll)을 결정하는 단계; 및 이전 시점의 상기 대상 기기의 요(yaw)에 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 상기 자세 파라미터의 요(yaw)를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 결정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터에 대응하는 DCM(direction cosine matrix)를 결정하는 단계; 및 상기 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도에 대응하는 속도 벡터에 상기 DCM을 적용하여 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터를 상기 지도 데이터에 매칭하여 지도-기반 차선을 결정하는 단계; 이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 센서-기반 위치에 차선 변경 트리거를 적용하여 센서-기반 차선을 결정하는 단계; 및 상기 지도-기반 차선 및 상기 센서-기반 차선을 비교하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 위치 파라미터를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 대상 기기의 횡 방향의 위치 변화, 및 차선 폭을 비교하여 상기 차선 변경 트리거를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 정밀 항법 장치의 동작 방법은 상기 유효한 GPS 데이터가 획득되었는지 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 유효한 GPS 데이터가 획득되었는지 결정하는 단계는 상기 대상 기기의 상기 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 GPS 데이터를 획득하는 단계; 상기 현재 시점의 상기 GPS 데이터에 기초하여 GPS-기반 속도 및 GPS-기반 요 레이트(yaw rate)를 결정하는 단계; 상기 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 센서-기반 속도 및 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 센서-기반 요 레이트(yaw rate)를 획득하는 단계; 및 상기 GPS-기반 속도와 센서-기반 속도 간의 비교 및 상기 GPS-기반 요 레이트와 상기 센서-기반 요 레이트 간의 비교에 기초하여 상기 GPS 데이터의 유효성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정밀 항법 장치는 프로세서; 및 상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고, 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하고, 상기 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터를 결정한다.

도 1은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 입출력을 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 자세 파라미터의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 동작을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 GPS 유효성 판별 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 지도 데이터를 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 자세 결정 파라미터의 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 속도 결정 파라미터의 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 위치 결정 파라미터의 과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 차선 변경 결정 과정을 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 동작 방법을 나타낸 플로우 차트이다.
도 11은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 구성을 나타낸 도면이다.

아래 개시되어 있는 특정한 구조 또는 기능들은 단지 기술적 개념을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 아래 개시와는 달리 다른 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서의 실시예들을 한정하지 않는다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이해되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 입출력을 나타낸 도면이다. 정밀 항법 장치(100)는 대상 기기의 물리적 상태에 관한 정밀한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치(100)는 속도 데이터, 조향 데이터, GPS(Global Positioning System) 데이터 및 지도 데이터 중 적어도 하나에 기초하여, 자세(pose), 속도(velocity), 위치(position) 중 적어도 하나를 나타내는 항법 파라미터를 제공할 수 있다. 조향 데이터는 조향 각 데이터를 포함할 수 잇다.

대상 기기는 정밀한 상태 정보를 요구하는 다양한 기기들을 포함할 수 있다. 일례로, 대상 기기는 AR HUD(Augmented Reality Head Up Display) 기기, AR HUD를 제공하는 차량, AR을 제공하는 모바일 기기 등과 같은 다양한 AR 기기들에 해당할 수 있다. AR 기기는 AR 기기의 상태를 고려하여 가상 영상을 현실 배경에 오버레이하여 표현할 수 있다. 오차 없는 AR 환경을 구현하기 위해서는, AR 기기의 상태를 정확하게 측정하는 것이 요구된다. 다른 예로, 대상 기기는 정밀한 측위를 필요로 하는 자율주행 차량에 해당할 수 있다.

항법 파라미터는 사용자에게 항법 정보를 제공하거나, 자율 주행 차량에게 주행 제어 정보를 제공하는데 사용되는 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 항법 파라미터는 센서 퓨전(Sensor Fusion)의 초기 텀(term)에 사용될 수 있다. 센서 퓨전은 다수의 다양한 종류의 센서를 하나로 결합하여 솔루션을 제공하는 기법이다. 예를 들어, 센서 퓨전은 차량의 자세, 속도, 위치 등을 결정하는데 사용될 수 있다.

센서 퓨전의 출력이 일단 참 값으로 수렴하게 되면, 센서 퓨전은 비교적 정확한 출력을 생산해낼 수 있다. 그러나, 오차가 큰 초기 정보가 센서 퓨전에 제공될 경우, 센서 퓨전의 출력이 참 값으로 수렴되기까지 긴 시간이 요구될 수 있다. 예를 들어, 이 경우 AR 기기는 긴 시간 동안 가상 영상을 현실 배경에 매칭하는데 실패할 수 있다. 정밀 항법 장치(100)는 비교적 정확한 항법 파라미터를 생성할 수 있으므로, 정밀 항법 장치(100)의 항법 파라미터는 센서 퓨전의 초기 텀에 사용되어, 정확도 측면에서 센서 퓨전의 성능을 높일 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치(100)의 항법 파라미터는 센서 퓨전의 초기 정보로 사용될 수 있고, 그 이후에 센서 퓨전의 출력이 수렴하는 데까지의 시간 동안 센서 퓨전을 위해 제공될 수 있다.

상술된 것처럼, 정밀 항법 장치(100)는 항법 파라미터를 생성하는데 속도 데이터, 조향 데이터, GPS 데이터 및 지도 데이터를 이용할 수 있다. 여기서, 지도 데이터는 고정밀 지도(High Definition Map, HD Map)에 기반할 수 있다. 고정밀 지도는 다양한 센서들을 기반으로 생성된 다양한 요소들(예: 차선, 중앙선, 안내 표시 등)에 관한 정보를 포함할 수 있다. 고정밀 지도의 다양한 요소들은 포인트 클라우드(point cloud)로 표현될 수 있고, 포인트 클라우드의 각 점은 3차원 위치에 대응할 수 있다. 정밀 항법 장치(100)는 이러한 고정밀 지도를 이용하여, 3차원 자세, 3차원 속도, 차선 수준의 위치를 포함하는 정밀한 항법 파라미터를 생성해낼 수 있다.

또한, 항법 파라미터를 생성하는데 사용되는 속도 데이터, 조향 데이터 및 GPS 데이터는 차량이나 모바일 기기에서 일반적으로 사용되는 속도 센서, 조향 센서 및 GPS 수신기를 통해 획득될 수 있다. 예를 들어, 속도 센서는 속도 센서, 오도미터(odometer) 등을 포함할 수 있고, 조향 센서는 스티어링 휠(steering wheel), 자이로스코프(gyroscope) 등을 포함할 수 있다. 따라서, 정밀 항법 장치(100)의 구현을 위해서 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)와 같은 고비용의 추가적인 센서가 요구되지 않는다.

도 2는 일 실시예에 따른 자세 파라미터의 구성을 나타낸 도면이다. 도 2를 참조하면, x-y-z 3차원 좌표 공간이 도시되어 있다. 자세 파라미터는 롤(roll) 파라미터, 피치(pitch) 파라미터 및 요(yaw) 파라미터를 포함할 수 있다. 롤 파라미터는 x축을 기준으로 기울어진 정도를 나타낼 수 있고, 피치 파라미터는 y축을 기준으로 기울어진 정도를 나타낼 수 있고, 요 파라미터는 z축을 기준으로 기울어진 정도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, x축은 대상 기기의 진행 방향에 대응할 수 있다.

대상 기기의 자세는 3차원 방향에 대응하는 라인으로 특정될 수 있다. 이 경우, 롤 파라미터는 해당 3차원 라인을 zy평면에 투사하여 획득되는 2차원 라인 z=cy에서 c 값에 대응할 수 있고, 피치 파라미터는 해당 3차원 라인을 xz평면에 투사하여 획득되는 2차원 라인 z=bx에서 b 값에 대응할 수 있고, 요 파라미터는 해당 3차원 라인을 xy평면에 투사하여 획득되는 2차원 라인 y=ax에서 a 값에 대응할 수 있다.

아래에서 롤 파라미터는 φ로 표시될 수 있고, 피치 파라미터는 θ로 표시될 수 있고, 요 파라미터는 ψ로 표시될 수 있다. 요(yaw)는 헤딩(heading)이라고 지칭될 수도 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 동작을 개념적으로 나타낸 도면이다. 도 3을 참조하면, 단계(310)에서 정밀 항법 장치는 GPS의 유효성을 판별한다. 단계(310)의 결과에 따라, 유효한 GPS 데이터가 획득되었는지 또는 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않았는지 결정될 수 있다.

유효한 GPS 데이터가 획득된 것은 GPS가 수신되었고 수신된 GPS 가 유효한 경우를 포함할 수 있다. 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않은 것은, GPS가 수신되었으나 수신된 GPS가 유효하지 않은 경우, 및 GPS가 수신되지 않은 경우를 포함할 수 있다. GPS 데이터는 미리 정해진 수신 주기(예: 1초)로 수신될 수 있다. GPS가 수신되지 않은 경우는, 수신 주기를 경과했으나 통신 장애 등으로 인해 GPS가 수신되지 않은 경우, 및 수신 주기 사이에 GPS가 수신되지 않은 경우를 포함할 수 있다. 예를 들어, 후자는 AR 영상의 프레임률이 1[프레임/초]를 초과하는 경우와 같이 GPS 수신 주기 사이에 GPS 데이터를 대체할 다른 데이터가 필요한 경우를 위한 것일 수 있다.

정밀 항법 장치는 GPS 데이터를 이용하여 측정된 속도 및 요 레이트(yaw rate)를, 센서(속도 센서 및 조향 센서)를 이용하여 측정된 속도 및 요 레이트(yaw rate)와 비교하여, GPS 데이터의 유효성을 결정할 수 있다. GPS 데이터를 이용하여 측정된 속도 및 요 레이트는 GPS-기반 속도(GPS-based velocity) 및 GPS-기반 요 레이트(GPS-based yaw rate)로 지칭될 수 있고, 센서를 이용하여 측정된 속도 및 요 레이트는 센서-기반 속도(sensor-based velocity) 및 센서-기반 요 레이트(sensor-based yaw rate)로 지칭될 수 있다.

예를 들어, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 GPS 데이터를 획득하고, 획득된 현재 시점의 GPS 데이터에 기초하여 GPS-기반 속도 및 GPS-기반 요 레이트를 결정할 수 있다. 또한, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 센서-기반 속도 및 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 센서-기반 요 레이트(yaw rate)를 획득할 수 있다. 이후, 정밀 항법 장치는 GPS-기반 속도와 센서-기반 속도 간의 비교 및 GPS-기반 요 레이트와 센서-기반 요 레이트 간의 비교에 기초하여 GPS 데이터의 유효성을 결정할 수 있다. 일례로, 정밀 항법 장치는, GPS-기반 속도와 센서-기반 속도 간의 차이 및 GPS-기반 요 레이트와 센서-기반 요 레이트 간의 차이가 모두 임계치보다 작을 때, GPS 데이터가 유효한 것으로 결정할 수 있다. 이하, 도 4를 참조하여 GPS 유효성 판별 과정을 보다 상세하게 설명한다.

도 4는 일 실시예에 따른 GPS 유효성 판별 과정을 나타낸 도면이다. 정밀 항법 장치는 강건성이 뛰어난 센서(속도 센서, 조향 센서)를 참조하여 GPS의 유효성을 판별할 수 있다. 도 4를 참조하면, 단계(410)에서 정밀 항법 장치는 현재 시점의 GPS 데이터에 대응하는 위치(P_GPS,t)에 기초하여 GPS-기반 속도(V_GPS) 및 GPS-기반 요(ψ_GPS)를 결정한다. 예를 들어, GPS-기반 속도(V_GPS) 및 GPS-기반 요(ψ_GPS)는 아래 수학식 1 및 수학식 2에 기초하여 결정될 수 있다.

수학식 1에서 P_GPS,t-1은 이전 시점의 GPS 데이터에 대응하는 위치를 나타내고, Δt는 현재 시점(t)과 이전 시점(t-1) 간의 차이를 나타낸다. 이하, Δt는 정밀 항법 장치의 처리 주기에 대응할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 Δt마다 항법 파라미터를 생성할 수 있다.

GPS 데이터는 위도(latitude), 경도(longitude) 및 고도(altitude)에 관한 정보를 포함할 수 있고, 이에 따라 GPS 데이터에 대응하는 위치는 3차원 위치에 해당할 수 있다. 수학식 2에서 V_GPS,lon은 GPS 기반으로 측정된 경도 방향의 속도를 나타내고, V_GPS,lat은 GPS 기반으로 측정된 위도 방향의 속도를 나타낸다. 속도들(V_GPS,lon, V_GPS,lat)은 속도(V_GPS)의 위도 성분 및 경도 성분에 대응할 수 있다.

단계(420)에서 정밀 항법 장치는 속도 차이(diff_vel) 및 각도 차이(diff_ang)를 결정한다. 속도 차이(diff_vel) 및 각도 차이(diff_ang)는 아래 수학식 3 및 수학식 4에 기초하여 결정될 수 있다.

수학식 3에서 ||V_GPS||는 V_GPS의 크기를 나타내고, V_car는 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 대상 기기의 속도를 나타낸다. 수학식 4에서

는 GPS-기반 요 레이트(yaw rate)를 나타내고,

는 센서-기반 요 레이트를 나타낸다. GPS-기반 요 레이트(yaw rate)는 이전 시점의 GPS-기반 요(yaw) 및 현재 시점의 GPS_기반 요(yaw)에 기초하여 결정될 수 있다. 센서-기반 요 레이트는 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정될 수 있다.

단계(430)에서 정밀 항법 장치는 속도 차이(diff_vel) 및 각도 차이(diff_ang)를 각각 임계치(thres)와 비교한다. 도 4에 속도 차이(diff_vel)와 비교되는 임계치(thres) 및 각도 차이(diff_vel)와 비교되는 임계치(thres)는 동일하게 표시되어 있으나, 이 둘은 서로 다를 수 있다.

정밀 항법 장치는 속도 차이(diff_vel)가 임계치(thres)보다 작고, 각도 차이(diff_ang)가 임계치(thres)보다 작은 경우, 현재 시점의 GPS 데이터가 유효한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 정밀 항법 장치는 속도 차이(diff_vel)가 임계치(thres)보다 크거나, 각도 차이(diff_ang)가 임계치(thres)보다 큰 경우, 현재 시점의 GPS 데이터가 유효하지 않은 것으로 판단할 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 단계(320)에서 정밀 항법 장치는 자세 파라미터를 결정한다. 정밀 항법 장치는 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고, 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 영역에 대응한다는 것은 제1 영역에 속하는 것을 포함할 수 있다. 제1 영역은 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 위치로부터 일정 범위(예: 10미터)에 해당하는 영역으로 결정될 수 있다. 이후에, 정밀 항법 장치는 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 현재 시점의 대상 기기의 자세 파라미터를 결정할 수 있다.

상술된 것처럼, 지도 데이터는 고정밀 지도에 기초할 수 있다. 고정밀 지도는 차선, 중앙선 및 안내 표시 등과 같은 다양한 지도 요소들을 포함할 수 있다. 고정밀 지도에서 지도 요소들은 포인트 클라우드로 표현될 수 있고, 포인트 클라우드의 각 점은 3차원 위치에 대응할 수 있다.

정밀 항법 장치는 제1 이웃 지도 요소들에 포함된 복수의 점들에 관해 라인 피팅(line fitting)을 수행하여 각 제1 이웃 지도 요소의 방향을 특정할 수 있다. 각 점이 3차원 위치에 대응하므로, 라인 피팅의 결과인 각 제1 이웃 지도 요소의 방향도 3차원 방향에 해당한다. 정밀 항법 장치는 라인 피팅의 결과에 기초하여 제1 방향을 특정할 수 있다.

정밀 항법 장치는 제1 이웃 지도 요소들 중 적어도 일부를 선별하여 제1 방향을 특정할 수 있다. 이러한 선별 과정을 통해 대상 기기와 실제로 밀접한 관련이 있는 지도 요소들이 이웃 지도 요소로 선정될 수 있다. 예를 들어, 차량이 교차로를 통과하는 경우, 차량의 진행 방향과 무관한 지도 요소(예: 우회전 방향의 차선)가 이웃 지도 요소로 선별될 수 있다. 이러한 이웃 지도 요소는 차량의 실제 진행 방향과 무관하므로, 차량의 자세를 특정하는데 오차 요소로 작용할 수 있다. 따라서, 선별 과정을 통해 이러한 오차 요소가 제거될 수 있고, 자세 파라미터의 정확도가 향상될 수 있다.

예를 들어, 정밀 항법 장치는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터 및 이전 시점의 대상 기기의 위치에 기초하여 GPS-기반 요(yaw)를 결정할 수 있다. 이 때, 이전 시점의 대상 기기의 위치는 이전 시점의 유효한 GPS 데이터에 기반할 수 있다. 이전 시점의 유효한 GPS 데이터가 존재하지 않는 경우, 이전 시점의 대상 기기의 위치는 이전 시점의 유효한 GPS 데이터에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산될 수 있다.

이후에, 정밀 항법 장치는 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 결정된 GPS-기반 요와 비교하여, 제1 이웃 지도 요소들로부터 샘플을 추출할 수 있다. 상술된 것처럼, 제1 이웃 지도 요소들에 관한 라인 피팅 결과, 각 제1 이웃 지도 요소에 대응하는 3차원 방향이 결정될 수 있다. 또한, 앞서 도 2를 참조하여 설명된 것에 따라, 3차원 방향에 대응하는 라인을 xy평면에 투사하여, 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요가 결정될 수 있다. 이후에, 정밀 항법 장치는 GPS-기반 요와의 차이가 임계치 미만인 지도-기반 요에 대응하는 제1 이웃 지도 요소를 샘플로 추출할 수 있다.

추가로, 정밀 항법 장치는 추출된 샘플들에 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하여, 제1 방향을 특정할 수 있다. RANSAC을 통해 샘플들 중 서로 유사도가 높은 샘플들의 평균화가 이루어질 수 있고, RANSAC의 결과에 해당하는 방향이 제1 방향으로 특정될 수 있다. 따라서, 샘플들 중 대상 기기의 자세를 추정하는데 방해되는 이웃 요소가 추가로 제거될 수 있고, 제1 방향은 대상 기기의 실제 자세에 부합할 가능성이 높아질 수 있다.

정밀 항법 장치는 제1 방향에 기초하여 지도-기반 제1 요 파라미터, 지도-기반 제1 피치 파라미터 및 지도-기반 제1 롤 파라미터를 결정할 수 있다. 정밀 항법 장치는 도 2를 참조하여 설명된 방식에 따라 제1 방향에 대응하는 3차원 라인을 각 2차원 평면에 투사하여 각 파라미터를 결정할 수 있다. 혹은, 정밀 항법 장치는 제1 방향에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 구성하는 점들로 각 2차원 평면에 관한 라인 피팅을 수행하여 각 파라미터를 결정할 수 있다.

추가로, 정밀 항법 장치는 지도-기반 제1 요 파라미터, 지도-기반 제1 피치 파라미터 및 지도-기반 제1 롤 파라미터를 검증하여, 자세 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 이전 시점의 대상 기기의 요(yaw)에 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 계산된 현재 시점의 센서-기반 요(yaw)와 제1 방향에 대응하는 지도-기반 제1 요(yaw)를 비교하여, 자세 파라미터를 결정할 수 있다.

센서-기반 요(yaw)와 지도-기반 제1 요(yaw) 간의 차이가 임계치보다 작은 경우, 정밀 항법 장치는 제1 방향에 대응하도록 자세 파라미터를 결정할 수 있다. 다시 말해, 정밀 항법 장치는 제1 요 파라미터, 지도-기반 제1 피치 파라미터 및 지도-기반 제1 롤 파라미터를 자세 파라미터로 결정할 수 있다. 센서-기반 요(yaw)와 지도-기반 제1 요(yaw) 간의 차이가 임계치보다 큰 경우, 정밀 항법 장치는 별도로 결정된 센서-기반 요 파라미터, 지도-기반 제2 피치 파라미터 및 지도-기반 제2 롤 파라미터를 자세 파라미터로 결정할 수 있다. 센서-기반 요 파라미터, 지도-기반 제2 피치 파라미터 및 지도-기반 제2 피치 파라미터는 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않을 경우 이용될 수 있는 것이며, 이들을 결정하는 과정은 아래에서 상세히 설명된다.

현재 시점의 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 이전 위치에 DR을 적용하여 계산된, 대상 기기의 현재 위치에 대응하는, 현재 시점의 센서-기반 위치를 획득할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 이전 위치에 속도 데이터 및 조향 데이터에 기초한 DR을 적용하여 현재 시점의 센서-기반 위치를 계산할 수 있다.

이후에, 정밀 항법 장치는 복수의 지도 요소들 중에 현재 시점의 센서-기반 위치에 의해 지시되는 제2 영역에 대응하는 제2 이웃 지도 요소들을 결정하고, 제2 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제2 방향에 기초하여 현재 시점의 대상 기기의 자세 파라미터를 결정할 수 있다. 정밀 항법 장치는 제2 이웃 지도 요소들에 포함된 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 제2 방향을 특정할 수 있다.

유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, GPS-기반 요를 계산할 수 없으므로, 별도의 샘플링 없이 RANSAC이 수행될 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 제2 이웃 지도 요소들에 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제2 방향을 특정할 수 있다. 이후에, 정밀 항법 장치는 제2 방향에 기초하여 지도-기반 제2 피치 파라미터 및 지도-기반 제2 롤 파라미터를 결정할 수 있다. 요 파라미터는 DR 기반으로 별도로 계산될 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 이전 시점의 대상 기기의 요(yaw)에 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 센서-기반 요 파라미터를 결정할 수 있다. 이후에, 정밀 항법 장치는 센서-기반 요 파라미터, 지도-기반 제2 피치 파라미터 및 지도-기반 제2 롤 파라미터를 자세 파라미터로 결정할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른 지도 데이터를 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, 지도 데이터(520)는 차선, 중앙선 및 안내 표시 등과 같은 다양한 지도 요소들을 포함할 수 있다. 지도 데이터(520)에서 지도 요소들은 포인트 클라우드로 표현될 수 있다. GPS 데이터에 기초하여 지도 데이터(520) 상에 GPS-기반 위치(P_GPS)가 특정될 수 있으며, GPS-기반 위치(P_GPS)를 포함하는 일정 영역이 제1 영역(510)으로 설정될 수 있다. 영역(510)에 대응하는 지도 요소는 제1 이웃 지도 요소로 선정될 수 있다. 유효한 GPS 신호가 수신되지 않는 경우, 센서-기반 위치가 지도 데이터(520) 상에 특정될 수 있고, 제2 이웃 지도 요소를 결정하기 위해 센서-기반 위치를 포함하는 제2 영역이 설정될 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 자세 파라미터의 결정 과정을 나타낸 도면이다. 도 6을 참조하면, 단계들(611 내지 615)은 유효한 GPS 데이터가 획득된 경우에 대응할 수 있고, 단계들(621 내지 623)은 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않은 경우에 대응할 수 있다. 유효한 GPS 데이터가 획득된 경우에도 단계들(611 내지 615)에 필요한 데이터를 제공하기 위해 단계들(621 내지 623) 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.

단계(611)에서 정밀 항법 장치는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 대응하는 GPS-기반 위치(P_GPS,t) 및 지도 데이터에 기초하여 제1 이웃 지도 요소들(map1_i)을 결정할 수 있다. 이후, 정밀 항법 장치는 단계(612)에서 제1 이웃 지도 요소들(map1_i)로부터 샘플(S)을 결정할 수 있다. 정밀 항법 장치는 아래 수학식 5에 기초하여 샘플(S)을 결정할 수 있다.

수학식 5에서 ψ_map,i는 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 나타내고, ψ_GPS는 GPS-기반 요를 나타내고, thres는 임계치를 나타내고, i는 각 제1 이웃 지도 요소를 구분하기 위한 식별자를 나타낸다. GPS-기반 요(ψ_GPS)와의 차이가 임계치 미만인 지도-기반 요(ψ_map,i)에 대응하는 이웃 지도 요소(map_i)가 샘플(S)로 결정될 수 있다.

단계(613)에서 정밀 항법 장치는 샘플(S)에 관한 RANSAC을 수행하여 지도-기반 제1 요 파라미터(ψ_map1,t), 지도-기반 제1 피치 파라미터(θ_map1,t) 및 지도-기반 제1 롤 파라미터(φ_map1,t)를 결정할 수 있다. 설명의 편의를 위해, 이들은 제1 파라미터 그룹으로 지칭될 수 있다.

이후에, 단계들(614, 615)에서 정밀 항법 장치는 제1 파라미터 그룹을 검증할 수 있다. 보다 구체적으로, 정밀 항법 장치는 단계(614)에서 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t)와 지도-기반 제1 요 파라미터(ψ_map1,t) 간의 각도 차이(diff_ang)를 계산하고, 단계(615)에서 각도 차이(diff_ang)를 임계치와 비교할 수 있다. 센서-기반 요(ψ_car,t)는 단계(623)에서 계산될 수 있다.

각도 차이(diff_ang)가 임계치보다 작은 경우, 제1 파라미터 그룹이 현재 시점의 자세 파라미터로 결정될 수 있다. 각도 차이(diff_ang)가 임계치보다 큰 경우, 제2 파라미터 그룹이 현재 시점의 자세 파라미터로 결정될 수 있다. 제2 파라미터 그룹은 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t), 지도-기반 제2 피치 파라미터(θ_map2,t) 및 지도-기반 제2 롤 파라미터(φ_map2,t)로 구성될 수 있다. 지도-기반 제2 피치 파라미터(θ_map2,t) 및 지도-기반 제2 롤 파라미터(φ_map2,t)는 단계(622)에서 계산될 수 있다.

단계(621)에서 정밀 항법 장치는 현재 시점의 센서-기반 위치(P_car,t) 및 지도 데이터에 기초하여 제2 이웃 지도 요소들(map2_i)을 결정할 수 있다. 센서-기반 위치(P_car,t)는 대상 기기의 이전 위치에 속도 데이터 및 조향 데이터에 기초한 DR을 적용하여 계산될 수 있다. 단계(622)에서 정밀 항법 장치는 제2 이웃 지도 요소들(map1₂)에 관한 RANSAC을 수행하여 지도-기반 제2 피치 파라미터(θ_map2,t) 및 지도-기반 제2 롤 파라미터(φ_map2,t)를 결정할 수 있다.

이후, 단계(623)에서 정밀 항법 장치는 이전 시점의 요 파라미터(ψ_car,t-1)에 요 레이트(Δψ_steer)를 적용하여 현재 시점의 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t)를 결정할 수 있다. 이 때, 요 레이트(Δψ_steer)는 Δt 동안의 조향 데이터의 변화(Δψ_steer)에 대응할 수 있고, 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정될 수 있다. 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 제2 파라미터 그룹의 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t), 지도-기반 제2 피치 파라미터(θ_map2,t) 및 지도-기반 제2 롤 파라미터(φ_map2,t)가 현재 시점의 자세 파라미터로 결정될 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 단계(330)에서 정밀 항법 장치는 속도 파라미터를 결정한다. 정밀 항법 장치는 단계(320)을 통해 결정된 현재 시점의 자세 파라미터를 이용하여 현재 시점의 속도 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 현재 시점의 자세 파라미터에 대응하는 DCM(direction cosine matrix)를 결정하고, 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 현재 시점의 대상 기기의 속도에 대응하는 속도 벡터에 DCM을 적용하여 현재 시점의 속도 파라미터를 결정할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 속도 파라미터의 결정 과정을 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 단계(710)에서 정밀 항법 장치는 자세 파라미터(ψ_t, θ_t, φ_t)를 결정할 수 있다. 단계(710)는 도 3의 단계(320)에 대응할 수 있다. 단계(720)에서 정밀 항법 장치는 자세 파라미터(ψ_t, θ_t, φ_t)에 대응하는 DCM을 계산할 수 있다. 다음으로, 단계(730)에서 정밀 항법 장치는 속도 데이터 및 DCM에 기초하여 속도 파라미터를 결정할 수 있다. 단계(730)에서 아래 수학식 6이 이용될 수 있다.

수학식 6에서 V_N, V_E, V_D는 북쪽(North), 동쪽(East), 및 다운(Down) 방향의 속도를 나타내며, V는 속도 데이터를 나타내고,

는 DCM을 나타낸다. 이를 통해, 속도 파라미터에 대응하는 3차원 속도 벡터가 획득될 수 있다.

일반적으로 GPS 데이터에서 고도 정보는 부정확하므로, GPS를 차량의 3차원 속도로 적용하기 어렵다. 또한, 정확성이 높은 GPS 데이터가 수신된 경우에도, 미세한 수평 오차로 인해 3차원 속도를 구하는 것은 어렵다. 실시예에 따르면, 정확도가 높은 자세 파라미터를 이용하여 비교적 정확한 3차원 속도 벡터를 구할 수 있다.

다시 도 3을 참조하면, 정밀 항법 장치는 단계(340)에서 위치 파라미터를 결정하고, 단계(350)에서 차선 변경을 결정한다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 지도 데이터에 매칭하여 지도-기반 차선을 결정하고, 현재 시점의 대상 기기의 센서-기반 위치에 차선 변경 트리거를 적용하여 센서-기반 차선을 결정할 수 있다. 현재 시점의 대상 기기의 센서-기반 위치는 이전 시점의 대상 기기의 위치에 DR을 적용하여 계산될 수 있다. 차선 변경 트리거는 대상 기기의 횡 방향의 위치 변화, 및 차선 폭을 비교하여 생성될 수 있고, 변경된 차선의 수에 대응하는 값을 가질 수 있다. 이후에, 정밀 항법 장치는 지도-기반 차선 및 센서-기반 차선을 비교하여, 현재 시점의 대상 기기의 위치 파라미터를 결정할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 위치 파라미터의 결정 과정을 나타낸 도면이다. 도 8을 참조하면, 단계들(811 내지 813)은 유효한 GPS 데이터가 획득된 경우에 대응할 수 있고, 단계들(821 내지 824)은 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않은 경우에 대응할 수 있다. 유효한 GPS 데이터가 획득된 경우에도 단계들(811 내지 813)에 필요한 데이터를 제공하기 위해 단계들(821 내지 824) 중 적어도 일부가 수행될 수 있다.

단계(811)에서 정밀 항법 장치는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 대응하는 GPS-기반 위치(P_GPS,t) 및 지도 데이터에 기초하여 지도 매칭을 수행한다. 지도 매칭의 결과로 지도-기반 위치(P_map,t)이 생성될 수 있다. 정밀 항법 장치는 GPS-기반 위치(P_GPS,t)에서 가장 가까운 차선의 중앙을 지도-기반 위치(P_map,t)로 매칭할 수 있다.

단계(812)에서 지도-기반 위치(P_map,t)에 기초하여 차선을 검출한다. 차선 검출의 결과로 지도-기반 차선(lane_map,t)이 생성될 수 있다. 단계(812)를 통해 대상 기기가 위치하는 차도의 여러 차선들 중 대상 기기에 대응하는 차선이 검출될 수 있다. 이후에, 단계(813)에서 지도-기반 차선(lane_map,t)과 센서-기반 차선(lane_map,t)이 비교된다. 센서-기반 차선(lane_map,t)은 단계(823)을 통해 결정될 수 있다.

지도-기반 차선(lane_map,t)과 센서-기반 차선(lane_map,t)이 일치하는 경우, 지도-기반 위치(P_map,t)가 위치 파라미터로 결정될 수 있다. 지도-기반 차선(lane_map,t)과 센서-기반 차선(lane_map,t)이 일치하지 않는 경우, 센서-기반 위치(P_car,t)가 위치 파라미터로 결정될 수 있다. 차선 변경 트리거(Δlane)는 센서 기반으로 생성되므로, 비교적 정확한 차선 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 지도-기반 차선(lane_map,t)이 차선 변경 트리거(Δlane) 기반의 센서-기반 차선(lane_map,t)과 일치하는 경우에만 지도-기반 위치(P_map,t)를 위치 파라미터로 채택할 수 있다.

단계(821)에서 정밀 항법 장치는 속도 파라미터(V_car,t)를 결정한다. 단계(821)은 도 3의 단계(330)에 대응할 수 있다. 단계(822)에서 정밀 항법 장치는 이전 시점의 센서-기반 위치(P_car,t-1)에 DR을 적용하여 현재 시점의 센서-기반 위치(P_car,t)을 계산할 수 있다. 이 때, DR은 Δt 동안의 속도 파라미터(V_car,t)의 변화(Δψ_steer)에 기초하여 수행될 수 있다.

이후에, 단계(823)에서 정밀 항법 장치는 센서-기반 위치(P_car,t-1)에 차선 변경 트리거(Δlane)를 적용하여 센서-기반 차선(lane_car,t)을 결정할 수 있다. 단계(824)에서 정밀 항법 장치는 차선 변경을 결정하여 차선 변경 트리거(Δlane)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 정밀 항법 장치는 대상 기기의 횡 방향의 위치 변화, 및 차선 폭을 비교하여 차선 변경 트리거(Δlane)를 생성할 수 있다. 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 센서-기반 위치(P_car,t)가 위치 파라미터로 결정될 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른 차선 변경 결정 과정을 나타낸 도면이다. 도 9를 참조하면, 단계(910)에서 정밀 항법 장치는 자세 파라미터를 결정한다. 단계(910)는 도 3의 단계(320)에 대응할 수 있다. 단계(920)에서 정밀 항법 장치는 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t) 및 지도-기반 요 파라미터(ψ_map,t)에 기초하여 DCM(

)을 계산한다. DCM(

)은 센서-기반 요 파라미터(ψ_car,t)와 지도-기반 요 파라미터(ψ_map,t) 간의 차이에 대응할 수 있다. 지도-기반 요 파라미터(ψ_map,t)는 지도-기반 제1 요 파라미터(ψ_map1,t) 및 지도-기반 제2 요 파라미터(ψ_map2,t) 중 최종적으로 자세 파라미터로 결정된 것에 해당할 수 있다.

단계(930)에서 정밀 항법 장치는 DCM(

), 센서-기반 속도(V_car) 및 Δt에 기초하여 종방향의 위치 변화(Δy) 및 횡방향 위치 변화(Δy)를 계산할 수 있다. 단계(730)에서 아래 수학식 7이 이용될 수 있다.

단계(940)에서 정밀 항법 장치는 횡방향 위치 변화(Δy)와 차선 폭(lane width)을 비교하여 차선 변경 트리거(Δlane)를 생성할 수 있다. 대상 기기의 종방향의 이동 거리가 누적됨에 따라 종방향의 위치 변화(Δy)가 커질 수 있고, 이에 따라 종방향의 위치 변화(Δy)의 크기가 차선 폭(lane width)을 넘을 경우, 차선 변경 트리거(Δlane)가 생성될 수 있다. 차선 변경 트리거(Δlane)는 변경된 차선의 수에 대응하는 값을 가질 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 동작 방법을 나타낸 플로우 차트이다. 도 10을 참조하면, 정밀 항법 장치는 단계(1010)에서 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고, 단계(1020)에서 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하고, 단계(1030)에서 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 현재 시점의 대상 기기의 자세 파라미터를 결정한다. 그 밖에, 정밀 항법 장치는 도 1 내지 도 9를 통해 설명된 동작을 수행할 수 있으며, 보다 상세한 설명은 생략한다.

도 11은 일 실시예에 따른 정밀 항법 장치의 구성을 나타낸 도면이다. 도 11을 참조하면, 정밀 항법 장치(1100)는 프로세서(1110) 및 메모리(1120)를 포함한다. 메모리(1120)는 프로세서(1110)에 연결되고, 프로세서(1110)에 의해 실행가능한 명령어들, 프로세서(1110)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1110)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1120)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 장치)를 포함할 수 있다.

프로세서(1110)는 도 1 내지 도 10을 참조하여 설명된 하나 이상의 동작을 실행하기 위한 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1110)는 대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고, 지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 현재 시점의 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하고, 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 현재 시점의 대상 기기의 자세 파라미터를 결정할 수 있다. 그 밖에, 정밀 항법 장치(1100)는 도 1 내지 도 10을 통해 설명된 동작을 수행할 수 있으며, 보다 상세한 설명은 생략한다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims

대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하는 단계;
지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하는 단계; 및
상기 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터를 결정하는 단계
를 포함하는 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 방향은 3차원 방향에 해당하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 자세 파라미터는
롤(roll) 파라미터, 피치(pitch) 파라미터 및 요(yaw) 파라미터를 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 제1 이웃 지도 요소들에 포함된, 각각 3차원 위치에 대응하는, 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 상기 제1 방향을 특정하는 단계를 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터 및 이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 기초하여 GPS-기반 요(yaw)를 결정하는 단계; 및
상기 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 상기 결정된 GPS-기반 요와 비교하여, 상기 제1 이웃 지도 요소들로부터 샘플을 추출하는 단계
를 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제5항에 있어서,
상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 추출된 상기 샘플에 RANSAC 알고리즘을 적용하여, 상기 제1 방향을 특정하는 단계를 더 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
이전 시점의 상기 대상 기기의 요(yaw)에 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 센서-기반 요(yaw)와 상기 제1 방향에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 비교하여, 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제7항에 있어서,
상기 센서-기반 요(yaw)와 상기 지도-기반 요(yaw) 간의 차이가 임계치보다 작은 경우, 상기 자세 파라미터는 상기 제1 방향에 대응하도록 결정되는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 상기 대상 기기의 이전 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된, 상기 대상 기기의 상기 현재 위치에 대응하는, 상기 현재 시점의 센서-기반 위치를 획득하는 단계;
상기 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 센서-기반 위치에 의해 지시되는 제2 영역에 대응하는 제2 이웃 지도 요소들을 결정하는 단계; 및
상기 제2 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 대상 기기의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계
를 더 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 제2 이웃 지도 요소들에 포함된, 각각 3차원 위치에 대응하는, 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 상기 제2 방향을 특정하는 단계를 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 제2 이웃 지도 요소들에 RANSAC 알고리즘을 적용하여, 상기 제2 방향을 특정하는 단계를 포함하는,
정밀 항법 장치의 동작 방법.
제9항에 있어서,
상기 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 상기 자세 파라미터를 결정하는 단계는
상기 제2 방향에 기초하여 상기 자세 파라미터의 피치(pitch) 및 롤(roll)을 결정하는 단계; 및
이전 시점의 상기 대상 기기의 요(yaw)에 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 상기 자세 파라미터의 요(yaw)를 결정하는 단계
를 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 결정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터에 대응하는 DCM(direction cosine matrix)를 결정하는 단계; 및
상기 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도에 대응하는 속도 벡터에 상기 DCM을 적용하여 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도 파라미터를 결정하는 단계
를 더 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터를 상기 지도 데이터에 매칭하여 지도-기반 차선을 결정하는 단계;
이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 센서-기반 위치에 차선 변경 트리거를 적용하여 센서-기반 차선을 결정하는 단계; 및
상기 지도-기반 차선 및 상기 센서-기반 차선을 비교하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 위치 파라미터를 결정하는 단계
를 더 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제14항에 있어서,
상기 대상 기기의 횡 방향의 위치 변화, 및 차선 폭을 비교하여 상기 차선 변경 트리거를 생성하는 단계
를 더 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 유효한 GPS 데이터가 획득되었는지 결정하는 단계
를 더 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제16항에 있어서,
상기 유효한 GPS 데이터가 획득되었는지 결정하는 단계는
상기 대상 기기의 상기 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 GPS 데이터를 획득하는 단계;
상기 현재 시점의 상기 GPS 데이터에 기초하여 GPS-기반 속도 및 GPS-기반 요 레이트(yaw rate)를 결정하는 단계;
상기 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 센서-기반 속도 및 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 센서-기반 요 레이트(yaw rate)를 획득하는 단계; 및
상기 GPS-기반 속도와 센서-기반 속도 간의 비교 및 상기 GPS-기반 요 레이트와 상기 센서-기반 요 레이트 간의 비교에 기초하여 상기 GPS 데이터의 유효성을 결정하는 단계
를 포함하는, 정밀 항법 장치의 동작 방법.
제1항 내지 제17항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 명령어들을 포함하는 하나 이상의 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
프로세서; 및
상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리
를 포함하고,
상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
대상 기기의 현재 위치에 대응하는 현재 시점의 유효한 GPS 데이터를 획득하고,
지도 데이터의 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터에 의해 지시되는 제1 영역에 대응하는 제1 이웃 지도 요소들을 결정하고,
상기 제1 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제1 방향에 기초하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터를 결정하는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 제1 이웃 지도 요소들에 포함된, 각각 3차원 위치에 대응하는, 복수의 점들에 관해 라인 피팅을 수행하여 상기 제1 방향을 특정하는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터 및 이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 기초하여 GPS-기반 요(yaw)를 결정하고, 상기 제1 이웃 지도 요소들 각각에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 상기 결정된 GPS-기반 요와 비교하여, 상기 제1 이웃 지도 요소들로부터 샘플을 추출하는,
정밀 항법 장치.
제21항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 추출된 상기 샘플에 RANSAC 알고리즘을 적용하여, 상기 제1 방향을 특정하는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
이전 시점의 상기 대상 기기의 요(yaw)에 상기 대상 기기의 조향 센서를 통해 측정된 요 레이트(yaw rate)를 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 센서-기반 요(yaw)와 상기 제1 방향에 대응하는 지도-기반 요(yaw)를 비교하여, 상기 자세 파라미터를 결정하는,
정밀 항법 장치.
제23항에 있어서,
상기 센서-기반 요(yaw)와 상기 지도-기반 요(yaw) 간의 차이가 임계치보다 작은 경우, 상기 자세 파라미터는 상기 제1 방향에 대응하도록 결정되는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터가 획득되지 않는 경우, 상기 프로세서는
상기 대상 기기의 이전 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된, 상기 대상 기기의 상기 현재 위치에 대응하는, 상기 현재 시점의 센서-기반 위치를 획득하고,
상기 복수의 지도 요소들 중에 상기 현재 시점의 상기 센서-기반 위치에 의해 지시되는 제2 영역에 대응하는 제2 이웃 지도 요소들을 결정하고,
상기 제2 이웃 지도 요소들의 적어도 일부에 의해 특정되는 제2 방향에 기초하여 상기 현재 시점의 대상 기기의 상기 자세 파라미터를 결정하는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 결정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 자세 파라미터에 대응하는 DCM(direction cosine matrix)를 결정하고, 상기 대상 기기의 속도 센서를 통해 측정된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도에 대응하는 속도 벡터에 상기 DCM을 적용하여 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 속도 파라미터를 결정하는,
정밀 항법 장치.
제19항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 현재 시점의 상기 유효한 GPS 데이터를 상기 지도 데이터에 매칭하여 지도-기반 차선을 결정하고,
이전 시점의 상기 대상 기기의 위치에 DR(Dead Reckoning)을 적용하여 계산된 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 센서-기반 위치에 차선 변경 트리거를 적용하여 센서-기반 차선을 결정하고,
상기 지도-기반 차선 및 상기 센서-기반 차선을 비교하여, 상기 현재 시점의 상기 대상 기기의 위치 파라미터를 결정하는,
정밀 항법 장치.
제27항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 대상 기기의 횡 방향의 위치 변화, 및 차선 폭을 비교하여 상기 차선 변경 트리거를 생성하는,
정밀 항법 장치.