KR20230057072A - 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치 - Google Patents

인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법은, (a) 인프라 장치로부터 차량에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량의 절대 위치를 수신하는 단계; (b) 상기 차량의 환경 센서를 통해 상기 주변 차량의 제1 상대 거리를 결정하는 단계; 및 (c) 상기 주변 차량의 절대 위치와 상기 주변 차량의 제1 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치{A method and apparatus for improving positioning of vehicles based on infrastructure sensing information}
본 발명은 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 인프라 장치로부터 수신한 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치에 관한 것이다.
마트 자동차나 자율주행 자동차 분야에서는 자기 차량의 위치를 정확히 파악(측위)하는 기술이 필수적으로 요구된다.
가장 널리 사용되는 측위 시스템으로 GNSS가 활용된다. GNSS(Global Navigation Satellite System)란 위성을 이용하여 지상에 있는 물체의 위치, 고도, 속도에 관한 정보를 제공하는 시스템을 통칭하는 것으로, 미국의 GPS(Global Positioning System)가 대표적이다.
널리 보급된 저가형 GPS의 경우 차량의 방향이나 위치, 그리고 현재 어느 도로에 위치하고 있는지 등을 판단하기에는 충분하다. 하지만 저가형 GPS의 경우 2미터 내외의 오차가 발생하고, 고층 건물이 많은 도심지나 산악지역 등 신호 수신 환경이 좋지 않을 때에는 7미터 이상의 큰 오차가 발생하기도 한다. 따라서 저가형 GPS는 주행 차선까지 구분해야 하는 자율 주행 환경에서 사용하기에는 무리가 있다.
이를 위해 위치 정확도가 높은 고가의 GPS모듈을 탑재한 후 자율주행 자동차의 기술 시연을 하는 경우도 있으나, 고가 GPS의 가격이 3천만원 내지 1억 원으로 상당하기 때문에 상용화가 어렵다는 문제가 있다.
[특허문헌 1] 한국등록특허 제10-1752342호
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인프라 장치로부터 수신한 주변 차량의 절대 위치에 기반한 차량의 측위 개선 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 인프라 장치로부터 수신한 인프라 센싱 정보와 차량에 탑재된 환경 센서를 통해 산출된 주변 차량의 상대 거리에 기반하여 측위 보정을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법은, (a) 인프라 장치로부터 차량에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량의 절대 위치를 수신하는 단계; (b) 상기 차량의 환경 센서를 통해 상기 주변 차량의 제1 상대 거리를 결정하는 단계; 및 (c) 상기 주변 차량의 절대 위치와 상기 주변 차량의 제1 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.
실시예에서, 상기 주변 차량의 절대 위치는, 상기 인프라 장치의 절대 위치와 상기 인프라 장치에 의해 산출된 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로부터 결정될 수 있다.
실시예에서, 상기 (c) 단계는, 상기 차량의 절대 위치에 기반하여 상기 주변 차량의 절대 위치를 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로 변환하는 단계; 및 상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.
실시예에서, 상기 (c) 단계는, 상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 산출하는 단계; 및 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량으로 변환하는 단계;를 포함할 수 있다.
실시예에서, 상기 (c) 단계는, 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량을 이용하여 상기 차량의 절대 위치를 보정하는 단계;를 포함할 수 있다.
실시예에서, 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치는, 인프라 장치로부터 차량에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량의 절대 위치를 수신하는 통신부; 및 상기 차량의 환경 센서를 통해 상기 주변 차량의 제1 상대 거리를 결정하고, 상기 주변 차량의 절대 위치와 상기 주변 차량의 제1 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 제어부;를 포함할 수 있다.
실시예에서, 상기 주변 차량의 절대 위치는, 상기 인프라 장치에 의해 상기 인프라 장치의 절대 위치와 상기 인프라 장치에 의해 산출된 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로부터 결정될 수 있다.
실시예에서, 상기 제어부는, 상기 차량의 절대 위치에 기반하여 상기 주변 차량의 절대 위치를 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로 변환하고, 상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행할 수 있다.
실시예에서, 상기 제어부는, 상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 산출하고, 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량으로 변환할 수 있다.
실시예에서, 상기 제어부는, 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량을 이용하여 상기 차량의 절대 위치를 보정할 수 있다.
상기한 목적들을 달성하기 위한 구체적인 사항들은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술될 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, "통상의 기술자")에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해서 제공되는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 저가형 GPS모듈을 탑재하더라도, 라이다와 인프라 센싱 정보를 활용하여 GPS 좌표의 오차를 확 인할 수 있고, 확인된 오차만큼 GPS 좌표 정보를 보정함으로써 정확한 위치 데이터를 확보할 수 있다. 따라서 자율주행 자동차 분야에서 낮은 가격으로 위치 정확도를 향상시켜 자율주행 자동차의 상용화를 앞당길 수 있다.
본 발명의 효과들은 상술된 효과들로 제한되지 않으며, 본 발명의 기술적 특징들에 의하여 기대되는 잠정적인 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량의 중심점 산출과 객체 크기를 추출하는 예를 도시한 도면이다.
도 4a 내지 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치의 기능적 구성을 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고, 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다.
청구범위에 개시된 발명의 다양한 특징들은 도면 및 상세한 설명을 고려하여 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 명세서에 개시된 장치, 방법, 제법 및 다양한 실시예들은 예시를 위해서 제공되는 것이다. 개시된 구조 및 기능상의 특징들은 통상의 기술자로 하여금 다양한 실시예들을 구체적으로 실시할 수 있도록 하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다. 개시된 용어 및 문장들은 개시된 발명의 다양한 특징들을 이해하기 쉽게 설명하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법 및 장치를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 시스템(100)을 도시한 도면이다.
도 1을 참고하면, 측위 개선 시스템(100)은, 차량(110), 적어도 하나의 주변 차량(120) 및 인프라 장치(130)를 포함할 수 있다.
차량(110)은 환경 센서를 포함하며, 환경 센서를 이용하여 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 결정할 수 있다. 여기서, 제1 상대 거리는 차량(110)의 환경 센서를 통해 측정된 차량(110)과 주변 차량(120) 사이의 거리를 포함할 수 있다.
인프라 장치(130)는 환경 센서를 포함하며, 환경 센서를 이용하여 차량(110)에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량(120)을 검출하고, 주변 차량(120)의 제2 상대 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 인프라 장치(130)의 환경 센서를 통해 주변 차량(120)의 외각 정보를 획득하여 주변 차량(120)의 상대 위치와 크기 정보를 검출할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 주변 차량(120)의 상대 위치 및 크기 정보를 이용하여, 인프라 장치(130)에 장착된 환경 센서로부터 주변 차량(120)까지의 상대 거리를 나타내는 제2 상대 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 인프라 장치(130)의 절대 위치를 기준으로, 주변 차량(120)의 제2 상대 거리로부터 주변 차량(120)의 절대 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 주변 차량(120)의 크기 정보 및 절대 위치 중 적어도 하나를 차량(110)에게 송신할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 카메라 센서를 이용하여 객체 바운딩 박스 기반 주변 차량(120)을 인식할 수 있다. 또한, 인프라 장치(130)는 라이다 센서를 이용하여 포인트 클라우드 데이터(point cloud data) 기반 주변 차량(120)의 중심점을 산출할 수 있다.
여기서, 제2 상대 거리는 인프라 장치(130)의 환경 센서를 이용하여 측정된 인프라 장치(130)와 주변 차량(120) 사이의 거리를 포함할 수 있다.
인프라 장치(130)는 인프라 장치(130)의 절대 위치에 기반하여 주변 차량(120)의 제2 상대 거리를 주변 차량(120)의 절대 위치로 변환하고, 주변 차량(120)의 절대 위치를 차량(110)에게 송신할 수 있다.
인프라 장치(130)는 노변 상의 특정 위치에 고정되어 있기 때문에, 인프라 장치(130)는 자신의 절대 위치를 정확하게 확인할 수 있으며, 정확한 인프라 장치(130)의 절대 위치가 기준으로 사용되기 때문에 주변 차량(120)의 절대 위치가 보다 정확하게 산출될 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)는 노변 상의 특정 위치에 고정되어 있기 때문에, 인프라 장치(130)는 자신의 절대 위치를 미리 저장하고 있을 수 있다.
차량(110)은 주변 차량(120)의 절대 위치와 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 이용하여 차량(110)의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 환경 센서는 주변의 물체들을 스캔 또는 촬영하고 데이터를 취득 및 처리하여 객체를 인식하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 환경 센서로는 레이저 스캐너, 레이더(Radar), 라이다(Lidar), 카메라 등을 포함할 수 있으며 본 실시예에서는 환경 센서로서 라이다가 사용된 예시를 도시하고 설명토록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법을 도시한 도면이다.
도 2를 참고하면, S201 단계는, 인프라 장치(130)로부터 차량(110)에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량(120)의 절대 위치를 수신하는 단계이다.
일 실시예에서, 주변 차량(120)의 절대 위치는, 인프라 장치(130)의 절대 위치와 인프라 장치(130)에 의해 산출된 주변 차량(120)의 제2 상대 거리로부터 결정될 수 있다.
S203 단계는, 차량(110)의 환경 센서를 통해 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 결정하는 단계이다.
S205 단계는, 주변 차량(120)의 절대 위치와 주변 차량(120)의 제1 상대 거리에 기반하여 차량(110)의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계이다.
일 실시예에서, 차량(110)의 절대 위치에 기반하여 주변 차량(120)의 절대 위치를 주변 차량(120)의 제2 상대 거리로 변환하고, 주변 차량(120)의 제1 상대 거리와 주변 차량(120)의 제2 상대 거리에 기반하여 차량(110)의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 주변 차량(120)의 제1 상대 거리와 주변 차량(120)의 제2 상대 거리에 기반하여 차량에 대한 상대 측위 보정량을 산출하고, 차량(110)에 대한 상대 측위 보정량을 차량(110)에 대한 절대 측위 보정량으로 변환할 수 있다.
일 실시예에서, 차량(110)에 대한 절대 측위 보정량을 이용하여 차량(110)의 절대 위치를 보정할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)로부터 주변 차량(120)뿐만 아니라, 차량(110)의 제1 절대 위치를 수신할 수 있다. 이 때, 차량(110)에 탑재된 GPS 모듈에 기반하여 산출된 차량(110)의 제2 절대 위치와 인프라 장치(130)에 의해 산출된 차량(110)의 제1 절대 위치의 오차가 임계값보다 큰 경우, 절대 측위 보정량을 이용하여 제2 절대 위치를 보정하고, 차량(110)의 제1 절대 위치에 기반하여 상기 보정된 제2 절대 위치를 재보정함으로써, 측위 보정 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 주변 차량의 중심점 산출과 객체 크기를 추출하는 예를 도시한 도면이다.
도 3a 내지 3c를 참고하면, 주변 차량(120)의 중심점 산출은 환경 센서를 통해 차량(110)에 의해 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 산출하기 위해 수행되거나, 환경 센서를 통해 인프라 장치(110)에 의해 주변 차량(120)의 제2 상대 거리를 산출하기 위해 수행될 수 있으나, 설명의 편의를 위해 차량(110)에 의해 수행되는 것을 설명한다. 본 실시예에서는 환경 센서로서 라이다가 사용된 예시를 도시하고 설명토록 한다.
차량(110)은 주변 차량(120)의 외부 경계선에 대한 다수의 포인트 클라우드 데이터(point cloud data)를 획득할 수 있다.
차량(110)은 다수의 포인트 클라우드 데이터의 가상 직선으로부터 주변 차량의 중심점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량(110)은 다수의 포인트 클라우드 데이터의 시작점과 끝점을 연결하는 가상 직선을 생성하고, 다수의 포인트 클라우드 데이터 중 가상 직선으로부터 가장 멀리 위치하는 포인트 클라우드 데이터를 중간점으로 결정할 수 있다.
이후, 차량(110)은 포인트 클라우드 데이터의 시작점, 중간점 및 끝점에 기반하여 주변 차량(120)의 중심점을 결정하고, 주변 차량(120)의 중심점으로부터 차량(110)까지의 상대 거리를 나타내는 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 차량(120)은 주변 차량(120)의 중심점으로부터 차량(120)에 설치된 환경 센서까지의 상대 위치를 결정하고주변 차량(120)의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 주변 차량(120)들 간 거리가 지나치게 가까운 경우, 하나의 주변 차량(120)이 다른 주변 차량(120)의 일부를 가릴 수 있으며, 차량(110)이 라이다 센서를 통해 해당 주변 차량(120)의 가려진 부분에 대한 포인트 클라우드 데이터를 획득하지 못해 중심점 산출에 오류가 날 수 있다.
이 경우, 차량(110)이 카메라 센서를 통한 객체 바운딩 박스를 이용하여 가려진 주변 차량(120)을 인식하지만, 라이다 센서를 통해 획득된 주변 차량(120)에 대한 포인트 클라우드 데이터의 시작점과 끝점을 연결한 가상 직선과 중간점 사이의 거리가 임계값보다 큰 경우에만 해당 주변 차량(120)의 중심점을 결정할 수 있다.
도 4a 내지 4c는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선의 예를 도시한 도면이다.
도 4a 내지 4c를 참고하면, 차량(110)은 차량(110)에 탑재된 환경 센서를 이용하여 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 산출할 수 있다. 이 경우, 차량(110)의 차량(110)의 실제 위치를 기준으로, 차량(110)의 실제 위치로부터 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 산출할 수 있다.
또한, 차량(110)은 차량(110)의 절대 위치를 기준으로 인프라 장치(130)로부터 수신한 주변 차량(120)의 절대 위치로부터 주변 차량(120)의 제2 상대 거리를 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 인프라 장치(130)로부터 수신한 주변 차량(120)의 절대 위치는 ‘인프라 센싱 정보’ 또는 이와 동등한 기술적 의미를 갖는 용어로 지칭될 수 있다.
일 실시예에서, 차량(110)은 제1 상대 거리와 제2 상대 거리를 이용하여 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 수행함으로써 차량(110)의 상대 측위 보정량을 산출할 수 있다.
이후, 차량(110)은 상대 측위 보정량을 차량(110)에 대한 절대 측위 보정량으로 변환하고, 절대 측위 보정량을 이용하여 차량(110)의 절대 위치를 보정할 수 있다.
일 실시예에서, 도 4c를 참고하면, 제1 상대 거리와 제2 상대 거리는 거리 정보와 방향 정보를 포함하고 있으며, 이에 따라, 차량(110)은 제1 상대 거리와 제2 상대 거리의 차이 정보(rel_error_x, rel_error_y)를 산출할 수 있다.
이후, 차량(110)은 제1 방향에 따른 차이 정보(rel_error_x)에서 위도 성분과 경도 성분을 추출하고, 제2 방향에 따른 차이 정보(rel_error_y)에서 위도 성분과 경도 성분을 추출할 수 있다.
또한, 차량(110)은 rel_error_x의 위도 성분(com_lat_rel_error_x)과, rel_error_y의 위도 성분 (com_lat_rel_error_y)을 합산하여 최종 위도 보정 정보(com_lat)를 생성할 수 있다.
또한, 차량(110)은 rel_error_x의 경도 성분(com_lon_rel_error_x)과, rel_error_y의 경도 성분(com_lon_rel_error_y)을 합산하여 최종 경도 보정 정보(com_lon)를 생성할 수 있다.
또한, 차량(110)은 위도 보정 정보(com_lat)와 경도 보정 정보(com_lon)를 포함하는 절대 측위 보정량을 생성하고, 절대 측위 보정량을 이용하여 차량(110)의 절대 위치를 보정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 인프라 센싱 정보 기반 차량(110)의 측위 개선 장치의 기능적 구성을 도시한 도면이다. 일 실시예에서, 측위 개선 장치(500)는 차량(110)에 포함될 수 있다.
도 5를 참고하면, 측위 개선 장치(500)는 통신부(510), 센서부(520), 제어부(530) 및 GPS 모듈(540)을 포함할 수 있다.
통신부(510)는 인프라 장치(130)로부터 차량(110)에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량(120)의 절대 위치를 수신할 수 있다.
일 실시예에서, 통신부(510)는 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 통신부(510)의 전부 또는 일부는 '송신부', '수신부' 또는 '송수신부(transceiver)'로 지칭될 수 있다.
센서부(520)는 주변 차량(120)을 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 센서부(520)는 환경 센서를 포함할 수 있다.
제어부(530)는 센서부(520)에 의해 검출된 주변 차량(120)의 제1 상대 거리를 결정하고, 주변 차량(120)의 절대 위치와 주변 차량(120)의 제1 상대 거리에 기반하여 차량(110)의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 제어부(530)는 적어도 하나의 프로세서 또는 마이크로(micro) 프로세서를 포함하거나, 또는, 프로세서의 일부일 수 있다. 또한, 제어부(530)는 CP(communication processor)라 지칭될 수 있다. 제어부(530)는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 측위 개선 장치(500)의 동작을 제어할 수 있다.
GPS 모듈(540)은 차량(110)의 절대 위치를 획득할 수 있다. 예를 들어, 절대 위치는 GPS 좌표를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, GPS 모듈(540)은 위성을 통해 GPS 신호를 수신하여 데이터 처리하여 좌표 정보를 획득할 수 있다. GPS 모듈(540)을 통해 획득한 좌표 정보는 경도값, 위도값을 포함하며, 실시하기에 따라 고도 정보를 더 포함할 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 측위 개선 장치(500)에서 사용되는 GPS 모듈(540)은 저가형 제품이며, 이에 따라 획득된 좌표 정보는 오차를 가지고 있을 수 있다. 물론 일부 오차가 있다 하더라도 어느 도로에 위치하고 있는지 등은 충분히 확인 가능하지만, 어느 차선에서 주행 중인지 까지 정확히 파악하기 위해서는 보다 정밀한 위치 파악이 필요하다.
도 5를 참고하면, 측위 개선 장치(500)는 통신부(510), 센서부(520), 제어부(530) 및 GPS 모듈(540)을 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예들에서 측위 개선 장치(500)는 도 5에 설명된 구성들이 필수적인 것은 아니어서, 도 5에 설명된 구성들보다 많은 구성들을 가지거나, 또는 그보다 적은 구성들을 가지는 것으로 구현될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 통상의 기술자라면 본 발명의 본질적인 특성이 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능할 것이다.
본 명세서에 개시된 다양한 실시예들은 순서에 관계없이 수행될 수 있으며, 동시에 또는 별도로 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 본 명세서에서 설명되는 각 도면에서 적어도 하나의 단계가 생략되거나 추가될 수 있고, 역순으로 수행될 수도 있으며, 동시에 수행될 수도 있다.
본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예들에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
100: 측위 개선 시스템
110: 차량
120: 주변 차량
130: 인프라 장치
500: 측위 개선 장치
510: 통신부
520: 센서부
530: 제어부
540: GPS 모듈

Claims (10)

  1. (a) 인프라 장치로부터 차량에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량의 절대 위치를 수신하는 단계;
    (b) 상기 차량의 환경 센서를 통해 상기 주변 차량의 제1 상대 거리를 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 주변 차량의 절대 위치와 상기 주변 차량의 제1 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계;
    를 포함하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주변 차량의 절대 위치는, 상기 인프라 장치의 절대 위치와 상기 인프라 장치에 의해 산출된 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로부터 결정되는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 차량의 절대 위치에 기반하여 상기 주변 차량의 절대 위치를 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로 변환하는 단계; 및
    상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 단계;
    를 포함하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 산출하는 단계; 및
    상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량으로 변환하는 단계;
    를 포함하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 차량에 대한 절대 측위 보정량을 이용하여 상기 차량의 절대 위치를 보정하는 단계;
    를 포함하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 방법.
  6. 인프라 장치로부터 차량에 대해 일정 거리 내에 위치하는 주변 차량의 절대 위치를 수신하는 통신부; 및
    상기 차량의 환경 센서를 통해 상기 주변 차량의 제1 상대 거리를 결정하고,
    상기 주변 차량의 절대 위치와 상기 주변 차량의 제1 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는 제어부;
    를 포함하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 주변 차량의 절대 위치는, 상기 인프라 장치에 의해 상기 인프라 장치의 절대 위치와 상기 인프라 장치에 의해 산출된 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로부터 결정되는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량의 절대 위치에 기반하여 상기 주변 차량의 절대 위치를 상기 주변 차량의 제2 상대 거리로 변환하고,
    상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량의 절대 위치에 대한 측위 보정을 수행하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 주변 차량의 제1 상대 거리와 상기 주변 차량의 제2 상대 거리에 기반하여 상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 산출하고,
    상기 차량에 대한 상대 측위 보정량을 상기 차량에 대한 절대 측위 보정량으로 변환하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 차량에 대한 절대 측위 보정량을 이용하여 상기 차량의 절대 위치를 보정하는,
    인프라 센싱 정보 기반 차량의 측위 개선 장치.
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