WO2011081467A2 - 차량 항법 시스템 - Google Patents

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WO2011081467A2
WO2011081467A2 PCT/KR2010/009546 KR2010009546W WO2011081467A2 WO 2011081467 A2 WO2011081467 A2 WO 2011081467A2 KR 2010009546 W KR2010009546 W KR 2010009546W WO 2011081467 A2 WO2011081467 A2 WO 2011081467A2
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WO
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vehicle
speed
altitude
calculated
acceleration
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PCT/KR2010/009546
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홍진석
이진영
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(주)마이크로인피니티
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments

Definitions

  • the present invention relates to a vehicle navigation system, and more particularly, to a vehicle navigation system in which a dead reckoning (DR) system and a satellite positioning system (GPS) are combined.
  • DR dead reckoning
  • GPS satellite positioning system
  • GPS receivers are mainly used as positioning sensors in commercial vehicle navigation systems.
  • the vehicle's location information acquired through this GPS receiver is map-matched to a digital map, which provides the user with navigation information such as his / her location and speed, and location-based services such as road guidance and danger zone notification. LBS).
  • the GPS receiver does not provide accurate location information when the GPS signal is completely or partially blocked, such as in a tunnel, underground parking lot, and urban area.
  • a DR / GPS combined navigation system using a dead reckoning (DR) system composed of a vehicle speed sensor, a gyro sensor, an acceleration sensor, and the like has been proposed.
  • DR dead reckoning
  • location information can be continuously provided by performing dead reckoning (DR) even in a region where a GPS signal cannot be received.
  • a GPS receiver In the DR / GPS combined navigation system, in general, a GPS receiver, an acceleration sensor (or vehicle speed sensor) capable of measuring a moving distance of a vehicle, is used to calculate a vehicle's two-dimensional position, that is, latitude and longitude. If the azimuth gyro sensor capable of measuring the direction of travel of the vehicle is provided.
  • the vehicle navigation system includes both the three-axis gyro sensor and the three-axis acceleration sensor together with the GPS receiver. There is a problem that increases.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a vehicle navigation system that can simplify the system configuration and lower the unit cost.
  • Vehicle navigation system for achieving the above object, the vehicle speed sensor for calculating the traveling direction speed of the vehicle; An acceleration sensor that calculates an acceleration in a traveling direction of the vehicle; A GPS receiver for calculating navigation information of the vehicle using a GPS signal; And an altitude calculator configured to calculate the altitude of the vehicle using the information calculated by the vehicle speed sensor and the acceleration sensor and the information calculated by the GPS receiver.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a vehicle navigation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for describing a method of calculating an inclination angle and a vehicle altitude of a traveling direction of a vehicle using acceleration and a speed of the traveling direction of the vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram for describing a method of calculating an inclination angle and a vehicle altitude in a traveling direction of a vehicle using acceleration and a speed in a traveling direction of a vehicle according to another exemplary embodiment of the present disclosure.
  • first, second, etc. are used to describe various elements, components and / or sections, these elements, components and / or sections are of course not limited by these terms. These terms are only used to distinguish one element, component or section from another element, component or section. Therefore, the first device, the first component, or the first section mentioned below may be a second device, a second component, or a second section within the technical spirit of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a vehicle navigation system according to an embodiment of the present invention.
  • the vehicle navigation system 100 includes an azimuth gyro sensor 110, a vehicle speed sensor 120, a two-dimensional position calculator 130, an acceleration sensor 140, an altitude calculator 150, and a GPS.
  • Receiver 160 is included.
  • the GPS receiver 160 is a device that calculates and outputs the vehicle navigation information, that is, the position of the vehicle such as latitude, longitude, altitude, speed, azimuth, and the like using a GPS satellite signal, and is described later. Information required by the position calculator 130 and the altitude calculator 150 may be provided.
  • the azimuth gyro sensor 110 is for measuring the traveling direction of the vehicle, and calculates the azimuth of the vehicle and outputs it to the two-dimensional position calculator 130.
  • the vehicle speed sensor 120 is for measuring the moving distance of the vehicle, and calculates the speed in the traveling direction of the vehicle and outputs the velocity to the two-dimensional position calculator 130 and the altitude calculator 150.
  • the two-dimensional position calculator 130 calculates the information calculated by the azimuth gyro sensor 110 and the vehicle speed sensor 120, the two-dimensional position (latitude and longitude), the speed and the like of the vehicle input from the GPS receiver 160.
  • the two-dimensional position, speed, and azimuth of the vehicle at the present time are calculated using the azimuth information.
  • the two-dimensional position calculator 130 uses the first DR calculator 131 for calculating the two-dimensional position of the vehicle by using the azimuth angle and the traveling direction speed of the vehicle, and the information input from the GPS receiver 160.
  • the first filtering unit 133 for correcting the error of the two-dimensional position, speed and azimuth of the vehicle, which will be described in more detail as follows.
  • the first filtering unit 133 may be a Kalman filter, a Bayes filter, a particle filter, or the like.
  • a Kalman filter may be used. It will be described with an example. In this case, the use of the Kalman filter in an embodiment of the present invention is merely an example for helping understanding of the present invention.
  • filters having similar characteristics to those of the aforementioned filters or the aforementioned filters may be used.
  • the Kalman filter is a filter that works recursively by estimating the current value based on the previous time estimate, and the Bayesian filter recursively as a function of probability density using measurements and mathematical models input to the system.
  • it is a filter that estimates the state of the system
  • the particle filter is a filter that can estimate the state of the system through the distribution of weighted particles using the probability distribution appropriately proposed in the system, and in the case of the particle filter It is also possible to express the probability distribution of, and there is a feature that does not require linearization even for nonlinear problems.
  • Such Kalman filters, Bayes filters, and particle filters are well known to those skilled in the art, and detailed descriptions thereof will be omitted.
  • Kalman filter as an example among the various filters described above, and in addition to the Kalman filter, various filters having the above-described Bayesian filter or particle filter or similar characteristics may be used. It can be understood that it can.
  • the first filtering unit 133 When the first filtering unit 133 is a Kalman filter, the first filtering unit 133 corrects an error component of the azimuth information calculated by the azimuth gyro sensor 110 using the azimuth information input from the GPS receiver 160.
  • the filtered velocity by providing filtered azimuth information to the first DR calculator 131 and correcting an error component of the velocity information input from the vehicle speed sensor 120 using the velocity information input from the GPS receiver 160.
  • the information is provided to the first DR calculator 131.
  • the first DR calculator 131 receives the filtered azimuth information and the filtered speed information to calculate a two-dimensional position of the vehicle. Since the first DR operator 131 calculates a two-dimensional position of a vehicle by using an azimuth and a speed, it is already well known, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the first filtering unit 133 may calculate an error component of the two-dimensional position information of the vehicle calculated by the first DR operation unit 131.
  • the filtered latitude and longitude information is calculated by using the two-dimensional position information of the vehicle input from the 160.
  • the filtered latitude and longitude information may be fed back to the first DR calculator 131.
  • the acceleration sensor 140 is installed in the traveling direction of the vehicle, calculates the acceleration in the traveling direction of the vehicle, and outputs the acceleration to the altitude calculating unit 150.
  • the altitude calculating unit 150 uses the information calculated from the acceleration sensor 140 and the vehicle speed sensor 120 and the altitude and speed information of the vehicle input from the GPS receiver 160, Calculate the speed and tilt angle. To this end, the altitude calculation unit 150 calculates the inclination angle of the vehicle using the acceleration and the speed, and calculates the altitude of the vehicle using the calculated inclination angle and the speed of the vehicle, and the GPS receiver. The second filtering unit 153 corrects an error of the vehicle's altitude, speed, and inclination angle by using the altitude and speed information input from the 160.
  • the second DR calculation unit 151 calculates the inclination angle of the traveling direction of the vehicle using the acceleration and the speed of the traveling direction of the vehicle, and calculates the altitude of the vehicle using the calculated inclination angle and the speed of the vehicle. It will be presented a new method, which will be described in more detail with reference to FIG. 2 below.
  • the inclination angle or the altitude of the vehicle traveling in the uniaxial direction is described as an example, but the vehicle is considered in consideration of the fact that the environment in which the vehicle travels is a three-dimensional space.
  • One or more gyro sensors or acceleration sensors may be added depending on the driving environment of the vehicle.
  • a vehicle can drive on straight roads, on curved roads, or on curved and sloped roads, so you can add one or more gyro sensors or acceleration sensors, depending on the driving environment of your vehicle, In addition to the above-described azimuth gyro sensor 110 and the acceleration sensor 140, it is possible to calculate a more accurate inclination angle or altitude by detecting the three-dimensional movement of the vehicle through the added gyro sensor or the acceleration sensor.
  • a method of calculating an inclination angle or an altitude of a vehicle traveling in one axis direction will be described with reference to FIGS. 2 and 3, but as described above, a gyro sensor or an acceleration sensor is added to the vehicle in a three-dimensional space. The same may be applied to the method of calculating the inclination angle or the altitude.
  • FIG. 2 is a diagram for describing a method of calculating an inclination angle and a vehicle altitude of a traveling direction of a vehicle using acceleration and a speed of the traveling direction of the vehicle according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the acceleration sensor 140 detects the acceleration due to the reaction of gravity along with the acceleration in the traveling direction of the vehicle. That is, the output of the acceleration sensor 140 is as shown in Equation 1 below.
  • f is the acceleration measured by the acceleration sensor 140
  • a is the actual acceleration in the traveling direction of the vehicle
  • g * sin ( ⁇ ) is the acceleration acting in the opposite direction of the vehicle traveling direction by gravity (where g is gravity Acceleration).
  • Equation 2 Integrating the actual acceleration a in the travel direction of the vehicle calculated by [Equation 2] calculates the travel direction speed of the vehicle, which can be expressed as Equation 3 below.
  • vel is the traveling direction velocity of the vehicle calculated by integrating a, which is the actual acceleration of the vehicle.
  • This vel has a value equal to vel odo , which is the speed of the vehicle traveling direction calculated from the vehicle speed sensor 120.
  • Equation 3 since the vel odo , f, g values are already obtained values, the inclination angle ⁇ of an unknown vehicle can be calculated.
  • the altitude h of the vehicle may be calculated by Equation 4 below.
  • the second DR calculating unit 151 may calculate the inclination angle of the traveling direction of the vehicle and the altitude of the vehicle using the acceleration and the speed of the traveling direction of the vehicle.
  • the second filtering unit 153 will be described in more detail as follows.
  • the second filtering unit 153 may include an error component of the speed information calculated by integrating the speed calculated by the second DR calculating unit 151, that is, the acceleration calculated by the acceleration sensor 140, and the second DR calculating unit 151.
  • the error component of the inclination angle and altitude information calculated by using the altitude and speed information input from the GPS receiver 160, the filtered speed, inclination angle and altitude information can be calculated.
  • the second filtering unit 153 will be described as an example made of a Kalman filter, but this is only an example to help the understanding of the present invention, and the present invention is not limited thereto.
  • a Bayes filter or a particle filter may be used in addition to the Kalman filter.
  • the second filter unit 153 uses the speed error, the altitude error, and the tilt angle error as the state variables, and the second DR.
  • the speed error, the altitude error, and the inclination angle error are corrected by using the difference between the speed, the altitude calculated by the calculator 151, and the speed and altitude input from the GPS receiver 160 as actual measured values.
  • the filtered speed, tilt angle, and altitude information may be fed back to the second DR calculator 151.
  • Equation 5 to 8 the calculation performed on the Kalman filter, that is, the Kalman filter equation is as shown in Equations 5 to 8 below.
  • Equations 5 to 8 k and k-1 used as subscripts indicate a previous time point k-1 and a current time point k, and + and-as superscripts indicate a current time point ( It indicates before and after the information calculated by the second DR calculator 151 of k) is reflected in the second filter 153.
  • P, K, X, and Z represent the state covariance matrix, the Kalman gain, the state estimate, and the actual measured value at the time of subscript, respectively, and Q and R are the covariances of the system and the measured values. Is the system matrix and H is the measurement matrix.
  • Equation 5 is fed back to the second DR calculator 151 with the filtered speed, tilt angle, and altitude information calculated at the previous time point k-1, and updated by the second filter 153.
  • the covariance value predicted by reflecting is shown, and [Equation 6] shows the calculation of the optimum Kalman gain, and [Equation 7] and [Equation 8] use the above [Equation 5] and [Equation 6].
  • the estimated values of the speed error, the tilt angle error, and the altitude error at the current time point k calculated as shown in the figure, and their covariance values, respectively.
  • the second filtering unit 153 uses the speed error, the altitude error, and the inclination angle error as the state variables, and calculates the speed, the altitude, and the GPS receiver 160 calculated by the second DR calculating unit 151.
  • the difference between the entered speed and altitude is used as the actual measured value. This is represented by the following Equation 9 and Equation 10, respectively.
  • Equation 11 the state transition matrix A is derived as shown in Equation 11 below.
  • the inclination angle ⁇ in which the error is corrected can be calculated by substituting [Equation 9] to [Equation 11] into the Kalman filter equation of [Equation 5] to Equation 8 above.
  • the altitude of the vehicle can be calculated using the calculated inclination angle ⁇ and the traveling direction speed vel.
  • the GPS receiver and one-axis gyro sensor (azimuth gyro sensor 110 of the present embodiment), one-axis acceleration sensor (acceleration sensor 140 of the present embodiment for detecting the acceleration of the vehicle traveling direction) ))
  • the vehicle navigation system equipped with the vehicle speed sensor can calculate the three-dimensional position of the vehicle, that is, latitude, longitude, and altitude, thereby simplifying the system configuration and thereby lowering the unit cost.
  • a mounting error may occur according to a condition mounted in the vehicle or a driving environment. Therefore, according to another embodiment of the present invention, such a mounting error may be taken into account when calculating the inclination angle and the altitude of the vehicle.
  • this will be described in detail with reference to FIG. 3, and a detailed description thereof will be omitted for portions overlapping with those described in FIGS. 1 and 2.
  • FIG. 3 is a view for explaining a method of calculating an inclination angle and a vehicle altitude in a traveling direction of a vehicle using acceleration and a speed in a traveling direction of a vehicle according to another embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating.
  • Equation 3 when the vehicle navigation system is mounted on a vehicle, a mounting error of ⁇ err may occur in the inclination angle of the vehicle.
  • the inclination angle ⁇ of the vehicle is a value that can vary depending on driving, but the mounting error has a fixed value.
  • Equation 3 may be modified as in Equation 13 below.
  • Equation 9 representing the state equation in the Kalman filter
  • Equation 11 representing the state transition matrix
  • a means the actual acceleration in the traveling direction of the vehicle described above.
  • the vehicle navigation system described above can be used in a variety of applications and can be used, for example, in a system that provides a parking location for a vehicle.
  • the vehicle navigation system can accurately and easily measure the altitude of the vehicle, and thus can provide the user with information on the floor where the vehicle is parked in the parking lot having a plurality of floors.
  • the vehicle navigation system by matching the latitude, longitude and altitude calculated by the vehicle navigation system to the 3D map having the horizontal position and the vertical position information of the parking lot, the vertical position of the vehicle in the parking lot, that is, the floor on which the vehicle is located, and the vehicle.
  • Information including the horizontal location of the vehicle, that is, the vehicle location on the floor where the vehicle is located, may be provided to the vehicle user.

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Abstract

차량 항법 시스템이 제공된다. 차량 항법 시스템은, 차량의 진행 방향 속도를 계산하는 차속도 센서; 차량의 진행 방향 가속도를 계산하는 가속도 센서; GPS 신호를 이용하여 차량의 항법 정보를 계산하는 GPS 수신기; 및 상기 차속도 센서 및 상기 가속도 센서에 의하여 계산된 정보와, 상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 정보를 이용하여 차량의 고도를 산출하는 고도 산출부를 포함한다.

Description

차량 항법 시스템
본 발명은 차량 항법 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 추측 항법(dead reckoning: DR) 시스템과 위성 위치 확인 시스템(Global Positioning System, 이하 GPS라 함)이 결합된 차량 항법 시스템에 관한 것이다.
최근 저급, 소형, 저전력, 저가의 GPS 수신기가 개발됨에 따라 상업용 차량 항법 시스템에서의 측위 센서로 이와 같은 GPS 수신기가 주로 이용되고 있다. 이 GPS 수신기를 통하여 획득된 차량의 위치 정보는 디지털 지도에 맵 매칭(Map Matching)되어 사용자에게 자신의 위치, 속도 등의 항법 정보와 길 안내, 위험지역 알림 등의 위치 기반 서비스(Location Based Service: LBS) 제공을 가능하게 한다.
그러나, GPS 수신기는 터널, 지하주차장, 도심지역 등에서와 같이 GPS 신호의 완전 또는 부분적인 차단이 생기는 경우에 정확한 위치 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다.
이와 같이 GPS 수신기로부터 제공되는 측위 정보의 단절을 방지하기 위하여, GPS 수신기와 더불어 차속도 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 등으로 구성된 추측항법(DR) 시스템을 이용하는 DR/GPS 복합 항법 시스템이 제안되었다. DR/GPS 복합 항법 시스템에 따르면 GPS 신호를 수신할 수 없는 지역에서도 추측 항법(DR)을 수행함으로써 연속적으로 위치 정보를 제공할 수 있다.
상기 DR/GPS 복합 항법 시스템에 있어서, 일반적으로 차량의 2차원 위치 즉, 위도 및 경도를 구하기 위해서는 차량 항법 시스템에 GPS 수신기, 차량의 이동 거리를 측정할 수 있는 가속도 센서(또는 차속도 센서) 및 차량의 진행 방향을 측정할 수 있는 방위각 자이로 센서가 구비되면 족하다.
그러나, 차량의 3차원 위치 즉, 위도, 경도 및 고도를 구하기 위해서는 차량 항법 시스템에 GPS 수신기와 함께 3축의 자이로 센서와 3축의 가속도 센서가 모두 구비될 것이 요구되기 때문에, 시스템의 구성이 복잡해지고 단가가 높아지는 문제가 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 시스템 구성을 단순화하고 단가를 낮출 수 있는 차량 항법 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 차량 항법 시스템은, 차량의 진행 방향 속도를 계산하는 차속도 센서; 차량의 진행 방향 가속도를 계산하는 가속도 센서; GPS 신호를 이용하여 차량의 항법 정보를 계산하는 GPS 수신기; 및 상기 차속도 센서 및 상기 가속도 센서에 의하여 계산된 정보와, 상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 정보를 이용하여 차량의 고도를 산출하는 고도 산출부를 포함한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 항법 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "이루어지다(made of)"는 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 항법 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 차량 항법 시스템(100)은 방위각 자이로 센서(110), 차속도 센서(120), 2차원 위치 산출부(130), 가속도 센서(140), 고도 산출부(150) 및 GPS 수신기(160)를 포함한다.
여기서, GPS 수신기(160)는 GPS 위성 신호를 이용하여 차량의 항법 정보 즉, 위도, 경도, 고도 등의 차량의 위치와, 속도, 방위각 등의 정보를 계산하여 출력하는 장치로서, 후술하는 2차원 위치 산출부(130)와 고도 산출부(150)로 요구되는 정보를 제공할 수 있다.
방위각 자이로 센서(110)는 차량의 진행 방향을 측정하기 위한 것으로서, 차량의 방위각을 계산하여 2차원 위치 산출부(130)로 출력한다.
차속도 센서(120)는 차량의 이동 거리를 측정하기 위한 것으로서, 차량의 진행 방향의 속도를 계산하여 2차원 위치 산출부(130) 및 고도 산출부(150)로 출력한다.
2차원 위치 산출부(130)는 방위각 자이로 센서(110) 및 차속도 센서(120)에 의하여 계산된 정보와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 2차원 위치(위도와 경도), 속도 및 방위각 정보를 이용하여 현재 시점에서의 차량의 2차원 위치, 속도 및 방위각을 산출한다. 이를 위하여, 2차원 위치 산출부(130)는 방위각과 차량의 진행 방향 속도를 이용하여 차량의 2차원 위치를 연산하는 제1 DR 연산부(131)와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 정보를 이용하여 차량의 2차원 위치, 속도 및 방위각의 오차를 보정하는 제1 필터링부(133)를 포함하며, 이에 대하여 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
제1 필터링부(133)는 칼만 필터(kalman filter), 베이즈 필터(bayes filter) 및 파티클 필터(particle filter) 등이 사용될 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에서는 칼만 필터를 사용하는 경우를 예를 들어 설명하기로 한다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 칼만 필터를 사용하는 것은 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로 전술한 필터들이나 전술한 필터들과 유사한 특징을 가지는 다양한 필터가 사용될 수 있다.
칼만 필터는 바로 이전 시간에 추정한 값을 토대로 해서 현재의 값을 추정하는 방식으로 재귀적으로 동작하는 필터이고, 베이즈 필터는 시스템으로 입력되는 측정값과 수학적 모델을 이용하여 확률밀도 함수로서 재귀적으로 시스템의 상태를 추정하는 필터이며, 파티클 필터는 시스템에 적절히 제안된 확률 분포를 이용하여 가중치를 갖는 파티클의 분포를 통해 시스템의 상태를 추정할 수 있는 필터이고, 파티클 필터의 경우에는 어떠한 형태의 확률 분포도 표현할 수 있으며, 비선형 문제에 대해서도 선형화가 필요없는 특징이 있다. 이러한 칼만 필터, 베이즈 필터 및 파티클 필터에 대하여는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있으므로, 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이하, 본 발명의 일 실시예에서는 전술한 다양한 필터 중 칼만 필터가 사용되는 경우를 예를 들어 설명하기로 하며, 칼만 필터 이외에 전술한 베이즈 필터나 파티클 필터 또는 이와 유사한 특징을 가지는 다양한 필터들이 사용될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.
제1 필터링부(133)가 칼만 필터인 경우, 제1 필터링부(133)는 방위각 자이로 센서(110)로부터 계산되는 방위각 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 방위각 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 방위각 정보를 제1 DR 연산부(131)에 제공하고, 차속도 센서(120)로부터 입력되는 속도 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 속도 정보를 제1 DR 연산부(131)에 제공한다.
그에 따라, 제1 DR 연산부(131)는 상기 필터링된 방위각 정보 및 상기 필터링된 속도 정보를 입력받아 차량의 2차원 위치를 연산한다. 제1 DR 연산부(131)가 방위각 및 속도를 이용하여 차량의 2차원 위치를 연산하는 개념에 대하여는 이미 널리 알려져 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
제1 DR 연산부(131)에 의하여 차량의 2차원 위치가 연산되면, 제1 필터링부(133)는 제1 DR 연산부(131)에 의하여 연산된 차량의 2차원 위치 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 2차원 위치 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 위도 및 경도 정보를 산출한다. 필터링된 위도 및 경도 정보는 제1 DR 연산부(131)로 피드백될 수 있다.
가속도 센서(140)는 차량의 진행 방향에 설치되고, 차량의 진행 방향의 가속도를 계산하여 고도 산출부(150)로 출력한다.
고도 산출부(150)는 가속도 센서(140) 및 차속도 센서(120)로부터 계산된 정보와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 고도 및 속도 정보를 이용하여 현재 시점에서의 차량의 고도, 속도 및 경사각을 산출한다. 이를 위하여, 고도 산출부(150)는 가속도 및 속도를 이용하여 차량의 경사각을 연산하고, 연산된 차량의 경사각과 속도를 이용하여 차량의 고도를 연산하는 제2 DR 연산부(151)와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 고도 및 속도 정보를 이용하여 차량의 고도, 속도 및 경사각의 오차를 보정하는 제2 필터링부(153)를 포함한다.
여기서, 본 발명은, 제2 DR 연산부(151)가 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각을 연산하고, 연산된 차량의 경사각과 속도를 이용하여 차량의 고도를 연산하는 방법을 새롭게 제시하고자 하며, 이에 대하여는 이하의 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
한편, 전술한 본 발명의 일 실시예에서는 일축 방향으로 진행하는 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 경우를 예를 들어 설명하고 있으나, 실제 차량이 주행하는 환경이 3차원 공간이라는 점을 고려하여 차량의 주행 환경에 따라 하나 이상의 자이로 센서나 가속도 센서가 추가될 수도 있다. 예를 들어, 차량은 직선 도로를 주행할 수도 있고, 곡선 도로를 주행할 수도 있으며, 곡선 이면서 경사진 도로를 주행할 수도 있기 때문에 차량의 주행 환경에 따라 하나 이상의 자이로 센서나 가속도 센서를 추가하고, 전술한 방위각 자이로 센서(110)와 가속도 센서(140)뿐만 아니라 추가된 자이로 센서나 가속도 센서를 통해 차량의 3차원 움직임을 감지하여 보다 정확한 경사각이나 고도를 산출할 수 있는 것이다.
이하, 도 2 및 도 3에서는 일축 방향으로 진행하는 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 방법을 예를 들어 설명하고 있으나, 전술한 바와 같이 자이로 센서나 가속도 센서를 추가하여 3차원 공간에서의 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 방법에도 유사하게 적용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 경사각 θ를 갖는 경사진 도로에서 차량이 진행하는 경우, 가속도 센서(140)는 차량의 진행 방향 가속도와 함께 중력의 반작용에 의한 가속도를 검출한다. 즉, 가속도 센서(140)의 출력은 하기의 [수학식 1]과 같다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000001
여기서, f는 가속도 센서(140)에서 측정되는 가속도, a는 차량의 진행 방향의 실제 가속도, g*sin(θ)는 중력에 의하여 차량 진행 방향의 반대 방향으로 작용하는 가속도(여기서, g는 중력 가속도)를 나타낸다.
따라서, 차량의 실제의 진행 방향 가속도인 a를 구하기 위해서는, 가속도 센서(140)의 출력에서 중력이 차량의 진행 방향에 미치는 영향을 제거하는 중력 보상을 수행하여야 하며, 결국 차량의 실제의 진행 방향 가속도 a는 하기의 [수학식 2]에 의하여 구하여진다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000002
상기 [수학식 2]에 의하여 계산된 차량의 진행 방향의 실제 가속도 a를 적분하면 차량의 진행 방향 속도가 산출되는데 이를 하기의 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000003
여기서, vel은 상기 차량의 실제 가속도인 a를 적분하여 산출한 차량의 진행 방향 속도이다. 이 vel은 차속도 센서(120)로부터 계산된 차량의 진행 방향 속도인 velodo와 같은 값을 갖는다.
이와 같은 [수학식 3]에 있어서 velodo, f, g 값은 이미 구하여진 값이므로, 미지의 차량의 경사각 θ가 산출될 수 있다.
나아가, 상기 차량의 경사각 θ가 산출되면, 하기의 [수학식 4]에 의하여 차량의 고도 h가 산출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000004
결과적으로, 제2 DR 연산부(151)는 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각과 차량의 고도를 연산할 수 있다.
다시 도 1로 돌아와서, 제2 필터링부(153)에 대하여 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
제2 필터링부(153)는 제2 DR 연산부(151)에서 연산된 속도 즉, 가속도 센서(140)로부터 계산되는 가속도를 적분하여 산출한 속도 정보의 오차 성분과, 제2 DR 연산부(151)에 의하여 연산된 경사각 및 고도 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 고도 및 속도 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보를 산출할 수 있다.
본 실시예에서, 제2 필터링부(153)는 칼만 필터로 이루어지는 경우를 예를 들어 설명하기로 하나, 이는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로서, 이에 한정되지 않고 전술한 제1 필터부(133)와 마찬가지로 칼만 필터 이외에도 베이즈 필터 또는 파티클 필터 등이 사용될 수 있다.
제2 필터부(153)가 칼만 필터로 이루어지는 경우, 제2 필터링부(153)가 속도, 경사각 및 고도 정보를 필터링하기 위하여, 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 상태 변수로 하고, 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도, 고도와 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도의 차를 실제 측정값으로 이용함으로써, 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 보정한다. 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보는 제2 DR 연산부(151)로 피드백될 수 있다.
일반적으로 칼만 필터에서 수행되는 계산식 즉, 칼만 필터식은 아래의 [수학식 5] 내지 [수학식 8]과 같다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000005
[수학식 6]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000006
[수학식 7]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000007
[수학식 8]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000008
[수학식 5] 내지 [수학식 8]에서 아래 첨자로 쓰인 k, k-1은 이전 시점(k-1)과 현재 시점(k)을 나타내는 것이고, 위 첨자로 쓰인 +, -는 현재 시점(k)의 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 정보가 제2 필터링부(153)에 반영되기 전과 후를 나타낸다. 또한, P, K, X, Z는 각각 아래 첨자의 시점의 상태 공분산 행렬, 칼만 게인(Kalman gain), 상태 추정값 및 실제 측정값을 나타내고, Q, R은 시스템과 측정값의 공분산이며, , A는 시스템 행렬, H는 측정값 행렬이다.
그에 따라, [수학식 5]는 이전 시점(k-1)에서 산출된 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보가 제2 DR 연산부(151)로 피드백되어 갱신된 정보를 제2 필터링부(153)에서 반영하여 예측한 공분산 값을 나타내고, [수학식 6]은 최적 칼만 게인을 계산한 것을 나타내고, [수학식 7] 및 [수학식 8]은 상기 [수학식 5] 및 [수학식 6]을 이용하여 산출된 현재 시점(k)에서의 속도 오차, 경사각 오차 및 고도 오차의 추정값과, 그 공분산 값을 각각 나타낸다.
본 실시예에서는 전술한 바와 같이 제2 필터링부(153)가 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 상태 변수로 하고, 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도, 고도와 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도의 차를 실제 측정값으로 이용한다. 이를 수학식으로 나타내면 각각 아래의 [수학식 9] 및 [수학식 10]과 같다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000009
[수학식 10]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000010
또한, 상태 전이 행렬 A를 아래의 [수학식 11]과 같이 유도한다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000011
즉, 상기의 [수학식 5] 내지 [수학식 8]의 칼만 필터식에 [수학식 9] 내지 [수학식 11]을 대입함으로써 오차가 보정된 경사각 θ를 산출할 수 있다. 산출된 경사각 θ와 차량의 진행 방향 속도 vel을 이용하여 차량의 고도를 산출할 수 있음은 전술한 바와 같다.
단, 전술한 실시예에서, GPS 수신이 유효하기 않을 경우에는 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도 정보를 이용할 수 없어 [수학식 10]과 같은 실제 측정값이 이용될 수 없다. 따라서, GPS 수신이 유효하지 않을 경우에는 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도와 차속도 센서(120)에서 계산된 속도의 차를 실제 측정값으로 이용하며, 이를 아래의 [수학식 12]와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 12]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000012
이러한 본 발명의 일실시예에 따르면, GPS 수신기와 1축 자이로 센서(본 실시예의 방위각 자이로 센서(110)), 1축 가속도 센서(차량의 진행 방향의 가속도를 검출하는 본 실시예의 가속도 센서(140)) 및 차속도 센서가 구비된 차량 항법 시스템에서 차량의 3차원 위치 즉, 위도, 경도 및 고도를 모두 산출할 수 있어, 시스템 구성이 단순하여지고 그에 따라 단가가 낮아지는 장점이 있다.
한편, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 항법 시스템이 차량에 장착됨에 있어서, 차량 내부에 장착되는 조건이나 주행 환경에 따라서 장착 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면 차량의 경사각 및 고도 산출시 이러한 장착 오차를 고려할 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여 이에 대해 상세히 설명하되, 도 1 및 도 2에서 설명한 부분과 중복되는 부분에 대하여는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 특히 장착 오차를 고려한 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 차량 항법 시스템이 차량에 장착되는 경우 차량의 경사각에 θerr의 장착 오차가 발생할 수 있다. 차량의 경사각 θ는 주행에 따라 가변될 수 있는 값이지만 장착 오차는 고정된 값을 갖는다. 차량의 장착 오차 θerr를 고려하면 상기의 [수학식 3]이 다음의 [수학식 13]와 같이 수정될 수 있다.
[수학식 13]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000013
또한, 차량의 장착 오차 θerr를 고려하면 칼만 필터에서 상태 방정식을 나타내는 [수학식 9] 및 상태 전이 행렬을 나타내는 [수학식 11]은 각각 아래의 [수학식 14] 및 [수학식 15]와 같이 수정될 수 있다.
[수학식 14]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000014
[수학식 15]
Figure PCTKR2010009546-appb-I000015
여기서, 상기 a는 전술한 차량의 진행 방향의 실제 가속도를 의미한다.
상기의 수학식들의 수정 외에, 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법 및 그에 따른 고도 산출부(150)의 동작은 도 1 및 도 2에서 설명한 것과 동일하다.
위에서 설명한 차량 항법 시스템은 다양한 분야에 이용될 수 있으며 예를 들어, 차량의 주차 위치를 제공하는 시스템에 이용될 수 있다.
특히, 본 실시예에 따른 차량 항법 시스템을 이용하면 차량의 고도를 정확하고 간편하게 측정할 수 있으므로, 다수의 층을 갖는 주차장에서 차량이 주차된 층의 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
구체적으로는, 주차장의 수평적 위치 및 수직적 위치 정보를 갖는 3D 맵에 상기 차량 항법 시스템에서 산출된 위도, 경도 및 고도를 매칭함으로써, 주차장에서 차량의 수직적 위치 즉, 차량이 위치하는 층과, 차량의 수평적 위치 즉, 차량이 위치하는 해당 층에서의 차량 위치를 포함하는 정보를 차량 사용자에게 제공할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (13)

  1. 차량의 진행 방향의 속도를 계산하는 차속도 센서;
    차량의 진행 방향의 가속도를 계산하는 가속도 센서;
    GPS 신호를 이용하여 차량의 항법 정보를 계산하는 GPS 수신기; 및
    상기 차속도 센서 및 상기 가속도 센서에 의하여 계산된 정보와, 상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 정보를 이용하여 차량의 고도를 산출하는 고도 산출부를 포함하는 차량 항법 시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    차량의 방위각을 계산하는 방위각 자이로 센서; 및
    상기 방위각 자이로 센서 및 상기 차속도 센서에 의하여 계산된 정보와 상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 정보를 이용하여 차량의 위도 및 경도를 산출하는 2차원 위치 산출부를 더 포함하는 차량 항법 시스템.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 고도 산출부는,
    상기 차속도 센서에서 계산되는 속도 및 상기 가속도 센서에서 계산되는 가속도를 이용하여 차량의 경사각을 연산하고, 연산된 상기 차량의 경사각 및 상기 차속도 센서에서 계산된 속도를 이용하여 차량의 고도를 연산하는 연산부를 포함하는 차량 항법 시스템.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 가속도 센서로부터 측정된 가속도 정보를 중력 가속도로 보상하여 상기 경사각을 연산하는 차량 항법 시스템.
  5. 제3 항에 있어서,
    상기 고도 산출부는,
    상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 고도 및 속도 정보 또는 상기 차속도 센서에 의하여 계산된 속도 정보를 이용하여, 상기 가속도 센서에서 계산되는 가속도를 이용하여 상기 연산부에서 산출된 속도, 상기 경사각 및 상기 고도의 오차 성분을 보정하는 필터링부를 더 포함하는 차량 항법 시스템.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 속도 오차, 상기 경사각 오차 및 상기 고도 오차를 상태 변수로 하고,
    상기 산출된 속도 및 고도, 상기 GPS 수신기로부터 입력된 속도와 상기 차속도 센서에서 계산된 속도 중 어느 하나의 속도 및 상기 GPS 수신기로부터 입력된 고도 정보를 실제 측정값으로 사용하여 상기 속도 오차, 상기 경사각 오차 및 상기 고도 오차를 보정하는 차량 항법 시스템.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 GPS 신호가 유효하지 않을 경우, 상기 GPS 수신기로부터 입력된 속도 정보 대신 상기 차속도 센서에서 계산된 속도 정보만을 실제 측정값으로 사용하는 차량 항법 시스템.
  8. 제3 항에 있어서,
    상기 연산부는, 상기 차량의 장착 오차를 더 고려하여 상기 차량의 경사각 및 상기 차량의 고도를 연산하는 차량 항법 시스템.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 연산부는,
    상기 가속도 센서로부터 측정된 가속도 정보를 중력 가속도로 보상하여 상기 경사각을 연산하는 차량 항법 시스템.
  10. 제8 항에 있어서,
    상기 고도 산출부는,
    상기 GPS 수신기에 의하여 계산된 고도 및 속도 정보 또는 상기 차속도 센서에 의하여 계산된 속도 정보를 이용하여, 상기 가속도 센서에서 계산되는 가속도를 이용하여 상기 연산부에서 산출된 속도, 상기 경사각 및 상기 고도의 오차 성분을 보정하는 필터링부를 더 포함하는 차량 항법 시스템.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 속도 오차, 상기 경사각 오차, 상기 장착 오차 및 상기 고도 오차를 상태 변수로 하고,
    상기 산출된 속도 및 고도, 상기 GPS 수신기로부터 입력된 속도와 상기 차속도 센서에서 계산된 속도 중 어느 하나의 속도 및 상기 GPS 수신기로부터 입력된 고도 정보를 실제 측정값으로 사용하여 상기 속도 오차, 상기 경사각 오차, 상기 장착 오차 및 상기 고도 오차를 보정하는 차량 항법 시스템.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 필터링부는,
    상기 GPS 신호가 유효하지 않을 경우, 상기 GPS 수신기로부터 입력된 속도 정보 대신 상기 차속도 센서에서 계산된 속도 정보만을 실제 측정값으로 사용하는 차량 항법 시스템.
  13. 제2 항에 있어서,
    상기 가속도 센서 및 상기 방위각 자이로 센서는,
    상기 차량의 주행 환경에 따라 각각 복수로 구성되며,
    상기 고도 산출부는,
    상기 복수의 가속도 센서 및 방위각 자이로 센서에 의하여 계산된 정보를 이용하여 상기 차량의 고도를 산출하는 차량 항법 시스템.
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