LiDAR 기반 위치인식 방법론
센서 기술 + 정밀 지도
⇒ 차량의 현 위치를 센티미터 단위로 정확히 파악하고 사고 예방에 도움
Q) 자율주행 정밀지도 기반 위치인식을 위한 LiDAR 기반 위치인식의 기술적 원리는?
학습 내용)
1.
자율주행에서의 위치인식과 GPS 종류에 따른 개념
2.
LiDAR 기반 위치인식의 기술적 원리
keyword 1)
위치인식 개념
→ 자율주행차는 cm 단위의 정확한 자차 위치인식 기술 필요
keyword 2)
GPS 센서 이해
→ GPS 종류에 따른 센서 원리 및 성능에 대한 이해
keyword 3)
LiDAR 기반 위치인식 이해
→ LiDAR 정밀지도 상에서 LiDAR 센서 데이터 기반 위치인식 방법 이해
자율주행에서의 위치인식과 GPS 종류에 따른 개념
자율주행에서의 위치인식 개념
•
Localization 기술
•
자차의 위치를 높은 정확도로 인식하는 기술
•
매우 정확한 cm 영역의 위치인식 기술 필요
→ LiDAR 기반 위치인식
→ GPS가 대응하지 못하는 영역 극복
GPS 종류에 따른 개념
DGPS
→ 1주기 : 300m
→ 1~5m 정도의 정밀도
RTK-GPS
→ 1주기 : 19cm
→ 1~3cm 정도의 정밀도
공통적인 GPS 한계점
LiDAR 기반 위치인식의 기술적 원리
LiDAR 기반 위치인식 기술
→ LiDAR 기반으로 만들어진 정밀지도상에서 실시간으로 센싱되는 자차의 LiDAR scan을 이용하여 정확한 자차의 위치를 인식하는 기술
→ LiDAR 기반 정밀지도와 자차의 현재 LiDAR scan을 비교하여,
자차의 위치를 추정하는 방식
LiDAR scan 데이터를 모두 사용하면?
계산량 up, 실시간성 down
→ Voxel Grid Filter 등의 Down Sampling 방식을 이용하여, LiDAR 맵 정보와 LiDAR scan 데이터의 용량을 낮춰서 사용한다면, 자차 위치인식 알고리즘의 실시간성 향상 가능
LiDAR 기반의 Scan-Matching (=Map Matching)
→ LiDAR scan을 정밀지도에 대입해 일치율 계산 후, 위치 역산 자차 위치 추정
유사도가 높은 2개의 LiDAR scan이 있다면?
•
Translation과 Rotation에 관한 위치 변환 정보 획득
◦
정확한 자차의 위치 계산 가능
Scan-matching
ICP 방식
•
Iterative Closest Point
•
점들을 실제로 그대로 사용하여 matching에 활용
•
NDT 방식에 비해 Rotational error가 적음
NDT 방식
•
Normal Distribution Transform
•
LiDAR 점들을 Mean과 variance로 모델링하여 matching에 사용
•
Initial Pose를 빠르게 찾음
