고정밀 지도 및 측위 기술
Q) 자율주행에서 우리가 정밀한 측위를 수행해야 하는 이유는?
→ 자율주행차가 고정밀 지도를 활용해서 도로, 차선, 환경정보를 알기 위해서는 고정밀 지도 위의 차량의 위치 정보를 알아야 한다.
학습 내용)
1.
고정밀 지도의 필요성
2.
기존 측위 기술 소개
3.
고정밀 지도 기반 측위 기술
keyword 1)
RTK (Real time Kinematic) 기술
→ 정밀한 위치를 확보한 기준점의 반송파 오차 보정치를 적용하여 수 cm의 정밀도 표현
keyword 2)
관성항법 장치
→ IMU 등 관성 센서 정보를 활용하여 움직이는 이동 경로를 측정하는 방식
keyword 3)
맵매칭 방식의 측위 기술
→ 인지 기술을 통해 얻은 주변의 정적 환경 정보를 고정밀 지도에 포함된 환경 정보와 매칭하여 측위 수행
고정밀 지도의 필요성
센서의 제한된 인식 범위 보완
•
수 km 이상의 도로 정보를 취득하기 위해 필요
환경 영향에 따른 센서 기능 보완
•
센서를 통한 도로 인식이 불가능한 환경 -> 고정밀 지도의 차선, 도로 정보를 이용하여 주행 가능
센서 객체 인식 성능 향상
•
센서가 감지해야 하는 정보를 지도 정보를 이용하여 보완 → 연산 속도와 인지 기능의 인식률 향상
기존 측위 기술 소개
GPS 위성 신호 분석
장점
•
GPS 수신기는 대부분의 차량에 장착되어 있음
단점
•
전파 수신 상황에 따라 위치 정밀도가 좌우됨
•
위치 오차가 미터 단위
•
음영 지역 존재
RTK 기술
•
정밀한 위치를 확보한 기준점의 반송파 오차 보정치 적용 → 수 cm의 정밀도 표현 (고정밀 이동측량 기법)
장점
•
높은 측위 정확도
단점
•
고가의 장비 가격
•
음영 지역 존재
관성항법 장치
•
IMU 등 관성 센서 정보를 활용하는 장치
단점
•
시간 지속 → 오차가 지속적으로 증가
고정밀 지도 기반 측위 기술
SLAM (Simultaneous localization and mapping)
•
자율주행에서는 MMS 기술을 이용하여 고정밀 지도를 미리 생성
◦
자율주행차는 주행 시 고정밀 지도를 활용하여 측위만을 수행
기존 측위 기술의 한계 극복
•
환경 인식 센서 + 고정밀 지도
•
맵매칭 방식
고정밀 지도 기반 측위를 위한 두 가지 단계
1.
Odometry 기술
•
차량이 과거 위치에서부터 얼마만큼 움직였는지 측정
2.
맵매칭 기술
측위의 정확도를 향상하는 방법
•
Odometry 정확도 향상
•
맵매칭 기술 정확도 향상
◦
고정밀 지도에 어떤 환경 정보를 넣을 것인가 결정
▪
도로정보, 랜드마크
◦
센서 데이터와의 정밀한 맵매칭 알고리즘 개발
▪
인공지능 도입 필요
