AI 기반 측위 기술
Q) 고정밀 지도 위에서 나의 위치를 알아내는 측위 기술에서도 인공지능이 사용될 수 있을까?
→ (0), 센서 신호를 이용한 Odometry 기술과 맵매칭 기술에서 AI가 적용되어 측위의 정확성과 강인성을 높여줄 수 있다.
학습 내용)
1.
자율주행을 위한 측위 기술
2.
측위를 위한 AI 기술
keyword 1)
Odometry 기술
→ 과거의 위치로부터 얼마만큼 움직였는지 상대 위치 측정
keyword 2)
맵매칭 기술
→ 센서 신호와 고정밀 지도를 매칭하여 지도 위에 차량의 위치 측정
keyword 3)
시맨틱 지도
→ 지형 지도에 랜드마크 또는 도로 정보들을 추가하여 만든 지도
→ 맵매칭 등의 측위에 사용
자율주행을 위한 측위 기술
자율주행차에 장착된 카메라 레이더 라이다 센서 등의 환경 인지 센서를 이용한 측위 방법 고려
1단계 : Odometry 기술
2단계 : 맵매칭 기술
자율주행을 위한 측위의 정확도 향상을 위해 환경 인지 센서에 대한 활용 고려
•
Odometry 정확도 향상
◦
센서 데이터의 동적 변화량 분석
•
맵매칭 기술 정확도 향상
◦
센서로부터 지형에 관한 의미있는 정보 추출 → 맵과의 정보 매칭
⇒ AI 기술 적용 → 측위의 정확도와 신뢰성 향상
측위를 위한 AI 기술
카메라(Visual Odometry) 기술
•
카메라의 움직임에 의한 영상 프레임 사이의 변화를 분석하여 차량의 이동 위치 추정
카메라 영상에 CNN 적용 → 차량의 이동 위치를 직접 추정 → 일관된 Odometry 성능을 얻음
라이다 Odometry 기술
•
라이다 포인트의 시간적인 움직임을 분서갛여 Odometry 수행
통합 Odometry 기술
AI 기반 맵매칭 측위 기술
측위를 위한 맵생성
지형 지도
•
주변 지형의 장면이나 형태나 구조를 직접 표현
•
깊이, 복셀, 점, 메쉬 형태
시맨틱 지도
맵매칭 알고리즘에서의 AI 적용
•
딥러닝 모델 이용
◦
센서 데이터와 지형 지도로부터 특징값 추출
▪
특징값을 처리하여 위치 정보 추정
•
시맨틱 지도 기반 측위
◦
정적 주행 환경 객체 검출
▪
AI 적용
•
지도에 포함된 랜드마크 정보들과 정합하여 위치 추정
