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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 지규인
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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현재 3D LIDAR를 이용한 측위 기법 연구가 매우 많이 수행되고 있다. 그러나 실제 도심 자율주행차량에 적용 가능한 3D LIDAR 기반 측위 기법들은 최근에서야 발표되고 있다. 그리고 이러한 연구들도 대부분 실제 지도 제작 업체들이 제작한 지도와는 다소 동떨어진 형태의 지도를 사용하고 있는 것이 현실이다. 그러므로 실제 사용 가능한 지도 정보의 형태를 고려한 측위 기법들에 대한 연구가 필요하다. 또한 아직까지 LIDAR 기반 측위를 위한 지도 정보의 표준이 존재하지 않기 때문에, 자율주행용 정밀지도에 대한 요구조건 도출을 위한 연구가 수행되어야 한다.
기존 지도들은 대부분 사람의 눈으로 볼 수 있는 시각적인 부분에 기반한 정보들을 가지고 있다. 그러나 LIDAR를 이용해 랜드마크를 추출하는 것은 시각적인 면과 상당 부분 많이 다르다. 그러므로 LIDAR를 위한 지도 정보는 운전자의 시각, 즉 카메라에서 추출 가능한 정보가 아닌 실졔 LIDAR를 통해 추출 가능한 정보가 포함되어야 한다.
본 논문에서는 이러한 이유로 LIDAR로 추출 가능한 랜드마크들을 제시하였고, 이를 측위에 적용하였다. 기존 지도 제작은 실제 LIDAR 측위를 고려하지 않고 이루어졌기 때문에, LIDAR 측위의 요구조건을 거의 반영하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서 제안된 지도 형태는 실제 지도 제작 시 LIDAR 측위를 위한 요구조건으로 활용될 수 있다.
현존하는 정밀 지도 중 가장 대표적인 차선지도는 노드와 링크로 이루어진 라인의 형태를 가지고 있다. 일반적으로 LIDAR로부터 추출 가능한 정보 역시 지면과 수평인 라인의 형태로 변환이 가능하다. 그러므로 LIDAR 측위용 지도와 기존 정밀 지도의 융합이 충분히 가능하다. 본 논문에서는 기존 정밀 지도와의 융합 가능성을 고려한 LIDAR 측위용 지도 정보 형태를 제시하였다.
본 논문에서는 도로 주변 수직 형상 정보를 이용한 3D LIDAR 기반 지도 생성 및 차량 정밀 측위 기법들을 제안하였다. 수직 코너와 교통표지판에 대한 포인트 랜드마크 지도, 건물 외형 정보를 포함한 2D 점유격자 지도, 각각의 지도 정보를 노드와 링크로 이루어진 라인 성분으로 융합한 수직구조물 합성 라인 지도를 정의 및 제시하였고, 각 지도에 대한 매트랩 코드 기반 생성 기법을 제안하였다. 이후 각 지도를 이용한 차량 정밀 측위 기법들을 제안하였고, 이에 대한 측위 성능을 분석하였다. 또한, 점유격자 지도의 상관 매칭 계산량을 감소시키기 위한 상관최고치 추적 기반 고속 정합 기법을 제안하였다.
수직구조물 합성 라인 지도 기반 측위 결과, 횡방향과 종방향 RMS 위치오차가 각각 0.131m와 0.173m로 현 시점에서 자율주행을 위해 요구되는 측위정확도를 충분히 만족하였다. 그리고 상관 매칭 수행시간이 33ms(Matlab, CPU 기준)로 매우 빠름을 확인하였다. 또한 수직구조물 합성 라인 지도의 데이터 크기는 1km당 14KB로 매우 작다. 그러므로 본 논문에서 제안한 수직구조물 합성 라인 지도는 현실에서 충분히 사용 가능하고, 이를 이용한 차량 정밀 측위 기법은 실제 자율주행에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
기존 지도들은 대부분 사람의 눈으로 볼 수 있는 시각적인 부분에 기반한 정보들을 가지고 있다. 그러나 LIDAR를 이용해 랜드마크를 추출하는 것은 시각적인 면과 상당 부분 많이 다르다. 그러므로 LIDAR를 위한 지도 정보는 운전자의 시각, 즉 카메라에서 추출 가능한 정보가 아닌 실졔 LIDAR를 통해 추출 가능한 정보가 포함되어야 한다.
본 논문에서는 이러한 이유로 LIDAR로 추출 가능한 랜드마크들을 제시하였고, 이를 측위에 적용하였다. 기존 지도 제작은 실제 LIDAR 측위를 고려하지 않고 이루어졌기 때문에, LIDAR 측위의 요구조건을 거의 반영하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서 제안된 지도 형태는 실제 지도 제작 시 LIDAR 측위를 위한 요구조건으로 활용될 수 있다.
현존하는 정밀 지도 중 가장 대표적인 차선지도는 노드와 링크로 이루어진 라인의 형태를 가지고 있다. 일반적으로 LIDAR로부터 추출 가능한 정보 역시 지면과 수평인 라인의 형태로 변환이 가능하다. 그러므로 LIDAR 측위용 지도와 기존 정밀 지도의 융합이 충분히 가능하다. 본 논문에서는 기존 정밀 지도와의 융합 가능성을 고려한 LIDAR 측위용 지도 정보 형태를 제시하였다.
본 논문에서는 도로 주변 수직 형상 정보를 이용한 3D LIDAR 기반 지도 생성 및 차량 정밀 측위 기법들을 제안하였다. 수직 코너와 교통표지판에 대한 포인트 랜드마크 지도, 건물 외형 정보를 포함한 2D 점유격자 지도, 각각의 지도 정보를 노드와 링크로 이루어진 라인 성분으로 융합한 수직구조물 합성 라인 지도를 정의 및 제시하였고, 각 지도에 대한 매트랩 코드 기반 생성 기법을 제안하였다. 이후 각 지도를 이용한 차량 정밀 측위 기법들을 제안하였고, 이에 대한 측위 성능을 분석하였다. 또한, 점유격자 지도의 상관 매칭 계산량을 감소시키기 위한 상관최고치 추적 기반 고속 정합 기법을 제안하였다.
수직구조물 합성 라인 지도 기반 측위 결과, 횡방향과 종방향 RMS 위치오차가 각각 0.131m와 0.173m로 현 시점에서 자율주행을 위해 요구되는 측위정확도를 충분히 만족하였다. 그리고 상관 매칭 수행시간이 33ms(Matlab, CPU 기준)로 매우 빠름을 확인하였다. 또한 수직구조물 합성 라인 지도의 데이터 크기는 1km당 14KB로 매우 작다. 그러므로 본 논문에서 제안한 수직구조물 합성 라인 지도는 현실에서 충분히 사용 가능하고, 이를 이용한 차량 정밀 측위 기법은 실제 자율주행에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구 배경 및 목표 11. 연구 배경 및 필요성 12. 연구 목표 10제2절 논문 기여도 111. 수직구조물 지도 생성 기법 제안 112. 수직 코너 지도 기반 차량 정밀 측위 기법 제안 113. 교통표지판 지도 기반 차량 정밀 측위 기법 제안 124. 건물 외형 지도 기반 차량 정밀 측위 기법 제안 135. 상관최고치 추적 기반 고속 정합 기법 제안 136. 수직구조물 합성지도 기반 차량 정밀 측위 기법 제안 14제3절 논문 구성 15제2장 수직구조물 지도 생성 기법 16제1절 서론 16제2절 그래프 생성 및 최적화 171. 그래프 생성 172. 그래프 최적화 23제3절 수직구조물 지도 생성 281. 수직 코너 지도 생성 282. 교통표지판 지도 생성 303. 건물 외형 지도 생성 354. 수직구조물 합성지도 생성 37제4절 소결론 41제3장 수직 코너 지도 기반 차량 정밀 측위 43제1절 서론 43제2절 코너 정의 및 추출 481. 코너 정의 482. 코너 추출 493. 코너 지도와 데이터 연관 과정 54제3절 항법 필터 구성 551. 시간 업데이트 552. 측정치 업데이트 563. 가관측성 분석 57제4절 측위 결과 591. 수직 코너 + ICP 592. 수직 코너 + GPS/DR 71제5절 소결론 77제4장 교통표지판 지도 기반 차량 정밀 측위 79제1절 서론 79제2절 교통표지판 추출 기법 80제3절 측위 결과 86제4절 소결론 90제5장 건물 외형 지도 기반 차량 정밀 측위 92제1절 서론 92제2절 상관 기법 및 항법 필터 구성 941. 상관 기법 942. 항법 필터 구성 96제3절 측위 결과 97제4절 소결론 101제6장 상관최고치 추적 기반 고속 정합 기법 102제1절 서론 102제2절 상관최고치 추적을 위한 오차함수 103제3절 상관최고치 추적 기반 차량 정밀 측위 결과 105제4절 소결론 108제7장 수직구조물 합성지도 기반 차량 정밀 측위 110제1절 서론 110제2절 측위 결과 1101. 수직코너/교통표지판 포인트 랜드마크 지도 기반 측위 1112. 수직구조물 합성 라인지도 기반 측위 115제4절 소결론 131제8장 결론 133참고문헌 139국문초록 145
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