3D 라이다 센서와 도로 환경 지도를 이용한 파티클 필터 기반 자율주행 자동차 위치인식 기법 연구 :

황종락

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자료유형: 학위논문

저자정보: 황종락 (국민대학교, 국민대학교 일반대학원)

지도교수: 강연식

발행연도: 2019

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2019

3D 라이다 센서와 도로 환경 지도의 비교를 통한 자율주행 자동차 위치인식 기법 검증

황종락 , 안경재 , 강연식 제어로봇시스템학회 논문지 2019.06 학술저널

3D 라이다 센서와 도로 환경 지도를 이용한 파티클 필터 기반 자율주행 자동차 위치인식 기법 연구

황종락 보안-스마트전기자동차학과 2019.01 학위논문

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본 논문은 정밀 도로 지도와 차량용 3D 라이다(LiDAR)센서를 사용한 파티클 필터(Particle Filter) 기반 자율 주행 자동차 위치 인식 기법에 관한 연구이다.

자율주행 자동차의 대표적인 위치 인식 기법으로는 GPS, GLONASS, QZSS 등의 위성 정보를 활용하는 전파 항법 기법과 환경 인식 센서를 이용한 위치 인식 기법이 있다. 전파 항법 방식은 터널이나 실내에서는 사용이 불가능하며, 날씨가 좋지 않거나 건물이 많은 음영지역에서는 오차가 큰 단점이 있다. 이러한 전파 항법 방식 기법의 한계를 보완하기 위하여 라이다, 레이더, 카메라 등을 이용한 센서 기반 위치 인식 기법 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이에 맞춰 국토지리정보원에서는 자율 주행에 필요한 도로 및 주변 시설에 대한 3차원 고 정밀 도로 지도를 제공하고 있다.

본 논문에서는 국토지리정보원에서 제공하는 정밀 도로 지도와 3D 라이다 센서, 차량의 OBD 정보를 이용한 파티클 필터 기반 정밀 위치 인식 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 위치 인식 기법은 크게 세 부분으로 나누어 설명할 수 있다. 첫 번째는 정밀 도로 지도 데이터 전처리 및 호출을 통한 도로 환경 지도 제작에 관한 부분이다. 두 번째는 3D 라이다 센서와 차량의 속도 및 조향 각도를 이용하여 누적 지도를 제작하고 도로의 특징인 차선, 표지판을 검출하는 부분이다. 마지막은 도로 환경 지도 및 도로 특징을 이용한 파티클 필터 기반 정밀 위치 인식에 관한 부분이다. 제안한 위치 인식 기법을 차량에 부착한 PC를 이용하여 실제 도로 환경에서 검증하였다.

1. 서론 1
1.1 연구 배경 1
1.2 연구 동향 4
1.3 연구 필요성 7
1.4 연구 목표 10
2. 정밀 도로 지도 기반 도로 환경 지도 구축 11
2.1 개요 11
2.2 정밀 도로 지도 제작 12
2.3 정밀 도로 지도 데이터 전처리 13
2.3.1 차선 및 연석 데이터 전처리 13
2.3.2 도로 영역 정보 라벨링 14
2.4 도로 환경 지도 구축 15
2.4.1 위치 기반 데이터 호출 16
2.4.2 도로 환경 격자 지도 구축 18
3. 3D 라이다 센서 기반 도로 특징 누적 지도 구축 19
3.1 개요 19
3.2 노면 정보 추출 20
3.3 표지판 정보 추출 23
3.4 도로 특징 누적 지도 구축 30
3.4.1 차량 OBD 정보를 이용한 추측 항법 30
3.4.2 확률 기반 도로 특징 누적 지도 구축 34
4. 도로 특징 기반 위치 인식 기법 37
4.1 개요 37
4.2 파티클 필터 위치 인식 40
4.3 도로 특징 기반 가중치 계산 48
4.3.1 차선 기반 가중치 계산 49
4.3.2 표지판 기반 가중치 계산 51
5. 실험 결과 및 분석 53
5.1 실험 개요 53
5.2 실험 결과 55
5.2.1 초기 위치 추정 시나리오 55
5.2.2 교차로 통과 시나리오 58
5.2.3 터널 통과 시나리오 62
5.2.4 골목(왕복 2차로) 통과 시나리오 64
6. 결론 67
참고문헌 69
Abstract 72

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