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저널정보
사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제6권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
159 - 166 (8page)

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The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
#tunnel #vehicle localization #3D LIDAR #synthetic reflectivity map

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Ballingall, S / / Vehicle Positioning for C-ITS in Australia (Background Document) google schola Daoust, T / 2016 / Light at the end of the tunnel: high-speed lidar-based train localization in challenging underground environments / Conference on Computer and Robot Vision google schola Duff, E. S / 2003 / Automation of an underground mining vehicle using reactive navigation and opportunistic localization / Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on I google schola Larson, J / 2014 / Counter Tunnel Exploration, Mapping, and Localization with an Unmanned Ground Vehicle / Proc. SPIE 9084 google schola Levinson, J / 2007 / Robotics Science and Systems / MIT Press google schola

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