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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 강연식
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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본 논문은 자율주행 차량의 정밀 위치인식을 위한 2D 레이저 센서와 도로정보를 이용한 파티클 필터(Particle filter)기반 위치 추정 기법 개발에 대하여 연구한 내용이다.
자율주행 기술개발은 전통적 자동차 업체뿐만 아니라 IT관련 업체들도 참여하고 있으며 도로 테스트, 자율주행 시연 등을 통해 기술적 발전을 보여 주었다. 그 뿐만 아니라 개발사들은 2017년~2020년에 자율주행자동차 상용화를 목표로 개발하고 있어 점점 자율 주행자동차에 대한 관심이 집중되고 있다.
자율주행기술 중에서 내 차의 위치를 추정하는 위치인식(Localization) 기술은 cm단위의 오차 정밀도를 요구하고 있다. 기존 GPS와 비전 시스템을 이용한 위치인식은 1~5m의 오차가 발생하여 자율주행 자동차에 적용하기에는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 구글(Google)은 벨로다인(Velodyne)사에 3D 레이저센서와 도로환경정보가 저장된 지도를 이용한 위치 인식기법을 개발하였으며 이 기술로 112만 6,500km를 시험주행 하였다. 하지만 핵심 센서의 가격이 높아 상용화 문제에 한계를 갖고 있다.
본 논문에서는 위치인식기술에서 가격 문제와 정밀도 문제를 2D 레이저 센서와 도로환경지도를 통해 해결하고자 한다. 2D 레이저 센서를 이용하여 도로환경정보인 연석과 노면표시를 추출 하였으며 이 정보를 이용하여 도로환경 격자지도를 구축하였다. 이후 추정 기법중 하나인 파티클 필터를 이용하여 정밀 위치인식 기법을 제안하였다. 실 도로에서 차량을 주행 하여 DGPS에서 측정되는 차량의 위치와 본 논문에서 제시하는 파티클 필터기반 추정위치의 성능을 비교 하였다.
자율주행 기술개발은 전통적 자동차 업체뿐만 아니라 IT관련 업체들도 참여하고 있으며 도로 테스트, 자율주행 시연 등을 통해 기술적 발전을 보여 주었다. 그 뿐만 아니라 개발사들은 2017년~2020년에 자율주행자동차 상용화를 목표로 개발하고 있어 점점 자율 주행자동차에 대한 관심이 집중되고 있다.
자율주행기술 중에서 내 차의 위치를 추정하는 위치인식(Localization) 기술은 cm단위의 오차 정밀도를 요구하고 있다. 기존 GPS와 비전 시스템을 이용한 위치인식은 1~5m의 오차가 발생하여 자율주행 자동차에 적용하기에는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 구글(Google)은 벨로다인(Velodyne)사에 3D 레이저센서와 도로환경정보가 저장된 지도를 이용한 위치 인식기법을 개발하였으며 이 기술로 112만 6,500km를 시험주행 하였다. 하지만 핵심 센서의 가격이 높아 상용화 문제에 한계를 갖고 있다.
본 논문에서는 위치인식기술에서 가격 문제와 정밀도 문제를 2D 레이저 센서와 도로환경지도를 통해 해결하고자 한다. 2D 레이저 센서를 이용하여 도로환경정보인 연석과 노면표시를 추출 하였으며 이 정보를 이용하여 도로환경 격자지도를 구축하였다. 이후 추정 기법중 하나인 파티클 필터를 이용하여 정밀 위치인식 기법을 제안하였다. 실 도로에서 차량을 주행 하여 DGPS에서 측정되는 차량의 위치와 본 논문에서 제시하는 파티클 필터기반 추정위치의 성능을 비교 하였다.
목차
목 차 ⅰ그 림 목 차 ⅲ표 목 차 v국 문 요 약 viI. 서 론 11.1 연구 배경 11.2 연구 동향 41.3 연구 목표 7II. 2D 레이저 센서를 이용한 도로정보 추출 및 환경지도 구축 92.1 개요 92.2 연석인식을 통한 도로영역정보추출 132.2.1 레이저 센서를 이용한 도로영역 특징 142.2.2 직선추출 알고리즘 152.3 반사율정보를 이용한 노면표시 정보 추출 202.3.1 노면표시에서의 반사율 202.3.2 반사율 보정을 적용한 노면표시 정보 추출 212.4 도로정보 환경지도 구축 25III. 파티클 필터를 이용한 지도기반 위치추정 303.1 개요 303.2 파티클 필터 알고리즘 32IV. 실험결과 364.1 실험개요 364.2 실험결과 38Ⅴ. 결론 43참고문헌 45Abstract 49
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