Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.
This paper presents an integrated navigation system for accurate navigation solution-based safety and convenience services in the vehicular augmented reality (AR)-head up display (HUD) system. For lane-level guidance service, especially, an accurate navigation system is essential. To achieve this, an inertial navigation system (INS)/global positioning system (GPS)/vision/digital map (IGVM) integrated navigation system has been developing. In this paper, the concept of the integrated navigation system is introduced and is implemented based on a multi-model switching filter and vehicle status decided by using the GPS data and inertial measurement unit (IMU) measurements. The performance of the implemented navigation system is verified experimentally.
본 논문에서는 위성항법 기반 차로구분 정밀위치결정 인프라 시스템을 효율적으로 운영/평가하기 위한 방법에 대해 논의한다. 정밀위치결정 인프라는 단일 주파수 대역을 지원하는 저가형 위성항법 수신기(사용자)가 차로 레벨의 위치결정 정확도 확보와 위치정보에 대한 무결성 감시가 가능하도록, 매초 위성항법 거리측정치에 대한 보정정보와 보정정보에 대한 무결성 정보를 제공하는 시스템이다. 정밀위치결정 시스템의 구조 및 기능과 더불어 인프라 시스템의 구축 현황을 소개하며, 나아가 인프라 시스템을 효율적으로 운영, 관리하고, 인프라 시스템의 성능을 평가하기 위한 인프라 운영/평가 시스템을 소개한다. 이를 이용하여 실제 구축된 인프라 시스템의 성능을 평가, 분석하며, 결과를 바탕으로 대규모 시스템의 안정적 운영을 위한 요구사항에 대해 논의한다.
차세대 지능형 교통시스템은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정을 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 것이 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서 차로구분 성능의 동적환경 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반 차로구분 정밀위치 결정 사용자 시스템의 평가를 위한 성능지표 선정, 평가 장비 구성, 기준장비 신뢰성 확보 방안, 평가 구간, 평가 시나리오/조건 선정 등 시험 평가 방안에 대해 설명하였다. 그리고 설명한 성능 평가 시스템을 실제 시스템에 적용한 사례를 다루었으며 평가 시스템적용을 위해 개발한 성능 평가 툴에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하여 수집한 데이터를 바탕으로 수치적 성능 평가를 하였으며, 실제 주행 궤적과 주행영상 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 수행하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하고 분석하였다.
위성항법기반 교통인프라 클러스터는 육상교통 환경의 사용자가 정밀위치결정이 가능한 위성항법 보정정보 및 무결성 정보를 방송하는 인프라이다. 이는 실제로 신뢰성 있는 차로구분이 가능한 수준의 위치 결정이 가능하도록 한다. 그러나 정밀위치결정 보정정보 제공 서비스를 전국에 제공하기 위하여 새로운 부지 선정 및 지역수신국 구축은 큰 비용과 상당 기간의 소요에 대한 부담이 있다. 그리하여 본 논문에서는 상시기준국을 이용하여 위성항법기반 정밀위치결정 교통인프라 (NETPPI-LT; network-based precise positioning for land transportation) 클러스터 구성 및 설계 기준을 제시하고, 이에 따라 전국단위 클러스터를 설계하여 제안하였다. 이러한 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능을 공간이격오차 기반으로 분석하여 클러스터 설계안의 정밀위치결정 사전 성능으로 그 적합성을 검증하였다.
차세대 지능형 교통시스템(C-ITS)은 육상교통 환경에서 차로구분 수준의 위치결정 정확도를 요구하며, 이는 위성항법시스템을 활용하는 게 가장 효과적이다. 위성항법 기반 정밀위치결정 시스템에서는 차로구분 성능의 동적환경에 대한 평가가 동반되어야 하며, 이를 위한 평가 시스템 구성이 선행 될 필요가 있다. 또한 동적인 환경에서 교통 상황이나 도로 상황에 따라 변화하는 다양한 환경에 따라 성능이 변화하기 때문에, 다양한 환경에서의 성능 검증이 필요하다. 본 논문에서는 위성항법시스템 기반의 차로구분 정밀위치 결정 성능 평가를 위한 시스템과 교통, 도로와 같은 주행환경에 따른 성능 분석을 위한 기준에 대해 설명하였다. 실제 시험 평가 구간 주행을 수행하며 수집한 데이터를 바탕으로, 수치적 성능 평가를 진행 했으며, 실제 주행 궤적과 주행영상의 비교를 통해 실제 차로 구분 성능 평가를 하여 차로구분 정밀위치결정 사용자 시스템의 평가 결과를 도출하였고, 주행환경에 따른 성능을 분석 하였다.
관성항법시스템은 항체의 자세, 속도 및 위치정보를 획득하기 위하여 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 관성센서는 매우 고가이며, 무겁고, 시간이 경과함에 따라 센서의 오차가 누적되어 발산하게 되는 단점이 있다. 한편 GPS를 이용한 항법시스템은 오차의 누적이 없고, 위성의 가시성만 확보된다면 빠르게 항체의 속도, 위치정보를 획득할 수 있으며, GPS 안테나 배열을 이용하면, 항체의 자세요소도 계산이 가능하다. 본 연구에서는 중저가 GPS 수신기의 안테나 배열을 사용하여 항체의 위치측위 정확도 및 자세 정확도 모두를 개선시키기 위한 방법을 연구하였다. 중저가형의 GPS 수신기 안테나 배열을 사용한 자세 결정 방법은 기준과 보조 안테나 사이의 상대적인 벡터에 초점을 맞추었다. 기준 안테나의 위치는 의사거리 측위로 한 단독 측위가 사용되었기 때문에 미터 수준으로 결정된다. 또한 항체의 측위 정확도 향상을 위해, 무선 인터넷을 이용하여 실시간 차분 보정을 실시하였으며, 중저가의 2주파 GPS 수신기를 사용하였다. 본 연구의 결과는 측위에서 센티미터 수준의 정확도를, 자세결정에서 도 수준의 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
This paper proposes a method utilizing Differential Global Position System (DGPS) with Real-Time Kinematic (RTK) and pre-built Geo-graphic Information System (GIS) to detect lane departure of a vehicle. The position of a vehicle measured by DGPS with RTK has 18 cm-level accuracy. The preconditioned GIS data giving accurate position information of the traffic lanes is used to set up coordinate system and to enable fast calculation of the relative position of the vehicle within the traffic lanes. This relative position can be used for safe driving by preventing the vehicle from departing lane carelessly. The proposed system can be a key component in functions such as vehicle guidance, driver alert and assistance, and the smart highway that eventually enables autonomous driving supporting system. Experimental results show the ability of the system to meet the accuracy and robustness to detect lane departure of a vehicle at high speed.
차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.45-56
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2013
The precise identification of vehicle positions, known as the vehicle localization problem, is an important requirement for building intelligent vehicle ad-hoc networks (VANETs). To solve this problem, two categories of solutions are proposed: stand-alone and data fusion approaches. Compared to stand-alone approaches, which use single information including the global positioning system (GPS) and sensor-based navigation systems with differential corrections, data fusion approaches analyze the position information of several vehicles from GPS and sensor-based navigation systems, etc. Therefore, data fusion approaches show high accuracy. With the position information on a set of vehicles in the preprocessing stage, data fusion approaches is used to estimate the precise vehicular location in the local map building stage. This paper proposes an efficient local map building scheme, which increases the accuracy of the estimated vehicle positions via V2V communications. Even under the low ratio of vehicles with communication modules on the road, the proposed local map building scheme showed high accuracy when estimating the vehicle positions. From the experimental results based on the parameters of the practical vehicular environments, the accuracy of the proposed localization system approached the single lane-level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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