GPS 이상정보 필터를 이용한 차량 위치 추정 알고리즘 개발

Abstract

최근 GPS를 활용하여 차량의 위치를 추정하는 연구가 활발하다. 대표적으로 무인 자율 주행차량(Autonomous Vehicle)와 스마트 하이웨이 연구이다. 기존의 연구에서는 고가형 GPS를 이용하므로 저가형 GPS를 이용한 연구가 필요하다. 또한 차량의 위치추정은 GPS로 위치정보를 수신함에도 불구하고 GPS 미수신 구간이나 다중 경로(Multipath)와 같이 오차를 수반하는 위치 정보를 수신하는 구간에서 필요하다. 본 논문에서는 저가형 GPS를 이용하여 차량 위치를 추정하고, 다중 경로에 의한 오차와 같은 GPS 이상정보를 제거하는 필터를 제안한다. 제안한 차량 위치 추정 알고리즘은 저가형 GPS와 차량 내부센서 정보를 바탕으로 다중비율 칼만 필터(Multi-rate Kalman Filter)를 적용하여 차량의 진행 각과 위치를 추정한다. 추정된 위치 정보를 기반으로 GPS 이상정보 필터를 설계하여 추정 시스템의 성능을 개선한다. 다중비율 칼만 필터는 GPS의 수신 여부에 따라 GPS와 차량 내부센서 기반의 칼만 필터와 차량 내부센서의 칼만 필터를 나누어 적용한다. GPS 정보가 업데이트 되지 않을 때, 차량 내부정보만으로 차량의 위치를 추정한다. 이는 두 가지 경우로 나뉘는데 다중 경로나 실제 차량의 위치 정보의 오차가 크다고 판단 되는 경우와 GPS 정보의 수신주기가 느리므로 위치 정보를 얻을 수 없는 경우이다. 이를 통해 차량의 위치정보를 빠른 주기로 추정 가능하다. GPS 이상정보 필터는 차량의 추정된 위치 정보를 기반으로 차량의 상태를 고려하여 그 신뢰범위를 예측한다. 그리고 이 범위에서 벗어나는 GPS 정보는 신뢰할 수 없는 정보로 간주하고 이를 업데이트 하지 않는다. 그러므로 GPS 이상정보 필터를 이용하여 차량의 위치 추정 결과를 개선한다. 본 논문에서 GPS 이상정보 필터를 이용한 차량 위치 추정 알고리즘을 MATLAB/Simulink로 구성하고, 차량동역학 상용 프로그램인 CarSim으로 그 성능을 검증한다.|This paper presents the vehicle position estimation algorithm using GPS outlier filter. Multipath, a major error source in vehicle navigation, can be reduced by using GPS outlier filter. The proposed algorithm consists of dead reckoning and GPS outlier filter. Low-cost GPS and in-vehicle sensors used in this algorithm. Dead reckoning algorithm can estimate position of vehicle using velocity and course angle. In order to achieve sideslip and course angle estimation, Multi-rate Kalman filter is used based on vehicle modeling. Also this estimator can exclude low accuracy GPS data to improve control performance. Dead reckoning can extrapolate low-cost GPS data for smooth and fast sampling rate. Simulation result shows that the purposed estimator is robust and better performance.; This paper presents the vehicle position estimation algorithm using GPS outlier filter. Multipath, a major error source in vehicle navigation, can be reduced by using GPS outlier filter. The proposed algorithm consists of dead reckoning and GPS outlier filter. Low-cost GPS and in-vehicle sensors used in this algorithm. Dead reckoning algorithm can estimate position of vehicle using velocity and course angle. In order to achieve sideslip and course angle estimation, Multi-rate Kalman filter is used based on vehicle modeling. Also this estimator can exclude low accuracy GPS data to improve control performance. Dead reckoning can extrapolate low-cost GPS data for smooth and fast sampling rate. Simulation result shows that the purposed estimator is robust and better performance.