영역별 오차 특성을 고려한 IMM-KF 기반 레이더 센서 융합

Abstract

최근 지능형 자동차 연구에는 다양한 센서를 이용한 첨단 운전자 지원 시스템 연구가 활발히 진행 되고 있으며, 신뢰도 높은 센서는 자율주행 기술에 있어 필수 불가결한 요소이다. 레이더는 타 센서들에 비해 외부환경에 강인한 특성으로 인해 다양한 능동 안전 시스템 연구에 적용되고 있고, 대표적 양산 기술로는 후방 사각지대 경보 시스템을 들 수 있다. 그러나 상용 레이더 역시 작동 메커니즘과 트래킹 방식에 따른 영역별 오차가 존재하며, 후방 사각지대 감지 용도로 레이더를 사용할 경우, 옆 차선과 옆옆차선의 A,B,C 필라 부근에서의 감지 공백 영역이 생긴다. 본 논문에서는 상용 레이더(24GHz)를 이용한 후방 사각 영역 감지 시스템에서 발생하는 감지 공백 영역과, 상용 레이더의 오차를 보완하기 위해 영역별 오차 특성을 고려한 Interacting Multiple Model Kalman Filter(IMM-KF) 기반 센서 융합 기법을 제안한다. 먼저 상용 레이더의 오차를 줄이기 위해, 상대 차량과의 상대거리를 기준으로 균일하게 나눈 영역별 오차 특성을 실험적으로 구한 뒤, IMM-KF를 전 측방 레이더, 후 측방 레이더 각각에 적용함으로써 트래킹의 정확도를 높였다. 이 후 자 차량 주변 사각영역에 대한 감지 영역 향상을 위해 후 측방 레이더와 전 측방 레이더의 센서 융합을 통해 Ground Truth로 사용하는 Differential Global Positioning System (DGPS)에 가까운 융합 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실험 차량을 통해 취득한 Radar 값과 DGPS 값을 토대로 분석 및 검증되었다.