도심 환경에서 저가 GNSS/INS 기반 차량 위치추정 시스템에 관한 연구

Abstract

차량 안전서비스와 자율주행 자동차와 같은 지능형 자동차 기술에 대한 관심이 높아지면서 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 자동차 서비스를 현실화 하는데 현재 가장 큰 기술적 난관이 바로 차량의 정밀 위치를 추정하는 기술이다. 현재 가장 대중적으로 사용되는 차량 측위 시스템은 GNSS이다. GNSS는 위성 신호를 이용하여 위치해를 구하기 때문에 위성 신호를 수신할 수 있다면 전 세계 어디에서나 위치를 계산할 수 있고 GNSS 수신기의 경우 가격이 매우 낮아져서 다양한 제품에 탑재되고 있다. 하지만 일반적으로 위치 오차가 1m 이상 발생하며 주위에 장애물이 많으면 멀티패스 현상이 발생한다. 또한, 터널이나 지하주차장과 같이 위성 신호를 수신하지 못하는 음영지역에서는 전혀 사용할 수가 없다. 따라서 위에서 언급한 GNSS의 단점 때문에 단독으로 정밀하고 신뢰성 있는 위치 정보를 생성하기에는 무리가 있다. 반면 INS의 경우 단기간 정확도가 높고 주변 환경의 영향을 받지 않는다. 그리고 1Hz나 10Hz의 GNSS에 비해 보통 100Hz의 빠른 측위가 가능하다. 하지만 적분을 통해 위치해를 계산하기 때문에 오차가 누적되는 단점이 있으며 이로 인해 오랜 시간 단독 측위가 불가능 하다. 따라서 본 논문에서는 GNSS와 INS의 장점을 결합하여 차량환경에 적합한 결합 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 결합 알고리즘은 종 방향 속도와 진행방향 정보를 각각의 물리적 모델을 기반으로 Kalman filter를 통해 분산 추정한다. 그리고 추정된 종 방향 속도와 진행방향 정보 및 GNSS로부터 얻은 위치 정보를 별도의 Kalman filter를 통해 결합하여 차량의 최종 위치를 추정한다. 즉 세 개의 추정기를 통해 GNSS와 INS를 결합하여 신뢰성 있고 정확한 위치를 추정하는 시스템을 제안한다. 그리고 차량 정지상태 판별이나 GNSS quality 판별과 같은 알고리즘을 통해 추정기의 정확도를 높였다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 도심지역에서 주로 나타나는 다양한 환경을 고려하여 실험 시나리오를 생성하고 실험 결과를 분석하였다.