Kalman Filter를 이용한 Likelihood 기반의 협력측위 성능 분석

Abstract

따라서 본 논문에서는 자율주행 패러다임에 맞춰 차량의 정확한 위치를 획득하기 위한 Likelihood 기반의 협력측위에 Kalman Filter를 적용하여 그 성능을 검증하는 것을 목표로 한다. 협력측위란 센서 정보들의 융합과 V2X 통신을 이용하는데 보통 고가의 센서를 가정하거나 복잡한 연산으로 실시간성을 보장하지 못하는 경우가 대부분이다. 이에 대해 기존에 제안된 Likelihood 기반의 협력측위는 Likelihood라는 정의된 Metric을 통해 간단한 연산으로 1m 이내의 오차 결과를 보인다. 하지만 Kalman Filter 적용에 있어서 명확한 시스템을 밝히고 있지 않아 실제 그 성능의 검증에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 Kalman Filter를 이용한 Likelihood 기반의 협력측위 시스템을 구현하고 성능을 평가한다. Kalman Filter를 적용한 형태의 알고리즘은 MATLAB을 통해 구현된다. 기존 알고리즘의 성능 평가가 직선도로 상에서 미리 정의된 상황에서의 성능만을 보였기 때문에 랜덤한 주행 상황에 대해서도 성능을 검증하기 위해 구현된 알고리즘의 성능 평가는 교통 시뮬레이터인 Vissim을 통해 얻는 랜덤한 주행 환경의 차량 위치 값을 입력받아서 평가한다. 시뮬레이션은 MATLAB을 통해 진행되며 RMS 오차그래프를 통해 자율주행 요구수준인 1m 이내의 오차범위 만족과 차량의 주행 궤적과 추정된 위치를 동시 출력함으로써 그 성능을 평가한다.