Minimizing Position Error in a Car Navigation System by fusing GPS and Dead-Reckoning

Car Navigation System에서 GPS와 추측항법을 결합한 위치오차의 최소화에 관한 연구

The CNS(Car Navigation System) is used more generally in driver aid system than ALV(Auto nomous Land Vehicle) research area. In this paper we developed a new position tracking algorithm for the Global Path Planning in the CNS. In japan, CNS is already well developed and, thesedays they sell CNS products about $400{\sim}500$ thousands per year, and USA and European Communications(EC), too. In Korea, studies of the first generation CNS, which finds current location of a navigating vehicle and displays its location in a Digital-Map with real-time are progressing but still in the beginning step. Therefore a new position tracking algorithm is presented, which reduces vehicle position error dramatically by fusing GPS and dead-reckoning sensors. And the validity of our algorithm is demonstrated by the experimental results with the real car.

CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.