• 자동차안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.14-19
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• 2021

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권12호
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• pp.1032-1039
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• 2012

이 논문에서는 GPS L1/L2 이중 주파수 반송파 위상 관측값을 사용하여 100km 이상의 장기선을 가지는 저궤도 편대비행위성의 상대위치결정 기법을 연구하였다. 더욱 다양한 응용분야로의 유연한 확장을 위해 위성의 동역학 모델을 고려하지 않았고 이중 주파수 GPS 관측값과 오차 모델링을 기반으로 확장칼만필터를 통해 구하고자 하는 미지의 변수를 추정하였다. 편대비행위성 간 기선의 증가로 인해 공통오차로 소거되지 않고 남아있는 전리층 지연 오차는 전리층 매핑 모델을 사용하여 계산하였다. 정수형 미지정수 검색은 정수 최소 자승 조건을 만족하는 미지정수를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 MLAMBDA 기법을 적용하였다. 결정된 정수형 미지정수의 검정은 비율 테스트를 통해 판정하였다. 제안된 기법의 검증을 위해 편대비행위성 간 상대 기선 거리가 100 km 이상 떨어져 있는 가상의 편대비행위성 시나리오를 구성하여 상대위치결정 정확도를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 제안된 기법은 장기선에서의 반송파 위상 미지정수 결정과 mm 수준의 정밀한 상대위치결정이 가능함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.609-617
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• 2016

일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.