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관성측정장치(Inertial Measurement Unit)가 내장되어 있고, 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging) 센서가 후방에 장착된 차량의 자세 추정 방법에서, 상기 라이다 센서를 이용하여 거리를 측정한 측정점 데이터를 획득하는 단계;상기 측정점 데이터를 2차원 직교 좌표 상에 투영하여 도로선을 찾는 단계;상기 도로선으로부터 차량의 자세 변화량(α', β')을 계산하는 단계; 및상기 자세 변화량(α', β')을 상기 관성측정장치의 측정치와 융합하여 차량의 자세(α, β)를 계산하는 단계를 포함하며, 상기 도로선을 찾는 단계는,극 좌표계로 표현된 상기 측정점 데이터의 집합인 점 집합 P를 직교 좌표계로 변환하는 단계;크기가 고정된 각 격자마다 점유율을 갖고 있는 지도인 점유격자 지도를 가우시안 분포를 따르는 직선의 형태로 작성하는 단계;상기 점 집합 P를 상기 점유격자 지도에 매칭하여 변환행렬을 구하는 단계;상기 변환행렬을 계속 업데이트하여 최적화하는 단계; 및상기 최적화된 변환행렬로부터 도로선의 기울기와 절편을 도출하는 단계를 포함하여 이루어지고, 상기 변환행렬로부터 차량의 자세 변화량(α', β')을 계산하며, 상기 변환행렬을 최적화하는 단계는, 선형 보간된 점유율과 점유율 기울기 값을 계산하는 단계;상기 선형 보간된 점유율과 기울기 값을 통해 변환행렬을 업데이트하는 단계;업데이트된 변환행렬의 에러가 미리 정해진 제1 임계치 이상이고, 업데이트 반복 횟수가 미리 정해진 제2 임계치 이하이면, 다시 선형 보간된 점유율과 점유율 기울기 값을 계산하여 변환행렬을 업데이트하는 단계; 및업데이트된 변환행렬의 에러가 상기 제1 임계치 미만이거나, 또는 업데이트 반복 횟수가 미리 정해진 제2 임계치 이상이면, 최적화 과정을 종료하는 단계로 이루어지고, tx는 x축 이동을 나타내고, ty는 y축 이동을 나타내고, φ는 회전 이동 각도를 의미할 때, 상기 변환행렬을, (수학식 3)으로 나타낼 수 있고,ρ는 점유격자 지도의 원점에서 도로 기준선까지의 거리이고, h는 라이다 센서의 높이이고, ω는 센서의 하향 각도라고 할 때, (수학식 4)로 나타낼 수 있고, pk+1는 최적화하고자 하는 변환행렬 T*의 변수 tx, ty, φ이고, pk는 이전 변환행렬 T이고, r(pk)는 현재 변환행렬을 적용하였을 때의 오차이고, Jr은 오차 함수의 1차 미분 행렬이고, Hr은 오차 함수의 2차 미분 행렬이라고 할 때, (수학식 5)를 통해 변환행렬 T*를 업데이트하고, 여기서, Hr은, (수학식 6)으로 구할 수 있고, v는 점유율이고, 는 x방향의 기울기이고, 는 y방향의 기울기를 의미할 때, 이전의 변환행렬 T를 대입하여, (수학식 7)과 같이 선형 보간된 점유율과 점유율 기울기 값을 구하며, 해당 점에서의 점유율, 1차 미분을 이용하여 Jr 행렬을 계산하고, 변환행렬을 갱신하되, Jr은, (수학식 8)과 같이 계산되며, 여기서, x, y는 점 집합 내 각 점의 좌표이고, φ는 도로선의 회전 각도이고, 계산된 Jr로 Hr를 구하고, 갱신된 변환행렬 T*를 계산하며, 상기 업데이트된 변환행렬의 에러가 줄어들면 완충계수 μk를 줄이고, 그렇지 않으면 μk를 증가시켜 다음 반복에서 사용하고, 에러가 임계보다 작거나 설정된 반복 횟수에 도달하면, 최적화 과정을 종료하고 갱신된 변환행렬 T*를 저장하는 것을 특징으로 하는 차량의 자세 추정 방법
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