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자율주행 자동차가 카메라로 생성한 도로의 차선 영상 정보를 읽어온 컨트롤러에 의해 상기 차선 영상 정보의 센서 차선 세그먼트와 자율주행용 정밀지도의 맵 차선 세그먼트 간 차선 매칭이 이루어지고, 상기 차선 매칭으로 상기 도로의 차선이 직선 차선, 곡선 차선 및 클로소이드 곡선 차선 중 어느 하나의 차선 분류가 이루어지는 차선 분류 정보 생성 단계; 및상기 직선 차선과 상기 곡선 차선에 기하학적 특징 기반 맵 매칭 기법을 적용하여 직선/곡선 이동량이 계산되고, 상기 클로소이드 곡선 차선에 최적화 기반 맵 매칭 기법을 적용하며 클로소이드 곡선 이동량이 계산되며, 상기 직선/곡선 이동량 계산 값 또는 상기 클로소이드 곡선 이동량 계산 값으로 공분산 행렬(Covariance Matrix)이 생성되고, 상기 공분산 행렬로 차량 상태 값이 산출되는 맵-센서 융합 처리 단계가 포함되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 차선 분류 정보 생성 단계는
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청구항 2에 있어서, 상기 세그먼트 기반 차선 구분 단계는, 상기 입력 차선 세그먼트에서 상기 직선 차선이 결정되는 단계, 및상기 입력 차선 세그먼트에서 상기 곡선 차선 또는 상기 클로소이드 곡선 차선이 결정되는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 직선 차선은 상기 입력 차선 세그먼트의 모든 점이 시작점과 끝점으로 생성한 직선 모델 영역 내에 있는 조건으로 결정되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 곡선 차선은 상기 입력 차선 세그먼트의 모든 점이 시작점, 중간점 및 끝점으로 생성한 원 모델 영역 내에 있는 조건으로 결정되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 클로소이드 곡선 차선은 상기 입력 차선 세그먼트의 모든 점이 시작점과 끝점 또는 시작점, 중간점 및 끝점을 갖지 않는 조건으로 결정되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 맵-센서 융합 처리 단계는 상기 기하학적 특징 기반 맵 매칭 기법을 상기 직선 차선에 적용되는 기하학적 특징 기반 맵 직선 매칭 기법, 상기 곡선 차선에 적용되는 기하학적 특징 기반 맵 곡선 매칭 기법, 및 상기 클로소이드 곡선 차선에 적용되는 최적화 기반 맵 매칭 기법으로 구분하는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 기하학적 특징 기반 맵 직선 매칭 기법의 단계는,상기 직선 차선에 대한 두 가지 직선의 모델 생성이 이루어지는 단계,상기 두 가지 직선에 대한 직선 기울기 차이가 산출되는 단계,상기 직선 기울기 차이로부터 회전각이 계산되는 단계,상기 회전각에 대해 공분산 추정이 이루어지는 단계, 및상기 이동량이 직선의 최단거리 이동량으로 계산되어 상기 공분산 행렬로 생성되는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 기하학적 특징 기반 맵 곡선 매칭 기법의 단계는,상기 곡선 차선에 대한 두 가지 원 모델 생성이 이루어지는 단계,상기 두 가지 원에 대한 원 접선이 산출되는 단계, 상기 원 접선 차이로부터 회전각이 계산되는 단계, 상기 회전각에 대해 공분산 추정이 이루어지는 단계, 및상기 이동량이 곡선의 최단거리 이동량으로 계산되어 상기 공분산 행렬로 생성되는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 최적화 기반 맵 매칭 기법의 단계는,상기 클로소이드 곡선 차선에 대한 ICP(Iterative Closest Point) 적용이 이루어지는 단계,상기 ICP(Iterative Closest Point) 적용의 결과에 대해 공분산 추정이 이루어지는 단계, 및상기 이동량이 클로소이드 곡선의 최적화 이동량으로 계산되어 상기 공분산 행렬로 생성되는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 컨트롤러는 상기 공분산 행렬을 차량 상태 추정기로 제공하고,상기 차량 상태 추정기는 상기 공분산 행렬(Covariance Matrix)이 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 차량 센서에서 생성된 차속과 요 비율(Yaw Rate)의 센서 측정값과 융합되고, 상기 자율주행 자동차의 위도, 경도 및 주행 방향 중 하나 이상이 추정하고자 하는 상기 차량 상태 값으로 산출되는 차량 위치 추정 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 11에 있어서, 상기 차량 위치 추정 단계는,상기 센서 측정값으로 상기 자율주행 자동차에 대한 이전 추정 위치가 확인되는 단계,상기 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 상기 이전 추정 위치에 상기 공분산 행렬을 융합하여 추정 위치 예측이 이루어지는 단계, 및상기 추정 위치 예측의 값을 차량 주행 정보로 갱신하여 출력이 이루어지는 단계로 수행되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 이전 추정 위치는 Dead Reckoning 기법으로 확인되는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 추정 위치 예측은 상기 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 예측단계(Prediction Step)와 측정갱신 단계(Measurement Update Step)로 구분하고,상기 예측단계(Prediction Step)에서 상기 이전 추정 위치를 산출하며, 상기 측정갱신 단계(Measurement Update Step)에서 상기 이전 추정 위치와 상기 공분산 행렬을 융합하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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청구항 12에 있어서, 상기 차량 주행 정보는 상기 자율주행 자동차의 위도, 경도 및 주행 방향 중 하나 이상인 것을 특징으로 하는 도로형상분류 기반 맵 매칭을 통한 고정밀 위치추정 방법
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카메라로 도로에 대한 차선 영상 정보를 생성하고, 차량 센서로 차속과 요 비율(Yaw Rate)을 센서 측정값으로 검출하는 센서; 자율주행용 정밀지도의 도로 맵을 구비한 정밀지도 저장기; 및 차량의 위도, 경도 및 주행 방향 중 하나 이상을 산출하여 출력하는 고정밀 위치추정 시스템으로 구성되고;상기 고정밀 위치추정 시스템은 상기 차선 영상 정보의 센서 차선 세그먼트를 상기 자율주행용 정밀지도의 맵 차선 세그먼트와 차선 매칭으로 직선 차선, 곡선 차선 및 클로소이드 곡선 차선 중 어느 하나로 차선 분류하고, 상기 직선 차선과 상기 곡선 차선에 대한 기하학적 특징 기반 맵 매칭 기법의 이동량 계산 및 상기 클로소이드 곡선 차선에 대한 최적화 기반 맵 매칭 기법의 이동량 계산을 공분산 행렬(Covariance Matrix)로 생성하는 컨트롤러; 및확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)로 상기 센서 측정값과 상기 공분산 행렬을 융합하여 추정 위치 예측이 이루어지고, 상기 추정 위치 예측으로 상기 위도, 상기 경도 및 상기 주행 방향을 산출하여 출력하는 차량 상태 추정기를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 자동차
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청구항 16에 있어서, 상기 컨트롤러는 상기 센서 차선 세그먼트와 상기 맵 차선 세그먼트를 인식하는 도로 인식부,차선 세그먼트를 적용한 상기 차선 매칭으로 상기 직선 차선, 상기 곡선 차선 및 상기 클로소이드 곡선 차선으로 차선 분류하는 차선 분류부, 및상기 직선 차선, 상기 곡선 차선 및 상기 클로소이드 곡선 차선의 각각에서 이동양 계산 값을 산출하여 상기 공분산 행렬로 생성하고, 상기 공분산 행렬을 상기 차량 상태 추정기로 제공하는 것을 특징으로 하는 자율주행 자동차
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청구항 17에 있어서, 상기 컨트롤러는 상기 차선 영상 정보의 센서 차선 세그먼트를 차량 위치 인식기로 제공 받고, 상기 차량 위치 인식기는 상기 카메라와 상기 차량 센서에 연결되는 것을 특징으로 하는 자율주행 자동차
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청구항 16에 있어서, 상기 차량 상태 추정기는상기 센서 측정값을 이용한 예측단계(Prediction Step)로 이전 추정 위치가 산출되는 위치 예측부, 및상기 이전 추정 위치와 상기 공분산 행렬을 융합한 측정갱신 단계(Measurement Update Step)로 상기 추정 위치 예측이 이루어지는 위치 갱신부로 구성되는 것을 특징으로 하는 자율주행 자동차
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청구항 19에 있어서, 상기 차량 상태 추정기는 신호 출력부와 연계되고, 상기 신호 출력부는 상기 위도, 상기 경도 및 상기 주행 방향으로 차량제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 자율주행 자동차
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