| 1 |
1
프로세서에 의해 수행되는 차량(vehicle)의 위치 추정 방법에 있어서,센서(sensor)로부터 적어도 하나의 기반시설(infrastructure)의 3차원 위치 데이터를 수신하는 단계;파티클 필터(Particle Filter, PF)를 이용하여 상기 수신된 3차원 위치 데이터 및 상기 차량의 제1 임시 정보에 기초하여 상기 차량의 제1 상태 정보를 산출하는 단계; 및무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 이용하여 상기 제1 상태 정보에 기초하여 제2 상태 정보를 산출하는 단계를 포함하고,상기 3차원 위치 데이터는, 상기 차량의 종축(longitudinal axis), 횡축(lateral axis), 및 수직축(vertical axis)에 대한 비가우시안 노이즈(non-Gaussian noise) 성분을 포함하는,차량의 위치 추정 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 3차원 위치 데이터는,상기 센서와 상기 적어도 하나의 기반시설 사이의 베어링 각도(bearing angle) 정보 및 고도 각도(elevation angle) 정보를 포함하는,차량의 위치 추정 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 차량의 제1 상태 정보를 산출하는 단계는,미리 정한 개수의 파티클(particle)을 생성하는 단계;상기 파티클 필터의 제1 예측 모델을 사용하여 상기 차량의 상태에 관한 상기 제1 임시 정보를 예측하는 단계; 및상기 생성된 파티클 마다 가중치(weight)를 산출하는 단계;를 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 생성된 파티클 마다 가중치를 산출하는 단계는,상기 적어도 하나의 기반시설 마다 상기 예측된 제1 임시 정보 및 해당 기반시설에 대한 실제 위치 데이터에 기초하여 임시 가중치를 산출하는 단계;상기 적어도 하나의 기반시설 마다 산출된 상기 임시 가중치를 모두 곱하여 해당 파티클의 가중치를 계산하는 단계를 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 3차원 측정 데이터를 수신하는 단계는,복수개의 센서로부터 상기 적어도 하나 이상의 기반시설에 대한 3차원 측정 데이터를 개별적으로 수신하는 단계를 포함하고,상기 생성된 파티클 마다 가중치를 산출하는 단계는,상기 수신된 3차원 측정 데이터에 기초하여 상기 해당 파티클의 가중치를 상기 복수개의 센서 별로 계산하는 단계;상기 복수개의 센서 별로 계산된 상기 해당 파티클의 가중치를 모두 곱하여 상기 해당 파티클의 가중치를 산출하는 단계를 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 6 |
6
제3항에 있어서,상기 제1 예측 모델은 3차원 바이시클 모델(bicycle model)인,차량의 위치 추정 방법
|
| 7 |
7
제3항에 있어서,상기 차량의 제2 상태 정보를 산출하는 단계는,시그마 포인트들(sigma points)을 생성하는 단계;상기 무향 칼만 필터의 제2 예측 모델을 사용하여 상기 차량의 상태에 관한 제2 임시 정보를 예측하고, 상기 제2 임시 정보로부터 상기 차량의 측정값을 예측하는 단계; 및상기 제1 상태 정보, 상기 제2 임시 정보, 및 상기 측정값에 기초하여 상기 차량의 상기 제2 상태 정보를 산출하는 단계를 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 제2 임시 정보로부터 상기 차량의 측정값을 예측하는 단계는,상기 제2 임시 정보로부터 상기 차량의 위치 좌표 및 요우잉 각도에 관한 정보를 추출하는 단계를 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 제2 예측 모델은 등선회율 및 등속도(constant turn rate and velocity, CTRV) 모델인,차량의 위치 추정 방법
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,상기 제2 상태 정보는,상기 차량의 위치 좌표, 요우잉 각도, 및 상기 차량의 상태에 대한 공변량 행렬(covariance matrix)을 포함하는,차량의 위치 추정 방법
|
| 11 |
11
제1항에 있어서,상기 제2 상태 정보에 기초하여 상기 차량의 조향, 속도, 및 가속도 중 적어도 하나를 조정하는 단계를 더 포함하는 차량의 위치 추정 방법
|
| 12 |
12
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
|
| 13 |
13
위치 추정 장치에 있어서,적어도 하나의 기반시설(infrastructure)의 3차원 위치 데이터를 측정하는 센서부;파티클 필터의 제1 예측 모델 및 무향 칼만 필터의 제2 예측 모델을 저장하는 메모리; 및상기 파티클 필터를 이용하여 상기 센서부로부터 수신된 3차원 측정 데이터 및 제1 임시 정보에 기초하여 상기 차량의 제1 상태 정보를 산출하고, 상기 무향 칼만 필터를 이용하여 상기 제1 상태 정보에 기초하여 제2 상태 정보를 산출하는 프로세서를 포함하고,상기 3차원 위치 데이터는, 차량의 종축(longitudinal axis), 횡축(lateral axis), 및 수직축(vertical axis)에 대한 비가우시안 노이즈(non-Gaussian noise) 성분을 포함하는,위치 추정 장치
|
