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자동차의 센서 정보, 관성 측정(Inertail Measurement) 정보 및 실시간 측위(Real-time Kinematic) 정보를 획득하는 데이터 획득부;상기 센서 정보를 이용해서 상기 관성 측정 정보를 보정하고, 상기 자동차의 주행 상태를 분류하여, 퍼지 논리를 통해 신뢰도를 판단하는 데이터 처리부 및상기 데이터 획득부에서 획득된 데이터, 상기 데이터 처리부에서 보정된 데이터 및 상기 신뢰도를 확장 칼만 필터(Extended Kalman filter)에 적용하여 위치를 추정하는 칼만 필터부를 포함하며,상기 데이터 처리부는관성 측정부에서 측정된 관성 측정 정보를 이용해서 제1 요 레이트(yaw rate)를 획득하고, 스티어링 각 센서에서 측정된 센서 정보를 이용해서 제2 요 레이트를 획득하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 획득부는스티어링 휠의 조향 각을 측정하는 스티어링 각 센서(Steering angle sensor) 및 자동차의 차륜에 적어도 하나 이상 마련되어 각각의 차륜의 속도를 측정하는 차륜 속도 센서(4-wheel sensor)로부터 센싱된 정보를 수신하는 센서 인터페이스부, 상기 관성 측정 정보를 측정하는 관성 측정부(IMU) 및 상기 실시간 측위 정보를 측정하는 실시간 측위부(RTK)를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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제2항에 있어서,상기 센서 인터페이스부는,자동차에 구비된 OBD(On-Board Diagnostics)인 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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삭제
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제1항에 있어서,상기 데이터 처리부는관성 측정부에서 측정된 속도를 차륜 속도 센서에서 측정된 속도를 이용해서 보정하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 처리부는상기 데이터 획득부에서 획득된 데이터를 이용해서 미리 정해진 기준에 따라 상기 자동차가 정지 상태인지, 직진 주행 상태인지 또는 회전 주행 상태인지 판단하여 상기 자동차의 주행 상태를 분류하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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제1항에 있어서,상기 데이터 처리부는위치 정도 저하율, 가시 위성의 수 및 위성 항법 측위 오차 중 적어도 하나를 미리 정해진 기준에 따른 퍼지 논리 모델에 적용하여 신뢰도를 판단하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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제1항에 있어서,상기 칼만 필터부는상기 분류된 주행 상태에 따라 상기 데이터 획득부에서 획득된 데이터의 측정 잡음 공분산(measurement noise covariance)을 변경하여 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 장치
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자동차의 센서 정보, 관성 측정(Inertail Measurement) 정보 및 실시간 측위(Real-time Kinematic) 정보를 획득하는 데이터 획득 단계;상기 센서 정보를 이용해서 상기 관성 측정 정보를 보정하고, 상기 자동차의 주행 상태를 분류하고, 퍼지 논리를 통해 신뢰도를 판단하여 데이터를 처리하는 단계 및상기 데이터 획득 단계에서 획득된 데이터, 상기 데이터를 처리하는 단계에서 보정된 데이터 및 상기 신뢰도를 확장 칼만 필터(Extended Kalman filter)에 적용하여 위치를 추정하는 단계를 포함하며, 상기 데이터를 처리하는 단계는상기 관성 측정 정보를 이용해서 제1 요 레이트(yaw rate)를 획득하고, 스티어링 각 센서에서 측정된 센서 정보를 이용해서 제2 요 레이트를 획득하는 단계를 더 포함하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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제9항에 있어서,상기 데이터 획득 단계는스티어링 휠의 조향 각을 측정하는 스티어링 각 센서(Steering angle sensor) 및 자동차의 차륜에 적어도 하나 이상 마련되어 각각의 차륜의 속도를 측정하는 차륜 속도 센서(4-wheel sensor)로부터 센싱된 정보를 수신하는 단계;상기 관성 측정 정보를 측정하는 단계 및상기 실시간 측위 정보를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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삭제
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제9항에 있어서,상기 데이터를 처리하는 단계는관성 측정(Inertail Measurement) 정보의 측정 속도를 차륜 속도 센서에서 측정된 속도를 이용해서 보정하는 단계를 포함하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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제9항에 있어서,상기 데이터를 처리하는 단계는상기 데이터 획득 단계에서 획득된 데이터를 이용해서 미리 정해진 기준에 따라 상기 자동차가 정지 상태인지, 직진 주행 상태인지 또는 회전 주행 상태인지 판단하여 상기 자동차의 주행 상태를 분류하는 단계를 포함하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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제9항에 있어서,상기 데이터를 처리하는 단계는위치 정도 저하율, 가시 위성의 수 및 위성 항법 측위 오차 중 적어도 하나를 미리 정해진 기준에 따른 퍼지 논리 모델에 적용하여 신뢰도를 판단하는 단계를 포함하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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제9항에 있어서,상기 위치를 추정하는 단계는상기 분류된 주행 상태에 따라 상기 데이터 획득 단계에서 획득된 데이터의 측정 잡음 공분산(measurement noise covariance)을 변경하여 위치를 추정하는 것을 특징으로 하는 자동차 위치 정보 측위 방법
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