각종 Advances Driving Assistance System (ADAS)의 발전과 함께 자율주행자동차의 연구가 활발하게 진행되며 고수준의 자율주행자동차 상용화의 개발이 진행되고 있다. 차량의 위치를 아는 Localization은 자율주행자동차의 기본 요소이고 안 전을 위해 차선 수준의 정확도가 필요하다. 위성항법시스템은 자신의 위치를 측정하는 대표적인 방법이나 코드기반 단독 측위의 경우 차선보다 높은 오차범위를 갖고 위성 항법 신호 수신 불능 지역에서 사용 불가능하다는 문제가 있다. Vehicle- to-Everything (V2X)는 차량과 모든 것 사이 통신을 의미한다. 그중 Vehicle-to-Vehicle (V2V) 차량간 통신 메시지에서 Basic Safety Message (BSM)은 주변 차량의 상태 정보를 알려주는 메시지 형식으로 위성항법신호를 수신하는 차량과 위 성항법신호 불능지역의 차량간 정보를 교환할 수 있다. 본 논문에서는 위성항법시스템의 한계를 해결하기 위해 위와 같은 이점을 갖는 V2X와 Light Detection and Range (LiDAR)을 활용한 측위 방법을 제안하고 ADAS 기능이 구현된 GTA V 기반 시뮬레이터에 제안된 기법을 적용하여 실시간으로 위치 참값과 기법을 비교한다.

Performance Analysis of V2X-based Real-time Vehicle Position Estimation Methods by Using a Driving Simulator

Jae-Hoon Ahn, Min-Su Kang, Jong-Hoon Won*

Researches on autonomous driving vehicles are actively conducted along with the development of various Advances Driving Assistance System (ADAS), and the development of commercially available high-level autonomous vehicles is in progress. Localization, which is to estimate the location of a vehicle, is a fundamental element of an autonomous driving where the lane-level accuracy is required for safety reason. The Global Satellite Navigation System (GNSS) is a representatively qualified method for localization of a vehicle, but there is a problem such that the code pseudorange-based single point positioning has a larger error range than a lane. Even worse, it cannot be used in the area where GNSS signals are blocked in harsh environment such as tunnels, deep urban and so on. The efficient use of Vehicle-to-Everything (V2X) is a communication between the vehicle and everything where Basic Safety Message (BSM) in the inter-vehicle communication messages of Vehicle-to-Vehicle (V2V) together with distance and angle measurements of ADAS sensors can be ideally used in solving this issue. For this, this paper presents the method to estimate a vehicle’s position in GNSS disabled environments by the efficient use of V2X and Lidar measurements, and then verifies its performance in GTA V-based driving simulator.

Speaker 안재훈 인하대학교