자율주행차량이 차선을 유지하며 주행하기 위해서는 위치 추정이 필수이다. 일반적으로, 실외 환경에서는 GPS를 기반으 로 지도와 센서 데이터를 매칭하여 위치를 추정한다. 특히, LIDAR를 이용할 경우, GPS를 통해 나온 위치를 기반으로 노면 표시의 반사도를 이용한 반사도 지도나 도심 지역과 같이 건물이 많을 경우에는 건물의 외형을 선이나 확률 분포로 표현한 지도를 통해 GPS의 위치 오차를 보정한다. 하지만, 터널과 같이 GPS 전파를 수신할 수 없는 환경에서는 현재 위치를 알 수 없으며, 터널 내부는 대부분 벽으로 되어 있어 LIDAR에서 스캔된 점 군의 형상을 통해 매칭이 매우 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는, 위의 문제를 해결하기 위해 LIDAR를 이용하여 터널 시설물을 검출하고 이를 포인트 랜드마크 지도와 매칭 하여 터널 내 위치를 추정하는 연구를 제안하였다. 차량 측위를 위해 EKF 기반 측위 필터를 구성하였으며, 실험은 영동고 속도로 내 마성 터널에서 수행하였다. 또한, 모든 알고리즘은 실시간으로 수행되며, 실제 주행 데이터를 이용한 실시간 위 치 추정 결과를 통해 측위 성능을 검증하였다.

Point Landmark Based Real-Time Tunnel Localization for Autonomous Vehicle

Kyu-Won Kim, Gyu-In Jee*

It is essential to estimate the vehicle position for safety driving of autonomous vehicle. Generally, position estimation in outdoor is estimated by map matching between map and sensor data based on GPS position. In particular, in the case of using LIDAR, a reflectivity map using the reflectivity of road marking or line map using the shape of building line are used to correct GPS position error. However, in an environment where GPS radio waves cannot be received, such as a tunnel, the current position cannot be known. In addition, since most of the tunnel is composed of elliptical wall, the shape of the point cloud is similar. As a result, scan matching is very difficult using the point cloud. In this paper, we propose method of tunnel localization using LIDAR and point landmark map based on tunnel facility. We extract the tunnel facility point using LIDAR and match with point landmark map. Position estimation is conducted by EKF and experiment is conducted at Maseong tunnel in South Korea. In addition, all of algorithm is executed in real time and we verify positioning performance using actual driving data.

Speaker 김규원 건국대학교