도로 내 정밀도로 지도 속성을 갖는 객체 인지를 이용한 자율주행 차량 측위 연구 (A Study on the Positioning of Autonomous Vehicles using Object Recognition with HD-Map Localization Object)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 26권 / 1호 / 900 ~ 907페이지
· 저자명 : 사의환, 최민경, 최경수, 김성진, 이정욱, 최동걸

초록

자율주행 차량, 드론, 무인 로봇 등과 같은 모빌리티 환경에서 가장 필수적으로 요구되는 기술은 음영 지역에서정밀하고 끊김이 없는 실시간 위치정보를 받는 기술이라 할 수 있다. 특히, GNSS 환경에서 더 정밀한 위치정보를 제공하기 위해 보정 정보를 추가하거나, GNSS 음영 지역인 터널/지하차도, 실내 환경에서 비전 센서와 무선 통신을 이용한측위 방법을 상호 연계하여 지속적인 위치정보를 받기 위한 여러 기술이 포함된 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는GNSS 수신 불가 지역에서의 자차 측위를 위해 정밀도로 지도 내 객체를 활용하여 비전 센서로 인식하고, 거리 정보를추출하여 도로 내 시설물의 절대 위치로부터 자차의 절대 위치를 산출하는 방식을 사용한다. 이를 위해 2D/3D 비전센서를 이용한 객체 인식 모델에 관한 연구가 많이 진행되었고 실제 AI 학습 성능을 나타내는 지표인 IoU, mAP 등이있지만 실제 고속 차량에 적용한 성능과 보완점에 관한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 차량에 장착된 다중 센서(관성항법시스템, 카메라, 라이다 등)를 통해 정밀도로 지도 내 속성으로 존재하는 시설물을 차량으로 대체하고 인지하여 추출한자차 측위 결과에 대해 성능을 분석하여 AI 학습 알고리즘과 성능 목표에 대한 방향성을 제시하고자 한다.

영어초록

The essential technology in mobiABlity environments like autonomous vehicles, drones, and robots is obtaining precise, uninterrupted, real-time location information in shaded areas. In particular, research includes various technologies to receive continuous location information by adding correction information to provide more precise location information in GNSS environments, or by linking vision sensors and wireless communication methods in indoor environments. This paper uses a method to recognize objects on maps with high precision by using vision sensors for self-positioning in shaded areas of a GNSS, extracting distance data, and calculating the vehicle's location from absolute object positions on HD maps. To this end, many studies have been conducted on object recognition models using 2D/3D vision sensors, and although there are indicators of actual AI learning performance, such as IoU and mAP, studies on performance and complementary points applied to actual high-speed vehicles are insufficient. In this paper, we present directions for AI learning algorithms and performance goals by replacing facilities that exist as attributes in precise road maps with vehicles through multiple sensors mounted on vehicles (inertial navigation systems, cameras, lidar, etc.).

참고자료

· 없음