자율주행차량은 주변환경 및 정밀측위를 통해 운전자에게 안전과 편의성을 제공한다. 자율주행의 핵심기술인 정밀측위는 연구소 및 기업들이 관심을 가지고 연구하는 분야 중 하나이다. 정밀측위의 성능을 높이기 위해 Global Positioning System (GPS), Light Detection and Ranging (LIDAR), Inertial Navigation System (INS), Camera등 단일 센서만을 이용하지 않고, 센서 융합을 통하여 정밀측위를 수행한다. 본 논문에서는 차량 전방 Camera와 LIDAR를 이용해 기존에 작성된 정밀지도와 정합하여 정밀측위를 수행하는 측위기법을 제안한다. 정밀지도는 LIDAR의 반사도를 가지는 2D Grid Map으로 구성되어있으며, LIDAR는 지도 작성과정에서만 사용된다. 정밀지도와 Camera를 이용한 정밀측위 과정은 총 2단계로 구성되어있으며, 카메라 영상을 지도시점으로 변환하여 정합하는 측위기법과 지도를 카메라시점으로 변환하여 정합하는 측위기법을 결합하였다. Camera로부터 입력 받은 영상을 Bird’ s eye view형태로 변환하여 지도와 Normalized Mutual Information (NMI) 을 통해 1차적인 정합을 수행하고, OPENGL을 통해 정밀지도를 Pinhole Image형태로 변환하여 입력 받은 카메라 영상과 2차적인 정합을 통해 보다 정밀한 측위를 수행한다. 두 측위기법의 장점은 서로의 단점을 보완해주기 때문에 각 측위기법의 횡/종방향 측위 성능 및 계산량에 대한 문제점이 해결된다.

Keywords: autonomous vehicle, vision based localization, vehicle localization, map-based localization

Speaker Tae-Ki Jung