고정밀지도를 통한 자율주행 자동차의 대규모 공간 위치 추정 및 지도 생성

Abstract

본 연구의 목적은 고정밀지도의 갱신 주기가 매우 늦은 문제를 해결하기 위해 MMS(Mobile Mapping System) 장비대비 저가형 라이다 센서 및 관성 측정 장비를 이용한 고정밀지도의 제작이다. 새로운 고정밀지도의 제작을 위해서 라이다 센서와 관성 측정 장비의 강결합을 통한 그래프 최적화 기반 SLAM 구조를 구성하였으며, 더욱 정확한 실시간 차량 위치 추정 및 주행 경로 결과를 얻기 위해 기존 제작된 고정밀지도의 표지판 정보를 그래프 구조에 추가하였다. 고정밀지도 표지판 정보는 라이다 센서를 통해 얻어지며 라이다 데이터 누적, 복셀화, 광도 필터링, 유클리디안 군집화, 높이 필터링의 과정을 통해 얻어진다. 라이다 센서를 통해 얻어진 표지판 정보와 고정밀지도 표지판 사이의 분포 유사도를 마할라노비스 거리를 통해 측정하여, 유사도가 높은 표지판 정보를 그래프 구조에 업데이트하여 최적화를 진행한다. 이러한 그래프 구조 최적화를 기반하는 SLAM 알고리즘을 카이스트 및 세종시 환경에서 다양한 데이터를 통해 실험하였다. 결과적으로 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법이 대규모 공간에서의 위치 추정 및 지도 제작에 적합함과 기존 알고리즘 대비 좋은 결과를 얻는 것을 입증하였다.