CAR NAVIGATION SYSTEM

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "이루어지다(made of)"는 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 항법 시스템을 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, 차량 항법 시스템(100)은 방위각 자이로 센서(110), 차속도 센서(120), 2차원 위치 산출부(130), 가속도 센서(140), 고도 산출부(150) 및 GPS 수신기(160)를 포함한다.

여기서, GPS 수신기(160)는 GPS 위성 신호를 이용하여 차량의 항법 정보 즉, 위도, 경도, 고도 등의 차량의 위치와, 속도, 방위각 등의 정보를 계산하여 출력하는 장치로서, 후술하는 2차원 위치 산출부(130)와 고도 산출부(150)로 요구되는 정보를 제공할 수 있다.

방위각 자이로 센서(110)는 차량의 진행 방향을 측정하기 위한 것으로서, 차량의 방위각을 계산하여 2차원 위치 산출부(130)로 출력한다.

차속도 센서(120)는 차량의 이동 거리를 측정하기 위한 것으로서, 차량의 진행 방향의 속도를 계산하여 2차원 위치 산출부(130) 및 고도 산출부(150)로 출력한다.

2차원 위치 산출부(130)는 방위각 자이로 센서(110) 및 차속도 센서(120)에 의하여 계산된 정보와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 2차원 위치(위도와 경도), 속도 및 방위각 정보를 이용하여 현재 시점에서의 차량의 2차원 위치, 속도 및 방위각을 산출한다. 이를 위하여, 2차원 위치 산출부(130)는 방위각과 차량의 진행 방향 속도를 이용하여 차량의 2차원 위치를 연산하는 제1 DR 연산부(131)와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 정보를 이용하여 차량의 2차원 위치, 속도 및 방위각의 오차를 보정하는 제1 필터링부(133)를 포함하며, 이에 대하여 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

제1 필터링부(133)는 칼만 필터(kalman filter), 베이즈 필터(bayes filter) 및 파티클 필터(particle filter) 등이 사용될 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에서는 칼만 필터를 사용하는 경우를 예를 들어 설명하기로 한다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 칼만 필터를 사용하는 것은 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로 전술한 필터들이나 전술한 필터들과 유사한 특징을 가지는 다양한 필터가 사용될 수 있다.

칼만 필터는 바로 이전 시간에 추정한 값을 토대로 해서 현재의 값을 추정하는 방식으로 재귀적으로 동작하는 필터이고, 베이즈 필터는 시스템으로 입력되는 측정값과 수학적 모델을 이용하여 확률밀도 함수로서 재귀적으로 시스템의 상태를 추정하는 필터이며, 파티클 필터는 시스템에 적절히 제안된 확률 분포를 이용하여 가중치를 갖는 파티클의 분포를 통해 시스템의 상태를 추정할 수 있는 필터이고, 파티클 필터의 경우에는 어떠한 형태의 확률 분포도 표현할 수 있으며, 비선형 문제에 대해서도 선형화가 필요없는 특징이 있다. 이러한 칼만 필터, 베이즈 필터 및 파티클 필터에 대하여는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있으므로, 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.

이하, 본 발명의 일 실시예에서는 전술한 다양한 필터 중 칼만 필터가 사용되는 경우를 예를 들어 설명하기로 하며, 칼만 필터 이외에 전술한 베이즈 필터나 파티클 필터 또는 이와 유사한 특징을 가지는 다양한 필터들이 사용될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.

제1 필터링부(133)가 칼만 필터인 경우, 제1 필터링부(133)는 방위각 자이로 센서(110)로부터 계산되는 방위각 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 방위각 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 방위각 정보를 제1 DR 연산부(131)에 제공하고, 차속도 센서(120)로부터 입력되는 속도 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 속도 정보를 제1 DR 연산부(131)에 제공한다.

그에 따라, 제1 DR 연산부(131)는 상기 필터링된 방위각 정보 및 상기 필터링된 속도 정보를 입력받아 차량의 2차원 위치를 연산한다. 제1 DR 연산부(131)가 방위각 및 속도를 이용하여 차량의 2차원 위치를 연산하는 개념에 대하여는 이미 널리 알려져 있으므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.

제1 DR 연산부(131)에 의하여 차량의 2차원 위치가 연산되면, 제1 필터링부(133)는 제1 DR 연산부(131)에 의하여 연산된 차량의 2차원 위치 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 2차원 위치 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 위도 및 경도 정보를 산출한다. 필터링된 위도 및 경도 정보는 제1 DR 연산부(131)로 피드백될 수 있다.

가속도 센서(140)는 차량의 진행 방향에 설치되고, 차량의 진행 방향의 가속도를 계산하여 고도 산출부(150)로 출력한다.

고도 산출부(150)는 가속도 센서(140) 및 차속도 센서(120)로부터 계산된 정보와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 차량의 고도 및 속도 정보를 이용하여 현재 시점에서의 차량의 고도, 속도 및 경사각을 산출한다. 이를 위하여, 고도 산출부(150)는 가속도 및 속도를 이용하여 차량의 경사각을 연산하고, 연산된 차량의 경사각과 속도를 이용하여 차량의 고도를 연산하는 제2 DR 연산부(151)와, GPS 수신기(160)로부터 입력된 고도 및 속도 정보를 이용하여 차량의 고도, 속도 및 경사각의 오차를 보정하는 제2 필터링부(153)를 포함한다.

여기서, 본 발명은, 제2 DR 연산부(151)가 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각을 연산하고, 연산된 차량의 경사각과 속도를 이용하여 차량의 고도를 연산하는 방법을 새롭게 제시하고자 하며, 이에 대하여는 이하의 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.

한편, 전술한 본 발명의 일 실시예에서는 일축 방향으로 진행하는 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 경우를 예를 들어 설명하고 있으나, 실제 차량이 주행하는 환경이 3차원 공간이라는 점을 고려하여 차량의 주행 환경에 따라 하나 이상의 자이로 센서나 가속도 센서가 추가될 수도 있다. 예를 들어, 차량은 직선 도로를 주행할 수도 있고, 곡선 도로를 주행할 수도 있으며, 곡선 이면서 경사진 도로를 주행할 수도 있기 때문에 차량의 주행 환경에 따라 하나 이상의 자이로 센서나 가속도 센서를 추가하고, 전술한 방위각 자이로 센서(110)와 가속도 센서(140)뿐만 아니라 추가된 자이로 센서나 가속도 센서를 통해 차량의 3차원 움직임을 감지하여 보다 정확한 경사각이나 고도를 산출할 수 있는 것이다.

이하, 도 2 및 도 3에서는 일축 방향으로 진행하는 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 방법을 예를 들어 설명하고 있으나, 전술한 바와 같이 자이로 센서나 가속도 센서를 추가하여 3차원 공간에서의 차량에 대한 경사각이나 고도를 산출하는 방법에도 유사하게 적용될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 경사각 θ를 갖는 경사진 도로에서 차량이 진행하는 경우, 가속도 센서(140)는 차량의 진행 방향 가속도와 함께 중력의 반작용에 의한 가속도를 검출한다. 즉, 가속도 센서(140)의 출력은 하기의 [수학식 1]과 같다.

[수학식 1]

여기서, f는 가속도 센서(140)에서 측정되는 가속도, a는 차량의 진행 방향의 실제 가속도, g*sin(θ)는 중력에 의하여 차량 진행 방향의 반대 방향으로 작용하는 가속도(여기서, g는 중력 가속도)를 나타낸다.

따라서, 차량의 실제의 진행 방향 가속도인 a를 구하기 위해서는, 가속도 센서(140)의 출력에서 중력이 차량의 진행 방향에 미치는 영향을 제거하는 중력 보상을 수행하여야 하며, 결국 차량의 실제의 진행 방향 가속도 a는 하기의 [수학식 2]에 의하여 구하여진다.

[수학식 2]

상기 [수학식 2]에 의하여 계산된 차량의 진행 방향의 실제 가속도 a를 적분하면 차량의 진행 방향 속도가 산출되는데 이를 하기의 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 3]

여기서, vel은 상기 차량의 실제 가속도인 a를 적분하여 산출한 차량의 진행 방향 속도이다. 이 vel은 차속도 센서(120)로부터 계산된 차량의 진행 방향 속도인 vel_odo와 같은 값을 갖는다.

이와 같은 [수학식 3]에 있어서 vel_odo, f, g 값은 이미 구하여진 값이므로, 미지의 차량의 경사각 θ가 산출될 수 있다.

나아가, 상기 차량의 경사각 θ가 산출되면, 하기의 [수학식 4]에 의하여 차량의 고도 h가 산출될 수 있다.

[수학식 4]

결과적으로, 제2 DR 연산부(151)는 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각과 차량의 고도를 연산할 수 있다.

다시 도 1로 돌아와서, 제2 필터링부(153)에 대하여 보다 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

제2 필터링부(153)는 제2 DR 연산부(151)에서 연산된 속도 즉, 가속도 센서(140)로부터 계산되는 가속도를 적분하여 산출한 속도 정보의 오차 성분과, 제2 DR 연산부(151)에 의하여 연산된 경사각 및 고도 정보의 오차 성분을 GPS 수신기(160)로부터 입력된 고도 및 속도 정보를 이용하여 보정함으로써 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보를 산출할 수 있다.

본 실시예에서, 제2 필터링부(153)는 칼만 필터로 이루어지는 경우를 예를 들어 설명하기로 하나, 이는 본 발명의 이해를 돕기 위한 일 예에 불과한 것으로서, 이에 한정되지 않고 전술한 제1 필터부(133)와 마찬가지로 칼만 필터 이외에도 베이즈 필터 또는 파티클 필터 등이 사용될 수 있다.

제2 필터부(153)가 칼만 필터로 이루어지는 경우, 제2 필터링부(153)가 속도, 경사각 및 고도 정보를 필터링하기 위하여, 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 상태 변수로 하고, 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도, 고도와 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도의 차를 실제 측정값으로 이용함으로써, 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 보정한다. 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보는 제2 DR 연산부(151)로 피드백될 수 있다.

일반적으로 칼만 필터에서 수행되는 계산식 즉, 칼만 필터식은 아래의 [수학식 5] 내지 [수학식 8]과 같다.

[수학식 5]

[수학식 6]

[수학식 7]

[수학식 8]

[수학식 5] 내지 [수학식 8]에서 아래 첨자로 쓰인 k, k-1은 이전 시점(k-1)과 현재 시점(k)을 나타내는 것이고, 위 첨자로 쓰인 +, -는 현재 시점(k)의 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 정보가 제2 필터링부(153)에 반영되기 전과 후를 나타낸다. 또한, P, K, X, Z는 각각 아래 첨자의 시점의 상태 공분산 행렬, 칼만 게인(Kalman gain), 상태 추정값 및 실제 측정값을 나타내고, Q, R은 시스템과 측정값의 공분산이며, , A는 시스템 행렬, H는 측정값 행렬이다.

그에 따라, [수학식 5]는 이전 시점(k-1)에서 산출된 필터링된 속도, 경사각 및 고도 정보가 제2 DR 연산부(151)로 피드백되어 갱신된 정보를 제2 필터링부(153)에서 반영하여 예측한 공분산 값을 나타내고, [수학식 6]은 최적 칼만 게인을 계산한 것을 나타내고, [수학식 7] 및 [수학식 8]은 상기 [수학식 5] 및 [수학식 6]을 이용하여 산출된 현재 시점(k)에서의 속도 오차, 경사각 오차 및 고도 오차의 추정값과, 그 공분산 값을 각각 나타낸다.

본 실시예에서는 전술한 바와 같이 제2 필터링부(153)가 속도 오차, 고도 오차 및 경사각 오차를 상태 변수로 하고, 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도, 고도와 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도의 차를 실제 측정값으로 이용한다. 이를 수학식으로 나타내면 각각 아래의 [수학식 9] 및 [수학식 10]과 같다.

[수학식 9]

[수학식 10]

또한, 상태 전이 행렬 A를 아래의 [수학식 11]과 같이 유도한다.

[수학식 11]

즉, 상기의 [수학식 5] 내지 [수학식 8]의 칼만 필터식에 [수학식 9] 내지 [수학식 11]을 대입함으로써 오차가 보정된 경사각 θ를 산출할 수 있다. 산출된 경사각 θ와 차량의 진행 방향 속도 vel을 이용하여 차량의 고도를 산출할 수 있음은 전술한 바와 같다.

단, 전술한 실시예에서, GPS 수신이 유효하기 않을 경우에는 GPS 수신기(160)로부터 입력된 속도, 고도 정보를 이용할 수 없어 [수학식 10]과 같은 실제 측정값이 이용될 수 없다. 따라서, GPS 수신이 유효하지 않을 경우에는 제2 DR 연산부(151)에서 산출된 속도와 차속도 센서(120)에서 계산된 속도의 차를 실제 측정값으로 이용하며, 이를 아래의 [수학식 12]와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 12]

이러한 본 발명의 일실시예에 따르면, GPS 수신기와 1축 자이로 센서(본 실시예의 방위각 자이로 센서(110)), 1축 가속도 센서(차량의 진행 방향의 가속도를 검출하는 본 실시예의 가속도 센서(140)) 및 차속도 센서가 구비된 차량 항법 시스템에서 차량의 3차원 위치 즉, 위도, 경도 및 고도를 모두 산출할 수 있어, 시스템 구성이 단순하여지고 그에 따라 단가가 낮아지는 장점이 있다.

한편, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 항법 시스템이 차량에 장착됨에 있어서, 차량 내부에 장착되는 조건이나 주행 환경에 따라서 장착 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 일 실시예에 따르면 차량의 경사각 및 고도 산출시 이러한 장착 오차를 고려할 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여 이에 대해 상세히 설명하되, 도 1 및 도 2에서 설명한 부분과 중복되는 부분에 대하여는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법을 설명하기 위한 도면으로서, 특히 장착 오차를 고려한 경우를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 차량 항법 시스템이 차량에 장착되는 경우 차량의 경사각에 θ_err의 장착 오차가 발생할 수 있다. 차량의 경사각 θ는 주행에 따라 가변될 수 있는 값이지만 장착 오차는 고정된 값을 갖는다. 차량의 장착 오차 θ_err를 고려하면 상기의 [수학식 3]이 다음의 [수학식 13]와 같이 수정될 수 있다.

[수학식 13]

또한, 차량의 장착 오차 θ_err를 고려하면 칼만 필터에서 상태 방정식을 나타내는 [수학식 9] 및 상태 전이 행렬을 나타내는 [수학식 11]은 각각 아래의 [수학식 14] 및 [수학식 15]와 같이 수정될 수 있다.

[수학식 14]

[수학식 15]

여기서, 상기 a는 전술한 차량의 진행 방향의 실제 가속도를 의미한다.

상기의 수학식들의 수정 외에, 차량의 진행 방향의 가속도와 속도를 이용하여 차량의 진행 방향의 경사각 및 차량 고도를 연산하는 방법 및 그에 따른 고도 산출부(150)의 동작은 도 1 및 도 2에서 설명한 것과 동일하다.