고속 자율주행 차량의 실시간 위치 추정을 위한 라이다 Point Cloud 정합 및 Odometry 결합

초록

차량의 안전한 운행을 위해서는 정확한 위치 추정이 필요하지만, Global Navigation Satellite System (GNSS)에 의존하는 시스템의 경우 GNSS 성능 저하 상황에서 위치 추정에 실패해 큰 위험을 초래할 수 있다. 본 연구에 서는 라이다 및 차량의 Controller Area Network (CAN) 정보를 활용하여, GNSS 성능 저하 환경에서 고속 주행 차량의 위치 추정 기법을 제안한다. 특히 고속 주행 환경에 대응하기 위해 Graphics Processing Unit (GPU)을 활용한 point cloud 고속 정합 방법 및 CAN odometry를 통해 보다 빠르며 강건한 위치 추정 방법을 제안하며, 실차 환경에서의 실험을 통해 제안한 알고리듬의 성능을 검증한다.