반송파 위상 시간차분 측정치를 활용한 극심 도심숲 멀티패스 환경용 저가 정밀 차량항법 시스템에 관한 연구

Abstract

최근 자율주행 차량 개발에 대한 관심이 전세계적으로 매우 높으며 미국의 제너럴모터스 (GM), 웨이모 (Waymo), 구글 (Google)과 같은 기업들이 선도하여 관련 기술 개발에 많은 연구들이 진행되고 있다. 자율 주행차량은 스마트 크루즈 (Smart Cruise), 충돌 회피 (Collison Avoidance), 차선 이탈 방지 (Lane Keeping), 자율주행 (Automated Driving)과 같은 다양한 기능들이 결합되어 미래의 사용자에게 편안하고 안전한 운송수단으로써의 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 자율주행 차량개발에 주요한 항법장치로 활용되고 있는 Vision 센서들과 함께 통합되어 사용되거나 혹은 단독으로 활용될 수 있는 GNSS/INS 기반 도심 환경용 정밀 차량항법 시스템을 제안하였다. 기존의 극심 도심 환경에서 정밀 항법에 활용하는 고가의 다중주파수 GNSS 수신기를 기반으로 하는 방식과 달리 저가 단일주파수 GNSS 수신기 기반에서도 사용가능한 방안을 제시하였다. 이는 직접적으로 반송파 위상 측정치를 활용하는데 있어 미지정수를 결정하기 위해 고가의 다중주파수 GNSS 수신기나 외부 보정정보가 필수적인 점을 보완하고 저가 GNSS 수신기에서도 활용할 수 있도록 시간차분된 반송파 위상 측정치를 활용한다. 반송파 위상 시간차분 측정치를 기반으로 추정된 상대위치는 기존에 알고 있는 위치에 누적하여 절대위치를 결정하게 된다. 본 연구에서 활용하고자하는 반송파 위상 측정치는 반드시 사이클슬립 검출 알고리즘을 포함해야한다. 사이클슬립은 항법 시스템에 지속적인 오차를 유발 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 INS를 기반으로한 사이클슬립 검출 알고리즘을 활용하였으며 TDCP/INS 구조의 항법 시스템을 제안하였다. 또한 TDCP와 INS를 결합하는데 있어 최적의 성능을 발휘 할 수 있도록 하는 필터를 설계하였다. TDCP 측정치는 일반 EKF를 통해 INS와 결합했을 때 최적의 성능을 가질 수 없다. 이는 TDCP가 현재와 이전의 정보를 포함함으로 EKF의 기본 가정인 현재 정보로만 이루어져야함을 위배한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Delayed State Filter 개념과 함께 업데이트 주기에 따른 잡음의 상관성에 대해 분석하고 이를 기반으로 TDCP/INS 결합시 최적의 필터를 설계하였다. 설계된 필터는 시뮬레이션과 실측실험을 통해 성능이 검증되었다. 앞선 TDCP/INS 최적 결합 필터설계 연구결과와 함께 도심환경에서 고려해야할 여러 요소에 대해 정리하였다. 이를 통해 제안하는 저가 정밀 차량항법 시스템이 최적의 성능을 가질 수 있도록 항법 시스템을 구성하였다. 기본적으로 다중위성군을 활용함에 있어 시스템간의 시계 차이가 항법정확도에 큰 영향을 주지 않음을 분석하고 실제로 추정하지 않는 항법 시스템을 구성하여 도심환경의 제한된 가시위성수 조건에서도 더 높은 가용성 성능을 발휘 할 수 있도록 하였다. 또한 이러한 높은 가용성 확보를 토대로 사이클슬립 검출 알고리즘 설계시 고장검출 실패에 대한 확률을 최대한 낮게 설정할 수 있었다. 본 제안 항법 시스템의 성능 검증을 위하여 국내에서 가장 도심환경이라고 알려져있는 강남 테헤란로에서 실측 주행실험을 진행하였다. 기존의 저가 단일주파수 GNSS 수신기 기반으로 최대 수백m 수준의 위치오차를 유발하는 극심 도심환경에서도 제안 항법 시스템은 일정시간 내 초기위치 대비 0.17m의 수평 RMS 오차와 최대 0.43m 수평위치오차 성능을 확인하였다. 따라서 이러한 결과를 통해 제안한 저가 정밀 차량 항법시스템이 극심 도심숲 멀티패스 환경에서 강건한 정밀 항법 차량 시스템으로써 이용될 수 있음을 확인하였다.

In this study, we developed a low-cost high-precision vehicle navigation system for deep urban multipath environment using time differenced carrier phase (TDCP) measurements. Although many studies to navigate autonomous vehicle using global positioning system (GPS) are constantly being conducted, it is still difficult to have accurate navigation solutions due to multipath errors in urban environment. Especially, low-cost GPS receivers that determine the solution based on pseudorange measurements are more vulnerable to multipath errors. Thus, we used carrier phase measurements which are more robust for multipath errors. However, without correction information from reference station such as real time kinematic (RTK), together with the limited information of a low-cost single-frequency receiver, it is difficult to quickly and accurately determine integer ambiguity of carrier phase measurements. The integer ambiguity is time invariant and can be eliminate through time differencing. Therefore, we combined TDCP based GPS with an inertial navigation system (INS) to overcome deep urban multipath environment. The result of a dynamic field tests in deep urban area conducted to verify the accuracy of the proposed system indicate that it can achieve horizontal accuracy of sub meter level.