In this paper, we propose a method to estimate the position of a vehicle using low-cost GPS and internal sensors of a vehicle. This method realizes autonomous driving without resorting to high precision GPS. We develop an algorithm to localize a vehicle by fusing the information of velocity, steering angle, yaw rate dlievered by internal sensors and the heading angle of GPS in th eextended Kalman filter. The bicycle model is used to simulate the vehicle dynamics. The developed method can enable autonomous driving even when GPS signal is lost for some period of time.
본 논문에서는 저가형 GPS와 차량 내부 센서를 이용한 자율주행차량의 위치 추정 방법을 제안한다. 자율주행차량의 현재위치를 추정하여 지역 맵을 구축하면 고가의 정밀 GPS에 의존하지 않아도 자율주행이 가능하다. 차량의 내부 센서에서제공되는 속도, 조향각, 요우율과 저가형 GPS의 헤딩각으로부터 대략적인 위치를 예측하고 확장 칼만 필터를 이용하여보다 정밀하게 차량의 현재 위치를 추정하는 방법을 개발한다. 차량의 동적 특성을 모사하기 위해 두 바퀴 모델을 사용한다. 개발된 방법은 GPS 신호가 일정 시간 동안 수신되지 않는 상황에서도 주행이 가능하도록 하여 자율주행의 신뢰성높을인 다.