KR101476755B1 - Apparatus and method for estimating location of an object - Google Patents
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Abstract
객체의 위치 추정 장치 및 방법이 개시된다. 저장부에는 복수의 객체가 주행하는 경로의 위치 정보를 디지털화하여 얻어진 경로 데이터 및 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴이 저장된다. 제1위치 추정부는 위치 추정 대상인 제1객체의 GPS 수신 모듈로부터 입력되는 GPS 데이터를 기초로 경로 데이터 상에서 제1객체의 위치를 추정하여 제1위치정보를 출력한다. 에러 보정부는 복수의 객체가 경로 데이터에 대응하는 경로를 주행하면서 측정된 GPS 데이터와 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴에 의해 산출된 경로 데이터 각각에 대응하는 경로에 대한 가감속 패턴을 기초로 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정한다. 제2위치 추정부는 보정된 제1위치정보를 기초로 경로 데이터 상에서의 제1객체의 위치를 추정한다. 본 발명에 따르면, 특정한 경로 상을 일정한 이동 패턴을 가지고 주행하는 객체의 위치 정확도를 높일 수 있다.An apparatus and method for estimating an object's position are disclosed. The storage unit stores the travel pattern of the object for each of the route data and the route data obtained by digitizing the location information of the route that the plurality of objects travels. The first position estimator estimates the position of the first object on the path data based on the GPS data input from the GPS reception module of the first object, which is the position estimation object, and outputs the first position information. The error correcting unit corrects the GPS data based on the measured GPS data and the acceleration / deceleration pattern for the path corresponding to each of the route data calculated by the operation pattern of the object for each of the route data while the plurality of objects travel on the route corresponding to the route data. 1 Correct the error present in the position information. The second position estimator estimates the position of the first object on the path data based on the corrected first position information. According to the present invention, it is possible to increase the positional accuracy of an object traveling with a certain movement pattern on a specific route.
Description
본 발명은 객체의 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 센서로부터 입력되는 위치 데이터를 기초로 얻어진 객체의 위치를 정확하게 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for estimating an object position, and more particularly, to an apparatus and method for accurately estimating the position of an object obtained based on position data input from a sensor.
맵 매칭(Map Matching) 기법은 정확하지 않은 센서의 데이터(예를 들면, GPS 데이터)를 보다 실제 위치에 가깝도록 보정하여 이를 디지털 지도(Digital Map)를 통해 표현하는 기법이다. 차량항법시스템(Car Navigation System)은 맵 매칭 기법을 사용하는 대표적인 예로써, 차량은 항상 도로에서만 운행된다는 가정하에 추정된 위치를 실제 도로에 정합시켜 위치에 대한 정확도를 향상시킨다. Map matching is a technique for correcting inaccurate sensor data (for example, GPS data) to a more realistic position and expressing it through a digital map. Car navigation system is a typical example using map matching technique. It improves the accuracy of position by matching the estimated position to actual road under the assumption that the vehicle always travels only on the road.
맵 매칭 기법에는 위치정보의 기하학적 특성을 이용한 점대점 매칭(Point to Point Matching) 기법, 점대곡선 매칭(Point to Curve Matching) 기법, 곡선대곡선 매칭(Curve to Curve Matching) 기법 등이 있으며, 추정된 위치 정보의 확률적 특성을 이용한 기법, 퍼지(Fuzzy)기반 기법 등도 존재한다. Map matching techniques include Point to Point Matching, Point to Curve Matching, and Curve to Curve Matching using the geometric properties of location information. A technique using stochastic characteristics of position information, and a fuzzy-based technique.
차량항법시스템에서 적용되는 맵 매칭 기법은 자동차를 기반으로 모델링되었기 때문에, 차량이 대략적으로 어느 도로에 존재하며, 어느 방향으로 어느 정도의 속도를 내고 있는지에 대한 정보만을 필요로 한다. 따라서 센서 데이터에 다소간의 에러가 포함되어 있어도 맵 매칭 기법을 통해 센서 에러를 상쇄시켜 사용하여도 크게 문제될 것이 없다. Since the map matching technique applied in the car navigation system is modeled on the basis of an automobile, it only needs information on which road the vehicle is on and which speed it is traveling in which direction. Therefore, even if the sensor data contains some errors, there is no problem even if the sensor error is canceled by the map matching method.
하지만 실제 정확한 위치에 대한 정보를 획득하기 위해서는 차량항법시스템에 적용되는 맵 매칭 기법을 그대로 가져다 사용하는 것은 한계가 있다. 예를 들어 열차의 위치를 정확히 파악해야하는 상황에서 GPS 데이터를 가지고 차량항법시스템에 사용되는 맵 매칭 기법을 이용할 경우 GPS 데이터 자체에 에러가 존재하기 때문에 이를 매칭 기법으로 상쇄시킨다 하더라도 신뢰할 수 있을 만한 수준의 정확성을 확보하기 곤란한 문제가 있다. However, in order to acquire information on the exact position, it is difficult to use the map matching technique applied to the car navigation system as it is. For example, in the situation where the position of the train is to be precisely detected, when the map matching method used in the car navigation system with the GPS data is used, there is an error in the GPS data itself. There is a problem that it is difficult to ensure accuracy.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 특정한 경로 상을 일정한 이동 패턴을 가지고 주행하며 객체의 위치 정확도를 높일 수 있는 객체의 위치 보정 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for correcting a position of an object that can travel with a certain movement pattern on a specific path and increase the positional accuracy of the object.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 특정한 경로 상을 일정한 이동 패턴을 가지고 주행하며 객체의 위치 정확도를 높일 수 있는 객체의 위치 보정 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a computer-readable recording medium recording a program for causing a computer to execute a method of correcting a position of an object that can travel with a certain movement pattern on a specific path and increase the positional accuracy of the object I have to.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 객체의 위치 보정 장치는, 복수의 객체가 주행하는 경로의 위치 정보를 디지털화하여 얻어진 경로 데이터 및 상기 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴이 저장되는 저장부; 위치 추정 대상인 제1객체의 GPS 수신 모듈로부터 입력되는 GPS 데이터를 기초로 상기 경로 데이터 상에서 상기 제1객체의 위치를 추정하여 제1위치정보를 출력하는 제1위치 추정부; 복수의 객체가 상기 경로 데이터에 대응하는 경로를 주행하면서 측정된 GPS 데이터와 상기 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴에 의해 산출된 상기 경로 데이터 각각에 대응하는 경로에 대한 가감속 패턴을 기초로 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 에러 보정부; 및 상기 에러 보정부에 의해 보정된 상기 제1위치정보를 기초로 상기 경로 데이터 상에서의 상기 제1객체의 위치를 추정하는 제2위치 추정부;를 구비한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for correcting a position of an object, the apparatus comprising: a storage unit for storing path data obtained by digitizing position information of a path traveled by a plurality of objects; A storage unit; A first position estimator for estimating a position of the first object on the path data based on GPS data input from a GPS reception module of a first object, which is a position estimation object, and outputting first position information; A plurality of objects running on a route corresponding to the route data, and an acceleration / deceleration pattern for a route corresponding to each of the route data calculated by the GPS data measured by the operation pattern of the object for each of the route data, An error corrector for correcting an error existing in the first position information; And a second position estimator for estimating a position of the first object on the path data based on the first position information corrected by the error corrector.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 객체의 위치 보정 방법은, (a) 위치 추정 대상인 제1객체의 GPS 수신 모듈로부터 입력되는 GPS 데이터를 기초로 데이터베이스에 저장되어 있는 복수의 객체가 주행하는 경로의 위치 정보를 디지털화하여 얻어진 경로 데이터 상에서 상기 제1객체의 위치를 추정하여 제1위치정보를 출력하는 단계; (b) 복수의 객체가 상기 경로 데이터에 대응하는 경로를 주행하면서 측정된 GPS 데이터와 상기 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴에 의해 산출된 상기 경로 데이터 각각에 대응하는 경로에 대한 가감속 패턴을 기초로 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 단계; 및 (c) 상기 보정된 제1위치정보를 기초로 상기 경로 데이터 상에서의 상기 제1객체의 위치를 추정하는 단계;를 갖는다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of correcting a position of an object, the method comprising: (a) obtaining a plurality of objects stored in a database based on GPS data input from a GPS receiving module of a first object, Estimating the position of the first object on the path data obtained by digitizing the position information of the path on which the first object is traveling, and outputting the first position information; (b) an acceleration / deceleration pattern for a path corresponding to each of the path data calculated by the GPS data measured while the plurality of objects travels along the path corresponding to the path data and the operation pattern of the object for each of the path data Correcting an error existing in the first position information based on the first position information; And (c) estimating a position of the first object on the path data based on the corrected first position information.
본 발명에 따른 객체의 위치 보정 장치 및 방법에 의하면, 특정한 경로 상을 일정한 이동 패턴을 가지고 주행하는 객체의 위치 정확도를 높일 수 있다.According to the apparatus and method for correcting the position of an object according to the present invention, the position accuracy of an object traveling with a certain movement pattern on a specific path can be enhanced.
도 1은 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 도면,
도 2는 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 대한 가감속 패턴을 도시한 도면,
도 3은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에서의 서로 다른 객체에 대해 측정된 시간에 따른 위도의 변화를 도시한 도면,
도 4는 예측 가속도 성분을 구하기 위한 가감속 패턴을 도시한 도면,
도 5는 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에서 GPS 데이터에 의해 파악된 객체 위치, 객체의 가감속 패턴 및 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체 위치를 도시한 도면,
도 6은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 해당하는 데이터 맵(출처: 구글 어스) 상에 에러 보정부(130)에 의해 보정된 GPS 데이터에 의해 객체의 이동 경로(빨간색)를 도시한 도면,
도 7은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 해당하는 데이터 맵(출처: 구글 어스) 상에 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치에 대해 제2위치 추정부(140)가 맵 매칭을 수행한 이후 객체의 이동 경로(핀)를 도시한 도면, 그리고,
도 8은 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 방법의 수행과정을 도시한 흐름도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a preferred embodiment of an apparatus for estimating a position of an object according to the present invention;
2 is a diagram showing an acceleration / deceleration pattern with respect to a section between a dongbong station and a dongbong station of National
FIG. 3 is a diagram showing a change in latitude according to time measured for different objects in a section between a docking station and a Dobong-son station of National
4 is a diagram showing an acceleration / deceleration pattern for obtaining a predicted acceleration component,
5 is a view showing an object position, an acceleration / deceleration pattern of an object, and an object position corrected by an
6 shows the movement path (red) of the object by the GPS data corrected by the
7 shows a second
8 is a flowchart illustrating a method of estimating a position of an object according to the present invention.
이하에서 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, a preferred embodiment of an apparatus and method for estimating an object position according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 도면이다.FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a preferred embodiment of an apparatus for estimating a position of an object according to the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치는, 저장부(110), 제1위치 추정부(120), 에러 보정부(130) 및 제2위치 추정부(140)를 구비한다.Referring to FIG. 1, an apparatus for estimating an object position according to the present invention includes a
저장부(110)에는 객체가 이동하는 경로의 위치정보를 디지털화하여 얻어진 경로 데이터가 저장된다. 본 발명은 기차, 선박, 항공기 등과 같이 정해진 경로 상을 일정한 패턴으로 주행하는 객체의 정확한 위치를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 따라서 경로 데이터는 철로, 항로 등의 경위도 좌표로 구성된다. 또한 저장부(110)에는 각각의 경로에 대해 객체의 운행패턴이 저장된다. 객체의 운행패턴은 위도 방향의 가감속 패턴과 경도 방향의 가감속 패턴으로 이루어진다. The
열차와 같이 일정한 패턴으로 정해진 경로 상을 주행하는 객체는 정상상태(즉, 신호대기, 열차사고 등 특이한 상황을 제외한 운행상태)로 운행될 경우에 특정 구간에서 일정한 가감속 패턴으로 운행된다. 가감속 패턴은 객체가 운행 중인 구간마다 다를 수 있으며, 동일한 구간 내에서도 각각의 객체마다 다소 차이가 존재한다. 따라서 각각의 경로를 다수의 구간으로 구분하고, 각각의 구간(예를 들면, 가속 구간, 정속 구간, 감속 구간)에 대한 가감속 패턴을 근사화하여 모델링할 필요가 있다. An object traveling on a route defined by a certain pattern such as a train travels in a constant acceleration / deceleration pattern in a specific section when the vehicle travels in a normal state (that is, in a state of operation except for a specific situation such as a signal waiting or a train accident). The acceleration / deceleration pattern may be different for each section during which the object is traveling, and there is a slight difference for each object within the same section. Therefore, it is necessary to classify the respective paths into a plurality of sections, and to approximate the acceleration / deceleration pattern for each section (for example, acceleration section, constant speed section, deceleration section).
도 2는 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 대한 가감속 패턴을 도시한 도면이다. 이때 도 2의 (a)는 위도 방향의 가감속 패턴이고, (b)는 경도 방향의 가감속 패턴이다. 도 2에서 원은 각각의 객체에 대해 측정된 가감속 데이터를 나타내고, 사각형은 각각의 객체에 대해 측정된 가감속 데이터를 근사화하여 얻어진 가감속 패턴을 나나탠다. 도 2를 참조하면, 각각의 객체마다 가감속 데이터가 차이가 있으나, 이를 근사화하면 각각의 구간에 대한 가감속 패턴을 얻을 수 있다.2 is a diagram showing an acceleration / deceleration pattern with respect to a section between a dongbong station and a dongbong station of National
제1위치 추정부(120)는 GPS 수신부(미도시)로부터 입력되는 GPS 데이터(즉, 객체의 경위도좌표)를 기초로 저장부(110)에 저장되어 있는 경로 데이터 상에서의 객체의 위치를 추정한다. 이 과정에서 제1위치 추정부(120)는 경로 데이터를 구성하는 각각의 경위도 좌표 중에서 입력된 GPS 데이터와 가장 가까운 경위도 좌표를 객체의 위치로 추정하여 제1위치정보를 출력한다. 이와 같이 GPS 데이터를 기초로 일정한 경로를 주행하는 객체의 위치를 추정하는 기술은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 널리 알려져 있는 사항이므로 보다 상세한 설명은 생략한다. 이때 GPS 수신부는 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치와 별도의 모듈로 구현될 수 있고, 이 경우 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치는 GPS 수신부로부터 GPS 데이터를 입력받기 위한 수신부를 구비한다. 이와 달리 GPS 수신부가 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 장치와 일체로 구현될 수도 있다.The first
에러 보정부(130)는 제1위치 추정부(120)에 의해 추정된 객체의 위치인 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정한다. GPS 데이터는 그 자체에 오류(즉, 잡음, 오차 등)가 포함되어 있어 객체의 정확한 위치를 추정하기 위해서는 GPS 데이터에 존재하는 오류를 제거해야 한다. 이러한 에러 보정부(130)는 칼만 필터에 의해 구현될 수 있다. 에러 보정부(130)를 칼만 필터에 의해 구현되는 경우에 먼저 칼만 필터의 특성 행렬을 구해야 하며, 칼만 필터의 특성 행렬은 특정한 구간을 객체가 이동하면서 수신한 GPS 데이터에 의해 산출된다. 일반적으로 칼만 필터는 하나의 시스템이 시간에 따른 변화를 적절하게 예측할 수 있도록 잡음(noise)으로부터 신호(signal)를 찾아내기 위해 사용된다. 따라서 통상의 칼만 필터의 샘플링 단위는 시간이나, 본 발명의 경우에는 처리되는 데이터의 특성상 샘플링 단위로 위치를 사용한다.The
도 3은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에서의 서로 다른 객체에 대해 측정된 시간에 따른 위도의 변화를 도시한 도면이다. 도 3의 (a)는 제1객체에 대해 측정된 시간에 따른 위도의 변화이고, (b)는 제2객체에 대해 측정된 시간에 따른 위도의 변화이다.FIG. 3 is a diagram showing a change in latitude with respect to time measured for different objects in a section between a dongbong station and a dongbong station of National
도 3을 참조하면, 도 3의 (a)와 (b) 모두 원 A 내의 GPS 데이터는 간격이 일정하지 않으며, 이는 원 A에 해당하는 시간 동안 GPS 데이터가 일부 누락되었음을 의미한다. 또한 도 3의 (a)와 (b)에 있어서 GPS 데이터의 입력이 시작되는 지점인 점 B와 종료되는 지점인 점 C가 서로 다르며, 이는 제1객체에 해당하는 열차와 제2객체에 해당하는 열차의 출발시간이 각기 다르기 때문이다. 따라서 샘플링 간격이 일정해야 하는 칼만 필터의 특성과 시작 지점과 종료 지점이 각각의 개체마다 상이하여 칼만 필터의 구동 시점을 정확히 파악하는 것이 어렵다는 점을 고려하면, 칼만 필터의 샘플링 단위로 시간을 사용하는 것은 적절치 않음을 알 수 있다. 이와 달리, 제1객체와 제2객체의 실제 위치가 이동하는 시작 지점인 점 C부터 종료 지점인 점 B까지의 시간변화를 살펴보면 대략적으로 유사한 값이 나오는 것을 알 수 있다. 이는 실제 객체가 출발하고 도착하는데 걸리는 시간이 어느 정도 일정하다는 것을 의미하며, 이로부터 특정 구간 내에서는 각 객체의 가감속 패턴이 유사할 것이라 가정할 수 있다. 이와 같이 특정 구간의 경로를 알고 있고, 그 구간 내의 객체의 가감속 패턴을 알고 있다면, 객체는 항상 그 경로를 지나가기 때문에 칼만 필터의 샘플링 단위를 위치로 정하는 것이 더 타당하게 된다. 따라서 에러 보정부(130)로 채용되는 칼만 필터의 구성은 다음의 수학식으로 나타낼 수 있다.Referring to FIG. 3, the GPS data in circle A in FIGS. 3 (a) and 3 (b) are not constant in interval, which means that GPS data is partially missing during the time corresponding to circle A. Also, in FIG. 3A and FIG. 3B, point B, which is the starting point of the GPS data input, and point C, which is the end point, are different from each other, and this corresponds to the train corresponding to the first object and the second object It is because the departure times of the trains are different. Therefore, considering that the characteristic of the Kalman filter having a constant sampling interval and the starting point and the ending point are different from each other, it is difficult to accurately grasp the driving time point of the Kalman filter. Therefore, It is not appropriate. On the contrary, it can be seen that the time variation from point C, which is the starting point where the actual positions of the first object and the second object move, to point B, which is the end point, This means that the time taken for the actual object to arrive and arrive is somewhat constant. From this, it can be assumed that the acceleration / deceleration pattern of each object is similar within a certain interval. If the path of a specific section is known and the acceleration / deceleration pattern of the object in the section is known, it is more appropriate to set the sampling unit of the Kalman filter as the position because the object always passes through the path. Therefore, the configuration of the Kalman filter employed in the
여기서, k는 자연수, , 이고, Δt는 현재 GPS 데이터를 받은 시간과 이전 GPS 데이터를 받은 시간에 대한 변화량, α는 가감속 패턴의 근사화로부터 얻어진 예측 가속도 성분이다.Here, k is a natural number, , .DELTA.t is a change amount with respect to the time when the current GPS data was received and the time when the previous GPS data was received, and .alpha. Is the predicted acceleration component obtained from the approximation of the acceleration / deceleration pattern.
한편, 수학식 1에서 예측 가속도 성분 α는 다음의 수학식으로 표현된다.On the other hand, the predicted acceleration component? In Equation (1) is expressed by the following equation.
수학식 2에서 α는 도 4에 도시된 가감속 패턴에서 가속 구간 또는 감속 구간의 기울기이다. In Equation (2),? Is the slope of the acceleration section or the deceleration section in the acceleration / deceleration pattern shown in FIG.
따라서 에러 보정부(130)는 제1위치 추정부(120)로부터 입력받은 객체의 위치인 제1위치정보와 객체의 속도를 수학식 1로 표현된 칼만 필터 모델식을 기초로 구현된 칼만 필터의 입력으로 하여 얻어진 결과값 중에서 위치값을 각각의 샘플링 시점(즉, 객체가 이동하면서 GPS 데이터를 수신한 시점)에 대해 보정된 객체의 위치값으로 출력한다. 이를 수학식으로 표현하면 다음과 같다.Accordingly, the
여기서, Zk는 k시점에서 보정된 객체의 위치값, xk는 칼만 필터의 출력, H는 [1 0]인 1×2 행렬이다.Where Z k is the position value of the corrected object at time k , x k is the output of the Kalman filter, and H is a 1 × 2 matrix with [10].
도 5는 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에서 GPS 데이터에 의해 파악된 객체 위치, 객체의 가감속 패턴 및 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체 위치를 도시한 도면이다. 도 5의 (a)는 위도에 대해 산출된 결과이고, (b)는 경도에 대해 산출된 결과이다.5 is a diagram showing an object position, an acceleration / deceleration pattern of an object, and an object position corrected by the
도 5를 참조하면, 객체의 가감속 패턴(실선)에 대해 GPS 데이터에 의해 파악된 객체 위치(점선)는 위도와 경도 모두 편차가 크게 나타남을 알 수 있고, 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체 위치(일점 쇄선)는 객체의 가감속 패턴에 거의 근접함을 알 수 있다. 이로부터 에러 보정부(130)에 의해 보정된 GPS 데이터는 보정 전에 비해 데이터의 잡음이 감소된 것을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 5, it can be seen that the object position (dotted line) grasped by the GPS data with respect to the acceleration / deceleration pattern (solid line) of the object shows a large deviation in both latitude and longitude, (Dot-dash line) is close to the acceleration / deceleration pattern of the object. From this, it can be confirmed that the GPS data corrected by the
제2위치 추정부(140)는 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치를 기초로 저장부(110)에 저장되어 있는 경로 데이터 상에서의 객체의 위치를 추정한다. 이 과정에서 제2위치 추정부(140)는 경로 데이터를 구성하는 각각의 경위도 좌표 중에서 입력된 객체의 위치와 가장 가까운 경위도 좌표를 객체의 위치로 추정하여 제2위치정보를 출력한다. 이때 제2위치 추정부(140)는 공지의 점대곡선 매칭(Point to Curve Matching) 기법을 이용하여 객체의 위치를 추정할 수 있다. The second
도 6은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 해당하는 데이터 맵(출처: 구글 어스) 상에 에러 보정부(130)에 의해 보정된 GPS 데이터에 의해 객체의 이동 경로(빨간색 선)를 도시한 도면이고, 도 7은 국철 1호선의 도봉역과 도봉산역 사이의 구간에 해당하는 데이터 맵(출처: 구글 어스) 상에 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치에 대해 제2위치 추정부(140)가 맵 매칭을 수행한 이후 객체의 이동 경로(노란색 핀)를 도시한 도면이다. 도 6 및 도 7로부터 알 수 있듯이, 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치는 실제 객체가 경도방향의 움직임보다 위도 방향의 움직임이 더 많음에도 불구하고 경도 방향의 에러가 더 크게 나타나고 있다. 따라서 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치는 경도 방향으로 신뢰성이 떨어지기 때문에 센서값의 증감에도 불구하고 가감속 패턴에 근사한 값을 보이게 된다. 이와 달리 에러 보정부(130)에 의해 보정된 객체의 위치에 대해 제2위치 추정부(140)가 맵 매칭을 수행한 이후 객체의 위치는 정확하게 선로를 추종하고 있음을 알 수 있다.6 shows the movement path (red line) of the object by the GPS data corrected by the
도 8은 본 발명에 따른 객체의 위치 추정 방법의 수행과정을 도시한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of estimating a position of an object according to the present invention.
도 8을 참조하면, 제1위치 추정부(120)는 GPS 수신부로부터 입력되는 GPS 데이터를 기초로 저장부(110)에 저장되어 있는 경로 데이터 상에서의 객체의 위치를 추정한다(S800). 이 과정에서 제1위치 추정부(120)는 경로 데이터를 구성하는 각각의 경위도 좌표 중에서 입력된 GPS 데이터와 가장 가까운 경위도 좌표를 객체의 위치로 추정하여 제1위치정보를 출력한다. 다음으로, 에러 보정부(130)는 제1위치 추정부(120)에 의해 추정된 객체의 위치인 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정한다(S810). 이를 위해 에러 보정부(130)는 객체의 이동 중에 수신된 GPS 데이터와 각 GPS 데이터의 수신시점의 객체의 속도를 수학식 1에 의해 구현된 칼만 필터의 입력으로 하여 얻어진 객체의 위치를 보정된 객체 위치로 출력한다. 다음으로 제2위치 추정부(140)는 에러 보정부(130)에 의해 보정된 제1위치정보를 기초로 저장부(110)에 저장되어 있는 경로 데이터 상에서의 객체의 위치를 추정한다(S820). 이 과정에서 제2위치 추정부(140)는 경로 데이터를 구성하는 각각의 경위도 좌표 중에서 입력된 GPS 데이터와 가장 가까운 경위도 좌표를 객체의 위치로 추정하여 제2위치정보를 출력한다.Referring to FIG. 8, the first
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 장치에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 롬(ROM), 램(RAM), CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 유무선 통신망으로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The present invention can also be embodied as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer apparatus is stored. Examples of the computer-readable recording medium include a ROM, a RAM, a CD-ROM, a magnetic tape, a floppy disk, an optical data storage device, and the like in the form of a carrier wave . In addition, the computer-readable recording medium may be distributed to computer devices connected to a wired / wireless communication network, and a computer-readable code may be stored and executed in a distributed manner.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 다음의 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be understood by those skilled in the art that various changes may be made and equivalents may be substituted without departing from the scope of the appended claims.
Claims (6)
위치 추정 대상인 제1객체의 GPS 수신 모듈로부터 입력되는 GPS 데이터를 기초로 상기 경로 데이터 상에서 상기 제1객체의 위치를 추정하여 제1위치정보를 출력하는 제1위치 추정부;
복수의 객체가 상기 경로 데이터에 대응하는 경로를 주행하면서 측정된 GPS 데이터와 상기 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴에 의해 산출된 상기 경로 데이터 각각에 대응하는 경로에 대한 가감속 패턴을 기초로 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 에러 보정부; 및
상기 에러 보정부에 의해 보정된 상기 제1위치정보를 기초로 상기 경로 데이터 상에서의 상기 제1객체의 위치를 추정하는 제2위치 추정부;를 포함하며,
상기 에러 보정부는 다음의 수학식 A로 표현되는 모델식을 가지며 샘플링 단위로서 위치를 사용하는 칼만 필터에 의해 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 것을 특징으로 하는 객체의 위치 추정 장치:
[수학식 A]
여기서, k는 자연수, , 이고, Δt는 현재 GPS 데이터를 받은 시간과 이전 GPS 데이터를 받은 시간에 대한 변화량, α는 가감속 패턴의 근사화로부터 얻어진 예측 가속도 성분이다.A storage unit for storing route data obtained by digitizing location information of a route that a plurality of objects travel on and a travel pattern of an object for each of the route data;
A first position estimator for estimating a position of the first object on the path data based on GPS data input from a GPS reception module of a first object, which is a position estimation object, and outputting first position information;
A plurality of objects running on a route corresponding to the route data, and an acceleration / deceleration pattern for a route corresponding to each of the route data calculated by the GPS data measured by the operation pattern of the object for each of the route data, An error corrector for correcting an error existing in the first position information; And
And a second position estimator for estimating a position of the first object on the path data based on the first position information corrected by the error corrector,
Wherein the error corrector corrects an error existing in the first position information by a Kalman filter having a model expression expressed by the following equation A and using a position as a sampling unit:
[Mathematical formula A]
Here, k is a natural number, , .DELTA.t is a change amount with respect to the time when the current GPS data was received and the time when the previous GPS data was received, and .alpha. Is the predicted acceleration component obtained from the approximation of the acceleration / deceleration pattern.
상기 객체의 운행패턴은 위도 방향의 가감속 패턴과 경도 방향의 가감속 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체의 위치 추정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the driving pattern of the object includes an acceleration / deceleration pattern in the latitudinal direction and an acceleration / deceleration pattern in the longitudinal direction.
(b) 복수의 객체가 상기 경로 데이터에 대응하는 경로를 주행하면서 측정된 GPS 데이터와 상기 경로 데이터 각각에 대한 객체의 운행패턴에 의해 산출된 상기 경로 데이터 각각에 대응하는 경로에 대한 가감속 패턴을 기초로 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 단계; 및
(c) 상기 보정된 제1위치정보를 기초로 상기 경로 데이터 상에서의 상기 제1객체의 위치를 추정하는 단계;를 포함하며,
상기 (b)단계에서, 다음의 수학식 A로 표현되는 모델식을 가지며 샘플링 단위로서 위치를 사용하는 칼만 필터에 의해 상기 제1위치정보에 존재하는 에러를 보정하는 것을 특징으로 하는 객체의 위치 추정 방법:
[수학식 A]
여기서, k는 자연수, , 이고, Δt는 현재 GPS 데이터를 받은 시간과 이전 GPS 데이터를 받은 시간에 대한 변화량, α는 가감속 패턴의 근사화로부터 얻어진 예측 가속도 성분이다.(a) locating the position of the first object on the path data obtained by digitizing the position information of the path traveled by the plurality of objects stored in the database based on the GPS data input from the GPS receiving module of the first object, Estimating and outputting first position information;
(b) an acceleration / deceleration pattern for a path corresponding to each of the path data calculated by the GPS data measured while the plurality of objects travels along the path corresponding to the path data and the operation pattern of the object for each of the path data Correcting an error existing in the first position information based on the first position information; And
(c) estimating a position of the first object on the path data based on the corrected first position information,
Wherein in the step (b), an error existing in the first position information is corrected by a Kalman filter having a model expression expressed by the following equation (A) and using a position as a sampling unit: Way:
[Mathematical formula A]
Here, k is a natural number, , .DELTA.t is a change amount with respect to the time when the current GPS data was received and the time when the previous GPS data was received, and .alpha. Is the predicted acceleration component obtained from the approximation of the acceleration / deceleration pattern.
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