Localization is a fundamental and essential capability for an autonomous vehicle. Most of the autonomousvehicles localize accurately by using a detailed prior map. The detailed prior map has major informationfor vehicle driving e.g. lane, traffic light, building, and path planning information. But most of thedetailed prior map has been produced for main streets or highways, not for rural or residential areas.Because, generating a detailed map is time-consuming and high cost, and inefficient. So, vehicles needto drive with a 2D digital map and localize with GPS. Most commercial GPS has a large error whenentering building areas, so vehicles can not accurately localize in the 2D digital maps. For this reason,We propose an approach that vehicles can localize themselves using vehicle on-board sensor and 2Ddigital map. Finally, we can show autonomous vehicles localized accurately even without a prior map infirst-mile and last-mile residential areas.
자율주행자동차에서 정확한 위치추정은 가장 기본적이고, 필수 능력 요소이다. 대부분의 자율주행 차량은 사전에 제작된 고정밀 지도를 이용하여 정확하게 위치 파악을 한다. 고정밀 지도는 자율주행차량의주행에 필요한 차선, 신호정보, 주변 건물 및 경로계획에 필요한 다양한 정보를 가지고있다. 하지만 자율주행용 고정밀 지도는 주로 고속도로, 도심 대도로를 위주로 제작되고 있으며 시간과 자본이 매우 많이요구되는 작업이다. 그로인해, 거주지역이나 외곽지역의 경우 제작에 후 순위가 되어 제외되고 있다. 결국,자율주행자동차는 최종 도착 및 시점에서 사전에 생성된 상세한 지도없이 자율주행기능을 수행해야 하며,GPS에 의존하여 경로를 추종해야 한다. GPS는 음영지역에서 매우 큰 오차를 보이며, 자율주행용 정밀위치추정에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문은 자율주행용 지도가 있는 대도로 진입 전후로 자율주행자동차에 탑제된 LiDAR, IMU센서를 이용하여 만들어진 단 시간 3D 지도와 일반적인 2D 디지털 지도를이용하여 정밀한 위치 추정 및 자율주행자동차의 경로 파악에 도움을 줄 수 있는 방법론을 제시하였다. 이를통하여, 사전에 생성된 상세한 지도가 없는 거주지역 및 외각지역에서도 주행시점과 종점에서도 운행가능한자율주행자동차의 정확한 위치추정을 가능하게 하였다.
