Navigation relative to the surrounding physical structures and obstacles is an important capability for safe vehicle operation. This capability is particularly useful for unmanned vehicles operating near large marine structures such as bridges and waterside buildings or in indoor environments such as tunnels and parking lots where global positioning system (GPS) signals are restricted or unavailable due to the line-of-sight restrictions. Also, the relative navigation is a suitable approach for vehicle navigation even in open areas, because GPS is vulnerable to natural interference and malicious jamming attacks. This dissertation presents a computationally efficient approach for localization and mapping in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM). A parameterized map-building approach is introduced and implemented to represent the surrounding environments using a small number of geometric parameters. These parameters are obtained from LIDAR or radar measurements and incorporated into an online filter to simultaneously estimate the map parameters and localize the vehicle. This approach enables high-precision navigation and memory-efficient map representation of an environment with man-made structures or coastal water with no need of GPS or external position fixes. Field experiments using various types of unmanned vehicle systems including unmanned surface vehicles (USVs) and self-driving cars in real-world environments were performed to verify and demonstrate the performance of the proposed navigation and mapping algorithms. The field test results are presented and discussed in this thesis.
무인시스템의 자율주행(비행/운항)을 위해서는 운동체의 정밀 항법이 필수적이며, 이를 위해 위성항법시스템(GPS: Global Positioning System)과 관성항법시스템(INS: Inertial Navigation System)의 정보를 융합한 항법시스템이 일반적으로 활용되고 있다. 하지만 GPS는 실내환경 뿐만 아니라 고층건물이 많은 도심지역과 교량 구조물과 같은 대형구조물이 존재하는 해상환경에서도 활용이 크게 제한된다. 또한 GPS 신호가 지상/수상 수신기에 도달 시 신호의 세기가 미약하여 비의도적이거나 의도적인 간섭 신호에 매우 취약하다. 따라서 GPS 사용이 제한되는 상황에서 무인시스템의 강건하고 정밀한 측위를 위한 대체항법 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPS 사용이 제한되는 상황에서 무인시스템의 측위 및 매핑을 위한 형상정보 기반의 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM: Simultaneous Localization And Mapping) 방법을 제시한다. 무인시스템에 장착된 라이다(lidar)/레이다(radar)와 같은 거리센서를 활용하여 주변의 지형지물(인공구조물/해안선)을 인식하고, 인식된 지형지물과의 상대거리를 활용한 상대항법 알고리즘을 제안한다. 또한 지형지물의 형상을 인식하기 위하여 단면 정보 기반의 매핑 모델을 정립하였고, 주변 지형지물을 적은 수의 형상 파라메터로 표현하기 위한 방법을 소개한다. 특히 상대거리 정보 뿐만 아니라 형상 정보를 항법 필터에 융합을 통한 정밀항법 및 매핑을 위한 방법을 제시한다. 구현된 알고리즘을 다양한 종류의 무인시스템에 적용하였으며, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안한 방법의 타당성과 적용 가능성을 검증하였다.
