earticle

영어

An algorithm was developed to enhance the vehicle localization accuracy using high-definition map lane information and camera-based lane detection. Lateral errors were corrected through lane matching, and measurement noise was reduced using an Extended Kalman Filter. The experimental results with a test vehicle showed that the proposed method reduced the positioning error from approximately 3.17m to 0.38m, corresponding to an 88.09% improvement compared to a standalone global navigation satellite system.

한국어

자율주행 시스템을 비롯한 지능형 교통 시스템에서 측위는 매우 중요한 기술 요소이다. 본 연구는 정밀지도와 카메라의 차선 정보를 활용하여 차량 위치 정확도를 향상시키는 알고리즘 을 개발하고 평가하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 정밀지도의 노면선 정보와 카메라 인식 차선을 비교하여 횡방향 오차를 보정 후, 확장 칼만 필터(Extend Kalamn Filter)를 이용하여 측 정 노이즈를 제거하는 알고리즘을 설계하였다. 실성능 검증을 위해 시험 차량을 구성하고 검 증하였다. 시험 차량을 이용한 시험 결과, 제안된 방법은 GNSS 단독 측위 대비 평균 2.74m 감소하였으며, 성능이 약 86.1% 개선됨을 확인하였다.