KR102763880B1 - Apparatus for updating precise map and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명은 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 정밀지도 업데이트 장치는, 차량 센서로부터 수신된 군집데이터를 수집하는 군집데이터 수집부; 정밀지도를 저장하는 정밀지도 저장부; 및 군집데이터 수집부로부터 수집된 군집데이터와 정밀지도를 매칭시켜 군집데이터의 위치를 최적화한 후 정밀지도와 비교하여 정밀지도 저장부에 저장된 정밀지도를 업데이트하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. The present invention discloses a precision map update device and a method thereof. The precision map update device of the present invention is characterized by including: a cluster data collection unit that collects cluster data received from a vehicle sensor; a precision map storage unit that stores a precision map; and a control unit that matches the cluster data collected from the cluster data collection unit with the precision map to optimize the location of the cluster data and then compares the cluster data with the precision map to update the precision map stored in the precision map storage unit.
Description
본 발명은 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량 센서들로부터 수집된 군집데이터를 기반으로 정밀지도와 매칭시켜 위치를 최적화한 후 군집데이터와 정밀지도를 비교하여 정밀지도를 업데이트하는 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a precision map update device and method thereof, and more specifically, to a precision map update device and method thereof which optimizes a location by matching cluster data collected from vehicle sensors with a precision map and then updates the precision map by comparing the cluster data with the precision map.
일반적으로, 차량 등의 경로 안내를 위한 내비게이션 시스템은 복잡한 도로 사정에 대처하여 안전 운전을 달성하기 위해 널리 보급되고 있다. In general, navigation systems for route guidance of vehicles, etc. are widely used to achieve safe driving by coping with complex road conditions.
내비게이션 시스템은 GPS(Global Positioning System) 수신기를 내장하는 한편, 업데이트 가능한 도로 정보 데이터를 저장하고 있다. 내비게이션 시스템은 GPS 수신기를 통해 수신된 위성의 신호로부터 차량의 현재 위치를 파악하고, 미리 저장된 도로 정보 데이터와 차량의 현재 위치를 이용하여 사용자에 의해 설정된 목적지까지의 경로를 안내한다.The navigation system has a built-in GPS (Global Positioning System) receiver and stores updatable road information data. The navigation system determines the current location of the vehicle from the satellite signals received through the GPS receiver, and guides the user to the destination set by using the pre-stored road information data and the current location of the vehicle.
이러한 내비게이션 시스템은 목적지까지의 경로를 안내하면서 안전 운전을 위해 필요한 다른 위험 요소에 대한 안내도 동시에 수행한다. 예를 들어, 내비게이션 시스템은 터널, 교량, 커브 구간, 과속 단속 카메라 위치 등의 보조적인 정보에 대한 안내도 수행한다.These navigation systems provide guidance on the route to the destination while also providing guidance on other hazards necessary for safe driving. For example, navigation systems also provide guidance on auxiliary information such as tunnels, bridges, curves, and the location of speed cameras.
그 중에서 커브 구간에 대한 안내를 예로 들면, 지도 데이터 제작업체는 지도 데이터 작성 시 도로의 곡률을 측정하고, 곡률이 일정한 값 이상일 경우에는 커브 구간으로 판단하여 커브 구간의 존재 유무에 대한 정보를 지도 데이터의 보조 정보로서 기록한다. 이에 따라, 차량이 커브 구간에 도달하면, 내비게이션 시스템은 지도 데이터 정보로부터 커브 구간의 존재를 검출하여 전방에 커브 구간이 있음을 안내하는 메시지를 출력한다.Among these, for example, in the case of guidance on curved sections, when creating map data, the map data production company measures the curvature of the road, and if the curvature is above a certain value, it determines that it is a curved section, and records information on the existence of the curved section as auxiliary information in the map data. Accordingly, when the vehicle reaches the curved section, the navigation system detects the existence of the curved section from the map data information and outputs a message indicating that there is a curved section ahead.
그러나 이러한 종래의 내비게이션 시스템의 경로 안내 방법은 차량 운전자가 직접 운전을 수행할 경우에는 큰 문제가 없지만, 자율주행 차량이나 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)이 적용된 차량에서는, 차량이 커브 구간에서도 현재 주행하는 차선을 정확히 검출할 필요가 있다.However, although the route guidance method of these conventional navigation systems does not pose a major problem when the driver of the vehicle is driving directly, in autonomous vehicles or vehicles with advanced driver assistance systems (ADAS), it is necessary to accurately detect the current lane the vehicle is driving in even on curved sections.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0062534호, 2018.06.11. 공개, 곡률 정보를 이용한 주행차선 맵 매칭 장치 및 방법)에 개시되어 있다. The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2018-0062534, published on June 11, 2018, (Driving lane map matching device and method using curvature information).
이와 같은 정밀 지도는 일반적으로 이용되고 있는 내비게이션 맵과 달리 차선, 도로 시설, 표지 시설 정보 등을 매우 정밀한 정확도로 제공하여야 하기 때문에 정밀 지도 제작에 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라 업데이트에도 많은 비용이 소요되는 문제점이 있다. Unlike navigation maps that are generally used, such high-precision maps must provide information on lanes, road facilities, and sign facilities with very high accuracy. Therefore, not only does it cost a lot to produce high-precision maps, but there is also the problem that it costs a lot to update them.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 일 측면에 따른 본 발명의 목적은 차량 센서들로부터 수집된 군집데이터를 기반으로 정밀지도와 매칭시켜 위치를 최적화한 후 군집데이터와 정밀지도를 비교하여 정밀지도를 업데이트하는 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다. The present invention has been made to improve the above problems, and an object of the present invention according to one aspect is to provide a precision map update device and method for optimizing a location by matching cluster data collected from vehicle sensors with a precision map and then updating the precision map by comparing the cluster data with the precision map.
본 발명의 일 측면에 따른 정밀지도 업데이트 장치는, 차량 센서로부터 수신된 군집데이터를 수집하는 군집데이터 수집부; 정밀지도를 저장하는 정밀지도 저장부; 및 군집데이터 수집부로부터 수집된 군집데이터와 정밀지도를 매칭시켜 군집데이터의 위치를 최적화한 후 정밀지도와 비교하여, 정밀지도 저장부에 저장된 정밀지도를 업데이트하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 한다. A precision map update device according to one aspect of the present invention is characterized by including: a cluster data collection unit that collects cluster data received from a vehicle sensor; a precision map storage unit that stores a precision map; and a control unit that matches the cluster data collected from the cluster data collection unit with the precision map to optimize the location of the cluster data, and then compares the result with the precision map, thereby updating the precision map stored in the precision map storage unit.
본 발명에서 군집데이터는, 정밀지도의 정밀지도 컨텐츠와 매칭되는 컨텐츠와, 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, cluster data is characterized by including content matching the precision map content of the precision map and location information.
본 발명에서 군집데이터 수집부는, 수신된 군집데이터에서 위치정보가 설정 표준편차 이하인 군집데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the cluster data collection unit is characterized by collecting cluster data having location information below a set standard deviation from the received cluster data.
본 발명에서 제어부는, 군집데이터의 위치정보를 기반으로 정밀지도 저장부로부터 설정거리 이내의 정밀지도 컨텐츠를 읽어와 매칭시켜 군집데이터의 위치를 최적화하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized by optimizing the location of the cluster data by reading and matching the precision map content within a set distance from the precision map storage unit based on the location information of the cluster data.
본 발명에서 제어부는, 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠가 다수개인 경우 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠 간 위치관계에 의한 오차의 합이 최소가 되도록 군집데이터의 위치를 최적화하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized in that, when there are multiple precision map contents matched with cluster data, the location of the cluster data is optimized so that the sum of errors due to the positional relationship between the cluster data and the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
본 발명에서 제어부는, 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치관계가 설정오차 이상 발생하거나, 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우 업데이트가 존재하는 것으로 판단하고 정밀지도 컨텐츠를 업데이트하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the control unit is characterized in that, when a positional relationship between precision map content matched with cluster data exceeds a set error or when the cluster data and precision map content do not match, it determines that an update exists and updates the precision map content.
본 발명의 다른 측면에 따른 정밀지도 업데이트 방법은, 제어부가 군집데이터 수집부를 통해 차량 센서로부터 군집데이터를 수집하는 단계; 제어부가 수집된 군집데이터와 정밀지도 저장부에 저장된 정밀지도를 매칭시키는 단계; 제어부가 군집데이터의 위치를 최적화하는 단계; 및 제어부가 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 비교하여 정밀지도를 업데이트하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. A precision map update method according to another aspect of the present invention is characterized by including: a step in which a control unit collects cluster data from a vehicle sensor through a cluster data collection unit; a step in which the control unit matches the collected cluster data with a precision map stored in a precision map storage unit; a step in which the control unit optimizes the location of the cluster data; and a step in which the control unit compares the cluster data with precision map content to update the precision map.
본 발명에서 군집데이터는, 정밀지도 컨텐츠와 매칭되는 컨텐츠와, 위치정보를 포함하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, cluster data is characterized by including content matching precision map content and location information.
본 발명에서 군집데이터를 수집하는 단계는, 군집데이터 수집부가 수신된 군집데이터에서 위치정보가 설정 표준편차 이하인 군집데이터를 수집하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of collecting cluster data is characterized in that the cluster data collection unit collects cluster data having location information below a set standard deviation from the received cluster data.
본 발명에서 정밀지도를 매칭시키는 단계는, 제어부가 군집데이터의 위치정보를 기반으로 정밀지도 저장부로부터 설정거리 이내의 정밀지도 컨텐츠를 읽어와 매칭시키는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of matching a precision map is characterized in that the control unit reads and matches precision map contents within a set distance from a precision map storage unit based on location information of cluster data.
본 발명에서 군집데이터의 위치를 최적화하는 단계는, 제어부가 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠가 다수개인 경우 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠 간 위치관계에 의한 오차의 합이 최소가 되도록 군집데이터의 위치를 최적화하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of optimizing the location of cluster data is characterized in that, when there are multiple precision map contents matched with cluster data, the control unit optimizes the location of the cluster data so that the sum of errors due to the location relationship between the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
본 발명에서 정밀지도를 업데이트하는 단계는, 제어부가 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치관계가 설정오차 이상 발생하거나, 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우 업데이트가 존재하는 것으로 판단하여 업데이트하는 것을 특징으로 한다. In the present invention, the step of updating a precision map is characterized in that the control unit determines that an update is required and updates the map when a positional relationship between precision map content matched with cluster data exceeds a set error or when the cluster data and precision map content do not match.
본 발명의 일 측면에 따른 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법은 차량 센서들로부터 수집된 군집데이터를 기반으로 정밀지도와 매칭시켜 위치를 최적화한 후 군집데이터와 정밀지도를 비교하여 정밀지도를 업데이트함으로써, 차량 센서를 통해 정밀지도 수준의 정확도를 갖는 지도를 생성하여 업데이트 할 수 있고, 모바일 맵핑 시스템에 비해 비용과 시간 및 소요인력을 절감할 수 있다. A precision map updating device and method according to one aspect of the present invention optimize locations by matching cluster data collected from vehicle sensors with a precision map, and then compares the cluster data with the precision map to update the precision map, thereby generating and updating a map having precision map-level accuracy through vehicle sensors, and reducing costs, time, and manpower compared to a mobile mapping system.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치를 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치에서 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠의 매칭을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치에서 군집데이터의 위치 최적화를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. FIG. 1 is a block diagram showing a precision map update device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a drawing for explaining the matching of cluster data and precision map content in a precision map update device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a drawing for explaining location optimization of cluster data in a precision map update device according to one embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart for explaining a precision map update method according to one embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 정밀지도 업데이트 장치 및 그 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, a precision map update device and method according to the present invention will be described with reference to the attached drawings. In this process, the thickness of lines and the size of components illustrated in the drawings may be exaggerated for the sake of clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, and may vary depending on the intention or custom of the user or operator. Therefore, the definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치에서 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠의 매칭을 설명하기 위한 도면이며. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치에서 군집데이터의 위치 최적화를 설명하기 위한 도면이다. FIG. 1 is a block diagram showing a precision map update device according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram for explaining matching of cluster data and precision map content in a precision map update device according to one embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a diagram for explaining location optimization of cluster data in a precision map update device according to one embodiment of the present invention.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 장치는, 군집데이터 수집부(10), 정밀지도 저장부(30) 및 제어부(20)를 포함할 수 있다. As illustrated in FIG. 1, a precision map update device according to one embodiment of the present invention may include a cluster data collection unit (10), a precision map storage unit (30), and a control unit (20).
군집데이터 수집부(10)는 차량 센서(미도시)로부터 수신된 군집데이터를 수집하여 제어부(20)에 제공한다. The cluster data collection unit (10) collects cluster data received from a vehicle sensor (not shown) and provides it to the control unit (20).
여기서, 군집데이터는 정밀지도의 정밀지도 컨텐츠와 매칭되는 컨텐츠와, 위치정보를 포함하는 데이터로써, 차선, 노면표지 및 표지판 등을 포함할 수 있으며, 위치정보는 차량의 GPS 정보를 기반으로 산출될 수 있다. Here, cluster data includes content matching the precision map content of the precision map and data including location information, which may include lanes, road markings, and signs, and the location information may be calculated based on the vehicle's GPS information.
또한, 군집데이터 수집부(10)는 수신된 군집데이터에서 위치정보가 설정 표준편차 이하인 군집데이터를 수집할 수 있다. In addition, the cluster data collection unit (10) can collect cluster data whose location information is below a set standard deviation from the received cluster data.
즉, 다수의 차량 센서로부터 군집데이터를 수집하게 되면 동일한 군집데이터의 경우 설정 범위 내로 위치정보가 수렴하게 된다. That is, when cluster data is collected from multiple vehicle sensors, location information for the same cluster data converges within the set range.
따라서 설정 표준편차 이하인 군집데이터는 수집하고, 설정 표준편차를 벗어나는 군집데이터는 오류가 발생된 군집데이터로 판단하여 수집하지 않음으로써, 군집데이터의 위치를 최적화할 때 오차를 최소화하도록 할 수 있다. Therefore, cluster data that is below the set standard deviation is collected, and cluster data that exceeds the set standard deviation is judged to be cluster data with errors and not collected, thereby minimizing errors when optimizing the location of cluster data.
정밀지도 저장부(30)는 지도와 더불어 차선, 도로 시설 및 표지 시설 정보 등을 매우 정밀한 정확도로 제공하는 정밀지도를 저장한다. The precision map storage unit (30) stores a precision map that provides lane, road facility and sign facility information with very high accuracy along with the map.
제어부(20)는 군집데이터 수집부(10)로부터 수집된 군집데이터와 정밀지도를 매칭시켜 군집데이터의 위치를 최적화한다. The control unit (20) matches the cluster data collected from the cluster data collection unit (10) with a precision map to optimize the location of the cluster data.
여기서 제어부(20)는 군집데이터의 위치정보를 기반으로 정밀지도 저장부(30)로부터 설정거리 이내의 정밀지도 컨텐츠를 읽어와 매칭시킬 수 있다. Here, the control unit (20) can read and match precision map contents within a set distance from the precision map storage unit (30) based on the location information of the cluster data.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 매칭시킬 때, (가), (나), (다)와 같이 군집데이터가 수집되고, 정밀지도 컨텐츠로 1번, 2번, 3번과 같은 차선정보와 4번과 같은 표지 시설이 존재할 경우 정밀지도 컨텐츠의 거리와 타입을 비교하여 매칭시킬 수 있다. For example, when matching cluster data and precision map content as shown in Fig. 2, if cluster data is collected as in (a), (b), and (c), and if lane information such as 1, 2, and 3 and sign facilities such as 4 exist as precision map content, matching can be performed by comparing the distance and type of the precision map content.
즉, (가)와 같은 군집데이터가 수집된 경우 1번과 4번을 매칭시킬 수 있고, (나)와 같은 군집데이터가 수집된 경우에는 2번과 4번으로 매칭될 수도 있고, 3번과 4번으로 매칭될 수도 있어 차선정보와 표지 시설과의 거리를 판단하여 3번과 4번으로 매칭시킬 수 있다. That is, if cluster data such as (a) is collected, 1 and 4 can be matched, and if cluster data such as (b) is collected, 2 and 4 can be matched, or 3 and 4 can be matched, so 3 and 4 can be matched by judging the distance between lane information and sign facilities.
또한 (다)와 같은 군집데이터가 수집된 경우에도 1번과 2번으로 매칭될 수도 있고, 1번과 3번으로 매칭될 수도 있어 군집데이터 사이의 거리 및 위치관계를 계산하여 가장 근접한 1번과 2번으로 매칭시킬 수 있다. In addition, even if cluster data such as (D) is collected, it can be matched with 1 and 2, or with 1 and 3, so the distance and positional relationship between cluster data can be calculated to match the closest 1 and 2.
또한, 제어부(20)는 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 매칭시킨 후 매칭된 정밀지도 컨텐츠를 기반으로 군집데이터의 위치를 최적화할 수 있다. In addition, the control unit (20) can optimize the location of the cluster data based on the matched precision map content after matching the cluster data with the precision map content.
도 3에 도시된 바와 같이 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치정보를 기반으로 군집데이터의 위치를 최적화할 수 있다. As illustrated in Figure 3, the location of cluster data can be optimized based on the location information of precision map content matched with cluster data.
이때 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠가 다수개인 경우에는 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠 간 위치관계에 의한 오차의 합이 최소가 되도록 군집데이터의 위치를 최적화할 수 있다. At this time, if there are multiple precision map contents matched with cluster data, the location of the cluster data can be optimized so that the sum of the errors due to the positional relationship between the cluster data and the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
그리고 제어부(20)는 군집데이터의 위치를 최적화한 후 정밀지도와 비교하여 정밀지도 저장부(30)에 저장된 정밀지도를 업데이트할 수 있다. And the control unit (20) can optimize the location of the cluster data and then compare it with the precision map to update the precision map stored in the precision map storage unit (30).
즉, 제어부(20)는 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치관계가 설정오차 이상 발생하거나, 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우 업데이트가 존재하는 것으로 판단하고 정밀지도 컨텐츠를 업데이트할 수 있다. That is, if the positional relationship of the precision map content matched with the cluster data exceeds the set error or the cluster data and the precision map content do not match, the control unit (20) determines that an update exists and can update the precision map content.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 정밀지도 업데이트 장치에 따르면, 차량 센서들로부터 수집된 군집데이터를 기반으로 정밀지도와 매칭시켜 위치를 최적화한 후 군집데이터와 정밀지도를 비교하여 정밀지도를 업데이트함으로써, 차량 센서를 통해 정밀지도 수준의 정확도를 갖는 지도를 생성하여 업데이트 할 수 있고, 모바일 맵핑 시스템에 비해 비용과 시간 및 소요인력을 절감할 수 있다. As described above, according to the precision map update device according to the embodiment of the present invention, by optimizing the location by matching the cluster data collected from vehicle sensors with the precision map and then comparing the cluster data with the precision map to update the precision map, a map having the accuracy of the precision map level can be created and updated through the vehicle sensors, and cost, time, and manpower can be reduced compared to a mobile mapping system.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. FIG. 4 is a flowchart for explaining a precision map update method according to one embodiment of the present invention.
도 4에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 정밀지도 업데이트 방법에서는 먼저, 제어부(20)가 군집데이터 수집부(10)를 통해 차량 센서로부터 군집데이터를 수집한다(S10). As illustrated in FIG. 4, in a precision map update method according to one embodiment of the present invention, first, a control unit (20) collects cluster data from a vehicle sensor through a cluster data collection unit (10) (S10).
여기서, 군집데이터는 정밀지도의 정밀지도 컨텐츠와 매칭되는 컨텐츠와, 위치정보를 포함하는 데이터로써, 차선, 노면표지 및 표지판 등을 포함할 수 있으며, 위치정보는 차량의 GPS 정보를 기반으로 산출될 수 있다. Here, cluster data includes content matching the precision map content of the precision map and data including location information, which may include lanes, road markings, and signs, and the location information may be calculated based on the vehicle's GPS information.
또한, 군집데이터 수집부(10)는 수신된 군집데이터에서 위치정보가 설정 표준편차 이하인 군집데이터를 수집할 수 있다. In addition, the cluster data collection unit (10) can collect cluster data whose location information is below a set standard deviation from the received cluster data.
즉, 다수의 차량 센서로부터 군집데이터를 수집하게 되면 동일한 군집데이터의 경우 설정 범위 내로 위치정보가 수렴하게 된다. That is, when cluster data is collected from multiple vehicle sensors, location information for the same cluster data converges within the set range.
따라서 설정 표준편차 이하인 군집데이터는 수집하고, 설정 표준편차를 벗어나는 군집데이터는 오류가 발생된 군집데이터로 판단하여 수집하지 않음으로써, 군집데이터의 위치를 최적화할 때 오차를 최소화하도록 할 수 있다. Therefore, cluster data that is below the set standard deviation is collected, and cluster data that exceeds the set standard deviation is judged to be cluster data with errors and not collected, thereby minimizing errors when optimizing the location of cluster data.
S10 단계에서 차량 센서로부터 군집데이터를 수집한 후 제어부(20)는 수집된 군집데이터와 정밀지도 저장부(30)에 저장된 정밀지도를 매칭시킨다(S20). After collecting cluster data from vehicle sensors at step S10, the control unit (20) matches the collected cluster data with the precision map stored in the precision map storage unit (30) (S20).
여기서 제어부(20)는 군집데이터의 위치정보를 기반으로 정밀지도 저장부(30)로부터 설정거리 이내의 정밀지도 컨텐츠를 읽어와 매칭시킬 수 있다. Here, the control unit (20) can read and match precision map contents within a set distance from the precision map storage unit (30) based on the location information of the cluster data.
예를 들어, 차량의 위치 오차와 센서 데이터의 오차의 최대 합이 20m 이내라고 가정할 때, 군집데이터의 위치를 기준으로 20m 이내에 있는 정밀지도 컨텐츠와 비교하여 매칭시킬 수 있다. For example, assuming that the maximum sum of the vehicle position error and the sensor data error is within 20m, the cluster data can be matched by comparing it with the precision map content within 20m based on the location.
도 2에 도시된 바와 같이 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 매칭시킬 때, (가), (나), (다)와 같이 군집데이터가 수집되고, 정밀지도 컨텐츠로 1번, 2번, 3번과 같은 차선정보와 4번과 같은 표지 시설이 존재할 경우 정밀지도 컨텐츠의 거리와 타입을 비교하여 매칭시킬 수 있다. When matching cluster data and precision map content as shown in Figure 2, cluster data is collected as in (a), (b), and (c), and if lane information such as 1, 2, and 3 and sign facilities such as 4 exist as precision map content, matching can be performed by comparing the distance and type of the precision map content.
즉, (가)와 같은 군집데이터가 수집된 경우 1번과 4번을 매칭시킬 수 있고, (나)와 같은 군집데이터가 수집된 경우에는 2번과 4번으로 매칭될 수도 있고, 3번과 4번으로 매칭될 수도 있어 차선정보와 표지 시설과의 거리를 판단하여 3번과 4번으로 매칭시킬 수 있다. That is, if cluster data such as (a) is collected, 1 and 4 can be matched, and if cluster data such as (b) is collected, 2 and 4 can be matched, or 3 and 4 can be matched, so 3 and 4 can be matched by judging the distance between lane information and sign facilities.
또한 (다)와 같은 군집데이터가 수집된 경우에도 1번과 2번으로 매칭될 수도 있고, 1번과 3번으로 매칭될 수도 있어 군집데이터 사이의 거리 및 위치관계를 계산하여 가장 근접한 1번과 2번으로 매칭시킬 수 있다. In addition, even if cluster data such as (D) is collected, it can be matched with 1 and 2, or with 1 and 3, so the distance and positional relationship between cluster data can be calculated to match the closest 1 and 2.
S20 단계에서 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 매칭시킨 후 제어부(20)는 정밀지도 컨텐츠를 기반으로 군집데이터의 위치를 최적화한다(S30). After matching the cluster data and precision map content at step S20, the control unit (20) optimizes the location of the cluster data based on the precision map content (S30).
도 3에 도시된 바와 같이 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치정보를 기반으로 군집데이터의 위치를 최적화할 수 있다. As illustrated in Figure 3, the location of cluster data can be optimized based on the location information of precision map content matched with cluster data.
이때 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠가 다수개인 경우에는 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠 간 위치관계에 의한 오차의 합이 최소가 되도록 군집데이터의 위치를 최적화할 수 있다. At this time, if there are multiple precision map contents matched with cluster data, the location of the cluster data can be optimized so that the sum of the errors due to the positional relationship between the cluster data and the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
S30 단계에서 군집데이터의 위치를 최적화한 후, 제어부(20)는 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 비교하여 업데이트가 필요한 정밀지도 컨텐츠가 있는지 찾는다(S40). After optimizing the location of the cluster data in step S30, the control unit (20) compares the cluster data with the precision map content to find out whether there is any precision map content that needs to be updated (S40).
S40 단계에서 제어부(20)는 군집데이터와 매칭된 정밀지도 컨텐츠의 위치관계가 설정오차 이상 발생한 경우 군집데이터의 위치가 변경된 것으로 판단할 수 있고, 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우 군집데이터가 추가되었거나 삭제된 것으로 판단하여 업데이트가 필요한 것으로 판단할 수 있다. At step S40, if the positional relationship between the precision map content matched with the cluster data exceeds the set error, the control unit (20) can determine that the position of the cluster data has changed, and if the cluster data and the precision map content do not match, the control unit can determine that the cluster data has been added or deleted and that an update is necessary.
S40 단계에서 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 비교한 후, 제어부(20)는 업데이트가 존재하는지 판단한다(S50). After comparing the cluster data and the precision map contents at step S40, the control unit (20) determines whether an update exists (S50).
S50 단계에서 업데이트가 존재하지 않는 경우, 제어부(20)는 S10 단계로 리턴하여 위의 과정을 반복한다. 그러나, 업데이트가 존재하는 경우, 제어부(20)는 정밀지도 저장부(30)에 저장된 정밀지도를 업데이트한다(S60). If there is no update at step S50, the control unit (20) returns to step S10 and repeats the above process. However, if there is an update, the control unit (20) updates the precision map stored in the precision map storage unit (30) (S60).
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 정밀지도 업데이트 방법에 따르면, 차량 센서들로부터 수집된 군집데이터를 기반으로 정밀지도와 매칭시켜 위치를 최적화한 후 군집데이터와 정밀지도를 비교하여 정밀지도를 업데이트함으로써, 차량 센서를 통해 정밀지도 수준의 정확도를 갖는 지도를 생성하여 업데이트 할 수 있고, 모바일 맵핑 시스템에 비해 비용과 시간 및 소요인력을 절감할 수 있다. As described above, according to the method for updating a precision map according to an embodiment of the present invention, by optimizing a location by matching cluster data collected from vehicle sensors with a precision map and then comparing the cluster data with the precision map to update the precision map, a map having the accuracy of a precision map level can be created and updated through vehicle sensors, and cost, time, and manpower can be reduced compared to a mobile mapping system.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, these are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the claims below.
10 : 군집데이터 수집부
20 : 제어부
30 : 정밀지도 저장부10: Cluster data collection section
20 : Control Unit
30: Precision map storage
Claims (12)
정밀지도를 저장하는 정밀지도 저장부; 및
상기 군집데이터 수집부로부터 수집된 상기 군집데이터와 상기 정밀지도를 매칭시켜 상기 군집데이터의 위치를 최적화한 후 상기 정밀지도와 비교하여, 상기 정밀지도 저장부에 저장된 상기 정밀지도를 업데이트하는 제어부;를 포함하되,
상기 제어부는, 상기 군집데이터와 상기 정밀지도를 매칭시킨 후 상기 군집데이터와 상기 정밀지도의 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우, 상기 정밀지도 컨텐츠를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 업데이트 장치.
A cluster data collection unit that collects cluster data received from vehicle sensors;
A precision map storage unit for storing precision maps; and
A control unit that matches the cluster data collected from the cluster data collection unit with the precision map to optimize the location of the cluster data, and then compares it with the precision map, and updates the precision map stored in the precision map storage unit; including,
A precision map update device characterized in that the control unit updates the precision map content if the precision map content of the cluster data and the precision map do not match after matching the cluster data and the precision map.
A precision map update device according to claim 1, characterized in that the cluster data includes content matching the precision map content of the precision map and location information.
A precision map update device, characterized in that in the first paragraph, the cluster data collection unit collects cluster data having a location information below a set standard deviation from the received cluster data.
A precision map update device according to claim 1, characterized in that the control unit reads and matches precision map contents within a set distance from the precision map storage unit based on the location information of the cluster data to optimize the location of the cluster data.
In the fourth paragraph, the control unit is a precision map update device characterized in that, when there are multiple precision map contents matched with the cluster data, the control unit optimizes the location of the cluster data so that the sum of errors due to the location relationship between the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
A precision map update device according to claim 1, characterized in that the control unit determines that an update is required when the positional relationship of the precision map content matched with the cluster data exceeds the set error and updates the precision map content.
상기 제어부가 수집된 상기 군집데이터와 정밀지도 저장부에 저장된 정밀지도를 매칭시키는 단계;
상기 제어부가 상기 군집데이터의 위치를 최적화하는 단계; 및
상기 제어부가 상기 군집데이터와 정밀지도 컨텐츠를 비교하여 상기 정밀지도를 업데이트하는 단계;를 포함하되,
상기 제어부가 상기 군집데이터와 상기 정밀지도를 매칭시킨 후 상기 군집데이터와 상기 정밀지도의 정밀지도 컨텐츠가 매칭되지 않는 경우, 상기 정밀지도 컨텐츠를 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 정밀지도 업데이트 방법.
A step in which the control unit collects cluster data from vehicle sensors through the cluster data collection unit;
A step of matching the cluster data collected by the above control unit with the precision map stored in the precision map storage unit;
The step of the above control unit optimizing the location of the cluster data; and
The above control unit includes a step of comparing the cluster data and the precision map content to update the precision map;
A precision map update method, characterized in that it further includes a step of updating the precision map content when the precision map content of the cluster data and the precision map do not match after the control unit matches the cluster data and the precision map.
A method for updating a precision map, characterized in that in claim 7, the cluster data includes content matching the precision map content and location information.
A precision map update method in claim 7, wherein the step of collecting the cluster data comprises: collecting the cluster data from the received cluster data by the cluster data collection unit, wherein the location information is less than or equal to a set standard deviation.
In the 7th paragraph, the step of matching the precision map is a precision map update method characterized in that the control unit reads and matches the precision map content within a set distance from the precision map storage unit based on the location information of the cluster data.
In the seventh paragraph, the step of optimizing the location of the cluster data is a precision map update method characterized in that, when there are multiple precision map contents matched with the cluster data, the control unit optimizes the location of the cluster data so that the sum of errors due to the location relationship between the precision map contents matched with the cluster data is minimized.
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