차량 위치와 자세 정보를 이용한 도로 선형 정보 분석 알고리즘 개발 = Development of the Highway Alignment Analysis Algorithm Using Vehicle Position and Attitude Information
저자
발행사항
서울 : 명지대학교 교통공학대학원, 2009
학위논문사항
학위논문(박사)-- 명지대학교 교통공학대학원 : 교통공학과 2009. 2
발행연도
2009
작성언어
한국어
주제어
DDC
625 판사항(20)
발행국(도시)
서울
형태사항
ix, 121 p. ; 26 cm
일반주기명
명지대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
지도교수:김홍상
참고문헌 : p.115-117
소장기관
도로의 유지관리 또는 안전진단을 위해서 도로의 기하구조 정보는 필수적이다. 이러한 도로 기하구조 정보는 대부분 도면을 통해 취득되나, 모든 도로에 도면이 존재하는 것이 아니고, 도면이 존재하더라도 선형개량, 덧씌우기 등으로 실제 도로의 상태와 다른 경우가 존재한다.
본 논문은 위치취득센서인 GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument)가 장착된 차량을 이용하여 도로를 주행하고, 취득된 정보를 이용하여 도로의 선형 정보를 분석하는 알고리즘을 개발하고, 이를 현장에 적용하여 도면이 없는 구간에 대한 정보를 수집하고자 하였다.
차량으로부터 취득된 데이터는 GPS로부터의 차량의 위치정보인 (x, y, z)와 INS로부터 자세정보인 (Roll, Pitch, Heading)이며, 이 데이터 중 적합한 데이터를 이용하여 도로 선형인 평면선형, 종단선형, 횡단선형 정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
평면선형의 경우 직선과 평면곡선의 구분, 평면곡선에서 완화곡선 존재 여부 판단, 평면곡선 내에서 원곡선과 완화곡선 구분, 원곡선 반경, 원곡선길이, 완화곡선 파라메터 등을 추출하였다.
종단선형의 경우 종단경사와 종단곡선 구간 모델링 및 구분, 종단경사와 종단곡선 구간 구분, 종단곡선 변화비율 추출 등이 연구의 내용에 포함되었다.
횡단선형의 경우 표준횡단경사, 편경사 접속 설치구간, 편경사 구간 구분, 표준횡단경사, 편경사 추출 등이 포함되어 있으며, 평면곡선과 함께 횡단경사를 비교하였다.
선형분석 알고리즘을 개발한 후에 다양한 도로 선형 조건을 가지는 현장에 개발 알고리즘을 적용하고 평가하였다.
개발한 알고리즘이 위치취득센서를 장착한 차량과 함께 현장에 적용되면, 도면이 없는 구간에 대해 도로의 선형 정보를 취득할 수 있게 되어, 도로의 유지관리나 도로의 안전 점검에 활용성이 클 것으로 기대되며, 특히 도로안전진단에 활용할 경우 유용하게 활용될 것으로 전망된다.
The geometric information are highly required to manage, maintain and/or safety evaluation of the highways. Although the detailed highway drawings provide in a wide variety of geometric information, occasionally they include differences compared with the actual geometry due to overlay or rehabilitation of the highways.
This paper focuses on the development of an algorithm that is capable of analyzing highway geometric information. Particularly, the vehicle that is equipped with GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System) is used as the main instrument. After traveling highway section, the developed algorithm is applied to generate highway alignment data for a section which is unavailable in any kind of highway drawings.
While the vehicle is travelling on the targeted section, it can provide a vehicle position data from GPS and attitude data from roll, pitch, and heading from INS.
Highway analysis algorithm was developed which can analyze horizontal, vertical, and cross section using adequate data set from the vehicle.
For the horizontal alignment, the algorithm includes the method for identification of horizontal curve and tangent section, judgement of clothoid curve existence, defining circular curve and clothoid, calculating of radius and length of circular curve and the parameter of clothoid curve.
For the vertical alignment, analysis includes the process for modeling of vertical tangent and curve section, identification of vertical curve section and extraction of rate of vertical curvature.
The cross section analysis includes the identification of normal crown and superelevation section and calculation of normal crown section and superelevation section grade. The analysis result of cross section was compared with that of horizontal after developing cross section analysis algorithm.
The algorithm showed a good performance when it has been applied to the real world highway sections which have various alignment condition.
By applying this algorithm to the real world highway section, we expect that the highway alignment information can be successfully collected at the highway section which is unavailable in any of highway drawings. Moreover, this algorithm is truly valuable to use for the highway safety evaluation and audit.
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