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초록

영어

This study proposes a lightweight vehicle localization framework designed for real-time estimation of position and driving direction in tunnel environments where GPS signals are unavailable. The proposed system utilizes only a single UWB anchor and an on-vehicle IMU, enabling high-precision positioning without relying on a complex infrastructure. Key features such as delay spread, signal energy, and entropy are extracted from the UWB CIR to automatically detect NLOS conditions and apply distance correction. Additionally, IMU-based direction estimation is employed to distinguish between forward and backward movement, and a Kalman filter is applied to continuously update the vehicle's position in real time. Through real tunnel experiments, the system demonstrates an average distance error of just 15.56 cm, even with a single-anchor setup, while maintaining trajectory continuity and directional stability. This study presents a cost-effective and lightweight localization solution suitable for real road environments, and it can serve as a core component of intelligent traffic safety and tunnel incident response systems.

한국어

본 연구는 GPS 음영 구간인 터널 환경에서 차량의 위치와 주행 방향을 실시간으로 추정하 기 위한 경량 위치 추정 프레임워크를 제안한다. 제안된 시스템은 단일 UWB 앵커와 차량 탑 재 IMU만을 활용하여, 복잡한 인프라 없이도 고정밀 위치 추정이 가능하도록 설계되었다. UWB CIR 신호로부터 지연 확산, 에너지, 엔트로피 등의 특징을 추출하여 NLOS 환경을 자동 감지하고, 거리 보정을 수행하였다. 또한, IMU 기반 방향 인식을 통해 전진·후진 여부를 판별 하고, 칼만 필터를 적용하여 실시간으로 위치를 갱신하였다. 실제 터널 실험을 통해 단일 앵커 구조에서도 평균 거리 오차를 15.56cm 수준으로 줄이고, 궤적의 연속성과 방향성을 안정적으 로 확보함을 입증하였다. 본 연구는 저비용·경량 구조로도 실도로 환경에서 활용 가능한 차량 위치 추정 기술을 제시하며, 지능형 교통안전 시스템 및 터널 사고 대응 시스템의 핵심 구성요 소로 활용될 수 있다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
1. 터널 내 차량 위치 추정 기법 개요
2. NLOS 보정 절차
3. IMU 차량의 전/후진 방향 추정
4. 칼만 필터 융합
Ⅳ. 실 터널 환경에서의 테스트 베드 구축 및 성능 평가
1. 실험 환경 및 데이터 수집
2. CIR 패턴 분석
3. NLOS 탐지 및 특징 기반 거리 보정
4. IMU 정렬 기반 칼만 필터 위치 추정
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
REFERENCES

키워드

저자

• 이경보 [ Kyung-bo Lee | 한국도로공사 첨단기계화센터 차장 ] 주저자
• 고영배 [ Young-Bae Ko | 아주대학교 AI융합네트워크학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338