• 본 특허는 표적 혹은 도달점에 대한 정확도를 높이기 위하여 유도탄 이동과 관련된 오차인 헤딩오차를 산출하는 방법에 관한 기술임

• 본 특허는 표적에 대한 요격 정확성을 향상시키는 헤딩오차 산출 방법에 관한 기술로 자율주행 기술이 적용될 수 있는 자동차 로봇 무인이동체에 활용 가능함

∨자동차 이동로봇의 위치 및 헤딩 추정∨자동차 이동로봇의 주행 관련 정보 획득

∨자동차 이동로봇의 궤도 추적 및 정밀 제어

• 기존의 몬테카를로 시뮬레이션 분석 방법은 각 오차특성에 대한 정량적인 평가가 어려워 새로운 분석방법이 필요

• 유도탄과 표적의 오차 특성에 대한 헤딩오차의 정량적 평가를 가능하게 함으로써 표적에 대한 유도탄 요격이 정확하게 수행되기 위한 정보 제공

• 본 특허의 헤딩오차 산출장치는 최종위치오차 산출부, 등가 조우 기하 결정부, 헤딩오차 산출부로 구성되며, 아래 단계에 따라 헤딩오차를 산출하게 됨

• 먼저, 최종위치오차 산출부는 유도탄의 위치오차와 표적의 위치오차를 합산하여 표적의 최종위치오차를 산출할 수 있음

• 등기 조우 기하 결정부는 표적의 최종위치오차를 이용하여 표적의 위치를 이동시키고, 이동된 표적의 위치를 표적의 측정위치로 결정함에 기초하여 유도탄과 표적 사이의 등가 조우 기하를 결정할 수 있음

• 헤딩오차 산출부는 등가 조우 기하를 이용하여 유도탄의 명중점 변화에 대한 헤딩오차의 근사해 및 엄밀해 중 하나를 산출함

• 산출된 근사해 또는 엄밀해에 기지정된 유도탄의 비행경로각 오차를 합산하여 최종 헤딩오차를 산출함

• 자율주행 시스템의 구성요소들은 도로와 GPS 를 포함한 인프라부터 제동과 조향 시스템 확보 등 다양하지만 레이더 카메라 라이다 등의 센서들이 가장 중요한 요소라고 할 수 있음

• BMW, Daimler 등 독일 제조사들은 상기 3 가지 센서를 모두 사용하고 있으며 러시아의 Yandex 도 비슷한 구성의 센서를 이용하고 있음

• 자율주행의 정밀도를 향상시키기 위해 자율주행 시스템은 서라운드센서의 성능 거리 화각 환경조건 등 을 보조하는 수단으로 복잡한 환경에서 일부 인지 및 판단시스템을 강화시키는 방향으로 연구가 추진되는 추세임

• 2021 국내외 보안시장 전망보고서 에 따르면 2021 년 자율주행차가 다시 ICT/자동차 업계의 화두로 등장하였으며 자율주행차는 레벨 2 의 운전자보조 수준에서 레벨 3 이상의 실질적인 자율주행 단계로 진화되고 있음

• 혼다자동차는 레벨 3 기능을 탑재한 승용차 레전드 에 대해 국토교통성 인가를 취득하여 2021 년 3 월경 세계 최초로 레벨 3 자율주행차를 대량생산 할 예정이며 테슬라 CEO 일론 머스크는 분기 실적발표에서 2021 년 말까지 레벨 5 완전 자율주행 기술을 완성하겠다고 발표하였음

• 본 특허는 유도무기뿐만 아니라 드론 등과 같은 무인 항공기의 추적 시스템에 적용되거나 자율주행 자동차 산업에 적용될 수 있음

• 해당 산업에 헤딩오차 산출 기술을 적용하게 되면 정확한 위치를 추적하고 경로를 자율적으로 제어할 수 있어 위험요소와 장애물을 회피할 수 있을 것으로 기대됨

• 또한 무인 로봇에 본 기술을 적용하여 주어진 동작 환경 내에서 로봇 스스로 자기의 위치를 추정함으로써 장애물 회피 지능적 경로탐색 자율이동 등을 가능하게 할 수 있음

• 국내 완성차업체는 자율주행 1 2 단계 수준의 ADAS 상용화에 주력하며 자율주행 관련 국내외 전략적 투자가 활발함 또한 통신사 대기업 IT/SW 기업 모빌리티서비스 업체 등 다양한 업체들이 자율 주행으로 사업영역 확대 중임

• 2019년 말 국토교통부 임시운행 허가기관과 차량 현황은 32 개 기관 총 82 대 규모이며 주행거리와 자율주행 운행 거리를 자율적으로 보고하는 형태임