장착형 센서를 이용한 차량 위치추정은 자율주행차와 도로 지도화 등 다양한 응용 분야에서 필수적인 기술이다. 저가형 센서의 융합을 통해 높은 위치 정확도를 달성하는 문제는 상당한 관심을 받고 있다. 최근에는 다수의 차량으로부터 수집된 군집(크라우드소싱) 데이터에 기반한 응용이 큰 주목을 받았다. 표준 차량에 저가의 온보드 센서를 장착하면, 광범위한 도로 네트워크에서 저비용으로 여러 번의 주행 데이터를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 차량 궤적과 도로 관측 정보는 교통 조사, 도로 점검, 지도화에 활용될 수 있다. 그러나 저가 장치로부터 얻어진 데이터는 매우 부정확할 가능성이 크다. 도시 도로는 고속도로와 달리 복잡한 도로 구조와 건물로 인한 GNSS 신호 차폐가 흔하다. 본 연구는 도시 도로에서 수집된 대량의 군집 데이터(크라우드소싱 데이터)를 이용하여 신뢰할 수 있는 차량 위치추정 방법을 제안한다. 제안된 위치추정 방법은 데이터의 높은 부정확성, 도로 구조의 복잡성, 그리고 환경 변화를 반영하는 고정밀(HD) 지도(맵)의 부분적 활용을 고려하여 설계되었다. 센서 데이터의 높은 부정확성은 위치추정의 신뢰성에 영향을 미친다. 따라서 제안된 방법에는 추정된 차량 자세(localized vehicle poses)에 대한 신뢰도 평가가 포함된다. 제안된 방법의 성능은 한국 서울에서 운행하는 버스로부터 수집된 데이터를 사용하여 평가하였다. 평가는 HD 지도(맵) 제작 후 18개월이 지난 시점에 수집된 데이터를 이용하였다.

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