코스트 오토노머스, 무인 셔틀에 Ellipse-D 탑재
관성 센서는 고객의 자율 셔틀 솔루션을 위한 7계층 매핑 및 위치 파악 시스템의 일부입니다.
"Ellipse-D 완전히 통합된 INS/GNSS로, 우리 솔루션에서 구현하기가 매우 쉽습니다." | 코스트 오토노머스
당사의 존경받는 파트너인 Coast Autonomous는 자율주행 모빌리티 솔루션을 제공하는 회사입니다. 자율주행 골프 카트부터 유틸리티 차량까지. 이 솔루션은 가장 최근의 P-1 무인 셔틀에 Ellipse-D 관성 내비게이션 센서를 통합했습니다.
도심 환경에서의 무인 운송 솔루션
"도시를 사람들에게 돌려주자"는 생각으로 Coast Autonomous는 P-1 자율주행 셔틀을 발명했습니다.
이 무인 셔틀은 도시 환경이나 캠퍼스와 같은 보행자 구역에서 사람들을 이동시키기 위해 설계되었습니다. 이 셔틀은 고속 차선뿐만 아니라 혼합 교통에서도 운행할 수 있습니다.
이러한 셔틀 개발의 세 가지 핵심 기능은 안전, 승객 경험, 적절한 속도이며, 차량은 항상 주변 환경을 분석하여 속도와 행동을 결정합니다.
Coast Autonomous 기술은 다양한 속도에서 안전하고 편안한 승차감과 부드러운 정지를 보장합니다.
이 솔루션은 7개국에서 60회 이상 성공적으로 테스트되어 12만 명 이상의 승객을 안전하게 수송했습니다. 시험 중 하나는 "GNSS를 사용하기 매우 어려운 지역"으로 알려진 뉴욕 브로드웨이의 보행자 밀집 지역에서 진행되었습니다.
무인 셔틀 위치 및 방향 결정
이 회사는 로봇과 인공지능(AI), 차량 관리 및 감독, 현지화 및 매핑을 포함한 완전히 통합된 6단계 자율 시스템을 정교하게 구축했습니다.
로봇 소프트웨어가 셔틀을 제어하는 동안 인공지능은 차량이 어떻게 행동하고 환경에 따라 결정을 내릴지 결정합니다.
매핑 및 현지화의 경우, 회사는 내비게이션에 GPS/GNSS 또는 비콘에만 의존하지 않습니다.
그들은 관성 및 SLAM과 같은 7가지 기술을 사용하여 전체 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 셔틀은 실내뿐만 아니라 건물 근처나 캐노피 아래 같은 열악한 조건에서도 탐색할 수 있습니다.
이러한 기술은 상호 보완적이므로 시스템은 특정 순간이나 어떤 환경에서든 가장 적합한 기술을 결정할 수 있습니다.
7가지 측위 계층:
- 광학 SLAM.
- 속도 센서가 있는 듀얼 안테나 GNSS가 있는 SBG Ellipse-D RTK GNSS/INS
- 추측 항법용 오도메트리
- 2D LiDAR SLAM
- 3D LiDAR SLAM.
RTK GNSS/INS가 더 작고 저렴해질 때
Ellipse-D 듀얼 안테나와 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로, 후처리 소프트웨어 Qinertia와도 호환됩니다.
최근 Ellipse 시리즈 제품 라인 전체가 리뉴얼되면서 이 솔루션은 이제 Ellipse-D 3세대로 대체되었습니다.
이 새로운 INS/GNSS는 이전의 모든 기능을 더 작은 크기와 무게의 패키지로 유지하면서 강력한 64비트 아키텍처를 내장하여 고급 필터링을 지원합니다.
전력 소비도 줄었습니다. 자동차 애플리케이션용으로 설계된 이 제품은 주행 거리계 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합하여 추측 항법 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
Ellipse-D
Ellipse-D 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환되는 듀얼 안테나와 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 내비게이션 시스템입니다.
로봇 및 지리공간 애플리케이션용으로 설계된 이 제품은 주행 거리계 입력과 Pulse 또는 CAN OBDII를 융합하여 추측 항법 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
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자율주행 차량의 자율성 수준은 어느 정도인가요?
자율주행 차량의 자율성 수준은 미국자동차공학회(SAE)에서 차량 운행의 자동화 정도를 정의하는 6단계(레벨 0~5단계)로 분류합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다:
- 레벨 0: 자동화 없음 - 운전자가 항상 차량을 완전히 제어하며, 알림 및 경고와 같은 수동적인 시스템만 작동합니다.
- 레벨 1: 운전자 보조 - 차량이 스티어링 또는 가속/감속을 보조할 수 있지만, 운전자는 여전히 제어권을 갖고 환경을 모니터링해야 합니다(예: 어댑티브 크루즈 컨트롤).
- 레벨 2: 부분 자동화 - 차량이 스티어링과 가속/감속을 동시에 제어할 수 있지만 운전자는 언제든 운전대를 잡을 준비가 되어 있어야 합니다(예: Tesla의 오토파일럿, GM의 슈퍼 크루즈).
- 레벨 3: 조건부 자동화 - 특정 조건에서 차량이 주행의 모든 측면을 처리할 수 있지만, 시스템에서 요청할 때(예: 고속도로 주행) 운전자가 개입할 준비가 되어 있어야 합니다. 운전자는 능동적으로 모니터링할 필요는 없지만 경계를 늦추지 않아야 합니다.
- 레벨 4: 고도의 자동화 - 차량이 특정 조건이나 환경(예: 도심 지역 또는 고속도로)에서 사람의 개입 없이 모든 주행 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 다른 환경이나 특수한 상황에서는 사람이 운전해야 할 수도 있습니다.
- 레벨 5: 완전 자동화 - 차량이 완전 자율 주행하며 사람의 개입 없이 모든 조건에서 모든 주행 작업을 처리할 수 있습니다. 운전자가 필요 없으며 차량은 어떤 조건에서도 어디서든 운행할 수 있습니다.
이 레벨은 기본적인 운전자 지원부터 완전 자율 주행에 이르기까지 자율 주행 차량 기술의 진화를 정의하는 데 도움이 됩니다.
자율 건설 시스템에서 지오레퍼런스란 무엇인가요?
자율 건설 시스템에서의 지오레퍼런싱은 지도, 모델 또는 센서 측정값과 같은 건설 데이터를 실제 지리적 좌표와 정렬하는 프로세스를 말합니다. 이를 통해 드론, 로봇 또는 중장비와 같은 자율 기계가 수집하거나 생성한 모든 데이터가 위도, 경도, 고도 등의 글로벌 좌표계에서 정확하게 위치할 수 있습니다.
자율 건설의 맥락에서 지오레퍼런싱은 대규모 건설 현장에서 기계가 정밀하게 작동하도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 지오레퍼런싱은 GNSS(위성항법시스템)와 같은 위성 기반 위치 확인 기술을 사용하여 프로젝트를 실제 위치와 연결함으로써 구조물, 자재, 장비를 정확하게 배치할 수 있게 해줍니다.
지오레퍼런스를 사용하면 굴착, 그레이딩 또는 자재 퇴적과 같은 작업을 자동화하고 정밀하게 제어하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 시공이 설계 사양을 따르도록 보장할 수 있습니다. 또한 진행 상황 추적, 품질 관리, 지리 정보 시스템(GIS) 및 빌딩 정보 모델링(BIM)과의 통합을 용이하게 하여 프로젝트 관리를 강화할 수 있습니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇인가요?
관성 측정 장치(IMU)와 관성 내비게이션 시스템(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프로 측정한 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요, 모션에 대한 정보를 제공하지만 위치나 내비게이션 데이터는 계산하지 않습니다. IMU는 위치 또는 속도를 결정하기 위한 외부 처리를 위해 움직임과 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면 INS(관성 내비게이션 시스템)는 IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도 및 방향을 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 내비게이션 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 위치 확인 시스템에 의존하지 않고도 위치, 속도, 방향을 포함한 실시간 내비게이션 데이터를 제공합니다.
이 내비게이션 시스템은 일반적으로 종합적인 내비게이션 솔루션이 필요한 애플리케이션, 특히 군용 무인항공기, 선박, 잠수함 등 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 사용됩니다.
GNSS와 GPS란 무엇인가요?
GNSS는 글로벌 내비게이션 위성 시스템, GPS는 글로벌 포지셔닝 시스템의 약자입니다. 이 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 위성 기반 내비게이션 시스템 내에서 서로 다른 개념을 나타냅니다.
GNSS는 모든 위성 항법 시스템을 통칭하는 용어이며, GPS는 특히 미국 시스템을 지칭합니다. 여기에는 보다 포괄적인 글로벌 커버리지를 제공하는 여러 시스템이 포함되며, GPS는 이러한 시스템 중 하나에 불과합니다.
GPS만으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 한계가 있을 수 있지만, GNSS는 여러 시스템의 데이터를 통합하여 정확도와 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
