Coast Autonomous는 Ellipse-D를 무인 셔틀에 장착합니다.
당사의 관성 센서는 자율 셔틀 솔루션을 위한 고객의 7계층 매핑 및 현지화 시스템의 일부입니다.
“Ellipse-D는 완전히 통합된 INS/GNSS로, 우리 솔루션에 매우 쉽게 구현할 수 있습니다.” | Coast Autonomous
존경받는 파트너인 Coast Autonomous는 자율 주행 모빌리티 솔루션을 제공하는 회사입니다. 자율 골프 카트부터 유틸리티 차량까지 다양합니다. 이러한 솔루션은 가장 최근의 P-1 무인 셔틀에 Ellipse-D 관성 항법 센서를 통합했습니다.
도시 환경의 무인 운송 솔루션
Coast Autonomous는 '도시를 사람들에게 되돌려준다'는 아이디어로 P-1 자율 주행 셔틀을 발명했습니다.
이 무인 셔틀은 도시 환경이나 캠퍼스와 같은 보행자 구역에서 사람들을 이동시키도록 설계되었습니다. 혼합 교통 환경은 물론 고속 차선에서도 운행할 수 있습니다.
이러한 셔틀 개발의 세 가지 핵심 기능은 안전, 승객 경험, 적절한 속도이며, 차량은 항상 주변 환경을 분석하여 속도와 동작을 결정합니다.
Coast Autonomous 기술은 부드러운 정지와 함께 다양한 속도에서 안전하고 편안한 승차감을 보장합니다.
이 솔루션은 7개국에서 60회 이상 성공적으로 테스트되었으며 120,000명 이상의 승객을 안전하게 수송했습니다. 시험 중 하나는 “GNSS에 매우 어려운 지역”으로 알려진 뉴욕시 브로드웨이의 혼잡한 보행자 구역에서 진행되었습니다.
무인 셔틀의 위치와 방향을 결정합니다.
이 회사는 로봇 공학 및 인공 지능(AI), 차량 관리 및 감독, 현지화 및 매핑을 포함한 완전 통합형 6단계 자율 시스템을 개발했습니다.
로봇 소프트웨어가 셔틀을 제어하는 동안 인공 지능은 차량이 어떻게 행동해야 하는지 결정하고 환경에 따라 결정을 내립니다.
매핑 및 현지화의 경우 회사는 내비게이션을 위해 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 GNSS 있는 SBG Ellipse RTK INS
- 추측 항법용 오도메트리
- 2D LiDAR SLAM
- 3D LiDAR SLAM.
RTK GNSS/INS가 더 작고 저렴해지면
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로, SBG Systems의 후처리 소프트웨어인 Qinertia와도 호환됩니다.
최근 Ellipse 시리즈 제품군 전체가 새롭게 단장되면서, 이 솔루션은 현재 Ellipse-D 3세대로 대체되었습니다.
이 새로운 INS/GNSS는 이전 기능은 모두 유지하면서 더 작고 가벼워졌으며, 하이엔드 필터링을 지원하는 강력한 64비트 아키텍처를 내장하고 있습니다.
전력 소비 또한 줄었습니다. 자동차 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 향상된 데드 레커닝 정확도를 위해 Odometer 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합할 수 있습니다.
Ellipse-D
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS가 통합된 관성 항법 시스템으로, SBG Systems의 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환됩니다.
로봇 및 지리 공간 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 향상된 데드 레커닝 정확도를 위해 Odometer 입력과 Pulse 또는 CAN OBDII를 융합할 수 있습니다.
Ellipse-D 견적 요청
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자율 주행 자동차의 자율성 수준은 어떻게 됩니까?
자율 주행 차량의 자율성 수준은 자동차 기술 학회(SAE)에서 6단계(레벨 0 ~ 레벨 5)로 분류하며, 차량 작동 시 자동화 정도를 정의합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.
- 레벨 0: 자동화 없음 - 운전자는 항상 차량을 완전히 제어하며 경고와 같은 수동 시스템만 사용합니다.
- 레벨 1: 운전자 지원 - 차량이 조향 또는 가속/감속을 지원할 수 있지만 운전자는 계속 제어하고 주변 환경을 모니터링해야 합니다(예: 어댑티브 크루즈 컨트롤).
- 레벨 2: 부분 자동화 - 차량이 조향과 가속/감속을 동시에 제어할 수 있지만 운전자는 계속 개입할 준비가 되어 있어야 합니다(예: Tesla의 Autopilot, GM의 Super Cruise).
- 레벨 3: 조건부 자동화 - 차량이 특정 조건에서 모든 주행을 처리할 수 있지만 운전자는 시스템의 요청 시 개입할 준비가 되어 있어야 합니다(예: 고속도로 주행). 운전자는 적극적으로 모니터링할 필요는 없지만 계속 경계를 유지해야 합니다.
- 레벨 4: 고도 자동화 - 차량이 인간의 개입 없이 특정 조건 또는 환경(예: 도시 지역 또는 고속도로) 내에서 모든 주행 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 다른 환경이나 특수한 상황에서는 사람이 운전해야 할 수도 있습니다.
- 레벨 5: 완전 자동화 - 차량은 완전 자율적이며 인간의 개입 없이 모든 조건에서 모든 주행 작업을 처리할 수 있습니다. 운전자가 필요 없으며 차량은 어떤 조건에서도 어디에서든 작동할 수 있습니다.
이러한 레벨은 기본 운전자 지원에서 완전 자율 주행에 이르기까지 자율 주행 자동차 기술의 진화를 정의하는 데 도움이 됩니다.
자율 건설 시스템에서 지리 정보 참조란 무엇입니까?
자율 건설 시스템의 지오레퍼런싱은 지도, 모델 또는 센서 측정과 같은 건설 데이터를 실제 지리 좌표와 정렬하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 드론, 로봇 또는 중장비와 같은 자율 기계에서 수집하거나 생성한 모든 데이터가 위도, 경도 및 고도와 같은 글로벌 좌표계에서 정확하게 배치되도록 보장합니다.
자율 건설과 관련하여 지리 참조는 대규모 건설 현장에서 기계가 정밀하게 작동하도록 보장하는 데 매우 중요합니다. GNSS (Global Navigation Satellite Systems)와 같은 위성 기반 위치 확인 기술을 사용하여 프로젝트를 실제 위치에 연결함으로써 구조, 자재 및 장비를 정확하게 배치할 수 있습니다.
지오레퍼런싱은 굴착, 평탄화 또는 자재 퇴적과 같은 작업을 자동화하고 정밀하게 제어하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 건설이 설계 사양을 따르도록 보장합니다. 또한 향상된 프로젝트 관리를 위해 진행 상황 추적, 품질 관리, 지리 정보 시스템(GIS) 및 빌딩 정보 모델링(BIM)과의 통합을 용이하게 합니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇입니까?
관성 측정 장치(IMU)와 관성 항법 시스템(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프에서 측정한 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요 및 움직임에 대한 정보를 제공하지만 위치 또는 내비게이션 데이터를 계산하지는 않습니다. IMU는 위치 또는 속도를 결정하기 위해 외부 처리를 위한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 릴레이하도록 특별히 설계되었습니다.
반면에 INS(관성 항법 시스템)는 IMU 데이터를 고급 알고리즘과 결합하여 차량의 위치, 속도 및 방향을 시간 경과에 따라 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 내비게이션 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 포지셔닝 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도 및 방향을 포함한 실시간 내비게이션 데이터를 제공합니다.
이 내비게이션 시스템은 일반적으로 군용 UAV, 선박 및 잠수함과 같이 GNSS가 제한된 환경에서 포괄적인 내비게이션 솔루션이 필요한 애플리케이션에 활용됩니다.
GNSS 대 GPS란 무엇입니까?
GNSS는 Global Navigation Satellite System의 약자이고 GPS는 Global Positioning System의 약자입니다. 이러한 용어는 종종 상호 교환적으로 사용되지만 위성 기반 내비게이션 시스템 내에서 서로 다른 개념을 나타냅니다.
GNSS는 모든 위성 내비게이션 시스템에 대한 포괄적인 용어인 반면, GPS는 특히 미국 시스템을 지칭합니다. GNSS에는 보다 포괄적인 글로벌 커버리지를 제공하는 여러 시스템이 포함되어 있는 반면, GPS는 이러한 시스템 중 하나일 뿐입니다.
여러 시스템의 데이터를 통합하여 GNSS로 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있지만, GPS만으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 제한이 있을 수 있습니다.