Formula student driverless – Chalmers Team
찰머스 공과대학교는 자율주행차에 Ellipse-N INS GNSS를 장착했습니다.
"센서의 성능과 견고성에 매우 만족했습니다." | 찰머스 포뮬러 스튜던트 자율주행팀의 엔지니어링 매니저 Emil R.
Formula Student 무인 자동차 대회
Formula Student 자율 주행 대회는 제동, 가속, 스키드패드 테스트 및 트랙 주행과 같은 다양한 챌린지로 구성됩니다.
스웨덴 대학인 Chalmers University of Technology는 기술 연구 및 교육에 중점을 두고 있으며, 2018년 에디션에 참가했습니다.
Chalmers 팀은 자율 주행 자동차에 내장형 GNSS 수신기가 있는 초소형 관성 항법 시스템인 Ellipse-N을 장착했습니다.
견고하고 안정적인 INS(Inertial Navigation Sensor)
SBG Systems는 센서의 성능과 견고성에 매우 만족했습니다. 수백 시간의 테스트를 수행하는 동안 센서에서 눈에 띄는 오류는 발생하지 않았습니다.
우리는 관성 센서에서 어떠한 드리프트도 경험하지 않았으며, 특히 뛰어난 요 레이트 추정에 깊은 인상을 받았습니다. GNSS system은 또한 매우 견고하고 안정적이었으며, GNSS 커버리지 부족으로 인한 문제도 전혀 겪지 않았고 항상 충분한 수의 위성을 확보했습니다.
C 라이브러리 덕분에 통합이 용이합니다.
제공된 C 라이브러리를 사용하여 Ellipse-N을 자체 소프트웨어 프레임워크에 통합하는 것은 매우 쉬웠습니다. 우리 프레임워크는 센서의 데이터를 하나의 마이크로서비스에서 읽는 Docker 컨테이너에서 호스팅되는 마이크로서비스를 사용했습니다.
이는 마이크로서비스를 자동으로 원활하게 구축할 수 있어야 함을 의미했습니다. 제공된 라이브러리를 통해 필요한 코드를 Docker 이미지에 포함하고 라이브러리와 인터페이스하는 자체 코드와 함께 빌드하는 것이 간단했습니다.
제공된 바이너리만 있었다면 원시 센서 데이터를 직접 읽고 구문 분석해야 했을 것이므로 라이브러리는 우리 경우에 매우 유용했습니다. 제공된 예제와 문서를 통해 라이브러리를 쉽게 사용하고 필요한 마이크로서비스에 Ellipse-N을 인터페이스할 수 있었습니다.
이러한 조건에서 단일 또는 이중 안테나?
Ellipse-N과 같은 단일 안테나 관성 항법 시스템(INS)이 매우 정확한 자세 및 항법 데이터를 제공한다면, Ellipse-D와 같은 듀얼 안테나 INS는 정지 상태에서도 더 빠른 초기화를 가능하게 합니다.
이러한 기능들은 INS를 선택할 때 고려되어야 합니다. «최고의 헤딩 방법을 선택하는 방법»에 대한 자세한 정보를 찾아보십시오.
“우리는 관성 센서에서 어떠한 드리프트도 경험하지 않았으며, 특히 뛰어난 요 레이트 추정에 깊은 인상을 받았습니다.” | Emil R., 엔지니어링 매니저
Ellipse-N
Ellipse-N은 통합 듀얼 밴드, 쿼드 성좌 GNSS 수신기를 갖춘 소형 고성능 RTK INS입니다. 롤, 피치, 헤딩 및 상하 동요(heave)뿐만 아니라 센티미터급 GNSS 위치를 제공합니다.
Ellipse-N 센서는 동적 환경 및 열악한 GNSS 조건에 가장 적합하지만, 자기 헤딩을 사용하여 낮은 동적 애플리케이션에서도 작동할 수 있습니다.
Ellipse-N 견적 요청
궁금한 점이 있으십니까?
FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 SBG Systems에서 소개하는 애플리케이션에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 찾고 있는 내용이 없으면 언제든지 직접 문의하십시오!
GNSS 대 GPS란 무엇입니까?
GNSS는 Global Navigation Satellite System을 의미하며, GPS는 Global Positioning System을 의미합니다. 이 용어들은 종종 상호 교환적으로 사용되지만, 위성 기반 항법 시스템 내에서 서로 다른 개념을 나타냅니다.
GNSS는 모든 위성 항법 시스템을 통칭하는 용어인 반면, GPS는 특히 미국의 시스템을 지칭합니다. GNSS는 더 포괄적인 전 세계적 커버리지를 제공하는 여러 시스템을 포함하며, GPS는 그러한 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.
AHRS와 INS의 차이점은 무엇입니까?
자세 및 방위 기준 시스템(AHRS)과 관성 항법 시스템(INS)의 주요 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 차량 또는 장치의 자세(피치, 롤) 및 헤딩(요)과 같은 방향 정보를 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계 및 자력계를 포함한 센서 조합을 사용하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 3축(피치, 롤, 요)으로 각도 위치를 출력하여 시스템이 공간에서 방향을 이해할 수 있도록 합니다. 항공, UAV, 로봇 공학 및 해양 시스템에서 정확한 자세 및 헤딩 데이터를 제공하는 데 자주 사용되며, 이는 차량 제어 및 안정화에 매우 중요합니다.
INS는 AHRS와 같은 방향 데이터뿐만 아니라 시간 경과에 따른 차량의 위치, 속도 및 가속도도 추적합니다. GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 관성 센서를 사용하여 3D 공간에서의 움직임을 추정합니다. AHRS에 있는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합하지만, 위치 및 속도 추적을 위한 더 고급 알고리즘을 포함할 수도 있으며, 종종 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합하여 정확도를 향상시킵니다.
요약하자면, AHRS는 자세(태도 및 방위)에 중점을 두는 반면, INS는 위치, 속도 및 자세를 포함한 완전한 항법 데이터를 제공합니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇입니까?
관성 측정 장치(IMU)와 관성 항법 시스템(INS)의 차이는 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프를 통해 측정된 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 이는 롤, 피치, 요 및 움직임에 대한 정보를 제공하지만, 위치나 항법 데이터는 계산하지 않습니다. IMU는 외부 처리 과정을 통해 위치나 속도를 결정하기 위한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면, INS(관성 항법 시스템)는 IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도 및 자세를 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 항법 알고리즘을 통합합니다. INS는 위치, 속도 및 자세를 포함한 실시간 항법 데이터를 제공하며, GNSS와 같은 외부 위치 확인 시스템에 의존하지 않습니다.
이 항법 시스템은 포괄적인 항법 솔루션이 필요한 애플리케이션, 특히 군용 UAV, 선박 및 잠수함과 같이 GNSS 사용이 제한된 환경에서 주로 활용됩니다.
INS는 외부 보조 센서로부터 입력을 받습니까?
당사의 관성 항법 장치(INS)는 공기 데이터 센서, 자력계, 주행 거리계, DVL 등과 같은 외부 지원 센서의 입력을 허용합니다.
이러한 통합은 INS를 매우 다재다능하고 신뢰할 수 있게 만들며, 특히 GNSS 사용이 어려운 환경에서 더욱 그렇습니다.
이러한 외부 센서는 보완적인 데이터를 제공함으로써 INS의 전반적인 성능과 정확성을 향상시킵니다.
