Formula Student electric racing car
TUfast 팀은 동역학 분석을 위해 Ellipse2-N 소형 INS/GNSS를 그들의 전기 레이싱카에 장착했습니다.
“Ellipse-N은 매우 성공적이었던 2018년 저희 차량(영국, 독일, 스페인 오토크로스 1위; 호주 종합 1위)에 매우 결정적인 요소였습니다.” | Alexandre K., 차량 동역학 TU FAST 팀
Formula Student Electric의 TUfast
Formula SAE는 1979년 미국 교수진에 의해 설립되었으며 1999년 유럽에 소개되었습니다. 이 프로젝트는 학생들이 스스로에게 도전하고, 능력을 시험하며, 팀으로 대규모 프로젝트를 수행하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.
포뮬러 학생 대회는 몇 년 전부터 전기 자동차 부문을 도입했으며, TUfast는 SBG Systems의 초소형 관성 항법 시스템인 Ellipse2-N이 탑재된 “eb018”이라는 전기 자동차로 경쟁합니다.
차량 역학
Ellipse-N INS/GNSS는 eb018에 설치되었습니다. IMU와 GPS 속도는 팀이 차량의 상태(속도, 슬립 각도, X 및 Y 가속도, 요 레이트)를 추정하는 데 사용한 필터의 주요 소스입니다.
이 상태는 각 모터의 명령을 생성하기 위해 원하는 상태와 비교되었습니다. 따라서 Ellipse2-N은 TUfast의 매우 성공적인 2018년 차량(영국, 독일, 스페인 오토크로스 1위; 호주 종합 1위)에 매우 결정적인 요인이었습니다.
타이어 분석
GPS 위치는 분석에 광범위하게 사용되었습니다. 팀은 eb018의 성능에 영향을 미치는 모든 현상을 보다 직관적으로 이해하기 위해 많은 지도를 생성했습니다. 매우 통찰력 있는 예로 아래의 트랙 맵을 들 수 있습니다. 칼만 필터의 내부 보정 계수를 보여줍니다.
타이어 모델이 종방향 타이어 힘(직선에서 파란색/녹색)을 과대 평가하고 횡방향 힘(코너에서 주황색/노란색)을 비교적 잘 추정한다는 것을 알 수 있습니다.
2019년 자동차의 Ellipse-N 사용
Ellipse와 해당 소프트웨어는 작업하기에 훌륭하고 구성하기 쉬웠습니다. 설명서에는 시작하고 시스템과의 인터페이스를 개발하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.
Ellipse에서 제공하는 데이터는 정확하며 1km 이상의 여정에서 10cm 미만의 오차를 보여주었습니다. TUfast 팀의 차량 역학 담당자인 Alexandre Kopp은 이 제품에 매우 만족한다고 설명합니다.
eb019에서는 Ellipse2-N의 잠재력을 더욱 활용할 것입니다. 메인 상태(eb018과 동일)에 대한 Kalman 필터 1개와 메인 필터의 물리적 모델에 제공되는 센서 및 데이터를 필터링하는 두 번째 Kalman 필터를 사용할 것입니다.
메인 필터도 위치 및 방향 추정으로 개선될 것입니다. 따라서 Ellipse2-N은 상태 추정을 위해 우리 자동차의 가장 중요한 센서로 남아 있습니다. 통합 칼만 필터는 롤, 피치 및 요 각도의 정확한 추정으로 eb019에서 특히 유용할 것입니다.
이 세 가지는 공기 역학적 힘 계산에 필요합니다.
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
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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 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.
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.
요약하면, AHRS 방향(자세 및 방향)에 초점을 맞추는 반면 INS 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 내비게이션 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 자이로스코프에 의해 측정된 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요 및 움직임에 대한 정보를 제공하지만, 위치 또는 항법 데이터는 계산하지 않습니다. IMU는 위치 또는 속도를 결정하기 위한 외부 처리를 위해 움직임 및 자세에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면에 INS(관성 항법 시스템)는 IMU 데이터를 고급 알고리즘과 결합하여 시간 경과에 따른 차량의 위치, 속도 및 자세를 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위한 칼만 필터링과 같은 항법 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 위치 확인 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도 및 자세를 포함한 실시간 항법 데이터를 제공합니다.
이 항법 시스템은 특히 군용 UAV, 선박 및 잠수함과 같이 GNSS 신호 거부 환경에서 포괄적인 항법 솔루션이 필요한 애플리케이션에 일반적으로 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.
