Formula Student: IMU/GNSS의 중요한 역할
여러 전기 및 자율 주행 팀이 Formula Student Competition 기간 동안 Ellipse IMU/GNSS를 경주용 자동차에 장착했습니다.
Ellipse-D 센서는 우리의 모든 요구 사항을 충족했으며 우리는 그것에 매우 만족합니다. GNSS는 매우 안정적이며 Kalman Filter도 만족스럽습니다. | Daniel K., AMZ Racing Electric Team
Formula Student는 전 세계 학생 팀이 자체 포뮬러 경주용 자동차를 설계, 제작 및 경주하는 국제 교육 공학 대회입니다. 이 대회에는 전기, 자율 주행 및 가연성 자동차의 3가지 범주가 포함됩니다.
Formula Student 참가자는 가장 빠른 경주용 자동차를 제작해야 할 뿐만 아니라 내구성, 가속 및 스키드 패드 성능에서도 탁월해야 합니다.
관성 항법 시스템 전문가이자 여러 팀의 파트너로서 우리는 성공의 핵심 요소가 무엇인지 이해하기 위해 글로벌 항법 위성 시스템(GNSS)과 결합된 관성 측정 장치(IMU)를 사용하는 다양한 엔지니어 팀을 인터뷰했습니다.
정밀한 자동차 역학을 위한 IMU/GNSS의 중요성
AMZ Racing의 D. Kiesewalter는 다음과 같이 언급했습니다. IMU/GNSS는 경쟁 팀 차량에 위치, 속도, 요 레이트(yaw rate), 슬립 각도(slip angle), 가속도 및 자세(orientation)와 같은 차량 상태에 대한 결정적인 정보를 제공합니다.
“저희는 여러 가지 이유로 IMU가 필요했습니다. 주로 차량의 위치 상태를 파악하기 위해서였죠. 또한 효율적인 동역학 제어와 오일러 각(롤, 피치, 헤딩)의 신뢰할 수 있고 정확한 결정이 필요했습니다.”
이러한 방식으로 전기차 및 내연기관차 엔지니어들은 실제 상태를 이론적인 상태와 비교하여 무엇을 개선해야 할지 파악할 수 있습니다.
Formula Student 차량 역학 기준
포뮬러 레이스에서는 가속 제어가 매우 중요합니다. 차량이 과도하게 가속하면 드리프트할 수 있으며, 이는 휠 마모를 유발합니다. 타이어 마모를 최소화하고 엔진의 출력과 성능을 최대한 활용하려면 가속을 점검해야 합니다.
레이스카의 궤적을 추적하는 것은 필수적입니다. IMU/GNSS 데이터, 특히 위치 데이터를 활용하여 회로 분석이 수행되며, 이는 차량이 서킷 내에서 또는 회전 시 올바르게 위치하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.
Formula Student는 경주라는 것을 잊지 마십시오. 경쟁 목표 중 하나는 다른 팀보다 트랙에서 더 빨리 달리는 것입니다. 따라서 속도는 IMU/GNSS 덕분에 연구해야 할 중요한 요소입니다. 그러나 전기 경주용 자동차의 경우 에너지 소비를 추적해야 하므로 훨씬 더 중요합니다.
자율 주행 경주용 자동차: IMU/GNSS에서 최고의 헤딩 및 내비게이션 활용
경주용 차량은 방향 설정을 위해 단일 안테나 GPS를 사용할 수 있지만, 무인 차량은 정밀한 방향 설정을 위해 이중 안테나 IMU/GNSS에 의존합니다. 이는 더 빠른 초기화를 가능하게 하며, 정지 상태에서도 정확한 방향을 제공합니다.
UPC Driverless (ETSEIB)의 J. Liberal Huarte는 방향 설정과 위치 파악이 다른 장비가 제대로 작동하는 데 필수적이라고 설명합니다. "LiDAR 기술을 사용할 때, 1도라도 한쪽으로 기울어지면 위치에 큰 영향을 미칩니다.
따라서 정밀한 방향 설정은 중요한 요구 사항입니다. 또한 위치 파악 및 매핑도 중요합니다. X, Y 좌표에서 자신의 위치를 파악하는 것이 매우 중요합니다." 그러므로 이러한 유형의 경주용 차량에 이중 GNSS/IMU를 구현하는 것이 최상의 솔루션입니다. 이는 정확한 방향과 위치를 제공하며, LiDAR 안정화에도 도움이 되기 때문입니다.
무인 경주용 차량에게 방향 설정은 정밀한 내비게이션만큼 중요합니다. Real Time Kinematic (RTK)은 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있도록 합니다 (1-2 cm). IMU/GNSS가 정확할수록 차량은 이탈 없이 서킷 차선을 유지할 수 있습니다.
IMU/GNSS는 최적의 차량 위치 및 궤적 최적화를 보장하기 위해 서킷을 분석합니다.
구현 시간 단축 = 전체 프로젝트에 더 많은 시간 할애
“저희는 테스트 시간이 매우 짧기 때문에 빨리 진행되면 트랙에서 더 빨리 진행하고 더 많이 테스트할 수 있습니다.”라고 TUfast Racing의 차량 역학 제어 A. Kopp가 말합니다.
팀은 차량의 여러 부분을 통합하고 테스트할 시간이 많지 않습니다. 자동차 엔지니어가 주로 CAN 및 ROS 프레임워크를 사용하므로 이러한 워크플로의 일부가 될 수 있는 IMU/GNSS는 개발 시간을 엄청나게 절약할 수 있습니다.
예제가 포함된 깨끗한 C 라이브러리는 팀의 통합을 돕는 또 다른 방법입니다.
SBG Systems는 자동차를 설계하는 새로운 방법을 지원합니다.
학생들은 저희 웹사이트를 통해 후원 신청서를 제출하실 수 있습니다!
Ellipse-D
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로, 당사의 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환됩니다.
로봇 및 지리공간 애플리케이션용으로 설계되었으며, 주행 거리계(Odometer) 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합하여 향상된 추측 항법 정확도를 제공할 수 있습니다.
Ellipse-D 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 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.
