포뮬러 스튜던트: IMU 중요한 역할
포뮬러 학생 대회 기간 동안 여러 전기 및 무인 자동차 팀이 레이스카에 엘립스 IMU 장착했습니다.
Ellipse-D 센서는 우리의 모든 요구 사항을 충족했으며 매우 만족합니다. GNSS는 매우 안정적이고 칼만 필터도 만족스럽습니다. | 다니엘 K., AMZ 레이싱 전기 팀
포뮬러 스튜던트는 전 세계 학생들이 팀을 이루어 직접 포뮬러 경주용 자동차를 설계, 제작, 경주하는 국제 교육 공학 경진대회입니다. 대회에는 3가지 카테고리가 있습니다: 전기 자동차, 무인 자동차, 내연 자동차.
Formula Student 참가자는 가장 빠른 경주용 자동차를 제작해야 할 뿐만 아니라 지구력, 가속도, 스키드 패드 성능도 뛰어나야 합니다.
관성 항법 시스템의 전문가이자 여러 팀의 파트너로서, 우리는 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS)과 결합된 관성 측정 장치IMU를 사용하는 여러 엔지니어 팀을 인터뷰하여 성공의 핵심 요소가 무엇인지 파악했습니다.
정밀한 자동차 동역학을 위한 IMU 중요성
AMZ 레이싱의 D. 키세왈터는 IMU 경쟁 팀의 차량에 위치, 속도, 요율, 슬립 각도, 가속도 및 방향과 같은 차량 상태에 대한 결정적인 정보를 제공한다고 설명합니다:
"저희는 여러 가지 이유로 IMU 필요했습니다. 주로 차량의 위치 상태를 파악하기 위해서였고, 효율적인 동역학 제어와 오일러 각도(롤, 피치, 방향)의 안정적이고 정확한 측정이 필요했습니다."
이렇게 하면 전기 및 내연기관 자동차의 엔지니어가 실제 상태와 이론 상태를 비교하여 개선해야 할 사항을 이해할 수 있습니다.
포뮬러 스튜던트 자동차 역학 기준
포뮬러 레이스에서는 가속을 마스터하는 것이 가장 중요합니다. 자동차가 너무 많이 가속하면 드리프트가 발생하여 바퀴가 마모될 수 있습니다. 타이어 마모를 최소화하고 엔진의 힘과 성능을 최대한 활용하려면 가속을 점검해야 합니다.
경주용 자동차의 궤적을 추적하는 것은 필수적입니다. IMU 데이터, 특히 위치 데이터를 통해 서킷 분석을 수행하면 자동차가 서킷 내부 또는 회전 시 올바른 위치에 있는지 확인할 수 있습니다.
포뮬러 스튜던트는 레이싱이라는 사실을 잊지 마세요. 대회 목표 중 하나는 다른 팀보다 트랙을 더 빨리 달리는 것입니다. 따라서 속도는 IMU 통해 연구해야 할 중요한 요소입니다. 하지만 전기 경주용 자동차의 경우 소비되는 에너지를 추적해야 하므로 더욱 중요합니다.
무인 경주용 자동차: IMU 헤딩 및 내비게이션의 장점 활용하기
경주용 차량은 단일 안테나 GPS를 사용하여 방향을 잡을 수 있지만 무인 차량은 정확한 방향을 잡기 위해 듀얼 안테나 IMU 사용합니다. 이를 통해 초기화가 더 빨라지고 정지된 위치에서도 정확한 방향을 제공할 수 있습니다.
UPC Driverless(ETSEIB)의 J. Liberal Huarte는 장비의 다른 부분이 제대로 작동하려면 방향과 위치 파악이 필수적이라고 설명합니다: "LiDAR 기술로 작업할 때 한쪽으로 1도 정도 향하고 있다는 사실은 위치에 많은 영향을 미칩니다.
따라서 정확한 헤딩은 큰 요구 사항입니다. 또한 로컬라이제이션 및 매핑: X, Y에서 자신의 위치를 파악하는 것이 매우 중요합니다." 따라서 이러한 유형의 경주용 자동차에 듀얼 IMU 구현하는 것은 진정한 방향과 위치를 제공하고 LiDAR의 안정화에도 도움이 되기 때문에 최고의 솔루션입니다.
방향은 무인 경주용 자동차의 정밀한 내비게이션만큼이나 중요합니다. 실시간 키네마틱(RTK)을 사용하면 위치를 매우 정확하게 추정할 수 있습니다(1~2cm). IMU 정확할수록 자동차가 드리프트 없이 서킷 차선을 유지할 수 있습니다.
IMU 서킷을 분석하여 최적의 자동차 위치 및 궤적 최적화를 보장합니다.
구현 시간 단축 = 전체 프로젝트에 더 많은 시간 확보
"테스트 시간이 매우 짧기 때문에 트랙에서 더 빨리 달리고 더 많은 테스트를 할 수 있습니다." TUfast Racing의 차량 동역학 제어 부문 A. Kopp은 말합니다.
팀은 차량의 다양한 부품을 통합하고 테스트할 시간이 많지 않습니다. 자동차 엔지니어가 주로 사용하는 CAN과 ROS 프레임워크는 이러한 워크플로우에 포함될 수 있는 IMU 사용하면 개발 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
예제와 함께 제공되는 깔끔한 C 라이브러리는 팀의 통합을 돕는 또 다른 방법입니다.
자동차 설계의 새로운 방식을 지원하는 SBG Systems
학생들은 웹사이트를 통해 후원 신청서를 제출할 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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GNSS와 GPS란 무엇인가요?
GNSS는 글로벌 네비게이션 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.
AHRS와 INS 차이점은 무엇인가요?
자세 및 방향 기준 시스템(AHRS)과 관성 항법 시스템(관성 항법 시스템)의 주요 차이점(INS)의 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 방향 정보, 특히 차량 또는 디바이스의 자세(피치, 롤) 및 방향(요)을 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계, 자력계 등 여러 센서를 조합하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 각 위치를 세 가지 축(피치, 롤, 요)으로 출력하여 시스템이 공간에서의 방향을 파악할 수 있도록 합니다. 항공, 무인 항공기, 로봇 공학 및 해양 시스템에서 차량 제어 및 안정화에 중요한 정확한 자세 및 방향 데이터를 제공하기 위해 자주 사용됩니다.
INS AHRS와 같이 방향 데이터를 제공할 뿐만 아니라 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 가속도도 추적합니다. 관성 센서를 사용하여 GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 3D 공간에서 움직임을 추정합니다. AHRS에 사용되는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합하지만 위치 및 속도 추적을 위한 고급 알고리즘을 포함할 수도 있으며, 정확도를 높이기 위해 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합하는 경우도 있습니다.
요약하면, AHRS는 방향(자세 및 방향)에 초점을 맞추는 반면 INS 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 내비게이션 데이터를 제공합니다.
IMU INS 차이점은 무엇인가요?
관성 측정 장치IMU와 관성 항법 시스템의 차이점(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. IMU 위치나 속도를 결정하기 위한 외부 처리를 위해 움직임과 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면, INS (관성 내비게이션 시스템)는 다음을 결합합니다. IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 방향을 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 내비게이션 알고리즘을 통합합니다. INS 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.
INS 외부 보조 센서의 입력을 허용하나요?
당사의 관성 내비게이션 시스템은 공기 데이터 센서, 자력계, 주행 거리계, DVL 등과 같은 외부 보조 센서의 입력을 받아들입니다.
이러한 통합을 통해 INS 특히 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 활용도와 신뢰성이 매우 높습니다.
이러한 외부 센서는 상호 보완적인 데이터를 제공함으로써 INS 전반적인 성능과 정확성을 향상시킵니다.