Formula Student: IMU/GNSS의 중대한 역할
포뮬러 스튜던트 대회(Formula Student Competition) 기간 동안 여러 전기차 및 자율주행 레이싱 팀이 자사 레이스카에 Ellipse IMU/GNSS를 장착했습니다.
Ellipse-D 센서는 당사의 모든 요구 사항을 충족했으며 매우 만족스럽습니다. GNSS가 매우 안정적이며 칼만 필터 또한 만족스럽습니다. | Daniel K., AMZ 레이싱 전기차 팀
포뮬러 스튜던트(Formula Student)는 전 세계 학생 팀이 자신만의 포뮬러 경주용 차량을 설계, 제작, 경주하는 국제 교육용 엔지니어링 대회입니다. 이 대회는 전기(Electric), 무인(Driverless), 내연기관(Combustible) 자동차의 3개 부문으로 구성됩니다.
포뮬러 스튜던트 참가자들은 가장 빠른 경주용 차량을 제작해야 할 뿐만 아니라 내구성, 가속도, 스키드 패드 성능에서도 우수해야 합니다.
관성 항법 시스템 분야의 전문가이자 여러 팀의 파트너로서, 성공의 핵심 요소가 무엇인지 알아보기 위해 관성 측정 장치(IMU)와 위성항법시스템(GNSS)을 결합하여 사용하는 엔지니어 팀들을 인터뷰했습니다.
정밀한 차량 동역학을 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.
포뮬러 스튜던트 차량 동역학 평가 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.
포뮬러 스튜던트가 레이싱 경기라는 점을 잊지 말아야 합니다. 대회 목표 중 하나는 다른 팀보다 트랙을 더 빠르게 주행하는 것입니다. 따라서 IMU/GNSS를 통해 속도는 연구해야 할 매우 중요한 요소입니다. 하지만 전기 레이싱 카의 경우 소모된 에너지를 추적해야 하므로 훨씬 더 중요합니다.
자율주행 레이싱 카: IMU/GNSS를 활용한 최적의 헤딩 및 항법 구현
레이싱 카는 헤딩을 위해 단일 안테나 GPS를 사용할 수 있지만, 자율주행 차량은 정밀한 헤딩을 위해 이중 안테나 IMU/GNSS에 의존합니다. 이를 통해 더 빠른 초기화가 가능하며 정차 중에도 진북 헤딩을 제공합니다.
UPC Driverless(ETSEIB)의 J. Liberal Huarte는 다른 장비가 제대로 작동하려면 헤딩과 위치 추정이 필수적이라고 설명합니다. "LiDAR 기술을 사용할 때 한쪽으로 1도만 기울어져도 위치에 큰 영향을 미칩니다.
따라서 정밀한 헤딩은 매우 중요한 요구 사항입니다. 또한 위치 추정 및 매핑 측면에서 X, Y 좌표 상의 위치를 파악하는 것이 매우 중요합니다." 따라서 이러한 유형의 레이싱 카에 Dual GNSS/IMU를 구현하는 것은 진북 헤딩과 위치를 제공하여 LiDAR 안정화에도 도움이 되므로 최고의 솔루션입니다.
자율주행 레이싱 카에게는 정밀 항법만큼이나 헤딩도 중요합니다. 실시간 동적 측위(RTK)를 통해 극도로 정확한 위치 추정(1-2 cm)이 가능합니다. IMU/GNSS가 정확할수록 차량이 차선을 벗어나지 않고 서킷 주행을 유지할 수 있습니다.
IMU/GNSS는 서킷을 분석하여 최적의 차량 위치와 궤적 최적화를 보장합니다.
구현 시간이 짧아지면 = 전체 프로젝트에 할애할 수 있는 시간이 늘어난다
"테스트 시간이 매우 짧기 때문에 주행 속도가 빠르면 트랙에서 더 빠르게 주행하고 더 많은 테스트를 수행할 수 있습니다"라고 TUfast 레이싱의 차량 동역학 제어 담당 A. Kopp은 말합니다.
팀들은 차량의 다양한 부품을 통합하고 테스트할 시간이 많지 않습니다. 자동차 엔지니어들이 주로 CAN 및 ROS 프레임워크를 사용하므로, 이러한 워크플로우에 통합될 수 있는 IMU/GNSS는 개발 시간을 엄청나게 단축할 수 있습니다.
예제와 함께 제공되는 깔끔한 C 라이브러리는 팀들의 통합 작업을 돕는 또 다른 방법입니다.
SBG Systems는 차량 설계의 새로운 방식을 지원합니다
학생들은 당사 웹사이트를 통해 스폰서십 신청을 하실 수 있습니다!
Ellipse-D
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로 당사의 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환됩니다.
로봇 및 지리 공간 응용 분야를 위해 설계되었으며, 향상된 추측 항법 정확도를 위해 주행거리계(Odometer) 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합할 수 있습니다.
Ellipse-D 견적 요청
궁금한 점이 있으신가요?
FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 여기에서 당사가 소개하는 애플리케이션에 대한 가장 일반적인 질문과 답변을 확인하실 수 있습니다. 찾으시는 내용이 없다면 언제든지 당사에 직접 문의해 주세요!
GNSS와 GPS의 차이점은 무엇인가요?
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.
GPS 단독으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 한계가 있을 수 있는 반면, 여러 시스템의 데이터를 통합하는 GNSS를 통해 정확성과 신뢰성이 향상됩니다.
AHRS와 INS의 차이점은 무엇인가요?
자세 방위 참조 장치(AHRS)와 관성항법장치(INS)의 주요 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 방향 정보, 구체적으로 차량이나 장치의 자세(피치, 롤)와 방위(요)를 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계, 자력계를 포함한 센서 조합을 사용하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 3개 축(피치, 롤, 요)의 각도 위치를 출력하므로 시스템이 공간 내에서 자신의 방향을 파악할 수 있습니다. 주로 항공, UAV, 로봇 공학, 해양 시스템에서 차량 제어 및 안정화에 필수적인 정확한 자세 및 방위 데이터를 제공하는 데 사용됩니다.
INS는 방향 데이터만 제공하는 것(AHRS처럼)에 그치지 않고, 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 가속도까지 추적합니다. GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 관성 센서를 사용하여 3차원 공간에서의 움직임을 추정합니다. AHRS에 있는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합할 뿐만 아니라, 위치 및 속도 추정을 위한 더 고급 알고리즘을 포함할 수 있으며, 정확도를 높이기 위해 종종 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합됩니다.
요약하자면, AHRS는 방향(자세 및 방위)에 초점을 맞추는 반면, INS는 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 항법 데이터 세트를 제공합니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇인가요?
관성 측정 장치(IMU)와 관성항법장치(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프가 측정한 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요 및 모션에 대한 정보를 공급하지만 위치나 항법 데이터를 계산하지는 않습니다. IMU는 위치나 속도를 결정하기 위해 외부 처리에 필요한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면, INS(관성항법장치)는 IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도 및 방향을 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위한 칼만 필터링과 같은 항법 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 측위 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도, 방향을 포함한 실시간 항법 데이터를 공급합니다.
이 항법 시스템은 일반적으로 종합적인 항법 솔루션이 필요한 응용 분야, 특히 군용 UAV, 선박, 잠수함 등 GNSS 음영 지역에서 활용됩니다.
INS는 외부 보조 센서의 입력을 수용합니까?
당사의 관성 항법 시스템은 대기 데이터 센서, 자력계, 주행거리계, DVL 등 외부 보조 센서의 입력을 수용합니다.
이러한 통합을 통해 INS는 특히 GNSS 음영 지역에서 매우 다재다능하고 신뢰성 높은 성능을 발휘합니다.
이러한 외부 센서는 보완 데이터를 제공하여 INS의 전반적인 성능과 정확도를 향상시킵니다.
