사례 연구 Hyperloop Challenge – INS를 사용한 위치, 속도 및 가속도 측정

Hyperloop Challenge

UCI 팀은 Ellipse-N 소형 INS를 사용하여 포드의 위치, 속도 및 가속도를 측정했습니다.

“Ellipse-N이 제공한 결과에 매우 만족했습니다. 우리가 얻은 데이터 중 가장 신뢰할 수 있는 소스였습니다.” | Andrew T., HyperXite 팀 주장

INS차량
Hyperxite Hyperloop

UCI 대학의 HyperXite 팀은 두 번째 Hyperloop Competition에 참가하여 Air-Based Levitation 부문에서 All-American Hyperloop 팀 1위, 세계 2위를 차지했습니다. 그들은 Ellipse-N 소형 INS를 사용하여 포드의 위치, 속도 및 가속도를 측정했습니다.

Hyperloop는 운송 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 놀라운 개념입니다. Hyperloop는 밀폐된 튜브로 구성되어 있으며, 이 튜브를 통해 포드가 공기 저항이나 마찰 없이 이동하여 사람이나 물건을 고속으로 운반하는 동시에 매우 효율적입니다.

2015년 SpaceX는 팀이 Hyperloop 개념의 다양한 측면에 대한 기술적 타당성을 입증하기 위해 서브 스케일 프로토타입을 제작하는 첫 번째 Hyperloop Pod Competition을 후원했습니다. 캘리포니아 대학교 어바인(UCI)의 HyperXite 팀은 SBG Systems의 Ellipse-N을 사용하여 두 번째 Hyperloop Competition에 참가했습니다.

Hyperloop Elon Musk
Hyperloop Concept. | 출처: TESLA Motors

Competition II가 종료되었으며 HyperXite는 All-American Hyperloop 팀에서 1위, 공중 부양에서 세계 2위를 차지했습니다. 이 성공적인 팀은 Hyperloop 튜브를 통해 외부 공기로 나아간 전 세계 단 6개 팀 중 하나입니다.

UCI 학생들은 진공에 가까운 튜브를 통해 고속으로 효율적으로 이동할 수 있는 튜브형 차량을 설계했습니다. 또한 이 포드는 경량 탄소 섬유와 첨단 시스템을 사용하여 공중부양, 승객 태우기, 안전한 정지를 가능하게 합니다.

이 대회는 남부 캘리포니아의 1마일 테스트 트랙에서 진행됩니다. 또한 각 포드는 최고 속도에 도달하기 위해 가속하고 실시간으로 보고된 후 제동을 통해 감속합니다.

마지막으로 심사위원들이 속도, 안정성, 제동 및 부드러움에 대해 포드를 평가합니다.

HyperXite 팀의 주장인 Andrew Tec은 “우리 프로토타입 포드는 SpaceX의 Hyperloop 진공 튜브 안에 있을 때 포드의 위치, 속도 및 가속도를 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법이 필요했습니다.”라고 설명합니다.

팀이 처음에는 포드의 동작을 추정하기 위해 여러 가속도계와 로터리 엔코더를 사용하여 센서 융합을 구현하는 개념을 가지고 있었지만, Ellipse-N은 이러한 모든 기능을 산업 등급 정확도(0.1° roll/pitch)로 작은 패키지로 제공했습니다.

관성 센서는 GNSS 포지셔닝 및 CAN bus 프로토콜과 같은 추가적인 유용한 기능을 제공했습니다.

비디오 축소판

“거의 진공 상태에서 잘 작동하고 정밀 센서와 쉽게 통합할 수 있는 구성 요소가 필요했습니다. Ellipse-N은 모든 기준을 충족했습니다.” | Andrew T., HyperXite 팀 주장

이 팀은 내셔널 인스트루먼트의 컴팩트 RIO 컨트롤러를 사용하여 개발 중이었는데, SBG 공용 LabVIEW 플러그인이 매우 편리하여 테스트와 개발이 매우 쉽고 빨랐습니다.

"우리는 Ellipse 제공한 결과에 매우 만족했습니다. 저희가 얻은 데이터 중 가장 신뢰할 수 있는 소스였습니다. 우리 포드의 상태 머신 동작은 예상 궤적 프로파일과 시간에 크게 의존했습니다."

SpaceX는 2018년에 세 번째 대회를 개최할 예정이라고 발표했습니다. 또한 HyperXite는 업데이트된 하이퍼루프 대회 규칙을 충족하기 위해 새롭게 디자인된 포드로 경쟁하게 됩니다.

Hyperloop Challenge
Hyperxite Team
0. 1 °
단일 지점 롤/피치
0. 2 °
Heading (RTK high dynamics)
1 cm
RTK GNSS 위치
47 g
INS 총 무게

Ellipse-N

Ellipse 듀얼 밴드, 쿼드 컨스텔레이션 GNSS 수신기가 통합된 소형 고성능 RTK 관성 항법 시스템입니다. 또한 롤, 피치, 방향, 기울기 및 센티미터 수준의 GNSS 위치 정보를 제공합니다.

Ellipse 센서는 동적인 환경과 열악한 GNSS 조건에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 또한 자기 방향을 사용하는 저동적 애플리케이션에서도 효과적으로 작동합니다.

전체 사양 액세스
Ellipse N INS 장치 Checkmedia

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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 헤딩 레퍼런스 시스템(AHRS)과 관성 항법 시스템(INS)의 주요 차이점은 기능과 제공하는 데이터 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 자세 데이터(AHRS와 유사)를 제공할 뿐만 아니라 차량의 위치, 속도 및 가속도를 시간 경과에 따라 추적합니다. 관성 센서를 사용하여 GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 3차원 공간에서 움직임을 추정합니다. AHRS에서 볼 수 있는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합하지만 위치 및 속도 추적을 위한 고급 알고리즘도 포함할 수 있으며, 향상된 정확도를 위해 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합되는 경우가 많습니다.

 

요약하자면, AHRS는 자세(방위 및 헤딩)에 중점을 두는 반면, INS는 위치, 속도 및 자세를 포함한 전체 탐색 데이터 세트를 제공합니다.

IMU와 INS의 차이점은 무엇입니까?

관성 측정 장치(IMU)와 관성 항법 시스템(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프에서 측정한 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요 및 움직임에 대한 정보를 제공하지만 위치 또는 내비게이션 데이터를 계산하지는 않습니다. IMU는 위치 또는 속도를 결정하기 위해 외부 처리를 위한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 릴레이하도록 특별히 설계되었습니다.
반면에 INS(관성 항법 시스템)는 IMU 데이터를 고급 알고리즘과 결합하여 차량의 위치, 속도 및 방향을 시간 경과에 따라 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 내비게이션 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 포지셔닝 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도 및 방향을 포함한 실시간 내비게이션 데이터를 제공합니다.
이 내비게이션 시스템은 일반적으로 군용 UAV, 선박 및 잠수함과 같이 GNSS가 제한된 환경에서 포괄적인 내비게이션 솔루션이 필요한 애플리케이션에 활용됩니다.

INS가 외부 지원 센서의 입력을 허용합니까?

당사의 관성 항법 장치(INS)는 공기 데이터 센서, 자력계, 주행 거리계, DVL 등과 같은 외부 지원 센서의 입력을 허용합니다.

이 통합은 특히 GNSS가 거부된 환경에서 INS를 매우 다재다능하고 안정적으로 만듭니다.

이러한 외부 센서는 상호 보완적인 데이터를 제공하여 INS의 전반적인 성능과 정확도를 향상시킵니다.