자율 차량 혁신을 지원하는 Ellipse
“SBG Systems와의 협력과 Ellipse-D를 차량에 통합한 것은 R&D 노력과 자율 운행에 중요한 정밀도와 신뢰성을 달성하는 데 필수적이었습니다.” | Oğuzhan Sağlam – 영업 관리자
Leo Drive는 어떤 기능을 수행합니까?
Leo Drive는 자율주행 기술의 선두 주자로서 자율 변혁의 미래를 개척하고 있습니다.
이 회사는 확장 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션 제공을 전문으로 하며, 자율 시스템 통합을 위한 엔드투엔드 원스톱 서비스를 제공합니다.
그들의 임무는 자율 기술을 다양한 산업 분야에서 더 쉽게 접근하고 널리 채택되도록 하는 것입니다.
Leo Drive의 혁신적인 접근 방식은 제품을 광범위한 시나리오에 적용하고 활용할 수 있도록 하여 자율 기술이 어떤 환경에도 원활하게 통합될 수 있도록 보장합니다.
Leo Drive 솔루션의 최종 사용자는 UAV, UGV 및 자율 주행 시스템을 포함한 다양한 산업 분야에 걸쳐 있습니다.
이 사용자들은 항공 매핑, 짐벌 카메라 안정화 및 지상 차량 내비게이션과 같은 응용 분야에서 INS의 높은 정확성과 신뢰성에 의존합니다.
최초 계약 및 고객 여정
Leo Drive와의 당사 관계는 수년 전, 당사의 첫 INS인 IG-500 시리즈 출시와 함께 시작되었습니다.
수년 동안 Leo Drive는 당사의 첨단 INS 솔루션에 계속해서 신뢰를 보내왔으며, 이제 자랑스러운 파트너입니다. 이 관계의 초기 단계에서 확립된 신뢰와 믿음은 더욱 깊어져, 당사의 제품은 Leo Drive의 자율 기술 솔루션의 필수적인 부분이 되었습니다.
Leo Drive의 기술적 요구 사항
Leo Drive는 자율 주행 테스트 차량에 대한 정확한 실시간 위치 및 자세 데이터를 제공할 수 있는 고정밀 관성 항법 시스템이 필요했습니다. 이 차량은 자율 주행을 위한 세계 최고의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Autoware 소프트웨어에서 실행됩니다.
Leo Drive의 주요 요구 사항은 다음과 같습니다.
- 듀얼 안테나 RTK 기능: 위치 및 자세 결정에서 고정밀을 보장하기 위함.
- 신뢰성: 자율 작동의 안전과 효율성에 중요한 일관되고 정확한 데이터를 제공합니다.
- 통합 유연성: 이 시스템은 Leo Drive의 기존 플랫폼과 호환되어야 했으며, 역동적인 환경에서 실시간 처리 요구 사항을 충족할 수 있을 만큼 강력해야 했습니다.
그들의 애플리케이션과 당사에서 제공하는 솔루션
Leo Drive의 요구 사항을 신중하게 분석한 후, 당사 전문가들은 위치 파악 요구 사항을 충족하기 위해 듀얼 안테나 RTK INS인 Ellipse-D를 추천했습니다.
Ellipse-D는 자율 주행 차량 개발 및 테스트에 필수적인 정확성, 신뢰성 및 고급 기능 때문에 선정되었습니다.
Ellipse-D INS는 자율 주행을 위해 개조된 승용차인 Leo Drive의 자율 주행 테스트 차량에 통합되었습니다. GNSS/INS 시스템, 다중 카메라 및 LiDAR 센서를 갖춘 이 차량은 안전하고 효율적인 작동을 위해 정밀한 항법 및 정확한 위치 결정 데이터가 필요합니다.
이 차량은 연구 개발(R&D) 및 기술 시연을 위한 중요한 플랫폼 역할을 합니다.
테스트 차량은 Autoware Foundation에서 호스팅하는 Autoware 소프트웨어로 구동됩니다. Autoware Foundation은 자율 주행 차량을 위한 오픈 소스 협업 소프트웨어 개발에 전념하는 비영리 단체입니다.
SBG Systems와 Autoware Foundation 간의 회원 제휴는 당사의 센서와 소프트웨어가 Autoware의 플랫폼과 원활하게 통합되도록 보장하여 자율 주행 차량 커뮤니티를 위한 도구와 리소스를 향상시킵니다.
통합, 지원 및 그 이상
Leo Drive는 간섭을 방지하고 최적의 센서 성능을 보장하기 위해 비자성 재료를 사용하여 테스트 차량에 Ellipse-D INS를 장착했습니다.
전기 연결은 RS-232/422 및 CAN 인터페이스를 통해 이루어졌으며, ROS2 환경 내에서 맞춤형 드라이버를 사용하여 Ellipse-D의 실시간 데이터를 센서 퓨전 알고리즘에 통합했습니다. ROS2 Ellipse-D 드라이버 덕분에 Autoware 플랫폼과의 통합은 원활했습니다.
통합 단계에서 당사의 지원팀은 발생하는 모든 문제를 신속하게 해결하며 지속적인 지원을 제공했습니다. SBG Systems 지원 포털 또한 포괄적인 지침과 문제 해결 지원을 제공하는 귀중한 자료였습니다.
Leo Drive의 자율 주행 차량에서 핵심적인 역할을 한 Ellipse-D의 중요한 기능
- 정확한 위치 확인: Ellipse-D는 고정밀 실시간 내비게이션 데이터를 제공합니다.
- 견고한 자세 데이터: 이중 안테나 RTK 기능은 자세 데이터의 신뢰성을 보장하고 차량의 복잡한 내비게이션 알고리즘을 지원합니다.
- 원활한 통합: 센서의 RS-232/422 및 CAN 연결을 통해 Leo Drive의 온보드 컴퓨터와 쉽게 통합할 수 있었습니다. ROS2 환경의 사용자 정의 드라이버와 노드는 Ellipse-D와 다른 차량 센서 간의 원활한 통신을 촉진하여 전체 시스템 견고성을 향상시켰습니다.
Ellipse-D는 기대를 뛰어넘어 Leo Drive의 요구 사항을 100% 충족합니다.
Leo Drive는 자율 주행 차량에 Ellipse-D INS를 통합한 이후 몇 가지 중요한 개선 사항을 경험했습니다:
- 향상된 정확도: Ellipse-D가 제공하는 위치 및 방향의 높은 정확도는 Leo Drive의 자율 시스템의 성능과 신뢰성을 개선하는 데 중요한 역할을 했습니다.
- 효율성 증가: Ellipse 시리즈 고급 알고리즘은 보다 원활한 개발 프로세스와 보다 정확한 테스트 결과를 가능하게 하여 R&D 노력을 간소화합니다.
- 적시 지원: 자세한 문서와 신속한 기술 지원팀을 포함한 포괄적인 고객 지원을 통해 원활한 통합 프로세스를 보장했습니다.
- Ellipse-D의 신뢰할 수 있는 센서 데이터는 품질 관리에도 매우 중요하여 Leo Drive가 다른 센서에 대한 정확한 테스트를 수행하고 자율 주행 차량의 전체적인 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
Leo Drive는 SBG Systems의 성공에 결정적인 세 가지 뛰어난 강점을 꼽았습니다: 탁월한 고객 지원, 고품질 제품, 사용자 친화적인 지원 포털.
SBG Systems 팀은 이 프로젝트에서 Leo Drive와 협력하면서 귀중한 경험을 얻었습니다. 또한, 우리는 이 협력을 단순한 고객 관계가 아닌 진정한 파트너십으로 대했습니다. 하지만 자율 기술을 위한 복잡한 알고리즘 통합은 어려움을 야기했습니다. 그럼에도 불구하고, 당사의 영업, 사업 개발 및 알고리즘 팀은 큰 헌신을 보여주었습니다.
그 결과, 우리는 기술적 요구 사항을 완전히 이해하고 충족시켰습니다.
결국, 우리는 만족스러운 파트너로서 Leo Drive의 신뢰를 얻었습니다. 궁극적으로 내비게이션 산업에서 성공은 신뢰와 안정성을 단계적으로 구축하는 데 달려 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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자율 주행 자동차의 자율성 수준은 어떻게 됩니까?
자율 주행 차량의 자율성 수준은 자동차 기술 학회(SAE)에서 6단계(레벨 0 ~ 레벨 5)로 분류하며, 차량 작동 시 자동화 정도를 정의합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.
- 레벨 0: 자동화 없음 - 운전자는 항상 차량을 완전히 제어하며 경고와 같은 수동 시스템만 사용합니다.
- 레벨 1: 운전자 지원 - 차량이 조향 또는 가속/감속을 지원할 수 있지만 운전자는 계속 제어하고 주변 환경을 모니터링해야 합니다(예: 어댑티브 크루즈 컨트롤).
- 레벨 2: 부분 자동화 - 차량이 조향과 가속/감속을 동시에 제어할 수 있지만 운전자는 계속 개입할 준비가 되어 있어야 합니다(예: Tesla의 Autopilot, GM의 Super Cruise).
- 레벨 3: 조건부 자동화 - 차량이 특정 조건에서 모든 주행을 처리할 수 있지만 운전자는 시스템의 요청 시 개입할 준비가 되어 있어야 합니다(예: 고속도로 주행). 운전자는 적극적으로 모니터링할 필요는 없지만 계속 경계를 유지해야 합니다.
- 레벨 4: 고도 자동화 - 차량이 인간의 개입 없이 특정 조건 또는 환경(예: 도시 지역 또는 고속도로) 내에서 모든 주행 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 다른 환경이나 특수한 상황에서는 사람이 운전해야 할 수도 있습니다.
- 레벨 5: 완전 자동화 - 차량은 완전 자율적이며 인간의 개입 없이 모든 조건에서 모든 주행 작업을 처리할 수 있습니다. 운전자가 필요 없으며 차량은 어떤 조건에서도 어디에서든 작동할 수 있습니다.
이러한 레벨은 기본 운전자 지원에서 완전 자율 주행에 이르기까지 자율 주행 자동차 기술의 진화를 정의하는 데 도움이 됩니다.
자율 주행 자동차 작동 원리
자율 주행 자동차는 인간의 개입 없이 스스로 탐색하고 제어할 수 있도록 정교한 시스템을 갖춘 차량입니다. 이러한 차량은 자율 주행 센서와 알고리즘을 결합하여 주변 환경을 인식하고, 의사 결정을 내리며, 자율 주행 작업을 수행합니다. 목표는 차량이 안전하고 효율적으로 운전의 모든 측면을 처리할 수 있는 완전한 자율성을 달성하는 것입니다.
자율 주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해 여러 핵심 기술에 의존합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- GNSS (Global Navigation Satellite System): 자율 주행 자동차의 위치, 속도 및 방향에 대한 실시간 업데이트를 얻기 위함.
- INS (관성 항법 시스템): GNSS 신호 끊김 시 정확도를 유지합니다. 이는 자율 주행 차량의 위치, 속도 및 방향에 대한 실시간 업데이트를 제공합니다.
- LiDAR(Light Detection and Ranging): 레이저 빔을 사용하여 차량 환경의 상세한 3D 매핑을 생성합니다. 이 기술은 자동차가 다른 차량, 보행자 및 도로 표지판을 포함하여 주변의 물체를 감지하고 측정하는 데 도움이 됩니다.
- 레이더(전파 탐지 및 거리 측정): 전파를 사용하여 물체의 속도, 거리 및 방향을 감지합니다. 레이더는 특히 악천후 조건에서 그리고 더 긴 범위에서 물체를 감지하는 데 유용합니다.
- 카메라: 차선 표시, 교통 신호 및 도로 표지판을 포함하여 차량 환경에 대한 시각 정보를 캡처합니다. 복잡한 시각적 단서를 해석하고 시각적 데이터를 기반으로 결정을 내리는 데 필수적입니다.
자동차 ADAS와 자율 주행 자동차의 차이점은 무엇입니까?
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems)는 차선 유지, 어댑티브 크루즈 컨트롤 및 자동 제동과 같은 기능을 제공하여 운전 안전성을 향상시키지만 운전자의 적극적인 감독이 필요합니다. 이와는 대조적으로 자율 주행 시스템을 갖춘 자율 주행 자동차는 사람의 개입 없이 차량 작동을 완전히 자동화하는 것을 목표로 합니다.
ADAS는 작업 지원 및 안전성 향상을 통해 운전자를 지원하는 반면, 자율 주행 자동차는 내비게이션에서 의사 결정에 이르기까지 자율 주행의 모든 측면을 처리하도록 설계되어 더 높은 수준의 자동화(SAE 레벨)와 편의성을 제공합니다. ADAS 특성 또는 기능은 3 미만의 SAE 레벨에 속하며, 자율 주행 자동차는 최소 레벨 4에 해당합니다.
