자율주행 차량을 위한 고정밀 내비게이션
관성 내비게이션 시스템INS은 자율주행 차량 애플리케이션에 다양한 이점을 제공합니다. INS 솔루션은 가속도계 및 자이로스코프와 같은 센서를 사용하여 외부 신호에 의존하지 않고 지속적이고 정확한 내비게이션 데이터를 제공합니다.
INS 차량의 위치, 속도, 방향에 대한 실시간 업데이트를 제공하여 GNSS가 지원되지 않는 환경에서도 정확한 내비게이션을 보장합니다.
시간이 지남에 따라 오류를 최소화하고 차량 위치의 정확성을 유지하기 위해 고급 알고리즘을 개발했습니다.
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까다로운 환경에서의 견고성
INS 터널 아래, 도심 협곡, 캐노피 아래 등 GNSS 신호가 약하거나 장애가 있는 지역에서 효과적으로 작동할 수 있습니다. 신호 방해 또는 스푸핑에 대한 보호 기능을 제공하며 GNSS를 효율적으로 보완하여 주행 보안과 안정성을 향상시킵니다.
차량의 움직임에 대한 즉각적인 피드백을 받아 변화하는 상황에 신속하게 의사결정을 내리고 대응할 수 있습니다. INS 솔루션은 외부 신호에 의존하지 않기 때문에 지속적으로 작동할 수 있어 역동적인 환경에 이상적입니다.
INS 생성된 데이터는 경로 계획, 장애물 회피, 경로 최적화와 같은 고급 내비게이션 알고리즘에 사용할 수 있습니다. 또한 외부 조건에 관계없이 일관된 성능을 제공하므로 자율주행 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
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실시간 데이터 및 센서 융합
센서가 실시간 모션 및 방향 데이터를 제공하므로 자율주행 차량은 지형, 도로 상황 또는 교통량의 변화에 따라 조향, 가속, 제동을 즉각적으로 조정할 수 있습니다. 또한 안정성과 제어력을 유지하는 데도 도움이 됩니다.
다른 내비게이션 보조 장치(예: GNSS, LiDAR, 카메라)와 결합하면 전반적인 정확도와 신뢰성이 향상됩니다. 이러한 센서를 융합하면 상황 인식 및 의사 결정 능력이 향상됩니다.
INS 여러 센서의 데이터를 통합함으로써 외부 요인으로 인한 부정확성을 수정하여 보다 안정적인 내비게이션을 보장합니다.
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자율 주행 차량용 솔루션
소니의 솔루션은 UGV 플랫폼과 원활하게 통합되어 가장 까다로운 조건에서도 안정적인 성능을 제공합니다.
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사례 연구
사례 연구 섹션에서 SBG Systems관성 솔루션이 자율주행차 기술을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요. 이 실제 성공 사례는 첨단 관성 센서가 어떻게 까다로운 환경에서 정밀한 내비게이션과 신뢰성을 제공하는지 보여줍니다.
도시 환경에서의 차량 안전성 향상부터 GNSS가 없는 시나리오에서의 성능 최적화까지, 포티넷의 솔루션은 자율주행 차량이 탁월한 정확성과 제어력으로 운행할 수 있도록 지원합니다.
각 사례 연구는 당사 기술이 자율주행 교통의 미래를 주도하는 혁신적인 방식에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.
그들은 우리에 대해 이야기합니다
저희 기술을 도입한 혁신가와 고객들의 이야기를 직접 들어보세요.
이들의 사용 후기 및 성공 사례는 실제 자율주행차 애플리케이션에서 센서가 얼마나 큰 영향을 미치는지 잘 보여줍니다.
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자율주행 차량의 자율성 수준은 어느 정도인가요?
자율주행 차량의 자율성 수준은 미국자동차공학회(SAE)에서 차량 운행의 자동화 정도를 정의하는 6단계(레벨 0~5단계)로 분류합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다:
- 레벨 0: 자동화 없음 - 운전자가 항상 차량을 완전히 제어하며, 알림 및 경고와 같은 수동적인 시스템만 작동합니다.
- 레벨 1: 운전자 보조 - 차량이 스티어링 또는 가속/감속을 보조할 수 있지만, 운전자는 여전히 제어권을 갖고 환경을 모니터링해야 합니다(예: 어댑티브 크루즈 컨트롤).
- 레벨 2: 부분 자동화 - 차량이 스티어링과 가속/감속을 동시에 제어할 수 있지만 운전자는 언제든 운전대를 잡을 준비가 되어 있어야 합니다(예: Tesla의 오토파일럿, GM의 슈퍼 크루즈).
- 레벨 3: 조건부 자동화 - 특정 조건에서 차량이 주행의 모든 측면을 처리할 수 있지만, 시스템에서 요청할 때(예: 고속도로 주행) 운전자가 개입할 준비가 되어 있어야 합니다. 운전자는 능동적으로 모니터링할 필요는 없지만 경계를 늦추지 않아야 합니다.
- 레벨 4: 고도의 자동화 - 차량이 특정 조건이나 환경(예: 도심 지역 또는 고속도로)에서 사람의 개입 없이 모든 주행 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 다른 환경이나 특수한 상황에서는 사람이 운전해야 할 수도 있습니다.
- 레벨 5: 완전 자동화 - 차량이 완전 자율 주행하며 사람의 개입 없이 모든 조건에서 모든 주행 작업을 처리할 수 있습니다. 운전자가 필요 없으며 차량은 어떤 조건에서도 어디서든 운행할 수 있습니다.
이 레벨은 기본적인 운전자 지원부터 완전 자율 주행에 이르기까지 자율 주행 차량 기술의 진화를 정의하는 데 도움이 됩니다.
주행 거리계란 무엇인가요?
주행 거리계는 차량이 이동한 거리를 측정하는 데 사용되는 기기입니다. 차량이 얼마나 멀리 이동했는지에 대한 중요한 정보를 제공하여 유지보수 일정, 연비 계산, 재판매 가치 평가 등 다양한 목적에 유용합니다.
주행 거리계는 차량 바퀴의 회전 수를 기준으로 거리를 측정합니다. 타이어 크기에 따른 보정 계수는 바퀴 회전을 거리로 변환합니다.
특히 차량의 많은 내비게이션 애플리케이션에서 주행 거리계 데이터를 INS 데이터와 통합하여 전반적인 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 센서 퓨전이라고 하는 이 프로세스는 두 시스템의 강점을 결합합니다.
재밍과 스푸핑이란 무엇인가요?
재밍과 스푸핑은 GNSS와 같은 위성 기반 내비게이션 시스템의 신뢰성과 정확도에 큰 영향을 줄 수 있는 두 가지 유형의 간섭입니다.
재밍은 GNSS 시스템에서 사용하는 동일한 주파수에서 간섭 신호를 방송하여 위성 신호를 의도적으로 방해하는 것을 말합니다. 이러한 간섭은 정상적인 위성 신호를 압도하거나 소멸시켜 GNSS 수신기가 정보를 정확하게 처리할 수 없게 만들 수 있습니다. 재밍은 일반적으로 군사 작전에서 적의 내비게이션 기능을 방해하기 위해 사용되며, 민간 시스템에도 영향을 미쳐 내비게이션 장애 및 운영상의 문제를 일으킬 수 있습니다.
반면 스푸핑은 정품 GNSS 신호를 모방한 위조 신호의 전송을 포함합니다. 이러한 위조 신호는 GNSS 수신기가 잘못된 위치나 시간을 계산하도록 오도할 수 있습니다. 스푸핑은 내비게이션 시스템을 잘못 유도하거나 잘못된 정보를 제공하여 차량이나 항공기가 경로를 벗어나거나 잘못된 위치 데이터를 제공하도록 하는 데 사용될 수 있습니다. 단순히 신호 수신을 방해하는 재밍과 달리 스푸핑은 잘못된 정보를 합법적인 것으로 제시하여 수신기를 적극적으로 속입니다.
재밍과 스푸핑은 모두 GNSS 의존 시스템의 무결성에 심각한 위협이 되므로, 경쟁이 치열하거나 까다로운 환경에서 안정적인 운영을 보장하기 위해서는 고급 대응책과 탄력적인 내비게이션 기술이 필요합니다.
