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GNSS 정전 시 자율 항법을 유지하는 3가지 방법

블로그 2023년 10월 9일

도시 환경이나 광산, 항구와 같은 산업 환경 등 사람이 밀집된 지역에서 자율 주행 차량이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 GNSS 신호가 일부 위성에 대한 가시선을 잃거나 다중 경로 오류가 발생하기 시작하거나 신호가 완전히 끊어질 때 어떻게 해야 하는가입니다.

이 글에서는 위성 신호가 고르지 않거나 존재하지 않는 경우에도 자율주행차가 직진 및 협소한 도로를 주행할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

 

IMU가 있는데 뭐가 문제인가요?

자율 주행(또는 이 위키 시리즈)을 처음 접하는 분이라면 차량에 관성 측정 장치(IMU)를 설치하는 것만으로 문제를 해결할 수 있다고 생각할 수도 있겠지만, 결국 그 목적이 그거니까요.

그렇기도 하고 그렇지 않기도 합니다. IMU는 GNSS 신호가 끊어졌을 때 차량의 위치(피치, 롤, 요)의 정확성을 유지하는 데 도움이 되지만 완벽하지는 않습니다. IMU는 GNSS 업데이트와 긴밀하게 작동하도록 설계되었지만, 그 자체로는 IMU 드리프트라고 하는 현상이 발생할 수 있습니다. 다른 보조 센서가 없어도 GNSS 커버리지가 60초만 떨어지더라도 2m의 IMU 드리프트가 발생할 수 있습니다. 이 정도의 드리프트는 자율 채굴 트럭이 갱도 측면에 부딪히거나 자율 리치 스태커가 대형 해상 컨테이너 타워와 충돌하는 것을 매우 쉽게 유발할 수 있습니다. 또한 이러한 차량이 운행되는 많은 공간에서 GNSS 신호는 불안정한 것으로 악명이 높기 때문에 올바른 경로를 유지할 수 있는 다른 옵션이 필요합니다.

 

옵션 1: IMU 제한

휠베이스와 스티어링 액슬 수를 포함한 차량의 치수를 알고 있다면(자율주행 차량을 제작하는 경우라면 당연히 알고 있기를 바랍니다!) 칼만 필터에 IMU 드리프트를 나타내는 IMU의 측면 움직임 판독값을 무시하도록 지시할 수 있습니다. OxTS INS 장치에서는 이를 노슬립이라고 부르며, 요(측면 드리프트)와 피치(위아래 움직임) 모두에 대해 작동합니다.

 

옵션 2: 추가 센서 사용

IMU를 충분히 신뢰할 수 없어 GNSS 없이도 항로를 유지할 수 없는 경우, 더 많은 데이터를 확보하여 항로를 유지하는 데 도움을 받으십시오.

이 목적으로 많이 사용하는 센서는 휠 스피드 센서입니다. 휠 스피드 센서 데이터와 IMU 수치를 결합하면 IMU 드리프트로 인한 잘못된 데이터를 걸러내어 차량의 궤도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 하지만 다른 센서도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 저희는 차량에 장착된 라이다 스캐너의 데이터를 사용하여 속도와 방향 정보를 계산할 수 있는 LiDAR Odometry(줄여서 LiO)를 개발했습니다( OxTS). 노슬립을 사용하여 IMU에 설정한 제약 조건과 결합하면 이를 통해 경로 지도를 만들 수 있습니다...

... 여기에:

추가 센서 데이터를 통합하는 것은 트럭에서 택시에 이르는 자율주행 차량에 특히 효과적일 수 있는데, 이러한 차량에는 이미 추가 센서가 탑재되어 있을 가능성이 높기 때문에 비교적 저렴하게 정확도를 개선할 수 있기 때문입니다. 실제로 일부 차량의 경우 CAN 버스를 사용하여 차량의 온보드 센서에서 데이터를 수집할 수도 있습니다.

 

옵션 3: GNSS와 IMU 데이터의 긴밀한 결합

GNSS 수신기와 IMU를 연결하고 데이터를 결합하는 경우, 그 결과는 느슨하게 결합된 데이터라고 할 수 있습니다. GNSS 신호가 강하면 이 정도면 충분하지만, 앞서 설명한 것처럼 위성이 손실되면 GNSS는 위치 데이터를 제공할 수 없습니다. 데이터를 긴밀하게 결합하면 위성 커버리지가 부분적으로 감소할 때 위성 데이터의 일부를 복구할 수 있으며, INS가 위성을 다시 볼 수 있을 때 정확한 GNSS 위치를 더 빨리 복구할 수 있습니다.

GNSS와 IMU 데이터를 긴밀하게 결합한다는 것은 본질적으로 GNSS 데이터를 한 단계 더 깊이 분석한다는 것을 의미합니다. 일반적으로 GNSS 수신기에서 얻는 출력은 GNSS 수신기 자체에서 수행한 일부 처리의 결과로, 수신기가 볼 수 있는 모든 위성에서 데이터를 가져와 이를 결합하여 위치 및 방향 솔루션에 도달한 후 사용자에게 출력으로 전달합니다. 긴밀하게 연결된 시스템에서는 수신기의 출력에 의존하는 대신 수신기가 사용하는 원시 데이터를 가져와 내비게이션 엔진에 공급합니다. 이렇게 하면 엔진이 IMU 데이터를 사용하여 각 개별 위성 신호를 평가하고 부정확한 신호는 무시하고 정확한 신호를 사용하여 IMU 드리프트를 제한할 수 있습니다.

 

GNSS와 IMU 데이터의 긴밀한 결합

 

OxTS INS를 사용하는 경우 IMU와 GNSS 데이터를 긴밀하게 연결하면 추가적인 이점이 있습니다. 저희는 GNSS 신호가 손실된 후 다시 획득될 때 IMU 데이터를 통해 INS가 최대 30초가 아닌 몇 초 만에 RTK 잠금(기본적으로 매우 정확한 GNSS)을 되찾을 수 있도록 장치를 설계했습니다. 이는 자율주행 차량이 GNSS 신호를 되찾으면 내비게이션 문제를 훨씬 빠르게 해결할 수 있어 예기치 않은 상황이 발생할 위험을 줄일 수 있다는 점에서 매우 유용합니다.

 

가능한 한 많은 방법을 사용하세요.

위의 모든 방법을 조합하여 GNSS 커버리지가 떨어질 때 차량의 위치를 정확하게 유지할 수 있으며, 많으면 많을수록 좋다는 말이 있듯이 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 또한 차량의 설정에 따라 새 센서를 구입하는 대신 CAN 버스(예: 차량에 자체 휠 스피드 센서가 있는 경우)를 통해 데이터에 액세스할 수 있다는 점에 유의하세요.

하지만 모든 것이 올바르게 구성되었는지 확인하는 것이 관건입니다. 예를 들어, IMU를 효과적으로 제한하려면 차량의 치수를 알아야 합니다. 추가 센서를 통합하려면 센서 데이터가 제공되는 기준 프레임과 단위를 알아야 데이터를 적절히 변환하여 IMU 데이터와 일치시킬 수 있습니다(그렇지 않으면 옆으로 움직이는 것을 앞, 위, 아래 등으로 해석할 수 있습니다). LiDAR와 같은 센서의 데이터를 사용하려면 내비게이션 엔진에 실제로 유용한 정보를 제공하기 위해 센서의 출력을 처리해야 하므로 훨씬 더 복잡해집니다.

 

질문이 있으신가요?

이 글이 GNSS 커버리지 감소에 대처하는 방법을 계획하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 하지만 여전히 궁금한 점이 있다면 지원팀(oxts.com )으로 문의해 주시면 최선을 다해 도와드리겠습니다.

 

 

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애쉬번, 미국