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문제 정의
- 또한 차량이 터널이나 빌딩들이 밀집해 있는 지역, 또는 나무가 많은 곳과 같은 환경에서 GPS 수신이 불가능한 경우에 INS(Inertial Navigation System) 와 병합하여 차량의 위치를 지속적으로 측정하고 이를 이용하여 차량의 이동에 사용하는 방안들도 많이 연구되고 있다[1, 4, 7]. 본 논문에서는 기존의 일반 저가의 단일 GPS 시스템에서발생되는 데이터의 불안정으로 인하여 무인차량의 절대적 위치 데이터의 불확실성을 저가형 다중 GPS 시스템을 제안하여 차량이 주행 중인 상태에서의 현재 위치 데이터의 정확성을 높여주어 결과적으로 차량의 조향성에 대한 안정화를 높이고자 한다.
- 요소라고 할 수 있다. 본 연구에서는 다중 GPS를 이용하여 기존의 단일 GPS 모드에서의 데이터 불안정과 조향 안정성을 향상시키는 알고리즘을 제안할 것이다. 이를 이용하여 현재 위치와 경로점, 도착점 등을 설정하고 이것에 맞는 경로를 설정하여 차량이 안정적으로 이를 추종하게 하는 실험을 통하여 이를 검증할 것이다.
가설 설정
- 8. Concept of Triangle CG finding.
- 또한 차량은 WP를 지향하며 이동하는 순간은 직선운동을 한다고 가정하여 GPS 데이터의 점핑 현상이 발생할 시에는 (2)에서 얻을 수 있는 위치데이터에서 크게 이탈하는 값을 얻게 된다. 이를 보완하기 위하여 위경도의 기하학적 구성이 현 위치에서 동, 서, 남, 북의 크게 4부분으로 구성되어 있음에 착안하여 자북 방향을 기준으로 4부분으로 분할하여 GPS 데이터의 특성을 선형회귀 분석하여 예측기법을 사용하여 속도와 방위각을 이용한 예측 데이터와 비교 및 보완 데이터로 사용하였다.
제안 방법
- 3개의 수신기 데이터가 모두 양호할 경우에는 삼각형의 형태를 이용하여 무게 중심을 구하고, 2개의 데이터가 신뢰성이 있다고 판단이 될 경우에는 두 데이터의 평균을 구해 사용하였다. 1개의 데이터만이 신뢰성이 있을 시에는 단독 측위 형식을 취하여 데이터를 수신하였다.
- GPS만으로 차량의 주행이 가능하지만 정확한 차량의 주행방향을 결정하기 위해 본 연구에서는 전자 compass를 GPS와 같이 이용하였다.
- 그림 5. GPS을 이용한 무인자동차의 주행 경로의 비교.
- 차량의 다른 요소의 제어를 위해 다음 그림과 같은 차량 제어 시스템을 구성하였다. National Instrument의 PXI 8196 controller를 기본으루- 하여 모터 제어를 위한 motion controller, 차량의 주행속도 측정 및 상태 모니터링을 위하여 N1-DAQ 人'스템을 이용하여 차량제어 시스템을 그림 3과 같이 구성하였다.
- WP는 운동장에서 차량이 지나갈 수 있는 공간을 고려하여 임의의 지점에서 GPS를 이용하여 측정하였다. 실험을 위하여 총 1。개에서 22개의 WP를 획득하였고, 측정된 경위도 좌표를 이용해 만들어진 RDDF의한 예는 표 5와 같다.
- 구간별로 차량의 속도는 3~8Km로 달리 설정하였고, 최종 도착지에서는 속도를 0km로 설정하여 스스로 멈추도록 하여 테스트를 실시하였다. 또 차량의 WP 통과 여부를 확인할 수 있는 LBO는 5m로 설정하여 테스트를 실시하였다.
- 데이터 수신의 불안정을 보완하고자 GPS 3개를 이용하여 데이터 수신을 안정화하고자 한다. 먼저 GPS 데이터는 시간과 경도 위도, 수신 가능한 위성의 수, 이동 속도, 이동 방위 등의 여러 정보를 담고 있다.
- 코너부분의 조향각이 90° 가량되는 부분에서 WP를 지나면서 차량이 WP를 미치지 못하고 경로를 수정하였는데 이는 LBO에 접근하면서 이미 다음 WP를 목적지로 잡아 차량이 이동하기 때문이다. 두 번째 실험은 운동장 전체를 사용하여 실험한 것으로 첫 번째 실험과 다른 점은 LBO를 3m로 줄이고, way point 수를 더 늘려주었다. 모한 차량의 운동 특성을 파악하기 위하여 WP를 중심부분에서 큰 각을 주어 실시하였다.
- 구간별로 차량의 속도는 3~8Km로 달리 설정하였고, 최종 도착지에서는 속도를 0km로 설정하여 스스로 멈추도록 하여 테스트를 실시하였다. 또 차량의 WP 통과 여부를 확인할 수 있는 LBO는 5m로 설정하여 테스트를 실시하였다. 첫 번째 실험은 10개의 WP를 설정하여 테스트 field 전체를 직사각형의 모양으로 운동할 수 있도록 하였다.
- 두 번째 실험은 운동장 전체를 사용하여 실험한 것으로 첫 번째 실험과 다른 점은 LBO를 3m로 줄이고, way point 수를 더 늘려주었다. 모한 차량의 운동 특성을 파악하기 위하여 WP를 중심부분에서 큰 각을 주어 실시하였다. 초기 출발위치에서 3개의 GPS 데이터가 큰 차이를 보이는 것은 차량이 출발 전 정렬을 마치지 못했기 때문이다.
- 실험을 위하여 총 1。개에서 22개의 WP를 획득하였고, 측정된 경위도 좌표를 이용해 만들어진 RDDF의한 예는 표 5와 같다. 무인차량의 Waypoint 주행 알고리즘을 구현하기 위하여 National Instrument사의 LabVIEW 8.2를 기본으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 GPS와 compass 데이터를 시리얼 포트를 이용하여 획득하며 보기 쉽게 GUI환경으로 표현하였다.
- 본교 운동장을 이용하여 field 테스트를 실시하였다. 구간별로 차량의 속도는 3~8Km로 달리 설정하였고, 최종 도착지에서는 속도를 0km로 설정하여 스스로 멈추도록 하여 테스트를 실시하였다.
- 차량의 이동방향을 컨트롤하는 횡 방향 제어는 15:1의 감 속기가 장착된 100W급 AC 서보 모터 제어와 Rack & Pinion으로 컨트롤하였다. 이러한 조향 제어는 데이터 신호에 대한 추종 성능이 매우 중요하여 풀 스티어링 소요시간 목표를 3초 이내로 설정하였으며 조향각의 초기화와 상태정보 획득을 위하여 포텐쇼미터를 함께 설치하였다. 종 방향 제어는 크게 가속과 제동으로 나뉠 수 있는데 가속 컨트롤은 페달과 연결된 포텐쇼미터에 의해서 변화되는 전압 값을 차량의 모터 컨트롤러에 입력하여 듀티 값 변화에 의한 모터 회전 수를 제어하여 차속을 조절할 수 있匸土 제동의 경우 기본으로 가지고 있는 드럼(drum)식 브레이크를 그대로 이용하였으며 페달을 컨트롤하기 위해서 70:1의 감속기가 장착된 200W급 AC 서보 모터를 이용하였다.
- 15m에서 l~3m이내로 줄였다. 이를 무인차량의 항법 시스템에 적용하여 미리 정해둔 WP를 추종하며 원하는 목적지까지 구간별로 속도를 달리하여 차량의 운동특성을 안정화시키는 연구를 수행하였다. 차량에는 3개의 GPS와 함께 compass를 장착하여 차량이 주행하기 전 GPS와 compass 데이터의 캘리브레이션을 마치고 데이터의 안정화를 수행한 후 차량의 현 위치에 대한 방위각을 얻어 사이각 공식을 이용하여 첫 번째 way .
- 된다. 이를 보완하기 위하여 위경도의 기하학적 구성이 현 위치에서 동, 서, 남, 북의 크게 4부분으로 구성되어 있음에 착안하여 자북 방향을 기준으로 4부분으로 분할하여 GPS 데이터의 특성을 선형회귀 분석하여 예측기법을 사용하여 속도와 방위각을 이용한 예측 데이터와 비교 및 보완 데이터로 사용하였다. 위의 표 4는 0-90°, 90-180°, 180-270°, 270- 360。로 분할하여 얻은 선형회귀분석 데이터의한 예를 나타낸다.
- 이를 보완하기 위해 3개의 수신기를 이용하여 각각의 데이터가 신뢰성이 있는지 판단한 후 사용하기에 안정적인 순간의 데이터를 이용하여 각각의 데이터가 신뢰성이 없다고 판단이 되는 경우에도 삼각형의 무게중심을 찾는 방안을 이용하여 데이터의 연속적인 신뢰성을 확보하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해서 첫 번째 GPS 모듈에서는 편차가 반경 약 2.
- 본 연구에서는 다중 GPS를 이용하여 기존의 단일 GPS 모드에서의 데이터 불안정과 조향 안정성을 향상시키는 알고리즘을 제안할 것이다. 이를 이용하여 현재 위치와 경로점, 도착점 등을 설정하고 이것에 맞는 경로를 설정하여 차량이 안정적으로 이를 추종하게 하는 실험을 통하여 이를 검증할 것이다.
- 이러한 조향 제어는 데이터 신호에 대한 추종 성능이 매우 중요하여 풀 스티어링 소요시간 목표를 3초 이내로 설정하였으며 조향각의 초기화와 상태정보 획득을 위하여 포텐쇼미터를 함께 설치하였다. 종 방향 제어는 크게 가속과 제동으로 나뉠 수 있는데 가속 컨트롤은 페달과 연결된 포텐쇼미터에 의해서 변화되는 전압 값을 차량의 모터 컨트롤러에 입력하여 듀티 값 변화에 의한 모터 회전 수를 제어하여 차속을 조절할 수 있匸土 제동의 경우 기본으로 가지고 있는 드럼(drum)식 브레이크를 그대로 이용하였으며 페달을 컨트롤하기 위해서 70:1의 감속기가 장착된 200W급 AC 서보 모터를 이용하였다. 차량의 다른 요소의 제어를 위해 다음 그림과 같은 차량 제어 시스템을 구성하였다.
- 이를 무인차량의 항법 시스템에 적용하여 미리 정해둔 WP를 추종하며 원하는 목적지까지 구간별로 속도를 달리하여 차량의 운동특성을 안정화시키는 연구를 수행하였다. 차량에는 3개의 GPS와 함께 compass를 장착하여 차량이 주행하기 전 GPS와 compass 데이터의 캘리브레이션을 마치고 데이터의 안정화를 수행한 후 차량의 현 위치에 대한 방위각을 얻어 사이각 공식을 이용하여 첫 번째 way .point 에 대한 조향각을 결정하게 된다.
- 또한 원하는 정도의 ofifeet 정도에 차량이 도달하는 경우 다음 WP를 호출하여 차량의 연속적인 주행을 하게 된다. 차량의 주행 중 3개의 GPS에 대한 raw 她를 저장하여 주행결과 그래프에 도시하는 방식으로 진행되었다. 차량의 주행실험 결과에 따르면 차량은 주행 중 원하는 W平를 추종하며 목적한 위치까지 정확한 방향과 조향각을 그리며 이동하였다.
- 또 차량의 WP 통과 여부를 확인할 수 있는 LBO는 5m로 설정하여 테스트를 실시하였다. 첫 번째 실험은 10개의 WP를 설정하여 테스트 field 전체를 직사각형의 모양으로 운동할 수 있도록 하였다. 초기 출발부터 최종 도착지까지 대체적으로 안정적인 운동특성을 볼 수 있었다.
대상 데이터
- WP는 운동장에서 차량이 지나갈 수 있는 공간을 고려하여 임의의 지점에서 GPS를 이용하여 측정하였다. 실험을 위하여 총 1。개에서 22개의 WP를 획득하였고, 측정된 경위도 좌표를 이용해 만들어진 RDDF의한 예는 표 5와 같다. 무인차량의 Waypoint 주행 알고리즘을 구현하기 위하여 National Instrument사의 LabVIEW 8.
- 수 있다. 또한 차량의 조향각, 주행 속도 및 충전량 등 차량의 전체적인 상태를 차량과 원격 시스템에서 항상 모니터링 할 수 있도록 DAQ를 통하여 데이터를 획득 한다. 차량의 이동방향을 컨트롤하는 횡 방향 제어는 15:1의 감 속기가 장착된 100W급 AC 서보 모터 제어와 Rack & Pinion으로 컨트롤하였다.
- 무인차량의 WP주행을 위해 본교 운동장에서 WP를 획득하였다. WP는 운동장에서 차량이 지나갈 수 있는 공간을 고려하여 임의의 지점에서 GPS를 이용하여 측정하였다.
- 무인차량이 어떠한 임무를 수행하기 위해서 사용자는 차량이 지나가야 할 경로를 미리 지정해 주어야 하며 이는 각각의 WP들의 집합으로 표현한다. 본 연구에서는 이를 위해 RDDF(Route Data Definition File)라는 WP 저장파일을 만들어 사용하였다. RDDF의 형식은 아래의 그림 15와 같다.
- 표 5. 실험에 사용한 RDDF.
- GPS 와 같이 사용한 compass 는 Robot Electronics사의 CMPS 03 모델로 지구상의 자북 방향을 나타낸다. 인터페이스방식이 I2C 방식을 사용하여 별도의 Micro controller# 이용하여 데이터를 획득하였으며 PC로는 Micro controller에서 RS-232신호로 변환하여 데이터를 전송하였다.
- 이 차량은 자율주행 및 원격 컨트롤에 의해 차량이 움직이게 되며 다른 시스템들이 이 차량시스템에 탑재되어 컨트롤하게 된다. 차량시스템으로 사용된 차량은 전기 자동차(electronic vehicle)로 48V DC 모터를 장착하고 있으며 세부 제원 및 사양은 아래 표 1과 같다.
이론/모형
- 1개의 데이터만이 신뢰성이 있을 시에는 단독 측위 형식을 취하여 데이터를 수신하였다. 또한 3개의 데이터 값이 모두 신뢰성이 없다고 판단되는 경우에는 encoder의 거리 값과 digital compass의 방위각을 이용한 dead reckoning 방안을 사용하였다.
- RDDF는 첫째 WP 번호, 둘째 WP의 위도 셋째 "의 경도 마지막으로 WP 간의 주행속도 정보로 이루어져 있다. 차량이 WP를 지나갔는지를 판별하기 위하여 허용범위인 LBO(Lateral Boundary 0鈕)을 사용한다. LBO는 WP를 중심으로 한 원형 범위이며 차량이 LBO범위 밖에 있으면 차량은 해당 W* P 향하여 주행을 하게 되며 주행 도중에 LBO 범위에 들어오게 되면 차량은 해당 W华를 지나갔다고 판단하여 다음 WP로 갱신하고 다음 WP를 향해 주행하게 된다
성능/효과
- 3개의 GPS 데이터와 이 데이터들을 이용하여 만들어진 새로운 GPS 데이터는 크게는 직경 약 4m 이상의 차이를 줄일 수 있었고, 보정된 값의 신뢰도가 높아졌음을 알 수 있었다. 코너부분의 조향각이 90° 가량되는 부분에서 WP를 지나면서 차량이 WP를 미치지 못하고 경로를 수정하였는데 이는 LBO에 접근하면서 이미 다음 WP를 목적지로 잡아 차량이 이동하기 때문이다.
- 2를 기본으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 GPS와 compass 데이터를 시리얼 포트를 이용하여 획득하며 보기 쉽게 GUI환경으로 표현하였다. 프로그램 중앙에는 현재위치와 차량이 지나갈 waypoint를 표시할 수 있게 하였다
- 또한 3개의 GPS 데이터 중 1개의 데이터에서라도 점핑 현상이 발생하는 경우에도 데이터의 변화량이 줄어들게 되어 차량의 조향각의 변화가 기존의 시스템에 비해 적어 차량의 주행 안전성을 높였다. 하지만 고가의 DGPS를 이용하였을 때와 비교하면 아직 위치 오차가 10배정도 차이가 나기 때문에 차량의 위치데이터를 보다 안정화 시키기 위한 방법이 요구되며 이를 위하여 예측필터와 IMU(Inertia Measurement Unit) 를 이용하여 차량의 움직임을 측정한 후 GPS데이터와 비교하여 보다 정확한 차량의 위치를 측정할 수 있는 시스템이 필요하다.
- 이는 차량이 통과해야 할 WP의 수가 늘어나므로 W中를 갱신하면서 생기는 시간지연의 횟수가 증가하면서 차량의 운동특성이 불안정해진다는 것을 알 수 있었다. 또한 LBO의 수치가 적어지면서 차량 속도에 의한 관성력으로 인하여 차량이 WP를 지나쳐서 다음 WP를 지향하는 특성을 보이는 것을 알 수 있었다. 또한 회전 반경이 90。이상으로 커지는 way point에서도 그림 17 보다 큰 오차를 보였다.
- 본 연구를 위해 사용한 GPS는 Garmin 사의 GPS 18-5Hz 모델로 위치 데이터의 갱신이 초당 5번으로 일반적인 GPS의 위치 데이터 갱신속도인 초당 1번에 비해 5배나 빠르다. GPS 와 같이 사용한 compass 는 Robot Electronics사의 CMPS 03 모델로 지구상의 자북 방향을 나타낸다.
- 본 연구에서는 고가의 DGPS를 대신해 저가의 GPS를 다중으로 사용하여 시스템의 비용을 약 1/40-1/10을 줄이고 GPS 의 불안정한 데이터를 안정화 알고리즘을 이용하여 위치 오차를 15m에서 l~3m이내로 줄였다. 이를 무인차량의 항법 시스템에 적용하여 미리 정해둔 WP를 추종하며 원하는 목적지까지 구간별로 속도를 달리하여 차량의 운동특성을 안정화시키는 연구를 수행하였다.
- 차량의 주행실험 결과에 따르면 차량은 주행 중 원하는 W平를 추종하며 목적한 위치까지 정확한 방향과 조향각을 그리며 이동하였다. 새로운 알고리즘을 적용한 GPS 데이터에서 적게는 Im에서 크게는 3m의 격차를 보이며 데이터가 안정화된 것을 알 수 있었다.
- 그림 18에서 그림 17 보다 차량의 주행 궤적의 오차가 더 발생한 것을 볼 수 있다. 이는 차량이 통과해야 할 WP의 수가 늘어나므로 W中를 갱신하면서 생기는 시간지연의 횟수가 증가하면서 차량의 운동특성이 불안정해진다는 것을 알 수 있었다. 또한 LBO의 수치가 적어지면서 차량 속도에 의한 관성력으로 인하여 차량이 WP를 지나쳐서 다음 WP를 지향하는 특성을 보이는 것을 알 수 있었다.
- 초기 출발부터 최종 도착지까지 대체적으로 안정적인 운동특성을 볼 수 있었다. 하지만 빨간색 원으로 표시한 부분에서는 GPS data의 점핑 현상이 발생하여 순간적으로 차량의 운동특성이 변화되고 결과적으로 약간의 불안정한 주행결과를 얻을 수 있었다.
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