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문제 정의
- 자동 주행 PRT 시스템에서도 주행 차량에 대한 무선 관제를 시뮬레이션 해야 하며 향후 일반 차량과는 다른 시스템으로 구성되는 전기차의 시스템 특성들을 적용해야 한다. 따라서, 최종 시뮬레이션 단계에 요구되는 다양한 실험 조건들이 반영 가능한 VR 기반 차량 시뮬레이터 기술을 개발을 진행하였다. 또한, 가상 시뮬레이션 대상 공간에 구축되는 대규모 네트워크 인프라 설비의 토폴로지, 프로토콜 스택 및 전파 거리에 따른 감쇄와 같은 유/무선 통신 특성들의 실시간 반영을 위해 네트워크 에뮬레이션 방식을 통한 네트워크 전용 시뮬레이터와의 실시간 연동 시뮬레이션 기술을 적용하였다.
- 본 논문에서는 인천 국제공항을 대상 운행 지역으로 선정하여 무레일 방식의 전륜 조향 시스템을 탑재한 무인 주행 PRT 차량들을 대상으로 무선 기반 운행 관제 모델의 시뮬레이션을 수행하기 위해 개발된 가상현실 (Virtual Reality; VR) 기반 실시간 통합 시뮬레이터 기술을 제안한다. 먼저 PRT 시스템 기술 구성을 토대로 통합 시뮬레이터 구조의 다양한 구성 기술에 대한 단계별 구현 요구사항을 요약하고 현재 기술 단계에서 개발된 내용을 설명한다.
제안 방법
- 무레일 방식의 PRT 시스템의 주요 특징으로 V2V 통신과 Global Positioning System (GPS) 기반의 측위를 통한 위치 기술 적용을 고려하지 않는다. 24시간 운용 개념과 대중교통으로서 안전성 확보를 위해 야간 및 악천후와 같은 여러 환경 변화에 민감하지 않은 마그네틱 기반의 마커(Marker)들을 주행 도로의 중앙부에 설치한 운행 트랙 환경에서 자동 주행하기 위한 기술을 적용한다. 이러한 방식의 자동 주행 제어 연구는 이미 1990년대에 일반 승용 차량을 대상으로 미국 캘리포니아의 PATH 프로그램으로 수행된 자동운전도로시스템 (Automated Highway Systems)이 대표적이다[5,6].
- 먼저 PRT 시스템 기술 구성을 토대로 통합 시뮬레이터 구조의 다양한 구성 기술에 대한 단계별 구현 요구사항을 요약하고 현재 기술 단계에서 개발된 내용을 설명한다. PRT 운영 및 관제를 위해 설계된 차량 주행 제어기 모델, 관제 시스템 모델 및 이들의 운용 프로토콜들을 반영하여 실제 시스템처럼 동작하도록 구현한 Agent 시스템들에 대한 실시간 연동 시뮬레이션 방법과 보다 현실적인 가상 환경에서 시뮬레이션을 위해 통합된 물리 엔진 기반 VR 시뮬레이터, 차량 동역학 모델 및 조향 제어 알고리즘의 특징 설명에 초점을 맞춘다. 마지막으로, 실시간 네트워크 시뮬레이터 연동 기술을 통해 이들 간의 통합 실시간 시뮬레이션 수행에 따른 실험 결과를 제시하고 향후 활용 및 연구 방향을 기술한다.
- 따라서, 다음과 같이 실시간 관제 시뮬레이션을 만족하기 위한 수준의 종횡방향 제어 알고리즘들을 개발하여 적용하였다.
- 따라서, 최종 시뮬레이션 단계에 요구되는 다양한 실험 조건들이 반영 가능한 VR 기반 차량 시뮬레이터 기술을 개발을 진행하였다. 또한, 가상 시뮬레이션 대상 공간에 구축되는 대규모 네트워크 인프라 설비의 토폴로지, 프로토콜 스택 및 전파 거리에 따른 감쇄와 같은 유/무선 통신 특성들의 실시간 반영을 위해 네트워크 에뮬레이션 방식을 통한 네트워크 전용 시뮬레이터와의 실시간 연동 시뮬레이션 기술을 적용하였다. 개발된 PRT 시스템 시뮬레이터에서 고려된 구성 기술 요소들과 다음 단계의 개발 목표들은 표 3.
- . 또한, 추가적으로 실시간 시뮬레이션 연동을 위한 시뮬레이션 프로토콜로서 VR 기반 시뮬레이터 시스템의 차량 모델의 주행 제어 및 상태 정보들을 PRT 차량 Agent 시스템과 연동하기 위한 프로토콜과 네트워크 시뮬레이터로 PRT 차량 Agent 주행에 따른 위치 정보를 실시간으로 동기화하기 위한 프로토콜을 사용한다.
- 본 논문에서 초점을 맞추고자 하는 것은 다양한 형태로 개발 가능한 이벤트-지향 모델(Event-Driven Model; EDM) 기반 PRT 시스템 제어 모델들을 설계한 뒤에 분석 평가하기 위한 실시간 통합 시뮬레이션 기술이다. 따라서 현재 PRT 시스템 시뮬레이션을 위해 적용된 제어 모델들의 복잡도와 상호동작의 관점에서 설명한다.
- 본 논문에서는 PRT 시스템 시뮬레이션의 요구사항을 단계적으로 분석 및 제시하였고 이를 만족하기 위해 개발된 두 가지 주요 엔진들에 기반한 VR 시뮬레이터와 네트워크 시뮬레이터로 구성된 실시간 PRT 시스템 통합 시뮬레이션 구조를 제시하였다.
- 본 연구에서는 기본적인 운행을 위한 프로토콜 및 메시지들과 추가적으로 탑승객에 의한 목적지 입력, 최적 운행 경로를 위한 주행 지시, 이상 상황에 따른 운행 관제, 우회 경로 지시등의 이벤트들에 대응하기 위한 메시지 포맷을 포함한 무선 통신 프로토콜을 설계하였고, 다수 PRT 차량에 대한 신뢰적인 데이터 전송을 위해 최근 PRT 차량 통신 연구들에서 고려된 TCP 기반 프로토콜을 적용한다[10,11]. 또한, 추가적으로 실시간 시뮬레이션 연동을 위한 시뮬레이션 프로토콜로서 VR 기반 시뮬레이터 시스템의 차량 모델의 주행 제어 및 상태 정보들을 PRT 차량 Agent 시스템과 연동하기 위한 프로토콜과 네트워크 시뮬레이터로 PRT 차량 Agent 주행에 따른 위치 정보를 실시간으로 동기화하기 위한 프로토콜을 사용한다.
- 운행 관제부 Agent는 이러한 운행준비 메시지를 수신 후 최적 운행 경로를 계산한다. 본 연구에서는 전체 주행 트랙에서 주행 중인 차량 상황을 고려한 Dijkstra 기반의 변형 알고리즘을 이용하여 계산된 운행 경로(Scheduled Route)를 운행 대기중인 PRT 차량 제어부 Agent로 전달한다.
- 실시간 관제 시뮬레이션을 위해 앞서 설명된 구성 시스템들은 유선 이더넷으로 연결되는 구조로 그림 3.과 같이 운행 관제부를 포함하는 관제 센터 (Control Center) Agent 시스템, PRT 차량들의 차량 내 통신 플랫폼 역할을 수행하는 차량 제어부에 대한 Agent 시스템들, 가상환경에서 개별 PRT 차량 관제에 대한 자동 운전을 수행하여 그에 따른 다양한 주행 정보들을 실시간으로 계산하는 물리엔진 기반의 VR 시뮬레이터 시스템으로 구성된다.
- 제시된, 가상환경의 PRT 차량 실험은 지형 특성을 반영한 시뮬레이션이 가능함을 보여주기 위해 평탄 지형과 굴곡이 있는 두 가지 지형 조건에서 수행한 결과를 측정하였다. 이는 향후, 운행 지역의 지형적 특성을 반영하여 승차감을 고려한 관제 및 차량 제어 기술 개발을 위해 요구된다.
- 제안된 통합 시뮬레이터 구조는 설계된 PRT 차량 제어부 및 관제 시스템의 운행 제어부 모델들과 함께 네트워크 프로토콜들이 구현된 Agent 구조로 구성되어 있다. 이는 유무선 네트워크로 연계되어 분산 처리되는 실제 PRT 시스템 구성 요소들과 동일하게 물리적으로 독립된 시스템 상에 구성됨으로서 계산량 분담을 통해 실시간 시뮬레이션을 수행 가능한 구조이다.
- 주행 실험은 목표 좌표들의 간격이 짧으면 해석이 어렵기 때문에 20km를 목표 속도를 가지는 단일 원거리 좌표를 입력하여 50m/s 시격으로 조향은 3도, 감속시 고정된 브레이크 값으로 제어를 수행도록 설정하였다. 실험결과는 각각 다음과 같다.
- 주행에 따른 무선 접속 지점 (Access Point; AP) 간 Handover 영향을 포함할 수 있는 구간에서의 주행 차량과 센터 간 실시간 네트워크 성능을 분석하기 위해 그림 8.과 같은 운행 구간을 대상으로 통합 시뮬레이션 상황에서의 통신 성능을 측정하였다.
- 사용된 네트워크 에뮬레이션 방식은 QualNet 시뮬레이터의 IP 네트워크 에뮬레이션 기능을 이용한다. 차량 제어부 Agent와 운행 관제부 Agent 간 실제 연결된 유선 네트워크 상의 IP 통신 패킷들을 실시간으로 캡쳐하여 네트워크 시뮬레이터 상의 특정 무선 노드의 통신으로 맵핑한다. 다음 단계로, 네트워크 시뮬레이션 내에 설정된 무선통신 환경의 특성을 반영한 계산을 실시간으로 수행하며 결과에 따라 실제 유선 네트워크로 패킷을 인젝션한다.
- 현재 다수의 차량 및 향후 대규모 PRT 차량들에 대한 실시간 시뮬레이션 조건을 고려하여 앞서 소개한 Raycast 기반 차량 동역학 모델을 적용하여 개발되었다.
대상 데이터
- 네트워크 시뮬레이터는 VR 시뮬레이터 상의 가상공간에 반영한 실제 스케일과 동일한 면적의 1km2 공간에서 그림 4.와 같이 통합 관제 센터와 Hub, Router, 노변 802.11b Access point (AP) 등으로 구성된 유선 인프라 구조로 설정된다.
- . 대상 지역으로 인천 국제공항을 선정하여 공항 주차장 지형의 가로 및 세로 1km2에 해당하는 실제 공간 스케일로 주요 그래픽 객체들인 공항 건물들과 주행 트랙 구조 및 차량에 대한 3D 모델을 적용하였다. 구현된 가상 환경의 시뮬레이터 화면은 그림 2.
이론/모형
- 따라서, 3D 렌더링 엔진 기술로 개방형 엔진기술인 Irrlicht 3D 엔진을 사용하였다[12,13]. 대상 지역으로 인천 국제공항을 선정하여 공항 주차장 지형의 가로 및 세로 1km2에 해당하는 실제 공간 스케일로 주요 그래픽 객체들인 공항 건물들과 주행 트랙 구조 및 차량에 대한 3D 모델을 적용하였다.
- 본 연구에서는 이러한 고려 사항에 적합한 개방형 물리엔진 기술 중 하나인 Bullet 물리엔진을 사용하였다[15]. 기술적인 특징으로 내부 물리계산 처리 구조에 GPU (Graphics Processing Unit)의 계산 능력을 활용한 병렬 처리를 가능하게 하는 CUDA (the NVIDIA Compute Unified Device Architecture) 기술을 지원한다[16].
- 사용된 네트워크 에뮬레이션 방식은 QualNet 시뮬레이터의 IP 네트워크 에뮬레이션 기능을 이용한다. 차량 제어부 Agent와 운행 관제부 Agent 간 실제 연결된 유선 네트워크 상의 IP 통신 패킷들을 실시간으로 캡쳐하여 네트워크 시뮬레이터 상의 특정 무선 노드의 통신으로 맵핑한다.
- 실험은 IEEE 802.11b 무선랜 환경에서 애드 혹 라우팅 프로토콜 중 대표적인 On-Demand 프로토콜로서 전송이 요구될 시 경로 탐색 과정과 유지를 수행하는 AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜을 적용하였다[18,19]. 앞서 설명한 대로, PRT 차량의 제어부 모델은 운행 관제부에게 1초 주기로 Status 정보를 송신하며 운행 관제부 모델은 PRT 차량에게 6초 주기로 제어 메시지를 전송하게 된다.
- 운행 관제부 Agent는 이러한 트랙 구조를 기반으로 Dijkstra 기반의 최적 경로 계산 알고리즘을 이용하여 최적 운행 경로(Scheduled Route)를 계산하여 개별 PRT 차량 Agent로 전송하게 되며 시뮬레이션 차량의 구간별 최대속도는 20~40km/h로 관제 시뮬레이션이 수행된다.
성능/효과
- 이러한 무레일 방식의 경우 무인 차량 제어 기술을 기반으로 지정된 운행 트랙을 추종하며 주행하기 위해 차량의 전륜 조향 시스템에 대한 횡방향 제어 기술이 적용된다. 결과적으로, 운행 트랙을 기존 레일 기반의 PRT 시스템 대비 인도 및 육교 수준의 저비용으로 구축 가능하며 건물 내에도 건축물의 구조변화를 최소화하여 도입 가능한 장점을 제공한다[2].
- 또한, 개발된 시뮬레이션 기술로 실험적 차량 제어 모델들과 관제 모델 및 프로토콜을 연동한 실시간 통합 시뮬레이션 수행을 통해 다양한 실험 조건에서 PRT 시스템의 요소 기술에 대한 평가와 분석을 통한 기술개발이 가능함을 설명하였다.
- 또한, 설계된 EDM 모델들은 다양한 상태와 이벤트에 관련된 알고리즘 및 로직을 추가로 적용함으로서 향후 여러 이상상황들에 대한 대처, 집단 운행지시를 위한 송수신 체계 등을 위한 기술들 및 최적화 연구 결과를 지속적으로 반영하여 확장하기 위한 객체지향 구조로 개별 Agent 시스템 상에 구현되었다. 설계된 네트워크 기반 제어 모델들을 시뮬레이션 도구 의존성 없이 실제 시스템 단위로 분리 구성함으로서, 연동 시뮬레이션 상황에서 각각의 제어 모델에 대한 대기 상태에서 이벤트에 의한 전이와 같은 동작들에 대한 처리 부하 및 지연 시간등과 같은 성능분석 결과의 정확성이 높게 된다.
후속연구
- 그러나 적용 가능한 수준의 차량 제어 및 관제 알고리즘 개발을 위해서는 실차 수준의 실험 결과에 근접한 현실적이고 정확한 시뮬레이션 기술 개발이 요구된다. 따라서, 본 연구에서 논의된 VR 기반 통합 시뮬레이터 구성 기술 요소들에 대한 지속적인 보완뿐만 아니라 기능 및 알고리즘의 추가적인 통합이 필요하다. 일반적으로 시뮬레이션 정확도는 계산량에 비례함에 따라 실시간성을 저해할 수 있는 구성 기술 요소는 적절한 정확도를 보장하며 계산량을 줄이기 위한 대체 알고리즘 적용 및 계산량 분담을 위한 시뮬레이션 처리 구조에 대한 고려가 동시에 요구된다.
- 또한, 제안된 기술을 통해 다양한 운행 상황 및 관제 조건에서의 네트워크 성능 분석이 가능함에 따라 향후 대규모의 PRT 차량의 운행 관제시 안전성이 보장되기 위한 전용 네트워크 프로토콜 설계, 네트워크 한계 용량 연구, 주행 차량 내/외부 화상 모니터링 데이터 연계에 따른 네트워크 부하 분석 연구 등이 가능할 것이다.
- PRT 운영 및 관제를 위해 설계된 차량 주행 제어기 모델, 관제 시스템 모델 및 이들의 운용 프로토콜들을 반영하여 실제 시스템처럼 동작하도록 구현한 Agent 시스템들에 대한 실시간 연동 시뮬레이션 방법과 보다 현실적인 가상 환경에서 시뮬레이션을 위해 통합된 물리 엔진 기반 VR 시뮬레이터, 차량 동역학 모델 및 조향 제어 알고리즘의 특징 설명에 초점을 맞춘다. 마지막으로, 실시간 네트워크 시뮬레이터 연동 기술을 통해 이들 간의 통합 실시간 시뮬레이션 수행에 따른 실험 결과를 제시하고 향후 활용 및 연구 방향을 기술한다.
- PRT 시스템은 크게 무선 기반의 통신을 통해 다수의 PRT 차량들의 운행을 계획하고 모니터링하며 관제하기 위한 운행 관제부와 운행 지시를 받고 차량의 제어를 수행하는 차량 제어부로 구성된다. 운행 관제부는 기본적으로 특정 PRT 차량의 주행에 대해 목적지까지의 최적경로를 계획하고 제어할 수 있어야하며 이후 통신과 운행 환경의 인프라 센서를 이용한 검지, 다수의 PRT 차량 운행 상황을 고려하여 무정차 조건을 만족하며 최적 관제하기 위한 운행 스케쥴 계산 및 다양한 이상 상황 발생에 대처하기 위한 기술 개발이 요구된다. 개별 PRT 차량은 탑재된 차량 제어부를 통해 운행트랙 환경에 구축된 무선 통신 인프라 환경을 이용한 운행 관제부와의 통신을 수행한다.
- 제시된, 가상환경의 PRT 차량 실험은 지형 특성을 반영한 시뮬레이션이 가능함을 보여주기 위해 평탄 지형과 굴곡이 있는 두 가지 지형 조건에서 수행한 결과를 측정하였다. 이는 향후, 운행 지역의 지형적 특성을 반영하여 승차감을 고려한 관제 및 차량 제어 기술 개발을 위해 요구된다.
- 현재 설계 수준의 제어 모델 입출력을 반영하기 위해 구현된 차량 제어부 Agent 모델의 데이터 포맷 및 입출력 인터페이스에 대한 실차 데이터 기반 에뮬레이션 기능 확장을 통해 물리적인 주행 실험 결과들에 기반하여 현재 적용되어 있는 차량 동역학 모델의 보완이 가능할 것으로 예상된다. 즉, 향후 실제 개발 차량의 탑재될 제어 시스템에서 발생하는 저수준의 차량 센서 및 제어 데이터 포맷으로 입출력이 가능하게 확장함으로서 개발된 시험 차량의 동일한 제어 데이터에 대해 실제 주행 실험과 시뮬레이션 결과에 대한 분석을 기반으로 실시간 운행 관제 및 차량 제어에 요구되는 수준의 정확도를 제공하는 시뮬레이터 기술로 발전 할 수 있을 것으로 판단된다.
- 향후 실제 구축될 소규모의 PRT 테스트 트랙에서 개발된 소수의 실제 PRT 시험 차량들을 다수의 가상 시뮬레이션 PRT 차량들과 함께 개발된 관제 및 운행 기술을 적용한 시뮬레이션을 통한 기술개발을 목표하여 언급된 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위한 방안중 하나인 PRT 실차 데이터 에뮬레이션 기능 연구를 계획하고 있다. 현재 설계 수준의 제어 모델 입출력을 반영하기 위해 구현된 차량 제어부 Agent 모델의 데이터 포맷 및 입출력 인터페이스에 대한 실차 데이터 기반 에뮬레이션 기능 확장을 통해 물리적인 주행 실험 결과들에 기반하여 현재 적용되어 있는 차량 동역학 모델의 보완이 가능할 것으로 예상된다.
- 향후 실제 구축될 소규모의 PRT 테스트 트랙에서 개발된 소수의 실제 PRT 시험 차량들을 다수의 가상 시뮬레이션 PRT 차량들과 함께 개발된 관제 및 운행 기술을 적용한 시뮬레이션을 통한 기술개발을 목표하여 언급된 시뮬레이션의 정확도를 높이기 위한 방안중 하나인 PRT 실차 데이터 에뮬레이션 기능 연구를 계획하고 있다. 현재 설계 수준의 제어 모델 입출력을 반영하기 위해 구현된 차량 제어부 Agent 모델의 데이터 포맷 및 입출력 인터페이스에 대한 실차 데이터 기반 에뮬레이션 기능 확장을 통해 물리적인 주행 실험 결과들에 기반하여 현재 적용되어 있는 차량 동역학 모델의 보완이 가능할 것으로 예상된다. 즉, 향후 실제 개발 차량의 탑재될 제어 시스템에서 발생하는 저수준의 차량 센서 및 제어 데이터 포맷으로 입출력이 가능하게 확장함으로서 개발된 시험 차량의 동일한 제어 데이터에 대해 실제 주행 실험과 시뮬레이션 결과에 대한 분석을 기반으로 실시간 운행 관제 및 차량 제어에 요구되는 수준의 정확도를 제공하는 시뮬레이터 기술로 발전 할 수 있을 것으로 판단된다.
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