[논문]가상 환경 및 6축 모션 시뮬레이터를 이용한 무인차량 영상 안정화 장치 시험

김선우; 기선옥; 김성수

doi:10.3795/ksme-a.2015.39.2.227

가상 환경 및 6축 모션 시뮬레이터를 이용한 무인차량 영상 안정화 장치 시험
Test of Vision Stabilizer for Unmanned Vehicle Using Virtual Environment and 6 Axis Motion Simulator 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.39 no.2, 2015년, pp.227 - 233

김선우 (충남대학교 기계설계 메카트로닉스공학과) , 기선옥 (충남대학교 메카트로닉스 공학과) , 김성수 (충남대학교 메카트로닉스 공학과)

초록
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본 논문에서는 가상현실 및 모션 시뮬레이터를 이용하여 무인차량용 영상 안정화 장치의 실내 시험환경을 구축하였다. 실제 주행 환경은 군용 탱크 시험을 위한 애버딘 시험장 범프 주행로의 가상 환경으로 대체하였다. 또한 무인 차량 모션은 모션 시뮬레이터를 이용하여 구현하였다. 가상 주행 환경은 모션 시뮬레이터 위에 설치된 영상안정화 장치의 앞에 구현하였다. 영상 안정화 장치의 카메라의 영상 및 카메라에 부착된 IMU 센서 데이터를 통해 안정화 성능을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, an indoor test environment was developed for studying the vision stabilizer of an unmanned vehicle, using a virtual environment and a 6-axis motion simulator. The real driving environment was replaced by a virtual environment based on the Aberdeen Proving Ground bump test course for military tank testing. The vehicle motion was reproduced by a 6-axis motion simulator. Virtual reality driving courses were displayed in front of the vision stabilizer, which was located on the top of the motion simulator. The performance of the stabilizer was investigated by checking the image of the camera, and the pitch and roll angles of the stabilizer captured by the IMU sensor of the camera.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 다양한 주행 환경에서 무인차량의 영상 안정화 장치 성능을 확인할 수 있는 실내시험 시스템을 구축하였다. 모션 시뮬레이터와 실시간 차량 동역학 모델을 이용하여 험지 주행 무인차량을 모사하고 다양한 주행환경을 가상현실 환경으로 재현하였다.
본 논문에서는 험지 주행용 무인차량의 영상기반 원격조종 모사 및 영상안정 화 장치시험을 위하여, 가상현실 시스템과 모션 시뮬레이터를 활용한 실내시험 환경을 제안하였다. 이를 위해 무인차량 원격조종에 사용될 수 있는 무인 차량용 영상 안정화 장치를 개발하고, 실제 주행환경을 대신할 수 있도록 가상환경 및 6축 모션 시뮬레이터를 이용하여 실내 차량 주행시험 환경을 구축하였다.

제안 방법

7은 실내 환경의 데이터 흐름도를 나타낸 것이다. 각 시스템들은 UDP 통신을 이용하여 연결되어 하나의 시스템과 같이 동작하도록 하였다. 원격조종자가 드라이버 콘솔에서 영상 안정화 장치 전방의 스크린을 촬영한 화면을 돔스크린을 통해 확인하고 조종을 하면 조종 정보가 실시간 차량 동역학 모델로 전달된다.
구축된 실내 시험시스템의 효용성을 확인하기 위하여, 먼저 영상 안정화 장치에 사인파 외란을 적용하여 시험을 하였고, 또한 무인차량의 범프 주행로 주행시험을 수행하였다. 주행시험 결과 차량 모션에 비해 카메라의 롤모션(회전 흔들림)은 13.
구현한 실내시험 환경의 효용성을 확인하기 위하여, 개발된 무인차량 영상 안정화 장치의 성능시험을 수행하였다.
영상 안정화 장치를 통한 가상 환경의 영상을 원격 조종자에 전송하여, 원격조종자가 안정화 정도를 실제로 영상을 통해서 확인할 수 있도록 드라이버 콘솔과 돔스크린을 포함하여 시스템을 구성하였다. 그리고 이 시스템들을UDP 통신, CAN 통신 등으로 연결하여 무인차량 영상 안정화 장치의 성능시험이 가능하도록 구축하였다.
AHRS 센서를 통한 차량 모션은 안정화 제어를 하지 않았을 때의 카메라 모션과 동일하다. 따라서 이 두 가지 모션 데이터를 비교하여 영상 안정화 장치의 성능을 확인하였다.
모터시스템들은 안정화 알고리즘을 통해 계산된 요구각도를 움직일 수 있도록 모션 컨트롤러를 이용하여 제어가 되고 있다. 롤 모듈에는 전방의 영상정보를 획득할 수 있는 디지털카메라와 카메라의 자세 정보를 획득하여 카메라의 안정화 정도를 확인할 수 있도록 IMU 센서를 장착하였다. Table 1은 개발된 안정화 장치의 구성품 사양을 나타내고 있으며, Table 2는 개발된 영상장치의 운동 요구도를 나타내고 있다.
본 논문에서는 다양한 주행 환경에서 무인차량의 영상 안정화 장치 성능을 확인할 수 있는 실내시험 시스템을 구축하였다. 모션 시뮬레이터와 실시간 차량 동역학 모델을 이용하여 험지 주행 무인차량을 모사하고 다양한 주행환경을 가상현실 환경으로 재현하였다. 영상 안정화 장치를 통한 가상 환경의 영상을 원격 조종자에 전송하여, 원격조종자가 안정화 정도를 실제로 영상을 통해서 확인할 수 있도록 드라이버 콘솔과 돔스크린을 포함하여 시스템을 구성하였다.
본 연구에서는 개발된 안정화 장치의 성능을 시험하기 위하여 가상 환경과 6축 모션 시뮬레이터, 그리고 실시간 차량 동역학 모델을 이용하여 실내시험 환경을 구현하였다. Fig.
영상 안정화 시스템이 설치되어 있는 모션 시뮬레이터 상판 하단에 설치된 AHRS(Altitude and Heading Reference System) 센서로부터 차량 모션에 대한 데이터를 통신을 통해 전달받는다. 영상 안정화 알고리즘은 전달받은 무인차량의 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 모션 데이터와 영상 처리 시스템으로부터 계산된 카메라 목표 지향 벡터를 이용하여 안정화를 위한 영상 안정화 시스템의 팬, 틸트, 롤 요구각도를 계산한다. 계산된 요구각도는 모션 제어기(motion controller)에서 PID 제어를 통해 모터에 알맞은 신호로 변환되어 각축의 모터 드라이버로 전달된다.
영상 안정화 장치는 팬, 틸트, 롤 모듈의 무게중심을 회전 축 상에 있도록 하여 구동토크를 최소화하고 보다 쉬운 역기구학해석을 위해서, 팬, 틸트, 롤의 3개의 회전축이 한 점에서 만나도록 CAD 프로그램을 이용하여 설계를 하였다. Fig.
첫 번째 시험은 외란으로 사인(Sine)파를 인가한 시험이 고 두 번째 시험은 무인차량의 범프 주행로 주행 시험을 수행하였다. 영상 안정화 장치의 디지털카메라 상단에 부착된 IMU 센서를 통해 디지털카메라의 자세를 확인하고, 6축 모션 시뮬레이터 상판의 하단에 부착된 AHRS 센서를 통해 재현된 차량 모션을 확인하였다. AHRS 센서를 통한 차량 모션은 안정화 제어를 하지 않았을 때의 카메라 모션과 동일하다.
모션 시뮬레이터와 실시간 차량 동역학 모델을 이용하여 험지 주행 무인차량을 모사하고 다양한 주행환경을 가상현실 환경으로 재현하였다. 영상 안정화 장치를 통한 가상 환경의 영상을 원격 조종자에 전송하여, 원격조종자가 안정화 정도를 실제로 영상을 통해서 확인할 수 있도록 드라이버 콘솔과 돔스크린을 포함하여 시스템을 구성하였다. 그리고 이 시스템들을UDP 통신, CAN 통신 등으로 연결하여 무인차량 영상 안정화 장치의 성능시험이 가능하도록 구축하였다.
각 시스템들은 UDP 통신을 이용하여 연결되어 하나의 시스템과 같이 동작하도록 하였다. 원격조종자가 드라이버 콘솔에서 영상 안정화 장치 전방의 스크린을 촬영한 화면을 돔스크린을 통해 확인하고 조종을 하면 조종 정보가 실시간 차량 동역학 모델로 전달된다. 전달된 정보를 이용하여 실시간 차량 동역학 모델은 매스텝마다 차량 모션 및 위치정보를 계산한다.
본 논문에서는 험지 주행용 무인차량의 영상기반 원격조종 모사 및 영상안정 화 장치시험을 위하여, 가상현실 시스템과 모션 시뮬레이터를 활용한 실내시험 환경을 제안하였다. 이를 위해 무인차량 원격조종에 사용될 수 있는 무인 차량용 영상 안정화 장치를 개발하고, 실제 주행환경을 대신할 수 있도록 가상환경 및 6축 모션 시뮬레이터를 이용하여 실내 차량 주행시험 환경을 구축하였다. 구축된 환경에서 개발된 영상 안정화 장치의 성능시험을 수행하여 제안된 시스템의 효용성을 확인하였다.
가상 주행 환경은 Open GL 을 이용하여 구성하였다. 직진주행로, Slalom 주행로, 범프 주행로 등을 구현하여 다양한 주행 조건을 시험할 수 있도록 하였다. 그 중범프 주행로는 군용 전차시험코스인 Aberdeen Proving Ground(APG) 범프 주행로를 참고하여 Fig.
첫번째 시험에서는 모션 시뮬레이터에 롤과 피치 모션에 진폭 3°, 0.2Hz 의 사인(Sine)파를 인가하여 영상 안정화 장치의 성능을 확인하였다.
첫 번째 시험은 외란으로 사인(Sine)파를 인가한 시험이 고 두 번째 시험은 무인차량의 범프 주행로 주행 시험을 수행하였다. 영상 안정화 장치의 디지털카메라 상단에 부착된 IMU 센서를 통해 디지털카메라의 자세를 확인하고, 6축 모션 시뮬레이터 상판의 하단에 부착된 AHRS 센서를 통해 재현된 차량 모션을 확인하였다.

대상 데이터

실시간 해석을 위하여 차량의 현가 시스템과 차체 시스템을 분할하여 독립적으로 해석하는 부분 시스템 합성방법⁽¹¹⁾이 사용되었다. 여기서 사용된 차량 모델은 SUV(Sport Utility Vehicle)로 조향장치 모듈과 엔진 모듈을 통하여, 드라이버 콘솔의 차량 조향 및 페달각 등 조작 데이터를 실시간으로 전송받아 차량의 위치와 자세를 계산한다.

이론/모형

블록선도의 영상 안정화 알고리즘은 선행연구에서 개발된 알고리즘^(8,9)을 적용하였다. 카메라의 목표 지향 벡터와 차량의 자세에 대한 외란 정보가 입력되면, 이를 이용하여 카메라가 목표 지향 방향을 계속 주시할 수 있도록 하는 안정화 장치의 팬, 틸트, 롤축의 회전 각도를 계산하는 알고리즘이다.
실시간 차량 동역학 모델은 다물체 동 역학기반으로 차량의 현가장치, 조향장치, 안티롤바 등이 모델링 되어 실제와 유사한 차량 거동을 획득할 수 있다. 실시간 해석을 위하여 차량의 현가 시스템과 차체 시스템을 분할하여 독립적으로 해석하는 부분 시스템 합성방법⁽¹¹⁾이 사용되었다. 여기서 사용된 차량 모델은 SUV(Sport Utility Vehicle)로 조향장치 모듈과 엔진 모듈을 통하여, 드라이버 콘솔의 차량 조향 및 페달각 등 조작 데이터를 실시간으로 전송받아 차량의 위치와 자세를 계산한다.

성능/효과

이를 위해 무인차량 원격조종에 사용될 수 있는 무인 차량용 영상 안정화 장치를 개발하고, 실제 주행환경을 대신할 수 있도록 가상환경 및 6축 모션 시뮬레이터를 이용하여 실내 차량 주행시험 환경을 구축하였다. 구축된 환경에서 개발된 영상 안정화 장치의 성능시험을 수행하여 제안된 시스템의 효용성을 확인하였다.
두 번째 실험은 차량 모델이 APG 범프 주행로를 2km/h의 속도로 주행할 때, 영상 안정화 장치의 성능을 확인하였다.
롤모션의 상대적인 안정화 정도는 두 가지 실험에 대해서 각각 13.3%, 10.9%인 반면에 피치모션의 상대적인 안정화 정도는 6.6%와 6.4%로 나타나고 있는 것은 안정화 알고리즘에서 롤 각의 계산은 AHRS 센서에서 획득된 차량 자세의 값을 이용하여 계산된 팬, 틸트 각과 동시에 차량 자세의 함수이므로 요구 롤각의 계산에 오차가 더 있을 수 있다고 여겨진다.
모션 시뮬레이터는 진폭 3°으로 움직이고 있지만 카메라는 약 -0.5067°~0.2936°의 범위로 지면과 수평을 유지하려 하고 있음을 확인할 수 있다.
상대적인 안정화 정도를 확인하기 위하여, 모션 시뮬레이터 상판 피치각의 운동 범위 대한 카메라의 피치각의 운동 범위의 비율을 계산하면 약 6.6%임을 알 수 있다.
위 실험의 결과를 확인하면 카메라의 피치 모션은 차량 모션에 비해 약 6.6% 이내로 움직이고, 롤모션은 13.3% 이내로 움직이는 것을 확인할 수 있다. 이는 안정화 알고리즘에 의해 차량 모션을 보상하여 카메라가 차량의 외란에 의해 흔들리지 않고 전방의 영상을 안정적으로 촬영하고 있음을 알 수 있다.
6% 이하로 안정화됨을 확인하였다. 이를 통해 구축된 환경에서 영상 안정화 장치의 성능을 평가 가능성을 검증하였고, 구축된 시스템의 효용성을 확인하였다.
구축된 실내 시험시스템의 효용성을 확인하기 위하여, 먼저 영상 안정화 장치에 사인파 외란을 적용하여 시험을 하였고, 또한 무인차량의 범프 주행로 주행시험을 수행하였다. 주행시험 결과 차량 모션에 비해 카메라의 롤모션(회전 흔들림)은 13.3% 이하, 피치모션(상하 흔들림)은 6.6% 이하로 안정화됨을 확인하였다. 이를 통해 구축된 환경에서 영상 안정화 장치의 성능을 평가 가능성을 검증하였고, 구축된 시스템의 효용성을 확인하였다.

후속연구

추후 원격조종자의 영상을 통한 원격 조종능력 향상을 위해서, 다양한 주행 조건 내에서의 영상 안정화 성능평가가 필요하며, 개발된 실내시험환경을 통하여 원격조종자의 주관적인 요소인 영상을 통한 원격조종 가능성에 대한 연구도 가능하다고 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상 안정화 장치의 설계 개발에 있어서 실제 시험 시 생기는 문제점은?	특히 영상 안정화 장치의 설계 개발에 있어서 실제 시험을 통한 안정화 성능검증과 원격 조종성 확인이 필수적이다. 하지만 실제 시험을 위해서는 무인 차량, 주행하기 위한 주행 환경, 인력 등이 필요하며 이에 따른 비용과 시간이 많이 드는 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 실제 시험을 대체할 방법이 필요하다.
	무인 차량 시스템의 개발 방향은?	무인 차량 시스템은 국방, 서비스 등 다양한 분야에서 사람이 하기 어렵거나 더 효과적으로 해야 하는 임무를 수행할 수 있도록 개발되고 있다. 이러한 무인 차량은 임무수행을 위해 영상 장치를 이용하여 원격으로 조종된다.
	무인 차량을 조종할 때 발생하는 외란의 문제점은?	이러한 무인 차량은 임무수행을 위해 영상 장치를 이용하여 원격으로 조종된다. 하지만 무인 차량을 조종할 때 발생하는 외란은 영상을 흔들리게 하여 효율적인 운용을 방해한다. 따라서 영상 안정화장치를 적용하여 안정화된 영상을 획득할 수 있도록 하고 있다.

참고문헌 (11)

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Kim, S.-S., 2002, "A Subsystem Synthesis Method for Efficient Vehicle Multibody Dynamics," Multibody System Dynamics, Vol. 7, pp. 189-207.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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