자율 주행 차량 엔지니어링: Ellipse-D를 이용한 Zurich UAS Racing의 내비게이션

자율 주행 차량 엔지니어링 분야의 팀 배경

Zurich UAS Racing (ZUR)은 스위스 빈터투어에 있는 취리히 응용과학대학교의 열정적인 Formula Student 팀입니다. 2019년에 설립된 이 야심찬 학생회는 세계 최대의 엔지니어링 대회인 Formula Student에서 경쟁하며, 전 세계 대학과 경쟁하기 위해 전기 및 자율 주행 자동차를 제작합니다.

이 팀은 레이싱 성능을 최적화하고 자율 주행 차량 엔지니어링을 발전시키려는 목표로 단결된 다양한 학위 프로그램의 70명 이상의 의욕적인 학생들로 성장했습니다.

Formula Student

국제적으로 높은 평가를 받는 Formula Student 대회는 학생 팀에게 엔지니어링 설계, 비용 분석 및 동적 트랙 이벤트와 같은 다양한 분야에서 경쟁하며 포뮬러 레이싱카를 설계하고 제작하는 과제를 제시합니다.

차량: ZUR04

ZUR의 여정은 2021년 최초의 기능성 자동차로 시작되었으며, 2022년부터 전기 자동차(EV) 행사에 성공적으로 참여해 왔습니다. ZUR04라는 드라이버리스 레이싱카는 총 140kW의 전력을 생산하는 4개의 전기 휠 허브 모터를 장착하여 단 2.5초 만에 0에서 100km/h까지 가속할 수 있는 학생 자율 주행 자동차 엔지니어링의 최첨단을 보여줍니다.

이 차량은 사람이 운전하는 레이싱과 자율 레이싱 모두를 위해 설계되었으며, 성능은 프로 레이싱카와 견줄 만합니다. 현재 드라이버리스 시스템은 테스트 단계에 있습니다.

Zurich UAS Racing의 기술 요구 사항

ZUR은 고속 경쟁의 까다로운 요구 사항을 충족하면서 자율 레이싱 시스템과 원활하게 통합될 수 있는 고급 관성 항법 장치(INS)가 필요했습니다.

주요 과제는 시간 경과에 따른 위치 드리프트로 인해 기존 위치 확인 시스템이 종종 실패하는 역동적인 레이싱 환경에서 안정적인 위치를 확보하는 것이었습니다.

이 시스템은 특히 복잡한 콘 배열을 통해 정확한 내비게이션이 필요한 까다로운 오토크로스 종목에서 무인 시스템 작동에 필수적인 절대 위치 정확도를 제공해야 했습니다.

요약하자면, 다음과 같은 중요한 문제가 있었습니다.

• 위치 드리프트: 시간이 지남에 따라 정확한 위치 파악을 방해하는 상당한 드리프트 발생
• 오토크로스 제한 사항: 위치 문제로 인해 오토크로스 분야에서 경쟁할 수 없습니다.
• 제한된 데이터 통찰력: 소프트웨어 최적화를 위한 차량 역학 데이터가 부족합니다.

다음은 핵심 요구 사항입니다.

• 정밀한 위치localizaiton: 트랙에서 절대 위치가 필요합니다.
• ROS 통합: 기존 ROS 기반 자율 시스템과의 원활한 통합.
• 컴팩트 솔루션: 우수한 전력 대 중량 비율을 갖춘 경량 장치입니다.
• 개방형 문서: 쉽게 접근할 수 있는 기술 자료.
• 높은 역학: 극한의 레이싱 조건을 처리할 수 있는 기능.

ZUR의 시나리오를 평가한 후, 정밀성과 신뢰성이 가장 중요한 까다로운 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 관성 항법 장치(INS)인 Ellipse-D를 추천했습니다.

자율 레이싱을 위한 솔루션: Ellipse-D

Ellipse-D는 가장 작은 듀얼 안테나 RTK GNSS/INS 시스템으로, 역동적인 레이싱 애플리케이션을 위한 센티미터 수준의 위치 정확도와 정밀한 헤딩을 제공합니다.

이 기술은 자율 주행 차량 엔지니어링 솔루션의 중요한 발전을 나타내며, 팀에 다음을 제공합니다:

• 높은 정밀도: 자율 레이싱에서 정확한 트랙 탐색 및 장애물 회피에 필수적인 센티미터 수준의 포지셔닝 정확도.
• 듀얼 안테나 헤딩: 전기 모터 및 전자 시스템의 자기 간섭으로 인해 기존의 콤파스 기반 시스템의 성능이 저하될 수 있는 까다로운 환경에서 탁월한 성능을 제공합니다.
• 레이싱 규정 준수: 뛰어난 진동 처리 및 온도 저항을 갖춘 고역학 레이싱 애플리케이션에 이상적인 컴팩트한 디자인과 견고한 구조.

마지막으로, ZUR의 목표에 필수적인 네 번째 요점은 ROS 통합이었습니다. 그들은 ROS 통합이 다른 기능과 결합하여 전체 패키지를 시장에서 가장 비용 효율적인 솔루션으로 만들었다고 설명했습니다.

“저희에게 가장 매력적인 점은 오픈 소스 문서와 인터페이스 라이브러리였습니다. ROS를 통한 완벽한 지원 또한 우리 차량이 이미 ROS를 실행하고 있기 때문에 큰 이점입니다. 따라서 통합이 쉬웠습니다. 또한 SBG Systems 제품 덕분에 성능을 향상시킬 수 있도록 팀을 지원해 주신 점에 감사드립니다. 이러한 제품의 다른 공급업체와 비교했을 때 SBG Systems는 최고의 가성비를 제공했습니다.”라고 Scheller는 강조합니다.

고급 통합 및 성능

통합 프로세스는 Ellipse-D의 다재다능함과 SBG Systems의 지원 방식의 효과를 입증했습니다. RaspberryPi와 NVIDIA Jetson 컴퓨팅 플랫폼 모두에 연결된 이 시스템은 포괄적인 데이터 액세스 및 처리를 위해 sbgECom 라이브러리와 ROS2 패키지를 모두 활용합니다.

이 아키텍처는 사용자 정의 알고리즘 개발에 필요한 유연성을 유지하면서 자율 시스템 전체에 실시간 내비게이션 데이터 배포를 가능하게 합니다.

또한 팀은 INS 데이터를 활용하는 고급 토크 벡터링 알고리즘을 개발하기 위해 Ellipse-D의 기능을 활용하고 있습니다. 그들은 또한 정확한 트랙 지상 실황을 제공하기 위해 GNSS RTK 기반 로버와 기지국을 구축했습니다.

이번 여름에 트랙 테스트가 예정된 무인 자동차 ZUR04에 INS를 통합하는 것 외에도 팀은 새로 제작된 레이싱 카 ZUR05에 INS를 통합했습니다. Ellipse-D는 다음 시즌의 무인 차량인 ZUR06의 핵심 구성 요소이기도 합니다.

Zurich UAS Racing의 주요 선택 3가지

ZUR은 SBG Systems와 협력하면서 가장 좋아하는 세 가지 뛰어난 측면을 강조했습니다.

• 오픈 소스: 우선, 그들은 그들의 교육적 사명 및 개발 방법론과 일치하는 오픈 소스 접근 방식을 높이 평가했습니다. 투명한 문서와 인터페이스 라이브러리를 통해 학생들은 특정 요구 사항에 따라 시스템을 이해하고 수정할 수 있으므로 자율 주행 차량 엔지니어링에서 매우 귀중한 학습 기회를 제공합니다.
• 뛰어난 문서: 팀은 통합 프로세스를 간소화한 포괄적이고 공개적으로 사용 가능한 제품 문서를 높이 평가했습니다. 제한된 기술 세부 정보만 제공하는 많은 상용 시스템과 달리 SBG Systems의 접근 방식은 빠른 이해와 구현을 가능하게 했습니다.
• 원활한 커뮤니케이션: 마지막으로, 그들은 뛰어난 커뮤니케이션과 지원에 주목하면서 항상 의견을 경청하고 모든 질문에 대한 답변을 받았다고 강조했습니다. 이러한 즉각적인 지원은 촉박한 경쟁 마감일 내에 작업하는 학생 팀에게 매우 중요했습니다.

결론

이 구현은 ZUR의 가장 중요한 과제, 즉 이전에는 오토크로스 종목에서 경쟁할 수 없었던 위치 드리프트를 해결했습니다. Ellipse-D의 센티미터 수준의 정확도와 듀얼 안테나 헤딩 결정 기능을 통해 팀은 이제 차세대 레이싱 카로 다음 시즌(2026년 여름)에 무인 경쟁을 목표로 시험 주행을 시작할 수 있습니다.

이 협력은 자율 주행 차량 기술 발전에 있어 산업-교육 파트너십의 힘을 보여줍니다.

“Ellipse는 INS 시스템에 완벽하게 입문할 수 있는 제품입니다. 앞으로는 새로 개발된 이더넷 기반 차량 시스템과 함께 더 강력한 시스템을 사용할 계획입니다.”라고 Scheller는 결론지었습니다.

ZUR과 같은 학생 팀을 지원하려는 당사의 노력은 전문가급 내비게이션 기술에 대한 액세스를 제공함으로써 차세대 엔지니어가 자율 레이싱에서 가능한 것의 경계를 넓힐 수 있도록 지원하는 방법을 보여줍니다.