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관성 측정 장치 센서가 자율 주행 차량의 위험을 낮춥니다

견해:52
Liam Davis님(26/06/2024)
태그:
관성 측정 센서
위치 센서
가속도계 센서

차량의 미래는 자율성에 있으며, 고급 위치 센서 기술은 차량이 안전하고 정확하게 스스로 운전할 수 있도록 돕고 있습니다. 진정한 자율주행차가 현실이 될 시기에 대한 많은 예측이 있습니다.

그러나 기다리는 동안 오늘날의 많은 차량은 차선 이탈 경고, 주차 보조, 자동 제동과 같은 다양한 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 갖추고 있습니다. 이러한 기술은 매우 유용하지만 SAE 자율성 수준이 1 또는 2에 불과하여 여전히 100% 운전자의 개입이 필요합니다.

가장 큰 질문은 운전자 개입이 필요 없는 레벨 5, 즉 완전 자율주행차로의 기술적 도약을 언제 보게 될 것인가입니다. 불행히도 이 기술이 모든 유형의 차량에 널리 수용되고 채택되기까지는 아직 몇 년이 남아 있습니다. 왜일까요? 가장 중요한 과제는 안전을 보장하는 것입니다.

완전한 자율성을 달성하려면 차량이 어떤 날씨나 도로 조건에서도 안전하고 정확하게 작동하며 승객, 보행자 또는 재산에 심각한 부상을 입히지 않을 것이라는 절대적인 확신이 필요합니다.

이는 LiDAR, 레이더 또는 카메라와 같은 차량 인식 센서가 고장 나거나 날씨, 지형 또는 환경으로 인해 GNSS 위성 신호에 간헐적인 장애가 발생할 경우 차량이 안전하게 작동할 수 있도록 하는 내장형 유도 및 내비게이션 기술이 필요합니다.

자율주행차의 안전 정지 감지 시스템

이 차량 감지 기술은 관성 측정 장치 센서, 즉 IMU 센서입니다. IMU 센서는 외부 조건이 아닌 중력과 물리 법칙을 기반으로 하기 때문에 날씨로 인해 인식 센서가 고장 나더라도 차량이 안전하게 경로를 유지할 수 있도록 데이터를 계속 전송할 수 있습니다. 데이터 중단을 제거하고 운영 안전성을 높임으로써 IMU는 레벨 5 완전 자율주행의 현실을 앞당길 것입니다. IMU 센서가 안전 쿠션을 제공하지 않으면 자율주행차는 도심 도로와 고속도로에서 효과적으로 작동할 수 없습니다.

IMU 센서란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

대부분의 IMU 센서는 가속도계 센서와 자이로스코프 센서의 두 가지 다른 센서 세트로 구성됩니다. 가속도계 센서는 세 개의 직교 축에서 선형 가속도를 측정합니다. 가속도를 시간에 따라 통합하면 속도가 제공되고 속도를 시간에 따라 통합하면 위치가 변경됩니다.

자이로스코프 센서는 세 개의 직교 축의 각속도를 측정합니다. 세 축을 따라 각속도를 시간에 따라 통합하면 물체의 자세 변화인 롤, 피치, 요의 변화가 발생합니다.

자이로스코프 및 가속도계 센서가 있는 IMU 모듈은 6자유도에서 측정을 제공할 수 있습니다.

왜 일부 IMU에는 자력계가 포함되어 있습니까?

가속도계는 지구의 중력에 대한 롤 및 피치 값을 성공적으로 계산하고 자이로스코프 드리프트를 수정하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 중력 벡터에 수직이기 때문에 절대 방향(요)을 감지하는 데 사용할 수 없습니다. 자력계는 3차원에서 자기장 강도를 측정합니다. 지구 자기장을 사용하여 물체의 방향(즉, 요)뿐만 아니라 롤 및 피치를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IMU에 자력계를 통합하면 물체의 초기 방향을 감지하고 센서 융합 알고리즘에서 요 자이로스코프의 통합 오류를 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IMU 성능 측정

바이어스 불안정성은 자이로스코프의 가장 중요한 성능 매개변수 중 하나입니다. 이는 자이로스코프가 시간이 지남에 따라 얼마나 많이 드리프트하는지를 직접적으로 측정한 것입니다. 자이로스코프의 속도 출력은 각도 변화(롤, 피치, 요)를 계산하기 위해 통합되기 때문에 드리프트와 관련된 오류는 상대 각도에서 누적 오류를 초래합니다. 또한 이러한 각도 오류는 시간이 지남에 따라 위치 오류로 변환됩니다. 자동차 애플리케이션의 경우 고성능 IMU는 자율주행차가 높은 정확도의 위치를 ​​달성하기 위해 필요한 구성 요소입니다.

삼중 중복 IMU에서는 세 개의 IMU를 사용하여 추가적인 수준의 신뢰성과 정확성을 제공하는 삼중 중복 센서 아키텍처를 구성합니다.

어떤 이유로든 하나 이상의 센서가 정확하게 작동하지 않는 경우 시스템은 결함이 있는 센서 데이터를 인식하고 사용하지 않도록 프로그래밍할 수 있습니다. 결함이 있는 센서 출력 또는 잘못된 데이터 세트는 무시되거나 중요도가 낮아집니다. 이 아키텍처는 시스템의 신뢰성을 보장하고 동시에 성능을 향상시킵니다.

IMU 센서는 LiDAR, 레이더, 카메라와 같은 다른 센서만큼 많은 주목과 미디어의 관심을 받지 못할 수 있습니다. 그러나 여러 면에서 IMU는 향후 10년 내에 도로에 등장할 레벨 4 및 5 자율주행차의 성공적인 운영에 필요한 중요한 안전 센서 구성 요소입니다.

Liam Davis
작가
리암 데이비스는 농업 식품 산업에서 풍부한 경험을 가진 노련한 작가입니다. 농업 식품 제품의 강점과 약점 분석을 전문으로 하며, 리암은 업계 전문가들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 심층적인 통찰력을 제공합니다. 시장 동향과 제품 평가에 대한 예리한 이해를 바탕으로 리암의 작업은 농업 식품 부문에 종사하는 모든 사람에게 귀중한 자원입니다. 직업적 추구 외에도 리암은 농업 기술의 최신 발전을 탐구하고 업계 혁신에 참여하는 것을 즐깁니다.
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