싱글밴드 GNSS 수신기로 V2X 및 자율주행에서 필요로 하는 정확도 요건을 달성하려면, 최고 성능의 수신기를 사용한다하더라도 주행 환경이 장애물 없는 탁 트인 이상적인 환경이어야 한다. 도심지나 그 밖의 다른 까다로운 환경에서는 요구되는 성능을 충족하기가 어렵다. 멀티밴드, RTK(Real-Time Kinematic), 추측항법 시스템에 GNSS 보정 서비스와 동적 차량 모델을 결합함으로써 이러한 한계를 극복하고 언제 어디서나 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 

글｜알렉스 기(Alex Ngi), 유블럭스 추측항법 제품전략 매니저




싱글밴드 GNSS 수신기로 V2X 및 자율주행에서 필요로 하는 정확도 요건을 달성하려면, 최고 성능의 수신기를 사용한다하더라도 주행 환경이 장애물 없는 탁 트인 이상적인 환경이어야 한다. 도심지나 그 밖의 다른 까다로운 환경에서는 요구되는 성능을 충족하기가 어렵다. 멀티밴드, RTK(Real-Time Kinematic), 추측항법 시스템에 GNSS 보정 서비스와 동적 차량 모델을 결합함으로써 이러한 한계를 극복하고 언제 어디서나 신뢰할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 

위성 기반 위치추적은 자동차의 위치를 실시간으로 파악할 수 있는 유일한 기술로서, V2V(vehicle-to-vehicle)와 V2X(vehicle-to-infrastructure), 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 자율주행에 필수이다. 이 기술은 지도나 랜드마크에 의존하지 않고 카메라, LiDAR, 초음파 등의 센싱 기술을 사용하지 않으며, 완전 자율주행차 같은 최고 수준의 자율주행에 필요한 다중 센서 네트워크를 구축하기 위한 토대를 제공한다.

역사적으로, 위성항법 시스템은 GNSS(global navigation satellite system) 수신기 기술의 한계로 인해 내비게이션 시스템 성능이 제한되었으며, 대도시 고층빌딩 사이나 다층적인 도로 구조와 같은 상황에서는 특히 더 심했다. 오늘날 수신기는 수십 센티미터 이내의 정확도와 수 초에 불과한 수렴 시간을 달성할 만큼 발전했다. 수렴 시간이란 신호가 끊겼다가 다시 연결됐을 때 특정한 정확도 수준에 도달하는 시간을 말한다. 위치를 측정한 시점과 네트워크에 위치를 보고하는 시점 사이의 지연 시간은 약 10밀리 초로 향상되었다. 위치 업데이트는 10 Hz보다 훨씬 빠르게 가능해졌으며, 그 밖의 다른 기술 향상 덕분에 도심지 환경에서도 포지셔닝 성능을 크게 높일 수 있게 되었다.

GNSS 수신기 성능 향상과 더불어, 무어의 법칙에 기초한 반도체 집적 수준의 향상을 통해 주요 시스템 회로를 극소형 저전력 칩으로 집적할 수 있게 되었고, 그 결과 휴대용 대량시장 기기에 사용하기에 적합해졌다. 뿐만 아니라 무선 인터넷 커넥티비티 사용이 보편화되고 GNSS 보정 서비스가 가능해짐으로써, 전리층 효과로 인한 오차가 GNSS 정확도에 미치는 영향을 최소화할 수 있게 되었다. 또한 GPS와 더불어 러시아의 글로나스(GLONASS), 중국의 베이더우(Beidou), 유럽의 갈릴레오(Galileo) 같은 복수의 내비게이션 위성군이 구축됨으로써 각각의 수신기들이 추가적인 위성 신호를 수신할 수 있게 되었고, 궁극적으로 사용자 경험을 크게 향상시켰다.

이러한 향상된 기술들이 복합적으로 작용한 결과, 이제는 자동차에서 최신 멀티밴드 위성군 GNSS 수신기를 사용해서 1미터 이내의 위치 정확도를 실현할 수 있게 되었으며, 일부 애플리케이션은 수십 센티미터의 정확도도 가능하다.

자율주행이나 V2X 같은 애플리케이션은 뛰어난 위치 정확도 외에, 낮은 지연시간 또한 필수 요구사항이다. 이들 애플리케이션을 이용해, 자동차들은 차량 상호 간, 또는 차량과 도로 인프라 간에 무선으로 메시지를 교환해서 서로 경고를 하고, 정보를 수신하며, 교차로에서 우선권을 협상할 수 있다. 이러한 상황에서 포지셔닝 데이터의 지연시간이 길어진다면 제동이나 급가속으로 인해 승객의 불편을 초래하거나 트럭 군집주행의 효율을 떨어트릴 수 있다. 최악의 경우, 지연시간이 허용 수준을 넘게 되면 충돌이 발생하고 치명적인 사고가 일어날 수도 있다. 예를 들어 고속도로 상에서 차량이 한 지점을 통과하는 데 걸리는 시간은 1/10초 이내이다. V2X 통신에 관한 ETSI(European Telecommunications Standards Institute) 표준에서는 대부분의 활용 사례에서 시스템 수준에서 지연시간을 100밀리 초 미만으로 규정하고 있다.


그림 1｜V2X에서는 위치 데이터를 빠르게 제공하는 것이 매우 중요하다.

표 1｜ V2X 및 자율주행 애플리케이션의 요구조건

(비고: 모든 애플리케이션이 휠 틱 정보를 포함한 추측항법 기술을 필요로 한다. CEP50(circular error probability 50)는 위치의 참값을 기준으로 위치 오차의 50퍼센트를 포함하는 원의 반지름을 의미한다.


센서 융합을 통한 빠른 수렴

향후 V2X 통신과 자율주행이 시장에서 수용되려면 까다로운 환경에서도 견고하고 연속적인 차선 구분 가능한 정도의 정확도 포지셔닝을 달성하는 것이 중요하다. 관련 당국에서도 도로 안전을 향상하고 교통혼잡이나 자동차 배기가스 같은 환경 영향을 관리하기 위한 규정들을 마련하고 있다. 위성신호가 일시적으로 끊기더라도 수 초 이내에 정확한 위치를 출력해 주어야 한다. 이를 위해서 그림 2에서 보는 것과 같이 하나의 센서 융합 필터에 다양한 보완적 요소들을 결합할 수 있다.



그림 2｜센서 융합을 통해서 연속적인 고정확도 포지셔닝 달성


다중 위성군 멀티밴드 GNSS 수신기: 여러 GNSS 위성군을 사용할 수 있게 됨에 따라, 위성군들 간의 근본적인 시간 차이 때문에 수신기가 자신의 위치를 더욱 정확하게 계산해내기 위해서는 더 많은 위성들을 볼 수 있어야 한다. 3개의 위성군을 사용해서 동작할 때는, 시간 차이를 계산하기 위해서 대략 7개의 위성이 필요하다. 이에 비해 단일 위성군을 사용할 때는 위치를 판단하기 위해서 4개의 위성만 있으면 된다. 하지만 사용할 수 있는 위성 숫자가 많을수록 더 잘 보정할 수 있다.

멀티밴드 GNSS 수신기의 또 다른 특징은, 서로 다른 주파수의 신호들을 결합해서 특정한 오차를 제거할 수 있다는 것이다. 예를 들어서 서로 다른 주파수의 2개 신호를 동시에 처리하여 99.9퍼센트에 이르는 전리층 오차를 제거할 수 있는 기술이나, 캐리어 위상에서 사이클 슬립을 검출할 수 있는 기술 등이 있다.

내장된 RTK(Real Time Kinematic) 알고리즘: 표준 정밀도의 GNSS 수신기는 최소한 4개의 GNSS 위성으로부터 GNSS 신호의 코드 위상을 추적해서 위치를 삼각측량법으로 추정한다. 반면에 고정밀 수신기는 고주파 캐리어 위상을 추적하고 RTK 알고리즘을 사용해서 반송파 모호 정수를 계산한다. 이러한 측위 알고리즘은 GNSS 수신기 모듈에 통합되고 무선 연결을 통해서 제공되는 보정 데이터를 활용한다. 자동차 시장에서는 보정 정보를 받기 위해서 통상적으로 셀룰러 및 위성 L-밴드 기반 통신을 사용한다. L-밴드 수신기는 데이터 전송 비용을 낮출 뿐만 아니라, 산간벽지에서처럼 셀룰러 통신 연결이 불량하거나 아예 사용할 수 없는 장소에서 RTK 보정 정보를 수신할 수 있다.

GNSS 보정 데이터 전송 서비스: GNSS 보정 서비스 사업자가 기지국 네트워크로부터 GNSS 신호를 모니터링해서 연속적으로 신호 오차를 계산할 수 있다. 일례로 PPP(precise point positioning)-RTK 서비스는 위성 시계, 궤도, 신호 바이어스, 전역 전리층, 지역 전리층, 대류권 효과 같은 것들을 보정한다. 이상적으로는 미국 대륙 같은 넓은 지역에 걸쳐서 보정이 유효해야 하고 필요로 하는 대역폭을 최소화해야 한다. 전통적으로 이러한 서비스들은 대략적으로 추정된 위치에 기반해서 개별 사용자들에게 맞춤화한 보정 스트림을 전송했다. 하지만 오늘날에는 좀 더 확장이 용이한 접근법이 필요하며, 최근의 서비스 사업자들은 동일한 동적 GNSS 오차 모델을 모든 사용자들에게 전송한다.

고품질 보정 데이터는 GNSS 수신기 정확도를 높일 뿐만 아니라 수신기가 정확한 위치로 수렴하기 위해서 소요되는 시간을 단축한다. 이를 통해 고가도로, 고속도로 표지판, 나무, 교량 같은 장애물에 의해 발생하는 GNSS 신호의 일시적 중단 문제를 해결한다. 

관성 센서와 센서 융합: 관성 센서는 GNSS 수신기를 보완하기 위해서 흔히 사용되는 것으로서, 자동차 위치추적 시스템에서 GNSS 신호가 방해를 받을 때 추측항법(DR)을 지원할 수 있다. 이러한 상황은 터널이나 지하 주차장 같은 장소에서 흔히 발생한다. IMU(관성 센서)의 개별 소자들로부터 수집된 데이터를 융합하면 GNSS 신호가 침투하지 못하는 장소에서 위치 추정을 할 수 있을 뿐만 아니라, 시스템에서 위치와 속도 정보를 유지하도록 해서 위성 신호를 다시 사용할 수 있게 되었을 때 모호 정수를 찾아서 정확한 위치로 재수렴하는 시간을 단축할 수 있다. 

차내 센서: 휠 틱 센서 같은 차내 센서들을 사용해서 추측항법 정확도를 더욱 향상시키고 동시에 GNSS 속도 판독에 기반해서 연속적인 보정을 할 수 있다. 휠 틱 데이터는 장애물로 인해서 발생하는 GNSS 부정확성을 재점검한다. 예를 들어 센서에는 바퀴가 움직이지 않는 것으로 나타날 경우, 부정확한 GNSS 위치 변화를 시스템에서 제거할 수 있다. 속도 판독과 휠 틱 센서 데이터를 결합하는 것이 잡음이 심한 가속도계 측정 방식을 사용하는 것보다 더 정확하다. 회전 당 이동 거리를 계산 하는 센서를 지속적으로 보정함으로써 바퀴 주변의 압력이나 온도와 관련한 작은 변동을 조정할 수 있다.

동적 모델: 차가 수직으로 뛰어오르거나 예측 가능한 한계 이상으로 가속 또는 감속할 수 없다는 점들을 반영한 동적 차량 모델을 사용해서 내비게이션 필터에서 그 정보를 사용하기 전에 GNSS 측정의 타당성을 확인할 수 있으며, 보고된 위치에 대한 측정 오차의 영향을 제한할 수 있다. 


강화된 내비게이션 시스템
위한 도로 테스트 실시      

유블럭스(u-blox)는 멀티밴드 다중 위성군 GNSS 수신기에 RTK 알고리즘, 브로드캐스트 GNSS 보정 데이터, IMU를 사용한 추측항법, 외부 휠 틱 센서, 동적 차량 모델과 같은 다수의 진보된 기술들을 결합해서 향상된 내비게이션 시스템을 개발했다. 그리고 이 시스템의 성능을 파악하기 위해서 도로 테스트와 시뮬레이션을 실시했다.

터널에서의 성능
터널에서 운전할 때는 상당 시간 동안 GNSS 신호가 끊어질 수 있어, 터널과 같은 장소에서는 성능을 시험하기가 매우 까다롭다. 가속도계와 자이로스코프 바이어스가 주된 오차 요인이 될 수 있고, 차량의 속도와 자세를 도출하기 위해서 신호를 적분할 때 오차가 누적되기 때문이다. 통계적으로 유의미하기 위해서는 충분히 많은 수의 터널에서 운전을 해서 데이터를 수집해야 한다. 또 다른 어려운 점은, 측정값과 비교할 ‘정확한’ 위치를 알 수 없다는 것이다. 터널 내에서 영향을 받지 않는 비교 기준을 세우기 위해서는 다른 동작 원리로 작동하는 다른 포지셔닝 기술을 사용해야 한다. 하지만 고가의 관성 센서 기반 시스템이라 하더라도 약간의 오차는 일으킬 수 있다.

유블럭스의 도로 시험 팀은 실제 터널에서 시험을 하기 앞서, 가상의 터널로 시험을 하기 위해서 탁 트인 조건에서 GNSS 안테나를 분리해서 터널과 같은 조건을 만들었다. 이로써 GNSS 끊김으로 인해 시스템이 추측항법 모드로 동작하는 것을 시뮬레이션했다. 이렇게 해서 추측항법의 성능을 고가의 GNSS 수신기를 기준으로 평가하였다. 추측항법 로그와 비교 기준인 고가의 GNSS 수신기의 판독값을 기록해서 다양한 길이의 터널을 에뮬레이트하는데 필요한 데이터를 생성했다. 이런 방식을 통해, 통계적으로 유의미한 방식에서 조건을 갖춘 성능에 대한 충분히 큰 규모의 테스트 데이터 세트를 형성할 수 있었다.



그림 3｜추측항법의 위치 오차는 킬로미터 당 약 20미터씩 증가한다.


그림 3은 31회 실시한 테스트에서 1,758회의 끊김으로부터 생성된 데이터를 보여준다. 추측항법 모드로 위치 오차를 볼 수 있다. 평균적으로 수평면 오차는 킬로미터에 약 20미터씩 증가한다. 즉, 이동거리에 대해서 약 2% 증가한다. IMU의 성능은 터널 테스트 결과에 강하게 영향을 미친다. 또 한 가지 주목할 점은, 이 테스트 셋업에는 고가의 장비가 아니라 일반적인 성능의 IMU를 사용했다는 것이다.

차선 레벨 정확도 측위 
다양한 기술들을 조합해서 신뢰할 수 있는 차선을 구분하는 정확도를 제공할 수 있는지 확인하기 위해서 다양한 시나리오로 시험을 실시했다. GNSS와 IMU 오차는 확률적인 것을 말하는 것이기 때문에 각각의 시험은 아래에서 설명하는 결과와 다소 차이가 있을 수 있다.
가장 단순한 테스트로서 고속도로에서 탁 트인 조건에서 테스트했을 때, 이 솔루션은 100퍼센트의 가용성과, 50퍼센트의 시간 동안 5.8센티미터의 정확도를 달성했다. 수평 속도장치는 68퍼센트의 시간 동안 0.02km/h의 정확도를 달성했다.

테스트하는 동안, 이 시스템은 소위 ‘Fixed RTK’라고 부르는 정확한 RTK 측위를 달성할 수 있었는데, 모호 정수를 계산하기 위한 충분한 수의 위성들을 볼 수 있었으며, 그 결과 테스트 시간의 82퍼센트 동안 최대의 정확도를 달성할 수 있었다. 가시 위성 수가 충분하지 않은 14.8퍼센트의 시간 동안은 RTK 플로트(RTK Float) 결과를 사용했으며, 3.1퍼센트의 시간에는 추측항법을 사용했다. 전반적인 정확도는 기존 단일 대역 수신기 기술에 비해서 10배 더 우수한 것으로 나타났다.

파리 도심지와 고속도로에서 실시한 도로 테스트에서도 RTK를 사용하지 않은 싱글 밴드 수신기에 비해서 성능이 훨씬 우수한 것으로 나타났다. 라데팡스 지구에서 고층빌딩들이 즐비한 최악의 환경 조건일 때에도 성능은 V2X 애플리케이션의 최소 요건을 훨씬 상회했다. 모호 정수를 찾을 때 필요한 가시 위성 수가 불충분했음에도 불구하고, CEP68은 약 1.1미터였으며 정확도는 95퍼센트의 시간에 최소한 1.70미터였다(표 2).
또 스웨덴의 예테보리에 있는 2킬로미터 길이의 터널에서 실시한 테스트에서는 시뮬레이션에서보다 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 오차가 이동 거리의 1퍼센트에 불과했으며, 2초 이내에 차선 레벨 정확도로 수렴했다. 이는 다중 주파수 GNSS 수신기, GNSS 보정 서비스, 추측항법으로부터의 비교적 정확한 위치 추정을 조합했기 때문이다. 길이가 긴 터널에서는 차선 레벨 정확도를 유지하기가 당연히 어려울 테지만, 고도의 자동화 및 무인 자동차를 위해서는 대체 포지셔닝 기술들을 사용해서 정확도를 복구할 수 있을 것이다.


표 2｜다양한 도로 상황의 테스트에서 포지셔닝 정확도



도로 상의 안전성, 편의성, 효율 향상   
멀티밴드 다중 위성군 GNSS 수신기에 RTK 알고리즘, 브로드캐스트 GNSS 보정 데이터, IMU를 사용한 추측항법, 외부 휠 틱 센서, 동적 차량 모델을 결합함으로써 가장 까다로운 상황에서도 연속으로 차선 레벨 정확도 포지셔닝을 달성할 수 있다.

도로 테스트 결과, 이 솔루션은 기존 기술보다 정확도가 10배 더 우수하다는 것을 확인했다. 장애물의 방해를 받는 상황에서는 위성 가시성을 극대화하는 멀티밴드 다중 위성군 GNSS 수신기, GNSS 수신이 일시적으로 끊길 때 위치 추정을 할 수 있는 추측항법, 짧은 신호 중단 후에 빠르게 재수렴하는 GNSS 보정 서비스를 결합함으로써 도심지 환경에서도 끊김 없이 연속으로 서비스를 유지할 수 있다. 또한 카메라나 레이더 같은 차내 센서들의 정보를 사용해서 시스템 성능을 추가로 향상시킬 수 있다. 향상된 자동차 애플리케이션에 추측항법을 사용해서 GNSS 기술을 보완함으로써 도로 상의 안전성, 편의성, 효율을 높일 수 있다.