자율주행차 위한 GNSS와 지상파 거리 측정기술 결합 하이브리드 위치추적 시스템

최근 유블럭스(u-blox)는 자동차 내비게이션용 GNSS 기반 하이브리드 솔루션을 보완하기 위한 기술로서 IEEE 802.11p V2X와 UWB의 장단점을 평가하기 위한 연구를 실시했다. 이 연구의 목적은 이들 기술의 애플리케이션 가능성을 살펴보고, 이러한 하이브리드 내비게이션 솔루션이 미래의 자율주행차 구현에 일조하려면 어떠한 측면의 연구가 더 필요할지 이해하기 위한 것이었다.

글 | 데이비드 바틀렛(David Bartlett), 위치추적 제품 센터 수석 엔지니어
    스테파니아 세시아(Stefania Sesia) 박사, 자동차 애플리케이션 마케팅 총괄, 유블럭스(u-blox)







요즘 자율주행차에 대한 뉴스가 화제이긴 하지만, 사람들이 완전 무인 자동차를 이용해 A지점에서 B지점까지 이동할 수 있기까지는 아직 해결해야 할 중요 기술 과제들이 산적해 있다는 점이 쉽게 간과되고 있다.

특히 관심을 가져야 할 영역이 고정밀 위치추적이다. SAE(Society of Automotive Engineers)의 6단계 자동화 레벨에 따르면, 보다 높은 수준의 자동화를 실현하기 위해서는 차량이 언제나 자신의 위치를 수 센티미터 이내의 정확도로 신뢰성 있게 식별할 수 있어야 한다. 대부분의 최신 자동차에 사용되는 위치추적 시스템은 통상적으로 GNSS 수신기에 관성센서 유닛(IMU)과 주행거리계(odometer)를 결합한 것으로서, 완전 자율주행에서 요구되는 수준의 정확도와는 거리가 멀다. GNSS 위성 신호 수신이 매우 양호한 환경에서도 보정 서비스를 사용하지 않으면 수평 정확도가 2 ~ 5 m CEP이며 도심지나 실내 같은 좀 더 까다로운 환경에서는 정확도가 현저히 떨어진다.






그림 1 | SAE의 6단계 자동화 레벨        출처 | SAE International



UWB와 V2X를 사용한 GNSS 보완

GNSS의 이 같은 약점을 극복하기 위해 다양한 솔루션들이 개발되고 있지만, 현재로서는 각 방법마다 한계점을 갖고 있으며 모든 환경에서 잘 동작하는 것은 아니다. 따라서 미래의 자율주행차는 여러 기술이 결합된 하이브리드 솔루션에 의존하는 것이 불가피할 것이다.

이러한 맥락에서 향후 연구해볼 만한 한 방법 중 하나는 GNSS에 지상파 무선신호를 결합해서 차량의 위치추적 정확도를 향상시키는 것이다. 
C-V2X(cellular vehicle-to-everything), IEEE 802.11p V2X 그리고 이를 계승한 802.11bd, 그리고 UWB(ultra-wideband) 모두 근거리 거리측정에 사용할 수 있는 것들이다. V2X ITS 통신 기술은 EN 302890(지능형 교통 시스템, ITS)에서 잠재력 있는 위치추적 솔루션으로 거론되고 있으며, UWB 기술은 실내 애플리케이션과 자동차 키리스 엔트리(keyless entry) 용으로 관심을 받고 있다.

이들 기술 모두가 GNSS와 IMU를 보완하기 위한 기술로서 검토 대상으로 고려할 만큼 원숙한 단계로 접어들고 있다. 최근 유블럭스(u-blox)는 자동차 내비게이션용 GNSS 기반 하이브리드 솔루션을 보완하기 위한 기술로서 IEEE 802.11p V2X와 UWB의 장단점을 평가하기 위한 연구를 실시했다. 이 연구의 목적은 이들 기술의 애플리케이션 가능성을 살펴보고, 이러한 하이브리드 내비게이션 솔루션이 미래의 자율주행차 구현에 일조하려면 어떠한 측면의 연구가 더 필요할지 이해하기 위한 것이었다.



지상파 거리 측정의 작동 원리

지상파 거리 측정 시스템은 알려진 위치에 일련의 고정형 지상국(통상 V2X 시스템에서 로드사이드 유닛(RSU)이라고 일컫는 장치)을 필요로 한다. 자동차가 내보낸 V2X 또는 UWB 신호가 RSU에 전송되고 되돌아올 때까지의 시간을 측정해서 차량과 RSU 사이의 거리를 계산할 수 있다. 자동차를 기준으로 지리적으로 분산돼 있는 3개 이상의 RSU로부터 얻은 측정 거리를 가지고 차량의 위치를 계산해낼 수 있다.



시뮬레이션의 필요성  

이러한 유형의 솔루션에 필요한 RSU가 아직은 대규모로 구축되어 있지 않은 상태이다. 이 연구를 위해서 도심의 공공장소에 지상국 네트워크를 설치하는 것도 현실적으로 가능하지 않았는데, 그러한 이유 중 하나는 UWB 관련 법제화가 미비하다는 점이다. 
이에 대한 대안으로, 우리는 탁 트인 들판에서부터 업무 지구같이 도심지 환경을 대표할 수 있는 장소들에 이르기까지 다양한 사유지에 앵커 포인트(RSU)를 구축했다. 이들 환경에서 UWB 및 V2X 신호의 동작을 광범위하게 측정해서 잡음 등의 성능 통계를 추출하고, 그에 따라 거리 측정 성능을 위한 동작 시뮬레이션 모델을 생성했다.



테스트 방법론

교외, 도심지, 실내를 비롯한 다양한 환경 조건에 대한 동작 시뮬레이션 모델을 구축한 후 일련의 실제 테스트 주행을 실시했으며 이 역시 광범위한 주행 조건을 포함시켰다. 교통량이 적은 도로의 고속 구간, 도심의 밀집 지역, 가고 서기를 반복하는 혼잡한 도로, 모퉁이가 많은 도로, 터널 같이 GNSS 수신이 제한된 장소 등 다양한 장소에서 테스트 주행을 실시했다.

이렇게 주행을 하면서 GNSS 측정과 지상 실측정보(ground truth) 수집을 병행했다. GNSS 측정을 위해서는 IMU를 내장한 유블럭스 NEO-M8L 모듈을 사용했다. 지상 실측정보 수집을 위해서는 고사양 RTK(real-time kinematic) 수신기, GNSS 보정 데이터 서비스 및 고사양 IMU를 사용했다.

이 시뮬레이션에 적절한 잡음 모델을 적용하기 위해서 테스트 주행의 각 구간을 환경 조건에 따라 도심의 밀집 지역, 터널, 탁 트인 교외 도로 등으로 분류했다.
다음 단계로는 선택한 밀도와 배치 규칙에 따라 RSU 위치를 할당하고, 완전한 평면적인 배치를 피하기 위해서 2 m 높이의 임의적 변동성을 추가했다. 필요한 위치 정밀도를 달성하는 데 얼마나 많은 수의 RSU가 필요한지 알아보기 위해서 다양한 수의 RSU로 테스트를 실시했다.

그 다음에는 거리 측정의 타임스탬프 정확도 같은 추가적인 시뮬레이션 변수들을 설정했다.
이러한 작업을 모두 마치고 난 다음, 모든 거리 측정 에포크(ranging epoch)에 대해 RSU와 지상 실제 위치 사이에 시뮬레이션한 거리 측정을 생성했다. 이를 위해 샘플 단위로 잡음을 추가하고, 그렇게 해서 잡음이 생기게 된 시뮬레이터 측정을 실제 주행으로 기록된 GNSS 측정과 융합했다.



테스트 결과  

시뮬레이터 출력 데이터로부터 성능 통계를 도출하고, 이것을 사용하여 하이브리드 GNSS+V2X 및 GNSS+UWB 솔루션과 오늘날 자동차에 통상적으로 사용되는 GNSS+IMU 솔루션을 비교해볼 수 있었다.

그림 2는 이 세 가지 솔루션의 성능을 비교해서 나타낸 것이다:

이 결과를 보면, 매우 높은 단계에서는 GNSS+V2X(IEEE 802.11p) 시스템은 기존 GNSS+IMU(DR) 솔루션과 거의 비슷한 성능을 달성한다는 것을 알 수 있다. GNSS가 도달하지 못하거나 수신은 되더라도 신호가 미약한 상황에서 IMU 오차는 누적된다. IMU는 지속적으로 GNSS 신호를 수신할 수 있어야 일정 수준의 정확도를 유지시켜 주기 때문이다. 

바로 이럴 때 V2X 기반 위치추적 솔루션이 내비게이션을 안내하는 데 큰 도움이 될 수 있다. 하지만 자율주행 애플리케이션이 필요로 하는 수준의 정확도와 무결성을 달성하기 위해서는, 뛰어난 무결성 및 정확도의 위치추적에 IMU의 역할을 포함하여 더 많은 연구가 필요해 보인다.
GNSS+UWB 하이브리드 시스템은, RTK 기반 GNSS 보정 서비스를 사용해서 달성할 수 있는 수준에 거의 가깝게, 매우 우수한 성능을 달성하고 있다. 이 연구에 사용된 테스트 시스템은 0.67 Hz로 실행했으며, 10 cm에 가까운 정밀도를 달성할 수 있었다. 향후에 상품화되는 시스템은 V2X에 일반적으로 사용되는 10 Hz 업데이트율로 맞춰질 것으로 예상된다.

보정 데이터를 사용하는 고정밀 GNSS 시스템과 10 Hz UWB 거리 측정 시스템을 결합하면 대부분 상황에서 10 cm 수준의 정확도를 달성할 수 있을 것이다. 보정 데이터를 사용하는 GNSS는 탁 트인 공간이나 고속도로에서 이 수준의 정밀도를 제공할 수 있는 것으로 이미 입증되었다. 도심지 환경에 구축된 RSU 네트워크는 위성 신호 수신이 어려운 상황에서 UWB를 통해 고정밀 GNSS를 보완할 수 있을 것이다.
하지만 현재로서는 UWB의 거리 제약과 실외에서의 활용에 관한 현행 규제 조항들 때문에 UWB 활용이 제한되고 있다. 따라서 이 기술은 실내 주차장 같은 곳에서 마이크로 내비게이션에 활용하기에 적합하다.



기타 확인된 정보들  

우리는 이번 연구를 통해서 몇 가지 중요한 사실들을 추가로 알아낼 수 있었다. 

첫째, GNSS와 함께 RSU를 단 두 개만 활용할 수 있다고 한다면 이 하이브리드 솔루션은 상당한 이점을 제공한다는 것이다.

둘째, 내비게이션 시스템이 차량의 높이를 정확하게 계산해야 하는 경우라면, 특히 V2X 기술을 사용하는 경우, RSU의 높이가 중요하다는 것이다. 이 점은 예컨대 다층으로 이루어진 도로 분기점 같이 차들이 서로 다른 높이로 통행하는 장소에서 안전 운전을 지원하기 위해 중요하다.

셋째, 이 연구를 위해서 V2X, UWB, GNSS 시스템으로부터 수신한 신호를 처리하기 위한 하이브리드 필터를 성공적으로 구축할 수 있었으며, GNSS만 사용할 수 있는 장소(RSU가 설치되지 않은 장소)와 지상 거리 측정만 가능한 장소(터널 등) 사이에서 매끄럽게 전환할 수 있었다.

넷째, 지상 거리 측정은 이 애플리케이션에 사용하기에 잠재력이 있기는 하지만 환경적 영향과 다중경로에 대한 견고성은 떨어지는 편이다. UWB조차도 때로는 비가시(non-line-of-sight) 신호 전달 때문에 애를 먹을 수 있다.

끝으로, GNSS와 지상 거리 측정 간 정확한 시간 정렬이 중요한 요소로 떠올랐다. 처음에는 수 밀리 초 이내의 정렬이면 충분할 것으로 예상했으나, 실제로는 100마이크로 초 이내여야 하는 것으로 드러났다.



향후 과제들  

이번 연구는 지상파 거리 측정기술을 사용해 오늘날 자동차에 사용되고 있는 기존 위치추적 기술과 서비스를 보완할 수 있는지 그 가능성을 알아보기 위한 것이었다. 이 기술이 미래의 자율주행차를 실현하는데 일조할 수 있으려면 관련 규제를 포함해 해결해야 할 부분들이 많이 있다. 이 애플리케이션을 위해 실외 UWB 사용이 허용되어야 하며, UWB 가능 RSU가 광범위하게 구축되어야 한다. 

또한 어떤 유형의 RSU든 단지 통신장비로서만이 아니라, 위치추적 앵커로서 사용될 수 있다는 점을 고려해서 구축해야 한다. 이 외에, V2X에 더 많은 스펙트럼과 더 넓은 채널을 할당할 필요가 있다. 그리고 V2X 표준에 위치추적을 위한 신호를 포함시키는 것도 필요하다.

좀 더 연구가 필요한 또 다른 영역은, UWB 거리 측정을 사용해서 보행자나 자전거 탑승자 같은 교통 약자(VRU)를 보호하는 것이다. 이제는 최신 스마트폰과 자동차 모두가 UWB 기술을 포함하고 있기 때문에 이 기술을 활용해서 자율주행차가 주변 VRU의 위치를 더 잘 인식하도록 할 수 있을 것이다.

* 이 연구, 테스트 방법론, 테스트 결과에 대한 추가적으로 궁금한 점이 있다면 info_kr@u-blox.com으로 문의하기 바란다.

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