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포지셔닝

도심 환경에서 위치 정확도를 개선하는 것으로 입증된 GNSS 예측

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드론 및 자율 주행 차량은 건물 밀집 지역에서 GNSS 신호 중단으로 인해 내비게이션 정확도가 떨어질 수 있습니다. GNSS 신호 예측이 훌륭한 솔루션을 제공합니다.

참고: 이 블로그는 ION GNSS+ 2022에 제공된 보고서 GNSS Foresight 사용한 도심 환경에서의 GNSS 성능 평가를 요약한 것입니다.

드론 및 자율 주행 차량을 도심 지역에서 안전하게 운행하려면 한 가지 중대한 기술 문제를 극복해야 합니다.

높은 건물 등이 자율 주행 차량의 하늘 위 내비게이션 위성에 대한 가시선을 막아 도로 또는 공중에서 정확한 위치를 계산하는 기능을 손상시킬 수 있습니다. GNSS 수신기는 신호 처리 알고리즘을 사용하여 가시선 손실을 완화하지만 이러한 알고리즘이 모든 시나리오에서 항상 100% 효과적인 것은 아닙니다.

도시에서 응급 대응 드론, 검사 드론, 자율 주행 배송 트럭과 같은 자율 항법 차량을 사용하려면 더 나은 솔루션을 찾아야 합니다.

Spirent는 GNSS 예측이 중요한 역할을 한다고 생각하며 라이브 테스트에서 GNSS 예측을 통해 건물 밀집 지역의 신호 저하로 인한 내비게이션 문제를 훌륭하게 극복할 수 있음을 보여주었습니다.

다중 경로 신호는 정교한 수신기에서도 GNSS 위치 정확도에 영향을 미칩니다.

도심에서 GNSS 수신기가 해결해야 하는 핵심 문제는 다중 경로입니다. 이는 건물이 신호를 완전히 차단하지 않고 반사하여 경로가 해체되고 길게 늘어질 때 발생합니다. 이러한 영향이 수신기에서 충분히 완화되지 않으면 확장된 신호 경로로 인해 수신기가 정확하지 않은 위치를 계산할 위험이 높습니다.

많은 수신기는 알고리즘을 사용하여 다중 경로 신호를 감지하고 필터링하며 이를 통해 위치 계산을 수행할 가시선 신호만 남깁니다. 그러나 차량이 도시 협곡 깊숙한 곳으로 진입할수록 해당 환경에는 다중 경로 신호가 증가하며 이에 따라 수신기가 가시선과 다중 경로 신호를 구별하기가 더욱 어려워집니다. 종종 수신기는 계속해서 위치를 계산하기 위해 관성 측정 장치(예: 가속도계, 자이로스코프, 휠 속도 센서 등)를 활용해야 합니다. 그러나 이러한 센서는 이동을 시작하기 전 짧은 시간 동안만 정확도를 유지할 수 있습니다.

다중 경로 효과에 대응하는 GNSS 예측의 가치

Spirent는 GNSS 신호 예측이 도시 지역의 위성 포지셔닝 및 내비게이션 정확도에 대한 이러한 장애물을 제거할 수 있다고 오랫동안 생각해 왔습니다. GNSS 수신기가 환경 내의 어떤 신호가 다중 경로에 의해 오염될 가능성이 높은지 알고 있으면 신호 처리 알고리즘이 LOS와 다중 경로 신호를 정확하게 구별하여 더 정확하게 포지셔닝할 수 있습니다. 마찬가지로 전방 환경에 대한 정확한 GNSS 신호 예측이 가능하다면 자율 주행 차량은 신호가 크게 중단될 수 있는 지역을 피하기 위한 조치를 취하거나 중단 기간 동안 보조 내비게이션 솔루션으로 전환할 수 있습니다. 자율 주행 차량 운영을 계획할 때 GNSS 신호 예측은 운영자가 신호 중단을 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 드론 기반 건물 검사의 경우 드론이 검사해야 하는 건물의 모든 부분을 안전하게 탐색할 수 있을 것으로 예상되는 시간에 검사를 예약할 수 있습니다.

Spirent GNSS Foresight는 안정적인 신호 예측을 제공하여 수신기 성능을 향상합니다.

이는 클라우드 기반 GNSS Foresight 예측 솔루션의 원리로, 현재 지속적인 피드(Foresight Live) 또는 일회성 현장별 예측(Foresight Risk Analysis)으로 이용 가능합니다. GNSS Foresight의 효과와 가치를 입증하기 위해 Spirent는 전 세계 고객을 대상으로 여러 테스트를 수행했습니다. 아래 그림은 그 중 하나입니다.

인디애나폴리스에서 실시한 이 주행 테스트의 결과는 도심 환경에서 신호 환경이 얼마나 빨리 변화할 수 있는지, 다중 경로 신호를 만났을 때 수신기가 얼마나 빨리 위치 정확도를 잃을 수 있는지를 보여줍니다. 3개의 수평 밴드는 테스트 경로의 조감도를 나타내는데, 이는 낮은 건물 몇 개만 있어 막힌 부분이 없는 왼쪽에서 시작하여 건물이 밀집된 도심 지역으로 진행됩니다. 위성 신호의 DoP(Dilution of Precision, 정밀도 저하율)는 GNSS Foresight 솔루션에서 생성된 히트맵으로 표시됩니다. 녹색 및 노란색 영역은 낮은 저하율을 나타내고 빨간색 및 검은색 영역은 가장 높은 정밀도 저하율을 나타냅니다. 빨간색 원으로 표시된 곳은 신호등이 있는 도심 입구의 교차로입니다. 상단 밴드는 테스트 10분 전 교차로 신호 환경이 상당히 깨끗했을 때의 주행 경로를 보여줍니다. 그러나 중간 밴드는 10분 후 테스트 주행이 시작되었을 때 하늘에 있는 항법 위성 위치가 이동하여 교차로에서 신호 차폐 및 다중 경로 오염 신호가 더 많이 발생하고 그에 상응하는 높은 DoP 비율이 나타났음을 보여줍니다. 파란색 선은 주행 중 테스트 수신기에서 출력된 실제 위치를 보여줍니다. 교차로에서 정지하면 즉시 다중 경로 신호의 영향을 받아 정확도가 크게 떨어지며 이는 몇 블록 동안 복구되지 않아 GNSS를 활용하는 차량의 안전이 큰 위험에 처하게 됩니다. 하단 밴드는 10분 후의 신호 환경을 보여주는데, 여기서 동일한 영역은 차단된 다중 경로 신호로부터 더 큰 영향을 받습니다.

GNSS 신호 예측은 도시 다중 경로 문제에 대한 솔루션을 제공합니다

이와 같은 테스트는 신호의 많은 부분이 다중 경로에 의해 오염될 수 있는 도심 환경에서는 당사 테스트 주행에 사용된 것과 같은 다중 GNSS 수신기조차도 다중 경로 신호를 완화하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 다중 경로 신호 완화를 개선할 수 있는 신호 예측 솔루션은 수신기 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 지금까지 드론 및 지상 기반 차량으로 수행한 테스트는 Spirent GNSS Foresight에서 생성한 예측 및 히트맵이 수신기가 마주하는 실제 신호 환경과 매우 밀접하게 관련되어 있음을 일관되게 보여줍니다. Spirent는 GNSS 활용 장비 개발자 및 사용자와 Foresight 데이터를 공유하고 비교함으로써 예측의 정확성과 신뢰성을 입증할 수 있게 되어 매우 기쁩니다.

Foresight를 활용한 GNSS 신호 예측에 대해 자세히 알아보세요

Spirent GNSS Foresight는 최대 3일을 정확하게 예측하는 기능을 통해 GNSS 칩셋 개발자 및 GNSS 활용 장비의 운영상 사용자 모두에게 상당한 가치를 제공합니다. 이러한 Foresight 테스트 결과에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 또는 데모를 확인하거나 Foresight 평가판을 사용하려는 경우 연락해 주세요. 그 동안 다음과 같은 드론 및 자율 주행 차량용 GNSS 신호 예측에 대한 다음과 같은 e북을 읽어보세요. 가시선 너머의 계획 및 운영GNSS를 사용한 도시 자동 조종 장치의 보강.

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Esther Anyaegbu

Senior Staff Systems Engineer

Dr. Esther Anyaegbu is a Senior Staff Systems Engineer at Spirent Communications. She has over 15 years’ experience designing and developing GNSS algorithms and chipsets. She earned her Ph.D. in Satellite Navigation in 2007 from the University of Leeds, where she focused on the processing of GNSS signals. She received a master’s degree from Brunel University in Data Communications Systems in 2003.