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선로 위의 녹색 자율주행 철도 차량 군집
화물을 더 깨끗하고, 더 빠르고, 더 안전하게 운반하는 배터리 구동 철도 차량
운송업계의 배출량이 늘어나면서 혁신적인 엔지니어링 솔루션을 통해 화물 운송의 탈탄소화를 위한 경쟁이 촉발되었습니다. 기업들이 자율주행 차량과 최적화된 시스템과 같은 최첨단 기술을 적용할 방법을 모색함에 따라, 자율 주행 배터리 전기 철도 차량을 만드는 회사인 Parallel Systems는 이러한 기술을 철도에 적용하면 물류 분야에 혁명을 일으키는 동시에 운송의 탈탄소화를 이룰 수 있을 것이라고 믿고 있습니다.
Parallel Systems의 수석 자동차 소프트웨어 엔지니어인 Jon Goh는 "우리는 지금보다 더 깨끗하고, 더 빠르고, 더 안전하고, 더 비용 효율적인 방식으로 물건을 옮기고 싶습니다."라고 말했습니다.
전 SpaceX 엔지니어가 설립한 Parallel Systems는 자율주행 배터리 구동 철도 차량 기술, 새롭고 저렴한 터미널 개념, 유연한 운영 모델을 결합하여 이를 달성하는 것을 목표로 합니다. Parallel의 시스템은 기존 터미널과 호환되는 동시에 새로운 인프라 설계를 통해 운송업체와 고객에 더 가깝게 더 작고 저렴한 터미널을 건설할 수 있어 효과적으로 새로운 시장을 개척할 수 있습니다.
Parallel Systems의 모듈식 접근 방식은 긴 화물 열차의 기존 모델을 고수하기보다는 더 적은 수의 철도 차량으로 구성된 군집주행 시스템을 사용합니다. 이런 접근 방식은 더 공기역학적이고 민첩한 움직임을 가능하게 합니다.
개별 차량은 표준 철도 차량처럼 물리적으로 결합되지 않습니다. 대신 그들은 가까운 거리에서 운용되며, 철도 차량 끝의 완충 지대에 접촉하여 군집을 구성합니다. 각 유닛이 형성되면, 앞의 차량에 대해 미는 힘을 일정하게 유지합니다. 차량 사이의 공간이 최소화되면 공기 저항이 감소하고 에너지 효율이 증가합니다.
Parallel의 모듈식 접근 방식은 철도 차량이 원활하게 자동으로 연결되고 분리되는 군집주행 시스템을 사용합니다. (비디오 출처: Parallel Systems)
열차 군집에서 개별 철도 차량이 자율적으로 분리되어 단일 지점에서 여러 목적지로 화물을 분배하여 배달물을 분배할 수 있게 되었습니다. 오랜 기간 지속되어 온 라스트 마일 물류 과제를 해결함으로써 철도 산업은 과부하 상태인 9,400억 달러 규모의 미국 트럭 운송 산업의 일부를 철도로 전환할 수 있는 기술을 갖추게 되었습니다. 무공해 차량을 사용하는 것은 환경에도 이로운 일입니다.
주요 철도기지의 개수가 부족하고 멀리 떨어져 있기 때문에 Parallel Systems는 소규모의 지역화된 복합 터미널 네트워크를 구축하여 철도 화물 운송을 보완하고자 합니다. 즉, 철도기지에 도착한 화물은 트럭으로 최종 목적지까지 먼 거리를 이동해야 합니다. 창고와 매장에 더 가까운 곳에 소규모 터미널을 여러 개 설립하면 경제적으로 실행 가능한 단거리 철도 서비스가 가능해져 중요한 라스트 마일 배송의 운송 시간이 단축됩니다.
Goh는 "우리는 철도의 노선과 서비스 범위를 확장하고 일반적으로 철도로 운송할 수 없는 물건도 운송할 수 있기를 바랍니다."라고 말했습니다.
철도 차량 모델링
자율철도 시스템이 안전하게 설계에 따라 운영된다는 것을 증명하는 것은 Parallel Systems의 가장 중요한 기술적 우선순위 중 하나입니다. Goh는 Simulink®를 사용한 엄격한 테스트와 검증이 매우 중요하다고 합니다.
"저희의 테스트 결과는 Simscape Driveline에서 시뮬레이션한 기어 동작과 일치했습니다."
Parallel Systems에서는 Simulink를 사용하여 드라이브트레인이나 브레이크와 같은 하위 시스템 전반의 제어 시스템 전략을 평가합니다. Simulink Control Design™을 활용해 온도와 유체 점도를 포함한 다양한 동작 조건과 변수에서 안정적으로 수행되어야 하는 제어 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션합니다. 다양한 환경 조건과 운영 시나리오에 대한 고충실도 시뮬레이션을 통해 Parallel Systems 팀은 처음에 차수 축소 모델을 사용하여 설계된 제어 알고리즘을 견고하게 검증할 수 있습니다.
Simscape Driveline™을 사용하면 Parallel Systems에서 처음부터 코딩하기 어려운 기어 백래시와 같은 현상을 정확하게 포착할 수 있습니다. 회사 엔지니어는 물리적 구현에 앞서 하위 시스템 설계를 성능 기준에 맞춰 검증합니다. 철도 시스템의 고유한 동역학을 시뮬레이션할 수 있는 능력은 시작부터 엔지니어링을 올바르게 수행하는 데 매우 중요합니다.
Goh는 "우리의 임무는 새로운 백래시 시뮬레이션 소프트웨어를 작성하는 것이 아닙니다"라고 말했습니다. "고객에게 가치를 창출하는 우리의 방식은 다릅니다. 우리의 임무는 차량을 설계하고 제작하고, 이를 제어하는 소프트웨어를 작성하는 것입니다. 우리의 테스트 결과는 Simscape Driveline에서 시뮬레이션한 기어 동작과 일치했습니다."
배터리 모델링과 구성 요소 테스트
Simulink의 고성능 서브시스템 시뮬레이션 외에도 Parallel 엔지니어는 MATLAB®을 활용하여 배터리 동작을 모델링하고 다양한 작업에 대한 전체 차량 범위를 예측합니다. 그들은 배터리 충전 수준이 경로 지형, 바람 조건, 기타 환경 요인과 같은 변수에 따라 어떻게 변동하는지 분석하기 위해 MATLAB에서 전체 차량 시뮬레이션을 개발했습니다. MATLAB을 사용하면 예상되는 배터리 성능과 범위 영향을 평가하는 시나리오를 실행할 수 있습니다.
"우리는 MATLAB이 우리의 독특한 개발 프로세스에 제공하는 다용성과 유연성을 높이 평가합니다."
군집주행 시스템을 설계할 때, Parallel Systems는 제조업체로부터 프로토타입 범퍼 댐퍼 구성품을 조달합니다. 테스트 업체는 이러한 구성 요소를 받아서 다양한 속도와 변위에 따른 댐퍼의 측정된 힘 프로필을 포함하는 데이터 파일을 생성합니다.
MATLAB과 Signal Processing Toolbox™를 사용하면 다양한 데이터 파일 형식을 분석할 수 있으므로 Parallel Systems 엔지니어는 테스트 데이터를 가져와 분석할 수 있습니다. 그들은 데이터 분석 기능을 활용하여 거리와 속도 파라미터의 함수로 댐퍼 힘을 매핑하는 룩업 테이블 모델을 구축합니다.
그런 다음 Parallel Systems는 이러한 구성 요소 댐퍼 모델을 Simulink 시뮬레이션에 통합합니다. 이를 통해 Parallel Systems는 실제 물리적 하드웨어 데이터에서 파생된 고성능 모델을 사용하여 다양한 시나리오와 제어 전략에 따라 전체 군집주행 차량 시스템의 성능을 평가할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink를 사용한 이러한 폐루프 워크플로는 배포 전에 군집주행 시스템 설계를 세부화하는 데 중요합니다.
각 자율주행 철도 차량을 연결하는 범퍼 시스템은 긴밀한 군집주행을 가능하게 합니다. (이미지 출처: Parallel Systems)
"우리는 MATLAB이 우리의 독특한 개발 프로세스에 제공하는 다용성과 유연성을 높이 평가합니다."라고 Goh는 말합니다.
시뮬레이션을 통한 설계 반복 가속화
Parallel Systems에서는 최소 기능 제품(MVP)을 만들기 전에 MATLAB을 사용하여 변수를 조정하고 다양한 차량 구성을 빠르게 모델링하고 시뮬레이션하여 설계 공간과 예측 성능 특성을 탐색했습니다. 이러한 사전 시뮬레이션 작업은 어떤 MVP 디자인을 추구해야 할지 결정하는 데 중요한 역할을 했습니다.
"돈을 쓰기 전에, 강철을 자르기 전에, 제품을 구매하기 전에, 모든 것을 모델에 넣고 어떤 성능을 보일지 보고 싶어할 겁니다."
Parallel Systems는 초기 프로토타입을 제작하던 중 체인 구동 차축 시스템의 백래시와 같은 문제에 부딪혔고, 이는 제어 성능에 영향을 미쳤습니다. 이후의 설계는 Simscape Driveline을 사용하여 평가되었으며, 이를 통해 설계의 신뢰도가 높아졌습니다. 모델링과 데이터 분석 기능을 갖춘 MATLAB을 사용하는 것은 백래시 효과를 특성화하고 정량화하는 데 매우 귀중했습니다. 설계 팀은 MATLAB을 사용하여 Simulink 모델의 제어 알고리즘을 개선하고 검증했습니다. 그런 다음 팀은 이 알고리즘 변경 사항을 실물 프로토타입에 사용된 코드로 변환했습니다. 이를 통해 Parallel Systems는 소프트웨어 업데이트를 하여 기존 프로토타입의 제어 알고리즘을 개선할 수 있었습니다.
동시에 회사에서는 시뮬레이션을 사용하여 허용되는 최대 백래시 허용 오차를 결정하고 잠재적인 재설계를 검토하여 향후 반복 작업에서 해당 문제를 제거했습니다. 모델과 프로토타입을 구축하고, 데이터를 분석하고, 시뮬레이션을 통해 설계와 제어 전략을 업데이트하는 이러한 반복적 사이클을 통해 빠른 학습과 최적화가 가능해졌습니다.
열차 군집에서 개별 철도 차량이 자율적으로 분리되어 단일 지점에서 여러 목적지로 화물을 분배하여 배달물을 분배할 수 있게 되었습니다. (비디오 출처: Parallel Systems)
Goh는 "철강을 절단하거나 제품을 구매하기 전에 모든 것을 모델에 넣고 성능이 어떤지 확인해야 합니다."라고 말합니다.
운영 가능성 모델링
시뮬레이션 기능은 차량 설계와 성능 특성을 평가하는 데 그치지 않습니다. 병렬 시스템 엔지니어는 MATLAB 및 Simulink를 사용하여 잠재적인 비즈니스 시나리오와 재정적 영향을 시뮬레이션합니다. 차량 중량, 비용, 경로, 속도, 수익 등의 변수를 모델링함으로써 운영 비용과 수익성 예측을 추산하고 다양한 구성에 따른 개념의 전반적인 실행 가능성을 분석할 수 있습니다. 다양한 설계 지점과 운영 시나리오를 평가하여 빠르게 시뮬레이션을 실행할 수 있는 능력은 매우 중요합니다.
“Simulink 시뮬레이션을 통해 상당한 투자를 하기 전에 화물 철도 계획이 경제적으로 실행 가능한지 검토할 수 있습니다. 적절한 차량 파라미터를 사용한 시뮬레이션은 대규모 운영에서도 수익을 달성할 수 있는 동시에 화물 운송에 큰 영향을 미칠 수 있다는 증거를 제공합니다."
Goh는 "Simulink 시뮬레이션을 통해 상당한 투자를 하기 전에 화물 철도 계획이 경제적으로 실행 가능한지 검토할 수 있습니다."라고 말했습니다. "적절한 차량 파라미터를 사용한 시뮬레이션은 대규모 운영에서도 수익을 달성할 수 있는 동시에 화물 운송에 큰 영향을 미칠 수 있다는 증거를 제공합니다."
자율적인 부분을 검증하는 것도 회사 비전에 매우 중요합니다. Parallel Systems의 엔지니어들은 자율 주행 열차의 대략적인 위치 초기에 파악을 위해 GPS 데이터를 활용한 철도 노선의 고화질 지도를 개발하고 있습니다. 그들은 GPS를 통합한 기록된 테스트 데이터셋에 대한 시뮬레이션을 실행하기 위해 MATLAB을 활용합니다. 이를 통해 실제 데이터의 성능을 평가하여 알고리즘 설계를 신속하게 반복할 수 있습니다.
또한, 고정된 철도망을 활용해 비전 기반 위치 추정 기술을 통합할 계획입니다. 고정된 선로망에서 움직이는 기차는 개방된 도로 위의 자율주행 차량에 비해 위치 파악 문제가 단순합니다. 가장 큰 장점은 기차의 안전 상태가 잘 정의되어 있다는 것입니다. 즉, 기차를 멈추기만 하면 됩니다. 자율주행 차량보다 더 간단한 문제임에도 불구하고 Parallel Systems는 배포 규모를 확대하기 전에 자율 주행 시스템을 엄격하게 검증하고, 안전을 보장하기 위해 고급 제동 시스템을 사용합니다.
미래 프로젝트
Parallel Systems에서는 새로운 화물 철도 개념으로 성과를 거두면서, 기성 부품을 통합하는 것보다는 철도 차량 구성 요소를 더 많이 제작하는 방법을 조사하고 있습니다. 여기에는 자율 철도 애플리케이션에 최적화된 맞춤형 전기 모터 설계의 개발이 포함됩니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 새로운 모델링과 검증 요구 사항을 달성하기 위해 MATLAB 및 Simulink가 필수적입니다.
Parallel Systems는 추가 설계를 위해 모델 기반 설계를 채택할 계획이며, 이는 차세대 차량의 안전에 중요한 시스템 개발로 확장될 것입니다.
다중영역 시스템 모델링을 위한 Simulink 기능을 사용하면 드라이브트레인이나 제어 시스템과 같은 다른 밀접하게 결합된 요소와 함께 모터 설계의 포괄적인 가상 테스트가 가능합니다. Simscape™와 같은 툴박스는 관련된 세부적인 물리와 동역학을 분석하는 데 도움이 됩니다.
Parallel Systems는 추가 설계를 위해 모델 기반 설계를 채택할 계획이며, 이는 차세대 차량의 안전에 중요한 시스템 개발로 확장될 것입니다. Parallel Systems는 요구 사항과 테스트를 시스템 모델링에 다시 연결하여 통합된 시뮬레이션 기반 워크플로를 통해 최초 설계 단계부터 견고성과 안정성을 보다 엄격하게 검증하는 것을 목표로 합니다.
Goh는 "우리가 해온 일의 상당 부분은 기차를 만드는 법을 배우는 것이었습니다."라고 말합니다. "회사의 다음 단계는 정기적인 서비스를 제공하고, 고객 요구 사항을 충족하며, 규제 및 안전 관점에서 검증할 수 있는 제품을 만드는 것입니다."
