건설, 광업, 농업, 임업 등의 산업에서 사용되는 중장비를 위한 고급 제어, 자동화, 자율 기능을 개발하는 엔지니어는 이 튜토리얼과 예제를 진행하면서 오프로드 차량을 위한 가상 테스트벤치를 구축할 수 있습니다.
이 가상 테스트벤치를 통해 고충실도 물리 모델링, 기구학 설계, 실사적인 가상 시뮬레이션을 결합하여 오프로드 차량의 고급 제어, 자동화 및 자율 알고리즘을 개선하고 검증함으로써 배포 이전에 안정적인 성능을 보장할 수 있습니다.
오프로드 차량의 고급 제어, 자동화 및 자율성 설계
10대 활용 사례
- 제어 및 자율 알고리즘을 개발하기 위해 시나리오 시뮬레이션에서 합성 센서 데이터 생성.
- 실제 효과를 포착하도록 고충실도 IMU 및 GPS 모델을 사용한 제어기 설계 개선.
- INS 및 GNSS를 사용한 오프로드 차량 자세 추정과 내비게이션을 위한 센서 데이터 융합.
- 차량 기구학 및 장애물을 고려한 복잡한 지형 주행을 위한 경로 생성.
- 속도, 가속, 액추에이터 제약 조건을 고려하는 궤적 추적 제어기 설계.
- 모션 제어를 위한 역기구학 및 라이다를 사용한 굴착기가 포함된 자동 토공 시뮬레이션.
- 실사적인 3차원 환경에서 Unreal Engine®을 사용한 오프로드 차량 모션의 시각화.
- Speedgoat를 사용한 HIL(Hardware-in-the-Loop) 시뮬레이션에서 제어 설계 테스트.
- 시나리오 시뮬레이션에서 오프로드 차량과의 현실적인 상호 작용을 모델링하기 위한 동적 객체 시뮬레이션.
- 임베디드 하드웨어에서 제어 및 자율 알고리즘 배포 및 검증.
Simulink를 사용한 IMU 센서 융합.
Speedgoat Real-Time 타겟 컴퓨터에서 경로 추종 시뮬레이션.
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