[논문 리뷰] Roboat II: A Novel Autonomous Surface Vessel for Urban Environments

Wei Wang, Tixiao Shan외 5명|ArXiv.org|2020. 07. 20.

Underwater Vehicles and Communication Systems참고 문헌 26인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 암스테르담의 운하와 같은 도시 수로에서 작동할 수 있도록 설계된 대규모 자율 표류선 Roboat II를 제시한다. 이 시스템은 비선형 모델 예측 제어(NMPC)와 비선형 이동 평균 추정(NMHE)을 통합하고, LiDAR, IMU, GPS를 사용하는 요소 그래프 기반 SLAM 시스템을 구현하였다. 실제 강 환경에서 센티미터 수준의 정밀 위치 추정과 메터 이내의 경로 추적 성능을 달성하여, 도시 내 자율 수상 운송 및 인프라 구축에 있어 뛰어난 성능을 입증하였다.

ABSTRACT

This paper presents a novel autonomous surface vessel (ASV), called Roboat II for urban transportation. Roboat II is capable of accurate simultaneous localization and mapping (SLAM), receding horizon tracking control and estimation, and path planning. Roboat II is designed to maximize the internal space for transport and can carry payloads several times of its own weight. Moreover, it is capable of holonomic motions to facilitate transporting, docking, and inter-connectivity between boats. The proposed SLAM system receives sensor data from a 3D LiDAR, an IMU, and a GPS, and utilizes a factor graph to tackle the multi-sensor fusion problem. To cope with the complex dynamics in the water, Roboat II employs an online nonlinear model predictive controller (NMPC), where we experimentally estimated the dynamical model of the vessel in order to achieve superior performance for tracking control. The states of Roboat II are simultaneously estimated using a nonlinear moving horizon estimation (NMHE) algorithm. Experiments demonstrate that Roboat II is able to successfully perform online mapping and localization, plan its path and robustly track the planned trajectory in the confined river, implying that this autonomous vessel holds the promise on potential applications in transporting humans and goods in many of the waterways nowadays.

연구 동기 및 목표

• 암스테르담의 운하와 같은 좁고 복잡한 도시 수로 환경에서 작동할 수 있는 확장 가능한 자율 표류선 개발.
• 다중 센서 융합 및 SLAM을 통해 GPS가 제한된 도시 환경에서도 정확한 위치 추정을 달성하는 데 도전.
• NMPC와 NMHE를 통합한 상태 추정 기반으로 유체역학적 외란과 측정 노이즈가 존재하는 동적·노이즈가 많은 수상 환경에서도 정밀한 경로 추적을 가능하게 함.
• 자율적이고 적재 능력이 있는 선박이 정류 및 상호 연결이 가능하도록 하여 도시 이동성 및 인프라 지원을 실현.
• 실제 강 환경에서 고정밀 성능 지표를 확보한 시스템의 실증 검증.

제안 방법

• 3D LiDAR, IMU, GPS의 데이터를 융합하는 인자 그래프 기반 SLAM 프레임워크를 통해 도시 수로에서 센티미터 수준의 정밀 위치 추정과 실시간 맵핑을 구현.
• 실험적으로 특정화된 Roboat II의 동역학 모델을 사용하는 온라인 비선형 모델 예측 제어기(NMPC)가 경로 추적을 위한 최적의 제어 입력을 생성.
• 노이즈가 있는 센서 측정치를 사용하여 위치, 속도, 자세 등 전체 상태 벡터를 동시에 추정하는 비선형 이동 평균 추정(NMHE) 알고리즘을 적용.
• NMPC와 NMHE가 밀접하게 통합되어 전체 상태 피드백을 통해 환경 외란에 대비한 안정적이고 실시간 제어를 구현.
• 선체는 1:2의 비율을 가지며, 차량 간 도킹과 확장 가능한 인프라 형성에 적합한 모듈식 연결 장치를 탑재.
• A*-기반 경로 계획기가 10 Hz의 주기로 기준 경로를 생성하고, 진동을 방지하기 위해 헤딩 오차를 보상하는 방식으로 NMPC를 사용해 경로 추적.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 센서 융합을 통해 GPS가 제한된 도시 수로에서 대규모 자율 표류선이 센티미터 수준의 정밀 위치 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ2 NMPC-NMHE 통합 제어 프레임워크는 수압 외란과 측정 노이즈가 존재하는 환경에서 경로 추적 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 종합적이고 모듈식인 ASV 설계는 도시 인프라 응용을 위한 동적 도킹 및 상호 연결을 어느 정도 가능하게 하는가?
• RQ4 실험적으로 특정화된 동역학 모델을 사용한 NMPC는 운동학적 또는 단순화된 모델 대비 실제 강 환경에서 어떤 성능을 보이는가?
• RQ5 LiDAR와 관성 데이터를 기반으로 한 견고한 SLAM 시스템은 좁고 혼잡한 도시 운하에서 정확도를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 실제 강 환경 실험에서 Roboat II는 위치 추적의 평균 제곱근 오차(RMSE)가 0.096 m, 헤딩 각도 추적 RMSE가 0.149 rad를 기록하였다.
• NMHE 상태 추정이 기준 속도를 성공적으로 추적하였으며, 추정된 종방향 속도(u)와 횡방향 속도(v)가 각각 0.6 m/s 및 0 m/s의 설정값을 잘 따르고 있었다.
• NMPC에서 유도된 제어력은 물리적 한계 내에서 유지되었고, 경로 내 주행 시 좌우 추진기의 조율된 추진력이 관찰되었으며, 경로 이탈 보정 시에는 모든 네 대의 추진기가 활성화되었다.
• 환경 노이즈에 대비한 뛰어난 내구성으로, 경로 진동 및 급격한 방향 전환 조작 중에도 안정적인 경로 추적 성능을 유지하였다.
• Roboat II의 실험적으로 특정화된 유체역학적 매개변수로는 m₁₁ = 172 kg, m₂₂ = 188 kg, m₃₃ = 24 kg·m², Xᵤ = 38 kg/s, Yᵥ = 168 kg/s, Nᵣ = 16 kg·m²/s가 확인되었다.
• 찰스 강에서 다수의 자율 주행 사이클(경로 계획, 추적, 목적지 도착)을 성공적으로 완료하여, 실제 도시 수로 환경에서 전체 자율성 스택의 유효성을 검증하였다.