[논문 리뷰] TelecomTM: A Fine-Grained and Ubiquitous Traffic Monitoring System Using Pre-Existing Telecommunication Fiber-Optic Cables as Sensors

Jingxiao Liu, Siyuan Yuan외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 05. 04.

Traffic Prediction and Management Techniques인용 수 5

한 줄 요약

TelecomTM은 기존 통신 텔레콤 섬유 광케이블을 분산 음향 센싱(DAS)을 통해 가상의 변형 센서로 활용하여 저비용, 세밀한 해상도, 광범위한 교통 모니터링을 가능하게 한다. 공간 도메인 베이지안 필터링 및 스무딩 알고리즘을 통해 공간적 상관관계와 뉴턴 운동 모델을 활용함으로써, 시스템은 90.18%의 차량 감지 정확도와 ±3.92%의 휠베이스 오차, ±11.98%의 무게 추정 오차를 동반한 미터 이내의 정밀한 추적 정밀도를 달성한다.

ABSTRACT

We introduce the TelecomTM system that uses pre-existing telecommunication fiber-optic cables as virtual strain sensors to sense vehicle-induced ground vibrations for fine-grained and ubiquitous traffic monitoring and characterization. Here we call it a virtual sensor because it is a software-based representation of a physical sensor. Due to the extensively installed telecommunication fiber-optic cables at the roadside, our system using redundant dark fibers enables to monitor traffic at low cost with low maintenance. Many existing traffic monitoring approaches use cameras, piezoelectric sensors, and smartphones, but they are limited due to privacy concerns and/or deployment requirements. Previous studies attempted to use telecommunication cables for traffic monitoring, but they were only exploratory and limited to simple tasks at a coarse granularity, e.g., vehicle detection, due to their hardware constraints and real-world challenges. In particular, those challenges are 1) unknown and heterogeneous properties of virtual sensors and 2) large and complex noise conditions. To this end, our TelecomTM system first characterizes the geographic location and analyzes the signal pattern of each virtual sensor through driving tests. We then develop a spatial-domain Bayesian filtering and smoothing algorithm to detect, track, and characterize each vehicle. Our approach uses the spatial dependency of multiple virtual sensors and Newton's laws of motion to combine the distributed sensor data to reduce uncertainties in vehicle detection and tracking. In our real-world evaluation on a two-way traffic road with 1120 virtual sensors, TelecomTM achieved 90.18% vehicle detection accuracy, 27$ imes$ and 5$ imes$ error reduction for vehicle position and speed tracking compared to a baseline method, and $\pm$3.92% and $\pm$11.98% percent error for vehicle wheelbase and weight estimation, respectively.

연구 동기 및 목표

• 카메라 기반 시스템의 개인정보 우려와 전용 센서의 높은 구축 비용 등의 기존 교통 모니터링 시스템의 한계를 해결한다.
• 기존 통신 섬유를 교통 감지에 활용함에 있어 발생하는 과제, 즉 알려지지 않은 이질적인 센서 특성과 높은 노이즈 수준을 극복한다.
• 수동적인 통신 인프라를 분산 센싱 네트워크로 전환하여 세밀한 해상도, 확장성, 유지보수 비용이 낮은 교통 모니터링을 가능하게 한다.
• 기존 섬유 광케이블만을 사용하여 차량의 속도, 위치, 휠베이스, 무게를 감지하고 추적하며 특성화하는 강력한 시스템을 개발한다.

제안 방법

• 기존의 어두운 섬유를 활용해 분광 센서 기반의 시간 영역 반사도 측정(ϕ-OTDR)을 적용하여 섬유 내 반사된 빛을 변형 측정치로 변환함으로써, 기존의 섬유에서 가상 센서를 생성한다.
• 각 가상 센서의 지리적 위치와 신호 패턴을 정확히 보정하기 위해 주행 테스트를 실시하여 이질적인 센서 반응을 정확히 校정한다.
• 뉴턴의 운동 법칙을 기반으로 차량 운동을 모델링하고, 다수의 가상 센서 간의 공간적 상관관계를 활용하여 불확실성을 감소시키는 공간 도메인 베이지안 필터링 및 스무딩 알고리즘을 적용한다.
• 정적 DAS 기록에서 차량의 인파르스 응답을 추출하기 위해 딥 디컨볼루션을 적용한 후, 디컨볼루션된 신호에 대해 빔포밍을 수행하여 속도 및 위치 추정의 해상도를 향상시킨다.
• DAS 신호에서 바퀴에 의해 유도된 변형 응답 간 시간 차이를 분석하여 차량의 휠베이스와 무게를 추정한다.
• 다양한 교통 및 환경 조건에서 2차선 도로에 1,120개의 가상 센서를 실제 구현하여 시스템 성능을 검증한다.

Figure 1 . Illustration of the principle of DAS. A strain perturbation affecting the optical fiber caused by vibrations between $A$ and $B$ produces linearly proportional variations in the phase of the backscattered light.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 통신 섬유 광케이블을 전용 하드웨어 구축 없이도 확장성 있고 저비용이며 세밀한 해상도의 교통 모니터링 시스템으로 효과적으로 재활용할 수 있는가?
• RQ2 기존 통신 섬유에서 파생된 가상 센서의 이질적이고 알려지지 않은 신호 특성을 정확히 校정하고 모델링할 수 있는가?
• RQ3 복잡한 노이즈와 신호 왜곡이 존재하는 상황에서 공간적 상관관계와 물리적 운동 모델이 차량 감지 및 추적 정확도를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 섬유에 의해 유도된 변형 신호에서 고정밀도와 낮은 오차로 차량의 휠베이스와 무게를 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?

주요 결과

• TelecomTM은 기존 통신 섬유에 1,120개의 가상 센서를 활용하여 실제 2차선 도로 교통 환경에서 90.18%의 차량 감지 정확도를 달성했다.
• 기본 방법 대비 위치 추정 오차를 27배 감소시키고 속도 추정 오차를 5배 감소시켜, 위치 오차 5.16미터, 속도 오차 3.57km/h의 높은 정밀도를 확보했다.
• 휠베이스 추정의 상대 오차가 ±3.92%로 나타나 차량 크기 특성화의 높은 정밀도를 입증했다.
• 무게 추정의 상대 오차가 ±11.98%로 나타나 무게 측정 운행 응용 분야에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 공간 도메인 베이지안 필터링 및 스무딩 알고리즘이 센서 간 공간적 상관관계와 물리적 운동 제약 조건을 활용하여 추적의 강건성을 크게 향상시켰다.
• 시스템은 확장성과 유지보수 비용이 낮은 특성을 보였으며, 수백만 킬로미터에 이르는 기존 통신 섬유 인프라를 활용해 광범위한 감지 기능을 실현했다.

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