GNSS/INS 기반 자율주행 포워더의 제어 시스템 개발

이현승1*, 김균형1, 주홍식1, 문호성1, 오재헌1

(1국립산림과학원 산림기술경영연구소)

Development of Control System for Autonomous Driving Forwarder Based on GNSS/INS

Hyeon-Seung Lee1, Gyun-Hyung Kim1*, Hong-Sik Ju1, Ho-Seong Mun1, Jae-Heun Oh1

(1Forest Technology and Management Research Center, National Institute of Forest Science)

요약: 본 연구는 GNSS/INS 기술을 기반으로 목재운반을 위한 포워더 자율주행 시스템 개발을 제시한다. 자율주행을 위해 기존 기계식 포워더의 기계적 제어 시스템을 전자 제어 시스템으로 대체하고 경로 계획 및 추적 알고리즘을 개발하였다. 디지털 서보 모터를 사용한 전자 제어 시스템은 수동 동작보다 약 150 ms 더 빠른 응답 시간을 확보하여 사람보다 더빠른 구동제어가 가능함을 확인하였다. 자율주행에 필요한 주행경로를 취득하기 위해 숙련된 운전자가 실제 임도를 주행하며 경로를 취득하였으며, 측위 보정 후처리 소프트웨어를 사용하여 자율주행 경로를 정확하게 추출하였다. Pure Pursuit 기반으로 개발된 궤도형 경로 추종 알고리즘으로 미리 입력된 자율주행 경로를 따라 자율주행을 수행하였다. 자율주행 검증 결과에 따르면 자율주행의 평균 제곱근 오차(RMSE)는 0.5 m 이내였으며 최대 오차는 0.393 m, 최소 오차는 0.389 m으로 나타났다. 자율주행 오차는 주로 GNSS 위치 부정확성으로 인해 발생했으며, 이는 GNSS 신호를 방해할 수 있는 울창한 캐노피 또는 가파른 경사가 있는 환경에서 가장 두드러졌습니다. 해당 연구 결과는 다양한 임업 환경에서 자율 주행 기술의 실현 가능성과 중요성을 강조합니다. 제안된 시스템은 임업기계의 자율주행 개선하고 운영 효율성을 높이고 인간 노동에 대한 의존도를 줄임으로써 지속 가능한 임업 관행에 크게 기여하기 위한 토대를 마련합니다. 향후 LiDAR 및 카메라와 같은 추가 센서를 통합하여 GNSS 관련 오류를 더욱 완화하고 임업 환경에서 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행을 보장하는 데 중점을 둘 것입니다.

Abstract: This study presents the development of a forwarder autonomous driving system for timber transport based on GNSS/INS technology. For autonomous driving, the mechanical control system of the existing mechanical forwarder was replaced with an electronic control system, and a path planning and tracking algorithm was developed. The electronic control system using a digital servo motor was verified to have a response time about 150 ms faster than manual operation, enabling faster driving control than humans. In order to obtain the driving path required for autonomous driving, a skilled driver drove an actual forest road and obtained the path, and the autonomous driving path was accurately extracted using positioning correction post-processing software. The autonomous driving was performed along the pre-input autonomous driving path using a trajectory-type path following algorithm developed based on Pure Pursuit. According to the autonomous driving verification results, the root mean square error (RMSE) of autonomous driving was within 0.5 m, the maximum error was 0.393 m, and the minimum error was 0.389 m. The autonomous driving error was mainly caused by GNSS position inaccuracy, which was most prominent in environments with dense canopies or steep slopes that could interfere with GNSS signals. The results of this study highlight the feasibility and importance of autonomous driving technology in a variety of forestry environments. The proposed system lays the foundation for significantly contributing to sustainable forestry practices by improving the autonomous driving of forestry machinery, increasing operational efficiency, and reducing reliance on human labor. Future efforts will focus on integrating additional sensors such as LiDAR and cameras to further mitigate GNSS-related errors and ensure safer and more reliable autonomous driving in forestry environments.

Keywords: autonomous, forestry machinery, GNSS, INS, forwarder

사사: 이 연구는 산림청(한국임업진흥원)의 산림분야 재난․재해의 현안해갤형 연구개발(R&D) 사업(2023475A00-2325-BB01)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.