관성 측정 장치를 사용하여 정밀 농업 활성화

현대 농업에서는 현지의 성장 상태를 추적하고 필요에 따라 적절한 리소스(예: 물, 살충제, 비료)를 적용하여 현장 활동의 효율성을 높이기 위해 감지 및 위치 기술의 사용이 증가하고 있습니다. 이 응용 분야의 시스템 설계자는 위성 위치 추적이 정밀도의 측면에서 한계가 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 하지만 관성 측정 장치(IMU)를 적용하면 간극을 메울 수 있습니다.

IMU는 3축 가속도계를 3축 자이로스코프와 통합하여 시스템 동작을 측정하고 추측 항법을 통해 시스템 위치를 결정합니다. 설계자는 관련 정보를 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 정보와 결합하여, 지형 경사, 장비 암 동작 등과 같은 요소를 수정하면서 경작지 및 작물에 관한 정밀한 장비 위치 정보를 지속적으로 제공하는 농기계 제어 시스템을 개발할 수 있습니다.

이 기사에서는 정밀 농업에서 IMU의 중요성과 역할을 설명하고, IMU를 사용하여 추측 항법을 수행할 때 발생할 수 있는 잠재적 오류 원인, 오류 완화, 개발자가 고려해야 하는 환경 및 안전 요인에 대해 살펴봅니다. 마지막으로 Honeywell Sensing and Productivity Solutions 및 Analog Devices의 정밀 IMU에 대해 살펴보고, 위성 항법 시스템만 사용할 때에 비해 이러한 IMU를 사용하면 정밀도를 얼마나 향상할 수 있는지를 보여줍니다.

위치 추적이 농업에 중요한 이유

기존 농업은 개괄적인 공정입니다. 경작, 파종, 급수, 비료주기 및 수확은 경작지 내 토양 조성, 증발 등 불가피한 차이에도 불구하고 수 에이커에 이르는 경작지 내에서 거의 균일하게 이루어집니다. 기계를 수동으로 조작하면 활동 중에 누락되거나 중복되는 영역이 발생하여 경작지 활용률이 낮아지거나 중복 적용으로 인해 리소스가 낭비될 수 있습니다. 한 번에 1피트 ~ 2피트 정도 잘못 조정하는 것이 대수롭지 않게 보일 수도 있지만, 대규모 경작지를 종횡으로 교차하면서 손실이 크게 누적되어 필요한 시간과 연료가 가중될 수 있습니다(그림 1).

그림 1: 기존 농업에서는 전체 경작지를 균일하게 취급하고 수동으로 조향하기 때문에 시간과 리소스가 모두 낭비됩니다. 정밀 농업은 다릅니다. (이미지 출처: John Deere®)

위치를 정확히 파악하면 많은 이점이 있습니다. 넓은 면적의 토양 상태에 관한 부지별 정보를 수집하고, 해당 부지별로 물, 비료, 농약을 사용하여 수확을 극대화할 수 있습니다. 위치 정보의 정밀도가 높을수록(개별 식물까지 속속들이 파악하는 것이 가장 이상적임) 이점이 커집니다.

정밀 농업은 농부들이 땅을 일구는 방법을 바꿔 놓았습니다. 위성 항법 기술의 출현으로 농부가 경작지 내에서 성장 상태 변화를 정확히 매핑하고 해당 공간 내에서 실시간 위치 정보를 농기계에 제공할 수 있습니다. 이 세부 매핑과 정밀 위치 정보를 결합하여 농부는 물, 비료, 농약 등을 부지별로 취급 및 적용하여 생산성을 높이고, 낭비를 최소화하고, 환경 영향을 줄일 수 있습니다.

또한 농부는 실시간 위치 정보를 사용하여 누락되거나 중복된 파종 및 수확 작업을 방지하여 경작지 활용률을 극대화하고 동선을 최적화하여 시간 및 연료 사용을 최소화할 수 있습니다. 또한 그런 시스템은 농기계를 반자율적으로 조정하여 운전자의 피로를 줄이고 먼지, 안개, 비, 어둠과 같은 시계 불량 조건에서도 효율적인 작업을 가능하게 해줍니다. 현재 크고 작은 경작지의 50% 이상에서 정밀 농업 방법을 사용하고 있으며 채택률이 증가하고 있습니다.

GPS를 뛰어넘는 성능

이상적인 농업 포지셔닝 시스템은 수백 에이커에 이르는 경작지 내에서 개별 식물 또는 작물의 고랑을 안정적으로 찾을 수 있을 정도로 정밀합니다. 즉, 약 몇 인치 이내의 정밀도를 제공합니다. 하지만 위성 항법 시스템만으로 제공할 수 있는 포지셔닝 정밀도에는 한계가 있습니다. 미국 GPS의 기본 수신기만 유일하게 미터급의 정확도를 제공합니다. 고정 스테이션에서 GPS 신호를 동보 통신으로 제공하는 이중 채널 GPS 수신기 또는 RTK(Real-Time Kinematic) 시스템은 1m 이하의 정확도를 실현할 수 있습니다. 그렇더라도, 시스템의 정확도는 위성에서 동보 통신으로 제공하는 정보의 정확도(일반적으로 평균 약 0.7m)에 따라 달라집니다. GPS 기반 위치를 복잡하게 만드는 요소에는 반사 효과, 신호 차단, 인근 물체와 지형, 위성 별자리 기하학, 시간 등이 있습니다.

또한 위성 항법은 다른 제한 사항이 있습니다. 시스템에서 제공하는 위치는 한 지점, 즉 수신기 안테나의 위상 중심입니다. GPS는 방향 정보를 제공하지 않습니다. 예를 들어 연속하는 점 위치 사이의 방향 벡터를 결정하여 지향하는 방향을 유추할 수만 있습니다. 마찬가지로 GPS는 회전에 민감하지 않습니다. 예를 들어 수직 GPS에서 멀어지는 경사를 확인할 수 없습니다.

이 안테나 중심 위치 고정과 회전에 민감하지 않은 성능은 농업 응용 분야에서 위치 오류를 발생할 수 있습니다. 예를 들어 GPS 지원 트랙터는 운전석 상단(지면에서 약 10피트 높이)에 안테나가 위치하여 GPS의 중심이 이 위치로 고정될 수 있습니다. 간단한 기하학에 의거하여 안테나 위치를 기준으로 트랙터 또는 연결된 장비의 지상 위치를 안정적으로 결정할 수 있습니다. 문제는 GPS 시스템은 경사지를 이동하는 트랙터와 같은 방향을 확인할 수 없으므로(그림 2) 실제 지상 위치가 엄격한 기하학에서 예측하는 위치와 다르다는 것입니다. 이 경우 5° 정도의 작은 경사에도 지상 위치는 10인치 이상 차이 납니다.

그림 2: GPS는 방향을 확인할 수 없으므로 경사지에서 장비의 실제 지상 위치를 결정할 때 오류가 발생할 수 있습니다. (이미지 출처: Richard A Quinnell)

이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 시스템의 움직임을 측정하는 센서에서 추측 항법을 사용하여 관성 항법으로 GPS 탐색을 보완하는 것입니다. 관성 추측 항법은 GPS 신호가 약하거나 없는 시간 동안 정확한 위치 정보를 계속해서 제공하고, 다중 경로 또는 다른 신호 왜곡으로 인해 발생할 수 있는 스퓨리어스 결과에 대한 "진실성 검사"를 제공할 수 있습니다. 또한 관성 항법 센서는 위성 항법에서 제공하지 못하는 방향 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 관성 센서를 사용하면 중력이 당기는 방향을 측정하여 시스템에서 GPS 지상 위치 확인의 경사 오류를 수정하고 전복 경고를 지원하여 작업자의 안전을 개선할 수 있습니다.

실제로 그런 관성 측정 장치는 두 가지 유형의 마이크로 일렉트로닉스 시스템(MEMS) 센서인 가속도계와 자이로스코프를 사용합니다. 가속도계는 직교하는 세 축을 따라 선형 동작의 변화를 측정하고 (중력의 당김은 가속도이므로) 방향을 나타낼 수도 있습니다. 자이로스코프는 동일한 세 선형 축에 대한 각각의 각운동(예: 회전)을 측정합니다. 두 센서가 결합하여 6가지 자유도에 따른 시스템 동작 변화를 측정합니다(그림 3).

그림 3: 관성 항법에서는 센서를 통해 6가지 자유도에 따른 동작 변화(선형 운동 3가지, 각운동 3가지)를 측정하여 위치에 대한 추측 항법을 지원합니다. (이미지 출처: Honeywell Sensing and Productivity Solutions)

하지만 이러한 관성 센서는 위치를 직접 나타내지 않습니다. 가속도계는 시스템의 서지, 수평 이동 및 기울임만 측정합니다. 시간에 대해 이러한 값을 적분하여 시스템 속도를 구한 후 다시 적분하여 위치를 구해야 합니다. 마찬가지로 자이로스코프는 롤, 피치, 요를 측정한 후 해당 값을 시간에 대해 적분하여 각 방향을 구합니다.

적분함으로써 신호는 평균치가 되는 경향이 있으므로 센서 측정에서 무작위 동작 소음을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 적분은 관성 센서에 내장된 일부 주요 시스템의 오류 원인이 미치는 효과를 가중시킬 수 있습니다. 해결하지 않고 둘 경우 이러한 오류는 누적되어 추측 항법 위치의 정밀도를 훼손하고, 손실된 GPS 정보를 대체할 때 접근 효율을 제한할 수 있습니다. 일반적으로 센서 측정 오차가 적은 긴 추측 항법을 사용하면 필요한 정확도의 위치를 제공할 수 있습니다.

IMU의 오류 원인

바이어스 오류: 가속도계와 자이로스코프 모두에 대한 MEMS 관성 센서의 주요 오류 원인 중 하나가 바이어스 오류입니다. 바이어스 오류는 회전 또는 선형 가속이 없을 때 센서에서 생성되는 잔류 신호입니다. 이 오류는 결정적이고 개별 장치에 고유하며 온도의 함수이기도 합니다. 이 신호를 시간에 대해 적분하여 허용되지 않는 수준에 빠르게 도달할 수 있지만, 적절한 보정 테스트를 통해 센서의 바이어스 오류를 확인하고 계산에서 제외할 수 있습니다.

바이어스 불안정성: 바이어스 오류와 관련 있는 바이어스 불안정성은 시간에 따라 장치 바이어스 오류가 임의로 변경되는 것입니다. 이 오류 원인을 보정할 수 없으므로 개발자는 설계에서 허용 가능한 변경의 크기를 평가한 후 바이어스 안정성 사양이 해당 요구 사항을 충족하는 센서를 찾아야 합니다.

척도 인자 오류: 관성 센서에서 발견되는 다른 결정적인 오류입니다. 감도라고도 하는 척도 인자는 센서 입력을 출력에 매핑하는 최적의 선형 관계입니다. 센서의 척도 인자 오류는 직선 관계에 대한 출력의 편차이며, 일반적으로 백분율(%) 또는 ppm으로 표시됩니다. 또한 이 오류는 온도에 따라 달라지며 적절한 방식으로 보정될 수 있습니다.

g 감도: 자이로스코프에 고유한 오류 원인 중 하나가 선형 가속에 대한 감도이며 g 감도라고도 합니다. 여기서 g는 중력 가속도의 약어이며, 일반적으로 9.8m/s²입니다. 이 선형 가속도 오류는 MEMS 자이로스코프에서 증명 질량의 비대칭으로 인해 발생할 수 있습니다.

MEMS 자이로스코프는 테스트 질량을 한 방향으로 진동시키면서 직각 방향의 동작을 감지하여 작동합니다. 센서가 다른 두 방향과 직각인 축 주위를 회전하는 동안 코리올리 효과로 인해 테스트 질량의 감지 가능한 수평 이동이 발생합니다.

또한 테스트 질량 진동과 직교하는 센서의 선형 가속도는 테스트 질량 관성으로 인해 그런 수평 이동을 발생할 수 있습니다. 이 가속도에 대한 자이로스코프의 감도는 설계 및 제조 정확도에 따라 달라집니다. 그러나 독립 가속도계의 데이터를 사용하여 시스템에서 오류를 보정할 수 있습니다.

VRE(Vibration Rectification Error): 다른 고유한 자이로스코프 오류 원인이며 g 제곱 오류라고도 합니다. dc로 정정되는 ac 진동에 대한 가속도계의 응답이며 가속도계의 오프셋만큼 변칙적으로 이동합니다. VRE는 다양한 메커니즘을 통해 발생할 수 있으며 응용 분야에 따라 크게 달라지므로 실시간으로 보정될 수 없습니다. 개발자는 센서의 VRE가 허용 한도 내에 있는지 확인해야 합니다. 진동 감쇠 센서 실장 기술을 사용하면 일부 진동 문제를 완화할 수 있습니다.

교차 축 감도: 시스템 수준에서 센서의 기계적 정렬 문제로 인해 오류가 발생할 수도 있습니다. 그런 오류 중 하나가 교차 축 감도입니다. 실제 감지 축이 의도한 방향에서 벗어날 때 이 오류가 발생하여 센서에서 감지되어서는 안 되는 직교 동작 신호가 생성됩니다. 예를 들어 수평 센서는 정렬 문제가 있더라도 중력 당김을 감지할 수 있습니다. 가속도계 축과 자이로스코프 축이 잘못 정렬된 경우 자이로스코프 g 감도 오류를 보정하려는 시스템 시도가 훼손될 수 있습니다.

비축 오류: 기계로 인해 가속도계에서 비축 오류를 생성될 수도 있습니다. 센서에 충격을 주는 충돌점이 가속도계 증명 질량의 중심에 있지 않을 경우 증명 질량이 탄착선 주위에서 약간만 회전하더라도 센서에 추가 가속도가 표시될 수 있습니다.

센서 오류 문제를 완화하는 통합 IMU

이 오류 원인은 개별 센서로부터 IMU를 생성하려는 개발자에게 큰 어려움을 줍니다. 다행히 6가지 자유도로 미리 통합된 IMU를 널리 사용하여 문제를 상당히 간소화할 수 있습니다. 일부는 Analog Devices의 ADIS16465-3BMLZ 정밀 IMU 모듈, Honeywell의 6DF-1N6-C2-HWL과 같은 모듈 형식으로 제공됩니다(그림 4). 개발자는 이러한 IMU를 사용하여 시스템 설계에 포함하기 위해 센서에 간단히 고정할 수 있습니다.

그림 4: Honeywell 6DF-1N6-C2-HWL과 같은 통합 IMU를 사용하면 많은 다른 오류 원인과 함께 정렬 문제를 제거하여 시스템 설계를 간소화할 수 있습니다. 기판 실장형 BGA IMU도 사용할 수 있습니다. (이미지 출처: Honeywell Sensing and Productivity Solutions)

정밀 IMU는 Analog Devices의 ADIS16500/05/07 제품군과 같은 칩형 기판 실장 장치로도 제공됩니다. 이러한 장치는 다른 센서 및 GPS 수신기를 통합 조립품으로 결합하는 데 적합합니다.

두 IMU는 모두 IMU 개발의 잠재적 오류를 제거하거나 완화하여 개발 작업을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 Analog Devices ADIS16500/05/07 제품군은 단일 BGA 패키지에서 3축 가속도계를 3축 자이로스코프 및 온도 센서와 통합합니다. 이러한 장치에서는 내장된 보정 및 필터링 기능을 다른 기능과 결합하여 많은 IMU 오류 원인을 완화할 수 있습니다(그림 5).

그림 5: 여기에 표시된 Analog Devices ADIS16505와 같은 통합 IMU는 기판 실장 보정, 필터링 및 정렬을 통해 많은 잠재적 오류 원인을 완화하여 시스템 설계를 간소화할 수 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

교차 축 감도와 같은 오류는 장치 제조 과정에서 해결됩니다. 예를 들어 ADIS16505는 축 간 정렬 오류를 0.25° 미만으로 제한합니다. 이 신중한 정렬은 일반적인 센서 측정 클로킹과 함께 설계자의 가속도계 측정치 사용을 간소화하여 자이로스코프의 선형 가속 오류를 교정합니다. 내장된 온도 센서는 많은 오류 원인의 온도 종속성을 완화하는 데 도움이 됩니다.

통합 IMU의 내부 신호 체인은 오류를 추가적으로 완료합니다(그림 6). 미가공 센서 정보는 먼저 디지털 필터를 통과하여 잡음을 제거한 다음 사용자 구성 가능 Bartlett Window 필터를 통과합니다. Bartlett Window는 두 계단식 단계를 사용하는 유한 임펄스 응답(FIR) 평균 필터입니다.

그림 6: 통합 IMU 장치는 내장된 필터를 제공하고 출고 시 결정되는 보정 파라미터를 적용하여 많은 시스템 오류를 보정할 수 있습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

그런 다음 신호는 장치의 전체 작동 온도 범위 내에서 다양한 온도로 실행되는 공장 보정 테스트에 따라 장치별 보정을 적용하는 보정 단계를 통과합니다. 이 단계에서는 6개 센서 샘플 모두에 대해 행렬 곱셈을 동시에 사용하여 가속도계와 자이로스코프 모두에 대해 바이어스, 척도 인자 및 정렬 오류를 보정할 수 있습니다. 또한 자이로스코프의 선형 가속 오류와 가속도계의 축 오프셋 오류를 수정합니다.

사용자 선택 가능 충격점 정렬 보정을 사용하여 가속도계 출력이 모두 패키지 내의 동일한 기준점에 위치한 것처럼 동작하도록 조정할 수도 있습니다. 모든 다른 공장 보정 기능에는 액세스할 수 없지만, 사용자가 선택한 추가 값을 사용하여 장치에서 공장 센서 바이어스 보정을 조정할 수 있습니다.

보정 수정 후 신호는 두 번째 디지털 필터를 통과합니다. 이 데시메이션 필터는 여러 샘플의 평균을 구하여 최종 출력을 생성함으로써 잡음을 더욱 줄입니다. 평균을 구하는 샘플 수는 사용자가 선택한 샘플 및 레지스터 업데이트 주기에 따라 달라집니다.

시스템 고려 사항

통합 IMU가 보정할 수 없는 몇 가지 오류 원인 중 하나가 VRE입니다. 농기계를 사용할 경우 강력한 진동이 불가피하므로 설계자는 이 문제에 대해 시스템의 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. 많은 저비용 IMU는 VRE가 매우 낮습니다. 일부 IMU의 경우 지정할 필요가 없을 정도로 값이 낮습니다. 공정하게 말하면 의도된 저비용 IMU 응용 분야에서 VRE는 큰 문제가 되지 않습니다. 하지만 정밀 농업과 같은 진동이 심한 환경에서 사용하기 위한 장비는 VRE가 최대한 작아야 합니다. 예를 들어 ADIS16500 제품군의 VRE는 약 4 x 10^-6(°/s)/(m/s²)²입니다. 따라서 1g 진동(운전자가 의자에서 튀어 오를 정도로 강력함)이 지속되는 경우에만 시간당 약 1도의 회전 오류가 발생합니다.

시스템이 작동하려면 실장, 정렬 및 보정 문제를 제거하는 것이 중요하며 이는 시작에 불과합니다. 개발자는 관성 측정을 위치 추적으로 전환하고, 추측 항법과 GPS 위치 결정 사이의 차이를 해결하고, 일상 사용 중 시스템 충격과 진동의 크기 및 빈도와 같은 응용 분야별 요인을 이해하고 완화해야 합니다.

위치 탐지 시스템을 사용하여 움직이는 기계를 자율 또는 반자율적으로 제어할 경우 안전 요인을 고려해야 합니다. 충격이 너무 클 경우 MEMS 센서가 전복될 수 있습니다. 장치가 큰 충격에도 손상을 입지 않는 경우도 있지만, 한계를 벗어나는 충격이 센서에 가해질 경우 일시적으로 센서가 종료되거나, 복구되는 동안 출력이 최대값으로 고정될 수 있습니다. 그런 순간적인 충격으로 인해 의도치 않은 위험에 처하거나 시스템 동작이 방해받지 않도록(예: 급작스러운 방향 변경, 잘못된 시스템 안전 종료) 시스템을 설계해야 합니다.

시작하는 좋은 방법은 Analog Devices EVAL-ADIS2Z와 같은 평가 기판을 사용하는 것입니다(그림 7). 이 기판은 설계자가 PC를 기반으로 장치 레지스터에 액세스하여 진동 및 동작 통계를 수집하기 위해 대표적인 대상 기계에 손쉽게 실장할 수 있을 정도로 충분히 작습니다.

그림 7: EVAL-ADIS2Z와 같은 기판은 실험 단계를 간소화하고 데이터 수집을 위해 기계의 측면에 실장할 수 있을 정도로 작습니다. (이미지 출처: Analog Devices)

이 기판은 기본 데모, 개별 레지스터 액세스 및 고속 데이터 캡처를 위한 응용 소프트웨어를 지원합니다.

결론

위성 항법 기반 정밀 농업은 이미 리소스 사용률을 줄이면서 향상된 생산성을 제공하고 있습니다. 관성 위치추적을 추가하여 설계자는 위치추적 정밀도를 크게 향상시키고 농부가 식물 수준의 정밀도로 경작지를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 이렇게 하려면 개발자가 설계 과정에서 센서 및 시스템 오류 원인을 해결해야 합니다. 6가지 자유도의 통합된 정밀 관성 측정 장치의 출시는 신중한 정렬, 필터링 및 내장된 보정 오류 수정 기능을 제공하여 개발 부담을 완화하는 데 큰 도움이 됩니다.