2.1 레이저를 활용한 정위치 정차 시스템

2.1.1 레이저 거리센서

본 연구에서 사용한 레이저 거리센서는 정위치 정차 위치와 선행 열차와의 거리를 측정하는 역할을 한다. 레이저 거리센서를 활용할 경우 비접촉방식으로 열차의 거리정보를 확인할 수 있으며, 기존 방식에 비해 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 활용된 레이저 거리센서는 Time-of-Flight⁽¹⁰⁾를 기반으로 하는 능동형 광전자 레이저 측정 시스템이다. 레이저 빔이라고도 불리는 짧은 광 펄스는 다양한 각도 위치에서 편향되며, 레이저빔이 물체에 입사하면 반사되어 센서 헤드. 방출되는 순간 사이에 측정된 시간 지연을 기준으로 광 펄스와 동일한 광 펄스의 반사된 부분을 수신하는 순간, 물체까지의 거리를 결정하는 원리이다. Fig. 1은 레이저 센서의 감지 범위를 나타내고 있으며, 레이저 센서의 상세 사양은 Table 1과 같다.

그림 1 레이저 스캔 범위

Fig. 1 Laser Scan Range

표 1 레이저 거리센서 사양

Table 1 Laser distance sensor specifications

구분	사양	비고
적용기술	Laser scanner, ToF
감지거리	65m
감지각도	96도
감지포인트	274개
스캐닝 빈도	15Hz
모터회전속도	900rpm

2.1.2 열차거리 감지 및 정차위치 계측 프로세스

기본 감지 및 거리 계산은 삼각함수에 의한 거리 계산은 삼각함수 원리를 이용하여 Fig. 2와 같은 방법으로 거리를 추정하였다.

(1)

\begin{align*} \theta =(\dfrac{TDA}{TDP})\times ODPN\\ \\ =(\dfrac{96.0}{274.0})\times ODPN \end{align*}

θ(angle): 각도

TDA(Total Detection Angle): 센서의 전체감지각도

TDP(Total Detection Point) : 센서의 전체감지포인트

ODPN(Object Detection Point Number) : 센서물체감지포인트 번호

(2)

$DR =\cos(radian(\theta)\times SD$

DR(Detection Range): 감지거리

SD(Sensor Dection Range): 센서감지거리

θ(angle): 각도

(3)

$TD_{1}=\cos[(\dfrac{\pi}{180})\times((\dfrac{96.0}{274.0})\times 128)]\times SD_{1}$

(4)

$TD_{2}=\cos[(\dfrac{\pi}{180})\times((\dfrac{96.0}{274.0})\times 85)]\times SDR_{2}$

SDR(Sensor Dection Range): 센서감지거리

열차의 거리 = TD1~TDn의 최소값

그림 2 열차거리 측정 및 보정 알고리즘

Fig. 2 Train distance measurement and calibration algorithms

기본적인 거리 추정은 위에 기술한 방법으로 추정이 가능하나, 실제 동일 위치에서의 레이저 거리센서를 통하여 획득한 데이터를 비교하였을 때 상당한 거리오차가 발생함을 확인 할 수 있었다. 이는 차량 전면부의 굴곡 형태와 모서리 부분 등의 난반사로 인한 레이저 거리센서의 오차라고 판단되며, 이를 최소화하기 위해 데이터 평균을 하는 방법을 사용하였다.

적용된 레이저 센서 내부에는 총 274개의 센서가 0°~96° 범위에서 거리 변화량을 측정 한다. 탐상 시작 후 1/15s 간격으로 탐상을 진행하며, 60회 동안 데이터를 지속적으로 수집하며 기록한다. Fig. 3의 측정 간격이 T60이 되는 순간 T1 ~ T60의 데이터 중 최소 값 (D1)을 정위치 정차 모니터에 열차의 위치로 나타낸다. 4s 후 동일한 과정을 수행 후 D2 값을 화면에 나타낸다.

그림 3 거리추정 화면 출력 데이터

Fig. 3 Distance estimation screen output data

또한, 수집된 데이터를 토대로 사용하기에는 굴곡 및 난반사로 인해 확인된 거리의 편차가 크기 때문에 열차의 정차 위치까지 거리가 실시간으로 변하게 되어, 모니터에 표시되는 열차의 속도를 신뢰할 수 없게 된다. Fig. 4는 모니터에 출력하기 위한 데이터 보정 절차를 개략적으로 나타내었다.

그림 4 거리추정 보정알고리즘

Fig. 4 Distance estimation correction algorithm

2.2 시스템 구성

본 연구에서 도출된 정위치 정차 시스템 구동 프로세스는 1)스텝 모터가 회전하면서 레이저 거리 센서가 거리 데이터를 측정하고 측정된 거리 및 각도 데이터가 수집되며, 2)수집된 데이터는 소프트웨어에 업로드가 되면서 초기 기준 데이터가 설정된다. 3)일정 주기 혹은 필요 시점에 계측기기를 가동하여 1)~2)를 반복하면서 정위치와 열차와의 거리를 측정하고 이를 소프트웨어에 업로드 하여 이전(과거 이력) 그리고 현재 계측 데이터를 비교·분석함으로써 열차와의 거리오차가 발생하는 부분을 확인하고 변위가 관리 가능한 수준에서 제어될 수 있도록 조치한다.

Fig. 5 는 열차 정위치 정차 시스템의 구조를 나타내었다. 출입부 감지센서에서 열차를 감지할 경우 정위치 정차 시스템의 전원이 들어오며, 레이저 센서가 활성화된다. 설치된 L0, L1, L2, L3, L4 센서에서 차량의 위치 감지 후 모니터에 차량의 위치와 속도를 나타낸다.

그림 5 시스템 주요 구조

Fig. 5 System main structure

그림 6 열차 정위치 정차 시스템 설치 개요도

Fig. 6 Train Stop System installation Schematic Diagram

Fig. 6 은 열차 정위치 정차 시스템의 설치 개요도이며, 구성은 다음과 같다.

① 전면부 표시 모니터 및 상단 센서 (L1 : 전방열차(정지)위치감지 센서)

② 전면부 제어함 및 하단 센서 (전방열차 정지 위치 감지, 제어)

③ 측면부 모니터

④ 측면부 제어함

⑤ 측면부 감지센서 1

후방 정지 위치 설치 (L2 : 전방열차 (정지)위치감지 센서, L3 : 후방열차 (정지)위치감지 센서)

⑥ 측면부 감지센서 2

후방 정지 위치 30앞 설치 (L4 : 후방열차 위치 감지, 제어 센서)

⑦ 출입부 감지센서 (차량진입감지)

2.3 현장시험

본 연구에서는 레이저 센서를 활용한 정위치 정차 시스템을 검증하기 위해 에스알 수서차량기지 T13선에 Test-bed를 구축하여 Fig. 7과 같이 현장 실험을 수행하였다.

현장시험 차량은 에스알에서 운영 중인 10량 1편성 차량에 대하여 실시하였으며, 전방 열차용 1set, 후방 열차용 1set로 구성하여 각 시스템 간 거리 데이터가 공유할 수 있도록 구성하였다.

그림 7 테스트베드 구축 및 현장시험

Fig. 7 Test bed construction and field testing

전체적인 실험은 계측 지점을 설정하고 연구 제안한 정위치 정차 시스템을 활용하여 6개월간 1회차의 계측 지점과 동일한 장소 주, 야간 및 전, 후방 진입에 대한 조건하에 데이터를 누적하여 진행하였다.

위치별 특성에 따라 전면부의 경우 레이저 거리 센서에 대하여 열차 진입에 따른 시스템 전원 ON/OFF 자동 제어, 시스템 동작 Log 기록을 통하여 정상 작동을 확인하였으며, 센서 신호 처리 및 연산(거리, 속도 연산)을 통한 거리 정보를 수집하여 분석하였다.

그림 8 차량한계선 및 차량한계선 안쪽의 차량거리

Fig. 8 Vehicle distance inside vehicle limit line and vehicle limit line

또한, 측면부에 설치된 레이저 거리센서에 대하여 시스템 동작 Log 기록 반복 수행 테스트 결과 확인을 통하여 정상동작을 확인하였으며, 전면부에 설치되 레이저 거리센서와 동일하게 센서 신호 처리 및 연산 (거리, 속도 연산) 반복 수행 테스트 결과를 수집하여 분석하였다.

그림 9 센서 설치(전방, 측면, 후방)

Fig. 9 Sensor installation (front, side, rear)

2.4 성능검증 및 결과분석

레이저 거리센서를 활용한 정위치 정차 시스템을 현장 시험을 통하여 차량 전면부 굴곡면과 난반사에 대한 시스템 검증을 위하여 전방 열차가 없는 경우에 대하여 주간(낮)에 100개의 기준데이터(각도, 거리 데이터)를 수집했으며, 수집된 데이터는 엑셀 형식으로 변환하여 Fig. 10과 같이 그 결과를 분석하였다. 100개의 수집된 데이터의 평균오차는 0.178m 발생하는 것으로 분석되어 레이저 거리 스캔을 활용한 정위치 정차 시스템은 열차 전면부의 굴곡과 난반사를 고려했을 때 충분히 현장에서 적용할 만한 정확도를 지닌 것으로 분석되었다.

그림 9 전방 열차 없을 경우 거리오차

Fig. 9 Distance error if there is no train ahead

또한, 선행 열차와 간격 유지를 하면서 정차해야 하는 후방열차에 대한 적용성 검증을 위한 현장시험 결과 선행 열차가 정차되어 있는 야간(밤, 새벽)에 기존 시험방법과 동일하게 100개의 기준데이터(각도, 거리 데이터)를 수집하였으며, 결과를 분석하였다(Fig. 11). 100개의 수집된 데이터의 평균오차는 0.459m 발생하는 것으로 분석되어 전방 열차가 없을 경우보다 0.282m 오차범위가 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 이는 운영기관에서 제시한 선두차량 후미에서 0.5m 이내 정지에 부합되어 레이저 거리 스캔을 활용한 정위치 정차 시스템은 열차 전방과 후방 모두 현장에서 적용할 만한 정확도를 지닌 것으로 분석되었다.

그림 10 전방 열차 있을 경우 거리오차

Fig. 10 Distance error when there is a train ahead