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본 연구에서 구현하고자 하는 다차로 교통정보측정 드론 시스템은 기존의 측정시스템과는 다르게 고정되지 않은 드론에 탑재되어 운영된다. 이에 따라 부동체(浮動體)에서도 속도 측정이 가능한 알고리즘과 시스템이 고안되어야 한다. 다차로 교통정보측정 드론 시스템의 구현은 거리 측정용 고속 레이저 센서 2개를 센서 세트로 구성하여 차로의 두 지점을 통과하는 차량의 속도를 산출한다[5][6].

그림 1과 같이 2개의 레이저 센서를 센서 사잇각 θ_S로 설정한 센서 세트를 제작하여 차로의 두 지점까지의 거리를 실시간 측정하도록 설치하는 것을 측정시스템의 기본 형상으로 한다[6][7].

Fig. 1. 
Frame for speed detection of vehicle

그림 1에서 속도 V 및 거리 L은 각각 식 (1), 식(2)로 구할 수 있다

또 TRIANGLE_t는 일정 시간 간격(ST)으로 수집되는 거리 데이터의 개수를 기반으로 식 (3)과 같이 계산된다[8][9].

여기서, k=1은 앞 센서에서 차량 검지 시점이고 n은 k=1이후 뒤 센서에서 차량 검지 시점 까지의 카운터 값이며 ST는 센서의 데이터 샘플링 간격이다.

레이저 기반 검지 시스템 구성은 그림 2와 같이 설계하였다. 즉, Lase센서 2개와 차량 검지 모듈 1개로한 차선을 검지하도록 구성하였다. 차량검지모듈(VDM: Vehicle Detection Module)은 차량 통행 방향 속도 계산을 위해 두 지점 간 거리 변화를 검지하는 센서로부터 실시간 데이터를 수집하여 상위 제어부로 전달하는 모듈이다. 그리고 검지정보 수집모듈(DIMM: Detect Information Management Module)은 복수개의 VDM과 통신을 통하여 차로의 센서 거리 정보를 수집하고 가공하여 교통정보처리 지상 스테이션으로 전달하여 실시간으로 교통량과 속도 정보를 계산 할 수 있도록 구성하였고, 여기서 수집된 센서 데이터는 차량 유무 및 주행속도를 판단 할 원시정보로 사용된다[10].

Fig. 2. 
Block diagram for laser detection system of multiple lane

설계된 시스템에서는 드론이 도로 밖의 안전지대에 위치하여 정지 비행을 하며 원거리에서 총 3 차로의 차량을 감지해야 하며, 최대 200km/h 이하의 차량에 대해 약 3% 이하의 오차를 갖는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 만족하기 위한 거리검지기능 및 샘플링속도 ST의 요구도를 계산하면 표 1과 같다. 표 1에서는 3차로 (갓길 제외) 도로에서 2차로에도 화물차가 통행한다는 가정하에 센서에 요구되는 검지 거리를 산출하였으며, 최소 42m 이상의 거리를 검지 가능해야 하며 레이저빔의 입사각이 1.2 라디언 이하도 검지가 가능해야 하는 요구도를 얻을 수 있다. VDM의 하드웨어 구성 블록도는 그림 3과 같다.

Fig. 3. 
Block diagram of VD module

DIMM은 3개의 VDM과 통신을 통하여 차로의 센서 거리 정보를 실시간으로 저장하며 동시에 3개의 VDM으로부터 각각 초당 1000개 이상의 거리 정보를 수신하여야 하고, 이 데이터를 처리하여 결과를 DMCA에 전송해야 한다. 따라서 본 연구에서는 비교적 높은 성능이 제공되는 임베디드 Mini PC인 BeagleBone Black을 사용하였다.

검지 모듈제어 어플리케이션 프로그램(DMCAP: Detect Module Control Application Program)은 DIMM과 통신하며 차량 검지부의 동작을 제어하고 차량 검지 데이터를 수집하는 기능 모듈이며, 윈도우즈 운영체제의 노트북 또는 데스트탑 PC를 하드웨어로 사용하도록 개발하였다[그림 4].

Fig. 4. 
Block diagram of DMCAP configuration

DACMP는 수집된 데이터를 이용하여 통행량 및 속도와 같은 교통정보를 생성하고, 이를 UI 내에 그래프나 수치로 표현하며, 동시에 로그 파일로 저장하는 역할을 수행한다. 더불어 현장 상황에 따른 검지 알고리즘의 동작 상태를 확인하기 위해 실시간 원시정보를 표시하는 기능도 포함되어 있다.

레이저 센서 기반의 다차로 차량검지 및 교통량 정보수집 시스템의 검증 실험을 위해 사진 1 같이 수행하였다. 대상 차로는 편도 4차선 도로이며, 실험은 센서 모듈의 레이저빔을 1/2/3 각각 차로의 전방/후방 검지 포인트에 주사하였다. 본 실험에서의 빔의 주사 각도 및 형상은 그림 5와 같다. 또한, 교통량과 속도의 정확도를 검증하기 위한 방법으로 고속카메라를 통해 240 FPS 녹화를 하고 사후에 영상 프레임을 수동 카운팅하여 비교 분석하는 방법을 사용하였다.

Picture 1.  
Scene of field test for VDM performance in the multiple lane

Fig. 5. 
Laser beam angle and configuration

본 실험은 3차례 진행하였으며 그 결과를 정리하면 각각 표 2, 3, 4와 같다. 총 3회의 실험을 통해 미 감지된 차량은 없었으며 총 속도 평균 오차율은 2.02%로 목표한 3% 이내로 유지됨을 확인할 수 있었다.

결과적으로, 개발된 레이저 검지 시스템만의 검지 성능은 교통정보 측정 드론 시스템의 임무장비로서 만족할 만한 성능임을 확인하였다.

설계 제작된 시스템을 드론에 탑재하여 현장 실험을 수행하였으며, 실증 실험은 용인시 처인구 이동읍 용인 일반 산업단지에 위치한 도로에서 수행하였다[사진 2]. 실험 방법은 드론의 고도를 15m에서 정지 비행 시킨 후 1차로 / 2차로에 레이저 인디케이터를 통해 실제 레이저 빔이 주사되고 있는 위치를 전후방 5미터 간격이 될 수 있도록 조정하였다.

Picture 2.  
Field test(Near by Duck-Song industrial complex)

교통량과 속도 정확도를 검증하기 위한 테이프 스위치 방식의 기준 검지기를 각 차로에 설치하고 실험용 차량을 1차로 및 2차로를 번갈아 가면서 측정하였으며 총 10회 시험을 반복하였다. 또한, 드론에 탑재하여 실시한 실험에서 전체 차량 속도의 평균 오차는 1.33%로 육교에서 센서 시스템을 고정하고 실시한 실험 결과보다 높은 정확도를 갖는 것으로 분석되었다. 이는 센서 시스템이 드론에 탑재되어 운영되는 환경(지표고도 15m에서 측정)에서는 레이저 빔의 입사각이 수직에 가까워짐으로써 차량 범퍼의 검지 시점 오차가 줄어들었기 때문으로 해석 된다.

최종 실증실험을 통한 성능평가는 표 5와 같이 평균오차 1.33%의 결과를 얻었다. 이 결과는 연구 목표 성능을 3%로 설정한 것을 감안 할 때 만족할 만한 수준의 결과로 평가되었다.

또한 최대오류 값이 4.9%인 데이터도 발생 되는 현상도 포함하고 있었다. 이는 진입 차량을 감지하기 위한 처리 부분에서 노이즈 데이터를 제거(필터링)하는 과정에서 발생된 오류로 확인되었다.