차량시뮬레이터에서 차량의 핸들링 성능평가를 위한 운전자 생체 신호 도출에 관한 연구
; Jihyuck Han1)
; Kyungjae Ahn1)
; Jongrak Hwang1)
; Youngdeuk Kim2)
; Hongkyu Jung2)
; Yeonsik Kang3)
; Ji Hyun Yang*, 3)
Copyright Ⓒ 2019 KSAE / 162-03
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Abstract
The handling performance of a vehicle accounts for an important part of the evaluation elements of a vehicle. In regard to efficient vehicle development, R&H analysis software is currently being used in the automotive industry for designing, testing, and evaluating systems related to handling. However, the design of the vehicle handling characteristics based on a vehicle system may receive a negative evaluation in an actual driving environment by the driver. Therefore, the driver element should be considered when designing the handling element of a vehicle, and relevant studies should be carried out actively. A simulator testing platform is provided in this study in order to evaluate the handling performance of a vehicle by combining vehicle signals with the biometric signal of the driver. In addition, the movement, body, pressure, and vision signals are measured as the objective signals of the driver, and the movement signals are measured as the objective signal of the vehicle. Then, the sensitivity of the driver’s signals to the movement of the vehicle is presented.
Keywords:
Simulator, Handling, Driver, Objective signal, Sensitivity키워드:
시뮬레이터, 핸들링, 운전자, 객관 신호, 민감도1. 서 론
차량의 성능 중 하나인 핸들링은 인간과 밀접한 연관을 갖는 요소라 할 수 있다. 현재 자동차 산업에서 R&H 해석 소프트웨어를 사용하여 핸들링과 관련된 샤시 시스템의 설계, 시험, 평가에 대한 성능예측 해석업무를 수행하고 있다. R&H 해석 모델은 현가, 조향, 바디, 타이어, 파워트레인, 제동 시스템 등의 다양한 설계인자로 구성되며 동역학 해석 영역에 따라 다양한 부품 특성 모델이 고려될 수 있다. 해석 시나리오로는 스텝 스티어(Step steer), 이중 차선 변경(Double lane-change) 등을 이용하여 핸들링 성능을 판단한다. 하지만, R&H 설계 시에 운전자 요소를 고려하지 않고 차량 자체만으로 성능평가를 한다면 부정확한 평가가 될 수 있다. 실제 주행 환경에서 운전자가 체감하는 주관적 평가, 객관적 지표는 차량 응답특성 해석을 통한 R&H 성능 평가 결과와 일치하지 않을 수 있기 때문이다.
따라서 차량 주행 성능 평가 시, 차량 설계인자와 운전자의 주관적/객관적 지표사이 관계에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 주관적/객관적 지표사이의 관계를 분석하기 위한 사전 단계로 핸들링 평가에서 설계인자 변경에 따라 변화하는 차량 응답특성과 운전자 객관 신호를 분석하여, 차량 응답특성 변화에 민감하게 반응하는 운전자 객관 신호를 도출하고자 한다.
2. 차량 내 운전자 객관 신호 선행연구
차량 동역학에서의 승차감, 핸들링, 조타감을 평가하는 지표와 운전자의 주관적 평가, 객관적 신호에 대한 상관성 연구는 과거부터 진행되어왔으며 현재까지도 이에 대한 연구의 필요성은 강조되어 온다. 차량 내에서 나타나는 다양한 신호 중 운전자의 객관 신호를 참고하기 위하여 선행연구 조사를 진행하였다.
공용구 등1)은 ISO 7401에 기반한 스텝 스티어(Step steer) 테스트를 통해 운전자의 근전도(EMG, ElectroMyoGram)를 측정하여 차량 응답에 적용하고 각 측정 기준에 따라 운전자의 반응을 정량화함으로써 각 근육에 대한 ‘응답 시간’, ‘최대 응답 시간’ 및 ‘오버 슈트 값’을 분석하였다. 이를 활용하여 운전자의 근육 반응과 차량 특성을 비교하여 차량 특성을 평가하였다. 응답 시간과 오버 슈트 값을 분석한 결과, 근전도신호는 차량 움직임신호보다 차량의 특성과 성능을 평가하는 지표로써 더 좋았다.
정인철 등2)은 운전 중 운전자의 심전도(ECG, electrocardiogram)를 이용한 스트레스 정도를 검증할 수 있는 시스템을 개발하였다. 연구를 통해 운전자의 감정을 판단한 결과와 비교함으로써 시스템의 신뢰성과 측정 방법이 만족스러운 것으로 확인되었다.
박세진과 김채복3)은 차량 시트의 편안함을 객관적으로 평가할 수 있는 방법을 개발하기 위해 주관평가와 시트의 체압분포 데이터를 사용하였다. 실험 참가자는 비운전과 운전 2가지 상황에서 6가지의 시트에 대한 주관평가를 진행하였고 체압분포 데이터 또한 취득되었다. 주관평가와 체압분포의 비교분석 결과 체압분포는 편안한 좌석과 불편한 좌석 사이에 유의한 상관관계를 나타내었다.
Sodhi 등4)은 주행 중 운전자 경계(Vigilance)를 모니터링하기 위해 운전자의 눈꺼풀 움직임, 얼굴 방향, 동공 움직임 등을 분석하는 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 서로 다른 인종 배경, 성별, 나이, 안경 착용 여부, 조명 조건이 다른 운전자를 대상으로 하여 시뮬레이션 환경에서 테스트한 결과 매우 신뢰성이 높으며 정확했다고 하였다.
김형준 등5)은 승차감, 핸들링, 조타감의 주관적 평가와 객관적 평가에 대한 선행 연구를 조사하였으며, 이를 토대로 핸들링을 ‘횡방향 이동 시 주행 거동의 안정성 및 조종성’으로 정의하였다. 조사된 내용에 따르면 차량의 요, 피치, 롤 움직임은 운전자의 시각 인식에 높은 영향을 끼치고 차량의 횡방향, 수직방향 운동은 운전자의 신체적 움직임 인식에 높은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 일반 평가자는 객관, 주관 평가 사이의 모든 항목에서 높은 상관도를 보였지만 전문 평가자는 엉덩이, 손, 발의 주관평가 항목에서 객관 평가와의 낮은 상관성을 보였다.
선행연구 자료 분석을 통해 차량 주행 중 운전자 관련 신호인 근전도(EMG), 심전도(ECG), 체압, 시선에 대해 조사하였다. 근전도 신호는 핸들링 주행 시 차량의 응답특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.1) 하지만 측정 장비의 부재로 운전자의 움직임을 생체적으로 측정 가능한 근전도 신호 대신 관성 측정장치를 사용하여 측정 가능한 신체의 물리적 움직임 신호를 선정하였다. 심전도와 시선 신호는 차량 주행과 관련된 실험에서 운전자의 특성인 스트레스와 경계(Vigilance) 사이에 깊은 연관성을 보이고 신뢰성이 높게 평가되었기 때문에2,4) 측정 신호로 선정하였고, 심전도 신호는 동일한 심장 활동 신호를 취득할 수 있는 광혈류량(PPG) 신호로 대체하였다. 또한 차량 시트에서의 운전자 체압 신호는 차량 주행 시 편안함과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타나3) 측정 신호로 선정하였다.
3. 차량 시뮬레이터 기반 실험 설계
3.1 주행 시나리오
주행 시나리오는 핸들링 평가에 사용되는 스텝 스티어(Step steer) 시나리오와 이중 차선 변경(Double lane-change) 시나리오 2가지로 구성된다. 본 연구에 사용된 스텝 스티어와 이중 차선 변경 시나리오는 현업 팀의 의견을 반영하여, 핸들링을 평가할 때 주로 사용되는 시나리오로 선정하였다. 본 연구에서는 차량 거동의 정상상태특성을 반영하기 위해 스텝 스티어 시나리오를 선정하였고, 차량 거동의 과도상태 특성을 반영하기 위해 이중 차선 변경 시나리오를 채택했다. 또한 운전자가 시나리오 별 주행조건을 만족 못 했을 시 실험 데이터를 저장하지 않고 바로 재실험을 진행하였다.
ISO 7401(2011)6)에서 지정한 규격에 따라 스텝 스티어(Step steer) 시험로를 설계하였다. 주행 코스 진입 전 속도 100±2 km/h를 유지하며 코스 진입과 동시에 0.4 G의 횡가속도를 발생시키는 조향 입력을 최대한 신속하게 입력한다. 전체 코스에서 스로틀의 위치를 최대한 일정하게 유지하며 차량의 운동변수가 정상상태가 될 때까지 조향 입력을 유지한다. 실험의 재현성 확보를 위해 운전자가 일정수치 이상으로 조향각 조작 시 항상 0.4 G의 정상상태 횡가속도를 발생시키도록 SW의 함수를 사용하였다.
Step steer scenario
3.2 변수 설계
실험의 독립변수는 차량의 설계인자이며 전륜 횡력 스티어(Front Lateral Compliance Steer), 무게중심높이(Center of gravity height), 요 관성 모멘트(Izz) 3가지로 선정하였다. 시나리오를 주행 시 기본값 세팅 주행을 제외하고는 각각 한 개씩만 차량 설계인자 값을 변경(20 ~ 30 %)하며 실험을 진행하였다(Table 1).
Independent variable
전륜 횡력 스티어는 횡 방향으로 힘이 작용했을 때 전륜 휠에 생기는 토우(Toe)의 변화를 의미하며 본 실험에서는 기본 양산 세팅 값 대비 +30 %에 해당하는 값을 변경하여 실험을 진행하였다. 그리고 무게중심높이는 차량 질량 중심의 높이를 의미하며 본 실험에서는 기본 양산 세팅 값 대비 +20 %에 해당하는 값으로 변경하여 실험을 진행하였다. 또한 요 관성 모멘트는 차량이 선회 시 Yaw 축으로 발생하는 관성 모멘트를 의미하며 본 실험에서는 기본 양산 세팅 값 대비 +20 %에 해당하는 값으로 변경하여 실험을 진행하였다.
종속변수는 크게 인간(운전자), 차량 2가지로 분류하였다. 인간 관련 신호로는 머리 이마부위에서 측정되는 횡가속도와 롤(Roll), 가슴 명치부위에서 측정되는 횡가속도와 롤, 귓불에서 측정되는 광혈류량(PPG, PhotoPlethysmoGram), 운전석 시트의 사이드 볼스터, 등 중심부, 둔부 3개 부위의 좌/우측에서 측정되는 체압(Body Pressure), 운전자 눈에서 측정되는 전방 스크린 기준의 시선 응시점이 측정되었고, 차량 관련 신호로는 센터콘솔에서 측정되는 차량의 횡가속도와 롤이 측정되었다.
Dependent variable
취득된 인간 및 차량 관련신호는 분석의 용이성을 위해 전처리를 진행하였다. 전처리는 머리와 가슴의 횡가속도가 4가지[횡가속도 Peak: 스텝 스티어 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 횡가속도 피크(Peak) 값의 90 %에 해당하는 값, 횡가속도 Peak time: 스텝 스티어 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 횡가속도 피크 값과 그 값의 10 %에 해당하는 값이 발생한 지점 사이의 시간, 횡가속도 First gap: 이중 차선 변경 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 첫 번째 최대&최소 피크 값의 차이, 횡가속도 Second gap: 이중 차선 변경 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 두 번째 최대&최소 피크 값의 차이], 머리와 가슴의 롤이 3가지(정상상태 롤: 스텝 스티어 시나리오의 정상상태 구간에서 롤 값, 롤 First gap: 이중 차선 변경 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 첫 번째 최대&최소 피크 값의 차이, 롤 Second gap: 이중 차선 변경 시나리오의 과도 응답 구간에서 발생한 두 번째 최대&최소 피크 값의 차이), 광혈류량이 2가지(Amplitude: 파형의 진폭, Peak to Peak Interval: 파형의 최대 피크점 사이의 시간), 체압이 1가지(체압 변화량: 모션 발생 구간의 체압에서 직진주행 구간의 체압을 뺀 값의 절대값), 응시점이 1가지(시선 거리 변화량: 초당 시선 응시점의 거리 변화량), 차량의 롤이 2가지(정상상태: 스텝 스티어 시나리오에서 롤의 정상상태 값, 최대값: 이중 차선 변경 시나리오에서 롤의 최대값) 방법으로 처리되었다.
3.3 실험 참가자
실험 참가자는 매일 자가 차량을 이용하여 출퇴근을 하는 주행거리 5만 km 이상 남성(1명)을 대상으로 하였다. 실험 참가자는 2가지의 주행 시나리오(스텝 스티어, 이중 차선 변경), 차량의 설계인자 세팅 4가지(기본값, 전륜 횡력 스티어, 무게중심높이, 요 관성 모멘트), 운전자 객관신호 측정 부위 세팅 2가지(Table 3) 각각의 조건을 모두 반영한 동일한 환경에서 3회의 반복 실험을 진행하여 총 48회의 시나리오 주행을 진행하였다.
Measurement position setting of driver’s signal
3.4 실험 절차
실험은 5단계로 구성되며 각 단계는 다음과 같은 순서로 진행되었다.
실험 진행자가 실험 참가자에게 실험에 대한 설명을 진행한 후 실험 참가자는 실험 동의서를 작성한다. 실험 동의서 작성이 끝나면 실험 장비(체압 시트, 광혈류량 센서, 시선추적 장비, 관성 측정장치) 세팅을 진행한다.
실험 참가자는 주행 시뮬레이터에 적응하기 위해서 테스트 도로로 설계된 시가지 시나리오를 20분간 주행한다.
실험 참가자에게 스텝 스티어, 이중 차선 변경 시나리오의 진행방법 및 제약조건을 설명하고 실험 참가자가 시나리오 주행 방법을 충분히 숙지할 때까지 연습주행을 진행한다.
핸들링 평가 시나리오를 진행하는 단계이다. 각 시나리오 별로 차량 설계인자 변경값 4가지 세팅(기본값, 요 관성 모멘트, 무게중심높이, 전륜 횡력 스티어)을 3회씩 반복하여 진행하며, 설계인자를 변경하는 시점에서 실험 참가자는 5분간 휴식을 취한다. 5분간 휴식을 취하는 이유는 시뮬레이터로 인한 멀미 혹은 피로로 인한 영향을 최소화하기 위함이다.
실험 종료 후 실험 참가자와 차량에 부착된 실험 장비(광혈류량 센서, 체압 시트, 관성 측정장치)를 탈거한 후 정리하고 수집 데이터를 확인한다.
3.5 실험 장치
차량 시뮬레이터는 INNOSIMULATION에서 제작한 6자유도(Surge, Sway, Heave, Roll, Pitch, Yaw)의 모션 구현 기능을 갖춘 Full-scale 차량 시뮬레이터를 사용하였으며, 시뮬레이터 소프트웨어는 OKTAL에서 제작한 SCANeR studio ver1.1과 Mechanical Simulation에서 제작한 CarSim ver8.2.2를 사용했다. CarSim을 통해 차량 제원을 적용하여 차량 동역학 계산을 처리하였고, SCANeR studio를 통해 시나리오 맵을 구현 후 시뮬레이션 구동 화면을 제공하였다.
Driving simulator
관성 측정장치는 LORD MicroStrain에서 제작한 3DM-GX4-45를 사용하여 시뮬레이터 차량의 움직임 정보를 수집하였고 XSENS에서 제작한 Mti 100-series를 사용하여 운전자의 움직임 정보를 수집하였다.
시선추적 장비는 Seeing machines에서 제작한 FaceLAB 5를 사용하여 운전자의 시선 정보를 수집하였다.
체압 시트는 XSENSOR에서 제작한 PX100을 사용하여 운전자의 둔부, 등의 체압 정보를 수집하였다.
광혈류량 센서는 BIOPAC에서 제작한 MP150을 사용하여 운전자의 광혈류량 정보를 수집하였다.
4. 결 과
4.1 운전자 객관 신호 기술통계적 분석
기술통계분석을 통해 차량 설계인자 기본 세팅에서의 운전자 신호 값 대비 설계인자 변경 세팅에서의 운전자 신호 값의 변화율을 계산하였다. 변화율을 토대로 같은 변화율의 증감(증가: 설계인자 변경 시 기본 세팅 대비 운전자 신호 값 증가, 감소: 설계인자 변경 시 기본 세팅 대비 운전자 신호 값 감소) 경향성을 보이는 측정 부위 또는 운전자 지표를 도출하였다.
횡가속도 Peak time의 평균값에서 같은 경향성을 띠는 인체 측정부위를 찾을 수 있었다. 같은 경향을 보인 측정부위는 운전자의 머리(요 관성 모멘트: -15.9 %, 무게중심높이: -10.8 %)와 가슴(요 관성 모멘트: -24.3 %, 무게중심높이: -39.6 %) 2가지로 측정부위 모두 차량의 설계인자 변경 시 ‘횡가속도 Peak time’이 감소하는 경향을 보였다(Fig. 4).
Lateral acceleration Peak time graph
체압 변화량(우측)의 평균값에서 같은 경향성을 띠는 인체 측정부위를 찾을 수 있었다. 같은 경향을 보인 측정부위는 등 중심부(요 관성 모멘트: -29.6 %, 무게중심높이: -12.0 %, 전륜 횡력 스티어: -27.9 %), 사이드 볼스터(요 관성 모멘트: -6.8 %, 무게중심높이: -30.1 %, 전륜 횡력 스티어: -50.7 %), 둔부(요 관성 모멘트: -10.4 %, 무게중심높이: -23.4 %, 전륜 횡력 스티어: -27.0 %) 3가지로 측정부위 모두 차량의 설계인자 변경 시 ‘체압 변화량(우측)’이 감소하는 경향을 보였다(Fig. 5).
Right side change amount of body pressure graph
머리에서 측정된 횡가속도와 롤 관련 전처리 변수 중에서 같은 경향성을 띠는 변수를 찾을 수 있었다. 같은 경향성을 보인 변수는 횡가속도 First gap(요 관성 모멘트: 1.9 %, 무게중심높이: -5.7 %, 전륜 횡력 스티어: -20.4 %), 횡가속도 Second gap(요 관성 모멘트: 12.4 %, 무게중심높이: -5.8 %, 전륜 횡력 스티어: -25.0 %), 롤 First gap(요 관성 모멘트: 6.2 %, 무게중심높이: -10.6 %, 전륜 횡력 스티어: -22.3 %), 롤 Second gap(요 관성 모멘트: 7.9 %, 무게중심높이: -16.6 %, 전륜 횡력 스티어: -15.9 %) 4가지로 모든 변수 값이 요 관성 모멘트 변경 시에는 증가하고 무게중심높이와 전륜 횡력 스티어 변경 시에는 감소하는 경향을 보였다(Fig. 6).
Signal measured at the driver's head graph
4.2 시뮬레이터 모션에 따른 지표민감도 분석
차량의 설계인자를 변경함에 따라 민감하게 변하는 운전자 객관 신호를 파악하기 위해 지표민감도라는 지표를 아래 식 (1)과 같이 정의하였다.
| (1) |
지표민감도는 차량의 설계인자 변경 시 차량 움직임의 단위 롤(1 deg) 변화대비 운전자 객관 신호의 변화율을 의미하며, 절댓값을 취하여 백터양이 아닌 스칼라양을 평가할 수 있도록 하였다.
지표민감도 순위는 3가지(설계인자 개별 수준, 설계인자 통합 수준, 측정 부위 수준) 측면으로 분석을 하였다. 설계인자 통합 수준과 측정 부위 수준의 지표민감도 순위는 설계인자 별 지표민감도 값을 정규화 처리 후 설계인자 변경 3가지 경우를 모두 더하여 분석하였다.
4.2.2.1 스텝 스티어(Step steer)
설계인자 개별 수준 평가에서 요 관성 모멘트와 무게중심높이 변경 시 둔부 좌측에서 측정한 체압신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었으며 전륜 횡력 스티어 변경 시에는 사이드 볼스터 우측에서 측정한 체압신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었다. 설계인자 통합 수준 평가에서는 둔부 좌측에서 측정한 체압신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었으며 측정부위 수준 평가에서는 둔부가 가장 지표민감도가 크게 측정되는 부위로 나타났다.
4.2.2.2 이중 차선 변경(Double Lane-Change)
설계인자 개별 수준 평가에서 요 관성 모멘트와 전륜 횡력 스티어 변경 시 눈에서 측정한 시선 거리 변화량신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었으며 무게중심높이 변경 시에는 둔부 우측에서 측정한 체압신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었다. 설계인자 통합 수준 평가에서는 눈에서 측정한 시선 거리 변화량신호가 가장 높은 지표민감도 값을 나타내었으며 측정부위 수준 평가에서는 둔부가 가장 지표민감도가 크게 측정되는 부위로 나타났다.
Index sensitivity ranking
5. 결 론
본 논문에서는 차량 내에서 측정 가능한 운전자 객관 신호 관련 연구의 동향을 파악하고, 운전자 객관 신호를 측정하여 지표의 민감도를 평가할 수 있는 시뮬레이터 기반의 Human-in-the-loop 실험안을 설계하였다. 그리고 설계안을 기반으로 실험을 진행하여 운전자 객관 신호의 지표민감도 순위를 도출하였으며, 추후 진행될 실제 차량을 이용한 운전자 주/객관 신호 분석 실험에 대한 플랫폼을 제시하였다.
차후 진행된 연구8)에서는 실차를 활용하고 전문드라이버가 참여하여 핸들링 평가 실험을 진행하였다. 운전자 객관 신호로써 뇌파를 추가하고 전문드라이버의 정성적 주관평가를 추가하여 운전자 객관 신호와 주관평가 사이의 상관관계를 분석하였다. 이와 같은 시뮬레이터 및 실차 환경에서의 핸들링 평가 실험을 통해 궁극적으로 운전자 중심의 R&H 평가 지표를 도출해야 하며, 차량의 R&H 성능을 차량과 운전자 두 가지 측면에서 평가할 방법을 제시해야 할 것이다.
Acknowledgments
본 연구는 현대 NGV “운전자(시트)를 고려한 R&H 성능 예측 기법 개발”과제의 지원을 받아 수행되었습니다. 또한, 교신저자는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 기초연구사업(No.2017R1A2B4008615)의 부분적인 지원을 받았습니다. 마지막으로, 본 연구는 국토교통부 교통물류연구사업(No.18TLRP-B131486-02)의 부분적인 지원을 받아 수행되었습니다.
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