베이지안 최적화 기반 로버 휠·제어 동시 설계

초록

본 논문은 연속체 기반 토양 모델(Chrono::CRM)을 활용해 전 차량 폐쇄루프 시뮬레이션을 수행하고, 베이지안 최적화를 통해 휠 기하학(반경, 폭, 그루서)과 조향 PID 파라미터를 동시에 설계한다. 다목적 비용함수는 주행 속도, 트랙킹 오차, 에너지 소모를 균형 있게 고려한다. 동시 최적화와 순차 최적화 두 전략을 비교해 성능·계산 비용 트레이드오프를 분석하고, 3,000회 시뮬레이션을 5~9일 내에 완료한다. 실험 검증 결과, 시뮬레이션에서 도출된 설계 순위가 실제 로버에서도 유지됨을 확인하였다.

상세 분석

이 연구는 로버 설계 분야에서 가장 큰 제약 중 하나였던 변형 가능한 토양 모델링의 고비용 문제를 연속체 기반 토양 모델(Continuum Representation Model, CRM)로 해결한다. CRM은 입자 기반 DEM에 비해 계산량이 크게 감소하면서도 거시적인 토양‑휠 상호작용을 충분히 재현한다는 점에서 전 차량 수준의 최적화에 적합하다. 논문은 Chrono::CRM을 GPU 가속 SPH 방식으로 구현해, 1/6 스케일 로버(ART)의 전동역학과 서스펜션, 조향 메커니즘을 디지털 트윈(dART)으로 재현한다.

베이지안 최적화는 고차원(8차원) 설계 공간을 효율적으로 탐색한다. 휠 기하학은 반경(r₀), 폭 비율(wᵣ), 그루서 비율(gᵣ), 그루서 수(n_g), 그루서 각도(α_g)로 파라미터화했으며, 설계 범위는 제조 가능성을 고려해 제한하였다. 조향 제어는 PID(Kp_s, Ki_s, Kd_s)만을 최적화 대상으로 삼아, 전진 가속은 고정된 목표 속도(3 m/s)와 포화 토크 조건 하에서 별도 튜닝이 필요 없도록 설계하였다.

다목적 비용함수는 세 가지 성분을 가중합한다. ① 주행 시간(속도 향상) ② 경로 추적 오차(정밀도) ③ 전력 소비(에너지 효율). 각 항목은 정규화 후 가중치를 부여해 설계 목표에 따라 유연하게 조정 가능하도록 했다. 베이지안 최적화는 초기 랜덤 샘플링 후 가우시안 프로세스(가우시안 커널)로 응답 표면을 추정하고, 기대 개선(EI) 획득 함수를 통해 다음 시뮬레이션 후보를 선택한다.

동시(co‑optimization)와 순차(sequential) 전략을 비교한 결과, 동시 전략은 설계·제어 간 상호작용을 즉시 반영해 전반적인 성능 향상이 크지만, 탐색 초기에 불확실성이 커져 초기 수렴이 다소 느렸다. 반면 순차 전략은 휠 설계 후 제어 파라미터를 별도로 튜닝해 초기 수렴이 빠르지만, 휠‑제어 간 비선형 상호작용을 완전히 포착하지 못해 최종 성능이 약간 낮았다. 계산 비용 측면에서는 두 전략 모두 3,000회 시뮬레이션을 5~9일 내에 완료했으며, 이는 기존 DEM 기반 연구가 수개월을 소요했던 것과 큰 차이를 보인다.

실험 검증에서는 최적화된 휠 디자인을 실제 1/6 스케일 로버에 적용해, 일정 하중을 끌어당기는 풀 테스트를 수행했다. 결과는 시뮬레이션에서 예측한 트랙킹 오차와 에너지 소비 순위가 물리 실험에서도 동일하게 유지됨을 보여, CRM 기반 시뮬레이션이 설계 순위 예측에 충분히 신뢰할 수 있음을 입증한다.

이 논문의 주요 기여는 (1) 전 차량 폐쇄루프 시뮬레이션을 가능하게 하는 고성능 연속체 토양 모델, (2) 휠 기하학과 조향 제어를 동시에 최적화하는 베이지안 프레임워크, (3) 동시와 순차 최적화 전략의 성능·비용 트레이드오프 분석, (4) 오픈소스 코드와 데이터셋을 공개해 재현성을 확보한 점이다. 향후 연구에서는 토양 종류 다양화, 전동 모터 및 서스펜션 파라미터까지 포함한 전면적인 공동 설계, 그리고 실제 행성 탐사 환경을 모사한 장기 내구성 평가가 기대된다.