H-SPAR, 해류와 입자 이동을 함께 시뮬레이션하는 오픈소스 로봇 샘플링 프레임워크

해류가 무인 수상 로봇의 운동과 부유 입자의 이동에 동시에 영향을 주는 조건에서, 경로 계획 성능과 실제 샘플링 성과를 일관된 유체역학 환경에서 함께 평가할 수 있는가?

기존 해양 로봇 시뮬레이터는 유동장, 자율 운항, 샘플링 대상을 별도로 모델링해 임무 비용과 샘플링 성능을 공동 평가하기 어렵다. 또 VF-RRT*와 SVF-RRT* 같은 전류 인지 경로 계획기는 시간 평균 유동장과 점질량 가정을 사용하고 강체 유체역학을 무시해, 계획 단계의 이득이 시간 변화 해류와 로봇 운동 제약 아래에서 크게 줄어든다.

DAVE, VRX, MOOS-IvP, MARUS, UNav-Sim 등 기존 시뮬레이터는 일부 해류나 파도 모델을 지원하지만, 솔버에서 얻은 고해상도 시공간 유동장, 라그랑주 입자 이송, 확률적 입자 샘플링을 한 플랫폼에서 모두 지원하지 않는다. 경로 계획 연구의 VF-RRT, SVF-RRT는 정적 또는 시간 평균 유동장을 쿼리하고 점질량 로봇을 가정해 실제 USV 동역학과 시간 변화를 반영하지 못한다.

H-SPAR는 Firedrake로 미리 계산한 천수 방정식 기반 유동장을 ROS 2 백엔드와 Gazebo 프런트엔드가 공유한다. 이 유동장으로 입자의 이류와 확산을 갱신하고, USV 위치에서 가장 가까운 격자점 속도를 KD-tree로 조회해 선체별 2차 항력과 요 모멘트를 계산한다. 6자유도 운동 모델에서 전류 상대 속도를 사용하고, VRX 기반 파도와 바람 조건을 별도로 더할 수 있다. 입자 샘플링은 로봇과 입자의 상대 속도에 따른 가우시안 포획 확률로 모델링하며, RRT*, VF-RRT*, SVF-RRT*와 부스트로페돈 커버리지 경로를 같은 환경에서 실행해 계획 지표와 실행 지표를 비교한다.

시뮬레이션 실험에서 RRT*는 계획 경로 길이 348.2 m로 가장 짧았지만 계획 상류 비용은 1238.98이었고, SVF-RRT*는 경로 길이 408.2 m에 상류 비용 379.49로 69.4% 낮았다. 시간 변화 유동장에서 실행한 결과 RRT*의 실행 궤적 길이는 392.946 m, 경로 이탈은 2.82 m, 실행 상류 비용은 1312.8이었고, SVF-RRT*는 궤적 길이 546.7 m, 경로 이탈 6.7 m, 실행 상류 비용 765.2로 상류 비용 감소율이 41.7%로 줄었다. 시간 평균 유동장에서는 SVF-RRT*의 실행 상류 비용이 486.55로 RRT*의 1401.27보다 훨씬 낮았고 실행 시간도 993.96초로 RRT*의 1230.97초보다 짧았다. 커버리지 실험에서는 상류 경계에서 100개 입자를 10초마다 방출했고, 완전한 H-SPAR 구성에서 0도, 45도, 90도 스윕의 입자 샘플링 속도가 각각 0.11, 0.09, 0.10으로 나타나 스윕 방향에 따라 최대 22.2% 차이를 보였다. 모든 결과는 실물 로봇이 아닌 Gazebo 시뮬레이션에서 얻었다.

저자들은 H-SPAR가 단방향 결합을 가정해 USV가 만드는 후류, 프로펠러 세척, 차량 유발 입자 교란을 유동장에 반영하지 않는다고 밝혔다. 천수 방정식은 수심 평균 수평 유동만 다루므로 연직 속도 분포, 성층, 3차원 난류, 선체 근처 유체 상호작용은 재현하지 못한다. 실험은 시뮬레이션에 한정됐고 실물 해류나 입자 데이터와의 검증은 아직 수행되지 않았다. 논문에는 반복 시행 횟수나 통계적 분산이 보고되지 않았고, 단일 쌍동선 USV 모델과 한정된 커버리지 시나리오만 다뤘다. 계산 비용도 정량적으로 보고되지 않았다.