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본 논문은 주차공간 내에서 장애물에 대한 회피와 이 후 자동주차가 가능한 자율주차경로계획 시스템을 제안한다. 2003년 도요타社의 프리우스에 장착된 주차조향보조 시스템 이후로 현재 까지 대부분 ADAS에서의 자동주차는 운전자에 의해 판단되는 주차가능 공간을 초음파 센서로 거리측정 후 주차경로계획을 하여 조향핸들을 자동제어 하고 감/가속 및 기어변속은 운전자가 제어 하는 방법이 대부분이다. 최근 몇몇의 세계 완성차 업체에서 완전 자율주차시스템을 소개하고 있지만 법적 제도와 양산화의 장벽 그리고 아직까지 공개되지 않은 공식적인 시스템검증내용으로 인해 발전단계에 머무르고 있다고 판단할 수 있다. 또한 자동주차를 다루는 학술연구 동향에서는 주차공간(Parking ...

본 논문은 주차공간 내에서 장애물에 대한 회피와 이 후 자동주차가 가능한 자율주차경로계획 시스템을 제안한다. 2003년 도요타社의 프리우스에 장착된 주차조향보조 시스템 이후로 현재 까지 대부분 ADAS에서의 자동주차는 운전자에 의해 판단되는 주차가능 공간을 초음파 센서로 거리측정 후 주차경로계획을 하여 조향핸들을 자동제어 하고 감/가속 및 기어변속은 운전자가 제어 하는 방법이 대부분이다. 최근 몇몇의 세계 완성차 업체에서 완전 자율주차시스템을 소개하고 있지만 법적 제도와 양산화의 장벽 그리고 아직까지 공개되지 않은 공식적인 시스템검증내용으로 인해 발전단계에 머무르고 있다고 판단할 수 있다. 또한 자동주차를 다루는 학술연구 동향에서는 주차공간(Parking area)을 고려하기 보다는 목표하는 주차슬롯(Parking lot)에 국한된 경로계획 및 제어를 주제로 하고 있다. 따라서 자동주차 전반의 상황을 고려한 자동주차시스템이 필요하다. 본 연구의 장애물 회피를 위한 알고리즘은 레이저스캐너로부터 취득된 장애물 정보에 각 장애물간의 영역을 계산기하학적인 방법으로 분할하는 보로노이필드를 이용한다. 그리고 보로노이필드 각 모서리들의 연결을 맵으로 활용하여 A*알고리즘을 통해 경로를 탐색하고 최종적으로 회피경로를 생성한다. 자동주차를 위한 경로계획 기법은 Reed-Shepp 곡선 알고리즘을 통해서 주차 가능한 경로를 생성한다. 68가지의 곡선 공식으로 이루어진 Reeds-Shepp 곡선 중에서 일반 운전자들의 후방 주차경로와 가장 유사한 곡선을 선별하고 활용했다. 경로계획이라는 점에서 경로생성뿐만 아니라 제어의 판단까지 고려한다. 본 논문에서는 자율주차를 자동주차의 상위개념으로 정의하고 자율주행차량을 통한 장애물회피, 주차가능 공간 탐색, 후방 주차 가능성 여부 그리고 자동주차가 가능한 자율주차경로계획 시스템을 제안한다.