본 논문은 자율주행 차량의 횡 방향 슬립이 과도하게 증가한 상황에서 자세를 제어하며 주어진 경로를 안정적으로 추종하는 것을 목표로 하고 있다. 차량의 구동 및 제동력을 제어하여 차량의 미끄러짐을 방지하는 기존의 기술로는 ABS(Anti-lock Braking System), TCS(Traction Control System), ...
본 논문은 자율주행 차량의 횡 방향 슬립이 과도하게 증가한 상황에서 자세를 제어하며 주어진 경로를 안정적으로 추종하는 것을 목표로 하고 있다. 차량의 구동 및 제동력을 제어하여 차량의 미끄러짐을 방지하는 기존의 기술로는 ABS(Anti-lock Braking System), TCS(Traction Control System), ESC(Electronic Stability Control) 등이 있다. 이러한 기존의 기술들은 슬립을 최소화하는 방향으로 작동하며, 차체 횡 슬립이 과도한 상황에서는 제대로 차량의 자세를 제어하기 어렵다. 하지만 레이싱 경기 등에서 전문 운전자들이 사용하는 드리프트 주행 기법은 차체 횡 슬립이 과도한 상황에서, 역으로 슬립을 발생시키고 이를 이용하여 차량의 자세를 제어하며 안정적으로 주어진 경로를 추종한다. 자율주행 차량의 횡 방향 슬립이 큰 상황에서 차량의 자세 제어 및 경로 추종 제어 기법을 실차를 바탕으로 연구하기에는 위험 부담이 크기 때문에, 본 연구에서는 스케일 카를 기반으로 제어 알고리즘을 검증했다. 이를 위해 실내에서 스케일 카의 위치 및 상태를 추정하기 위해 4m 위에 두 개의 카메라를 설치하고 칼만 필터를 적용하였다. 비선형 3 자유도 바이시클 모델을 사용하여 드리프트 평형 상태를 분석하고, 이를 바탕으로 전륜조향 각과 차량의 종 방향 속도에 따른 드리프트 평형 상태를 3D맵으로 구축했다. 그리고 구축된 3D 맵을 통해 매 스텝마다 추종해야 할 드리프트 평형 상태를 산출한다. 시뮬레이션 및 스케일 카 실험을 통해 차체 횡 방향 슬립이 큰 상황에서의 자세제어 및 경로 추종 성능을 확인했다. 이러한 기법이 향후 운전자 보조시스템이나 자율주행 차량에 적용되어 사고 발생 및 치사율 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 자율주행 차량의 횡 방향 슬립이 과도하게 증가한 상황에서 자세를 제어하며 주어진 경로를 안정적으로 추종하는 것을 목표로 하고 있다. 차량의 구동 및 제동력을 제어하여 차량의 미끄러짐을 방지하는 기존의 기술로는 ABS(Anti-lock Braking System), TCS(Traction Control System), ESC(Electronic Stability Control) 등이 있다. 이러한 기존의 기술들은 슬립을 최소화하는 방향으로 작동하며, 차체 횡 슬립이 과도한 상황에서는 제대로 차량의 자세를 제어하기 어렵다. 하지만 레이싱 경기 등에서 전문 운전자들이 사용하는 드리프트 주행 기법은 차체 횡 슬립이 과도한 상황에서, 역으로 슬립을 발생시키고 이를 이용하여 차량의 자세를 제어하며 안정적으로 주어진 경로를 추종한다. 자율주행 차량의 횡 방향 슬립이 큰 상황에서 차량의 자세 제어 및 경로 추종 제어 기법을 실차를 바탕으로 연구하기에는 위험 부담이 크기 때문에, 본 연구에서는 스케일 카를 기반으로 제어 알고리즘을 검증했다. 이를 위해 실내에서 스케일 카의 위치 및 상태를 추정하기 위해 4m 위에 두 개의 카메라를 설치하고 칼만 필터를 적용하였다. 비선형 3 자유도 바이시클 모델을 사용하여 드리프트 평형 상태를 분석하고, 이를 바탕으로 전륜 조향 각과 차량의 종 방향 속도에 따른 드리프트 평형 상태를 3D맵으로 구축했다. 그리고 구축된 3D 맵을 통해 매 스텝마다 추종해야 할 드리프트 평형 상태를 산출한다. 시뮬레이션 및 스케일 카 실험을 통해 차체 횡 방향 슬립이 큰 상황에서의 자세제어 및 경로 추종 성능을 확인했다. 이러한 기법이 향후 운전자 보조시스템이나 자율주행 차량에 적용되어 사고 발생 및 치사율 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper aims to control posture in situations where lateral slip of autonomous vehicles has increased excessively, and to follow a given path in a stable manner. Existing technologies that control the drive and braking force of the vehicle to prevent the vehicle from slipping include ABS, TCS and...
This paper aims to control posture in situations where lateral slip of autonomous vehicles has increased excessively, and to follow a given path in a stable manner. Existing technologies that control the drive and braking force of the vehicle to prevent the vehicle from slipping include ABS, TCS and ESC. These technologies operate in a way that minimizes slip, and it is difficult to control the attitude of the vehicle properly in situations where the lateral slip is excessive. However, drift driving techniques used by professional drivers, such as racing competitions, produce body side slip, and use it to control the attitude of the vehicle and follow a given path reliably. Because it is too risky to study vehicle attitude control and path follow control techniques based on actual difference in situations where side slip of autonomous vehicles is large, this research has verified control algorithms based on scale car. To this end, two cameras were installed 4 meters above the ground to estimate the position and condition of the scale car indoors and the Kalman filter was applied. The drift equilibrium state was analyzed using the nonlinear 3 degree of freedom bicycle model, and based on this, the drift equilibrium state was established with 3D map according to the front wheel steering angle and the longitudinal velocity of the vehicle. And drift equilibrium state is produced every step by using 3D map. Through simulation and scale car experiments, postural control and path tracking performance in situations where the body side slip is excessive. It is expected that such techniques will be applied to driver assistance systems or self-driving vehicles in the future, which will contribute to reduction in accident occurrence rate and death rate.
This paper aims to control posture in situations where lateral slip of autonomous vehicles has increased excessively, and to follow a given path in a stable manner. Existing technologies that control the drive and braking force of the vehicle to prevent the vehicle from slipping include ABS, TCS and ESC. These technologies operate in a way that minimizes slip, and it is difficult to control the attitude of the vehicle properly in situations where the lateral slip is excessive. However, drift driving techniques used by professional drivers, such as racing competitions, produce body side slip, and use it to control the attitude of the vehicle and follow a given path reliably. Because it is too risky to study vehicle attitude control and path follow control techniques based on actual difference in situations where side slip of autonomous vehicles is large, this research has verified control algorithms based on scale car. To this end, two cameras were installed 4 meters above the ground to estimate the position and condition of the scale car indoors and the Kalman filter was applied. The drift equilibrium state was analyzed using the nonlinear 3 degree of freedom bicycle model, and based on this, the drift equilibrium state was established with 3D map according to the front wheel steering angle and the longitudinal velocity of the vehicle. And drift equilibrium state is produced every step by using 3D map. Through simulation and scale car experiments, postural control and path tracking performance in situations where the body side slip is excessive. It is expected that such techniques will be applied to driver assistance systems or self-driving vehicles in the future, which will contribute to reduction in accident occurrence rate and death rate.
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