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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 반자동 주차지원시스템에 적합하도록 기준경로를 이동거리에 따른 기준위치로 제시하고 그 경로를 추종하는 운동 제어를 위하여 ANFIS 제어기를 제안하였다. 차량의 횡 방향 오차와 요각도오차의 멤버쉽함수를 이용하여 차량의 휠각도만을 제어하는 퍼지제어기에서 훈련데이터 셋을 추출하고 오프라인의 훈련을 통하여 ANFIS(Adaptive-Network~based Fuzzy Inference System) 저)어기를 설계하였다.
- 본 연구에서 직각 및 평행 주차 기준경로를 추종하는 ANFIS 기반 운동제어 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 경로추종 성능과 제어기의 강인성을 고찰하였다. 본 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다.
- 본 연구에서는 반자동 주차시뮬레이션을 수행하기 위하여 모형차량을 모델링하였다. 차량 모델은 Fig.
- 5 퍼지제어기는 차량과 같은 비선형 시스템의 제어에 적합하고 상황에 따라 파라미터가 변하더라도 강인한 제어가 가능하다는 장점이 있지만, & 연산 속도가 느린 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 적 응 뉴로퍼 지추론시스템 인 ANF1S 제어기를 제안하고 기존 연구의 Mandani 퍼지제어기에서 훈련 데이터 셋을 추출하여 훈련하였다.
- 위 와 같은 조향지연 문제를 해 결하기 위 하여본 연구에서 '조향지연 보상기, 를 제안하였다. 주차를 위한 기준경로는 이동거리에 따른 세 가지 기준 값, 즉, 차량의 기준좌표(Xr ,yr), 기준요각도 (Q) 와 기준휠각도(# )로 생성된다.
- 초기위치의 변화에 따른 외란과 노면에 범프와같은 불확실성이 존재하는 외란에 대한 제어기의 강인성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였다. Fig 11 (a)와 (b)는 각각 직각 및 평행 주차경로에서 모형차량의 초기위치를 보여주고 있다.
가설 설정
- 주차경로는 한번의 후진으로 주차가 가능한 최단경로이며, 별도의 경로계획에 의해 생성되었다.4 차량의 이동속도는 운전자가 곡선구간에서는 감속한다고 가정하여 직선구간에서는 8cm/sec, 곡선 구간에서는 7.5cm/sec 로 하였다.
- 조향장치의 동특성 및 노면과 타이어 사이의 마찰력에 의한 조향지연을 고려하기 위하여 조향장치를 다음과 같이 1차 함수로 가정하여 모델링하였다.
- 차량이 주어진 기준경로를 정확하게 추종하기 위해서는 차량의 현재 위치와 목표위치에 대한 정확한 정보가 필요하다. 차량의 현재위치는 확장 칼만 필터를 사용하여 차량의 비전센서, 초음파센서 및 전후륜에 장착된엔코더 정보를 융합하여 추정할 수 있다고 가정하였다.*
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