[논문]비젼센서와 DRPG알고리즘을 이용한 차선 유지 보조 시스템 개발

황준연; 허건수; 나혁민; 정호기; 강형진; 윤팔주

비젼센서와 DRPG알고리즘을 이용한 차선 유지 보조 시스템 개발
Development of a Lane Keeping Assist System using Vision Sensor and DRPG Algorithm 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.17 no.1, 2009년, pp.50 - 57

황준연 (한양대학교 자동차공학과) , 허건수 (한양대학교 자동차공학과) , 나혁민 ((주)만도 중앙연구소 전자선행팀) , 정호기 ((주)만도 중앙연구소 전자선행팀) , 강형진 ((주)만도 중앙연구소 전자선행팀) , 윤팔주 ((주)만도 중앙연구소 전자선행팀)

Abstract ▼ AI-Helper

Lane Keeping Assistant Systems (LKAS) require the cooperative operation between drivers and active steering angle/torque controllers. An LKAS is proposed in this study such that the desired reference path generation (DRPG) system generates the desired path to minimize the trajectory overshoot. Based on the reference path from the DRPG system, an optimal controller is designed to minimize the cost function. A HIL (Hardware In the Loop) simulator is constructed to evaluate the proposed LKAS system. The single camera is mounted on the simulator and acquires the monitor images to detect lane markers. The performance of the proposed system is evaluated by HIL system using the Carsim and the Matlab Simulink.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이러한 차량 상태overshoot은 운전자에게 오히려 불편한 감을 줄 수 있으며 차량의 횡방향 진동을 발생시킬 수 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 DRPG를 이용한 기준경로 생성 시스템을 제안하였다. Fig.
본 논문에서 제안된 DRPG를 이용한 LKAS 시스템은 차선유지, 운전자 부하 감소를 목적으로 설계되었다. 특히 제안된 DRPG는 차량의 주행경로를 점진적으로도로중앙으로유도하는시스템으로차량 lateral offset의overshoot을최소화하기 위해 제안되었다.
본 논문에서는 Desired Reference Path Generation 시스템(DRPG)과 최적제어기법을 이용하여 차선유지 보조 시스템을 개발하였다. DRPG 시스템은 차량의 주행경로를 생성하는 시스템으로 기존의 도로 중앙을 기준 경로하는 기존 LKAS의 단점을 보완하기 위한 제안되었다.
본 논문에서 제안된 DRPG를 이용한 LKAS 시스템은 차선유지, 운전자 부하 감소를 목적으로 설계되었다. 특히 제안된 DRPG는 차량의 주행경로를 점진적으로도로중앙으로유도하는시스템으로차량 lateral offset의overshoot을최소화하기 위해 제안되었다.

가설 설정

식 (13)에서 final value theorem을 이용하면 정상상태 응답은 다음은 식 (14)와 같다. 여기서 차량의 속도와 도로 반경은 상수라 가정하여 사용되었다.
위의 같은 경로를 생성하기 위해 우선 각각의 카메라 이미지마다 기준 경로를 생성한다. 이때 차량 속도는 일정하다고 가정한다. 각각의 이미지에서 생성된 기준 경로는 각각 l개의 기준점을 갖게 되는데, n 번째 이미지의 기준경로, #와 l개의 기준점, #는 전방주시 거리에서 수렴하는 tangential curve에 의해서 결정되어진다.

제안 방법

제안된 시스템의 제어기는 최적제어기법을 이용하여 feedback 제어를 수행하였으며, feedforward 제어를 이용하여 도로 곡률 변화에 따른 차량제어를 수행하였다. 또한 제안된 LKAS는 기존의 연구를 통해 얻어진 차선 감지 시스템^8,9)과 조향휠을 포함하는 HILS(Hardware in the loop simulator)를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서 제안된 LKAS시스템의 성능을 검증하기 위하여 Fig. 5와 같은 Matlab Simulink와 Carsim을 기반으로 한 HILS를 이용하였다. Fig.
차선 감지 소프트웨어는 Labview 언어와 IEEE 1394 CMOS camera를 사용하여 구성되었다. 사용된 차선 모델은 두 개의 차선 모델을 이용하여 근거리 정보인 차량의 lateral offset과heading angle, 원거리 정보인 도로곡률과 전방주시 거리를 각각 계산하였다.
설치된 카메라는 Carsim 소프트웨어로부터 얻어진 카메라 position, rotation, field of view를 이용하여 보정되었다. 카메라는 640×480크기의 이미지를 초당 30프레임을 촬영할 수 있고, 한 프레임당 영상처리 소요 시간은 약 0.
시뮬레이션은 LKAS제어기를 사용하였을 때 DRPG를 사용한 경우와 사용하지 않은 경우, 그리고 운전자 홀로 운전한 경우 세 가지에 대해 진행되었다. 도로환경은 Fig.
11 그리고 Table 1에 나타나 있다. 실험은 DRPG를 사용한 LKAS제어기와 사용하지 않은 제어기, 그리고 운전자 혼자 운전한 경우 세 가지 경우에 진행되었다. Table 1은 성인 남성 5명이 각각 5번씩 반복해서 운전을 한 결과로 하나의 시나리오에 대해 각 25번의 실험을 수행하여 그 평균값을 얻어낸 결과이다.
DRPG 시스템은 차량의 주행경로를 생성하는 시스템으로 기존의 도로 중앙을 기준 경로하는 기존 LKAS의 단점을 보완하기 위한 제안되었다. 제안된 시스템의 제어기는 최적제어기법을 이용하여 feedback 제어를 수행하였으며, feedforward 제어를 이용하여 도로 곡률 변화에 따른 차량제어를 수행하였다. 또한 제안된 LKAS는 기존의 연구를 통해 얻어진 차선 감지 시스템^8,9)과 조향휠을 포함하는 HILS(Hardware in the loop simulator)를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
차량의 조향 토크 제어를 위해 앞 절에서 얻어진 차량 모델과 조향 휠 모델로부터 통합 모델을 구현하였다. 식 (2), (4), (5), (6)을 조합하면 다음의 식 (7)과 같은 상태공간 방정식을 얻을 수 있다.
차선 감지 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 Lateral offset을 측정하였다. Fig.

대상 데이터

8과 같다. 도로는 5000m정도 길이에 좌곡로와 우곡로 모두를 포함하며 도로 폭은 3.7m, 도로의 곡률은 약 500m이다. 차량속도는 80Km/h 로 설정되었다.
본 연구에서 사용된 2자유도 차량 모델⁷⁾은 Fig. 2와 같다. 이 모델을 이용하여 수식으로 나타내면 (1)과 같은 수식으로 표현할 수 있다.
003sec이다. 차선 감지 소프트웨어는 Labview 언어와 IEEE 1394 CMOS camera를 사용하여 구성되었다. 사용된 차선 모델은 두 개의 차선 모델을 이용하여 근거리 정보인 차량의 lateral offset과heading angle, 원거리 정보인 도로곡률과 전방주시 거리를 각각 계산하였다.

이론/모형

시뮬레이션은차선감지시스템과조향휠시스템을 포함하는HILS를 이용하여수행되었다.
운전자 보조 토크를 생성하기 위해 최적제어기법을 사용하였다. 제어기를 설계하기 위한 cost fuction은 아래와 같은 식 (9)와같다.

성능/효과

아래 Table 1에서 LKAS 제어기를 사용한 실험은 운전자 홀로 운전하였을 경우에 비해 실험결과가 크게 개선된 것을 볼 수 있었다. 또한 LKAS를 적용한 운전자의 경우 운전자의 torque와 관련된 성능 지표 PW는 DRPG는 사용한 경우 약 4% 가량의 성능 개선이 이루어졌으며 lateral offset과 관련된 성능지표 LP는 약 33%정도 개선된 것을 볼 수 있었다.
시뮬레이션은 DRPG를 사용한 LKAS와 사용하지 않은 LKAS, 그리고 운전자 홀로 운전하는 경우세 가지에 대해 수행되었으며 시뮬레이션 결과 DRPG를 사용하는 LKAS의 성능지표가 가장 우수한 것으로 나타났다.
실험 결과 DRPG를 사용한 제어기가 가장 좋은 성능을 보이는 것을 볼 수 있었다. 아래 Table 1에서 LKAS 제어기를 사용한 실험은 운전자 홀로 운전하였을 경우에 비해 실험결과가 크게 개선된 것을 볼 수 있었다.
9는 Carsim으로부터 얻어진 데이터와 차선 감지 알고리즘으로부터 얻어진 결과 그래프이다. 차선감지 알고리즘으로부터 측정된 lateral offset은 참값과 비교하여 비슷한 값을 갖으며 실험에 적합한것으로 판단하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지능형 차량이란 무엇인가?	지능형 차량은 기존 기계공학 중심의 자동차 기술에전자ㆍ통신ㆍ제어 등의 다양한 기술을 바탕으로 하는 능동 안전도 차량기술로서 운전자의 주행 안전성과 편의성을 극대화 시킨 첨단 안전차량을 일컫는다. 이러한 지능형 차량의 기능 중 LKAS(Lane Keeping Assistance System)은 차량이 차선을 유지할 수 있도록 보조해주는 시스템으로서 차선 이탈 경보나 능동 조향을 통해 운전자의 안전을 도모하거나 조향휠에 보조 토크를 제공해주어 보다 쾌적한 운전 환경을 조성하는데 그 목적이 있다.
	LKAS의 조향휠 각도 제어 시 장단점은 무엇인가?	LKAS는 일반적으로 차량 조향휠의 각도를 제어1,2)하거나 조향휠에 토크를 생성3-5)하여 차선 유지를 한다. 조향휠 각도 제어의 경우 차선 유지 능력은 조향휠 토크 제어에 비하여 더 나은 성능을 보이지만 오히려 운전자가 불편을 느껴 운전자 수용성이 떨어지는 단점6)이 있다. 그러나 위 논문들의 경우 차량의 주행경로는 도로 중앙으로 카메라를 이용하여 차선을 얻는 경우 이미지 처리 시간 등에 의해 발생할 수 있는 시간지연에 취약하다.
	지능형 차량의 기능 중 LKAS은 무엇인가?	지능형 차량은 기존 기계공학 중심의 자동차 기술에전자ㆍ통신ㆍ제어 등의 다양한 기술을 바탕으로 하는 능동 안전도 차량기술로서 운전자의 주행 안전성과 편의성을 극대화 시킨 첨단 안전차량을 일컫는다. 이러한 지능형 차량의 기능 중 LKAS(Lane Keeping Assistance System)은 차량이 차선을 유지할 수 있도록 보조해주는 시스템으로서 차선 이탈 경보나 능동 조향을 통해 운전자의 안전을 도모하거나 조향휠에 보조 토크를 제공해주어 보다 쾌적한 운전 환경을 조성하는데 그 목적이 있다.

참고문헌 (9)

S. Horiuchi and K. Sunada, "Synthesis of Driver Assistance System for Lane-Following Using Generalized Predictive Control," pp.467-472, Proc. of AVEC'98, 1998
J. KoSeck, R. Blasi, C. J. Taylor and J. Malik, "A Comparative Study of Vision-Based Lateral Control Strategies for Autonomous Highway Driving," Proceedings of the 1998 IEEE, International Conference on Robotics & Automation, pp.1903-1908, 1998
P. Leelavansuk, K. Shitamitsu, H. Mouri, M. Nagai, "Study on Cooperative Control of Driver and Lane-Keeping Assistance System," In Proceedings of the International Symposium on Advanced Vehicle Control (AVEC), pp.219-224, 2002
E. J. Rossetter, J. P. Switkes, J. C. Gerdes, "Experimental Validation of the Potential Field Lane keeping System," Int. J. Automotive Technology, Vol.5, No.2, pp.95-108, 2004

원문보기 상세보기
M. Shimakage, S. Satoh, K. Uenuma, H. Mouri, "Design of Lane-keeping Control with Steering Torque Input," JSAE Review, Vol.23, pp.317-323, 2002

상세보기
M. Omae and H. Shimizu, "Comparison of Lane-keep Assists by using Steering Torque," Steering Angular Velocity and Steering Angle, Proceedings of AVEC '06, AVEC060024, 2006
R. Rajamani, Vehicle Dynamics and Control, Springer, 2006
K. Huh, J. Park, D. Hong, D. D. Cho and J. Park, "Development of a Vision-based Lane Detection System Considering Configuration Aspects," Optics and Lasers in Engineering, Vol.41, No.11, pp.193-213, 2005
M. Bertozzi and A. Broggi, "GOLD: A Parallel Real-Time Stereo Vision System for Generic Obstacle and Lane Detection," IEEE Transactions on Image Processing, Vol.7, pp.62-81, 1998

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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