[논문]ACC Stop&Go 시스템의 근접 Cut-In 성능 비교에 대한 연구

이동한; 조철호

doi:10.7467/ksae.2012.20.2.103

ACC Stop&Go 시스템의 근접 Cut-In 성능 비교에 대한 연구
A Study on Near Cut-In Performance Comparison on Adaptive Cruise Control Stop&Go 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.20 no.2, 2012년, pp.103 - 109

이동한 (만도 Global R&D) , 조철호 (만도 Global R&D)

Abstract ▼ AI-Helper

Adaptive cruise control Stop&Go system has been developed to reduce the driver's workload on highway or public road. This system is characterized by a moderate control of engine and brake actuator. A control system capable of modeling driver's driving characteristics has been constructed to provide natural vehicle behavior in full speed driving. But, ACC Stop&Go system has some limitations. One of the limitations is a detection limitation on near cut-in situation. This paper presents development of the near cut-in test procedure, finding of the limitation value on near cut-in scenario and performance comparisons on ACC Stop&Go system.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 적응순항제어의 대표적인 한계 상황인 Near Cut-In에 대한 실차 시험을 통해 현재 판매되고 있는 적응순항제어 시스템 중 가장 우수하다고 알려진 차량의 한계 조건을 확인하고, 개발 중인 차량과 동일 모드로 비교하여 그 성능을 객관적으로 평가해보고자 한다. 시스템의 한계 조건을 명확히 할 수 있다면, 이 한계를 극복할 수 있는 연구에 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구를 통해 ACC Stop&Go 시스템의 한계 상황 중 하나인 Near Cut-In의 한계 수준과 현재 개발 하고 있는 HG 차량의 성능을 BMW 535i와의 비교를 통해 알 수 있었다.

제안 방법

제어 대상이 되는 Target 차량과 ACC 차량 각각의 차량 위치, 속도, 가속도, Yaw rate 등 동적 데이터 취득을 위해 INS&GPS 장비를 장착하고, 각 차량의 위치를 입력 받아 서로 무선 LAN 통신을 통해 상대적인 거리, 속도 등을 계산하고 전달해주는 Data acquisition system을 장착한다. 그리고 위 두 가지 장비에서 취득한 데이터를 Steering robot에 전달하여 Target 차량이 원하는 경로로 주행할 수 있도록 한다. Steering robot은 Path following이라는 기능을 이용하여 원하는 경로를 생성하고, 현 위치 정보를 실시간으로 취득하여 보정할 수 있다.
두번째로는 상대속도에 대한 정밀도를 확인하였다. 속도 정밀도가 우수한 광학 속도 측정 센서를 Fig.
마지막으로 Steering robot을 포함하여 구현하고자 하는 장비를 모두 장착한 후, 대표적인 Cut-In 시나리오를 반복 재현하여 정확도와 정밀도를 확인하였다.
ACC Stop&Go 시스템은 정해진 속도로 자동 속도 조절을 하거나 전방의 목표 차량과의 간격을 자동으로 유지함으로써 운전자의 피로를 줄여 주행 편의성을 증대시키는 장치이다. 본 시스템은 운전자가 설정한 속도로 속도 제어를 하고, 설정한 속도 보다 느린 물체의 출현 시 물체로부터 운전자가 설정한 차간 간격(Headway)으로 목표 차량을 자동으로 추종하는 기능을 수행한다. 이 제어 중, 목표 물체가 정지하면 추종하여 정지한다.
시험 시나리오는 Fig. 15와 같이 서로 다른 차선에서 ACC 차량은 30kph로 주행하고 Target 차량은 40kph로 직진 주행하고, Target 차량이 주행 중 Trigger 조건인 종 방향 상대거리 10m를 0.05초 동안 만족시키면 Path following 기능에 있는 일반적인 Lane change path로 차량이 이동하는 것이다.
위와 같이 구성한 장비의 성능이 요구 사양과 같은지 확인하기 위해 몇 가지 확인 시험을 실시하였다. 첫 번째로 종 방향, 횡 방향 상대 거리 정밀도를 확인하기 위해 Fig.
위와 같이 확인된 시험 장비를 BMW 535i와 HG 차량에 각각 장착하여 Near Cut-In 시험을 진행하였다. 시험 시나리오는 Near Cut-In이 발생할 수 있는 가장 대표적인 상황인 Target 차량이 30kph로 주행 중 갑자기 끼어드는 상황으로 Trigger 신호 발생 조건은 종 방향 상대거리 3m±0.
제어 대상이 되는 Target 차량과 ACC 차량 각각의 차량 위치, 속도, 가속도, Yaw rate 등 동적 데이터 취득을 위해 INS&GPS 장비를 장착하고, 각 차량의 위치를 입력 받아 서로 무선 LAN 통신을 통해 상대적인 거리, 속도 등을 계산하고 전달해주는 Data acquisition system을 장착한다.
위와 같이 구성한 장비의 성능이 요구 사양과 같은지 확인하기 위해 몇 가지 확인 시험을 실시하였다. 첫 번째로 종 방향, 횡 방향 상대 거리 정밀도를 확인하기 위해 Fig. 11과 같이 종 방향으로 0, 1, 10, 100, 200m로 차량을 떨어뜨려 놓고 센서에서 나오는 상대 거리 값을 확인하고, 횡 방향 거리는 차량을 약 3.6m 떨어뜨려놓고, 동일한 방법으로 측정하였다.
시스템의 한계 조건을 명확히 할 수 있다면, 이 한계를 극복할 수 있는 연구에 도움이 될 수 있을 것이다. 첫 번째로, Near Cut-In 차량 시험을 객관적으로 실시할 수 있는 방법을 찾고, 이를 활용하여 실제 차량 시험을 통해 결론을 도출하고자 한다.

대상 데이터

시험에 사용된 차량은 BMW 535i와 Hyundai HG Proto 차량으로 외관은 Fig. 3, 4와 같다. BMW 535i는 총 3개의 Radar를 사용하여 ACC Stop&Go 시스템을 구현하며, 현재 판매되고 있는 ACC Stop&Go 시스템 장착 차량 가운데 가장 우수하다고 평가 받고 있다.

이론/모형

1초간 유지하는 것이다. 끼어드는 Motion은 Path following의 Learn모드를 통해 미리 취득한 시험자의 Cut-In motion을 사용하였다.

성능/효과

Fig. 13과 같이 종 방향, 횡 방향 상대속도를 측정 하여 광학 센서 데이터와 비교한 결과 0.1%의 광학 센서를 고려하였을 때, Fig. 14와 같이 표준편차가 0.025m/s로 사양인 0.02m/s를 만족시키는 것을 확인 하였다.
본 연구를 통해 ACC Stop&Go 시스템의 한계 상황 중 하나인 Near Cut-In의 한계 수준과 현재 개발 하고 있는 HG 차량의 성능을 BMW 535i와의 비교를 통해 알 수 있었다. 또한, 시험을 할 때마다 끼어드는 시점과 위치가 달라서 객관화된 사양을 만들 수 없었던 Near Cut-In 시나리오에 대해 동일하게 재현할 수 있는 시험 장비와 시험 방법을 구축하여 평가 신뢰성을 향상시키고, 시험 시간을 단축시킬 수 있었다.
총 5회 반복 시험 결과, Fig. 16과 같이 거의 유사한 움직임을 보이지만 Trigger 조건인 종 방향 상대 거리만으로는 완전히 동일한 시점에서 Steering robot이 Trigger되지 않는다고 판단하여 종 방향 상대거리 외에 횡 방향 상대거리 및 상대속도 조건을 추가하도록 개선하였다.
측정 결과 약 2cm 이내의 오차 범위 내에서 실제 값과 일치하는 것을 확인하였다.

후속연구

본 논문에서는 적응순항제어의 대표적인 한계 상황인 Near Cut-In에 대한 실차 시험을 통해 현재 판매되고 있는 적응순항제어 시스템 중 가장 우수하다고 알려진 차량의 한계 조건을 확인하고, 개발 중인 차량과 동일 모드로 비교하여 그 성능을 객관적으로 평가해보고자 한다. 시스템의 한계 조건을 명확히 할 수 있다면, 이 한계를 극복할 수 있는 연구에 도움이 될 수 있을 것이다. 첫 번째로, Near Cut-In 차량 시험을 객관적으로 실시할 수 있는 방법을 찾고, 이를 활용하여 실제 차량 시험을 통해 결론을 도출하고자 한다.
Near Cut-In 외에도 ACC Stop&Go에는 많은 수의 한계 상황이 존재하고, 이 상황들에 대한 구체적인 사양은 정해져 있지 않다. 앞으로 이러한 한계 상황에 대해 감성 평가에만 의존하고 있는 항목들을 객관화시키고, 시험 모드를 구축하여 평가 신뢰성 향상과 더불어 시스템 성능을 한 단계 발전시킬 수 있도록 연구를 지속할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Radar를 기반으로 하는 적응순항제어 시스템이 가지는 대표적인 문제점은 무엇인가?	일반적으로 Radar를 기반으로 하는 적응순항제어 시스템은 Radar 감지 성능의 한계로 인해 몇 가지 제약 사항을 가지고 있으며, 현재 BMW, Mercedesbenz 등에서 시판되고 있는 적응순항제어 시스템도 이러한 한계를 가지고 있다. 이러한 한계 사항 중 대표적인 것이 근거리에서 끼어드는 차량에 대한 감지, 즉, Near Cut-In 차량에 대한 대응 문제이다.
	첨단안전차량의 예시로 무엇이 있는가?	첨단안전차량(ASV)은 최근에 급속히 발전된 전자, IT(Information Technology)기술 등을 자동차에 접목하여 운전자에게 주행 안정성과 편의를 제공하는 차량을 일컫는다. 현재 주목 받고 있는 몇 가지 예를 들어보면 사고를 미리 예측하여 회피하는 기술, 자율 주행 기술과 충돌 시 안전을 향상 시키는 기술 등이 있다. 자율 주행 기술 중 적응순항제어 (ACC)시스템은 차량이 진행 중인 종 방향에 대한가/감속 제어를 부분적으로 자동화함으로써 운전자의 부담을 줄이고, 도로 활용성을 높이려는 목적을 지니고 있다.
	첨단안전차량이란 무엇인가?	첨단안전차량(ASV)은 최근에 급속히 발전된 전자, IT(Information Technology)기술 등을 자동차에 접목하여 운전자에게 주행 안정성과 편의를 제공하는 차량을 일컫는다. 현재 주목 받고 있는 몇 가지 예를 들어보면 사고를 미리 예측하여 회피하는 기술, 자율 주행 기술과 충돌 시 안전을 향상 시키는 기술 등이 있다.

참고문헌 (4)

S. E. Shladover, D. A. Desoer, J. K. Hedrick, M. Tomizuka, J. Walrand, W.-B. Zhang, D. H. McMahon, H. Peng, S. Sheikholesam and N. McKeown, "Automatic Vehicle Control Developments in the PATH Program," Vehicle Technology, IEEE, Vol.40, No.1, pp.114-129, 1991.

상세보기
C. Liang and H. Peng, "Optimal Adaptive Cruise Control with Guaranteed String Stability," AVEC, Vol.31, pp.313-330, 1999.
P. Venhovens, K. Noab and B. Adiprasito, "Stop&Go Cruise Control," Proceedings of FISITA World Automotive Congress, pp.61-69, Seoul, 2000.
C. C. Chien, P. Ioannou and M. C. Lai, "Entrainment and Vehicle Following Controllers Design for Autonomous Intelligent Vehicles," Processing of the American Control Conference, Baltimore, Maryland, pp.6-10, 1994.

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