[논문]자율주행 차량 제어를 위한 다중 주기 센서 기반의 상보 필터 동기 융합

박정현; 이광희; 이철희

doi:10.7467/ksae.2014.22.3.220

자율주행 차량 제어를 위한 다중 주기 센서 기반의 상보 필터 동기 융합
Synchronous Interfusion of the Compensatory Filters Based on Multi-rate Sensors for the Control of the Autonomous Vehicle 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.22 no.3, 2014년, pp.220 - 227

박정현 (인하대학교 기계공학과) , 이광희 (인하대학교 기계공학과) , 이철희 (인하대학교 기계공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents about multi-rate sensors' synchronization and filter fusion via a sigmoid function of the Kalman filter. To synchronize multi-rate sensors, the estimation states of the Kalman filter is modified. A specific matrix that makes the filter choose sensor values only updated is multiplied to measurement matrix. For the filter that has weak points on some criteria, filter fusion is suggested by using sigmoid function. Modified kalman filter is tested with practical case. A sigmoid function was designed for the test and the performance of the modified function is estimated with respect to conventional Kalman filter. Unscented Kalman filter is used to the base filter of the suggested filter because of its stability.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

반대로 Heading angle이 정적인 상태에서 필터가 잘 되도록 설계하면 필터링 된 값이 지연되어 반응 속도가 느려진다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 동적인 시스템에서 성능이 좋은 필터와 정적인 시스템에서 성능이 좋은 이종 필터를 융합하여 결과적으로 양쪽에서 모두 성능이 뛰어난 필터를 설계했다. 식 (7)에 제시된 필터 융합을 적용하기 위하여, 먼저 2가지 필터를 결정하고, 이에 따라 sigmoid function과 그 입력 매개변수함수인 b를 설계해야 한다.
매우 복잡한 모델을 구현하기 위해서는 시스템 모델의 차원이 기하급수적으로 커지게 되는데 이는 칼만필터의 실시간 기동에 심각한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 sigmoid function을 이용하여 각기 다른 특성을 가지는 필터의 융합에 대해 논한다. sigmoid function은 어느 정도 이상 입력값이 커지면 특정 값에 수렴하는 함수로, 주로 통계 등에서 자연계의 현상을 표현할 때 쓰인다.
1과 같이 양방향 수렴성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이 함수를 이용하여 서로 상보적인 특징을 가지는 두 가지 필터를 융합하여 결과적으로 더 나은 필터 성능을 이끌어 내고자 한다.

가설 설정

3(a)는 직선구간, Fig. 3(b)는 곡선구간에서 차량의 주행궤적을 확대한 것이다. 사각형 점은 GPS에 의해 기록된 궤적이며, 원형 점은 칼만필터에 의해 필터링 후 리샘플링 된 주행 궤적이며 각 점은 하나의 샘플링 포인트를 의미한다.

제안 방법

3) 서로 완전히 다르지만 상보적인 관계에 놓여 있는 두 가지의 필터를 융합하여 서로의 장점만을 취한 필터를 설계하였다.
이에 따라 칼만필터에는 수많은 후속 연구들이 존재한다.^8-16) 본 연구에서는 칼만필터로 다중 주기 센서들을 융합하는 방법에 대해 서술하고 비선형 칼만필터 중 하나인 Unscented 칼만필터를 이용하여 낮은 Frequency의 DGPS신호와 상대적으로 높은 Frequency의 기본적인 차량 Odometry 센서 신호를 동기화하는 것을 그 사용례로 실험하였다. 또한 이에 더하여 sigmoid function을 사용하여 다른 필터 게인 또는 필터와 교합을 통해 칼만필터의 성능을 향상시키는 연구를 진행하고 이 역시 실험을 통해 성능 향상을 비교·분석하였다.
특히 성능에 따라 큰 가격 차이 양상을 보이는 DGPS(Differential Global Positioning System)는 차량의 위치를 절대적으로 판별하기 위해 필수적이면서, 정밀도가 높은 제품일수록 가격이 크게 상승하는 센서이다. 때문에 많은 연구에서 상대적으로 낮은 단가의 GPS를 사용하며, 이를 보완하여 차량의 위치를 추정하는 연구를 진행하였다.^1-7) 이와 같은 연구에는 많은 경우 칼만필터가 쓰였다.
또한 Odometry 정보는 50Hz의 신호를 CAN 통신을 이용하여 수신하였으며 yaw rate, MDPS angle 및 vehicle speed를 측정값으로 사용하였다.
또한 이에 더하여 sigmoid function을 사용하여 다른 필터 게인 또는 필터와 교합을 통해 칼만필터의 성능을 향상시키는 연구를 진행하고 이 역시 실험을 통해 성능 향상을 비교·분석하였다.
본 논문에서 제시되는 센서 동기화 방법은 기존의 칼만필터들의 Update 과정에 추가적으로 Sensor Update State Matrix를 적용하는 방식으로, 기존의 대부분의 칼만필터 분파에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 그 일례로서 비선형 칼만필터인 Unscented 칼만필터(UKF)를 이용하여 설계된 필터를 검증한다.
본 논문에서 제시되는 센서 동기화 방법은 기존의 칼만필터들의 Update 과정에 추가적으로 Sensor Update State Matrix를 적용하는 방식으로, 기존의 대부분의 칼만필터 분파에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 그 일례로서 비선형 칼만필터인 Unscented 칼만필터(UKF)를 이용하여 설계된 필터를 검증한다. UKF는 비선형 칼만필터로 시스템 모델로 행렬 대신 함수를 사용하며, 측정모델 역시 함수를 사용한다.
본 연구 논문에서는 자율주행 차량의 제어를 위해 개선된 칼만필터를 설계하고 GPS와 차량의 Odometry 정보(차속, yaw rate)를 이용하여 성능을 검증하였다. 이를 통하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
오차 공분산의 초기값은 크기 100인 5×5 대각행렬로 정의 하였으며, 측정 공분산 행렬 Q 역시 5×5 대각행렬로 정의고 대각원소의 값은 각각 0.01, 0.01, 0.1, 0.01, 0.7로 설계하였다.

대상 데이터

자율주행차량으로 현대 기아 자동차의 그랜져가 사용되었다. GPS는 CHC B20 DGPS모델이 사용되었으며, 10Hz의 수신주기와 최대 ±0.

이론/모형

필터는 GPS의 Bearing 값을 차량의 헤딩각으로 여겨 필터링을 했으며, Bearing 변화에는 민감하나 정적인 상태에서는 노이즈의 영향을 많이 받는다. 이를 보상해주기 위한 필터로써 MAF (Moving Average Filter)를 선택했다. MAF는 정적인 환경에서 성능이 뛰어나나, 필터링해야 하는 값이 변할 경우 신호가 지연되어, 변하는 값을 필터링하기에는 적절하지 않다.

성능/효과

1) 칼만필터의 보정 과정을 수정하여 칼만필터가 서로 다른 주기를 가진 센서들을 손쉽게 융합하고 데이터를 원하는 주기로 리샘플링 할 수 있도록 하였다.
2) 특히 데이터의 리샘플링 과정에서 수학적 모델의 설계가 중요하다는 것을 실제 필터를 통해 실험하며 확인하였다.
MAF는 정적인 환경에서 성능이 뛰어나나, 필터링해야 하는 값이 변할 경우 신호가 지연되어, 변하는 값을 필터링하기에는 적절하지 않다. 따라서 본 논문에서 설계한 SKF (Synchronous Kalman Filter)와 상보관계에 있으며, 이종 융합하기에 적절하다.

후속연구

16) 본 연구에서는 효과적인 자율 주행 차량의 Odometry 추정을 위해 UKF를 선택했지만, 본 연구의 방법은 대부분의 칼만필터의 분파에 적용될 수 있다.
단, 필터 천이 구간 설계에 따라 오히려 단기적 고주파 노이즈가 생성될 수 있으므로 융합 필터의 천이 범위는 신중하게 설계해야 한다. 필터의 천이 범위는 각각의 필터들의 신뢰도가 놓은 구간을 고려하여 설계해야 하므로, 먼저 필터들에 대한 동작 특성에 대한 분석 연구가 수반되어야 한다.
후일 이러한 천이 구간에 대한 설계와 sigmoid function 설계의 다양한 방법에 대해 다뤄질 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자율주행 차량이 어떻게 교통사고를 막아줄 수 있을 것으로 예상되는가?	전 세계적으로 자율주행 차량에 대한 관심이 대두됨에 따라, 그필요성 또한 강조되고있다. 자율주행 차량은 장거리 주행에 따른 운전자의 피로감을 덜 수 있으며, 졸음 운전 및 음주 운전과 같은 위험한 운전을 막고 그로 인한 교통사고 역시 줄여줄 것으로 기대되고 있다. 통계에 따르면 졸음 운전과 같은 운전자 과실이 67.
	자율주행 차량의 상용화를 앞당기기 위해서 성능 다음으로 필요한 일은 무엇인가?	자율주행 차량의 상용화를 앞당기기 위해서 자율주행 성능 다음으로 필요한 것은 차량의 단가를 낮추는 일이다. 그를 위하여 자율주행 차량의 여러 센서들을 보다 저가 저성능의 센서로 대체하고 그 성능을 소프트웨어적인 방법으로 보완할 필요가 있다.
	칼만필터의 예측 및 보정 단계는 어떻게 이루어지는가?	칼만필터는 모델 기반의 필터로써, 크게 예측 및 보정의 단계로 나뉠 수 있다. 시스템 모델과 현재의 state를기반으로 다음 state를 예측하고 이를 센서측정값을 통하여 보정을 거친다. 기본적인 선형 칼만필터의 측정보정 단계는 식(1), (2) 및 (3)과 같다.

참고문헌 (17)

E. Abbot and D. Powell, "Land-vehicle Navigation Using GPS," Proceedings of the IEEE, Vol.87, No.1, pp.145-162, 1999.

상세보기
P. Zhang, J. Gu, E. E. Milios and P. Huynh, "Navigation with IMU/GPS/Digital Compass with Unscneted Kalman Filter," International Conference on Mechatronics & Automation, pp.1497-1502, 2005.
C. Hu, W. Chen, Y. Chen and D. Liu, "Adaptive Kalman Filtering for Vehicle Navigation," Journal of Global Positioning Systems, Vol.2, No.1, pp.42-47, 2003.

상세보기
O. Maklouf, A. Ghila and A. Abdulla, "Cascade Kalman Filter Configuration for Low Cost IMU \/GPS Integration in Car Navigation Like Robot," World Academy of Science Engineering and Technology, Vol.66, No.1, pp.602-609, 2012.
S. Shoval, I. Zeitoun and E, Lenz, "Implementation of a Kalman Filter in Positioning for Autonomous Vehicles," International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol.13, No.1, pp.738-746, 1997.

상세보기
D. Park, D. Lee, D. Lee, J. Kwon and T. You, "Development and Evaluation of Vehicle Position Estimation using Odometry with Kalman Filter," KSAE Annual Conference Proceedings, pp.1240-1244, 2011.
D. J. Kim, M. K. Kim, K. S. Lee, H. G. Park and M. H. Lee, "Localization System of Autonomous Vehicle via Kalman Filtering," International Conference on Control, Automation and Systems, pp.934-937, 2011.
L. Drolet, F. Michaud and J. Cote, "Adaptable Sensor Fusion Using Multiple Kalman Filters," Proceedings IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vol.2, pp.1434-1439, 2000.
S. I. Roumeliotis and G. A. Bekey, "An Extended Kalman Filter for Frequent Local and Infrequent Global Sensor Data Fusion," International Symposium on Intelligent Systems and Advanced Manufacturing, 1997.
T. G. Lee, "Centralized Kalman Filter with Adaptive Measurement Fusion," International Journal of Control, Automation and Systems, Vol.1, No.4, pp.444-452, 2003.
A. M. Sabantini, "Quaternion-based Extended Kalman Filter for Determining Orientation by Inertial and Magnetic Sensing," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol.53, No.7, pp.1346-1356, 2006.

상세보기
V. Subramanian, T. F. Burks and W. E. Dixon, "Sensor Fusion Using Fuzzy Logic Enhanced Kalman Filter for Autonomous Vehicle Guidance in Citrus Groves," Transactions of the American Society of Agricultural and Biological Engineers, Vol.52, No.5, pp.1411-1422, 2009.
J. L. Crassidis, "Sigma-point Kalman Filtering for Integrated GPS and Inertial Navigation," IEEE Transactions on Aerospace and Electronics Systems, Vol.42, No.2, pp.750-756, 2006.

상세보기
D. M. Mayhew, Multi-rate Sensor Fusion for GPS/Navigation Using Kalman Filtering, M. S. Thesis, Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, Virginia, 1999.
A. Smyth and M. Wu, "Multi-rate Kalman Filtering for the Data Fusion of Displacement and Acceleration Response Measurements Dynamic System Monitoring," Mechanical Systems and Signal Processing, Vol.21, No.2, pp.706-723, 2007.

상세보기
S. J. Julier, J. K. Uhlmann and H. F. Durrant-Whyte, "A New Approach for Filtering Nonlinear Systems," Proceedings of the American Control Conference, 1995.
Korean Road Traffic Authority, Traffic Accident Factors Analysis 2012 Editions, pp.14-20, 2012.

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