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전방향 주변 차량의 확률적 거동 예측을 이용한 모델 예측 제어 기법 기반 자율주행자동차 조향 제어
MPC based Steering Control using a Probabilistic Prediction of Surrounding Vehicles for Automated Driving 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.3, 2015년, pp.199 - 209  

이준영 (서울대학교 기계항공공학부) ,  이경수 (서울대학교 기계항공공학부)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuve...

주제어

#automated driving vehicle   #intelligent safety vehicle   #model predictive control   #Risk management system   #automated steering control algorithm   #safe driving envelope   #probabilistic prediction  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
고전적인 Bicycle 모델의 한계는 무엇인가? 하지만 자율 주행 제어 알고리즘은 능동 안전 제어 시스템보다 넓은 영역에서 안정적으로 동작하여야 한다는 제약 조건이 있다. 기존의 Bicycle Model 로는 조향각이 커서 타이어의 횡 방향 힘이 비선형 구간으로 넘어가는 영역에 대해서는 차량의 횡 방향 모션을 모사하는데 한계가 있다. 이와 달리 비선형 타이어 모델에 기반 한 동역학 모델을 사용하게 되면 매번 비선형 최적 문제를 풀어서 목표 조향 제어 입력을 결정하여야 하는데 비선형 MPC 문제를 풀기 위해서는 계산량이 비약적으로 증가하기에 실시 간성을 보장하기에는 어려움이 예상된다[19].
능동 안전 시스템에는 무엇이 있는가? 이에 따라 전 세계 차량 제작 업체들은 운전자와 보행자의 안전 확보를 위한 지능형 자동차 기술을 적극적으로 개발하였다. 전자장비 및 센서의 성능이 고도화됨에 따라 주행 중 차량의 안정성을 향상 시키는 ESC (Electric Stability Control), 전방 차량과의 안전거리를 유지하도록 자동으로 가감속 제어를 하는 ACC (Adaptive Cruise Control), 운전자의 부주의로 인한 차선 이탈을 방지하는 LKAS (Lane Keeping Assistance Control) 등의 능동 안전 시스템들이 개발/실용화되고 있다[2-7]. 다양한 주행 상황에 대하여 운전자의 안전을 확보하기 위해 개별 지능형 자동차 기술의 통합 제어 시스템 개발에 대한 요구가 날로 증가하고 있다.
자동차 사고가 주로 발생하는 원인은? 자동차 사고의 90%는 운전자의 주행부담으로 인한 부주의 (전방 주시 태만, 안전거리 미확보, 졸음 등)에 기인한다고 조사되었다[1]. 센서나 통신을 이용해 운전자의 인지 범위 이상의 주행 환경을 사전에 판단하여 운전자의 반응시간을 향상시키거나 차량이 운전자 대신 능동적인 운전을 한다면 이러한 사고를 경감시킬 수 있을 것이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (30)

  1. S. Huang, W. Ren, and S. Chan, "Design and performance evaluation of mixed manual and automated control traffic," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans, vol. 30, no. 6, pp. 661-673, 2000. 

  2. S. Moon and K. Yi, "Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm," Vehicle System Dynamics, vol. 46, no. 8, pp. 661-690, Aug. 2008. 

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  3. S. Moon, I. Moon, and K. Yi, "Design, tuning, and evaluation of a full-range adaptive cruise control system with collision avoidance," Control Engineering Practice, vol. 17, no. 4, pp. 442-455, 2009. 

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  4. T. Pilluti, G. Ulsoy, and D. Hrovat, "Vehicle steering intervention through differential braking," Proc. of the American Control Conference, Seattle Washington, USA, vol. 3, pp. 1667-1671, Jun. 1995. 

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  7. J. Pohl, W. Birk, and L. Westervall, "A driver-distraction based lane keeping assistance system," Proc. of the Institution of Mechanical Engineers. Part I:J.Systems and Control Engineering, vol. 221, pp. 541-552, 2007. 

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  8. J. Yoon, W. Cho, B. Koo, and K. Yi, "Unified chassis control for rollover prevention and lateral stability," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 58, no. 2, pp. 596-609, Feb. 2009. 

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  10. Y. Kou, H. Peng, and D. Jung, "Development of an integrated chassis control system for worst case studies," Proc. of AVEC, pp. 47-52, 2006. 

  11. http://www.extremetech.com/extreme/132147-ford-self-drivingcars-2017 

  12. http://www.digitaltrends.com/cars/cadillac-super-cruise/ 

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  20. P. Falcone, F. Borrelli, J. Asgari, H. Tseng, and D. Hrovat, "A model predictive control approach for combined braking and steering in autonomous vehicles," Presented at the 15th Med. Conf. Control & Automation, Athens, Greece, pp. 1-6, Jun. 2007. 

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  30. G. Jin, "Development of a traversability map for safe navigation of autonomous mobile robots," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 4, pp. 449-455, Apr. 2014. 

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