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자율 주차 시스템을 위한 주차 경로 추종 방법의 비교 연구
A Comparative Study of Parking Path Following Methods for Autonomous Parking System 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.15 no.2, 2020년, pp.147 - 159  

김민성 (Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University) ,  임규범 (Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University) ,  박재흥 (Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Over the last years, a number of different path following methods for the autonomous parking system have been proposed for tracking planned paths. However, it is difficult to find a study comparing path following methods for a short path length with large curvature such as a parking path. In this pa...

주제어

#Path Following   #Motion Control   #Model Predictive Control   #Intelligent Vehicle   #Autonomous Parking System  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자율 주차 시스템 연구의 목적은? 대표적인 도심 도로에서의 자율 주행 기술 연구로 주차 보조 시스템 연구가 있고, 자기 위치 인식 기술이나 주차 공간 인식 등과 같은 기술과 통합된 완전 자율 주차 시스템 연구로 확장되고 있다[2]. 자율 주차 시스템 연구는 특정 제한조건에서만 최적으로 주차가 가능한 한계를 가진 기존의 상용주차 보조 시스템과 다르게 어떠한 초기(Initial) 위치에서도 주차 경로를 생성하여 주차하는 것을 목표로 하고 있다.
주차 경로추종 문제가 일반적인 전방 경로 추종 문제보다 더 어려운 이유는? 그 이유로 다음과 같이 세 가지를 들 수 있다. 첫 번째, 주차 경로 추종은 경로 추종(Path Tracking/Following) 문제이면서 동시에 차량의 자세(Posture: 위치 및 방위)를 어떤 하나의 주차 목표 자세로 수렴시키는 점-안정화(Point Stabilization) 문제다. 이 문제는 Brockett’s necessary condition[4]에 의해 제어 입력보다 자유도가 더 큰 논홀로노믹(Non-Holonomic) 시스템의 안정화 문제로써 시-불변(Timeinvariant) 입력 피드백 제어 법칙에 의해서는 안정화 될 수 없다는 점에서 어려운 문제이다. 두 번째, 주차 환경에서 생성된 주차 경로는 일반 주행 경로보다 길이가 짧고 곡률이 크다. 만일, 주차를 수행하는 로봇이 차량형(Car-like) 로봇이라면, 일반적인 차륜형(Differential Drive) 모바일 로봇보다 큰 선회 반경의 한계를 가지고 있으며 주차 경로는 길이가 짧기 때문에 로봇이 주차 경로 추종 오차를 빠르게 줄이지 못하면 주차가 실패 될 수 있다. 이렇게 일반적인 자율 주행의 경로 추종 상황보다 상대적으로 경로 길이가 짧은 주차 경로 추종의 특성을 고려하기 위해서는 과도 응답 특성이 좋은 제어기가 필요하다[5,6]. 마지막으로, 주차 경로 추종은 자율 주행 자동차의 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control), 차선 유지 시스템(Lane Keeping System) 등과 같은 다양한 주행 기술 분야 중, 가장 정밀한 주행 제어 성능을 요구한다.
자율 주차는 어떤 파트로 구성되는가? 자율 주차는 주차 공간 주변 환경을 인지(Recognition)하는 파트와 주행 가능한 주차 경로 생성(Path Planning) 및 경로 추종(Path Following) 파트로 구성된다. 인식된 주차 공간을 바탕으로 주행 가능한 주차 경로가 생성되면, 주변 차량 및 장애물과의 충돌을 피하면서 정확한 위치에 주차를 해야 하기 때문에 주차 경로는 정밀하게 추종 되어야 한다.
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참고문헌 (23)

  1. M. Kim and J. Park, "Autonomous Parking using Sampling- Based Path Planning and Model Predictive Control," The Korean Society of Automotive Engineers Annual Spring Conference, pp. 879-901, 2018, [Online], https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeIdNODE07546720. 

  2. M. Kim, G. Im, J. Ahn, M. Kim, and J. Park, "Autonomous parking algorithm using automatic selection of forward and backward switching points via model predictive control," The Korean Society of Automotive Engineers Annual Autumn Conference, pp. 646-649, 2018, [Online], https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeIdNODE07593207. 

  3. S. Lee, M. Kim, Y. Youm, and W. Chung, "Control of a car-like mobile robot for parking problem," 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.99CH36288C), Detroit, MI, USA, 1999, DOI: 10.1109/ROBOT.1999.769891. 

  4. R. W. Roger, "Asymptotic stability and feedback stabilization," Differential Geometric Control Theory, pp, 181-191, 1983, [Online], http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi10.1.1.324.9912. 

  5. M. Kim, S. Shin, and J. Park, "Study on vehicle lateral control for backward driving," 2016 13th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), Xi'an, China, 2016, DOI: 10.1109/URAI.2016.7625734. 

  6. I. E. PAROMTCHIK and C. LAUGIER, "Autonomous parallel parking of a nonholonomic vehicle," Conference on Intelligent Vehicles, Tokyo, Japan, pp. 13-18, 1996, DOI: 10.1109/IVS.1996.566343. 

  7. S. Thrun, M. Montemerlo H. Dahlkamp, D. Staven, A. Aron, J. Diebel, P. Fong, J. Gale, M. Halpenny, K. Lau, C. Oakly, M. Palatucci, V. Pratt, P. Stang, S. Strohband, C. Dupont, L.-E. Jendrossek, C. Koelen, C. Markey, C. Rummei, J. van Niekerk, E. Jensen, P. Alessandrini, G. Bradski, B. Davies, S. Ettinger, A. Kaehier, A. Nefian, and P. Mahoney, "Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge," Journal of field Robotics, vol. 23, no. 9, pp. 661-692, 2006, DOI: 10.1002/rob.20147. 

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  8. R. Wallace, A. Stentz, C. Thorpe, H. Moravec, W. L. Whittaker, and T. Kanade, "First Results in Robot Road-Following," International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1985, [Online], https://www.semanticscholar.org/paper/First-Resultsin-Robot-Road-Following-Wallace-Stentz/aed962d06b08182 0cb3481fafa5a59568fca4764. 

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  20. E. Rohmer, S. P. N. Signgh, and M. Freese, "V-REP: a Versatile and Scalable Robot Simulation Framework," 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Tokyo, Japan, 2013, DOI: 10.1109/IROS.2013.6696520. 

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  22. M. Mark, I. A. Sucan, and L. E. Kavraki, "Benchmarking Motion Planning Algorithms: An Extensible Infrastructure for Analysis and Visualization," IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 22, no. 3, pp. 96-102, 2015, DOI: 10.1109/MRA.2015.2448276. 

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  23. F. A. Cheein and G. Scaglia, "Trajectory tracking controller design for unmanned vehicles: A new methodology," Journal of Field Robotics, vol. 31, no. 6, pp. 861-887, 2014, DOI: 10.1002/rob.21492. 

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