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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 반자동 주차지원시스템에 적합하도록 기준경로를 이동거리에 따른 기준위치로 제시하였다. 차량의 휠각도 제어를 위해 제안하는 경로추종 제어기는 경험 지식을 기반으로 차량의 횡방향 오차와 요각도 오차의 멤버쉽 함수를 이용해 차량의 휠각도를 제어하는 퍼지 제어기를 설계하고, 실시간 제어에 적합하도록 제어 규칙을 학습을 통해 ANFIS(Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System)로 변환하여 사용하였다.
- 본 연구에서는 반자동 주차지원시스템을 위한 이동거리 기반 경로추종 제어 알고리듬을 제안하고, 모형 차량을 이용한 실험을 통하여 제어성능을 고찰하였다. 초기위치의 변화를 통해 외란에 대한 강인성을 실험한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
가설 설정
- Host Computer는 모형차량으로부터 전송받은 위치 정보를 통해 기준 경로와의 횡방향 오차와 요각도 오차를 계산하여 그에 따른 휠각도를 모형차량에 전송한다. 운전자가 곡선에서는 감속한다고 가정하여, 차량의 이동속도는 직선구간에서는 8cm/sec, 곡선구간에서는 7.5cm/sec으로 고정하여 실험하였다. 실험에 사용된 기준경로는 직각주차와 평행주차 2가지 경로로서, 한 번의 후진으로 주차가 가능하도록 경로계획에 의해 생성되었다.
- 차량모델은 Fig.1과 같이 기구학적 모델로 가정하였고, 식(1)과 같이 나타내어진다.
- 목표위치와 차량의 현재위치와의 오차벡터는 식(2)와 같이 표현된다. 차량의 위치는 확장 칼만 필터를 사용하여 차량의 여러 센서와 엔코더 정보를 융합하여 추정할 수 있다고 가정하였다.3
- 5는 본 논문에서 제안한 경로추종 제어기를 직각주차와 평행주차에 적용한 결과를 보여주고 있다. 초기위치 C(0,0,0)는 기준경로의 시작점과 동일한 곳이며, 초기위치 A와 B는 초기 위치인식 오류 또는 위치인식 후 차량의 미끄러짐을 가정한 것이다. 각 주차 경로에 대한 초기위치 A와 B는 Table 2에 나타내었다.
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