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표제지
목차
국문요약 10
I. 서론 12
1.1. 연구 배경 12
1.2. 국내·외 연구 동향 14
1.2.1. 상용차량의 주행 및 운전자 안전성 확보 14
1.2.2. 무인자율주행차량의 속도 계획 16
1.3. 연구 목적 19
II. 무인자율주행자동차의 시스템 구성 20
2.1. 개요 20
2.2. 하드웨어 구성 21
2.2.1. 개발용 차량 21
2.2.2. 컨트롤러 21
2.2.3. 관성항법장치(IMU) 23
2.2.4. 종방향 제어기 24
III. 무인자율주행자동차의 능동 속도 계획 25
3.1. 개요 25
3.2. 실시간 속도 계획 생성 27
3.2.1. 속도계획을 위한 경로상의 곡률반경의 계산 28
3.2.2. 속도 생성을 위한 Look ahead distance 28
3.2.3. 경로에 따른 임계속도 계산 33
IV. 속도 계획 재생성 및 보정 38
4.1. 개요 38
4.2. 실시간 안정성 판별 39
4.2.1. 타이어 옆 미끄럼 각 39
4.2.2. 타이어 옆 미끄럼 각의 측정 40
4.2.3. 안정성 판별 및 주행 속도 보정 44
V. 검증 및 결론 48
5.1. 개요 48
5.2. 실시간 속도 계획에 의한 주행 성능 검증 48
5.2.1. 기존 속도 계획에 의한 주행 50
5.2.2. 보정 알고리즘 적용 저속 속도 계획 56
5.2.3. 보정 알고리즘 적용 고속 속도 계획 59
5.3. 결론 62
참고문헌 63
Abstract 67
표 2.1. 개발차량 사양 21
표 2.2. CompactRIO 사양 22
표 2.3. IMU의 사양 23
표 2.4. 스마트모터 SM3416-DT-PLS2 사양 24
표 3.1. RDDF의 예 28
표 3.2. 시험 값과 계산 값의 최소제동거리 비교 32
그림 1.1. 상용차 운전자 보조 시스템 15
그림 1.2. 퍼지추론을 이용한 속도 결정 17
그림 1.3. 주행경로 곡선에 의한 속도 결정 17
그림 1.4. 6x6 스키드차량(국방과학연구소) 18
그림 2.1. 자율주행자동차의 시스템 구성 20
그림 2.2. Compact RIO 22
그림 2.3. IMU - OXTS Inertial+ 23
그림 3.1. 경로에 따른 속도 생성 개념도 27
그림 3.2. 최소제동거리를 이용한 Velocity Look ahead distance 33
그림 3.3. 곡선로 주행 시 원심력의 작용 34
그림 3.4. 회전반경에 따른 임계속도 37
그림 3.5. 경로에 따른 임계속도 37
그림 4.1. 속도 계획 및 보정 흐름도 38
그림 4.2. 타이어 모델 40
그림 4.3. 자전거 모델의 선회 41
그림 4.4. 자동차의 상태에 따른 횡력 발생 45
그림 4.5. 제한 Yaw rate과 옆 미끄럼 각의 관계 47
그림 5.1. 춘천 모터파크 오프로드 경기장 48
그림 5.2. 실험 환경 49
그림 5.3. 기존 속도 계획 명령 및 주행 속도 (10km/h) 50
그림 5.4. 기존 속도 계획 주행 안정성 (10km/h) 50
그림 5.5. 기존 속도 계획 주행 경로 오차 (10km/h) 51
그림 5.6. 기존 속도 계획 주행 안정성 (20km/h) 52
그림 5.7. 기존 속도 계획 주행 경로 오차 (20km/h) 52
그림 5.8. 기존 속도 계획 명령 및 주행 속도 (30km/h) 53
그림 5.9. 기존 속도 계획 주행 안정성 (30km/h) 54
그림 5.10. 기존 속도 계획 주행 경로 오차 (30km/h) 55
그림 5.11. 기존 속도 계획 전체 주행 경로 (30km/h) 55
그림 5.12. 보정 속도 계획 명령 및 주행 속도 (30km/h) 56
그림 5.13. 보정 속도 계획 주행 안정성 (30km/h) 57
그림 5.14. 보정 속도 계획 주행 경로 오차 (30km/h) 58
그림 5.15. 기존 속도에 계획 전체 주행 경로 (30km/h) 58
그림 5.16. 보정 속도 계획 고속주행 안정성 (70km/h) 59
그림 5.17. 보정 속도 계획 명령 및 주행 속도 (70km/h) 60
그림 5.18. 보정 속도 계획 주행 경로 오차 (70km/h) 61
그림 5.19. 보정 속도 계획 전체 주행 경로 (70km/h) 61
초록보기 더보기
본 연구에 사용된 무인자율주행차량 CREON의 속도계획은 차량의 주행 경로에 따른 속도 명령과 현재 차량의 상태에 따른 속도 제어로 나뉜다. 그 중 주행 경로 정보를 이용한 속도 계획은 자율주행차량이 주행 하게 될 경로의 곡률 정보를 이용하여 최적의 주행 속도 계획을 세우는 것이 가능하고, 차량의 상태에 따른 속도 계획은 차량의 주행 안정성 확보를 위한 속도 제어를 가능하게 한다. 하지만 기존 CREON의 속도계획에서는 이 두 방법을 실시간으로 동시에 적용하는데 있어서 사람의 경험 및 판단에 대한 의존도가 높다. 사용자의 추가적인 외부 개입 없이 안전하고 안정적인 주행의 실현을 목적으로 하는 무인자율주행차량의 주행에서 기존의 속도계획 방식은 사전 작업이라는 번거로움이 있다. 이 작업은 짧은 주행 경로의 속도 계획일 경우 처리 소요 시간 및 데이터의 양이 적을 수 있지만 주행 경로가 증가하면 이에 비례하여 처리 소요 시간 및 데이터의 양도 증가하게 되며, 돌발 상황에 의해 자율주행차량의 주행경로가 변경 될 경우 차량은 미리 계획 된 속도 명령을 수행하게 되어 차량의 주행에 치명적인 결과를 초래 할 수 있다. 이와 같은 돌발 상황에서 발생 될 수 있는 치명적인 결과를 예방하기 위해 실시간적인 차량의 상태를 이용한 차체자세제어 장치(ESC, VDC 등)들이 존재 하지만 자율주행차량의 주행에서는 근본적인 문제 해결의 수단이라고 할 수 없다.
본 연구는 자율주행차량이 주행함에 있어 속도 계획에 대한 기초 정보만을 이용하여 차량이 주행 할 경로에 따른 안정적인 지역적 속도 계획을 생성하고 생성된 속도 계획으로 주행하는 차량의 상태 정보를 이용하여 추가적인 속도 계획 보정을 수행 하였다. 그리고 실험을 통해 검증하여 보다 잔정적인 경로 추종과 차량의 주행 안정성 확보의 결과를 확인 하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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