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표제지

목차

ABSTRACT 11

제1장 서론 12

제1절 연구 배경 12

제2절 연구 동향 13

1. 국외 연구 동향 13

2. 국내 연구 동향 14

제3절 연구 목표 15

1. 기존 연구 결과 15

2. 문제 제기 및 연구 목표 16

제2장 모델 예측제어 17

제1절 개요 17

제2절 차량모델 및 비용함수 18

1. 차량 모델 18

2. 비용함수 21

제3절 최적화 26

1. 비 제한조건하 최적화 26

2. 제한조건하 최적화 27

제4절 장애물 파라미터 생성 알고리즘 29

1. 최소부피 타원 29

2. 클러스터링 30

3. 점유 확률맵 기반 파라미터 생성 31

제3장 무인자동차 시스템 36

제1절 개요 36

제2절 하드웨어 37

1. 전원장치 37

2. 제어장치 39

3. 가속장치 40

4. 감속장치 41

5. 조향장치 42

6. 항법센서 43

7. 레이저센서 44

8. 서버PC 45

제3절 소프트웨어 46

1. 서버PC 46

2. 제어기 54

제4장 시스템 성능평가 및 주행실험 56

제1절 개요 56

제2절 시스템 성능평가 57

1. 평가환경설정 57

2. 결과 및 분석 58

제3절 주행실험 68

1. 실험환경설정 68

2. 결과 및 분석 69

제5장 결론 81

참고문헌 82

국문초록 84

〈표 2-1〉 모델 예측제어 알고리즘의 구성요소 17

〈표 2-2〉 점 개수별 타원 파라미터 평균 생성 시간 31

〈표 3-1〉 장비 별 소모전력 및 동작전압 37

〈그림 1-1〉 DARPA Grand Challenge and Urban Challenge 13

〈그림 1-2〉 현대자동차 무인자율주행자동차 연구경진대회 14

〈그림 1-3〉 ETRI의 ESTRO 그리고 KIST의 KUVE 14

〈그림 2-1〉 ENU 좌표계에서의 차량 모델 18

〈그림 2-2〉 최소부피 타원 알고리즘 수행결과 29

〈그림 2-3〉 k-평균 알고리즘 과정 30

〈그림 2-4〉 거리데이터 및 격자 기반의 점유 확률맵 32

〈그림 2-5〉 관심 장애물 점 획득 알고리즘 32

〈그림 2-6〉 장애물 타원 파라미터 생성 알고리즘 33

〈그림 2-7〉 장애물 타원 파라미터 생성 알고리즘의 실행 과정 35

〈그림 3-1〉 기아자동차 쏘울 36

〈그림 3-2〉 전원용 배터리 37

〈그림 3-3〉 주 전원장치 및 변압장치 38

〈그림 3-4〉 차량 제어장치 39

〈그림 3-5〉 가속장치 40

〈그림 3-6〉 브레이크 모터 및 감속장치 구조 41

〈그림 3-7〉 MDPS 수신기 및 조향장치 구조 42

〈그림 3-8〉 항법센서 43

〈그림 3-9〉 레이저센서 44

〈그림 3-10〉 서버PC 45

〈그림 3-11〉 서버PC 소프트웨어 구조도 46

〈그림 3-12〉 레이저센서 데이터 수신 쓰레드 구조 47

〈그림 3-13〉 항법 센서 데이터 수신 쓰레드 구조 48

〈그림 3-14〉 점유확률맵 생성 쓰레드 구조 48

〈그림 3-15〉 장애물 모델링 쓰레드 구조 49

〈그림 3-16〉 메인 및 레이저 서버PC의 UDP 쓰레드 구조 50

〈그림 3-17〉 경로추종 및 장애물 회피 쓰레드 구조 51

〈그림 3-18〉 차량 제어명령 전송 쓰레드 52

〈그림 3-19〉 제어기 소프트웨어 구성 54

〈그림 3-20〉 제어기 메인루프 구조 55

〈그림 3-21〉 목표속도 추종 알고리즘 55

〈그림 4-1〉 수행시간당 수신패킷 개수 58

〈그림 4-2〉 샘플(＝루프)당 수신 데이터 58

〈그림 4-3〉 유효바이트가 수신 된 경우 쓰레드 루프의 처리시간 59

〈그림 4-4〉 주변환경 이미지와 레이저센서 측정결과 59

〈그림 4-5〉 측정 데이터의 각도 별 표준편차 60

〈그림 4-6〉 수행시간당 항법센서 수신패킷 개수 61

〈그림 4-7〉 샘플(＝루프)당 수신 데이터 61

〈그림 4-8〉 유효바이트가 수신 된 경우 쓰레드 루프의 처리시간 62

〈그림 4-9〉 레이저센서의 측정결과와 점유확률맵 일부 63

〈그림 4-10〉 점유 확률맵 생성 쓰레드의 루프 처리시간 63

〈그림 4-11〉 서버PC간 UDP 송수신 쓰레드 루프 처리시간 64

〈그림 4-12〉 서버PC간 UDP 송수신 횟수 및 에러 횟수 64

〈그림 4-13〉 수행시간당 수신패킷 개수 65

〈그림 4-14〉 샘플(＝루프)당 수신 데이터 66

〈그림 4-15〉 유효바이트가 수신 된 경우 쓰레드 루프의 처리시간 66

〈그림 4-16〉 제어기 메인루프 실행주기 67

〈그림 4-17〉 제어기의 입출력 FIFO 상태 67

〈그림 4-18〉 주행결과(장애물: X, 기준속도: 10.8km/h) 69

〈그림 4-19〉 속도, 조향각, 조향명령(장애물: X, 기준속도: 10.8km/h) 69

〈그림 4-20〉 모델예측제어 계산시간(장애물: X, 기준속도: 10.8km/h) 71

〈그림 4-21〉 주행결과(장애물: X, 기준속도: 10.8, 21.6, 25.2 km/h) 72

〈그림 4-22〉 주행결과 부분확대(4~5, 26~27번 기준경로점) 72

〈그림 4-23〉 주행결과 부분확대(8~12, 30~33번 기준경로점) 73

〈그림 4-24〉 속도, 조향각(장애물: X, 기준속도: 10.8, 21.6, 25.2 km/h) 74

〈그림 4-25〉 실제실험 및 모의실험 결과(기준속도: 25.2 km/h) 75

〈그림 4-26〉 주행결과 부분확대(4~5, 26~27번 기준경로점) 76

〈그림 4-27〉 주행결과 부분확대(8~12, 30~33번 기준경로점) 76

〈그림 4-28〉 기준경로와의 거리오차(기준속도: 25.2 km/h) 77

〈그림 4-29〉 주행결과(장애물: 1, 기준속도: 18.0 km/h) 78

〈그림 4-30〉 장애물 환경 78

〈그림 4-31〉 속도, 조향각, 조향명령(장애물: 1, 기준속도: 18.0 km/h) 79

〈그림 4-32〉 모델예측제어 계산시간(장애물: 1, 기준속도: 18.0 km/h) 80

초록보기

무인자동차의 제어를 위해 적용할 수 있는 알고리즘 중 하나로 모델예측 제어 알고리즘이 있다. 이러한 모델예측제어 알고리즘은 무인자동차의 동역학 모델을 바탕으로 미래의 출력을 예측하고 주어진 기준경로를 추종하기 위한 최적의 제어입력을 결정하는 방식으로 동작한다. 그리고 주어진 기준경로상에 장애물이 존재하여 충돌이 예상되는 경우에는 이러한 장애물을 회피할 수 있도록 장애물에 대한 정보를 제한조건으로 설정하고 최적화를 수행하여 최적의 제어입력을 결정하게 된다.

본 논문에서는 모델예측제어 알고리즘의 기존 연구를 기반으로 하여 레이저센서로부터 입력 된 주변의 거리 데이터로부터 장애물 파라미터를 생성하는 알고리즘과 생성 된 장애물 파라미터를 최적화 과정의 제한조건으로 설정하여 최적화를 수행하는 알고리즘 등을 무인자동차 에 구현하기 위한 방법 및 시스템 구조를 제안하고, 이를 바탕으로 구현 된 무인자동차의 주행실험을 통해 각 알고리즘의 실시간 동작 성능을 분석하였다.

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