KR101930163B1 - 차로 유지 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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정정주
강창묵
이승희
김원희
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한양대학교 산학협력단
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Abstract

차로 유지 제어 장치 및 방법이 개시된다. 차로 유지 제어 장치는, 카메라 센서 및 관성 측정 센서 중 적어도 하나를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 측정부 및 차로 정보 및 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 백스테핑(backstepping) 제어기를 포함하되, 백스테핑 제어기는 차량의 전방 주시 거리(look-ahead distance)를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 산출된 스티어링 토크를 이용하여 횡방향 모션 제어를 수행하며, 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성되고, 백스테핑 제어기는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성된다.

Description

차로 유지 제어 장치 및 방법{Apparatus and method for lane Keeping control}
본 발명은 차로 유지 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
첨단 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)을 위한 자율 주행 차량의 제어 이슈는 자동차 산업에서 활발히 연구되어왔다. 이러한 첨단 운전자 보조 시스템과 자율 주행 차량은 운전을 더욱 안전하고 편리하게 만든다.
첨단 운전자 보조 시스템 및 자율 주행 차량의 제어는 종방향 제어 및 횡방향 제어의 두 가지 유형으로 분류될 수 있다. 적응형 크루즈 컨트롤 및 자율 비상 브레이크를 포함하는 많은 종방향 제어 어플리케이션이 시장에 소개된 바 있다. 한편, 횡방향 제어는 차량 안정성과 밀접한 관련이 있기 때문에, 종방향 제어처럼 많이 개발되지 않았으며, 단지, 운전자가 횡방향 위치를 제어하기 위하여 사용할 수 있는 일부 지원 어플리케이션만이 출시되었다. 이러한 애플리케이션에는 사각 지점 감지, 차선 유지/변경 지원 및 차선 이탈 경고의 기능이 포함되었다. 최근, 전동식 파워 스티어링 시스템의 각도 제어 방법이 자율 차량을 위해 개발되었다.
차로 유지 시스템(LKS)과 차로 변경 시스템(LXS)과 같은 횡방향 모션 제어를 위한 다양한 횡방향 제어 방법이 미국 자동차 공학회(Society of Automotive Engineers(SAE) Internationa)에서 정의된 수준 4(높은 자동화) 및 5(완전 자동화)에 도달하기 위해 연구되었다.
예를 들어, 리아프노프(Lyapunov) 기반의 횡방향 제어 알고리즘은 Rossetter and Gerdes가 2006년에 제안한 반면, 배경 제어 이론은 자동 차선 변경 기법에 대하여 2003년에 제시되었다. Taylor는 횡방향 모션에 대한 lead-lag 제어 방법을 1999년에 제시하였다. 또한, 이득 스케쥴링 퍼지 제어(gain scheduling fuzzy control)가 Wu 등에 의하여 2008년에 제안되었다. 추월 조작 동안의 인간의 행동과 반응을 모방한 퍼지 제어기가 Naranjo에 의하여 2008년에 개발되었다. 한편, 4 개의 횡방향 제어 방법의 성능은 Chaib에 의하여 2004년에 비교되고 연구되었다.
최근, 다중 비율 횡방향 제어 기법은 요레이트 리플(yaw rate ripple) 및 횡방향 오프셋 오차(lateral offset error)를 감소시키기 위하여, Son과 Kang에 의하여 각각 2016년 및 2015년에 제안되었다.
키네마틱(kinematic) 차량 모델을 이용한 횡방향 어플리케이션도 제안되었다.
이와 같은 방법들은 횡방향 제어 성능을 개선했지만, 시스템과 모델링 불확실성이 고려되지 않았다. 실제로, 제어기가 전술한 대부분의 방법을 사용할 수 있다고 가정하더라도, 횡방향 속도를 측정하는 것은 어렵다.
본 발명은 차로 유지를 위한 차량의 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 차량의 횡방향 모션을 제어하고, 차량의 횡방향 속도를 추정하는 차로 유지 제어 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 차로 유지 제어 장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치는, 카메라 센서 및 관성 측정 센서 중 적어도 하나를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 측정부 및 상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 백스테핑(backstepping) 제어기를 포함하되, 상기 백스테핑 제어기는 상기 차량의 전방 주시 거리(look-ahead distance)를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 상기 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 횡방향 모션 제어를 수행하며, 상기 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성되고, 상기 백스테핑 제어기는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성된다.
상기 차로 정보는 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset)
Figure 112017059472447-pat00001
및 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error)
Figure 112017059472447-pat00002
를 포함하고, 상기 차량 모션 정보는 요레이트 오차(yaw rate error)
Figure 112017059472447-pat00003
를 포함한다.
상기 다이나믹 횡방향 모션 모델의 시스템 상태 함수는 상태 벡터
Figure 112017059472447-pat00004
를 포함하며, 상기 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델의 시스템 상태 함수는 3차 곡선 차로에 대한 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 오프셋 eyL을 상태 함수 z로 적용하여 하기 수학식으로 정의된다.
Figure 112017059472447-pat00005
여기서,
Figure 112017059472447-pat00006
(= x1)는 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset)이고,
Figure 112017059472447-pat00007
(= x2)는 횡방향 속도 오차이고,
Figure 112017059472447-pat00008
(= x3)는 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error)이고,
Figure 112017059472447-pat00009
(= x4)는 상기 차량 모션 정보는 요레이트 오차(yaw rate error)이고, L은 상기 전방 주시 거리이고, z2는 z1을 미분한 것임
상기 횡방향 오프셋 eyL은 하기 수학식으로 근사화된다.
Figure 112017059472447-pat00010
상기 z1은 하기 수학식으로 나타난다.
Figure 112017059472447-pat00011
여기서,
Figure 112017059472447-pat00012
는 차량의 무게중심으로부터 턴(turn) 중심까지의 거리이고,
Figure 112017059472447-pat00013
는 차량 무게중심에서의 종방향(longitudinal) 차량 속도이고,
Figure 112017059472447-pat00014
는 차량 무게중심에서의 사이드 슬립 각도(side slip angle)임
상기
Figure 112017059472447-pat00015
이되,
상기
Figure 112017059472447-pat00016
로부터
Figure 112017059472447-pat00017
이 도출되며,
상기 이 상기 z1에 적용된다.
상기 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 오프셋(z1)이 0으로 수렴하면, 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(x1) 및 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(x3)는 0으로 수렴한다.
상기 횡방향 속도 오차를 추정하는 슬라이딩 모드 관측기를 더 포함한다.
상기 슬라이딩 모드 관측기는 상기 횡방향 속도 오차를 0으로 수렴시키기 위하여 상기 횡방향 속도 오차를 추정하되, 상기 횡방향 속도 오차가 0으로 수렴하면, 상기 백스테핑 제어기의 오차가 0으로 수렴한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 차로 유지 제어 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 방법은, 카메라 센서 및 관성 측정 센서 중 적어도 하나를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 단계 및 상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 단계를 포함하되, 상기 횡방향 모션 제어를 수행하는 단계는, 백스테핑(backstepping) 제어기가 상기 차량의 전방 주시 거리(look-ahead distance)를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 상기 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 횡방향 모션 제어를 수행하며, 상기 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성되고, 상기 백스테핑 제어기는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성된다.
본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치 및 방법은, 차로 유지를 위한 차량의 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 차량의 횡방향 모션을 제어하고, 차량의 횡방향 속도를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치에 의한 차량의 횡방향 모션을 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치의 개략적인 구성을 예시하여 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 방법의 흐름도을 나타낸 도면.
도 4 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예들을 설명하기에 앞서, 본 명세서에 기재된 파라미터나 첨자 등과 같은 각종 용어에 대하여 하기와 같이 정의하기로 한다.
Figure 112017059472447-pat00019
: 차량의 무게중심으로부터 턴(turn) 중심까지의 거리
Figure 112017059472447-pat00020
: 차로 중심으로부터 턴 중심까지의 거리
Figure 112017059472447-pat00021
: 차량 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset)
Figure 112017059472447-pat00022
: 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 차로 중심 오프셋
Figure 112017059472447-pat00023
: 전방 주시 거리(look-ahead distance)
Figure 112017059472447-pat00024
: 차로 중심의 요 각도 기울기(yaw angle slope)
Figure 112017059472447-pat00025
: 전방 주시 지점에서의 차로 중심의 요 각도 기울기
Figure 112017059472447-pat00026
: 차량 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error)
Figure 112017059472447-pat00027
: 전방 주시 지점에서의 헤딩 각도 오차
Figure 112017059472447-pat00028
: 요레이트(yaw rate)
Figure 112017059472447-pat00029
: 차량 무게중심에서의 차량 속도
Figure 112017059472447-pat00030
: 타이어 슬립 각도(tire slip angle)
Figure 112017059472447-pat00031
: 차량 무게중심에서의 사이드 슬립 각도(side slip angle)
Figure 112017059472447-pat00032
: 타이어의 코너링 강성(cornering stiffness)
Figure 112017059472447-pat00033
: 횡방향 타이어 힘
Figure 112017059472447-pat00034
: 차량의 요 관성(yaw inertia)
Figure 112017059472447-pat00035
: 차량의 총 중량
Figure 112017059472447-pat00036
: 차량의 무게중심과 타이어간 거리
Figure 112017059472447-pat00037
: 제어 입력(=
Figure 112017059472447-pat00038
: 스티어링 각도)
Figure 112017059472447-pat00039
: 전방(front)
Figure 112017059472447-pat00040
: 후방(rear)
Figure 112017059472447-pat00041
: 종방향(longitudinal)
Figure 112017059472447-pat00042
: 횡방향(lateral)
Figure 112017059472447-pat00043
: desired
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치에 의한 차량의 횡방향 모션을 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치의 개략적인 구성을 예시하여 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 방법의 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치(200)는 측정부(210), 백스테핑(backstepping) 제어기(220) 및 슬라이딩 모드 관측기(Sliding mode observer)(230)를 포함한다.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여, 각 구성요소 별 기능 및 각 단계별로 수행되는 과정을 상세하게 설명한다.
우선, S310 단계에서, 측정부(210)는 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정한다.
예를 들어, 측정부(210)는 카메라 센서 및 관성 측정 센서를 포함하며, 카메라 센서를 이용하여 차로 정보를 측정하고, 관성 측정 센서를 이용하여 차량 모션 정보를 측정할 수 있다. 즉, 도 1에서, 차량 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋
Figure 112017059472447-pat00044
과 차량 무게중심에서의 헤딩 각도 오차
Figure 112017059472447-pat00045
는 카메라 센서를 이용하여 측정될 수 있으며, 요레이트 오차
Figure 112017059472447-pat00046
는 관성 측정 센서를 이용하여 측정될 수 있다.
다음으로, S320 단계에서, 백스테핑 제어기(220)는 차로 정보 및 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행한다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 백스테핑 제어기(220)는 차량의 전방 주시 거리를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 산출된 스티어링 토크를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어를 수행할 수 있다.
여기서, 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성될 수 있으며, 백스테핑 제어기(220)는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성될 수 있다.
이하, 백스테핑 제어기(220)의 설계에 대하여 설명하기로 한다.
차량의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 시스템 상태 함수는 차량의 횡방향 위치와 속도의 오차에 관한 함수로 생성될 수 있다.
우선, 일반화된 다이나믹 횡방향 모션 모델은, 도로에 대한 횡방향 위치 오차와 요 각도(yaw angle)의 오차로 구성되며, 이 모델의 시스템 상태 함수는 상태 벡터
Figure 112017059472447-pat00047
, 제어 입력
Figure 112017059472447-pat00048
및 외부 신호
Figure 112017059472447-pat00049
에 관하여 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00050
여기서,
Figure 112017059472447-pat00051
Figure 112017059472447-pat00052
Figure 112017059472447-pat00053
Figure 112017059472447-pat00054
Figure 112017059472447-pat00055
Figure 112017059472447-pat00056
전방 주시 지점에서의 횡방향 오프셋은 3차 다항식에서의 클로소이드 제약(clothoidal constraints)에 따라 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00057
3차 곡선 차로는 작은 곡률 또는 작은 전방 주시 거리에 대하여 직선 차로로 근사화될 수 있다. 수학식 2의 전방 주시 지점에서의 횡방향 오프셋은 하기 수학식과 같이 근사화될 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00058
근사화된 eyL을 사용하기 위하여, 상태 z를 하기 수학식과 같이 새롭게 정의하기로 한다.
Figure 112017059472447-pat00059
수학식 1과 수학식 4로부터 일정한 속도를 가지는 z2의 다이나믹 모델이 하기 수학식과 같이 획득될 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00060
여기서,
Figure 112017059472447-pat00061
결과적으로, 횡방향 제어에 대한 정규형(normal-form)을 축소시킨 2차 모델은 하기 수학식과 같이 된다.
Figure 112017059472447-pat00062
축소된 2차 모델은 정규형의 형태에 존재한다. 그래서, 시스템 함수와 파라미터는 오직 z2 다이나믹 모델에 존재한다.
이와 같이 축소된 2차 모델에 대한 백스테핑 제어기(220)는 하기에서 설명될 백스테핑 과정을 통해 생성된다.
추적 오차(tracking error)
Figure 112017059472447-pat00063
를 하기 수학식과 같이 정의하기로 한다.
Figure 112017059472447-pat00064
추적 오차의 다이나믹 모델은 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00065
수학식 8의 추적 오차 다이나믹 모델을 고려하여, 백스테핑 제어기(220)가 하기 수학식에 의하여 설계된다고 가정하기로 한다.
Figure 112017059472447-pat00066
여기서, k1, k2 및 ks는 양수이고, 수학식 8의 추적 오차 다이나믹 모델의 오리진(origin)은 기하급수적으로 안정적이다.
백스테핑 제어기(220)에 관한 수학식 9가 수학식 8의 추적 오차 다이나믹 모델에 적용되면, 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00067
그리고, 안정성 분석을 위한 리아프노프 후보 함수(Lyapunov candidate function) Ve2는 하기 수학식과 같이 정의된다.
Figure 112017059472447-pat00068
이를 시간에 대하여 미분하면, 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00069
한편, Ve1는 하기 수학식과 정의된다.
Figure 112017059472447-pat00070
이를 시간에 대하여 미분하면, 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00071
수학식 8에서, e2를 입력으로, e1을 출력으로 정의하면, 수학식 14는 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다
Figure 112017059472447-pat00072
e1과 e2 사이의 관계를 보여주는 수학식 15는 엄격하게 출력 수동적이다. 그리고, e1은 제로 상태로 관찰될 수 있다. 따라서, 수학식 8의 추적 오차 다이나믹 모델의 오리진(origin)은 기하급수적으로 안정적이다.
백스테핑 제어기(220)에 관한 수학식 9에서, 부호 함수 sgn(e2)는 모델과 파라미터의 불확실성의 강건함을 위하여 필요하다. 모든 실제 시스템에서의 모든 상태 변수는 물리적으로 한계를 갖는다. 그래서, 파라미터와 시스템의 불확실성은 한계를 가진다. 만약, 제어 이득 ks가 파라미터와 시스템의 불확실성을 억제할 만큼 충분히 크다면, 파라미터와 시스템의 불확실성은 보상될 수 있다.
일반적인 고속도로 주행 상황에서, 차로 유지와 같이, 첨단 운전자 보조 시스템은 운전자의 승차감을 유지하고 차량 모션의 안정성을 충족시키기 위하여 설계된다. 그래서,
Figure 112017059472447-pat00073
와 같은 상위 한계
Figure 112017059472447-pat00074
가 존재한다. 또한, 차량의 횡방향 가속은 매우 작다.
만약, 근사화된 전방 주시 거리 z1이 기하급수적으로 제로로 수렴된다면, 횡방향 오프셋
Figure 112017059472447-pat00075
과 헤딩 각도 오차
Figure 112017059472447-pat00076
는 둘다 작은 범위 안에서 조정된다.
Figure 112017059472447-pat00077
이기 때문에, 다이나믹 횡방향 모션 모델로부터 하기 수학식이 획득된다.
Figure 112017059472447-pat00078
그리고, z1은 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00079
전술한 바와 같이, z1은 기하급수적으로 제로로 수렴한다. 그리고, 정상 상태(steady-state)에서
Figure 112017059472447-pat00080
Figure 112017059472447-pat00081
이다. 그래서, x1은 기하급수적으로 제로로 수렴하며, 결과적으로 균일한 한계를 가진다. 결과적으로, x3도 균일한 한계를 가진다.
Figure 112017059472447-pat00082
가 작기 때문에, x1과 x3는 작은 범위 내에서 조정된다.
다음으로, S330 단계에서, 슬라이딩 모드 관측기(230)는 파라미터의 불확실성을 보상하기 위하여 차량의 횡방향 속도 오차를 추정한다.
즉, 슬라이딩 모드 관측기(230)는 상태 벡터
Figure 112017059472447-pat00083
에서
Figure 112017059472447-pat00084
(=
Figure 112017059472447-pat00085
)를 추정할 수 있다.
이하, 슬라이딩 모드 관측기(230)의 설계에 대하여 설명하기로 한다.
슬라이딩 모드 관측기(230)는 모든 상태를 추정하여 설계된다. 하기의 측정 행렬을 가지는 수학식 1의 시스템 상태 함수가 고려된다.
Figure 112017059472447-pat00086
여기서,
Figure 112017059472447-pat00087
및
Figure 112017059472447-pat00088
는 차선 검출용 카메라 센서를 이용하여 측정되고,
Figure 112017059472447-pat00089
는 차량 모션 측정용 관성 측정 센서를 이용하여 측정된다.
상태 관측을 위한 슬라이딩 모드 관측기(230)는 하기 수학식으로 설계된다.
Figure 112017059472447-pat00090
슬라이딩 모드 관측기(230)에 대한 수학식 19의 시스템 상태 함수는 변환 행렬을 이용하여 하기 수학식과 같이 정규형태(canonical form)로 변환될 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00091
여기서,
Figure 112017059472447-pat00092
Figure 112017059472447-pat00093
는 측정 행렬의 널(null) 공간을 나타낸다. 정규형 모델을 획득하기 위하여 정규형 변환 행렬 Tc가 적용되면, 하기의 수학식이 획득될 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00094
여기서,
Figure 112017059472447-pat00095
하기 수학식을 정의하기로 한다.
Figure 112017059472447-pat00096
Figure 112017059472447-pat00097
리칭 모드(reaching mode)에서 비연속 형태가 나타나도록 하기와 같이 변환 행렬 Ts가 적용된다.
Figure 112017059472447-pat00098
Figure 112017059472447-pat00099
Figure 112017059472447-pat00100
새로운 좌표에 대한 오차 다이나믹 모델은 하기 수학식으로 획득된다.
Figure 112017059472447-pat00101
여기서,
Figure 112017059472447-pat00102
슬라이딩 모드에 대하여
Figure 112017059472447-pat00103
이다.
슬라이딩 모드 관측기(230)의 목적은 접근성 조건
Figure 112017059472447-pat00104
을 충족하는 표면
Figure 112017059472447-pat00105
에서와 같이,
Figure 112017059472447-pat00106
이다.
수학식 25에서
Figure 112017059472447-pat00107
의 다이나믹 모델을 고려하기로 한다. 슬라이딩 표면에서 하기 수학식이 획득된다.
Figure 112017059472447-pat00108
Lo가 결정되어,
Figure 112017059472447-pat00109
가 된다.
리칭 모드를 위한 오차 시스템은 선형 출력 오차 피드백(linear output error feedback)을 가지는 하기 수학식으로 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00110
Figure 112017059472447-pat00111
Figure 112017059472447-pat00112
과
Figure 112017059472447-pat00113
(
Figure 112017059472447-pat00114
)가 선택되면, 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00115
Figure 112017059472447-pat00116
Figure 112017059472447-pat00117
와
Figure 112017059472447-pat00118
가 결정되어,
Figure 112017059472447-pat00119
일 때
Figure 112017059472447-pat00120
이 된다.
안정성 분석을 위한 리아프노프 후보 함수
Figure 112017059472447-pat00121
는 하기 수학식으로 정의된다.
Figure 112017059472447-pat00122
이를 시간에 대하여 미분하면 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00123
안정성 분석을 위한 리아프노프 후보 함수
Figure 112017059472447-pat00124
는 하기 수학식으로 정의된다.
Figure 112017059472447-pat00125
이를 시간에 대하여 미분하면 하기 수학식이 산출된다.
Figure 112017059472447-pat00126
수학식 28에서
Figure 112017059472447-pat00127
는 입력으로,
Figure 112017059472447-pat00128
는 출력으로 정의하면, 수학식 32는 하기와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00129
Figure 112017059472447-pat00130
와
Figure 112017059472447-pat00131
사이의 관계를 보여주는 수학식 33은 엄격하게 출력 수동적이다. 그리고,
Figure 112017059472447-pat00132
는 제로 상태로 관찰될 수 있다. 따라서, 수학식 28의 오차 다이나믹 모델의 오리진은 기하급수적으로 안정적이다.
실제로, e2를 측정하는 것은 어렵다. 그래서, e2 대신에, 백스테핑 제어기(220)에 관한 수학식 9에서
Figure 112017059472447-pat00133
가 사용된다. 그래서, 수학식 10의 오차 다이나믹 모델은 하기 수학식으로 변경될 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00134
여기서,
Figure 112017059472447-pat00135
이다.
폐루프 시스템은 수학식 34 및 수학식 28로부터 하기 수학식과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112017059472447-pat00136
수학식 35에서
Figure 112017059472447-pat00137
는 한계를 가진다.
Figure 112017059472447-pat00138
로부터 e1 및 e2까지의 수학식 10의 오차 다이나믹 모델은 입력 상태가 안정적이다. 추정 오차
Figure 112017059472447-pat00139
와
Figure 112017059472447-pat00140
는 제로로 수렴하는 것으로 판명된다. 그래서,
Figure 112017059472447-pat00141
가 제로로 수렴하여
Figure 112017059472447-pat00142
가 되기 때문에,
Figure 112017059472447-pat00143
는 제로로 수렴한다. 결론적으로, e1 및 e2는 제로로 수렴한다.
도 4 내지 도 14는 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
시뮬레이션에는 CarSim과 MATLAB/Simulink가 사용되었다. CarSim과 MATLAB/Simulink는 다이나믹 차량 모션 솔버로서 실행되고, 각각 백스테핑 제어기(220)와 슬라이딩 모드 관측기(230)를 위하여 실행되었다. 시뮬레이션에서, 차량 속도는 80km/h로 설정되고, 챠량은 하기 두 케이스에 따라 이동하였다.
케이스1: 직선 및 원형 도로 세그먼트
케이스2: 클로소이드 제약을 충족하는 S 커브 도로
시뮬레이션에서 사용된 파라미터는 소형 SUV(sports utility vehicle)의 공칭값이다. 다양한 전방 주시 거리 하에서의 백스테핑 제어기(220)에서 전방 주시 거리의 효과가 검증될 수 있었다.
도 4 내지 도 6은 케이스1에서 백스테핑 제어기(220)의 차량 모션 데이터를 보여주고, 도 7 및 도 8은 케이스1에서 백스테핑 제어기(220)의 성능을 보여준다. 도 6은 슬라이딩 모드 관측기(230)의 성능을 나타낸다. 일정한 곡률을 가지는 도로에서 관측기는, 수학식 28에서 사용된 모델이 작은 사이드 슬립 각도(
Figure 112017059472447-pat00144
)에 대하여 근사적으로 선형화되었기 때문에, 오프셋 오차를 가진다. 그럼에도 불구하고, 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치(200)는 도 8에서 직선 도로 및 일정 곡률을 가지는 도로에서 0.01m 내의 횡방향 오프셋을 가지는 상당히 타당한 성능을 보여준다.
실제로, 수학식 9의 고이득 ks의 사용은 바람직하지 않다. 높은 Ks값은 스티어링 각도에서 채터링(chattering)을 야기한다. 그래서, 불편한 요레이트(yaw rate)가 발생한다. 그러나, 차량이 원형 도로 밖으로 나가 직선 차로로 이동할 때, z1은 제로로 수렴하기 시작한다. 이러한 과도한 채터링을 제거하기 위하여, 외란 관측용 슬라이딩 모드 관측기(230)가 백스테핑 제어기(220)에 추가될 수 있다.
두 세그먼트 사이의 트랜션트(transient)는 케이스1의 도로 세그먼트가 직선 및 원형이기 때문에 클로소이드 제약을 충족하지 않는다. 그러므로, 도 4 내지 도 8에서 각각 요레이트와 스티어링 각도의 리플이 관찰될 수 있다. 실제로, 고속도로는 클로소이드 제약을 충족하도록 설계되어, 도 4 내지 도 8에서 보여지듯이 진동이 발생하지 않는다.
도 9는 백스테핑 접근 제어에 사용되는 전방 주시 거리 L에 대한 스티어링 휠 각도를 보여준다. 트랜션트 응답은 차량이 원형 도로로 들어올 때, 스텝 응답
Figure 112017059472447-pat00145
과 등가이다. 전방 주시 거리 L을 이용한 횡방향 모션 제어는 실제로 차량의 종방향 속도에 따라 L을 결정한다. 이 L의 변화는 시스템 제로의 위치에 영향을 주어 주극점(dominant pole)의 댐핑 레이셔(damping ratio)가 영향을 받는다. L은 차량 앞에서 가깝다. 그래서, 댐핑 레이셔는 상당히 감소한다. 또한, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치(200)의 전방 주시 거리의 댐핑 효과를 나타낸다.
도 10 내지 도 12는 케이스2에서 백스테핑 제어기(220)의 차량 모션 데이터를 보여주고, 도 13 및 도 14는 케이스2에서 백스테핑 제어기(220)의 성능을 보여준다. 도 12는 슬라이딩 모드 관측기(230)의 성능을 나타낸다. 슬라이딩 모드 관측기(230)의 오프셋 오차는 근사적으로 선형화된 사이드 슬립 각도(
Figure 112017059472447-pat00146
)가 사용되었기 때문에, 증가된 곡률로 인하여 더 커진다.
비록, 슬라이딩 모드 관측기(230)에 오프셋 오차가 존재하나, 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치(200)는 종래의 선형 2차 제어 방법(Linear quadratic(LQ) control method)과 비교하여 상당히 타당한 성능을 보여준다. 본 발명의 실시예에 따른 차로 유지 제어 장치(200)는 도 14에서 클로소이드 제약을 충족하는 커브가 있는 도로에서 0.1m 내의 차로 유지를 수행한다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
200: 차로 유지 제어 장치
210: 측정부
220: 백스테핑 제어기
230: 슬라이딩 모드 관측기

Claims (10)

  1. 카메라 센서 및 관성 측정 센서 중 적어도 하나를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 측정부; 및
    상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 백스테핑(backstepping) 제어기를 포함하되,
    상기 백스테핑 제어기는 상기 차량의 전방 주시 거리(look-ahead distance)를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 상기 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 횡방향 모션 제어를 수행하며,
    상기 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성되고,
    상기 백스테핑 제어기는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차로 정보는 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset)
    Figure 112017059472447-pat00147
    및 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error)
    Figure 112017059472447-pat00148
    를 포함하고,
    상기 차량 모션 정보는 요레이트 오차(yaw rate error)
    Figure 112017059472447-pat00149
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 다이나믹 횡방향 모션 모델의 시스템 상태 함수는 상태 벡터
    Figure 112019500693456-pat00150
    를 포함하며,
    상기 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델의 시스템 상태 함수는 3차 곡선 차로에 대한 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 오프셋 eyL을 상태 함수 z로 적용하여 하기 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
    Figure 112019500693456-pat00151

    여기서,
    Figure 112019500693456-pat00152
    (= x1)는 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset)이고,
    Figure 112019500693456-pat00153
    (= x2)는 횡방향 속도 오차이고,
    Figure 112019500693456-pat00154
    (= x3)는 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error)이고,
    Figure 112019500693456-pat00155
    (= x4)는 상기 차량 모션 정보의 요레이트 오차(yaw rate error)이고, L은 상기 전방 주시 거리이고, z2는 z1을 미분한 것임
  4. 제3항에 있어서,
    상기 횡방향 오프셋 eyL은 하기 수학식으로 근사화되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
    Figure 112017059472447-pat00156

  5. 제3항에 있어서,
    상기 z1은 하기 수학식으로 나타나는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
    Figure 112017059472447-pat00157

    여기서,
    Figure 112017059472447-pat00158
    는 차량의 무게중심으로부터 턴(turn) 중심까지의 거리이고,
    Figure 112017059472447-pat00159
    는 차량 무게중심에서의 종방향(longitudinal) 차량 속도이고,
    Figure 112017059472447-pat00160
    는 차량 무게중심에서의 사이드 슬립 각도(side slip angle)임
  6. 제5항에 있어서,
    상기
    Figure 112017059472447-pat00161
    이되,
    상기
    Figure 112017059472447-pat00162
    로부터
    Figure 112017059472447-pat00163
    이 도출되며,
    상기
    Figure 112017059472447-pat00164
    이 상기 z1에 적용되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 오프셋(z1)이 0으로 수렴하면, 상기 차량의 무게중심에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(x1) 및 상기 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(x3)는 0으로 수렴하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 횡방향 속도 오차를 추정하는 슬라이딩 모드 관측기를 더 포함하는 차로 유지 제어 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 슬라이딩 모드 관측기는 상기 횡방향 속도 오차를 0으로 수렴시키기 위하여 상기 횡방향 속도 오차를 추정하되,
    상기 횡방향 속도 오차가 0으로 수렴하면, 상기 백스테핑 제어기의 오차가 0으로 수렴하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치.
  10. 카메라 센서 및 관성 측정 센서 중 적어도 하나를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 단계; 및
    상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 횡방향 모션 제어를 수행하는 단계는,
    백스테핑(backstepping) 제어기가 상기 차량의 전방 주시 거리(look-ahead distance)를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model)을 이용하여 상기 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 횡방향 모션 제어를 수행하며,
    상기 다이나믹 횡방향 모션 모델은 축소된 2차 모델로 생성되고,
    상기 백스테핑 제어기는 축소된 2차의 다이나믹 횡방향 모션 모델에 대한 백스테핑 과정을 통해 생성되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 방법.


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