Cut-in 상황에서의 인지 판단 및 ACC 제어 전략에 관한 연구

Abstract

최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 자동차의 안전성과 이산화탄소 배출규제 등의 환경 문제가 대두됨에 따라 기존의 안전 시스템 개선 및 연비 개선을 통해 문제를 해결하기 위한 노력이 요구되고 있다. 본 논문은 Logistic Regression을 이용하여Cut-in 상황에서의 인지 판단 및 ACC 제어 전략에 대해서 연구하였다. 주행 중 다른 차선으로부터 끼어드는 차량을 미리 인지하기 위한 판단 알고리즘을 고안하고, 판단 알고리즘에 의해 끼어드는 차량의 상황을 인지하여 기존에 추종 하던 앞차와의 거리와 끼어드는 차량과의 거리 중 어느 쪽에 얼마만큼 우선 순위를 둘 것인지를 정하여 ACC 제어를 하고자 한다. 개발된 제어 알고리즘을 검증하기 위해 MATLAB 社의 Simulink와 차량 시뮬레이터인 Mechanical Simulation Corporation社의 Carsim®을 연동하여, Cut-in 상황에서의 ACC 알고리즘을 적용하고 기존의 ACC 알고리즘과의 안전성을 비교하였다. |Recently, environmental problems such as the safety of automobiles and the regulation of carbon dioxide emissions have emerged as social issues, efforts are being made to solve problem by improving safety systems and fuel efficiency. This paper presents modeling, recognition, decision and control strategy of adaptive cruise control system in cut-in situation by logistic regression. The algorithm is devised to recognize in advance a vehicle that is interfering from another lane while driving and deciding which vehicle has strong priority. The simulation is conducted by Matlab/Simulink® and CarSim® simulator to verify its stability.; Recently, environmental problems such as the safety of automobiles and the regulation of carbon dioxide emissions have emerged as social issues, efforts are being made to solve problem by improving safety systems and fuel efficiency. This paper presents modeling, recognition, decision and control strategy of adaptive cruise control system in cut-in situation by logistic regression. The algorithm is devised to recognize in advance a vehicle that is interfering from another lane while driving and deciding which vehicle has strong priority. The simulation is conducted by Matlab/Simulink® and CarSim® simulator to verify its stability.