센서 융합기반 yaw각 추정 알고리즘 및 평행 자동 주차시스템에서의 응용

Abstract

자동차 편의 시스템에서 yaw각 정보는 자동차의 현재 상태 추정에 사용되는 중요한 정보이다. yaw각은 각속도 센서, GPS 등 다양한 센서를 사용하여 추정 가능하지만, 개별 센서의 특성 한계 때문에 주행 상황별 적합한 센서 조합을 찾고 추정 알고리즘을 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 저속 주행 상황을 대상으로하여 yaw각 추정 방법을 제안하고 대표적인 저속 주행상황인 주차 상황에서 추정 yaw각을 이용하여 차량을 자동으로 평행 주차하는 시스템을 제안하였다. 센서 특성을 고려하였을 때 저속 주행상황에서 yaw각 추정에 적합한 센서는 각속도센서 이다. 이는 지하주차장 도심과 같은 대표적인 저속주행 구간에서 GPS와 달리 사용이 가능할 뿐만아니라, 신호 수신주기(약 30~100Hz)가 빠르기 때문에 yaw각 변화량이 작은 경우에도 각도 추정이 가능하기 때문이다. 하지만 각속도 센서의 문제점인 DC 바이어스 신호는 yaw각 추정 오차를 시간에 따라 누적시키는 원인이며 따라서 보상이 필요하다. 이러한 각속도 센서의 특성한계 보상을 위해 각도 추정에 가속도 센서, 지자기 센서 그리고 차량의 이동·정지 정보를 추가적으로 이용하였다. 또한 이들 센서 정보는 센서 융합 알고리즘으로 잘 알려진 확장 칼만필터 이론을 적용하여 yaw각을 추정하였다. 자동차 편의 시스템에서 추정한 yaw각을 활용할 수 있는 방안으로 자동 평행 주차시스템을 제안하였다. 제안한 평행 주차 방법은 차량의 초기 조건에 따라 주차를 위한 경로를 yaw각을 기준으로 생성하고, 생성된 경로를 yaw각을 추정하며 추종하도록 하는 피드백 제어 시스템이다. 개발한 yaw각 추정 알고리즘과 추정 yaw각에 기반한 자동 평행 주차 시스템은 모두 실제 차량의 동작을 모사하는 RC 스케일 차량을 이용하여 실험 검증하였다.