퍼지연산을 이용한 자율주행자동차의 지역경로계획

Abstract

장애물의 모양과 크기에 따라서 적절한 지역경로의 곡선을 생성하는 이동로봇의 지역경로계획과 달리 자율주행자동차의 지역 경로계획은 연산량 절감과 주행 안정성 향상을 위하여 현재의 도로모양 또는 차량의 속력에 알맞은 형상을 가진 지역경로 후보들을 생성하고 이 후보중에서 적절한 경로를 선택하는 방식으로 발전되어왔다. 여러 개의 지역경로 후보 중에서 적절한 경로를 선택하는 방식은 지역경로 후보 각각의 곡률, 차량으로부터 장애물까지의 거리, 추종해야 할 도로중심과의 일치성 등을 고려한다. 여러 가지 요소들을 고려하기 위해 비용함수를 정의하고 각각 가중치를 두고 이의 선형조합을 사용하게 되는데 선형조합 만으로 주행경로를 평가하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 인간의 경험을 언어적으로 표현하여 제어에 사용할 수 있는 퍼지연산을 이용하여 비용함수의 선형조합을 대체하고 그 성능을 확인하였다.|The local path planning for mobile robots generates path considering shape and size of obstacles. In contrast, the local path planning for autonomous vehicles generates path candidates based on road model and its velocity and developed over a number of years. It chooses a appropriate path of the path candidates with curvature, distance between the vehicle and obstacles and lateral offset from road center. However, It was faced with shortage of linear combination. It is insufficient to solve complex situation In this paper, we present the new method for evaluate each local path candidates. Currently the existing method evaluates cost with linear combination of cost function. Also we evaluate performance of local path planning with the fuzzy arithmetic.; The local path planning for mobile robots generates path considering shape and size of obstacles. In contrast, the local path planning for autonomous vehicles generates path candidates based on road model and its velocity and developed over a number of years. It chooses a appropriate path of the path candidates with curvature, distance between the vehicle and obstacles and lateral offset from road center. However, It was faced with shortage of linear combination. It is insufficient to solve complex situation In this paper, we present the new method for evaluate each local path candidates. Currently the existing method evaluates cost with linear combination of cost function. Also we evaluate performance of local path planning with the fuzzy arithmetic.