Development of a semi-trailer truck ACC controller using surrounding vehicle path prediction

Abstract

자율주행 시스템에서 자율주행 차량의 상태를 아는 것뿐만 아니라 주변 환경을 인지하는 것이 중요하다. 특히 고속 주행로에서 주변 차량이 끼어드는 것을 늦게 인지하는 경우 사고가 발생하거나 급격한 제동이 필요하기 때문에 주변 차량의 경로를 예측하는 것의 중요성이 부각된다. 또한, 상용 차량은 화물의 무게와 위치에 따라 제동 지연이 달라진다. 따라서, 본 연구에서는 고속 주행로 자율주행 시스템을 설계하기 위해 주변 차량의 경로 예측과 상용차량의 특성을 고려한 트랙터 트레일러 ACC 제어 알고리즘을 제안한다. 기존 경로 추정 알고리즘은 기구학적 모델, maneuver 기반 알고리즘, 딥러닝 알고리즘을 이용한다. 하지만 이 알고리즘들은 각각 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기구학적 모델과 maneuver 기반 알고리즘을 융합하여 각 알고리즘의 단점을 보완하였다. 이러한 경로 예측 알고리즘으로 현재 시점부터 예측 구간까지 각 위치를 이용하여 차선 변경 가능성을 모델링하고 모델 예측 제어기에 적용하여 안전하면서 최대 감속도를 줄이는 방향으로 설계하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 시나리오에 대하여 시뮬레이션을 진행하였으며 기존 제어기와 비교했을 때 차선 변경 감지 시간, 최대 감속도 부분에서 성능 향상을 확보하였다.