다차량 추종 기법을 이용한 전영역 순항제어기법

Abstract

적응순항제어 시스템의 성능은 주로 차량 주행 중 전방에 위치한 사물들을 감지하고 차량으로 인식한 사물을 얼마만큼 정확하게 추종할 수 있는지에 따라 평가된다. 설계된 제어기가 운전자에게 편안함을 주기 위해서는 이러한 주변 차량 및 환경들을 감지한 센서로부터 측정된 신호들을 적절하게 추종할 필요가 있으며, 제어기 설계 시 인간 운전자의 특성을 분석하고 이를 제어기에 반영 하여야만 가능하다. 본 논문은 전 차 속 영역에서의 주행이 가능한 다중물체 추종 적응순항제어기를 설계하고 전방의 다중 차량들 중에서 목표 차량을 결정하는 방법에 대해 연구하였다. 첫째, 기존에 개발된 다양한 궤적추종 기법들 중 IMM-PDAF(Interacting Multiple Mode Probability Data Association Filter) 기법을 이용 하였는데, 이 다중 모델은 계산양 및 추정 오차에 있어서 우수한 성능을 나타내고 있으며 본문에서 시뮬레이션을 통해 추종 성능의 우수성을 검증하였다. 필터링시 트랙의 생성 및 제거를 통해 기존 필터의 계산양을 감소시킴으로써, 실시간 계산이 가능하도록 하였다. 둘째, 실험 차량을 구성하여 실제운전자들의 주행 데이터를 취득, 주행 패턴을 분석하여 운전자의 특성을 분석한 결과를 이용하여 차간거리 제어기와 충돌회피 제어기를 적용한 순항제어기를 개발하였다. 셋째, 다차량 모델에서 기존에는 자차선 차량만을 대상으로 순항제어를 하여 옆 차선의 차량이 끼어들거나 앞차량이 빠져나가는 경우 갑작스런 변화에 대처할 수 없으므로 운전자에게 불쾌감을 주었으나 본 연구에서는 전방차량의 운동 확률을 이용하여 좀더 지능적인 목표차량 선택기법을 제시하였다. 실제와 유사한 주행 환경을 재현할 수 있는 차량 시뮬레이터를 제작, 검증하였으며, 이를 통하여 목표 차량 선택을 위해 고안된 알고리즘을 검증하였으며 시뮬레이션을 통하여 전방의 여러 대의 차량에 대해 기존 제어기보다 적절한 목표 가속도를 보임을 확인 할 수 있었다.; The performance evaluation of the ACC(Adaptive Cruise Control) systems depens on detecting the objects which is in front of the controlled vehicle, filtering the clutters or noises non-vehicular objects and tracking the vehiclular objects. Signals measured from the rada sensors should be estimated felicitously for human driver to give comfortable and good ride quality. To fulfill these requirements, the analysis of the human driver’s characteristics is necessary and controller also considered the human factors at the beginning of the design. In this thesis, we developed the multiple target tracking (MTT) adaptive cruise control (ACC) systems which can be operated in a full-range and studied the primary target determination algorithm among the multiple preceding vehicles. IMM-PDAF algorithm is used for MTT-ACC systems as tracking and its performance is validated using simulations. We succed in real-time computation enabling only the vehicular track and reduced the computational loads. In the previous research, the controller can not deal with an abrupt change such as cut-in situation because it considers single vehicle only which is in the middle of the subject vehicle. In this study, we suggested intelligent primary target decision algorithms to give human driver safety and good ride quality. This algorithm changes estimated distance smoothly between subject and preceding vehicles. Control logic adapted in the MTT-ACC systems is validated with a virtual test track (VTT) developed with a full vehicle model.