Optimization-Based Path Planning and Control for Autonomous Driving Vehicle

Abstract

본 학위논문은 자율주행 및 자동주차 시스템을 위해 최적화를 활용한 경로계 획 및 차량 제어 방법을 소개한다. 자율주행을 위해 본 학위논문은 로컬 경로를 부드럽게 만들고, 경로추적을 위한 횡방향 오차를 최소화하며, CACC의 통신지 연을 보상하는 것을 목표로 한다. 또한, 자동주차의 경우, 본 학위논문은 근사 클로소이드 경로계획과 함께 제어 시스템의 안정도를 검증하고, 차량 횡방향 궤적을 계획하며, 경로추적 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다. 첫째, 자율주행 시스템을 위해 로컬 경로를 부드럽게 만드는 경로 생성 방 법을 제안한다. 일반적으로 주어진 웨이포인트가 불규칙하거나 불확실한 경우, 예를 들어 자차량이 이동하면서 첫 번째 웨이포인트가 사라지고 새로운 웨이포 인트가 나타나기 때문에, 불연속적인 경로가 생성될 수 있다. 그러므로 경로의 불규칙성과 불확실성을 필터링하여 경유지를 추적하면서 안전하고 편안한 주 행을 보장하기 위한 경로를 생성하고자 한다. 제안된 경로 재생성 방법은 가상 경유지 생성, 칼만 필터링 및 경로 재생성 단계를 통해 이루어진다. 시뮬레이 션 결과에서 우리는 제안된 방법이 조향의 원활한 회전을 위해 주어진 경로를 부드럽게 만든다는 것을 확인한다. 둘째, 경로추적을 위한 횡방향 오차를 최소화하기 위해 이산시간 적분 슬라이 딩 모델예측제어(DISMPC)를 사용하는 경로추적 제어 방법을 제안한다. 외란을 다루기 위해 오차를 이용하여 새롭게 정의된 예측 모델을 사용한 이산시간 적분 슬라이딩 모드 제어(DISMC) 의 설계 방법을 제시한다. 그런 다음, DISMC를 위 해 설계된 매개 변수로 폐루프 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여준다. 또한, 데이터 기반 최적화를 이용하여 횡방향 오차를 최소화하는 방법을 제시한 다. 제안된 알고리즘은 CarSim을 사용한 SIL(Software-in-the-Loop) 시뮬레이션 을 통해 평가된다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방법은 다른 컨트롤러보다 성능이 우수하고, 조향각 및 차량 진동을 방지하며, 다양한 곡선 도로에서 일관된 성능을 보여준다. 셋째, 협력 적응형 순항 제어(CACC)의 통신 시간 지연을 보상하기 위해 매개 변수 추정을 사용하는 적응형 피드포워드 보상기를 제안한다. CACC는 추적 성 능을 개선하고 대열 안정성을 만족시키기 위해, 차량 간 통신 지연을 고려해야 한다. 파데 시간 지연 근사치를 피드포워드 보정기 설계에 사용할 수 있지만, 근사화된 시스템이 비최소 위상 시스템이 되기 때문에 제한이 있다. 이러한 문 제를 해결하기 위해 피드포워드 보상기를 위한 근사 전달 함수를 제안한다. 그런 다음, 근사 인과 전달 함수의 매개 변수와 합쳐진 상태의 비선형 모델을 사용여 확장 칼만 필터를 적용한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 시스템은 시변 통신 지연의 간격을 줄이고, 대열 안정성을 만족시키는 것을 보여준다. 넷째, 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성과 가상 견인 방법을 사용한 자동 수직 주차 시스템을 제안한다. 클로소이드 경로 계획은 원활한 조향을 제공하 지만 폐루프 솔루션을 구할 수 없다. 게다가, 클로소이드 경로 생성은 계산량이 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 가진 새로운 차량 제어 알고리즘을 제시한다. 우리는 경로 생성과 제어를 통합하여 주 차 제어 시스템을 폐루프 시스템으로 보여준다. 폐루프 시스템은 이산 선형 시변 시스템으로 표현하여 그 안정성을 랴푸노프 안정성 정리를 사용하여 증명한다. 또한, 제안된 시스템은 수치적으로 특이점 문제가 발생하는데, 이 문제를 해결 하기 위해, 가상 견인 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 차량이 주차 구역으로 원활한 조향과 함께 주차를 완수하는 결과를 보여준다. 다섯째, 모델예측제어(MPC) 체계를 사용하여 자동 수직 주차 시스템을 위한 측면 차량 궤적 계획 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 우리는 가상 견인 방 법을 사용한 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획이 주차 시스템에서 적은 계산 시간과 횡방향 차량 움직임의 안정성을 제공하는 것을 보여주었다. 하지만 이 방 법은 특정 주차 상황에서 불가능할 수 있으며, 상태 의존적 계획으로 인해 원치 않은 조향을 야기할 수 있다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 측면 차량 운동학을 기반으로 하는 새로운 근사 클로소이드 경로 모델을 제시한다. 또한, 제안된 운동학적 경로 모델을 사용하여 경로 계획을 위한 MPC 문제를 만들어 낸다. 그렇게 함으로써, 제안된 측면 차량 궤적 계획은 제약 조건 하에서 MPC 문제가 된다. 또한, 우리는 수직 주차를 위한 측면 차량 모션이 간단한 운동학적 측면 모션 제어를 사용하여 구현될 수 있음을 보여준다. 실차 실험 결과는 제안된 방법을 사용하는 차량이 부드러운 조향과 함께 이동하며, 한 번에 들어가기 힘든 주차 조건에서도 제약 조건 하에서 주어진 주차 임무를 완수하는 것을 보여준다. 여섯째, 우리는 자동 주차 시스템을 위한 LPV 운동학적 모델을 제안한다. 또 한, 제안된 모델의 상태 피드백 제어기를 위해 LPV H2 제어기를 설계한다. 차량 운동학적 모델은 본질적으로 비선형 시스템이지만 운동학적 모델이 LPV 운동 학적 모델로 표현될 수 있다. 상태 피드백 제어 이득은 각 지점에서 H2 노름 성능을 보장하도록 구해진 이득 값들을 통해 볼록 보간법을 이용한다. 우리는 제안된 주차 시스템이 외란이 있는 폐루프 시스템의 안정성을 보장한다는 것을 보여준다. 제안된 방법을 검증하기 위해, 우리는 두 가지 시나리오에 대한 테스트 차량을 사용하여 주차 실험을 수행한다. 제안된 LPV H2 상태 피드백 제어기를 사용한 차량은 부드러운 조향 성능과 함께 각 시나리오에 따라 경로를 추적하며 최종 주차 지점에 도달하는 것을 보여준다. 게다가, 실차 실험 결과는 횡방향 위치 오차와 헤딩 각도 오차가 거의 나타나지 않는 것 또한 보여준다. 본 학위논문에서 제안된 방법은 최적화 방법을 활용한 경로 계획 및 제어 알고 리즘을 설계하기 위한 지침을 제공한다. 또한, 제안된 설계 방법을 검증하고 실 제 차량으로 시뮬레이션 및 실험 결과를 사용하여 그 효과를 보여준다. 그러므로 제안된 방법들을 통해 자율주행차용 자율주행 및 자동주차 시스템의 실질적인 문제들을 해결할 수 있기를 기대한다.| This dissertation introduces path planning and vehicle control methods utilizing optimization for autonomous driving and automated parking systems. For autonomous driving, this dissertation aims to smooth the local path, minimize a lateral error for path-tracking, and compensate for the communication delay in the CACC. Furthermore, for automated parking, this dissertation targets stabilizing a vehicle control system with approximated clothoid path planning, planning a lateral vehicle trajectory, and optimizing the path-tracking performance. First, we propose an advanced path generation method, smoothing the local path, for the autonomous driving system. In general, if the given waypoints are either irregular or uncertain, it could generate a discontinuous path generation since a first waypoint disappears and a new waypoint appears as the following vehicle moves. By filtering a path's remaining irregularity and uncertainty, the waypoints-tracking vehicle is made to track the path that assures safe and comfortable driving while keeping track of the waypoints. The proposed smooth path regeneration method is via virtual waypoints generation, Kalman filtering, and path regeneration steps. From simulation results, we observe that the proposed method makes the given path smooth for the smooth turn of the steering. Second, we propose a path-tracking control method using discrete-time integral sliding model predictive control (DISMPC) to minimize a lateral error for path-tracking. We present a design method of discrete-time integral sliding mode control (DISMC) with a newly defined prediction model in the sense of the error to deal with the external disturbance. The proposed DISMC aims to reach the quasi sliding band due to the existence of the unmatched disturbance. Then, we show that we can assure the stability of the closed-loop system with designed parameters for DISMC. Furthermore, we present how to minimize lateral tracking error using data-driven optimization. The proposed algorithm is evaluated via software-in-the-loop (SIL) simulation with CarSim. Simulation results show that the proposed method outperforms other controllers, prevents steering and yaw motion oscillation, and has a consistent performance near zero on the diverse curved roads. Third, we propose an adaptive feedforward compensator using parameter estimation to compensate for the communication time delay in cooperative adaptive cruise control (CACC). When CACC uses a feedforward controller to improve tracking performance and satisfy the string stability, it should take into account the communication delay between vehicles. Pad\'{e} approximation of the time delay can be used for the design of feedforward compensator, but there is a limitation since the approximated system becomes the non-minimum system. To cope with this inherent non-causality problem, we propose an approximated causal transfer function for the feedforward compensator. Then, we apply an extended Kalman filter as one of the parameter estimation methods with a nonlinear model from the state augmented by a parameter of the approximated causal transfer function. Numerical simulation results show that the proposed system mitigates spacing error in time-varying communication delay and satisfies string stability in a platoon. Fourth, we propose an automated perpendicular parking control system using approximated clothoid-based local path planning and a virtual towing method. Clothoid path planning provides smooth maneuvering, but we cannot obtain a closed-form solution. Further, it costs computational overhead. To cope with these problems, we present a novel vehicle control algorithm with approximated clothoid-based local path planning. We show that a parking control system could be presented as a closed-loop system by integrating path planning and control. The closed-loop system is represented as a discrete linear time-varying system, and its stability is proved using the Lyapunov stability theorem. In the proposed system, we also see that a numerical singularity problem may incur, bringing undesirable steering. To avoid numerical singularity, we also propose a virtual towing method. From numerical simulations, we show that the vehicle converges smoothly to the parking spot. Fifth, we propose a lateral vehicle trajectory-planning algorithm for an automated perpendicular parking system using a model predictive control (MPC) scheme. Previous work showed that approximated clothoid-based local path planning using a virtual towing distance provides low computational time and the stability of lateral vehicle motion in a parking system. However, this approach cannot function in certain parking situations and may cause undesirable steering maneuvers due to state-dependent planning. We present a new approximated clothoid path based on lateral vehicle kinematics to cope with these problems. Using the proposed kinematic model, we formulate an MPC problem for path planning. Then, the proposed lateral vehicle trajectory planning becomes an MPC problem under constraints. Besides, we show that lateral vehicle motion for vertical parking can be implemented using simple kinematic lateral motion control. Experimental results show that the vehicle with the proposed method moves smoothly and completes the given parking mission under constraints, even under tight parking space conditions. Sixth, we propose a linear parameter-varying (LPV) kinematic model for automated parking systems. We also design an LPV H2 state feedback controller with the proposed model. The vehicle kinematic model is intrinsically a nonlinear system, but we show that the kinematic model can be represented as an LPV kinematic model. The state feedback control gain is obtained using convex interpolation in the H2 sense of a linear matrix inequality approach. We will show that the proposed parking system guarantees the stability of the closed-loop system with disturbances. To validate the proposed method, we conduct parking experiments with a test vehicle for two scenarios. Using the proposed LPV H2 state feedback controller, the vehicle tracks paths for all scenarios, reaching the final parking spot and showing smooth steering performance. The experimental results show that the lateral position and heading angle errors become nearly zeros, respectively. The proposed methods in this dissertation provide guidelines for designing the path planning and control algorithms utilizing optimization methods. In addition, we verify the proposed design methods and show their effect using simulation and experimental results with the actual vehicle. From this, the proposed methods can overcome the practical problems in the autonomous driving and automated parking system for AVs.