다중 외란 조건에서의 횡방향 제어성능 향상을 위한 통합 샤시 제어기 개발 = Development of an Integrated Chassis Controller for Enhanced Lateral Control Performance under Multiple Disturbance Conditions

국문 초록 (Abstract)

자율주행 기술의 발전과 함께 차량의 주행 안정성을 확보하기 위한 정 밀 제어 기술의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 실제 주행 환경에서는 차 량 질량 변화, 고속 주행에 따른 파라미터 변동, 횡풍과 같은 외부 외란, 그 리고 불균일한 노면 상태 등 다양한 불확실성이 존재하여 명목 모델 기반의 제어기만으로는 안정적인 경로 추종이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제 를 해결하기 위해 모델 참조 적응 제어(MRAC) 기법을 적용한 강인한 통합 샤시제어 프레임워크를 제안한다. 제안된 시스템은 LQR 제어기의 폐루프 모델을 참조 모델로 설정하고, 모델링 오차를 실시간으로 추정하여 보상하 는 적응형 상위 제어기와, 4륜 독립 구동 인휠 모터에 최적의 토크를 분배 하는 하위 제어기로 구성된다. 특히, 급격한 외란 상황에서 표준 MRAC의 높은 적응률이 유발하는 진동 및 불안정성을 억제하기 위해 비례-적분(PI) 적응 메커니즘을 도입한 PI-MRAC 제어기를 설계하였다. 이는 오차 발생 시 즉각적인 파라미터 보정과 감쇠 효과를 제공하여 과도 응답 성능을 획기 적으로 개선한다. 제안된 제어기의 성능은 CarMaker와 MATLAB/Simulink 연동 시뮬레이 션을 통해 검증되었다. 내부 파라미터 변동, 횡풍, Split- 노면 등 다양한 가혹 조건 시나리오에서 PI-MRAC는 기존 LQR 및 표준 MRAC 대비 횡방 향 오차와 헤딩 오차를 유의미하게 감소시키며 우수한 추종 성능과 주행 안 정성을 입증하였다. 본 연구 결과는 불확실한 환경에서도 자율주행 차량의 안전성을 보장하는 핵심 제어 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the advancement of autonomous driving technology, precise
vehicle control ensuring driving stability has become increasingly critical.
However, in real-world driving environments, achieving stable path
tracking using only nominal model-based controllers is challenging due to
various uncertainties such as vehicle mass variation, parameter changes
at high speeds, external disturbances like crosswinds, and uneven road
conditions. To address these issues, this thesis proposes a robust
integrated chassis control framework employing Model Reference
Adaptive Control (MRAC). The proposed system consists of an adaptive
upper-level controller that sets the closed-loop model of an LQR
controller as a reference model and estimates and compensates for
modeling errors and disturbances in real-time, and a lower-level
controller that optimally distributes torque to four independent in-wheel
motors. Specifically, to suppress oscillations and instability caused by
high adaptation rates of standard MRAC under sudden disturbances, a
PI-MRAC controller introducing a Proportional-Integral (PI) adaptation
mechanism is designed. This mechanism provides immediate parameter
correction and damping effects upon error occurrence, significantly
improving transient response performance. The performance of the
proposed controller was verified through co-simulation using CarMaker
and MATLAB/Simulink.
In various severe scenarios including internal parameter variations,
crosswinds, and Split- road conditions, the PI-MRAC demonstrated
superior tracking performance and driving stability by significantly
reducing lateral and heading errors compared to conventional LQR and
standard MRAC. The results of this study are expected to contribute as
a core control technology for ensuring the safety of autonomous vehicles
even in uncertain environments.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 Introduction 1
• 1.1. Research Background 1
• 1.2. Research Trends 5
• 1.3. Research Objectives 7
• 제 2 장 Vehicle Modeling 8
• 2.1. Vehicle Lateral Model 8
• 2.1.1 Bicycle Model (2-DOF) 9
• 2.1.2 Double Track Model (7-DOF) 11
• 2.2. Vehicle Model Verification 13
• 제 3 장 Model Reference Adaptive Control Framework 16
• 3.1. Model Reference Adaptive Control 16
• 3.2. PI-Adaptation Mechanism in MRAC 21
• 제 4 장 Proposed Adaptive Integrated Chassis Control 25
• 4.1. Path-Tracking Controller 25
• 4.1.1 Base-Line Controller 25
• 4.1.2 PI-MRAC-Augmented Controller 27
• 4.2. Proposed Control System 29
• 4.3. Torque Allocation 31
• 4.3.1 Torque Allocation Problem 31
• 4.3.2 Quadratic Programming Optimization 34
• 제 5 장 Results of Simulations 35
• 5.1. Simulation Conditions 35
• 5.2 Simulation Results 41
• 5.2.1 Scenario 1 43
• 5.2.2 Scenario 2 45
• 5.2.3 Scenario 3 47
• 5.2.4 Scenario 4 50
• 5.3 Stability of Internal Dynamics 52
• 5.4 Control Input and Frequency Response Analysis 56
• 5.5 Comparison of Real-time Performance with MPC 60
• 제 6 장 Conclusion 64
• 참고 문헌 66
• Abstract 74