하이브리드 A* 및 모델 예측 제어 통합 프레임워크 기반 4륜 독립 조향 자율주행 플랫폼의 방향 비의존 경로 생성 및 추종 제어 = Heading-Independent Path Generation and Tracking Control of a Four-Wheel Independent Steering Autonomous Platform Based on a Hybrid A* and Model Predictive Control Integrated Framework

국문 초록 (Abstract)

최근 스마트 팩토리와 물류 자동화 현장에서는 협소한 공간에서의 효율적인 이동과 정밀한 작업 수행이 가능한 자율 이동 로봇(AMR)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 표준적인 2륜 조향(2WS) 시스템은 횡방향 이동과 회전 거동이 기구학적으로 결합되어 있어, 좁은 통로에서의 기동이나 작업에 필요한 특정 헤딩(Heading) 정렬을 수행하는 데 근본적인 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 4륜 조향(4WS) 시스템의 높은 자유도를 활용하여, 경로 계획부터 추종 제어까지 목표 헤딩을 독립적으로 고려하는 통합 자율주행 프레임워크를 제안한다.
본 연구는 크게 경로 계획과 경로 추종 제어의 두 단계로 구성된다. 첫째, 4WS 차량의 기구학적 이점을 극대화하기 위해 확장된 Hybrid A* 경로 계획기를 설계하였다. 기존 2WS 기반 탐색 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 동위상 및 역위상 조향을 포함한 4WS 전용 모션 프리미티브를 정의하였으며, 비용 함수에 목표 헤딩에 대한 가중치를 명시적으로 포함하여 최종 지점 및 중간 경유지에서의 진입 각도를 정밀하게 제어할 수 있는 경로 생성 방법론을 확립하였다. 둘째, 생성된 경로를 정밀하게 추종하기 위해 헤딩 독립형(Heading Independent) 4WS MPC 제어기를 개발하였다. 횡방향 오차와 헤딩 오차를 분리하여 제어할 수 있도록 비용 함수를 설계하고, 차량 속도에 연동된 가중치 조절 기법을 적용하여 저속 영역에서의 정밀 주행 성능을 확보하였다.
제안된 통합 프레임워크의 실효성을 검증하기 위해 MORAI 시뮬레이터 환경에서 물류 하역 시나리오를 기반으로 주행 실험을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 좁은 통로 내에서도 불필요한 후진 없이 수직 정렬이 가능한 효율적인 경로가 생성됨을 확인하였다. 또한, 제안된 MPC 제어기는 일반적인 MPC 대비 횡방향 오차를 약 56% 감소시키는 성능을 보였다. 특히 최종 정렬 구간에서 전륜과 후륜을 역위상으로 제어하는 피벗 턴(Pivot Turn) 유사 기동을 통해, 일시적인 오차 내에서 목표 헤딩을 신속하게 보정하며 우수한 제어 성능을 입증하였다.
본 연구는 4WS 시스템의 하드웨어적 잠재력을 소프트웨어적 알고리즘으로 구체화하여, 복잡하고 제약이 많은 환경에서도 자율 이동 로봇이 작업 목적에 부합하는 최적의 기동을 수행할 수 있는 기술적 토대를 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the demand for Autonomous Mobile Robots (AMR) capable of efficient movement and precise task execution in narrow spaces has been rapidly increasing in smart factory and logistics automation environments. However, standard Two-Wheel Steering (2WS) systems have fundamental limitations in maneuvering within narrow aisles or achieving specific heading alignments required for tasks, as their lateral motion and rotational behavior are kinematically coupled. To address this, this study proposes an integrated autonomous driving framework that utilizes the high degrees of freedom of a Four-Wheel Steering (4WS) system to independently consider the target heading from path planning to tracking control.
This study comprises two main stages: path planning and path tracking control. First, an extended Hybrid A* path planner was designed to maximize the kinematic advantages of 4WS vehicles. To overcome the limitations of existing 2WS-based search algorithms, 4WS-specific motion primitives—including in-phase and out-of-phase steering—were defined. Furthermore, a path generation methodology capable of precisely controlling entry angles at final destinations and intermediate waypoints was established by explicitly including weights for the target heading in the cost function. Second, a Heading Independent 4WS Model Predictive Control (MPC) controller was developed to precisely track the generated path. The cost function was designed to control lateral error and heading error independently, and precise driving performance in the low-speed range was ensured by applying a weight adjustment technique coupled with vehicle speed.
To verify the effectiveness of the proposed integrated framework, driving experiments were conducted based on logistics unloading scenarios in the MORAI simulator environment. Simulation results confirmed the generation of efficient paths capable of perpendicular alignment within narrow aisles without unnecessary reversing maneuvers. Additionally, the proposed MPC controller demonstrated a reduction in lateral error of approximately 56% compared to a conventional MPC. In particular, excellent control performance was demonstrated in the final alignment section through a pivot-turn-like maneuver controlling front and rear wheels in opposite phases, rapidly correcting the target heading within transient errors.
This study is significant as it realizes the hardware potential of the 4WS system through software algorithms, establishing a technical foundation for autonomous mobile robots to execute optimal maneuvers aligned with operational objectives, even in complex and highly constrained environments.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 관련 연구 고찰 5
• 1.2.1 자율주행 경로 계획 5
• 1.2.2 자율주행 경로 추종 제어 6
• 1.2.3 4WS 차량 제어 연구 동향 및 한계 8
• 1.3 본 연구의 기여 10
• 1.4 제안하는 통합 자율주행 시스템 개요 12
• 제2장 헤딩을 고려한 Hybrid A* 경로 계획 14
• 2.1 Hybrid A* 알고리즘 개요 14
• 2.2 Hybrid A* 알고리즘 아키텍처 15
• 2.3 4WS 차량 기구학 모델링 17
• 2.4 모션 프리미티브 및 Successor Generator 설계 19
• 2.5 비용 함수 및 휴리스틱 설계 20
• 2.5.1 실제 누적 비용(Actual Cost) 20
• 2.5.2 휴리스틱 비용(Heuristic Cost) 20
• 2.6 경로 생성 시뮬레이션 및 성능 분석 22
• 2.6.1 알고리즘 기초 성능 검증 22
• 2.6.2 복합 시나리오 주행 시뮬레이션 24
• 2.6.2.1 시뮬레이션 환경 설정 24
• 2.6.2.2 목표 헤딩에 따른 경로 생성 분석 25
• 2.6.2.3 중간 경유지 구속 조건을 포함한 경로 생성 28
• 제3장 헤딩 독립형 4WS MPC 제어기 설계 30
• 3.1 헤딩 독립형 4WS MPC 제어기 개요 및 아키텍처 30
• 3.1.1 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 30
• 3.1.2 제어 시스템 아키텍처 32
• 3.2 4WS 차량 횡방향 동역학 모델 33
• 3.3 상태 공간 모델 및 이산화 35
• 3.3.1 상태 변수 및 제어 입력 정의 35
• 3.3.2 시스템 모델의 이산화 36
• 3.4 비용 함수 설계 37
• 3.4.1 속도 연동형 상태 가중치 37
• 3.4.2 기하학적 비율 기반 제어 입력 가중치 38
• 3.5 제약조건 설정 38
• 3.6 제어기 성능 검증 및 분석 39
• 3.6.1 시뮬레이션 환경 및 조건 36
• 3.6.2 ISO 3888-2 기반 시나리오 41
• 3.6.3 실험 결과 분석 42
• 제4장 통합 프레임워크 주행 검증 49
• 4.1 검증 개요 및 시나리오 49
• 4.2 통합 주행 실험 결과 및 분석 51
• 4.2.1 경로 생성 결과 51
• 4.2.2 통합 주행 제어 성능 분석 52
• 제5장 결론 및 향후 연구 61
• 5.1 결론 61
• 5.2 한계 및 향후 연구 과제 62
• 참고문헌 64
• ABSTRACT 68