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유동연(Dongyeon Yu),박찬호(ChanHo Park),황성호(Sung-Ho Hwang) 대한기계학회 2019 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2019 No.11
In the autonomous driving experimental city K-City, it is possible to evaluate various driving scenarios that autonomous driving technology must respond to, such as parking lots, school zones, signal intersections, roundabouts, highways and tunnels. Plan the safest and fastest route from the C-ITS information. The look-ahead point is used to retrieve the information stored in the route to establish a speed control and steering control strategy. To improve vehicle SCC algorithm responsiveness, machine learning results are applied to calculate the acceleration control input to follow the target velocity profile. By adjusting the gain of the steering controller on the basis of the curvature information of the look-ahead point, it is possible to control the actuator without burden on the driving situation.
정밀 도로지도 정보를 활용한 자율주행 하이브리드 제어 전략
유동연(Dongyeon Yu),김동규(Donggyu Kim),최호승(Hoseung Choi),황성호(Sung-Ho Hwang) 유공압건설기계학회 2020 드라이브·컨트롤 Vol.17 No.4
Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.
교통 시뮬레이터와 차량 동역학 시뮬레이터 연동을 통한 차량 성능 평가용 확률적 시나리오 개발
이홍규(Honggyu Lee),유동연(Dongyeon Yu),황성호(Sung-Ho Hwang) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
자율주행 또는 ADAS (Advanced Driving Assistance System) 기술들이 발전함에 따라 이를 평가하는 방법들의 필요성이 대두되고 있다. 위와 같은 기술을 평가하는 일반적인 방법으로는 실제 도로환경에서 주행 중에 발생할 수 있는 상황에 맞추어 주행실험을 하거나 제한적인 시나리오 안에서 차량을 반복 주행시키며 기술을 평가하는 것이 있다. 그러나 이러한 방법은 기술의 개발 뿐만 아니라 평가에도 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에 이를 보완하기 위하여 차량 관련 시뮬레이터를 이용한 여러 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 기반의 교통 시뮬레이터인 SUMO (Simulation of Urban Mobility)를 통해 다양한 시나리오 상황을 설정할 수 있도록 개발한 후, SUMO와 차량 동역학 시뮬레이터인 CarMaker의 통합 인터페이스를 구축하여 시나리오에 따라 이동하는 목표 차량(Ego Vehicle)의 동역학적 특성을 얻어낼 수 있게 하였다. 차량 주행 시나리오 상황을 개발함에 있어서 다양한 이벤트들에 대해 발생 확률을 조절할 수 있도록 하였고, 이벤트들이 목표 차량 주변에서만 발생하도록 하여 차량 성능 평가에 더욱 집중하도록 하였다. 특수 발생 이벤트로는 비정상적인 끼어들기 (Cut-In) 상황 및 앞 차량의 급정거 상황으로 하였고, 일반 발생 이벤트로는 교통 시뮬레이터에 내장된 알고리즘 중 하나인 차량 주행 모드 변경(Lane Change Mode/Speed Mode)을 모든 차량에 임의로 발생하도록 하여 더욱 다양한 상황을 얻어낼 수 있도록 하였다. 이러한 확률적 시나리오 시뮬레이션의 결과로부터 발생 이벤트에 대한 통계적 수치를 얻어내고, 원하는 상황을 유도할 수 있도록 하여 더욱 다양한 상황에서의 차량 성능평가에 용이하도록 하였다.