KR102431724B1 - 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치 - Google Patents

센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102431724B1
KR102431724B1 KR1020200118465A KR20200118465A KR102431724B1 KR 102431724 B1 KR102431724 B1 KR 102431724B1 KR 1020200118465 A KR1020200118465 A KR 1020200118465A KR 20200118465 A KR20200118465 A KR 20200118465A KR 102431724 B1 KR102431724 B1 KR 102431724B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vehicle
driving environment
change
data
dynamics
Prior art date
Application number
KR1020200118465A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220036453A (ko
Inventor
원종훈
박동혁
Original Assignee
인하대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인하대학교 산학협력단 filed Critical 인하대학교 산학협력단
Priority to KR1020200118465A priority Critical patent/KR102431724B1/ko
Publication of KR20220036453A publication Critical patent/KR20220036453A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102431724B1 publication Critical patent/KR102431724B1/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • B60W60/0015—Planning or execution of driving tasks specially adapted for safety
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G05D1/0278—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using satellite positioning signals, e.g. GPS
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
    • B60W2050/0001—Details of the control system
    • B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
    • B60W2050/0004—In digital systems, e.g. discrete-time systems involving sampling
    • B60W2050/0005—Processor details or data handling, e.g. memory registers or chip architecture
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/403—Image sensing, e.g. optical camera
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/40—Photo, light or radio wave sensitive means, e.g. infrared sensors
    • B60W2420/408—Radar; Laser, e.g. lidar
    • B60W2420/42—
    • B60W2420/52—
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2420/00—Indexing codes relating to the type of sensors based on the principle of their operation
    • B60W2420/54—Audio sensitive means, e.g. ultrasound
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W2556/00—Input parameters relating to data
    • B60W2556/45—External transmission of data to or from the vehicle
    • B60W2556/50—External transmission of data to or from the vehicle of positioning data, e.g. GPS [Global Positioning System] data
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2400/00—Special features of vehicle units
    • B60Y2400/30—Sensors
    • G05D2201/0213—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치는, 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부; 저장된 상기 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 주행환경 변화 감지부; 및 상기 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 상기 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 데이터 처리부를 포함하여 이루어질 수 있다.

Description

센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치{Method and Apparatus to estimate Vehicle Dynamics in Real-time by using Sensor in Self-Driving Car}
아래의 실시예들은 센서 데이터에 기반한 실시간 차량의 다이나믹 추정 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 센서 데이터를 이용하여 자율주행 차량의 다이나믹을 실시간으로 추정하고 업데이트하여 자율주행 차량의 안정성을 높이기 위한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존 자율주행 차량의 다이나믹을 알기 위한 기술로 센서 데이터를 통한 다양한 차량의 다이나믹을 결정짓는 파라미터들을 추정하는 기법이 있다. 그러나 차량의 파라미터들은 주행환경에 따라 달라질 수 있으며 실시간으로 변하는 주행환경에 대해서 대처하기 어렵다는 문제점이 있다.
한국등록특허 10-2031619호는 이러한 자율 주행 차량의 조향 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 조향 제어 장치를 통해 자율 주행 차량의 주행 안정성을 확보할 수 있는 장치에 관한 기술을 기재하고 있다.
한국등록특허 10-2031619호
실시예들은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 차량의 센서로부터 실시간으로 획득한 데이터를 일정 기간 동안 저장하고, 저장된 센서 데이터를 통하여 실시간으로 변하는 주행환경에 맞게 차량의 다이나믹을 추정하고 적용하여 안정성을 높이는 것에 그 목적이 있으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 이해될 수 있다.
일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치는, 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부; 저장된 상기 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 주행환경 변화 감지부; 및 상기 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 상기 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 데이터 처리부를 포함하여 이루어질 수 있다.
상기 데이터 저장부는, 실제 차량의 상태 정보와 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 위성항법장치(Global Positioning System, GPS), 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS), 및 초음파(Ultrasonic) 중 적어도 어느 하나 이상의 차량에 탑재되어 있는 센서로부터 데이터를 기설정된 기간 동안 저장할 수 있다.
상기 주행환경 변화 감지부는, 상기 데이터 저장부에 저장되는 상기 데이터의 변화를 통해 주행환경의 변화를 감지하여 상기 데이터 처리부를 동작시킬 수 있다.
상기 데이터 처리부는, 상기 주행환경의 변화가 감지되면 기설정된 기간 동안 저장된 상기 데이터를 통하여 차량의 다이나믹을 추정하여 차량에 업데이트 할 수 있다.
다른 실시예에 따른 컴퓨터 장치를 통해 수행되는 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법은, 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 단계; 저장된 상기 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 단계; 및 상기 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 상기 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
실시예들에 따르면 차량의 상태 및 부착된 센서로부터 데이터를 획득하고 저장하여 실제 주행환경의 변화를 인지하며, 변화를 감지하면 저장된 데이터를 통해서 차량의 다이나믹을 추정하고 업데이트함으로써 다양한 주행환경 변화에 실시간으로 대응하여 자율주행 차량의 안정성을 높이는 효과가 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 데이터 저장부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 주행환경 변화 감지부를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 데이터 처리부를 설명하기 위한 도면이다.
도 6는 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 기술 적용의 예시에 대한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 차량의 다이나믹을 위한 Bicycle model을 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 실험을 진행한 4가지 경로에 대한 그래프를 나타낸다.
도 9는 일 실시예에 따른 요 각속도(yaw rate)의 각 경로에 대한 추정된 전달함수로 얻은 출력과 측정값을 나타낸다.
도 10은 일 실시예에 따른 사이드슬립(sideslip)의 각 경로에 대한 추정된 전달함수로 얻은 출력과 측정값을 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 설명한다. 그러나, 기술되는 실시예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시예들에 의하여 한정되는 것은 아니다. 또한, 여러 실시예들은 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
아래의 실시예들은 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치에 관하여 기술하며, 보다 구체적으로 차량의 상태 및 부착된 센서로부터 데이터를 획득하고 저장하여 실제 주행환경의 변화를 인지하며, 변화를 감지하면 저장된 데이터를 통해서 차량의 다이나믹을 추정하고 업데이트하여 자율주행 차량의 안정성을 높이는 기술을 제공한다.
도 1은 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치는 데이터 저장부, 주행환경 변화 감지부 및 데이터 처리부를 포함하여 이루어질 수 있다.
보다 구체적으로, 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치는 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부, 저장된 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 주행환경 변화 감지부, 및 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 데이터 처리부를 포함하여 이루어질 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 컴퓨터 장치를 통해 수행되는 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법은, 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 단계(S110), 저장된 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 단계(S120), 및 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 데이터를 통해 차량의 다이나믹을 추정하는 단계(S130)를 포함하여 이루어질 수 있다.
아래에서 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법의 각 단계에 대해 설명한다.
일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법은 도 1에서 설명한 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치를 예를 들어 보다 구체적으로 설명할 수 있다.
단계(S110)에서, 데이터 저장부(110)는 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서(101)로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장할 수 있다.
데이터 저장부(110)는 실제 차량의 상태 정보와 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 위성항법장치(Global Positioning System, GPS), 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS), 및 초음파(Ultrasonic) 중 적어도 어느 하나 이상의 차량에 탑재되어 있는 센서(101)로부터 데이터를 기설정된 일정기간 동안 저장할 수 있다.
단계(S120)에서, 주행환경 변화 감지부(120)는 저장된 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지할 수 있다.
주행환경 변화 감지부(120)는 데이터 저장부(110)에 저장되는 데이터의 변화를 통해 주행환경의 변화를 감지하여 데이터 처리부를 동작시킬 수 있다.
단계(S130)에서, 데이터 처리부(130)는 주행환경의 변화를 감지하면 데이터 저장부(110)에 저장된 데이터를 이용하여 최소자승법(LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하고 이를 적용할 수 있다.
데이터 처리부(130)는 주행환경의 변화가 감지되면 기설정된 일정기간 동안 저장된 데이터를 통하여 차량의 다이나믹을 추정하여 차량에 업데이트 할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 데이터 저장부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 차량에서 센서를 통해 주행환경(102)에 대한 정보를 획득하여 저장하는 데이터를 나타낸다. 데이터 저장부(110)는 실제 차량의 상태 정보 및 카메라, LiDAR, 레이더, GPS/INS, 초음파와 같은 센서 등을 이용하여 획득한 주행환경(102)에 대한 데이터를 저장할 수 있다.
예컨대, 데이터 저장부(110)는 차량의 상태 정보 및 센서 등을 통해 도로 상태면(도로 마찰 계수), 탑승자 수, 탑승자의 위치, 스티어링 각도(steering angle) 및 차량 속도 등에 대한 정보를 저장할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 주행환경 변화 감지부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 주행환경 변화 감지부의 동작에 대한 순서도의 예를 나타낸다. 주행환경 변화 감지부(120)는 데이터 저장부(110)에서 저장된 값을 이용하여 주행환경의 변화를 감지할 수 있다. 여기서, 주행환경의 변화 감지는 일정시간 동안 도로 상태면(도로 마찰 계수), 탑승자 수, 탑승자의 위치, 스티어링 각도(steering angle) 및 차량 속도 등의 변화가 이루어지면 주행환경 변화를 감지할 수 있다.
즉, 주행환경 변화 감지부(120)는 변화가 감지되면 기설정된 기간 동안(예컨대, 5분)의 데이터로 데이터 처리부(130)를 통해 차량에 업데이트 할 수 있다. 예를 들어, 주행환경 변화 감지부(120)는 데이터 저장부(110)에서 저장된 값을 이용하여 5분의 일정시간 동안 스티어링 변화를 감지(125)할 수 있다. 여기서, 주행환경 변화 감지부(120)는 주행환경의 변화를 감지하는 경우 데이터 처리부(130)를 동작시킬 수 있다. 즉, 주행환경 변화 감지부(120)는 주행환경 변화를 감지했을 때 감지한 시점으로부터 5분동안 일정 횟수 이상의 스티어링 변화가 일어나면 데이터 처리부(130)를 동작시킬 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 데이터 처리부를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 데이터 처리부(130)는 주행환경 변화 감지부(120)에서 변화를 감지하면, 저장된 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정할 수 있다. 그리고, 데이터 처리부(130)는 추정된 차량의 다이나믹을 제어기에 업데이트하여 차량 안정성을 높일 수 있다.
예컨대, 차량의 다이나믹 추정은 차량 속도, 스티어링 각도, 요 각속도(yaw rate), 사이드슬립(sideslip)을 반영할 수 있다.
도 3 내지 도 5에서 설명한 바와 같이, 이를 통해 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법을 제공할 수 있다. 도 6는 일 실시예에 따른 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 기술 적용의 예시에 대한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 차량의 다이나믹을 위한 Bicycle model을 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, 차량의 다이나믹을 위한 Bicycle model을 나타내는 것으로, Bicycle model은 각 차축의 안쪽 타이어와 바깥쪽 타이어를 차축 중심에 하나의 타이어로 표현하며, 앞 차축과 뒤 차축에 대해 좌측 및 우측 조향 각도가 동일하다고 가정한다.
수학식 1은 무게중심에서의 운동방정식을 나타낸다.
[수학식 1]
Figure 112020097878847-pat00001
수학식 2는 수학식 1을 통해 구한 상태공간모형(state space model)이다.
[수학식 2]
Figure 112020097878847-pat00002
수학식 3은 수학식 2를 통해 구한 전달함수를 나타낸다.
[수학식 3]
Figure 112020097878847-pat00003
수학식 4는 알고 있는 측정치로부터 어떤 모르는 파라미터(parameter)를 추정하기 선형 모델(linear model)을 나타낸다.
[수학식 4]
Figure 112020097878847-pat00004
수학식 5는 목적 함수(objective function)을 나타낸다.
[수학식 5]
Figure 112020097878847-pat00005
LSE(Least Square Estimation)는 이를 최소화하는 파라미터를 추정하는 기법으로 수학식 6과 같이 구할 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112020097878847-pat00006
여기서, θ는 추정하려는 parameter vector, Z(k)는 measurement vector, H(k)는 measurement matrix, V(k)는 measurement noise vector, W(k)는 weighting matrix이다.
수학식 7은 어떤 시스템(system)을 n-th order discrete transfer function으로 모델링한 것이다.
[수학식 7]
Figure 112020097878847-pat00007
이를 선형 모델(linear model)로 표현하면 수학식 8과 같고, 수학식 6을 통해 LSE 기법으로 전달함수의 계수(coefficients)를 추정할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112020097878847-pat00008
표 1은 실험에서 사용한 시뮬레이터를 통해서 얻을 수 있는 데이터를 나타낸다.
[표 1]
Figure 112020097878847-pat00009
도 8은 일 실시예에 따른 실험을 진행한 4가지 경로에 대한 그래프를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 실험을 진행한 4가지 경로에 대한 그래프를 제공하며, 이 때 식 steer를 입력으로 하고 사이드슬립(sideslip)을 출력으로 하는 전달함수를 수학식 9와 같이 가정할 수 있으며 LSE 기법으로 추정할 수 있다.
표 2는 LSE 기법으로 추정한 전달함수의 계수(coefficients)의 구체적인 값을 나타낸다.
[표 2]
Figure 112020097878847-pat00010
추정된 전달함수에 입력을 넣어서 나오는 출력을 측정값과 비교하여 추정기법을 검증할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 요 각속도(yaw rate)의 각 경로에 대한 추정된 전달함수로 얻은 출력과 측정값을 나타낸다. 그리고 도 10은 일 실시예에 따른 사이드슬립(sideslip)의 각 경로에 대한 추정된 전달함수로 얻은 출력과 측정값을 나타낸다.
표 3은 수식에 사용된 변수에 대한 설명이다.
[표 3]
Figure 112020097878847-pat00011
이상과 같이, 실시예들에 따르면 차량의 상태 및 부착된 센서로부터 데이터를 획득하고 저장하여 실제 주행환경의 변화를 인지하며, 변화를 감지하면 저장된 데이터를 통해서 차량의 다이나믹을 추정하고 업데이트함으로써 다양한 주행환경 변화에 실시간으로 대응하여 자율주행 차량의 안정성을 높이는 효과가 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부;
    저장된 상기 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 주행환경 변화 감지부; 및
    상기 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 상기 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 데이터 처리부
    를 포함하고,
    상기 주행환경 변화 감지부는,
    저장된 상기 데이터로부터 일정시간 동안 도로 상태면, 탑승자 수, 탑승자의 위치, 스티어링 각도(steering angle) 및 차량 속도 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터의 변화가 이루어지는 경우 주행환경의 변화를 감지하고,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 주행환경의 변화에 따라 차량 속도, 스티어링 각도, 요 각속도(yaw rate) 및 사이드슬립(sideslip) 중 적어도 어느 하나 이상의 차량의 다이나믹을 추정하여 차량 제어기에 업데이트하는 것
    을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 저장부는,
    실제 차량의 상태 정보와 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 위성항법장치(Global Positioning System, GPS), 관성항법장치(Inertial Navigation System, INS), 및 초음파(Ultrasonic) 중 적어도 어느 하나 이상의 차량에 탑재되어 있는 센서로부터 데이터를 기설정된 기간 동안 저장하는 것
    을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 주행환경 변화 감지부는,
    상기 데이터 저장부에 저장되는 상기 데이터의 변화를 통해 주행환경의 변화를 감지하여 상기 데이터 처리부를 동작시키는 것
    을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 처리부는,
    상기 주행환경의 변화가 감지되면 기설정된 기간 동안 저장된 상기 데이터를 통하여 차량의 다이나믹을 추정하여 차량에 업데이트 하는 것
    을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 장치.
  5. 컴퓨터 장치를 통해 수행되는 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법에 있어서,
    차량의 상태 정보 및 차량에 부착된 센서로부터 주행환경에 대한 데이터를 획득하여 저장하는 단계;
    저장된 상기 데이터로부터 실제 주행환경의 변화를 감지하는 단계; 및
    상기 주행환경의 변화를 감지하면 저장된 상기 데이터를 이용하여 최소자승법(Least Square Estimation, LSE)으로 차량의 다이나믹을 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 실제 주행환경의 변화를 감지하는 단계는,
    저장된 상기 데이터로부터 일정시간 동안 도로 상태면, 탑승자 수, 탑승자의 위치, 스티어링 각도(steering angle) 및 차량 속도 중 적어도 어느 하나 이상의 데이터의 변화가 이루어지는 경우 주행환경의 변화를 감지하고,
    상기 차량의 다이나믹을 추정하는 단계는,
    상기 주행환경의 변화에 따라 차량 속도, 스티어링 각도, 요 각속도(yaw rate) 및 사이드슬립(sideslip) 중 적어도 어느 하나 이상의 차량의 다이나믹을 추정하여 차량 제어기에 업데이트하는 것
    을 특징으로 하는, 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법.
KR1020200118465A 2020-09-15 2020-09-15 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치 KR102431724B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200118465A KR102431724B1 (ko) 2020-09-15 2020-09-15 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200118465A KR102431724B1 (ko) 2020-09-15 2020-09-15 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220036453A KR20220036453A (ko) 2022-03-23
KR102431724B1 true KR102431724B1 (ko) 2022-08-12

Family

ID=80963516

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200118465A KR102431724B1 (ko) 2020-09-15 2020-09-15 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102431724B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116518986B (zh) * 2023-07-04 2023-10-03 蘑菇车联信息科技有限公司 自动驾驶车辆的定位方法、装置及电子设备、存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005313863A (ja) 2004-03-24 2005-11-10 Sumitomo Rubber Ind Ltd 路面状態判定方法および装置ならびに路面状態判定プログラム
JP2007320401A (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd 路面摩擦係数判定方法および装置、ならびに路面摩擦係数判定プログラム
JP2015224977A (ja) * 2014-05-28 2015-12-14 日産自動車株式会社 車両用加速度センサの出力補正装置
JP2019502582A (ja) 2016-12-14 2019-01-31 バイドゥ ユーエスエー エルエルシーＢａｉｄｕ ＵＳＡ ＬＬＣ 自動運転車両の速度制御に用いられるパラメータの推定方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10206177A (ja) * 1997-01-27 1998-08-07 Casio Comput Co Ltd 位置計測装置、角速度センサの出力補正方法及び記録媒体
US10435015B2 (en) * 2016-09-28 2019-10-08 Baidu Usa Llc System delay corrected control method for autonomous vehicles
KR102031619B1 (ko) 2018-09-17 2019-11-08 주식회사 만도 자율 주행 차량의 조향 제어 장치 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005313863A (ja) 2004-03-24 2005-11-10 Sumitomo Rubber Ind Ltd 路面状態判定方法および装置ならびに路面状態判定プログラム
JP2007320401A (ja) * 2006-05-31 2007-12-13 Sumitomo Rubber Ind Ltd 路面摩擦係数判定方法および装置、ならびに路面摩擦係数判定プログラム
JP2015224977A (ja) * 2014-05-28 2015-12-14 日産自動車株式会社 車両用加速度センサの出力補正装置
JP2019502582A (ja) 2016-12-14 2019-01-31 バイドゥ ユーエスエー エルエルシーＢａｉｄｕ ＵＳＡ ＬＬＣ 自動運転車両の速度制御に用いられるパラメータの推定方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220036453A (ko) 2022-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3334624B1 (en) A sideslip compensated control method for autonomous vehicles
EP3345086B1 (en) A physical model and machine learning combined method to simulate autonomous vehicle movement
CN110967991B (zh) 车辆控制参数的确定方法、装置、车载控制器和无人车
EP3324332A1 (en) Method and system to predict vehicle traffic behavior for autonomous vehicles to make driving decisions
CN109030867B (zh) 使用加速度传感器和地磁传感器计算角速度的方法和设备
KR102024986B1 (ko) 차로 유지 제어 장치 및 방법
JP2019501809A (ja) 自律走行車の速度を追従する方法及びシステム
JP2017532253A5 (ko)
US20230242034A1 (en) Controlling an autonomous vehicle based upon a predicted imminent lane change
US20200386782A1 (en) Apparatus and method for calibrating inertial measuring unit
KR102431724B1 (ko) 센서 데이터를 통한 자율주행 차량의 실시간 다이나믹 추정 방법 및 장치
JP6952117B2 (ja) 自動運転車両のためのスピード制御コマンド自動較正システム
KR102307076B1 (ko) 딥 앙상블과 칼만필터를 통합한 방식의 차량 사이드슬립 앵글 추정 방법 및 장치
CN114291107B (zh) 用于控制车辆的驾驶的装置和方法
KR101928652B1 (ko) 다중 초음파 센서를 이용한 차량용 연석 탐지 방법 및 장치
KR102460842B1 (ko) 센서 퓨전에 의한 차량의 위치 추정 방법
US20230012905A1 (en) Proximity detection for automotive vehicles and other systems based on probabilistic computing techniques
KR20150079098A (ko) 강인한 시각 주행거리 측정을 위한 시공간적 3차원 벡터 필터링 기법
KR102589970B1 (ko) 객체 측위 방법 및 장치
JP7350736B2 (ja) 航空機の潜在的な軌道の風の影響の計算
CN112859127A (zh) 导航装置及导航装置的操作方法
JP6980497B2 (ja) 情報処理方法及び情報処理装置
JP2007331459A (ja) 車両用制動力制御装置および車両用制動力制御方法
JP7388522B1 (ja) ヨーレート制御装置、ヨーレート制御方法及びプログラム
KR102477587B1 (ko) Ugv 모니터링 방법 및 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant