KR102509622B1 - Approximate clothoid-based local route generation method and apparatus to ensure stability of automatic parking system - Google Patents

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KR102509622B1 KR1020200157470A KR20200157470A KR102509622B1 KR 102509622 B1 KR102509622 B1 KR 102509622B1 KR 1020200157470 A KR1020200157470 A KR 1020200157470A KR 20200157470 A KR20200157470 A KR 20200157470A KR 102509622 B1 KR102509622 B1 KR 102509622B1
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Abstract

본 발명은 자동주차 시스템 안정성을 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법 및 장치를 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하고, 카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하고, 상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하고, 상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치가 제공된다. The present invention discloses a method and apparatus for generating a local path based on an approximate clothoid that guarantees stability of an automatic parking system. According to the present invention, a processor; and a memory connected to the processor, wherein the memory sets a stability parameter of an automatic parking system, sets a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured through a camera, and sets the set stability Generate an approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point using parameters and a preset vehicle dynamics model, and control the vehicle in the longitudinal and lateral directions according to the generated local path , An approximate clausoid-based local path generating device storing program instructions executable by the processor is provided.

Description

자동주차 시스템 안정성을 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법 및 장치{Approximate clothoid-based local route generation method and apparatus to ensure stability of automatic parking system}Approximate clothoid-based local route generation method and apparatus to ensure stability of automatic parking system

본 발명은 자동주차 시스템 안정성을 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법 및 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a method and apparatus for generating a local path based on an approximate clothoid that guarantees stability of an automatic parking system.

차량의 운행 시 운전자의 부주의나 시계의 불량, 후방 차량의 전방 주시 의무 위반 등으로 교통사고가 빈번하게 발생하고 있다. Traffic accidents frequently occur due to the driver's negligence, poor visibility, or violation of the obligation to look forward by a vehicle behind the vehicle while driving.

이를 방지하기 위해 최근 차량에 지능형 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)이 장착되고 있다. To prevent this, advanced driver assistance systems (ADAS) are being installed in recent vehicles.

지능형 운전자 보조 시스템은 첨단 감지 센서와 GPS, 통신, 지능형 영상 장비 등을 이용하여 주행 중 일부 상황을 차량 스스로 인지하여 상황을 판단, 자동차를 제어하거나 운전자가 미리 위험요소를 감지할 수 있도록 소리, 불빛, 진동 등으로 알려주는 운전자 보조 시스템이다.The intelligent driver assistance system uses state-of-the-art detection sensors, GPS, communication, and intelligent video equipment to recognize some situations while driving, determine the situation, control the vehicle, or enable the driver to detect risk factors in advance by using sound and light. It is a driver assistance system that informs by vibration, etc.

운전자 보조 시스템 중 주차보조 시스템(SPAS, Smart Parking Assistant System)은 차량의 주차 시에 운전자에게 편의를 제공하면서 주차가 미숙한 운전자에게 주차공간 이탈에 의한 접촉 사고를 미연에 방지한다. Among driver assistance systems, a parking assistance system (SPAS, Smart Parking Assistant System) provides convenience to a driver when parking a vehicle and prevents a driver who is inexperienced in parking from a contact accident caused by leaving a parking space.

근래에는 차량의 주변에 설치된 카메라 및 센서를 이용하여 자율주차를 지원해주는 서비스까지 제공되고 있다. Recently, a service for supporting autonomous parking using cameras and sensors installed around the vehicle is being provided.

종래의 주차보조 시스템(SPAS)은 감지 거리와 방향이 제한적인 초음파 등 센서를 이용하여 장애물을 감지하여 주차가 가능한 공간의 일부를 찾고 운전자가 해당 주차공간으로 주차를 원하면 주차공간에 차량이 진입할 수 있도록 원호와 직선의 조합으로 이루어진 주차 경로를 생성하고 주차 경로로부터 조향을 직접 구하여 차량의 조향각을 제어한다. Conventional parking assist systems (SPAS) detect obstacles using sensors such as ultrasonic waves, which have limited sensing distance and direction, find a part of a parking space, and when a driver wants to park in a parking space, the vehicle enters the parking space. A parking path consisting of a combination of circular arcs and straight lines is created and the steering angle is directly obtained from the parking path to control the steering angle of the vehicle.

클로소이드 곡선은 연속적이고 점차적으로 변화하는 곡률 변화율을 가지는 곡선을 의미하며 차량의 원활한 주행을 위해 일반적으로 도로 건설에 적용된다. The closoid curve means a curve having a curvature change rate that continuously and gradually changes, and is generally applied to road construction for smooth driving of vehicles.

주차 경로 생성에 클로소이드 곡선을 적용하면 불연속적인 곡률없이 부드러운 조향과 차량의 움직임을 얻을 수 있어 운전자에게 매우 편안한 주차 제어가 가능하다.Applying the closoid curve to the parking path generation enables smooth steering and vehicle movement without discontinuous curvature, enabling very comfortable parking control for the driver.

그러나 클로소이드 곡선에 따른 경로는 많은 계산 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. However, the path according to the Closoid curve has a problem in that a lot of computational overhead occurs.

KR 공개특허공보 10-2018-0119225KR Patent Publication No. 10-2018-0119225

상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 클로소이드 기반 로컬 경로를 간단하지만 안정성을 보장할 수 있는 자동주차 시스템 안정도를 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법 및 장치를 제안하고자 한다. In order to solve the above problems of the prior art, the present invention proposes a method and apparatus for generating an approximate clothoid-based local path that guarantees the stability of an automatic parking system that can guarantee the stability of a clothoid-based local path although it is simple. do.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 자동주차 시스템 안정성을 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하고, 카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하고, 상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하고, 상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치가 제공된다. In order to achieve the above object, according to an embodiment of the present invention, an approximate clothoid-based local path generating device for ensuring stability of an automatic parking system, comprising: a processor; and a memory connected to the processor, wherein the memory sets a stability parameter of an automatic parking system, sets a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured through a camera, and sets the set stability Generate an approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point using parameters and a preset vehicle dynamics model, and control the vehicle in the longitudinal and lateral directions according to the generated local path , An approximate clausoid-based local path generating device storing program instructions executable by the processor is provided.

상기 안정도 파라미터는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기를 이용하여 정의될 수 있다. The stability parameter may be defined using a longitudinal control parameter of the vehicle and a sampling period of the vehicle dynamics model.

상기 종방향 제어 파라미터는 상기 차량의 종방향 속도 및 특정 샘플링 타임에서 차량의 종방향 이동 거리를 이용하여 정의될 수 있다. The longitudinal control parameter may be defined using the longitudinal speed of the vehicle and the longitudinal movement distance of the vehicle at a specific sampling time.

상기 차량의 횡방향 제어를 위한 조향 각도는 상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로의 곡률과 상기 차량의 휠베이스를 이용하여 정의될 수 있다. A steering angle for lateral control of the vehicle may be defined using the curvature of the approximate clothoid-based local path and the wheelbase of the vehicle.

상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로는 아래의 수학식으로 정의되며, The approximate clothoid-based local path is defined by the following equation,

[수학식][mathematical expression]

Figure 112020125445456-pat00001
Figure 112020125445456-pat00001

여기서, x는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 종방향 좌표이고, 상기 c2 및 c3는 시변 계수로서 다음의 수학식으로 정의되고, Here, x is the longitudinal coordinate of the vehicle in the parking space coordinate system, and c 2 and c 3 are time-varying coefficients defined by the following equation,

[수학식][mathematical expression]

Figure 112020125445456-pat00002
Figure 112020125445456-pat00002

여기서, k는 샘플링 타임, y는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 횡방향 좌표이고,

Figure 112020125445456-pat00003
는 상기 차량이 종방향과 이루는 각도이다. Here, k is the sampling time, y is the lateral coordinate of the vehicle in the parking space coordinate system,
Figure 112020125445456-pat00003
Is the angle the vehicle makes with the longitudinal direction.

상기 차량 동역학 모델은 아래의 폐루프 시스템으로 정의되는 The vehicle dynamics model is defined as a closed-loop system below

[수학식][mathematical expression]

Figure 112020125445456-pat00004
Figure 112020125445456-pat00004

여기서,

Figure 112020125445456-pat00005
이고, here,
Figure 112020125445456-pat00005
ego,

상기 안정도 파라미터(p)가 상기 샘플링 주기(Ts) 및 상기 종방향 제어 파라미터(

Figure 112020125445456-pat00006
)의 곱인
Figure 112020125445456-pat00007
정의됨에 따라 The stability parameter (p) is the sampling period (T s ) and the longitudinal control parameter (
Figure 112020125445456-pat00006
)
Figure 112020125445456-pat00007
as defined

Figure 112020125445456-pat00008
이며,
Figure 112020125445456-pat00008
is,

Vx는 상기 차량의 종방향 속도,

Figure 112020125445456-pat00009
는 상기 차량의 종방향과 이루는 각도에 대한 상태 의존 파라미터이다. V x is the longitudinal speed of the vehicle,
Figure 112020125445456-pat00009
Is a state-dependent parameter for an angle formed with the longitudinal direction of the vehicle.

상기 폐루프 시스템의 평형점이

Figure 112020125445456-pat00010
인 경우 상기 수학식 3의 지수적인 안정성을 만족하도록 하는
Figure 112020125445456-pat00011
가 존재하며, 상기
Figure 112020125445456-pat00012
Figure 112020125445456-pat00013
의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정될 수 있다. The equilibrium point of the closed loop system is
Figure 112020125445456-pat00010
In the case of Equation 3 to satisfy the exponential stability
Figure 112020125445456-pat00011
exists, remind
Figure 112020125445456-pat00012
Is
Figure 112020125445456-pat00013
In the eigenequation and eigenvalue of , the case where the eigenvalue is a complex number and the case where it is a real number may be determined differently.

상기

Figure 112020125445456-pat00014
는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00015
와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00016
의 최소값으로 결정될 수 있다. remind
Figure 112020125445456-pat00014
Is determined when the eigenvalue is a complex number
Figure 112020125445456-pat00015
And determined when the eigenvalue is a real number
Figure 112020125445456-pat00016
can be determined as the minimum value of

본 발명의 다른 측면에 따르면, 프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법으로서, 자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하는 단계; 카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하는 단계; 상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어하는 단계를 포함하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법이 제공된다. According to another aspect of the present invention, a method for generating an approximate clothoid-based local path in a device including a processor and a memory, comprising: setting a stability parameter of an automatic parking system; setting a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured by a camera; generating an approximate clothoid-based local path from an initial pose of the vehicle to the parking completion point using the set stability parameter and a preset vehicle dynamics model; and controlling the longitudinal and lateral directions of the vehicle according to the generated local path.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 프로그램이 제공된다. According to another aspect of the present invention, a computer readable program for performing the method described above is provided.

본 발명에 따르면, 안정도 파라미터의 설정을 통해 간단하면서도 안정성을 보장할 수 있는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성할 수 있는 장점이 있다. According to the present invention, there is an advantage in that an approximate clothoid-based local path that can guarantee stability while being simple through setting stability parameters can be created.

도 1은 차량의 후륜축 중심의 주차 좌표 {xy} 및 비홀로노믹(nonholonomic) 모델을 도시한 도면이다.
도 2는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 이용하여 후진 주차에서의 가상 토잉(towing) 방법을 도시한 것이다.
도 3은 본 실시예에 따른 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획과 분산 제어 알고리즘을 제시한다.
도 4는 본 실시예에 따른 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치를 도시한 도면이다.
1 is a diagram illustrating parking coordinates {xy} centered on a rear wheel axis of a vehicle and a nonholonomic model.
Figure 2 illustrates a method of virtual towing in reverse parking using approximate clothoid-based local path planning.
3 presents an approximate clothoid-based local path planning and distributed control algorithm according to this embodiment.
4 is a diagram illustrating an approximate clothoid-based local path generating apparatus according to the present embodiment.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

장애물을 피하면서 시작 지점에서 목표 지점까지 궤적을 찾는 경로 계획은 자동주차 시스템의 핵심 요소이다. Path planning, which finds a trajectory from a starting point to a target point while avoiding obstacles, is a key element of an automated parking system.

경로 계획은 글로벌 경로 계획과 로컬 경로 계획의 두 가지로 나눌 수 있다. Path planning can be divided into global path planning and local path planning.

글로벌 경로 계획은 확률적 로드맵 등을 이용하며, 로컬 경로 계획 알고리즘은 피드백 컨트롤러에 대한 경로 추적 또는 궤도 추적과 같은 작업이 할당된다. Global path planning uses probabilistic roadmaps, etc., and local path planning algorithms are assigned tasks such as path tracking or trajectory tracking to the feedback controller.

일반적으로 자동주차 시스템에서 사용되는 경로 계획에는 원-원(circle-to-circle), 원-선-원(circle-line-circle) 및 클로소이드가 있다. Path plans commonly used in automatic parking systems include circle-to-circle, circle-line-circle, and clothoid.

원-원 및 원-선-원은 로컬 경로 계획에서 필연적으로 경로 곡률의 불연속 부분을 생성하며, 이는 인간의 접근 방식과는 차이가 있다. Circle-circle and circle-line-circle inevitably create a discontinuous portion of path curvature in local path planning, which differs from the human approach.

이에, 근래에 클로소이드 기반 경로 계획 알고리즘이 주목을 받고 있다. 그러나, 클로소이드 기반 경로 계획 알고리즘은 Fresnel 적분 계산으로 인해 많은 계산량이 필요하다. Accordingly, a clothoid-based path planning algorithm has recently been attracting attention. However, the closoid-based path planning algorithm requires a large amount of computation due to Fresnel integral calculation.

일반적으로 자동차 산업이 가격에 민감한 점을 고려하면 제한적인 저가형 ECU에서의 계산 성능을 고려해야만 한다. Considering that the automotive industry is generally price-sensitive, the computational performance of limited low-end ECUs must be considered.

최근 계산 시간을 줄이기 위한 다양한 방법이 연구되었지만 상용 ECU에서 반복적인 로컬 경로 계획은 적합하지 않다. Recently, various methods to reduce the computation time have been studied, but iterative local path planning in commercial ECUs is not suitable.

이에, 본 발명은 불연속성 및 높은 계산 부하 문제를 해결하기 위해 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 제안하며, 간단하면서도 효과적인 분산형 종방향 및 횡방향 제어 알고리즘을 제안한다. Accordingly, the present invention proposes an approximate clothoid-based local path planning to solve the problem of discontinuity and high computational load, and proposes a simple and effective distributed longitudinal and transverse control algorithm.

본 실시예에 따른 자동주차 시스템의 폐루프 시스템이 이산 선형 시변 시스템(discrete linear time-varying system)으로 표현됨을 보여준다. It is shown that the closed-loop system of the automatic parking system according to the present embodiment is expressed as a discrete linear time-varying system.

또한, 본 실시예에 따른 시스템의 안정성은 초기 포즈와 종방향 속도 제어가 주어진 조건을 만족하는 경우, Lyapunov 안정성 정리를 사용하여 증명된다. In addition, the stability of the system according to the present embodiment is verified using the Lyapunov stability theorem when the initial pose and longitudinal velocity control satisfy given conditions.

이하에서는 주차 좌표에서의 차량 운동학 모델(kinematic model)과 자동주차 시스템에 대한 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 모델을 설명한다. Hereinafter, a vehicle kinematic model at parking coordinates and an approximate clothoid-based local path model for an automatic parking system will be described.

도 1은 차량의 후륜축 중심의 주차 좌표 {xy} 및 비홀로노믹(nonholonomic) 모델을 도시한 도면이다. 1 is a diagram illustrating parking coordinates {xy} centered on a rear wheel axis of a vehicle and a nonholonomic model.

Figure 112020125445456-pat00017
를 주차 좌표에서 후륜축 중심(Center of Rear Axle, CRA)의 차량 위치 벡터로 정의한다.
Figure 112020125445456-pat00017
is defined as the vehicle position vector of the Center of Rear Axle (CRA) in parking coordinates.

차량의 포즈

Figure 112020125445456-pat00018
는 CRA에서 차량의 방향(orientation)
Figure 112020125445456-pat00019
(차량의 종방향과 이루는 각도)를 가지고 다음과 같이 정의된다. vehicle pose
Figure 112020125445456-pat00018
is the orientation of the vehicle in the CRA
Figure 112020125445456-pat00019
It is defined as follows with (the angle formed with the longitudinal direction of the vehicle).

Figure 112020125445456-pat00020
Figure 112020125445456-pat00020

본 실시예에서는 Ackerman turning geometry 및 기존의 차량 운동학 모델을 고려하여 수학식 1의 각 변수를 다음과 같이 표현한다. In this embodiment, each variable of Equation 1 is expressed as follows in consideration of Ackerman turning geometry and the existing vehicle kinematics model.

Figure 112020125445456-pat00021
Figure 112020125445456-pat00021

여기서,

Figure 112020125445456-pat00022
,
Figure 112020125445456-pat00023
Figure 112020125445456-pat00024
은 각각 CRA에서 종방향 속도, 전륜 조향각 및 휠베이스이다. here,
Figure 112020125445456-pat00022
,
Figure 112020125445456-pat00023
and
Figure 112020125445456-pat00024
are the longitudinal speed, front wheel steering angle and wheelbase at CRA, respectively.

차량 운동학 모델은 주차보조 시스템과 같이 제한된 저속 주행 조건의 모션 제어에 효과적이다. The vehicle kinematics model is effective for motion control in limited low-speed driving conditions such as parking assistance systems.

본 실시예에서는 다음과 같이 샘플링 주기가 Ts인 1차 오일러 방법을 사용하는 이산 시간 시스템을 사용한다. In this embodiment, a discrete-time system using a first-order Euler method with a sampling period of T s is used as follows.

Figure 112020125445456-pat00025
Figure 112020125445456-pat00025

수학식 3의 종방향 모션 모델(3a)과 횡방향 모션 모델(3b)을 위한 분산 제어가 이하에서 설명될 것이다. Distributed control for the longitudinal motion model 3a and the transverse motion model 3b of Equation 3 will be described below.

여기서, 가정 1은 다음과 같다. Here, assumption 1 is as follows.

가정 1: 주차를 위한 차량의 방향의 범위는

Figure 112020125445456-pat00026
이다. Assumption 1: The range of direction of the vehicle for parking is
Figure 112020125445456-pat00026
am.

가정 1에 따른 방향 범위는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획의 자동주차 시스템에 충분하다. The directional range according to Assumption 1 is sufficient for an automatic parking system based on approximate clothoid-based local path planning.

이하에서 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 모델을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the approximate clothoid-based local path model will be described in detail.

본 실시예에서는 효율적이고 낮은 계산 복잡도를 갖는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성한다. In this embodiment, an approximate clothoid based local path is generated which is efficient and has low computational complexity.

도로의 호의 길이 s가 주어지면 도로가 다음과 같은 곡률로 설계된 것으로 가정한다. Given the arc length s of a road, it is assumed that the road is designed with the following curvature.

Figure 112020125445456-pat00027
Figure 112020125445456-pat00027

여기서, c2와 c3는 각각 s=0에서의 도로 곡률과 그 변화율을 나타낸다. Here, c 2 and c 3 denote the road curvature and its change rate at s=0, respectively.

작은 곡률의 경우 호 길이 s는 종방향 거리 x로 근사할 수 있다. For small curvatures, the arc length s can be approximated by the longitudinal distance x.

수학식 4를 두 번 적분하면 근사 클로소이드 3차 다항식 곡선 모델이 된다. Integrating Equation 4 twice gives an approximate clothoid 3rd order polynomial curve model.

Figure 112020125445456-pat00028
Figure 112020125445456-pat00028

여기서, c0와 c1는 주차 좌표에서 측면 오프셋과 요 각도 오프셋을 나타낸다. Here, c 0 and c 1 represent the lateral offset and yaw angle offset in the parking coordinates.

주차의 목표는 c0와 c1이 0으로 설정되도록 차량을 주차좌표계 원점(주차완료점)으로 이동시키는 것이며, 따라서, 다음 모델을 사용한다. The goal of parking is to move the vehicle to the parking coordinate system origin (parking completion point) so that c 0 and c 1 are set to 0. Therefore, the following model is used.

Figure 112020125445456-pat00029
Figure 112020125445456-pat00029

로컬 경로 계획에서, 수학식 5와 같은 도로 모델은 고속도로 주행 차량에 널리 적용되나, 이러한 도로 모델을 자동주차 시스템에 적용하기 위해 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 제안한다. In local path planning, a road model such as Equation 5 is widely applied to vehicles traveling on highways, but to apply this road model to an automatic parking system, approximate clothoid-based local path planning is proposed.

이하에서는 자동주차에서 차량 동작 제어에 대해 상세하게 설명한다. Hereinafter, vehicle operation control in automatic parking will be described in detail.

로컬 경로 계획을 생성함에 있어 장애물이 없다고 가정하며, 상위 제어 레벨에서 장애물 회피 문제를 해결하고, 하위 제어 레벨에서 일련의 모션 목표를 제공하는 계층 구조를 가지는 것을 고려한다. Consider having a hierarchical structure that assumes no obstacles in creating local path plans, solves obstacle avoidance problems at higher control levels, and provides a set of motion targets at lower control levels.

장애물이 없는 공간이 주어지면 매 샘플링 주기마다 주차완료점으로 가기 위한 로컬 경로를 탐색한다. Given a space without obstacles, a local path to the parking completion point is searched every sampling period.

그런 다음 종방향 및 횡방향 이동의 분산 제어를 수행한다. It then performs distributed control of longitudinal and transverse movements.

이하에서,

Figure 112020125445456-pat00030
는 벡터들의 유클리디언 norm을 나타낸다. 수식을 간단하게 하기 위해 벡터
Figure 112020125445456-pat00031
의 2-norm을
Figure 112020125445456-pat00032
로 정의하고, 행렬
Figure 112020125445456-pat00033
의 유도된 norm을
Figure 112020125445456-pat00034
Figure 112020125445456-pat00035
으로 정의한다. Below,
Figure 112020125445456-pat00030
denotes the Euclidean norm of the vectors. vector to simplify the formula
Figure 112020125445456-pat00031
2-norm of
Figure 112020125445456-pat00032
is defined as, and the matrix
Figure 112020125445456-pat00033
the derived norm of
Figure 112020125445456-pat00034
Figure 112020125445456-pat00035
Defined by

이하, 종방향 제어 과정을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the vertical direction control process will be described in detail.

종방향 제어의 목적은 주차 좌표에서 차량을 주차좌표계의 주차완료점 (0,0)으로 이동시키는 것이다. The purpose of longitudinal control is to move the vehicle from the parking coordinates to the parking completion point (0,0) of the parking coordinate system.

Figure 112020125445456-pat00036
를 미리 설정된 차량의 종방향 속도로 할 때, 다음과 같이 정의한다.
Figure 112020125445456-pat00036
Assuming that is the preset longitudinal speed of the vehicle, it is defined as follows.

Figure 112020125445456-pat00037
Figure 112020125445456-pat00037

여기서,

Figure 112020125445456-pat00038
이다. here,
Figure 112020125445456-pat00038
am.

여기서, 다음을 가정한다. Here, we assume the following.

가정 2: 차량의 종방향 속도

Figure 112020125445456-pat00039
는 원하는 속도
Figure 112020125445456-pat00040
, 즉
Figure 112020125445456-pat00041
를 완벽하게 추적한다. 주차 중에는 차량 속도가 낮고 동력 전달 장치의 동역학은 주차 시스템보다 상대적으로 빠르다. 따라서 폐루프 시스템은 다음과 같은 형식으로 정의된다. Assumption 2: Longitudinal speed of vehicle
Figure 112020125445456-pat00039
is the desired speed
Figure 112020125445456-pat00040
, in other words
Figure 112020125445456-pat00041
tracks perfectly. During parking, the vehicle speed is low and the dynamics of the power train are relatively faster than the parking system. Therefore, the closed-loop system is defined in the form

Figure 112020125445456-pat00042
Figure 112020125445456-pat00042

여기서,

Figure 112020125445456-pat00043
이다. here,
Figure 112020125445456-pat00043
am.

정리 1:

Figure 112020125445456-pat00044
를 고정된
Figure 112020125445456-pat00045
에서
Figure 112020125445456-pat00046
에 대한 천이(transition)이라 가정한다. 선형 상태 방정식인 수학식 8은 다음과 같은 유한 양의 상수
Figure 112020125445456-pat00047
가 존재하는 경우에만 지수적으로 균일하게 안정하다. Theorem 1:
Figure 112020125445456-pat00044
fixed
Figure 112020125445456-pat00045
at
Figure 112020125445456-pat00046
It is assumed to be a transition for Equation 8, a linear equation of state, is a finite positive constant
Figure 112020125445456-pat00047
is exponentially uniformly stable only if

Figure 112020125445456-pat00048
Figure 112020125445456-pat00048

모든 k, j에 대해

Figure 112020125445456-pat00049
이다. for all k, j
Figure 112020125445456-pat00049
am.

정리 1에서 주어진 결과를 이용하여 시변 시스템의 안정성을 보여줄 수 있다. Using the result given in Theorem 1, we can show the stability of a time-varying system.

제안 1(Propostion 1): 종방향 운동학 모델 (수학식 3의 a)을 고려하면, 가정 1을 충족하는 차량의 초기 방향을 가진 모든 초기 x에 대해 폐루프 시스템인 수학식 8의 평형점(equilbrium point)은 균일하게 지수적으로 안정적이다.Proposal 1: Considering the longitudinal kinematics model (a in Equation 3), the equilibrium point point) is uniformly exponentially stable.

증명:

Figure 112020125445456-pat00050
은 가정 1에 의해
Figure 112020125445456-pat00051
의 범위로 제한된다. proof:
Figure 112020125445456-pat00050
by assumption 1
Figure 112020125445456-pat00051
limited to the range of

Figure 112020125445456-pat00052
는 모든 설계된
Figure 112020125445456-pat00053
와 함께 상수
Figure 112020125445456-pat00054
에 의해
Figure 112020125445456-pat00055
로 제한된다.
Figure 112020125445456-pat00052
is all designed
Figure 112020125445456-pat00053
constant with
Figure 112020125445456-pat00054
by
Figure 112020125445456-pat00055
is limited to

초기 시간

Figure 112020125445456-pat00056
및 모든 시간 단계
Figure 112020125445456-pat00057
에서
Figure 112020125445456-pat00058
이 되도록
Figure 112020125445456-pat00059
보장된다. initial time
Figure 112020125445456-pat00056
and all time steps
Figure 112020125445456-pat00057
at
Figure 112020125445456-pat00058
so that
Figure 112020125445456-pat00059
guaranteed

따라서 수학식 8은 주어진 정리 1에 의해 지수적으로 균일하게 안정적이다. Equation 8 is therefore exponentially uniformly stable by the given Theorem 1.

이하에서는 횡방향 제어 과정을 설명한다. Hereinafter, the lateral direction control process will be described.

일정한 속도를 가정한 정상 상태에서 차량은 원운동(반경 R)을 하는 것으로 알려져 있다. It is known that in a steady state assuming a constant speed, a vehicle makes a circular motion (radius R).

Figure 112020125445456-pat00060
Figure 112020125445456-pat00060

여기서 R은 도 1의 CRA에서 차량의 종방향 축에 접하는 원하는 원의 반경이다. where R is the radius of the desired circle tangent to the longitudinal axis of the vehicle in the CRA of FIG. 1 .

모델 불확실성이 없다고 가정하면 수학식 10으로부터 원하는 조향 각도는 다음과 같이 표현된다. Assuming that there is no model uncertainty, the desired steering angle from Equation 10 is expressed as follows.

Figure 112020125445456-pat00061
Figure 112020125445456-pat00061

여기서 원하는 경로에 관한 수학식 4에서 클로소이드 기반 로컬 경로 곡률

Figure 112020125445456-pat00062
를 사용한다. Closoid-based local path curvature in Equation 4 for the path desired here
Figure 112020125445456-pat00062
Use

다음으로, 수학식 6의 미분으로부터 다음과 같이 근사화된다.Next, from the derivative of Equation 6, it is approximated as follows.

Figure 112020125445456-pat00063
Figure 112020125445456-pat00063

수학식 12로부터 시변 계수(time-varying coefficient)

Figure 112020125445456-pat00064
Figure 112020125445456-pat00065
는 다음과 같이 얻어진다. Time-varying coefficient from Equation 12
Figure 112020125445456-pat00064
and
Figure 112020125445456-pat00065
is obtained as follows.

Figure 112020125445456-pat00066
Figure 112020125445456-pat00066

여기서,

Figure 112020125445456-pat00067
이다. here,
Figure 112020125445456-pat00067
am.

Figure 112020125445456-pat00068
Figure 112020125445456-pat00069
에 대해 역(invertible)으로 될 수 있다.
Figure 112020125445456-pat00068
Is
Figure 112020125445456-pat00069
can be invertible for

수학식 13으로부터

Figure 112020125445456-pat00070
,
Figure 112020125445456-pat00071
는 다음과 같이 얻어진다. from Equation 13
Figure 112020125445456-pat00070
,
Figure 112020125445456-pat00071
is obtained as follows.

Figure 112020125445456-pat00072
Figure 112020125445456-pat00072

상기한 수학식을 이용하여 수학식 3b로 치환하면 다음과 같은 횡방향 동역학 모델을 얻을 수 있다. By substituting the above equation into Equation 3b, the following transverse dynamics model can be obtained.

Figure 112020125445456-pat00073
Figure 112020125445456-pat00073

선형 시변 시스템인 수학식 15의 폐루프 시스템을 분석하기 위해

Figure 112020125445456-pat00074
의 함수를 아래와 같이 상태 의존 파라미터를 통해 정의한다. In order to analyze the closed-loop system of Equation 15, which is a linear time-varying system,
Figure 112020125445456-pat00074
The function of is defined through state-dependent parameters as follows.

Figure 112020125445456-pat00075
Figure 112020125445456-pat00075

가정 1로부터, 다음의 내용이 존재한다는 것을 쉽게 알 수 있다.From Assumption 1, it is easy to see that the following exists.

Figure 112020125445456-pat00076
Figure 112020125445456-pat00076

수학식 15의 폐루프 시스템은 다음의 형태로 표현된다. The closed loop system of Equation 15 is expressed in the following form.

Figure 112020125445456-pat00077
Figure 112020125445456-pat00077

여기서,

Figure 112020125445456-pat00078
이다. here,
Figure 112020125445456-pat00078
am.

폐루프 시스템의 시스템 행렬

Figure 112020125445456-pat00079
은 종방향 속도
Figure 112020125445456-pat00080
, 종방향 위치
Figure 112020125445456-pat00081
Figure 112020125445456-pat00082
의 함수가 된다. System matrix of closed-loop system
Figure 112020125445456-pat00079
is the longitudinal speed
Figure 112020125445456-pat00080
, longitudinal position
Figure 112020125445456-pat00081
and
Figure 112020125445456-pat00082
becomes a function of

만일 가정 2가 만족된다면,

Figure 112020125445456-pat00083
가 된다. If assumption 2 is satisfied,
Figure 112020125445456-pat00083
becomes

그러면 수학식 7을 수학식 16에 대입하면, 다음을 얻을 수 있다. Then, substituting Equation 7 into Equation 16, the following can be obtained.

Figure 112020125445456-pat00084
Figure 112020125445456-pat00084

여기서, 표기의 단순성을 위해

Figure 112020125445456-pat00085
로 표현한다. Here, for the sake of simplicity of notation
Figure 112020125445456-pat00085
express it as

정리 2: 선형 상태 방정식인 수학식 16에서, 모든 k,

Figure 112020125445456-pat00086
및 모든 모든 샘플링에서의 고유치(pointwise eigenvalue)
Figure 112020125445456-pat00087
에 대해
Figure 112020125445456-pat00088
를 만족하는 상수
Figure 112020125445456-pat00089
Figure 112020125445456-pat00090
가 존재한다고 가정한다. Theorem 2: In Equation 16, which is a linear equation of state, all k,
Figure 112020125445456-pat00086
and all pointwise eigenvalues at all samplings.
Figure 112020125445456-pat00087
About
Figure 112020125445456-pat00088
A constant that satisfies
Figure 112020125445456-pat00089
and
Figure 112020125445456-pat00090
Assume that exists.

그러면 모든 k에 대해

Figure 112020125445456-pat00091
경우 수학식 16이 균일하게 지수적으로 안정한 양의 상수
Figure 112020125445456-pat00092
가 존재한다. Then for all k
Figure 112020125445456-pat00091
If Equation 16 is a uniformly exponentially stable positive constant
Figure 112020125445456-pat00092
exists.

Figure 112020125445456-pat00093
로 주어진 경우,
Figure 112020125445456-pat00093
If given as

Figure 112020125445456-pat00094
Figure 112020125445456-pat00095
로 정의한다.
Figure 112020125445456-pat00094
Figure 112020125445456-pat00095
is defined as

그러면 정리 2에서 주어진 결과를 이용하여 수학식 17의 폐루프 시스템은 지수적으로 안정하다는 것을 확인할 수 있다. Then, using the result given in Theorem 2, it can be confirmed that the closed-loop system of Equation 17 is exponentially stable.

Proposition 2: 초기 상태

Figure 112020125445456-pat00096
Figure 112020125445456-pat00097
가 가정 1을 만족하는 것으로 가정한다. Proposition 2: Initial State
Figure 112020125445456-pat00096
Figure 112020125445456-pat00097
It is assumed that Assumption 1 is satisfied.

또한, 종방향 속도는 가정 2를 만족하도록 조정된다. Also, the longitudinal speed is adjusted to satisfy assumption 2.

그러면 폐루프 시스템 수학식 17의 평형점이

Figure 112020125445456-pat00098
에 대해 지수적으로 안정하도록 하는
Figure 112020125445456-pat00099
가 존재한다. Then the equilibrium point of the closed-loop system Equation 17 is
Figure 112020125445456-pat00098
to be exponentially stable for
Figure 112020125445456-pat00099
exists.

증명: 이하에서는 각 k의

Figure 112020125445456-pat00100
의 pointwize eigenvalue(점별 고유값)을 조사하여 항상
Figure 112020125445456-pat00101
를 보장하는 조건이 있음을 설명할 것이다. Proof: In the following, for each k
Figure 112020125445456-pat00100
always by examining the pointwize eigenvalues of
Figure 112020125445456-pat00101
It will be explained that there are conditions that guarantee

다음과 같이 주어지는

Figure 112020125445456-pat00102
의 고유방정식을 얻을 수 있다. given as
Figure 112020125445456-pat00102
can obtain the eigen equation of

Figure 112020125445456-pat00103
Figure 112020125445456-pat00103

이의 고유값은 다음과 같다. Its eigenvalue is:

Figure 112020125445456-pat00104
Figure 112020125445456-pat00104

Figure 112020125445456-pat00105
Figure 112020125445456-pat00105

(i)

Figure 112020125445456-pat00106
가 복소수(complex conjugate)인 경우, (i)
Figure 112020125445456-pat00106
If is a complex conjugate,

즉,

Figure 112020125445456-pat00107
Figure 112020125445456-pat00108
인 경우, in other words,
Figure 112020125445456-pat00107
Figure 112020125445456-pat00108
If

Figure 112020125445456-pat00109
Figure 112020125445456-pat00109

상기한 수학식으로부터 모든

Figure 112020125445456-pat00110
에 대해
Figure 112020125445456-pat00111
를 보장하는
Figure 112020125445456-pat00112
가 존재한다. From the above equation, all
Figure 112020125445456-pat00110
About
Figure 112020125445456-pat00111
to guarantee
Figure 112020125445456-pat00112
exists.

(ii)

Figure 112020125445456-pat00113
가 실수인 경우, (ii)
Figure 112020125445456-pat00113
is a real number,

즉,

Figure 112020125445456-pat00114
Figure 112020125445456-pat00115
인 경우, in other words,
Figure 112020125445456-pat00114
Figure 112020125445456-pat00115
If

Figure 112020125445456-pat00116
로부터
Figure 112020125445456-pat00117
에 대해
Figure 112020125445456-pat00118
를 보장하는
Figure 112020125445456-pat00119
Figure 112020125445456-pat00120
가 존재한다.
Figure 112020125445456-pat00116
from
Figure 112020125445456-pat00117
About
Figure 112020125445456-pat00118
to guarantee
Figure 112020125445456-pat00119
Figure 112020125445456-pat00120
exists.

상기한 (i) 및 (ii)로부터

Figure 112020125445456-pat00121
에 대해
Figure 112020125445456-pat00122
를 보장하는 From (i) and (ii) above
Figure 112020125445456-pat00121
About
Figure 112020125445456-pat00122
to guarantee

Figure 112020125445456-pat00123
Figure 112020125445456-pat00124
가 존재하는 것이 명백하다.
Figure 112020125445456-pat00123
Figure 112020125445456-pat00124
It is clear that there exists

이하에서는, 모든 k에 대해

Figure 112020125445456-pat00125
인 양의 상수
Figure 112020125445456-pat00126
Figure 112020125445456-pat00127
가 존재하는 것을 설명한다. In the following, for all k
Figure 112020125445456-pat00125
positive constant
Figure 112020125445456-pat00126
and
Figure 112020125445456-pat00127
explains the existence of

초기값

Figure 112020125445456-pat00128
가 주어진 경우,initial value
Figure 112020125445456-pat00128
is given,

Figure 112020125445456-pat00129
Figure 112020125445456-pat00130
Figure 112020125445456-pat00131
를 선택한다.
Figure 112020125445456-pat00129
person
Figure 112020125445456-pat00130
and
Figure 112020125445456-pat00131
Choose

수학식 17로부터 from Equation 17

Figure 112020125445456-pat00132
가 다음과 같이 되는 것을 알 수 있다.
Figure 112020125445456-pat00132
It can be seen that the following

Figure 112020125445456-pat00133
Figure 112020125445456-pat00133

여기서,

Figure 112020125445456-pat00134
이다. here,
Figure 112020125445456-pat00134
am.

여기서,

Figure 112020125445456-pat00135
Figure 112020125445456-pat00136
Figure 112020125445456-pat00137
Figure 112020125445456-pat00138
에 의해 경계가 지정된다. here,
Figure 112020125445456-pat00135
and
Figure 112020125445456-pat00136
Is
Figure 112020125445456-pat00137
and
Figure 112020125445456-pat00138
bounded by

Figure 112020125445456-pat00139
Figure 112020125445456-pat00140
는 가정 1에 의해 경계가 지정된다.
Figure 112020125445456-pat00139
and
Figure 112020125445456-pat00140
is bounded by Assumption 1.

따라서 수학식 17 및 21의 각 norm은 각각

Figure 112020125445456-pat00141
Figure 112020125445456-pat00142
으로 경계가 지정되고, 아래의 수학식들이 항상 존재한다는 것이 분명해진다. Therefore, each norm of Equations 17 and 21 is
Figure 112020125445456-pat00141
and
Figure 112020125445456-pat00142
, and it becomes clear that the equations below always exist.

Figure 112020125445456-pat00143
Figure 112020125445456-pat00143

Figure 112020125445456-pat00144
Figure 112020125445456-pat00144

따라서,

Figure 112020125445456-pat00145
에서 모든
Figure 112020125445456-pat00146
에 대해 설계된
Figure 112020125445456-pat00147
를 갖는
Figure 112020125445456-pat00148
가 존재한다는 것을 알 수 있다. thus,
Figure 112020125445456-pat00145
all from
Figure 112020125445456-pat00146
designed for
Figure 112020125445456-pat00147
having
Figure 112020125445456-pat00148
can be known to exist.

또한 수학식 22 및 23에서

Figure 112020125445456-pat00149
Figure 112020125445456-pat00150
가 존재하는 것도 알 수 있다. Also in Equations 22 and 23
Figure 112020125445456-pat00149
and
Figure 112020125445456-pat00150
It can also be seen that there exists

따라서 폐루프 시스템 수학식 17의 평형점

Figure 112020125445456-pat00151
는 정리 2에 주어진 것처럼 지수적으로 안정적이다. Therefore, the equilibrium point of the closed-loop system Equation 17
Figure 112020125445456-pat00151
is exponentially stable, as given by Theorem 2.

이하에서는 작은 x가 특이점(singularity)를 유발하는 문제를 해결하기 위한 가상 견인(towing) 방법을 설명한다. Hereinafter, a virtual towing method for solving the problem that a small x causes a singularity will be described.

도 2는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 이용하여 후진 주차에서의 가상 토잉(towing) 방법을 도시한 것이다. Figure 2 illustrates a method of virtual towing in reverse parking using approximate clothoid-based local path planning.

도 2a를 참조하면, 차량이 초기 차량 포즈에 배치된다. 가상 토잉 거리는 차량에서 초기 가상 토잉 지점까지의 길이 방향의 거리이다. Referring to FIG. 2A , a vehicle is placed in an initial vehicle pose. The virtual towing distance is the longitudinal distance from the vehicle to the initial virtual towing point.

도 2b와 같이 차량이 주차장 입구 근처에 진입하며, 가상 토잉 거리가 감소한다. As shown in FIG. 2B, the vehicle enters near the parking lot entrance and the virtual towing distance decreases.

도 2c와 같이 차량이 가상 토잉 거리를 유지하면서 주차공간으로 이동한다. As shown in FIG. 2C, the vehicle moves to the parking space while maintaining a virtual towing distance.

도 2d와 같이 차량의 주차 장소에 도착한다. 이때 가상 토잉 거리는 최종 토잉 경계 거리를 유지한다. As shown in Fig. 2d, it arrives at the parking place of the vehicle. At this time, the virtual towing distance maintains the final towing boundary distance.

따라서, 상태

Figure 112020125445456-pat00152
, 횡방향 위치 및 방향은 가상 토잉 거리를 이용하여 주차 지점으로 수렴할 수 있다. Thus, state
Figure 112020125445456-pat00152
, the lateral position and orientation can converge to the parking point using the virtual towing distance.

차량에서 가상 토잉 지점까지의 가상 토잉 거리

Figure 112020125445456-pat00153
를 고려하고, 가상 초기 토잉 거리
Figure 112020125445456-pat00154
를 선택한다. Virtual towing distance from vehicle to virtual towing point
Figure 112020125445456-pat00153
Considering , the virtual initial towing distance
Figure 112020125445456-pat00154
Choose

또한, 토잉 계수

Figure 112020125445456-pat00155
를 이용하여 부드러운 조향 변환을 위해
Figure 112020125445456-pat00156
를 만족하는 초기 및 최종 토잉 경계 거리, 즉
Figure 112020125445456-pat00157
Figure 112020125445456-pat00158
를 고려한다. Also, towing coefficient
Figure 112020125445456-pat00155
For a smooth steering transition using
Figure 112020125445456-pat00156
The initial and final towing boundary distances satisfying , i.e.
Figure 112020125445456-pat00157
and
Figure 112020125445456-pat00158
Consider

다음은 가상 토잉 거리를 도 3의 알고리즘 1로 사용하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획과 분산 제어 알고리즘을 제시한다. Next, an approximate clothoid-based local path planning and distributed control algorithm using the virtual towing distance as Algorithm 1 of FIG. 3 is presented.

도 4는 본 실시예에 따른 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치를 도시한 도면이다. 4 is a diagram illustrating an approximate clothoid-based local path generating apparatus according to the present embodiment.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 장치는 프로세서(400) 및 메모리(402)를 포함할 수 있다. As shown in FIG. 4 , the device according to this embodiment may include a processor 400 and a memory 402 .

프로세서(400)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The processor 400 may include a central processing unit (CPU) capable of executing a computer program or other virtual machines.

메모리(402)는 고정식 하드 드라이브나 착탈식 저장 장치와 같은 불휘발성 저장 장치를 포함할 수 있다. 착탈식 저장 장치는 컴팩트 플래시 유닛, USB 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 메모리(402)는 각종 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리도 포함할 수 있다.Memory 402 may include a non-volatile storage device such as a non-removable hard drive or a removable storage device. The removable storage device may include a compact flash unit, a USB memory stick, and the like. Memory 402 may also include volatile memory, such as various random access memories.

이와 같은 메모리(402)에는 프로세서(400)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들이 저장된다.
본 실시예에 따른 프로그램 명령어들은 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된다.
Program instructions executable by the processor 400 are stored in such a memory 402 .
Program instructions according to this embodiment are stored in a computer readable recording medium.

본 발명의 일 실시예에 따른 프로그램 명령어들은, 자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하고, 카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하고, 상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하고, 상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어한다. Program instructions according to an embodiment of the present invention set the stability parameter of the automatic parking system, set the parking completion point on the parking space coordinate system using the parking space image captured through the camera, and set the stability parameter and preset An approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point is generated using the set vehicle dynamics model, and the vehicle is controlled in the longitudinal and lateral directions according to the generated local path.

상기 안정도 파라미터(p)는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터(

Figure 112020125445456-pat00159
) 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기(Ts)의 곱인
Figure 112020125445456-pat00160
정의될 수 있다. The stability parameter p is a longitudinal control parameter of the vehicle (
Figure 112020125445456-pat00159
) And the product of the sampling period (T s ) of the vehicle dynamics model
Figure 112020125445456-pat00160
can be defined

또한, 상기 종방향 제어 파라미터는 상기 차량의 종방향 속도 및 특정 샘플링 타임에서 차량의 종방향 이동 거리를 이용하여 정의될 수 있다. In addition, the longitudinal control parameter may be defined using the longitudinal speed of the vehicle and the longitudinal movement distance of the vehicle at a specific sampling time.

그리고, 상기 차량의 횡방향 제어를 위한 조향 각도는 상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로의 곡률과 상기 차량의 휠베이스를 이용하여 정의될 수 있다.In addition, a steering angle for lateral direction control of the vehicle may be defined using the curvature of the approximate clothoid-based local path and the wheelbase of the vehicle.

여기서, 근사 클로소이드 기반 로컬 경로는 상기한 수학식 6과 같이 정의되며, c2 및 c3는 시변 계수로서 수학식 14와 같이 정의된다. Here, the approximate clothoid-based local path is defined as in Equation 6 above, and c 2 and c 3 are time-varying coefficients defined as in Equation 14.

상기 차량 동역학 모델은 수학식 16과 같이 정의된다. The vehicle dynamics model is defined as Equation 16.

상기 수학식 16의 평형점이

Figure 112020125445456-pat00161
인 경우 지수적인 안정성을 만족하도록 하는
Figure 112020125445456-pat00162
가 존재하며, 상기
Figure 112020125445456-pat00163
Figure 112020125445456-pat00164
의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정되고, 상기
Figure 112020125445456-pat00165
는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00166
와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00167
의 최소값으로 결정될 수 있다. The equilibrium point of Equation 16
Figure 112020125445456-pat00161
, which satisfies exponential stability
Figure 112020125445456-pat00162
exists, remind
Figure 112020125445456-pat00163
Is
Figure 112020125445456-pat00164
In the eigenequation and eigenvalue of, the eigenvalue is determined differently for the case of a complex number and the case of a real number,
Figure 112020125445456-pat00165
Is determined when the eigenvalue is a complex number
Figure 112020125445456-pat00166
And determined when the eigenvalue is a real number
Figure 112020125445456-pat00167
can be determined as the minimum value of

상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.The embodiments of the present invention described above have been disclosed for illustrative purposes, and those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention will be able to make various modifications, changes, and additions within the spirit and scope of the present invention, and such modifications, changes, and additions will be considered to fall within the scope of the following claims.

Claims (10)

자동주차 시스템 안정성을 보장하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치로서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되,
상기 메모리는,
자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하고,
카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하고,
상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하고,
상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어하도록,
상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하되,
상기 안정도 파라미터는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기를 이용하여 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
As an approximate clothoid-based local path generation device that guarantees the stability of an automatic parking system,
processor; and
Including a memory coupled to the processor,
the memory,
Set the stability parameters of the automatic parking system,
Using the parking space image captured by the camera, a parking completion point is set on the parking space coordinate system,
generating an approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point using the set stability parameter and a preset vehicle dynamics model;
To control the longitudinal and transverse directions of the vehicle according to the generated local path,
storing program instructions executable by the processor;
Wherein the stability parameter is defined using a longitudinal control parameter of the vehicle and a sampling period of the vehicle dynamics model.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 종방향 제어 파라미터는 상기 차량의 종방향 속도 및 특정 샘플링 타임에서 차량의 종방향 이동 거리를 이용하여 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
According to claim 1,
The longitudinal control parameter is defined using the longitudinal speed of the vehicle and the longitudinal movement distance of the vehicle at a specific sampling time.
제1항에 있어서,
상기 차량의 횡방향 제어를 위한 조향 각도는 상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로의 곡률과 상기 차량의 휠베이스를 이용하여 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
According to claim 1,
A steering angle for lateral control of the vehicle is defined using a curvature of the approximate clothoid-based local path and a wheelbase of the vehicle.
제1항에 있어서,
상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로는 아래의 수학식으로 정의되며,
[수학식]
Figure 112020125445456-pat00168

여기서, x는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 종방향 좌표이고, 상기 c2 및 c3는 시변 계수로서 다음의 수학식으로 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
[수학식]
Figure 112020125445456-pat00169

여기서, k는 샘플링 타임, y는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 횡방향 좌표이고,
Figure 112020125445456-pat00170
는 상기 차량이 종방향과 이루는 각도임
According to claim 1,
The approximate clothoid-based local path is defined by the following equation,
[mathematical expression]
Figure 112020125445456-pat00168

Here, x is the longitudinal coordinate of the vehicle in the parking space coordinate system, and c 2 and c 3 are time-varying coefficients defined by the following equation.
[mathematical expression]
Figure 112020125445456-pat00169

Here, k is the sampling time, y is the lateral coordinate of the vehicle in the parking space coordinate system,
Figure 112020125445456-pat00170
Is the angle the vehicle makes with the longitudinal direction
제1항에 있어서,
상기 차량 동역학 모델은 아래의 폐루프 시스템으로 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
[수학식]
Figure 112023500498555-pat00171

여기서,
Figure 112023500498555-pat00172
이고,
상기 안정도 파라미터(p)는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터(
Figure 112023500498555-pat00173
) 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기(Ts)의 곱인
Figure 112023500498555-pat00174
정의됨에 따라
상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기
Figure 112023500498555-pat00175
이며,
Vx는 상기 차량의 종방향 속도,
Figure 112023500498555-pat00176
는 상기 차량의 종방향과 이루는 각도에 대한 상태 의존 파라미터임
According to claim 1,
The vehicle dynamics model is an approximate clothoid-based local path generation device defined as the following closed-loop system.
[mathematical expression]
Figure 112023500498555-pat00171

here,
Figure 112023500498555-pat00172
ego,
The stability parameter p is a longitudinal control parameter of the vehicle (
Figure 112023500498555-pat00173
) And the product of the sampling period (T s ) of the vehicle dynamics model
Figure 112023500498555-pat00174
as defined
Sampling period of the longitudinal control parameter of the vehicle and the vehicle dynamics model
Figure 112023500498555-pat00175
is,
V x is the longitudinal speed of the vehicle,
Figure 112023500498555-pat00176
Is a state-dependent parameter for an angle formed with the longitudinal direction of the vehicle
제6항에 있어서,
상기 폐루프 시스템의 평형점이
Figure 112020125445456-pat00177
인 경우 상기 수학식 3의 지수적인 안정성을 만족하도록 하는
Figure 112020125445456-pat00178
가 존재하며,
상기
Figure 112020125445456-pat00179
Figure 112020125445456-pat00180
의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
According to claim 6,
The equilibrium point of the closed loop system is
Figure 112020125445456-pat00177
In the case of Equation 3 to satisfy the exponential stability
Figure 112020125445456-pat00178
exists,
remind
Figure 112020125445456-pat00179
Is
Figure 112020125445456-pat00180
In the eigenequation and eigenvalue of, the eigenvalue is determined differently for the case where the eigenvalue is a complex number and the case where it is a real number.
제7항에 있어서,
상기
Figure 112020125445456-pat00181
는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00182
와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는
Figure 112020125445456-pat00183
의 최소값으로 결정되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.
According to claim 7,
remind
Figure 112020125445456-pat00181
Is determined when the eigenvalue is a complex number
Figure 112020125445456-pat00182
And determined when the eigenvalue is a real number
Figure 112020125445456-pat00183
An approximate clothoid-based local path generator determined by the minimum value of
프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법으로서,
자동주차 시스템의 안정도 파라미터를 설정하는 단계;
카메라를 통해 촬영된 주차공간 영상을 이용하여 주차공간 좌표계 상에서 주차완료점을 설정하는 단계;
상기 설정된 안정도 파라미터 및 미리 설정된 차량 동역학 모델을 이용하여 차량의 초기 포즈에서 상기 주차완료점까지의 근사 클로소이드 기반 로컬 경로를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 로컬 경로에 따라 상기 차량의 종방향 및 횡방향으로 제어하는 단계를 포함하되,
상기 안정도 파라미터는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기를 이용하여 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 방법.
As an approximate clothoid-based local path generation method in a device including a processor and a memory,
Setting stability parameters of the automatic parking system;
setting a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured by a camera;
generating an approximate clothoid-based local path from an initial pose of the vehicle to the parking completion point using the set stability parameter and a preset vehicle dynamics model; and
Controlling the vehicle in longitudinal and lateral directions according to the generated local path,
Wherein the stability parameter is defined using a longitudinal control parameter of the vehicle and a sampling period of the vehicle dynamics model.
제9항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램.


A program stored in a computer readable recording medium for performing the method according to claim 9.


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* Cited by examiner, † Cited by third party
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