KR20220071988A - Approximate clothoid-based local route generation method and apparatus to ensure stability of automatic parking system - Google Patents
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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 an approximate closoid-based local route that guarantees automatic parking system stability. According to the present invention, a processor; and a memory connected to the processor, wherein the memory sets a stability parameter of the automatic parking system, sets a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured by a camera, and sets the set stability To generate an approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point using the parameters and a preset vehicle dynamics model, and to control the vehicle in the longitudinal and lateral directions according to the generated local path , an approximate clothoid-based local path generation apparatus for storing program instructions executable by the processor is provided.
Description
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 an approximate closoid-based local route that guarantees automatic parking system stability.
차량의 운행 시 운전자의 부주의나 시계의 불량, 후방 차량의 전방 주시 의무 위반 등으로 교통사고가 빈번하게 발생하고 있다. Accidents occur frequently due to driver's negligence, poor visibility, or violation of the duty to keep an eye on the vehicle behind.
이를 방지하기 위해 최근 차량에 지능형 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)이 장착되고 있다. To prevent this, an advanced driver assistance system (ADAS) is being installed in a vehicle recently.
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 sensors, GPS, communication, and intelligent video equipment to recognize some situations while driving and judge the situation, control the vehicle, or use sound and light so that the driver can detect dangers in advance. It is a driver assistance system that notifies you with , 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 the driver assistance systems, the Smart Parking Assistant System (SPAS) provides convenience to the driver when the vehicle is parked, and prevents an inexperienced driver from contacting an accident due to departure from a parking space in advance.
근래에는 차량의 주변에 설치된 카메라 및 센서를 이용하여 자율주차를 지원해주는 서비스까지 제공되고 있다. Recently, a service that supports autonomous parking using cameras and sensors installed around the vehicle has also been 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. The conventional parking assistance system (SPAS) detects obstacles using sensors such as ultrasonic waves with limited sensing distance and direction to find a part of a parking space that can be parked. To control the vehicle's steering angle, it creates a parking path consisting of a combination of arcs and straight lines and obtains steering directly from the parking path.
클로소이드 곡선은 연속적이고 점차적으로 변화하는 곡률 변화율을 가지는 곡선을 의미하며 차량의 원활한 주행을 위해 일반적으로 도로 건설에 적용된다. Closoid curve refers to a curve having a continuous and gradually changing rate of change of curvature, 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.If the closeoid curve is applied to the creation of the parking path, smooth steering and vehicle movement can be obtained 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 clothoid curve has a problem in that a lot of computational overhead occurs.
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 problems of the prior art, the present invention is to propose a method and apparatus for generating an approximate closoid-based local path that guarantees the stability of the automatic parking system that can ensure the stability of the simple but stable closoid-based local path. 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, there is provided an approximate clothoid-based local route generating apparatus for ensuring automatic parking system stability, comprising: a processor; and a memory connected to the processor, wherein the memory sets a stability parameter of the automatic parking system, sets a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured by a camera, and sets the set stability To generate an approximate clothoid-based local path from the initial pose of the vehicle to the parking completion point using the parameters and a preset vehicle dynamics model, and to control the vehicle in the longitudinal and lateral directions according to the generated local path , an approximate clothoid-based local path generation apparatus for 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 a curvature of the approximate clothoid-based local path and a 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][Equation]
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 and are defined by the following equation,
[수학식][Equation]
여기서, k는 샘플링 타임, y는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 횡방향 좌표이고, 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, 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 the following closed-loop system
[수학식][Equation]
여기서, 이고, here, ego,
상기 안정도 파라미터(p)가 상기 샘플링 주기(Ts) 및 상기 종방향 제어 파라미터()의 곱인 정의됨에 따라 The stability parameter (p) is the sampling period (T s ) and the longitudinal control parameter ( ) is the product of as defined
이며, is,
Vx는 상기 차량의 종방향 속도, 는 상기 차량의 종방향과 이루는 각도에 대한 상태 의존 파라미터이다. V x is the longitudinal speed of the vehicle, is a state-dependent parameter with respect to an angle formed with the longitudinal direction of the vehicle.
상기 폐루프 시스템의 평형점이 인 경우 상기 수학식 3의 지수적인 안정성을 만족하도록 하는 가 존재하며, 상기 는 의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정될 수 있다. The equilibrium point of the closed loop system to satisfy the exponential stability of
상기 는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는 와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는 의 최소값으로 결정될 수 있다. remind is determined when the eigenvalue is a complex number and determined if the eigenvalues are real It 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, there is provided a method for generating an approximate clothoid-based local path in a device including a processor and a memory, the method 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 the 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.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기한 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 프로그램이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided a computer readable program for performing the above method.
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 it is possible to generate an approximate clothoid-based local path that is simple and can guarantee stability through the setting of the stability parameter.
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 view illustrating parking coordinates {xy} of the center of a rear wheel axle of a vehicle and a nonholonomic model.
2 shows a virtual towing method 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 the present embodiment.
4 is a diagram illustrating an apparatus for generating an approximate clothoid-based local path 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 have various changes and can 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, it 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 that 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. Route planning can be divided into global route planning and local route planning.
글로벌 경로 계획은 확률적 로드맵 등을 이용하며, 로컬 경로 계획 알고리즘은 피드백 컨트롤러에 대한 경로 추적 또는 궤도 추적과 같은 작업이 할당된다. Global route planning uses probabilistic roadmaps, etc., and local route planning algorithms are assigned tasks such as route tracking or trajectory tracking to a feedback controller.
일반적으로 자동주차 시스템에서 사용되는 경로 계획에는 원-원(circle-to-circle), 원-선-원(circle-line-circle) 및 클로소이드가 있다. There are circle-to-circle, circle-line-circle, and closoid in route planning commonly used in automatic parking systems.
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 produce discrete portions of path curvature in local path planning, which differs from human approaches.
이에, 근래에 클로소이드 기반 경로 계획 알고리즘이 주목을 받고 있다. 그러나, 클로소이드 기반 경로 계획 알고리즘은 Fresnel 적분 계산으로 인해 많은 계산량이 필요하다. Accordingly, recently, a clothoid-based path planning algorithm has been attracting attention. However, the clothoid-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. In general, considering that the automotive industry is price-sensitive, computational performance in limited low-cost 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 lateral 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 this 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 the given conditions.
이하에서는 주차 좌표에서의 차량 운동학 모델(kinematic model)과 자동주차 시스템에 대한 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 모델을 설명한다. Hereinafter, a kinematic model of a vehicle in 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} of the center of a rear wheel axle of a vehicle and a nonholonomic model.
를 주차 좌표에서 후륜축 중심(Center of Rear Axle, CRA)의 차량 위치 벡터로 정의한다. is defined as the vehicle position vector of the center of the rear axle (CRA) in the parking coordinates.
차량의 포즈 는 CRA에서 차량의 방향(orientation) (차량의 종방향과 이루는 각도)를 가지고 다음과 같이 정의된다. vehicle pose is the orientation of the vehicle in the CRA (Angle formed with the longitudinal direction of the vehicle) is defined as follows.
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.
여기서, , 및 은 각각 CRA에서 종방향 속도, 전륜 조향각 및 휠베이스이다. here, , and are the longitudinal speed, front steering angle and wheelbase in 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 the first-order Euler method with a sampling period of T s is used as follows.
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 lateral motion model 3b in
여기서, 가정 1은 다음과 같다. Here, assumption 1 is as follows.
가정 1: 주차를 위한 차량의 방향의 범위는 이다. Assumption 1: The range of the vehicle's direction for parking is to be.
가정 1에 따른 방향 범위는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획의 자동주차 시스템에 충분하다. The direction range according to assumption 1 is sufficient for an autonomous parking system of approximate clothoid-based local route 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, we generate an approximate clothoid-based local path that 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 the road, it is assumed that the road is designed with the curvature of
여기서, c2와 c3는 각각 s=0에서의 도로 곡률과 그 변화율을 나타낸다. Here, c 2 and c 3 represent the curvature of the road at s=0 and its rate of change, 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. If
여기서, c0와 c1는 주차 좌표에서 측면 오프셋과 요 각도 오프셋을 나타낸다. Here, c 0 and c 1 denote a lateral offset and a yaw angle offset in 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, so the following model is used.
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 route planning, a road model such as
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. In generating the local path plan, it is assumed that there are no obstacles, and it is considered to have a hierarchical structure that solves the obstacle avoidance problem at the upper control level and provides a set of motion targets at the lower control level.
장애물이 없는 공간이 주어지면 매 샘플링 주기마다 주차완료점으로 가기 위한 로컬 경로를 탐색한다. Given an obstacle-free space, a local path to the parking completion point is searched for every sampling cycle.
그런 다음 종방향 및 횡방향 이동의 분산 제어를 수행한다. Then, distributed control of longitudinal and lateral movements is performed.
이하에서, 는 벡터들의 유클리디언 norm을 나타낸다. 수식을 간단하게 하기 위해 벡터 의 2-norm을 로 정의하고, 행렬 의 유도된 norm을 으로 정의한다. Below, denotes the Euclidean norm of vectors. vector to simplify the formula 2-norm of is defined as, and the matrix The derived norm of to be defined as
이하, 종방향 제어 과정을 상세하게 설명한다. Hereinafter, the longitudinal 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.
를 미리 설정된 차량의 종방향 속도로 할 때, 다음과 같이 정의한다. When α is the preset longitudinal speed of the vehicle, it is defined as follows.
여기서, 이다. here, to be.
여기서, 다음을 가정한다. Here, the following is assumed.
가정 2: 차량의 종방향 속도 는 원하는 속도 , 즉 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 the vehicle is the desired speed , In other words is perfectly tracked. During parking, the vehicle speed is low and the dynamics of the power train is relatively faster than that of the parking system. Therefore, the closed-loop system is defined in the following form.
여기서, 이다. here, to be.
정리 1: 를 고정된 에서 에 대한 천이(transition)이라 가정한다. 선형 상태 방정식인 수학식 8은 다음과 같은 유한 양의 상수 가 존재하는 경우에만 지수적으로 균일하게 안정하다. Theorem 1: fixed at Assume that it is a transition to .
모든 k, j에 대해 이다. for all k and j to be.
정리 1에서 주어진 결과를 이용하여 시변 시스템의 안정성을 보여줄 수 있다. Using the results given in Theorem 1, we can show the stability of the 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.Proposition 1: Considering the longitudinal kinematics model (a in Equation 3), the equilibrium point of
증명: 은 가정 1에 의해 의 범위로 제한된다. proof: is by assumption 1 limited to the scope of
는 모든 설계된 와 함께 상수 에 의해 로 제한된다. is all designed constant with by is limited to
초기 시간 및 모든 시간 단계 에서 이 되도록 보장된다. initial time and all time steps at to be Guaranteed.
따라서 수학식 8은 주어진 정리 1에 의해 지수적으로 균일하게 안정적이다. Therefore,
이하에서는 횡방향 제어 과정을 설명한다. Hereinafter, the transverse control process will be described.
일정한 속도를 가정한 정상 상태에서 차량은 원운동(반경 R)을 하는 것으로 알려져 있다. It is known that the vehicle moves in a circular motion (radius R) in a steady state assuming a constant speed.
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
여기서 원하는 경로에 관한 수학식 4에서 클로소이드 기반 로컬 경로 곡률 를 사용한다. Here, in
다음으로, 수학식 6의 미분으로부터 다음과 같이 근사화된다.Next, from the derivative of
수학식 12로부터 시변 계수(time-varying coefficient) 와 는 다음과 같이 얻어진다. Time-varying coefficient from
여기서, 이다. here, to be.
는 에 대해 역(invertible)으로 될 수 있다. Is can be inverted with respect to .
수학식 13으로부터 , 는 다음과 같이 얻어진다. from
상기한 수학식을 이용하여 수학식 3b로 치환하면 다음과 같은 횡방향 동역학 모델을 얻을 수 있다. By substituting Equation 3b using the above equation, the following lateral dynamics model can be obtained.
선형 시변 시스템인 수학식 15의 폐루프 시스템을 분석하기 위해 의 함수를 아래와 같이 상태 의존 파라미터를 통해 정의한다. In order to analyze the closed-loop system of
가정 1로부터, 다음의 내용이 존재한다는 것을 쉽게 알 수 있다.From assumption 1, it can be easily seen that the following contents exist.
수학식 15의 폐루프 시스템은 다음의 형태로 표현된다. The closed loop system of
여기서, 이다. here, to be.
폐루프 시스템의 시스템 행렬 은 종방향 속도 , 종방향 위치 및 의 함수가 된다. System Matrix in Closed-Loop System is the longitudinal speed , longitudinal position and becomes a function of
만일 가정 2가 만족된다면, 가 된다. If
그러면 수학식 7을 수학식 16에 대입하면, 다음을 얻을 수 있다. Then, by substituting
여기서, 표기의 단순성을 위해 로 표현한다. Here, for simplicity of notation, expressed as
정리 2: 선형 상태 방정식인 수학식 16에서, 모든 k, 및 모든 모든 샘플링에서의 고유치(pointwise eigenvalue) 에 대해 를 만족하는 상수 및 가 존재한다고 가정한다. Theorem 2: In equation (16), which is a linear equation of state, every k, and pointwise eigenvalues at all samplings. About a constant that satisfies and is assumed to exist.
그러면 모든 k에 대해 경우 수학식 16이 균일하게 지수적으로 안정한 양의 상수 가 존재한다. Then for every k If
로 주어진 경우, If given as
로 정의한다. 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
Proposition 2: 초기 상태 가 가정 1을 만족하는 것으로 가정한다. Proposition 2: Initial state It is assumed that assumption 1 is satisfied.
또한, 종방향 속도는 가정 2를 만족하도록 조정된다. Also, the longitudinal velocity is adjusted to satisfy
그러면 폐루프 시스템 수학식 17의 평형점이 에 대해 지수적으로 안정하도록 하는 가 존재한다. Then, the equilibrium point of the closed-
증명: 이하에서는 각 k의 의 pointwize eigenvalue(점별 고유값)을 조사하여 항상 를 보장하는 조건이 있음을 설명할 것이다. Proof: In the following, each k always by examining the pointwize eigenvalue of It will be explained that there are conditions that guarantee
다음과 같이 주어지는 의 고유방정식을 얻을 수 있다. given as We can get the eigen equation of
이의 고유값은 다음과 같다. Its eigenvalues are as follows.
(i) 가 복소수(complex conjugate)인 경우, (i) If is a complex number (complex conjugate),
즉, 인 경우, in other words, If ,
상기한 수학식으로부터 모든 에 대해 를 보장하는 가 존재한다. From the above equation, all About to ensure exists
(ii) 가 실수인 경우, (ii) is a real number,
즉, 인 경우, in other words, If ,
로부터 에 대해 를 보장하는 가 존재한다. from About to ensure exists
상기한 (i) 및 (ii)로부터 에 대해 를 보장하는 From (i) and (ii) above About to ensure
가 존재하는 것이 명백하다. It is clear that there is
이하에서는, 모든 k에 대해 인 양의 상수 및 가 존재하는 것을 설명한다. In the following, for all k a positive constant and explains the existence of
초기값 가 주어진 경우,initial value If is given,
인 및 를 선택한다. sign and select
수학식 17로부터 from
가 다음과 같이 되는 것을 알 수 있다. It can be seen that the following
여기서, 이다. here, to be.
여기서, 및 는 및 에 의해 경계가 지정된다. here, and Is and bounded by
및 는 가정 1에 의해 경계가 지정된다. and is bounded by assumption 1.
따라서 수학식 17 및 21의 각 norm은 각각 및 으로 경계가 지정되고, 아래의 수학식들이 항상 존재한다는 것이 분명해진다. Therefore, each norm in
따라서, 에서 모든 에 대해 설계된 를 갖는 가 존재한다는 것을 알 수 있다. therefore, all from designed for having It can be seen that there is
또한 수학식 22 및 23에서 와 가 존재하는 것도 알 수 있다. Also in Equations 22 and 23 Wow is also known to exist.
따라서 폐루프 시스템 수학식 17의 평형점 는 정리 2에 주어진 것처럼 지수적으로 안정적이다. Therefore, the equilibrium point of the closed-
이하에서는 작은 x가 특이점(singularity)를 유발하는 문제를 해결하기 위한 가상 견인(towing) 방법을 설명한다. Hereinafter, a virtual towing method for solving the problem of small x causing singularity will be described.
도 2는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획을 이용하여 후진 주차에서의 가상 토잉(towing) 방법을 도시한 것이다. 2 shows a virtual towing method 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 , the 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 entrance to the parking lot, 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 the virtual towing distance.
도 2d와 같이 차량의 주차 장소에 도착한다. 이때 가상 토잉 거리는 최종 토잉 경계 거리를 유지한다. As shown in Fig. 2d, the vehicle arrives at a parking place. In this case, the virtual towing distance maintains the final towing boundary distance.
따라서, 상태 , 횡방향 위치 및 방향은 가상 토잉 거리를 이용하여 주차 지점으로 수렴할 수 있다. Therefore, state , lateral position and orientation may converge to the parking point using the virtual towing distance.
차량에서 가상 토잉 지점까지의 가상 토잉 거리 를 고려하고, 가상 초기 토잉 거리 를 선택한다. Virtual towing distance from vehicle to virtual towing point taking into account the virtual initial towing distance select
또한, 토잉 계수 를 이용하여 부드러운 조향 변환을 위해 를 만족하는 초기 및 최종 토잉 경계 거리, 즉 및 를 고려한다. Also, the toe coefficient for a smooth steering transition using The initial and final towing boundary distances that satisfy , i.e. and consider
다음은 가상 토잉 거리를 도 3의 알고리즘 1로 사용하는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 계획과 분산 제어 알고리즘을 제시한다. The following presents an approximate clothoid-based local path planning and distributed control algorithm using the virtual toe distance as Algorithm 1 of FIG. 3 .
도 4는 본 실시예에 따른 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치를 도시한 도면이다. 4 is a diagram illustrating an apparatus for generating an approximate clothoid-based local path 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 the present embodiment may include a
프로세서(400)는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 CPU(central processing unit)나 그밖에 가상 머신 등을 포함할 수 있다. The
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.
이와 같은 메모리(402)에는 프로세서(00)에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들이 저장된다. The
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. The program commands 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 by 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() 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기(Ts)의 곱인 정의될 수 있다. The stability parameter p is a longitudinal control parameter of the vehicle ( ) and the sampling period (T s ) of the vehicle dynamics model. 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, the 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.
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
상기 차량 동역학 모델은 수학식 16과 같이 정의된다. The vehicle dynamics model is defined as in Equation (16).
상기 수학식 16의 평형점이 인 경우 지수적인 안정성을 만족하도록 하는 가 존재하며, 상기 는 의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정되고, 상기 는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는 와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는 의 최소값으로 결정될 수 있다. The equilibrium point 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 above-described embodiments of the present invention have been disclosed for purposes of illustration, and various modifications, changes, and additions will be possible within the spirit and scope of the present invention by those skilled in the art having ordinary knowledge of the present invention, and such modifications, changes and additions should be regarded as belonging to the following claims.
Claims (10)
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 장치. An approximate closoid-based local path generator that guarantees automatic parking system stability,
processor; and
a memory coupled to the processor;
The memory is
Set the stability parameters of the automatic parking system,
Set the parking completion point on the parking space coordinate system using the parking space image captured by the camera,
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 longitudinal and transverse directions of the vehicle according to the generated local path;
Approximate closoid-based local path generation apparatus for storing program instructions executable by the processor.
상기 안정도 파라미터는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기를 이용하여 정의되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치.According to claim 1,
The apparatus for generating an approximate clothoid-based 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.
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.3. The method of claim 2,
The longitudinal control parameter is an approximate clothoid-based local path generating apparatus defined using a longitudinal speed of the vehicle and a 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 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.
상기 근사 클로소이드 기반 로컬 경로는 아래의 수학식으로 정의되며,
[수학식]
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]
여기서, k는 샘플링 타임, y는 상기 주차공간 좌표계의 차량의 횡방향 좌표이고, 는 상기 차량이 종방향과 이루는 각도임According to claim 1,
The approximate clothoid-based local path is defined by the following equation,
[Equation]
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, which are approximated clothoid-based local path generating apparatus defined by the following equation.
[Equation]
Here, k is the sampling time, y is the lateral coordinate of the vehicle in the parking space coordinate system, is the angle the vehicle makes with the longitudinal direction
상기 차량 동역학 모델은 아래의 폐루프 시스템으로 정의되는
[수학식]
여기서, 이고,
상기 안정도 파라미터(p)는 상기 차량의 종방향 제어 파라미터() 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기(Ts)의 곱인 정의됨에 따라
상기 차량의 종방향 제어 파라미터 및 상기 차량 동역학 모델의 샘플링 주기
이며,
Vx는 상기 차량의 종방향 속도, 는 상기 차량의 종방향과 이루는 각도에 대한 상태 의존 파라미터임According to claim 1,
The vehicle dynamics model is defined as the following closed-loop system
[Equation]
here, ego,
The stability parameter p is a longitudinal control parameter of the vehicle ( ) and the sampling period (T s ) of the vehicle dynamics model. as defined
The longitudinal control parameter of the vehicle and the sampling period of the vehicle dynamics model
is,
V x is the longitudinal speed of the vehicle, is a state-dependent parameter with respect to the angle formed with the longitudinal direction of the vehicle.
상기 폐루프 시스템의 평형점이 인 경우 상기 수학식 3의 지수적인 안정성을 만족하도록 하는 가 존재하며,
상기 는 의 고유방정식 및 고유값에서, 상기 고유값이 복소수인 경우와 실수인 경우에 대해 다르게 결정되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치. 7. The method of claim 6,
The equilibrium point of the closed loop system to satisfy the exponential stability of Equation 3 above exists,
remind Is Approximate clothoid-based local path generation apparatus in which the eigenvalue is determined differently for a case where the eigenvalue is a complex number and a case where the eigenvalue is a real number in the eigen equation and eigenvalue of .
상기 는 상기 고유값이 복소수인 경우에 결정되는 와 상기 고유값이 실수인 경우에 결정되는 의 최소값으로 결정되는 근사 클로소이드 기반 로컬 경로 생성 장치. 8. The method of claim 7,
remind is determined when the eigenvalue is a complex number and determined if the eigenvalues are real Approximate clothoid-based local path generator determined by the minimum value of .
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 방법. A method for generating an approximate clothoid-based local path in a device comprising a processor and a memory, the method comprising:
setting a stability parameter of the automatic parking system;
setting a parking completion point on a parking space coordinate system using a parking space image captured through a camera;
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; and
and controlling the vehicle in longitudinal and lateral directions according to the generated local path.
A computer readable program for performing the method according to claim 9 .
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116442992A (en) * | 2023-06-15 | 2023-07-18 | 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 | Parking control method and device |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20180119225A (en) | 2017-04-25 | 2018-11-02 | 주식회사 만도 | Auto parking contol apparatus and auto parking contol mathod |
KR20190107057A (en) * | 2017-01-12 | 2019-09-18 | 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디. | Navigation based on vehicle movement |
KR102144222B1 (en) * | 2019-05-24 | 2020-08-12 | 한양대학교 산학협력단 | Clothoid parking path generation method and apparatus using a towing point |
-
2020
- 2020-11-23 KR KR1020200157470A patent/KR102509622B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190107057A (en) * | 2017-01-12 | 2019-09-18 | 모빌아이 비젼 테크놀로지스 엘티디. | Navigation based on vehicle movement |
KR20180119225A (en) | 2017-04-25 | 2018-11-02 | 주식회사 만도 | Auto parking contol apparatus and auto parking contol mathod |
KR102144222B1 (en) * | 2019-05-24 | 2020-08-12 | 한양대학교 산학협력단 | Clothoid parking path generation method and apparatus using a towing point |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116442992A (en) * | 2023-06-15 | 2023-07-18 | 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 | Parking control method and device |
CN116442992B (en) * | 2023-06-15 | 2023-09-05 | 广汽埃安新能源汽车股份有限公司 | Parking control method and device |
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