KR20230066968A - 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법 - Google Patents

자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

조향 바퀴와 조향 휠 사이의 오프셋(offset) 각도를 학습하여 조향 바퀴를 제어할 수 있는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 자율 주행 중인 산업 차량의 위치 정보 또는 각 조향 바퀴의 회전 속도를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 조향 바퀴의 조향 각도를 산출하는 조향 각도 산출부, 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출하는 제1 오차 산출부, 조향 각도 산출부로부터 산출된 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제2, 제3 조향 각도 오차를 산출하는 제2, 제3 오차 산출부, 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 오프셋 학습부, 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 조향 각도 보상부, 그리고 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 조향 바퀴의 조향 각도를 제어하는 조향 각도 제어부를 포함할 수 있다.

Description

자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING STEERING ANGLE OF AUTONOMOUS DRIVING INDUSTRIAL VEHICLES}
본 발명은, 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 조향 바퀴와 조향 휠 사이의 오프셋(offset) 각도를 학습하여 조향 바퀴를 제어할 수 있는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 산업 차량의 자율주행 기술은, 선진국에서 심도있는 연구가 이루어지고 있으며, 실제로 널리 응용되고 있다.
산업 차량의 자율주행 기술 중 자동 조향 기술은, 농기계 등의 산업 차량을 지능화하는 핵심 기술 중 하나이다.
농기계 등의 산업 차량은, 다양한 경도로 예측할 수 없는 지형과 험한 포장 도로가 있는 환경에서 작동하므로, 산업 차량의 조향 제어 장치는, 일반 도로를 주행하는 일반 차량의 조향 제어 장치와 다르다.
산업 차량의 조향 제어 장치는, 차량의 조향 휠과 조향 바퀴가 기계적으로 연결되어 있지 않고 조향 휠 회전에 따라 유압 실린더를 구동시켜 조향 바퀴를 회전시키는 방식을 가지고 있어, 조향 휠과 조향 바퀴가 기계적으로 체결되어 있는 일반 차량의 방식과는 차이가 있다.
이처럼, 일반 차량의 경우, 조향 휠 각도와 조향 바퀴 간 1:1 대응 관계가 성립하지만, 산업 차량은, 이러한 관계가 성립되지 않는다.
즉, 산업 차량의 조향 제어 장치는, 조향 바퀴가 한쪽 끝에 기계적으로 멈춰있더라도 조향 휠이 계속 돌아갈 수 있어 조향 휠 각도만으로 조향 바퀴 각도를 알지 못한다.
그러므로, 산업 차량의 조향 제어 장치는, 자율 주행을 위한 조향 제어 시, 조향 휠 각도만으로 조향 바퀴의 회전 각도를 알 수 없으므로 횡방향 제어를 정확하게 제어하지 못하는 문제가 있었다.
따라서, 향후, 조향 바퀴와 조향 휠 사이의 오프셋(offset) 각도를 학습하여 조향 바퀴를 정확하게 제어할 수 있는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 개발이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허 10-2017-0108995호(2017. 09. 27 공개)
본 발명의 일실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는, 조향 바퀴의 조향 각도 오차를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하여 조향 각도 보상값을 산출함으로써, 조향 바퀴를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 의한 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치는, 조향 바퀴 및 조향 휠을 포함하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치로서, 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 위치 정보를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 상기 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출하는 제1 조향 각도 산출부, 상기 자율 주행 중인 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 상기 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출하는 제2 조향 각도 산출부, 상기 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출하는 제1 오차 산출부, 상기 제1 조향 각도 산출부로부터 산출된 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출하는 제2 오차 산출부, 상기 제2 조향 각도 산출부로부터 산출된 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출하는 제3 오차 산출부, 상기 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 상기 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 오프셋 학습부, 상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 조향 각도 보상부, 그리고 상기 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도를 제어하는 조향 각도 제어부를 포함할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 산업 차량의 자율주행에 상응하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도, 상기 조향 휠의 조향 각도, 상기 산업 차량의 위치 정보, 그리고 상기 조향 바퀴의 회전 속도 중 적어도 어느 하나를 획득하는 데이터 획득부를 더 포함할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 데이터 획득부는, 상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도를 측정하는 제1 조향 각도 측정부, 상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 휠의 조향 각도를 측정하는 제2 조향 각도 측정부, 상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 위치 정보를 획득하는 위치 정보 획득부, 그리고 상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 회전 속도를 측정하는 회전 속도 측정부를 포함할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 주행 경로에 상응하는 도로 구배 정보를 획득하는 도로 구배 정보 획득부를 더 포함할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 오프셋 학습부는, 상기 산출된 주행 경로 곡률과 기설정된 곡률 기준값을 비교하여 비교 결과에 따라 상기 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 오프셋 학습부는, 상기 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 상기 곡률 기준값 미만이면 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지하고, 상기 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 상기 곡률 기준값 이상이면 제2 학습 조건에 따라 상기 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다.
자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 대안적인 실시예에서, 상기 조향 각도 보상부는, 목표 조향 각도가 수신되면 상기 목표 조향 각도와 상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치는, 조향 바퀴 및 조향 휠을 포함하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 조향각 제어 방법으로서, 상기 산업 차량의 자율주행에 상응하는 주행 정보를 획득하는 단계, 상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도가 포함되면 이를 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출하는 단계, 상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 위치 정보가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출하고, 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출하는 단계, 상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출하고, 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출하는 단계, 상기 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 상기 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 단계, 상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 단계, 및 상기 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도를 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
본 발명은, 조향 바퀴의 조향 각도 오차를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하여 조향 각도 보상값을 산출함으로써, 조향 바퀴를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있다.
본 발명의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 발명의 바람직한 실시 예와 같은 특정 실시 예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.
도 1은, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2는, 도 1의 데이터 획득부를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 3은, 자율주행 산업 차량에 적용되는 조향각 제어 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함을 고려하여 부여되는 것으로서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
나아가, 이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 명세서에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 실질적인 의미와 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
도 1은, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2는, 도 1의 데이터 획득부를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치는, 제1, 제2 조향 각도 산출부(310, 320), 제1 내지 제3 오차 산출부(410, 420, 430), 오프셋 학습부(500), 조향 각도 보상부(600), 그리고 조향 각도 제어부(700)를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명은, 추가적으로 데이터 획득부(200)를 더 포함할 수도 있다.
여기서, 데이터 획득부(200)는, 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도, 조향 휠의 조향 각도, 산업 차량의 위치 정보, 조향 바퀴의 회전 속도를 포함한 다양한 산업 차량의 주행 정보를 획득할 수 있다.
즉, 데이터 획득부(200)는, 산업 차량의 자율주행에 상응하여 조향 바퀴의 조향 각도, 조향 휠의 조향 각도, 산업 차량의 위치 정보, 산업 차량의 도로 구배 정보 그리고 조향 바퀴의 회전 속도 중 적어도 어느 하나를 획득할 수 있다.
일 예로, 데이터 획득부(200)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도를 측정하는 제1 조향 각도 측정부(210), 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 휠의 조향 각도를 측정하는 제2 조향 각도 측정부(220), 자율 주행 중인 산업 차량의 위치 정보를 획득하는 위치 정보 획득부(230), 그리고 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 회전 속도를 측정하는 회전 속도 측정부(250)를 포함할 수 있다.
경우에 따라, 데이터 획득부(200)는, 자율 주행 중인 산업 차량의 주행 경로에 상응하는 도로 구배 정보를 획득하는 도로 구배 정보 획득부(240)를 더 포함할 수도 있다.
여기서, 위치 정보 획득부(230)는, 자율 주행 중인 산업 차량의 GPS(Global Positioning System) 신호를 기초로 위치 정보를 획득할 수 있는데, 이는 일 실시예일 뿐, 이에 한정되지 않는다.
이어, 제1 조향 각도 산출부(310)는, 자율 주행 중인 산업 차량의 위치 정보를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출할 수 있다.
그리고, 제2 조향 각도 산출부(320)는, 자율 주행 중인 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출할 수 있다.
다음, 제1 오차 산출부(410)는, 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출할 수 있다.
이어, 제2 오차 산출부(420)는, 제1 조향 각도 산출부(310)로부터 산출된 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출할 수 있다.
그리고, 제3 오차 산출부(430)는, 제2 조향 각도 산출부(320)로부터 산출된 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출할 수 있다.
다음, 오프셋 학습부(500)는, 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습할 수 있다.
여기서, 오프셋 학습부(500)는, 산출된 주행 경로 곡률과 기설정된 곡률 기준값을 비교하여 비교 결과에 따라 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 수 있다.
즉, 오프셋 학습부(500)는, 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 미만이면 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지하고, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 이상이면 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다.
예를 들면, 오프셋 학습부(500)는, 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 때,
Figure pat00001
(여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
Figure pat00002
는 새로운 학습 오프셋이며,
Figure pat00003
는 기존 학습 오프셋임)으로 이루어지는 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 수 있다.
또한, 오프셋 학습부(500)는, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때,
Figure pat00004
(여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
Figure pat00005
는 새로운 학습 오프셋이며,
Figure pat00006
는 기존 학습 오프셋이고, θerror는 조향 바퀴의 조향 각도 오차이며, α, 1-α는 가중치임)으로 이루어지는 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다.
경우에 따라, 오프셋 학습부(500)는, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 산업 차량의 식별 정보를 획득하고, 획득한 산업 차량의 식별 정보를 기초로 산업 차량의 주행 조건을 확인하며, 확인된 주행 조건에 따라 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
즉, 본 발명의 오프셋 학습부(500)는, 산업 차량의 차종별로 주행 조건에 상응하는 가중치를 데이터 테이블화하여 미리 데이터베이스에 저장하고, 저장된 가중치 데이터를 기초로 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수 있다.
다른 경우로서, 오프셋 학습부(500)는, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 조향 바퀴의 조향 각도 오차가 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 어느 하나인지를 확인하고, 확인된 조향 각도 오차 측정 방식에 따라 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
즉, 본 발명의 오프셋 학습부(500)는, 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차의 측정 방식별로 가중치를 데이터 테이블화하여 미리 데이터베이스에 저장하고, 저장된 가중치 데이터를 기초로 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
또 다른 경우로서, 오프셋 학습부(500)는, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 산업 차량의 주행 조건과 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들을 사전 학습한 인공 지능 모델에 입력하여 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
본 발명의 인공지능 모델은, 뉴럴 네트워크를 포함하는 기계식 학습 모델을 포함할 수 있다.
즉, 본 발명의 인공지능 모델은, 산업 차량의 주행 조건과 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들을 기초로 최적의 조향 각도 제어 조건을 예측하도록 사전 학습될 수 있다.
또한, 본 발명의 인공지능 모델은, 딥 뉴럴 네트워크일 수 있다. 본 명세서에 걸쳐, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)는, 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 있는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크 (CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrent neural network), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크 등을 포함할 수 있다.
또한, 오프셋 학습부(500)는, 조향 각도 오프셋을 소정의 학습 조건에 따라 학습할 때마다 학습 완료된 학습 오프셋을 갱신하여 저장할 수 있다.
다음, 조향 각도 보상부(600)는, 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출할 수 있다.
여기서, 조향 각도 보상부(600)는, 목표 조향 각도가 수신되면 목표 조향 각도와 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출할 수 있다.
이어, 조향 각도 제어부(700)는, 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 조향 바퀴의 조향 각도를 제어할 수 있다.
이와 같이, 본 발명은, 조향 바퀴의 조향 각도 오차를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하여 조향 각도 보상값을 산출함으로써, 조향 바퀴를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있다.
도 3은, 자율주행 산업 차량에 적용되는 조향각 제어 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 조향각 제어 장치(100)는, 농기계 등과 같이 다양한 자율주행 산업 차량에 적용될 수 있다.
농기계 등의 산업 차량은, 다양한 경도로 예측할 수 없는 지형과 험한 포장 도로가 있는 환경에서 작동하므로, 조향 휠(10)에 연결되는 조향 칼럼(11), 조향 바퀴(20), 유압 실린더(30), 리턴 필터(40) 및 릴리프 밸브(50) 등을 구비하여 차량의 조향 휠(10)과 조향 바퀴(20)가 기계적으로 연결되어 있지 않고 조향 휠(10) 회전에 따라 유압 실린더(30)를 구동시켜 조향 바퀴(20)를 회전시키는 방식을 가지고 있다.
따라서, 산업 차량은, 자율 주행을 위한 조향 제어 시, 조향 휠 각도만으로 조향 바퀴의 회전 각도를 알 수 없으므로 본 발명의 조향각 제어 장치(100)를 적용함으로써, 조향 휠(10) 및 조향 바퀴(20)를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있다.
즉, 본 발명의 조향각 제어 장치(100)는, 조향 바퀴(20)와 조향 휠(10) 사이의 오프셋(offset) 각도를 학습하여 조향 바퀴(20)를 정확하게 제어할 수 있다.
본 발명은, 산업 차량의 자율주행에 상응하여 조향 바퀴의 조향 각도, 조향 휠의 조향 각도, 산업 차량의 위치 정보, 산업 차량의 도로 구배 정보 그리고 조향 바퀴의 회전 속도 등을 포함하는 주행 정보를 획득하고, 이를 기초로 조향 각도 오차를 산출한 다음, 조향 각도 오차를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하여 조향 각도 보상값을 산출함으로써, 조향 바퀴를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있다.
도 4 및 도 5는, 본 발명에 따른 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명은, 먼저, 산업 차량의 자율주행에 상응하는 주행 정보를 획득할 수 있다(S10).
여기서, 본 발명은, 산업 차량의 자율주행에 상응하여 조향 바퀴의 조향 각도, 조향 휠의 조향 각도, 산업 차량의 위치 정보, 산업 차량의 도로 구배 정보 그리고 조향 바퀴의 회전 속도 중 적어도 어느 하나를 획득할 수 있다.
그리고, 본 발명은, 주행 정보에 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도가 포함되면 이를 기초로 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출할 수 있다(S20).
또한, 본 발명은, 주행 정보에 산업 차량의 위치 정보가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출하고, 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출할 수 있다(S20).
또한, 본 발명은, 주행 정보에 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출하고, 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출할 수 있다(S20).
다음, 본 발명은, 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습할 수 있다(S30).
여기서, 본 발명은, 산출된 주행 경로 곡률과 기설정된 곡률 기준값을 비교하여 비교 결과에 따라 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 수 있다.
즉, 본 발명은, 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 미만이면 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지하고, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 이상이면 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다.
이어, 본 발명은, 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출할 수 있다(S40).
여기서, 본 발명은, 목표 조향 각도가 수신되면 목표 조향 각도와 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출할 수 있다.
그리고, 본 발명은, 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 조향 바퀴의 조향 각도를 제어할 수 있다(S50).
다음, 본 발명은, 조향 각도 제어 종료 요청이 있는지를 확인하고(S60), 조향 각도 제어 종료 요청이 있으면 조향 각도 제어 과정을 종료할 수 있다.
도 5는, 본 발명의 조향각 제어 방법 중 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 과정을 상세히 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명은, 산출된 주행 경로 곡률과 기설정된 곡률 기준값을 비교하여 비교 결과에 따라 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 판별할 수 있다(S32).
이어, 본 발명은, 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 판별할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 미만이면 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 수 있다(S36).
여기서, 본 발명은, 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 때,
Figure pat00007
(여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
Figure pat00008
는 새로운 학습 오프셋이며,
Figure pat00009
는 기존 학습 오프셋임)으로 이루어지는 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 수 있다.
또한, 본 발명은, 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 판별할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 곡률 기준값 이상이면 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다(S34).
여기서, 본 발명은, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때,
Figure pat00010
(여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
Figure pat00011
는 새로운 학습 오프셋이며,
Figure pat00012
는 기존 학습 오프셋이고, θerror는 조향 바퀴의 조향 각도 오차이며, α, 1-α는 가중치임)으로 이루어지는 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 수 있다.
경우에 따라, 본 발명은, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 산업 차량의 식별 정보를 획득하고, 획득한 산업 차량의 식별 정보를 기초로 산업 차량의 주행 조건을 확인하며, 확인된 주행 조건에 따라 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
즉, 본 발명은, 산업 차량의 차종별로 주행 조건에 상응하는 가중치를 데이터 테이블화하여 미리 데이터베이스에 저장하고, 저장된 가중치 데이터를 기초로 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수 있다.
다른 경우로서, 본 발명은, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 조향 바퀴의 조향 각도 오차가 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 어느 하나인지를 확인하고, 확인된 조향 각도 오차 측정 방식에 따라 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
즉, 본 발명은, 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차의 측정 방식별로 가중치를 데이터 테이블화하여 미리 데이터베이스에 저장하고, 저장된 가중치 데이터를 기초로 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
또 다른 경우로서, 본 발명은, 제2 학습 조건에 따라 새로운 학습 오프셋을 학습할 때, 산업 차량의 주행 조건과 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들을 사전 학습한 인공 지능 모델에 입력하여 가중치를 재설정하여 재설정된 가중치를 제2 학습 조건에 적용할 수도 있다.
일 예로, 본 발명의 인공지능 모델은, 뉴럴 네트워크를 포함하는 기계식 학습 모델을 포함할 수 있다.
즉, 본 발명의 인공지능 모델은, 산업 차량의 주행 조건과 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들을 기초로 최적의 조향 각도 제어 조건을 예측하도록 사전 학습될 수 있다.
다음, 본 발명은, 조향 각도 오프셋을 소정의 학습 조건에 따라 학습할 때마다 학습 완료된 학습 오프셋을 갱신하여 저장할 수 있다(S38).
이와 같이, 본 발명은, 조향 바퀴의 조향 각도 오차를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하여 조향 각도 보상값을 산출함으로써, 조향 바퀴를 정확하고 정밀하게 제어할 수 있다.
이상에서 본 발명들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
또한, 이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 조향각 제어 장치
200: 데이터 획득부
310: 제1 조향 각도 산출부
320: 제2 조향 각도 산출부
410: 제1 오차 산출부
420: 제2 오차 산출부
430: 제3 오차 산출부
500: 오프셋 학습부
600: 조향 각도 보상부
700: 조향 각도 제어부

Claims (10)

  1. 조향 바퀴 및 조향 휠을 포함하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치에 있어서,
    자율 주행 중인 상기 산업 차량의 위치 정보를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 상기 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출하는 제1 조향 각도 산출부;
    상기 자율 주행 중인 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도를 기초로 주행 경로 곡률을 산출하고, 상기 산출한 주행 경로 곡률을 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출하는 제2 조향 각도 산출부;
    상기 자율 주행 중인 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출하는 제1 오차 산출부;
    상기 제1 조향 각도 산출부로부터 산출된 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출하는 제2 오차 산출부;
    상기 제2 조향 각도 산출부로부터 산출된 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출하는 제3 오차 산출부;
    상기 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 상기 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 오프셋 학습부;
    상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 조향 각도 보상부; 그리고,
    상기 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도를 제어하는 조향 각도 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 산업 차량의 자율주행에 상응하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도, 상기 조향 휠의 조향 각도, 상기 산업 차량의 위치 정보, 그리고 상기 조향 바퀴의 회전 속도 중 적어도 어느 하나를 획득하는 데이터 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 데이터 획득부는,
    상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도를 측정하는 제1 조향 각도 측정부;
    상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 휠의 조향 각도를 측정하는 제2 조향 각도 측정부;
    상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 위치 정보를 획득하는 위치 정보 획득부; 그리고,
    상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 회전 속도를 측정하는 회전 속도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 자율 주행 중인 상기 산업 차량의 주행 경로에 상응하는 도로 구배 정보를 획득하는 도로 구배 정보 획득부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 오프셋 학습부는,
    상기 산출된 주행 경로 곡률과 기설정된 곡률 기준값을 비교하여 비교 결과에 따라 상기 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 오프셋 학습부는,
    상기 조향 각도 오프셋에 대한 학습 여부를 결정할 때, 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 상기 곡률 기준값 미만이면 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지하고, 상기 목표 주행 경로 곡률과 현재 주행 경로 곡률 사이의 곡률 차값이 상기 곡률 기준값 이상이면 제2 학습 조건에 따라 상기 새로운 학습 오프셋을 학습하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 오프셋 학습부는,
    상기 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지할 때,
    Figure pat00013
    (여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
    Figure pat00014
    는 새로운 학습 오프셋이며,
    Figure pat00015
    는 기존 학습 오프셋임)으로 이루어지는 제1 학습 조건에 따라 기존 학습 오프셋을 유지하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  8. 제6 항에 있어서,
    상기 오프셋 학습부는,
    상기 제2 학습 조건에 따라 상기 새로운 학습 오프셋을 학습할 때,
    Figure pat00016
    (여기서, Ctarget는 목표 주행 경로 곡률이고, Ccurrent는 현재 주행 경로 곡률이며, Cth는 학습 여부를 결정하는 곡률 기준값이고,
    Figure pat00017
    는 새로운 학습 오프셋이며,
    Figure pat00018
    는 기존 학습 오프셋이고, θerror는 조향 바퀴의 조향 각도 오차이며, α, 1-α는 가중치임)으로 이루어지는 제2 학습 조건에 따라 상기 새로운 학습 오프셋을 학습하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 조향 각도 보상부는,
    목표 조향 각도가 수신되면 상기 목표 조향 각도와 상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치.
  10. 조향 바퀴 및 조향 휠을 포함하는 자율주행 산업 차량의 조향각 제어 장치의 조향각 제어 방법에 있어서,
    상기 산업 차량의 자율주행에 상응하는 주행 정보를 획득하는 단계;
    상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 조향 바퀴의 조향 각도와 조향 휠의 조향 각도가 포함되면 이를 기초로 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도 오차를 산출하는 단계;
    상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 위치 정보가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도를 산출하고, 상기 조향 바퀴의 제1 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도 오차를 산출하는 단계;
    상기 주행 정보에 상기 산업 차량의 각 조향 바퀴의 회전 속도가 포함되면 이를 기초로 주행 경로 곡률과 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도를 산출하고, 상기 조향 바퀴의 제2 조향 각도와 상기 조향 휠의 조향 각도를 기초로 상기 조향 바퀴의 제3 조향 각도 오차를 산출하는 단계;
    상기 산출된 제1, 제2, 제3 조향 각도 오차들 중 적어도 어느 하나를 기초로 소정의 학습 조건에 따라 상기 조향 바퀴와 조향 휠의 조향 각도 오프셋을 학습하는 단계;
    상기 학습된 조향 각도 오프셋을 기초로 조향 각도 보상값을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 조향 각도 보상값에 기초하여 상기 조향 바퀴의 조향 각도를 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조향각 제어 방법.
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