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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 22 - 29 (8page)
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This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.
목차
Abstract
1. 서론
2. 대상 상태 추정 및 추종 제어 알고리즘
3. 실 데이터 기반 성능평가
4. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
H. Gao / 2018 / Object classification using CNNbased fusion of vision and LIDAR in autonomous vehicle Environment / IEEE Transactions on Industrial Informatics 14(9):4224~4231
J. Ji / 2016 / Path planning and tracking for vehicle collision avoidance based on model predictive control with multi-constraints / IEEE Transactions on Vehicular Technology 66(2):952~964
E. Jung / 2014 / Development of a laser-rangefinder-based human tracking and control algorithm for a marathoner service robot / IEEE Transactions on Mechatronics 19(6):1963~1976
P. Falcone / 2007 / A linear time varying model predictive control approach to the integrated vehicle dynamics control problem in autonomous system / Proceedings of the 46th IEEE Conference on Decision and Control
Doo-sung Ahn / 2018 / Time-Delay Control for the Implementation of the Optimal Walking Trajectory of Humanoid Robot / 드라이브·컨트롤 15(3):1~7
J. Ji / 2016 / Path planning and tracking for vehicle collision avoidance based on model predictive control with multi-constraints / IEEE Transactions on Vehicular Technology 66(2):952~964
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