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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김성한
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수16
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최근 비대면 서비스의 확산으로 사용자의 편의를 위해 서비스 로봇 등의 기술이 발전되는 등 실내외 자율주행에 대한 필요성이 커지고 있다. 또한, 자율주행 기술이 발전되고 단계가 높아짐에 따라 운전자의 개입 없이 다양한 주행 환경에서 동작할 수 있는 경로 추종 방법에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 경로 추적 알고리즘 중 하나인 Pure Pursuit의 전방주시거리(Look-ahead Distance)를 능동으로 변경하는 방법을 제안하여 Cutting Corner와 같은 현상을 개선하여 추종 성능을 향상한다. Pure Pursuit은 전방주시거리 설정에 따라 추종 성능이 달라지며, 전방주시거리를 작게 설정하면 추종 성능은 좋아지지만, 차량의 거동이 불안정하다. 반면에, 전방주시거리를 크게 설정하면 추종 성능이 떨어지고, Cutting-Corner라고 불리는 현상이 발생한다. Cutting Corner 현상을 개선하여 추종 성능을 높이기 위해 기준 경로의 곡률 및 기준 경로와의 횡 방향 오차에 따라 전방주시거리를 다르게 설정하는 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 전방주시거리를 능동적으로 변경하여 경로 추종 성능을 높이며, 추가적인 알고리즘 및 경험적 계수 없이 추적 성능을 향상한다. 제안한 방법의 유효성 검증을 위해 테스트를 진행하였으며, 경로 추종 성능을 다각도로 평가하기 위해 3가지 시나리오를 채택하였다. 먼저, 시뮬레이션 테스트를 통해 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션 테스트를 통해 56.23%의 경로 추종 향상을 확인하였다. 다음으로는 자율주행 플랫폼을 사용하여 각 시나리오당 3번씩 실험을 진행하였다. 시나리오1과 2 및 3에서 각각 52.08%, 44.43%, 24.57%의 경로 추종 향상도를 보여주었다. 추가로, 본 논문에서 제안한 능동 전방주시거리 방법의 범용성을 평가하기 위해 크기가 다른 모바일 로봇을 사용한 실험을 진행했으며 44.59%의 경로 추종 향상도를 보여주었다. 시뮬레이션과 자율주행 플랫폼 및 모바일 로봇의 주행 결과 모두 고정 전방주시거리 기반의 Pure Pursuit 방법보다 능동 전방주시거리 기반의 Pure Pursuit 방법을 사용하였을 때 경로 추종 성능이 향상됨을 확인하였다.
목차
1. Introduction2. Methodology2.1. SLAM & Localization2.2. Path Planning2.3. Path Tracking2.3.1. Vehicle Kinematic Model2.3.2. Pure Pursuit2.3.3. Proposed Adaptive Look-Ahead Distance3. Field Tests3.1. Hardware Specification3.2. Field Test Scenario3.3. PID Control4. Results4.1. Simulation Results4.2. Field Tests Results4.2.1. Scenario 14.2.2. Scenario 24.2.3. Scenario 34.3. Verification of Adaptive Look-Ahead Distance Versatility5. ConclusionReference
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