자율주행 자동차 기술_1

자율주행 Process

Localization

로봇이나 자율주행차량이 주어진 공간(Map)의 어디에 있는지 예측하는 방법
위치를 측정해서 확률을 업데이트하고 움직이는 과정의 반복
정밀지도와 연동하여 차량의 현재 위치를 파악한다

• 라이다, 카메라를 이용

---

Global Path Planning(Route Planning)

목적지까지의 경로 찾기

• 중간 목적지 또는 최종 목적지까지의 경로
• 교차로에서의 행위도 결정
• 최소 비용, 최단 거리, 단순 정도에 따라 경로를 선택한다

---

Local Path Planning(Trajectory Planning)

다음 이동할 곳으로의 경로 찾기(충돌 회피 고려)

• 여러 개의 후보 경로 확보
• 끊임 없이 후보를 삭제하고 신규 후보 등록 작업을 반복한다
• 실시간으로 주변 정보를 처리하며 시스템 최적화가 필요하다

1. 주행 환경 인식

• 센서를 사용해 주변 환경을 인식하고 정적 및 동적 장애물에 대한 정보를 수집
• Lidar, 레이더, 카메라, 초음파센서 등 다양한 센서 사용

2. 비용 맵 생성

• 수집된 데이터를 기반으로 장애물을 포함하는 비용 맵 생성
• 장애물의 거리에 따라 다른 값을 가지며 이동 플랫폼이 안전한 경로를 계획할 수 있도록 도움을 줌

3. 경로 검색

• 비용 맵을 사용해 시작점에서 목표 지점까지의 경로를 계획
• A*탐색, Dijkstra 알고리즘, RRT(Rapidly-exploring Random Trees) 등이 있다.

4. 경로 스무딩

• 계획된 경로의 불필요한 움직임을 최소화하고 부드러운 움직임을 위한 작업
• 최소 곡률 궤적, 스플라인 보간법 등을 사용

5. 속도 프로파일 생성

• 경로에 따라 이동 플랫폼의 속도 및 가속도 프로파일 생성
• 플랫폼이 안전하고 효율적으로 목표 지점까지 도달할 수 있도록함

---

Object Detection

주변 차량, 보행자, 오토바이, 자전거 등을 인식

Object Tracking

각 오브젝트에 고유 ID 부여하여 추적, 예상되는 주행경로 예측

---

Behavior Selector

주어진 상황에 적합한 동작과 전략을 선택하는 행위
주변환경의 정보와 시스템의 목표를 고려해 가능한 동작 중 최적의 동작을 수행한다
일반 주행, 차선 변경, 회전, 긴금 정지 등 적절한 것을 결정하고 실행할 수 있는 경로 및 제어 명령을 생성한다

1. 환경 정보 수집

• 센서와 인식 시스템을 통해 주변 환경에 대한 정보를 수집
• 정적 장애물, 동적 장애물, 도로 조건, 교통 흐름 등을 포함

2. 상태 추정

• 수집된 정보를 사용하여 시스템의 현재 상태를 추정
• 상태 추정은 차량의 위치, 속도, 가속도, 주변 차량 및 보행자의 상태 등을 포함

3. 동작 후보 생성

• 가능한 동작 후보를 생성
• 시스템의 목표와 주변 환경에 따라 계속해서 달라짐

4. 비용 함수 계산

• 각 동작 후보에 대해 비용 함수를 계산
• 비용 함수는 동작의 안전성, 효율성, 법규 준수 등 여러 요소를 고려하여 적절한 동작을 평가

5. 최적 동작 선택

• 비용 함수를 기반으로 최적의 동작을 선택
• 최적 동작은 비용이 가장 낮은 동작이며, 이를 통해 시스템은 상황에 맞게 적절한 동작을 수행할 수 있음

---

Local Path Following

Local Path Planning에서 생성된 경로를 따라 움직이는 기술
경로의 불연속성과 곡률을 최소화 하며 주어진 환경에서 효율적이고 안전한 이동을 보장하기 위해 설계

1. 경로 표현

• 로컬 경로는 일반적으로 연속적인 점들, 다항식, 스플라인 등의 수학적 표현으로 나타낸다
• 위와 같은 구성 성분으로 경로의 모양과 곡률을 명확하게 정의하고 시스템에 필요한 제어 입력을 계산할 수 있음

2. 제어 입력 계산

• 시스템의 현재 상태(위치, 속도, 방향 등)와 목표 경로를 고려해 이동 플랫폼이 경로를 정확하게 따르도록 하는 제어 입력 계산
• 제어 입력은 속도, 가속도, 회전률 등의 형태로 표현
• 시스템은 목포 경로에 대한 오차를 최소화할 수 있도록 함

3. 오차 수정

• Local Path Following 중에는 목포 경로에서 벗어날 수 있는데 이 경루 시스템은 오차를 감지하고 수정하기 위해 알맞은 제어 입력을 적용해야 한다
• 피드백 제어, 피드포워드 제어 둘의 조합을 사용해 오차를 수정

4. 동적 장애물 대응

• Local Path Following 중에 동적 장애물이 경로에 진입하면 장애물을 감지하고 회피
• 경로를 수정하거나 새로운 경로를 생성하여 회피 동작 수행

Local Path Following Algorithm

• Pure Pursuit, Vector Field Histogram (VFH), Dynamic Window Approach(DWA) 등

• Pure Pursuit 알고리즘
  차량의 현재 위치를 결정
  차량에서 가장 가까운 경로상의 점을 찾는다
  목표점을 찾는다
  곡률을 계산하고 해당 곡률로 차량의 방향을 업데이트 해준다
  차량의 위치를 업데이트 한다

---

Veichle Control

원하는 방향으로 운동 상태를 조절하는 기술

1. 센싱 및 인식

• 차량의 센서(카메라, 라이다, 레이터, 초음파 센서 등)를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 수집하고 차량의 상태를 인식
• 차량의 위치, 속도, 방향, 주변 장애물의 위치롸 움직임 정보 포함

2. 경로 계획 및 추종

• 차량 제어 시스템은 Global Path Planning으로 부터 전달 받은 경로를 Local Path Planning, Path Planning 알고리즘을 통해 따라가도록 한다

3. 제어 알고리즘

• 차량 제어 시스템은 제어 알고리즘을 사용해 차량의 속도, 방향, 가속도 등을 조절
• PID(Proportional-Integral-Derivative)제어, Model Predictive Control(MPC), LQR(Linear Quadratic Regulator)등이 있다

4. 엑추에이터 제어

• 제어 알고리즘을 통해 생성된 제어 입력은 차량의 엑추에이터(스로틀, 브레이크, 스티어링 등)를 제어하는데 사용된다
• 이 과정으로 차량은 원하는 속도와 방향으로 움직이게 된다

5. 안전 및 긴급 상황 대응

• Veichle Control은 긴급 상황에 대비해 안전 기능을 포함
• 장애물이 갑자기 나타날때 급제동을 하거나 경로를 이탈했을때 안전한 상태로 돌릴 수 있도록 조취를 취함
• 안전한 상태를 유지하기 위해 센서 데이터를 실시간으로 모니터링하고 Local Path Follwing 처럼 잠재적 위험을 감지하고 회피 동작을 수행