예측 Stanley 측면 제어기를 이용한 경로 추적 알고리즘

경로 추적은 자율 주행 차량의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 현재 연구는 차량의 요 안정성과 비홀로노믹 제약을 고려하여 경로 추적 제어기를 설계하는 데 중점을 두고 있습니다. 대부분의 경우, 측면 제어기 설계는 차량의 현재 상태에서 가장 짧은 거리의 경로 기준점을 식별하는 데 의존합니다. 이는 제어기가 갑작스러운 궤적 방향각 변화를 처리하는 능력을 제한합니다. 본 논문에서는 운전 중 인간의 행동을 모방하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 이는 차량의 미래 상태를 예측하는 이산 예측 모델을 기반으로 하여, 현재 제어기 출력을 증가시킨 미래 예측 상태에서 제어 알고리즘을 사용할 수 있도록 합니다. 제안된 접근 방식의 성능은 V-REP 시뮬레이터에서 다양한 유형의 조작(더블 레인 체인지, 훅 도로, S 도로, 곡선 도로)과 폭넓은 속도로 여러 차례 시뮬레이션을 통해 검증되었습니다. 예측 Stanley 제어기가 원래의 Stanley 제어기와 비교하여 사용되었습니다. 제안된 제어 접근 방식의 결과는 측면 오류를 최소화하고 요 안정성을 평균 각각 53% 및 22% 향상시킨 기술의 장점과 성능을 보여줍니다.