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저자정보
김민수 (서울대학교) 안준우 (서울대학교) 김민성 (서울대학교) 신민용 (Phantom AI) 박재흥 (서울대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
250 - 259 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.3.250

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Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle’s kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree* (RRT*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle’s constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.
#Automated Parking #Path Planning #Steering Function #Reeds-Shepp #Hybrid Curvature

목차

Abstract
1. 서론
2. 주차 경로 계획을 위한 조향 함수
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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