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학술대회자료
저자정보
조건희 (한양대학교) 전명환 (한양대학교) 이형철 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2023년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2023.11
수록면
713 - 717 (5page)

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Various methods have been proposed for the development of lateral controller for autonomous vehicle over decades. Model predictive control (MPC), which utilize vehicle models and optimization methods considering future information and state constraints, are widely used for designing a lateral controller of autonomous vehicle. However, the vehicle models used in MPC typically employ linear models to reduce computational complexity, which results in prediction errors and a degradation in controller performance for highly nonlinear regions of the vehicle’s behavior. In this paper, we designed a gaussian process (GP)-based vehicle model to improve the prediction performance of lateral controllers for autonomous vehicle. First, we conducted signal measurements necessary for the model construction through real-world vehicle experiments and preprocessing for GP design. Especially, the lateral velocity, which is the output of the model, was measured via RTK/GNSS and utilized for optimizing the GP for the model construction. Through offline optimization process, we derived the types of kernels and hyperparameters of the GP to improve model accuracy. The proposed vehicle model was evaluated for various driving scenarios, such as lane changes and steady circular turns.
#Autonomous Driving #Gaussian Process #Bicycle model #Surrogate model

목차

Abstract
1. 서론
2. 차량 횡방향 모델
3. Gaussian Process 기반 차량 횡방향 모델
4. 모델 검증
5. 결론
References

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