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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 55 - 65 (11page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2025.49.1.055
이용수
초록· 키워드
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모델 예측 경로 적분(MPPI: model predictive path integral)은 비선형 시스템을 그대로 사용할 수 있는 장점으로 인해 많은 자율주행 시스템에서 사용되는 확률적 최적화 기반 샘플링 방법이다. 그러나 MPPI는 일반적으로 샘플링 기반 방법의 확률적 특성으로 인해 제어 입력의 매우 심각한 채터링 현상이 발생한다. 따라서 도출된 결과를 후처리 없이 사용할 경우 급변하는 환경에서 다양한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 입자 군집 최적화(PSO: particle swarm optimization)를 통해 최적화된 샘플링 분포로 부드러운 MPPI 제어입력 생성을 목표로 한다. 이를 위해 광역경로 추종 및 장애물 회피를 고려한 최적 제어입력 분포를 찾는 확률적 최적화 문제를 정식화한다. 최적화 문제의 해를 도출하기 위한 방법은 기존 MPPI의 방법을 따른다. 그러나 본 연구에서는 제어입력에 대한 샘플링 분포가 PSO 방법에 의해 최적화된 값으로 결정된다. 따라서 최적 제어입력의 채터링 현상이 사라지고 만족스러운 자율주행이 가능하게 된다. 제안한 기법의 성능 검증을 위해 CarMaker와 ROS를 통합한 가상환경 시뮬레이션을 수행하고 결과를 분석한다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 차량 모델
3. 확률적 최적화 경로제어
4. 검증
5. 결론
참고문헌(References)
참고문헌 (0)
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