무인차량의 강인한 경유점 주행을 위한 베지어 곡선 기반 경로 계획

Q: 이 논문에서 정의한 베지어 곡선 기반 경로 계획이란 무엇인가?

베지어 곡선 기반 경로 계획은 적응성 조절점을 활용하여 여러 후보 경로를 생성하고, 이들 중 주변 지형 간섭, 경로 길이, 주행 가능 곡률, 장애물 충돌 가능성 등을 고려한 비용 계산을 통해 최적의 경로를 선택하는 자율주행 모션 플래닝 알고리즘이다.

Q: 자율주행차량의 강인한 경유점 주행을 위한 헤딩각도 보정 방법은 무엇인가?

연구 결과, IMU, GPS, 엔코더를 확장 칼만 필터(EKF)로 융합하고, GPS 신뢰성에 따른 스위칭 방식을 적용하여 누적 오차 없이 정확한 헤딩각도를 계산한다. 이는 경유점 위치 추정의 정확도를 높여 신뢰성 있는 주행 제어를 가능하게 한다.

이상훈; 전창묵; 권태범; 강성철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상훈 (한국과학기술연구원) 전창묵 (한국과학기술연구원) 권태범 (한국과학기술연구원) 강성철 (한국과학기술연구원)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제17권 제5호

발행연도: 2011.5

수록면: 429 - 435 (7page)

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This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.

#unmanned ground vehicle #outdoor navigation #bezier curve #motion planning

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-003495731

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