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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 86 - 93 (8page)
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Typically, path planning and control systems for autonomous driving are developed individually. While these systems may guarantee commendable individual performance, their integration into the context of autonomous driving may not necessarily ensure a satisfactory overall performance. To address this issue, this study proposes a model predictive path control algorithm designed for autonomous ground vehicles (AGVs). In essence, the proposed method seeks to determine a control input that minimizes a cost function, thereby addressing the requirements of desired waypoint tracking, minimal lateral velocity, and control input optimization simultaneously. Furthermore, the contribution of lateral dynamic and kinematic models of the AGV is achieved through the incorporation of by equality constraints, while the consideration of and minimum and maximum control values is enforced as an inequality constraint. The solution for the method is obtained using a QP solver in Matlab. Subsequently, the CarMaker vehicle model, coupled with the Matlab Simulink, is developed to facilitate autonomous navigation simulation. Finally, the proposed method is utilized for the simulation and the results are analyzed.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 차량 모델
3. 모델 예측 경로제어 기법
4. 검증
5. 결론
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