전방 미리보기 거리 기반 장애물 회피 주행

Q: 이 논문에서 정의한 전방 미리보기 거리 기반 모델 예측 제어란 무엇인가?

전방 미리보기 거리 기반 모델 예측 제어는 모델 예측 제어의 높은 계산 복잡도로 인한 실시간성 한계를 극복하기 위해 제안된 기법이다. 이는 미래 상태를 예측하고 최적의 제어 입력을 도출하는 모델 예측 제어의 구조를 유지하면서, 전방 미리보기 거리를 활용하여 계산량을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이는 제어 방식이다.

Q: 비대칭 가우시안 포텐셜 필드가 자율주행 차량의 장애물 회피에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 비대칭 가우시안 포텐셜 필드는 장애물 전방에 더 높은 위험도를 부여함으로써 전방 미리보기 거리 모델의 코너 절단 문제로 인한 충돌 위험을 효과적으로 보완한다. 이를 통해 자율주행 차량이 동적 환경에서도 안정적으로 회피 경로를 따르도록 유도하여 주행 안정성을 향상시키는 데 기여한다.

김현아; 이용준; 안우진; 임묘택

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김현아 (고려대학교) 이용준 (고려대학교) 안우진 (인하대학교) 임묘택 (고려대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2025 제40회 제어로봇시스템학회 학술대회

발행연도: 2025.6

수록면: 719 - 720 (2page)

이용수

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This paper proposes an asymmetric Obstacle Dependent Gaussian (ODG) path-planning approach to enhance obstacle avoidance performance in autonomous vehicles. To overcome the computational complexity of traditional Model Predictive Control (MPC), a look-ahead distance-based MPC framework is introduced to ensure real-time feasibility. The pro ... 전체 초록 보기

#Asymmetric Obstacle Dependence Gaussian #Look-ahead Distance #Model Predictive Control

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