KR20210135588A

KR20210135588A - 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법

Info

Publication number: KR20210135588A
Application number: KR1020217032592A
Authority: KR
Inventors: 안 람 도
Original assignee: 르노 에스.아.에스.
Priority date: 2019-03-13
Filing date: 2020-02-04
Publication date: 2021-11-15
Also published as: JP7283557B2; US11884297B2; CN113396093B; FR3093687A1; FR3093687B1; US20220185327A1; WO2020182373A1; EP3938259A1; CN113396093A; JP2022521638A

Abstract

본 발명은 자동차 장치(10)의 경로(TO)에 영향을 미치게 하는 자동차 장치(10)의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 의하면, 상기 방법은, - 상기 자동차 장치의 경로에 관련된 매개변수들을 획득하는 단계; 및 - 상기 매개변수들에 따라 상기 자동차 장치의 이동성에 대한 새로운 제어 설정점을 계산하는 단계를 포함하며, 상기 새로운 제어 설정점은 상기 제어 설정점의 변동을 제한하는 모델을 충족시켜 주는 제어기에 의해 결정된다.

Description

장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법

일반적으로, 본 발명은 자동차 장치의 경로 추적의 자동화에 관한 것이다.

본 발명은 자동차 차량 보조 운전의 프레임워크(framework)에서 특히 유리한 애플리케이션을 지니지만, 본 발명은 항공 또는 로봇공학의 분야에서도 적용될 수 있다.

더 구체적으로, 본 발명은 자동차 장치의 이동성(다시 말하면, 경로 제어 메커니즘)을 자율적으로 제어하기 위한 방법에 관한 것이며, 상기 방법은,

- 상기 장치의 경로에 관련된 매개변수들을 획득하는 단계; 및

- 상기 파라미터들의 함수로서 상기 장치의 이동성에 대한 새로운 제어 설정점을 계산하는 단계;

를 포함한다.

또한, 본 발명은 이러한 방법을 구현하도록 구성된 컴퓨터가 장착된 장치에 관한 것이다.

자동차 차량의 안전을 목적으로, 현재 자동차 차량에는 운전 보조 시스템들 또는 자율 주행 시스템들이 장착되어 있다.

이러한 시스템들 중에서, 자동 비상 제동(automatic emergency braking) 시스템(약칭 AEB 시스템으로 더 잘 알려져 있음)이 특히 알려져 있으며, 이는 단순히 기존 자동차 차량의 제동 시스템에 작용함으로써 차량이 다니는 경로에 위치한 장애물과의 충돌을 방지하도록 설계되어 있다.

그러나 이러한 비상 제동 시스템이 (예를 들어, 자동차 차량 뒤에서 무언가가 근접하게 뒤따르는 경우에) 충돌을 피할 수 없거나 사용할 수 없는 상황이 존재한다.

이러한 상황을 위해, 자동 회피 시스템("Automatic Evasive Steering" 또는 "Automatic Emergency Steering"에 대한 약어 AES 시스템으로 더 잘 알려져 있음)이 개발되어 차량의 스티어링에 작용함을 통해서나 차량의 차동 제동 시스템에 작용함을 통해 차량을 차량이 다니는 경로에서 벗어나게 함으로써 장애물을 회피할 수 있게 된다.

그러나 AES 시스템은 제어 가능성의 관점에서 제한적인 경로를 차량에 부과하여 운전자가 완전한 안전에서 차량의 운전을 인계받는 것을 허용하지 않는다.

위에서 언급한 선행기술의 결점을 극복하기 위해, 본 발명의 목적은 자동차 장치에 부과된 방향 전환 속도를 제한하는 제어 설정점을 생성하도록 설계된 제어기를 사용하는 것이다.

더 구체적으로, 본 발명에 의하면, 자동차 장치의 경로에 영향을 미치도록 설계된 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하기 위한 방법이 제공되며, 상기 방법은,

- 상기 자동차 장치의 경로에 관련된 매개변수들을 획득하는 단계; 및

- 상기 매개변수들의 함수로서 상기 자동차 장치의 이동성에 대한 새로운 제어 설정점을 계산하는 단계 - 이러한 새로운 제어 설정점은 상기 제어 설정점에 대한 변동 제한 모델을 충족시켜 주는 컨트롤러에 의해 결정됨 -;

를 포함한다.

따라서, 본 발명에 의해, 상기 제어 설정점은 문제의 이동성의 변동 속도를 제한하기 위한 고유의 방식으로 결정된다.

바람직하게는, 상기 자동차 장치는 도로상에서 주행 되도록 설계되고 적어도 하나의 스티어링 가능한 휠을 포함하는 자동차 차량이며, 상기 이동성은 각각의 스티어링 가능한 휠의 최대 스티어링 각도에 상응하고 상기 제어 설정점은 각각의 스티어링 가능한 휠에 대해 포화된 스티어링 각도이다.

이 같은 특정한 경우에, 상기 스티어링 각도는 결과적으로 그다지 신속하게 변동할 수 없도록 직접 계산되며, 이는 차량의 운전자가 차량의 운전을 완전히 안전하게 인계받을 수 있게 하고 경로를 따라가는 차량의 능력에 대한 한도가 초과 되지 않게 한다.

본 발명은 특히 차량의 경로가 차량이 다니는 도로에 위치한 장애물을 회피하기 위한 경로일 경우에 적용 가능하다. 이 같은 특정한 경우에, 차량은 짧은 응답 시간으로 원하는 경로를 따라감으로써 신속하게 그리고 완전한 안전으로 반응해야 한다.

개별적으로나 또는 모든 기법으로 가능한 조합에 따라 취해진, 본 발명에 따른 방법의 다른 유리하고 비-제한적인 특징들은 다음과 같다:

- 하나의 목적은 상기 변동 제한 모델을 충족시켜 주지 않는 스티어링 각도의 불포화 설정점을 결정하는 것이며, 여기서 상기 변동 제한 모델은 스티어링 각도에 대한 불포화 설정점과 스티어링 각도에 대한 포화 설정점 간의 간격에 대한 쌍곡선 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 포함하고;

- 다른 하나의 목적은 상기 쌍곡선 탄젠트 함수에 의해 계산된 값을 사전에 결정된 임계값과 비교하고, 상기 비교의 결과에 따라 상기 방법을 계속하거나 중단하는 것이며;

- 상기 값은 하기 수학식

에 의해 계산되며, 상기 수학식에서

는 사전에 결정된 상수(constant)이고,

는 스티어링 각도의 불포화 설정점이며, 그리고

는 스티어링 각도의 포화 설정점이고,

- 상기 매개변수들은 상기 자동차 장치의 적어도 하나의 요(yaw) 속도 r 및/또는 상기 자동차 장치의 길이방향 축과 상기 경로에 대한 접선 간 상대적인 진행방향(relative heading) Ψ_L을 포함한다.

또한, 본 발명은 위에서 언급한 바와 같은 제어 방법에서의 제어기의 사용을 고려하여 제어기를 생성하는 방법에 관한 것이며, 여기서 그 목적은,

- 상기 자동차 장치의 거동 매트릭스 모델(behavioral matrix model)을 획득하는 것,

- 상기 거동 매트릭스 모델의 매트릭스 계수들 중 적어도 일부를 결정하는 것,

- 이로부터 한편으로는 다니게 될 경로의 추적을 충족시켜 주고 다른 한편으로는 제어 설정점 변동 제한 모델을 충족시켜 주는 제어기를 추론하는 것이다.

이때, 바람직하게, 상기 제어기는 선형 매트릭스 부등식들의 제약조건에서 볼록 최적화 기준(convex optimization criteria)을 사용하여 결정된다.

또한, 본 발명은 자동차 장치의 경로에 영향을 주도록 설계된 적어도 하나의 이동성, 상기 이동성을 제어하기 위한 액추에이터, 및 위에서 언급한 바와 같은 방법을 구현하도록 설계된, 상기 액추에이터를 제어하기 위한 컴퓨터를 포함하는 자동차 장치에 관한 것이다.

이때, 유리하게, 이러한 장치는 도로상에서 주행되도록 설계되고 적어도 하나의 스티어링 휠을 포함하는 자동차 차량에 의해 형성되고, 상기 이동성은 이때 각각의 스티어링 휠의 최대 스티어링 각도에 상응한다.

물론, 본 발명의 다양한 특징, 변형 및 실시 예는 서로 양립 가능하거나 배타적이지 않은 한은 다양한 조합에 따라 서로 연관될 수 있다.

비-제한적인 예로서 제공된 첨부도면들과 관련하여 이어지는 설명은 본 발명이 무엇으로 구성되고 어떻게 구현될 수 있는지를 명확하게 이해하게 해줄 것이다.

도 1은 자동차 차량이 다녀야 하는 경로가 도시된 도로상에서 주행 되고 있는 자동차 차량의 개략적인 평면도이다.
도 2는 장애물을 회피하기 위한 경로를 따라 위치한 4개의 연속적인 위치에서 도시된, 도 1의 자동차 차량의 개략적인 사시도이다.
도 3은 쌍곡선 탄젠트 함수의 변동들을 보여주는 그래프이다.
도 4는 자동차 차량을 제어하는데 사용되는 폐-루프 전달 함수를 보여주는 도면이다.
도 5는 자동차 차량을 제어하는데 사용되는 함수(θ)의 변동들을 보여주는 그래프이다.
도 6은 본 발명에 따른 방법에 따라 차량을 제어하기 위한 알고리즘을 보여주는 그래프이다.

도 1은 객실을 경계 짓는 새시(chassis), 2개의 스티어링 가능한 프론트 휠휠(front wheel)(11), 및 2개의 스티어링 불가능한 리어 휠(rear wheel)(12)을 통상 포함하는 자동차 차량(10)을 보여준다. 일 변형 예로서, 이러한 2개의 리어 휠은 또한 스티어링 가능한 휠들이어도 된다.

이러한 자동차 차량(10)은 차량을 방향전환 시킬 수 있게 하도록 상기 프론트 휠들(11)의 배향에 영향이 미칠 수 있게 하는 종래의 스티어링 시스템을 포함한다. 이러한 종래의 스티어링 시스템은 특히 상기 프론트 휠들(11)을 피보팅(pivoting) 하게 하기 위해 타이 로드(tie-rod)들에 연결된 스티어링 휠을 포함한다. 고려되는 예에서, 이는 또한 상기 스티어링 휠의 배향의 함수로서 그리고/또는 컴퓨터(13)로부터 수신된 요청의 함수로서 상기 프론트 휠들의 배향에 영향이 미칠 수 있게 하는 액추에이터를 포함한다.

일 보완 예로서, 이러한 자동차 차량은 상기 자동차 차량이 방향전환 시킬 수 있게 하는 동안 상기 자동차 차량의 속도가 감속되도록 상기 프론트 휠들(11)의 회전 속도들(및 리어 휠들(12)의 회전 속도들)의 회전 속도들에 영향이 다르게 미칠 수 있게 하는 차동 제동 시스템을 포함하는 것이 잠재적으로 구성되어도 된다. 상기 차동 제동 시스템은 예를 들어 차량의 휠들 상에 배치된 제어식 차동 또는 전기 모터를 포함한다.

본 설명의 이하 부분에서, 문제의 스티어링 시스템은 단지 종래의 스티어링 시스템에 의해서만 형성되게 된다. 일 변형 예로서, 이는 종래의 스티어링 시스템과 차동 제동 시스템의 조합으로 형성되어도 된다.

이때, 상기 컴퓨터(13)는 파워 스티어링 액추에이터를 제어하기 위해 제공된다. 이러한 목적을 위해, 상기 컴퓨터(13)는 적어도 하나의 프로세서, 적어도 하나의 메모리 및 다양한 입력 및 출력 인터페이스를 포함한다.

상기 컴퓨터(13)의 입력 인터페이스들에 의해, 상기 컴퓨터(13)는 다양한 센서로부터 착신되는 입력 신호들을 수신하도록 설계된다.

이러한 센서들 중에는 예를 들어,

- 전방에 장착된 카메라와 같은 장치로서, 차량의 주행 차선에 대해 차량의 위치가 확인될 수 있게 하는 장치,

- RADAR 또는 LIDAR 원격 감지 시스템과 같은 장치로서, 자동차 차량(10)의 경로 상에 위치한 장애물(20)이 검출(도 2)될 수 있게 하는 장치,

- 자이로미터(gyrometer)와 같은 장치로서, 자동차 차량(10)의 (수직축에 대한) 요(yaw) 회전 속도가 결정될 수 있게 하는, 장치, 및

- 스티어링 휠의 각속도 및 위치 센서

가 제공된다.

이러한 출력 인터페이스들에 의해, 상기 컴퓨터(13)는 파워 스티어링 액추에이터에 설정점을 전송할 수 있다.

따라서, 이는 차량이 장애물(20)을 회피하기 위한 경로(T0)를 따라가도록 강제될 수 있게 한다.

상기 컴퓨터(13)의 메모리에 의해, 상기 컴퓨터(13)는 이하에서 설명되는 방법의 프레임워크에서 사용되는 데이터를 저장한다.

이는 특히 상기 프로세서에 의한 실행이 상기 컴퓨터에 의한 이하에서 설명되는 방법의 구현을 허용하는 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램들로 이루어진 소프트웨어 애플리케이션을 저장한다.

이러한 방법을 설명하기 전에, 사용될 다양한 변수가 소개될 수 있으며, 그 중 일부는 도 1에 예시되어 있다.

자동차 차량의 총 질량은 "m"으로 표시되게 되고 kg 단위로 표현되게 된다.

자동차 차량의 무게 중심(CG)을 통과하는 수직축에 대한 자동차 차량의 관성은 "J"로 표시되게 되고 N.m 단위로 표현되게 된다.

상기 차량의 프론트 액슬(front axle)과 무게 중심(CG) 간 거리는 "I_f"로 표시되게 되고 미터 단위로 표현되게 된다.

상기 무게 중심(CG)과 리어 액슬(rear axle) 간 거리는 "I_r"로 표시되게 되고 미터 단위로 표현되게 된다.

상기 프론트 휠들의 드리프트 강성 계수(drift rigidity coefficient)는 "C_f"로 표시되게 되며 N/rad 단위로 표현되게 된다.

상기 리어 휠들의 드리프트 강성 계수는 "C_r"로 표시되게 되고 N/rad 단위로 표현되게 된다.

이러한 휠들의 드리프트 강성 계수들은 당업자에게 잘 알려진 개념들이다. 예를 들어, 상기 프론트 휠들의 드리프트 강성 계수는 결과적으로 수학식 F_f = 2.Cf.

_f 가 표기되는 것을 허용하는 것이며, F_f는 상기 프론트 휠들의 측방향 슬라이딩력(lateral sliding force)이고

_f는 상기 프론트 휠들의 드리프트 각도이다.

상기 스티어링 가능한 프론트 휠들이 자동차 차량(10)의 길이방향 축(A1)과 이루는 스티어링 각도는 "δ"로 표시되게 되고 rad 단위로 표현되게 된다.

rad 단위로 표현된 변수 δ_ref는 파워 스티어링 액추에이터로 전송되게 되는 바와 같은 포화된 스티어링 각도 설정점을 나타내게 된다.

rad 단위로 표현된 변수 δ_K는 불포화된 스티어링 각도 설정점을 나타내게 된다. 이러한 단계에서, 이는 포화의 개념이 반드시 변수 δ_K에 따라야 하는 것은 아니지만 변수 δ_ref에 따라야 하는 방향전환 각속도 제한에 연관될 것이라고 말할 수 있을 뿐이다.

(상기 차량의 무게 중심(CG)을 통과하는 수직축에 대한) 상기 차량의 요 속도는 "r"로 표시되게 되고 rad/s 단위로 표현되게 된다.

상기 차량의 길이방향 축(A1)과 회피 경로(T0)(상기 차량의 원하는 경로)에 대한 접선 간 상대적인 진행방향(relative heading) 각도는 "Ψ_L"로 표시되게 되고 rad 단위로 표현되게 된다.

(무게 중심(CG)을 통과하는) 자동차 차량(10)의 길이방향 축(A1)과 회피 경로(T0) 간 측면 분리는 상기 차량의 전방에 위치한 확인 거리(sighting distance) "ls"에서 "y_L"로 표시되게 되며 미터 단위로 표현되게 된다.

(무게 중심(CG)을 통과하는) 자동차 차량(10)의 길이방향 축(A1)과 회피 경로(T0) 간 측면 분리 설정점은 상기 차량의 전방에 위치한 확인 거리 "ls"에서 " y_L-ref"로 표시되게 되며 미터 단위로 표현되게 된다.

경로 추적 오류는 "e_yL"로 표시되게 되며 미터 단위로 표현되게 된다. 이는 측면 분리 설정점(y_L-ref)과 측면 분리(y_L) 간의 차이와 같다.

위에서 언급한 확인 거리(ls)는 무게 중심(CG)으로부터 측정되게 되며 미터 단위로 표현되게 된다.

자동차 차량(10)의 드리프트 각도(자동차 차량의 종축(A1)과 자동차 차량의 속도 벡터에 의해 이루어지게 되는 각도)는 "β"로 표시되게 되고 rad 단위로 표현되게 된다.

길이방향 축(A1)을 따른 자동차 차량의 속도는 "V"로 표시되게 되고 m/s 단위로 표현되게 된다.

P 및 Q는 Q = P^-1이 되도록 적절한 차원의 양의 대칭 매트릭스(positive, symmetrical matrix)들이게 된다. 이러한 매트릭스들의 정확한 표현은 본 설명의 이하 부분을 읽으면 더 명확해질 것이다.

상수들 ξ 및 ω는 상기 차량의 프론트 휠들의 스티어링 각도의 동적 특성을 나타내게 된다.

상수 ω_f는 부분적으로 상기 차량에 적용되는 제한된 임의 섭동(bounded arbitrary perturbation) w의 동적 특성을 나타내게 된다.

본 발명을 구현하기 위해 상기 컴퓨터에 의해 실행되게 되는 방법을 설명하기 전에, 본 설명의 첫 번째 부분에서는 본 발명의 아이디어를 이끌어낸 계산들이 설명되게 되므로, 이러한 계산들이 어디에서부터 유래된 것인지 그리고 이러한 계산들이 어떤 결과들에 의존하는지를 명확하게 이해하게 된다.

여기에서 고려되는 점은 상기 차량의 동적 거동이 하기 수학식 1

에 의해 모델링될 수 있다는 것이다.

이러한 모델은 개선된 바이시클 모델(bicycle model)이다.

그러나 이는 상기 차량의 프론트 휠들(11)의 방향전환 각속도가 제한되는 것을 허용하지 않으며, 이러한 제한은 상기 차량의 운전자가 언제든지 상기 차량의 제어를 다시 할 수 있게 하는 데 특히 중요한 것으로 판명되어 있다.

이러한 제한은 하기 수학식 2

로 표현될 수 있다.

이러한 수학식에서, 계수 v는 초과하지 않아야 하는 방향전환 각속도를 나타내는 상수이다. 이러한 상수는 계산에 의해 정의되거나 테스트 차량 상에서 수행되는 테스트 캠페인이 끝날 때 정의된다.

본 발명에 의하면, 돌발 임계값(abrupt threshold)을 부과함으로써가 아니라 오히려 설정점 변동 제한기(용어 "속도 제한기"로 더 잘 알려져 있음)를 사용함으로써 스티어링 가능한 휠들(11)의 방향전환 각속도를 제한하는 것이 바람직하다.

도 4에 도시된 바와 같이, 이러한 속도 제한기(T1)는 여기서 폐쇄 루프에서 작동하고 v/s 단위의 전달 함수 및 쌍곡선 탄젠트 함수인 교정기를 나타낸다는 점에서 특이하다. 이는 입력에서 불포화된 스티어링 각도 설정점(δ_K)을 수신하고 출력에서 포화된 방향전환 반경 설정점(δ_ref)를 전송한다.

본 도면에서, 계수(Δ)는 변수들 δ_ref와 δ_K 간의 차이에 상응한다. 계수(

)는 속도 제한기(T1)의 빠르거나 유연한 특성에 영향을 줄 수 있는 유일한 매개변수인 0과 무한대 사이의 범위인 상수이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 이러한 교정기의 사용은 스티어링 각도의 변동이 실제로 제한되는 것을 허용할 뿐만 아니라, 더 나아가 포화된 방향전환 반경 설정점(δ_ref)의 변동의 연속성이 제공되는 것을 허용한다.

따라서, 곡선(C1)은 이러한 설정점 변동이 부드럽고 유연(낮은 계수(

)를 지님)할 수 있거나, 곡선(C2)이 나타내는 바와 같이 빠를 수 있음을 보여준다(곡선(C3)은 무한대에서의 계수에 상응한다).

이러한 속도 제한기(T1)는 조정되어야 할 계수만이 필요하기 때문에 설정이 간단하다는 이점을 지닌다. 이는 (무한대로 미분 가능한) 연속적이고 유연한 제어가 제공되는 것을 허용한다. 무엇보다도 이는 상기 차량의 스티어링 각도 설정점을 계산하기 위해 상기 수학식 1에 의해 정의된 상기 차량의 동적 거동 모델에서 직접 고려될 수 있다.

이러한 목적으로, 이러한 속도 제한기(T1)의 형태가 주어지면 하기 수학식 3

이 표기될 수 있다.

이러한 방정식은 또한 하기 수학식 4

와 같은 형태로 표기될 수 있다.

하기 매개변수(θ)는 하기 수학식 5

로 도입될 수 있다.

이때, 상기 수학식 4는 하기 수학식 6

과 같은 형태로 표기될 수 있다.

이러한 수학식 6은 상태 표현의 특성이며 이는 속도 제한기 모델(T1)이 상기 매개변수(θ)의 함수로서 선형임을 보여준다.

이때, 상기 수학식 1의 바이시클 모델은,

하기 수학식 7

와 같이 표기되는 새로운 모델을 획득하기 위해 이러한 상태 표현으로 강화될 수 있다.

도 4에서는, 상기 차량의 거동 모델이 폐쇄 루프 형태로 도시되어 있으며, 여기서 T2는 상기 수학식 1에 의해 주어진 상기 차량의 모델을 나타낸다.

이러한 루프에서, 이러한 모델(T2)은 포화된 스티어링 각도 설정점(δ_ref) 및 섭동(w)를 입력으로서 수신한다.

이러한 모델(T2)에 기초하여 그리고 센서들에 의해 제공되는 측정 결과에 의해 출력 벡터(y)를 획득하는 것이 가능하며, 여기에서 상기 출력 벡터(y)는,

와 같은 형태로 표기될 수 있는 상태 벡터(x)와 동일한 것으로 간주 된다.

이러한 도 4에는, 또한 속도 제한기(T1)가 도시되어 있다.

이때, 상기 목적은 이러한 상태 벡터(x)에 기초하여 불포화된 스티어링 각도 설정점(δ_K)이 계산되는 것을 허용하는 상태 복귀인 제어기(K)의 형태를 결정하는 것이다.

안정성과 신속성 면에서 모두 적합한 제어기(K)를 결정하는 방법을 이해하기 위해 현재의 거동 모델은 이하 수학식 8

과 같은 일반적인 형태로 표기될 수 있다.

이러한 수학식에서, C_y는 단위 매트릭스(identity matrix)이고, A는 동적 매트릭스이며, B_u는 제어 매트릭스이고, B_w는 하기 수학식 9

와 같은 형태로 표기될 수 있는 섭동(攝動) 매트릭스(perturbation matrix)이다.

정적 상태 복귀(static state return)로서 정의되는 제어기(K)에 대해, 이는 하기 수학식 10

와 같은 형태로 표기될 수 있다.

최적의 제어기(K)를 찾기 위해서는 다양한 방법이 사용될 수 있다.

여기서 사용된 방법은 선형 매트릭스 부등식의 방법이다. 따라서, 이는 선형 매트릭스 부등식들의 제약조건에서 볼록 최적화 기준에 기초하여 구현된다.

상기 목적은 더 정확하게는 극(pole)들의 선택을 조정함으로써 상기 제어기(K)에 의해 정의되는 폐쇄 루프의 이득들을 최적화하는 것이다.

사용된 매트릭스 부등식들의 수는 3개이며 이들은 하기 수학식 11, 12 및 13

에 의해 정의된다.

이러한 수학식들에서 인덱스 i는 1 또는 2이고 매트릭스들 A_i 및 B_i는 이때 하기와 같은 방식으로 정의될 수 있다:

A₁ = A(θ_min),

A₂ = A(θ_max),

B₁ = B_u(θ_min),

B₂ = B_u(θ_max).

와 같은 형태의 매트릭스는

와 같은 형태로 표기된다.

상기 제어기(K)는 하기 수학식 14

에 의해 정의된다.

차량의 속도는 일정한 것으로 가정된다(결과적으로 시스템의 모든 매트릭스들은 일정한 것으로 간주된다).

상기 3개의 수학식은 폐쇄 루프의 동적 범위가 제한적으로 유지되는 것이 보장됨을 허용한다. 이는 이러한 제약조건에 의해 폐쇄 루프의 극들이 반경 γ, 허수 축(imaginary axis)에 대한 최소 거리 μ 및 개방 각도 φ에 의해 정의된 영역 내에서 경계가 지정되기 때문이다.

이러한 방법은 목적이 임의의 주어진 시간에 합리적인 (그리고 평균적인 기술을 가진 운전자에 의해 제어될 수 있는) 방식으로 그리고 액추에이터에 의해 구현될 수 있는 방식으로 스티어링 휠 각도를 결정하는 것일 때 효율적인 것으로 입증된다. 이러한 제약조건들은 또한 폐쇄 루프의 안정성을 보장한다.

여기에서의 목적은 반경 γ을 최소화하는 것이다. 일단 제어기(K)가 획득되면, 불포화 스티어링 각도 설정점은 이를 하기 수학식 15

로 계산하여 획득될 수 있다.

상기 3개의 매트릭스 수학식에서 θ_min 및 θ_max 값들이 도입된다.

δ_K와 δ_ref 간의 차이에 연관된 θ의 값(수학식 5 참조)은 수학식 2에 의해 설명되는 제어 가능성 한계의 제어기(K)에 의한 위반 수준을 반영한다.

정의에 의하면, θ는 0(제외됨)과 1(포함됨) 간의 범위에 있다. θ가 1일 때, 스티어링 휠에서 계산된 불포화 각도 설정점(δ_K)은 실제로 제어 가능성 한계를 준수한다. θ가 0에 가까울 때, 스티어링 휠에서 계산된 불포화 각도 설정점(δ_K)은 너무 넓은 반향전환 각도 동적 범위를 부과하는 값을 가지므로 차량이 불안정해질 위험이 있다. θ가 0과 1 사이의 중간 값들을 취하는 경우, 제어 가능성 한계는 준수되지 않지만 차량이 불안정해질 위험이 없을 수 있다.

다시 말하면, θ_min 및 θ_max 값들의 선택은 제어기(K)의 성능 및 견고성에 직접적인 영향을 미친다. [θ_min, θ_max] 범위가 넓을수록 제어기(K)의 성능은 낮아지지만 견고성은 높아진다. 이와는 반대로 이러한 범위가 좁을수록 제어기(K)의 성능은 높아지지만 견고성은 낮아진다.

논리적으로, 값(θ_max)은 1과 동일하게 선택된다(제어 가능성 제약조건을 위반하지 않고 더욱이 일반적인 경우이지만 제어기(K)가 선형 모드에서 동작하는 경우).

반면에, 값(θ_min)의 결정은 성능과 견고성 간에 타협이 이루어질 것을 요구한다. 이러한 값의 결정은 δ_K와 δ_ref 간 차이의 절대값에 대한 최대 임계값을 부과하는 것에 해당한다(수학식 5 참조).

이러한 선택의 명확한 예시를 위해, 도 4는 δ_K와 δ_ref 간 차이의 함수로서 θ 값의 변동을 보여준다. 이러한 예에서, θ_min 값은 0.2와 동일하게 선택되었다.

요약하면, 자동차 차량의 특정 모델에 적합한 제어기(K)가 계산되게 하는 방법은 v,

, θ_min 및 θ_max의 값들을 고정하는 것으로 이루어진다.

이는 이어서 매트릭스들 A_i, B_i의 계수를 결정하고 그리고 나서, 이러한 제어기(K)가 회피 경로(T0)의 긴밀한 추적을 보장하면서 설정점 변동 제한 모델을 충족시키는 것에서 추론하기 위해 수학식 11 내지 수학식 13을 푸는 것으로 이루어진다.

이러한 제어기(K)는 이후 자동차 차량(10)의 컴퓨터(13) 범위 내에서 구현될 수 있다.

이 단계에서, 본 발명을 구현하기 위해 이러한 자동차 차량 중 하나의 자동차 차량의 컴퓨터(13)에 의해 실행될 방법이 설명될 수 있다.

여기에서, 상기 컴퓨터는 이러한 방법을 재귀적 방식으로, 다시 말하면 단계적인 방식으로 그리고 루프 방식으로 구현하도록 프로그램된다.

이러한 목적을 위해, 제1 단계 동안, 상기 컴퓨터(13)는 상기 자동차 차량(10)의 경로 상에 위치된 잠재적인 장애물의 존재를 검출하려고 시도한다. 이러한 목적을 위해, 이는 RADAR 또는 LIDAR 원격 감지 시스템을 사용한다.

어떠한 장애물도 없는 경우, 이러한 단계는 루프 방식으로 반복된다.

장애물(20)이 검출되는 즉시(도 2 참조), 상기 컴퓨터(13)는 이러한 장애물(20)이 회피될 수 있게 하는 회피 경로(T0)를 계획한다.

이때, 상기 컴퓨터(13)는 종래의 스티어링 시스템(14)에 대한 제어 설정점, 즉 이러한 회피 경로(T0)가 가능한 한 밀접하게 따를 수 있게 하는 포화된 방향전환 각도 설정점(δ_ref)을 정의하도록 추구하게 된다.

이러한 목적을 위해, 이는 이하의 매개변수들,

- 측정된 스티어링 각도(δ),

- 측정된 스티어링 각도(δ)의 시간에 대한 도함수,

- 이전의 시간 단계(time step)에서 획득된 포화된 방향전환 반경 설정점(δ_ref),

- 요(yaw) 속도(r)

- 상대적인 진행방향 각도(Ψ_L),

- 측면 분리 설정점(y_L-ref)의 시간에 대한 도함수,

- 경로 추적 오류(e_yL),

- 드리프트 각도(β)

를 계산하거나 측정함으로써 시작된다.

이어서, 상기 컴퓨터(13)는 상기 컴퓨터(13)의 메모리에 저장된 제어기(K)를 사용한다.

제1 단계(E1) 동안, 상기 제어기(K)는 결과적으로 불포화된 회전방향 각도 설정점(δ_K) 및 포화된 회전방향 각도 설정점(δ_ref)의 값들이 결정되는 것을 허용하게 된다.

그 후에, 포화된 스티어링 각도 설정점(δ_ref)은 자동차 차량(10)의 휠들이 스티어링될 수 있게 하는 액추에이터에 전송되게 된다.

그리고 나서, 제2 단계(E2) 동안, 상기 컴퓨터(13)는 수학식 5에 의해 θ의 값을 결정한다. 이는 일반적으로 1과 같거나 1에 가깝다. 그러나 이는 섭동이 있는 경우 이러한 값과는 다르게 될 수 있다.

그리고 나서, 단계(E3) 동안, 상기 컴퓨터(13)는 θ의 값이 고정되어 상기 컴퓨터(13)의 메모리에 상수로서 기록되는 임계값(θ_min)보다 실제로 큰지 확인한다.

실제로 그러한 경우라면, 단계(E4) 동안, 상기 컴퓨터는 장애물(20)을 회피하기 위해 차량의 스티어링을 제어하는 프로세스를 유지하기로 결정한다.

그 반대 경우에, 단계(E5) 동안, 상기 컴퓨터는 차량의 스티어링을 제어하는 프로세스를 중단하기로 결정한다. 그 후에, 하나의 가능한 시나리오는 차량이 비상 제동을 수행하는 것 그리고/또는 안정성 조건이 다시 충족되는 즉시 차량이 차량의 스티어링 제어 프로세스를 계속하는 것이다.

이러한 경우는 특히 이상(異狀)(센서들, 파워 스티어링 시스템의 고장, 차량 및/또는 제어기(K)가 관리할 수 없는 운전자의 동작 등)이 있는 경우에 발생할 수 있다. 따라서, 본 발명은 또한 검출될 센서의 가능한 고장을 허용한다.

본 발명은 설명되고 도시된 실시 예에 결코 국한되는 것이 아니며, 당업자는 본 발명에 부합하는 임의의 변형을 상기 실시 예에 적용하는 방법을 알게 된다.

따라서, 상기 방법은 특정 경로를 따라야 하는 다른 유형의 분야, 예를 들어 항공 또는 로봇공학(특히 로봇이 소형이고 그의 제어 커맨드들 중 하나를 포화시킬 필요가 있을 때)에 적용 가능하게 된다.

쌍곡선 탄젠트 함수는 쌍곡선 탄젠트에 가까운 형태를 갖는 다양한 함수를 의미하는 것으로 이해되며, 이러한 다양한 함수는 특히 역삼각(예컨대, 아크탄젠트) 함수, 오차 함수(일반적으로 erf로 표시됨), 구데르만(Gudermannian) 함수(일반적으로 gd로 표시됨) 및 쌍곡선 삼각(예컨대, 쌍곡선 탄젠트) 함수를 포함한다.

앞서 언급한 바와 같이, 임계값(θ_min)은 임계값(θ_max)보다 절대적으로 작으며, 이는 θ_min과 θ_max 사이에 포함된 여러 값의 범위가 존재하기 때문에 유연한 포화 조건이 구현될 수 있음을 의미한다. 이 같은 유연한 포화 조건은 제어기(K)가 포화 제한조건의 초과를 허용하는 동시에 폐쇄 루프 시스템의 안정성을 여전히 보장하여 더 나은 성능 특성을 획득할 수 있음을 의미한다. 이는 제어기(K)의 불포화된 출력, 다시 말하면 δ_K가 불안정성 및 성능 손실의 위험 없이 포화 제약조건을 초과할 수 있기 때문이다. 이때, 제어기(K)는 수학식 6에 나타낸 바와 같은 포화된 각도 설정점(δ_ref)을 고려하는 방향전환 각속도의 설정점보다는 오히려 스티어링 각도의 불포화된 설정점(δ_K)을 생성한다. 따라서, 제어 설정점(δ_ref)은 제어 설정점의 1차 도함수(

), 다시 말하면 방향전환 각속도가 포화된다는 점에서 각각의 스티어링 가능한 휠(11)에 대한 포화된 스티어링 각도 설정값이다.

Claims

자동차 장치(10)의 경로에 영향을 미치도록 설계된 자동차 장치(10)의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법으로서,
상기 자동차 장치(10)는 도로상에서 주행 되도록 설계되고 적어도 하나의 스티어링 가능한 휠(11)을 포함하는 자동차 차량이며, 상기 이동성은 방향전환될 각각의 스티어링 가능한 휠(11)의 능력에 상응하고,
상기 방법은,
- 상기 자동차 장치(10)의 경로에 관련된 매개변수들(β, r, Ψ_L, e_yL, δ, δ_ref)을 획득하는 단계; 및
- 상기 매개변수들(β, r, Ψ_L, e_yL, δ, δ_ref)의 함수로서 상기 자동차 장치의 이동성에 대한 새로운 제어 설정점(δ_ref)을 계산하는 단계
를 포함하며,
상기 새로운 제어 설정점(δ_ref)은 상기 제어 설정점(δ_ref)에 대한 변동 제한 모델을 충족시켜 주는 제어기(K)에 의해 결정되고, 상기 제어 설정점(δ_ref)은 각각의 스티어링 가능한 휠(11)에 대한 포화된 스티어링 각도 설정점인 것을 특징으로 하는, 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법.
제1항에 있어서,
자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법은 상기 변동 제한 모델을 충족시켜 주지 않는 스티어링 각도의 불포화된 설정점(δ_k)을 결정하기 위한 것이며, 상기 변동 제한 모델은 스티어링 각도에 대한 불포화된 설정점(δ_k)과 스티어링 각도에 대한 포화된 설정점(δ_ref) 간 차이의 쌍곡선 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 포함하는, 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법.
제2항에 있어서,
자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법은 상기 쌍곡선 탄젠트 함수에 의해 계산된 값(θ)을 사전에 결정된 임계값(θ_min)과 비교하고, 상기 비교의 결과에 따라 상기 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법을 계속하거나 중단하기 위한 것인, 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 값(θ)은 하기 수학식

에 의해 계산되며, 상기 수학식에서

는 사전에 결정된 상수(constant)이고,

는 스티어링 각도에 대한 불포화된 설정점이며, 그리고

는 스티어링 각도에 대한 포화된 설정점인, 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법.
제1항 내지 제4항 중 한 항에 있어서,
상기 매개변수들(β, r, Ψ_L, e_yL, δ, δ_ref)은 상기 자동차 장치(10)의 적어도 하나의 요(yaw) 속도(r) 및/또는 상기 자동차 장치(10)의 길이방향 축과 상기 경로에 대한 접선 간 상대적인 진행방향 각도(relative heading angle)(Ψ_L)를 포함하는, 자동차 장치의 이동성을 자율적으로 제어하는 방법.
제1항 내지 제4항 중 한 항에 기재된 바와 같은 자율 제어 방법에서의 제어기(K)의 사용을 고려하여 제어기(K)를 생성하는 방법에 있어서,
상기 방법은,
- 상기 자동차 장치(10)의 거동 매트릭스 모델(behavioral matrix model)을 획득하고,
- 상기 거동 매트릭스 모델의 매트릭스들(A_i, B_i)의 계수들 중 적어도 일부를 결정하며,
- 이로부터 다니게 될 경로의 추적을 충족시켜 주고 제어 설정점(δ_ref)에 대한 변동 제한 모델을 충족시켜 주는 제어기(K)를 추론하기 위한 것인, 제어기의 생성 방법.
제6항에 있어서,
상기 제어기(K)는 선형 매트릭스 부등식들의 제약조건에서 볼록 최적화 기준(convex optimization criteria)을 사용하여 결정되는, 제어기의 생성 방법.
자동차 장치(10)의 경로에 영향을 주도록 설계된 적어도 하나의 이동성, 상기 이동성을 제어하기 위한 액추에이터, 및 상기 액추에이터를 제어하기 위한 컴퓨터를 포함하는 자동차 장치(10)로서,
상기 컴퓨터는 제1항 내지 제5항 중 하나에 기재된 방법을 구현하도록 설계된 것을 특징으로 하는, 자동차 장치.
제8항에 있어서,
상기 자동차 장치는 도로상에서 주행되도록 설계되고 적어도 하나의 스티어링 휠(11)을 포함하는 자동차 차량에 의해 형성되고, 상기 이동성은 방향전환될 각각의 스티어링 휠(11)의 능력에 상응하는, 자동차 장치.