이 논문은 자율주행차의 향상된 횡방향 제어를 위한 Koopman 연산자 기반 확률적 모델 예측 제어(K-SMPC)를 제안한다. Koopman 연산자는 무한차원 공간에서 비선형 동역학을 나타내는 선형 사상이다. 따라서 우리는 동적인 차선 유지 상황에서 차량의 비선형 동역학을 나타내기 위해 Koopman 연산자를 사용한다. 실용적인 구현을 위해 유한차원 공간에서 Koopman 연산자를 근사하기 위해 확장 동적 모드 분해(Extended Dynamic Mode Decomposition, EDMD) 기법을 채택한다. 그런 다음 EDMD 방법에서 근사된 Koopman 연산자의 모델링 오차를 고려한다. 이어서 오차를 확률적 신호로 처리하여 Koopman 모델링 오차에 대응할 수 있도록 K-SMPC를 설계한다. 제안된 방법의 재귀적 실현 가능성을 강건한 제어 불변 집합을 계산함으로써, 명시적인 1단계 상태 제약을 통해 조사한다. 제안된 방법의 타당성 검증을 위해 고충실도 차량 시뮬레이터, 즉 CarSim을 사용하고 비교 연구를 수행한다. 그 결과, 제안된 방법이 추적 성능에서 다른 방법들보다 우수함이 확인되었다. 또한 제안된 방법이 주어진 제약을 만족하며 재귀적으로 실현 가능함이 관찰되었다.

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