특히 최근들어 무인자율주행 F1 시합을 통해 자율주행 자동차기술의 수준을 전문 드라이버의 수준까지 높이고자 미국 독일과 같은 기술선진국들을 중심으로 많은 연구개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 최근 각광받고 있는 데이터기반 제어기법을 기존 모델예측기반 자율주행 기술에 적용함으로써 기존의 자율주행 기법이 갖는 한계를 극복하고 전문 드라이버들의 운전기술을 학습할 수 있는 제어알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 통하여 타이어 동력학의 비선형 영역을 활용한 드리프트 주행기법이 가능한 자율주행제어 알고리즘을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구과제를 통하여 개발하고자 하는 연구목표는 다음과 같다. ◯ 연구목표 : 데이터 학습기반 제어전략을 이용한 고성능 자율주행 차량의 드리프트 거동제어 기술 개발 ◯ 연구 내용: - 드리프트 영역에서 비선형 차량동력학 모델 개발 - 강화학습 기반 자율주행제어 학습구조 설계 - 모델예측기반의 드리프트 제어기 개발 - 데이터 학습기반의 최적화된 자율주행 제어기 설계 - 검증을 위한 고성능 자율주행자동차 개발환경 구축 비선형 타이어 모델을 기반으로 드리프트 영역에서의 차량동력학적 특성을 파악하고자 함 특히 의도적으로 엔진 토크 또는 제동력을 통하여 타이어 미끄러짐을 유발함으로써 차량동력학의 특성을 변화시키고 이를 통해 기존 제어기법과는 차별화된 차량거동을 보여줄 수 있을 것으로 기대된다. 위 연구를 통하여 자율주행 차량의 최적화된 드리프트 제어기법을 제안하고 이를 다양한 환경조건에서 실험적으로 검증함으로써 기술의 완성도를 높이고자 한다. 또한 정해진 주기로 제어 입력을 계산하기위한 모델예측제어 기법의 실시간성을 높이고자 한다.