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오광석 연구실
한경국립대학교 ICT로봇기계공학부 오광석 교수
자율주행 경로추종
적응 제어
강건 제어
|오광석 교수 연구실
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오광석 연구실

한경국립대학교 ICT로봇기계공학부 오광석 교수

오광석 연구실은 자율주행 및 자율이동체의 경로추종, 자세 제어, 안정성 확보를 위한 제어 알고리즘 개발을 수행합니다. 슬라이딩 모드 제어, RLS 기반 적응제어, Model Predictive Control과 같은 기법을 적용하여 불확실성과 교란을 고려한 추종 제어를 설계합니다. 또한 단안 카메라 기반 particle filter 경로추정, RLS-기반 데이터드리븐 SS-ID 제어, EEG 기반 운전자 상태 분류와 safety index를 연계한 테이크오버 안전제어를 연구합니다. 차량 현가 영역에서는 MR 댐퍼 반능동 제어와 분산 액추에이터 기반 능동 현가 제어를 함께 다룹니다.

자율주행 경로추종적응 제어강건 제어Sliding mode controlRecursive least squares(RLS)
대표 연구 분야
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불확실성 추정 기반 자율주행 경로추종 적응·강건 제어 연구 thumbnail
불확실성 추정 기반 자율주행 경로추종 적응·강건 제어 연구
Adaptive and Robust Control for Autonomous Vehicle Path Tracking with Uncertainty Estimation
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

48총합

5개년 연도별 피인용 수

153총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 10
·
2023
Development of a Particle Filter-Based Path Tracking Algorithm of Autonomous Trucks with a Single Steering and Driving Module Using a Monocular Camera
Sehwan Kim, Munjung Jang, Hanbyeol La, Kwangseok Oh
IF 3.4 (2023)
Sensors
최근 여러 분야에서 작업자 안전, 편의성 및 작업 효율을 향상시키기 위해 자율주행차와 자동 유도 차량의 경로 추적에 관한 연구가 수행되어 왔다. 자율주행 기술에 적용되는 다양한 시스템의 경로 추적을 위해서는 주변 환경을 인지하고 이에 적합한 기술을 결정하며 제어 방법을 개발할 필요가 있다. 그러나 다양한 센서 및 인공지능 기반 인식 방법은 대량의 데이터를 학습해야 한다는 한계를 가진다. 이에 따라 단안 카메라를 사용한 입자필터 기반 경로 추적 알고리즘을 적용하여 목표 RGB를 인식하였다. 경로 추적 오차를 계산하고 선형-이차-레귤레이터(LQR) 기반의 원하는 조향각을 도출하였다. 자율주행 트럭은 펄스폭 변조 기반 조향 및 구동 모터를 사용하여 조향하고 구동하였다. 단일 조향·구동 모듈을 갖는 자율주행 트럭을 기반으로 경로 추적을 세 가지 평가 시나리오에 적용할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 LQR 기반 경로 추적 제어 성능과 비교하기 위해, 강건 제어 성능을 갖는 기존 슬라이딩 모드 제어를 이용한 타원형 경로 추적 시나리오를 수행하였다. 그 결과, SMC의 횡방향 예측 오차(RMS)는 LQR 기반 방법에 비해 약 18% 더 큰 것으로 나타났다.
https://doi.org/10.3390/s23073650
Tracking (education)
Path (computing)
Computer vision
Computer science
Control theory (sociology)
Artificial intelligence
Engineering
Control (management)
2
Article
|
인용수 3
·
2023
Data-Driven Adaptive Steady-State-Integral-Derivative Controller Using Recursive Least Squares With Performance Conditions
Jeongwoo Lee, Kwangseok Oh
IF 3.4 (2023)
IEEE Access
본 논문은 망각 인자를 갖는 경사하강법(gradient descent)과 재귀최소제곱법(recursive least squares, RLS)을 사용하는 데이터 기반 적응 정상상태-적분-미분(steady state-integral-derivative, SS-ID) 제어 알고리즘을 제시한다. 제어 시스템의 단순화된 1차 미분방정식을 설계하고, RLS 알고리즘을 이용하여 그 매개변수를 실시간으로 추정하였다. 목표 상태 추적을 위한 정상상태 제어 입력은 추정된 매개변수와 정상상태 성능 조건에 기반하여 도출하였다. 통합 제어 오차(integrated control error)의 이득(gain)에 대한 기울기는 최소제곱법에 기초하여 추정하였으며, 유한 슬라이딩 윈도우에서 저장된 과거의 오차 및 이득 데이터를 사용하여 제어 입력을 결정하였다. 적분 이득(integral gain)은 추정된 기울기, 적분된 오차, 그리고 적응률을 이용하여 경사하강법에 따라 적응시켰다. 단순화된 제어 오차 동역학을 설계하고, 그 매개변수는 RLS 알고리즘으로 추정하였다. 미분 제어 이득(derivative control gain)은 단순화된 제어 오차 동역학에서 추정된 매개변수와 시간상수(time constant) 기반 성능 조건을 이용하여 실시간으로 적응될 수 있다. 제안된 제어기는 MATLAB/Simulink 환경에서 설계되었다. DC 모터 시뮬레이션 모델과 광학 인코더(optical encoder)가 장착된 실제 시험 플랫폼을 사용하여 다양한 시나리오에서 성능 평가를 수행하였다.
https://doi.org/10.1109/access.2023.3281397
Control theory (sociology)
Recursive least squares filter
Gradient descent
Controller (irrigation)
Computer science
Steady state (chemistry)
Trajectory
MATLAB
Tracking error
Gradient method
3
Article
|
인용수 21
·
2022
Development of a Sliding-Mode-Control-Based Path-Tracking Algorithm with Model-Free Adaptive Feedback Action for Autonomous Vehicles
Kwangseok Oh, Jaho Seo
IF 3.9 (2022)
Sensors
본 논문은 모델-자유 적응 피드백 동작을 고려하여 자율주행차량을 위한 슬라이딩 모드 제어(SMC) 기반 경로 추종 알고리즘을 제시한다. 자율주행차량에서 안전한 경로 추종을 위해서는 주행 환경과 차량 조건이 실시간으로 변화하므로 적응적이고 강건한 제어 알고리즘이 요구된다. 본 연구에서는 제어 오차를 0으로 만들기 위해 슬라이딩 표면과 미지의 불확실성을 고려하여 스위칭 이득을 조정하는 강건 제어 방법으로 SMC를 채택하였다. 슬라이딩 표면은 수학적으로 설계할 수 있으나 미지의 불확실성을 수학적으로 표현하는 데에는 어려움이 있다. 제어 시스템의 폐루프 안정성을 확보하기 위해서는 사전에 한정된 불확실성의 정보가 필요하며, 미지의 불확실성은 내부 및 외부 요인의 변화에 따라 달라질 수 있다. 문헌에서는 미지의 불확실성으로 인해 제어 안정성이 상실되는 제한을 극복하기 위한 지속적인 노력이 이루어져 왔다. 본 연구는 한정된 불확실성을 조정할 수 있는 적응 피드백 제어(AFC)와 SMC의 통합 방법을 제안한다. 또한 설계된 통합 제어기의 주요 특성을 보여주기 위해 자율주행 시나리오와 같은 일부 예시적이고 대표적인 사례도 제시한다. 예시 결과는 우수한 제어 성능을 보여주며, 통합 제어기가 자율주행차량의 경로 추종 알고리즘에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.3390/s23010405
Control theory (sociology)
Sliding mode control
Controller (irrigation)
A priori and a posteriori
Bounded function
Adaptive control
Stability (learning theory)
Path (computing)
Computer science
Control engineering
최신 정부 과제
2
과제 전체보기
1
2022년 5월-2025년 2월
|53,066,000원
자율 무인 이동체의 에너지 효율적 적응 및 예측 제어 연구
본 연구는 다양한 센서와 구동기를 사용하는 자율 무인 이동체의 에너지 효율적 적응 및 예측 제어 기술 개발을 목표로 한다. 이론과 데이터 기반 인공지능 기법을 이용하여 무인 이동체의 제어를 위한 에너지 소모량 예측 기술을 개발하고, 예측된 에너지 소모량과 이를 기반으로 설계된 제약 조건 및 목적 함수를 이용하는 예측 제어 기술을 개발한다. 시스템의 작동점과...
에너지 효율적 제어
적응 및 예측 제어
최적 제어 분배
적응형 시스템 식별
적응형 외란 관측
자율 무인 이동
2
주관|
2022년 5월-2025년 2월
|66,332,000원
자율 무인 이동체의 에너지 효율적 적응 및 예측 제어 연구
(1) 1 차년도 연구목표 및 내용 – 에너지 소모를 고려하는 적응형 적분 모델 예측 제어 기술 개발 * 공칭(Nominal) 시스템 모델 기반 적응형 적분 모델 예측 제어 기술 개발 - 예측 에너지 소모량, 제어 오차 및 입력 차이를 고려하는 비용 함수(cost function) 설계 - 최적 제어 이론 및 제약 조건 설계 (물리적 제약 및 상태량 제약 조건) * 간접 관계 함수(Indirect relationship function) 및 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용하는 비용 함수 내 가중치 적응 알고리즘 개발 - 작동점 및 환경 변화에 대응하기 위한 비용 함수 내 가중치 적응 이론 설계 * 다양한 시나리오 기반 시뮬레이션 성능평가 (Matlab/Simulink와 CarMaker 연동 성능평가) - 대표적 자율주행 시나리오 도출 및 케이스 별 성능평가 수행 (2) 2 차년도 연구목표 및 내용 – 적응형 시스템 식별 및 불확실성 관측 기술 개발 * 적응형 시스템 식별(Adaptive system identification) 기술 개발 - 적응형 망각인자 기반 순환 최소 자승법을 이용하는 시스템 식별 기술 개발 * 유한시간 수렴 가능한 적응형 불확실성 관측 기술 개발 - 유한 시간 수렴 가능한 적응형 주입항을 이용하는 슬라이딩 모드 관측기 개발 - 채터링 완화(Chattering attenuation)를 위한 시정수(Time constant) 적응 기술 개발 * 에너지 식 및 데이터 기반 인공지능 기법을 사용하여 에너지 소모량 예측 기술 개발 - 에너지 식을 이용하는 예측 시간(prediction time) 내 에너지 소모량 예측 - 데이터 기반 인공지능 기법을 이용하는 에너지 소모량 예측 기술 개발 * 적응형 모델 예측 제어 기술 고도화 - 적응형 예측 단계(Adaptive prediction step) 결정 기술 개발 * 다양한 시나리오에서의 에너지 효율적 적응 및 예측 제어 기술 평가(선행 차량 추종) - 대표적 자율주행 시나리오 도출 및 케이스 별 성능평가 수행 (3) 3 차년도 연구목표 및 내용 – 자율 무인 이동체 개발 및 이를 이용한 실 성능평가 * 자율 무인 이동체 개발 (독립 조향 및 구동 기반 자율주행이 가능한 무인 자율 이동체) - 독립 조향/구동 모듈을 이용하는 자율 무인 이동체 개발 → 연구팀 보유 플랫폼 이용 - 시나리오(경로 추종, 대상 추종) 기반 에너지 효율적 제어 성능평가
에너지 효율적 제어
적응 및 예측 제어
최적 제어 분배
적응형 시스템 식별
적응형 외란 관측
자율 무인 이동