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.

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.

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.

기존의 복잡한 유압 시스템을 대체하는 새로운 능동 현가 제어 시스템이, 최근 연구 및 개발 동향을 검토함으로써 본 논문에서 제안되었다. 우리는 문헌에서 아직 충분히 연구되지 않은 액추에이터 동역학에 대한 연구를 수행하여, 액추에이터 시스템의 특성, 힘 및 감쇠 제어를 고찰하였다. 또한, 여러 제안된 유압 회로를 기반으로 많은 감쇠 및 능동 힘 메커니즘 개념에 관한 연구가 수행되었다. 수행된 연구를 바탕으로, 소형화되고 효율적인 차량 제어를 위한 새로운 분산형 액추에이터 시스템을 설계하였다. 구간별 제어를 위해, 힘 적용의 확장성을 고려하여 개별 주요 구성요소의 비선형성을 반영한 모델 기반 액추에이터 힘 제어 알고리즘을 제안하였다. 기존의 상용화에 적용된 반능동 시스템을 바탕으로, 각 바퀴의 요구 시(on-demand) 전동 펌프를 시스템 회로에 통합하여 현실적이고 비용 효율적인 해결책을 제시하였다. 더 나아가 차량 제어 관점에서, 모델 기반 제어 방법과 기존의 맵 기반 역제어 방법을 사용하고, 비선형 액추에이터 특성과 도로 입력 교란을 고려하는 능동 현가를 위한 통합 제어 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 제안된 제어 시스템의 성능은 시뮬레이션 기법과 실제 시험 플랫폼을 사용하여 평가하였다.

본 논문은 외란 추정 및 예측을 포함한 자율주행을 위한 적응형 및 가중치 모델 예측 제어(MPC) 알고리즘을 제시한다. 현실 세계에서 발생하는 예상하지 못하고 예측 불가능한 외란은 MPC의 성능을 제한한다. 이를 극복하기 위해 본 논문은 슬라이딩 모드 옵저버와 회색 예측 모델을 이용한 가중치 예측 방법을 제안한다. 슬라이딩 모드 옵저버는 유한 안정성 조건을 만족하도록 외란 추정을 위해 설계되며, 추정된 외란은 회색 예측 모델을 사용하여 예측된다. 적응형 및 가중치 예측 방법에 근거하여, 예측 오차에 대한 부정적 영향을 제거하기 위해 각 예측 상태의 예측 지평선 길이와 비용 값을 실시간으로 조정한다. 한편, 예측 지평선 적응과 가중치 예측에 의해 발생하는 비용 값의 변화는 모델 불확실성을 과도하게 증가 또는 감소시킬 수 있으므로 제어 성능에 해를 줄 수 있다. 따라서 지수 가중 함수에 기반하여 MPC 비용 함수에서 입력 가중 인자를 적응시킨다. 제안된 적응 제어 알고리즘의 성능은 종방향 및 횡방향 자율주행 시나리오에서 CarMaker 소프트웨어를 사용하여 평가한다.

최근 다양한 형태와 목적의 자율 이동이 널리 개발되고 상용화되고 있다. 형상화되고 목적 지향적인 이동의 다양한 변형을 제어하기 위해서는 이동의 동적 특성과 환경 변화에 적응할 수 있는 제어 기술이 필수적이다. 본 연구는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 자율 이동에서 종방향 속도와 요 레이트 추적을 위한 적응형 비례-적분-미분(PID) 제어기를 제시한다. 적응형 PID 제어기를 설계하기 위해 오차 및 제어 입력에 두 개의 계수를 사용하여 오차 동역학을 설계하였다. 두 계수는 다중 제약과 망각 인자를 포함한 재귀최소제곱법(RLS)으로 실시간 추정되도록 설계하였다. 추정된 계수는 미분 이득을 일정하게 두고 Lyapunov 직접 방법을 통해 PI 이득을 계산하는 데 사용된다. 값 및 변화율 제한과 같은 여러 제약을 RLS 알고리즘에 포함하여 제어 안정성을 향상시켰다. 성능 평가는 MATLAB/Simulink와 CarMaker의 공동 시뮬레이션을 통해, 이동에 대해 종방향 속도 및 요 레이트 추적과 같은 통합 제어 시나리오에서 수행하였다.

본 연구는 승차감과 주행 안정성을 향상시키는 반능동(semiactive) 차량 현가 시스템을 위한 새로운 자기유변(Magnetorheological, MR) 댐퍼를 제안한다. 제안하는 댐퍼는 역방향 및 정방향 감쇠 모드를 통합하여, 외부 MR 밸브를 통해 상하 복원(rebound)과 압축(compression) 스트로크를 독립적으로 제어할 수 있게 한다. 이러한 구성은 Soft/Soft, Hard/Soft, Soft/Hard, Hard/Hard의 4가지 감쇠 모드를 지원함으로써 다양한 주행 조건에 대한 적응성을 제공한다. 자기 회로 최적화를 통해 감쇠력의 신속한 조정(≈10 ms)을 보장하였고, skyhook 로직을 포함한 반능동 제어 알고리즘과 롤(roll), 다이브(dive), 스쿼트(squat) 제어 전략을 구현하였다. 중형 세단에 대한 실험적 검증 결과, 수직 가속도와 피치/롤 속도에서 각각 30–40%의 유의미한 감소를 포함하여 성능이 크게 향상되었다. 이러한 개선은 중요 기동 시 차체 운동을 감소시켜 차량 안전성을 향상시키며, 사고 위험 및 운전자 피로를 잠재적으로 낮출 수 있다. 성능 향상뿐 아니라, 단순화된 MR 댐퍼 구조와 모듈형 제어는 다양한 차량 플랫폼으로의 통합을 더 용이하게 하여, 차량 설계 및 제조 공정을 간소화하고 대중시장 적용을 위한 비용 효율적인 도입을 가능하게 할 수 있다. 본 연구 결과는 향상된 적응성과 제조 가능성을 갖춘 차세대 차량 아키텍처를 뒷받침하는 데 MR 댐퍼가 잠재력을 지님을 시사한다.

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.

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.

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.

기존의 복잡한 유압 시스템을 대체하는 새로운 능동 현가 제어 시스템이, 최근 연구 및 개발 동향을 검토함으로써 본 논문에서 제안되었다. 우리는 문헌에서 아직 충분히 연구되지 않은 액추에이터 동역학에 대한 연구를 수행하여, 액추에이터 시스템의 특성, 힘 및 감쇠 제어를 고찰하였다. 또한, 여러 제안된 유압 회로를 기반으로 많은 감쇠 및 능동 힘 메커니즘 개념에 관한 연구가 수행되었다. 수행된 연구를 바탕으로, 소형화되고 효율적인 차량 제어를 위한 새로운 분산형 액추에이터 시스템을 설계하였다. 구간별 제어를 위해, 힘 적용의 확장성을 고려하여 개별 주요 구성요소의 비선형성을 반영한 모델 기반 액추에이터 힘 제어 알고리즘을 제안하였다. 기존의 상용화에 적용된 반능동 시스템을 바탕으로, 각 바퀴의 요구 시(on-demand) 전동 펌프를 시스템 회로에 통합하여 현실적이고 비용 효율적인 해결책을 제시하였다. 더 나아가 차량 제어 관점에서, 모델 기반 제어 방법과 기존의 맵 기반 역제어 방법을 사용하고, 비선형 액추에이터 특성과 도로 입력 교란을 고려하는 능동 현가를 위한 통합 제어 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 제안된 제어 시스템의 성능은 시뮬레이션 기법과 실제 시험 플랫폼을 사용하여 평가하였다.