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.

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