Adaptive and Robust Control for Autonomous Vehicle Path Tracking with Uncertainty Estimation
연구 내용
불확실성과 교란을 추정·보정하는 슬라이딩 모드 및 RLS 기반 적응제어, 가중 MPC로 자율주행 차량의 경로추종 오차를 안정적으로 제어하는 연구
자율주행 환경에서는 차량 파라미터 변화와 외란이 발생하여 경로추종 안정성이 저하될 수 있습니다. 연구에서는 슬라이딩 모드 제어의 스위칭 게인 조정과 비모델 기반 적응 피드백을 통해 추종 오차를 수렴시키는 접근을 사용합니다. 또한 RLS와 망각계수를 활용해 오차 동역학 계수를 실시간 추정하고, 공분산 및 외부조건의 자기튜닝으로 차량 파라미터 비의존 추종을 구성합니다. 다변수 MIMO 및 속도·요레이트 추종에서는 제약조건을 포함한 적응 PID 설계를 적용하며, MPC에서는 슬라이딩 모드 옵저버 기반 교란 추정과 grey prediction을 결합해 예측지평 및 가중치를 실시간 조정합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 2022년 강건 경로추종을 위해 슬라이딩 모드 기반 경로추종 알고리즘과 교란 추정을 포함한 가중 MPC 구조를 제안했습니다. 이후 2024년에는 RLS 기반으로 미지 MIMO 시스템에서도 기준값 추종이 가능하도록 제어기 일반화와 오차 동역학 계수 추정을 강화했습니다. 같은 해 외부조건과 공분산 자기튜닝을 적용한 경로추종 제어로 차량 파라미터 의존성을 줄이는 방향으로 확장했습니다. 2025년에는 속도와 요레이트 동시 추종에서 값 및 변화율 제한 등 제약을 포함한 적응 PID로 제어 안정성을 확보하는 연구를 수행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Development of a Sliding-Mode-Control-Based Path-Tracking Algorithm with Model-Free Adaptive Feedback Action for Autonomous Vehicles
Development of a Universal Adaptive Control Algorithm for an Unknown MIMO System Using Recursive Least Squares and Parameter Self-Tuning
Adaptive Path-Tracking Control Algorithm for Autonomous Mobility Based on Recursive Least Squares with External Condition and Covariance Self-Tuning
An Adaptive PID Controller for Longitudinal Velocity and Yaw Rate Tracking of Autonomous Mobility Based on RLS with Multiple Constraints
Development of an Adaptive and Weighted Model Predictive Control Algorithm for Autonomous Driving With Disturbance Estimation and Grey Prediction