주변 교통참가자의 주행 의도 추정을 활용한 자율주행차 최적제어
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2021
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Korean
주제어
KDC
550
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2-2(1쪽)
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본 논문에서는 자율주행차의 다양한 주행 시나리오에서의 주변 교통참가자의 주행 의도를 파악하여 이를 반영한 최적 제어기법을 제안한다. 자율주행의 시대가 도래할지라도 모든 차량이 한번에 자율주행차로 변경되긴 힘들고, 사람이 운전자하는 차량과 자율차가 혼재하는 과도기를 반드시 겪어야 한다. 자율주행차는 단독으로 경로를 생성하고 추종하는 것이 아니라 주변 차량의 미래 주행 정보를 미리예측하고 이를 기반으로 안전한 경로를 설계하고 이를 추종 해야 한다. 신호가 없는 교차로, 혼잡한 도로내에서 합류 상황, 차선 변경 등 주변차량과의 상호작용이 필수적인 주행 시나리오에서, 본 논문은 게임이론을 활용하여 주변 교통참가자의 미래 주행 의도를 추정하고, 이를 기반으로 모델예측제어기법을 기반으로 하여 자율주행차의 주행 경로를 생성한 후 추종하는 전략을 제시한다. 룰 기반 제어방법 또는 보수적인 제어방법대비 본 논문에서 제안하는 제어전략을 사용할 시 사람이 운전하는 차량과 유사한 행동을 하는 자율주행차의 행동 전략을 모사할 수 있다.
더보기In this paper, we propose the estimation strategy of the surrounding traffic participant’s driving intentions and the autonomous vehicle is optimally controlled based on these estimates. Even if the era of the autonomous driving will be realized in the near future, human-driven vehicle and autonomus vehicle should coexist at the same road for a while before all vehicles have the function of automation. Autonomous vehicle should be controlled based on the prediction of the surrounding vehicle’s future behavior so that the conflicts between the vehicles can be resolved. Under the various driving conditions such as the unsignalized intersection, merging at the congested road and lane-changing where the interactions between the vehicles are inevitable, our approach exploits the game theory and model predictive control. Compared to the rule-based and conservative control strategies, our approach can mimic the human-driver that is more reasonable at the mixed-traffic conditions.
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