The Lateral Guidance System of an Autonomous Vehicle Using a Neural Network Model of Magneto-Resistive Sensor and Magnetic Fields

자기 저항 센서와 자기장의 신경회로망 모델을 이용한 자율 주행 차량 측 방향 안내 시스템

This paper describes a lateral guidance system of an autonomous vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\sub$x/, B$\sub$y/, B$\sub$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the teaming pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. Also, the performance of the controller can be verified through simulation.

본 논문에서는 자석이 일정간격으로 설치된 도로의 자기장을 자기저항센서를 이용하여 검출하여 자율 주행하는 것에 대하여 연구한다. 모델식으로 계산된 자기장의 분포와 실제로 자기장을 측정하여 얻은 자기장 분포를 비교하여 모델식이 시뮬레이션에 사용될 수 있음을 검증하고, 앞바퀴의 조향각 제어기는 3축 방향의 자기장값을 입력받아 조향각을 출력하는 구조를 가지며, 신경회로망을 이용하여 설계한다. 제어기의 학습을 위한 학습패턴은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 얻는다. 학습패턴의 획득과 학습 그리고 설계된 제어기의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 개발하고, 자율주행 시뮬레이션을 통하여 설계된 제어기가 우수한 성능을 보임을 입증한다.