본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.
Recent research suggests the various applications of Model Predictive Control on vehicle systems. In numerous cases, nonlinear tire models such as the Magic Formula, which are highly complex and are more detailed than necessary, are used. This paper presents a nonlinear tire model that excludes the region of negative slope but expresses the nonlinear properties of tire well enough for tracking the lane of a racing course. The proposed inverse tire model can also be used to calculate the slip angle from the tire force. Thus, the model can be utilized to design the Model Predictive Controller.
A driving simulator is a computer-controlled tool to study an interface between a driver and vehicle response by enabling the driver to participate in judging vehicle characteristics. Using the driving simulator, human factor study, vehicle system development and other research can be effectively done under controllable, reproducible and non-dangerous conditions. An Adaptive Cruise Control (ACC) system is generally regarded as a system that can be achieved in the near future without the demanding infrastructure components and technologies. ACC system is an automatic vehicle following system with no human engagement in the longitudinal vehicle direction. And the influence of the driver is substantial in developing the system. Driving characteristic is very different according to the accident riskiness, gender, age and so on. In this research, experiments have been carried out to investigate driving characteristics with the ACC system, using a driving simulator. Participants are 21 male and 19 female. Driving characteristics such as preferred headway-time, lane keeping ability, eye direction, and head movement have been observed and compared between the driving with ACC and the driving without ACC.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
The Intelligent Cruise Control system, ICC, is a driver assisting system for controlling relative speed and distance between two vehicles in the same lane. The ICC may be considered as an extension of a traditional cruise control, not only keeping a fixed speed of the vehicle, but correcting the speed also to that of a slower one ahead. This paper presents a real-time self-tuning fuzzy control algorithm to develop ICC. The self-tuning fuzzy control law is adopted to reduce the effects of nonlinearities of the vehicle and various road environments. In the self-tuning algorithm an interior penalty method is applied to preserve the inherent order of membership functions and is modified as an on-line algorithm for real time application. Via simulations, the performance of the suggested control algorithm is compared with a PID and a fuzzy control without self-tuning. The suggested control algorithm is implemented on PRV III and the results of the test driving on a local road are given.
The study investigated how an adaptive cruise control system induced behavioral adaptation in drivers using a full-scale driving simulator. Forty drivers with different driving styles participated in the study to compare headway-time, vehicle lateral position variation, and head and eye movement when driving with and without the adaptive cruise control system. Results showed that system induced positive behavioral adaptation by drawing consistency in driving speed and headway-time regardless of the driving styles. However, the results also showed that the drivers' reliance on the system induced negative adaptation including reduced lane keeping ability and reduced attention during driving. As a strategy to prevent negative adaptation, the study proposed information service to drivers with the adaptive cruise control system status and driving environment, and investigated effectiveness of the service. Twelve drivers participated in the experiment to compare headway-time, vehicle lateral position variation and subjective ratings when driving with and without the information service. Results showed that the information service assisted the drivers to maintain safer and more comfortable headway-time without impairing drivers' steering ability.
As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
Autonomous vehicle is a car which drives itself without any human interaction. SAE provides technical definitions for autonomous and international standards for test evaluation. Accordingly, automobile industry is actively researching development and evaluation of various ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), : representative technology of autonomous technology. Recently, ADAS is in the commercialization level such as ACC, LKAS, AEB, and HDA etc. And it also has issues about safety evaluation. The purpose of HDA in ADAS is reduced the driving load on highway. It has a function which can maintain lane keeping and control distance from forward vehicle. This function is evaluated to be useful for accident prevention. Therefore, this paper proposes the safety evaluation scenario of HDA, considering the domestic highway design criteria and the situation that may arise on the actual highway. We compared and analyzed the data acquired through simulation and actual vehicle test. And verified the reliability of the proposed safety evaluation scenario. The verified result is expected safety evaluation of HDA is possible even under the bad condition, which cannot be tested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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