Core Concepts
자율주행 차량 군집을 위한 안정적이고 안전한 분산 피드백 제어기를 학습하는 알고리즘을 제안합니다.
Abstract
이 논문에서는 자율주행 차량 군집을 위한 안정적이고 안전한 분산 피드백 제어기를 학습하는 알고리즘을 제안합니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
차량 동역학 모델을 변환하여 이기종 차량 군집을 동종 차량 군집으로 모델링하여 단일 제어기를 학습할 수 있도록 합니다.
차량 안전성과 승객 편의성을 고려하여 제어기 학습 과정에 손실 함수를 설계합니다.
시뮬레이션과 실제 F1Tenth 차량 실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증합니다.
100대 차량 군집 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기가 기존 선형 피드백 제어기와 분산 모델 예측 제어기 대비 우수한 성능을 보임을 확인합니다.
Stats
차량 동역학 모델은 이산 시간 이중 적분기 동역학으로 표현할 수 있습니다.
차량 간 거리 오차와 속도 오차를 고려하여 제어기를 학습합니다.
100대 차량 군집 시뮬레이션에서 제안된 제어기는 기존 선형 피드백 제어기와 분산 모델 예측 제어기 대비 우수한 성능을 보입니다.
Quotes
"최근 학습 기반 제어기, 안전 인증, 안정성 인증 분야의 발전으로 안전 임계 시스템에 학습 기반 제어기를 적용할 수 있게 되었습니다."
"자율주행 차량 군집화는 안전성과 연비 효율성을 향상시킬 수 있지만, 이 두 목표 간의 trade-off가 존재합니다."