Core Concepts
모델 예측 제어(MPC)와 장단기 메모리(LSTM) 기반 주변 차량 궤적 예측을 결합하여 고속도로에서 자율주행 차량의 차선 변경 결정 및 제어를 수행하는 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 고속도로에서 자율주행 차량의 차선 변경 결정 및 제어를 위한 방법을 제안한다.
차선 변경 결정 모듈에서는 MPC 기법을 사용하여 각 차선의 최소 주행 비용을 계산하고 비교하여 최적의 차선을 선택한다. 차선 변경 제어 모듈에서는 동적 자전거 모델을 사용하고 다목적 비용 함수를 설계하여 차선 변경 과정에서 최적의 제어 입력을 얻는다. 또한 LSTM 모델을 사용하여 주변 차량의 궤적을 예측하고 이를 MPC 의사결정 및 제어 모듈에 활용한다.
제안된 차선 변경 결정 및 제어 방법은 랜덤 고속도로 트래픽 환경에서 시뮬레이션을 통해 검증되었다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법은 자율주행 차량이 안전하고 효율적으로 차선 변경을 수행할 수 있음을 보여준다.
Stats
자율주행 차량의 속도 v는 20 m/s에서 30 m/s 사이로 제한된다.
자율주행 차량의 차량 중심으로부터 좌우 차선 경계까지의 거리 y는 -9.6 m에서 0 m 사이로 제한된다.
자율주행 차량의 조향각 δ는 -5°에서 5° 사이로 제한된다.
자율주행 차량의 가속도 a는 -4.5 m/s^2에서 2.6 m/s^2 사이로 제한된다.
Quotes
"MPC 기법은 자율주행 차량 제어 분야에서 매력적인 접근 방식으로 입증되었다."
"LSTM 모델을 사용하여 주변 차량의 궤적을 예측하는 것은 차선 변경 결정 및 제어 정확도를 높이는 데 효과적이다."