자율주행은 인지, 판단, 제어기능으로 구분할 수 있으며, 주행환경 정보를 인지하고 여러 알고리즘을 통해 상황을 판단하여 수립한 전략을 바탕으로 차량제어를 수행하는 것을 목표 로 한다. 전략을 수립하는 판단기능 중 주행할 경로를 생성하는 경로 계획은 Global Path-Planning (GPP)과 Local Path-Planning (LPP)으로 나뉘며, 자율주행은 GPP로 생성된 전역경 로 주행 도중 경로주행을 방해하는 장애물을 인지하면, LPP로 장애물을 회피하는 지역경로를 생성하고 주행할 수 있도록 한다 (Woo et al. 2009). 본 논문은 LPP를 위하여 장애물 크기 를 고려한 안전거리 (Safety distance) 설정 기법을 통한 지역경로생성 알고리즘을 소개한다. 장애물을 중심으로 설정한 안전거리 크기만큼의 회전변환을 사용하여 기존 경로를 호형 의 장애물 회피 경로로 변환하는 저속상황 기반의 LPP 알고리즘을 제시한다.

Local Path Planning Algorithm Based on Vehicle Dynamics and Safety Distance

Seo-Rin Rark, Jae-Un Lee, Ji-woong Im, Jong-Hoon Won*

Autonomous driving is divided into perception, decision, and control functions, where the target is to recognize driving environment information, and then to perform the vehicle control based on a strategy established by a plurality of decision algorithms for various environment. A route planning for generating a driving route is divided into Global Path-Planning (GPP) and Local Path-Planning (LPP), where the autonomous driving algorithm allows the LPP to generate and drive an area route avoiding collision to an obstacle when it recognizes and obstacle interfering with the driving path of the entire route (Woo et al. 2009). This paper presents, an LPP algorithm that is based on the safety distance taking into account the size of the obstacles. We present a low-speed situation-based LPP algorithm that converts existing paths into an arc-shaped obstacle avoidance path using a rotational transformation of the safe distance size set around an obstacle.

Keywords: local path-planning, obstacle avoidance, safety distance

Speaker 박서린 인하대학교