내측과 외측이 구분되지 않는 협로 트랙을 주행할 경우, camera나 GNSS 센서만으로 경로를 주행하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 주행 경로의 곡률을 추출하고 해당 곡률에 따른 자율주행 플랫폼용 제 어 시스템 알고리즘을 설계한다. 우선, LiDAR를 통해 플랫폼 기준 가장 가까운 좌표들을 순서대로 받아 In-Course 또는 Out-Course를 구분하고, course 좌표들을 Random Sample Consensus (RANSAC) 기 법 을 이용해 1차적으로 Outlier을 제외한다. 이후, 최소자승기법을 이용해 근사식을 얻어내 곡률 (curvature)을 계산한다. 곡률 반경을 기반으로 Pure-Pursuit 제어 알고리즘에 적용해 자율주행 플랫폼의 speed 및 steering angle을 수식에 근거해 계산하여 경로를 추종한다. 본 알고리즘의 가용성을 시험하기 위하여 무인 자율주행 플랫폼에 대한 일반 협로 주행 실험을 진행하며, GNSS 신호 수신이 일시적으로 제한된 환 경을 임의로 조성하여 적용한다.

Path Curvature Estimation Method Based on RANSAC and LSM for the Control System of Autonomous Driving Platforms

Sung-Jin Park, Dong-Young Kim, Han-Bin Song, Jae-un Lee, Ji-Ung Im, Jong-Hoon Won*

The autonomous driving platform equipped only with camera and GNSS sensors has a limit in driving through narrow track where the inside and outside course tracks are not distinguished. In this paper, we design a control system algorithm for an autonomous driving platform that is depending on the extracted curvature of driving paths. First, the coordinates closest to the platform obtained through a LiDAR are sequentially received, and then classified into In- Course or Out-Course. Then, the outliers in the course coordinates are primarily excluded by using the Random Sample Consensus (RANSAC) technique. Thereafter, the curvature is computed by obtaining an approximate equation using the least squares method. Based on the radius of curvature, the Pure-Pursuit control algorithm is applied to calculate the speed and steering angle of the autonomous driving platform based on the formula, and then the path following is performed. In order to test the feasibility of the proposed algorithm, an experimental test for general narrow driving is performed by applying the algorithm into an unmanned autonomous driving platform, where the temporal GNSS signal blockage is arbitrarily created.

Keywords: RANSAC, least square method, waypoint path, curvature

Speaker 박성진 인하대학교