Development of an Integrated Driving path Estimation Algorithm for ACC and AEBS Using Multi-sensor Fusion

Abstract

본 논문에서는 적응순항제어시스템 및 자동비상제동장치용 센서퓨전을 통한 주행경로 추정알고리즘을 제안하였다. 본 주행경로 추정알고리즘은 자차량의 주행경로의 예측 정확성을 향상시켜 최종적으로는 적응순항제어시스템 및 자동비상제동장치의 전방차량 타겟검지성능을 향상시키도록 한다. 본 주행경로 추정알고리즘은 두 가지 주행경로 추정방법을 통합하도록 구성된다. 첫번째는 차량의 상태변수기반의 주행경로 추정과정이며, 두번째는 카메라센서기반의 주행경로 추정방법이다. 특히, 차선변경이나 곡선로 진입상황과 같은 운전자의 조향입력이 있는 상황에서 주행경로 추정성능을 향상시키기 위하여 운전자의 차선변경 의도를 판단할 수 있는 주행모드 인덱스를 사용하였으며, 이를 통하여 두 가지 방법으로 추정한 주행경로를 통합하고 최종 주행경로를 생성한다. 본 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 Carsim 및 MATLAB & Simulink 패키지를 활용하여 폐루프 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 주행경로 추정방법으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 차선변경상황 및 곡선로 진입상황에서 주행경로 추정성능이 향상되었음을 확인하였으며, 궁극적으로 적응순항제어 시스템 및 자동비상제동장치의 안전도 제어 성능을 향상시킴을 확인하였다.

This paper presents an integrated driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. This algorithm is developed to predict the ego-vehicles path accurately and to improve the performance of primary target detection using the predicted path of the ego-vehicle. The path prediction consists of two prediction process

vehicle states based prediction and vision data based prediction. For application to dynamic maneuvering situations, the driving mode index which allows a detection of the driver maneuver intention is proposed. In accordance with the driving mode, the two types of driving path information are integrated finally. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via closed-loop simulation. It has been shown that the proposed driving path estimation algorithm enhance the capabilities of adaptive cruise control and advanced emergency braking system functions by providing the ego-vehicles path accurately, especially in dynamic maneuvering situation.