Position Estimation Algorithm by GPS and Ultrasonic sensors Fusion for Autonomous Parking System

Abstract

This paper describes an autonomous parking control of passenger cars. The proposed parking control algorithm consists of a desired path generation, a path tracking controller, a parking process controller, and a positin estimation algorithm. The desired path is generated by consisting of arcs and lines when a starting point and a target point are given. A path tracking controller is designed based on linear quadratic optimal control method using 2 DOF bicycle model. The path tracking controller determines a front steering angle in order to track the desired path determined by the path generation algorithm while vehicle moves forward to approach to parking area. Parking space and target position estimation is defined by using sonar sensors when vehicle approaches to parking space. Parking process control algorithm calculates a front steering angle and control desired velocity in order to enter parking space backward and determines feedback steering angle when collision is predicted by ultrasonic sensor data. The position estimation algorithm consists of local Kalman filters for GPS and ultrasonic sensors and a master Kalman filter which integrates local filters. These Kalman filters make up a decentralized Kalman filter. The GPS system offers estimated position and covariance information. The local Kalman filter for ultrasonic sensors receives distance measurement of an obstacle and calculates estimated obstacle position and covariance of obstacle position. The master filter makes a decision from which information is accurate and gives a weighting to an accurate sensor. This position estimation algorithm can offer accurate target position for parking and handle uncertainties at parking space. The performance of proposed control algorithm has been investigated via computer simulations and successfully implemented on a test vehicle.

본 논문에서는 승용차의 자동 주차 제어에 대해서 기술하고 있다. 제안된 자동 주차 알고리즘은 주행 경로 생성 알고리즘, 경로 추종 제어 알고리즘, 주차 제어 알고리즘, 위치 추정 알고리즘으로 총 4가지로 구성되어 있다. 요구 경로는 시작위치와 목표위치에 따라서 호와 직선으로 구성되어 생성된다. 경로 추종 제어 알고리즘은 2 DOF 자전거 모델을 기반으로 한 linear quadratic optimal control 기법을 이용하여 설계한다. 경로 추종 알고리즘은 주차 영역으로 전진하는 동안 생성된 경로를 추종하기 위해서 전륜 조향각을 결정한다. 주차 공간으로 접근할 때 초음파 센서를 활용하여 주차공간 탐색과 목표 주차 위치에 대한 보정을 실시한다. 주차 과정 제어 알고리즘은 전륜 조향각과 속도를 결정하고 초음파 센서에 의하여 충돌이 예상될 경우에는 조향각을 feedback 제어한다. 위치 추정 알고리즘은 GPS local Kalman filter 와 Ultrasonic local Kalman filter 그리고 이들을 master Kalman filter로 융합하여 decentralized Kalman filter를 구성한다. GPS에서 제공되는 위치 추정과 공분산 정보를 활용하고 Ultrasonic Kalman filter에서 장애물 거리 정보를 이용하여 장애물의 위치를 추정하고 공분산을 계산한다. Master filter에서는 GPS 위치 정보와 초음파 센서 위치 정보의 정확성을 판별하여 가중치를 부여한다. 이 위치 추정 알고리즘은 주차를 위한 정확한 목표 위치를 제공할 수 있고 주차 공간에서의 불확실성을 해결할 수 있다. 본 논문에서 제안된 제어 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였고 시험차량을 구성하고 실험을 통해서 성능 검증이 성공적으로 이루어졌다.