Path Tracking Control of Four Wheel Independent Steering and Driving Autonomous Vehicle Based on Adaptive Weight Optimal Control

Abstract

An optimal controller applying an adaptive weight strategy is designed for path tracking control of a four-wheel independent steering and driving (4WISD) vehicle. This system changes the driving mode and modifies the priority of states according to the driving situation to improve the overall performance of the vehicle. It is implemented by modifying the performance index of an optimal control according to the predicted states using model predictive control (MPC). To do this, a dynamic model and a path tracking model of a 4WISD vehicle are determined and used as reference models for MPC. The path tracking controller is designed using MPC, and tracking performance is secured through state constraint conditions. The proposed adaptive weight strategy modifies the coefficients of the performance index depending on the expected driving conditions. In this study, the future state values of the MPC are used as the expected driving conditions. Lastly, the adaptive weight function is optimized through learning using an evolutionary strategy. The fitness function of the evolutionary strategy includes the conditions of a vehicle that are not considered by the path tracking model such as ride comfort. Handling stability and ride comfort are optimized while maintaining the lateral position error within criteria, using the constraints of MPC and optimization of adaptive weight function. Learning and simulation were conducted in a MATLAB/CarSim environment. The proposed method is compared with conventional models, and the verification results for lateral position error, yaw rate error, lateral acceleration and lateral jerk are presented to confirm the improvement of the overall performance of the vehicle.

본 논문에서는 사륜 독립 조향 구동 차량의 경로 추종 제어를 위하여 최적 제어의 성능 함수에 적응식 가중 행렬을 적용한 모델 예측 제어기를 설계하였다. 차량의 종합 성능을 올리기 위하여 주행 환경에 따라 각 성능 우선 순위를 수정하고 주행 모드를 변경하는 전략을 제안하였고, 이는 모델 예측 제어를 통해 예측된 미래 상태에 따라 최적 제어의 성능 함수를 수정하는 방법을 통해 구현되었다. 이를 위해 사륜 독립 조향 구동 차량의 동역학 모델 및 경로 추종 모델을 정의하였으며 이는 모델 예측 제어의 참조 모델로 사용되었다. 모델 예측 제어를 적용하여 경로 추종 제어기를 설계하였고 이 때 상태 구속 조건을 통해 경로 추종 성능을 확보하고 입력 구속 조건을 조향 액츄에이터의 작동 범위과 속도를 반영하였다. 제안된 적응식 가중 행렬 전략은 예상 주행 상태에 따라 성능 함수의 계수를 수정하며 이 때 예상 주행 상태는 모델 예측 제어를 통해 구해진 미래 상태 값을 사용하였다. 마지막으로 적응식 가중 행렬 함수를 진화 전략을 통한 학습을 통해 최적화하였다. 진화 전략의 적합도 함수는 승차감와 같이 경로 추종 제어기에서 고려할 수 없는 차량 상태를 포함할 수 있다. 즉, 모델 예측 제어의 구속 조건과 적응식 가중 행렬 함수 최적화를 이용하여, 횡방향 위치 오차를 일정 기준 이내로 만족시키면서 핸들링 안정성과 승차감을 최대화하는 방법으로 차량의 종합 성능 향상을 구현하였다. 학습과 시뮬레이션은 CarSim/MATLAB 환경에서 수행되었으며 제안된 방법은 전륜 조향 모델과 고정 가중 행렬을 사용한 사륜 조향 모델과 비교하였다. 차량의 종합 성능 개선을 확인하기 위하여 횡방향 위치 오차, 요레이트 오차, 횡방향 가속도와 가가속도값에 대한 검증 결과를 제시하였다.