We address the path planning and control architecture of autonomous racing in high-speed environments. Path planning for high-speed autonomous racing differs significantly from approaches used in conventional urban environments. Unlike urban settings, there is no lane information, traffic rules, or signals, and there is no cooperation among drivers. In this thesis, the limitations of algorithms used in urban environments are recognized, and a novel approach is proposed. The path planning module incorporates interactions with surrounding opponents by utilizing their predicted trajectories. Previous research has been conducted under constrained conditions, such as head-to-head racing or rule-based racing on oval tracks. This study develops a path planning and control system architecture for road course racing where rules with opponents are not predefined. The proposed architecture’s performance is validated using simulation and real-world testing with the IONIQ5 production vehicle.
이 논문은 고속 환경에서 자율주행 레이싱의 경로 계획과 제어 아키텍처에 대해 다루고 있다. 고속 자율주행 레이싱의 경로 계획은 기존 도심 환경에서 이루어지는 방식과 크게 다르다. 도심 환경과는 달리 차선 정보, 교통 규칙, 신호 등이 없으며 운전자 간 협력이 존재하지 않는다. 본 학위 논문에서는 도심에서 사용된 알고리즘의 한계를 인식하고 새로운 접근법을 제안했다. 상대방의 예측된 경로를 활용하여 경로 계획 모듈에서 주변 상대방과의 상호작용을 반영하였다. 이전 연구는 head-to-head 레이싱이나 oval track에서의 규칙이 있는 레이싱과 같이 제약된 조건에서 이루어졌다. 본 연구에서는 상대방과의 약속된 규칙이 정해지지지 않은 로드 코스 레이싱을 위한 경로 계획과 제어 시스템 아키텍처를 개발하였으며, 시뮬레이션 및 양산 차량인 IONIQ5를 활용하여 제안된 아키텍처의 성능을 검증하였다.
