Recently, as the demand and interest for autonomous vehicles increase, many studies are being conducted. The operating mechanism of autonomous vehicles can be largely classified into perception, decision-making, and control. In the three areas, particularly in the area of decision-making, no clear problem definition or solution was provided. Decision-making can be divided into global path planning, behavior selection, and local path planning. In this paper, we focus on local route planning in emergency situations such as collision with dynamic obstacles. So, many approaches have been made to use the Model Predictive Control(MPC), which has a vehicle model as a constraint. But, Few studies have used models that reflect kinetic characteristics in the longitudinal direction. In this paper, we establish a dynamics model that has propelling torque, brake torque and steering angle of electric autonomous vehicles as control inputs. Using this, we solve the potential field method using velocity obstacles(VO) for efficient collision avoidance in emergency situation such as low Time to Collision(TTC). It is shown that the velocity obstacles based potential field method can effectively handle the situation where collision with dynamic obstacle is expected while satisfying the vehicle dynamic characteristics.
최근 자율주행차에 대한 수요와 관심이 늘면서 많은 연구가 이뤄지고 있다. 자율주행차의 작동 매커니즘은 크게 인지, 판단, 제어로 분류할 수 있다. 세 분야 중 특히 판단 분야는 아직 명확한 문제정의 및 솔루션이 제공되고 있지 않다. 판단 분야는 크게 전역경로계획, 행동판단, 지역경로계획으로 나눌 수 있으며 본 논문에서는 동적 장애물과의 충돌 등 위급상황에서의 지역경로계획에 집중하고자 한다. 지역경로계획 단계에서는 실제로 차량이 주행해야하는 경로를 생성해야하기 때문에 차량 동역학적 특성을 만족하게끔 보장해야할 필요성이 있다. 이를 위해 차량 모델을 제한 조건으로 가지는 Model Predictive Control(MPC)를 이용하는 다양한 시도가 있었지만, 종방향에 대한 동역학적 특성이 반영된 모델을 사용한 연구는 드물다. 이를 위해 본 논문에서는 전기자율주행 차의 추진 토크와 브레이크 토크 및 조향 각도를 제어 입력으로 가지는 동역학 모델을 정립한다. 이를 이용하여 움직이는 장애물, 즉, 동적 환경에서의 효율적인 충돌 방지를 위해서 속도 장애물을 이용한 포텐셜 필드 방법을 사용하고자 한다. 속도 장애물 기반 포텐셜 필드 방법으로 동적 장애물과의 충돌이 예상되는 상황을 차량 동역학적 특성을 만족하면서 효과적으로 다룰 수 있음을 보여준다.
