The overtaking path planning and tracking control algorithm that improves driving efficiency by passing slower preceding vehicle is essential for popularization and advancement of autonomous vehicles. The overtaking maneuver brings high risk due to relative velocity and complex interactions among vehicles. Furthermore, the complexity of technology increases for better ride quality of passengers. This thesis presents a hierarchical overtaking system using optimal methods combined with Model Predictive Control (MPC) based path planner and the Linear Quadratic Gaussian (LQG) based path tracking controller. The proposed overtaking algorithm considers interaction among vehicles and guarantees safety, efficiency, and ride comfort. Using the hierarchical structure, the algorithm utilizes the advantages of each method to plan the optimal overtaking path and ensure the stability and real-time performance of the path tracking. The cost function and constraints of the MPC are formulated in order to design each states systematically based on the conditional state machine. Furthermore, the stochastic MPC with chance constraint considers the uncertainty of prediction, thereby planning the safe optimal overtaking path with high efficiency and ride comfort. In addition, the Augmented LQG controller which considers the curvature disturbance is proposed to improve the path tracking performance. In this thesis, the performance of the proposed overtaking path planning algorithm is verified through statistical evaluation in traffic simulations for various scenarios. Finally, the controller is implemented in an autonomous vehicle for driving experiments in real-time.
속도가 느린 선행 차량을 앞지르며 주행 효율을 향상하는 추월 경로 계획 및 추종 기술은 자율주행 대중화와 고도화를 위해 필수적이다. 이때 추월 주행은 차량 간 속도 차이와 복합적인 상호작용으로 인해 높은 위험성을 가지며, 탑승자의 승차감까지 더불어 고려한다면 기술의 어려움은 더욱 증가하게 된다. 이에 본 연구는 최적 제어 기반 계층적 구조의 모델 예측 제어 기반 경로 계획과 선형 이차 가우시안 기반 경로 추종 제어기를 설계하며, 차량 간 상호작용을 고려한 안전, 효율, 승차감이 보장된 추월 경로 계획 및 추종 자율주행 기술을 제안한다. 계층적 구조를 통해 각각의 기법들의 장점들을 활용하여, 최적 추월 경로를 계획하고 경로 추종의 안정성과 실시간성을 보장하였다. 더불어 복잡한 주행 상황에서 체계적인 판단을 통해 목표 지점을 선정하는 조건 상태 기계를 통해 각 단계에 알맞은 비용 함수와 제한 조건을 설정하였다. 그리고 확률 제한 조건을 통해 예측의 불확실성을 고려하여 안전을 보장하며, 동시에 높은 효율과 승차감의 최적 추월 경로를 생성하였다. 더불어 곡률 외란을 고려한 증강 선형 이차 가우시안 제어기를 제안하여 경로 추종 성능을 향상하였다. 본 연구는 제안한 추월 주행 경로 계획 알고리즘의 성능을 다양한 교통 시나리오에서 통계적 평가를 통해 성능의 우수성을 검증하였으며, 실제 차량 실험을 통하여 제어기의 추종 성능을 평가하였다.
