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단일 신경망 추정 자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법 및 모델 예측 제어 시스템

  • 기술번호 : KST2022017810
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 모델 예측 제어기를 통해 자율주행 차량의 운동을 예측하기 위한 동역학 모델을 선형화하여 일정 시점 이후의 예상 궤적을 모델링하는 단계, 경로 추종 제어기를 통해 상기 예상 궤적에 해당하는 피드백 게인(Feedback gain)을 산출하는 단계 및 상기 피드백 게인을 상기 모델 예측 제어기에 보상 입력하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법으로서, 본 발명에 의하면, 모델 예측 제어기의 동역학 모델을 그대로 사용하여 모든 제어기에 적용 가능하다.
Int. CL B60W 60/00 (2020.01.01) B60W 30/10 (2006.01.01) G05D 1/00 (2006.01.01) G05D 1/02 (2020.01.01) G05B 13/04 (2006.01.01) G05B 11/42 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 17/10 (2006.01.01) B60W 50/00 (2006.01.01)
CPC B60W 60/001(2013.01) B60W 30/10(2013.01) G05D 1/0088(2013.01) G05D 1/0212(2013.01) G05B 13/048(2013.01) G05B 11/42(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 17/10(2013.01) B60W 2050/0008(2013.01) B60W 2050/0022(2013.01) B60W 2050/0022(2013.01) B60W 2050/0012(2013.01) B60W 2050/0057(2013.01) G05D 2201/0213(2013.01)
출원번호/일자 1020220047055 (2022.04.15)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2445049-0000 (2022.09.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220921) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.04.15)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김태경 대전광역시 유성구
2 이호진 대전광역시 유성구
3 홍성일 대전광역시 유성구
4 이원석 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2022.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0407654-71
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0407440-18
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.05.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.05.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0103173-95
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2022-0569876-54
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0442099-42
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.08.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0847979-02
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.08.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0848038-32
9 등록결정서
Decision to grant		 2022.09.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0690474-66
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번호 청구항
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모델 예측 제어기를 통해 자율주행 차량의 운동을 예측하기 위한 동역학 모델을 선형화하여 일정 시점 이후의 예상 궤적을 모델링하는 단계;경로 추종 제어기를 통해 상기 예상 궤적에 해당하는 피드백 게인(Feedback gain)을 산출하는 단계; 및상기 피드백 게인을 상기 모델 예측 제어기에 보상 입력하는 단계를 포함하고,상기 모델 예측 제어기는 샘플링 기반의 모델 예측 제어기(Sampling-based Model Predictive Controller)인 것을 특징으로 하며,상기 모델 예측 제어기는 피드포워드 제어기(Feedforward Controller)이고, 상기 경로 추종 제어기는 피드백 제어기(Feedback Controller)인 것을 특징으로 하고,상기 피드포워드 제어기와 상기 피드백 제어기의 시간 매칭을 위해, 상기 예상 궤적을 모델링하는 단계에 의해 선형화된 상기 동역학 모델의 선형화 항(term)을 시간 변환하는 단계를 더 포함하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법
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청구항 5에 있어서,상기 피드백 게인을 산출하는 단계는 시간 변환된 상기 동역학 모델을 이용하여 이산 리카티 방정식(Discrete Riccati Equation)을 계산하여 산출하는 것을 특징으로 하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법
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청구항 5에 있어서,상기 동역학 모델은 인공신경망(neural network)으로 학습된 모델인 것을 특징으로 하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 방법
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자율주행 차량의 운동을 예측하기 위한 동역학 모델을 선형화하여 일정 시점 이후의 예상 궤적을 모델링하는 모델 예측 제어기; 및상기 예상 궤적에 해당하는 피드백 게인(Feedback gain)을 산출하여, 상기 피드백 게인을 상기 모델 예측 제어기에 보상 입력하는 경로 추종 제어기를 포함하고,상기 모델 예측 제어기는 샘플링 기반의 모델 예측 제어기(Sampling-based Model Predictive Controller)인 것을 특징으로 하며,상기 모델 예측 제어기는 피드포워드 제어기(Feedforward Controller)이고, 상기 경로 추종 제어기는 피드백 제어기(Feedback Controller)인 것을 특징으로 하고,상기 모델 예측 제어기는 상기 피드포워드 제어기와 상기 피드백 제어기의 시간 매칭을 위해 선형화된 상기 동역학 모델의 선형화 항(term)을 시간 변환하는 것을 특징으로 하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 시스템
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청구항 12에 있어서,상기 경로 추종 제어기는 시간 변환된 상기 동역학 모델을 이용하여 이산 리카티 방정식(Discrete Riccati Equation)을 계산하여 상기 피드백 게인을 산출하는 것을 특징으로 하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 시스템
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청구항 12에 있어서,상기 동역학 모델은 인공신경망(neural network)으로 학습된 모델인 것을 특징으로 하는,자율주행 차량의 모델 예측 제어 시스템
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패밀리정보가 없습니다
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