The Korean Society Of Automotive Engineers
[ Article ]
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers - Vol. 28, No. 9, pp.653-658
ISSN: 1225-6382 (Print) 2234-0149 (Online)
Print publication date 31 Aug 2020
Received 28 Apr 2020 Revised 25 Jun 2020 Accepted 05 Jul 2020
DOI: https://doi.org/10.7467/KSAE.2020.28.9.653

차량 횡슬립 추정 기반 운전자 충돌회피보조 연구

김승기* ; 박재일 ; 이상호
현대자동차 샤시제어리서치랩
A Development of Evasive Steering Assist Control System Based on Vehicle Side-slip Angle Estimation
Seungki Kim* ; Jaeil Park ; Sangho Lee
Chassis System Control Research Lab., R&D Division, Hyundai Motor Company, 150 Hyundaiyeonguso-ro, Namyang-eup, Hwaseong-si, Gyeonggi 18280, Korea

Correspondence to: *E-mail: seungki.kim@hyundai.com

Copyright Ⓒ 2020 KSAE / 178-08
This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium provided the original work is properly cited.

Abstract

Various driver assistance systems have been developed to help avoid obstacles in front of vehicles. Some systems, called Evasive Steering Assist(ESA), utilize chassis control systems to improve the vehicle’s steering response to avoid collision. However, rapid evasive steering makes the vehicle unstable and causes secondary accidents. Therefore, the Evasive Steering Assist system needs to sense the vehicle's stability and perform appropriate control to prevent the vehicle from becoming unstable. In this study, we propose an Evasive Steering Assist system based on vehicle lateral slip estimation. The proposed system controls the Electronically Controlled Suspension(ECS) of the vehicle based on environmental sensors and estimated slip information to improve cornering performance and lateral stability. The system’s performance is verified through experiments with a test vehicle equipped with ECS in various scenarios, including emergency lane changes.

Keywords:

Evasive steering assist, Side-slip angle, Tire model, Vehicle dynamics, Electronically-controlled suspension, Vehicle stability

키워드:

충돌회피보조, 횡슬립각, 타이어모델, 차량동역학, 전자제어서스펜션, 차량안정성

1. 서 론

교통 사고를 줄이기 위한 세계 각국의 법규 강화 및 ADAS 의무장착 움직임으로, 글로벌 자동차 OEM들이 충돌 안전 시스템을 적극 도입하게 되었다. 현재 양산되고 있는 FCA(Forward Collision-Avoidance Assist) 시스템은 충돌위험 발생 시 충돌회피 및 충돌피해 경감을 위한 긴급제동을 수행한다.1) 하지만 제동만으로는 충돌회피에 한계가 있기 때문에, 최근 운전자의 조향 회피를 보조하는 ESA(Evasive Steering Assist) 기술이 도입되고 있다.1,2)

ESA는 충돌위험이 감지된 경우에만 운전자의 회피를 보조하도록 작동한다. 일반적으로 회피조향은 충돌이 임박한 시점에 이루어지기 때문에 급격한 조향을 유발하여 회피 이후에도 차량의 움직임이 불안정해 질 가능성이 있다. 따라서, ESA는 충돌회피를 보조할 뿐만 아니라 차량의 안정성을 판단하여 적절한 자세 제어를 수행할 필요가 있다.

본 연구에서는 차량 횡슬립 추정 기반의 운전자 충돌회피보조 제어기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전방 충돌위험이 감지된 상황에서 추정된 횡슬립 정보를 바탕으로 전자제어서스펜션(Electronic-controlled suspension, ECS)을 제어하여 차량의 회피성능을 향상시키거나 불안해진 차량거동을 안정화할 수 있다. Fig. 1은 제안하는 시스템의 구조를 보여준다. 제안하는 추정 및 제어기법은 실차를 이용한 다양한 환경에서 성능을 검증하였다.

Fig. 1

Scheme of the proposed ESA system

본 논문은 4장으로 구성되어있다. 2장에서 제안하는 로직의 설계과정을 설명하고, 3장에서 실차를 활용한 로직의 성능을 검증한다. 연구의 결과 및 고찰 사항은 4장에 기술한다.


2. 로직 설계

2.1 차량 횡슬립 추정로직 설계

본 연구에서 제안하는 횡슬립 추정로직은 차량 횡속도 추정 알고리즘과 차량 횡가속도 예측 알고리즘으로 구성되어있다. 개별 알고리즘에 대한 설명은 다음과 같다.

1) 차량 횡속도 추정 알고리즘

차량 횡속도 추정 알고리즘은 강체 운동학 모델(Kinematic model)을 기반으로 설계되었으며, 차량 바퀴속도와 요레이트 센서, 종/횡 가속도 센서 정보를 활용하여 차량의 횡속도를 추정한다. 이때, 활용되는 각종 센서 신호에는 오프셋, 외란 등이 포함되어있기 때문에, 이후 기술될 횡가속도 예측 알고리즘을 통해 예측된 가속도 정보를 활용하여 각종 센서의 오차를 보정한다.

2) 차량 횡가속도 예측 알고리즘

차량 횡가속도 예측 알고리즘은 단순화된 타이어 모델을 바탕으로 설계되었으며, 운전자 조향각과 요레이트 센서, 추정된 횡슬립 정보를 이용하여 전/후륜 타이어의 슬립 크기를 예측한다. 또한 예측된 타이어 슬립 크기를 바탕으로 차량에 발생하는 횡가속도 크기를 예측한다.

2.1.1 차량 횡속도 추정 알고리즘 설계

차량이 평면 위를 주행할 때, 차량의 종/횡 방향 속도에 대한 운동 방정식은 다음의 식으로 표현될 수 있다.3,4)

ν˙x=ax+γνyν˙y=ay+γνx(1) 

이때, xvyv는 각각 차량의 종/횡 방향 속도를 의미하며 xaya는 각각 차량의 종/횡 방향 가속도를 나타낸다. γ는 차량의 요레이트를 의미한다.

한편, 차량의 횡슬립각 β는 다음과 같은 수식으로 표현될 수 있다.

β=tan-1νyνx(2) 

따라서, 본 연구에서는 차량의 종/횡 속도 추정을 통해 최종적으로 차량의 횡슬립각을 추정하였다.

먼저, 차량의 종 속도는 다음의 식 (3)을 통해 추정될 수 있다.

ν^˙x=a¯x+γ¯ν^y+Kνxν¯x-ν^x(3) 

식 (3)에서 윗첨자 ^ 와 – 는 각각 추정 값과 센서를 통해 계측된 값을 의미한다. Kvx는 차량 종 속도에 대한 추정 게인을 나타낸다. Kvx > 0의 조건을 만족할 경우, 측정된 종속도와 추정된 종속도의 차이가 되먹임(Feed-back) 되어 종속도 추정 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 실차를 활용한 반복시험을 통해 양의 값을 갖는 적절한 추정 게인 Kvx의 크기를 결정하였다.

다음으로, 차량의 횡 속도는 식 (4)를 통해 추정될 수 있다.

ν^˙y=a¯y+γ¯ν^x+Kνya¯x-a~y+d^(4) 

식 (4)에서 Kvy는 횡속도에 대한 추정 게인을 의미하며, d^는 각종 센서의 편차를 보정하기 위한 보상값을 의미한다. Kvy > 0의 조건을 만족할 경우, 측정된 횡가속도와 예측된 횡가속도의 차이가 되먹임 되어 횡속도 추정 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 실차를 활용한 반복시험을 통해 양의 값을 갖는 적절한 추정 게인 Kvy를 결정하였다. 한편, 윗첨자 ~ 은 예측 값을 의미한다. 즉, a~y는 예측된 차량의 횡가속도 정보이다. 예측된 횡가속도는 다음의 2.2절에서 자세히 설명한다.

마지막으로, 센서 편차에 의한 추정 오차 보상값은 다음의 수식을 통해 계산된다.

d^˙=KdδSWa¯y-a~y(5) 
where,  KdδSW=peqδSWp>0,q>0

식 (5)에서 Kd(δSW)는 보상값 추정 게인을 나타낸다. 이때, 보상값 추정 게인은 운전자 조향각 δSW에 대한 함수로 설계하여 차량이 직진 중일 때 횡가속도 및 요레이트 센서의 편차가 잘 보상되도록 하였다.

2.1.2 차량 횡가속도 예측 알고리즘 설계

1) 타이어 전/후륜 횡슬립 예측

Fig. 2는 차량의 횡슬립과 타이어의 횡슬립 사이의 관계를 도시하고 있다. Fig. 2에서 α는 타이어의 횡슬립을 의미한다. 이때 타이어의 횡슬립은 차량의 속도와 조향각, 요레이트, 차량 횡슬립을 통해 예측될 수 있다. 예측된 타이어 횡슬립은 식 (6)과 같이 표현될 수 있다.5)

Fig. 2

Vehicle side-slip and tire side-slip

α^f=δf-β^-lfγ¯ν^xα^r=δr-β^+lrγ¯ν^x(6) 

식 (6)에서 lflr은 각각 무게중심과 전/후륜 사이의 거리를 의미한다. 위 수식을 통해 예측된 전/후륜 타이어 횡슬립은 차량의 횡가속도 예측 및 안정성 판단에 이용된다.

2) 타이어모델을 통한 차량 횡가속도 예측

선회 시 발생하는 횡가속도는 차량 전/후륜 타이어에서 발생하는 횡력에 기인한다. 일반적으로, 타이어의 횡력은 타이어의 횡슬립과 타이어에 작용하는 수직력에 의해 결정된다.6) Fig. 3은 일반적인 차량 타이어의 횡슬립과 수직하중, 횡력 사이의 관계를 나타낸다. Fig. 3과 같이 일반적인 타이어의 횡력은 타이어에 작용하는 수직력에 비례하는 특성을 보인다. 또한, 타이어 횡력은 작은 횡슬립 영역에서는 선형적인 특성을 보이는 반면, 큰 횡슬립 영역에서는 비선형적 특성을 보인다. 본 연구에서는 이러한 타이어 횡력 특성을 다음의 수식으로 모사하였다.

Fig. 3

Characteristics of tire lateral forces

Fy=Cαα=Fzc1αc2+c3α(7) 

식 (7)에서 Cα는 타이어의 강성계수를 의미하며, c1, c2, c3는 타이어의 특성을 모사하는 파라미터이다.

최종적으로, 전/후륜 타이어에서 발생하는 횡력에 의한 차량의 횡가속도는 다음과 같이 예측될 수 있다.

α~y=lrlf+lrc1ec2αf+c3αf+lflf+lrc1ec2αr+c3αr(8) 

위 수식을 통해 예측된 차량의 횡가속도 정보는 앞서 2.1절에서 소개한 차량 횡속도 추정 로직에 이용된다.

2.2 제어로직 설계

차량 전/후륜 서스펜션의 댐핑계수는 승차감뿐만 아니라 차량의 선회 성능에도 큰 영향을 미친다. 후륜 대비 전륜의 댐핑이 작을 경우, 선회 시 전륜 좌/우에 작용하는 수직력 차이는 후륜 좌/우의 수직력 차이보다 작아지게 되어, 전륜에서 보다 큰 횡력이 발생될 수 있다. 이는 차량의 선회응답성이 향상됨을 의미하며, 이를 역으로 활용할 경우 선회 안정성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 전자제어 서스펜션이 차량 선회성능에 미치는 영향을 바탕으로, 충돌위험상황에서 ECS를 제어하는 방법을 제안하였다. 제안하는 제어로직은 환경센서정보 및 추정된 횡슬립 정보를 바탕으로 회피보조가 필요한 상황 및 안정화보조가 필요한 상황을 판단하여, 각 상황에 적합한 전/후륜 ECS 댐핑계수를 피드-포워드 방식으로 제어한다. Fig. 4는 충돌회피보조 및 안정화보조 상황에서의 ECS 제어 실시 예를 나타내며, Fig. 5는 ECS 제어로직의 Flow chart 를 보여준다. 충돌회피보조 및 안정화보조 시 ECS의 제어 방법은 다음과 같다.

Fig. 4

ECS control concept for evasive steering assist (ESA)

Fig. 5

Flow chart of the ECS control logic

2.2.1 충돌회피보조 제어

전방물체와 충돌이 예측되는 상황에서 운전자의 조타각이 작을 경우, 제어로직은 충돌회피보조가 필요할 것으로 판단하여 차량 전륜의 댐핑계수를 낮추고 후륜의 댐핑계수를 높이는 제어를 수행한다. 이때 전/후륜의 ECS 댐핑계수는 실차를 이용한 반복시험을 통해 적절한 값으로 결정되었다. 이러한 제어를 통해 운전자는 충돌회피조타 시 차량 전륜 타이어의 횡력을 최대한 활용할 수 있으며, 차량의 선회응답이 향상된다.

2.2.2 안정화보조 제어

충돌회피보조 제어 도중 차량 횡슬립각이 일정 값 이상으로 추정될 경우, 제어로직은 급조타에 의해 차량이 불안정해진 것으로 판단하여 차량 전륜의 댐핑계수를 높이고 후륜의 댐핑계수를 낮추는 제어를 수행한다. 이때 전/후륜의 ECS 댐핑계수는 실차를 이용한 반복시험을 통해 적절한 값으로 결정되었다. 이러한 제어의 결과로 후륜 타이어 횡력의 한계가 상승하여 차량의 거동이 안정화 될 수 있다.


3. 로직 성능검증

3.1 안정성 판단로직 성능검증

본 연구에서는 제안하는 차량 횡슬립 추정로직의 성능을 검증하기 위하여 다양한 조건에서 실차 시험을 수행하였다. 시험 결과는 다음과 같다.

3.1.1 고마찰 노면 시험 결과

Fig. 6은 고마찰 노면 시험결과를 보여준다. 고마찰 노면 시험에서, 차량은 후륜조향시스템(RWS)과 GPS기반 횡슬립각 측정장비(OxTS社 RT-3002)를 장착 후 약 110 km/h 의 속도로 아스팔트 도로를 주행하였다. 이때, 운전자는 약 45 deg 의 조향 입력을 반복하여 약 0.75 G 의 횡가속도가 발생하였다. 이때 차량에는 약 1.5 deg 정도의 횡슬립이 발생하였으며, 제안하는 추정 로직은 추정오차 ±0.5 deg 이내로 횡슬립을 적절히 추정하였다. 또한, 전/후륜 타이어 슬립 예측을 통해 차량이 전반적으로 Under-steer 특성을 보이고 있음을 판별하였다.

Fig. 6

Experimental result for the proposed estimation logic (high friction road)

3.1.2 저마찰 노면 시험결과

저마찰 노면 시험에서 차량은 약 80 km/h 의 속도로 눈길을 주행하였다. 이때 운전자는 약 130 deg 의 조향 입력을 통해 충돌회피 후 차선복귀 시나리오와 유사한 주행을 반복 수행하였다. Fig. 7Fig. 8은 저마찰 노면 시험 결과를 나타낸다.

Fig. 7

Steering angle and yaw-rate of the test vehicle (low friction road)

Fig. 8

Experimental result for the proposed estimation logic (low friction load)

Fig. 7을 통해 알 수 있듯, 운전자가 회피를 시작하는 상황에서는 차량의 요레이트가 비교적 작게 발생한 반면, 회피 후 차선복귀 상황에서는 차량의 요레이트가 매우 크게 발생하였다. 이는 시험 차량이 저마찰 노면에서 충돌회피 시 Under-steer가 발생하였으며, 차선 복귀를 위한 카운터스티어 상황에서 Over-steer 가 발생했음을 의미한다.

Fig. 8은 제안하는 추정로직을 통해 추정된 차량의 횡슬립과 전/후륜 타이어의 슬립을 나타낸다. 추정로직은 저마찰 노면 조건에서도 차량의 횡슬립 크기를 오차 ±0.5 deg 이내로 정확하게 추정하였다. 또한, 요레이트가 작게 발생하는 구간에서는 전륜 타이어 슬립이 후륜의 슬립보다 크게 예측된 반면, 요레이트카 크게 발생한 구간에서는 후륜 타이어 슬립을 전륜보다 크게 예측하였다. 따라서, 제안하는 로직은 저마찰 노면에서 각 바퀴의 슬립 상태 및 차량의 Under/over-steer 상태를 정확히 판별하고 있음을 확인할 수 있다.

3.2 제어로직 성능검증

본 연구에서는 제안하는 ECS 기반 ESA 제어로직의 성능 및 신뢰성을 검증하기 위하여 실차 시험을 수행하였다. 시험 수행 시, 차량은 ECS 및 운동정보 계측용 센서를 장착하고 아스팔트 노면에서 80 km/h 의 속도로 주행하였다. 이후, 전방 물체 근처에서 긴급 차선변경을 수행하였다. 이때 차선의 폭은 약 4 m이다. Fig. 9는 시험 결과를 보여준다.

Fig. 9

Experimental result for the proposed ECS control logic

Fig. 9에서 확인할 수 있듯이, ESA를 작동하지 않은 차량 대비 ESA 작동 시, 회피 궤적에 약 8 cm의 여유가 발생하였다. 또한 회피 후 횡슬립각과 요레이트는 각각 21 % 및 8 % 감소하였다. 그 결과, 제어 차량은 회피 후에 보다 자연스러운 궤적으로 옆 차선에 수렴하였다. 이는 제안하는 차량 횡슬립 추정로직 및 ECS 제어로직이 차량의 긴급회피성능 및 안정성 향상에 도움이 되었음을 의미한다.


4. 결 론

본 연구에서는 차량 횡슬립 추정 로직과 횡가속도 예측 로직으로 구성된 차량 횡방향 안정성 판단 로직을 개발하고, 이를 기반으로 긴급회피 상황에서 운전자의 회피조향을 보조하기 위한 ECS 제어기법을 제안하였다. 다양한 환경 조건에서의 실차 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 로직의 성능을 검증하여 다음과 같은 결론을 얻었다.

  • 1) 제안하는 운동학 기반의 차량 횡슬립 추정 로직은 다양한 노면조건에서도 안정적으로 차량의 횡슬립을 추정할 수 있다.
  • 2) 제안하는 추정로직을 통해 예측된 전/후륜 타이어 슬립 정보를 바탕으로 차량의 선회 안정성을 판단할 수 있으며, 개별 타이어의 부담을 추정할 수 있다.
  • 3) 제안하는 ECS 제어로직은 운전자 긴급회피 상황에서 회피거리 증가 및 횡슬립, 요레이트 감소를 통해 효과적이고 안전한 회피를 보조할 수 있다.

본 연구를 통해 개발된 운전자 충돌회피보조 제어 기술은 최근 현대자동차 제네시스 브랜드의 주요 차종에 양산되었으며, 향후에도 순차적으로 확대적용 예정이다. 추후에는 후륜조향제어시스템 등의 추가적인 샤시시스템과 협조제어를 통해 차량 안정성능을 보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상되며, xEV 구동모터와의 협조제어를 통해 전동화 차량에도 확대적용 가능할 것으로 기대된다.

References

  • D. Kim, S. Kim, S. Lee and C. Ahn, “Performance Analysis and Controller Design of Evasive Steering System,” Transactions of KSAE, Vol.28, No.3, pp.219-225, 2020. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2020.28.3.219]
  • S. Jeong, J. Gim and C. Ahn, “V2V Based Vehicle Detection and Collision Avoidance Algorithm,” Transactions of KSAE, Vol.26, No.6, pp.773-782, 2018. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2018.26.6.773]
  • D. Selmanaj, M. Corno, G. Panzani and S. M. Sarvaresi, “Vehicle Sideslip Estimation: A Kinematic Based Approach,” Control Engineering Practice, Vol.67, pp.1-12, 2017. [https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2017.06.013]
  • J. Farrelly and P. Wellstead, “Estimation of Vehicle Lateral Velocity,” Proceeding of the 1966 IEEE International Conference on Control Applications, pp.552-557, 1996.
  • R. Rajamani, Vehicle Dynamics and Control, Springer Science & Business Media, New York, 2011. [https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1433-9_2]
  • T. D. Gillespie, Fundamentals of Vehicle Dynamics, Society of Automotive Engineers, Warrendale, 1992. [https://doi.org/10.4271/R-114]

Fig. 1

Fig. 1
Scheme of the proposed ESA system

Fig. 2

Fig. 2
Vehicle side-slip and tire side-slip

Fig. 3

Fig. 3
Characteristics of tire lateral forces

Fig. 4

Fig. 4
ECS control concept for evasive steering assist (ESA)

Fig. 5

Fig. 5
Flow chart of the ECS control logic

Fig. 6

Fig. 6
Experimental result for the proposed estimation logic (high friction road)

Fig. 7

Fig. 7
Steering angle and yaw-rate of the test vehicle (low friction road)

Fig. 8

Fig. 8
Experimental result for the proposed estimation logic (low friction load)

Fig. 9

Fig. 9
Experimental result for the proposed ECS control logic