Lane keeping control for self-driving vehicles

Abstract

Akıllı ulaşım sistemlerinden birisi olan Şerit Koruma Sistemi (LKS) sürücülerin konforunu artırırken trafikteki yığılmayı ve trafik kazalarını azaltırken , zararlı gaz ve emisyonunu da düşürmektedir. Otomobil endüstrisinin yakın gelecekte Şerit Koruma Sistemlerini otomobil, otobüs ve kamyonlar dahil araçların ayrılmaz bir parçası olarak kullanacağı şimdiden öngörülebilir.Bir Şerit Kontrol Sistemini doğru çalışabilmesi için, binek araçları, otobüsler ve kamyonlar dahil değişik araçlar için, farklı hızlara ve virajlara uygun olan sinyal ölçümlerini yapabilmesi ve gerekli kontrol algoritmalarını uygulayabilmesi gerekmektedir.Bu tezin temel amacı farklı şerit koruma algoritmalarını değerlendirmek ve birbirleriyle karşılaştırmaktır. Bu şerit koruma algoritmaları, uzunlamasına hareketi yanal harekete aykırı olan bir taşıt modeline uygulanarak araştırılmıştır. Dört şeridi koruma kontrol algoritmaları incelenmiştir. İlk iki kontrol algoritması bir şeridi takip ederken sürüş açısındaki değişiklikleri hesaplayabilmek için gerekli olan dönüş hızını ve yer değiştirme hatasını ölçmektedir. Birinci kontrol algoritması doğrusal kontrolün transfer fonksiyonunu kullanırken, ikinci kontrol algoritması kayma modu kontrolünü kullanmaktadır. Üçüncü kontrol algoritması belirlenmiş bir mesafedeki dönüş hızını ve yer değiştirme hatasını ölçerken , doğrudan şeridi korumak için gerekli olan sürüş açısını da hesaplamaktadır. Dördüncü kontrol algoritması , dönüş hızını, istikamet hatasını ve ağırlık merkezindeki yer değişikliğini (COG) ölçmektedir. Bu algoritmalar verilen yer değiştirme hataları ve yol profillerinde simülasyon deneyleri yapılarak değerlendirilmiştir. Tezin başlıca sonuçları şunlardır: İlk katkı olarak, tez, bir ön görüş mesafesinde yer değiştirme hatasının ölçülmesinin, şerit tutma kontrol algoritmalarının sağlamlığını arttırdığını göstermektedir. Olumsuz yönü ise ön izleme mesafesindeki yer değiştirme hataları kontrol edildiğinde, yüksek hızlarda ağırlık merkezindeki yer değiştirme hataları daha büyük olduğu bulunmuştur. Tezden elde edilen ikinci sonuç ise, etkili bir kontrol algoritması elde edilebilmesi için dönüş hızı , ön izleme mesafesindeki yer değiştirme hatası ve ağırlık merkezindeki yer değiştirmenin birlikte ölçülmesi ve yol kavisinin tahmin edilmesi daha yararlı olmaktadır. Tezde benzeri bir kontrol algoritması önerilmiş ve bu sistemin üstün başarısı simülasyon testleriyle de gösterilmiştir.

Intelligent Transportation Systems including Lane Keeping Systems (LKS) aim at providing comfort to drivers, preventing congestion, decreasing gas and CO2 emissions and the number of traffic accidents. LKSs will be widely employed in the automobile industry in the near future as an essential part of modern vehicles including cars, buses and trucks. When realizing a LKS, it is necessary to decide about the required signal measurements and to implement control algorithms that are suitable for different vehicle speeds, road curvatures and can be adapted to different types of vehicles such as passenger vehicles, buses and trucks. The main aim of this thesis is to evaluate and compare different lane keeping algorithms. These lane keeping algorithms are applied to a vehicle model, whose longitudinal motion is decoupled from the lateral motion. Four lane keeping control algorithms are investigated. The first two control algorithms measure the yaw rate and the displacement error at a pre-view distance to compute the necessary rate of change of the steering angle for following a road. The first control algorithms uses a linear controller transfer function, whereas the second control algorithm uses sliding mode control. The third control algorithm also measures the yaw rate and the displacement error at a pre-view distance but directly computes the required steering angle for lane keeping. The fourth control algorithm measures the yaw rate, the heading error and the displacement of the center of gravity (COG). These algorithms are evaluated using simulation experiments with given displacement errors and road profiles. The main outcomes of the thesis are as follows. As the first contribution, the thesis shows that the measurement of the displacement error at a pre-view distance increases the robustness of lane keeping control algorithms. On the downside, since the displacement error at the pre-view distance is controlled, the displacement error at the COG can become large at high velocities. As the second contribution, the thesis concludes that it is beneficial to combine measurements of the yaw rate, the displacement errors at the preview-distance and the COG as well as a prediction of the road curvature to obtain an efficient control algorithm. Such control algorithm is proposed in the thesis and its superior performance is shown by simulation experiments.