Hybrid Controller Approach For An Autonomous Ground Vehicle Path Tracking Problem

Abstract

Otomotiv endüstrisi iç döngüsünden dolayı en önemli ekonomik sektörlerden birisidir. 18. Yüzyılın sonlarından itibaren, otomotiv endüstrisi gelecek teknolojilerini yakından takip edip kendini güncellemiştir. Bu gelişmelere göre, otomobil sektörü göz önüne alındığında, otonom sürüş fonksiyonu olarak adlandırabileceğimiz otopilot sistemi en önemli konulardan birisi haline gelmiştir. Otonom olma fonksiyonu, her hangi bir insan gücü kullanmama prensibine dayanır, bu sayede insandan kaynaklı sürüş hatalarını en aza indirmek mümkün olabilmektedir. Bu amaç ile birlikte, teknolojinin gelişmesi ile gelecekte güvenli, rahat ve etkili bir seyahat, otonom araçlar tarafından sunulacaktır. Sıradan bir sürücü yolu takip etmek için sadece direksiyon, gaz ve freni kontrol eder ve aracın hızını düşünmeden ayarlar. Yine de, yol takip sorunu, literatürden de görüleceği gibi, yıllardır araştırılmaktadır. Çünkü otonom sürüş fonksiyonu derinlemesine analiz edilirse, birçok disiplinin ve konuların iş birliğinin gerektiği görülmektedir. Örnekleyecek olursak, bu disiplin ve konular; sensör teknolojileri, konum bulma ve haritalama teknolojileri, görüntü işleme algoritmaları, karar verme ve yol oluşturma algoritmaları, araç kontrol teorileri ve otomotiv mühendisliği gibi sıralanabilir. Yol takip metotları geometrik ve model tabanlı takip metotlar olmak üzere iki ana gruba ayrılabilir:. Geometrik metotlar yol takibi için sadece araç ve yol arasındaki geometrik ilişkiyi kullanılır. Bu metodlar için araç dinamikleri önemsizdir. Bu tezde incelenmek üzere ‘Pure Pursuit’ ve ‘Stanley Metod’. olarak iki geometrik tabanlı metod seçildi. Ardından da bir tane model tabanlı metod olan ‘Steady State Cornering’ seçildi. Bu metod doğrusallaştırılmış bisiklet modelinden geliştirilmiştir. İlk iki metot sıradan bir sürücünün verilen bir yolu takip etmesi prensibine dayandırılır, bu açıdan ilk iki metot sonraki metoda göre daha sezgiseldir. Ancak model tabanlı metodun tasarımı için model parametrelerinin bilinmesi gerekmektedir. Model tabanlı yöntemin daha iyi açıklanması için tezin ikinci bölümü araç modelleme üzerine oluşturuldu. Bir araç ön iki tekerleğin ve arka iki tekerleğinin doğrusal eksen hizasında tek tekerleğe indirilerek bisiklet şekline indirgenebilmektedir. Literatürde bisiklet modeli olarak geçen bu model kinematik, dinamik ile doğrusal ve doğrusal olmayan bisiklet modeli olarak yer almaktadır. Bu modellerden kinematik model ile dinamik model arasındaki en temel fark şudur; kinematik model tekerlekteki kayma etkilerini dikkate almaz ama dinamik modelde kaymadan dolayı oluşan yatay kuvvet ve ivme hesaba katılır. Araç modellerinin çıkarımı bölümünün sonunda dinamik bisiklet modelinin küçük açılar yaklaşımı ile doğrusallaştırılmış hali de verilmiştir. Ardından yol takip modelleri anlatılmıştır. Yol takip algoritmalarından ‘Pure Pursuit’ ve ‘Steady State Cornering’ metotları manevra yapabilmek için ileri bakarlar ancak ‘Stanley’ metodu ön tekerleğe en yakın yolun durumuna bakar. Yani bir nevi araç hizasını kontrol etmektedir. Bu sebepten dolayı, ‘Pure Pursuit’ ve ‘Steady State Cornering’ yöntemleri ani değişimleri önceden algılayabilirler ve manevra yapabilmek için daha önceden harekete geçerler. Ancak, viraj derecesi düşük ve/veya düzgün bir yolda bu iki metot köşeleri keser ve performansları ‘Stanley’ metoduna göre daha düşüktür. Seçilen bu üç ayrı metod tezin üçüncü bölümünde detaylı bir şekilde anlatılmaktadır. Ayrıca bu bölümde, bu algoritmaların uygulanma aşamasında kullanılacak bazı önemli hesaplama algoritmaları detaylıca anlatılmıştır. Bunlar; belirlenmiş bir noktaya yol üzerinde en yakın nokta hesabı, Pure Pursuit metodu için gerekli olan hedef noktası hesabı ve yola olan uzaklık hesapları için gerekli algoritmalardır. Bu tez çalışmasının ana konusu olarak yenilikçi bir yaklaşım olan iki farklı metodun birleşimi olarak hibrid kontrolör tasarımı önerildi. Önerilen tasarımda bahsedilen farklı yol takip yöntemlerinin güçlü taraflarını aynı anda kullanıldı. Bu önerilen hibrid kontrolör temel olarak Pure Pursuit ve Stanley metotlarını kullanır. Pure Pursuit yolun ilerisine bakarak önceden dönmeye başlamaktadır, Stanley ise ön tekere en yakın yol bilgisine göre hareket ettiği için dönüşleri önceden göremez ve sert dönüşlerde yoldan daha çok uzaklaşır. Temel amaç sert olmayan virajlarda Stanley metodunun performansı ile , sert dönüşlerdeki Pure Pursuit metodunun performanslarını birleştirmektir. Bunu yapmak için iki metod aynı anda çalışmaktadır ve direksiyon işaretleri belirli ağırlıklar ile çarpılarak toplanır ve hibrit kontrolörün direksiyon işareti elde edilir. Burada temel nokta, virajların eğriliğine göre bu kontrol işaretlerinin ağırlıklarının değiştirilmesidir. Eğer sert dönüş var ise, kontrol işareti olarak Pure Pursuit in ağırlığı arttırılır, sert dönüş yoksa, yol takibi performansı çok iyi olduğu için Stanley metodun kontrol işareti ağırlıklandırılır. Kontrolör ağırlıklarını belirlemekte kullanılan yolun düzlük durumuna karar verebilmek için Steady State metotta kullanılan ileri yol stratejisi uygulanmıştır. Bu strateji, aracın boylamasına hizasından belirli mesafe ileriye bakarak, bu noktaya en yakın yolun değişimine bakar. Hibrit kontrolör tasarımından sonra, önerilen hibrid kontrolör ve 3 farklı yol takip metotlarının performansları üç farklı yol senaryosunda test edildi. Bu yollar; 50 metre çapında daire, dikdörtgen ve karmaşık yol dizaynı şeklindedir. Daire şeklinde yol, sert dönüş olmayan bir yoldaki performansları ölçerken, dikdörtgen şeklindeki yol sahip olduğu 90 derece dönüşler sayesinde sert virajları test etmek için kullanılmıştır. Karışık yol senaryosu ise, hem sert olmayan hem de sert virajlara karşı yol takip algoritmalarının performanslarını dengeli bir şekilde test etmek için tasarlanmıştır. Farklı hızların metodlarının performanslarını nasıl etkilediğini görmek amacı ile bütün senaryolar düşük hız orta hız ve yüksek hız olmak üzere üç farklı hız ile test edilmiştir. Bu hızlar, 20 km/h, 50km/h ve 80km/h olarak belirlenmiştir. Performansların karşılaştırılması olarak ise L1 ve L2 hata normları kullanılmıştır. L1 hata normu hataların toplamının ortalaması olarak hesaplanmış, L2 hata normu , bir diğer adı ile öklit normu, hataların karelerinin toplamının karekökü olarak hesaplanmıştır. Sonuçlara bakıldığında hibrit kontrolör L1 normuna göre dikdörtgen yol ve karışık yol senaryolarında en iyi sonucu vermiştir. Ayrıca grafikler incelendiğinde önerilen metodun, sert virajlarda diğer metodlara göre çok daha hızlı yol takibine devam ettiği görülmektedir. Özetlenecek olursa, bu tezin ilk bölümünde yol takibi problemi ile ilgili geniş çaplı bir literatür araştırması yapılmıştır. Günümüz otomotiv dünyasında hali hazırda firmaların çabaları, değişik yöntemler ve bu alanda yapılan çalışmaların artarak devam ettiği gösterilmiştir. Daha sonrasında Bölüm 2’de araç simülasyonlarda kullanılan araç modelleri incelenmiş ve detaylıca modeller arası farklar incelenmiştir. Sonrasında bu tez çalışması için seçilmiş olan yol takibi algoritmaları matematiksel olarak ele alınmıştır. Bölüm 4’e gelindiğinde ise önerilen yaklaşım olan hibrit metodun ortaya çıkışı uygulaması ve kalibrasyonu hakkında bilgiler yer almaktadır. Bütün metodlar toparlandıktan sonra Bölüm 5’te, metodların performanslarını test etmek üzere hazırlanmış pistler, hata kriterleri ve simülasyon sonuçlarına yer verilmiştir. Son bölümde ise bütün çalışma özetlenmiş, gelecekte ne tür geliştirmeler yapılabileceği hakkında bilgiler sunulmuştur.

Automotive industry is the one of the most important economic sectors according to its circulation. Starting from the last part of the 18th century, the industry keeps its up-to-dateness with the keep tracking the future technology very closely. According to these development, autonomous driving function is become hot topic when the range of the automotive industry is under consideration. Autonomous function is mainly based on driving without any labor which try to reduce faults cause by the humans. Thanks to this aim, safety, comfortable and effective transportation will offer by the future self-driver. Automated driving requires deep understanding and cooperation of many different disciplines and topics, such as sensor technologies, localization and mapping technologies, estimation and fusion algorithms, image processing algorithms, decision making and trajectory generation algorithms, vehicle controls theory and automotive engineering An ordinary driver just steers the steering wheel and apply brake or gas pedal to follow the lane and adjust the speed of the vehicle even without thinking. Nevertheless, this path following problem is under research for years as can be observed from the literature.. Path tracking methods can be divided into two main groups: Geometric and model based control methods. Geometric methods use only the geometrical relation between the path and the vehicle. In this thesis two geometric based selected Pure Pursuit and Stanley method. Then one model based method is selected as Steady State Cornering method which devoleped from linearized bicycled model. First two methods are based on the conception of an ordinary driver trying to track a given path. While the third approach is based on a simplified mathematical model of the vehicle that is trying to follow a given path. In that sense, it can be said that first two is more intuitive than the latter one, and it is obvious that each method has its own strengths and weaknesses. In contrast, Pure-Pursuit and Steady State Cornering methods look forward in order to maneuver. For that reason, the latter two methods can preview sudden changes on the path beforehand. But on a smooth path, these two methods cut corners and their performances are not as good as Stanley In order to use advantages of different methods at the same time, innovative approach that based on the combination of two method is proposed as hybrid controller. The proposed hybrid controller is using Pure-Pursuit and Stanley Method at the same time. A weight factor is adjusted depending on the smoothness of the path ahead. As the path gets smoother, the weight of the Stanley method is increased, if a sharp change is ahead the weight of the pure pursuit method is increased. To decide if the path is smooth or not, the look ahead strategy used in steady state method is implemented. After that, the proposed hybrid controller and three path tracking method performances are examined with three different path sceniros. These paths are 50 meter radius circle path, rectangular shaped path and mixed of rectangular and circle path. In comparisons, in order to see effect of speed changes on methods, simulations are done with three different speed such as 20 km/h 50km/h and 80 km/h. To sum up in this thesis, the first part will cover the literature survey on the wide range path following problem. Afterwards, the vehicle model that will be used on whole studies about the thesis will introduce at the Section-2. In Section-3, the tracking methodologies will be summarized with their mathematical backgrounds. The proposed hybrid methodology will present in Section-4. Accordingly, three different simulation studies and their comparisons will discuss in Section-5. Finally, the conclusion and planning future works on these topics will represent at the last part.