차량 정보를 이용한 도로 표면 조도 추정

초록

최근 자동차 전장시스템의 발달과 ITS(intelligent transportation system)의 등장으로 인해 주행 중에 차량이나 차량 주변에 대한 정보를 얻고 이를 활용하는 것이 중요해지고 있다. 특히 도로 표면 조도는 차량의 서스펜션(suspension) 시스템의 입력으로 작용하여 차량의 승차감과 안정성에 영향을 줄 뿐만 아니라 차량의 동력전달 시스템(powertrain system)에도 외란의 형태로 영향을 준다. 따라서 주행 중에 도로 표면 조도 정보를 실시간으로 얻는 것이 중요하다. 본 연구에서는 차량 주행정보로부터 실시간으로 도로 표면 조도를 추정하기 위해서 칼만 필터를 이용한다. 하지만 도로 표면 조도는 서스펜션 시스템에서 미지 입력으로 작용하기 때문에 기존의 칼만 필터는 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존의 칼만 필터에 미지 입력을 추정하는 알고리즘을 추가하고, 이를 1/4차량 서스펜션(quarter-car suspension) 시스템에 적용한다. 도로 표면 조도는 PSD(power spectral density)함수를 이용하여 모델링하고 이를 통해 도로 표면 조도와 서스펜션 시스템의 상태변수(state variables)를 추정하는 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증한다.