광주과학기술원

① 클라우드 기반 연구를 위한 전기자동차 모델링 및 시뮬레이션

본 과제 1차년도에서는 클라우드 기반 자동추출 알고리즘 생성 및 전기자동차 제어에 관한 연구를 하였다. 이를 위해 우선 전기자동차를 모델링 그리고 시뮬레이션을 진행 하였다.

­ 전기자동차 제어를 위한 기초적인 구동모델을 이용하여 시뮬레이션이 잘 작동되는지 파악하기 위 함이다. 향후 전력변환 장치/에너지 저장장치를 추가하고, 제어기를 추가할 계획이다.

­ 자동차 모델은 4륜 구동 모델을 사용하였고, Tire 모델은 Pacejka tire model을 사용하였다. 그 리고 전기자동차 구동용 모터는 BLDC 모터를 사용하였다.

­ 추가적으로 전기자동차 구동용 모터로 더 많이 사용되는 AC모터를 적용해 보기 위해서 인버터 와 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) 역시 모델링 및 시뮬레이션을 하였다.

i. 전기자동차 동적 모델 구축

Ÿ 4륜 제어를 위해 아래 그림과 같이 8-DOF 모델을 적용하였다.

그림 72. Four-wheel-driving vehicle model

Longitudinal motion :



Lateral motion :



Yaw motion :



( : 차체의 yaw rate)

Ÿ 타이어 모델은 간단하고 비교적 정확한 Magic Formula tire model을 적용하였다.

- Pacejka tire model

__sin _arctan _ __  arctan _

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Ÿ 모터는 제어가 비교적 간단하지만 내부 구조가 복잡한 BLDC모터와 비교적 내부 구조가 간단하

(P :No of Poles, ωr :the rotor electrical speed, ωm :the rotor mechanical speed)

ii. 다음은 Simulink를 사용하여 동적 모델을 분석한 결과이다.

- 원하는 제어를 위한 시스템은 구축이 되었다.

- 추후 더욱 안정적인 제어를 위한 제어기 설계가 필요하다.

그림 73. 동적 모델 시뮬레이션 결과

② 클라우드 기반 차량의 최적 주행경로 탐색 알고리즘 연구

그림 75. 최적 경로 주행 시뮬레이션

ii. 동적 경로 탐색을 위한 도로 데이터 모델링

위 알고리즘을 응용하여 도로 상에서 동적 상황이 발생할 경우, 이를 클라우드를 통해 공유하여 우 회 경로 탐색이 가능하도록 아래 그림과 같이 도로데이터에 대해 모델링을 하였다. 차량이 주행하 는 도로에 대해 세그먼트로 나누고 STEP이라 정의하였다. Head position과 tail position은 STEP 의 공간적 위치에 대한 데이터이고 Entry는 자동차가 해당 STEP을 진입하는 시간이다. 또한, Duration은 해당 entry에서 STEP을 지나가는데 걸리는 시간이고 Link는 STEP과 연결되어있는 다 른 STEP을 가리키는 포인터이다. duration은 최적 경로 탐색 시, edge의 가중치 값으로 사용할 수 있다. STEP을 이용하여 동적인 경로 탐색에 대한 프로세스는 다음과 같다. 교차로를 node로 설 정하고 교차로 간 STEP을 edge로 설정한다. Edge의 가중치는 node와 node 사이에 존재하는 모 든 STEP의 duration 합이 된다. 이 때, duration은 측정 시간대의 entry에 맞는 duration이 된다.

도로주행 자동차는 최초 탐색된 경로로 주행을 하다가, 다른 자동차의 돌발상황 인지로 인해 STEP 이 갱신되는 경우, 실시간으로 우회경로를 탐색한다. 자동차가 주행을 하는 과정에서 최종 목적지는 고정적으로 변하지 않고 출발 node는 자동차가 이동함에 따라 변경된다. 따라서 변경된 출발 node에 의해 동적으로 변하는 STEP을 이용하여 실시간으로 경로 탐색을 진행한다.

그림 76. 동적 경로 탐색을 위한 도로 데이터 모델링