[AD] Stanley Tracking Algorithm 설명

Author: Joonhee Lim
Date: 2022/09/01

출처: https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=rich0812&logNo=222598072957&categoryNo=20&parentCategoryNo=0

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0. Motivation

이전 글인 Tracking Algorithm 성능 비교 논문을 읽다가 수식이 매우 간단해보여서 정리해보고자 하는 마음이 생겨 정리하기로 하였다. 그리고 오늘 자율주행 수업에서 언급이 됐었음.

1. What is Stanley

Stanley 알고리즘은 경로 추종 알고리즘이다. 이전에 Stanford 대학교에서 Darpa 챌린지에 나가 사용하여 우승한 멋있는 알고리즘임

차량의 후륜을 기준으로 삼는 PP와 다르게 Stanley 방식은 전륜을 기준으로 한다. 또한 차량의 Orientation을 고려하지 않는 PP와 다르게 헤딩방향 오차까지 고려하는 그야말로 굉장한 알고리즘

 

$\psi$는 경로의 방향과 차량의 헤딩방향과의 각도

$\delta$는 Steering

e는 전륜과 Path까지의 거리

L은 차량 바퀴 중심부 거리

$V_f$는

 

알고리즘

1) 경로의 방향과 차량이 방향을 동일하게 설정

2) 차량과 목표지점까지의 거리를 제거하도록 Steering값 설정

3) 최대 조향각도 유지

PP랑 비슷할정도로 간단하지만 고속 환경에서 꽤나 쓸만 하다.

 

결과로는 

PP는 저속 환경에 조금 더 적합하고

Stanley는 고속 환경에 조금 더 적합하다.

 

만약 PP 알고리즘의 LookAheadDistance를 차량의 속도에 비례하도록 설정하면 Stanley와 비슷한 성능을 내며

Stanley의 k?를 차량의 속도에 반비례하게 많이 주면 PP와 비슷한 성능을 내게 된다.