후륜 독립 구동 인 휠 모터의 능동적 조향각 생성을 통한 2WS/2WD In-Wheel 플랫폼의 최소회전 반경 감소
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Abstract
In the midst of accelerating wars around the world, unmanned robot technology that can guarantee the safety of human life is emerging. ERP-42 is a modular platform that can be used according to the application. In the field of defense, it can be used for transporting supplies, reconnaissance and surveillance, and medical evacuation in conflict areas. Due to the nature of the military environment, atypical environments are predominant, and in such environments, the platform's path followability is an important part of mission performance. This paper focuses on reducing the minimum turning radius in terms of improving path followability. The minimum turning radius of the existing 2WS/2WD in-wheel platform was reduced by increasing the torque of the independent driving in-wheel motor on the rear wheel to generate oversteer. To determine the degree of oversteer, two GPS were attached to the center of the front and rear wheelbases and measured. A closed-loop speed control method was used to maintain a constant rotational speed of each wheel despite changes in load or torque.
Keywords:
In-Wheel Motor, Minimum Turning Radius, Tire Slip Angle, GPS1. 서 론
ERP-42는 물류 배송, 이동식 상품 판매, 경비, 안전 감지 같은 다양한 사용 사례에 맞게 조정할 수 있는 모듈식 맞춤형 전기 자율 주행 플랫폼이다. 인 휠 모터를 이용한 후륜 구동 방식은 차동 기어가 차지하는 공간을 줄여서 하드웨어 시스템 구성에 보다 넓은 공간을 제공한다. 또한 차동 기어 대비 모터의 빠른 응답 속도, 수리의 간편함 등의 장점을 가지고 있다[1]. 이러한 장점을 지닌 후륜 독립구동 ERP-42 플랫폼은 분쟁 지역에서 보급품, 탄약 및 장비운송에 활용될 수 있다. 또한 센서, 매니퓰레이터가 탑재되고 통신 시스템이 장착된 EPR-42 플랫폼은 자율 주행 기능을 통해 군인의 위험 없이 정보를 수집하고 지뢰 제거 등에 사용할 수 있다.
플랫폼은 인지, 판단, 제어, 관제를 통하여 하달된 임무를 수행한다. 군 환경 특성상 비정형 환경이 많기 때문에 센서에서 장애물을 인지하여 지역 경로를 생성하거나, 목적지까지의 전역 경로를 주었을 때 그 경로는 정형 환경에서와 달리 급격한 곡선 구간이 있을 확률이 높다. 따라서 플랫폼의 최소회전 반경을 줄일 수 있다면 협소한 공간 탐색에 유리해지며, 갑작스런 장애물과의 충돌 상황에서 더 신속하게 대응할 수 있게 된다.
현재까지 플랫폼의 최소회전 반경 감소를 위한 연구는 4WS를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다[2]. 4WS (4Wheel Steering)는 사륜 조향 장치로 앞, 뒷바퀴 모두에 조향력을 주어 코너링 성능, 조향 응답성, 안전성을 향상시키는 장치이다. 일반적으로 고속에서는 앞바퀴와 뒷바퀴의 조향 방향이 같은 동위상 조향으로 고속 직진의 안전성을 증가시키고, 저속에서는 반대 방향인 역위상 조향을 통하여 회전반경을 감소시킨다. 하지만 4WS를 이용하면 모든 바퀴에 조향 장치를 부착해야 하므로 플랫폼의 비용이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 전륜에만 조향 장치가 있고 후륜에는 각 바퀴에 부착된 인 휠 모터로 구동력을 얻는 2WS/2WD in wheel 방식을 사용했다[3]. 후륜 독립 구동 인 휠 모터의 추가적인 토크로 오버 스티어를 발생시켜, 기존의 차동 기어와 같이 후륜 각 바퀴에 동력이 전달 되는 2WS/2WD in wheel 플랫폼과 비교하여 최소회전 반경이 감소한 것을 확인했다. 차동기어를 구현한 2WS/2WD in wheel 플랫폼의 최소 회전 반경은 중립 조향에서 전륜의 최대 조향각에 의해 결정되며 이때 각 바퀴의 속도는 운동학에 의해 수동적으로 분배된다[4]. 독립 구동 인 휠 모터의 특성을 이용하여 플랫폼이 최대 조향각으로 회전 시 운동학적으로 정해지는 후륜의 토크 차이보다 더 큰 토크 차이를 각 바퀴에 발생시켰다. 이 토크 차이는 전륜과 후륜의 타이어 슬립을 발생시켜서 후륜 각 모터의 능동적인 조향각 생성을 통한 최소회전 반경 감소를 가능하게 했다. 하지만 후륜구동 특성상 속도가 증가할수록 오버 스티어 현상이 두드러지며, 속도 편차를 증가시켜도 더이상 최소회전 반경이 감소하지 않는 한계점을 확인했다. 오버스티어를 발생시켜 최소 회전반경을 감소시키기 때문에 플랫폼의 안정적인 최소회전 반경 감소 기준을 측정하기 위하여 전륜과 후륜 축거의 중심에 2개의 GPS를 부착하여 10 Hz의 측정 주기로 타이어 슬립 각을 측정했다. 본 연구는 후륜 각 바퀴의 추가적인 속도 차이에 의한 최소회전 반경을 측정하기 위해 속도 피드백 제어 방식을 사용했다.
2. 플랫폼 및 센서 제원
본 실험은 홍익대학교 화성 캠퍼스 운동장에서 실시했다. 실험을 위한 플랫폼은 2WS/2WD In Wheel Motor 로봇을 사용했다. [Fig. 1] 은 실험에 사용된 플랫폼의 사진이며, 플랫폼의 사양은 [Table 1]과 같다. 최소회전 반경의 감소를 측정하기 위해 U-Blox 社의 ZED-F9P의 GPS센서를 사용했으며 사양은 [Table 2]와 같다. 정밀한 위치 데이터를 얻기 위하여 VRS-GPS 방식을 사용했다. NI (National Instruments) 社의 LABVIEW를 통하여 본 논문의 데이터를 취득했다.
3. 인 휠 모터를 이용한 차동기어 구현
후륜 각 바퀴에 장착된 인 휠 모터의 속도 차이를 이용한 최소회전 반경 감소를 보이기 위해서는 조향각에 따라 후륜의 양 바퀴의 속도가 결정되는 기계적 차동 장치를 구현해야 한다.
기계적 차동 장치는 코너를 돌 때 동일한 차축의 바퀴가 서로 다른 속도로 회전할 수 있도록 하는 차량 구동계 시스템의 필수 구성 요소이다. 차량이 곡선을 따라 주행할 때 외부의 바퀴는 내부의 바퀴보다 큰 원주를 따라 이동해야 하므로 속도가 더 빨라야 한다. 만약 기계적 차동 장치가 없다면 휠이 동일한 속도로 강제로 회전하게 되어 횡 방향 및 종 방향 슬립이 지속적으로 발생하여 타이어가 손상된다. 따라서 기계식 차동 장치 메커니즘을 설명하는 주요 원리는 구동 바퀴에 동일한 토크를 적용하여 각 바퀴의 속도가 반대 토크의 균형을 맞추기 위해 필요한 값을 채택하도록 하는 것이다.
두 개의 인 휠 모터를 사용하여 기계적 차동 장치를 구현하기 위해서는 먼저 조향 장치로부터 앞 바퀴의 조향각(δ)을 얻어야 한다. 얻어진 조향각과 플랫폼의 윤거(dW)로 회전 반경(R)을 구할 수 있으며 [Fig. 2]와 같이 Ackerman and Jeantad이 제안한 기하학 모델에 적용하여 양쪽 바퀴의 속도를 계산할 수 있다. 이 모델은 플랫폼이 회전 시 저속으로 구동하고, 플랫폼에 작용하는 총 횡 방향 힘과 타이어의 슬립 각을 무시하는 가정이 들어있다[5].
플랫폼의 회전 반경은 타이어 슬립 각이 없다는 가정하에 윤거와 조향각으로 결정된다.
(1) |
왼쪽과 오른쪽 바퀴의 종 방향 속도(VL, VR)는 플랫폼의 회전 반경과 속도에 따른 각속도(ωv), 축거(LW)에 의해 식 (2), (3)과 같이 결정된다.
(2) |
(3) |
위 두 식을 나누어 조향각에 대한 좌우 바퀴의 각속도(ωv_L, ωv_R)를 얻는 식을 도출할 수 있다.
(4) |
(5) |
3.1 원형 피팅을 이용한 회전 반경 측정
[Fig. 3]과 [Fig. 4]는 인 휠 모터를 이용하여 기계적 차동 장치를 구현한 플랫폼의 최소회전 반경을 실제 실험을 통해 구한 측정치이다. 실험에 사용된 플랫폼은 [Fig. 1]의 로봇을 사용했고, 비정형 환경에 초점을 둔 모래 바닥에서 진행했다. 후륜 중심에 GPS를 달아 10 Hz로 플랫폼의 선회 궤적을 기록하고 위도와 경도를 미터(m) 단위로 표현하는 투영 좌표계의 일종인 중부 원점 좌표계 UTM-32N로 변환했다. GPS로 기록된 선회 궤적은 육안상으론 원형으로 보이지만 실제로는 각 지점 마다 회전 반경이 다르다. 식 (6)의 원형 피팅 방식을 사용하여, 피팅된 원의 반지름의 평균으로 각 궤도의 회전 반경을 구했다.
(6) |
[Fig. 3]의 빨간 점들은 원형 피팅에 사용될 점들이다. 회전 반경을 측정할 GPS점을 기준으로 대칭이며 위 수식의 n 값에 해당한다. n 개의 점들의 총합이 최소가 되는 원의 중심 좌표(x0,y0)와 반지름(r)을 구하고 [Fig. 3]에 파란색 원으로 나타냈다. [Fig. 4]는 피팅된 파란색 원의 회전 반경을 나타내며 GPS를 통해 얻은 궤적의 모든 점에 반복하여 구한 값이다. n 값이 커질수록 피팅에 사용되는 점의 개수가 증가하여 [Fig. 4]의 피팅된 원의 반지름이 연속적으로 변화하는 경향을 보인다. 또한 순차적으로 n 값을 증가시키면 일정 값 이후로 회전 반경의 평균이 수렴한다. 본 연구에서는 GPS로부터 기록된 궤적마다 회전 반경의 평균이 수렴하기 시작하는 n 값을 사용했다.
3.2 속도, 조향의 명령과 피드백 값의 차이
[Fig. 5]는 상위 제어기에서의 조향 명령 값과 피드백 사이의 차이를 보여 준다. 조향 피드백 값의 평균과 명령 값 사이에 약 0.27 도 차이가 발생했다. 따라서 위 식 (4), (5)의 조향각에도 피드백 조향각의 평균과 동일한 값을 적용했다. 실험은 플랫폼의 최대 조향각에서 각각 5 km/h, 10 km/h 속도로 측정했다. [Fig. 6]는 각 기준 속도에서 좌우 인 휠 모터의 속도 피드백 값이다. 전륜의 최대 조향각에서 플랫폼의 최소회전 반경을 실험값을 통해 확인했으며 이론값과 함께 [Table 3]에 결과를 정리했다. 이 값을 대조군으로 최소회전 반경을 감소시키는 방식을 다음절에서 설명한다.
4. 한계 회전 반경 감소
앞서 기계적 차동 장치를 두 개의 인 휠 모터로 구현한 것을 보고 알 수 있듯이 에커먼 조향에서 회전 반경을 결정하는 주체는 조향 장치에서 나오는 휠의 조향각이다. 이에 따라 후륜 각 바퀴의 인 휠 모터의 속도 차이가 수동적으로 결정된다. [Fig. 7]는 인 휠 모터가 회전 반경 결정에 능동적으로 참여하여 한계 회전 반경을 감소시키는 방식이다.
초록색으로 나타낸 부분은 플랫폼이 시계 방향으로 회전할 때 운동학적으로 회전 반경의 중심과 양쪽 휠의 속도 차이가 결정되는 것을 보여 준다. 바닥 면과 타이어와의 슬립인 종 방향 슬립이 발생하지 않는 한 일정한 조향각으로 회전 시 동일한 속도 차이를 유지하게 된다. 빨간색으로 나타낸 부분은 차동 장치에 의해 분배되는 속도 차이보다 독립 구동 인 휠 모터를 이용하여 속도 편차를 더 준 모습이다. 속도 편차를 더 줄수록 앞바퀴 조향각도 점점 증가하여 회전 중심점이 플랫폼에 가까워져야 한다. 하지만 앞바퀴의 최대 조향각이 고정되어 있으므로 파란색으로 표시한 플랫폼의 실제 회전 중심점은 에커먼 조향의 회전 반경 중심점과 속도 편차를 더 주었을 때의 중심점 사이에 있게 된다.
4.1 전, 후륜에 타이어 슬립 각이 적용된 운동학 모델
[Fig. 7]의 타이어 슬립 각이 고려되지 않은 운동학 모델로는 후륜의 추가적인 속도 편차를 주었을 때의 회전 중심점을 구할 수 없다. 실제 플랫폼의 구동을 이해하기 위해서는 [Fig. 8]과 같이 후륜의 토크 차이로 인해 전륜과 후륜에서 타이어 슬립 각이 발생한 운동학 모델을 적용해야 한다.
타이어 슬립 각은 타이어가 가리키는 방향과 실제로 플랫폼이 주행하는 경로 사이의 각도이다. 회전 시 후륜의 추가적인 속도 차이에 의한 토크는 후륜 각 바퀴의 횡 방향 힘을 증가시킨다. 이 횡 방향 힘은 타이어의 접촉 패치에 변형을 일으켜 실제 바퀴가 가리키는 방향과 다른 조향각을 생성한다. [Fig. 8]에서 바퀴의 진행 방향 대비 슬립 각이 발생했을 때의 실제 주행 방향을 빨간색으로 표시했다. 따라서 플랫폼의 회전 반경은 각 바퀴의 슬립 각을 고려한 실제 주행 방향에 수직인 선들의 교점이 된다.
4.2 2개의 GPS를 이용한 타이어 슬립 각 측정
인 휠 모터를 이용하여 속도 편차를 더 주게 되면 토크 벡터링 측면에서 선회 시 플랫폼의 요 값을 의도적으로 중립상태에서 오버스티어 상태로 만드는 것과 동일한 효과를 얻게 된다. 식 (7)은 슬립이 고려되지 않은 이상적인 에커먼 조향에 실제 회전 시 발생하는 슬립 각을 적용한 식이다[6].
(7) |
전륜과 후륜의 슬립 각이 없으면 가장 좌측의 항이 상쇄되어 조향각은 윤거를 축거로 나눈 이상적인 에커먼 조향이 된다. 하지만 실제로는 저속, 고속주행 시 또는 본 논문과 같이 의도적으로 토크를 발생시킬 경우 그 크기에 차이가 있을 뿐 슬립 각이 발생하게 된다. 타이어 슬립 각은 타이어 동작의 자연스러운 부분이며 차량을 의도한 경로로 유지하는 데 필요한 횡 방향 힘을 생성하는 데 도움이 된다. 식 (8)의 K는 차량 코너링에 대한 중량 분포 및 타이어 코너링 강성의 효과를 표현하는 상수이다[7].
(8) |
K의 부호에 따라 플랫폼의 조향 특성은 언더 스티어, 뉴트럴 스티어, 오버 스티어로 나뉜다. 추가적인 토크 차이가 발생하게 되면 식 (9)와 같이 전륜의 슬립 각 보다 후륜의 슬립 각이 커지게 되어 플랫폼이 오버 스티어로 구동한다.
(9) |
슬립 각의 크기에 미치는 영향은 속도, 타이어 유형, 타이어의 온도와 압력 및 도로 상태와 같은 다양한 요인에 따라 달라진다. 본 논문에서는 양쪽 인 휠 모터의 속도 차이와 노면 상태만을 고려했다. 오버 스티어의 정도를 파악하기 위해 [Fig. 9]의 방법으로 두 개의 GPS를 이용하여 전륜과 후륜의 슬립 각을 측정했다[8].
두 개의 GPS를 전륜 차축 중심과 후륜 차축 중심에 부착한다. 각각의 GPS에서 측정되는 요 값은 COG (Course Over Ground)이며 실제 전륜과 후륜이 이동한 궤적을 나타낸다. True Heading은 회전 시 두 개의 GPS에서 측정된 위치가 이루는 각도이다[9]. GPS를 통해 측정된 COG는 UTM-32N 좌표계의 Y축(정북 방향)을 기준으로, 시계 방향으로 값이 측정되지만 각 GPS의 위치를 통해 계산한 플랫폼의 True Heading 값은 X축 기준이다. 따라서 [Fig. 9]와 같이 True Heading을 기준으로 GPS의 COG를 계산하기 위해서는 식 (10)의 변환 과정이 필요하다.
(10) |
뒷차축 중심에서 플랫폼의 True Heading을 기준으로 구한 COG 값은 타이어 슬립 각과 동일하며, 앞바퀴의 슬립 각은 조향각에서 COG 값을 빼어 구할 수 있다[10].
(11) |
(12) |
5. 실험 결과
상기 플랫폼을 사용하여 양쪽 인 휠 모터의 속도 편차를 이용한 능동적 조향각 생성 실험을 했다. 실험은 비정형 환경에 초점을 두었으며, 후륜의 토크 차이로 인한 모멘트가 플랫폼에 잘 반영되는 모래 바닥에서 진행했다. 실험 속도는 5, 10, 15 km/h로 했다. 기준 속도에서 식 (4), (5)를 적용하여 최대 조향각에서 각 인 휠 모터에 분배되는 속도를 계산했다. 상위 제어 명령 값에 따른 플랫폼의 실제 최대 조향각은 약 1.5% 차이가 발생했고 이때 에커먼 조향에 따른 양쪽 바퀴의 종 방향 속도 차이는 기준 속도 대비 약 15% 차이가 발생했다. 에커먼 조향 방식에서의 속도 편차를 기준으로 후륜 바퀴의 속도 비율을 다르게 하여 최대 조향각에서 최소회전 반경 감소를 실험했다. 데이터의 신뢰성을 위하여 비율마다 20번씩 측정했으며 3 cm 이내의 오차 범위를 확인했다.
[Fig. 10], [Fig. 11]는 기준 속도 5, 10 km/h에서 최소회전 반경 감소를 보여 준다. 각 그래프에서 검정색 곡선은 에커먼 조향에서의 최소회전 반경이다. 이 곡선을 기준으로 속도 편차 비율이 증가할수록 최소회전 반경이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 이론적으로 최대 조향각에서 양 쪽 인휠 모터의 속도 편차 비율이 같다면 기준 속도에 상관없이 동일한 회전 반경을 보여야 한다. 하지만 실제 측정 시 속도가 증가할수록 주행 방향으로 추진력을 더 받게 되어 충분한 접지력을 제공하지 못하기 때문에 5 km/h보다 10 km/h에서 모든 측정 값이 약 8 cm 크게 측정되었다. [Table 4], [Table 5]에서 속도 편차를 5% 증가시킬수록 최소회전 반경이 약 20 cm 가량 감소하는 것을 확인할 수 있다.
[Fig. 12]는 [Fig. 9]를 LABVIEW를 통하여 구현한 것이다. 두 개의 GPS를 전륜과 후륜 축거의 중심에 부착하여 슬립 각을 측정하면 [Fig. 13]과 같이 데이터가 얻어지며, 각 기준 속도에 대한 결과를 [Table 6]과 [Table 7]에 정리했다. GPS의 측정 주기는 10 Hz이며, 두 개의 GPS는 NMEA메세지의 Time tag를 이용하여 동기화 했다[11]. 속도 편차 비율이 증가할수록 후륜의 슬립 각은 증가하고 전륜의 슬립 각은 감소하는 것을 확인했다. 이는 후륜의 토크가 전륜의 회전 방향과 동일하여 전륜의 COG 값이 증가하기 때문이다. 두 개의 GPS를 이용하기 때문에 슬립 각을 이용한 회전 중심점과 전, 후륜의 슬립 각 측정에 오차가 발생했다.
기준 속도가 증가함에 따라 속도 편차에 의한 후륜의 모멘트가 증가한다. 이는 후륜의 슬립 각도를 증가시켜 후륜에 작용하는 횡 방향 힘이 타이어 접지력 한계를 크게 웃돌게 만든다. 또한 후륜 구동 특성상 선회 시 후륜의 슬립 각이 전륜의 슬립 각보다 크므로 오버 스티어 특성을 띄게 된다[12]. [Fig. 14]는 15 km/h 기준 속도에서 속도 편차 비율이 증가할수록 타이어의 접지력을 초과하여 20% 편차 이상에서 오버 스티어가 극명하게 발생하여 플랫폼이 통제력을 잃는 것을 보인다[13]. 따라서 안정적인 선회를 위해 플랫폼의 속도에 한계가 발생한다.
속도 편차 비율의 증가에 따라 최대 조향각에서 최소회전 반경이 줄어드는 것을 확인했다. 하지만 30% 비율 이상에서는 감소의 폭이 20 cm에서 감소하기 시작하며 40%의 비율에서 일정 값에 수렴하는 것을 확인했다. [Fig. 15]와 [Table 8]은 기준 속도 5 km/h에서 속도 편차 비율에 따른 최소회전 반경 감소의 한계를 보여 준다.
6. 결 론
ERP-42 플랫폼은 다양한 용도에 맞게 조정할 수 있는 다용도 및 모듈식 특성을 가지고 있다. 센서와 통신 시스템을 장착한 플랫폼은 자율주행 기능을 통하여 국방 분야에서 인명의 위험 없이 물류를 보급하고 정찰 및 감시 임무를 수행하며 의료 후송에 사용될 수 있다. 이러한 특정 임무를 수행함에 비정형 환경에서 플랫폼의 경로 추종성 향상은 중요한 의미를 가지고 있다. 본 논문은 플랫폼의 최소회전 반경 감소 측면에서 경로 추종 향상을 기대했다. 4WS에 중점적으로 연구가 되어있는 선행 연구 방식이 아닌 후륜 독립 구동 인 휠 모터의 추가적인 토크로 오버 스티어를 발생시켜 2WS/2WD in wheel 플랫폼의 최소회전 반경 감소를 확인했다. 오버 스티어를 이용한 회전 반경 감소는 일반적으로 제어가 어렵고 타이어 슬립이 반드시 수반되어 결과의 반복성과 재현성이 낮은 방식이다. 하지만 안정적인 범위 내에서 사용할 수 있다면 추가적인 하드웨어 비용을 들이지 않고 플랫폼의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 오버 스티어를 이용하여 최소회전 반경을 감소시킬 수 있음을 보였으며 추후 자율주행 상황에서 최대 조향각으로 추종할 수 없는 경로를 인 휠 모터의 능동적 조향각 생성을 통하여 경로를 추종하는 제어 알고리즘 연구를 진행할 계획이다.
Acknowledgments
This work was supported by Korea Research Institute for defense Technology planning and advancement (KRIT) grant funded by the Korea government (DAPA (Defense Acquisition Program Administration)) ( No. KRIT-CT-21-009, Development of Realtime Automatic Mission Execution and Correction Technology based on Battlefield Information, 2022)
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2022 홍익대학교 기계시스템디자인공학과(학사)
2022~현재 홍익대학교 자율 주행·지능로봇학과(석사과정)
관심분야: Autonomous driving system, Path Planing
2007 선문대 기계및제어공학과(학사)
2021 홍익대학교 자율 주행·지능로봇학과(석사)
2022~현재 홍익대학교 자율 주행·지능로봇학과(박사과정)
관심분야: 로보틱스
2012 한국기술교육대학교 메카트로닉스공학과(학사)
2017 ㈜언맨드솔루션 주임연구원
2019 홍익대학교 기계공학과(석사)
2019~현재 홍익대학교 자율주행·지능로봇학과(박사과정)
관심분야: Agricultural robot, Unmanned ground vehicle, Platform architecture
2014 동국대학교 전자공학과(학사)
2016 동국대학교 통신 및 전자파 전공(석사)
2019~2022 에비오시스 테크놀러지스 선임연구원
2022~현재 한화시스템 선임연구원
관심분야: MUM-T, Wireless Communications
2001 선문대학교 기계설계학과/제어 계측학과(학사)
2003 국민대학교 자동차공학 전문대학원 전자제어시스템(공학석사)
2009 국민대학교 자동차공학 전문대학원 전자제어시스템(공학박사)
2017~현재 홍익대학교 기계·시스템디자인공학과 부교수
관심분야: Robotic Manipulation, Polymer-based sensor and actuators, Visual recognition