Energy-Optimal Model Predictive Control Integrating Battery State Estimation and Vehicle Dynamics
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113778
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교산학협력단
신종호
11명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,134만원
6,134만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
전기/전자 > 무기센서 및 제어 > 구동
... constraint tightening 마진을 이론적으로 도출하는 Battery-aware QP-MPC 정식화를 완성함. 최종적으로 Simulink?Simscape SIL, HIL, Jackal 실 플랫폼 반복 실험을 통해 SOC/SOH 추정 RMSE 1% 이내, baseline MPC 대비 에너지 소비 8% 이상 절감, 설정된 검증 시나리오 내 전압·전류 제약 위반 0건의 세 가지 정량 지표를 ...
본 연구는 크게 세 축으로 구성됨. 첫째, UGV 동역학 및 배터리 통합 모델링에서는 Jackal의 차량 동역학 모델과 Thevenin 2-RC ECM을 연동함. 이를 통해 주행 중 배터리 소비 전력과 단자전압 변화를 수식화하고, 이를 매 MPC 주기마다 nominal trajectory 주변에서 선형화하여 QP에 직접 사용 가능한 affine 형태로 변환...
개발된 Battery-aware QP-MPC 알고리즘, Simulink?Simscape 통합 모델, SOC/SOH 추정 코드, Jackal 실험 데이터셋을 가능한 범위 내에서 오픈소스로 공개하여 후속 연구자가 동일 조건에서 재현 및 확장할 수 있는 기초 자료를 제공할 계획임. 특히 baseline MPC와의 에너지 소비 및 제약 만족률 비교 실험 결과를 함께 ...