본 논문은 레이싱에서 극단적인 코너링으로 인한 큰 사이드 슬립 각도 문제를 해결하기 위해, 모델 예측 제어(MPC)와 가우시안 프로세스 회귀(GPR)를 통합한 모델 보정 드리프트 제어기를 제안합니다. GPR은 드리프트 평형 해석 및 MPC 최적화 과정 모두에서 차량 모델 불일치를 수정하는 데 사용되며, GPR의 분산은 다양한 코너링 드리프트 속도를 능동적으로 탐색하여 궤적 추적 오차를 최소화하는 데 활용됩니다. Simulink-Carsim 플랫폼 시뮬레이션과 1:10 축척 RC 차량 실험을 통해 알고리즘의 유효성을 검증하였으며, 시뮬레이션과 실험 모두에서 GPR을 사용함으로써 평균 측면 오차가 감소하고, 탐색 기능 추가를 통해 오차 감소 효과가 더욱 증대됨을 확인했습니다.
