KR20210034464A - System for controlling safe driving in vehicles based on big data technology and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템에 관한 것으로서, 더 상세하게는 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 제공함으로써, 교통 사고를 사전에 방지할 수 있는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a safety operation control system for a vehicle based on big data technology, and more particularly, in the operation of a large vehicle such as a cargo truck or a bus, the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern, The present invention relates to a safety driving control system and a method for a vehicle based on big data technology that can prevent a traffic accident in advance by providing an expected braking distance and an avoidance direction (steering angle) according to the presence or absence of adjacent vehicles.
일반적으로, 차량을 운전하는 운전자는 자신 혹은 타인의 졸음운전, 운전미숙, 난폭운전, 도로여건 등 다양한 원인으로 예상하지 못한 수 많은 위험 상황에 직면할 수 있다. 이에 따라 안전한 운전을 위해 운전 중에 발생할 수 있는 수 많은 위험 상황 중의 일부를 차량이 스스로 판단하도록 하여 운전자의 안전운전을 보조하는 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems; ADAS)이 개발되었다. 이와 같은 ADAS 기술에는 예를 들면, 전방 충돌 방지 보조 시스템(Forward Collision-Avoidance Assist; FCA), 차로 유지 보조 시스템(Lane Keeping Assist; LKA) 및 후측방 충돌 회피 지원 시스템(Active Blind Spot Detection; ABSD) 등이 포함된다. 그러나 종래의 이와 같은 ADAS 기술들은 미리 정의된 충돌 조건들이 만족되는 경우에만 운전에 개입하며, 새로운 유형의 사고나 미리 정의되지 못한 사고에 관해서는 그 회피 제어가 불가능한 단점이 있다.In general, a driver who drives a vehicle may face a number of unexpected dangerous situations due to various causes such as drowsy driving, inexperienced driving, violent driving, road conditions, etc. of himself or others. Accordingly, for safe driving, advanced Driver Assistance Systems (ADAS) have been developed that assist the driver in safe driving by allowing the vehicle to determine some of the many dangerous situations that may occur while driving. Such ADAS technologies include, for example, Forward Collision-Avoidance Assist (FCA), Lane Keeping Assist (LKA), and Active Blind Spot Detection (ABSD). Etc. are included. However, such conventional ADAS technologies only intervene in driving when predefined collision conditions are satisfied, and there is a disadvantage that avoidance control is impossible for new types of accidents or accidents that are not defined in advance.
최근 차량의 사고, 특히 대형 차량(버스 및 화물운송 차량)의 운전자의 부주의 또는 차량의 결함 등으로 인한 사고가 빈번히 발생하고 있다. 대형 차량의 사고는 자칫 대형 사고로 이어지는 경우가 많으며, 다수의 인명 피해를 초래하는 경우도 많다. 아울러 대형 차량은 소형 차량에 비해 운전자가 감지하지 못하는 사각지대가 많아 사고의 위험성은 더욱 높다고 할 수 있다. 따라서 차량의 상태와 운전자의 상태 및 차량이 진행하고 있는 도로/주변 상황들을 실시간으로 감시하고, 이를 바탕으로 한 안전 운전 장치(시스템)가 요구되고 있다.In recent years, vehicle accidents, particularly accidents due to a driver's carelessness of a large vehicle (bus and freight transport vehicle) or a vehicle defect, have frequently occurred. Accidents of large vehicles often lead to large-scale accidents, and in many cases cause a number of casualties. In addition, it can be said that the risk of accidents is higher in large vehicles because there are many blind spots that the driver cannot detect compared to small vehicles. Accordingly, there is a demand for a safe driving device (system) based on monitoring the condition of the vehicle, the condition of the driver, and the road/surrounding conditions the vehicle is progressing in real time.
한편, 한국 공개특허공보 제10-2011-0033582호(특허문헌 1)에는 "차량의 안전 운전 관리 시스템"이 개시되어 있는 바, 이에 따른 차량의 안전 운전 관리 시스템은 OBD 통신부를 통해 차량 내부 센서로부터의 차량운행 데이터와 차량 외부의 영상 데이터를 제공하는 카메라로부터의 영상 데이터를 자동으로 녹화 및 기록하여저장하는 디지털 운행 기록계 겸용 사고기록장치를 포함하여 차량 운전자에게 안전 운전 가이드를 제공하는 것으로, GPS위성에서 수신된 도로정보 및 시간정보와 차량의 현재 속도를 저장한 후, 차량의 현재 속도가 해당 도로의 제한속도 이상일 때 LCD 표시부에 과속 여부를 표시하여 운전자의 주의를 촉구하고, 이러한 과속 여부뿐만 아니라 차량의 운행 정보로부터 도출된 경제 운전 정보를 표시하여, 운전자에게 자신의 운전 성향이나 경제 운전 여부 등을 알려주어 운전자가 경제 운전을 할 수 있도록 가이드 해주는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2011-0033582 (Patent Document 1) discloses a “safe driving management system for a vehicle”. Accordingly, a vehicle safety driving management system is provided from a vehicle internal sensor through the OBD communication unit. It includes a digital tachograph and accident recording device that automatically records and stores video data from a camera that provides vehicle operation data and video data outside the vehicle of the vehicle, providing a safe driving guide to vehicle drivers. After storing the road information and time information received from and the current speed of the vehicle, when the current speed of the vehicle is greater than or equal to the speed limit of the corresponding road, the LCD display displays whether or not the vehicle is speeding to urge the driver's attention. It is characterized by displaying economic driving information derived from vehicle operation information to inform the driver of his or her driving tendency or economic driving status to guide the driver to economic driving.
이상과 같은 특허문헌 1의 경우, LCD 표시부에 과속 여부를 효과적으로 표시하여 운전자의 주의를 촉구할 뿐만 아니라, 차량의 운행 정보로부터 도출된 경제 운전 정보도 표시하여, 운전자에게 자신의 운전성향이나 경제 운전 여부 등을 알려주어 운전자가 경제 운전을 할 수 있도록 가이드 해주는 장점이 있기는 하나, GPS위성에서 수신된 도로정보 및 시간정보와 차량의 현재 속도를 저장한 후, 차량의 현재 속도가 해당 도로의 제한속도 이상일 때 LCD 표시부에 과속 여부를 표시하도록 구성되어 있어, GPS 위성과 차량 간의 통신이 원활하지 못하거나(예를 들면, 차량이 길이가 긴 터널구간을 통과할 경우), 외부의 전자파 교란 등으로 인해 위성신호에 오류가 있을 경우 LCD 표시부에 과속 여부 표시가 안되거나 잘못 표시될 수 있는 문제점을 내포하고 있다. In the case of Patent Document 1 as described above, not only does the LCD display effectively display speeding status to prompt the driver's attention, but also displays economic driving information derived from the driving information of the vehicle, giving the driver his or her driving tendency or economic driving. Although it has the advantage of guiding the driver to drive economically by notifying whether or not, the current speed of the vehicle is limited to the road after saving the road information and time information received from the GPS satellite and the current speed of the vehicle. When the speed is higher than the speed, the LCD display is configured to indicate whether or not the vehicle is speeding, so communication between the GPS satellite and the vehicle is not smooth (for example, when the vehicle passes through a long tunnel section), or due to external electromagnetic disturbance, etc. For this reason, if there is an error in the satellite signal, there is a problem in that the LCD display may not be able to display speeding or not be displayed incorrectly.
본 발명은 상기와 같은 사항을 종합적으로 감안하여 창출된 것으로서, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서, 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 교통 사고를 사전에 방지할 수 있는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention was created in consideration of the above matters comprehensively, and in the operation of a large vehicle such as a cargo truck or a bus, based on big data technology, the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching an accident pattern and warning, The safety operation control system for vehicles based on big data technology that can prevent traffic accidents in advance by providing the predicted braking distance and avoidance direction (steering angle) visually and/or audibly according to the presence or absence of front, rear, left and right adjacent vehicles, and its Its purpose is to provide a method.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템은,In order to achieve the above object, the safety operation control system of a vehicle based on big data technology according to the present invention,
차량의 전방에 설치되며, 차량의 전방을 촬영하는 전방 카메라;A front camera installed in front of the vehicle and photographing the front of the vehicle;
차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라;A rear camera installed at the rear of the vehicle and photographing the rear of the vehicle;
차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버로 무선 전송하는 제어부;It is installed inside the vehicle and is electrically connected to the front and rear cameras, respectively, predicts the total weight of the vehicle when starting from a standstill of the vehicle, and records image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively. It is received and analyzed, and the condition of the road surface is identified based on the analysis result, and the accident risk index, the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a danger warning sound are visual and/or A control unit that transmits a control command for audible output, collects information according to the operation of the vehicle, and wirelessly transmits information to an external main server;
상기 제어부와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부로 제공하는 메인 서버;It wirelessly communicates with the control unit through a wireless communication network, receives information related to vehicle operation from the control unit, analyzes and converts it into big data, and converts information and traffic conditions for safe operation of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data. The main server to provide;
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 비디오 출력장치; 및A video output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the control unit; And
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 오디오 출력장치를 포함하는 점에 그 특징이 있다.It is characterized in that it includes an audio output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting a danger warning sound according to a control command of the control unit.
여기서, 바람직하게는 상기 차량의 좌측면 및 우측면에는 차량의 좌측 방향을 촬영하는 좌측방 카메라와, 차량의 우측 방향을 촬영하는 우측방 카메라가 각각 더 설치될 수 있다.Here, preferably, a left-facing camera for photographing a left direction of the vehicle and a right-facing camera for photographing a right direction of the vehicle may be further installed on the left and right surfaces of the vehicle.
이때, 상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.In this case, the control unit may further include a function of obtaining image information of a surrounding vehicle through the left-facing camera and the right-facing camera, and predicting the length of the surrounding vehicle by analyzing the acquired image information.
또한, 상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.In addition, when the controller predicts the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a standstill, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the pressure applied to the accelerator when the vehicle starts and an RPM value.
또한, 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, when the control unit receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively, and determines the state of the road surface based on the analysis result, the state of the road surface is rain, snow, and It may include a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curve road, and the like.
또한, 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, the controller receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, and based on the analysis result, visually and /Or a control command to output an audible output, in conjunction with the steering angle or direction indicator for the vehicle (or motorcycle, etc.) in the front, rear, left and right proximity of the vehicle to visually and/or audibly output the accident risk index Can issue orders.
또한, 상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in sending a control command for the control unit to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a danger warning sound, the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern, Depending on the presence or absence of the front, rear, left and right vehicles, a control command to output an expected braking distance and avoidance direction (steering angle) in a visual or audio manner may be transmitted.
또한, 상기 제어부는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the control unit may further include a function of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habit using a digital tacho graph (DTG).
이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID is assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.
또한, 상기 제어부는 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the control unit may further include a function of visualizing and displaying surrounding vehicles on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법은,In addition, in order to achieve the above object, the method for controlling safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention,
전방 카메라, 후방 카메라, 좌측방 카메라, 우측방 카메라, 제어부, 메인 서버, 비디오 출력장치, 오디오 출력장치를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템에 기반한 차량의 안전 운행 제어 방법으로서,As a vehicle safe operation control method based on a vehicle safety operation control system based on big data technology including a front camera, a rear camera, a left camera, a right camera, a control unit, a main server, a video output device, and an audio output device,
a) 상기 제어부에 의해 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하는 단계와;a) predicting the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a standstill by the control unit;
b) 상기 제어부에 의해 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하는 단계와;b) receiving and analyzing image information (data) captured by the front and rear cameras and the left and right cameras, respectively, in real time by the control unit, and grasping the condition of the road surface based on the analysis result;
c) 상기 제어부에 의해 상기 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 단계와;c) Based on the analysis result, the control unit outputs an accident risk index, an expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a warning sound visually and/or audibly according to the presence or absence of other vehicles on the front, rear, left and right of the vehicle. Transmitting a control command;
d) 상기 메인 서버에 의해 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하고, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 상기 제어부로 제공하는 단계와;d) receiving information related to vehicle operation from the control unit by the main server, analyzing and converting it into big data, and providing information and traffic conditions for safe operation of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data; and ;
e) 상기 비디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 단계; 및e) outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the controller by the video output device; And
f) 상기 오디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.f) The audio output device is characterized in that it includes the step of outputting a danger warning sound according to a control command of the control unit.
여기서, 상기 단계 d) 이전에 상기 제어부에 의해 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 상기 메인 서버로 무선 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.Here, prior to the step d), the control unit may further include collecting information according to the operation of the vehicle and wirelessly transmitting the information to the main server.
또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in step c), the control unit may further include obtaining image information of surrounding vehicles through the left-facing camera and right-facing camera, and predicting the length of the surrounding vehicles by analyzing the acquired image information. .
또한, 상기 단계 a)에서 상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.In addition, in step a), when the control unit predicts the total weight of the vehicle when starting from the stop state of the vehicle, the total weight of the vehicle may be predicted by linking the pressure applied to the accelerator when the vehicle starts and the RPM value. .
또한, 상기 단계 b)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, in step b), the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras and the left and right cameras in real time, respectively, and determines the condition of the road surface based on the analysis result. In the following, the condition of the road surface may include a rainy road, a snowy road, a paved road, an unpaved road, a road under construction, a curved road, and the like.
또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in step c), the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras, the left and right cameras, respectively, and analyzes them in real time. In sending a control command to visually and/or audibly output the accident risk index depending on the presence or absence of another vehicle, the accident risk index is linked to the steering angle or turn indicator for the vehicle's front, rear, left and right proximity vehicles (or motorcycles, etc.) A control command for visually and/or aurally outputting may be transmitted.
또한, 상기 단계 c)에서 상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in the step c), in transmitting a control command for the control unit to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a danger warning sound, the total weight of the vehicle when approaching an accident pattern and warning It is possible to transmit a control command to visually or soundly output an expected braking distance and avoidance direction (steering angle) according to the condition of the road surface and the presence or absence of front, rear, left and right vehicles.
또한, 바람직하게는 상기 제어부에 의해 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, preferably, the control unit may further include predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG).
이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID is assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.
또한, 바람직하게는 상기 제어부에 의해 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, preferably, it may further include the step of visualizing and displaying the surrounding vehicles on the navigation screen in connection with the navigation inside the vehicle by the control unit.
이와 같은 본 발명에 의하면, 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서의 대형 교통 사고 발생을 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.According to the present invention, based on big data technology, the estimated braking distance and avoidance direction (steering angle), etc. are visually and/or monitored according to the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern, and the presence or absence of vehicles in front, rear, left, and right Alternatively, by providing audibly, there is an advantage of preventing the occurrence of a large traffic accident in the operation of a large vehicle such as a cargo truck or a bus.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 비디오 출력장치에 위험지수와 예상 제동거리가 표시된 상태를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a vehicle safety operation control system based on big data technology according to the present invention.
FIG. 2 is a view showing a state in which a risk index and an expected braking distance are displayed on a video output device of a vehicle safety operation control system based on big data technology according to the present invention.
3 is a diagram schematically showing the configuration of a vehicle safety operation control system based on big data technology according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an execution process of a method for controlling safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정되어 해석되지 말아야 하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.Terms or words used in this specification and claims are limited to their usual or dictionary meanings and should not be interpreted, and that the inventor can appropriately define the concept of terms in order to describe his own invention in the best way. Based on the principle, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as "...unit", "...group", "module", and "device" described in the specification mean units that process at least one function or operation, which is hardware or software, or a combination of hardware and software. It can be implemented as
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system for controlling a safe operation of a vehicle based on big data technology according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)은 전방 카메라(110), 후방 카메라(120), 제어부(130), 메인 서버(140), 비디오 출력장치(150) 및 오디오 출력장치(160)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1, the safety
전방 카메라(110)는 차량의 전방에 설치되며, 차량의 전방을 촬영한다.The
후방 카메라(120)는 차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영한다.The
여기서, 이상과 같은 전방 및 후방 카메라(110)(120)로는 일반적인 차량용 블랙박스에 적용되는 카메라가 사용될 수 있다.Here, as the front and
제어부(130)는 차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버(140)로 무선 전송한다. 여기서, 이상과 같은 제어부(130)로는 마이크로프로세서가 사용될 수 있다. 경우에 따라서는 마이크로프로세서를 별도로 구비하는 대신 모든 차량에 설치되어 있는 ECU(Electronic Control Unit)가 이 제어부(130)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The
메인 서버(140)는 상기 제어부(130)와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부(130)로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부(130)로 제공한다. 이와 같은 메인 서버(140)는 일반적인 컴퓨터 시스템(데스크 탑 PC, 노트북 PC 등)으로 구성될 수 있다. 또한, 메인 서버(140)는 빅데이터(차량 운행 관련 제정보를 빅데이터화한 것)를 저장하고 있는 데이터베이스(DB)를 함께 구비할 수도 있고, 데이터베이스(DB)를 자체적으로 구축하는 대신 빅데이터를 외부의 클라우드 시스템으로부터 제공받는 형태로 구성될 수도 있다.The
비디오 출력장치(150)는 차량의 내부에 설치되어 상기 제어부(130)와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 도 2에 도시된 바와 같이 화면상에 출력(표시)한다. 여기서, 이상과 같은 비디오 출력장치(150)로는 일반적인 LCD 패널이 사용될 수 있다. 그러나, 경우에 따라서는 차량에 붙박이로 설치되어 있는 내비게이션의 LCD 모니터나, 차량 내부에 별도로 설치한 내비게이션의 LCD 모니터가 비디오 출력장치(150)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The
오디오 출력장치(160)는 차량의 내부에 설치되어 상기 제어부(130)와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력한다. 이와 같은 오디오 출력장치(160)로는 일반적인 소형 스피커가 사용될 수 있다. 그러나 경우에 따라서는 차량에 설치되어 있는 오디오 시스템이 오디오 출력장치(160)의 역할을 수행하도록 구성될 수도 있다.The
이상과 같은 구성의 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)있어서, 바람직하게는 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 차량의 좌측면 및 우측면에는 차량의 좌측 방향을 촬영하는 좌측방 카메라(170)와, 차량의 우측 방향을 촬영하는 우측방 카메라(180)가 각각 더 설치될 수 있다. 이와 같은 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)는 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)와 동일한 것으로 구성될 수도 있고, 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 비해 상대적으로 시야각이 더 넓은 카메라로 구성될 수도 있다.In the vehicle safety
이때, 상기 제어부(130)는 상기 좌측방 카메라(170) 및 우측방 카메라(180)를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다.In this case, the
또한, 상기 제어부(130)가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다. 이때, 액셀레이터에 가해지는 압력을 측정하기 위해 별도의 압력계가 차량의 소정 부위에 설치될 수도 있고, 압력을 전기적인 신호로 변환하여 표시하는 압전 변환 장치가 설치될 수도 있다.In addition, when the
또한, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.In addition, in the
또한, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, the
또한, 상기 제어부(130)가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In addition, in transmitting a control command for the
또한, 상기 제어부(130)는 차량에 설치되어 있는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비할 수 있다. 이 경우 제어부(130)는 차량의 DTG와 전기적으로 연결된다.In addition, the
이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID is assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.
또한, 상기 제어부(130)는 차량 내부의 내비게이션(차량에 붙박이로 설치되어 있는 내비게이션 또는 차량 내부에 별도로 설치한 내비게이션)과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 더 구비할 수 있다.In addition, the
그러면, 이하에서는 이상과 같은 구성을 가지는 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템을 바탕으로 한 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법에 대해 설명해 보기로 한다.Hereinafter, a method of controlling a safe driving of a vehicle based on a big data technology based on the system for controlling a safe driving of a vehicle based on the big data technology according to the present invention having the above configuration will be described.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법의 실행 과정을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an execution process of a method for controlling safe operation of a vehicle based on big data technology according to an embodiment of the present invention.
도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법은, 전술한 바와 같은 전방 카메라(110), 후방 카메라(120), 좌측방 카메라(170), 우측방 카메라(180), 제어부(130), 메인 서버(140), 비디오 출력장치(150), 오디오 출력장치(160)를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템(100)에 기반한 차량의 안전 운행 제어 방법으로서, 먼저 상기 제어부(130)에 의해 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측한다(단계 S401). 여기서, 상기 제어부(130)가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측할 수 있다.3 and 4, the method for controlling the safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention includes a
이상과 같이, 차량의 전체 무게에 대한 예측이 완료된 후, 상기 제어부(130)에 의해 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악한다(단계 S402). 여기서, 상기 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라(170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 등을 포함할 수 있다.As described above, after the prediction of the total weight of the vehicle is completed, the front and
이렇게 하여 노면 상태에 대한 파악이 완료된 후, 상기 제어부(130)에 의해 상기 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출한다(단계 S403). 여기서, 이와 같이 제어부(130)가 상기 전방 및 후방 카메라(110)(120), 좌측방 및 우측방 카메라 (170)(180)에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이 등)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다. 또한, 상기 제어부(130)가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각) 등을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출할 수 있다.In this way, after grasping the road surface condition is completed, based on the analysis result by the
한편, 상기 메인 서버(140)는 상기 제어부(130))로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하고, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 상기 제어부(130)로 제공한다(단계 S404).Meanwhile, the
그리고 상기 비디오 출력장치(150)에 의해 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)한다(단계 S405).Then, the
또한, 상기 오디오 출력장치(160)에 의해 상기 제어부(130)의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력한다(단계 S406).In addition, the
이상과 같은 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법에 있어서, 상기 단계 S404 이전에 상기 제어부(130)에 의해 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 상기 메인 서버(140)로 무선 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the method for controlling the safe operation of a vehicle based on big data technology according to the present invention as described above, before the step S404, information according to the operation of the vehicle is collected by the
또한, 상기 단계 S403에서 상기 제어부(130)는 상기 좌측방 카메라(170) 및 우측방 카메라(180)를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, in step S403, the
또한, 바람직하게는 이상과 같은 일련의 과정에서 상기 제어부(130)에 의해 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, preferably, the step of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habit using a digital tacho graph (DTG) by the
이때, 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석할 수 있다.In this case, in analyzing the driver's driving habit, an individual ID is assigned to each driver, and the driver's driving habit may be analyzed by classifying the driver based on the assigned individual ID.
또한, 바람직하게는 상기 제어부(130)에 의해 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include the step of visualizing and displaying the surrounding vehicles on the navigation screen, preferably in connection with the navigation inside the vehicle by the
이상의 설명과 같이, 본 발명에 따른 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템은 빅데이터 기술을 기반으로 사고 패턴 접근 및 경고시 차량의 전체 중량과 노면의 상태, 전후좌우 근접 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리와 회피방향(조향각) 등을 시각적 및/또는 청각적으로 제공함으로써, 화물 트럭이나 버스 등과 같은 대형 차량의 운행에 있어서의 대형 교통 사고 발생을 사전에 방지할 수 있는 장점이 있다.As described above, the safety operation control system of a vehicle based on big data technology according to the present invention is predicted based on the big data technology based on the total weight of the vehicle and the condition of the road surface and the presence or absence of vehicles in proximity to the front, rear, left, and right. By providing a braking distance and avoidance direction (steering angle) visually and/or audibly, there is an advantage of preventing the occurrence of a large traffic accident in the operation of a large vehicle such as a cargo truck or a bus.
이상, 바람직한 실시예를 통하여 본 발명에 관하여 상세히 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변경, 응용될 수 있음은 당해 기술분야의 통상의 기술자에게 자명하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 다음의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.As described above, the present invention has been described in detail through preferred embodiments, but the present invention is not limited thereto, and various changes and applications can be made without departing from the technical spirit of the present invention. It is self-explanatory to the technician. Therefore, the true scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.
100: (본 발명)빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템
110: 전방 카메라 120: 후방 카메라
130: 제어부 140: 메인 서버
150: 비디오 출력장치 160: 오디오 출력장치
170: 좌측방 카메라 180: 우측방 카메라100: (Invention) a vehicle safety operation control system based on big data technology
110: front camera 120: rear camera
130: control unit 140: main server
150: video output device 160: audio output device
170: left side camera 180: right side camera
Claims (20)
차량의 후방에 설치되며, 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라;
차량의 내부에 설치되어 상기 전방 및 후방 카메라와 각각 전기적으로 연결되며, 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하고, 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하며, 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하며, 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 외부의 메인 서버로 무선 전송하는 제어부;
상기 제어부와 무선 통신 네트워크를 통해 무선 통신하며, 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하며, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 제어부로 제공하는 메인 서버;
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 비디오 출력장치; 및
차량의 내부에 설치되어 상기 제어부와 전기적으로 연결되며, 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 오디오 출력장치를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
A front camera installed in front of the vehicle and photographing the front of the vehicle;
A rear camera installed at the rear of the vehicle and photographing the rear of the vehicle;
It is installed inside the vehicle and is electrically connected to the front and rear cameras, respectively, predicts the total weight of the vehicle when starting from a standstill of the vehicle, and records image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, respectively. It is received and analyzed, and the condition of the road surface is identified based on the analysis result, and according to the presence or absence of other vehicles in the front, rear, left and right of the vehicle, the accident risk index, the expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a warning sound of danger are visually and/or A control unit that transmits a control command for audible output, collects information according to the operation of the vehicle, and wirelessly transmits information to an external main server;
It wirelessly communicates with the control unit through a wireless communication network, receives information related to vehicle operation from the control unit, analyzes and converts it into big data, and converts information and traffic conditions for safe operation of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data. The main server to provide;
A video output device installed inside the vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the control unit; And
A safety driving control system for a vehicle based on big data technology comprising an audio output device installed inside a vehicle, electrically connected to the control unit, and outputting a danger warning sound according to a control command of the control unit.
상기 차량의 좌측면 및 우측면에는 차량의 좌측 방향을 촬영하는 좌측방 카메라와, 차량의 우측 방향을 촬영하는 우측방 카메라가 각각 더 설치되어 있는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
A safety driving control system for a vehicle based on big data technology, in which a left camera for photographing a left direction of the vehicle and a right camera for photographing a right direction of the vehicle are further installed on the left and right sides of the vehicle.
상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 기능을 더 구비하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
The control unit obtains image information of surrounding vehicles through the left and right cameras, analyzes the acquired image information, and predicts the length of the surrounding vehicles. system.
상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
In the case where the control unit predicts the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a standstill, the safety operation of a vehicle based on big data technology that predicts the total weight of the vehicle by linking the pressure applied to the accelerator when the vehicle starts and the RPM value Control system.
상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 중 적어도 어느 하나를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
When the control unit receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, and determines the condition of the road surface based on the analysis result, the condition of the road surface is rain, snow, and paved roads. , Unpaved road, road under construction, and a safety driving control system of a vehicle based on big data technology including at least one of a curved road.
상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
The control unit receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras in real time, and based on the analysis result, visually and/or visually and/or determine the accident risk index according to the presence or absence of other vehicles in the front, rear, left and right sides of the vehicle. In sending a control command to output audibly, a control command to visually and/or audibly output an accident risk index in conjunction with a steering angle or turn indicator for a vehicle (or motorcycle) close to the front, rear, left and right of the vehicle is transmitted. A vehicle's safe operation control system based on big data technology.
상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
When the control unit transmits a control command to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and danger warning sound, the total weight of the vehicle and the condition of the road surface when approaching and warning an accident pattern, front and rear, left and right A safety operation control system for vehicles based on big data technology that transmits control commands to visually or audioly output an expected braking distance and avoidance direction (steering angle) according to the presence or absence of a vehicle.
상기 제어부는 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 기능을 더 구비하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
The control unit further includes a function of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habits using a digital tacho graph (DTG).
상기 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 8,
In the analysis of the driver's driving habit, a safety driving control system for a vehicle based on big data technology that assigns an individual ID to each driver and analyzes the driving habit of the driver by classifying the driver based on the given individual ID.
상기 제어부는 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 기능을 더 구비하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 시스템.
The method of claim 1,
The control unit is a big data technology-based vehicle safety control system further comprising a function of visualizing and displaying surrounding vehicles on a navigation screen in connection with a navigation inside the vehicle.
a) 상기 제어부에 의해 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측하는 단계와;
b) 상기 제어부에 의해 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악하는 단계와;
c) 상기 제어부에 의해 상기 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 단계와;
d) 상기 메인 서버에 의해 상기 제어부로부터 차량 운행 관련 제정보를 수신하여 분석 및 빅데이터화하고, 분석 결과 및 빅데이터를 바탕으로 차량의 안전 운행을 위한 정보 및 교통 상황을 상기 제어부로 제공하는 단계와;
e) 상기 비디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 사고 위험지수, 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 화면상에 출력(표시)하는 단계; 및
f) 상기 오디오 출력장치에 의해 상기 제어부의 제어 명령에 따라 위험 경고음을 출력하는 단계를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
As a vehicle safe operation control method based on a vehicle safety operation control system based on big data technology including a front camera, a rear camera, a left camera, a right camera, a control unit, a main server, a video output device, and an audio output device,
a) predicting the total weight of the vehicle when the vehicle starts from a standstill by the control unit;
b) receiving and analyzing image information (data) captured by the front and rear cameras and the left and right cameras, respectively, in real time by the control unit, and grasping the condition of the road surface based on the analysis result;
c) Based on the analysis result, the control unit outputs an accident risk index, an expected braking distance and avoidance direction (steering angle), and a warning sound visually and/or audibly according to the presence or absence of other vehicles on the front, rear, left and right of the vehicle. Transmitting a control command;
d) receiving information related to vehicle operation from the control unit by the main server, analyzing and converting it into big data, and providing information and traffic conditions for safe operation of the vehicle to the control unit based on the analysis result and big data; and ;
e) outputting (displaying) an accident risk index, an expected braking distance, and an avoidance direction (steering angle) on a screen according to a control command of the controller by the video output device; And
f) A method for controlling safe operation of a vehicle based on big data technology, comprising the step of outputting a danger warning sound according to a control command of the control unit by the audio output device.
상기 단계 d) 이전에 상기 제어부에 의해 차량의 운행에 따른 제정보를 수집하여 상기 메인 서버로 무선 전송하는 단계를 더 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
Before the step d), the control method further comprises the step of collecting information according to the operation of the vehicle by the control unit and transmitting the information wirelessly to the main server.
상기 단계 c)에서 상기 제어부는 상기 좌측방 카메라 및 우측방 카메라를 통해 주변 차량의 영상 정보를 획득하고, 획득된 영상 정보를 분석하여 주변 차량의 길이를 예측하는 단계를 더 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
In step c), the control unit obtains image information of surrounding vehicles through the left-facing camera and right-facing camera, and predicts the length of the surrounding vehicle by analyzing the acquired image information. How to control the safe driving of the vehicle.
상기 단계 a)에서 상기 제어부가 차량의 정지 상태에서 출발 시 차량의 전체 무게를 예측함에 있어서, 차량의 출발 시의 액셀레이터에 가해지는 압력과 RPM 값을 연계하여 차량의 전체 무게를 예측하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
Big data technology that predicts the total weight of the vehicle by linking the pressure applied to the accelerator at the time of starting the vehicle and the RPM value when the control unit predicts the total weight of the vehicle when starting from the vehicle stop state in step a) A method of controlling the safe driving of the base vehicle.
상기 단계 b)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 노면의 상태를 파악함에 있어서, 상기 노면의 상태는 빗길, 눈길, 포장 도로, 비포장 도로, 공사중인 도로, 커브길 중 적어도 어느 하나를 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
In step b), the control unit receives and analyzes the image information (data) captured by the front and rear cameras and the left and right cameras in real time, respectively, and determines the condition of the road surface based on the analysis result. , The state of the road surface is rain road, snow road, paved road, unpaved road, road under construction, including at least any one of a curve road safety driving control method of a vehicle based on big data technology.
상기 단계 c)에서 상기 제어부가 상기 전방 및 후방 카메라, 좌측방 및 우측방 카메라에 의해 촬영된 영상 정보(데이터)를 각각 실시간으로 수신하여 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 차량의 전후좌우에 다른 차량의 유무에 따라 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 차량의 전후좌우 근접차량(또는 오토바이)에 대해 조향각 또는 방향 지시등과 연계하여 사고 위험지수를 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
In step c), the control unit receives and analyzes image information (data) captured by the front and rear cameras, and left and right cameras, respectively, in real time, and based on the analysis result, other vehicles are located in the front, rear, left and right sides of the vehicle. In sending a control command to visually and/or audibly output the accident risk index depending on the presence or absence of the vehicle, the accident risk index visually and/or visually and in conjunction with the steering angle or direction indicator lights for the vehicle (or motorcycle) close to the front, rear, left and right of the vehicle. / Or a safe driving control method of a vehicle based on big data technology that transmits a control command to be output aurally.
상기 단계 c)에서 상기 제어부가 예상 제동 거리와 회피방향(조향각), 위험 경고음을 시각적 및/또는 청각적으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출함에 있어서, 사고 패턴 접근 및 경고 시 차량의 전체 무게와 노면의 상태, 전후좌우 차량의 유무에 따라 예상 제동 거리 및 회피방향(조향각)을 시각 또는 음성으로 출력하도록 하는 제어 명령을 송출하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
In the step c), in transmitting a control command for the control unit to visually and/or audibly output an expected braking distance, avoidance direction (steering angle), and a danger warning sound, the total weight and road surface of the vehicle when approaching an accident pattern and warning A big data technology-based vehicle safety control method that transmits a control command to visually or audioly output the expected braking distance and avoidance direction (steering angle) according to the state of the vehicle and the presence or absence of the front, rear, left and right vehicles.
상기 제어부에 의해 DTG(Digital Tacho Graph; 디지털 운행 기록계)를 이용하여 운전자의 운전 습관을 분석하여 사고 패턴을 예측하는 단계를 더 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 11,
A method for controlling safe driving of a vehicle based on big data technology, further comprising the step of predicting an accident pattern by analyzing a driver's driving habit using a digital tacho graph (DTG) by the control unit.
상기 운전자의 운전 습관을 분석함에 있어서, 운전자마다 개별 ID를 부여하고, 부여된 개별 ID를 바탕으로 운전자를 구분하여 해당 운전자의 운전 습관을 분석하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.
The method of claim 18,
In the analysis of the driver's driving habit, a method for controlling safe driving of a vehicle based on big data technology in which an individual ID is assigned to each driver, and the driver is classified based on the given individual ID to analyze the driving habit of the corresponding driver.
상기 제어부에 의해 차량 내부의 내비게이션과 연계하여 주변 차량을 내비게이션 화면 상에 시각화하여 표시하는 단계를 더 포함하는 빅데이터 기술 기반 차량의 안전 운행 제어 방법.The method of claim 11,
A method for controlling safe operation of a vehicle based on big data technology, further comprising the step of visualizing and displaying surrounding vehicles on a navigation screen by the control unit in connection with the navigation inside the vehicle.
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