KR20220082121A - 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법 - Google Patents

하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법에 관한 것으로서, 주행 데이터를 기반으로 차량의 동력 분배를 최적화하여 연비를 더욱 향상시킬 수 있는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법을 제공하는데 주된 목적이 있는 것이다. 상기한 목적을 달성하기 위해, 차량에서 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 위해 필요한 정보를 수집하여 제공하는 주행 정보 제공부; 상기 차량에서 주행 정보 제공부가 제공하는 정보를 전송하는 통신부; 상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보를 기초로 차량의 주행 상황에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하여 전송하는 차량 외부의 클라우드 서버; 및 상기 차량에서 상기 클라우드 서버로부터 통신부를 통해 수신된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보에 따른 엔진과 모터의 동력 분배 제어를 수행하는 차량 제어기를 포함하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템, 및 이를 이용하는 동력 분배 제어 방법이 개시된다.

Description

하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법{System and method for controlling power split of hybrid electric vehicle}
본 발명은 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 주행 데이터를 기반으로 차량의 엔진과 모터에 대한 동력 분배를 최적화하고 차량 연비를 더욱 향상시킬 수 있는 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법에 관한 것이다.
하이브리드 차량은 서로 다른 두 종류 이상의 구동원을 이용하는 차량을 의미하나, 일반적으로는 연료를 연소시켜 회전력을 얻는 엔진과 배터리 전력으로 회전력을 얻는 모터를 이용하여 구동하는 차량을 의미한다.
하이브리드 차량의 일반적인 파워트레인 형태로 엔진과 모터 사이에 엔진 클러치를 배치한 TMED(Transmission Mounted Electric Device) 타입의 하이브리드 시스템이 알려져 있다. TMED 타입의 하이브리드 시스템에서는 엔진과 모터 사이에 엔진 클러치가 연결되고, 모터 출력 측에 변속기가 연결된다.
하이브리드 차량에는 모터를 구동 및 제어하기 위한 인버터가 탑재되고, 모터가 인버터를 통해 차량 내 고전압 메인 배터리에 충, 방전 가능하게 연결된다. 인버터는 모터 구동시 배터리로부터 공급되는 직류 전류(DC)를 교류 전류(AC)로 변환하여 전력케이블을 통해 모터에 인가하고, 모터 회생시에는 모터에서 생성된 교류 전류를 직류 전류로 변환하여 배터리에 공급한다.
또한, 하이브리드 차량에는 엔진과 동력 전달 가능하게 연결되어 엔진을 시동하거나 엔진에서 전달되는 회전력으로 발전을 수행하는 HSG(Hybrid Starter and Generator)가 구비될 수 있다. HSG 또한 별도의 인버터를 통해 배터리에 충, 방전 가능하게 연결된다.
하이브리드 차량을 포함하여 모터로 주행하는 전동화 차량, 예를 들어 순수 전기 차량이나 연료전지 차량 등의 친환경 차량에서는, 타행 주행시나 제동시에 차량의 운동에너지를 모터 발전을 통해 전기에너지로 회수하여 배터리를 충전하는 회생 모드가 수행된다. 전동화 차량에서는 차량 효율 증대 및 연비 향상을 위해 회생 모드의 기능이 필수적이다.
또한, 하이브리드 차량에서는 연료 소비를 최소화하여 차량 연비를 향상시키기 위해 엔진과 모터의 적절한 동력 분배가 요구된다. 연비 향상을 위해서는 차량의 주행 상황에 따라 엔진 동력과 모터 동력을 적절히 분배 및 이용하는 동력 분배 제어 기술(energy management strategy)이 필요하다.
현재 양산 중인 하이브리드 차량에서는 동력 분배 제어 기술로서 주로 규칙 기반 제어 전략(rule-based control strategy)이 이용되고 있다. 이는 일정 규칙에 따라 엔진을 온(on)/오프(off) 하고 엔진과 모터의 작동점을 결정하여 각 구동원을 고효율 영역에서 이용할 수 있도록 한다. 또한, 회생제동으로 인한 에너지 회수를 최대할 수 있도록 하고, 배터리의 충전 정도를 차량의 주행 상황에 맞게 제어하여 차량의 연비를 향상시킬 수 있도록 한다.
또한, 양산 하이브리드 차량에 널리 이용되는 규칙 기반 제어 전략 외에 최적화 이론을 바탕으로 하는 최적화 기반 제어 전략(optimization-based control strategy)도 널리 연구되고 있으며, 동적 계획법(Dynamic Programming), 등가 연료 소모량 최소화 전략(Equivalent Consumption Minimization Strategy)과 같은 최적화 기반 제어 전략들이 양산 차량의 규칙 기반 제어 전략의 규칙을 정하고 수립하는 데에 있어 간접적 및 직접적으로 이용되고 있다.
하지만, 기존 규칙 기반 제어 기술의 경우 휴리스틱스(heuristics)를 기반으로 구성되므로 차량의 파워트레인 구조 및 차량의 주행 환경에 따라 동력 분배를 최적화할 수 있는 기술이 필요하다. 또한, 기존 최적화 기반 제어 기술의 경우 계산 부하 및 온라인(online)의 최적화를 이용하는 실시간 차량 제어의 활용이 어려운 문제점이 있다. 또한, 기존 규칙 기반 및 최적화 기반 제어 기술 모두 차량의 다양한 주행 상황을 통계적으로 반영하지 못한다는 단점이 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 점을 고려하여 창출한 것으로서, 주행 데이터를 기반으로 차량의 동력 분배를 최적화하여 연비를 더욱 향상시킬 수 있는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 또한, 차량의 다양한 주행 상황을 통계적으로 반영하여 차량의 동력 분배를 최적화할 수 있는 동력 분배 시스템 및 제어 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하 '통상의 기술자')에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 양태에 따르면, 차량에서 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 위해 필요한 정보를 수집하여 제공하는 주행 정보 제공부; 상기 차량에서 주행 정보 제공부가 제공하는 정보를 전송하는 통신부; 상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보를 기초로 차량의 주행 상황에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하여 전송하는 차량 외부의 클라우드 서버; 및 상기 차량에서 상기 클라우드 서버로부터 통신부를 통해 수신된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보에 따른 엔진과 모터의 동력 분배 제어를 수행하는 차량 제어기를 포함하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템을 제공한다.
그리고 본 발명의 다른 양태에 따르면, 차량에서 주행 정보 제공부에 의해 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 위해 필요한 정보가 수집되어 제공되는 단계; 상기 차량에서 상기 주행 정보 제공부에 의해 제공되는 정보가 통신부를 통해 전송되는 단계; 차량 외부의 클라우드 서버에 의해 상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보를 기초로 차량의 주행 상황에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터가 선택되어 전송되는 단계; 및 상기 차량에서 차량 제어기에 의해 상기 클라우드 서버로부터 통신부를 통해 수신된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보에 따른 엔진과 모터의 동력 분배 제어가 수행되는 단계를 포함하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법을 제공한다.
이로써, 본 발명에 따른 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 제어 방법은, 차량의 주행 정보를 기반으로 하이브리드 차량의 최적 동력 분배비를 정하는 제어 시스템 및 제어 방법으로서, 상당한 연비 향상 효과를 제공할 수 있게 된다. 즉, 본 발명에서는 확률적인 최적화 이론에 기반한 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 전략을 제공함으로써 기존의 규칙 기반(rule-based) 하이브리드 제어 전략에 비해 연비가 향상될 수 있는 것이다. 시뮬레이션 검증 결과, 기존 규칙 기반 로직에 비해 상당한 연비 효과가 있음을 알 수 있었고, 차량으로부터 수집되는 주행 정보를 이용하여 최적화한 경우 연비가 더 향상됨을 확인할 수 있었다.
또한, 본 발명에서는 차량의 실제 주행 속도 프로파일 및 토크 프로파일 데이터를 기반으로 확률 모델을 구성하고 이를 최적화함으로써 주행 도로나 정체 등의 주행 환경 특성을 차량 제어기에 최적화하여 반영할 수 있다. 또한, 본 발명에서는 다양한 운전자에 대해 운전자의 주행 환경(주행 속도 프로파일 등)을 기반으로 하는 학습을 통해 최적화된 제어 로직을 구성함으로써 급가속이나 급감속 등의 운전자 특성을 반영한 운전자 맞춤형 하이브리드 동력 분배 제어 로직의 개발이 가능해진다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동력 분배 제어 시스템의 전체 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 동력 분배와 관련된 차량 제어기 내 구성을 예시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버의 구성을 예시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버의 확률 모델 생성부의 구성을 예시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버의 동력 분배비 맵 계산부가 수행하는 최적 동력 분배비 맵 계산 과정을 나타내는 순서도이다.
발명의 실시예에서 제시되는 특정한 구조 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경물, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 발명에서 제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소들과 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소는 제1구성요소로도 명명될 수 있다.
어떠한 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떠한 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 또는 "직접 접촉되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하기 위한 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 인접하는"과 "~에 직접 인접하는" 등의 표현도 마찬가지로 해석되어야 한다.
명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급되지 않는 한 복수형도 포함된다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 발명은 하이브리드 차량에서 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 수행하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 주행 데이터를 기반으로 엔진과 모터에 대한 동력 분배를 최적화하고 연비를 더욱 향상시킬 수 있는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템 및 방법을 제공하고자 하는 것이다. 또한, 본 발명은 차량의 다양한 주행 상황을 통계적으로 반영하여 차량의 동력 분배를 최적화할 수 있는 동력 분배 제어 시스템 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.
이를 위해 본 발명에서는 확률적 최적화(stochastic optimization) 이론을 바탕으로 운전자의 다양한 차량 주행 데이터를 습득하고 습득된 차량 주행 데이터를 이용하여 통계적으로 차량의 연비를 향상시킬 수 있는 최적화 기반 제어 기술을 제시한다.
먼저, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 동력 분배 제어 시스템의 전체 구성을 개략적으로 도시한 구성도이다. 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 동력 분배 제어 시스템은 주행 정보 제공부(110)와 차량 제어기(120), 통신부(130), 그리고 차량 외부의 클라우드 서버(cloud server)(200)를 포함하여 구성된다.
여기서, 주행 정보 제공부(110)는 차량에 구비되는 것으로서, 차량에서 동력 분배 제어를 위해 미리 설정된 설정 정보와 차량에서 주행 중 수집되는 정보들을 송신한다. 주행 정보 제공부(110)는 GPS 위치 정보, 차량 식별 정보 및 운전자 정보, 시간 정보를 포함하는 주행 상황 정보와, 차량의 속도 프로파일 정보 및 토크 프로파일 정보를 포함하는 주행 데이터 정보를 통신부(130)를 통해 클라우드 서버(200)에 전송한다.
이 중에서 주행 상황 정보는 주행 정보 제공부(110)에서 클라우드 서버(200)에 실시간으로 전송되는 정보이다. 이러한 주행 상황 정보 중 GPS 위치 정보는 차량의 현재 위치를 나타내는 정보이며, 차량이 현재 주행하고 있는 주행 도로를 확인할 수 있는 위치 정보이다.
상기 GPS 위치 정보는 차량에서 GPS 수신부(미도시)를 통해 수신된 GPS 신호로부터 얻어지는 실시간 차량 위치 정보이다. 주행 중인 차량에서 GPS 위치 정보가 취득되면 취득된 GPS 위치 정보가 주행 정보 제공부(110)에서 클라우드 서버(200)에 실시간으로 전송된다.
주행 상황 정보 중 차량 식별 정보와 운전자 정보는 미리 설정된 설정 정보가 되는 것으로서, 차량 식별 정보는 차량 종류(차량 모델 등) 및 파워트레인 정보를 포함하는 것일 수 있고, 운전자 정보는 차량 운전자를 식별할 수 있는 운전자 식별 정보로서 운전자에 의해 설정된 운전자 식별 아이디와 함께 운전자의 운전 성향 정보를 포함하는 것일 수 있다. 또한, 시간 정보는 GPS 위치 정보 등의 주행 상황 정보가 수집된 시간에 대한 정보이다.
또한, 주행 데이터 정보는 주행 정보 제공부(110)로부터 클라우드 서버(200)에 주기적으로 전송되는 주행 정보이며, 차량이 주행할 때 정해진 주기에 해당하는 기간 동안 수집된 차량 속도와 차량 구동토크를 연속된 데이터 프로파일 형태로 나타낸 정보이다. 여기서, 토크 정보는 차량 휠에서의 구동토크 정보인 휠 토크 프로파일 정보일 수 있다. 이러한 토크 정보는 차량 구동장치에 대한 토크 지령, 즉 엔진 토크 지령과 모터 토크 지령의 합에 상응하는 토크 값의 프로파일 정보일 수 있다.
이와 같이 주행 정보 제공부(110)는 차량에서 상기한 GPS 위치 정보와 차량 식별 정보, 운전자 정보, 및 시간 정보를 포함하는 주행 상황 정보와, 차량의 속도 프로파일 및 토크 프로파일 정보를 포함하는 주행 데이터 정보를 클라우드 서버(200)에 전송하며, 클라우드 서버(200)에서는 주행 정보 제공부(110)로부터 전송되는 정보를 분류한다.
이에 클라우드 서버(200)에서는 주행 상황 정보에 따라 분류되어 있는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터 중, 주행 정보 제공부(110)로부터 실시간으로 수신한 차량의 주행 상황 정보를 기초로 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하고, 선택된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 차량으로 전송한다. 여기서, 최적 동력 분배 제어 로직 데이터는 룩업 테이블 데이터를 포함하는 것일 수 있다.
이에 차량 제어기(120)에서는 통신부(130)를 통해 클라우드 서버(200)로부터 수신한 최적 동력 분배 제어 로직 데이터(룩업 테이블 데이터)를 이용하여 차량을 제어한다. 이때, 차량 제어기(120)는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 제어 대상 차량, 즉 하이브리드 차량의 엔진과 모터에 대한 동력 분배를 제어하게 된다.
통신부(130)는 차량과 클라우드 서버(200) 간 무선 통신을 위해 구비되는 것이다. 즉, 통신부(130)는 차량용 통신수단이 되는 것으로, 차량에서 주행 정보 제공부(110)와 차량 외부 시스템인 클라우드 서버(200) 사이의 무선 통신, 및 차량 제어기(120)와 클라우드 서버(200) 사이의 무선 통신을 위해 이용된다.
또한, 클라우드 서버(200)에서는 주행 정보 제공부(110)에서 주기적으로 전송되는 주행 데이터 정보, 즉 차량의 속도 프로파일 정보와 토크 프로파일 정보를, 현재 수신된 정보인 차량 주행 상황 정보(GPS 위치 정보, 차량 식별 정보, 운전자 정보, 시간 정보)에 따라 분류하고, 이를 이용하여 주행 상황(주행 환경)별 차량 주행 데이터 확률 모델을 구성한다. 또한, 클라우드 서버(200)에서는 주행 상황별 차량 주행 데이터 확률 모델을 이용하여 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 로직을 최적화한다.
차량 제어기(120)는 하이브리드 차량의 상위 제어기로서, 동력 분배에 있어서도 상위 제어기가 된다. 도 2는 본 발명의 실시예에서 동력 분배와 관련된 차량 제어기(120)의 구성을 예시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 차량 제어기(120)는 배터리 상태 수신부(121), 차량 속도 수신부(122), 엔진 상태 수신부(123), 요구 파워 계산부(124), 연료 소모량 계산부(125) 및 동력 분배비 결정부(126)를 포함한다.
배터리 상태 수신부(121)는 배터리 제어기(Battery Management System, BMS)로부터 배터리 상태 정보 중 잔존 용량 정보인 배터리 SOC(state of charge, 충전 상태) 정보를 수신한다. 또한, 차량 속도 수신부(122)는 센서에 의해 검출되는 현재 차량 속도를 수신하며, 엔진 상태 수신부(123)는 현재 엔진의 온(on)/오프(off) 상태 정보를 수신한다.
요구 파워 계산부(124)는 운전자의 가속페달 입력값과 현재 차량 속도 등으로부터 차량 요구 파워량을 계산한다. 가속페달 입력값은 가속페달 센서(Accelerator Position Sensor, APS)에 의해 검출될 수 있는 것으로, 이 가속페달 센서는 운전자의 가속페달 조작 상태에 따른 전기적인 신호를 출력한다.
연료 소모량 계산부(125)는 엔진 온(on) 상태에서 엔진의 시간당 연료 소모량을 계산한다. 또한, 동력 분배비 결정부(126)는 미리 설정된 최적 동력 분배비 맵을 가지며, 상기와 같이 수신되거나 계산된 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보인 배터리 SOC, 현재 차량 속도, 엔진 온/오프 상태, 요구 파워량, 연료 소모량 정보로부터 최적 동력 분배비 맵을 이용하여 최적 동력 분배비를 결정하고, 상기 결정된 최적 동력 분배비를 하위 제어기들인 모터 제어기와 엔진 제어기로 전달한다.
본 발명의 실시예에서, 요구 파워량, 차량 속도, 배터리 SOC는 차량 제어기(120)에서 차량 주행시 실시간으로 얻어지는 신호를 아래의 식과 같이 최근접 이웃 기법(nearest neighbor method)을 이용하여 이산화한 값으로 정해질 수 있다.
Figure pat00001
,
Figure pat00002
,
Figure pat00003
(1)
여기서, Pdem은 차량 요구 파워량을, v는 차량 속도를, SOC는 배터리 SOC(충전 상태)를 나타낸다.
또한, 차량 요구 파워량은 현재의 가속페달 입력값(APS 값)과 차량 속도 등의 차량 운전 정보와 미리 설정된 차량 파라미터 설정값으로부터 아래의 식과 같이 결정될 수 있다.
Figure pat00004
,
Figure pat00005
,
Figure pat00006
(2)
여기서, Floss와 Faccel은 각각 차량 주행 부하와 차량 가속도 힘을 나타내고, Mveh는 차량 중량, Ieq는 파워트레인을 포함하는 차량 회전관성 요소의 등가중량, aveh는 차량 가속도를 각각 나타낸다. 또한, fo, f1, f2는 각각 차량 주행 부하 계수를 나타낸다.
다음으로, 도 3은 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버(200)의 구성을 예시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 클라우드 서버(200)는 차량으로부터 송신되는 정보, 즉 상기한 주행 정보 제공부(110)에서 송신되는 주행 상황 정보와 주행 데이터 정보를 수신하여 분류하는 분류부(210)를 포함한다.
상기 분류부(210)는 주행 정보 제공부(110)에서 송신되는 주행 상황 정보 중 GPS 위치 정보로부터 차량이 주행하는 도로를 확인하여 분류하는 도로 정보 분류기(121)와 함께, 주행 상황 정보인 시간 정보(GPS 위치 정보가 수집된 시간 정보)와 차량 식별 정보, 운전자 정보를 각각 분류하는 시간 정보 분류기(212)와 차량 식별 정보 분류기(213), 운전자 정보 분류기(214)를 포함할 수 있다.
이에 더하여, 상기 분류부(210)는 도로 정보 분류기(121)와 시간 정보 분류기(212), 차량 식별 정보 분류기(213), 운전자 정보 분류기(214)에 의해 분류된 정보를 기반으로 현재의 주행 환경을 최종 특정하는 주행 환경 분류기(220)를 더 포함할 수 있다.
주행 환경 분류기(220)에 의해 특정된 정보의 예를 들면 아래와 같다.
- 도로 정보 분류: ○○ 고속도로의 ○ IC(interchange)와 ○ IC 사이의 도로
- 시간 정보 분류: 오전 8시 - 10시
- 차량 식별 정보 분류 : XX1 2.0 HEV
- 운전자 정보 분류: XX2 급가감속 성향
여기서, XX1은 차량 모델명, XX2는 운전자 식별 아이디를 나타낸다.
또한, 클라우드 서버(200)는, 상기 분류부(210)에서 결정된 현재의 주행 환경 정보를 기초로, 더 구체적으로는 상기 주행 환경 분류기(220)에 의해 최종 특정된 현재의 주행 환경 정보를 기초로, 상기 특정된 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하여 차량에 송신하는 동력 분배 데이터 선택기를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 최적 동력 분배 제어 로직 데이터는 최적 동력 분배비 맵이 될 수 있고, 상기 동력 분배 데이터 선택기는 최적 동력 분배비 맵을 선택하여 차량으로 송신하는 동력 분배비 맵 선택기(230)일 수 있다.
또한, 클라우드 서버(200)는, 주행 정보 제공부(110)에서 주기적으로 송신되는 차량의 속도 프로파일 정보와 휠 토크 프로파일 정보를 각각 수신하기 위한 속도 프로파일 수신부(241)와 토크 프로파일 수신부(242)를 더 포함한다.
또한, 클라우드 서버(200)는, 상기 속도 프로파일 수신부(241)와 토크 프로파일 수신부(242)를 통해 각각 주기적으로 수신된 차량의 속도 프로파일 정보와 휠 토크 프로파일 정보를 이용하여 주행 환경 확률 모델을 생성하는 확률 모델 생성부(250)를 더 포함할 수 있다.
이에 더하여, 클라우드 서버(200)는, 상기 확률 모델 생성부(250)에서 생성된 주행 환경 확률 모델과, 상기 분류부(210)에서 제공된 주행 환경 정보를 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산하고 상기 계산된 결과를 이용하여 동력 분배비 맵을 업데이트 하여 동력 분배비 맵 선택기(230)에 제공하는 동력 분배비 맵 계산부(260)를 더 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버(200)의 확률 모델 생성부(250)의 구성을 예시한 블록도이다. 전술한 바와 같이, 확률 모델 생성부(250)에서는 차량의 속도 프로파일 정보와 휠 토크 프로파일 정보를 기초로 상기 차량 주행 데이터 확률 모델로서 천이 확률 모델(transition probability model)을 생성한다.
이를 위해 확률 모델 생성부(250)에서는, 차량의 속도 프로파일 및 토크 프로파일 정보를 이용하여 차량의 요구 파워(Pdem) 프로파일을 생성하고, 이어 상기 속도(v) 프로파일 정보와 요구 파워 프로파일에 대해 최근접 이웃 양자화(nearest neighbor quantization) 방법을 이용하여 이산화를 수행한다.
또한, 확률 모델 생성부(250)에서는 이산화를 수행하여 얻은 요구 파워 프로파일과 속도 프로파일로부터 최대 우도 추정기(maximum likelihood estimator)를 이용하여 천이 확률 모델을 생성한다.
여기서, 천이 확률 모델은 스텝 t의 요구 파워와 속도 상황에서 그 다음 스텝 t+1의 요구 파워와 속도로 변경될 확률을 구하도록 한 것으로, 이를 식으로 표현하면 다음과 같다.
Figure pat00007
(3)
또한, 천이 확률 모델에서 기존 확률 모델 데이터는 새로운 데이터와 미리 설정된 학습비율 α를 이용하여 아래의 식과 같이 업데이트 할 수 있다.
Figure pat00008
(4)
여기서, TPM은 확률 모델 데이터를 나타내고, TPMold _data는 기존 확률 모델 데이터를, TPMnew _data는 새로운 데이터를 나타낸다. 또한, 식 (4)는 천이 확률 모델의 확률 모델 데이터가
Figure pat00009
로 업데이트 됨을 나타내고 있다.
상기와 같이 생성된 주행 환경 확률 모델은 주행 환경 분류기(220)에서 분류된 주행 환경에 따른 확률 모델로서, 각 주행 환경의 특성을 나타낸다. 본 발명에서는 이를 이용하여 동력 분배비 맵을 최적화하고, 최적화된 동력 분배비 맵을 차량으로 송신하게 된다. 결국, 차량에서는 각 주행 환경에 최적화된 제어 로직을 차량 제어기(120)가 이용할 수 있게 되고, 결국 각 주행 환경에 최적화된 제어 로직의 이용에 의해 차량의 연비가 향상될 수 있게 된다.
다음으로, 도 5는 본 발명의 실시예에서 클라우드 서버(200)의 동력 분배비 맵 계산부(260)가 수행하는 최적 동력 분배비 맵 계산 과정을 나타내는 순서도이다. 동력 분배비 맵 계산부(260)는 천이 확률 모델을 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산한다.
본 발명에서 최적 동력 분배비 맵 값의 계산은 확률적 최적화(stochastic optimization) 이론을 기반으로 차량 모델을 이용하여 최적화를 진행한다. 여기서, 최적화는 하기 식 (5)과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00010
(5)
상기 식(5)에서 xk는 차량 모델의 상태 변수를 나타내며, 상태 변수 xk=[SOCk,Pdem,k,vk,Eon,k]이다. 즉, 상태 변수는 배터리 SOC(SOCk), 요구 파워량(Pdem,k), 차량 속도(vk), 엔진 온/오프 신호(Eon,k)로 정의될 수 있다. 또한, 식 (5)에서 γ는 디스카운트 팩터(discount factor)를 나타낸다.
또한, Jπ(x0)는 차량 시스템이 상태 변수 x0에서 시작하여 제어 규칙(policy) π를 따라갈 때 얻을 수 있는 비용의 기대값(expected cost)을 나타낸다. g는 비용을 나타낸다.
비용 g는 순간 연료 소모량(instantaneous fuel consumption, Wfuel)과 엔진을 끄고 키는 이벤트에 대한 페널티 값, 그리고 SOC 변동량에 대한 페널티 값의 합으로 주어진다. 이를 식으로 표현하면 하기 식과 같다.
Figure pat00011
(6)
여기서, βζ는 페널티에 대한 팩터(계수)이다.
최적 동력 분배비 맵 계산 과정은 크게 기대값 업데이트(value update)와 제어 규칙 업데이트(policy update, policy improvement) 단계로 이루어질 수 있다.
이때, 상기 기대값 업데이트 단계에서는 주어진 제어 규칙(control policy)을 이용하여 하기 식과 같이 각 상태 변수의 기대값 Jπ(xk)을 반복 계산하여 구하게 된다.
Figure pat00012
(7)
또한, 제어 규칙 업데이트 단계에서는 하기 식(8)으로 나타낸 바와 같이 주어진 각 상태 변수의 기대값 Jπ(xk)을 이용하여 개선된 제어 규칙 π'(xk)를 도출한다.
Figure pat00013
(8)
이러한 기대값 업데이트와 제어 규칙 업데이트는 최적 제어 규칙이 수렴할 때까지 반복된다. 그 결과로 주어지는 최적 제어 규칙(동력 분배비 맵)은 룩업 테이블 형태(u(SOC,Pdem,v,Eon))로 주어지며, 상태 변수 xk=[SOCk,Pdem,k,vk,Eon,k]에 따른 엔진 파워로 주어져 차량 제어기(120)에서 실시간으로 이용된다.
이와 같이 하여, 본 발명의 실시예에 따른 동력 분배 제어 시스템 및 방법에 대해 상세히 설명하였다. 본 발명은 주행 데이터 기반 하이브리드 차량의 동력 분배 최적 제어 기술로서, 차량의 주행 상황 및 주행 데이터 정보를 클라우드 서버(200)에서 수집하고, 상기 클라우드 서버(200)에서 수집된 데이터를 이용하여 오프라인(offline) 상에서 제어 규칙을 최적화한 뒤 다시 차량으로 송신하여, 최적화하여 얻은 제어 규칙이 차량 제어기(120)에서 동력 분배를 제어하는데 이용될 수 있도록 한다.
또한, 클라우드 서버(200)에서는 차량 주행시 얻어진 주행 데이터 정보, 즉 차량의 속도 프로파일과 토크 프로파일을 이용하여 천이 확률 모델을 생성하고, 이를 이용하여 최적화를 진행한다. 또한, 본 발명에서 차량의 다양한 주행 상황(주행 도로, 시간, 차량 종류 및 파워트레인 종류 등의 차량 식별 정보, 운전 성향 등의 운전자 정보)에 따라 분류된 정보를 바탕으로 만들어진 주행 데이터 모델은 각 주행 상황별 특성을 나타내도록 형상화될 수 있다.
또한, 클라우드 서버(200)에서는 각 주행 상황별 특성에 맞도록 주행 데이터를 분류한 뒤 분류된 정보를 이용하여 차량 제어기(120)에서 사용할 동력 분배비 맵을 최적화함으로써 주행 상황별 최적화된 동력 분배비 맵을 얻는 것이 가능하다. 또한, 도출된 동력 분배비 맵은 운전자의 운전 성향을 나타내는 데이터를 기반으로 분류된 확률 모델을 이용하여 최적화할 수 있으며, 이에 운전자 맞춤형 동력 분배비 맵을 얻는 것이 가능하다.
이상으로 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만, 본 발명의 권리범위가 이에 한정되는 것은 아니며, 다음의 특허청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당 업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
110 : 주행 정보 제공부 120 : 차량 제어기
121 : 배터리 상태 수신부 122 : 차량 속도 수신부
123 : 엔진 상태 수신부 124 : 요구 파워 계산부
125 : 연료 소모량 계산부 126 : 동력 분배비 결정부
130 : 통신부 200 : 클라우드 서버
210 : 분류부 211 : 도로 정보 분류기
212 : 시간 정보 분류기 213 : 차량 식별 정보 분류기
214 : 운전자 정보 분류기 220 : 주행 환경 분류기
230 : 동력 분배비 맵 선택기 241 : 속도 프로파일 수신부
242 : 토크 프로파일 수신부 250 : 확률 모델 생성부
260 : 동력 분배비 맵 계산부

Claims (20)

  1. 차량에서 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 위해 필요한 정보를 수집하여 제공하는 주행 정보 제공부;
    상기 차량에서 주행 정보 제공부가 제공하는 정보를 전송하는 통신부;
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보를 기초로 차량의 주행 상황에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하여 전송하는 차량 외부의 클라우드 서버; 및
    상기 차량에서 상기 클라우드 서버로부터 통신부를 통해 수신된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보에 따른 엔진과 모터의 동력 분배 제어를 수행하는 차량 제어기를 포함하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 주행 정보 제공부에서 상기 동력 분배 제어를 위해 수집 및 제공하는 정보는,
    차량의 GPS 수신부를 통해 수신된 GPS 위치 정보, 차량 식별 정보, 운전자 정보, 및 시간 정보를 포함하는 주행 상황 정보; 그리고
    차량의 속도 프로파일 및 토크 프로파일 정보를 포함하는 주행 데이터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 차량 식별 정보는 차량 종류 및 차량의 파워트레인 정보를 포함하고,
    상기 운전자 정보는 차량 운전자를 식별할 수 있는 운전자 식별 아이디 및 운전자의 운전 성향 정보를 포함하며,
    상기 주행 상황 정보 중 시간 정보는 상기 주행 정보 제공부에서 주행 상황 정보가 수집된 시간에 대한 정보인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 주행 데이터 정보 중 차량의 속도 프로파일 및 토크 프로파일은,
    상기 주행 정보 제공부로부터 클라우드 서버에 정해진 주기마다 전송되는 정보로서, 차량 주행 동안 상기 정해진 주기에 해당하는 기간에 수집된 차량 속도 및 차량 구동토크 정보인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 주행 상황 정보를 수신하여 분류하고 상기 분류된 정보를 기초로 현재의 주행 환경을 결정하는 분류부; 및
    상기 분류부에서 결정된 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하는 동력 분배 데이터 선택기를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 최적 동력 분배 제어 로직 데이터는 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보를 입력으로 하여 엔진과 모터에 대한 동력 분배비를 결정하도록 설정된 최적 동력 분배비 맵을 포함하고,
    상기 동력 분배 데이터 선택기는 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배비 맵을 선택하도록 구비된 동력 분배비 맵 선택기인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 차량 제어기는,
    상기 클라우드 서버의 동력 분배비 맵 선택기에 의해 선택되어 전송되는 최적 동력 분배비 맵을 수신하고,
    상기 수신된 최적 동력 분배비 맵에 의해 결정되는 동력 분배비에 따라 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 수행하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 상기 주행 데이터 정보의 속도 프로파일 정보를 수신하는 속도 프로파일 수신부;
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 상기 주행 데이터 정보의 토크 프로파일 정보를 수신하는 토크 프로파일 수신부;
    상기 속도 프로파일 수신부 및 토크 프로파일 수신부를 통해 수신된 차량의 속도 프로파일 정보와 토크 프로파일 정보를 이용하여 주행 환경 확률 모델을 생성하는 확률 모델 생성부; 및
    상기 확률 모델 생성부에서 생성된 주행 환경 확률 모델 및 주행 환경 정보를 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산하고 상기 계산된 맵 값으로 최적 동력 분배비 맵을 업데이트 하여 제공하는 동력 분배비 맵 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 확률 모델 생성부는,
    상기 차량의 속도 프로파일 정보와 토크 프로파일 정보를 이용하여 차량의 요구 파워 프로파일을 생성하고,
    상기 속도 프로파일 정보와 요구 파워 프로파일에 대해 최근접 양자화(nearest neighbor quantization) 방법을 이용하여 이산화를 수행한 후,
    이산화를 수행하여 얻은 요구 파워 프로파일과 속도 프로파일로부터 최대 우도 추정기(maximum likelihood estimator)를 이용하여 상기 주행 환경 확률 모델인 천이 확률 모델을 생성하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 동력 분배비 맵 계산부는,
    상기 주행 환경 확률 모델과, 차량 모델의 상태 변수인 배터리 충전 상태(state of charge), 차량 속도, 엔진 온(on)/오프(off) 상태, 차량 요구 파워량, 및 엔진의 시간당 연료 소모량을 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  11. 청구항 5에 있어서,
    상기 분류부는,
    상기 수신되는 주행 상황 정보 중, 차량 위치를 나타내는 GPS 위치 정보로부터 차량이 주행하는 도로 정보를 분류하는 도로 정보 분류기;
    상기 수신되는 주행 상황 정보 중, 상기 GPS 위치 정보가 수집된 시간에 대한 정보를 분류하는 시간 정보 분류기;
    상기 수신되는 주행 상황 정보 중, 차량 식별 정보를 분류하는 차량 식별 정보 분류기;
    상기 수신되는 주행 상황 정보 중, 운전자 정보를 분류하는 운전자 정보 분류기; 및
    상기 각 분류기에 의해 분류된 정보를 기반으로 현재의 주행 환경을 결정하는 주행 환경 분류기를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 최적 동력 분배 제어 로직 데이터는 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보를 입력으로 하여 엔진과 모터에 대한 동력 분배비를 결정하도록 설정된 최적 동력 분배비 맵을 포함하고,
    상기 차량 제어기는 최적 동력 분배비 맵에 의해 결정된 동력 분배비에 따라 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 수행하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보는 배터리 충전 상태(state of charge) 및 차량 속도, 엔진 온(on)/오프(off) 상태, 차량 요구 파워량, 엔진의 시간당 연료 소모량을 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 시스템.
  14. 차량에서 주행 정보 제공부에 의해 엔진과 모터에 대한 동력 분배 제어를 위해 필요한 정보가 수집되어 제공되는 단계;
    상기 차량에서 상기 주행 정보 제공부에 의해 제공되는 정보가 통신부를 통해 전송되는 단계;
    차량 외부의 클라우드 서버에 의해 상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보를 기초로 차량의 주행 상황에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터가 선택되어 전송되는 단계; 및
    상기 차량에서 차량 제어기에 의해 상기 클라우드 서버로부터 통신부를 통해 수신된 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 이용하여 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보에 따른 엔진과 모터의 동력 분배 제어가 수행되는 단계를 포함하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 주행 정보 제공부에서 상기 동력 분배 제어를 위해 수집 및 제공하는 정보는,
    차량의 GPS 수신부를 통해 수신된 GPS 위치 정보, 차량 식별 정보, 운전자 정보, 및 시간 정보를 포함하는 주행 상황 정보; 및
    차량의 속도 프로파일 및 토크 프로파일 정보를 포함하는 주행 데이터 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 주행 상황 정보를 수신하여 분류하고 상기 분류된 정보를 기초로 현재의 주행 환경을 결정하는 분류부; 및
    상기 분류부에서 결정된 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배 제어 로직 데이터를 선택하는 동력 분배 데이터 선택기를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 최적 동력 분배 제어 로직 데이터는 차량의 실시간 운전 상태 변수 정보를 입력으로 하여 엔진과 모터에 대한 동력 분배비를 결정하도록 설정된 최적 동력 분배비 맵을 포함하고,
    상기 동력 분배 데이터 선택기는 현재의 주행 환경에 해당하는 최적 동력 분배비 맵을 선택하도록 구비된 동력 분배비 맵 선택기인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 클라우드 서버는,
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 상기 주행 데이터 정보인 속도 프로파일 정보를 수신하는 속도 프로파일 수신부;
    상기 차량에서 통신부를 통해 전송된 정보 중 상기 주행 데이터 정보인 토크 프로파일 정보를 수신하는 토크 프로파일 수신부;
    상기 속도 프로파일 수신부 및 토크 프로파일 수신부를 통해 수신된 차량의 속도 프로파일 정보와 토크 프로파일 정보를 이용하여 주행 환경 확률 모델을 생성하는 확률 모델 생성부; 및
    상기 확률 모델 생성부에서 생성된 주행 환경 확률 모델 및 주행 환경 정보를 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산하고 상기 계산된 맵 값으로 최적 동력 분배비 맵을 업데이트 하여 제공하는 동력 분배비 맵 계산부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 확률 모델 생성부는,
    상기 차량의 속도 프로파일 정보와 토크 프로파일 정보를 이용하여 차량의 요구 파워 프로파일을 생성하고,
    상기 속도 프로파일 정보와 요구 파워 프로파일에 대해 최근접 양자화(nearest neighbor quantization) 방법을 이용하여 이산화를 수행한 후,
    이산화를 수행하여 얻은 요구 파워 프로파일과 속도 프로파일로부터 최대 우도 추정기(maximum likelihood estimator)를 이용하여 상기 주행 환경 확률 모델인 천이 확률 모델을 생성하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.
  20. 청구항 18에 있어서,
    상기 동력 분배비 맵 계산부는,
    상기 주행 환경 확률 모델과, 차량 모델의 상태 변수인 배터리 충전 상태(state of charge), 차량 속도, 엔진 온(on)/오프(off) 상태, 차량 요구 파워량, 및 엔진의 시간당 연료 소모량을 이용하여 최적 동력 분배비 맵 값을 계산하도록 구비된 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 동력 분배 제어 방법.


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