JP2020083314A - 周辺騒音を用いた走行安全制御システム及びその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】周辺騒音を用いた走行安全制御システム及びその制御方法を提供する。【解決手段】運行車両に設置され、周辺騒音の入力を受けるマイクロフォンと、前記周辺騒音を人工知能に基づいて分析して車両騒音特性データと比較し、周辺車両の走行情報を判断する信号処理制御器と、を含む、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。運行車両の周辺の騒音を用いて、人工知能により周辺車両の走行情報を把握することで、より安全な車線変更が可能である利点がある。【選択図】図１

Description

本発明は、周辺騒音を用いた走行安全制御システム及びその制御方法に係り、より詳しくは、運行車両の周辺の騒音を人工知能により分析することにより安全な走行を補助する、周辺騒音を用いた走行安全制御システム及びその制御方法に関する。

現在の自動車は、種々の安全装備を搭載して運転者の安全走行を補助している。
走行中の車両の事故は、車線変更時に頻繁に発生する。従って、運転者が走行車線を変更する時に、変更しようとする車線の後方から近付く周辺車両を把握することが重要である。

運転者は、サイドミラーを用いて後方から近付く周辺車両を確認する。
しかし、サイドミラーには、周辺車両が確認できない死角がある。死角は、周辺車両が自分の車両に近接しているにもかかわらず、運転者がそれを認知できない領域を意味する。
運転者が死角にいる車両を見つけることができず、同一車線に車線変更すると、衝突事故につながる恐れがある。

従来は、死角を減らすために広角サイドミラーを提供していたが、依然として死角を完全に解消することはできなかった。
一方、近年、車両の側面に動き検知センサを取り付け、死角にいる車両を確認できるようにする死角警告システムが登場したこともある。
しかしながら、かかる死角警告システムは、サイドミラーに別の方式により表示する方式であるため、結局、運転者がサイドミラーを確認して車線変更可否を判断するしかない。

一方、近年、自律走行車両に関する技術が発展しつつある。
即ち、運転者が車線変更の可否を判断する際に、車両のサイドミラーに点滅灯を表示するとともに、同一車線への操舵を一時的に制限させる技術も紹介されている。
しかしながら、かかる従来の技術は、自律走行車両において操舵に制限を設けることに過ぎず、より能動的な自律走行を補助することはできていないという限界がある。

一方、運転者は、運行車両の後側方から近付く周辺車両の走行速度が分からない。
運転者がサイドミラーから周辺車両の接近速度を分かる方法がなかったのである。
従って、運転者がサイドミラーを用いて、後方から近付く周辺車両が遠くあると判断しても、当該周辺車両の速度が運転者の車両の速度より相対的に速い場合には問題となる。

運転者が、後方から近付く周辺車両が遠くにあると判断して車線変更すると、後方追突の恐れがあるためである。
また、安全走行においては、後方から近付く周辺車両がセダンであるか大型トラックであるかも重要である。

同一の条件であれば、後方から近付く周辺車両が大型車両であるほど、運転者が同一走行車線への車線変更を急がないことが好ましい。
その理由は、大型車両は、急制動に要する距離が長く、後方追突の危険性が高いためである。
即ち、後方から近付く周辺車両の速度情報及び車両の種類情報も、安全走行において重要な要素である。

韓国登録特許第１７４８４９７号公報 韓国登録特許第１５６５００６号公報 韓国公開特許第２０１３−００４６７７９号公報

上記のような従来技術の問題を克服するための本発明は、周辺騒音を用いた走行安全制御システム及びその制御方法を提供することを目的とする。

本発明は、運行車両に設置され、周辺騒音の入力を受けるマイクロフォンと、前記周辺騒音を人工知能に基づいて分析し、車両騒音特性データと比較して、周辺車両の走行情報を判断する信号処理制御器と、を含む周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。
また、マイクロフォンは、少なくとも一対が運行車両の一側面において長さ方向に沿って互いに離隔した状態で設けられていることを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、信号処理制御器は、周辺騒音の音圧変化を分析することで、周辺車両と運行車両との相対速度を計算し、周辺騒音の周波数変化を分析することで、周辺車両の種類とエンジンの種類とを判別することを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、周辺車両の走行情報に応じて、運行車両の走行を制御する制御モジュールを更に含む、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。
また、制御モジュールは、アクセルペダル制御部、ブレーキ制動制御部、ハンドル操舵制御部のうちの少なくとも何れか１つを含む、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、信号処理制御器がＬＳＴＭ学習アルゴリズムを含むことを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。
また、マイクロフォンが指向性を有することを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、マイクロフォンは、運行車両の前方、後方、右側、左側にそれぞれ設置されていることを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。
また、走行安全制御システムは、運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を受け、運行車両の情報と周辺車両の走行情報とを視覚化するディスプレイ部を更に含むことを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、走行条件データは、ＣＡＮ信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、及び制限速度情報のうちの少なくとも何れか１つを含む、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。
また、ディスプレイ部は、予測された周辺車両の走行状態に応じて、自律走行又は手動運転のうちの何れか１つを選択するように表示する、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、レーダ（Ｒａｄａｒ）、カメラ、及びＧＰＳのうちの少なくとも何れか１つを用いて、周辺車両のイメージ情報を信号処理制御器に提供するイメージ獲得部を更に含む、周辺騒音を用いた走行安全制御システムを提供する。

また、運行車両に設置されたマイクロフォンを介して周辺騒音の入力を受ける入力ステップと、人工知能により、入力された周辺騒音を車両騒音特性データと比較して周辺車両の種類を判断し、周辺騒音の音圧変化及び周波数変化を分析することで、周辺車両の走行情報を判断する判断ステップと、を含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。

また、周辺車両の走行情報に応じて、運行車両の車速及び操舵のうちの少なくとも何れか１つを制御する制御ステップを更に含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。
また、人工知能がＬＳＴＭ学習アルゴリズムを含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。

また、判断ステップでは、周辺騒音の音圧変化を分析することで、運行車両と周辺車両の相対速度を計算し、周辺車両が加速状態、減速状態、定速状態のうちの何れか１つであるかを判断することを特徴とする、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。

また、人工知能は、周波数変化を分析することで周辺車両の種類及びエンジンの種類を判別する、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。
また、運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を受け、運行車両の情報と周辺車両の走行情報とを視覚化するディスプレイステップを更に含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。

また、走行条件データは、ＣＡＮ信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、並びに制限速度情報のうちの少なくとも何れか１つを含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。
また、レーダ情報、カメラ情報、及びＧＰＳ情報のうちの少なくとも何れか１つを用いた周辺車両のイメージ情報の入力を受け、入力されたイメージ情報を判断ステップに追加するイメージ獲得ステップを更に含む、周辺騒音を用いた走行安全制御方法を提供する。

上記のような本発明によると、次のような効果を奏する。
第一に、人工知能により、運行車両の周辺の騒音を用いて周辺車両の走行情報を把握することで、より安全な車線変更が可能である利点がある。
第二に、人工知能を用いて周辺騒音を学習することによって、周辺車両だけでなく自転車運転者や歩行者の行動も予測することにより、走行安全を極大化することができる利点がある。

第三に、人工知能を用いて周辺騒音を分析することで、運行車両の加速、減速、制動、操舵などの能動制御が可能となる利点がある。
第四に、人工知能を用いて周辺騒音を分析し、周辺状況をリアルタイムで運転者にディスプレイすることにより、運転者が自律走行又は手動運転を選択するようにすることができるため、安全な運転が可能である。

本発明の好ましい実施形態による運行車両と周辺車両が走行する様子を示す図である。 本発明の好ましい実施形態による周辺騒音の音圧変化分析グラフであり、（ａ）は、第１時点の周辺車両が発生させた周辺騒音の音圧変化分析グラフであり、（ｂ）は、第２時点の周辺車両が発生させた周辺騒音の音圧変化分析グラフである。 本発明の好ましい実施形態による周波数分析グラフであって、（ａ）は、６気筒エンジンの３次エンジンオーダーと６次エンジンオーダーの周波数分析グラフであり、（ｂ）は、第１時点の周辺車両２０１が発生させた周辺騒音の周波数変化分析グラフであり、（ｃ）は、第２時点の周辺車両２０２が発生させた周辺騒音の周波数変化分析グラフである。 本発明の好ましい実施形態による制御のフローチャートである。 本発明の好ましい実施形態による制御アルゴリズムのフローチャートである。 本発明の好ましい実施形態による制御アルゴリズムのフローチャートである。 本発明の他の好ましい実施形態による制御アルゴリズムのフローチャートである。

本発明は様々な変更を加えることができ、種々の実施形態を有することができて、特定の実施形態を図に例示して詳細な説明で具体的に説明する。しかし、これは本発明を特定の実施形態に限定するためのものではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれる全ての変更、均等物乃至代替物を含むと理解されるべきである。

各図を説明するにあたり、類似の参照符号を類似の構成要素に用いる。第１、第２などの用語は、様々な構成要素を説明するために用いられることができるが、前記構成要素は、前記用語によって限定されてはならない。前記用語は、１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的でのみ用いられる。

例えば、本発明の権利範囲を逸脱することなく第１構成要素は第２構成要素と命名されることができ、同様に、第２構成要素も第１構成要素と命名されることができる。「及び／又は」という用語は、記載された複数の関連項目の組み合わせ又は記載された複数の関連項目の何れかの項目を含む。

他に定義されない限り、技術的又は科学的な用語を含んで、ここで用いられる全ての用語は、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者によって一般に理解されるものと同一の意味を有する。一般に用いられる辞典に定義されているような用語は、関連技術の文脈上有する意味と一致する意味を有すると解釈されるべきであり、本出願で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味で解釈されてはならない。

本発明の好ましい実施形態による周辺騒音を用いた走行安全制御システムは、マイクロフォンと信号処理制御器とを含む。
以下で説明する運行車両とは、本発明の好ましい実施形態に係る周辺騒音を用いた走行安全制御システムが搭載された車両を意味し、周辺車両とは、運行車両の前方、後方、右側、もしくは左側などの、運行車両の周辺を走行中である他の運転者が運転する車両を意味する。

マイクロフォンは、運行車両に設置され、周辺騒音の入力を受ける。
周辺騒音は、周辺車両から発生されるエンジン騒音、周辺車両の走行路面騒音、周辺車両の風切音などを含むことができる。
一方、周辺騒音は、運行車両の周辺にあるオートバイ、自転車、歩行者が発生させるその他の各種の騒音であることができる。

信号処理制御器１２、２２は、周辺騒音を人工知能に基づいて分析して車両騒音特性データと比較し、周辺車両の走行情報を判断する。
即ち、信号処理制御器１２、２２には人工知能が搭載されており、人工知能は、車両騒音特性データを有することができる。

一方、人工知能は、マイクロフォンから入力された周辺騒音を学習してデータ化することができる。
車両騒音特性データは、車両のサイズごと、エンジンの型式ごと、エンジンの種類ごとの種々の情報を含むことができる。
例えば、車両がセダンであるか又はトラックであるか、大型車両であるか若しくは小型車両であるか、などである。

一方、車両のエンジンの型式がディーゼルであるか又はガソリンであるか、エンジンの排気量がいくらであるか、エンジンの気筒数が４気筒、６気筒、８気筒、１２気筒などのいずれであるか、による車両騒音特性データが含まれているのである。

信号処理制御器１１２は、周辺騒音の音圧変化を分析することで、周辺車両と運行車両との相対速度を計算し、周辺騒音の周波数変化を分析することで、周辺車両の種類とエンジンの種類とを判別することができる。
マイクロフォンは、少なくとも一対が、運行車両の一側面において長さ方向に沿って互いに離隔した状態で設けられることができる。

マイクロフォンは、運行車両１００の前方、後方、右側、左側にそれぞれ設置されることができる。
マイクロフォンは指向性を有するものが好ましい。

図１は、本発明の好ましい実施形態による運行車両と周辺車両が走行する様子を示す図である。図１において、矢印方向を車両の前方とする。
より詳細に、図１に示すように、マイクロフォンは、一対の第１マイクロフォン１１、１３、及び一対の第２マイクロフォン２１、２３が、運行車両１００の右側面と左側面とにおいて長さ方向に沿って互いに離隔した状態で設けられる。

運行車両１００と第１時点の周辺車両２０１とは、互いに同じ方向に直進走行中である。以下において接近という表現は、運行車両１００と第１時点の周辺車両２０１とが互いに接触されるのではなく、単に互いに近くなることを意味することを明らかにしておく。

第２マイクロフォン２１、２３それぞれが、運行車両１００の右側前方と左側前方に設けられ、第１マイクロフォン１１、１３それぞれが、運行車両１００の右側後方と左側後方に設けられる。
運行車両１００は、走行速度が一定な状態で直進走行中である。

第１時点の周辺車両２０１は運行車両１００を追い越す前であり、第２時点の周辺車両２０２は運行車両１００を追い越して加速中である状況である。
第１時点の周辺車両２０１及び第２時点の周辺車両２０２は、同一の周辺車両であることを明らかにしておく。

第１時点の周辺車両２０１は、運行車両１００が走行中である車線の右側車線で、運行車両１００の後方から運行車両１００に接近中である状況である。
即ち、第１時点の周辺車両２０１の速度が運行車両１００の速度よりも速い場合であって、所定の時間後には、第１時点の周辺車両２０１が運行車両１００を追い越すと予測される。

第１マイクロフォン１１は、第１時点の周辺車両２０１から発生される周辺騒音を収集する。
第２時点の周辺車両２０２は、第１時点の後の第２時点に運行車両１００を追い越して加速中である状況と仮定する。
第２マイクロフォン２１は、第２時点の周辺車両２０２から発生される周辺騒音を収集する。

前記走行安全制御システムは、制御モジュール１２２、ディスプレイ部１２３、及びイメージ獲得部１１３を含む。
このように収集された周辺騒音を分析した結果を参照して説明する。

図２は、本発明の好ましい実施形態による周辺騒音の音圧変化分析グラフであり、（ａ）は、第１時点の周辺車両が発生させた周辺騒音の音圧変化分析グラフであり、（ｂ）は、第２時点の周辺車両が発生させた周辺騒音の音圧変化分析グラフである。
図１に示すように、第１マイクロフォン１１は、Ｔ１時点及びＴ２時点に於いて周辺騒音の入力を受け、第２マイクロフォン２１は、Ｔ３、Ｔ４時点に於いて周辺騒音の入力を受ける。

換言すれば、Ｔ１及びＴ２時点は、第１時点の周辺車両２０１が運行車両１００の後方から運行車両１００に接近中である時点であり、Ｔ３及びＴ４は、第１時点の周辺車両２０１が運行車両１００を追い越した後に加速中である時点である。
Ｔ１時点に於いて、第１時点の周辺車両２０１が運行車両１００の後方から近付くと、第１マイクロフォン１１に入力される音圧が上昇し、第１時点の周辺車両２０１が加速中であるため、測定されるエンジンの回転数（ＲＰＭ）が増加する。

Ｔ２時点に於いて、第１時点の周辺車両２０１が追い越しのための変速を行いながら、エンジンの回転数（ＲＰＭ）が瞬間的に減少してから更に増加し、第１マイクロフォン１１に入力される音圧が低減する。
Ｔ３時点に於いて、第２時点の周辺車両２０２がアクセルを全開にすると、変速が行われながらエンジンの回転数（ＲＰＭ）が瞬間的に減少してから更に増加し、第２マイクロフォン２１に流入する音圧は漸進的に増加する。

Ｔ４時点に於いて、第２時点の周辺車両２０２がアクセルを全開にし続けると、第２時点の周辺車両２０２のエンジンの回転数（ＲＰＭ）が線形に増加しながら、第２マイクロフォン２１に流入する音圧が増加することになる。
周辺車両の加速ペダルの開度量の変化によって、エンジンの回転数（ＲＰＭ）のグラフが変化し得る。

図３は、本発明の好ましい実施形態による周波数分析グラフであって、（ａ）は、６気筒エンジンの３次エンジンオーダー及び６次エンジンオーダーの周波数分析グラフであり、（ｂ）は、第１時点の周辺車両２０１が発生させた周辺騒音の周波数変化分析グラフであり、（ｃ）は、第２時点の周辺車両２０２が発生させた周辺騒音の周波数変化分析グラフである。

エンジンオーダーは、クランクシャフトの回転数（ｒｐｍ）と周波数（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の比例定数（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｓｔａｎｔ）を意味する。
即ち、エンジンオーダーは、クランクシャフトが１秒当たり何回回転するかを示す指数である。

例えば、３次エンジンオーダーは、クランクシャフトが３回回転した時のオーダーによるエンジン騒音を意味し、６次エンジンオーダーは、クランクシャフトが６回回転した時のオーダーによるエンジン騒音を意味する。

図３の（ａ）には、６気筒エンジンの３次エンジンオーダーと６次エンジンオーダー成分が表示されている。
信号処理制御器１２は、Ｔ１時点及びＴ２時点において、第１マイクロフォン１１に収集された周辺騒音を用いて、運行車両１００の右側後方の騒音データの周波数分析を行う。
これにより、第１時点の周辺車両２０１の加速レベル及び変速情報を抽出することができる。

信号処理制御器２２は、Ｔ３時点及びＴ４時点に於いて、第２マイクロフォン２１に収集された周辺騒音を用いて、運行車両１００の右側前方の騒音データの周波数分析を行う。
これにより、第２時点の周辺車両２０２の加速レベル及び変速情報を抽出することができる。

このようにして抽出された周辺車両の走行情報は、運行車両の安全運行を補助するために制御モジュール１２２に提供される。
即ち、制御モジュールは、周辺車両の走行情報に応じて運行車両の走行を制御する。
制御モジュール１２２は、アクセルペダル制御部、ブレーキ制動制御部、及びハンドル操舵制御部のうちの少なくとも何れか１つを含むことができる。

信号処理制御器１２、２２は、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）学習アルゴリズムを含むことができる。
ディスプレイ部１２３は、運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を受け、運行車両の情報と周辺車両の走行情報を視覚化することができる。
ディスプレイ部１２３は、予測された周辺車両の走行状態に応じて、自律走行又は手動運転の何れか１つを選択するように表示することもできる。

運転者は、ディスプレイ部１２３に表示される周辺車両の走行状態を見て、自律走行を維持するかそれとも手動運転に転換するかを選択できることになる。
走行条件データは、ＣＡＮ信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、及び制限速度情報のうちの少なくとも何れか１つを含むことができる。

本発明の好ましい他の実施形態として、イメージ獲得部１１３を更に含むことができる。
イメージ獲得部１２３は、レーダ、カメラ、及びＧＰＳのうちの少なくとも何れか１つを用いて、周辺車両のイメージ情報を信号処理制御器１１２に提供する。

これにより、信号処理制御器１１２は、周辺車両の周辺騒音情報だけでなく、周辺車両のイメージ情報も用いることで、より正確な周辺車両の走行状況を分析及び予測して提供することができる。
次に、本発明の好ましい実施形態による周辺騒音を用いた走行安全制御方法を説明する。

図４は、本発明の好ましい実施形態による制御のフローチャートであり、図５及び図６は、本発明の好ましい実施形態による制御アルゴリズムのフローチャートである。
図４〜６に示すように、信号処理制御器１１２は、入力器３１１、３１２、３２１、アルゴリズム制御器４１１、４１２、４１３、４１４、４１５、４１６、４１７、４１８、４２１、４２２、４２３、４２４、出力器５１０を含む。

入力ステップ（Ｓ１）では、周辺騒音を、運行車両に設置されたマイクロフォンを用いて周辺騒音信号抽出器３１１で抽出する。
判断ステップ（Ｓ２）では、人工知能により、入力された周辺騒音を車両騒音特性データと比較して周辺車両の種類を周辺車両判断器４１１で判断し、周辺騒音の音圧変化および周波数変化を分析することで、周辺車両の走行情報を車両走行判断器４１２で判断する。

マイクロフォンは、運行車両の前方、後方、右側、左側にそれぞれ設置されることができる。
人工知能は、それぞれのマイクロフォンから入力された周辺騒音を用いて、後方車両を後方車両予測器４１３で予測、左側及び右側車両走行を左右側車両予測器４１４で予測、そして前方車両走行を前方車両予測器４１５で予測することができる。

人工知能はＬＳＴＭ学習アルゴリズムを含み、周波数変化を分析することで、周辺車両の種類及びエンジンの種類を判別することができる。
判断ステップ（Ｓ２）では、周辺騒音の音圧変化を分析することで運行車両と周辺車両との相対速度を計算し、周辺車両が加速状態、減速状態、又は定速状態の何れか１つであるかを判断する。

制御ステップ（Ｓ３）では、判断ステップ（Ｓ２）で抽出した周辺車両の走行情報に応じて、運行車両の車速又は操舵の少なくとも何れか１つを選択制御器５１０で制御する。

ディスプレイステップ４１６のディスプレイは、運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を運行車両データ検出器３１２で受け、運行車両の情報と周辺車両の走行情報を走行情報予測器４１７で予測し、視覚化することができる。
この際、運転者は、ディスプレイされて提供される自律走行運転又は手動運転のオプションモードをオプション選択器４１８で選択することができる。

一方、運行車両データ検出器３１２の走行条件データは、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ、登録商標）信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、及び制限速度情報の少なくとも何れか１つを含むことができる。

図７は、本発明の他の好ましい実施形態による制御アルゴリズムのフローチャートである。
イメージ獲得器３２１のイメージ獲得ステップでは、レーダ情報、カメラ情報、ＧＰＳ情報の少なくとも何れか１つを用いた周辺車両のイメージ情報の入力を受け、入力されたイメージを判断ステップ（Ｓ２）に追加することができる。

人工知能は、イメージ獲得ステップのイメージ獲得器３２１から車両の種類を車両判断器４２１で判断し、リアルタイム周辺車両の速度及び情報をリアルタイム分析器４２２で分析することができる。

その結果に基づいて走行条件を走行条件予測器４２３で予測し、周辺車両との相対速度の変化を認識して突発状況を状況認知器４２４で認知し、周辺車両の走行情報に応じて、運行車両の車速及び操舵の少なくとも何れか１つを選択制御器５１０で制御することができる。

１１ 第１マイクロフォン 右側後方
１２ マイクロフォン 後方
１３ 第１マイクロフォン 右側後方
２１ 第２マイクロフォン 右側前方
２２ マイクロフォン 前方
２３ 第２マイクロフォン 左側前方
１００ 運行車両
１１１ 第１マイクロフォン
１１２ 運航車両データ検出器
１１３ イメージ獲得部
１２２ 制御モジュール
１２３ ディスプレイ部
２０１ 第１時点の周辺車両
２０２ 第２時点の周辺車両
３１１ 周辺騒音信号抽出器
３１２ 運航車両データ検出器
３２１ イメージ獲得器
４１１ アルゴリズム制御器 周辺車両判断器
４１２ アルゴリズム制御器 車両走行判断器
４１３ アルゴリズム制御器 後方車両予測器
４１４ アルゴリズム制御器 左右側車両予測器
４１５ アルゴリズム制御器 前方車両予測器
４１６ アルゴリズム制御器 ディスプレイステップ
４１７ アルゴリズム制御器 走行情報予測器
４１８ アルゴリズム制御器 オプション選択器
４２１ アルゴリズム制御器 車両判断器
４２２ アルゴリズム制御器 リアルタイム分析器
４２３ アルゴリズム制御器 走行条件予測器
４２４ アルゴリズム制御器 状況認知器
５１０ 出力器
５２０ 選択制御器
Ｓ１ 入力ステップ
Ｓ２ 判断ステップ
Ｓ３ 制御ステップ

Claims (20)

1. 運行車両に設置され、周辺騒音の入力を受けるマイクロフォンと、
   前記周辺騒音を人工知能に基づいて分析し、車両騒音特性データと比較して、前記周辺車両の走行情報を判断する信号処理制御器と、
   を含むことを特徴とする周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
2. 前記マイクロフォンは、少なくとも一対が、前記運行車両の一側面において長さ方向に沿って互いに離隔した状態で設けられていることを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
3. 前記信号処理制御器は、前記周辺騒音の音圧変化を分析することで、前記周辺車両と前記運行車両との相対速度を計算し、前記周辺騒音の周波数変化を分析することで、前記周辺車両の種類とエンジンの種類とを判別することを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
4. 前記周辺車両の走行情報に応じて、前記運行車両の走行を制御する制御モジュールを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
5. 前記制御モジュールは、アクセルペダル制御部、ブレーキ制動制御部、及びハンドル操舵制御部のうちの少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項４に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
6. 前記信号処理制御器がＬＳＴＭ学習アルゴリズムを含むことを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
7. 前記マイクロフォンが指向性を有することを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
8. 前記マイクロフォンは、前記運行車両の前方、後方、右側、及び左側にそれぞれ設置されていることを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
9. 前記走行安全制御システムは、前記運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を受け、前記運行車両の情報と前記周辺車両の走行情報とを視覚化するディスプレイ部を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
10. 前記走行条件データは、ＣＡＮ信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、及び制限速度情報のうちの少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項９に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
11. 前記ディスプレイ部は、予測された前記周辺車両の走行状態に応じて、自律走行又は手動運転の何れか１つを選択するように表示することを特徴とする請求項１０に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
12. レーダ（Ｒａｄａｒ）、カメラ、及びＧＰＳのうちの少なくとも何れか１つを用いて、前記周辺車両のイメージ情報を前記信号処理制御器に提供するイメージ獲得部を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御システム。
13. 運行車両に設置されたマイクロフォンを介して周辺騒音の入力を受ける入力ステップと、
    人工知能により、入力された前記周辺騒音を車両騒音特性データと比較して前記周辺車両の種類を判断し、前記周辺騒音の音圧変化及び周波数変化を分析することで、前記周辺車両の走行情報を判断する判断ステップと、を含むことを特徴とする周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
14. 前記周辺車両の走行情報に応じて、前記運行車両の車速及び操舵のうちの少なくとも何れか１つを制御する制御ステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
15. 前記人工知能がＬＳＴＭ学習アルゴリズムを含むことを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
16. 前記判断ステップでは、前記周辺騒音の音圧変化を分析することで、前記運行車両と前記周辺車両との相対速度を計算し、前記周辺車両が加速状態、減速状態、及び定速状態のうちの何れか１つであるかを判断することを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
17. 前記人工知能は、前記周波数変化を分析することで前記周辺車両の種類及びエンジンの種類を判別することを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
18. 前記運行車両の走行条件データ及び走行中の道路状況データの入力を受け、前記運行車両の情報と前記周辺車両の走行情報とを視覚化するディスプレイステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
19. 前記走行条件データは、ＣＡＮ信号、車速及びペダルの開度量、ギア段数、走行中の道路の渋滞情報、及び制限速度情報のうちの少なくとも何れか１つを含むことを特徴とする請求項１６に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。
20. レーダ情報、カメラ情報、ＧＰＳ情報のうちの少なくとも何れか１つを用いた前記周辺車両のイメージ情報の入力を受け、入力された前記イメージ情報を前記判断ステップに追加するイメージ獲得ステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載の周辺騒音を用いた走行安全制御方法。