KR101312143B1 - Recognition system for drive conditions of bicycle - Google Patents

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전북대학교산학협력단
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Abstract

자전거의 주행상황인식 시스템이 개시된다. 개시된 주행상황인식 시스템은 자전거의 일 측에 장착되고, 자전거의 움직임에 따른 가속도 값을 측정하여 무선으로 전송하는 가속도 측정모듈; 및, 상기 가속도 측정모듈로부터 측정된 상기 가속도 값을 수신하고, 저장하며 상기 가속도 값을 바탕으로 자전거의 주행상황정보를 연산하는 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다. Disclosed is a driving situation recognition system of a bicycle. The disclosed driving situation recognition system is mounted on one side of the bicycle, the acceleration measurement module for measuring and transmitting the acceleration value according to the movement of the bicycle wirelessly; And a terminal for receiving and storing the acceleration value measured from the acceleration measurement module and calculating driving status information of the bicycle based on the acceleration value.

Description

자전거의 주행상황인식 시스템 {RECOGNITION SYSTEM FOR DRIVE CONDITIONS OF BICYCLE}Bike Recognition System {RECOGNITION SYSTEM FOR DRIVE CONDITIONS OF BICYCLE}

본 발명은 자전거의 주행상황인식 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자전거의 주행 여부, 주행중인 도로의 경사(평지-오르막-내리막), 노면 상태 등의 주행상황정보를 인식할 수 있는 자전거의 주행상황인식 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a system and method for recognizing a driving situation of a bicycle, and more particularly, a bicycle capable of recognizing driving status information such as whether the bicycle is running, a slope of a road being driven (flat-uphill-downhill), and road conditions. The driving situation recognition system of the present invention.

최근 친환경, 에너지 절감, 건강 등을 목적으로 자전거의 가치가 새롭게 발견되고 있으며 세계적으로 연간 1억 2천만대의 자전거 시장이 형성될 정도로 자전거를 이용하는 사람들이 증가하고 있다. 또한 출퇴근용으로서가 아닌 건강한 삶의 요소로서 일상에서의 사용빈도도 증가하고 있다. Recently, the value of bicycles is newly discovered for the purpose of eco-friendliness, energy saving, and health, and the number of people using bicycles is increasing so that the global bicycle market of 120 million is formed annually. In addition, the frequency of use in everyday life as an element of healthy living rather than commuting is increasing.

하지만 자전거는 자동차와 달리 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되는 구조이므로, 주변 날씨, 대기 상태 등에 관한 선행 정보를 자동차보다 오히려 폭넓게 파악하고 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최단 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 더욱 높일 수 있고 하이브리드 자전거에서는 최적화된 동력 보조로 주행 거리와 사용 시간을 늘릴 수 있으므로, 이러한 주행 상황의 인식은 결과적으로 자전거의 사용성을 크게 높일 수 있다. However, unlike a car, the bicycle is exposed to the outside environment as it is, so it is necessary to grasp and utilize prior information about the surrounding weather and waiting conditions rather than the car. Furthermore, since the bicycle uses human power as its power, if the characteristics of the driving route such as road slope, curvature, and road surface can be identified in advance, the shortest route estimation can be used to increase the efficiency of the movement. As the driving distance and the use time can be increased, the recognition of the driving situation can result in greatly increasing the usability of the bicycle.

최근에는 자전거에 주행 속도계, 운동량 추정 장치 등의 다양한 전자 정보 기기를 자전거에 장착하는 사례가 많아졌고, 특히 젊은 세대의 경우에는 스마트폰 서비스와 자전거 사용을 연계하여 사용하는 경향 또한 늘어나고 있다. Recently, there have been many cases in which various electronic information devices such as a driving speedometer and an exercise amount estimating device are mounted on a bicycle, and in particular, the younger generation is also using the smartphone service in conjunction with the use of the bicycle.

이렇듯 높아진 자전거의 이용 빈도와 사용자의 기대 수준을 만족시키기 위해서는 자전거 차체 및 탑승자에 작용하는 동적, 기계적 특성에 대한 체계적인 분석 기술 개발이 선행되어야 한다.In order to satisfy the increased use of bicycles and the expectations of users, the development of systematic analysis techniques for the dynamic and mechanical characteristics of the bicycle body and the occupants must be preceded.

아울러 자전거 이용자가 이러한 자전거 전용의 IT 기기와 서비스를 보다 안전하고 효과적으로 이용하기 위해서는 주행 중의 다양한 상황 변화를 고려한 인터페이스 기술 등 보다 지능적인 자전거 관련 기술이 필요한 상황이다. In addition, in order for bicycle users to use these bicycle-specific IT devices and services more safely and effectively, more intelligent bicycle-related technologies such as interface technology considering various situation changes while driving are required.

그러나 실제 도로를 주행 중인 자전거에 관련한 운동 역학적 측정을 정밀하게 수행할 수 있는 전용 장비는 전무하다. 이는 자전거의 이동 속도와 범위에 적용 가능한 소형의 정밀한 움직임 추적 등 동적 특성의 측정과 분석 기술이 없기 때문이며, 이를 위한 체계적인 기술 개발 사례 또한 많지 않다.
However, there is no dedicated equipment that can precisely perform kinematic measurements on bicycles actually driving on roads. This is because there is no technique for measuring and analyzing dynamic characteristics such as small and precise motion tracking applicable to the speed and range of the bicycle, and there are not many cases of systematic technology development for this.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제를 해결하고자 창안된 것으로서, 자전거에 작용하는 다양한 가속도 성분을 측정하여 이를 실시간으로 외부에 무선으로 전송할 뿐 아니라, 가속도 성분의 분석과 처리를 통해 자전거의 주행 여부, 주행중인 도로의 경사(평지-오르막-내리막), 노면 상태 등 주행상황정보를 인식할 수 있는 자전거의 주행상황인식 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
The present invention was devised to solve the conventional problems as described above, measuring various acceleration components acting on the bicycle and transmitting them wirelessly to the outside in real time, as well as analyzing the acceleration component and processing whether the bicycle is running or not. It is an object of the present invention to provide a driving situation recognition system of a bicycle capable of recognizing driving situation information, such as a slope (flat-uphill-downhill) and a road surface of a driving road.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 주행상황인식 시스템은 자전거의 일 측에 장착되고, 자전거의 움직임에 따른 가속도 값을 측정하여 무선으로 전송하는 가속도 측정모듈; 및, 상기 가속도 측정모듈로부터 측정된 상기 가속도 값을 수신하고, 저장하며 상기 가속도 값을 바탕으로 자전거의 주행상황정보를 연산하는 단말기를 포함하는 것을 특징으로 한다. In order to achieve the above object, the driving situation recognition system of the present invention is mounted on one side of the bicycle, the acceleration measurement module for wirelessly measuring the acceleration value according to the movement of the bicycle; And a terminal for receiving and storing the acceleration value measured from the acceleration measurement module and calculating driving status information of the bicycle based on the acceleration value.

상기 단말기는 상기 가속도 측정모듈에서 감지된 가속도 값을 수신하는 무선 수신부; 상기 무선 수신부에 연결되어 상기 가속도 값을 가속도 데이터로 저장하는 데이터 수신부; 및, 상기 데이터 수신부와 연결되어 상기 가속도 데이터를 바탕으로 상기 자전거의 주행상황정보를 연산하는 주행상황 연산부;를 포함하도록 구성할 수 있다. The terminal includes a wireless receiving unit for receiving an acceleration value detected by the acceleration measuring module; A data receiver connected to the wireless receiver to store the acceleration value as acceleration data; And a driving condition calculator connected to the data receiver to calculate driving condition information of the bicycle based on the acceleration data.

상기 주행상황 연산부는 상기 가속도 데이터로부터 상기 주행상황정보를 연산하는 알고리즘을 구비하며, 상기 알고리즘은 자전거의 지면에 대한 수직방향을 X축, 자전거의 측면 방향을 Y축, 자전거의 전방 진행방향을 Z축이라 하고, 상기 가속도 센서의 상기 X축 가속도 측정값을 Ax, 상기 가속도 센서의 상기 Y축 가속도 측정값을 Ay, 상기 가속도 센서의 상기 Z축 가속도 측정값을 Az 및, 중력 가속도를 G 라 할 경우, Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 = G2 이면, 상기 자전거가 평지에서 정지한 상태로 판단하고, Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면, 상기 자전거가 오르막 또는 내리막에서 정지한 상태로 판단하며, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 가 아니면, 상기 자전거가 내리막을 주행하는 것으로 판단하고, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 = G2 이면 상기 자전거가 평지 주행인 것으로 판단하며, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면 상기 자전거가 오르막 주행인 것으로 판단하고, 주행 중 노면의 상태에 대하여 각 가속도 값은 X(Ω)=FT(x(t)) 이며,

Figure 112011096528815-pat00001
으로 노면의 상태를 판단하여, T<T0 일 경우, 부드러운 노면, T>T0 일 경우, 거친 노면으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자전거의 주행상황인식 시스템.
The driving condition calculating unit includes an algorithm for calculating the driving condition information from the acceleration data, wherein the algorithm is a vertical direction with respect to the ground of the bicycle, the X axis, the lateral direction of the bicycle, the Y axis, and the forward traveling direction of the bicycle. The axis is referred to as Ax for the X-axis acceleration measurement of the acceleration sensor, Ay for the Y-axis acceleration measurement for the acceleration sensor, Az for the Z-axis acceleration measurement of the acceleration sensor, and G for gravity acceleration. If Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 , and Ax 2 + Ay 2 = G 2, it is determined that the bicycle is stopped on a flat surface, and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 , If Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2, it is determined that the bicycle is stopped uphill or downhill, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 Otherwise, it is determined that the bicycle is traveling downhill, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 If Ax 2 + Ay 2 = G 2, the bicycle is determined to be flat driving, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 Where Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2 If it is determined that the bicycle is uphill driving, the acceleration value is X (Ω) = FT (x (t)) for the state of the road surface while driving,
Figure 112011096528815-pat00001
To determine the state of the road surface, T <T 0 In the case of a smooth road surface, T> T 0 , the driving situation recognition system of the bicycle, characterized in that it is determined as a rough road surface.

하도록 구성할 수 있다. Can be configured to

상기 알고리즘은 상기 가속도 센서의 X 축이 지면과 수직방향에 대해 기울어진 오차에 따라 상기 Ax 및 상기 Az 의 보정값을 산출하는 보정식을 더 포함하며, 상기 보정식은

Figure 112011096528815-pat00002
이 되도록 구성할 수 있다. The algorithm further includes a correction equation for calculating correction values of the Ax and the Az according to an error in which the X axis of the acceleration sensor is inclined with respect to the vertical direction with respect to the ground.
Figure 112011096528815-pat00002
It can be configured to be.

상기 가속도 측정모듈은, 자전거에 작용하는 가속도 값을 감지하는 3축 가속도 센서와, 상기 3축 가속도 센서로부터 감지된 가속도 값을 무선으로 전송하는 무선 송신부가 내장된 저전력의 손목시계형 임베디드 기기로 구성할 수 있다.
The acceleration measuring module includes a 3-axis acceleration sensor for detecting an acceleration value acting on a bicycle, and a low power wristwatch-type embedded device having a wireless transmitter configured to wirelessly transmit the acceleration value detected from the 3-axis acceleration sensor. can do.

상기한 본 발명에 의하면, 주행상황 연산부의 알고리즘을 통해 추가적인 관성센서의 구성없이 하나의 3축 가속도 센서만을 사용해 보다 쉽게 자전거의 주행상황을 판별하고 인식할 수 있게 된다. According to the present invention, it is possible to easily determine and recognize the driving situation of the bicycle using only one 3-axis acceleration sensor without the configuration of an additional inertial sensor through the algorithm of the driving situation calculation unit.

이러한 자전거의 주행상황정보를 통해 IT 기반 자전거 기기의 개발과 사용을 활성화할 수 있고, 스마트폰과 연계한 더욱 다양하고 유용한 자전거 어플리케이션의 개발과 사용을 활성화할 수 있게 된다. The driving status information of these bicycles can activate the development and use of IT-based bicycle devices, and enable the development and use of more diverse and useful bicycle applications linked to smartphones.

또한, 주행상황에 따라 적절하게 반응하고 제어할 수 있는 자전거용 첨단 사용자 인터페이스 기술개발을 지원할 수 있게 되고, 궁극적으로 자전거 사용 증대와 아울러 다양한 자전거 관련 분야 산업 시장을 성장시킬 수 있게 된다.
In addition, it is possible to support the development of advanced user interface technology for bicycles that can be appropriately reacted and controlled according to driving conditions, ultimately increasing the use of bicycles and growing the industrial market for various bicycle related fields.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 자전거의 주행상황인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자전거의 주행상황인식 시스템의 블럭도이고,
도 3은 도 2의 주행상황 연산부의 알고리즘 흐름도이고,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자전거의 주행상황인식 시스템에서 자전거 주행중 중력 가속도와 페달링에 의한 가속 방향을 나타낸 도면이고,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 자전거의 주행상황인식 시스템에서 자전거 주행중 노면의 상태에 따라 나타나는 수직방향의 가속도 값을 연산한 알고리즘의 흐름도이다.
1 is a view schematically showing the configuration of a driving situation recognition system of a bicycle according to an embodiment of the present invention,
2 is a block diagram of a driving situation recognition system of a bicycle according to an embodiment of the present invention,
3 is an algorithm flowchart of the driving situation calculating unit of FIG. 2;
4 is a view showing the acceleration direction by gravity acceleration and pedaling while driving the bicycle in the driving situation recognition system of the bicycle according to an embodiment of the present invention,
FIG. 5 is a flowchart illustrating an algorithm for calculating an acceleration value in a vertical direction according to a road surface while driving a bicycle in a driving situation recognition system of a bicycle according to an exemplary embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 자전거의 주행상황인식 시스템을 설명한다. Hereinafter, a driving situation recognition system of a bicycle according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

자전거의 주행상황인식 시스템은 가속도 측정모듈(100)과 단말기(200)를 포함한다. The driving situation recognition system of the bicycle includes an acceleration measurement module 100 and a terminal 200.

가속도 측정모듈(100)은 무선 송신부(110)와 3축 가속도 센서(120)를 내장된 저전력 손목시계형 임베디드 기기로 구성된다. 가속도 측정모듈(100)은 자전거의 불필요한 움직임 신호를 배제하기 위해 탑승자의 무게중심과 가장 가까운 자전거 안장 및 프레임에 중심축을 고정하여 부착된다. Acceleration measurement module 100 is composed of a low-power wristwatch embedded device embedded with a wireless transmitter 110 and a three-axis acceleration sensor 120. Acceleration measurement module 100 is attached by fixing the central axis to the bicycle saddle and frame closest to the center of gravity of the occupant in order to exclude unnecessary movement signal of the bicycle.

본 실시 예에 따른 가속도 측정모듈(100)은 장착의 편의성과 활용성 증대를 위해 손목 시계형 저전력 MCU 키트인 EZ430 Chronos (Texas Instrument, USA)가 사용될 수 있다. The acceleration measurement module 100 according to the present embodiment may use a wrist watch type low power MCU kit EZ430 Chronos (Texas Instrument, USA) in order to increase convenience and usability.

가속도 측정모듈(100)은 3축 가속도 센서(120)를 통해 자전거(10)에 작용하는 가속도 값을 감지하고, 저전력 무선 통신 프로토콜 방식의 무선 송신부(110)를 통해 전송한다. The acceleration measurement module 100 detects an acceleration value acting on the bicycle 10 through the three-axis acceleration sensor 120 and transmits it through the wireless transmitter 110 of the low power wireless communication protocol method.

단말기(200)는 가속도 측정모듈(100)로부터의 가속도 값을 수신하고, 저장하며, 가속도 값을 바탕으로 자전거의 주행상황정보를 연산한다. The terminal 200 receives and stores an acceleration value from the acceleration measuring module 100 and calculates driving state information of the bicycle based on the acceleration value.

단말기(200)는 무선 수신부(210), 데이터 수신부(220), 주행상황 연산부(230)를 포함하며, 통상의 개인용 컴퓨터(Personal Computer, 이하에서는 PC로 기재함)로 구현될 수 있다. The terminal 200 may include a wireless receiver 210, a data receiver 220, and a driving situation calculator 230, and may be implemented as a general personal computer (hereinafter, referred to as a PC).

무선 수신부(210)는 가속도 측정모듈(100)의 무선 송신부(110)와 데이터 통신하여, 3축 가속도 센서(120)로부터 측정된 가속도 값을 수신한다. 본 실시 예에서 무선 수신부(210)는 PC의 USB포트에 장착되는 USB형 통신 안테나로 구현될 수 있다. The wireless receiver 210 communicates with the wireless transmitter 110 of the acceleration measurement module 100 to receive an acceleration value measured from the three-axis acceleration sensor 120. In the present embodiment, the wireless receiver 210 may be implemented as a USB communication antenna mounted on a USB port of a PC.

데이터 수신부(220)는 무선 수신부(210)에서 수신된 상기 가속도 값을 LabVIEW 10.0로 작성된 전용 소프트웨어를 사용하여 가속도 데이터로 수신하고 저장하도록 구성할 수 있다. The data receiver 220 may be configured to receive and store the acceleration value received by the wireless receiver 210 as acceleration data using dedicated software written in LabVIEW 10.0.

주행상황 연산부(230)는 데이터 수신부(220)와 연결되며, 데이터 수신부(220)에 수신/저장된 가속도 데이터를 기반으로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 인식하고 판별하도록 연산한다. The driving situation calculator 230 is connected to the data receiver 220, and is configured to recognize and determine characteristics of a driving path such as a road slope, a curve, and a road surface state based on the acceleration data received / stored in the data receiver 220. do.

가속도 센서의 측정 데이터에는 수직 위 방향 (upward) 중력 가속도 (1G) 성분이 항상 포함되어 있는데, 3개의 측정 좌표축에 작용하는 정적 가속도 (static acceleration)를 적절히 활용하면 가속도 센서의 기울어진 각도 (tilt angle)을 구할 수 있게 된다. 그러나 이동하는 물체(자전거, 10)에 부착된 가속도 센서(120)에는 중력 가속도 이외에 이동 중에 외부의 힘에 의한 동적 가속도 성분(dynamic acceleration)도 포함되므로 자이로 센서 등의 추가 관성 센서를 이용해 측정 중인 센서 좌표축이 기울어진 각도를 별도로 측정해 보정하지 않으면 가속도 센서만을 이용해서 움직이는 물체의 위치나 상황을 추정하는 것은 일반적으로 불가능하다. The accelerometer's measurement data always includes the vertical upward acceleration (1G) component, and the tilt angle of the accelerometer can be adjusted by using static acceleration acting on the three measurement coordinate axes. ) Will be available. However, the acceleration sensor 120 attached to the moving object (bike) 10 includes dynamic acceleration components due to external forces during movement in addition to gravity acceleration, so that the sensor being measured using an additional inertial sensor such as a gyro sensor It is generally impossible to estimate the position or situation of a moving object using only the acceleration sensor unless the coordinate axis is measured and corrected separately.

그러나, 본 실시 예의 주행상황 연산부(230)는 주행 중이거나 정지한 자전거(10)에 있어, 이동 경로 중 발생 가능한 위치적 상황, 각 경우에 관여하는 중력과 외력, 그리고 그에 따른 3축 가속도 센서(120)의 측정값을 이용해 추가적인 관성 센서를 사용하지 않고도 주행 상황을 판별할 수 있다. However, the driving situation calculation unit 230 of the present embodiment, in the bicycle 10 while driving or stopped, the positional situation that may occur during the movement path, the gravity and external force involved in each case, and the three-axis acceleration sensor accordingly ( The measurement value of 120 may be used to determine driving conditions without using an additional inertial sensor.

우선 정지 상황에서는 중력 외에는 외부의 힘이 작용하지 않으므로 3축 가속도 센서(120)의 3방향 측정 좌표축에 작용하는 중력 가속도의 분력 사이에 다음과 같은 관계가 성립한다. First, since no external force acts in the stationary state except gravity, the following relationship is established between the components of gravity acceleration acting on the three-way measurement coordinate axis of the 3-axis acceleration sensor 120.

Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 ....... (1)Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 ....... (1)

Ax는 가속도 센서의 x 축 가속도 값  Ax is the x-axis acceleration value of the acceleration sensor

Ay는 가속도 센서의 y 축 가속도 값Ay is the y-axis acceleration value of the acceleration sensor

Az는 가속도 센서의 z 측 가속도 값Az is the z-side acceleration value of the acceleration sensor

그와 동시에 평지에 정지한 경우에는 식 (2)와 같은 특별한 관계를 만족한다.At the same time, when stopped on a flat surface, the special relationship as shown in Eq. (2) is satisfied.

Ax2 + Ay2 = G2 ........ (2)Ax 2 + Ay 2 = G 2 ........ (2)

혹은, 식 (1)과 식 (3) 으로도 표현 가능하다. Or it can also be represented by Formula (1) and Formula (3).

Az = 0 ........ (3)Az = 0 ........ (3)

이때, 각 축 방향의 성분의 비율로부터 자전거 차체의 지면에 대해 기울어진 각도가 추정 가능하다. At this time, the inclination angle with respect to the ground of the bicycle body can be estimated from the ratio of components in each axial direction.

반면 주행 중에는 외부의 힘이 존재하는 경우이므로, 식 (4)로 나타나며 각 좌표축에 나타나는 가속도 성분들 간의 관계는 내리막 도로인 경우와 오르막 도로인 경우에 대해 다른 양상을 보인다.On the other hand, since there is an external force while driving, it is represented by Equation (4), and the relationship between the acceleration components appearing in each coordinate axis is different between the downhill road and the uphill road.

Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 ..........(4)Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 .......... (4)

우선, 평지를 주행하는 경우, 평지 정지 상태와 마찬가지로 식 (5)와 같은 관계가 성립한다.First, in the case of traveling on a flat land, the same relationship as in equation (5) is established as in the flat stop state.

Ax2 + Ay2 = G2............(5)Ax 2 + Ay 2 = G 2 ............ (5)

그러나, 주행 방향으로는 지면과 수직인 중력 가속도 대신 페달링에 의한 가속 성분이 작용하므로 식 (3)과 달리 식 (6)이 되며, 결과적으로 식 (7)의 관계가 된다.However, in the driving direction, the acceleration component by pedaling acts instead of the gravity acceleration perpendicular to the ground, resulting in equation (6) unlike equation (3), resulting in a relationship of equation (7).

Az = a ...........(6)Az = a ........... (6)

a 는 페달링에 의한 주행 방향의 가속 성분a is the acceleration component of the driving direction due to pedaling

Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 ............(7)Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 ............ (7)

도 4와 같이, 내리막, 오르막 도로 주행 중 중력가속도 및 외부의 힘, 즉 자전거 페달링에 의한 추진력의 작용 방향을 모식도로 나타내었다. 내리막 도로에서는 페달링에 의한 자전거 진행 방향의 가속 성분이 중력가속도에 의한 가속과 반대 방향으로 작용하고, 그 결과 크기가 감소하게 된다. 즉, 식 (8)이며, 그 결과 식 (9)가 된다.As shown in FIG. 4, the direction of gravity acceleration and external force during driving downhill and uphill road, that is, the direction of action of the driving force by bicycle pedaling is shown in a schematic diagram. On the downhill road, the acceleration component of the bicycle driving direction due to pedaling acts in the opposite direction to the acceleration due to the acceleration of gravity, resulting in a decrease in magnitude. That is, it is Formula (8), and as a result, it becomes Formula (9).

Az = │a - Gz│.........(8)Az = │a-Gz│ ......... (8)

Gz는 중력 가속도에 의한 주행 방향 가속 성분 Gz is the driving direction acceleration component due to gravity acceleration

Ax2 + Ay2 + Az2 < G2 ...........(9)Ax 2 + Ay 2 + Az 2 <G 2 ........... (9)

반면, 오르막 도로에서는 페달링에 의한 자전거 진행 방향의 가속 성분이 1G 가속과 같은 방향으로 작용하므로 식 (10)이 되고, 따라서 식 (11)로 나타나게 된다. On the other hand, in an uphill road, the acceleration component of the bicycle driving direction due to pedaling acts in the same direction as the 1G acceleration, resulting in Equation (10), and thus, Equation (11).

Az = │a + Gz│........(10)Az = │a + Gz│ ........ (10)

a는 페달링에 의한 주행 방향의 가속 성분a is an acceleration component in the driving direction due to pedaling

Gz는 중력 가속도에 의한 주행 방향 가속 성분Gz is the driving direction acceleration component due to gravity acceleration

Ax2 + Ay2 + Az2 < G2 .........(11)Ax 2 + Ay 2 + Az 2 <G 2 ......... (11)

이상의 관계를 표 1에 정리하였다.The above relationship is summarized in Table 1.

구분division 평지flat 오르막ascent 내리막Downhill 정지stop Ax2 + Ay2 = G2 Ax 2 + Ay 2 = G 2 Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 주행Driving Ax2 + Ay2 + Az2 > G2
Ax2 + Ay2 = G2
Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2
Ax 2 + Ay 2 = G 2
Ax2 + Ay2 + Az2 > G2
Ax2 + Ay2 ≠ G2
Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2
Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2
Ax2 + Ay2 + Az2 > G2
Ax2 + Ay2 ≠ G2
Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2
Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2

표 1을 보면, 중력 가속도와 자전거의 페달링이 동시에 작용하는 이동 중인 경우 임에도 불구하고, 추가적인 관성 센서의 사용 없이 3축 가속도센서의 측정치 만을 바탕으로 자전거의 주행 상황을 구분하여 인식할 수 있음을 알 수 있다. Table 1 shows that even though the gravity acceleration and the pedaling of the bicycle are moving at the same time, the driving situation of the bicycle can be distinguished and recognized based only on the measurement value of the 3-axis acceleration sensor without the use of an additional inertial sensor. Can be.

상기한 내용을 근거하여, 본 실시 예의 주행상황 연산부(230)는 도 3과 같은 알고리즘을 포함하도록 구성된다. 즉, 주행상황 연산부(230)의 알고리즘은 Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 = G2 이면, 상기 자전거가 평지에서 정지한 상태로 판단하고, Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면, 상기 자전거가 오르막 또는 내리막에서 정지한 상태로 판단하며, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 가 아니면, 상기 자전거가 내리막을 주행하는 것으로 판단하고, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 = G2 이면 상기 자전거가 평지 주행인 것으로 판단하며, Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면 상기 자전거가 오르막 주행인 것으로 판단한다. Based on the above, the driving situation calculator 230 of the present embodiment is configured to include the algorithm shown in FIG. 3. That is, when the algorithm of the driving situation calculating unit 230 is Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 , and Ax 2 + Ay 2 = G 2, it is determined that the bicycle is stopped on a flat surface and Ax 2 + Ay If 2 + Az 2 = G 2 and Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2 , the bicycle is determined to be stopped at an uphill or downhill, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 Otherwise, it is determined that the bicycle is traveling downhill, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 Where Ax 2 + Ay 2 = G 2 If it is determined that the bicycle is flat driving, Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 Where Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2 If it is, the bicycle is determined to be driving uphill.

주행 중 노면의 상태에 대하여 각 가속도 값은 아래와 같은 식(12)를 얻는다. Regarding the state of the road surface while driving, each acceleration value is obtained by the following equation (12).

X(Ω) = FT(x(t)).........(12)X (Ω) = FT (x (t)) ......... (12)

Ω 는 디지털 주파수Ω is the digital frequency

이때, 노면의 상태를 나타내는 T는 식(13)으로 나타나고, At this time, T representing the state of the road surface is represented by equation (13),

Figure 112011096528815-pat00003
............(13)
Figure 112011096528815-pat00003
............ (13)

Ωc 는 미리 지정된 주파수Ωc is the predefined frequency

식 (14)이면 부드러운 노면, 식(15)이면 거친 노면으로 판단한다. Equation (14) determines the smooth road surface, and Equation (15) determines the rough road surface.

T < T0 .................(14)T <T 0 ....................... (14)

T > T0 .................(15)T> T 0 ....................... (15)

T0 는 미리 지정된 값T 0 Is a predefined value

이러한 주행상황 연산부(230)는 Matlab으로 작성된 전용 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 물론, Matlab 이외에도 다양한 프로그램을 사용하여 작성되어도 무방하다. The driving situation calculator 230 may be implemented using dedicated software written in Matlab. Of course, it can be written using various programs besides Matlab.

상기한 바와 같이, 주행상황 연산부(230)은 알고리즘을 통해 자전거(10)에 부착된 가속도 측정모듈로부터의 가속도값을 이용해 자전거의 주행상황정보 즉 정지, 주행, 내리막 및 오르막 주행상황, 노면 상태를 자동으로 연산할 수 있다. As described above, the driving situation calculating unit 230 uses the acceleration value from the acceleration measuring module attached to the bicycle 10 through an algorithm to calculate driving status information of the bicycle, that is, stopping, driving, downhill and uphill driving conditions, and road surface conditions. It can be calculated automatically.

특히, 주행상황 연산부(230)의 알고리즘을 적용하게 되면, 자이로 센서 등의 추가 관성 센서의 설치 없이 하나의 3축 가속도 센서(120)로부터 측정된 가속도 값만을 이용해, 자전거의 주행상황정보를 판별할 수 있게 된다.
In particular, when the algorithm of the driving situation calculating unit 230 is applied, the driving situation information of the bicycle may be determined using only the acceleration values measured from one triaxial acceleration sensor 120 without installing an additional inertial sensor such as a gyro sensor. It becomes possible.

상기 주행상황 연산부(230)에서 연산된 주행상황정보는 도식화되거나 문자화되어 PC의 모니터(미도시)에 디스플레이시킬 수 있고, 데이터가 메모리(미도시)에 저장될 수 있다.
The driving condition information calculated by the driving condition calculator 230 may be displayed or displayed on a monitor (not shown) of a PC, and data may be stored in a memory (not shown).

본 실시 예의 주행상황 연산부(230)의 알고리즘은 가속도 측정모듈(100)을 자전거(10)에 부착시, 3축 가속도 센서(120)의 X 축이 지면에 수직하지 않고 일정 오차 한계 내에서 기울어질 경우, 미리 정의된 초기 정지 구간에서 얻은 정적 가속도 데이터로부터 3축 가속도 센서(120) X 축의 기울어진 각도를 추정하고, 이를 이용해 3축 가속도 센서(120)로부터 측정되는 가속도 값을 보정할 수 있는 보정식 (16)을 더 구비할 수 있다. According to the algorithm of the driving situation calculator 230 of the present embodiment, when the acceleration measurement module 100 is attached to the bicycle 10, the X axis of the three-axis acceleration sensor 120 may be inclined within a certain error limit without being perpendicular to the ground. In this case, the inclination angle of the X-axis of the 3-axis acceleration sensor 120 is estimated from the static acceleration data obtained in the predefined initial stop section, and the beam can be used to correct the acceleration value measured from the 3-axis acceleration sensor 120. Formula (16) may be further provided.

Figure 112011096528815-pat00004
..........(16)
Figure 112011096528815-pat00004
.......... (16)

Ax와 Az는 3축 가속도 센서로부터 측정된 가속도 데이터Ax and Az are acceleration data measured from 3-axis acceleration sensor

Ax'와 Az'는 보정된 가속도 데이터
Ax 'and Az' are corrected acceleration data

한편, 실제 주행 중 3축 가속도 센서(120)에는 노면으로부터 생기는 불규칙한 진동, 자전거 차체에서 생기는 진동, 그리고 차체의 완충 장치로부터 생기는 2차적인 진동 등 잡음 요소가 많아, 주행 데이터의 인식 과정에 오차의 요인으로 작용할 가능성이 있다. On the other hand, the three-axis acceleration sensor 120 during actual driving has a lot of noise factors such as irregular vibrations generated from the road surface, vibrations generated from the bicycle body, and secondary vibrations generated from the shock absorber of the vehicle body. It can be a factor.

특히 오르막 주행 시 페달링에 의한 가속력이 작을 때, 식 (11)의 조건에 명백히 일치하지 않아 오르막 주행으로 구분되기 어려운 상황이 존재한다. 이와 같은 경우, 식 (10)에 근거하여 평소보다 크게 증가한 구간에 대해 오르막으로 판정하는 것이 보다 정확할 수 있다.
In particular, when the acceleration force due to pedaling during uphill driving is small, there is a situation where it is difficult to be distinguished as an uphill driving because it does not clearly match the condition of Equation (11). In such a case, it may be more accurate to determine uphill for a section that has increased significantly than usual based on equation (10).

이상, 본 발명을 본 발명의 원리를 예시하기 위한 바람직한 실시 예와 관련하여 도시하고 또한 설명하였으나, 본 발명은 그와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용으로 한정되는 것이 아니다. 오히려 첨부된 특허청구범위의 사상 및 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대한 다수의 변경 및 수정 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주 되어야 할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be understood by those skilled in the art that many changes and modifications of the present invention can be made without departing from the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, all such appropriate modifications and changes, and equivalents thereof, should be regarded as within the scope of the present invention.

10...자전거
100...가속도 측정모듈
110...무선 송신부
120...3축 가속도 센서
200...단말기
210...무선 수신부
220...데이터 수신부
230...주행상황 연산부
10 ... Bike
100 ... Acceleration measurement module
110.Wireless transmitter
120 ... 3-axis acceleration sensor
200 ... terminal
210.Wireless receiver
220.Data receiving unit
230. Driving situation calculator

Claims (5)

자전거의 일 측에 장착되고, 자전거의 움직임에 따른 가속도 값을 측정하여 무선으로 전송하는 가속도 측정모듈; 및,
상기 가속도 측정모듈로부터 측정된 상기 가속도 값을 수신하고, 저장하며 상기 가속도 값을 바탕으로 자전거의 주행상황정보를 연산하는 단말기;를 포함하고,
상기 단말기는
상기 가속도 측정모듈에서 감지된 가속도 값을 수신하는 무선 수신부;
상기 무선 수신부에 연결되어 상기 가속도 값을 가속도 데이터로 저장하는 데이터 수신부; 및,
상기 데이터 수신부와 연결되어 상기 가속도 데이터를 바탕으로 상기 자전거의 주행상황정보를 연산하는 주행상황 연산부;를 포함하며,
상기 주행상황 연산부는 상기 가속도 데이터로부터 상기 주행상황정보를 연산하는 알고리즘을 구비하며,
상기 알고리즘은,
자전거의 지면에 대한 수직방향을 X축, 자전거의 측면 방향을 Y축, 자전거의 전방 진행방향을 Z축이라 하고, 상기 가속도 센서의 상기 X축 가속도 측정값을 Ax, 상기 가속도 센서의 상기 Y축 가속도 측정값을 Ay, 상기 가속도 센서의 상기 Z축 가속도 측정값을 Az 및, 중력 가속도를 G 라 할 경우,
Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 = G2 이면, 상기 자전거가 평지에서 정지한 상태로 판단하고,
Ax2 + Ay2 + Az2 = G2 이고, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면, 상기 자전거가 오르막 또는 내리막에서 정지한 상태로 판단하며,
Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 가 아니면, 상기 자전거가 내리막을 주행하는 것으로 판단하고,
Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 = G2 이면 상기 자전거가 평지 주행인 것으로 판단하며,
Ax2 + Ay2 + Az2 ≠ G2 이고, Ax2 + Ay2 + Az2 > G2 이며, Ax2 + Ay2 ≠ G2 이면 상기 자전거가 오르막 주행인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 자전거의 주행상황인식 시스템.
An acceleration measurement module mounted on one side of the bicycle and wirelessly measuring an acceleration value according to the movement of the bicycle; And
And a terminal for receiving and storing the acceleration value measured from the acceleration measurement module and calculating driving status information of the bicycle based on the acceleration value.
The terminal is
A wireless receiver configured to receive an acceleration value detected by the acceleration measurement module;
A data receiver connected to the wireless receiver to store the acceleration value as acceleration data; And
And a driving condition calculator connected to the data receiver to calculate driving condition information of the bicycle based on the acceleration data.
The driving situation calculation unit includes an algorithm for calculating the driving situation information from the acceleration data,
The algorithm comprises:
The X-axis is perpendicular to the ground of the bicycle, the Y-axis is the lateral direction of the bicycle, the Z-axis is the forward movement direction of the bicycle, the X-axis acceleration measurement value of the acceleration sensor is Ax, and the Y-axis of the acceleration sensor is When the acceleration measurement value is Ay, the Z-axis acceleration measurement value of the acceleration sensor is Az and the gravity acceleration is G,
When Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 and Ax 2 + Ay 2 = G 2 , the bicycle is determined to be stopped on a flat surface.
When Ax 2 + Ay 2 + Az 2 = G 2 and Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2 , the bicycle is determined to be stopped uphill or downhill,
If Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , and not Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 , the bicycle is determined to travel downhill,
When Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 , and Ax 2 + Ay 2 = G 2, the bicycle is determined to be flat.
When Ax 2 + Ay 2 + Az 2 ≠ G 2 , Ax 2 + Ay 2 + Az 2 > G 2 , and Ax 2 + Ay 2 ≠ G 2, the bicycle is determined to be uphill. Driving situation recognition system.
삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 알고리즘은 상기 가속도 센서의 X 축이 지면과 수직방향에 대해 기울어진 오차에 따라 상기 Ax 및 상기 Az 의 보정값을 산출하는 보정식을 더 포함하며,
상기 보정식은
Figure 112013037569491-pat00006
인 것을 특징으로 하는 자전거의 주행상황인식 시스템.
The method of claim 1,
The algorithm further includes a correction equation for calculating the correction value of the Ax and the Az according to the error in which the X axis of the acceleration sensor is inclined with respect to the vertical direction to the ground,
The correction formula is
Figure 112013037569491-pat00006
Driving situation recognition system of a bicycle, characterized in that.
제 1 항에 있어서,
상기 가속도 측정모듈은,
자전거에 작용하는 가속도 값을 감지하는 3축 가속도 센서와, 상기 3축 가속도 센서로부터 감지된 가속도 값을 무선으로 전송하는 무선 송신부가 내장된 저전력의 손목시계형 임베디드 기기인 것을 특징으로 하는 자전거의 주행상황인식 시스템.
The method of claim 1,
The acceleration measurement module,
It is a low-power wristwatch embedded device that includes a three-axis acceleration sensor for sensing the acceleration value acting on the bicycle, and a wireless transmission unit for wirelessly transmitting the acceleration value detected from the three-axis acceleration sensor. Context awareness system.
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