KR101490910B1 - 졸음운전 검출방법 - Google Patents
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Abstract
실시예는 제1 기간마다 조향토크 정보 및 횡변위 정보를 기초로 현재특징값을 계산하는 단계; 제2 기간동안에 상기 제1기간마다 계산되는 상기 현재특징값을 기초로 현재임계값을 연산하는 단계; 상기 제2기간마다, 상기 현재임계값과 상기 제2기간동안 계산된 현재특징값을 비교하여 졸음운전 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 졸음운전 검출방법을 제공한다. 따라서, 졸음운전 시 조향토크와 횡변위 신호의 변화를 활용하여 졸음운전을 판단하여 기존 조향각을 기반으로 판단하는 방식에 비해 고속주행에서 졸음운전 검출 정확도를 높일 수 있다.
Description
본 발명은 졸음운전 검출방법에 대한 것으로, 보다 상세하게는 주행 패턴 중 조향 토크를 기초로 졸음운전을 검출하는 방법에 대한 것이다.
졸음운전은 고속도로 교통사고의 10건 중 4건에 직간접적 원인을 갖고 있어 이를 방지 또는 예방할 시스템에 대한 필요성이 높다.
현재까지 운전자의 상태를 감시하는 시스템은 대체적으로 주행패턴, 운전자 영상, 생체신호 등을 분석하여 운전자의 상태를 평가하는데, 이중 주행패턴 기반 졸음운전 검출 시스템은 카메라나 별도의 센서 추가 없이 CAN 데이터 만으로 구현 가능하다는 장점을 가지고 있다.
주행패턴 기반 졸음운전 검출 기술은 차량에서 획득한 다양한 신호를 이용하여 운전자의 상태를 평가한다.
대표적으로 사용되는 신호가 조향각, 횡변위, 차속 등이 있으며, 이들 신호를 조합하여 운전자의 상태를 유추할 수 있는 운전 특징을 검출한다.
종래에 가장 많이 사용되는 특징으로는 조향각 deadband가 있다. 조향각 deadband는 일정 시간 동안 0 근처 조향각 유지 후 크고 급한 수정 조향 패턴을 말한다. 운전 중 졸게 되면 일정 시간 동안 0 근처 조향각을 유지하다가 졸음에서 깨어나면서 갑작스런 조향을 하기 때문에 조향각 deadband를 졸음운전의 특징으로 사용한다.
그러나, 조향각 deadband를 기초로 졸음운전 여부를 판단하는 경우, 대부분의 졸음운전 검출로직의 동작조건인 단조로운 고속주행 중에는 정상 주행 중에도 조향각 변화가 미미하기 때문에 단순히 조향각의 변화가 없다고 해서 졸고 있다고 추정할 수 없다.
또한, 급격한 수정조향 패턴은 매우 위험한 졸음운전 후에 나타나는 것이기 때문에 졸음운전 검출로직의 사전적 경보라는 목적에 맞지 않고, 많은 경우 졸음에서 깨어났을 때 위험하지 않은 상황이면 급격한 수정조향이 없기 때문에 조향각 deadband가 발생하지 않는다.
따라서, 기존의 조향각 deadband 특징은 매우 위험한 상황이 이미 발생한 후 졸음운전을 검출하게 되고, 일반적인 졸음운전은 정상주행과 구분하기 어렵다는 단점을 갖고 있다.
실시예는 조향토크에 기초하여 졸음운전 여부를 검출하는 졸음운전 검출방법을 제공한다.
실시예는 제1 기간마다 조향토크 정보 및 횡변위 정보를 기초로 현재특징값을 계산하는 단계; 제2 기간동안에 상기 제1기간마다 계산되는 상기 현재특징값을 기초로 현재임계값을 연산하는 단계; 상기 제2기간마다, 상기 현재임계값과 상기 제2기간동안 계산된 현재특징값을 비교하여 졸음운전 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 졸음운전 검출방법을 제공한다.
삭제
상기 현재특징값은 상기 정보의 최대 및 최소값의 범위 한정, 기울기 평가 또는 주파수 분석 중 하나일 수 있다.
상기 임계값은 다음의 수학식을 충족할 수 있다.
Thtorque=fcurrent(xtorque)+α*Ctorque
Thoffset=fcurrent(xoffset)+β*Coffset
이때, xtorque 는 조향토크의 현재특징값, xoffset는 횡변위분산의 현재특징값, Ctorque 및 Coffset 는 기본값으로 정의된다. fcurrent는 임의의 함수, α 및 β는 임의의 계수로서, 차량의 제원 기타 특성에 따라 당업자가 임의로 정할 수 있을 것이다. 한편, Thtorque는 조향토크에 관한 임계값을, Thoffset은 횡변위 분산에 관한 임계값을 의미한다.
삭제
삭제
상기 제2 기간은 2분일 수 있다.
상기 졸음평가하는 단계는 상기 제2 기간 동안의 상기 현재특징값 중 상기 현재 임계값보다 큰 경우의 수효를 카운트할 수 있다.
상기 졸음평가하는 단계는, 상기 현재임계값보다 큰 상기 현재특징값의 수효가 5 이상인 경우를 졸음운전으로 판단할 수 있다.
실시예에 따르면, 졸음운전 시 조향토크와 횡변위 신호의 변화를 활용하여 졸음운전을 판단하여 기존 조향각을 기반으로 판단하는 방식에 비해 고속주행에서 졸음운전 검출 정확도를 높일 수 있다.
또한, 기존의 조향각 deadband 기반의 졸음운전검출시스템은 큰 수정조타가 있어야 검출 가능하므로 이미 매우 위험한 졸음운전 상황이 지나야만 경보가 제시되어 효용성이 떨어진다. 반면에 조향토크 deadband는 수정조타를 검출하지 않고, 졸음으로 인해 악력이 감소해 조향토크의 변화가 감소하는 현상을 검출하므로 보다 빨리 경보를 제시할 수 있으며, 사고 예방의 효용성이 높다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 졸음운전 검출방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 도 1의 조향토크의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 3은 도 1의 초기임계값 설정 단계를 나타내는 순서도이다.
도 4는 도 1의 주기적으로 임계값 계산 및 평가 단계를 나타내는 순서도이다.
도 2는 도 1의 조향토크의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 3은 도 1의 초기임계값 설정 단계를 나타내는 순서도이다.
도 4는 도 1의 주기적으로 임계값 계산 및 평가 단계를 나타내는 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
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 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 졸음운전 검출방법을 나타내는 순서도이고, 도 2는 도 1의 조향토크의 변화를 나타내는 그래프이고, 도 3은 도 1의 초기임계값 설정 단계를 나타내는 순서도이며, 도 4는 도 1의 주기적으로 임계값 계산 및 평가 단계를 나타내는 순서도이다.
대부분의 졸음운전검출로직의 작동조건인 단조로운 고속주행 시에서는 조향휠이 거의 대부분 작은 값을 유지하기 때문에 졸음운전이나 정상운전 모두 조향각 변화가 작다.
또한, 조향각이 on-center 구간(-6~6° 사이)에 있으면, 작은 조향토크 신호는 조향각에 영향을 미치지 않기 때문에 정상과 졸음운전의 차이가 두드러지지 않는다.
반면, 토크는 on-center 구간에서의 변화도 감지해 내기 때문에 정상과 졸음운전을 보다 정확히 구별해 낼 수 있다.
실시예에 따르면 졸음 운전을 판단하는 기준으로 낮은 조향력, 즉 조향토크와 낮은 조향의지로 인한 횡변위 분산 증가를 갖는다.
조향토크는 MDPS 의 스티어링 컬럼 토크 신호를 가지고 판단하며, 횡변위 분산 증가는 LDW의 수직 오프셋 신호를 가지고 판단한다.
이하에서는 도 1 내지 도 4를 참고하여, 본 발명을 참고한다.
먼저, 제어부는 조향토크, 횡변위 및 차속 정보를 수신한다.
도 2a 및 도 2b를 참고하면, 도 2a는 정상 운전에서의 조향토크와 횡변위를 나타내는 데이터이고, 도 2b는 졸음운전시의 조향토크와 횡변위를 나타내는 데이터이다.
도 2a 및 도 2b를 참고하면, 정상운전 시에는 조향토크가 빠르게 변화하며, 작은 횡변위 분산이 발생하는 것을 관찰할 수 있으나, 졸음운전 시에는 조향토크가 느리게 변화하고 큰 횡변위 분산이 발생하는 것을 관찰할 수 있다.
조향토크나 횡변위는 노이즈 감소를 위해 필터링을 수행할 수 있다.
제어부는 상기 정보를 수신하고, 정보를 기초로 임계값을 각각 계산하는데, 먼저 학습단계를 진행한다(s300).
도 3과 같이 운전자가 운전 중 상기 졸음검출방법에 대한 로직을 수행하면, 제어부는 매 15초마다 상기 조향토크, 횡변위 및 차속 정보를 수신한다(s310).
다음으로, 상기 정보에 대하여 제외 조건이 있는지 여부를 평가한다(s320).
상기 제외조건은 차선 변경, 횡변위 미검출이 0.5초 이상 되는 경우, 속도가 60km/h 이하로 0.5 초 이상인 경우 또는 조향휠에서 손 놓은 상태가 0.5초 이상 진행된 경우 등일 수 있다.
상기 제외조건은 임의로 설정가능하다.
상기 상황 중 하나로 판단되는 경우에는 유효한 데이터가 입력되지 않은 것으로 판단하여 다음 정보를 수신할 때까지 연산하지 않는다.
즉, 상기 제외조건은 졸음운전과 관계 없이 조향토크가 느리게 변화하는 일이 빈번히 발생하거나, 졸음과 관계없이 횡변위 분산이 커지는 경우이다.
다음으로, 상기 정보가 유효하다고 판단되면, 특징값을 계산한다(s330).
제어부는 조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)을 특징값으로 추출한다.
조향토크 deadband(xtorque)는 도 2a 및 도 2b와 같이 졸음운전 시 정상운전과 다르게 느리게 움직이는 조향토크를 검출하기 위한 것으로 신호의 최대, 최소값의 범위를 한정하거나, 기울기를 평가하거나, 주파수 분석을 수행하는 등으로 구현할 수 있다.
조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값을 이용하여 도 2a 및 도 2b와 같은 차이를 갖는 주행패턴을 검출한다.
학습 단계에서는 15초마다 상기 조향토크 deadband와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값을 저장한다(s340).
운전자가 상기 로직을 수행한지 소정시간, 바람직하게는 20분이 경과하면(s350), 저장된 복수의 조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값에 대하여 임계값(Thtorque, Thoffset)을 계산한다(s360).
상기 임계값(Thtorque, Thoffset)은 다음의 수학식을 따른다.
[수학식 1]
Thtorque=fcurrent(xtorque)+α*Ctorque
Thoffset=fcurrent(xoffset)+β*Coffset
이때, xtorque 는 조향토크의 현재특징값, xoffset는 횡변위분산의 현재특징값, Ctorque 및 Coffset 는 기본값으로 정의된다. fcurrent는 임의의 함수, α 및 β는 임의의 계수로서, 차량의 제원 기타 특성에 따라 당업자가 임의로 정할 수 있을 것이다. 한편, Thtorque는 조향토크에 관한 임계값을, Thoffset은 횡변위 분산에 관한 임계값을 의미한다.
삭제
이와 같이, 학습단계의 임계값(Thtorque, Thoffset)이 각각 연산되면, 학습단계를 종료하고, 평가 단계로 전환된다(s400).
평가단계가 시작되면, 제어부는 매 15초마다 상기 조향토크, 횡변위 및 차속 정보를 수신한다(s410).
다음으로, 상기 정보에 대하여 제외 조건이 있는지 여부를 평가한다(s420).
상기 제외조건은 차선 변경, 횡변위 미검출이 0.5초 이상 되는 경우, 속도가 60km/h 이하로 0.5 초 이상인 경우 또는 조향휠에서 손 놓은 상태가 0.5초 이상 진행된 경우 등일 수 있다.
다음으로, 상기 정보가 유효하다고 판단되면, 특징값을 계산한다(s430).
제어부는 조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)을 특징값으로 추출한다.
조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값을 이용하여 도 2a 및 도 2b와 같은 차이를 갖는 주행패턴을 검출한다.
평가 단계에서는 15초마다 상기 조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값을 저장한다(s440).
운전자가 상기 평가단계가 진행된지 소정시간, 바람직하게는 2분이 경과하면(s450), 저장된 복수의 조향토크 deadband(xtorque)와 횡변위 분산(xoffset)의 특징값에 대하여 임계값(Thtorque, Thoffset)을 계산한다(s460).
상기 임계값(Thtorque, Thoffset)은 다음의 수학식을 따른다.
[수학식 1]
Thtorque=fcurrent(xtorque)+α*Ctorque
Thoffset=fcurrent(xoffset)+β*Coffset
이때, xtorque 는 조향토크의 현재특징값, xoffset는 횡변위분산의 현재특징값, Ctorque 및 Coffset 는 기본값으로 정의된다. fcurrent는 임의의 함수, α 및 β는 임의의 계수로서, 차량의 제원 기타 특성에 따라 당업자가 임의로 정할 수 있을 것이다. 한편, Thtorque는 조향토크에 관한 임계값을, Thoffset은 횡변위 분산에 관한 임계값을 의미한다.
삭제
다음으로, 연산된 임계값(Thtorque, Thoffset)을 비교한다(s470).
즉, 최근 2분 동안의 8번의 특징값과 그에 대한 임계값(Thtorque, Thoffset)을 각각 비교하여 특징값이 임계값(Thtorque, Thoffset) 이상인 경우의 수효를 카운트한다.
이때, 상기 카운트된 값이 2 이하인 경우를 레벨 0으로 정의하고, 카운트된 값이 3 내지 4인 경우를 레벨 1로 정의하고, 5이상인 경우를 레벨2로 정의할 수 있으나, 이는 임의로 설정할 수 있다(s480).
이때, 레벨0을 정상운전, 레벨1을 피로운전 및 레벨2를 졸음 운전으로 판정한다.
이와 같이 졸음운전으로 판단되면, 제어부는 알람 등을 통하여 운전자에게 알람함으로써 즉각적으로 대응이 가능하다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
Claims (9)
- 제1 기간마다 조향토크 정보 및 횡변위 정보를 기초로 현재특징값을 계산하는 단계;
제2 기간동안에 상기 제1기간마다 계산되는 상기 현재특징값을 기초로 현재임계값을 연산하는 단계;
상기 제2기간마다, 상기 현재임계값과 상기 제2기간동안 계산된 현재특징값을 비교하여 졸음운전 여부를 판단하는 단계;
를 포함하는
졸음운전 검출방법. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 현재특징값은 상기 정보의 최대 및 최소값의 범위 한정, 기울기 평가 또는 주파수 분석 중 하나에 의하여 연산되는 졸음운전 검출방법. - 제1항에 있어서,
상기 현재임계값은 다음의 수학식을 충족하는 졸음운전 검출방법.
Thtorque=fcurrent(xtorque)+α*Ctorque
Thoffset=fcurrent(xoffset)+β*Coffset
이때, xtorque 는 조향토크의 현재특징값, xoffset는 횡변위분산의 현재특징값, Ctorque 및 Coffset 는 기본값으로 정의되고, fcurrent는 임의의 함수, α 및 β는 임의의 계수이고, Thtorque는 조향토크에 관한 임계값을, Thoffset은 횡변위 분산에 관한 임계값을 의미한다. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 제2 기간은 2분인 졸음운전 검출방법. - 제1항에 있어서,
상기 졸음운전 여부를 판단하는 단계는 상기 제2 기간동안의 상기 현재특징값 중 상기 현재 임계값보다 큰 경우의 수효를 카운트하는 졸음운전 검출방법. - 제8항에 있어서,
상기 졸음운전 여부를 판단하는 단계는,
상기 현재임계값보다 큰 상기 현재특징값의 수효가 5 이상인 경우를 졸음운전으로 판단하는 졸음운전 검출방법.
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