KR101585195B1

KR101585195B1 - 운전자 피로도의 예측을 수반하는 안전 시스템을 구비한 차량

Info

Publication number: KR101585195B1
Application number: KR1020137029780A
Authority: KR
Inventors: 피터 콜레거; 프레드리치 클라에존; 알렉산드라 프리드; 프레드릭 오스트렘
Original assignee: 스카니아 씨브이 악티에볼라그
Priority date: 2011-04-20
Filing date: 2012-04-16
Publication date: 2016-01-13
Also published as: RU2561657C2; SE1150345A1; US20140046546A1; EP2699463B1; EP2699463A4; CN103476658B; RU2013151451A; BR112013023855B1; BR112013023855A2; EP2699463A1; US9340213B2; CN103476658A; WO2012144948A1; KR20130140874A; SE535765C2

Abstract

차량(2)이 현재 클록 시간과 차량의 이동들의 시간들에 관한 정보를 포함하는 타코그래프 신호(6)를 발생시키도록 된 타코그래프(4)와, 운전자에 대한 운전 및 휴식 시간들에 관한 정보를 포함하는 운전자의 카드 신호(10)를 발생시키도록 된 운전자의 카드 입력 유닛(8)과, 그리고 바람직하게는 운전자의 거동을 모니터링하기 위해, 상기 차량 내의 상기 운전자의 활동에 관한 정보를 포함하는 정신집중도 신호(16)를 발생시키도록 된 모니터링 시스템(12)을 포함한다. 상기 차량은 하나 이상의 운전자 지원 시스템(16), 예컨대 DWS 시스템 및 AEB 시스템을 더 포함한다. 또한, 상기 차량은 안전 시스템(18)을 포함하며, 상기 안전 시스템은 제어 유닛(20) 및 정신집중도 모델링 유닛(22)을 포함하고, 상기 정신집중도 모델링 유닛은 상기 타코그래프 신호 및/또는 운전자의 카드 신호에 근거하여, 정신집중도 모델(예컨대, 수면/기상 예측기 - SWP)을 이용하여 운전자에 대한 현재 피로도 값(KSS) 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값들(KSS)을 계산하도록 된 것이며, 상기 계산된 현재 및 예측되는 피로도 값들은 상기 피로도 값들에 기초하여 상기 차량의 운전자 지원 시스템들에 대한 제어 신호들(24)을 결정하도록 된 상기 제어 유닛(20)에 전달되기 위해 배열된다.

Description

운전자 피로도의 예측을 수반하는 안전 시스템을 구비한 차량{VEHICLE WITH A SAFETY SYSTEM INVOLVING PREDICTION OF DRIVER TIREDNESS}

본 발명은 독립 청구항의 서문(preamble)에 따른 안전 시스템이 구비된 차량 및 그와 같은 차량을 위한 방법에 관한 것이다.

증명하기 어렵지만, 모든 차량 사고의 무려 40 퍼센트는 피로에서 기인된다고 할 수 있다. 근거 없는, 따라서 받아들여 지지 않는 경고들을 발생시키는 것의 위험성은 현재 이용가능한 방법들에 의해 운전자에게 안전하게 경고하는 것이 불가능함을 의미한다.

연구 공동체 내에서, 차량이 얼마나 차선을 잘 유지하는지, 심지어 어떻게 인간이 눈을 깜박거리는지에 관하여 인체 피로도와 핸들 조향 거동(steering behaviour) 간의 연관성이 존재한다고 받아들여지고 있다. 그러나, 특정한 값/거동이 운전자의 피로도를 일관되게 나타낼 수 있도록 하는 단일의 임계값 또는 단일의 함수가 존재하지 않는다.

미국 특허 US 6313749 B1은 차량 운전자의 피로도 검출에 관한 것이고, 차량의 상태 및 운전자의 정신집중도를 검출하는 데 다수의 서로 다른 센서들을 사용하며, 상기 센서들로부터의 신호들을 가중 인자들로 변환하는 바, 상기 가중인자들은 상기 운전자의 주간 생체 리듬(biological diurnal rhythm)을 반영하는 모델을 조정하는 데 사용된다. 그 다음, 상기 조정된 모델은 상기 운전자에게로 경고들을 발생시키는데 사용된다.

미국 특허 US 6661345 B1은 차량 운전자의 정신집중도(alertness)를 모니터링하기 위한 모니터링 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 다른 것들 중에서도 특히, 음향 센서(acoustic sensor) 또는 전자파 센서(microwave sensor)를 포함한다. 상기 센서로부터의 출력 신호들은 운전자의 정신집중도에 관한 알고리즘을 이용하여 프로세스되고 프로세스된 신호는 출력된다. 그 다음, 상기 프로세스된 신호는 상기 운전자의 정신집중도를 평가하는 데 사용된다.

운전자가 피곤해 할 때 운전자에게 경고하는 데 현재 사용되는 많은 시스템들의 어려움이 상기 시스템들의 개인별 적응에 있는 바, 그 이유는 모든 운전자에게 적용가능한 일반적 임계값을 사용하는 것이 불가능하기 때문이며, 이러한 임계값은 운전자들에게 직접적으로 경고하는 것을 부적절하게 한다. 어떤 운전자들의 경우, 이들이 위험스러울 정도로 피로하여도 상기 시스템들은 어떠한 경고도 전혀 발생시키지 않는 반면, 다른 운전자들의 경우, 이들이 매우 정신집중된 상태여도 상기 시스템들은 경고를 발생시킬 것이다. 그러므로, 상기 시스템들은 교통 안전을 미미하게만 향상시키고, 잘못된 경고들이 흔하게 발생하는 경우 모든 유사한 시스템의 수용성(acceptance)이 낮아질 위험이 존재한다.

특정한 방법들은 운전자가 반드시 휴대해야 하는 다량의 부수적 장치들 또는 상기 운전자가 반드시 상기 시스템/방법에 수동으로 입력해야 하는 정보들을 요구한다.

연구 공동체 내에서, 상대적으로 일반적인 인간의 주간 리듬이 존재한다고 받아들여지고 있다. 스웨덴의 스트레스 연구기관의 연구원들,

등은 "수면/기상 예측기"(SWP) 모델이라고 불리는 상기 주간 리듬의 모델을 개발했고, 이 모델은 사람의 정신집중도 레벨을 근사화하기 위한 토대로서 다른 것들 중에서도 특히, 이전의 수면(prior sleep) 및 기상한 이례의 시간의 길이를 사용한다.

보다 구체적으로, 상기 모델은 세 가지 컴포넌트들, 즉 정신집중도 레벨(S), 생체적인 수면 패턴을 특징으로 하는 24 시간의 주기에 걸친 일일 주기 리듬(circadian rhythm)(C), 및 예컨대, "점심식사 후 낮잠"으로도 알려진 사람이 식사한 이후의 주간 생체 활동(diurnal biological activity)에 근거한 12-시간의 주기 리듬(12-hour ultradian rhythm)(U)에 근거한다.

상기 정신집중도 레벨(S) 자체는 세 가지 인자들, 즉 하루 중의 시간, 기상한 이례의 시간의 길이, 및 수면의 지속 기간에 의해 영향을 받는다. 보다 구체적으로는, S는 기상한 이례의 시간을 나타내며, 사람이 기상하는 순간에 최대값을 가지는 지수 함수 및 깨어있는 기간이 종료될 시의 점근적 감쇠(asymptotic decay)로서 모델링된다. 사람이 취침할 때, 수면 기간 동안 정신집중도가 "회복"되는 방식은 상기 수면의 초기에 상기 정신집중도 레벨이 빠르게 상승하지만 상기 수면 기간의 종료될 시에 증가율이 점근적으로 하락하는 것이다. S를 계산하는 데 사용되는 함수들은 다음과 같다:

(방정식 제 1)

여기서 t는 시간 단위의 클록 시간(clock time)이고, t_a는 사람이 기상하는 시간이며, d는 감쇠율(rate of decay)이고, L은 하부 수평 점근선(asymptote)이다.

(방정식 제 2)

여기서 t_s는 사람이 취침하는 시간이고 H 는 상부 수평 점근선이다.

(방정식 제 3)

상기 방정식들 1 내지 3에서의 상수들은 디폴트 값으로 L=2.4, d=0.0353 및 H=14.3을 가진다. S'는 연속적으로 많은 날들 동안 수면을 거의 취하지 못한 사람의 피로도의 증가를 나타내고 긴 기간의 수면 부족으로부터 지나치게 빨리 회복하는 것의 어려움에 부응한다. 이러한 제한은 S'의 특정한 값에 대한 상기 지수 함수의 급격한 증가를 방지하도록 하는 브레이크포인트(breakpoint)로서 도입되었다. 전체적인 결과는 S를 결정하도록 하는 다음의 함수들의 세트이다:

상기 상수 S_b는 상기 브레이크포인트와 관련되고 12.2의 값을 가지며, 변수 t_b는 S가 S_b와 동일할 때의 시간이다.

본 발명은 S의 결정을 위해 상기에 언급된 상수들에 제한되지 않는 바, 다른 값들의 상수들 역시 지배적인 상황에 따라 계산을 조정하는데 사용될 수 있기 때문임이 주목되어야 한다.

따라서, 과정 C가 신체의 생물학적 시계, 일일 주기 리듬을 나타내고, 정오 동안 최대값을 가지는 사인 곡선을 사용하여 모델링되며, 다음과 같이 정의되는바,

여기서 t는 시간 단위의 클록 시간이고, 상수 a_c = 2.5 이고 p_c = 18 이다.

과정 U가 15.00 시간(hours)에서 정신집중도의 감소를 가지는 12-시간의 주기 리듬(ultradian rhythm)을 나타내고, 아래와 같이 정의되는바,

여기서 t는 시간 단위의 클록 시간이고, 상수 m_U = -0.5, a_U　= 0.5 및 p_U= 15이다. S, C, 및 U는 상기 공식들에 클록 시간 t에 대한 값을 입력함으로써 계산된다. S, C, 및 U를 계산하는 것은 t= 0일 때 이들에 대한 현재의 값을 산출하고 t > 0일 때 이들에 대한 미래의 값을 산출한다.

SWP 모델의 완벽한 검토를 위해서 우리는 "Predicting road crashes from a mathematical model of alertness regulation - The Sleep/Wake Predictor" Accident Analysis and Prevention, 40, pp. 1480-1485, 저자

등 (2008) 및 "Predictions from the three-process model of alertness" Aviat. Space Environm Med, 75(3, Suppl), A75-83, 저자

, Folkard, S., 및 Portin, C. (2004)을 인용한다.

따라서, 상기 SWP 모델은 컴포넌트 S, C 및 U를 결정하는 것을 가능하게 하고, 이들의 집합은 공식 KSS = 10.9 - 0.6(S + C + U)을 사용하는 이른바, "KSS(Karolinska Sleepiness Scale)"로 알려진 피로도 스케일에 관한 값을 계산하는 데 사용될 수 있다.

KSS는 1 내지 9 사이의 값들을 추측할 수 있고, 여기서 낮은 값들은 사람이 정신집중되어 있음을 의미하고 높은 값들은 사람이 피로함을 의미하는 바, 예컨대:

1 - 매우 정신집중된 상태;

5 - 졸리지도 정신집중되지도 않은 상태;

7 - 피로하지만, 노력 없이 깨어 있는 상태를 유지할 수 있는 상태;

9 - 매우 피로하고, 깨어 있는 상태를 유지하려면 노력이 필요한 상태이다.

본 발명의 목적은 현재의 시스템들보다 사용하기 쉬우며 서로 다른 운전자들의 서로 다른 활동과 휴식 패턴들에 부응하는 개선된 차량용 안전 시스템을 제공하는 것이다.

앞에서 언급한 목적은 독립 청구항들에 의해 정의되는 본 발명에 의해 달성된다. 바람직한 실시예들이 종속항들에 의해 정의된다.

본 발명은 SWP 모델을 적용함으로써 운전자의 현재 그리고 미래의 피로 레벨 또는 운전 능력을 추정하고, 이를 이용하여 차량 내의 다른 지원 시스템들을 조정하거나 예컨대, 교통 제어 센터에 정보를 제공하도록 된 시스템 및 방법에 관한 것이다.

상기 방법은 예컨대, 타코그래프(tachograph)로부터 판독함으로써 하루 중의 시간을 고려하고, 그런 다음 가능하다면, 운전자의 이전의 주간 리듬(diurnal rhythm)을 체크한다. 관련된 인자들은 지난 몇 일간에 걸친 운전자의 활동들/주간 리듬이다. 최상의 케이스는 운전자가 오직 현재의 차량만을 이용했고 상기 운전자의 운전 및 휴식 시간에 관한 모든 정보를 포함한 운전자의 카드를 가진 경우이다. 최악의 케이스는 이전의 활동들에 관한 이용가능한 정보가 없다.

모든 정보가 이용가능한 경우, 상기 운전자가 취했을 수 있는 최대 량의 수면을 계산하도록 하루 중의 시간 및 상기 운전자의 이전 운전 시간을 이용하는 것이 가능하다. 이는 상기 차량의 다른 시스템들로부터의 표시들(indications)로 보충될 수 있다. 예를 들어, 라디오 또는 에어컨 시스템의 조정(adjustment)이 상기 운전자가 깨어 있었음을 나타낼 수 있고, 상기 차량 잠금 장치가 언제 차량이 세워졌고, 야간 동안 운전자가 언제 상기 차량을 잠갔으며, 주간 교대(day's shift)를 시작하도록 언제 상기 차량에 돌아왔는지 또는 내렸는지를 나타낼 수 있다. 만약 운전자가 상기 차량에서 수면을 취했다면, 알람의 모션 센서는 운전자가 언제 누었고 그 후 언제 일어났는지를 나타낼 수 있다. 전체적인 결과는 이전 수면을 양호하게 묘사(better picture)한다.

만약 정보가 이용 불가능하거나 비완벽하다면, 상기 방법은 이전 휴식의 적절한 최대치에 근거하여 진행된다.

휴식과 하루 중의 시간은 운전자가 얼마나 피로한지/정신집중되어 있는지 그리고 또한 운전 도중 이러한 상태가 어떻게 바뀌게 될 지에 관한 모델링된 추정치를 제공한다. 그리하면, 상기 추정치가 높은 경우, 예컨대, 차선 출발 경고 시스템으로 하여금 더 일찍 그리고/또는 더욱 강압적으로 경고를 발생시키게끔 하거나, 정속 주행 제어기를 비활성화시키거나 또는 적응적 정속 주행 제어기(adaptive cruise control)가 존재하는 경우 앞차로부터의 거리를 증가시키도록 하는 것이 가능하다. 자동 비상 제동 시스템이 이용가능한 경우, 최초 경고 또는 제동 액션에 대한 임계 값은 더 일찍 경고들이 발생될 수 있거나 또는 제동이 활성화될 수 있도록 감소될 수 있다. 또한, 여정 및 향후 여정들을 안전하게 계획하는 것을 더 수월하게 하도록 운전자에게 또는 교통 제어 센터에 추정치를 디스플레이하는 것이 가능할 수 있다.

다른 피로도 검출/예측 시스템, 예컨대, 운전자의 핸들 조향 거동, 차선에서의 차량의 움직임들 또는 운전자의 눈깜박임 패턴(blink pattern)에 근거한 시스템들이 이용가능한 경우, 이들의 신뢰성을 증가시키도록 추정치를 사용하는 것이 가능할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템 및 방법은 하루 중의 시간과 같이 차량으로부터 수집된 정보를 사용한다. 운전자의 이전 주간 리듬은 예컨대, 운전자의 카드로부터 추정된다. 주간 리듬을 정의하기 위하여, 본 발명은 운전자가 수면 중인지 또는 쉬는지의 표시들로서 차량 내의 다른 시스템들을 사용한다.

직접적인 경고들을 부적절하게 하는 피로도에 대한 불확실성은 수용성에 영향을 끼침없이 부분적으로 회피될 수 있다. LDW(Lane Departure Warning), AEB(Automatic Emergency Brake), AiCC(adaptive cruise control), 정속 주행 제어 및 스카니아 드라이버 서포트(Scania Driver Support)와 같은 시스템들 모두는 언제 그리고 어떻게 이들이 활성화되는지 또는 어떻게 운전자가 평가되고 힌트(hint)들을 제공받는지 결정하는 다양한 파라미터들을 가진다.

예를 들어, 차량의 차선 "이탈"(veering)을 경고하는 LDW 시스템은 운전자가 피곤한 것으로 평가될 때 경고들이 더 일찍 그리고 더욱 강력하게 발생되도록 조정될 수 있다. AEB 시스템은 더욱 강력한 경고를 발생시키고 더 일찍 제동을 활성화시킬 수 있다. 스카니아 드라이버 서포트는 운전자들이 낮은 피로도 레벨들을 가지도록 여정을 계획하는 드라이버들/운송업자들(hauliers)을 위한 포인트 스코어들을 주는 것이 가능하다. 어떻게 운전을 나아지게 하는지에 관한 힌트들을 제공하는 스카니아 드라이버 서포트는 운전자가 과도하게 피곤한 것으로 평가되었던 여정 이후에 교통 안전 힌트들을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 방법 및 시스템은 운전 교대의 시작, 여정 동안 운전자가 피곤한 것으로 평가될 때의 시작부터 운전자 및/또는 운송업자/제어 센터에 직접적인 추정치를 줄 수 있다. 인간들은 자신들의 피로도를 잘 추정하지만 스스로를 잘 믿지 않거나 또는 가능성 있는 결과들을 잘 이해하지 못한다.

해법의 장점들은:

- 운전자가 어떤 정보도 입력할 필요가 없음. 정보는 차량으로부터 수집된다.

- 운전자의 거동을 측정하는데 어떤 추가의 센서들도 요구되지 않음.

- 불확실한 경고들은 결과적으로 수용성이 낮아지게 한다; 그러나 본 발명에 따른 방법은 사고들이 일어날 가능성이 좀 더 높을 때 교통 안전을 향상시키도록 기존의 시스템을 조정한다.

SWP는 범용 모델(general model)이며, 피로도의 정확한 게이지로 고려되는 것이 아니라 오히려 운전자가 얼마나 피로한지의 개연성 있는 추정치로서 고려되어야만 한다. SWP　모델을 적용시키는 것과 KSS를 계산하는 것의 중요한 양상은 이들이 예컨대, 앞으로 36시간에 걸친 미래의 피로도 레벨을 예측하는 것을 가능하게 한다는 것이다.

이는 예를 들어, 소정의 KSS 임계 값에 도달되기 이전의 시간의 양을 계산하는 것을 가능하게 한다.

본 발명에 따르면, 상기 모델에 의해 사용되는 입력 신호들은 차량의 타코그래프로부터, 운전자의 카드로부터 그리고 예컨대, CAN 네트워크를 통해 차량 내의 다른 시스템들을 판독하는 것으로부터 비롯된다. 운전자로부터의 어떠한 입력도 요구되지 않는다. 차량에 관한 정보는 상기 차량의 시동이 꺼져 있을 때에도 타코그래프로부터 획득가능하다.

도　1은 본 발명을 도시하는 개략적 블록도이다.
도　2　는 본 발명에 따른 방법을 도시한 흐름도이다.
도　3 및 도 4는 본 발명의 두 실시예들을 도시하는 그래프들을 보여준다.
도　5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 도시한 흐름도이다.

첨부된 도면들을 참조하여,　이제 본 발명이 상세하게 기술될 것이다.

우선, 본 발명의 개략적인 블록 다이어그램을 도시하는 도　1을 참조하라.

본 발명은 예컨대, 타코그래프(4)가 제공된 트럭, 버스 또는 승용차와 같은 차량(2)을 포함하고, 상기 타코그래프(4)는 다른 것들 중에서도 특히, 현재의 클록 시간 및 차량의 이동들의 시간들에 관한 정보를 포함하는 타코그래프 신호(6)를 발생시키도록 된 것이다. 상기 차량은 다른 것들 중에서도 특히, 운전자에 대한 운전 및 휴식 시간들에 관한 정보를 포함하는 운전자의 카드 신호(10)를 발생시키도록 된 운전자 카드 입력 유닛(8) 및, 바람직하게는 운전자의 활동을 모니터링하기 위해 차량 내의 운전자의 활동에 관한 정보를 포함하는 정신집중도 신호(14)를 발생시키도록 된 모니터링 시스템(12)을 더 포함한다. 상기 모니터링 시스템은 예컨대, 운전 좌석에서의 운전자의 움직임들 또는 운전자의 눈의 움직임들을 검출할 수 있도록 위치된 모션 센서들의 형태를 취할 수 있다. 상기 모니터링 시스템에 의해 검출될 수 있는 다른 움직임들 또는 활동들은 운전자가 차량의 라디오를 조정하는 것을 포함한다. 또한, 상기 모니터링 시스템은 운전자의 핸들 조향 거동을 모니터링하거나 또는 차선에서의 차량의 움직임들을 모니터링하도록 될 수 있다.

상기 차량은 하나 이상의 운전자 지원 시스템들(16), 예컨대 LDW 시스템 및 AEB 시스템을 더 포함할 수 있다.

추가적으로, 상기 차량은 제어 유닛(20), 그리고 운전자에 대한 현재 피로도 값(KSS) 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값들(KSS)을 계산하도록 된 정신집중도 모델링 유닛(22)을 구비한 안전 시스템(18)을 포함한다. 상술된 바와 같은 정신집중도 모델("수면/기상 예측기" - SWP)이 상기 타코그래프 신호(6) 및/또는 운전자의 카드 신호(10)에 기초하여 KSS 값들을 계산하는 데 사용된다. 일 실시예에 따르면, 정신집중도 신호(14)는 또한, 현재 및 예측되는 피로도 값들을 계산하는 데 사용된다.

계산된 현재 및 예측되는 피로도 값들(KSS 값들)은, 이 피로도 값들에 기초하여 차량의 운전자 지원 시스템들에 대한 제어 신호들(24)을 결정하도록 된 상기 제어 유닛(20)에 전달되도록 배열(arrange)된다.

본 발명에 따르면, 상기 피로도 값(KSS)은 공식 KSS = 10.9 - 0.6(S + C + U)을 이용하여 계산되는 바, 여기서 S는 운전자의 정신집중도 레벨을 나타내고, C는 생체 수면 패턴을 특징으로 하는 24 시간의 주기에 걸친 일일 주기 리듬을 나타내며 그리고 U는 운전자의 주간 생체 활동에 근거한 12-시간의 주기 리듬을 나타낸다. 우리는 배경기술란에 주어진 KSS 값 계산들의 세부적인 설명 및 상기 배경기술란 내에 참조된 논문들을 여기서 인용한다.

미리 결정된 미래의 시간의 기간은 36시간보다 짧으며, 바람직하게는 12시간보다 짧다.

따라서, KSS 값은 1 내지 9 사이의 값들을 추측할 수 있는 바, 여기서 1은 가장 낮은 피로도이고 9는 가장 높은 피로도이다.

제어 신호들(24)은 제어 유닛(20)에 의해 계산되고, 예컨대 KSS 값이 높을수록 운전자 지원 시스템 설정들이 안전해지도록 운전자 지원 시스템(16)에 대한 임계 값들에 영향을 끼칠 수 있는 바, 이는 예를 들어, 피곤한 운전자의 피로도에 더 적합하게 운전자 지원 시스템의 임계 값들을 설정하는 것이 상기 임계 값들을 낮추며, 상기 시스템을 더 민감하게 함을 의미한다. 운전자 지원 시스템은 예컨대, LDW 시스템, AEB 시스템, 및 계산된 피로도 값들을 운전자에게 통지하고 운전자를 정신집중시키도록 디스플레이하기 위한 차량 내의 디스플레이 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 전반적 컨셉(general concept)으로 간주되는 것이다.

상기 피로도 값(KSS)은 바람직하게는 연속적으로 계산되는 바, 이는 현재의 값이 항상 이용가능하고 미래의 시간-수평선(time-horizon)이 끊임없이 변화함을 의미한다.

KSS 값에 영향을 끼치는 파라미터들이 매우 빠르게 변화하지 않기 때문에, KSS 값은 연속적으로 계산될 필요가 없고 연속적인 계산들 사이에서 예컨대 10 내지 1000 초의 미리 정해진 간격에서 계산될 수 있다.

도 2의 흐름도를 참조하여, 이제 차량을 위한 본 발명에 따른 방법이 기술될 것이다.

상기 방법은,

(a) 타코그래프로부터 현재의 클록 시간 및 차량 이동들의 시간들에 관한 정보를 포함하는 타코그래프 신호를 발생시키는 단계와,

(b) 운전자의 카드 입력 유닛으로부터 운전자에 대한 운전 및 휴식 시간들에 관한 정보를 포함하는 운전자의 카드 신호를 발생시키는 단계를 포함한다.

상기 차량은 하나 이상의 운전자 지원 시스템들, 예컨대 LDW 시스템 및 AEB 시스템을 더 포함한다.

상기 방법은,

(d) 안전 시스템에 위치된 정신집중도 모델링 유닛에서, 상기 타코그래프 신호 및/또는 운전자의 카드 신호에 근거하여, 정신집중도 모델(수면/기상 예측기 - SWP)을 이용하여 운전자에 대한 현재 피로도 값(KSS) 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값을 계산하는 단계를 더 포함하고,

(e) 상기 계산된 현재 및 예측되는 피로도 값들은 상기 안전 시스템에 위치된 그리고 상기 피로도 값들에 기초하여 상기 차량의 운전자 지원 시스템들에 대한 제어 신호들을 결정하도록 된 제어 유닛에 전달되기 위해 배열된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은 또한,

(c) 운전자의 활동을 모니터링하기 위한 모니터링 시스템으로부터, 상기 차량 내의 운전자의 활동에 관한 정보를 포함하는 정신집중도 신호를 발생시키는 단계를 더 포함한다. 상기 정신집중도 신호는 현재 및 예측되는 피로도 값들을 계산하는 데 사용된다.

본 발명에 따른 방법에 따르면, 상기 피로도 값(KSS)은 공식 KSS = 10.9 - 0.6(S + C + U)을 사용하여 계산된다.

수반된 파라미터들 그리고 상기 파라미터들이 어떻게 계산되는지는 상기에 상세히 논의되었고, 상기 논의는 여기서 인용된다. 미리 결정된 미래의 시간의 기간은 36시간보다 짧으며, 바람직하게는 12 시간보다 짧다.

방법의 일 실시예에 따르면, 상기 제어 신호들은 KSS 값이 높을수록 안전해지도록, 즉 상기 운전자 지원 시스템의 설정이 더 민감해지도록 운전자 지원 시스템들에 대한 피로도 값에 영향을 끼친다. 상기 피로도 값(KSS)은 연속적인 계산들 사이에서 10 내지 1000 초의 미리 결정된 간격을 이용하여 계산된다. 다른 실시예에 따르면, 상기 제어 유닛은 계산된 피로도 값들을 디스플레이하기 위해 상기 차량 내의 디스플레이 시스템으로의 제어 신호를 발생시키도록 된 것이다. 상기 모니터링 시스템은 예컨대 모션 센서들이 예컨대 예를 들어 차량 내에서의 운전자의 움직임들, 상기 운전자의 핸들 조향 거동 및/또는 차선에서 차량의 움직임들 등을 모니터링하게 하도록 된 것이다. 또한, 상기 모니터링 시스템은 상기 운전자가 예를 들어 차량의 라디오를 조정하는지 검출하도록 될 수 있다.

도 3은 S, C, 및 U 가 약 36 시간의 기간에 걸쳐 어떻게 변화되는지를 보여준다. 도 3은 또한 계산된 KSS 값의 변화를 보여준다. 정신집중도 레벨(S)은 사람이 수면을 취했고 그 다음, 상기 사람의 정신집중도 레벨이 7시 정각에 다시 휴식을 취할 때까지 서서히 강하했음을 보여준다. 일일 주기 및 12 시간 주기 리듬들은 상기에 설명되었고 KSS는 사람의 상대적 피로도를 근사화시키는 스케일(1 내지 9)이다.

도 4는 피로도 레벨이 여러 날들에 걸쳐 어떻게 영향을 받는지를 보여준다. KSS에 대한 최대 값들이 S1, S2 및 S3로 표시되었고, 이들은 사람이 첫날, 둘째 날, 그리고 셋째 날 취침했던 시간에 각각 대응한다. 같은 방식으로, 이 사람이 기상했던 시간들이 W1, W2 및 W3로 표시된다. 피크(peak)들에 걸친 점선이 이 사람의 최대 피로도 레벨이 상승함을 보여주며, 이는 이 사람이 더 긴 휴식을 필요로 함을 나타낼 수 있다.

도 5에서의 흐름도는 본 발명의 일 실시예를 도시한다. 프로세스는 운전자가 차량에 시동을 걸며 시작된다. 시간과 날짜가 타코그래프로부터 정신집중도 모델링 유닛으로 판독되고 운전자의 카드로부터의 정보가 입력 유닛으로부터 상기 정신집중도 모델링 유닛으로 판독된다. 상기 운전자의 카드로부터의 정보는 상기 운전자가 다른 등록된 여정을 다녀왔는지 여부, 또는 동일한 운전자가 동일한 차량으로 다녀왔던 여정이 있는지를 나타낸다.

만약 상기 운전자가 다른 차량으로 다른 등록된 여정을 다녀왔다면, 평가가 현재의 여정 이전의 특정 기간 내에 예컨대, 이틀 또는 삼일 전에 이 여정이 발생했었는지에 관하여 이루어진다. 이 경우, 운전자가 취했던 휴식에 대하여 추정된 시간의 길이가 계산되는 바, 즉 파라미터 S가 계산된다. 그 다음, 현재 및 예측되는 KSS 값들이 계산되고, 운전자는 이들을 통지받으며, 운전자 지원 시스템은 이들에 기초하여 조정된다.

만약 상기 운전자의 카드로부터 판독된 정보가 등록된 여정이 없거나 또는 휴식이 특정 기간보다 길었음을 나타내면, 상기 운전자는 충분히 휴식을 취했다고 추측되고 그 다음, 현재 및 예측되는 KSS 값이 계산된다.

마지막으로, 만약 상기 운전자의 카드로부터 판독된 정보가 동일한 운전자가 동일한 차량을 운전함을 나타내면, 정신집중도 레벨 S는, 최대의 휴식을 계산하고 그 다음, 다양한 활동들이 등록된 경우, 예컨대, 상기 라디오가 조정됐던 경우, 조명(lighting)이 조정됐던 경우, 알람/잠금 시스템이 활성화됐던 경우 그리고 알람의 모션 센서들이 활동을 검출하는 경우 상기 계산된 최대의 휴식을 조정함으로써 결정될 수 있다. 그 다음, 현재 및 예측되는 KSS 값들이 계산되고 상기 운전자는 이 KSS 값들에 기초하여 통지받고 그리고/또는 상기 운전자 지원 시스템은 상기 KSS 값들에 기초하여 조정된다.

본 발명은 상술된 바람직한 실시예들에 제한되지 않는다. 다양한 대안들, 수정들 및 균등물들이 사용될 수 있다. 그러므로, 상기의 실시예들은 첨부된 특허 청구 범위에 의해 정의되는 본 발명의 보호 범위를 제한하는 것으로서 고려되어서는 안 된다.

Claims

차량(2) - 상기 차량(2)은
현재의 클록 시간과 차량의 이동들의 시간들에 관한 정보를 포함하는 타코그래프 신호(tachograph signal)(6)를 발생시키도록 된 타코그래프(4)와,
운전자에 대한 운전 및 휴식 시간들에 관한 정보를 포함하는 운전자의 카드 신호(10)를 발생시키도록 된 운전자의 카드 입력 유닛(8)을 포함하고,
하나 이상의 운전자 지원 시스템들(16)을 더 포함한다 - 에 있어서,
안전 시스템(18)이 제공되고, 상기 안전 시스템은
제어 유닛(20); 및,
상기 타코그래프 신호(6) 및 운전자의 카드 신호(10) 중 적어도 하나에 근거하여, 정신집중도 모델을 이용하여 상기 운전자에 대한 현재 피로도 값(KSS) 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값(KSS)을 계산하도록 된 정신집중도 모델링 유닛(22)을 포함하고, 상기 계산된 현재 및 예측되는 피로도 값들은 상기 제어 유닛(20)에 전달(convey)되기 위해 배열되며, 상기 제어 유닛(20)은 상기 피로도 값들에 기초하여 상기 차량의 운전자 지원 시스템들(10)에 대한 제어 신호들(24)을 결정하도록 된 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 피로도 값(KSS)은 공식 KSS = 10.9 - 0.6(S + C + U)을 사용하여 계산되고, 여기서 S는 상기 운전자의 수면 패턴을 표시하고, C는 생체학적 수면 패턴을 특징으로 하는 24시간의 주기에 걸친 일일 주기 리듬(circadian rhythm)을 표시하며, U는 상기 운전자의 주간 생체 활동(diurnal biological activity)에 근거한 12-시간의 주기 리듬(12-hour ultradian rhythm)을 표시하는 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 미리 결정된 미래의 시간의 기간은 36시간보다 짧은 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 미리 결정된 미래의 시간의 기간은 12시간보다 짧은 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 KSS 값은 1 내지 9 사이의 값들을 추측할 수 있고, 여기서 1은 가장 낮은 피로도를 나타내며, 9는 가장 높은 피로도를 나타내는 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 제어 신호들은 상기 KSS 값이 높을수록 상기 운전자 지원 시스템의 설정들이 안전해지도록 상기 운전자 지원 시스템들에 대한 임계값들에 영향을 끼치는 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 피로도 값(KSS)은 연속적으로 계산되는 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 피로도 값(KSS)은 연속적인 계산들 사이에서 10 내지 1000 초의 미리 결정된 간격을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 차량.
제1항에 있어서,
상기 제어 유닛은 계산된 피로도 값들을 디스플레이하기 위해 상기 차량 내의 디스플레이 시스템으로의 제어 신호를 발생시키도록 된 것을 특징으로 하는 차량.
청구항 제1 내지 9항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 운전자의 활동을 모니터링하기 위해, 상기 차량 내의 운전자의 활동에 관한 정보를 포함하는 정신집중도 신호(14)를 발생시키도록 된 모니터링 시스템(12)을 포함하고, 상기 정신집중도 신호는 상기 안전 시스템(18)에 전달되기 위해 그리고 상기 운전자에 대한 현재 피로도 값 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값(KSS)을 계산하는 데 사용되도록 배열되는 것을 특징으로 하는 차량.
제10항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 상기 차량 내의 상기 운전자의 움직임들을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량.
제10항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 상기 운전자의 핸들 조향 거동(steering behaviour)을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량.
제10항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 차선(traffic lane)에서의 상기 차량의 움직임들을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량.
차량용 방법 - 상기 방법은
현재의 클록 시간 및 차량의 이동들의 시간들에 관한 정보를 포함하는 타코그래프 신호를 타코그래프로부터 발생시키는 단계와,
운전자에 대한 운전 및 휴식 시간들에 관한 정보를 포함하는 운전자의 카드 신호를 운전자의 카드 입력 유닛으로부터 발생시키는 단계를 포함하고,
상기 차량은 하나 이상의 운전자 지원 시스템을 더 포함한다 - 에 있어서,
안전 시스템 내에 위치된 정신집중도 모델링 유닛에서, 상기 타코그래프 신호 및 운전자의 카드 신호 중 적어도 하나에 근거하여, 정신집중도 모델을 이용하여 상기 운전자에 대한 현재 피로도 값(KSS) 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값들(KSS)을 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 계산된 현재 및 예측되는 피로도 값들은, 상기 안전 시스템 내에 위치되고 그리고 상기 피로도 값들에 기초하여 상기 차량의 운전자 지원 시스템들에 대한 제어 신호들을 결정하도록 된 제어 유닛에 전달되기 위해 배열되는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 피로도 값(KSS)은 공식 KSS = 10.9 - 0.6(S +C + U)을 사용하여 계산되고, 여기서 S는 상기 운전자의 수면 패턴을 표시하고, C는 생체학적 수면 패턴을 특징으로 하는 24시간의 주기에 걸친 일일 주기 리듬을 표시하며, U는 상기 운전자의 주간 생체 활동에 근거한 12-시간의 주기 리듬을 표시하는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 미리 결정된 미래의 시간의 기간은 36시간보다 짧은 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 KSS 값은 1 내지 9 사이의 값들을 추측할 수 있고, 여기서 1은 가장 낮은 피로도를 나타내며, 9는 가장 높은 피로도를 나타내는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 제어 신호들은 상기 KSS 값이 높을수록 상기 운전자 지원 시스템의 설정들이 안전해 지도록 상기 운전자 지원 시스템들에 대한 임계값들에 영향을 끼치는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 피로도 값(KSS)은 연속적인 계산들 사이에서 10 내지 1000 초의 미리 결정된 간격을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제14항에 있어서,
상기 제어 유닛은 계산된 피로도 값들을 디스플레이하기 위해 상기 차량 내의 디스플레이 시스템으로의 제어 신호를 발생시키도록 된 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
청구항 제14 내지 20항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 차량 내의 운전자의 활동에 관한 정보를 포함하고, 상기 안전 시스템(18)에 전달되기 위해 그리고 상기 운전자에 대한 현재 피로도 값 및 미리 결정된 미래의 시간의 기간에 걸쳐 예측되는 피로도 값(KSS)을 계산하는 데 사용되도록 배열된 정신집중도 신호를 상기 운전자의 거동을 모니터링하기 위한 모니터링 시스템으로부터 발생시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제21항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 상기 차량 내의 상기 운전자의 움직임들을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제21항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 상기 운전자의 핸들 조향 거동을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제21항에 있어서,
상기 모니터링 시스템은 차선에서의 상기 차량의 움직임들을 모니터링하도록 된 것을 특징으로 하는 차량용 방법.
제1항에 있어서,
상기 정신집중도 모델은 수면/기상 예측기(SWP)인 것을 특징으로 하는 차량.
제14항에 있어서,
상기 정신집중도 모델은 수면/기상 예측기(SWP)인 것을 특징으로 하는 차량용 방법.