KR101619492B1 - 경로 정보를 이용한 주행 제어 장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

경로 정보를 이용한 주행 제어 장치 및 그 방법을 개시한다. 주행 제어 방법은 차량 주행 경로 정보를 수집하는 과정, 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전상태(State of Charge)값을 예측하는 과정, 예측된 배터리의 충전상태 값을 기 설정된 충전상태 값과 비교하는 과정 및 비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온, 오프를 제어하는 과정을 포함한다.

Description

경로 정보를 이용한 주행 제어 장치 및 그 방법{Apparatus and Method for Driving Control Using Route}

본 발명은 주행 제어 장치 및 그 방법에 관한 것으로서 구체적으로, 경로 정보를 이용하여 차량의 주행을 제어하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 전기차(EV, Electric Vehicle)는 전기에너지의 사용 비중에 따라, 순수 전기자동차(BEV, Battery Electric Vehicle), 하이브리드 전기 자동차(HEV, Hybrid Electric Vehicle), 플러그인 하이브리드 전기자동차(PHEV, Plug-in Hybrid Electric Vehicle)로 구별된다.

그 중 플러그인 하이브리드 전기자동차는 병렬형과 직렬형으로 나뉜다. 병렬형에서는 엔진과 모터가 모두 차량 구동에 쓰이고, 직렬형에서는 엔진은 발전기와 함께 전력발생에만 기여한다.

여기서, 직렬형 플러그형 하이브리드 전기자동차가 주행거리 연장형 전기차(REEV, Range Extended Electric Vehicle )에 해당한다. 예컨대, 주행거리 연장형 전기차는 외부 전원을 이용하여 차량의 충전이 이루어지며 일상 주행에서 전기모터를 사용하고 배터리가 일정량 소진 시에는 내연기관을 이용해 배터리를 충전할 수도 있는 형태의 전기자동차이다.

통상, 전기차의 주행가능거리를 연장하는 방법은, 전기차 자체의 에너지 저장량을 증가시키거나, 효율적인 알고리즘 개발이 그 방법이다.

전자의 경우는, 전기차의 무게가 증가하고 가격도 높아지기 때문에 배터리 수를 늘리는 것보다 배터리의 에너지 밀도를 늘리는 방안이 연구되어야 한다.

후자의 경우는 배터리의 충전 상태에 따라 배터리를 충전하는 방법을 결정하는 효율적인 알고리즘이 연구 되어야 한다. 특히, 전기에너지를 이용하여 보다 효율적으로 배터리를 충전하는 장치 및 그 방법에 대한 연구가 필요하다.

본 발명은 상술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로, 차량의 주행 경로 정보를 수집하여, 수집된 주행 경로에서의 배터리 상태를 예측하고, 예측된 배터리 상태에 따라 엔진의 온, 오프(on, off)를 제어하는 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

전술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 주행 제어 방법은 차량 주행 경로 정보를 수집하는 과정, 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정, 예측된 배터리의 충전량을 기 설정된 충전량과 비교하는 과정 및 비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온, 오프를 제어하는 과정을 포함한다.

배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정은 차량 주행 경로에 따른 차량 구동력을 예측하는 과정 및 예측된 차량 구동력을 이용하여 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정을 포함한다.

비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온, 오프를 제어하는 과정은 비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하는 과정 및 전환된 시점에 차량 배터리의 충전 방식을 결정하는 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하는 과정은 주행 시뮬레이션 결과를 기반으로 차량 엔진 상태를 온(on)으로 전환하여 주행하는 최소 시간을 연산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정은 차량 배터리의 정격 용량과 전압을 고려하여 상기 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 보완하는 것을 특징으로 한다.

경로정보는 차량이 주행중인 경로의 종류, 경로 상태, 교통 상황 및 주행 중 차량의 상태 중 적어도 하나를 포함한다.

차량 주행 경로 정보를 수집하는 과정은 기 저장된 경로정보를 통해, 경로에 따른 속도, 가속도, 경사도 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 일면에 따른 주행 제어 장치는, 차량 주행 경로 정보를 수집하는 정보수집모듈, 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 연산모듈 및 예측된 배터리의 충전량을 기 설정된 충전량과 비교하여 상기 비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온, 오프를 제어하는 제어모듈을 포함한다.

연산모듈은 차량 주행 경로에 따른 차량 구동력을 예측하는 차량 구동력 연산부 및 예측된 차량 구동력을 이용하여 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 SOC 연산부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

제어모듈은 비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하여, 상기 연산 결과에 따라 엔진의 온, 오프 상태를 제어하는 엔진 상태 제어부 엔진의 온 오프 상태가 전환된 시점에 차량 배터리의 충전 방식을 결정하는 배터리 충전 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

엔진 상태 제어부는 주행 시뮬레이션 결과를 기반으로 차량 엔진 상태를 온(on)으로 전환하여 주행하는 최소 시간을 연산하는 것을 특징으로 한다.

SOC 연산부는 차량 배터리의 정격 용량과 전압을 고려하여 상기 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 보완하는 것을 특징으로 한다.

경로정보는 차량이 주행중인 경로의 종류, 경로 상태, 교통 상황 및 주행 중 차량의 상태 중 적어도 하나를 포함한다.

정보수집모듈은 기 저장된 경로정보를 통해, 경로에 따른 속도, 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 주행정보의 프로파일을 생성한다.

기 저장된 경로정보를 통해, 경사도, 경로 상태, 경로 종류 중 적어도 하나를 포함하는 경로 특성 정보의 프로파일을 생성하는 경로 특성 프로파일 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 차량의 주행경로에서 배터리 상태를 예측하여, 예측된 배터리 상태에 따라 엔진의 온 오프를 제어함으로써, 내연기관을 이용한 배터리 충전을 최소화한다. 이를 통해, 전기에너지를 주 에너지원으로 하여 차량 배터리를 충전함으로써, 연료 효율성을 증대시킨다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 경로 정보를 이용한 주행 제어 방법의 흐름을 나타낸 순서도이다.
도 1b는 본 발명의 실시예에 따라, 주행 경로에서의 엔진 온 오프 상태에 따른 시간당 배터리 상태(SOC, State of Charge)를 예측한 그래프이다.
도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 주행 제어 장치의 블록도이다.
도 2b는 본 발명의 실시예에 따른 주행 시간에서의 엔진 온 오프 상태에 따른 시간당 배터리 상태(State of Charge)를 예측한 그래프이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 주행 제어 장치의 보다 상세한 블록도이다.
도 4a내지 도4b는 본 발명의 실시예에 따른 시간에 대한 속도와 가속도 프로파일이다.
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 차량 구동력 계산과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 SOC 연산과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a는 본 발명의 실시예에 따른 엔진 상태 제어 과정의 흐름을 나타낸 도면이고, 도 6b 내지 도 6d는 본 발명의 실시예에 따른 엔진 온 오프 시점을 결정하기 위한 알고리즘의 이해를 돕기 위한 도면이다.
도 7a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 주행 시뮬레이션을 통해, 배터리 SOC오차를 측정하여, 보다 정확한 SOC프로파일을 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 본 발명의 실시예에 따른 엔진 온/오프 시점 결정 보상방법을 나타낸 도면이다.

본 발명은 산업통상자원부(MOTIE)의 재원으로 한국산업기술진흥원(KIAT)의 지원을 받아 수행한 “그린 전기자동차(RE-EV) 실용화 연구기반 구축사업” 의 지원 을 받아 수행된 연구결과이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 발명에서는, 차량의 주행 경로 정보를 수집하여, 수집된 주행 경로에서의 배터리 상태를 예측하고, 예측된 배터리 상태에 따라 엔진의 온, 오프(on, off)를 제어하는 주행 제어 장치 및 그 방법을 제공한다.

이제 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명한다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 경로 정보를 이용한 주행 제어 방법의 흐름을 나타낸 순서도이다.

S110 단계에서는 차량 운전자가 주행 경로를 설정한다. 예컨대, 차량 운전자는 목적지를 내비게이션에 입력하면, 입력된 목적지까지의 적어도 하나의 주행 경로가 운전자에게 제공된다. 운전자는 제공된 적어도 하나의 주행 경로 중 운전자의 편의에 알맞은 주행경로를 선택하면, 목적지까지의 경로가 설정되는 과정이 수행된다.

S120 단계에서는 주행 제어 장치에서 주행 경로 정보의 수집 여부를 결정하여, 주행 경로 정보를 수집하지 않는 경우, S125 단계에서는 주행 제어 장치에서 차량 주행을 통해 경로 정보를 수집하는 과정이 수행된다.

반면, S130 단계에서는 주행 제어 장치에서 내비게이션으로부터 선택된 주행 경로 정보를 전달받아, 경로 프로파일을 생성하는 과정이 수행된다.

S140 단계에서는 생성된 경로 프로파일을 이용하여, 주행 경로에서의 엔진 온 오프 상태에 따른 배터리 상태(State of Charge)를 예측하는 과정이 수행된다. 여기서, 배터리 상태에는 배터리 잔여량을 표현하기 위한 퍼센트 값 등이 포함되고, 경로 프로파일에는 차량 주행 경로에 따른 평균 에너지 소비량, 연료 소비량과 같은 배터리 상태를 예측하기 위한 경로 정보 및 에너지 소비량 정보 등이 포함된다.

도 1b는 본 발명의 실시예에 따라, 주행 경로에서의 엔진 온 오프 상태에 따른 시간당 배터리 상태(State of Charge)를 예측한 그래프이다.

도 1b에 도시된 바와 같이, 엔진이 오프 상태일 경우, 목적지에 도착하는 시간까지 배터리의 SOC 는 점차 감소하고, 엔진에 온 상태일 경우 목적지에 도착하는 시간까지 배터리의 SOC 는 점차 증가한다.

다시 도 1a를 참조하면, S150 단계에서는 S140 단계에서의 주행 경로에서의 엔진 온 오프 상태에 따른 시간당 배터리 상태(State of Charge)를 참조하여, 도착지에서의 배터리 상태를 예측하는 과정이 수행된다.

S160 단계에서는 예측된 도착지에서의 배터리 상태값과 기 설정된 배터리 상태값을 비교하는 과정이 수행된다.

만약, 예측된 도착지에서의 배터리 상태값이 기 설정된 배터리 상태값이 보다 작은 경우, S165 단계에서는 엔진을 온(on) 상태로 전환하여 차량을 주행시켜야 하는 시점을 연산하는 과정이 수행된다.

반면, 예측된 도착지에서의 배터리 상태값이 기 설정된 배터리 상태값 이상인 경우, S170 단계에서는 엔진을 오프(off) 상태로 전환하여 차량을 주행시키는 과정이 수행된다.

도 2a는 본 발명의 실시예에 따른 주행 제어 장치의 블록도이다.

도 2a를 참조하면, 연료 효율을 증대시키기 위한 주행제어 장치는 정보수집모듈(100), SOC 연산모듈(300) 및 제어모듈(500)을 포함한다.

정보수집모듈(100)은 차량에 장착된 각종 센서 및 차량 통신(CAN, controller area network, LIN, Local Interconnect Network 등)을 통해 차량 주행 경로 정보를 수집한다. 예컨대, 차량 주행 경로 정보에는 내비게이션 시스템에 기 저장된 주행 도로의 경사도, 경로 상태(노면, 아스팔트), 경로 종류(고속도로, 일반도로) 등이 포함된다. 수집된 주행 경로 정보는 SOC 연산모듈(300)로 입력된다.

SOC 연산모듈(300)은 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(SOC, State of Charge)을 예측한다. 예컨대, SOC 연산모듈(300)은 도 2b 에 도시된 바와 같이, 특정 경로에서 목적지에 도착하는 시간 t4까지 주행할 경우, 엔진의 온 오프 상태에 대한 배터리 SOC 를 예측한다. 예측된 배터리 SOC 정보는 제어모듈(500)로 전달된다.

제어모듈(500)은 예측된 배터리의 SOC를 기 설정된 SOC와 비교하여, 비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온(on), 오프(off)를 제어한다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 엔진 오프 상태로 주행할 경우, t3 시점에서 차량 배터리의 SOC가 기 설정된 SOC(SOC 하한선) 보다 작을 것으로 예측되므로, 이 경우 제어모듈(500)은 t3 시점에서 엔진을 온 상태로 전환시켜, 배터리를 충전하도록 한다.

다른 실시 예로서 도 2b에 도시된 바와 같이, 엔진 온 상태로 주행할 경우, 기 설정된 SOC 값 a, b 에 대한 시간(t2-t1)을 획득하고, 상기 획득한 시간(t1~t2)동안 배터리 상태를 온(on)으로 유지하도록 한다. 다른 실시 예로서, t1~t2의 시간에서 차량 배터리의 SOC 상승치가 가장 크므로, t1~t2의 시간에서는 차량 엔진을 온 상태로 유지하여, 보다 높은 효율로 차량 배터리를 충전한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 주행 제어 장치의 보다 상세한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 배터리 충전 시 연료 효율을 증대시키기 위한 주행 제어 장치의 정보수집모듈(100)은 주행정보 프로파일 생성부(110) 및 경로 특성정보 프로파일 생성부(130)를 포함하고, 연산모듈(300)은 차량 구동력 연산부(310) 및 SOC 연산부(330)를 포함하고, 제어모듈(500)은 엔진 상태 제어부(510) 및 충전 제어부(530)를 포함한다.

정보수집모듈(100)의 주행정보 프로파일 생성부(110)는 기 저장된 경로정보를 통해, 경로에 따른 속도, 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 주행정보의 프로파일을 생성한다. 도 4a에는 주행시간에 따른 주행정보 프로파일 생성부(100)에 의해 생성된 속도와 가속도 프로파일의 일 실시예가 도시되어 있다.

경로 특성 프로파일 생성부(130)는 기 저장된 경로정보를 통해, 경사도, 경로 상태, 경로 종류 중 적어도 하나를 포함하는 경로 특성 정보의 프로파일을 생성한다. 도 4b에는 경로 특성 프로파일 생성부(130)에 의해 생성된 주행거리에 따른 경로의 경사도(slope), 높이(elevation) 프로파일의 일 실시예가 도시되어 있다.

주행정보 프로파일 생성부(110) 및 경로 특성 프로파일 생성부(130)에서 생성된 프로파일 정보는 연산모듈(300)로 전달된다.

연산모듈(300)의 차량 구동력 연산부(310)는 차량 주행 경로에 따른 차량 구동력을 예측한다. 차량 구동력 예측 과정에 대해, 도 5a를 이용하여 보다 상세히 설명하도록 한다.

도 5a에 도시된 바와 같이, 차량 동역학을 통해 구동력을 계산하면 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

이때, ma는 속도의 미분 함수이고, F_deag 는 속도의 제곱 함수이고, F_grade? 는 각도의 함수이므로, 수학식 1에 대해 수학식 2와 같이 표현 가능하다.

[수학식 2]

?

여기서, v는 속도,

는 경사도이다. 따라서 차량의 속도와 경사도 프로파일 정보를 알고 있다면 경로 전체의 차량 구동력을 구할 수 있다. 그리고, 구동력과 속도를 이용하여 경로전체의 차량에 요구되는 동력(power) 프로파일을 생성할 수 있다. 생성된 동력 프로파일 정보는 SOC 연산부(330)로 입력된다.

SOC 연산부(330)는 예측된 차량 동력을 이용하여 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측한다. 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측 과정에 대해, 도 5b를 이용하여 보다 상세히 설명하도록 한다.

경로정보를 이용해 계산한 구동력, 속도, 엔진토크 및 엔진속도를 이용해 배터리 동력을 계산하고 초기 SOC와 전압맵 그리고 내부저항 모델을 이용해 SOC를 예측한다. 먼저 [수학식 3]에서 구동력과 속도를 이용해 MG2의 동력(P_mg2)을 구할 수 있다.

[수학식 3]

여기서, W_mg2 는 MG2 속도이다. EV 모드의 경우 배터리 동력( P_mg2 )은 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 4]

여기서

_b 는 배터리효율,

_mg2 는 MG2 효율이다. 회생제동 모드의 경우 는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 5]

MG1 동력( P_mg1 )은 엔진에서 출력된 동력과 같으므로 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 6]

Series모드의 경우 P_b 는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 7]

여기서,

_MG1 은 MG1 효율이다. HEV모드의 경우 P_b 는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 8]

배터리 SOC는 다음 식과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 9]

SOC 연산부(330)는 수학식 1내지 9를 통해 연산한 SOC 정보를 제어모듈(500)의 엔진상태 제어부(510)으로 전달한다.

엔진 상태 제어부(510)는 비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하여, 연산 결과에 따라 엔진의 온, 오프 상태를 제어한다. 또한, 엔진 상태 제어부(510)는 주행 시뮬레이션 결과를 기반으로 차량 엔진 상태를 온(on)으로 전환하여 주행하는 최소 시간을 연산한다.

도 6a를 이용하여, 엔진 상태 제어부(510)에서의 차량 엔진 상태를 온(on)으로 전환하여 주행하는 최소 시간을 연산과정을 보다 구체적으로 설명한다.

도 6a는 본 발명의 실시예에 따른 엔진 상태 제어 과정의 흐름을 나타낸 도면이고, 도 6b는 본 발명의 실시예에 따른 엔진 온 오프 시점을 결정하기 위한 알고리즘의 이해를 돕기 위한 도면이다.

도 6b를 참조하면, 일실시예에 따라, SOC프로파일로부터 엔진 온(on) 상태 유지시간(t1~t2)가 결정되면 엔진 오프(off) 상태에서의 기 설정된 임계 SOC 값(SOClim)에 따라 SOC 변화량(△SOC)이 추출되고, SOC 변화량(△SOC)를 만족하는 시간 변화량(△time, t3~t4)도 추출된다.

도 6a를 참조하면, S610 단계에서는 엔진 상태 제어부(510)에서 엔진을 온(on) SOC 연산부(330)에 의해 예측된 배터리 SOC 량에 따라, 엔진을 온(on) 상태로 주행하는 것으로 결정하는 과정이 수행된다.

이후, S620 단계에서는 Engine on 주행 필요 여부를 판단하여, 엔진을 온 상태로 유지하며 주행하는 것이 필요하다고 판단되는 경우, S630 단계에서 도 6c 에 도시된 엔진 오프 주행시간(△SOC_EngOff)을 연산하는 과정이 수행된다.

도 6c는 본 발명의 실시예에 따라 엔진 오프 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량 (△SOC_EngOff)을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다.

도 6c를 참조하면, 실시예에서 엔진 오프 주행 시 예측된 배터리 SOC 프로파일로부터 배터리 충전이 요구되는 배터리의 특정 SOC 값(예컨대, 0.3)과 또 다른 임계값(0.25)을 설정하여, 특정 SOC 값에서 임계값에 도달하기까지의 시간을 엔진 오프 주행시간으로 측정한다. 예컨대, 실시예에서는 배터리의 특정 SOC 값에 도달한 도 6b의 t1시점 에서부터 임계값에 도달한 t2 시점까지를 엔진 오프 주행시간(△SOC_EngOff)으로 추출한다.

S640 단계에서는 임의의 시간(△time)을 지정하여, S650 단계에서 엔진 온 주행시간(△SOC_EngOn)을 계산한다.

도 6d는 본 발명의 실시예에 따라 엔진 온 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량(△SOC_EngOn)을 추출하는 방법을 나타낸 도면이다.

도 6d를 참조하면, 실시예에서 엔진 온 주행 시 예측된 배터리 SOC 프로파일로부터 배터리의 특정 SOC 값 V1과 또 다른 임계값 V2를 설정하여, 특정 SOC 값 V1에서 임계값 V2에 도달하기까지의 시간을 엔진 온 주행시간(△SOC_EngOn)으로 측정한다. 예컨대, 실시예에서는 도 6d에 도시된 바와 같이, 배터리의 특정 SOC 값에 도달한 t5시점 에서부터 임계값에 도달한 t6 시점까지를 엔진 오프 주행시간(△SOC_EngOn)으로 추출한다.

이후, S660 단계에서 엔진 온 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량(△SOC_EngOn)과 엔진 오프 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량 (△SOC_EngOff)을 비교하는 과정이 수행된다.

S670 단계에서는 엔진 온 상태로 주행하는 동안의SOC 변화량(△SOC_EngOn)과 엔진 오프 상태로 주행하는 동안의 SOC변화량(△SOC_EngOff)을 비교하여, 엔진 온 상태로 주행하는 동안의SOC 변화량(△SOC_EngOn)이 엔진 오프 상태로 주행하는 동안의 SOC변화량(△SOC_EngOff)이하이면, 비교 결과를 기반으로 엔진을 온 상태로 전환하는 시점을 결정하는 과정이 수행된다.

만약, 엔진 오프 상태로 주행하는 동안의 SOC변화량(△SOC_EngOff)이 엔진 온 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량(△SOC_EngOn)보다 크다면, S665 단계에서는 임의의 시간(△time)을 조정하여 엔진 온 상태로 주행하는 동안의 SOC 변화량(△SOC_EngOn)을 다시 계산하는 과정이 수행된다.

이후, S680 단계에서는 결정된 시점에 엔진을 on 상태로 변화시켜, 주행하는 과정이 수행된다.

다시 도 3을 참조하면, 충전제어부(530)는 엔진 온(on)상태로 주행하는 시간에 차량 배터리를 충전한다.

도 7a는 본 발명의 다른 실시예에 따라 주행 시뮬레이션을 통해, 배터리 SOC오차를 측정하여, 보다 정확한 SOC프로파일을 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 7a에 도시된 바와 같이, 주행 시뮬레이션에서 차속과, 차속에 따른 배터리 SOC를 비교하고, 주행 중 차량의 Power 및 토크를 통해 기 생성된 SOC의 정확도를 분석한다.

이후, 도 7b에 도시된 바와 같이 배터리의 정격 용량과 전압을 고려하여 SOC의 보상식을 유도한다. 보상식 유도 과정은 [수학식10]부터 [수학식14]까지 이다.

[수학식10]

[수학식11]

[수학식12]

[수학식13]

[수학식14]

이때, C_N 정격용량, η 충전효율, 방전효율을 나타낸다.

본 발명에 따르면, 차량의 주행경로에서 배터리 상태를 예측하여, 예측된 배터리 상태에 따라 엔진의 온 오프를 제어함으로써, 내연기관(기름에너지)을 이용한 배터리 충전을 최소화한다. 이를 통해, 전기에너지를 주 에너지원으로 하여 차량 주행을 가능하게 하고, 연료 효율성을 증대시킨다.

이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (14)

1. 경로 정보를 이용한 주행 제어 방법으로서,
   차량 주행 경로 정보를 수집하는 과정,
   상기 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 배터리의 정격 용량과 전압을 고려하여 상기 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 보완하는 과정;
   상기 보완 결과에 따라 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정;
   상기 예측된 배터리의 충전량을 기 설정된 충전량과 비교하는 과정; 및
   상기 비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하는 과정; 및
   상기 전환된 시점에 차량 배터리의 충전 방식을 결정하는 과정;
   을 포함하는 주행 제어 방법.
   
2. 제 1항에 있어서, 상기 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정은
   상기 차량 주행 경로에 따른 차량 구동력을 예측하는 과정; 및
   상기 예측된 차량 구동력을 이용하여 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 과정; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 제어 방법.
   
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6. 제 1항에 있어서, 상기 경로정보는
   상기 차량이 주행중인 경로의 종류, 경로 상태, 교통 상황 및 주행 중 차량의 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것인 주행 제어 방법.
   
7. 제 1항에 있어서, 상기 차량 주행 경로 정보를 수집하는 과정은
   기 저장된 경로정보를 통해, 경로에 따른 속도, 가속도, 경사도 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 주행제어 방법.
   
8. 경로 정보를 이용한 주행 제어 장치로서,
   차량 주행 경로 정보를 수집하는 정보수집모듈;
   상기 수집된 차량 주행 경로에서, 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 연산모듈;
   상기 예측된 배터리의 충전량을 기 설정된 충전량과 비교하여 상기 비교 결과에 따라, 차량의 엔진 온, 오프를 제어하고, 주행 시뮬레이션 결과를 기반으로 차량 엔진 상태를 온(on)으로 전환하여 주행하는 최소 시간을 연산하는 제어모듈; 을 포함하고,
   상기 제어모듈은 차량 배터리의 정격 용량과 전압을 고려하여 상기 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 보완하는 SOC(State of Charge) 연산부;
   상기 비교 결과에 따라 차량의 엔진 상태를 온(on)으로 전환하는 시점을 연산하여, 상기 연산 결과에 따라 엔진의 온(on), 오프(off) 상태를 제어하는 엔진 상태 제어부; 및
   상기 엔진의 온 오프 상태가 전환된 시점에 차량 배터리의 충전 방식을 결정하는 배터리 충전 제어부; 를 포함하는 주행 제어 장치.
   
9. 제 8항에 있어서, 상기 연산모듈은
   상기 차량 주행 경로에 따른 차량 구동력을 예측하는 차량 구동력 연산부; 및
   상기 예측된 차량 구동력을 이용하여 차량 엔진의 온, 오프(on, off)상태에 따른 배터리의 충전량(State of Charge)을 예측하는 SOC 연산부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 제어 장치.
   
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13. 제 8항에 있어서, 상기 경로정보는
    상기 차량이 주행중인 경로의 종류, 경로 상태, 교통 상황 및 주행 중 차량의 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것인 주행 제어 장치.
    
14. 제 8항에 있어서, 상기 정보수집모듈은
    기 저장된 경로정보를 통해, 경로에 따른 속도, 가속도 중 적어도 하나를 포함하는 주행정보의 프로파일을 생성하는 주행정보 프로파일 생성부; 및
    기 저장된 경로정보를 통해, 경사도, 경로 상태, 경로 종류 중 적어도 하나를 포함하는 경로 특성 정보의 프로파일을 생성하는 경로 특성 프로파일 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 주행 제어 장치.
    

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