KR101683917B1 - Apparatus and method for generating velocity profile based on driving pattern - Google Patents

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Abstract

본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단; 차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단; 및 상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단을 포함한다.The present invention relates to an apparatus and method for generating a speed profile based on an operation pattern, and more particularly, to an apparatus and method for generating a speed profile based on an operation pattern, The present invention provides an apparatus and method for generating a speed profile based on a driving pattern capable of providing comfort to a passenger.
To this end, according to the present invention, there is provided an apparatus for generating a speed profile based on an operation pattern, comprising: map data storage means for storing electronic map data in which reference speed information for each section is recorded; Speed measuring means for measuring the speed of the vehicle; First profile generating means for generating a velocity profile for each predetermined velocity section using velocity data measured by the velocity measuring means on the basis of curve fitting; And profile storing means for storing the velocity of the vehicle measured by the velocity measuring means and the velocity profile of each velocity section generated by the first profile generating means.

Description

운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING VELOCITY PROFILE BASED ON DRIVING PATTERN}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING VELOCITY PROFILE BASED ON DRIVING PATTERN [0002]

본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an apparatus and method for generating a speed profile based on an operation pattern, and more particularly, to an apparatus and method for collecting acceleration / deceleration pattern data of a driver and generating an optimum speed profile for a driver will be.

일반적으로, 속도 프로파일 생성 기술은 대부분 수학적인 방법을 이용하기 때문에 생성되는 속도 프로파일이 실제 운전자의 가/감속 패턴과는 상이하여 탑승자로 하여금 이질감을 느끼게 한다.Generally, since the velocity profile generation technique uses most of the mathematical methods, the velocity profile generated is different from the acceleration / deceleration pattern of the actual driver so that the passenger feels heterogeneity.

특히, 사다리꼴 함수나 스텝 함수 등을 이용하여 생성한 속도 프로파일은 급격한 불연속점이 존재하여 직접적으로 탑승자에게 불쾌감을 주는 저크(jerk) 등이 쉽게 발생한다.Especially, the speed profile created by using the trapezoidal function or the step function has a sudden discontinuity point, and jerk which directly discomforts the occupant easily occurs.

또한 속도 프로파일 생성시 여러 제약 조건들이 발생할 수 있는데, 대부분의 수학적인 방법들은 이러한 제약 조건을 반영하기 어려우며, 반영되더라도 복잡성이 증가하는 단점이 있다.
In addition, various constraints can occur when creating a velocity profile. Most mathematical methods have difficulty in reflecting these constraints, and even if they are reflected, their complexity increases.

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve the above problems, the present invention is applied to an autonomous vehicle or an inter-vehicle distance control (SCC) by collecting acceleration / deceleration pattern data of a driver and generating an optimum velocity profile for the driver based on the acceleration / The present invention provides an apparatus and method for generating a velocity profile based on a driving pattern that can provide comfort to a passenger when the vehicle is in motion.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention which are not mentioned can be understood by the following description, and will be more clearly understood by the embodiments of the present invention. It will also be readily apparent that the objects and advantages of the invention may be realized and attained by means of the instrumentalities and combinations particularly pointed out in the appended claims.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단; 차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단; 및 상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단을 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for generating a speed profile based on an operation pattern, comprising: map data storage means for storing electronic map data in which reference speed information for each section is recorded; Speed measuring means for measuring the speed of the vehicle; First profile generating means for generating a velocity profile for each predetermined velocity section using velocity data measured by the velocity measuring means on the basis of curve fitting; And profile storing means for storing the velocity of the vehicle measured by the velocity measuring means and the velocity profile of each velocity section generated by the first profile generating means.

또한 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 단계; 차량의 속도를 측정하는 단계; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 단계; 및 상기 측정한 차량의 속도 및 상기 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 단계를 포함한다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method of generating a speed profile based on an operation pattern, the method comprising: storing electronic map data in which reference speed information for each section is recorded; Measuring a speed of the vehicle; Generating a velocity profile for each predetermined velocity section using the measured velocity data based on curve fitting; And storing the velocity of the vehicle and the velocity profile of each velocity section.

상기와 같은 본 발명은, 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 효과가 있다.
The present invention as described above collects acceleration / deceleration pattern data of a driver and generates a velocity profile optimal for a driver based on the acceleration / deceleration pattern data, thereby providing comfort to the passenger when applied to an autonomous vehicle or an inter-vehicle distance control (SCC) There is an effect that can be.

도 1 은 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 대한 일실시예 구성도,
도 2 는 본 발명에 따른 속도구간별 속도 프로파일에 대한 일예시도,
도 3 은 본 발명에 따른 속도구간별 속도 프로파일에 대한 다른 예시도,
도 4 는 본 발명에 따른 최적화된 속도 프로파일에 대한 일예시도,
도 5 는 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.1 is a block diagram of an apparatus for generating a velocity profile based on an operation pattern according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a velocity profile according to the present invention,
FIG. 3 is a view showing another example of a velocity profile according to the present invention,
Figure 4 is an example of an optimized velocity profile according to the present invention,
5 is a flowchart illustrating an operation pattern generation method according to an embodiment of the present invention.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The above and other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of the present invention when taken in conjunction with the accompanying drawings, It can be easily carried out. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 은 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 대한 일실시예 구성도이다.1 is a block diagram of an apparatus for generating a speed profile based on an operation pattern according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치는, 지도데이터 저장부(10), 속도 측정부(20), 제 1 프로파일 생성부(30), 프로파일 저장부(40), 제 2 프로파일 생성부(50)를 포함한다.1, the operation pattern-based speed profile generation apparatus according to the present invention includes a map data storage unit 10, a speed measurement unit 20, a first profile generation unit 30, a profile storage unit 40, and a second profile generator 50.

상기 각 구성요소들에 대해 상세히 살펴보면, 지도데이터 저장부(10)는 일반적으로 내비게이션 시스템에서 사용되는 전자지도 데이터를 저장하고 있으며, 전자 지도 데이터는 구간별 기준속도 정보를 포함한다.In detail, the map data storage unit 10 stores the electronic map data used in the navigation system, and the electronic map data includes the reference speed information for each section.

아울러, 지도데이터는 지도를 도엽 단위로 구획하여 도엽번호를 부여하고, 구획한 각각의 도엽이 상대정수 좌표계의 좌표를 갖는다.In addition, the map data is obtained by dividing a map into map segments and assigning map numbers, and each map segment has coordinates of the relative integer coordinate system.

다른 실시예로, 지도데이터 저장부(10) 대신 내비게이션 연동부(도면에는 도시되어 있지 않음)를 구비하여, 내비게이션 시스템과 연동하여 전자 지도데이터를 획득할 수도 있다.Alternatively, instead of the map data storage unit 10, a navigation interlocking unit (not shown) may be provided to obtain electronic map data in cooperation with the navigation system.

속도 측정부(20)는 운전자의 가/감속 상태에 따른 차량의 속도를 측정한다.The speed measuring unit 20 measures the speed of the vehicle in accordance with the acceleration / deceleration state of the driver.

제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅(Curve Fitting) 방식을 기반으로 속도 측정부(20)에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별 속도 프로파일를 생성한다. 이때, 커브 피팅은 측정된 데이터를 최대 근사화된 함수로 정의하는 것으로, 측정된 속도값에 대하여 최소자승법, 즉 속도값을 함수에 적합시켜 최소편차를 갖는 함수를 구하는 것을 의미한다.The first profile generating unit 30 generates a velocity profile for each of the predetermined velocity sections using the velocity data measured by the velocity measuring unit 20 based on a curve fitting method. At this time, the curve fitting defines the measured data as the maximum approximated function, and means to obtain a function having the minimum deviation by fitting the measured value to the least squares method, that is, the speed value to the function.

아울러, 제 1 프로파일 생성부(30)는 지도데이터 저장부(10)를 통해 구간별 기준속도를 확인하며, GPS 수신기(도면에는 도시되어 있지 않음)를 구비하여 현재의 위치정보를 알 수 있다.In addition, the first profile generator 30 can confirm the reference speed for each section through the map data storage 10, and can know the current position information by having a GPS receiver (not shown in the figure).

이하, 도 2를 참조하여 제 1 프로파일 생성부(30)의 동작에 대해 상세히 살펴보기로 한다.Hereinafter, the operation of the first profile generator 30 will be described in detail with reference to FIG.

예를 들어, 특정 경로의 기준속도가 40kph라 할 때, 제 1 속도구간을 0 ~ 10kph까지 가속하는 경우, 제 2 속도구간을 0 ~ 20kph까지 가속하는 경우, 제 3 속도구간을 0 ~ 30kph까지 가속하는 경우, 제 4 속도구간을 0 ~ 40kph까지 가속하는 경우로 각각 설정된 경우 제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅 방식을 기반으로 각 속도구간별로 속도 프로파일을 생성한다.For example, when the reference speed of a specific route is 40 kph, the first speed section is accelerated from 0 to 10 kph, the second speed section is accelerated from 0 to 20 kph, the third speed section is from 0 to 30 kph When accelerating and accelerating the fourth speed range from 0 to 40 kph, respectively, the first profile generator 30 generates a speed profile for each speed section based on the curve fitting method.

이때, 제 2 속도구간에서의 속도 프로파일은 도 2의 (a)에 도시된 바와 같고, 제 3 속도구간에서의 속도 프로파일은 도 2의 (b)에 도시된 바와 같으며, 이에 대한 함수는 하기의 [수학식]과 같다.In this case, the velocity profile in the second speed section is as shown in FIG. 2A, the speed profile in the third speed section is as shown in FIG. 2B, Is expressed by the following equation.

[수학식][Mathematical Expression]

Figure 112011031413020-pat00001
Figure 112011031413020-pat00001

한편, 속도 프로파일의 정확성을 높이기 위해 특정 경로에 대해서 각 속도구간별로 여러 번 속도 프로파일을 생성한 후 그 평균한 속도 프로파일을 최종 속도 프로파일로 설정할 수도 있다.Meanwhile, in order to improve the accuracy of the speed profile, it is possible to generate a speed profile several times for each speed section for a specific route, and then set the average speed profile as a final speed profile.

프로파일 저장부(40)는 속도 측정부(20)가 측정한 차량의 속도 및 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장한다.The profile storage unit 40 stores the velocity of the vehicle measured by the velocity measuring unit 20 and the velocity profile of each velocity section generated by the first profile generating unit 30. [

한편, 제 2 프로파일 생성부(50)는 본 발명의 부가적인 요소로서, 제 1 프로파일 생성부(50)의 기능을 보완하는 역할을 수행한다. 즉, 제 2 프로파일 생성부(50)는 비선형 함수들을 최적화하는 진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 이용하여 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도 프로파일을 확장한다.Meanwhile, the second profile generator 50 is an additional element of the present invention, and plays a role of supplementing the function of the first profile generator 50. That is, the second profile generator 50 expands the velocity profile generated by the first profile generator 30 by using an evolutionary computation method that optimizes non-linear functions.

여기서, 진화연산이란 소프트 컴퓨팅의 일종으로 천문학적인 경우의 수가 있을 때 알고리즘이 스스로 진화하여 최적화된 답을 선택하는 기법(방식)의 일반적인 용어로서, 그 종류에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm), 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization), 개미집단 최적화(Ant colony optimization), 금기 검색(Taboo search), 모의 담금질(Simulated annealing) 등이 있다.Here, evolutionary computation is a kind of soft computing. It is a generic term for a method in which an algorithm evolves by itself and selects an optimal solution when there are a number of astronomical cases. The genetic algorithm (Genetic Algorithm) Particle Swarm Optimization, Ant colony optimization, Taboo search, and Simulated annealing.

이하, 도 3을 참조하여 제 2 프로파일 생성부(50)에 대해 상세히 살펴보기로 한다.Hereinafter, the second profile generator 50 will be described in detail with reference to FIG.

도 3에 도시된 바와 같이, (a)는 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 0 ~ 20kph 구간에서의 속도 프로파일을 나타내고, (b)는 제 2 프로파일 생성부(50)가 (a)의 속도 프로파일을 이용하여 생성한 0 ~ 15kph 구간에서의 속도 프로파일을 나타낸다.3, (a) shows the velocity profile in the 0 to 20 kph section generated by the first profile generator 30, (b) shows the velocity profile in the 0 to 20 kph section, and (b) The velocity profile is shown in Fig.

일반적으로, 제 1 프로파일 생성부(30)가 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 이용하여 모든 속도 구간에서 속도 프로파일을 생성하기란 불가능하다. 이를 해결하기 위한 방안으로 제 2 프로파일 생성부(50)가 제안되었으며, 제 2 프로파일 생성부(50)는 진화연산 방식을 기반으로 속도 프로파일을 다양한 속도 구간별로 확장시킨다.Generally, it is impossible for the first profile generator 30 to generate the speed profile in all the speed sections using the acceleration / deceleration pattern data of the driver. To solve this problem, a second profile generation unit 50 has been proposed, and the second profile generation unit 50 has extended the velocity profile for various velocity intervals based on the evolutionary computation method.

따라서, 최종적으로 프로파일 저장부(40)에 저장되는 속도 프로파일은 거의 모든 속도 구간에서의 속도 프로파일을 포함하며, 이를 실제 차량에 적용한 경우의 그래프는 도 4에 도시된 바와 같다.Therefore, the velocity profile finally stored in the profile storage unit 40 includes a velocity profile in almost all the speed sections, and the graph when this is applied to an actual vehicle is as shown in FIG.

즉, 도 4의 (a)는 종래의 방식인 스텝 함수를 이용한 속도 프로파일로서 급격한 불연속점(그래프상에서 직각 모서리)이 존재하는 것을 알 수 있다. 이러한 속도 프로파일을 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용한 경우 탑승자에게 직접적으로 불쾌감을 주게 된다.That is, FIG. 4 (a) shows that abrupt discontinuity (perpendicular edge on the graph) exists as a velocity profile using the step function, which is a conventional method. When such a speed profile is applied to an autonomous vehicle or a vehicle-to-vehicle distance control (SCC), the passenger directly becomes uncomfortable.

그러나, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 본 발명에 따라 생성된 속도 프로파일을 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용한 경우는 불연속점이 존재하지 않아 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있다.However, as shown in FIG. 4 (b), when the velocity profile generated according to the present invention is applied to an autonomous vehicle or an inter-vehicle distance control (SCC) or the like, there is no discontinuity point, thereby providing comfort to the occupant.

도 5 는 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an operation pattern generation method according to an embodiment of the present invention.

먼저, 지도데이터 저장부(10)는 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장한다(501).First, the map data storage unit 10 stores electronic map data in which reference speed information for each section is recorded (501).

이후, 속도 측정부(20)는 차량의 속도를 측정한다(502).Then, the speed measuring unit 20 measures the speed of the vehicle (502).

이후, 제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정부(20)에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성한다(503).Thereafter, the first profile generator 30 generates a velocity profile for each predetermined velocity section using the velocity data measured by the velocity measuring unit 20 based on the curve fitting (step 503).

이후, 프로파일 저장부(40)는 상기 속도 측정부(20)가 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장한다(504).The profile storage unit 40 stores the velocity of the vehicle measured by the velocity measurement unit 20 and the velocity profile of each velocity segment generated by the first profile generation unit 30 (504).

이후, 제 2 프로파일 생성부(50)는 진화연산 방식을 기반으로 상기 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하여 프로파일 저장부(40)에 저장한다(505).Thereafter, the second profile generator 50 generates a velocity profile of the second velocity section using the velocity profile of the first velocity section generated by the first profile generator 30 based on the evolutionary computation method, And stores it in the storage unit 40 (505).

한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.Meanwhile, the method of the present invention as described above can be written in a computer program. And the code and code segments constituting the program can be easily deduced by a computer programmer in the field. In addition, the created program is stored in a computer-readable recording medium (information storage medium), and is read and executed by a computer to implement the method of the present invention. And the recording medium includes all types of recording media readable by a computer.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention. The present invention is not limited to the drawings.

10 : 지도데이터 저장부 20 : 속도 측정부
30 : 제 1 프로파일 생성부 40 : 프로파일 저장부
50 : 제 2 프로파일 생성부10: map data storing unit 20: speed measuring unit
30: first profile generating unit 40: profile storing unit
50: second profile generating unit

Claims (5)

구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단;
차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단;
커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단;
상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단;
진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 기반으로, 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 제 2 프로파일 생성수단
을 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
Map data storage means for storing electronic map data in which reference speed information for each section is recorded;
Speed measuring means for measuring the speed of the vehicle;
First profile generating means for generating a velocity profile for each predetermined velocity section using velocity data measured by the velocity measuring means based on curve fitting;
Profile storing means for storing a speed of the vehicle measured by the speed measuring means and a speed profile of each speed section generated by the first profile generating means;
A second profile generating means for generating a velocity profile of a second velocity section using a velocity profile of a first velocity section generated by the first profile generating means based on an Evolutionary Computation method,
Wherein the speed profile generator generates a speed profile based on the driving pattern.
제 1 항에 있어서,
상기 프로파일 저장수단은,
상기 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 더 저장하는 것을 특징으로 하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
The method according to claim 1,
The profile storage means stores,
Wherein the speed profile of the second speed section is further stored.
제 1 항에 있어서,
상기 지도데이터 저장수단은,
차량의 내비게이션 시스템과 연동하는 내비게이션 연동수단으로 대체되는 것을 특징으로 하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
The method according to claim 1,
The map data storage means stores,
And a navigation interlocking means interlocked with the navigation system of the vehicle.
구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 단계;
차량의 속도를 측정하는 단계;
커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 측정된 속도 데이터를 이용하여 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 단계;
상기 측정한 차량의 속도 및 상기 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 저장하는 단계; 및
진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 기반으로, 상기 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 단계
를 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법.
Storing electronic map data in which reference speed information for each section is recorded;
Measuring a speed of the vehicle;
Generating a velocity profile of a first velocity section using the measured velocity data based on curve fitting;
Storing a velocity profile of the measured vehicle and a velocity profile of the generated first velocity section; And
Generating a velocity profile of a second velocity section using the velocity profile of the generated first velocity section based on an evolutionary computation method,
And generating a speed profile based on the operation pattern.
제 4 항에 있어서,
상기 생성된 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 저장하는 단계
를 더 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법.5. The method of claim 4,
Storing the velocity profile of the generated second velocity section
And generating a velocity profile based on the operation pattern.
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