KR101741234B1 - 관성 센서 오프셋 보상을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 관성 센서들의 보상을 위한 개선된 방법 및 시스템을 제공한다. 일 구현예에서, 자동차가 움직이고 있는 때에 계산되는 관성 센서의 출력에 대한 동적 오프셋 보상을 제공하기 위하여 수정 이동 평균이 적용된다. 관성 센서에는 각속도와 선형 가속도를 측정하기 위한 것으로서 다양한 수준의 정확도 및 범위를 갖는 다양한 종류의 센서들이 포함된다.

Description

관성 센서 오프셋 보상을 위한 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR INERTIAL SENSOR OFFSET COMPENSATION}
본 발명은 변화율 감지 장치를 위한 보상 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 주로 자동차에 있는 각도 및 선형 관성 센서용 바이어스 오프셋 및 보상(bias offset and compensation)을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
관성 센서에는 각속도 및 선형 가속도를 측정하기 위하여 사용되는 다양한 종류의 센서들이 포함되는바, 그 범위와 정확도도 다양하다. 특히 자동차 분야에서는 자동차의 안전, 성능, 및 안락함을 향상시키기 위하여 관성 센서가 다양한 적용예들에 적용되고 있으며 최근에 보다 널리 활용되고 있다. 자동차에 있어서 관성 센서의 현재 적용예는 진보된 ABS(Anti-lock Braking System), ESP(electronic stability program), 및 샤시(chassis)가 여전히 움직이고 있는지를 판별하기 위하여 자동차의 종방향 속도 및 가속도를 측정하는 다른 형태의 자동 요오 및 롤로버 제어(automatic yaw and rollover control)의 부품에서부터 운전자 보조 시스템(driver assistance system) 및 자율 자동차 작동과 같은 보다 복잡한 시스템까지의 범위에 미친다. 보다 진보된 시스템을 추구하기 위하여, 자동차 제조사들은 관성 센서의 능력의 한계를 지속적으로 확장시키고 있다. 이와 같은 노력으로 인하여 관성 센서의 능력을 개선하기 위하여 혁신적이고 비용효율적인 방안에 대한 필요성이 대두되었다.
관성 센서는 정확도 및 성능 능력의 관점에서 다양한 범위의 것들이 있지만, 일반적으로는 몇몇의 공통적인 단점을 안고 있다. 관성 센서의 정확도와 관련된 공통적인 오류의 원인에는: 온도 변화, 플리커 노이즈(flicker noise), 열기계적 화이트 노이즈(thermo-mechanical white noise), 및 바이어스(오프셋) 불안정성이 포함된다. 관성 센서 출력 신호 또는 변화율 신호(rate signal)의 바이어스(bias)라 함은, 관성 센서가 경험하는 진정한 측정값과 대비되는 관성 센서 출력의 초기 오류를 지칭한다. 바이어스가 교정되지 않으면 지속적으로 증가하는 각도 또는 선형 위치 오류를 낳기 때문에, 오류의 주된 원인들 중의 하나이다. 환경 조건의 변화로 인한 온도 변화도 관성 센서의 출력에 변동(fluctuation)을 유발하며, 관성 센서 측정의 오류를 증가시킨다. 관성 센서의 단점들은, 관성 센서로부터의 출력이 자동차의 거동을 모델링하는 점차 복합해지는 등식(equation)들에 적용되는 때에도 강조된다. 이와 같은 강조의 가장 현저한 예는 다양한 관성 센서 측정치들로 인한 증가된 오류들인데, 이들은 변화율 측정치, 속도, 및 위치 간의 통합적 관계를 통해서 전파될 수 있다.
관성 센서들의 적용예에 관한 문제들이 조합되면 관성 센서의 비용면에서 효율적인 적용을 저해하는 제한 인자로 작용한다. 이와 같은 센서의 정확도를 보장함은, 자동차에서 폭넓게 사용될 수 있는 진일보한 자동차 시스템을 증진하는데에 긴요한 것이다. 여기에 개시되는 방법과 시스템은, 자동차의 진보된 안전 및 진단을 증진시키기 위하여 개선된 정확도와 비용효율성을 갖는 관성 센서를 제공함을 목적으로 한다.
자동차가 정지 상태에 있거나 또는 다른 정의된 상태에 있는 때에 관성 센서의 바이어스를 갱신하기 위하여 정적 바이어스 오프셋이 적용될 수 있다. 이와 같은 프로세스(process)는 자동차가 정지 상태에 있는 때에 자동차의 변화율들이 제로일 것이라고 가정한 것이다. 자동차가 휴지 상태에 있는 때에 관성 센서의 센서 출력이 측정 및 기록될 수 있으며, 그것은 추후에 자동차가 움직이는 때의 센서 출력으로부터 필터링됨으로써 센서의 바이어스가 교정될 수 있다. 이와 같은 프로세스는 센서 정확도의 보장이라는 이미 벅찬 프로세스에 복잡성과 오류의 원인들을 도입시킨다. 사소한 것으로 보일 수는 있지만 실질적인 오류의 원인들 중 한 가지는 자동차가 휴지 상태에 있는 때를 판별함에 있는데, 휴지 상태라 함은 자동차가 정지한 후의 약한 움직임들이 진정되고 주위환경의 상태가 센서 측정에 영향을 주지 않음을 의미한다. 이와 같은 문제는, 자동차가 자주 멈추지 않고 고속도로에서 오랜동안 주행하는 동안에 불거질 수도 있다.
본 발명은 관성 센서의 보상을 위한 개선된 방법 및 시스템을 제공한다. 일 구현예에서는 수정 이동 평균이 도입되는데, 수정 이동 평균은 자동차가 움직이는 때에 계산되는 관성 센서 출력을 위한 동적 오프셋 보상을 제공하기 위하여 적용된다. 이와 같은 구현예는, 자동차가 움직이는 동안에 관성 센서의 출력을 갱신 또는 필터링하는 방법을 제공할 수 있다. 또한 이 방법은 간편하고 비용 면에서 효율적인 프로세싱 또는 구동 회로(processing or driving circuitry)와 호환가능한 필터링 방법에 의하여 다수의 오류 원인들에 관련된 보상을 제공할 수 있다. 관성 센서 오프셋 보상 방법의 다른 구현예에는 자동차가 정지된 때의 관성 센서 출력의 정적 수정 이동 평균(static modified moving average)을 계산함과, 자동차가 움직이고 있는 때의 관성 센서의 동적 수정 이동 평균을 계산함이 포함될 수 있다. 이와 같은 특정한 방법은 동적 수정 이동 평균과 정적 수정 이동 평균 사이의 천이 기간에 대해서도 적용될 수 있는바, 이로써 보다 더 개선된 보상이 이루어질 수 있다.
여기에서 제시되는 오프셋 보상의 구현예와 방법은 다양한 범주의 관성 센서들과, 가속도계, 자이로스코프, 관성 측정 유닛(inertial measure unit; IMU), 및 다른 관련된 감지 장치를 포함하는 조합된 시스템에 대해 작용될 수 있는, 적합화가능한 오프셋 보상 방법을 제공한다. 아래에서는 오프셋 보상의 시스템 및 방법의 특정 구현예들에 대해 상세히 설명하지만, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에서 제시되는 방법 및 시스템이 폭넓은 범주의 적용예들에 대해 적합화되어 적용될 수 있으며, 또한 본 명세서에서 설명되는 것과 유사한 다른 분야에서도 적용될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
일 구현예에서 소개되는 시스템은 일반적인 ESC 시스템(Electronic Stability Control system)에 적용되는 것인바, 이로 인하여 본 발명은 대부분의 새로운 자동차들에서 추가적인 비용이 거의 없이 구현될 수 있는 광범위한 적용을 가능하게 한다. 다른 구현예로서, 자동차의 자율 운행 및 운전자 보조를 포함하는 진보된 시스템과 관성 측정 유닛을 포함하는 진보된 시스템에서의 보상을 제공할 수 있다. 마지막으로, 많은 경우들에 있어서 본 발명은 작동의 추가적인 장치 및 방법을 포함하는 조합된 보상 시스템을 제공할 수 있다. 여기에서 제시되는 예시적인 구현예들은 관성 센서의 보상을 위한 개선된 방법 및 시스템을 제공하고, 특히 비용 효율성을 유지하면서도 개선된 관성 센서 성능을 위한, 적합화된 오프셋 보상 방법을 제공한다.
여기에서 제시되는 상세한 설명으로부터 적용가능한 추가적인 분야들에 대해 알게 될 것이다. 구체적인 예들에 관한 하기의 상세한 설명은 예시의 목적으로서 제시되는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 의도된 것이 아니라는 점이 이해되어야 할 것이다.
도 1a, 1b, 및 도 1c 에는 본 발명에 따른 자동차의 정면도, 평면도, 및 측면도가 각각 도시되어 있고;
도 2 에는 본 발명에 따른 관성 센서 오프셋 보상 방법의 일 구현예의 블록도(block diagram)가 도시되어 있고;
도 3 에는 본 발명에 따른 관성 센서 오프셋 보상 방법의 일 구현예의 블록도가 도시되어 있고;
도 4 에는 본 발명에 따른 관성 센서 보상을 위한 시스템을 예시하는 자동차의 평면도가 도시되어 있고;
도 5 에는 본 발명에 따른 관성 센서 보상 시스템의 관성 측정 유닛 구현예의 모습이 도시되어 있다.
도 1a, 1b, 및 도 1c 에는 본 발명에 따른 자동차의 정면, 평면, 및 측면에서 본 모습이 각각 도시되어 있다. 도 1 에는 하나 이상의 관성 센서에 의하여 측정될 수 있는 각도 및 선형 움직임(angular and linear motion)의 통상적인 방향이 도시되어 있다. 자동차 적용예에서 관성 센서에 의하여 측정될 수 있는 방향 및 회전 성분들에는 선형 성분들(2, 4, 6), 회전 성분들(8, 10, 12)(여기에서는 X(길이방향), Y(측방향), 및 Z(수직방향)인 직각 성분들로 호칭되기도 함), 그리고 롤(roll), 피치(pitch), 및 요오(yaw) 회전 성분들이 포함된다. 상기 센서는 예시된 방향들에 대한 직접적인 측정을 위하여 더 오프셋될 수 있다. 작동 중인 자동차에 영향을 주는 가속도 및/또는 속도의 선형 및 회전 성분들을 측정하기 위하여 다양한 센서가 사용될 수 있다. 통상적으로, 선형 가속도를 측정하기 위하여 선형 가속도계가 사용되고, 각속도를 측정하기 위해서 각도 변화율 센서 또는 둘 이상의 가속도계가 사용된다. 비록 여기에서는 가속도계 및 각도 변화율 센서라고 폭넓게 지칭하지만, 여기에서 개시되는 방법 및 시스템의 구현을 위하여 압전 센서와 미세기계 센서(micro-machined sensor)를 포함하는 특정 유형의 센서가 적용될 수 있다. 또한, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 가르침이 자이로스코프 방식, 미세 기계 용량 방식, 압전 방식, 음파 방식, 전자기계 방식과, 관성 측정 유닛과 같은 임의의 조합 방식의 센서를 포함하는 폭넓은 범위의 관성 센서들에도 적용될 수 있다는 것을 알 것이다.
적어도 부분적으로 많은 관성 센서 출력에 있어서의 공통점들 및 측정상 유사한 성질의 오류로 인하여, 본 발명의 폭넓은 적용성은 폭넓은 범위의 관성 센서의 보상을 제공할 수 있다. 여기에서 개시되는 많은 관성 센서들은 바이어스 오류(bias error), 온도 영향(temperature effects), 바이어스 불안정성(bias instability), 및 화이트 노이즈를 포함하는 유사한 오류 원인들 및 유사한 작동을 포함할 수 있다. 관성 센서 출력 신호의 바이어스라 함은, 관성 센서에 작용하는 움직임의 진정한 측정값에 대비되는 관성 센서 출력의 초기 오류를 지칭한다. 관성 센서의 바이어스 오류를 교정하기 위하여, 바이어스 오프셋(bias offset)은 관성 센서에 의하여 보고되는 모든 측정치들로부터 계산될 수 있다. 평균적인 오류는 관성 센서가 휴지(rest) 상태에 있는 때에 측정될 수 있으나, 화이트 노이즈, 온도 영향, 및 바이어스 불안정성을 포함하는 다른 오류가 상기 바이어스 오류에 추가될 수 있다. 이와 같은 오류들 및 다른 오류들이 조합되어서 시간 흐름에 따라서 관성 센서의 측정치가 표류(drift)하게 될 수 있으며, 이로 인하여 정적 바이어스 오프셋 접근법(static bias offset approaches)에 있어서의 부적절성이 나타나게 된다.
또한, 관성 센서의 많은 적용예들은 적분(integration)에 의하여 속도, 위치, 또는 지향 각도(heading angle)를 계산하기 위하여 변화율 측정치들을 이용한다. 관성 센서 측정치들로부터의 적분 관계를 계산함은, 관성 센서 측정치들과 관련된 오류가 적분 총합을 통해 전달됨을 유발하여서 시간의 흐름에 따라 증가하는 오류를 유발할 수 있다. 여기에서 개시된 내용과 관련된 본 발명을 위한 다른 오류 원인 및 적용예는 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이며, 여기에 포함된 예들은 본 발명의 이해를 증진하기 위하여 제공되는 것이므로 본 발명을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.
수정 이동 평균(modified moving average; MMA)은, 바이어스 관성 센서 측정치 오류 및 다른 관성 센서 측정치 오류 모두를 교정하기 위하여, 관성 센서의 출력 신호 또는 변화율 신호를 보상 또는 필터링하기 위해서 적용될 수 있다. 여기에서 관성 센서라고 함은 하나 이상의 가속도 성분(2, 4, 6) 또는 각도 변화율 성분(8, 10, 12)을 측정하도록 구성된 가속도계 또는 레이트 자이로(rate gyro)일 수 있다. 단순함을 위하여, 이 구현예에서는 x 방향 성분(2)을 기준으로 한다. 샘플링된 관성 센서 출력(sampled inertial sensor output; xk)을 위한 MMA(Ak)의 등식은 아래의 등식 (1) 및 (2)로서 제시되어 있는바, 여기에서 k는 샘플 번호이고, n 은 이동 평균 윈도우(moving average window)에 대한 샘플들의 개수이다 (아래에서는, 윈도우 크기라고 호칭한다).
Figure 112015078466292-pct00001
바이어스 오류 및 다른 포함된 오류를 보상하기 위하여 관성 센서의 출력에 MMA를 적용하면, 적어도, 평균을 저장하기 위하여 더 적은 시스템 메모리가 필요하다는 장점이 있다. 표준 이동 평균(standard moving average)을 계산하는 때에는 복수의 데이터 지점들이 저장되어야 하는바, 윈도우 크기(n)에 비례하게 메모리 요구사양이 확장되어야 한다. 그러나, MMA를 적용하는 때에는 계산되었던 이전 평균만이 메모리에 저장된다. 여기에서 메모리라는 용어는 다양한 형태의 메모리, 캐시(cache), 비휘발성 또는 휘발성 메모리와, 본 기술분야에 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것으로 생각되는 다른 형태의 메모리까지 폭넓게 지칭한다.
이제 도 2 를 참조하면, 여기에는 관성 센서(14)의 보상을 위한 방법의 블록도가 도시되어 있다. 상기 방법은 관성 센서의 출력을 시작 또는 초기화시킴(16)을 포함할 수 있다. 일단 관성 센서가 각도 변화율 또는 선형 가속도를 측정하기 시작하면, 샘플(xk)이 장치 출력부로부터 샘플링(18)될 수 있고 또한 현재의 샘플 번호(k)의 증가를 적용받는다(20). 상기 MMA 의 작동의 제1 모드(first mode)가 시작되는바, 여기에서는 샘플 크기가 윈도우 크기(n)보다 작다. 다시 말하면, 상기 방법에서는 관성 센서 출력으로부터의 값들을 샘플링하고(18), 샘플 번호를 증가시키며(20), MMA를 위한 윈도우 크기에 도달할 때까지 평균(Ak)을 계산한다(24). 작동의 제1 모드는, 블록(24)에 도시된 바와 같이 k≤n 인 샘플인 때에 MMA를 위한 등식 (1) 을 적용함으로써 계산된다. 샘플링 속도는 관성 센서 측정을 위한 적용예와, 그 적용예의 필요한 해상도(resolution) 또는 타이밍에 따라서 폭넓게 달라질 수 있다. 샘플링 속도 및 시스템 작동에 관하여는 관성 센서 보상 시스템에 대하여 설명할 때 상세히 후술하기로 한다. 일부 자동차 적용예에서는, 샘플링 속도가 5 Hz 내지 1 MHz 의 범위 내에 있을 수 있고, 바람직하게는 대략 100 Hz 이다.
만일 샘플 크기가 윈도우 크기를 초과(k > n)하면, 관성 센서 보상을 위한 작동의 제2 모드는 상기 장치 출력을 샘플링하고 블록(26)에 기재된 바와 같이 MMA를 계산함으로써 계속될 수 있다. 상기 관성 센서 보상 방법의 작동의 제2 모드는 작동의 연속적인 모드로 고려될 수 있다. 상기 작동의 연속적인 모드에서는, 자동차의 작동 동안에 관성 센서를 위한 오류 보상 필터(error compensation filter)와 바이어스 오프셋을 포함하는 관성 센서 오프셋을 계속하여 계산할 수 있다. 여기에서 설명되는 관성 센서 오프셋 방법은, 자동차가 움직이는 동안을 포함하여 자동차의 작동에 걸쳐서(throughout operation) 수정(24, 26) 및 저장(28)되는 관성 센서의 오프셋을 제공할 수 있다. 이 방법(14)은 관성 센서의 측정에 있어서의 오류로 인한 표류를 제한함으로써, 특히 선형 변화율 및 회전 변화율의 적분 관계를 계산하기 위하여 적용되는 경우에 있어서 관성 센서의 정확도 및 진단 능력(diagnostic capacity)을 향상시킬 수 있다. 여기에서 소개되는 방법에 의해 제공되는 향상된 정확도는, 다양한 자동차 진단, 운행(navigation), 및 안전 시스템들에 적용될 수 있다.
관성 센서의 출력 샘플(xk)들의 윈도우 크기(n)는 적용예에 따라서 달라질 수 있다. 많은 적용예들에 있어서, MMA의 윈도우 크기는 작동의 마지막 순간을 위하여 고려될 필요가 있을 뿐이다. 100Hz의 샘플링 속도에서는 n = 6000 인 윈도우 크기의 샘플들이 제공된다. 그러나, 샘플들의 갯수는, 특정 시스템의 센서 응답 요구사양 또는 샘플링 속도와, 특정 센서 출력의 MMA 를 추적(track)하는 시간의 길이에 따라서 현저히 달라질 수 있다. 이 방법의 유리한 일 장점은, 이전의 MMA 값과 카운터(counter) 만을 포함하여 메모리 요구사양에 있어서의 별다른 변화없이도 다양한 시간 기간에 걸쳐서 폭넓은 범위의 윈도우 크기 및 샘플링 속도를 허용할 수 있다는 점이다.
도 2 에 도시된 관성 센서 오프셋 방법(14)은 등식 (3) 에 의하여 제시되는 관성 센서의 다른 오류를 보상하고 바이어스를 오프셋시키기 위하여 적용될 수 있는데, 여기에서 xk 는 관성 센서로부터 출력된 샘플이고, Ak 는 바이어스 오프셋의 MMA 이며, xk _corrected 는 바이어스 오류, 화이트 노이즈, 온도 영향, 및 바이어스 불안정성에 대해 교정된 샘플링된 센서 출력이다.
xk - Ak = xk _ corrected (3)
여기에서 제시되는 관성 센서 오프셋을 계산하기 위한 MMA 방법은, 자동차가 휴지 상태에 있는 때의 측정치들에 엄격하게 의존하기보다는, 자동차 작동에 걸쳐서 그리고 상당 시간에 걸쳐서 관성 센서의 평균 측정치가 대략적으로 제로(zero)라는 가정에 의존할 수 있다. 이 방법은, 자동차가 휴지 상태에 있을 때에만 이라기 보다는, 작동에 걸쳐서 관성 센서의 오프셋을 갱신함으로써, 향상된 바이어스 오프셋 및 관성 센서 오류 보상 방법을 제공할 수 있다. 여기에서 제시되는 방법은 자동차가 정지하지 않고서 오랜 기간 동안 주행하는 경우와, 향상된 관성 센서 정확도를 필요로 하는 적용예들에서 특히 유리하다.
관성 센서 출력을 위한 관성 센서 오프셋을 계산하기 위하여 수정 이동 평균을 적용함으로써, 측정치들의 표류를 유발할 수 있는 오류들의 영향이 최소화될 수 있다. 전술된 바와 같이, 초기의 정적 바이어스 오프셋(static bias offset)은 관성 센서 출력으로부터 필터링될 수 있으나, 관성 센서 측정치의 정확도에는 여전히 작동에 걸쳐서 발생하는 바이어스 불안정성, 온도 영향, 및 화이트 노이즈를 포함하는 다른 오류 원인으로 인한 문제가 있을 수 있다. 이와 같은 오류들 및 다른 오류들은, 센서 독출(sensor readings)에서의 표류 또는 측정치의 변동을 유발함으로써, 관성 센서 측정치들의 정확도를 제한할 수 있다. 일반적으로 이와 같은 현상은, 작동에 걸쳐서 공칭 측정치(nominal measurement)들로부터 멀어지는 경향을 가질 수 있는 부정확한 변화율 측정치들로 예시될 수 있는 관성 센서 정확도의 손실로 귀결될 수 있다. MMA를 적용하여 자동차 작동에 걸친 상당 시간에 걸쳐서 관성 센서를 위한 오프셋을 조정함으로써, 관성 센서 측정치들과 관련될 수 있는 표류가 최소화될 수 있다.
이제 도 2 및 도 3 을 참조하면, 다른 구현예에서는 폭넓은 범위의 관성 센서들을 위하여 유연한 튜닝 필터(tuning filter)를 적용하는 보상 방법(30)에 관한 관성 센서 오프셋을 계산하기 위하여 MMA가 적용될 수 있다. 이 예시적인 방법은, 자동차가 움직이고 있는 때에 MMA 의 계산 및 튜닝을 제공하고, 자동차가 정지된 동안에는 독립적으로 튜닝된 MMA 로 전환함을 제공한다. 도 2 를 참조하여, MMA 를 계산함으로써 관성 센서 출력을 계산 및 오프셋시키도록 적용되는 방법(14)이 유사하게 설명된다. 관성 센서가 샘플링(18)되고, 등식 (1) 및 (2) 에 따라서 윈도우 크기(n) 및 샘플 번호(k)에 의존하는 MMA 계산을 수행함으로써 평균(Ak)이 계산될 수 있다. 이와 같은 MMA 계산 방법은 본 방법(30)에서도 적용되지만, 관성 센서 오프셋 방법을 향상시키기 위하여 작동에 걸쳐서 다양한 필터링 및 튜닝 인자들(filtering and tuning factors)을 적용하도록 더 보완된 것이다. 이와 같은 구현예에서도, 특정 적용예에 따라서 샘플 윈도우가 폭넓게 달라질 수 있다.
도 3 에 도시된 관성 센서 오프셋 방법(30)의 구현예는 동적 오프셋(32), 정적 오프셋(34), 및 정적 작동과 동적 작동 사이에 적용되는 천이 오프셋(36)을 포함한다. 도 2 에 도시된 바와 같이, 변화율 측정치들이 샘플링(18)될 수 있도록 관성 센서가 초기화(38)될 수 있다. 이 구현예에서는, 자동차가 움직이고 있는지의 여부가 먼저 판별된다(40). 이 과정은 자동차의 작동에 걸쳐서 움직임 상태 또는 휴지 상태에 대응되는 변화율의 변화를 검출하도록 구성된 관성 센서(예를 들어, 관성 센서가 오프셋된 것이거나 추가적인 관성 센서일 수 있음)를 포함하여 다수의 방법에 의하여 결정될 수 있다. 다른 방법으로서는, 자동차가 움직이고 있는지를 판별하기 위하여 ABS 센서(Anti-lock Braking System sensor)와 같은 바퀴 속도 센서를 이용하는 방안이 포함된다.
이 구현예에서, 만일 자동차가 움직임 상태에 있는 것으로 판별되면(40), 동적 오프셋이 계산될 수 있고(32), 관성 센서 오프셋에 동적 필터링(42)이 적용될 수 있다. 그 다음, 등식 (3) 에 도시된 바와 같이 센서 출력으로부터 필터링될 수 있고 관성 센서 출력(Ak)을 위한 오프셋이 갱신(44)될 수 있다. 만일 자동차가 정지 상태에 있다면, 자동차가 정지해 온 시간의 양이 결정 블록(46)에서 추적된다. 만일 자동차가 정지되었던 시간(t)이 천이 시간(ttran)을 초과한다면, 관성 센서 오프셋을 위하여 정적 오프셋이 계산될 수 있다(34). 그 후, 정적 오프셋은 필터링 및 튜닝되어서(48), 특정 시스템을 위한 적절한 오프셋이 계산될 수 있다. t≤ttran 인 천이 시간 동안에는, 관성 센서 오프셋을 위한 세 번째의 계산이 천이 오프셋(36)의 형태로서 수행될 수 있다. 천이 오프셋(36)은, 자동차가 움직임 상태에 있는 때(32)로부터 자동차가 정지하여(34) 휴지 상태에 도달할 때까지의 기간 사이에 매끄러운 천이(전환)를 제공할 수 있다. 작동의 천이 오프셋(36) 계산 모드는 필터링 및 튜닝(50)도 제공할 수 있는바, 이로써 다양한 범위의 센서 및 측정 적용예에 적합화될 수 있는 방법이 제공된다.
이와 같은 과정은 도 3 에 잘 도시되어 있는바, 정적 수정 이동 평균으로부터 정적 오프셋이 얻어지고, 동적 수정 이동 평균으로부터 동적 오프셋이 얻어지며, 자동차의 정적 상태와 동적 상태 사이의 천이 과정에서는 정적 수정 이동 평균과 동적 수정 이동 평균의 가중 평균(weighted average)인 천이 수정 이동 평균(transition modified moving average)을 적용함으로써 천이 오프셋이 계산된다.
동적, 정적, 및 천이 필터링 및 튜닝 단계들(42, 48, 50)은 저역 통과 필터(low pass filter), 고역 통과 필터(high pass filter), 능동 및/또는 피동 필터, 피드백 루프(feedback loop), 또는 다른 필터를 포함하는, 하나 이상의 신호 조정 회로(signal conditioning circuit)를 구비할 수 있다. 일 구현예에서는, 상기 동적, 정적, 및 천이 오프셋들(42, 48, 50)을 튜닝 및 필터링함에 적용될 수 있는 필터 및 필터링 방법이 오프셋들 각각으로부터의 고역 통과 신호 노이즈를 필터링하도록 설계된 가변 컷오프 주파수(varying cut-off frequencies)를 갖는 저역 통과 필터일 수 있다. 상기 필터링 및 튜닝 단계들(42, 48, 50)은, 다양한 적용예들을 위한 관성 센서 보상을 할 수 있는 적합화가능 시스템(adaptable system)을 위하여 각각의 오프셋의 정확도를 향상시키도록 적용되는, 적용예에 따라 특화된 필터링 및 조정을 더 포함할 수 있다.
여기에서 개시되는 하기의 시스템은 앞서 소개된 방법을 구현하도록 적용될 수 있다. 일 구현예에서 제공되는 시스템(52)은 대부분의 새로운 자동차에 대한 구현에 있어서 추가적인 비용이 별로 없는 채로 본 발명의 폭넓은 적용을 가능하게 하기 위하여 일반적인 ESC 시스템(Electronic Stability Control system)을 채택할 수 있다. 대부분의 새로운 승용 자동차에는 ESC 시스템 또는 이와 동등한 시스템이 장착되며, 이러한 시스템들은 여기에서 설명되는 것과 유사한 시스템을 제공하도록 적합화될 수 있다. 다른 구현예에서는 관성 측정 유닛(inertial measurement unit; IMU; 54)를 포함하는 보다 진보된 시스템과, 예를 들어 자동차의 자율 운행 및 운전자 보조를 포함하는 다른 진보된 시스템에서의 보상을 제공할 수 있다. 마지막으로, 많은 경우들에 있어서, 본 발명은 작동의 추가적인 장치 및 방법을 포함하는 조합된 보상 시스템을 제공할 수 있다. 여기에서 제시되는 예시적인 구현예는 관성 센서의 보상을 위한 향상된 방법 및 시스템을 제공하며, 특히 비용면에서 효율적인 작동을 유지하면서도 관성 센서의 성능이 향상되도록 하는 적합화가능한 오프셋 보상 방법을 제공한다.
여기에서 설명되는 방법은 도 2 및 도 3 의 오프셋 보상 방법을 구현할 수 있고 적합화가능한 시스템을 제공할 수 있고, 또한 다양한 관성 센서들과, 가속도계, 자이로스코프, 관성 측정 유닛(inertial measure unit; IMU), 및 다른 관련된 폭넓은 감지 장치를 포함하는 조합된 시스템에 적용될 수 있다. 여기에서는 오프셋 보상의 시스템 및 방법에 관한 특정 구현예가 제시되어 있지만, 여기에서 제시되는 방법 및 시스템은 폭넓은 범위의 적용예들을 위해 변형될 수 있고, 또한 여기에서 설명된 것과 유사한 다른 영역에서도 유사한 해결방안을 제공할 수 있다는 것이 이해될 것이다.
도 4 에는 현재의 ESC 시스템에 적용될 수 있는, 관성 센서 보상 시스템(52)의 일 구현예가 도시되어 있다. ESC 시스템은 일반적으로, 전방, 후방, 또는 모든 바퀴들의 회전을 검출 및 측정하도록 구성된 복수의 바퀴 속력 센서(56)들과, 요오 변화율 센서(yaw rate sensor; 58)를 포함할 수 있다. 관성 센서 보상 시스템의 본 구현예와 관련하여서는 요소 변화율 센서를 예로 들지만, 선형 가속도계, 롤(roll) 센서, 피치(pitch) 센서, 및 요소 센서 중 어느 하나 또는 이들의 조합이 구현될 수 있다는 것은 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다. 도 2 및 도 3 을 참조로 하여 설명된 방법이 관성 센서 보상 시스템(52)에 구현될 수 있는바, 이로써 본 발명에 따른 관성 센서 오프셋 보상을 위한 시스템이 보다 구체적으로 설명될 것이다.
이제 도 2 및 도 4 를 참조하면, ESC 시스템(52)은 요오 변화율 센서(58)의 출력을 샘플링(18)하고 결과적인 샘플들의 MMA를 계산하도록 구성된 프로세싱 유닛(60)을 포함할 수 있다. 요오 변화율 센서(58)에 의하여 측정되는 요오 변화율(
Figure 112015078466292-pct00002
)은 지향 각도(Ψ)의 변화의 속도이다. 블록들(24, 26)에 제시되어 있는 바와 같이, 이것의 계산은 윈도우 크기에 대한 샘플 갯수에 의존적일 수 있다. 요오 변화율 센서(58) 출력에 대한 MMA가 갱신(28)됨에 따라서, 그 MMA 가 메모리 저장 유닛(memory storage unit; 62)에 저장될 수 있다. 그 다음, 상기 요오 변화율 센서 출력에 대한 저장된 MMA가 요오 변화율 센서(58) 출력으로부터 차감(subtract) 또는 필터링될 수 있는바, 이로써 센서 바이어스 및 다른 오류의 원인들이 오프셋된다. 여기에서 설명되는 시스템의 장점들은 추세적인 오류를 유발할 수 있는 화이트 노이즈, 온도 영향, 및 바이어스 불안정성의 영향을 제한하기 위하여 제공될 수 있다. 이와 같은 오류들은 본 시스템(52)에 의하여 제한될 수 있는데, 왜냐하면 자동차의 작동 동안에 항상 MMA가 계산되고 추세적인 오류를 필터링하도록 갱신되기 때문이다. 이와 같은 예에 의하여, 많은 오늘날의 관성 센서 적용예들에 별 어려움없이 구현될 수 있는, 향상된 관성 센서 측정을 가능하게 하는 시스템이 제공될 수 있다.
여기에서 설명된 프로세싱 유닛(60)에는, 여기에서 설명된 신호들을 처리 및 계산하도록 구성된 전용의 프로세싱 유닛이 포함될 수 있으나, 상기 프로세서는 자동차에서 다양한 시스템들을 제어할 수 있는 전자 제어 유닛(Electrical Control Unit; ECU) 안에 구현될 수 있다. 메모리 저장 유닛(62)에는 캐시(cache), 비휘발성 또는 휘발성 메모리를 포함하는 다양한 형태의 메모리는 물론, 본 기술분야에 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것으로 생각되는 다른 형태의 메모리도 포함될 수 있다.
관성 센서 시스템의 감응도(sensitivity)는 관성 센서의 샘플링 속도, 정확도, 및 해상도(resolution)의 함수로서 결정될 수 있다. 이와 같은 인자들은, 특정 시스템을 위한 관성 센서 오프셋을 계산하는 프로세싱 유닛의 처리 요구사양을 결정하는데에 적용될 수 있다. 일부 자동차 적용예들에서는, 샘플링 속도가 5 Hz 내지 1 MHz 의 범위 내에 있을 수 있고, 바람직하게는 대략 100 Hz 일 수 있다. 여기에서 제시되는 시스템들이 작동 파라미터들은 특정 적용예에 따라서 달라질 수 있다. 여기에서 제시되는 시스템을 위한 다양한 파라미터(parameter)(예를 들면, 샘플링 속도)를 결정하는데에 필요한 분석은 본 기술분야에서 잘 알려져 있다.
도 2 및 도 4 를 참조하면, 도 3 에 제시된 방법은 일반적인 ESC 시스템에도 구현될 수 있다. 도 2 에서 제시된 방법에 부가하여, 상기 시스템의 본 구현예는 동적 오프셋(32), 정적 오프셋(34), 및 정적 작동과 동적 작동 사이에서 적용되는 천이 오프셋(36)을 제공할 수 있다. 자동차가 움직임 중인지 정지하고 있는지를 검출하기 위하여 상기 시스템에서 바퀴 속력 센서(56)가 활용될 수 있다. 자동차가 움직이고 있는 때에는 프로세싱 유닛(60)이 동적 오프셋(32)을 계산하도록 구성될 수 있다. 바퀴 속력 센서(40)에 의하여 일단 자동차가 정지한 것(56)으로 검출되면, 프로세싱 유닛이 천이 오프셋(36)을 계산하도록 계산을 조정할 수 있다. 자동차가 정지한 채로 천이 시간이 경과(46)한 후에는, 프로세싱 유닛(60)이 정적 오프셋(34)을 계산할 수 있다. 이 구현예는 자동차 작동의 각 모드(즉, 움직임 모드, 천이 모드, 및 정지 모드)가 고유의 필터링 및 튜닝 능력(42, 48, 50)을 가질 수 있다는 부가적인 장점을 제공할 수 있다. 또한 이 구현예는 동적 오프셋(32) 및 정적 오프셋(34) 각각에 대하여 상이한 윈도우 크기(ndyn 및 nstat)를 제공할 수 있다. 관성 센서 보상 시스템의 최적의 성능을 보장하기 위하여 상기 필터링 및 튜닝 과정이 다양한 자동차에 대해 조정될 수 있다.
도 5 에 제시된 일반적인 IMU(54)는 개시된 관성 센서 보상 시스템을 구현하도록 구성될 수도 있다. 일반적으로 IMU(54)에는 온도 센서(64)와, 3중 자이로스코프(triple gyroscope; 66) 및 3축 가속도계(tri-axis accelerometer; 68) 또는 도 1 에 도시된 6자유도의 임의의 조합을 측정하도록 구성된 임의의 조합의 센서들을 포함하는 복수의 관성 센서들이 포함될 수 있다. 온도 센서(64)는 센서들의 온도 보상을 위하여 사용될 수 있다. IMU(54)는 아날로그 전방 단부(analog front end; 70) 및 프로세싱 유닛(72)을 더 포함할 수 있다. 센서들(64, 66, 68) 각각으로부터의 신호들은 프로세싱 유닛에 의하여 처리될 수 있고, 그들의 신호들 각각은 디지털 인터페이스(digital interface; 74)을 통해세 보고될 수 있다. IMU(54)의 관성 센서들은 요오 변화율 센서(58)의 경우와 유사한 출력 신호를 가질 수 있고, 추가적으로 ESC 시스템에서와 같은 유사한 작동을 제공할 수 있다. IMU(54)에서 발신 및 수신되는 다양한 신호는 복수의 입출력 핀(I/O pin; 76)들을 통해 교신될 수 있다. 이 구현예에서, 3중 자이로스코프(66) 및 3축 가속도계(68)를 위한 임의의 관성 센서 출력은, 도 2 및 도 3 에서 제시된 방법을 적용함으로써 보상될 수 있다.
다른 일 구현예에서, 3축 가속도계(68)의 x축은 자동차(2)의 전후방 방향과 일치될 수 있다. 이 구현예에서, x축 가속도계는 자동차를 모니터링하고 자동차가 움직임 상태에 있는지 정지 상태에 있는지를 판별하도록 구성될 수 있다. ESC 시스템의 구현예(52)와 유사하게, 상기 가속도계의 x축은 바퀴 속력 센서(56)와 유사한 역할을 할 수 있고, 자동차가 움직임 상태에 있는지를 판별한다. 이 정보에 의하여, IMU 센서들(66, 68)의 출력들 각각이 도 2 및 도 3 에 제시된 방법을 적용함으로써 상기 요오 변화율 센서와 유사하게 보상될 수 있다.
관성 센서 오프셋 보상 시스템의 다른 구현예들은 다양한 다른 관성 센서들에 적용될 수 있고, 또한 복수의 다른 장치들을 포함하는 관성 센서 보상 시스템을 포함할 수 있어서, 관성 센서의 정확도를 향상시키고 검증하는데에 사용될 수 있다. 여기에서 제시된 시스템들은 전역 측위 시스템(Global Positioning System; GPS)와 조합되어서 관성 센서 오프셋 보상에 대한 추가적인 교정을 제공할 수 있다. GPS로부터의 교정은 전역적인 방향, 위치, 또는 위도, 경도, 속력, 지향방향의 변화율 등과 관성 신호를 일치시키기 위하여 관성 신호를 오프셋시킴을 포함할 수 있다. 다른 구현예에서는 시스템 성능의 추가적인 개선을 위하여 온도 센서가 포함될 수 있다. 여기에서 제시되는 다양한 구현예들은 다양한 관성 센서들 및 구현예들을 위한 관성 센서 오프셋 보상 방법을 제공한다.
여기에서 제시되는 관성 센서 오프셋 보상 방법 및 시스템은 본 발명의 취지 또는 특징을 벗어나지 않는 범위 내에서 다른 형태로 구현될 수도 있다. 여기에서 설명된 구현예들은 예시적인 것이므로, 첨부된 청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다. 청구범위에 기재된 발명 및 이와 균등한 발명은 본 발명의 범위 내에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (22)

  1. 자동차용 센서 보상 시스템(sensor compensation system)으로서,
    자동차의 변화율을 측정하도록 구성된 관성 센서(inertial sensor);
    상기 관성 센서와 교신하는 프로세싱 유닛(processing unit);
    상기 프로세싱 유닛과 작동가능하게 연결된 메모리 유닛(memory unit); 및
    상기 프로세싱 유닛과 교신하고 자동차의 움직임을 검출하도록 구성된 제2 센서;를 포함하고,
    상기 프로세싱 유닛은:
    상기 관성 센서로부터 연속적 데이터(series of data)를 샘플링(sampling)하고;
    상기 연속적 데이터로부터 수정 이동 평균(modified moving average)과 현재 데이터 샘플(current data sample)을 계산함으로써 보상 오프셋(compensation offset)을 계산하며;
    상기 연속적 데이터로부터 보상 오프셋을 필터링(filtering)함으로써 보상된 변화율 신호(compensated rate signal)를 발생시키도록 구성된 적어도 하나의 모듈을 포함하고,
    상기 메모리 유닛은 상기 연속적 데이터를 위한 후속의 수정 이동 평균을 계산하기 위하여 수정 이동 평균으로부터의 현재 평균(current average)을 저장하며,
    상기 적어도 하나의 모듈은 움직임을 검출하도록 구성된 센서로부터의 신호에 응답하여, 자동차가 움직이고 있는 때의 수정 이동 평균인 동적 수정 이동 평균과, 자동차가 정지된 때의 수정 이동 평균인 정적 수정 이동 평균을 계산하도록 구성되고,
    상기 적어도 하나의 모듈은, 보상 오프셋을 계산하기 위하여, 상기 정적 수정 이동 평균과 동적 수정 이동 평균 사이의 천이 수정 이동 평균(transition modified moving average)을 계산하도록 구성되고, 상기 천이 수정 이동 평균은 상기 정적 수정 이동 평균과 동적 수정 이동 평균의 가중 평균(weighted average)인, 센서 보상 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연속적 데이터는 자동차가 움직임 상태에 있는 때에 샘플링되는, 센서 보상 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 관성 센서는 각도 변화율 센서(angular rate sensor)인, 센서 보상 시스템.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    움직임을 검출하도록 구성된 제2 센서는 바퀴 속력 센서(wheel speed sensor)인, 센서 보상 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    움직임을 검출하도록 구성된 제2 센서는 가속도계(accelerometer)인, 센서 보상 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모듈은 움직임을 검출하도록 구성된 센서로부터의 신호에 응답하여, 자동차가 움직이고 있는 때의 수정 이동 평균인 동적 수정 이동 평균(dynamic modified moving average)을 계산하도록 구성된, 센서 보상 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 모듈은 움직임을 검출하도록 구성된 센서로부터의 신호에 응답하여, 자동차가 정지된 때의 수정 이동 평균인 정적 수정 이동 평균(static modified moving average)을 계산하도록 구성된, 센서 보상 시스템.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 자동차의 변화율 신호를 측정하는 단계;
    관성 센서의 보상 오프셋을 계산하는 단계로서, 상기 변화율 신호로부터 연속적 데이터를 샘플링하고, 측정되는 상기 연속적 데이터로부터 자동차의 움직임에 응답하여서는 동적 수정 이동 평균을 그리고 자동차의 정지에 응답하여서는 정적 수정 이동 평균을 계산함으로써, 보상 오프셋을 계산하는 단계;
    상기 변화율 신호로부터 보상 오프셋을 필터링하는 단계;
    보상된 변화율 신호를 발생시키는 단계; 및
    상기 정적 수정 이동 평균과 동적 수정 이동 평균 사이의 천이 수정 이동 평균을 계산함으로써 보상 오프셋을 계산하는 단계;를 포함하고,
    상기 천이 수정 이동 평균은 상기 정적 수정 이동 평균과 동적 수정 이동 평균의 가중 평균인, 관성 센서용 보상 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 천이 수정 이동 평균은 상기 정적 수정 이동 평균과 상기 동적 수정 이동 평균의 가중 평균인, 관성 센서용 보상 방법.
  14. 삭제
  15. 제11항에 있어서,
    상기 수정 이동 평균은 저역통과 필터링 프로세스(low pass filtering process)에 의하여 필터링되는, 관성 센서용 보상 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 동적 수정 이동 평균은 상기 정적 수정 이동 평균과는 별도로 필터링되는, 관성 센서용 보상 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 관성 센서용 보상 방법은 상기 연속적 데이터로부터 이동 평균을 계산하고 상기 데이터의 현재 데이터 샘플을 계산함으로써 보상 오프셋을 계산하는 단계를 더 포함하는, 관성 센서용 보상 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 이동 평균은 수정 이동 평균인, 관성 센서용 보상 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 변화율 신호는 각도 변화율에 대응되는, 관성 센서용 보상 방법.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 변화율 신호는 선형 가속도에 대응되는, 관성 센서용 보상 방법.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 관성 센서용 보상 방법은 GPS 기반의 신호에 의하여 상기 변화율 신호를 교정하는 단계를 더 포함하는, 관성 센서용 보상 방법.
  22. 제17항에 있어서,
    상기 관성 센서용 보상 방법은 온도 오프셋에 의하여 상기 변화율 신호를 교정하는 단계를 더 포함하는, 관성 센서용 보상 방법.
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