KR101765635B1

KR101765635B1 - 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR101765635B1
Application number: KR1020160012953A
Authority: KR
Inventors: 박준영
Original assignee: 현대자동차 주식회사; 기아자동차 주식회사
Priority date: 2016-02-02
Filing date: 2016-02-02
Publication date: 2017-08-07
Anticipated expiration: 2036-02-02
Also published as: US20170217424A1; CN107031599A; CN107031599B; US10046757B2

Abstract

하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법이 개시된다.
본 발명의 실시 예에 따른 EV 모드 또는 HEV 모드로 운행하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템은, 상기 하이브리드 차량의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부; 상기 운전정보를 참조하여 차량의 평균속도 및 가감속 조작 패턴에 따른 운전성향을 판단하는 운전성향 판단부; 상기 운전정보에 따른 가감속 예측모델을 학습하고, 상기 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행환경 및 상기 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및 상기 운전정보 검출부에서 검출된 가감속 페달 값에 따른 운전자의 현재 요구파워를 분석하여 엔진 기동여부를 결정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 그 유지 여부에 따라 최종 엔진 기동 여부를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.

Description

하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DRIVING MODE CONVERSION OF HYBRID VEHICLE}

본 발명은 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 차량에 대한 끊임없는 연비 향상의 요구와 각 나라의 배출가스 규제의 강화에 따라 친환경 차량에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이에 대한 현실적인 대안으로 하이브리드 차량(Hybrid Electric Vehicle/Plug-in Hybrid Electric Vehicle, HEV/PHEV)이 제공되고 있다.

이러한 하이브리드 차량은 엔진과 모터로 구성되는 두 개의 동력원으로 주행하는 과정에서 엔진과 모터를 어떻게 조화롭게 동작시키느냐에 따라 최적의 출력 토크를 제공할 수 있다.

즉, 하이브리드 차량의 운전방식에는 전기동력에 의한 EV(Electric Vehicle) 모드와 엔진과 전기동력 등의 두 가지 이상의 동력을 사용하여 차량을 구동하는 HEV 모드가 적용된다. 그리고, 하이브리드 차량에 있어서 EV/HEV 모드의 전환 시점을 판단하는 것은 차량의 운전성 및 연비 향상에 상당히 중요한 요소로 작용된다.

한편, 다음의 도 1 및 도 2를 통하여 종래의 하이브리드 차량 운전모드 전환 방법과 그 문제점을 살펴본다.

도 1은 종래의 하이브리드 차량에서 EV/HEV 모드 판단 기준을 나타낸 그래프이다.

첨부된 도 1을 참조하면, 통상 하이브리드 차량에서의 엔진 온/오프(ON/OFF)제어는 배터리 충전 상태(SOC), 엔진 웜 업(Warm up), 운전자의 요구 파워 조건 등이 있으며, 기본적으로 시스템 운전 효율에 의해 적정한 요구파워에서 엔진의 ON/OFF를 판단하고 있다.

도 2 및 도 3은 종래의 간헐적인 요구파워 변화에 따른 엔진 OFF 및 엔진 ON 발생을 나타낸 그래프이다.

첨부된 도 2를 참조하면, 하이브리드 차량의 고속 정속 주행 중에는 간헐적인 엑셀레이터 팁 아웃(APS Tip out)에 의한 엔진 OFF가 발생한다.

또한, 첨부된 도 3을 참조하면, 하이브리드 차량이 주차장이나 극정체 구간에서 저속 주행 중에는 간헐적인 엑셀레이터 팁 인(APS Tip in)에 의한 엔진 시동(ON)이 발생한다.

이처럼, 간헐적인 요구파워 변화에 따른 엔진 ON/OFF 시 크랭킹(Cranking)을 위한 전력 및 엔진 시동을 위한 추가 연료 사용이 있어 연비에 불리하고, 잦은 엔진 ON/OFF로 인해 운전성을 저하되므로 불필요한 엔진기동의 회피가 필요하다.

또한, 도 4는 종래의 엔진 ON 판단 시점과 엔진 ON 완료 시점의 시간 지연을 나타낸 그래프이다.

첨부된 도 4를 참조하면, 운전자의 간헐적인 요구파워 변화가 입력되는 환경에서의 엔진 ON 판단 시점과 실제 엔진 시동 완료 시점의 시간 지연을 보여준다.

이 때, 엔진 ON 판단 시점에서는 요구파워가 기준치(Threshold)를 초과하므로 HEV 모드가 효율적이겠지만, 정작 엔진 시동 완료 시점에서는 요구파워가 기준치 미만으로 감소하여 HEV 모드가 비효율적인 문제가 발생한다.

즉, 운전자의 간헐적인 요구파워 변화가 입력되는 주행 환경에서는 엔진 ON/OFF 판단 시점과 엔진 ON/OFF 완료 시점 사이의 시간 지연(Delay)으로 인해 비효율적 운전이 발생하며 이는 연비 및 운전성 등의 시스템 효율 측면에서도 불리한 문제점이 있다.

이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.

특허문헌 1 : 한국등록특허 제1393543호 (2014.05.09. 공고)

본 발명의 실시 예는 차량이 주행 환경과 운전자의 성향을 고려하여 운전자의 근미래 주행의지를 예측하고 이를 엔진 기동 여부 판단에 활용함으로써 불필요한 엔진 온/오프(ON/OFF)를 방지하고 운전성 및 연비를 향상시키는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, EV(Electric Vehicle) 모드 또는 HEV(Electric Vehicle) 모드로 운행하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템은, 상기 하이브리드 차량의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부; 상기 운전정보를 참조하여 차량의 평균속도 및 가감속 조작 패턴에 따른 운전성향을 판단하는 운전성향 판단부; 상기 운전정보에 따른 가감속 예측모델을 학습하고, 상기 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행환경 및 상기 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및 상기 운전정보 검출부에서 검출된 가감속 페달 값에 따른 운전자의 현재 요구파워를 분석하여 엔진 기동여부를 결정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 그 유지 여부에 따라 최종 엔진 기동 여부를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함한다.

또한, 상기 운전자 가감속 예측부는, 레이더 센서를 통한 전방 거동 정보, 내비게이션을 통한 도로 환경 정보 및 운전성향을 입력정보로 하는 머신 러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하는 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 포함할 수 있다.

또한, 상기 운전자 가감속 예측부는, 뉴럴 네트워크를 활용하여 차량의 출고 전 시험운전을 통해 누적된 빅데이터를 기반으로 운전성향 별 가감속 예측모델이 구축될 수 있다.

또한, 상기 운전자 가감속 예측부는, 차량의 출고 전 구축된 운전성향 별 가감속 예측모델에 출고 후 실제 운전자의 차량 운전을 통해 학습된 차량 거동 데이터를 더 반영하여 개인화된 운전성향 별 가감속 예측모델을 생성할 수 있다.

또한, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값은, 상기 엔진 기동 여부 결정 시점으로부터 수초(Sec) 미만의 근미래에 예측되는 운전자의 APS 또는 BPS 조작 의지와 그 변화량일 수 있다.

또한, 상기 운전성향 판단부는, 상기 운전정보 검출부에서 검출된 APS 변화량, BPS 변화량, 평균차속, 구배도 중 적어도 하나의 측정 인자를 입력 변수로 퍼지 멤버십 함수를 구성하여 산출된 단기 운전성향 지수를 소정 비율로 구분하여 마일드, 일반 및 스포티 중 어느 나의 운전성향으로 판단할 수 있다.

또한, 상기 하이브리드 제어기는, EV 모드로 엔진 미기동(OFF) 중 상기 현재 요구파워 분석에 따른 엔진 기동(ON)이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 요구파워 수준의 페달 값 미만으로 감소하는 것이 확인되면 상기 EV 모드의 엔진 미기동(OFF) 상태를 유지할 수 있다.

또한, 상기 하이브리드 제어기는, HEV 모드로 엔진 기동(ON) 중 상기 현재 요구파워 분석에 따른 엔진 미기동(OFF)이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 요구파워 수준의 페달 값 이상으로 증가하는 것이 확인되면 상기 HEV 모드의 엔진 기동(ON) 상태를 유지할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 측면에 따른, EV(Electric Vehicle) 모드 또는 HEV(Electric Vehicle) 모드로 운행하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법은, a) 차량의 가감속 페달 값을 검출하여 운전자의 현재 요구파워를 계산하는 단계; b) 운전자의 운전정보에 따른 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행 환경 및 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 단계; c) 상기 현재 요구파워를 엔진기동을 위한 기준치를 비교하여 상기 기준치 이상이면 엔진 기동(ON)을 결정하고, 상기 기준치 미만이면 엔진 미기동(OFF)를 결정하는 단계; 및 d) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 그 유지 여부에 따라 최종 엔진 기동 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 기준치는, 운전자의 요구파워 변동에 따라 엔진을 기동시키기 위한 히스테리시스(Hysteresis)를 적용한 값일 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 기동(ON)이 결정된 경우, d-1) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준을 유지하는 것으로 확인되면 최종 엔진 기동(ON)을 결정하는 단계; 및 d-2) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준 미만으로 감소하는 것이 확인되면 최종 현재 엔진 상태 유지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 기동(ON)이 결정된 경우, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 일정량 미만 감소되는 것은 허용하도록 제1 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 감소량이 상기 제1 마진에 의한 허용폭 이내이면 최종 엔진 기동(ON)을 결정할 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 미기동(OFF)이 결정된 경우, d-3) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준을 유지하는 것으로 확인되면 최종 엔진 미기동(OFF)을 결정하는 단계; 및 d-4) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준 이상으로 증가하는 것이 확인되면 최종 현재 엔진 상태 유지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 미기동(OFF)이 결정된 경우, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 일정량 이상 증가되는 것은 허용하도록 제2 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 증가량이 상기 제2 마진에 의한 허용폭 이내이면 최종 엔진 미기동(OFF)을 결정할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따르면, 차량의 주행 환경과 운전자의 성향을 고려하여 운전자의 근미래 주행의지를 예측하고 이를 EV/HEV 판단에 활용함으로써 불필요한 엔진 ON/OFF를 방지할 수 있다.

또한, 불필요한 엔진 온/오프(ON/OFF) 방지로 인해 크랭킹 에너지 및 연소안정화를 위한 인젝션 보상량 등의 연비를 향상과 운전모드 전환충격을 감소로 운전성을 향상시킬 수 있다.

또한, 머신 러닝 기법을 활용하여 운전자의 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하는 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 통해 운전자의 운전성향이 반영된 운전자의 가감속 의지를 정확하게 예측하고 이를 엔진 기동 여부 판단에 활용함으로써, 기존의 운전의지 급변에 의한 비효율적 운전모드 전환을 방지할 수 있다.

도 1은 종래의 하이브리드 차량에서 EV/HEV 모드 판단 기준을 나타낸 그래프이다.
도 2 및 도 3은 종래의 간헐적인 요구파워 변화에 따른 엔진 OFF 및 엔진 ON 발생을 나타낸 그래프이다.
도 4는 종래의 엔진 ON 판단 시점과 엔진 ON 완료 시점의 시간 지연을 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 운전자 가감속 예측부의 근미래 운전자 가감속 의지 예측 방법을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 제어기의 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 EV/HEV 모드를 판단 방법을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법을 나타낸 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 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 실시 예에 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. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

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.

명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.

본 명세서에서 사용된 하이브리드 차량은 플러그 인 하이브리드 차량, 수소연료 차량 및 다른 대체 연료(예; 석유 외의 자원으로부터 얻어지는 연료) 차량을 포함한다.

이제 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템 및 그 방법에 대하여 도면을 참조로 하여 상세하게 설명한다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.

첨부된 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템(100)은 운전정보 검출부(110), 운전성향 판단부(120), 운전자 가감속 예측부(130) 및 하이브리드 제어기(140)를 포함한다.

운전정보 검출부(110)는 차속 센서(11), 가속 페달 센서(Accelerator Position Sensor, APS)(12), 브레이크 페달 센서(Brake pedal Sensor, BPS)(13), 레이더 센서(14), 내비게이션(15) 중 적어도 하나와 연동하여 차량의 운행에 따른 운전정보를 검출한다.

운전정보 검출부(110)는 APS(12)를 통해 운전자의 가속페달 작동 상태를 검출하고, BPS(13)를 통해 브레이크 작동 상태를 검출한다.

운전정보 검출부(110)는 차속 센서(11)를 통해 차량 속도를 검출하고, 전방의 레이더 센서(14)를 통해 전방 차량과의 상대 거리 및 가속도를 포함하는 레이더 정보(전방 거동 정보)를 검출한다. 레이더 센서(13)는 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)용 전방 레이더를 활용하거나 초음파, 레이저 등의 다양한 센서를 활용할 수 있다.

운전정보 검출부(110)는 내비게이션(15)를 통해 GPS/GIS 기반 차량의 위치정보 기반, 도로종류, 정체도, 제한속도, 교차로, 톨게이트, 선회(turn) 및 구배 정보 등의 내비게이션 정보(도로 환경 정보)를 검출한다. 여기서, 내비게이션(15)은 상기한 정보 제공을 위해 내장된 내비게이션 맵과 외부 무선통신(예; 텔레메틱스 등)으로 수집되는 교통정보를 참조할 수 있다.

운전성향 판단부(120)는 운전자의 차량 운전 조작에 따른 평균 속도, APS 변화량(dAPS) 및 BPS 변화량(bBPS) 등의 운전패턴을 토대로 운전자의 운전성향을 파악한다.

여기서, 상기 운전성향은 항상 일정한 것이 아니며 운전자의 감정이나 순간적인 운전 의지의 변화, 레이더 정보 및 내비게이션 정보 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 비교적 짧은 시간 단위로 나타나는 운전 조작의 형태를 정량적으로 수치화함으로써 운전자의 순간적인 가/감속 의지를 판단할 수 있다.

예컨대, 운전성향 판단부(120)는 운전정보 검출부(110)에서 검출된 APS 변화량, BPS 변화량, 차속, 구배도 등의 측정 인자를 입력 변수로 퍼지 멤버십 함수(Fuzzy membership function)를 구성하여 단기 운전성향 지수(SI = 0 ~ 100%)를 산출 한다.

그리고, 운전성향 판단부(120)는 산출된 단기 운전성향 지수(SI = 0 ~ 100%)를 운전성향 강도에 따른 소정 기준비율로 구분하여 운전자의 운전성향을 복수의 레벨로 판단할 수 있다.

즉, 운전성향 판단부(120)는 운전자의 운전성향을 운전성향 강도에 따라 구분하여 마일드(SI = 0 ~ 20%), 일반(SI = 21 ~ 40%) 및 스포티(SI = 41 ~ 60%) 운전성향 중 어느 하나로 판단할 수 있다. 여기서, 상기 마일드 운전성향에 가까울 수록 전방 차량과의 차간 거리를 여유 있게 유지하는 방어적(Defensive) 운전패턴을 가지는 운전자이며, 상기 스포티 운전성향에 가까울 수록 전방 차량과의 차간 거리를 가깝게 붙이는 공격적 운전패턴을 가지는 운전자로 판단될 수 있다.

운전자 가감속 예측부(130)는 머신 러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하고, 상기 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행환경 및 상기 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성한다.

운전자 가감속 예측부(130)는 운전정보 검출부(110)를 통해 검출된 차속, 레이더 정보, 내비게이션 정보와 운전자의 운전성향을 입력정보로 활용하여 운전자의 근미래 가감속 예측 값을 생성할 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 운전자 가감속 예측부의 근미래 운전자 가감속 의지 예측 방법을 나타낸다.

첨부된 도 6을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 운전자 가감속 예측부(130)는 머신 러닝 기법을 활용하여 운전자의 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하는 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 포함한다.

운전자 가감속 예측부(130)는 뉴럴 네트워크를 활용하여 차량의 출고 전 시험운전을 통해 누적된 빅데이터를 기반으로 운전성향 별 근미래 가감속 예측모델이 구축된다.

또한, 운전자 가감속 예측부(130)는 뉴럴 네트워크를 활용하여 구축된 운전성향 별 근미래 가감속 예측모델에 출고 후 실제 운전자의 차량 운전을 통해 학습된 차량 거동 데이터를 더 반영하여 운전자에게 개인화된 운전성향 별 근미래 가감속 예측모델을 생성할 수 있다. 이 때, 운전자 가감속 예측부(130)는 운전자의 마일드, 일반, 스포티 중 어느 하나의 운전성향 판단에 따라 학습된 거동 데이터를 해당 운전성향의 근미래 가감속 예측모델에 적용할 수 있다.

이러한, 운전자 가감속 예측부(130)는 차량 속도, 레이더 정보 및 내비게이션 정보를 종합한 주행 환경과 운전자의 마일드, 일반 및 스포티 중 어느 하나의 운전성향을 입력정보로 활용하여 운전자의 운전성향에 따른 근미래 가감속 의지 예측 값을 산출한다.

예컨대, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값은 소정 시간(예; 5초 미만)의 가까운 근미래에 예측되는 운전자의 APS 또는 BPS 조작 의지와 그 변화량을 의미한다.

하이브리드 제어기(140)는 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환을 위한 상기 각부의 동작을 제어하며, 최상위 제어기로 네트워크로 연결되는 엔진 제어기 및 모터 제어기 등을 통합 제어한다.

하이브리드 제어기(140)는 운전정보 검출부(110)에서 검출된 APS 또는 BPS에 따른 운전자의 현재 요구파워를 분석하여 엔진 기동여부를 결정한다. 그리고, 상기 엔진 기동 여부 결정 시점으로부터의 상기 근미래 가감속 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 최종 엔진 기동 여부를 판단한다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 제어기의 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 EV/HEV 모드를 판단 방법을 나타낸다.

첨부된 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 제어기(140)는 운전자의 APS 또는 BPS 조작에 따른 운전자 요구파워를 분석하여(S1), 엔진 기동(ON)을 위한 기준치 이상 여부에 따른 EV/HEV 모드를 판단한다(S2).

그리고, 하이브리드 제어기(140)는 상기 EV/HEV 모드를 판단 결과에 운전자 가감속 예측부(130)로부터 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 운전자 가감속 의지 예측정보를 추가 적용하여 최종 EV/HEV 모드를 판단하고(S3), 그에 따른 엔진 기동(ON/OFF) 여부를 결정할 수 있다.

한편, 전술한 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템(100)을 주체로 하여, 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법을 다음의 도 8을 통해 좀더 구체적으로 설명한다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법을 나타낸 흐름도이다.

첨부된 도 8을 참조하면, 먼저 하이브리드 차량은 현재 EV 모드의 엔진 미기동(OFF) 상태이거나 HEV 모드의 엔진 기동(ON) 상태인 것을 가정하여 운전 모드 전환 방법을 설명한다.

본 발명의 실시 예에 따른 운전모드 전환 시스템(100)은 운전정보 검출부(110)를 통해 APS 변화량 또는 BPS 변화량을 검출하여 운전자의 현재 요구파워를 계산한다(S101).

이 때, 상기 요구파워의 페달 값(Pedal(n))은 현재 APS 및 BPS 위치이며 '(n)' 값은 상기 APS의 변화량이 검출된 경우 양의(+) 값을 갖고, 상기 BPS의 변화량이 검출된 경우 음의(-) 값을 갖는다.

또한, 운전모드 전환 시스템(100)은 운전자의 잘못된 조작으로 APS와 BPS가 동시에 검출되는 경우 브레이크 오버라이드(Brake override) 기능을 적용하여 APS 변화량은 무시하고 BPS 변화량만으로 요구파워를 계산할 수 있다.

운전모드 전환 시스템(100)은 운전자 가감속 예측부(130)를 통해 차량 속도, 레이더 정보, 내비게이션 정보 및 운전자의 운전성향을 입력정보로 하여 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성한다(S102). 여기서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값은 소정 시간(예; 5초 미만) 가까운 미래에 예측되는 운전자의 가속의지(APS 증가 또는 BPS 감소) 또는 감속의지(APS 감소 또는 BPS 증가)와 그 변화량을 의미한다.

운전모드 전환 시스템(100)은 상기 계산된 현재 요구파워 페달 값(Pedal(n))과 엔진기동을 위한 기준치를 비교하여, 현재 요구파워가 기준치(Threshold) 이상이면 HEV 모드로 판단하여 엔진 기동(ON)을 결정한다(S103; 예). 여기서, 상기 기준치(Threshold)는 요구파워 변동에 따라 엔진을 기동시키기 위한 히스테리시스(Hysteresis)를 적용한 값으로, 운전자의 요구파워 변동에 따른 히스테리시스 상의 기준치 이상을 만족하는지 판단할 수 있다.

운전모드 전환 시스템(100)은 상기 요구파워에 의한 엔진 기동이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값과 현재 요구파워를 비교하여 근미래에도 지속적으로 현재 요구파워 수준 이상의 페달 값(Pedal(n))을 유지하는지 확인한다(S104).

이 때, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준의 페달 값 이상을 유지하는 것으로 확인되면(S104; 예), 최종 엔진 기동(ON)을 결정한다(S105).

예컨대, 차량이 현재 EV 모드로 엔진 미기동(OFF) 상태에 있는 경우, 최종 엔진 기동(ON) 결정에 따른 HEV 모드로 전환하여 엔진 시동 온(ON)을 개시할 수 있다.

반면, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준의 페달 값 미만으로 감소하는 것으로 확인되면(S104; 아니오), 현재 운전모드 및 엔진 상태를 유지한다(S106).

예컨대, 차량이 현재 EV 모드로 엔진 미기동(OFF) 상태에 있는 경우, 상기 현재 요구파워에 따른 엔진기동 결정을 근미래 요구파워 감소의 예측에 따라 불필요한 것으로 판단하여 엔진 미기동 상태를 그대로 유지할 수 있는 이점이 있다. 이와 반대로, 차량이 현재 HEV 모드의 엔진 기동(ON) 상태에 있으면 그 엔진 기동 상태를 그대로 유지할 수 있다.

다만, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 다소 일정량 미만 감소되는 것은 허용하도록 제1 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 감소량이 상기 제1 마진에 의한 허용폭 이내이면 예외적으로 엔진 기동(ON)을 최종 결정할 수 있다.

가령, 상기 제1 마진이 현재 요구파워의 10%로 설정될 경우, 현재 요구파워가 10kw이면 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 9kw까지 감소하더라도 최종 엔진 기동을 허용하고, 9kw 미만으로 감소하면 최종 엔진 미기동을 결정할 수 있다.

한편, 상기 S103 단계에서, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 현재 요구파워가 기준치(Threshold) 미만이면 EV 모드로 판단하여 엔진 미기동(OFF)을 결정한다(S103; 아니오).

운전모드 전환 시스템(100)은 상기 요구파워에 의한 엔진 미기동(OFF)이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값과 현재 요구파워를 비교하여 근미래에도 지속적으로 현재 요구파워 수준 미만의 페달 값(Pedal(n))이 유지되는지 확인한다(S107).

이 때, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준의 페달 값 미만을 유지하는 것으로 확인되면(S107; 예), 최종 엔진 미기동(OFF)을 결정한다(S108).

예컨대, 차량이 현재 HEV 모드로 엔진 미기(ON) 상태에 있는 경우, 최종 엔진 미기동(OFF) 결정에 따른 EV 모드로 전환하여 엔진 시동 오프(OFF)로 제어할 수 있다.

반면, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 초과하여 증가하는 것으로 확인되면(S107; 아니오), 현재 운전모드 및 엔진 상태를 유지한다(S106).

예컨대, 차량이 현재 EV 모드로 엔진 기동(ON) 상태에 있는 경우, 상기 현재 요구파워에 따른 엔진 미기동(OFF) 결정을 근미래 요구파워 증가의 예측에 따라 불필요한 것으로 판단하고 엔진 기동상태를 그대로 유지할 수 있는 이점이 있다. 이와 반대로, 차량이 현재 EV 모드의 엔진 미기동(OFF) 상태에 있으면 그 엔진 미기동 상태를 그대로 유지할 수 있다.

다만, 운전모드 전환 시스템(100)은 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 다소 일정량 증가되는 것은 허용하도록 제2 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 증가량이 상기 제2 마진에 의한 허용폭 이내이면 예외적으로 엔진 미기동(OFF)을 최종 결정할 수 있다.

가령, 상기 제2 마진이 현재 요구파워의 10%로 설정될 경우, 현재 요구파워가 10kw이면 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 11kw까지 증가하더라도 최종 엔진 미기동을 허용하고, 11kw를 초과하여 증가하면 최종 엔진 기동을 결정할 수 있다.

이후, 운전모드 전환 시스템(100)은 최종 엔진 기동여부 결정에 따른 하이브리드 차량을 EV 모드 또는 HEV 모드로 구동하며, 시동 오프 시까지 상기 과정을 반복한다.

이와 같이, 본 발명의 실시 예에 따르면, 차량의 주행 환경과 운전자의 성향을 고려하여 운전자의 근미래 주행의지를 예측하고 이를 EV/HEV 판단에 활용함으로써 불필요한 엔진 ON/OFF를 방지할 수 있는 효과가 있다.

또한, 불필요한 엔진 ON/OFF 방지로 인해 크랭킹 에너지 및 연소안정화를 위한 인젝션 보상량 등의 연비를 향상과 운전모드 전환충격을 감소로 운전성을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 머신 러닝 기법을 활용하여 운전자의 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하는 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 통해 운전자의 운전성향이 반영된 운전자의 가감속 의지를 정확하게 예측하고 이를 엔진 기동여부 판단에 활용함으로써, 기존의 운전의지 급변에 의한 비효율적 운전모드 전환을 방지할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명의 실시 예에 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.

100: 운전모드 전환 시스템 110: 운전정보 검출부
120: 운전성향 판단부 130: 운전자 가감속 예측부
140: 하이브리드 제어기

Claims

EV(Electric Vehicle) 모드 또는 HEV(Electric Vehicle) 모드로 운행하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템에 있어서,
상기 하이브리드 차량의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부;
상기 운전정보를 참조하여 차량의 평균속도 및 가감속 조작 패턴에 따른 운전성향을 판단하는 운전성향 판단부;
상기 운전정보에 따른 가감속 예측모델을 학습하고, 상기 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행환경 및 상기 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및
상기 운전정보 검출부에서 검출된 가감속 페달 값에 따른 운전자의 현재 요구파워를 분석하여 엔진 기동여부를 결정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 그 유지 여부에 따라 최종 엔진 기동 여부를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함하며,
상기 근미래 가감속 의지 예측 값은 상기 엔진 기동 여부 결정 시점으로부터 수초(Sec) 미만의 근미래에 예측되는 운전자의 APS 또는 BPS 변화량인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 운전자 가감속 예측부는,
레이더 센서를 통한 전방 거동 정보, 내비게이션을 통한 도로 환경 정보 및 운전성향을 입력정보로 하는 머신 러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 운전성향 별 가감속 예측모델을 학습하는 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 포함하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 운전자 가감속 예측부는,
뉴럴 네트워크를 활용하여 차량의 출고 전 시험운전을 통해 누적된 빅데이터를 기반으로 운전성향 별 가감속 예측모델이 구축되는 차량의 운전 모드 전환 시스템.
제 3 항에 있어서,
상기 운전자 가감속 예측부는,
차량의 출고전 구축된 운전성향 별 가감속 예측모델에 출고 후 실제 운전자의 차량 운전을 통해 학습된 차량 거동 데이터를 더 반영하여 개인화된 운전성향 별 가감속 예측모델을 생성하는 차량의 운전 모드 전환 시스템.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 운전성향 판단부는,
상기 운전정보 검출부에서 검출된 APS 변화량, BPS 변화량, 평균차속, 구배도 중 적어도 하나의 측정 인자를 입력 변수로 퍼지 멤버십 함수를 구성하여 산출된 단기 운전성향 지수를 소정 비율로 구분하여 마일드, 일반 및 스포티 중 어느 나의 운전성향으로 판단하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하이브리드 제어기는,
EV 모드로 엔진 미기동(OFF) 중 상기 현재 요구파워 분석에 따른 엔진 기동(ON)이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 요구파워 수준의 페달 값 미만으로 감소하는 것이 확인되면 상기 EV 모드의 엔진 미기동(OFF) 상태를 유지하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 하이브리드 제어기는,
HEV 모드로 엔진 기동(ON) 중 상기 현재 요구파워 분석에 따른 엔진 미기동(OFF)이 결정된 상태에서, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 요구파워 수준의 페달 값 이상으로 증가하는 것이 확인되면 상기 HEV 모드의 엔진 기동(ON) 상태를 유지하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 시스템.
EV(Electric Vehicle) 모드 또는 HEV(Electric Vehicle) 모드로 운행하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법에 있어서,
a) 차량의 가감속 페달 값을 검출하여 운전자의 현재 요구파워를 계산하는 단계;
b) 운전자의 운전정보에 따른 가감속 예측모델을 활용하여 차량의 주행 환경 및 운전성향이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 단계;
c) 상기 현재 요구파워를 엔진기동을 위한 기준치를 비교하여 상기 기준치 이상이면 엔진 기동(ON)을 결정하고, 상기 기준치 미만이면 엔진 미기동(OFF)를 결정하는 단계; 및
d) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워를 유지하는지 비교하여 그 유지 여부에 따라 최종 엔진 기동 여부를 판단하는 단계를 포함하되,
상기 근미래 가감속 의지 예측 값은 엔진 기동 여부 결정 시점으로부터 수초(Sec) 미만의 근미래에 예측되는 운전자의 APS 또는 BPS 변화량인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 기준치는,
운전자의 요구파워 변동에 따라 엔진을 기동시키기 위한 히스테리시스(Hysteresis)를 적용한 값인 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 기동(ON)이 결정된 경우,
d-1) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준을 유지하는 것으로 확인되면 최종 엔진 기동(ON)을 결정하는 단계; 및
d-2) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준 미만으로 감소하는 것이 확인되면 최종 현재 엔진 상태 유지를 결정하는 단계를 포함하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.
제 9 항 또는 제 11 항에 있어서,
상기 d) 단계는,
상기 c) 단계에서 엔진 기동(ON)이 결정된 경우, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 일정량 미만 감소되는 것은 허용하도록 제1 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 감소량이 상기 제1 마진에 의한 허용폭 이내이면 최종 엔진 기동(ON)을 결정하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 d) 단계는, 상기 c) 단계에서 엔진 미기동(OFF)이 결정된 경우,
d-3) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준을 유지하는 것으로 확인되면 최종 엔진 미기동(OFF)을 결정하는 단계; 및
d-4) 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워 수준 이상으로 증가하는 것이 확인되면 최종 현재 엔진 상태 유지를 결정하는 단계를 포함하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.
제 9 항 또는 제 13 항에 있어서,
상기 d) 단계는,
상기 c) 단계에서 엔진 미기동(OFF)이 결정된 경우, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값이 상기 현재 요구파워보다 일정량 이상 증가되는 것은 허용하도록 제2 마진(Margin)을 설정하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값의 증가량이 상기 제2 마진에 의한 허용폭 이내이면 최종 엔진 미기동(OFF)을 결정하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 차량의 운전 모드 전환 방법.