KR101838512B1 - 하이브리드 자동차 및 그를 위한 충전 모드 제어 방법 - Google Patents

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acceleration
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deceleration
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이재문
박준영
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 하이브리드 자동차 및 그를 위한 충전 모드 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 운전자의 요구 토크나 제동 의지를 예측하여 특정 충전 모드의 유지 또는 해제를 수행할 수 있는 충전 모드 제어 방법 및 그를 수행하기 위한 하이브리드 자동차에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법은, 현재 요구토크인 제 1 토크를 판단하는 단계; 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 예측 요구 토크인 제 2 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 단계; 및 상기 제 1 토크가 타력 주행 여부에 관련된 제 1 임계값보다 작고, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 주행 모드 전환 기준에 관련된 제 2 임계값보다 작은 경우, 락 차지 모드를 해제하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

하이브리드 자동차 및 그를 위한 충전 모드 제어 방법{HYBRID VEHICLE AND METHOD OF CONTROLLING CHARGE MODE}
본 발명은 하이브리드 자동차 및 그를 위한 충전 모드 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 운전자의 요구 토크나 제동 의지를 예측하여 특정 충전 모드의 유지 또는 해제를 수행할 수 있는 충전 모드 제어 방법 및 그를 수행하기 위한 하이브리드 자동차에 관한 것이다.
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 출력과 토크를 제공할 수 있다. 특히, 엔진과 변속기 사이에 전기모터와 엔진클러치(EC:Engine Clutch)를 장착한 병렬형(Parallel Type, 또는 TMED: Transmission Mounted Electric Device 방식) 하이브리드 시스템을 채용한 하이브리드 자동차에서는, 엔진과 모터의 출력이 동시에 구동축으로 전달될 수 있다.
하이브리드 차량의 일반적인 상황에서는 초기 가속 시 전기에너지를 이용한다(즉, EV 모드). 하지만, 전기에너지만으로는 운전자의 요구 파워를 충족시키는데 한계가 있기 때문에 결국 엔진을 주동력원으로 사용(즉, HEV 모드)해야 하는 순간이 발생한다. 이러한 경우, 하이브리드 차량에서는 모터의 회전수와 엔진의 회전수 차이가 소정 범위 이내일 때 엔진클러치를 결합시켜 모터와 엔진이 함께 회전하도록 한다. 이러한 하이브리드 자동차 구조를 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 일반적인 하이브리드 자동차의 파워 트레인 구조의 일례를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 내연기관 엔진(ICE, 10)과 변속기(50) 사이에 전기모터(또는 구동용 모터, 40)와 엔진클러치(30)를 장착한 병렬형(Parallel Type) 하이브리드 시스템을 채용한 하이브리드 자동차의 파워 트레인이 도시된다.
이러한 차량에서는 일반적으로 시동후 운전자가 엑셀레이터를 밟는 경우(즉, 가속 페달 센서 on), 엔진 클러치(30)가 오픈된 상태에서 먼저 배터리의 전력을 이용하여 모터(40)가 구동되고, 모터의 동력이 변속기(50) 및 종감속기(FD: Final Drive, 16)를 거쳐 바퀴가 움직이게 된다(즉, EV 모드). 차량이 서서히 가속되면서 점차 더 큰 구동력이 필요하게 되면, 보조 모터(또는, 시동발전 모터, 20)가 동작하여 엔진(10)을 구동할 수 있다.
그에 따라 엔진(10)과 모터(40)의 회전속도가 동일해 지면 비로소 엔진 클러치(30)가 맞물려 엔진(10)과 모터(40)가 함께 차량를 구동하게 된다(즉, EV 모드에서 HEV 모드 천이). 차량이 감속되는 등 기 설정된 엔진 오프 조건이 만족되면, 엔진 클러치(30)가 오픈되고 엔진(10)은 정지된다(즉, HEV 모드에서 EV 모드 천이). 이때 차량은 휠의 구동력을 이용하여 모터(40)를 통해 배터리(70)를 충전하며 이를 제동에너지 회생, 또는 회생 제동이라 한다. 따라서, 시동발전 모터(12)는 엔진에 시동이 걸릴 때에는 스타트 모터의 역할을 수행하며, 시동이 걸린 후 또는 시동 오프시 엔진의 회전 에너지 회수시에는 발전기로 동작하기 때문에 하이브리드 스타트 제너레이터(HSG:Hybrid Start Generator)라 칭할 수 있다.
그런데, 하이브리드 자동차에서는 일반적인 회생 제동이나 HSG(20)를 이용한 충전과 달리, 엔진 클러치(30)가 락업된 상태, 즉, 바퀴와 엔진(10)이 연결된 상태로 엔진(10)의 구동력과 차량의 타력 주행 에너지(즉, 가속 페달 센서 off)를 함께 이용하여 전기 모터(40)를 이용한 발전으로 배터리(70) 충전을 수행할 수도 있다. 이러한 충전 모드는 엔진 클러치(30)가 락업(lock-up) 상태에서 수행되기 때문에 락업 충전(Lock Up Charge)라 칭할 수 있으며, 도 1의 화살표와 같이 에너지의 이동이 발생한다.
이러한 락업 충전 모드가 수행되는 형태를 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 일반적인 하이브리드 차량에서 락업 충전 모드가 수행되는 형태의 일례를 설명하기 위한 그래프이다.
도 2를 참조하면, 처음 EV 모드에서 APS(가속 페달 센서) 값이 올라감에 따라 차속이 빨라지기 시작하며, 일정 차속을 넘으면 HEV 모드로 전환되면서 엔진의 시동이 켜지게 된다. 이후 APS 값이 떨어지면서 차량은 타력 주행을 하게 되고, 락업 충전 모드가 활성화된다. 락업 충전 모드가 활성화된 동안은 엔진 시동이 꺼지지 않고 유지되며, 엔진의 동력은 전기 모터를 통해 발전에 사용된다.
락업 충전 모드는 시동발전 모터(12)를 이용한 엔진 동력의 회수보다 일반적으로 높은 충전 효율을 가지며, 타력 주행 에너지까지 이용하기 때문에 보다 큰 충전량을 갖는다. 이러한 장점 외에, 가속 페달 조작량의 변동이 큰 운전자의 경우, 가속 페달에서 발을 뗄 때(Tip Out) 락업 충전 모드가 활성화되고, 배터리(70)의 충전 상태(SOC)와 무관하게 일정 시간 동안 유지시키는 경우 다음 가속 페달 조작(Tip In)까지 엔진 시동 상태가 유지되기 때문에 불필요한 엔진의 반복적 on/off가 방지될 수 있다.
예를 들어, 락업 충전 모드가 활성화되지 않을 경우 도 2에서 APS off에 따라 요구 토크가 낮아지면 엔진이 바로 오프되고 EV 모드로 전환될 수도 있다. 이러한 경우 다시 APS가 on되면 엔진 시동을 다시 켜고 HEV 모드로 전환해야 하지만, 락업 충전 모드가 활성화되면 락업 충전 구간 동안은 엔진 시동이 유지되므로, 해당 구간에서 다시 APS가 on되는 경우 엔진을 불필요하게 on/off할 필요가 없다.
그런데, 락업 충전 모드에서는 엔진의 구동력은 물론 현재 차량의 타력 주행 에너지까지 충전 에너지로 변환시키기 때문에 운전자 입장에서는 제동감이 느껴지게 된다. 또한, 락업 충전 모드는 운전자의 요구 없이 하이브리드 자동차의 자체 판단에 따라 진입되는 것이 일반적이기 때문에, 운전자의 브레이크 페달 조작과 중첩되는 경우 운전자는 일반적인 제동 대비 이질감을 느껴 차량의 운전성을 해칠 수 있다. 따라서, 일반적인 하이브리드 차량에서는 운전자가 브레이크 페달을 조작하는 경우 락업 충전 모드를 해제한다. 이러한 경우의 문제점을 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.
도 3 및 도 4는 일반적인 락업 차지 모드의 문제점을 설명하기 위한 도면이다.
먼저 도 3을 참조하면, 가로축은 시간을, 세로축은 브레이크 페달 센서(BPS) 값을 각각 나타낸다. 또한, 가로축을 따라 특정 BPS 값에 2가지 기준선이 설정된다. 그 중 높은 하나는 락업 차지 수행중 브레이크가 개입했을 때 운전자가 이질감을 느끼는 BPS 값이고, 낮은 하나는 미리 설정해둔 락업 차지를 해제하는 고정된 BPS 값이다.
일반적인 하이브리드 차량에서는 운전자가 브레이크 페달을 조작하면 락업 차지 모드를 해제시킨다. 물론, ①번 그래프와 같이 약제동 후 급제동을 하는 경우에는 이질감 발생 기준 이전에 락업 차지 해제 기준에서 이미 락업 차지 모드가 해제되므로 이질감이 발생하지 않는다. 반면에, ②번 그래프와 같이 비교적 약한 제동임에도 락업 차지 해제 기준을 넘었다는 이유로 락업 차지 모드가 바로 해제되면 불필요한 해제가 발생될 수 있다. 결국, 기존의 하이브리드 차량에서는 운전자가 ①번에 해당하는 제동을 할 지, ②번에 해당하는 제동을 할지 여부를 알 수 없기 때문에 ①번의 경우에 대비하여 락업 차지 해제 기준을 낮게 설정하고 있는 실정이다.
또한, 가속 페달의 간헐적 해제 상황에 있어서도, 락업 차지 모드에 비효율적인 제어가 발생할 수 있다. 이를 도 4를 참조하여 설명한다.
도 4를 참조하면, 가로축은 시간을, 세로축은 가속 페달 센서(APS) 값을 각각 나타낸다. ①번 그래프와 같이, 팁 아웃(Tip Out) 이후 장시간 APS가 오프되는 경우, 락업 차지 모드가 일률적으로 일정 시간동안 유지되는 경우 불필요한 엔진 시동 상태 유지로 오히려 연비에 악역향을 끼칠 수 있다. 반면에, ②번 그래프와 같이 잠시만 팁 아웃되는 경우에는 락업 차지 모드가 유지되는 것이 유리하다.
따라서, 운전자의 가감속 의지에 따라서는 락 차지 모드가 연비에 악영향을 줄 수 있어 문제된다.
본 발명은 하이브리드 자동차에서 보다 효율적으로 충전 모드 제어를 수행하는 방법 및 그를 수행하는 차량을 제공하기 위한 것이다.
특히, 본 발명은 병렬형 하이브리드 차량에서 비효율적인 락 차지 모드의 유지나 해제를 개선할 수 있는 모드 제어 방법 및 그를 수행하는 차량을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법은, 현재 요구토크인 제 1 토크를 판단하는 단계; 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 예측 요구 토크인 제 2 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 단계; 및 상기 제 1 토크가 타력 주행 여부에 관련된 제 1 임계값보다 작고, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 주행 모드 전환 기준에 관련된 제 2 임계값보다 작은 경우, 락 차지 모드를 해제하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 자동차는, 상기 하이브리드 차량의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부; 가감속 예측모델을 활용하여 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 차량의 주행환경이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 현재 요구토크인 제 1 토크를 판단하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값을 이용하여 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 요구 토크인 제 2 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함할 수 있다. 여기서 상기 하이브리드 제어기는, 상기 제 1 토크가 타력 주행 여부에 관련된 제 1 임계값보다 작고, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 주행 모드 전환 기준에 관련된 제 2 임계값보다 작은 경우, 락 차지 모드를 해제할 수 있다.
아울러, 본 발명의 일 실시예에 따른 병렬식 하이브리드 자동차는, 상기 하이브리드 차량의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부; 가감속 예측모델을 활용하여 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 차량의 주행환경이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 현재 제동토크인 제 3 토크를 판단하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값을 이용하여 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 제동토크인 제 4 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 하이브리드 제어기는, 락 차지 모드가 활성화된 상태에서 상기 제 3 토크가 상기 락 차지 모드의 해제 기준과 관련된 제 3 임계값보다 크고, 상기 제 4 토크 또는 상기 예측 가속도가 운전성 확보와 관련된 제 4 임계값보다 큰 경우, 상기 락 차지 모드를 해제할 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 관련된 하이브리드 자동차는 보다 효율적으로 충전 모드 제어를 수행할 수 있다.
특히, 머신 러닝 기법을 이용한 근미래 요구 토크의 예측에 따라 락업 차지 모드의 해제 여부를 판단할 수 있으므로 효율성이 향상된다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일반적인 하이브리드 자동차의 파워 트레인 구조의 일례를 나타낸다.
도 2는 일반적인 하이브리드 차량에서 락업 충전 모드가 수행되는 형태의 일례를 설명하기 위한 그래프이다.
도 3 및 도 4는 일반적인 락업 차지 모드의 문제점을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 운전자 가감속 의지 예측 과정의 일례를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 충전 모드 판단 방법을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 모드 전환 제어 방법의 일례를 나타낸 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 모드 전환 제어 방법의 다른 일례를 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 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호로 표시된 부분들은 동일한 구성요소들을 의미한다.
먼저, 도 5를 참조하여 본 발명의 실시예들이 적용될 수 있는 하이브리드 자동차 구조를 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 차량의 제어 시스템(100)은 운전정보 검출부(110), 운전성향 판단부(120), 운전자 가감속 예측부(130) 및 하이브리드 제어기(140)를 포함한다. 물론, 이는 예시적인 것으로 이보자 적거나(예를 들어, 운전 성향 판단부 생략 등) 많은 구성 요소로 변속 제어 시스템이 구성될 수 있음은 물론이다.
운전정보 검출부(110)는 차속 센서(111), 가속 페달 센서(Accelerato Position Sensor, APS)(112), 브레이크 페달 센서(Brake pedal Sensor, BPS)(113), 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System) (114), 내비게이션(115) 중 적어도 하나와 연동하여 차량의 운행에 따른 운전정보를 검출한다.
운전정보 검출부(110)는 APS(112)를 통해 운전자의 가속페달 작동 상태를 검출하고, BPS(113)를 통해 브레이크 작동 상태를 검출한다.
운전정보 검출부(110)는 차속 센서(111)를 통해 차량 속도를 검출하고, ADAS(114)의 레이더 센서, (스테레오) 카메라 등을 통해 전방 차량과의 상대 거리 및 가속도를 포함하는 전방 거동 정보를 검출한다. 물론, 레이더나 카메라 외에도 ADAS의 구성에 따라 초음파, 레이저 등의 다양한 센서가 활용될 수 있다.
운전정보 검출부(110)는 내비게이션(115)을 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(115)은 상기한 정보 제공을 위해 내장된 내비게이션 맵과 외부 무선통신(예; 텔레메틱스, TPEG 등)으로 수집되는 교통정보를 참조할 수 있다.
운전성향 판단부(120)는 운전자의 차량 운전 조작에 따른 평균 속도, APS 변화량(dAPS) 및 BPS 변화량(dBPS) 등의 운전패턴을 토대로 운전자의 운전성향을 파악한다.
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.
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. 즉, 운전자 가감속 예측부(130)는 운전정보 검출부(110)를 통해 검출된 차속, 레이더 정보, 내비게이션 정보와 운전자의 운전성향을 입력정보로 활용하여 비교적 짧은 시간 단위로 나타나는 운전 조작의 형태를 정량적으로 수치화함으로써 운전자의 순간적인 가/감속 의지를 판단하고, 이를 통해 운전자의 근미래 가감속 예측 값을 생성할 수 있다. 이러한 가감속 예측값은 근미래의 소정 시간 단위로 가속 페달이나 브레이크 페달을 밟는 강도와 확률로 구성될 수 있다.
가감속 예측부(130)의 구체적인 예측 알고리즘에는 머신 러닝 기법을 활용하여 기 구축된 예측 모델을 보완해가는 뉴럴 네트워크(Neural Network)가 포함될 수 있는데, 여기에 대해서는 보다 상세히 후술하기로 한다.
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 요구 토크를 분석하고, 그 자체(즉, 현재 요구 토크) 또는 그에 따른 지령을 다른 제어기로 전달할 수 있다. 또한, 하이브리드 제어기(140)는 상기 근미래 가감속 예측 값을 전달받아 근미래 특정 시점의 요구 토크나 가속도를 예측하고, 이를 이용한 제어, 예컨대 락업 차지 모드의 유지 또는 해제 결정을 수행할 수 있다.
예컨대, 변속기 제어기에서는 하이브리드 제어기(140)로부터 현재 요구토크와 근미래의 요구토크 예측값에 대한 정보를 획득하여 최종 변속 여부를 판단하고, 판단 결과에 대응되는 변속 지령을 변속기로 전달할 수 있다.
물론, 실시예에 따라 가감속 예측부(130)가 근미래 가감속 예측값을 이용하여 근미래 요구토크까지 예측하는 경우, 가감속 예측부(130)가 바로 해당 값을 이용하여 관련 제어를 수행하거나, 해당 값을 다른 제어기로 전달할 수도 있다.
아울러, 상술한 실시예에서 운전성향 판단부(120)는 구성에 따라 생략될 수도 있으며, 이러한 경우 운전자 가감속 예측부(130)는 운전성향에 관련된 입력 값을 제외하고 가감속 예측을 수행할 수 있다.
이하에서는 도 6a 및 도 6b를 참조하여 운전자 가감속 예측부(130)가 운전자의 가감속 의지를 예측하는 방법을 설명한다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 실시예들에 적용될 수 있는 운전자 가감속 의지 예측 과정의 일례를 나타낸다.
먼저 도 6a를 참조하면, 운전자 가감속 예측부(130)의 운전자 가감속 의지 예측 과정은 크게 세 단계로 나뉠 수 있다. 구체적으로, 먼저 어떤 파라미터들이 예측을 위한 입력 값으로 사용될 지 여부가 결정될 수 있다(S61). 결정된 입력 값은 머신 러닝을 통하여 예측 모델을 수정하고(S62), 입력값과 수정된 모델을 통해 가속과 감속을 분류하여 근미래 상황에 대한 예측 값을 산출할 수 있다(S63).
여기서 입력 값을 결정하는 과정(S61)은 다시 1) 입력 값의 후보들을 추출하는 과정, 2) 입력 신호를 통합하여 데이터 전(pre) 처리하는 과정, 그리고 3) 전 처리된 후보 값을 이용하여 최종 변수를 선택하는 과정을 포함할 수 있다. 한편, 머신 러닝 기법은 시계열 모델 기반의 기법이 이용될 수도 있고, 딥 러닝(deep learning) 기반의 기법이 이용될 수도 있다. 여기서 시계열 모델 기반의 기법의 예로는 시간에 따른 행위의 변화를 추정지표(stochastic)로 설명하는 ARIMA(Autoregressive integrated moving average) 기법, 범용근사자로서 비모수 회귀(nonparametric regression) 방법을 이용하는 MLP(Multi-layer Perceprton) 기법 등을 들 수 있다. 또한, 딥 러닝 기반의 기법으로는 차원 축소를 통해 입/출력 데이터를 유사하게 만드는 SAE(Stacked AutoEncoder) 기법, 순차적인 정보를 처리하는 신경망 알고리즘인 RNNs(Recurrent Neural Networks) 기법, 장기 의존성 학습에 적합한 LSTM(Long Short Term Memory) 기법 등을 들 수 있다. 이 중 신경망 알고리즘을 이용한 운전자 가감속 예측부의 근미래 운전자 가감속 의지 예측 과정의 일례가 도 6b에 도시된다.
도 6b를 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)에는 뉴럴 네트워크를 활용하여 차량의 출고 전 시험운전을 통해 누적된 빅데이터를 기반으로 운전성향 별 근미래 가감속 예측모델이 미리 구축되어 있는 것이 바람직하다.
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 성향 판단에 따라 학습된 거동 데이터를 해당 운전성향의 근미래 가감속 예측모델에 적용할 수 있다.
이러한 운전자 가감속 예측부(130)는 차량 속도, 레이더 정보 및 네비게이션 정보를 종합한 주행 환경과 운전자의 운전성향을 입력정보로 활용하여 운전자의 운전성향에 따른 근미래 가감속 의지 예측 값을 산출할 수 있다. 여기서 운전 성향은 도 6b에 도시된 바와 같이 복수의 성향 타입으로 분류될 수도 있고, 평균속도, 가속페달 변화율(dAPS), 브레이크페달 변화율(dBPS) 등의 수치로 구성될 수도 있다.
아울러, 운전자 가감속 예측부(130)는 차량에 장착된 상태로 머신 러닝 기법을 통해 실시간으로 운전자 가감속 모델 학습에 따른 모델 수정을 수행할 수도 있고, 외부에서 수정된 모델을 수신하여 학습 없이 예측에만 사용할 수도 있다.
즉, 외부에서 모델이 수정되도록 하는 경우, 학습의 입력값이 되는 파라미터들을 텔레매틱스 센터나 클라우드 서버 등으로 전송되도록 하여 학습을 통한 모델 수정은 외부에서 수행된 후 최종 모델만이 차량으로 전송되도록 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 충전 모드 판단 방법을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 하이브리드 제어기(140)는 운전자의 APS 또는 BPS 조작에 따른 현재 운전 요구를 해석하고, 요구토크를 계산한다(S1). 하이브리드 제어기(140)는 현재 요구 토크에 따라 락 차지 모드의 진입 여부를 판단한다(S2).
한편, 운전자 가감속 예측부(130)는 근미래 가감속 예측 모델을 활용한 운전자 가감속 의지 예측 정보를 출력하고, 이를 통해 하이브리드 제어기(140)는 근미래 시점의 차량 거동을 예측할 수 있다(S3).
하이브리드 제어기(140)는 S2 단계 및 S3 단계 각각의 판단 결과를 조합하여 최종적으로 락업 충전 모드의 유지/해제 여부를 결정할 수 있다(S4).
여기서, 요구토크 예측값은 운전자 가감속 예측부(130)에서 계산할 수도 있고, 전술한 바와 같이 하이브리드 제어기(140)에서 계산할 수도 있으며, 도시되지는 아니하였으나 요구토크 예측값을 생성하기 위한 별도의 제어기에서 계산할 수도 있다.
다음으로, 전술한 하이브리드 차량의 제어 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 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 모드 전환 제어 방법의 일례를 나타낸 흐름도이다. 도 8에서는 현재 락 차지 모드에 진입한 상황을 가정한다.
도 8을 참조하면, 먼저 하이브리드 제어기(140)는 운전정보 검출부(110)를 통해 APS 변화량 또는 BPS 변화량을 검출하여 운전자의 현재 요구토크를 계산한다(S810).
여기서, 요구토크는 현재 페달 센서(APS 및 BPS)가 감지한 페달 위치 값(Pedal(n))에 대한 함수로 구해질 수 있다. 보다 상세히, '(n)' 값은 가속 페달(APS)이 조작된 경우에는 양의(+) 값을 갖고, 브레이크 페달(BPS)이 조작된 경우에는 음의(-) 값을 가질 수 있다.
이때, 하이브리드 제어기(140)는 운전자의 잘못된 조작으로 APS와 BPS가 동시에 검출되는 경우 브레이크 오버라이드(Brake override) 기능을 적용하여 APS 변화는 무시하고 BPS 변화만으로 요구토크를 계산할 수 있다.
운전자 가감속 예측부(130)에서는 통해 차량 속도, 레이더 정보, 내비게이션 정보 및 운전자의 운전성향 등을 입력정보로 하는 함수(즉, function (Radar정보, Navi정보, 운전자 성향))를 통해 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값(Pedal(n+a))을 생성한다(S820).
여기서, Pedal(n+a)란 a 초 후의 가속/브레이크 페달의 위치를 의미하며, a 값은 5초 이하인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정될 필요는 없다. 또한, 근미래 가감속 의지 예측 값은 소정 시간 후의 가까운 미래에 예측되는 운전자의 가속의지(APS 증가 또는 BPS 감소) 또는 감속의지(APS 감소 또는 BPS 증가)와 그 변화량 이나 페달 위치를 의미할 수도 있다. 물론, 앞의 가감속 의지, 변화랑, 페달 위치 등의 정보와 함께 그에 대한 확률 정보가 포함될 수도 있다.
운전자 가감속 예측부(130)의 가감속 의지 예측값(Pedal(n+a))을 이용하여 하이브리드 제어기(140)는 근미래 요구 토크 예측값, 즉, "예측토크"를 판단할 수 있다(S830).
하이브리드 제어기(140)는 요구토크와 예측토크를 이용하여 락 차지 모드 진입 및 유지 여부를 결정할 수 있다.
보다 상세히, 하이브리드 제어기(140)는 현재 요구토크가 미리 설정된 값인 Threshold1 보다 작고(S840), 근미래 시점의 예측토크가 미리 설정된 값인 Threshold2 보다 작은 경우(S850), 락 차지 모드의 해제를 결정할 수 있다(S860). 반대로, 근미래 시점의 예측토크가 미리 설정된 값인 Threshold2 보다 큰 경우(S850), 락 차지 모드가 유지될 수 있다(S870).
여기서 Threshold1은 APS off에 준하는 토크일 수 있으며, 이는 차량마다 다르게 설정될 수 있다. 즉, APS off에 준함은 차량이 타력 주행 중임을 의미하고, 이는 락 차지 모드 진입의 조건이 된다.
또한, Threshold2는 EV 모드에서 HEV 모드로의 전환 조건에 해당하는 토크일 수 있다.
종합하면, S840 단계에서 락 차지 모드에 진입할 조건이 되면서도 S850 단계에서 근미래에 HEV 모드로 운전될 만큼 토크가 발생할 경우에는 불필요한 엔진 오프 방지를 위해 락 차지 모드가 유지되고(S870), 근미래에 EV 모드로 운전될 경우에는 불필요한 락 차지 모드 유지를 방지하기 위해 락 차지 모드가 해제되는 것이다(S860).
상술한 제어 과정은 제동토크, 즉, 브레이크의 관점에서 제어로 접근할 수도 있다. 이를 도 9를 참조하여 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 하이브리드 차량의 모드 전환 제어 방법의 다른 일례를 나타낸 흐름도이다.
도 9에서는 도 8과 차이점만을 설명하기로 하되, 도 9에서는 락 차지 모드에 이미 진입한 상황을 가정한다.
하이브리드 제어기(140)는 제동토크와 예측 제동토크를 이용하여 락 차지 모드의 해제/유지 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 제동 토크는 BPS 값으로 하이브리드 제어기가 산출할 수 있으며, 예측 제동토크는 예측토크가 음의 값인 경우(즉, 가감속 예측 결과가 BPS 값을 기준으로 산출된 경우)를 의미할 수 있다.
보다 상세히, 하이브리드 제어기(140)는 현재 제동토크가 미리 설정된 값인 Threshold3 보다 크고(S840'), 근미래 시점의 제동토크가 미리 설정된 값인 Threshold4 보다 큰 경우(S850'), 락 차지 모드의 해제를 결정할 수 있다(S860). 반대로, 현재 제동토크가 미리 설정된 값인 Threshold3 보다 작거나, 근미래 시점의 제동토크가 미리 설정된 값인 Threshold4 보다 작은 경우(S850), 락 차지 모드가 유지될 수 있다(S870).
여기서 Threshold3은 기 설정된 락 차지 모드 해제 기준에 대응되는 제동토크일 수 있으며, 이는 차량마다 다르게 설정될 수 있다. 즉, S840' 단계에서 Threshold3은 제동 토크가 운전성에 영향을 미치는 것을 방지하기 위해 미리 락 차지 모드를 해제할 수 있는 기준을 의미할 수 있다.
또한, Threshold4는 락 차지 모드와 브레이크 제동이 중첩될 때 운전자가 실제로 이질감을 체감갈 수 있는 정도의 제동 토크일 수 있다.
종합하면, S840' 단계에서 제동 토크가 운전성에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있는 기준보다 크면서도 S850' 단계에서 근미래에도 큰 제동력이 발생할 것으로 예상되면, 락 차지 모드는 운전성 유지(즉, 운전자의 이질감 방지)를 위해 해제될 수 있다(S860). 또한, S840' 단계에서 기 설정된 락 차지 모드 해제 기준 이내에서 현재 제동 토크가 발생하는 경우나, S850' 단계에서 운전자가 실제로 이질감을 느낄 정도에 제동 토크가 발생하지 않을 것으로 예측되면 락 차지 모드가 유지될 수 있다(S870).
한편, 상술한 실시예들에서 운전자의 가감속 의지 예측 모델은 실제 차량 운행시 축적된 데이터를 기반으로 현재 주행 조건에 대응하는 미래의 운전자 의지를 기계 학습을 통해 구성되고 수정되는 것으로 설명되었다. 그러나, 이러한 예측 모델을 이용하는 대신, 미리 규칙을 설정하여 근미래 가감속 의지 예측 값이 판단될 수도 있다. 이러한 규칙의 일례가 아래 표 1에 나타난다.
입력 신호 주행 상황 해석 예상 결과
[Navi/Telematics]
도로종류 = 고속도로
정체정보 = 원활
전방event = 없음

[Radar]

전방차량 거리 = 근접
전방차량 상대 속도 = -10 kph

[운전성향/history]
과거 5분간 정속 주행

[차선 이탈 방지 시스템]
현재 차선 유지		 정속 주행 중,
앞차와의 차간 거리 유지를
위해 간헐적 제동		 APS = 0, BPS = 소
[Navi/Telematics]
도로종류 = 고속도로
정체정보 = 원활
전방event = 톨케이트/200m

[Radar]
전방차량 거리 = 없음
전방차량 상대 속도 = N/A

[운전성향/history]
과거 톨게이트 통과 평균 차속 = 50 kph

[차선 이탈 방지 시스템]
현재 차선 유지		 고속도로 주행 중
톨게이트 통과 위해
현재 속도에서
50kph까지 감속		 APS = 0, BPS = 중
아울러, 전술된 설명에서는 근미래 예측을 통해 미래의 요구 토크를 예측하도록 하였으나, 미래의 요구 토크는 가감속 예측부가 예측한 미래의 가속도 예상값 등 다른 형태의 파라미터나 정보로 대체될 수도 있음은 당업자에 자명하다. 이러한 경우, 도 8과 도 9의 예측토크 및 예측 제동토크는 +가속도와 -가속도에 각각 대응될 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 전환은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (20)

  1. 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법에 있어서,
    현재 요구토크인 제 1 토크를 판단하는 단계;
    현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 예측 요구 토크인 제 2 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 단계; 및
    상기 제 1 토크가 타력 주행 여부에 관련된 제 1 임계값보다 작고, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 주행 모드 전환 기준에 관련된 제 2 임계값보다 작은 경우, 락 차지 모드를 해제하는 단계를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 토크가 상기 제 1 임계값보다 크거나, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 상기 제 2 임계값보다 큰 경우, 상기 락 차지 모드를 유지하는 단계를 더 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 토크를 판단하는 단계는,
    가속 페달 및 브레이크 페달의 위치를 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 위치를 이용하여 상기 제 1 토크를 판단하는 단계를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도를 판단하는 단계는,
    운전자 성향 정보, 첨단 운전 보조장치(ADAS) 정보, 네비게이션 정보, 차속 정보 중 적어도 하나를 입력값으로 하는 가감속 예측모델을 이용하여 운전자의 가감속 의지 예측 값을 판단하는 단계; 및
    상기 가감속 의지 예측 값을 이용하여 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도를 판단하는 단계를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 가감속 예측모델은,
    머신 러닝 기반의 학습을 통해 지속적으로 수정되는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 가감속 의지 예측 값은,
    상기 근미래 시점의 가속 페달 및 브레이크 페달의 위치 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 임계값은, 가속 페달 센서 오프시의 토크에 대응되고,
    상기 제 2 임계값은, 전기 모터를 이용하는 제 1 주행 모드에서 상기 전기 모터와 엔진을 함께 이용하는 제 2 주행 모드로의 전환 기준 토크에 대응되는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 제 1 주행 모드는 EV 모드를 포함하고,
    상기 제 2 주행 모드는 HEV 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 락 차지 모드는,
    전기 모터와 엔진 사이의 엔진 클러치가 접합된 상태에서 상기 엔진의 구동력과 상기 하이브리드 자동차의 타력 주행 에너지를 이용하여 상기 전기 모터가 충전을 수행하는 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법.
  10. 제 1항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 따른 하이브리드 자동차의 충전 모드 제어 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체.
  11. 하이브리드 자동차에 있어서,
    상기 하이브리드 자동차의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부;
    가감속 예측모델을 활용하여 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 차량의 주행환경이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및
    상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 현재 요구토크인 제 1 토크를 판단하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값을 이용하여 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 요구 토크인 제 2 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함하되,
    상기 하이브리드 제어기는,
    상기 제 1 토크가 타력 주행 여부에 관련된 제 1 임계값보다 작고, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 주행 모드 전환 기준에 관련된 제 2 임계값보다 작은 경우, 락 차지 모드를 해제하는, 하이브리드 자동차.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 하이브리드 제어기는,
    상기 제 1 토크가 상기 제 1 임계값보다 크거나, 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도가 상기 제 2 임계값보다 큰 경우, 상기 락 차지 모드를 유지하는, 하이브리드 자동차.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 하이브리드 제어기는,
    가속 페달 및 브레이크 페달의 위치를 이용하여 상기 제 1 토크를 판단하는, 하이브리드 자동차.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 하이브리드 제어기는,
    운전자 성향 정보, 첨단 운전 보조장치(ADAS) 정보, 네비게이션 정보, 차속 정보 중 적어도 하나를 입력값으로 하는 가감속 예측모델을 이용하여 운전자의 가감속 의지 예측 값을 판단하고, 상기 가감속 의지 예측 값을 이용하여 상기 제 2 토크 또는 상기 예측 가속도를 판단하는, 하이브리드 자동차.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 가감속 예측모델은,
    머신 러닝 기반의 학습을 통해 지속적으로 수정되는, 하이브리드 자동차.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 가감속 의지 예측 값은,
    상기 근미래 시점의 가속 페달 및 브레이크 페달의 위치 정보를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  17. 제 11항에 있어서,
    상기 제 1 임계값은, 가속 페달 센서 오프시의 토크에 대응되고,
    상기 제 2 임계값은, 전기 모터를 이용하는 제 1 주행 모드에서 상기 전기 모터와 엔진을 함께 이용하는 제 2 주행 모드로의 전환 기준 토크에 대응되는, 하이브리드 자동차.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 제 1 주행 모드는 EV 모드를 포함하고,
    상기 제 2 주행 모드는 HEV 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  19. 제 11항에 있어서,
    상기 락 차지 모드는,
    전기 모터와 엔진 사이의 엔진 클러치가 접합된 상태에서 상기 엔진의 구동력과 상기 하이브리드 자동차의 타력 주행 에너지를 이용하여 상기 전기 모터가 충전을 수행하는 모드를 포함하는, 하이브리드 자동차.
  20. 하이브리드 자동차에 있어서,
    상기 하이브리드 자동차의 각종 센서와 연동하여 차량 운행에 따른 운전정보를 검출하는 운전정보 검출부;
    가감속 예측모델을 활용하여 상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 차량의 주행환경이 반영된 운전자의 근미래 가감속 의지 예측 값을 생성하는 운전자 가감속 예측부; 및
    상기 운전정보 검출부로부터 전달된 정보를 이용하여 현재 제동토크인 제 3 토크를 판단하고, 상기 근미래 가감속 의지 예측 값을 이용하여 현재로부터 근미래 시점에 발생이 예상되는 제동토크인 제 4 토크 또는 예측 가속도를 판단하는 하이브리드 제어기를 포함하되,
    상기 하이브리드 제어기는,
    락 차지 모드가 활성화된 상태에서 상기 제 3 토크가 상기 락 차지 모드의 해제 기준과 관련된 제 3 임계값보다 크고, 상기 제 4 토크 또는 상기 예측 가속도가 운전성 확보와 관련된 제 4 임계값보다 큰 경우, 상기 락 차지 모드를 해제하는, 하이브리드 자동차.
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