KR101897104B1 - 예측 제어 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 예측 제어 방법 및 장치에 관한 것으로서, 제어부가, 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된, 전방 도로의 도로 형상 정보를 예측제어정보 생성부로부터 입력받는 단계, 제어부가, 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된 주행정보를 예측제어정보 생성부로부터 입력받고, 센싱부를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 주행정보의 오차를 보정하는 단계, 제어부가, 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 도로 형상 정보를 갱신하는 단계, 및 제어부가, 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

예측 제어 방법 및 장치{METHOD FOR VERIFYING PREDICTIVE CONTROL INFORMATION AND METHOD THEREOF}
본 발명은 예측 제어 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자율 주행 차량에 탑재된 예측 제어 시스템이 제공받는 예측 제어 정보의 정확성을 검증하여 예측 제어를 수행하기 위한 예측 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 완성차 업체는 지능형 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 수준을 한 단계 높인 자율 주행 시스템을 차량에 구현하기 위해 노력하고 있다. 그러나, 차량에 탑재된 카메라, 레이더 및 라이다 등의 센서를 통해 실측한 실측 주행정보만으로는 자율 주행 시스템을 구현하는데에 그 한계가 존재한다. 예를 들어, 현재의 센서로는 교차로에 갑자기 진입하는 차량 및 전방 차량의 앞 주행 환경 등을 인지하기 어렵고, 카메라는 날씨에 민감하며, 레이더는 보행자 인식이 어려워, 그 측정 정확도를 보장하기 어려운 문제점이 존재한다.
완성차 업체는 이러한 한계를 극복하여 자율 주행 차량을 구현하기 위해 부가 정보 시스템을 적용하려 하고 있으며, 대표적인 부가 정보 시스템에는 V2X(Vehicle To Everything) 및 정밀지도가 있다. V2X는 차량과 외부 환경을 연결하는 기술을 의미한다. V2X의 주된 역할은 센서의 사각지대 정보를 운전자에게 제공하는 것이며, 차량의 제어 시스템은 V2X를 통해 센서로는 감지할 수 없는 타 차량의 진행 방향 정보 및 전방 도로의 교통사고 정보 등을 제공받을 수 있다.
정밀지도는 도로 내의 모든 고정지물의 위치 정보와 형태 정보를 포함하는 지도 데이터로서, 센서가 정상적으로 작동하기 어려운 상황에서 센서의 성능을 보완하는 역할을 수행한다. 즉, 장애물 및 악천후 등으로 인해 센서를 통해 취득한 주행정보가 부정확할 경우, 정밀지도의 정보를 활용하여 이를 보완할 수 있으며, 기존 내비게이션 등의 경로 안내 시스템에 적용된 지도와 달리 도로의 고저, 차선 너비 및 신호등 위치 등의 정보까지 포함하고 있어, 차량의 전방 도로 환경을 예측할 수 있도록 한다.
이러한 정밀지도의 도로 형상 정보를 예측 제어에 활용할 경우, 차량의 주행경로 전방의 도로 형상이 잘못 검출되면 예측 제어 시 심각한 문제를 야기할 수 있다. 예를 들어, 예측 변속 제어의 경우, 전방 코너와 경사로가 잘못 인지되면 뜻하지 않는 변속 금지 및 업다운 시프트가 발생하여 사고를 유발할 수 있다.
도로 형상 정보와 같이 예측 제어를 위해 필요한 예측 제어 정보의 오류는 GPS 수신 오차로 야기되는 차량의 위치 오차, 및 정밀지도의 도로 형상 정보의 부재 또는 부정확성 등에 기인하므로, 정밀지도의 도로 형상 정보를 활용하여 정확한 예측 제어를 수행하기 위해서는 예측 제어 정보의 정확성에 대한 검증이 요청된다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-1998-0068399호(1998.10.15 공개)에 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 예측 제어를 위해 필요한 도로 형상 정보 등의 예측 제어 정보의 정확성을 검증하여 예측 제어를 수행함으로써 부정확한 예측 제어로 인한 사고 위험을 제거하기 위한 예측 제어 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 예측 제어 방법은, 제어부가, 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된, 전방 도로의 도로 형상 정보를 예측제어정보 생성부로부터 입력받는 단계, 상기 제어부가, 상기 차량의 위치 및 상기 지도 데이터에 근거하여 생성된 주행정보를 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받고, 센싱부를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계, 상기 제어부가, 상기 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 상기 도로 형상 정보를 갱신하는 단계, 및 상기 제어부가, 상기 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 상기 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 주행정보 및 상기 실측 주행정보를 비교하여, 그 값이 일치하는 경우에는 상기 주행정보를 유지하고, 그 값이 상이한 경우에는 상기 주행정보를 상기 실측 주행정보로 보정함으로써 상기 주행정보의 오차를 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 예측 제어를 수행하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 갱신된 도로 형상 정보 및 레퍼런스부가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하되, 상기 레퍼런스부는, 상기 차량의 예측 제어를 위한 하나 이상의 타 제어장치, 및 상기 예측제어정보 생성부 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 예측제어정보 생성부는, 상기 주행 정보를 상기 제어부로 주기적으로 출력하고, 상기 도로 형상 정보를 상기 제어부로 주기적으로, 또는 예측 제어의 대상이 되는 이벤트가 발생한 경우에만 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 도로 형상 정보는, 상기 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리 정보를 포함하되, 상기 변곡점은 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 전방 도로이고, 상기 주행정보는 이동거리, 차속 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실측 주행정보는 실측 이동거리, 실측 차속 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 예측제어정보 생성부로부터 상기 이동거리를 입력받아 상기 실측 이동거리에 근거하여 상기 이동거리의 오차를 보정하고, 상기 도로 형상 정보를 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 오차가 보정된 이동거리를 이용하여 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 갱신함으로써 상기 도로 형상 정보를 갱신하고, 상기 예측 제어를 수행하는 단계에서, 상기 제어부는, 상기 변곡점 정보, 및 상기 갱신된, 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 검증하여 상기 변곡점에 대한 예측 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 예측 제어 장치는, 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여, 전방 도로의 도로 형상 정보 및 주행정보를 생성하는 예측제어정보 생성부, 예측 제어를 수행하기 위해, 상기 도로 형상 정보 및 상기 주행정보를 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받는 제어부;를 포함하되, 상기 제어부는, 센싱부를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하고, 상기 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 상기 도로 형상 정보를 갱신하며, 상기 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 상기 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 주행정보 및 상기 실측 주행정보를 비교하여, 그 값이 일치하는 경우에는 상기 주행정보를 유지하고, 그 값이 상이한 경우에는 상기 주행정보를 상기 실측 주행정보로 보정함으로써 상기 주행정보의 오차를 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 상기 차량의 예측 제어를 위한 하나 이상의 타 제어장치, 및 상기 예측제어정보 생성부 중 하나 이상을 포함하는 레퍼런스부를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 갱신된 도로 형상 정보 및 상기 레퍼런스부가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 예측제어정보 생성부는, 상기 도로 형상 정보를 상기 제어부로 주기적으로 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 도로 형상 정보는, 상기 주행경로 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리 정보를 포함하되, 상기 변곡점은 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 상기 주행경로 전방 도로이고, 상기 주행정보는 이동거리, 차속 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실측 주행정보는 실측 이동거리, 실측 차속 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어 상기 제어부는, 상기 예측제어정보 생성부로부터 상기 이동거리를 입력받아 상기 실측 이동거리에 근거하여 상기 이동거리의 오차를 보정하고, 상기 오차가 보정된 이동거리를 이용하여 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 갱신함으로써 상기 도로 형상 정보를 갱신하며, 상기 변곡점 정보, 및 상기 갱신된, 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 검증하여 상기 변곡점에 대한 예측 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 예측 제어를 위해 주기적으로 전달되는 차량의 주행정보의 정합성을 사전적으로 검증하고, 예측 제어 실시 전에 도로 형상 정보의 정확성을 최후적으로 검증하는 중복 검증 과정을 통해 예측 제어 정보의 정확성을 보장하여 정확한 예측 제어를 수행할 수 있으며, 이를 예측 변속 제어에 적용함으로써 예측 변속 제어 오류로 인한 사고 위험을 제거할 수 있는 효과를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법에서 주행정보의 오차를 보정하는 과정을 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법에서 예측 제어를 수행하는 과정을 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 예측 제어 방법 및 장치의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 장치는 예측제어정보 생성부(10), 제어부(20) 및 센싱부(30)를 포함할 수 있다.
예측제어정보 생성부(10)는 후술할 제어부(20)가 예측 제어를 수행하도록 하기 위한 예측 제어 정보를 생성하여 제어부(20)로 전달할 수 있다. 예측 제어 정보는 도로 형상 정보 및 차량의 주행정보를 포함할 수 있으며, 예측제어정보 생성부(10)는 차량의 현재 위치 및 지도 데이터에 근거하여 도로 형상 정보 및 주행 정보를 생성할 수 있다. 이하에서 도로 형상 정보 및 주행 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 전제로서 차량의 현재 위치를 산출하는 과정 및 지도 데이터를 구체적으로 설명한다.
예측제어정보 생성부(10)는 GPS(Global Positioning System) 등의 위성항법 시스템을 이용하여 차량의 GPS 좌표를 수신함으로써 차량의 현재 위치를 산출할 수 있으며, 이를 위해 GPS 수신기, DR(Dead Reckoning) 센서부 및 GPS/DR 필터 중 하나 이상을 포함할 수 있다. GPS 수신기는 복수의 인공위성으로부터 전파를 수신하여 인공위성으로부터 차량까지의 거리에 따른 전파의 주행속도를 확보함으로써 차량의 위치 정보를 파악할 수 있고, DR 센서부는 주행거리를 측정하기 위한 센서와 회전각을 측정하기 위한 센서를 통해 차량의 주행방향정보 또는 속도정보를 파악할 수 있으며, GPS/DR필터는 GPS 수신기와 DR 센서부로부터 전달된 데이터에 칼만필터(Kalman filter)를 적용하여 차량의 위치 및 진행방향을 산출할 수 있다.
지도 데이터는 전술한 것과 같이 도로 내의 모든 고정지물의 위치 정보와 형태 정보를 포함하는 정밀지도 데이터로 구성될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 지도 데이터는 예측제어정보 생성부(10)에 미리 저장되어 있을 수도 있고, 외부 서버에 저장되어 무선통신망을 통해 예측제어정보 생성부(10)로 전송되는 통신향 방식을 이용할 수도 있다.
도로 형상 정보는, 전술한 과정으로 산출된 차량의 현재 위치를 기준으로, 지도 데이터로부터 추출된 차량의 주행경로 전방의 도로 형상을 포함하는 정보를 의미한다. 일 실시예로서 도로 형상 정보는 차량의 주행경로 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 차량의 현재 위치로부터 변곡점까지의 거리 정보를 포함할 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다.
주행정보는 도로 형상 정보를 갱신하기 위해 예측제어정보 생성부(10)로부터 제어부(20)로 주기적으로 전달되는 정보로서, 구체적으로 그 전송 주기간 차량의 이동거리, 차속 및 차량의 주행 방향 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 주행정보는 후술할 것과 같이 제어부(20)가 산출한 실측 주행정보를 기반으로 그 오차가 보정되며, 오차가 보정된 주행정보는 도로 형상 정보를 주기적으로 갱신하는데 사용된다. 일 실시예로서, 제어부(20)는 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 차량의 현재 위치로부터 변곡점까지의 거리를 주기적으로 갱신함으로써 도로 형상 정보를 갱신(즉, 차량의 초기 위치 및 변곡점 간의 거리에서, 주기적으로 입력되는 전송 주기간 이동거리를 차감함으로써 차량의 위치 및 변곡점까지의 거리를 주기적으로 갱신)할 수 있는데, 이에 대한 구체적인 설명은 후술한다.
예측제어정보 생성부(10)는 전술한 도로 형상 정보 및 주행정보를 생성하여 제어부(20)로 전달할 수 있다. 즉, 차량의 주행경로 전방 도로의 도로 형상 정보를 제어부(20)로 전송하고, 주행정보를 제어부(20)로 주기적으로 전송하여 제어부(20)가 도로 형상 정보를 갱신할 수 있도록 할 수 있다.
예측제어정보 생성부(10)는 도로 형상 정보 및 주행정보를 제어부(20)로 전달하기 위해, 통상적으로 차량에 탑재되어 경로를 안내하기 위한 네비게이션 장치로 구현될 수 있으나, 이에 한정되지 않고 운전자가 소지하고 있는 스마트 폰과 같은 모바일 단말, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player) 등, 도로 형상 정보 및 주행정보를 차량의 제어부(20)로 전달할 수 있는 모든 텔레매틱스 단말을 포함할 수 있다.
후술할 것과 같이 제어부(20)는 예측제어정보 생성부(10)로부터 도로 형상 정보 및 주행정보를 전달받아 예측 제어를 수행할 수 있으며, 도로 형상 정보 및 주행정보의 정확성에 따라 제어부(20)가 수행하는 예측 제어의 정확성이 결정된다. 도로 형상 정보 및 주행정보는 GPS 좌표에 따른 차량의 현재 위치 및 지도 데이터로부터 산출될 수 있으나, GPS 수신 오차에 따라 차량의 현재 위치에 포함될 수 있는 소정의 오차, 및 지도 데이터의 오류(업데이트가 안된 경우 등) 등으로 도로 형상 정보 및 주행정보는 소정의 오류를 포함할 수 있다.
본 실시예의 구체적인 목적은, 예측 제어를 위해 예측제어정보 생성부(10)로부터 제어부(20)로 전달되는 예측 제어 정보, 즉 도로 형상 정보 및 주행정보의 정확성을 검증하여 정확한 예측 제어를 수행하기 위한 것이다.
센싱부(30)는 차량의 주행정보를 실측하여 제어부(20)로 전달할 수 있다. 주행정보는 전술한 것과 같이 전송 주기간 이동거리, 차속 및 차량의 주행방향 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 센싱부(30)는 이러한 주행정보를 실측하여 제어부(20)로 전달할 수 있다. 이를 위해 센싱부(30)는 카메라, 레이더, 라이다 등을 포함할 수 있으며, 일 실시예로서, 센싱부(30)는 변속 제어 시스템의 출력축 속도 센서를 포함할 수 있다. 후술할 것과 같이 제어부(20)는 센싱부(30)를 통해 실측 주행정보를 산출하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력된 주행정보의 오차를 보정할 수 있다.
제어부(20)는 도로 형상 정보 및 주행정보를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받아 예측 제어를 수행할 수 있다. 구체적으로, 제어부(20)는 센싱부(30)를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보의 오차를 보정하고, 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 도로 형상 정보를 갱신하며, 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행할 수 있다. 이에 대한 구체적인 동작은 이하에서 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법에서 주행정보의 오차를 보정하는 과정을 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 제어 방법을 설명하면, 먼저 제어부(20)는 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된 도로 형상 정보를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받는다(S10).
실시예로서, 차량의 주행경로 전방에 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 변곡점(즉, 변곡점은 설정 곡률 범위 또는 설정 구배율 범위를 갖는 주행경로 전방 도로로 정의된다.)이 존재하는 경우, 변곡점에 대한 도로 형상 정보(변곡점의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 차량의 현재 위치로부터 변곡점까지의 거리 정보)를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받는다.
이어서, 제어부(20)는 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된 주행정보를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받고, 센싱부(30)를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 주행정보의 오차를 보정한다(S20). 즉, 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보는 GPS 수신 오차에 따른 차량의 위치 오차, 및 지도 데이터의 오류에 따른 부정확성으로 인한 오차를 포함할 수 있으므로, 센싱부(30)를 통해 차량의 실제 주행정보를 실측하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보의 오차를 보정한다.
도 3을 참조하여 구체적으로 설명하면, 제어부(20)는 주행정보 및 실측 주행정보를 비교하여(S21), 그 값이 일치하는 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보가 정확한 것으로 판단하여 입력받은 주행정보를 유지하고(S23), 그 값이 상이한 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보가 부정확한 것으로 판단하여 주행정보를 실측 주행정보로 보정함으로써(S25) 주행정보의 오차를 보정한다.
실시예로서, 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리, 및 센싱부(30)를 통해 실측한 전송 주기간 실측 이동거리가 일치하는 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리를 유지하고, 상이한 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리를 전송 주기간 실측 이동거리로 보정함으로써 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리의 오차를 보정한다.
한편, 실시예에 따라서는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행정보, 및 센싱부(30)를 통해 산출한 실측 주행정보가 상이한 경우, 제어부(20)는 주행정보의 재전송을 예측제어정보 생성부(10)로 요청하고, 재수신한 주행정보 및 실측 주행정보를 재비교함으로써 주행정보의 오차를 보정할 수도 있다.
S20 단계는 예측 제어의 대상이 되는 도로 형상 정보를 검증하기 전, 도로 형상 정보를 갱신하기 위한 주행정보의 정합성을 검증하는 사전 검증 과정으로서의 의미를 갖는다.
이어서, 제어부(20)는 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 도로 형상 정보를 갱신한다(S30).
실시예로서, 제어부(20)는 입력받은 도로 형상 정보에 포함된, 차량의 초기 위치 및 변곡점 간의 거리에서, 예측제어정보 생성부(10)로부터 주기적으로 입력되는, 오차가 보정된 전송 주기간 이동거리를 차감함으로써 차량의 위치 및 변곡점까지의 거리를 갱신한다.
이어서, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여, 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행한다(S40).
이때 도 4에 도시된 것과 같이, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보 및 레퍼런스부(BLCOK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 경우(S41), 갱신된 도로 형상 정보가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하고(S43), 상이한 경우(S41), 예측 제어를 금지한다(S45). 레퍼런스부(BLCOK_REF)는 차량의 예측 제어를 위한 하나 이상의 타 제어장치(ECU<1:N>), 및 예측제어정보 생성부(10) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
구체적으로, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보를 레퍼런스부(BLOCK_REF)로 전달하고, 갱신된 도로 형상 정보 및 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보 간의 비교 결과를 레퍼런스부(BLOCK_REF)로부터 전달받아 갱신된 도로 형상 정보를 검증한다.
이에 대해 상세하게 설명하면, 제어부(20)는 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 도로 형상 정보를 주기적으로 갱신하고, 예측 제어를 수행하기 전에 갱신된 도로 형상 정보의 정확성을 검증한다. 이때, 검증을 위한 기준 도로 형상 정보는 (레퍼런스부(BLCOK_REF)에 포함된)예측제어정보 생성부(10)가 현재 인식하는 도로 형상 정보, 즉 제어부(20)로부터 갱신된 도로 형상 정보를 입력받았을 당시에 예측제어정보 생성부(10)가 인식하는 도로 형상 정보가 될 수 있다. 예측제어정보 생성부(10)는 제어부(20)로부터 입력받은 갱신된 도로 형상 정보, 및 현재 인식하는 도로 형상 정보를 비교하고, 그 비교 결과를 제어부(20)로 전달한다. 제어부(20)는 그 비교 결과에 근거하여 예측 제어 수행 여부를 결정한다. 즉, 갱신된 도로 형상 정보, 및 예측제어정보 생성부(10)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 수행하고, 상이한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 금지한다.
한편, 갱신된 도로 형상 정보 검증 정확성을 보장하기 위해, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보를 차량의 예측 제어를 위한 하나 이상의 타 제어장치(ECU<1:N>)로 전달하고, 갱신된 도로 형상 정보 및 타 제어장치(ECU<1:N>)가 현재 인식하는 도로 형상 정보 간의 비교 결과를 타 제어장치(ECU<1:N>)로부터 전달받아 갱신된 도로 형상 정보를 검증할 수 있다.
타 제어장치(ECU<1:N>)는 차량에 탑재되어 예측 제어를 수행하는(즉, 예측 제어에 관여하는) 제어장치를 의미하며, 타 제어장치(ECU<1:N>) 역시 각각에 연결된 센서를 통해 실측한 실측 주행정보(본 실시예의 제어부(20)가 주행정보의 오차를 보정하기 위해 실측한 실측 주행정보와 구별된다.)를 이용하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 주행 정보를 보정하고, 보정된 주행 정보를 이용하여 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 도로 형상 정보를 갱신할 수 있다. 이에 따라 제어부(20)는 실제 지도 데이터를 기반으로 도로 형상 정보를 송출하는 예측제어정보 생성부(10)뿐만 아니라 타 제어장치(ECU<1:N>)와도 도로 형상 정보를 공유하여 도로 형상 정보를 검증함으로써 그 검증 신뢰성을 높일 수 있으며, 공유를 통한 도로 형상 정보의 검증은 주기적으로 수행될 수도 있고, 예측 제어의 대상이 되는 이벤트가 발생한 경우에 수행될 수도 있다. 이에 따라, 타 제어장치(ECU<1:N>)는 현재 인식하고 있는 도로 형상 정보(즉, 타 제어장치(ECU<1:N>) 각각이 현재까지 갱신한 도로 형상 정보)를 제어부(20)로부터 입력받은 갱신된 도로 형상 정보와 비교하여 그 비교 결과를 제어부(20)로 전달할 수 있다. 비교 결과, 갱신된 도로 형상 정보, 및 타 제어장치(ECU<1:N>)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 수행하고, 상이한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 금지한다.
실시예로서, 제어부(20)가 레퍼런스부(BLOCK_REF)로 전달하는 갱신된 도로 형상 정보가, 차량의 현재 위치 및 변곡점까지의 거리가 200m인 거리 정보, 및 곡률 10m 또는 구배율 15%의 변곡점 정보를 포함하고, 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가, 차량의 현재 위치 및 변곡점까지의 거리가 250m인 거리 정보, 및 곡률 20m 또는 구배율 30%의 변곡점 정보를 포함하면, 갱신된 도로 형상 정보 및 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 상이하므로 제어부(20)는 레퍼런스부(BLOCK_REF)로부터 그 비교 결과를 전달받아 갱신한 도로 형상 정보를 신뢰할 수 없는 것으로 판단하고 예측 제어를 금지한다.
한편, 레퍼런스부(BLOCK_REF)에 포함된 예측제어정보 생성부(10), 및 제어부(20)는 ADASIS(Advanced Driver Assistance Systems Interface Specification) 프로토콜 통신 규약에 따라 상호 간에 통신할 수 있으며, 레퍼런스부(BLOCK_REF)에 포함된 타 제어장치(ECU<1:N>) 및 제어부(20)는 CAN(Controller Area Network) 통신과 같은 차량의 네트워크를 이용하여 상호 간에 통신할 수 있다.
한편, 제어부(20)가 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하는 S40 단계는 변곡점에 도달하기 미리 설정된 시간 전 또는 미리 설정된 거리 전에 수행될 수 있으며, 그 시간 또는 거리는 차량의 제어 시스템의 사양 및 설계자의 실험적 결과 등에 기초하여 다양하게 설계되어 제어부(20)에 미리 설정될 수 있다(예: 변곡점 도달 3초 전, 또는 변곡점 도달 200m 전).
S40 단계는 예측 제어의 대상이 되는 도로 형상 정보를 최종적으로 검증하는 최후 검증 과정으로서의 의미를 갖는다.
이어서, 제어부(20)는 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보, 및 갱신된 도로 형상 정보가 상이한 것으로 판단된 경우, 타 제어장치(ECU<1:N>)가 예측 제어를 수행하지 않도록 그 비교 결과를 타 제어장치(ECU<1:N>)로 전달한다.
한편, 본 실시예에서 예측제어정보 생성부(10)는 도로 형상 정보를 제어부(20)로 주기적으로 출력할 수 있다. 즉, 도로 형상 정보는 전술한 것과 같이 GPS 수신 오차에 따른 차량의 위치 오차, 및 지도 데이터의 부정확성으로 인한 오차에 따라 소정의 오류를 포함할 수 있으므로, 도로 형상 정보의 오류로 인한 예측 제어 오류를 방지하기 위해 특정 주기를 미리 설정하고, 설정한 특정 주기에 따라 도로 형상 정보를 제어부(20)로 전달할 수 있다. 특정 주기는 차량의 제어 시스템의 사양 및 설계자의 실험적 결과 등에 기초하여 다양하게 설계되어 제어부(20)에 미리 설정될 수 있다(예: 1초).
또한, 예측제어정보 생성부(10)는 예측 제어의 대상이 되는 특정 이벤트가 발생한 경우에만 도로 형상 정보를 제어부(20)로 출력할 수도 있다. 즉, 제어부(20)는 예측제어정보 생성부(10)가 생성하는 모든 도로 형상 정보에 근거하여 예측 제어를 수행하는 것이 아닌, 특정 이벤트에 대한 도로 형상 정보에 근거하여 예측 제어 수행 여부를 결정하고 그에 따른 예측 제어를 수행하므로, 예측제어정보 생성부(10)는 전방 도로에 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 변곡점이 존재하는 경우와 같이 특정 이벤트가 발생한 경우에만 그 이벤트에 대한 도로 형상 정보를 제어부(20)로 전달할 수 있다. 또한 실시예에 따라서는 예측제어정보 생성부(10)는 전술한 특정 이벤트가 발생한 경우에만 그 이벤트에 대한 도로 형상 정보를 주기적으로 제어부(20)로 전달할 수 있다.
이하에서는, 전술한 예측 제어 방법을 예측 변속 제어 시스템에 적용한 실시예로서 구체적으로 설명한다.
먼저, 제어부(20)(본 실시예에서 제어부(20)는 차량의 TCU(Transmission Control Unit)로 구현될 수 있다.)는 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된 전방 도로의 도로 형상 정보를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받는다. 도로 형상 정보는 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 차량의 위치로부터 변곡점까지의 거리 정보를 포함한다. 변곡점은 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 전방 도로로 정의한다. 이에 따라, 제어부(20)는 예측제어정보 생성부(10)로부터 변곡점의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보와, 차량의 현재 위치로부터 변곡점까지의 거리 정보를 입력받는다.
이어서, 제어부(20)는 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된 주행정보를 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받고, 센싱부(30)를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 주행정보의 오차를 보정한다.
구체적으로, 제어부(20)는 예측제어정보 생성부(10)로부터 전송 주기간 이동거리를 입력받고, 변속기의 출력측 속도 센서를 통해 실측한 차속을 입력받아 전송 주기와의 연산으로서 전송 주기간 실측 이동거리를 산출하며, 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리와 전송 주기간 실측 이동거리를 비교한다. 비교 결과, 그 값이 일치하는 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리를 유지하고, 그 값이 상이한 경우에는 예측제어정보 생성부(10)로부터 입력받은 전송 주기간 이동거리를 전송 주기간 실측 이동거리로 보정한다.
이어서, 제어부(20)는 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 도로 형상 정보를 갱신한다.
구체적으로, 제어부(20)는 도로 형상 정보에 포함된, 차량의 초기 위치 및 변곡점 간의 거리에서, 예측제어정보 생성부(10)로부터 주기적으로 입력되는 오차가 보정된 전송 주기간 이동거리를 차감함으로써 차량의 위치 및 변곡점까지의 거리를 갱신한다.
이어서, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행한다.
구체적으로, 갱신된 도로 형상 정보는 변곡점의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보와, 차량의 현재 위치로부터 변곡점까지의 거리 정보를 포함하며, 이를 레퍼런스부(BLOCK_REF)로 전달하여 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하고 있는 도로 형상 정보와 일치하는지 비교하도록 한다. 즉, 제어부(20)는 차량과 변곡점 간의 거리를 전달하여 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하고 있는 차량과 변곡점 간의 거리와 일치하는지 비교하도록 할 수 있고, 변곡점의 곡률 정보 및 구배율 정보를 전달하여 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 변곡점의 곡률 및 구배율과 일치하는지 비교하도록 할 수 있다.
이때, 제어부(20)는 변곡점의 곡률 정보 및 구배율 정보를 특정 레벨(예: 10%, 15%, 20%, 25%, 30%)로 단위화하여 전달하고, 레퍼런스부(BLOCK_REF)도 현재 인식하는 변곡점의 곡률 및 구배율을 레벨로 단위화하여 제어부(20)로부터 입력받은 레벨과 비교한 후 그 비교 결과를 전달할 수 있다(즉, 곡률 및 구배율 값의 정확한 일치가 아닌, 레벨의 일치로 변곡점 정보를 검증할 수 있다.). 또한 실시예에 따라서는 변곡점의 유무만을 비교하여 변곡점 정보를 검증할 수도 있다.
비교 결과, 제어부(20)는 갱신된 도로 형상 정보, 및 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보가 동일한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 수행하고, 상이한 것으로 판단된 경우 예측 제어를 금지한다.
갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어 수행 여부를 결정하는 과정은 변곡점에 도달하기 미리 설정된 시간 전 또는 미리 설정된 거리 전에 수행될 수 있음은 전술한 것과 같다.
이어서, 제어부(20)는 레퍼런스부(BLOCK_REF)가 현재 인식하는 도로 형상 정보, 및 갱신된 도로 형상 정보가 상이한 것으로 판단된 경우, 타 제어장치(ECU<1:N>)가 예측 제어를 수행하지 않도록 그 비교 결과를 타 제어장치(ECU<1:N>)로 전달한다.
이와 같이 본 실시예는, 예측 제어를 위해 주기적으로 전달되는 차량의 주행정보의 정합성을 사전적으로 검증하고, 예측 제어 실시 전에 도로 형상 정보의 정확성을 최후적으로 검증하는 중복 검증 과정을 통해 예측 제어 정보의 정확성을 보장하여 정확한 예측 제어를 수행할 수 있으며, 이를 예측 변속 제어에 적용함으로써 예측 변속 제어 오류로 인한 사고 위험을 제거할 수 있는 효과를 달성할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.
10: 예측제어정보 생성부
20: 제어부
30: 센싱부
ECU<1:N>: 제1 내지 제N 타 제어장치
BLCOK_REF: 레퍼런스부

Claims (12)

  1. 제어부가, 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여 생성된, 전방 도로의 도로 형상 정보를 예측제어정보 생성부로부터 입력받는 단계;
    상기 제어부가, 상기 차량의 위치 및 상기 지도 데이터에 근거하여 생성된 주행정보를 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받고, 센싱부를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계;
    상기 제어부가, 상기 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 상기 도로 형상 정보를 갱신하는 단계; 및
    상기 제어부가, 상기 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 상기 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하는 단계;를 포함하고,
    상기 예측 제어를 수행하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 갱신된 도로 형상 정보(A) 및 레퍼런스부가 현재까지 갱신한 도로 형상 정보(B)가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보(A)가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하되,
    상기 레퍼런스부는 각각에 연결된 센서를 통해 실측한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하여 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받은 도로 형상 정보를 갱신하는 하나 이상의 타 제어장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 주행정보 및 상기 실측 주행정보를 비교하여, 그 값이 일치하는 경우에는 상기 주행정보를 유지하고, 그 값이 상이한 경우에는 상기 주행정보를 상기 실측 주행정보로 보정함으로써 상기 주행정보의 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 레퍼런스부는, 상기 예측제어정보 생성부를 더 포함하고,
    상기 예측 제어를 수행하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 갱신된 도로 형상 정보(A) 및 상기 예측제어정보 생성부가 현재 인식하는 도로 형상 정보(C)가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보(A)가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 예측제어정보 생성부는, 상기 도로 형상 정보를 상기 제어부로 주기적으로 출력하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 도로 형상 정보는, 상기 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리 정보를 포함하되, 상기 변곡점은 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 전방 도로이고,
    상기 주행정보는 이동거리, 차속 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실측 주행정보는 실측 이동거리, 실측 차속 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 주행정보의 오차를 보정하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 예측제어정보 생성부로부터 상기 이동거리를 입력받아 상기 실측 이동거리에 근거하여 상기 이동거리의 오차를 보정하고,
    상기 도로 형상 정보를 갱신하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 오차가 보정된 이동거리를 이용하여 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 갱신함으로써 상기 도로 형상 정보를 갱신하고,
    상기 예측 제어를 수행하는 단계에서, 상기 제어부는,
    상기 변곡점 정보, 및 갱신된 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 검증하여 상기 변곡점에 대한 예측 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 방법.
  7. 차량의 위치 및 지도 데이터에 근거하여, 전방 도로의 도로 형상 정보 및 주행정보를 생성하는 예측제어정보 생성부; 및
    예측 제어를 수행하기 위해, 상기 도로 형상 정보 및 상기 주행정보를 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받는 제어부;를 포함하되,
    상기 제어부는,
    센싱부를 통해 산출한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하고, 상기 오차가 보정된 주행정보를 이용하여 상기 도로 형상 정보를 갱신하며, 상기 갱신된 도로 형상 정보를 검증하여 상기 갱신된 도로 형상 정보에 대한 예측 제어를 수행하고,
    상기 제어부는,
    상기 갱신된 도로 형상 정보(A) 및 레퍼런스부가 현재까지 갱신한 도로 형상 정보(B)가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보(A)가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하되,
    상기 레퍼런스부는 각각에 연결된 센서를 통해 실측한 실측 주행정보에 근거하여 상기 주행정보의 오차를 보정하여 상기 예측제어정보 생성부로부터 입력받은 도로 형상 정보를 갱신하는 하나 이상의 타 제어장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 주행정보 및 상기 실측 주행정보를 비교하여, 그 값이 일치하는 경우에는 상기 주행정보를 유지하고, 그 값이 상이한 경우에는 상기 주행정보를 상기 실측 주행정보로 보정함으로써 상기 주행정보의 오차를 보정하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 레퍼런스부는, 상기 예측제어정보 생성부를 더 포함하고,
    상기 제어부는, 상기 갱신된 도로 형상 정보(A) 및 상기 예측제어정보 생성부가 현재 인식하는 도로 형상 정보(C)가 동일한 경우, 상기 갱신된 도로 형상 정보(A)가 검증된 것으로 판단하여 예측 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 예측제어정보 생성부는, 상기 도로 형상 정보를 상기 제어부로 주기적으로 출력하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 도로 형상 정보는, 상기 전방 도로의 곡률 정보 및 구배율 정보 중 하나 이상을 포함하는 변곡점 정보, 및 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리 정보를 포함하되, 상기 변곡점은 미리 설정된 곡률 범위 또는 미리 설정된 구배율 범위를 갖는 전방 도로이고,
    상기 주행정보는 이동거리, 차속 중 하나 이상을 포함하고, 상기 실측 주행정보는 실측 이동거리, 실측 차속 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 예측제어정보 생성부로부터 상기 이동거리를 입력받아 상기 실측 이동거리에 근거하여 상기 이동거리의 오차를 보정하고,
    상기 오차가 보정된 이동거리를 이용하여 상기 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 갱신함으로써 상기 도로 형상 정보를 갱신하며,
    상기 변곡점 정보, 및 갱신된 차량의 위치로부터 상기 변곡점까지의 거리를 검증하여 상기 변곡점에 대한 예측 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 예측 제어 장치.
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