KR101929749B1 - Abs 휠스피드 센서를 이용한 차량 하중 추정 장치 및 방법 - Google Patents

Abs 휠스피드 센서를 이용한 차량 하중 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 하중 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 하중 추정 장치는 ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출부, 상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출부 및 상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정부를 포함할 수 있다.

Description

ABS 휠스피드 센서를 이용한 차량 하중 추정 장치 및 방법{Method and Apparatus of vehicle load estimation using ABS wheel speed sensor}
본 발명은 차량 하중 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 상세하게는 ABS 휠스피드 센서의 신호값만을 이용하여 차량의 하중을 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
차량의 주행 안전성을 확보하기 위해서 타이어 내부의 공기압을 일정 수준 이상 유지하는 것이 필요하다. 만약 타이어 내부의 공기압이 정상적인 수준 이하로 낮아지게 되면 타이어와 지면 사이의 마찰이 증가하여 타이어가 손상될 가능성이 높아진다. 또한, 타이어 중 일부의 공기압이 정상적인 수준 이하로 낮아지게 되면, 차량 주행시 각 타이어 간의 동반경 차이가 발생하여 주행 안전성을 확보하기가 어렵다.
따라서, 각 국가에서는 차량의 휠에 장착된 타이어가 내부 공기압을 일정 수준으로 유지하도록 하고, 만약 타이어 공기압 이상이 발생하면 이를 감지하는 장치를 마련하도록 법규로서 규정하고 있다. 상기 법규를 만족하기 위해 최근 출시되는 차량에는 TPMS(Tire Pressure Monitoring System)이 채용되고 있다.
그런데 TPMS에서 차량의 각 타이어의 공기압 측정을 위해 압력 센서를 차량의 모든 휠에 설치하면 비용이 증가할 뿐 아니라, 압력 센서가 고장이 나면 타이어 내부 공기압 측정이 불가능하다는 문제가 있다. 따라서, 압력 센서가 아닌 다른 센서로부터의 정보를 활용하여 타이어의 공기압을 추정해 내는 간접식 TPMS의 필요성이 대두되고 있다.
간접식 TPMS에서 타이어의 공기압 추정에 사용되는 주요 인자로는 타이어의 동반경 변화량을 들 수 있다. 그런데 타이어의 동반경은 타이어 공기압에 영향을 받을 뿐만 아니라, 타이어에 가해지는 차량 하중에도 영향을 받는다. 그러므로 타이어의 공기압 추정을 위해서는 정확한 차량 하중을 추정하고 차량 하중에 의한 영향을 배제하는 것이 필요하다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해서 ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값만으로 차량의 하중을 추정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는 ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출부, 상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출부 및 상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정부를 포함하는 차량 하중 추정 장치를 제공한다.
또한 다른 실시예는 ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출 단계, 상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출 단계 및 상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정 단계를 포함하는 차량 하중 추정 방법을 제공한다.
본 발명은 다른 추가적인 센서를 장착할 필요없이 ABS 휠스피드 센서만으로 차량의 하중 변화를 추정할 수 있는 효과를 제공한다.
도 1은 차량 주행 시 타이어를 mass-spring 계로 표현한 도면이다.
도 2는 본 발명에 관여하는 차량 하중 추정 장치의 구성 요소를 도시한 구성도이다.
도 3은 타이어의 진동 정보를 추출하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4는 타이어의 진동 정보를 주파수 영역에 따라 표현한 데이터의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 차량의 하중에 따른 전륜 및 후륜 타이어의 진동 정보를 시간 영역에 따라 표현한 데이터의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 차량의 하중에 따른 전륜 타이어 진동값과 후륜 타이어 진동값의 분포에 대한 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어 진동값 데이터에 따른 EigenValue값을 표현한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 하중 추정 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성 요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
ABS(Anti-Lock Brake System)는 주행 중 제동시에 타이어의 잠김을 방지하기 위한 시스템으로서 현재 출시 중인 대부분의 차량에 널리 적용되고 있다.
차량의 주행 시 각 타이어에 실리는 하중 및 노면의 상태는 차이가 있다. 이런 상태에서 급제동시 차량은 진행하고 바퀴만 멈추는 록업(lock-up) 현상이 발생할 수 있는데, 이러한 문제를 방지하기 위해 바퀴가 잠기지 않도록 브레이크를 반복적으로 작동시키는 시스템이 ABS이다.
ABS에는 휠의 속도를 감지하는 휠스피드 센서가 장착되어 있다. 따라서 ABS 휠스피드 센서를 이용하여 휠의 속도에 대한 정보를 얻을 수 있다. 만약 상술한 휠의 속도 정보를 이용해 차량의 하중을 추정할 수 있다면, 차량 하중을 추정하기 위해 별도의 추가적 센서를 장착할 필요가 없게 되는 효과가 있다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 대해서 구체적으로 설명한다.
도 1은 차량 주행 시 타이어를 mass-spring 계로 표현한 도면이다.
도 1을 참조하면, mass-spring 계는 강제력(Fo), 질량(m), 댐핑(c), 탄성 계수(k), 외부 입력(e)으로 구성된다.
타이어의 경우 차량의 하중을 강제력으로 받으며, 타이어는 자체적으로 질량과 탄성 계수를 가지고 있다. 그리고 타이어가 주행 중일 때, 마찰에 의해 진동 에너지가 소실되어 열 에너지로 변환되는 댐핑이 일어난다. 그리고 차량이 주행시 노면과 타이어는 상호 영향을 미치는데, 노면과 타이어가 접촉할 때 노면의 돌기들이 외부 입력으로 작용하여 타이어는 외력을 받게 된다. 따라서, 차량 주행시 타이어를 mass-spring 계로 모델링할 수 있다.
mass-spring 계의 경우 운동 방정식 및 라플라스 변환식은 수학식 1으로 표현할 수 있다.
Figure 112017066476966-pat00001
Figure 112017066476966-pat00002
Figure 112017066476966-pat00003
수식에서 ζ는 제동비, ωn은 고유 진동수, x는 질량 m의 위치 변화량, s는 라플라스 변환 변수, X(s)는 질량 m의 진동의 라플라스 변환 함수, Fo(s)는 강제력의 라플라스 변환 함수, e(s)는 외부 입력의 라플라스 변환 함수를 나타낸다. 상술한 수식은 관성력과 감쇄력, 탄성 복원력의 합이 외부로부터의 여기력 및 외부 입력항의 합과 동일하다는 것을 나타낸다. 상술한 수식의 좌변과 우변을 비교하면 최종 출력값 X(s)는 Fo(s)에 비례하는 것을 확인할 수 있다.
타이어를 mass-spring 계로 모델링할 경우, 상술한 수식에서 X(s)는 ABS 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터(Band-pass Filter) 처리한 값으로 라플라스 변환된 타이어의 진동 함수를 나타내고, Fo(s)는 타이어에 가해지는 차량의 하중에 대한 라플라스 변환 함수를 나타낸다. 그러므로 차량의 하중이 커지면 타이어의 진동이 차량의 하중에 비례하여 증가하는 것을 알 수 있다. 따라서, 타이어의 진동을 분석하면 차량의 하중을 추정할 수 있다.
이하, 타이어의 진동을 분석하여 차량의 하중을 추정하는 구체적인 방법에 대해 설명한다.
도 2는 본 발명에 관여하는 차량 하중 추정 장치의 구성 요소를 도시한 구성도이다.
도 2를 참조하면, 차량 하중 추정 장치는 진동 정보 추출부(100), 시계열 데이터 추출부(110) 및 하중 추정부(120)을 포함할 수 있다.
진동 정보 추출부(100)는 ABS 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출할 수 있다.
상술한 것과 같이 차량 주행시 타이어에 진동이 발생하기 때문에, ABS 휠스피드 센서의 신호값은 순수한 휠스피드 정보 뿐 아니라 타이어의 진동 상태가 노이즈로서 결합되어 있다. 따라서, 휠 스피드 센서의 신호값에서 신호 처리를 수행하여 타이어의 진동 정보를 추출할 수 있다. 이 때, ABS 휠스피드 센서의 신호값에 대역 통과 필터 신호 처리를 하면 일정 주파수 영역의 타이어 진동 정보를 추출할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 타이어의 진동 진폭은 30Hz 이상 주파수 영역에서 유효하므로 대역 통과 필터 신호 처리를 통해 유효한 주파수 영역에서의 타이어의 진동 정보를 추출할 수 있다. 추출된 타이어 진동 정보에는 타이어 진동의 진폭, 주파수 및 시각 정보가 포함될 수 있다.
시계열 데이터 추출부(110)는 진동 정보 추출부(100)로부터 타이어의 진동 정보를 수신하고 상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 시계열 데이터는 시간의 변화를 가진 데이터로서 일 예로 시간을 변수로 하는 시계열 데이터는 Y={y1,y2, ... yT}(T는 시간)로 표시될 수 있다.
타이어의 진동의 진폭값은 시간에 따라 연속적으로 변하기 때문에, 특정 시각에서의 데이터만을 분석하는 것보다 시계열 데이터를 분석할 때 더 정확한 정보를 얻을 수 있다. 전술한 시계열 데이터는 미리 정해진 일정 시간 간격마다 측정할 수 있으나, 미리 설정된 시간 패턴에 따라 측정할 수도 있다.
하중 추정부(120)는 시계열 데이터 추출부(110)로부터 시계열 데이터를 수신하고 상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정할 수 있다.
전술한 시계열 데이터에는 전륜 타이어 진동의 진폭과 후륜 타이어 진동의 진폭에 대한 정보가 포함되어있다. 하중 추정부(120)는 각 타이어에 대한 진동을 분석하여 차량의 하중을 추정할 수도 있지만, 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 기초로 차량의 하중을 추정할 수도 있다.
하중 추정부(120)가 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭을 결정할 때 일 예로서, 전술한 시계열 데이터에서 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 집합을 추출하고 벡터 집합의 분포를 기초로 할 수 있다. 그리고 전술한 벡터 집합의 분포를 기초로 하는 일 예로서, 하중 추정부(120)는 벡터 집합을 기초로 공분산행렬(Covariance Matrix)를 생성하고, 공분산행렬의 고유벡터(Eigen Vector)를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭을 결정할 수 있다.
도 3은 타이어의 진동 정보를 추출하는 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, ABS 휠스피드 센서의 신호값을 x축을 주파수(Hz), y축을 타이어 진동의 진폭으로 하는 좌표에 표현하면 도 3의 곡선이 나온다. 이 때, 주파수에 따라 차량의 하중 변화에 따른 타이어 진동의 진폭 변화가 다르게 발생될 수 있다.
일 예로 타이어는 고유의 공진 주파수를 가지고 있고, 차량의 하중이 변하게 되면 전술한 공진 주파수 근처의 진폭은 크게 변하게 되지만 다른 주파수 영역에서는 진폭이 크게 변하지 않는다. 따라서, 타이어의 공진 주파수를 미리 알고 있다면 미리 설정된 공진 주파수를 기준으로 일정 범위 내의 주파수 영역의 데이터만 분석하여도 유의미한 타이어의 진동 정보 데이터를 확보할 수 있다.
즉, 타이어의 공진 주파수 값이 X라면, 진동 정보 추출부(100)는 미리 설정된 공진 주파수로부터 일정 범위, 즉 주파수가 X-a 에서 X+b (a, b는 양의 상수)인 영역을 통과 대역으로 하는 대역 통과 필터를 사용할 수 있다.
도 4는 타이어의 진동 정보를 주파수 영역에 따라 표현한 데이터의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 그래프의 x축은 주파수, y축은 후륜 타이어 진동의 진폭을 나타낸다. 그래프에서 청색 데이터는 차량에 추가 하중이 적재되어 있는 적차 상태(GVW)의 데이터를 나타내고, 주황색 데이터는 차량에 추가 하중이 적재되지 않은 공차 상태(LVW, LLVW)의 데이터를 나타낸다. 그래프를 참조하면, 적차 상태에서 공차 상태에 비해 주파수 특성이 크게 나타남을 확인할 수 있다. 즉, 적차 상태의 경우에는 공차 상태에 비해 특정 주파수 영역에서 타이어 진동의 진폭이 커지므로 차량의 하중을 추정할 수 있다.
도 5는 차량의 하중에 따른 전륜 및 후륜 타이어의 진동 정보를 시간 영역에 따라 표현한 데이터의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 도 5의 (a)는 공차 상태에서 전륜/후륜 타이어 진동의 진폭을 시간 영역에 따라 표시한 그래프이고, 도 5의 (b)는 적차 상태에서 전륜/후륜 타이어 진동의 진폭을 시간 영역에 따라 표시한 그래프이다. 각 그래프에서 청색은 전륜 타이어 진동의 진폭을 나타내고, 적색은 후륜 타이어 진동의 진폭을 나타낸다.
그래프를 참고하면 시간 영역에 따른 타이어 진동의 진폭 데이터도 주파수 영역에 따른 데이터와 마찬가지임을 확인할 수 있다. 즉, 적차 상태에서 후륜 타이어 진동의 진폭(도 5의 (b)의 적색 그래프)이 공차 상태에서의 후륜 타이어 진동의 진폭(도 5의 (a)의 적색 그래프)보다 큰 것을 알 수 있다. 즉, 결론적으로 차량의 적재 하중이 증가하면 ABS 휠스피드로 표현되는 특정 주파수 영역의 타이어의 진동의 진폭이 비례적으로 증가하며, 이 타이어의 진동의 진폭의 크기를 구하면 차량의 하중을 간접적으로 추정할 수 있다는 것이다.
그래프를 참고하면, 시간에 따라 타이어 진동의 진폭이 연속적으로 변하는 것을 알 수 있다. 상술한 변화가 나타나는 이유는 노면의 상태나 차량의 주행 속도 또는 선회 여부와 같은 외부 요인에 의한 것으로 추정된다. 그러므로 전술한 외부 요인으로 인한 영향을 제거하고 차량 하중에 의한 영향만을 계산해 내는 것이 필요하다.
이 때, 하중 추정부(120)는 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 이용하여 외부 요인과 무관하게 차량 하중에 의한 타이어 진동의 진폭 변화를 계산할 수 있고, 이를 기초로 차량의 하중을 추정할 수 있다.
도 5의 (a)와 (b)를 비교하면 청색으로 표현되는 전륜 타이어 진동의 진폭은 차량의 하중에 따른 변화량이 적다. 반면, 적색으로 표현되는 후륜 타이어 진동의 진폭은 차량의 하중에 따른 변화량이 상대적으로 큰 것을 확인할 수 있다. 따라서, 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율은 차량의 하중에 영향을 받게 되는 것을 확인할 수 있다.
하지만, 타이어의 진동 정보가 노이즈 수준이고 연속적으로 값이 음과 양으로 변화하므로, 차량 하중 추정을 위해 필요한 값은 노이즈값의 제곱평균제곱근(RMS : Root Mean Square)이 된다. 그러므로, 전륜 타이어 진동의 진폭을 곧바로 후륜 타이어 진동의 진폭으로 나누게 되면 타이어 진동의 위상차로 인하여 정확한 비율을 구할 수 없는 문제가 있다.
이하, 정확한 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 구하는 구체적인 방법에 대해 설명한다.
도 6은 차량의 하중에 따른 전륜 타이어 진동값과 후륜 타이어 진동값의 분포에 대한 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 그래프 상의 각 점은 시계열 데이터 추출부(110)에서 추출한 시계열 데이터 중에서 특정 시각에서의 전륜 타이어 진동의 진폭과 후륜 타이어 진동의 진폭을 나타낸다. 시계열 데이터에서는 특정 시각에서의 전륜/후륜 타이어 진동의 진폭에 대한 정보를 나타내는 시각 단위 데이터를 하나 이상 추출할 수 있으며, 추출한 시각 단위 데이터의 총 개수를 n이라 정할 수 있다.
만약 시계열 데이터에서 n개의 시각 단위 데이터를 추출한 후, 각 시각 단위 데이터에 대해 x축을 전륜 타이어 진동의 진폭(Front WSS), y축을 후륜 타이어 진동의 진폭(Rear WSS)으로 하여 그래프를 생성하면 도 6과 같이 타원 형태가 된다.
이 때, 공차 상태에서는 그래프가 x축이 좀 더 긴 타원 형태가 되고, 적차 상태에서는 후륜 타이어 진동의 진폭이 커져서 원형에 가까운 타원 형태가 된다. 따라서 그래프의 타원 형태를 구분하면 정확한 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 구할 수 있다.
상술한 그래프의 타원 형태를 구분하기 위해 시계열 데이터 추출부(110)에서 추출한 시계열 데이터에서 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 집합을 추출할 수 있다. 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 Χk는 수학식 2로 표현할 수 있다.
Figure 112017066476966-pat00004
상기 벡터에서 xk는 전륜 타이어 진동의 진폭을 나타내고, yk는 후륜 타이어 진동의 진폭을 나타낸다.
상술한 벡터 집합을 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 구할 때, 상술한 벡터 집합을 기초로 공분산행렬(Covariance Matrix)을 생성하고, 상기 공분산행렬의 고유벡터(Eigen Vector)를 이용할 수 있다.
타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 Χk(1≤k≤n, n은 시계열 데이터에서 추출한 시각 단위 데이터의 개수)의 공분산행렬 S는 수학식 3으로 표현할 수 있다.
Figure 112017066476966-pat00005
상기 수식에서 m은 0 벡터이고,
Figure 112017066476966-pat00006
는
Figure 112017066476966-pat00007
의 전치(transpose) 행렬을 의미한다. 타이어 진동의 경우 기준점을 중심으로 진폭이 양의 값 또는 음의 값을 가질 수 있기 때문에 평균 벡터가 0 벡터가 된다.
상술한 공분산행렬 S에 대한 고유벡터(Eigen Vector)를 ｅ라 하고, 고유값(Eigen Value)를 λ라고 하면 수학식 4로 표현할 수 있다.
Figure 112017066476966-pat00008
상술한 수식을 만족하는 고유벡터는 2개가 존재한다. 벡터가 2차원 행렬로 표현되기 때문이다. 그리고 각 고유벡터에 대한 고유값이 각각 정해진다. 각 고유벡터에 대한 고유값은 고유벡터의 크기를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어 진동값 데이터에 따른 EigenValue 값을 표현한 도면이다.
도 7을 참조하면, 상술한 공분산 행렬 S에 대한 고유 벡터를 각각 EigenVector1, EigenVector2(두 고유벡터 중 크기가 큰 벡터를 EigenVector1, 크기가 작은 벡터를 EigenVector2라 정한다)로 정할 수 있다. EigenVector1의 고유값을 EigenValue1이라 하면, EigenValue1은 타원의 긴반지름에 해당하고, x축의 데이터 크기를 대표한다. 그리고 EigenVector2의 고유값을 EigenValue2라고 하면, EigenValue2는 타원의 짧은반지름에 해당하고, y축의 데이터 크기를 대표한다.
상술한 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 바탕으로 구한 전륜 타이어 대비 후륜 타이어의 하중비(Front_Rear_Weight_Ratio)는 수학식 5로 표현할 수 있다.
Figure 112017066476966-pat00009
이 때, 수식에 제곱근이 들어간 이유는 고유값이 공분산행렬을 통해서 구해진 값이기 때문이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 하중 추정 방법의 흐름도이다.
이하, 도 2에 개시된 차량 하중 추정 장치에 의해 상기 방법이 수행되는 것을 예시로 설명한다.
도 8을 참조하면, 차량 하중 추정 방법은 진동 정보 추출부(100)에서 ABS 휠 스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출 단계를 포함할 수 있다(S810). 이 때, 전술한 대역 통과 필터는 미리 설정된 공진 주파수를 기준으로 통과 대역을 정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 차량 하중 추정 방법은 진동 정보 추출부(100)에서 추출한 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출 단계를 포함할 수 있다(S820).
그리고, 차량 하중 추정 방법은 시계열 데이터 추출부(110)에서 추출된 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정 단계를 포함할 수 있다(S830).
이 때, 차량의 하중을 추정하기 위해 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 기초로 차량의 하중을 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상술한 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 구하는 방법의 일 예로, 상술한 시계열 데이터에서 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 집합을 추출하고, 상기 벡터 집합의 분포를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 구할 수 있다.
또한, 다른 예로 상술한 시계열 데이터에서 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 집합을 추출하고, 상기 벡터 집합을 기초로 공분산행렬을 생성하고, 상기 공분산행렬의 고유벡터를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 진동 정보 추출부
110 : 시계열 데이터 추출부
120 : 하중 추정부

Claims (10)

  1. ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출부;
    상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출부; 및
    상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정부를 포함하되,
    상기 하중 추정부는,
    전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 기초로 차량의 하중을 추정하고,
    상기 시계열 데이터에서 타이어 진동의 진폭에 대한 벡터 집합을 추출하고, 상기 벡터 집합의 분포를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 대역 통과 필터는,
    미리 설정된 타이어의 공진 주파수를 기준으로 통과 대역을 정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 하중 추정부는,
    상기 벡터 집합을 기초로 공분산행렬을 생성하고, 상기 공분산행렬의 고유벡터를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 장치.
  6. ABS(Anti-Rock Brake System) 휠스피드 센서의 신호값을 대역 통과 필터로 처리한 결과를 기초로 타이어의 진동 정보를 추출하는 진동 정보 추출 단계;
    상기 진동 정보를 기초로 타이어 진동의 진폭에 대한 시계열 데이터를 추출하는 시계열 데이터 추출 단계; 및
    상기 시계열 데이터를 기초로 차량의 하중을 추정하는 하중 추정 단계를 포함하되,
    상기 하중 추정 단계는,
    전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭 비율을 기초로 차량의 하중을 추정하고,
    상기 벡터 집합을 기초로 공분산행렬을 생성하고, 상기 공분산행렬의 고유벡터를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 대역 통과 필터는,
    미리 설정된 타이어의 공진 주파수를 기준으로 통과 대역을 정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제 6항에 있어서,
    상기 하중 추정 단계는,
    상기 벡터 집합을 기초로 공분산행렬을 생성하고, 상기 공분산행렬의 고유벡터를 기초로 전륜 타이어 진동의 진폭 대비 후륜 타이어 진동의 진폭의 비율을 결정하는 것을 특징으로 하는 차량 하중 추정 방법.
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