KR101998787B1 - Safety driving method - Google Patents
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Abstract
차량에 설치된 디지털운행기록계(DTG)와 각종 센서를 이용하여 대형 차량의 상태 및 운전자의 운전 습관을 모니터링하고, 이를 종합적으로 분석하여 운전자에게 위험 상황을 미리 경고해주어 안전운전을 도모하도록 한 차량의 안전운전장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 운전자 및 차량의 전방 상황정보를 영상으로 획득하는 제1 상황정보 수집부, 차량의 결함이나 차량 상태를 파악하기 위해 차량 정보를 기록하는 디지털 운행 기록계, 차량의 진로 방향 및 주변의 장애물을 감지하는 제2 상황정보 수집부, 제1 및 제2 상황정보 수집부와 디지털 운행기록계에서 각각 수집한 영상 정보와 장애물 감지 정보 및 차량 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하고, 위험요소 판단 결과 위험발생이 예측되면 경고 신호를 출력하는 중앙처리장치 및 경고 신호를 기초로 위험을 경고하는 알람/경고장치를 포함하여, 차량의 안전운전장치를 구현한다.By monitoring the status of large vehicles and driving habits of drivers using DTG and various sensors installed in the vehicle, and by comprehensively analyzing them, it is possible to warn the driver of the dangerous situation, A first driving unit for driving the vehicle; a first situation information collecting unit for acquiring frontal situation information of the driver and the vehicle as an image; a digital running recorder for recording vehicle information for detecting a defect or vehicle condition of the vehicle; A second situation information collecting unit for detecting an obstacle in a direction and a surrounding area, a video information collecting unit for collecting the first and second situation information collecting units and a digital running time recorder, And a central processing unit for outputting a warning signal when the risk occurrence is predicted as a result of the risk factor determination, To include the alarm / warning device to warn of danger on the basis, to implement a safety device for vehicle driving.
Description
본 발명은 차량의 안전운전방법에 관한 것으로, 특히 대형 차량에 설치된 디지털운행기록계(DTG)와 각종 감시장비를 이용하여 대형 차량의 상태 및 운전자의 운전 습관을 모니터링하고, 이를 종합적으로 분석하여 운전자에게 위험 상황을 미리 경고해주어 안전운전을 도모하도록 한 차량의 안전운전방법에 관한 것이다.The present invention relates to a safe driving method of a vehicle, and more particularly, it relates to a method of monitoring a state of a large-sized vehicle and a driving habit of a driver by using a digital running recorder (DTG) The present invention relates to a safe driving method of a vehicle,
차량의 사고 특히, 대형 차량(버스 및 화물운송 차량) 운전자의 부주의 및 차량의 결함 등으로 인한 사고가 다수 발생하고 있다. 대형 차량의 사고는 자칫 대형사고로 이어지는 경우가 다반사이며, 큰 인명피해로 이어지는 경우도 많다.Many accidents are caused by accidents caused by accident of a vehicle, in particular, by a driver of a large vehicle (a bus or a freight transportation vehicle) and a vehicle. Accidents in large vehicles can lead to large-scale accidents, which often lead to large-scale casualties.
아울러 대형 차량은 소형 차량에 비해 운전자가 감지하지 못하는 사각지대가 많아 사고의 위험성은 더욱 높다 할 수 있다. 따라서 차량의 상태와 운전자의 상태 및 차량이 진행하고 있는 도로/주변 상황들을 실시간 감시하고, 이를 바탕으로 한 안전운전 장치의 필요성이 요구되고 있다.In addition, the risk of accidents is higher due to the large number of blind spots that the driver can not detect than the small vehicles. Therefore, it is required to monitor the state of the vehicle, the state of the driver, and the road / surroundings of the vehicle in real time, and to provide a safe driving device based on the monitoring.
하기의 <특허문헌 1> 내지 <특허문헌 4> 에는 차량의 안전운전을 위해 종래에 제안된 기술이 개시되어 있다.The following Patent Documents 1 to 4 disclose techniques proposed in the past for safe operation of a vehicle.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 운행 정보 수집 장치로부터 속도 정보 및 가속도 정보를 수신하는 단계, 상기 속도 정보와 가속도 정보를 이용하여 단위 속도에 대한 단위 가속도를 시간을 기준으로 카운트하여 제1축에는 단위 속도가, 제2축에는 단위 가속도가 표시되고, 각 셀에는 기준 시간당 카운팅 수가 표시되는 운행 정보 매트릭스 정보를 생성하는 단계를 포함하여, 안전 운행 지수 산정 시스템에서 차량의 안전 운행 지수 산정 방법을 제공한다. The prior art disclosed in Patent Document 1 includes a step of receiving speed information and acceleration information from a driving information collection device, counting a unit acceleration with respect to a unit speed based on the speed information and the acceleration information, And generating driving information matrix information in which the unit acceleration is displayed on the second axis and the number of counts per reference time is displayed in each cell on the second axis so that the safe driving index calculation system calculates the safe driving index to provide.
또한, <특허문헌 2> 에 개시된 종래기술은 차량의 전자 제어 시스템으로부터, 속도 정보, 가속도 정보, 및 순간 연료 분사량 정보를 포함하는 차량 운행 정보를 획득하는 단계, 속도 정보와 가속도 정보를 이용하여 단위 시간에 따른 단위 속도/단위 가속도 매트릭스를 구성하고, 단위 속도/가속도 매트릭스의 각 셀에 차량의 운행정보를 이용하여 시간 카운팅 수를 기재하여, 속도구간/가속도구간의 카운팅수 매트릭스를 획득하는 단계, 차량 운행 정보의 순간 연료 분사량 정보 및 단위 속도/단위 가속도 매트릭스를 이용하여 구간별 순간 연료 분사량 매트릭스를 획득하는 단계, 속도구간/가속도구간의 카운팅 수 매트릭스 및 구간별 순간 연료 분사량 매트릭스를 조합하여, 구간별 평균 순간 분사량 매트릭스를 획득하는 단계를 포함하여, 차량의 운행패턴을 분석한다.The prior art disclosed in Patent Document 2 includes a step of acquiring vehicle driving information including speed information, acceleration information, and instantaneous fuel injection amount information from an electronic control system of a vehicle, Constructing a unit speed / unit acceleration matrix over time, recording the number of time counts in each cell of the unit speed / acceleration matrix using vehicle driving information, obtaining a counting number matrix of the speed section / acceleration section, Acquiring an interim fuel injection quantity matrix for each section by using the instant fuel injection quantity information and the unit speed / unit acceleration matrix of the vehicle driving information, combining the counting number matrix of the speed section / acceleration section and the instant fuel injection quantity matrix for each section, Obtaining a star average instantaneous injection quantity matrix, The analyzes.
또한, <특허문헌 3> 에 개시된 종래기술은 차량 및 차량 단말을 포함하며, 차량에 부착된 센서부를 통해 차량정보를 수집하는 M2M 센서/단말, M2M 센서/단말인 차량 및 차량 단말에서 실시간으로 전송되는 차량정보 데이터를 프로토콜 처리 및 데이터 인증/검증/통제 처리하는 M2M 통합 관제 플랫폼, M2M 통합 관제 플랫폼에서 수신되는 차량정보를 기반으로 차량위치 관제, 차량제어, 원격진단 기능을 지원하는 상용차 텔레메트릭스 시스템을 포함하여 관제시스템을 구현한다. 이러한 구성을 통해, M2M 통합관제 플랫폼에서 최적 기반의 서비스와 프로토콜들을 처리하고 시스템 간에 연동함에 있어 다양한 정책과 환경설정으로 서비스 메시지를 인증, 검증 및 통제하는 기능들을 통해 쉽고 빠르게 차량 운행 정보를 수집하고 인증, 검증 및 통제하게 된다.In addition, the prior art disclosed in Patent Document 3 includes a vehicle and a vehicle terminal, and transmits data in real time from an M2M sensor / terminal that collects vehicle information through a sensor unit attached to the vehicle, an M2M sensor / M2M integrated control platform for protocol processing and data authentication / verification / control processing of vehicle information data, commercial vehicle telematics system supporting vehicle position control, vehicle control and remote diagnosis based on vehicle information received from M2M integrated control platform To implement the control system. With this configuration, the M2M integrated control platform can easily and quickly collect vehicle driving information through the functions of processing the optimal base services and protocols, and authenticating, verifying and controlling the service messages with various policies and environment settings in the interworking between the systems Verification, verification and control.
또한, <특허문헌 4> 에 개시된 종래기술은 차량에 대한 운행기록 정보를 저장할 뿐 아니라, 도로의 정체 여부를 포함하는 도로교통 정보와 운전자의 운전 습관을 분석하여 운전자가 반복 주행구간에 진입할 때 알림으로 제공할 수 있는 디지털 운행기록 장치를 제공한다. In addition, the prior art disclosed in Patent Document 4 not only stores driving record information on a vehicle, but also analyzes road traffic information including whether or not the road is stagnated and driver's driving habits, and when the driver enters the repeated driving section And provides a digital driving recorder that can be provided as a notification.
그러나 상기와 같은 종래기술들은 차량에서 제공하는 운행 기록 장치의 정보만을 분석하여 안전운전 정보를 제공하기 때문에, 안전 운전 정보를 제공해주는 데 한계가 있는 단점이 있다.However, the above-described related arts have a disadvantage in that it is difficult to provide safe driving information because only the information of the driving recorder provided in the vehicle is analyzed to provide safe driving information.
특히, 종래기술들은 차량 시스템 및 차량 내부의 상황 정보만을 분석하여 안전운전 정보를 제공하므로, 차량 외부의 상황정보를 전혀 고려하지 않은 상태에서 최적의 안전정보 제공이라고 보기에는 한계가 있다.Particularly, since the conventional technologies provide safe operation information by analyzing only the situation information of the vehicle system and the inside of the vehicle, there is a limit to provide optimal safety information in a state in which the situation information outside the vehicle is not considered at all.
따라서 본 발명은 상기와 같은 기존 차량 안전을 위해 요구되는 사항과 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 차량에 설치된 디지털운행기록계(DTG)와 각종 센서를 이용하여 대형 차량의 상태 및 운전자의 운전 습관을 모니터링하고, 이를 종합적으로 분석하여 운전자에게 위험 상황을 미리 경고해주어 안전운전을 도모하도록 한 차량의 안전운전방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention has been proposed in order to solve the above-mentioned problems required for existing vehicle safety and all the problems that arise in the related art, and it is an object of the present invention to provide a vehicle- And monitoring the driver's driving habits and analyzing them in a comprehensive manner to warn the driver of a dangerous situation in advance, thereby providing a safe driving method of the vehicle.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 차량의 안전운전장치는, 운전자 및 차량의 전방 상황정보를 영상으로 획득하는 제1 상황정보 수집부; 상기 차량의 결함이나 차량 상태를 파악하기 위해 차량 정보를 기록하는 디지털 운행 기록계; 차량의 진로 방향 및 주변의 장애물을 감지하는 제2 상황정보 수집부; 상기 제1 및 제2 상황정보 수집부와 디지털 운행기록계에서 각각 수집한 영상 정보와 장애물 감지 정보 및 차량 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하고, 위험요소 판단 결과 위험발생이 예측되면 경고 신호를 출력하는 중앙처리장치; 상기 중앙처리장치에서 출력되는 경고 신호를 기초로 위험을 경고하는 알람/경고장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a safe operation apparatus for a vehicle, including: a first situation information collecting unit for acquiring information on a driver and a vehicle ahead; A digital running recorder for recording vehicle information for identifying a defect of the vehicle or a state of the vehicle; A second situation information collecting unit for detecting an obstacle in a direction and a vicinity of the vehicle; The first and second situation information collecting units and the digital running traffic recorder collectively analyze the image information, the obstacle detection information, and the vehicle information, respectively, to determine the risk factors. When the risk factors are estimated, A central processing unit for outputting; And an alarm / warning device for warning a danger based on a warning signal output from the central processing unit.
상기에서 제1상황정보 수집부는 카메라를 이용하여 운전자의 영상 및 차량의 전방 영상을 획득하는 것을 특징으로 한다.The first situation information collecting unit acquires a driver's image and a forward image of the vehicle using a camera.
상기에서 제2상황정보 수집부는 차량의 진로 방향의 장애물과 차량 주변의 장애물을 감지하는 레이더/라이더와 초음파 센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.The second situation information collecting unit may include a radar / rider and an ultrasonic sensor for detecting obstacles in the direction of the vehicle and obstacles in the vicinity of the vehicle.
상기에서 중앙처리장치는 디지털 운행 기록계 데이터와 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 급회전 정보, 탄소배출량 정보, 차량 충격량 정보, 운행시간 정보, 초음파 센서 정보, 레이더 및 라이더 감지 정보, 전방 카메라 정보, 운전자 카메라 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하고, 운행데이터를 저장하며, 위험요소로 분석되면 경고를 발생하고 아울러 관제센터에 위험요소 판단정보를 전송해주는 것을 특징으로 한다.In the above, the central processing unit includes digital running track data, vehicle speed information, RPM information, fuel amount information, brake information, slope information, rapid acceleration information, emergency stop information, rapid turn information, carbon emission amount information, Ultrasonic sensor information, radar and rider detection information, front camera information, and driver camera information are comprehensively analyzed to determine the risk factors, and the operation data is stored. When the risk factors are analyzed, the warning is generated. And transmits the information.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 차량의 안전운전방법은, (a) 안전운전의 전체 동작을 제어하는 중앙처리장치에서 운전자 착석이 이루어지고 키(key)가 온 상태로 조작되면, 운전자 영상을 획득하여 운전자 인증을 시도하는 단계; (b) 상기 운전자 인증을 시도한 결과 허가된 운전자이면 차량 시동을 온 상태로 하고, 안전운전 분석을 위한 분석정보를 획득하는 단계; (c) 상기 (b)단계에서 획득한 분석정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (d) 상기 (c)단계의 판단결과 위험 요소가 없으면 분석 데이터를 운행데이터로 저장하고, 정상주행을 하며, 상기 판단 결과 위험 요소가 발생하면 경고 신호를 송출하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for safely operating a vehicle, the method comprising: (a) operating a driver in a central processing unit that controls overall operation of the safe operation, Acquiring a driver image and attempting driver authentication; (b) if the driver is an authorized driver as a result of attempting the driver authentication, turning on the vehicle start and obtaining analysis information for the safe operation analysis; (c) analyzing the analysis information acquired in the step (b) to determine whether or not the risk factor is present; (d) if there is no risk element as a result of the determination in step (c), storing analysis data as operation data, performing normal driving, and transmitting a warning signal when a dangerous element occurs.
또한, 본 발명에 따른 차량의 안전운전방법은, (e) 상기 (d)단계에서 위험요소가 발생하고 경고신호를 송출하면 분석 데이터를 운행데이터로 저장하고, 아울러 관제센터에 위험요소 판단정보를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the method for safely operating the vehicle according to the present invention may further comprise: (e) storing the analysis data as operation data when a dangerous element occurs in the step (d) and sending a warning signal, The method comprising the steps of:
상기에서 (b)단계는 운전자 및 차량의 전방 상황정보를 영상으로 획득하여 안전운전 분석정보로 획득하고, 차량의 결함이나 차량 상태를 파악하기 위해 차량 정보를 기록하는 디지털 운행 기록계의 정보를 안전운전 분석정보로 획득하며, 차량의 진로 방향 및 주변의 장애물을 감지하여 안전운전 분석정보를 획득하는 것을 특징으로 한다.In the step (b), information on the forward situation of the driver and the vehicle is acquired as an image, acquired as safe operation analysis information, and the information of the digital running recorder for recording the vehicle information is acquired And obtains the safe driving analysis information by sensing obstacles in the direction and the vicinity of the vehicle.
상기에서 (c)단계는 (c1) 디지털 운행 기록계 데이터와 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 급회전 정보, 탄소배출량 정보, 차량 충격량 정보, 운행시간 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c2) 초음파 센서를 이용한 거리 정보를 분석하여 장애물과의 거리에 따라 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c3) 레이더 및 라이더를 이용하여 감지한 장애물의 존재 유무 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c4) 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c5) 운전자 카메라를 통해 획득한 운전자 영상 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The step (c) includes the steps of: (c1) comparing the digital driving record data with the vehicle speed information, the RPM information, the fuel amount information, the brake information, the slope information, the rapid acceleration information, Analyzing the travel time information to determine the presence or absence of a risk factor; (c2) analyzing the distance information using the ultrasonic sensor to determine the presence or absence of a risk factor according to the distance from the obstacle; (c3) comprehensively analyzing the presence information and DTG information of the obstacle detected by the radar and the rider to determine whether there is a risk factor; (c4) comprehensively analyzing the forward image information and the DTG information acquired through the forward camera to determine the presence or absence of a risk factor; (c5) analyzing the driver image information acquired through the driver's camera to determine the presence or absence of a risk factor.
상기에서 (c1)단계는 (c11) 운행 전 차량상태정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c12) 운행중 차량 상태 정보를 획득하고, 브레이크 작동을 감지하는 단계; (c13) 운행중 속도 정보를 기초로 과속 유무를 판단하는 단계; (c14) 운행중 RPM 정보를 기초로 과 RPM 유무를 판단하는 단계; (c15) 운행중 급정지 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c16) 운행중 급가속 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c17) 운행중 급회전 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c18) 운행중 차량 충격량 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c19) 운행중 탄소배출량 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c20) 운행중 운행시간 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계를 포함한다.The step (c1) includes the steps of: (c11) determining the presence or absence of a risk factor based on the vehicle state information before the vehicle is driven; (c12) obtaining vehicle state information while the vehicle is running, and sensing a brake operation; (c13) determining whether the vehicle is overspeed based on the speed information in operation; (c14) determining whether RPM is present based on RPM information during operation; (c15) determining the presence or absence of a risk factor based on the sudden stop information during the operation; (c16) determining the presence or absence of a risk factor based on rapid acceleration information during operation; (c17) determining the presence or absence of a risk factor based on the high-speed rotation information during operation; (c18) determining whether a risk factor is present based on the vehicle impulse amount information during operation; (c19) determining the presence or absence of a risk factor based on the carbon emission amount information during operation; (c20) judging the presence or absence of a risk factor based on the running time information during the operation.
본 발명에 따르면 차량에 설치된 디지털운행기록계(DTG)와 각종 센서를 이용하여 대형 차량의 상태 및 운전자의 운전 습관을 모니터링하고, 이를 종합적으로 분석함으로써, 운전자에게 최적으로 위험상황 유무를 정확하게 제공해줄 수 있어, 안전운전을 도모해주는 장점이 있다.According to the present invention, the state of a large-sized vehicle and the driving habits of a driver are monitored using a digital running recorder (DTG) and various sensors installed in the vehicle, and the driver's habits are analyzed in a comprehensive manner, There is an advantage of driving safe driving.
또한, 운전 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소로 예측되면, 이를 관제센터로 알려 신속하게 후속 조치를 취하도록 함으로써, 위험요소로 인한 사고를 미리 방지할 수 있는 장점도 있다.In addition, when the driving information is analyzed in a comprehensive manner and predicted as a risk factor, it is immediately notified to the control center so that follow-up measures are taken promptly, thereby preventing an accident caused by a risk factor.
도 1은 본 발명에 따른 차량의 안전운전 장치의 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 차량의 안전운전방법을 보인 흐름도,
도 3은 도 2의 안전운전 데이터 분석과정 중 DTG 데이터를 기반으로 한 안전운전 데이터 분석과정 예시도,
도 4는 도 2의 안전운전 데이터 분석과정 중 카메라 정보를 기반으로 한 안전운전 데이터 분석과정 예시도,
도 5는 도 2의 안전운전 데이터 분석과정 중 센서 정보를 기반으로 한 안전운전 데이터 분석과정 예시도.1 is a configuration diagram of a safe operation device of a vehicle according to the present invention;
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for safely driving a vehicle according to the present invention.
FIG. 3 illustrates an example of a process of analyzing safe operation data based on DTG data during the safe operation data analysis process of FIG. 2,
FIG. 4 illustrates an example of a process of analyzing safe operation data based on camera information in the process of analyzing the safe operation data of FIG. 2,
5 is a diagram illustrating an example of a process of analyzing safe operation data based on sensor information in the process of analyzing safe operation data of FIG.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량의 안전운전장치 및 그 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an apparatus and method for safely operating a vehicle according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량의 안전운전장치(100)의 구성도로서, 운전자 및 차량의 전방 상황정보를 영상으로 획득하는 제1 상황정보 수집부(110), 상기 차량의 결함이나 차량 상태를 파악하기 위해 차량 정보를 기록하는 디지털 운행 기록계(DTG)(120), 차량의 진로 방향 및 주변의 장애물을 감지하는 제2 상황정보 수집부(130)(140), 상기 제1 및 제2 상황정보 수집부(110)(130)(140)와 디지털 운행기록계(120)에서 각각 수집한 영상 정보와 장애물 감지 정보 및 차량 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하고, 위험요소 판단 결과 위험발생이 예측되면 경고 신호를 출력하는 중앙처리장치(150), 상기 중앙처리장치(150)에서 출력되는 경고 신호를 기초로 위험을 경고하는 알람/경고장치(160)를 포함한다.FIG. 1 is a block diagram of a
여기서 알람/경고장치(160)는 경고 알람을 발생하고, 디스플레이장치나 경고표시장치를 이용하여 위험상태를 시각적으로 표시해주는 것을 특징으로 한다.The alarm /
상기 제1상황정보 수집부(110)는 카메라를 이용하여 운전자의 영상 및 차량의 전방 영상을 획득하는 것이 바람직하고, 상기 제2상황정보 수집부(130)(140)는 차량의 진로 방향의 장애물과 차량 주변의 장애물을 감지하는 레이더/라이더와 초음파 센서를 이용하는 것이 바람직하다.Preferably, the first situation
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량의 안전운전장치(100)의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.The operation of the
먼저, 운전자가 정해진 위치에 착석을 하고, 시동 키(key)를 이용하여 차량을 온 상태로 만들면, 제1상황정보 수집부(110)는 카메라를 이용하여 운전자를 촬영하여 통합 제어장치인 중앙처리장치(150)에 전달한다. First, when the driver sits at a predetermined position and turns on the vehicle using the starter key, the first situation
중앙처리장치(150)는 전달되는 운전자 영상으로부터 특징 추출이나 외곽선 추출 등과 같은 기본적은 영상 처리 알고리즘을 이용하여 영상으로부터 객체 정보인 운전자 얼굴 정보를 추출하고, 추출한 운전자 얼굴 정보와 등록된 운전자 얼굴 정보를 영상 비교 알고리즘으로 비교하여 일치 여부를 판단한다. 상기 일치 여부를 판단한 결과, 유사도가 낮아 두 영상이 일치하지 않는 것으로 판단이 되면 허가되지 않은 운전자로 인식하고 차량 시동을 차단하고, 알람/경고장치(160)를 통해 알람을 발생한다. 이와는 달리 유사도가 높아 두 영상이 일치하는 것으로 판단이 되면, 허가된 운전자로 인식하고 차량의 시동을 온 상태로 만든다.The
다음으로, 차량 운행이 시작되면, 상기 제1상황정보 수집부(110)를 이용하여 차량 운전자의 영상, 차량 전방의 영상을 획득하고, 디지털 운행 기록계(DTG; Digital Tachograph)(120)를 이용하여 각종 차량 정보를 획득하며, 제2상황정보 수집부(130)(140)의 레이더/라이더와 초음파 센서 등을 이용하여 차량 전방, 후방, 측면 및 주변의 사물이나 장애물 등의 정보를 획득한다. 상기 디지털 운행 기록계(120)는 OBD-2 인터페이스를 통해 차량과 연결되어 있으므로, 상기 OBD-2 인터페이스를 통해 디지털 운행 기록계(120)와 연동하여 각종 차량 정보를 획득하는 것이 바람직하다. Next, when the vehicle is started, the first situation
이어, 획득한 각각의 정보를 내부 메모리에 운행 데이터로 저장하고, 종합적으로 분석하여, 위험요소 유무를 판단한다. 여기서 도면에는 도시하지 않았지만, 차량 정보로서 GPS 모듈을 이용하여 현재 차량의 위치 정보도 획득하여 활용하는 것이 바람직하다.Next, each acquired information is stored in the internal memory as operation data, and analyzed in a comprehensive manner to determine the presence or absence of a risk factor. Although not shown in the drawing, it is preferable to acquire and utilize the current vehicle position information by using the GPS module as vehicle information.
획득한 다양한 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하는 방법은 다음과 같다.The following methods are used to comprehensively analyze various information obtained to determine risk factors.
예컨대, 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보의 영상 처리를 통해, 차선감지를 하고, 차선 감지 결과 차선 이탈이 발생하면, DTG 정보를 기초로 방향 지시등 정보를 확인하여, 방향 지시등이 조작된 상태의 차선 이탈이면 정상적인 주행 상태로 판단을 한다. 이와는 달리 방향 지시등이 조작되지 않은 상태에서, 차선 이탈이 발생하면 위험요소로 판단한다. 아울러 전방 카메라를 통해 획득한 정보 중 전방 차량 감지, 장애물 및 보행자를 감지하면, DTG 정보를 통해 차량 속도와 브레이크 조작 정보를 확인하여, 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 조작되는 상태이면 정상적인 주행으로 판단을 한다. 이와는 달리 전방 차량이 감지되거나 장애물 및 보행자를 감지한 상태에서, DTG 정보를 통해 차량 속도와 브레이크 조작 정보를 확인한 결과, 차량 속도가 기준 속도 이상이고 브레이크가 조작되지 않으면 사고가 발생할 위험이 있다고 판단을 한다.For example, when lane detection is performed through image processing of forward image information obtained through a front camera, and when lane departure occurs as a result of lane detection, direction indicator information is checked based on DTG information, If it is a lane departure, it is judged as a normal driving condition. On the other hand, if the turn signal is not operated and the lane departure occurs, it is judged as a risk factor. In addition, if the front vehicle detection, obstacle, and pedestrian are detected among the information acquired through the front camera, the vehicle speed and the brake operation information are confirmed through the DTG information. If the vehicle speed is lower than the reference speed or the brake is operated, Make judgment. On the other hand, if the vehicle speed is higher than the reference speed and the brake is not operated, it is determined that there is a risk of an accident if the front vehicle is detected or the obstacle and the pedestrian are detected. do.
아울러 운전자 카메라를 통해 획득한 운전자 영상 처리를 통해, 운전자의 상태, 즉, 전방 주시 상태를 확인하여 졸음운전을 하는지 등을 판단하여, 위험요소 유무를 판단한다. 졸음운전 등은 운전자의 영상 중 눈 위치 정보를 이용하여 판단할 수 있다.In addition, it is determined whether the driver is in a drowsy driving state by checking the driver's state, that is, the forward-looking state, through the driver image processing acquired through the driver's camera, and the presence or absence of a risk factor is determined. The sleeping driving and the like can be judged by using the eye position information among the images of the driver.
다음으로, 디지털 운행 기록계 데이터를 이용하여 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 가속도 센서를 이용한 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 급회전 정보, 충격 센서 등을 이용하여 획득한 충격량 정보, 탄소배출량 정보, 운행시간 정보 등을 분석하여, 위험요소 유무를 판단한다. 각각의 상태 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하기 위해서, 사전에 각각의 상태의 기준 값을 마련하고, 획득한 정보와 기준 값을 비교하여 대소 유무로 판단하는 것이 바람직하다. 각각의 기준 값은 차량 제조 회사나 한국도로안전교통 등에서 제공해주는 표준 정보를 이용할 수 있다.Next, an impulse amount obtained by using the digital running track record data using vehicle speed information, RPM information, oil amount information, brake information, tilt information using an acceleration sensor, rapid acceleration information, emergency stop information, Information, carbon emission information, operating time information, and the like, to determine the presence or absence of a risk factor. It is preferable to prepare a reference value of each state beforehand in order to determine the presence or absence of a risk element by analyzing each state information and compare the obtained information with the reference value to determine whether the state is large or small. Each standard value can use the standard information provided by the vehicle manufacturer or the Korean road safety traffic.
예컨대, 운행 전 차량상태정보를 기초로 차량 상태가 양호한지 아니면 장애가 발생했는지를 판단하여, 차량 상태에 장애가 발생하였으면 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 차량 상태가 양호하면, 운행중 차량 상태 정보를 획득하고, 브레이크 작동을 감지한다. 다음으로, 운행중 속도 정보를 기초로 과속 유무를 판단하여, 과속이면 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 과속이 아니면 RPM 정보를 기초로 과 RPM 유무를 판단하여, 과 RPM 상태이면 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 과 RPM이 아니면, 운행중 급정지가 발생했는지를 판단하여, 급정지가 발생하면 사고 발생 위험으로 판단을 하고, 급정지가 발생하지 않았으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 운행중 급가속 정보가 발생하면 사고 발생 위험으로 판단을 하고, 급가속 정보가 발생하지 않으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 운행중 급회전 정보가 발생하면 사고발생 위험으로 판단을 하고, 급회전 정보가 발생하지 않으면, 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 운행중 차량 충격량 정보를 기초로 차량 충격이 발생하면 사고발생 위험으로 판단을 하고, 차량 충격이 발생하지 않으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 또한, 운행중 탄소배출량 정보를 확인하여, 탄소배출량이 기준치 이상이 발생하면 사고발생 위험으로 판단을 하고, 탄소배출량이 상기 기준치 미만이면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 운행중 운행시간을 확인하여, 차량 운행시간이 정해진 기준시간 이상이면 사고발생 위험으로 판단을 하고, 이와는 달리 차량 운행 시간이 정해진 기준시간 미만이면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다.For example, based on the vehicle state information before driving, it is determined whether the vehicle state is good or a failure has occurred, and if a failure occurs in the vehicle state, it is determined that there is an accident occurrence risk. Alternatively, if the vehicle state is good, the vehicle state information is obtained while driving, and the brake operation is detected. Next, it is determined whether or not the vehicle is overspeed based on the speed information while the vehicle is running. Otherwise, it is judged whether there is RPM or not based on RPM information, and if it is RPM state, it is judged as an accident risk. If it is not RPM, it is judged whether or not a sudden stoppage occurs during operation. If a sudden stoppage occurs, it is judged as a risk of an accident. If the emergency stoppage does not occur, it is judged as normal driving. In addition, if rapid acceleration information is generated during operation, it is judged as an accident occurrence risk. If rapid acceleration information does not occur, normal driving is judged. In addition, it is judged that there is a danger of an accident if high-speed rotation information is generated while the vehicle is running, and if the high-speed rotation information does not occur, it is judged that the vehicle is running normally. In addition, if a vehicle impact is generated based on the vehicle impact amount information during operation, it is determined that there is an accident occurrence. If the vehicle impact does not occur, it is determined that the vehicle is running normally. Also, by checking carbon emission information during operation, it is judged that an accident occurs when carbon emissions exceed a reference value, and if the carbon emission is below the reference value, it is judged that the vehicle is operated normally. In addition, the driving time during the operation is checked. If the driving time of the vehicle is longer than the predetermined time, it is judged as an accident. Otherwise, it is judged that the driving is normal if the driving time is shorter than the predetermined time.
또한, 차량 전방, 후방 및 측방에 설치된 초음파 센서를 이용하여 차량 주변의 근거리(15m 이하)의 장애물을 감지한다. 차량 주변의 근거리에서 장애물이 감지되면, DTG 정보를 이용하여 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 동작하는지를 확인하여, 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 동작하면 정상적인 차량 운행이라고 판단을 하며, 이와는 달리 차량 속도가 기준 속도 이상이거나 브레이크가 동작하지 않으면 사고발생 위험으로 판단을 한다.Further, an obstacle near the vehicle (15 m or less) around the vehicle is detected by using an ultrasonic sensor installed at the front, rear, and side of the vehicle. When an obstacle is detected in the vicinity of the vehicle, DTG information is used to determine whether the vehicle speed is below the reference speed or whether the brake is operating. If the vehicle speed is lower than the reference speed or the brake is operated, If the vehicle speed is higher than the reference speed or the brake does not operate, it is judged as a risk of an accident.
또한, 차량 전방과 후방에 설치된 레이더(RADER)를 이용하여 차량 운행중 전방과 후방의 차량, 사람 등 다른 물체와의 거리 및 방향 등을 탐지하고, 라이더(LIDAR)를 이용하여 레이저 광선을 사용하여 차량 주변의 장애물 및 기타 사물들의 위치와 방향을 탐지한다. 그리고 레이더 및 라이더를 이용하여 설정 거리 이내에서 장애물이 감지되면, DTG 정보를 이용하여, 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 동작하는지를 확인하여, 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 동작하면 정상적인 차량 운행이라고 판단을 한다. 이와는 달리 차량 속도가 기준 속도 이상이거나 브레이크가 동작하지 않으면 사고발생 위험으로 판단을 한다.Further, by using a radar installed in the front and rear of the vehicle, it is possible to detect the distance and the direction to other objects such as a vehicle, a person, and the like in forward and rearward directions of the vehicle, It detects the location and direction of surrounding obstacles and other objects. When an obstacle is detected within a set distance using a radar and a rider, DTG information is used to check whether the vehicle speed is lower than the reference speed or the brake is operated. If the vehicle speed is lower than the reference speed or the brake is operated, . On the other hand, if the vehicle speed is higher than the reference speed or the brake does not operate, it is judged as a risk of an accident.
이어, 상기와 같은 각각의 과정을 통해 위험요소 유무를 분석한 결과, 위험요소가 없을 경우에는 분석 데이터를 운행 데이터로 저장하고, 정상적인 차량 운행이 이루어지도록 한다. 이와는 달리 어느 하나의 과정에서라도 위험요소가 존재할 경우, 분석 데이터를 운행 데이터로 저장하고, 알람/경고장치(160)를 통해 알람 발생과 경고메시지를 표시한다. 운전자는 알람이 발생하면 이를 인지하고, 차량 주변을 살피거나, 디스플레이 장치에 표시되는 경고 메시지를 보고 주변 위험 요소를 확인한다. 이어, 그에 대응하게 차량 운행을 적절하게 조절함으로써, 안전 운전을 도모한다.If there is no risk factor, analysis data is stored as operation data and normal vehicle operation is performed. If there is a risk factor in any one of the processes, the analysis data is stored as operation data, and an alarm and warning message is displayed through the alarm /
아울러 상기 중앙처리장치(150)는 위험요소가 발견되면, 부가적으로 위험요소 정보를 관제센터에 전송한다. 예컨대, 주변 차량에 문제가 있거나 주변 장애물에 의해 운전에 장애가 발생하거나, 운전자가 졸음운전을 하는 위험요소 정보를 관제센터로 전송하여 후속 조치가 이루어지도록 한다.In addition, when the central processing unit (150) detects a dangerous element, the central processing unit (150) additionally transmits the dangerous element information to the control center. For example, information on the risk of a driver having trouble in driving due to a nearby vehicle, a nearby obstacle, or the like is transmitted to a control center so that follow-up measures can be taken.
도 2는 본 발명에 따른 차량의 안전운전방법을 보인 흐름도로서, (a) 안전운전의 전체 동작을 제어하는 중앙처리장치(150)에서 운전자 착석이 이루어지고 키(key)가 온 상태로 조작되면, 운전자 영상을 획득하여 운전자 인증을 시도하는 단계(S101 ~ S103), (b) 상기 운전자 인증을 시도한 결과 허가된 운전자이면 차량 시동을 온 상태로 하고, 안전운전 분석을 위한 분석정보를 획득하는 단계(S104 ~ S105), (c) 상기 (b)단계에서 획득한 분석정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계(S106), (d) 상기 (c)단계의 판단결과 위험 요소가 없으면 분석 데이터를 운행 데이터로 저장하고, 정상 주행을 하며, 상기 판단 결과 위험 요소가 발생하면 경고 신호를 송출하는 단계(S107 ~ S109), (e) 상기 (d)단계에서 위험요소가 발생하고 경고신호를 송출하면 분석 데이터를 운행데이터로 저장하고, 아울러 관제센터에 위험요소 판단정보를 전송하는 단계(S110)를 포함한다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for safely operating a vehicle according to the present invention. Referring to FIG. 2, (a) when a driver is seated in a
상기 (c)단계는 도 3 내지 도 5에 도시한 바와 같이, (c1) 디지털 운행 기록계(120) 데이터와 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 급회전 정보, 탄소배출량 정보, 차량 충격량 정보, 운행시간 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계(S201 ~ S212), (c2) 초음파 센서를 이용한 거리 정보를 분석하여 장애물과의 거리에 따라 위험요소 유무를 판단하는 단계(S404 ~ S405), (c3) 레이더 및 라이더를 이용하여 감지한 장애물의 존재 유무 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계(S402 ~ S403), (c4) 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계(S303 ~ S306), (c5) 운전자 카메라를 통해 획득한 운전자 영상 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계(S302)를 포함한다.3 to 5, the step (c) includes the steps of: (c1) comparing the data of the
상기 (c1)단계는 (c11) 운행 전 차량상태정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S201 ~ S202), (c12) 운행중 차량 상태 정보를 획득하고, 브레이크 작동을 감지하는 단계(S203 ~ S204), (c13) 운행중 속도 정보를 기초로 과속 유무를 판단하는 단계(S205), (c14) 운행중 RPM 정보를 기초로 과 RPM 유무를 판단하는 단계(S206), (c15) 운행중 급정지 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S207), (c16) 운행중 급가속 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S208), (c17) 운행중 급회전 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S209), (c18) 운행중 차량 충격량 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S210), (c19) 운행중 탄소배출량 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S211), (c20) 운행중 운행시간 정보를 기초로 위험요소 유무를 판단하는 단계(S212)를 포함한다.The step (c1) comprises the steps of: (c11) determining whether a risk factor is present based on the vehicle state information before the vehicle is operated (S201 to S202), (c12) S204), (c13) determining whether or not the vehicle is overspeed based on the speed information in operation (S205), (c14) determining whether there is an RPM based on the RPM information in operation (S206), (c15) (S207); (c16) determining whether the risk factor is present based on the rapid acceleration information during operation (S208); (c17) determining whether the risk factor is present based on the high- (C18) determining whether or not a risk factor is present based on information on the amount of vehicle impact during operation S210, (c19) determining whether a risk factor is present based on the carbon emission amount information during operation S220, (c20) Determining whether the risk factor is present based on the time information (S212) .
이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 차량의 안전운전방법을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.A method for safely operating the vehicle according to the preferred embodiment of the present invention will now be described in detail.
먼저, 중앙처리장치(150)는 단계 S101에서 운전자가 정해진 위치에 착석을 하고, 시동 키(key)를 이용하여 차량을 온 상태로 만들면, 단계 S102에서 제1상황정보 수집부(110)의 카메라를 이용하여 운전자를 촬영하여 운전자 영상을 획득한다.First, in step S101, the
이어, 단계 중앙처리장치(150)는 전달되는 운전자 영상으로부터 특징 추출이나 외곽선 추출 등과 같은 기본적은 영상 처리 알고리즘을 이용하여 영상으로부터 객체 정보인 운전자 얼굴 정보를 추출하고, 단계 S103에서 추출한 운전자 얼굴 정보와 등록된 운전자 얼굴 정보를 영상 비교 알고리즘으로 비교하여 일치 여부를 판단한다. 상기 일치 여부를 판단한 결과, 유사도가 낮아 두 영상이 일치하지 않는 것으로 판단이 되면 단계 S104로 이동하여 허가되지 않은 운전자로 인식하고 차량 시동을 차단하고, 알람/경고장치(160)를 통해 알람을 발생한다. 이와는 달리 유사도가 높아 두 영상이 일치하는 것으로 판단이 되면, 단계 S105로 이동하여 허가된 운전자로 인식하고 차량의 시동을 온 상태로 만든다.Then, the step
다음으로, 단계 S106에서 차량 운행이 시작되면, 상기 제1상황정보 수집부(110)를 이용하여 차량 운전자의 영상, 차량 전방의 영상을 획득하고, 디지털 운행 기록계(DTG; Digital Tachograph)(120)를 이용하여 각종 차량 정보를 획득하며, 제2상황정보 수집부(130)(140)의 레이더/라이더와 초음파 센서 등을 이용하여 차량 전방, 후방, 측면 및 주변의 사물이나 장애물 등의 정보를 획득한다. 상기 디지털 운행 기록계(120)는 OBD-2 인터페이스를 통해 차량과 연결되어 있으므로, 상기 OBD-2 인터페이스를 통해 디지털 운행 기록계(120)와 연동하여 각종 차량 정보를 획득하는 것이 바람직하다. Next, when the vehicle is started in step S106, the first situation
이어, 단계 S107에서 획득한 각각의 정보를 내부 메모리에 운행 데이터로 저장하고 종합적으로 분석하여, 위험요소 유무를 판단한다. 여기서 도면에는 도시하지 않았지만, 차량 정보로서 GPS 모듈을 이용하여 현재 차량의 위치 정보도 획득하여 사용하는 것이 바람직하다.Next, each information obtained in step S107 is stored in the internal memory as operation data and analyzed in a comprehensive manner to determine the presence or absence of a risk factor. Although not shown in the drawing, it is preferable to acquire and use current vehicle position information by using a GPS module as vehicle information.
획득한 다양한 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단하는 방법을 도 3 내지 도 5를 참조하여 설명하면 다음과 같다.A method of collectively analyzing various acquired information to determine a risk factor will be described with reference to FIGS. 3 to 5. FIG.
예컨대, 디지털 운행 기록계(DTG) 데이터를 이용하여 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 가속도 센서를 이용한 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 충격 센서를 이용하여 획득한 충격량 정보, 급회전 정보, 탄소배출량 정보, 운행시간 정보 등을 분석하여, 위험요소 유무를 판단한다. 각각의 상태 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하기 위해서, 사전에 각각의 상태의 기준 값을 마련하고, 획득한 정보와 기준 값을 비교하여 대소 유무로 판단하는 것이 바람직하다. 각각의 기준 값은 차량 제조 회사나 한국도로안전교통 등에서 제공해주는 표준 정보를 이용할 수 있다.For example, the vehicle speed information, the RPM information, the oil amount information, the brake information, the slope information using the acceleration sensor, the rapid acceleration information, the emergency stop information, the impulse amount information obtained by using the impact sensor, And information on driving time, etc., to determine the presence or absence of a risk factor. It is preferable to prepare a reference value of each state beforehand in order to determine the presence or absence of a risk element by analyzing each state information and compare the obtained information with the reference value to determine whether the state is large or small. Each standard value can use the standard information provided by the vehicle manufacturer or the Korean road safety traffic.
즉, 단계 S201에서 운행 전 차량상태 정보를 획득하고, 단계 S202에서 차량 상태 정보를 기초로 차량 상태가 양호한지 아니면 장애가 발생했는지를 판단하여, 차량 상태에 장애가 발생하였으면 단계 S109로 이동하여 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 차량 상태가 양호하면, 단계 S203에서 운행중 차량 상태 정보를 획득하고, 단계 S204에서 브레이크 작동을 감지한다. 다음으로, 단계 S205에서 운행중 속도 정보를 기초로 과속 유무를 판단하여, 과속이면 단계 S109로 이동하여 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 과속이 아니면 단계 S206으로 이동하여 RPM 정보를 기초로 과 RPM 유무를 판단하여, 과 RPM 상태이면 단계 S109로 이동하여 사고 발생 위험으로 판단을 한다. 이와는 달리 과 RPM이 아니면, 단계 S207로 이동하여 운행중 급정지가 발생했는지를 판단하여, 급정지가 발생하면 단계 S109로 이동하여 사고 발생 위험으로 판단을 하고, 급정지가 발생하지 않았으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 단계 S208에서 운행중 급가속 정보가 발생하면 단계 S109로 이동하여 사고 발생 위험으로 판단을 하고, 급가속 정보가 발생하지 않으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 단계 S209에서 운행중 급회전 정보가 발생하면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험으로 판단을 하고, 급회전 정보가 발생하지 않으면, 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 단계 S210에서 운행중 차량 충격량 정보를 기초로 차량 충격이 발생하면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험으로 판단을 하고, 차량 충격이 발생하지 않으면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 또한, 단계 S211에서 운행중 탄소배출량 정보를 확인하여, 탄소배출량이 기준치 이상이 발생하면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험으로 판단을 하고, 탄소배출량이 상기 기준치 미만이면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다. 아울러 단계 S212에서 운행중 운행시간을 확인하여, 차량 운행시간이 정해진 기준시간 이상이면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험으로 판단을 하고, 이와는 달리 차량 운행 시간이 정해진 기준시간 미만이면 정상적인 차량 운행으로 판단을 한다.That is, in step S201, the vehicle state information is obtained, and in step S202, it is determined whether the vehicle state is good or a failure has occurred based on the vehicle state information. If a failure occurs in the vehicle state, . Otherwise, if the vehicle condition is good, the vehicle state information is obtained during operation in step S203, and the brake operation is sensed in step S204. Next, in step S205, it is determined whether or not the vehicle is overspeed based on the running speed information. If the vehicle is overspeed, the process goes to step S109, where it is determined that there is an accident occurrence. Otherwise, the process proceeds to step S206 to determine whether there is an RPM based on the RPM information. If the RPM is in the over RPM state, the process proceeds to step S109 to determine the risk of an accident. If not, the routine proceeds to step S207, where it is determined whether or not a sudden stoppage has occurred. If a sudden stoppage occurs, the routine proceeds to step S109, where it is determined that there is a risk of an accident. do. If the rapid acceleration information is generated in step S208, the process proceeds to step S109, where it is determined that there is a risk of an accident. If no rapid acceleration information is generated, it is determined that the vehicle is running normally. If high-speed rotation information is generated in step S209, the process proceeds to step S109, where it is determined that there is an accident occurrence. If no high-rotation information is generated, it is determined that the vehicle is running normally. If a vehicle impact occurs on the basis of the vehicle impact amount information during operation in step S210, the process proceeds to step S109, where it is determined that there is a risk of an accident. If the carbon emission amount exceeds the reference value in step S211, the process proceeds to step S109 to determine that it is an accident occurrence risk. If the carbon emission amount is less than the reference value, it is determined that the vehicle is running normally. If it is determined that the vehicle operation time is longer than the predetermined reference time, the process proceeds to step S109 to determine that the vehicle is in danger of an accident. Otherwise, if the vehicle operation time is less than the predetermined reference time, do.
한편, 상기 안전운전 데이터 분석 과정으로서, 단계 S404와 같이 차량 전방, 후방 및 측방에 설치된 초음파 센서를 이용하여 차량 주변의 근거리(15m 이하)의 장애물을 감지한다. 차량 주변의 근거리에서 장애물이 감지되면 단계 S405로 이동하여 DTG 정보를 기초로 차량 속도가 기준 속도 이상이거나 브레이크가 동작하는지를 확인한다. 이 확인 결과 차량 속도가 기준 속도 미만이고, 브레이크가 동작하는 상태이면 정상적인 운행 상태라고 판단을 하며, 이와는 달리 차량 속도가 기준 속도 이상이고 브레이크가 동작하지 않으면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험 상태로 판단을 한다.Meanwhile, as the safe operation data analysis process, an obstacle near the vehicle (15 m or less) around the vehicle is detected using an ultrasonic sensor installed at the front, rear, and side of the vehicle as in step S404. If an obstacle is detected in the vicinity of the vehicle, the flow advances to step S405 to check whether the vehicle speed is equal to or higher than the reference speed or the brake is operated based on the DTG information. If it is determined that the vehicle speed is less than the reference speed and the brake is in operation, it is determined that the vehicle is in a normal driving state. Otherwise, if the vehicle speed is equal to or higher than the reference speed and the brake does not operate, .
또한, 단계 S402에서 차량 전방과 후방에 설치된 레이더(RADER)를 이용하여 차량 운행중 전방과 후방의 차량, 사람 등 다른 물체와의 거리 및 방향 등을 탐지하고, 라이더(LIDAR)를 이용하여 레이저 광선을 사용하여 차량 주변의 장애물 및 기타 사물들의 위치와 방향을 탐지한다. 그리고 레이더 및 라이더를 이용하여 감지한 결과 설정 거리 이내에서 장애물이 감지되면, 단계 S403으로 이동하여 DTG 정보를 기초로 차량 속도가 기준 속도 이상이거나 브레이크가 동작하는지를 확인한다. 이 확인 결과 차량 속도가 기준 속도 미만이고, 브레이크가 동작하는 상태이면 정상적인 운행 상태라고 판단을 하며, 이와는 달리 차량 속도가 기준 속도 이상이고 브레이크가 동작하지 않으면 단계 S109로 이동하여 사고발생 위험 상태로 판단을 한다.Further, in step S402, a distance and a direction to vehicles, people, and other objects in front and behind the vehicle are detected using a radar installed in the front and rear of the vehicle, and a laser beam is radiated using a rider LIDAR To detect the position and direction of obstacles and other objects around the vehicle. If an obstacle is detected within the set distance as a result of the detection using the radar and the rider, the process proceeds to step S403 to check whether the vehicle speed is equal to or higher than the reference speed or the brake is operated based on the DTG information. If it is determined that the vehicle speed is less than the reference speed and the brake is in operation, it is determined that the vehicle is in a normal driving state. Otherwise, if the vehicle speed is equal to or higher than the reference speed and the brake does not operate, .
또한, 단계 S303에서 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보의 영상 처리를 통해, 차선 감지, 전방 차량 감지, 장애물 및 보행자를 감지하고, 차선 이탈이나 전방 차량 또는 장애물(보행자)이 감지될 경우, 위험요소로 판단한다.Further, in step S303, when the lane detection, the front vehicle detection, the obstacle and the pedestrian are detected through the image processing of the front image information acquired through the front camera, and the lane departure or the front vehicle or the obstacle (pedestrian) Element.
예컨대, 단계 S303에서 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보의 영상 처리를 통해 차선감지를 하고, 차선 감지 결과 차선 이탈이 발생하면, 단계 S304로 이동하여 DTG 정보를 기초로 방향 지시등 정보를 확인하여, 방향 지시등이 조작된 상태의 차선 이탈이면 정상적인 주행 상태로 판단을 한다. 이와는 달리 방향 지시등이 조작되지 않은 상태에서, 차선 이탈이 발생하면 위험요소로 판단한다. 아울러 단계 S305에서 전방 카메라를 통해 획득한 정보 중 전방 차량 감지, 장애물 및 보행자를 감지하면, 단계 S306으로 이동하여 DTG 정보를 통해 차량 속도와 브레이크 조작 정보를 확인하여, 차량 속도가 기준 속도 이하이거나 브레이크가 조작되는 상태이면 정상적인 주행으로 판단을 한다. 이와는 달리 전방 차량이 감지되거나 장애물 및 보행자를 감지한 상태에서, DTG 정보를 통해 차량 속도와 브레이크 조작 정보를 확인한 결과, 차량 속도가 기준 속도 이상이고 브레이크가 조작되지 않으면 단계 S109로 이동하여 사고가 발생할 위험이 있다고 판단을 한다.For example, in step S303, the lane detection is performed through the image processing of the front image information acquired through the front camera, and when lane departure is detected as the lane detection result, the flow advances to step S304 to check the direction indicator information based on the DTG information, If the turn signal lamp is operated, it is determined that the vehicle is in a normal running state. On the other hand, if the turn signal is not operated and the lane departure occurs, it is judged as a risk factor. If it is determined in step S305 that the front vehicle detection, the obstacle, and the pedestrian are detected among the information obtained through the front camera, the process proceeds to step S306 to check the vehicle speed and the brake operation information through the DTG information. If the vehicle speed is below the reference speed, It is determined that the vehicle is running normally. If the vehicle speed is higher than the reference speed and the brake is not operated as a result of checking the vehicle speed and the brake operation information through the DTG information while the front vehicle is detected or the obstacle and the pedestrian are detected, Judge that there is a risk.
아울러 단계 S302에서 운전자 카메라를 통해 획득한 운전자 영상 처리를 통해, 운전자의 상태, 즉, 전방 주시 상태를 확인하여 졸음운전을 하는지 등을 판단하여, 위험요소 유무를 판단한다. 졸음운전 등은 운전자의 영상 중 눈 위치 정보를 이용하여 판단할 수 있다.In step S302, it is determined whether the driver is in a drowsy driving state by checking the driver's state, that is, the forward-looking state, through the driver image processing acquired through the driver's camera. The sleeping driving and the like can be judged by using the eye position information among the images of the driver.
이어, 상기와 같은 과정을 통해 위험요소 유무를 분석한 결과, 위험요소가 없을 경우에는 단계 S109로 이동하여 분석 데이터를 운행 데이터로 저장하고, 정상적인 차량 운행이 이루어지도록 한다. If there is no risk factor, the process proceeds to step S109 to store analysis data as operation data and to perform normal vehicle operation through the above process.
이와는 달리 단계 S108의 확인결과 위험요소가 존재할 경우, 단계 S109로 이동하여 알람/경고장치(160)를 통해 알람 발생과 경고 메시지를 표시한다. 운전자는 알람이 발생하면 이를 인지하고, 차량 주변을 살피거나, 디스플레이 장치에 표시되는 경고 메시지를 보고 주변 위험 요소를 확인한다. 이어, 그에 대응하게 차량 운행을 적절하게 조절함으로써, 안전 운전을 도모한다. If it is determined in step S108 that there is a risk factor, the process proceeds to step S109 to display an alarm occurrence and a warning message through the alarm /
아울러 상기 중앙처리장치(150)는 위험요소가 발견되면, 단계 S111로 이동하여, 부가적으로 위험요소 정보를 관제센터에 전송한다. 예컨대, 주변 차량에 문제가 있거나 주변 장애물에 의해 운전에 장애가 발생하거나 운전자가 졸음운전을 하는 위험요소 정보를 관제센터로 전송하여, 후속 조치가 이루어지도록 한다. 관제센터는 사고 발생이 가능한 위험요소 정보를 연계된 기관(경찰서, 소방서, 기타)에 전송하여, 신속한 조치를 통해 사고를 미리 방지하도록 한다.If the
이와 같이 본 발명은 기존과 같이 DTG를 이용한 차량 운행 정보만을 이용하는 것이 아니고, 차량 정보, 카메라를 이용한 전방 영상 및 운전자 영상, 레이더/라이더/초음파 센서를 이용한 장애물 감지, 거리 정보 및 방향 정보 등을 종합적으로 분석하여 위험요소를 판단한다. 이어, 위험 요소가 발생하여 사고 발생이 예측되면 이를 운전자에게 알람 및 표시장치를 통해 경고를 해주어, 운전자가 이를 인지하고 안전운전을 도모하도록 해주는 장점이 있다. 아울러 사고발생이 예측되면 위험요소 정보를 관제센터로 자동 송신하여, 관제센터에서 이를 연계기관에 전송하여, 신속한 후속 조치를 취하여 사고발생을 미리 방지할 수 있는 효과도 있다.As described above, the present invention is not limited to the use of only the vehicle driving information using the DTG as in the conventional art, but also includes the vehicle information, the forward image and the driver image using the camera, the obstacle detection using the radar / rider / ultrasonic sensor, And the risk factors are analyzed. Then, when an accident is predicted to occur due to a risk factor, the driver is alerted through an alarm and display device, thereby allowing the driver to recognize it and to drive the safe driving. In addition, if an accident is predicted, the risk information is automatically sent to the control center, and the control center transmits the information to the linking organization so that the follow-up action can be taken promptly to prevent an accident from occurring.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It is obvious to those who have.
본 발명은 대형 차량에서 디지털 운행 기록 데이터 및 각종 센서를 이용하여 정보를 획득하고, 이를 분석하여 안전운전을 도모하는 기술에 적용된다.The present invention is applied to a technology for acquiring information by using digital running record data and various sensors in a large-sized vehicle, and analyzing the information to ensure safe driving.
100: 차량의 안전운전장치
110: 제1상황정보 수집부
120: 디지털 운행 기록계(DTG)
130, 140: 제2상황정보 수집부
150: 중앙처리장치
160: 알람/경고장치100: Safety driving device of the vehicle
110: first situation information collecting unit
120: Digital Tachometer (DTG)
130, 140: a second situation information collecting unit
150: central processing unit
160: Alarm / warning device
Claims (9)
(a) 안전운전의 전체 동작을 제어하는 중앙처리장치에서 운전자 착석이 이루어지고 키(key)가 온 상태로 조작되면, 운전자 영상을 획득하여 운전자 인증을 시도하는 단계;
(b) 상기 운전자 인증을 시도한 결과 허가된 운전자이면 차량 시동을 온 상태로 하고, 안전운전 분석을 위한 분석정보를 획득하는 단계;
(c) 상기 (b)단계에서 획득한 분석정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계;
(d) 상기 (c)단계의 판단결과 위험 요소가 없으면 분석 데이터를 운행데이터로 저장하고, 정상주행을 하며, 상기 판단 결과 위험 요소가 발생하면 경고 신호를 송출하는 단계; 및
(e) 상기 (d)단계에서 위험요소가 발생하고 경고신호를 송출하면 분석 데이터를 운행데이터로 저장하고, 아울러 관제센터에 위험요소 판단정보를 자동으로 전송하는 단계를 포함하고,
상기 (e)단계는 주변 차량에 문제가 있거나 주변 장애물에 의해 운전에 장애가 발생하거나 운전자가 졸음운전을 하는 위험요소 판단 정보를 관제센터에 자동으로 전송하며,
상기 (c)단계는 (c1) 디지털 운행 기록계 데이터와 차량 속도 정보, RPM 정보, 유류량 정보, 브레이크 정보, 기울기 정보, 급가속 정보, 급정지 정보, 급회전 정보, 탄소배출량 정보, 차량 충격량 정보, 운행시간 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c2) 초음파 센서를 이용한 거리 정보를 분석하여 장애물과의 거리에 따라 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c3) 레이더 및 라이더를 이용하여 감지한 장애물의 존재 유무 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c4) 전방 카메라를 통해 획득한 전방 영상 정보와 DTG 정보를 종합적으로 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계; (c5) 운전자 카메라를 통해 획득한 운전자 영상 정보를 분석하여 위험요소 유무를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 안전운전방법.
A first situation information collecting unit for acquiring information on the forward situation of the driver and the vehicle as an image, a digital running recorder for recording vehicle information for detecting a defect or vehicle condition of the vehicle, The second situation information collecting unit, the first and second situation information collecting units, and the digital trajectory collecting unit collectively analyze the image information, the obstacle sensing information, and the vehicle information to determine the risk factors, And an alarm / warning device for warning a danger based on an alarm signal outputted from the central processing unit, and a control unit for controlling the vehicle information and the vicinity of the vehicle The present invention provides a method for providing safe driving information by comprehensively considering situation information of a vehicle,
(a) attempting driver authentication by acquiring a driver image and operating a key when the driver is seated in a central processing unit that controls the entire operation of the safe operation;
(b) if the driver is an authorized driver as a result of attempting the driver authentication, turning on the vehicle start and obtaining analysis information for the safe operation analysis;
(c) analyzing the analysis information acquired in the step (b) to determine whether or not the risk factor is present;
(d) storing analysis data as operational data if there is no risk element as a result of the determination in the step (c), performing normal driving, and transmitting a warning signal when a dangerous element occurs; And
(e) storing the analysis data as operation data when a dangerous element occurs in the step (d) and sending a warning signal, and automatically transmitting the risk factor information to the control center,
The step (e) may automatically transmit the risk factor determination information to the control center in which the driver of the vehicle experiences a trouble in the surrounding vehicle,
Wherein the step (c) includes the steps of: (c1) comparing the digital running traffic data and the vehicle speed information, the RPM information, the fuel amount information, the brake information, the slope information, the rapid acceleration information, Analyzing time information to determine the presence or absence of a risk factor; (c2) analyzing the distance information using the ultrasonic sensor to determine the presence or absence of a risk factor according to the distance from the obstacle; (c3) comprehensively analyzing the presence information and DTG information of the obstacle detected by the radar and the rider to determine whether there is a risk factor; (c4) comprehensively analyzing the forward image information and the DTG information acquired through the forward camera to determine the presence or absence of a risk factor; (c5) analyzing the driver image information acquired through the driver's camera to determine the presence or absence of a risk factor.
The method as claimed in claim 5, wherein the step (b) comprises the steps of: acquiring the forward situation information of the driver and the vehicle as images and acquiring the information as the safe driving analysis information; Is obtained as safe operation analysis information, and an obstacle in the direction of the vehicle and an obstacle in the vicinity thereof is detected to obtain safe operation analysis information.
[8] The method of claim 5, wherein the step (c1) comprises: (c11) determining the presence or absence of a risk factor based on vehicle state information before the vehicle is driven; (c12) obtaining vehicle state information while the vehicle is running, and sensing a brake operation; (c13) determining whether the vehicle is overspeed based on the speed information in operation; (c14) determining whether RPM is present based on RPM information during operation; (c15) determining the presence or absence of a risk factor based on the sudden stop information during the operation; (c16) determining the presence or absence of a risk factor based on rapid acceleration information during operation; (c17) determining the presence or absence of a risk factor based on the high-speed rotation information during operation; (c18) determining whether a risk factor is present based on the vehicle impulse amount information during operation; (c19) determining the presence or absence of a risk factor based on the carbon emission amount information during operation; (c20) judging the presence or absence of a risk factor based on the running time information during the running of the vehicle.
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