KR102060218B1 - 모터-구동식 작동 부품의 위치를 결정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

모터-구동식 작동 부품, 특히 윈도우, 슬라이딩 루프, 부트 리드(boot lid), 슬라이딩 도어 또는 좌석의 위치(x)를 결정하기 위한 방법 및 장치로서, 현재 위치(μ_new)가 결정되고, 현재 위치(μ_new)를 결정하기 위해, 이를 위해 새로이 결정되는 위치(μ_meas)가 마지막 유효 위치(μ_old)와 함께 고려되며, 현재 위치(μ_new)는 이들 두 위치(μ_meas, μ_old) 사이에서 그리고 비교적 보다 낮은 불확실성(σ²)을 갖는 위치에 더욱 가깝게 선택되는 방법 및 장치.

Description

모터-구동식 작동 부품의 위치를 결정하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING THE POSITION OF A MOTOR-DRIVEN ACTUATING PART}

본 발명은 모터-구동식 작동 부품, 특히 윈도우, 선루프, 리어 리드(rear lid), 컨버터블 탑 시스템(convertible top system), 슬라이딩 도어 또는 좌석의 위치를 결정하기 위한 방법으로서, 위치를 측정함으로써 현재 위치 보정값이 결정되는 방법과, 이러한 방법을 수행하기 위한, 위치 추적기(카운터)와 위치-측정 유닛을 갖춘 장치에 관한 것이다.

모터-구동식 작동 부품, 특히 차량 내의 윈도우 리프터(window lifter), 선루프 또는 슬라이딩 도어와 같은 폐쇄 부품(closing part)의 경우에, 폐쇄 부품을 사전규정된 위치에서 정지시키기 위해 그리고 포획-방지 보호(anti-trapping protection)에 대한 법적 요건을 충족시킬 수 있게 하기 위해 그것의 위치를 결정하는 것이 필요하다. 일반적으로, 예를 들어 이전에 결정되거나 저장된 위치를 설정할 수 있게 하기 위해, 매우 다양한 작동 부품에, 예를 들어 심지어 좌석에, 그리고 또한 블라인드 또는 차양의 경우에 위치-결정 과정이 사용될 수 있다.

그러한 위치-결정 방법은 2가지 종류로 구분지어질 수 있다:

(1) 한편으로는, 항상 그리고 모든 주어진 주변 상황 하에서 위치를 정확하게 검출할 수 있는 카운팅(counting) 방법이 있다. 이는 보통 2개의 홀 센서(Hall sensor)와 함께, 모터 샤프트에 부착되는 자석 휠에 의해 수행된다. 2개의 홀 센서는 모터의 회전이 결정되고 회전 방향이 검출되도록 허용한다.

(2) 다른 한편으로는, 위치를 결정할 수 있지만, 소정 외부 상황 하에서, 시스템-내재 방식으로 위치-결정 과정의 약간의 오차를 회피할 수 없는 위치-결정 방법 또는 위치-추적 방법이 있다. 그러한 방법은 1-홀 위치 카운터와, 특히, 예를 들어 DC 모터의 정류자 전류의 전류 리플(current ripple)로부터 위치를 추정하는 무센서(sensorless) 방법을 포함한다. 오차를 겪는 그러한 위치-결정 과정은 위치의 규칙적인 보정을 필요하게 만든다. 이는 예를 들어 초기화 과정과 같은 위치를 측정하기 위한 장치에 의해 수행된다.

상대 위치 변화에 의해 현재 위치가 추적되도록 허용하는 방법이 EP　2　102　725　B1에 기술된다. 이러한 문헌에서, 현재 위치는 예를 들어 기계적으로 규정된 초기화 과정에서 초기 절대 위치 결정에 기초하여 모든 위치 변화의 합으로부터 결정된다. 모든 위치 변화가 불확실성을 겪기 때문에, 그것으로부터 계산된 절대 위치의 불확실성이 위치 변화의 수에 따라 증가한다. 따라서, 위치의 불확실성을 허용가능한 한계 내로 유지시키기 위해 절대 위치-결정 과정에 의한 규칙적인 재초기화가 필요하다.

DE　10　2007　050　173　B3은 힘/이동 거리(travel) 기준 곡선과 힘/이동 거리 실제 곡선 사이의 상관 함수에 의해 수행되는 위치 측정에 의해 모터-구동식 작동 부품에 대한 위치를 보정하기 위한 방법을 기술한다. 이와 관련하여, 두 곡선 사이의 관련성이 곡선 사이의 위치 보정값의 함수로서 검출되고, 이러한 방식으로 결정된 보정값으로 보정된 위치에서 작동 부품의 현재 위치가 추정된다. 그러나, 예를 들어 이미 존재하는 보정값과 같은 다른 소스들로부터의 위치 정보가 고려되지 않거나, 기껏해야 상관 검색(correlation search)을 초기화시키는 수단으로서 사용된다. 따라서, 더욱 정확할 수 있는 위치 정보, 즉 상관 함수로부터 결정되는 정보보다 낮은 불확실성 값을 갖는 정보가 또한 덮어 쓰이며, 따라서 이러한 정보는 소실된다.

이와 관련하여, 본 발명의 목적은 절대 위치 결정의 범위 내에서, 이전의 절대 및/또는 상대 위치 결정으로부터 획득되는 정보의 재사용을 허용하여, 예를 들어 임의의 위치 정보가 소정 상황 하에서 비교적 부정확한 새로이 결정된 위치 정보에 의해 덮어 쓰이지 않는 방법과 장치를 이용가능하게 하는 것이다.

서두에 명시된 유형의 본 발명에 따른 방법은 현재 위치를 결정하기 위해, 2개의 입력 변수, 구체적으로 (1) 오차를 겪는 위치 추적(카운팅)과 (2) 오차를 겪는 위치 측정이 고려되며, 여기에서 새로이 결정되는 위치는 이들 두 위치 사이에서 그리고 비교적 보다 낮은 불확실성 값을 갖는 위치에 더욱 가깝게 선택된다는 점에서 이러한 목적을 해소한다.

따라서, 본 발명에 따른 장치는 현재 위치를 결정하도록 구성되는 그리고 위치-측정 유닛과 위치 추적기에 연결되는 평균화 유닛(averaging unit)을 구비하며, 여기에서 평균화 유닛은 결정된 위치 차이와 위치 추적기에 의해 결정되는 마지막 유효 위치를 고려하도록 구성된다.

따라서, 본 방법에서, 마지막 유효 위치 정보는 무조건 거부되는 것이 아니라, 대신에 그것은 일반적으로 새로이 결정된 위치와 상이한 현재 위치가 위치 결정에 사용되도록 한다. 존재하는 위치 및 새로이 결정된 위치의 불확실성 값에 따라, 현재 위치가 두 위치 중 덜 정확한 위치에 더욱 가깝게 선택되며, 그 결과 보다 낮은 불확실성을 갖는 값이 현재 위치의 검출에 더욱 큰 영향을 미친다. 이들 이점은 본 장치 내의 평균화 유닛에 의해 달성된다.

위치-측정 유닛을 구현하는 한가지 가능한 방식은 예를 들어 특성점에 대해 구동 모터의 힘 프로파일, 회전 속도 프로파일 또는 전류 프로파일을 검사하는 것이다. 특성점은 예를 들어 가령 선루프의 윈드 디플렉터(wind deflector)의 경우에 일어나는 것과 같은 힘의 강력한 증가일 수 있다. 필수적인 모든 것은 예를 들어 윈드 디플렉터의 경우에 윈드 디플렉터가 선루프의 움직임 시퀀스(movement sequence)에 기계적으로 관여하는 위치일, 작동 부품의 동일한 위치에서 특성점이 항상 발생하는 것이다. 위치-측정 유닛에서의 프로파일의 평가는 특성점을 식별하고, 그것으로부터 사전규정된 위치를 추정한다. 위치-측정 유닛을 구현하는 다른, 특히 바람직한 가능한 방식은 DE　10　2007　050　173　B3에 따른 상관 함수의 사용이다. 그러한 측정 유닛의 이점은 절대 기계적 기준점의 독립성이다.

상관 함수에 의한 위치-측정 유닛에서, 특히 힘/이동 거리 곡선 또는 특성수(characteristic number)가 유리하게는 힘과 상관되는 다른 특성수/이동 거리 곡선, 예를 들어 전류/이동 거리 곡선 또는 회전 속도/이동 거리 곡선이 상기 상관 함수와 함께 사용하기 위한 특성 곡선으로서 적합하다. 그러나, 원칙적으로, 이동 거리와 관련되는 그리고 비주기적인 프로파일을 갖는 모든 특성 곡선이 이에 적합하다. 상응하게, 특성 곡선-검출 유닛이 유리하게는 위치 추적기에 연결되고, 힘/이동 거리 곡선 또는 다른 특성수/이동 거리 곡선, 예를 들어 전류/이동 거리 곡선 또는 회전 속도/이동 거리 곡선을 기록하도록 구성되며, 여기에서 특성수는 힘과 상관된다.

상관 함수로부터 새로이 결정되는 위치의 불확실성이 사용되는 특성 곡선의 프로파일에 강하게 의존할 수 있기 때문에, 불확실성 값이 상관 함수로부터 결정되고, 동일한 상관 함수로부터 결정되는 위치에 할당되면 유리하다. 이를 위해, 본 발명에 따른 장치의 상관 유닛이 위치 차이와 함께 평균화 유닛으로의 전송을 위해 제공되는 불확실성 값을 결정하도록 구성되면 유리하다. 일정한 것으로 추정되는 불확실성 값 또는 다른 파라미터로부터 추정되는 불확실성 값과 같은 다른 가능성이 실제로 결정하기에 더욱 쉬울 수 있지만, 여하간 적게 잡은 추정치(conservative estimate)여야 할 것인데, 왜냐하면 그것들이 결정된 위치의 불확실성 값을 과대평가하여 위치 결정에 불리하게 영향을 미칠 것이기 때문이다.

위치값의 조합에 더하여, 두 위치의 불확실성 값이 또한 조합되고, 현재 위치의 불확실성 값이 새로이 결정된 위치 및 마지막 유효 위치의 불확실성 값으로부터 결정되면 유리하다. 전형적으로, 이때 생성된 불확실성 값은 2개의 원래 불확실성 값보다 낮으며, 이는 위치값의 조합으로 인한 정보의 이득을 반영한다. 이러한 이유로, 평균화 유닛이 위치 추적기에 의해 입수가능해지는 위치 불확실성 값과 위치 결정의 불확실성 값을 처리하도록 구성되면 유리하다.

보정된 위치를 결정하기 위해, 위치 추적기 및 위치-측정 유닛으로부터의 위치가 바람직하게는 각각 그것들의 불확실성 값에 대해 반비례 방식으로 고려된다. 이는 비교적 높은 수준의 불확실성을 갖는 값이 비교적 낮은 수준의 불확실성을 갖는 값보다 덜한 정도로 고려되는 것을 쉽게 보장한다. 따라서, 고려되는 값이 각각의 불확실성 값의 역수 값(reciprocal value)으로 가중된다. 이때 일어나는 특별한 경우는 예를 들어 기계적으로 정확하게 규정된 기준 위치에서의 재초기화로 인한 완벽하게 알려진 값의 상황이며, 따라서 이러한 값은 측정 유닛으로부터 결정되는 값에 의해 영향을 받을 수 없는데, 왜냐하면 상기 값이 0의 불확실성 값을 가져, 말하자면 무한한 영향 또는 무한한 가중을 갖기 때문이다.

사용된 위치가 가우스 분포(Gaussian distribution)의 평균값이고, 결정된 불확실성 값이 그것의 분산이면, 현재 위치와 그것의 불확실성 값은 새로이 결정된 위치 및 마지막 유효 위치와 그것의 각각의 불확실성 값으로부터 칼만 필터(Kalman filter)를 사용하여 특히 유리하게 결정될 수 있다. 칼만 필터는 이들 상황 하에서 최적의 선형 필터이다. 따라서, 유리하게는, 평균화 유닛은 칼만 필터를 구비한다.

상관 함수에 의한 절대 위치 결정에 더하여, 고정된, 알려진 위치로부터 시작할 때의 절대 위치 결정도 또한 허용하기 위해, 예를 들어 알려진 초기 위치 또는 휴지 위치로부터의 시작 과정의 경우에, 제1 위치 변화 전에 현재 위치값과 그것의 불확실성 값이 각각 본질적으로 0으로 초기화되는 것이 가능하다. 0으로의 불확실성 값의 초기화는 완벽하게 알려진 위치에 해당하며, 이는 초기 위치가 정의상 0의 위치에 해당하기 때문에 시작 과정 중에 적절하다.

절대 위치 결정 사이에서 작동 부품의 연속적으로 업데이트되는 위치를 입수가능하게 하기 위해, 위치 추적기가 위치 변화를 검출하고 업데이팅을 수행하기 위해 위치 메모리에 연결되면 유리하다. 작동 부품의 위치는 오차를 (약간) 겪는 방법에 의해 추적되며, 여기에서 위치 변화의 경우에 현재 위치의 불확실성 값이 증가된다. 이는 예를 들어 홀 센서의 신호의 평가 또는 리플 카운팅(ripple counting)을 수반할 수 있다. 독립적인 측정(사실상 리플 카운팅 또는 홀 센서와 같은)의 불확실성 값은 보통 쉽게 더해지며, 그 결과 현재 위치가 복수의 위치 변화 후에 추정될 수 있지만, 관련된 불확실성 값은 상대 위치 측정의 증가하는 수에 따라 증가한다.

본 발명에 의하면, 절대 위치 결정의 범위 내에서, 이전의 절대 및/또는 상대 위치 결정으로부터 획득되는 정보의 재사용을 허용하여, 예를 들어 임의의 위치 정보가 소정 상황 하에서 비교적 부정확한 새로이 결정된 위치 정보에 의해 덮어 쓰이지 않는 방법과 장치가 제공된다.

본 발명이 그에 제한되도록 의도되지 않는 특히 바람직한 예시적인 실시 형태에 기초하여 그리고 도면을 참조하여 아래에서 추가로 설명될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 방법을 포함하는, 작동 부품의 위치를 연속하여 결정하기 위한 방법의 순서도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 위치 결정 중 시간에 따른 불확실성의 변화의 개략도를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 장치의 개략적인 블록 회로도를 도시한다.

도 1에 예시된 방법은 시작(S) 후에 위치 카운팅 또는 위치 추적의 초기화(1)로부터 시작한다. 이때, 기준 위치 및 기준 위치의 불확실성 값 둘 모두가 0으로 초기화된다. 따라서, 작동 부품의 다가오는 움직임 전에, 그것의 정확한 위치가 알려진다. 작동 부품이 사용되자마자, 예를 들어 윈도우 리프터 또는 선루프가 작동되면, 위치 변화(2)가 일어난다. 위치 변화(2) 후에 현재 위치를 추정할 수 있게 하기 위해, 위치 변화(2)가 적합한 방법(3)에 의해 추적된다. 추적 방법(3)은 기록된 위치 변화(2)에 기초하여 현재 카운팅 위치를 맞추고, 이와 동시에 사용되는 방법(3)의 변화의 검출을 위해 제공되도록 의도되는 불확실성 값에 따라 그것의 불확실성 값을 증가시킨다. 새로운 초기화가 개시되지 않는 한, 위치 변화(2) 및 추적 방법(3)의 단계가 반복된다. 따라서, 카운팅 위치에 할당되는 불확실성 값이 위치 변화(2)의 수가 증가함에 따라 커진다. 그것만큼 불확실성이 증가되는 절대값은 사용되는 추적 방법(3)에 의해 결정되며, 예를 들어 그것은 알려진 신호 패턴으로부터의 편차가 기록될 때에만 증가되는 퍼지니스 구간(fuzziness interval)을 포함할 수 있다. 그러나, 예를 들어 규정된 실험값만큼의 일정한 증가가 또한 각각의 움직임 추적 과정의 종료시에 구현될 수 있다.

늦어도, 현재 기준 위치의 불확실성 값이 허용가능한 최대치를 초과할 때, 분기부(4)에서 재표준화가 개시되며, 여기에서 재표준화는 예시된 방법에서 2가지 방식으로 일어날 수 있으며, 이는 후속 분기부(5)에 의해 예시된다. 한가지 옵션은 특정 위치, 예를 들어 폐쇄 위치의 접근(6)이다. 그러나, 대신에, 작동 부품이 모니터링되고, 위치에 도달할 때 재표준화가 개시되는 것도 또한 가능하다. 두 경우에, 각각의 초기화 위치에 도달하자마자 재초기화(1)가 수행된다. 이때, 이전에 규정된 초기화 위치를 추정하는 것이 필요한 것이 불리하다. 따라서, 다양한 불확정한 위치 사이에서 연속하여 이동되는 작동 부품의 경우에, 재초기화를 수행하는 것이 거의 가능하지 않거나 전혀 가능하지 않다. 또 다른 불리한 점은 초기화 과정이 흔히 윈도우 리프터 또는 선루프의 기계 시스템에서의 힘의 큰 증가와 관련되는 것이며, 이는 메커니즘의 사용 수명에 불리한 영향을 미친다.

재초기화에 대한 대안으로서, 임의의 다른 방법이 절대 위치 측정을 위해 사용될 수 있다. 본 기술은 이와 관련하여 예를 들어 상관 관계에 의한 위치 결정을 사용한다. 제1 단계(7)에서, 제어된 조건 하에서 규정되는 기준 특성 곡선 K_ref와 마지막 움직임 중에 기록되는 현재 실제 특성 곡선 K_act 사이의 상관 함수가 구해지고, 위치의 분산(variance) 형태의 불확실성 값과 평균값이 상관 함수에 기초하여 결정된다. 상관 함수는 본질적으로 하기의 구조를 갖는다:

특성 곡선은 예를 들어 힘/이동 거리(travel) 곡선, 전류/이동 거리 곡선 또는 회전 속도/이동 거리 곡선일 수 있으며, 여기에서 그것들의 차이가 또한 사용될 수 있다. 차이의 사용은 계통 오차(systematic error)에 의해, 예를 들어 마모 또는 주변 영향으로 인해 유발되는 특성수(characteristic number)의 임의의 일정한 변화가 결과에 보다 적은 영향을 미치거나 전혀 영향을 미치지 않는 이점을 갖는다.

여기에 명시된 형태에서, 함수 파라미터 j는 이동 거리를 나타내고, 파라미터 i는 이동 거리의 변화 또는 이동 거리 보정을 나타내며, 즉 상관 함수 그 자체는 이동 거리 보정 또는 위치 보정의 함수이다. 따라서, 측정된 위치는 이전의 위치와 상관 함수로부터의 결정된 보정값의 합이다. 위치의 변화를 계산하기 위해, 상관 함수는 위치 보정의 확률 밀도 분포로 해석되며, 그 결과 위치의 평균값 μ_meas와 분산 σ² _meas에 대해 상관 함수 cov(i)와의 하기의 관계가 얻어진다:

대안적으로, 위치의 변화는 또한 상관 함수의 최대치를 결정함으로써 검출될 수 있다. 이때 측정된 위치값은 이번에도 변화와 이전의 값의 합이다.

이러한 방식으로 얻어진 값은 마지막으로 칼만 필터링 과정(Kalman filtering process)(8)에서 현재 위치 데이터와 함께 사용된다. 이어서, 생성된 보정된 위치, 즉 현재의 평균값 μ_new와 새로운 분산 σ² _new의 계산이 하기의 방정식에 기초하여 수행된다:

후속하는 (또 다른) 위치 변화(2)의 경우에, 추적 방법(3)의 범위 내에서 계산되는 절대 위치가 새로운 평균값 μ_new에 기초한다는 점에서 이러한 방식으로 결정되는 위치가 사용된다.

도 2의 다이어그램은 위치 데이터의 불확실성의 시간 프로파일을 개략적으로 나타낸다. 시간 또는 작동 기간이 횡축 상에 플로팅되고, 작동 부품의 위치가 종축 상에 플로팅된다. 작동 부품의 움직임은 최소 위치 x_min과 최대 위치 x_max 사이에서 기계적으로 제한된다. 이들 두 위치 사이에서, 움직임은 불확실성 구간(uncertainty interval)(9)을 특정하는 계단형 프로파일의 선(10, 11)에 의해 나타내어지는, 오차를 겪는 방법에 의해 추적된다. 이때 선(10, 11)은 현재 위치값 아래와 위에 대칭적으로 배치된다. 예시된 프로파일은 시간 t0에서 개방 위치 x_min으로부터 시작하여 시간 t8에서 폐쇄 위치 x_max까지 연장되는 연속적인 완전한 폐쇄 움직임을 보여준다. 그 후에, 작동 부품은 다시 완전히 개방되되, 시간 t13과 t14 사이에서 짧은 중단을 갖고서 개방되고, 그것은 새로운 폐쇄 과정이 시간 t19에서 시작되기 전에 시간 t18에서 다시 개방 위치 x_min에 도달한다.

다이어그램의 두 선은 부정확한 위치 추적으로 인해 불확실성 값이 증가하였을 때마다(t1, t2, t4, t5, t7, t9, t11, t12, t15, t16), 또는 절대 위치 결정으로 인해 불확실성 값을 감소시키는 것이 가능하였을 때마다(t3, t6, t8, t10, t13, t17, t18) 점프를 형성하는 계단형 프로파일을 따른다. 후자의 경우의 둘(t8, t18)에서, 위치 결정은 재초기화이며, 그 결과 불확실성 값이 0으로 설정되었다. 작동 부품은 결과적으로 재초기화 시간(t8, t18)에 2개의 기계적으로 영구적으로 결정된 그리고 알려진 초기화 위치 x_min 또는 x_max 중 하나에 있었다. 그 밖의 경우에(t3, t6, t10, t13, t17), 본 방법이 대신에 사용되었으며, 그 결과 일반적으로 x_min 또는 x_max와 상이한 절대 위치가 결정되었고, 불확실성 값을 감소시키는 것이 가능하였다. 제1 시작 과정(t0)과 제1 재초기화(t8) 사이의 프로파일로부터 명백한 바와 같이, 불확실성은 재초기화 없이도 한정된 범위 내에서 유지될 것이며, 여기에서 이러한 범위는 절대 위치 결정이 더욱 빈번히 수행될수록 그리고 이러한 결정이 더욱 정확할수록 더욱 좁게 유지된다. 위치 데이터에 대한 이전의 지식과 관계없는 측정과 대조적으로, 본 발명에 따른 방법에서, 절대 위치 결정으로부터의 위치 데이터가 또한 특성 곡선에 의해 사용되거나 고려된다. 따라서, 이와 관련하여, 위치 데이터의 비교적 낮은 불확실성 값이 일반적으로 달성될 수 있다.

마지막으로, 도 3은 본 방법을 수행하기 위한 장치의 개략적인 블록 회로도를 도시한다. 이러한 매우 간략화된 예시에서, 전기 모터(12)가 그 우선 순위(priority)가 변화될 수 있는 스위칭식 DC 소스(13)에 의해 구동된다. 모터(12)는 예를 들어 윈도우, 좌석 또는 선루프를 이동시키거나, 윈도우 리프터 또는 다른 유사한 제어 장치의 일부이다. 측정 데이터(14)가 모터(12) 또는 할당된 센서 유닛(12')으로부터 위치-추적 유닛(15)(축약형으로 위치 추적기로 지칭됨)으로 전송된다. 센서 데이터 또는 측정 데이터(14)는 예를 들어 구동 전류 및/또는 구동 전압에 관한 정보를 포함하지만, 또한 홀 센서와 같은 특별히 제공된 센서에 의해 얻어지는 측정 결과를 포함할 수 있다. 위치-추적 유닛(15)은 예를 들어 상응하는 모터 전류 리플의 검출에 관한 들어오는 측정 데이터로부터 임의의 위치 변화를 도출하거나 결정하도록 구성된다. 위치 메모리(7)로부터의 현재 유효한 위치와 함께, 새로운 위치값이 그것으로부터 도출된다. 이와 관련하여, 위치 변화의 절대값뿐만 아니라, 예를 들어 덜 정확하거나 덜 일관된 측정 데이터로 인해 발생한 그리고 검출된 위치 변화에 할당되는 불확실성 값도 또한 결정된다.

결과적으로 검출되는 위치 변화와 그것의 불확실성 값이 위치 메모리(17)로 전송되는 위치 데이터 레코드(16)를 형성한다. 위치 메모리(17)는 절대 위치와 보통 절대 위치의 분산 σ²의 형태로 절대 위치에 할당되는 절대 불확실성 값을 저장한다. 위치 데이터 레코드(16)가 수신될 때, 저장된 절대 위치 데이터가 검출된 변화와 그것의 불확실성 값에 따라 업데이트된다. 이것이 상대적인 변화이기 때문에, 이때 불확실성 값은 변화의 불확실성 값에 따라 증가되어야 한다.

초기화의 경우에, 위치 메모리(17)는 리셋 신호(18)를 수신한다. 리셋 신호(18)는 절대 위치 데이터가 사전결정된 초기화 데이터 레코드에 의해 위치 메모리(17) 내에서 대체되도록 한다. 그러한 초기화는 예를 들어 기계 블록 상의 모터(12)를 작동시킴으로써 제어 유닛의 조립 후에 또는 공장에서 수행된다. 이때 사용되는 초기화 데이터 레코드는 각각의 경우에 0의 위치와 불확실성 값을 포함하며, 그 결과 위치 메모리(17) 내의 2개의 절대값이 0으로 설정된다.

측정 데이터의 제2 레코드(19)가 모터(12) 또는 센서 유닛(12')으로부터 특성 곡선-검출 유닛(20)으로 전송된다. 특성 곡선-검출 유닛(20)은 또한 위치 메모리(17)로부터 현재 위치 데이터(21)를 수신하며, 그 결과 적어도 하나의 특성 곡선이 측정 데이터(19)와 위치 데이터(21)에 기초하여 검출되고 버퍼링된다. 특성 곡선의 검출이 제어된 상태 하에서, 초기화 중에 또는 위치 데이터의 정확성을 보장하는 임의의 다른 수단 하에서 일어나면, 이러한 방식으로 얻어지는 특성 곡선(22)의 기준 특성 곡선 메모리(23)로의 전송이 일어날 수 있다. 기준 특성 곡선 메모리(23)는 전송된 특성 곡선을 지속성 메모리 내에 보관하며, 여기에서 정상 작동 중에, 그것은 기록 접근 작업으로부터 보호된다.

위치-측정 유닛으로서 기능하는 상관 유닛(24)이 특성 곡선-검출 유닛(20)의, 마지막에 검출된 현재 실제 특성 곡선(25) 및 메모리(23) 내에 저장된 기준 특성 곡선(26) 둘 모두를 사용하고, 두 특성 곡선으로부터 상관 함수를 결정한다. 이어서, 상관 유닛(24)은 계산된 상관 함수를 사용하여 두 특성 곡선 사이의 위치 편차의 평균값과 분산을 결정한다. 이어서, 이러한 편차 데이터(27)는 특히 칼만 필터를 갖춘 평균화 유닛(28)으로 이송되며, 이러한 평균화 유닛(28)은 또한 위치 메모리(17)로부터 현재 위치 데이터(29)(위치와 불확실성)를 로딩한다.

편차 데이터에서 지정되는 평균값은 현재 위치 데이터와 관련되는데, 왜냐하면 특성 곡선-검출 유닛(20)이 실제 특성 곡선(25)의 기록 중에 이러한 데이터를 실제로 사용하기 때문이다. 따라서, 상관 관계로부터 결정되는 위치 편차의 평균값은 단지 겉보기에는 상대값이다. 그것으로부터 현재 절대 위치를 결정하기 위해, 이러한 값이 위치 메모리(17)로부터의 현재 위치값과 관련되지만, 그것의 불확실성은 이러한 불확실성이 편차의 불확실성 내에 이미 내포되어 포함되어 있기 때문에(실제 특성 곡선에 의해) 고려될 필요가 없다. 이어서, 각각의 할당된 분산을 갖는 2개의 절대 위치값이 칼만 필터에 사용된다. 평균화 유닛(28)으로부터 이렇게 얻어진 결과는 위치 메모리(17) 내에 저장된 위치 데이터를 대체하는, 절대 위치 데이터(30)의 새로운 레코드이다. 이러한 과정 중에, 위치 메모리(17) 내에 저장된 위치 데이터의 불확실성 값이 단지 감소될 수 있는데, 왜냐하면 최악의 경우에 평균화 유닛(28)이 기존 위치 데이터를 변하지 않은 형태로 피드백하기 때문이다.

모터(12)의 작동을 제어하는 제어 유닛(31)이 위치 메모리(17) 내에 저장된 위치 데이터에 접근하고, 상기 데이터를 사용하여, 예를 들어 모터(12)에 의해 이동되는 작동 부품으로 결정된 위치에 접근하거나, 포획 상황을 검출하고 포획-방지 보호를 제공한다.

위치 측정의 또 다른 실시예가 다음과 같을 수 있다: 힘 프로파일, 회전 속도 프로파일 또는 전류 프로파일에서, 예를 들어 선루프의 윈드 디플렉터(wind deflector)의 경우에 일어나는 것과 같은 힘의 강력한 증가와 같은 특성점이 식별된다. 이러한 점은 예를 들어 윈드 디플렉터가 움직임 시퀀스(movement sequence)에 기계적으로 관여하는 경우에, 항상 동일한 위치에서 발생한다. 힘의 증가가 소프트웨어 평가에 의해 검출되면, 그것으로부터 사전규정된 위치가 추정된다.

Claims (21)

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12. 모터-구동식 작동 부품의 위치를 결정하기 위한 장치로서, 상기 모터-구동식 작동 부품은 윈도우, 선루프, 리어 리드, 슬라이딩 도어 또는 좌석 중 하나이고, 위치 추적기(15)와 위치 차이를 결정하도록 구성되는 위치-측정 유닛(24)을 구비하는 장치에 있어서,
    현재 위치를 결정하도록 구성되는 평균화 유닛(28)이 위치-측정 유닛(24)과 위치 추적기(15)에 연결되고, 평균화 유닛(28)은 결정된 위치 차이와 위치 추적기(15)에 의해 결정되는 마지막 유효 위치를 고려하도록 구성되며,
    위치-측정 유닛(24)은 위치 차이를 결정하기 위해 기준 특성 곡선 메모리(23)와 특성 곡선-검출 유닛(20)에 연결되는 상관 유닛을 구비하는 것을 특징으로 하는 장치.
13. 제12항에 있어서,
    특성 곡선-검출 유닛(20)은 힘/이동 거리 곡선 또는 다른 특성수/이동 거리 곡선을 기록하도록 구성되고, 특성수는 힘과 상관되는 것을 특징으로 하는 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 힘/이동 거리 곡선 또는 다른 특성수/이동 거리 곡선은 전류/이동 거리 곡선 또는 회전 속도/이동 거리 곡선인 것을 특징으로 하는 장치.
15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상관 유닛은 위치 차이와 함께 평균화 유닛(28)으로의 전송을 위해 제공되는 불확실성 값(σ² _meas)을 결정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치.
16. 제12항에 있어서,
    평균화 유닛(28)은 위치 추적기(15)에 의해 지정되는 위치 불확실성 값(σ² _old)과 새로이 결정된 위치의 불확실성 값(σ² _meas)을 처리하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치.
17. 제12항에 있어서,
    평균화 유닛(28)은 칼만 필터를 구비하는 것을 특징으로 하는 장치.
18. 제12항에 있어서,
    또 다른 위치 변화 전의 초기화 과정의 경우에,위치 추적기(15)는 0으로 초기화되는 것을 특징으로 하는 장치.
19. 제12항에 있어서,
    위치 변화를 검출하기 위해 위치 추적기(15)가 위치 메모리(17)에 연결되는 것을 특징으로 하는 장치.
20. 제12항에 있어서,
    위치 추적기(15)는 DC 모터의 정류자 전류의 리플을 평가하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치.
21. 제12항에 있어서,
    위치 추적기(15)는 모터에 부착되는 자석 휠로 그것의 회전을 결정하는 단일 홀 센서를 평가하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 장치.

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