KR102099257B1 - 운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents

운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들 Download PDF

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Abstract

운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 운전 보조 방법은 차량의 상태 및 상기 차량을 운전하는 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 단계와, 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자에게 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들{METHOD OF AIDING DRIVING AND APPARATUSES PERFORMING THE SAME}
아래 실시예들은 운전 보조 방법 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
차량은 기본적인 주행 기능 외에도 사용자 편의를 위한 부가적인 기능을 포함한다. 예를 들어, 부가적인 기능은 오디오 기능, 비디오 기능, 내비게이션 기능, 공조 제어 기능, 시트 제어 기능, 조명 제어 기능 등일 수 있다.
최근에는 차량 IT 기술의 발달로 차량의 주행 안정성 향상 및 운전자의 편의 확보를 위해 첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assist system(ADAS))이 도입되고 있다. 예를 들어, ADAS는 객체(또는 피사체)와 차량 환경을 감지하여 교통 상황을 예측하고 운전자를 보조하는 시스템일 수 있다.
ADAS는 차량용 에이브이엔 장치(audio video navigation(AVN) 장치)를 통해 획득한 지도(map) 정보와 위치 정보를 이용하여 다양한 기능을 수행하는 내비게이션 연동 운전자 보조 시스템(map based ADAS)으로 발전되고 있다. 예를 들어, AVN 장치는 오디오와 멀티미디어 장치 및 내비게이션 장치 등이 통합되어 하나의 시스템으로 구현된 장치일 수 있다.
실시예들은 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터에 기반한 차량의 상태 및 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 위험도를 결정하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 운전자에게 차량에 위험도에 기반한 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 운전 보조 방법은 차량의 상태 및 상기 차량을 운전하는 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 단계와, 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자에게 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공하는 단계를 포함한다.
상기 결정하는 단계는 상기 차량의 OBD(on board diagnostics) 데이터 및 상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 차량의 상태를 결정하는 단계와, 상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 운전자의 상태를 결정하는 단계와, 상기 차량의 상태 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 주행 상태를 결정하는 단계와, 상기 차량의 주행 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차량의 상태를 결정하는 단계는 상기 OBD 데이터에 기초하여 상기 차량의 제1 상태를 결정하는 단계와, 상기 제1 상태 및 상기 주행 데이터에 기초하여 상기 차량의 제2 상태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 OBD 데이터는 상기 차량의 차량 부품 고장 코드, 속도, 공기 내유량, 냉각수 온도, 흡기 온도, 흡기량, 엔진 오일 온도, 미션 오일 온도, TPS, ISA, 산소 정보, 점화각, 연료 분사량 및 배기 온도 중에서 적어도 하나일 수 있다.
상기 주행 데이터는 상기 차량의 가속도 데이터, gyroscope 데이터, GPS 데이터, 영상 데이터 및 상기 운전자의 생체 데이터 중에서 적어도 하나일 수 있다.
상기 OBD 데이터는 상기 차량으로부터 획득되는 데이터일 수 있다.
상기 주행 데이터는 상기 차량 및 상기 운전자가 소지한 전자 장치 중에서 적어도 하나로부터 획득되는 데이터일 수 있다.
상기 운전 보조 방법은 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 운전 보조 장치는 통신 모듈과, 차량의 상태 및 상기 차량을 운전하는 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하고, 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자에게 안전 운전에 관한 안전 정보를 상기 통신 모듈을 통해 제공하는 컨트롤러를 포함한다.
상기 컨트롤러는 상기 차량의 OBD(on board diagnostics) 데이터 및 상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 차량의 상태를 결정하고, 상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 운전자의 상태를 결정하고, 상기 차량의 상태 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 주행 상태를 결정하고, 상기 차량의 주행 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 OBD 데이터를 분석하여 상기 차량의 제1 상태를 결정하고, 상기 제1 상태 및 상기 주행 데이터에 기초하여 상기 차량의 제2 상태를 결정할 수 있다.
상기 OBD 데이터는 상기 차량의 차량 부품 고장 코드, 속도, 공기 내유량, 냉각수 온도, 흡기 온도, 흡기량, 엔진 오일 온도, 미션 오일 온도, TPS, ISA, 산소 정보, 점화각, 연료 분사량 및 배기 온도 중에서 적어도 하나일 수 있다.
상기 주행 데이터는 상기 차량의 가속도 데이터, gyroscope 데이터, GPS 데이터, 영상 데이터 및 상기 운전자의 생체 데이터일 수 있다.
상기 OBD 데이터는 상기 차량으로부터 획득되는 데이터일 수 있다.
상기 주행 데이터는 상기 차량 및 상기 운전자가 소지한 전자 장치 중에서 적어도 하나로부터 획득되는 데이터일 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내를 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 운전 보조 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 운전 보조 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 운전 보조 시스템의 일 구현 예를 나타낸다.
도 4는 도 3에 도시된 차량 정보 분석기의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 5는 도 1에 도시된 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 6은 도 1에 도시된 운전 보조 장치의 동작을 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 명세서에서의 모듈(module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다.
다시 말해, 모듈이란 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 운전 보조 시스템의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 운전 보조 시스템(a driving aiding system; 10)은 전자 장치(an electronic apparatus; 100) 및 운전 보조 장치(a driving aiding apparatus; 300)를 포함한다.
전자 장치(100)는 차량을 운전하는 운전자가 사용하는 장치로써, 운전자가 소지한 전자 장치일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 웨어러블 장치일 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 PC(personal computer), 데이터 서버, 또는 휴대용 전자 장치 등 다양한 장치일 수 있다. 휴대용 전자 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 스마트 디바이스(smart device)으로 구현될 수 있다. 이때, 스마트 디바이스는 스마트 워치(smart watch) 또는 스마트 밴드(smart band)로 구현될 수 있다.
전자 장치(100)는 차량 및 운전자를 센싱하여 차량의 주행 데이터를 획득(또는 생성)할 수 있다. 이때, 차량의 주행 데이터는 차량이 주행하는 동안 발생하는 데이터로써, 차량의 주행 상태 및 운전자의 상태를 나타내는 데이터일 수 있다.
전자 장치(100)는 차량에 설치된(또는 장착된) 다양한 전자 장치(미도시) 및 운전 보조 장치(300)와 통신을 수행할 수 있다.
일 예로, 전자 장치(100)는 Wi-Fi 및 Blue-Tooth 기반으로 어플리케이션 프로그램(APP) 및 웹 등의 다양한 소프트웨어를 통해 차량에 설치된(또는 장착된) 다양한 전자 장치(미도시)와 통신을 수행할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 차량에 설치된 차량의 OBD(on board diagnostics) 단자로부터 전송된 차량의 OBD 데이터를 획득하고, 차량에 설치된 다양한 전자 장치로부터 전송된 차량의 주행 데이터를 획득할 수 있다. 이때, 차량의 OBD 단자는 차량으로부터 차량의 OBD 데이터를 획득하는 장치일 수 있다. 차량의 OBD 데이터는 차량에 대한 의 고장 유무 및 사고 유무등 차량의 상태를 나타내는 데이터일 수 있다. 차량에 설치된 다양한 전자 장치는 차량 및 운전자를 센싱하여 차량의 주행 데이터를 획득하는(또는 생성하는) 장치일 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)는 인터넷 통신망, 인트라넷, 근거리 통신망(LAN), 무선 LAN, Wi-Fi, LF, Xbee, Zigbee, Blue-Tooth 및 Beacon 등 다양한 기반으로 어플리케이션 프로그램(APP) 및 웹 등의 다양한 소프트웨어를 통해 운전 보조 장치(300)와 통신을 수행할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터를 운전 보조 장치(100)에 전송할 수 있다.
상술한 어플리케이션 프로그램 및 웹 등의 다양한 소프트웨어는 전자 장치(100)에 설치될 수 있다.
운전 보조 장치(300)는 전자 장치(100)로부터 전송된 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터에 기반한 차량의 상태 및 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 위험도를 결정함으로써, 운전자에게 차량에 위험도에 기반한 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공할 수 있다. 이때, 안전 정보는 운전자에게 안전 운전을 유도하는 경고 알람, 안전 운전 안내, 차량 정보 등 다양한 정보일 수 있다.
이에, 운전 보조 장치(300)는 차량 주행 중 발생 가능한 위험 및 운전자의 의도가 반영된 차량의 위험도에 따라 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공함으로써, 운전자의 안전 운전을 유도할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 운전 보조 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 운전 보조 장치(300)는 통신 모듈(a communication module; 310), 컨트롤러(a controller; 330) 및 메모리(a memory; 350)를 포함한다.
통신 모듈(310)은 전자 장치(100)로부터 전송된 신호를 컨트롤러(330)에 전송할 수 있다. 이때, 전자 장치(100)로부터 전송된 신호는 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터일 수 있다.
통신 모듈(310)은 컨트롤러(330)로부터 전송된 신호를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다. 이때, 컨트롤러(330)로부터 전송된 신호는 안전 운전에 관한 안전 정보, 구조 요청 및 구조 안내 중에서 적어도 하나일 수 있다.
메모리(350)는 컨트롤러(330)에 의해 실행가능한 인스트럭션들(또는 프로그램)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 인스트럭션들은 컨트롤러(330)에 포함된 각 구성(331 내지 337)의 동작을 실행하기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
컨트롤러(330)는 운전 보조 장치(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(330)는 운전 보조 장치(300)의 각 구성(310 및 350)의 동작을 제어할 수 있다.
컨트롤러(330)는 데이터 입력 모듈(a data input module; 331), 주행 상태 분석 모듈(a running status analysis module; 333), 위험도 판단 모듈(a risk assessment module; 335) 및 인터페이스 모듈(an interface module; 337)을 포함할 수 있다.
데이터 입력 모듈(331)은 전자 장치(100)로부터 전송된 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터를 수신하여 수신된 데이터를 주행 상태 분석 모듈에 입력할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 데이터 입력 모듈(331)을 통해 입력된 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터에 기반한 차량의 상태 및 운전자의 상태에 기초하여 차량의 주행 상태를 분석 및 결정할 수 있다.
예를 들어, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터에 기초하여 차량의 상태를 결정할 수 있다. 이때, 차량의 상태는 차량 이상, 이상 운행(또는 이상 주행), 급회전, 급가속, 급발진, 교통 사고, 차량 고장 등에 의해 차량이 정상 상태인지 비정상 상태인지를 나타내는 상태일 수 있다.
먼저, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 OBD 데이터에 기초하여(또는 분석하여) 차량의 제1 상태를 결정할 수 있다.
예를 들어, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 OBD 데이터와 정상 OBD 데이터 및 비정상(또는 고장) OBD 데이터를 비교하여 차량의 제1 상태를 비정상(또는 고장) 상태 또는 정상 상태로 결정할 수 있다. 이때, 정상 상태는 차량에 고장 및/또는 사고가 발생되지 않은 정상적인 상태일 수 있다. 비정상 상태는 차량에 고장 및/또는 사고가 발생한 상태일 수 있다. 고장은 차량 이상, 차량의 부품 고장 및 차량의 배기가스 배출 장치의 과열등 차량에 발생될 수 있는 다양한 고장일 수 있다. 사고는 교통 사고등 차량에 발생될 수 있는 다양한 사고일 수 있다.
이후에, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제1 상태 및 차량의 주행 데이터에 기초하여 차량의 제2 상태를 결정할 수 있다.
예를 들어, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 데이터에 기초하여(또는 분석하여) 차량의 주행 상태를 결정할 수 있다. 이때, 차량의 주행 데이터는 차량의 이상 운행(또는 이상 주행), 급회전, 급가속, 급발진등 차량이 주행하는 동안 발생되는 데이터로써, 차량의 영상 데이터, 차량의 속도 및 위치 데이터 등 다양한 데이터가 포함될 수 있다.
구체적으로, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제1 상태를 결정하는 방법과 유사하게 차량의 주행 데이터와 정상 주행 데이터 및 비정상 주행 데이터를 비교하여 차량의 주행 상태를 정상 주행 상태 또는 비정상 주행 상태로 결정할 수 있다. 이때, 정상 주행 상태는 차량이 정상적으로 주행하는 상태일 수 있다. 비정상 주행 상태는 차량이 비정상적으로 주행하는 상태일 수 있다. 차량이 비정상적으로 주행하는 상태는 차량과 근접 차량간의 차간 거리가 가까운 차량 간격 위험 상태, 차량이 차선을 침범하는 차선 이탈 상태 등 차량이 비정상적으로 주행하는 다양한 상태일 수 있다.
마지막으로, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태와 차량의 제1 상태에 기초하여 차량의 제2 상태를 안전한 정상 상태, 정상 상태, 비정상 상태(또는 고장 상태) 또는 위험한 비정상 상태(또는 위험한 고장 상태)로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태와 차량의 제1 상태가 유사한 경우, 차량의 주행 상태와 차량의 제1 상태에 기초하여 차량의 제2 상태를 안전한 정상 상태 또는 위험한 비정상 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태가 정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 안전한 정상 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태가 비정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 비정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 위험한 비정상 상태로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태와 차량의 제1 상태가 유사하지 않은 경우, 차량의 주행 상태의 가중치와 차량의 제1 상태의 가중치에 기초하여 차량의 제2 상태를 고장 상태 또는 정상 상태로 결정할 수 있다. 이때, 차량의 주행 상태의 가중치 및 차량의 제1 상태의 가중치는 미리 설정되어 저장될 수 있다.
차량의 주행 상태의 가중치가 차량의 제1 상태의 가중치 보다 높고, 차량의 주행 상태가 정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 비정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 정상 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태의 가중치가 차량의 제1 상태의 가중치 보다 높고, 차량의 주행 상태가 비정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 비정상 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태의 가중치가 차량의 제1 상태의 가중치 보다 낮고, 차량의 주행 상태가 정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 비정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 비정상 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태의 가중치가 차량의 제1 상태의 가중치 보다 낮고, 차량의 주행 상태가 비정상 주행 상태이고, 차량의 제1 상태가 정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 제2 상태를 정상 상태로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 데이터에 기초하여 운전자의 상태를 정상 상태 또는 비정상 상태로 결정할 수 있다. 이때, 운전자의 정상 상태는 운전자가 차량을 안전하게 운전하는 상태일 수 있다. 운전자의 비정상 상태는 운전자가 차량을 안전하지 않게 운전하는 상태일 수 있다.
예를 들어, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자가 촬영된 영상 데이터에 기반한 운전자의 제1 상태 및 운전자의 생체 데이터에 기반한 운전자의 제2 상태에 기초하여 운전자의 상태를 결정할 수 있다. 이때, 차량의 주행 데이터는 운전자가 촬영된 영상 데이터 및 운전자의 생체 데이터를 포함할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자가 촬영된 영상 데이터에 포함된 운전자의 얼굴 및 동공에 기초하여(또는 운전자의 얼굴 및 동공을 인식하여) 운전자의 제1 상태를 잠든 상태 및 기상 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 얼굴이 전방을 주시하고, 운전자의 동공이 인식되는 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 제1 상태를 기상 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 얼굴이 전방을 주시하지 않고, 운전자의 동공이 인식되지 않는 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 제1 상태를 잠든 상태로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 생체 데이터에 기초하여 운전자의 제2 상태를 건강 상태 또는 비건강 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 생체 데이터가 정상적인 생체 데이터인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 제2 상태를 건강 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 생체 데이터가 비정상적인 생체 데이터인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 제2 상태를 비건강 상태로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 제1 상태 및 운전자의 제2 상태에 기초하여 운전자의 상태를 정상 상태 또는 비정상 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 제1 상태가 기상 상태이고, 운전자의 제2 상태가 건강 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 상태를 정상 상태로 결정할 수 있다.
운전자의 제1 상태가 잠든 상태이거나 운전자의 제2 상태가 비건강 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 운전자의 상태를 비정상 상태로 결정할 수 있다.
주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 상태 및 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 주행 상태를 결정할 수 있다.
차량의 상태가 안전한 정상 상태이고, 운전자의 상태가 정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태를 매우 안전한 주행 상태로 결정할 수 있다.
차량의 상태 및 운전자의 상태가 정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태를 안전한 주행 상태로 결정할 수 있다.
차량의 상태 및 운전자의 상태 중에서 어느 하나가 비정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태를 위험한 주행 상태로 결정할 수 있다.
차량의 상태가 위험한 비정상 상태이고, 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 주행 상태를 매우 위험한 주행 상태로 결정할 수 있다.
즉, 주행 상태 분석 모듈(333)은 차량의 상태 및 운전자의 상태를 단계별로 결정하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 주행 상태를 단계별로 결정할 수 있다.
위험도 판단 모듈(335)은 차량의 주행 상태에 기초하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 위험도를 매우 안전한 상태(또는 주의 상태), 안전한 상태(또는 경고 상태), 위험한 상태(또는 알림 상태) 및 매우 위험한 상태(또는 긴급 상태)로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태가 매우 안전한 주행 상태인 경우, 위험도 판단 모듈(335)은 현재 차량이 매우 안전한 상태인 것으로 판단하여 차량의 위험도를 매우 안전한 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태가 안전한 주행 상태인 경우, 위험도 판단 모듈(335)은 현재 차량이 매우 안전한 상태인 것으로 판단하여 차량의 위험도를 안전한 상태로 결정할 수 있다.
차량의 주행 상태가 위험한 주행 상태인 경우, 위험도 판단 모듈(335)은 현재 차량이 위험한 상태인 것으로 판단하여 차량의 위험도를 위험한 상태로 결정할 수 있다.
차량이 주행 상태가 매우 위험한 주행 상태인 경우, 위험도 판단 모듈(335)은 현재 차량이 매우 위험한 상태인 것으로 판단하여 차량의 위험도를 매우 위험한 상태로 결정할 수 있다.
즉, 위험도 판단 모듈(335)은 차량의 주행 상태에 따라 운전자의 의도가 반영된 차량의 위험도를 단계별로 결정할 수 있다.
위험도 판단 모듈(335)은 차량의 위험도에 기초하여 차량의 위험도에 따라 분류된 안전 운전에 관한 안전 정보를 인터페이스 모듈(337)을 통해 운전자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 위험도 판단 모듈(335)은 인터페이스 모듈(337)를 통해 전자 장치(100) 및/또는 차량에 설치된 전자 장치에 안전 정보를 전송하고, 전자 장치(100) 및/또는 차량에 설치된 전자 장치를 통해 운전자에게 시각적, 청각적 및 촉각적 중에서 적어도 하나로 안전 정보를 제공할 수 있다. 이때, 안전 정보는 차량의 주행 상태에 대한 정보, 차량 상태에 대한 정보, 안전 운전 방법에 대한 정보, 교통 정보, 졸음 방지 정보 및 사고 방지 정보 등 다양한 안전 정보일 수 있다.
일 예로, 위험도 판단 모듈(335)은 차량이 급하게 좌회전하여 차량에 사고 위험이 발생하는 경우, HUD, 오디오 장치 및 진동 장치를 통해 시각적, 청각적 및 촉각적으로 교통 사고 발생 위험 경고를 제공하여 운전자가 차량의 속도를 줄이도록 유도하는 안전 정보를 제공할 수 있다.
다른 예로, 위험도 판단 모듈(335)은 주행중인 차량의 배기 가스 배출 장치가 과열되어 화재 위험이 있다고 판단될 경우, 차량에 설치된 HUD, 오디오 및 진동 장치를 통해 시각적, 청각적 및 촉각적으로 차량에 고장이 발생했다는 고장 발생 위험 경고를 제공하여 운전자가 차량의 속도를 줄이거나 차량을 정차하여 차량을 정비하도록 유도하는 안전 정보를 제공할 수 있다. 이때, HUD는 차량의 전방 유리에 설치될 수 있다. 진동 장치는 차량의 의자에 설치되거나 전자 장치(100)에 설치될 수 있다. 오디오 장치는 차량의 라디오에 설치되거나 전자 장치(100)에 설치될 수 있다.
또한, 위험도 판단 모듈(335)은 차량의 위험도에 기초하여 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내를 운전자 및 구조자에게 제공할 수 있다. 이때, 구조자는 경찰, 소방서 등 다양한 구조 기관일 수 있다.
도 3은 도 1에 도시된 운전 보조 시스템의 일 구현 예를 나타내고, 도 4는 도 3에 도시된 차량 정보 분석기의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 운전 보조 시스템(10)은 차량에 설치된 OBD 단자(500) 및 차량 정보 분석기(700)를 더 포함할 수 있다.
차량 정보 분석기(700)는 차량의 OBD 데이터 및 차량의 제1 상태 중에서 적어도 하나를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다.
예를 들어, 차량 정보 분석기(700)는 도 4와 같이 통신부(a communicator; 710), 전원부(a power supply; 730), 데이터 처리부(a data processor; 750), CAN Tran civer(770) 및 시리얼 포트(a serial port; 790)를 포함할 수 있다.
차량 정보 분석기(700)는 시리얼 포트(790)를 통해 OBD 단자(500)에 접속하여 차량으로부터 획득된 차량의 OBD 데이터를 획득할 수 있다.
차량 정보 분석기(700)는 데이터 처리부(750)를 통해 차량의 OBD 데이터에 기초하여 차량의 제1 상태를 결정할 수 있다. 이때, 차량 정보 분석기(700)가 차량의 제1 상태를 결정하는 방법은 주행 상태 분석 모듈(333)이 차량의 제1 상태를 결정하는 방법과 유사할 수 있다.
차량 정보 분석기(700)는 통신부(710)를 통해 전자 장치(100)와 통신을 수행하여 차량의 OBD 데이터 및 차량의 제1 상태 중에서 적어도 하나를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다. 이때, 통신부(710)는 wi-fi 및 블루투스를 이용하여 차량의 OBD 데이터 및 차량의 제1 상태 중에서 적어도 하나를 전자 장치(100)에 전송할 수 있다.
도 5는 도 1에 도시된 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(100)는 wi-fi 및 블루투스를 이용하여 차량 정보 분석기(700) 뿐만 아니라 차량에 설치된 다양한 전자 장치(900)와 통신을 수행하여 차량에 대한 정보(또는 데이터)를 획득하고, 획득한 정보를 운전 보조 장치(300)에 전송하는 통신 허브일 수 있다. 이때, 전자 장치(100)는 스마트 폰으로 구현될 수 있다. 운전 보조 장치(300)는 윈도우 서버, 웹 서버 및 DBMS(data base management system) 기반의 장치일 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 차량 정보 분석기(700)로부터 전송된 차량의 OBD 데이터 및 차량의 제1 상태 중에서 적어도 하나를 수신(또는 획득)하고, 운전 보조 장치(300)에 적어도 하나를 전송할 수 있다.
차량의 OBD 데이터는 차량으로부터 획득되는 데이터로써, 차량의 정상 및 고장 상태를 나타내는 데이터로써, 차량의 차량 부품 고장 코드, 속도(revolution per minute; RPM), 공기 내유량, 냉각수 온도, 흡기 온도, 흡기량, 엔진 오일 온도, 미션 오일 온도, TPS(throttle position sensor), ISA(intelligent speed assistance) , 산소 정보, 점화각, 연료 분사량 및 배기 온도 중에서 적어도 하나일 수 있다.
차량 정보 분석기(700)로부터 전송된 차량의 제1 상태가 운전 보조 장치(300)에 전송되는 경우, 운전 보조 장치(300)는 차량의 제1 상태를 결정하는 과정을 생략할 수 있다.
전자 장치(100)는 차량에 설치된 다양한 전자 장치(900)로부터 차량의 주행 데이터를 수신(또는 획득)하고, 운전 보조 장치(300)에 차량의 주행 데이터를 전송할 수 있다. 이때, 차량에 설치된 전자 장치는 블랙박스(또는 카메라; 910), HUD(head up display; 920), LiDAR 센서(또는 Radar 센서; 930), 디스플레이(940), 스마트 워치(또는 스마트 밴드; 950), DSM(또는 Vibrate; 960)등 다양한 장치일 수 있다.
또한, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)에 내장된 가속도 센서, 자이로스코프 센서, GPS 센서, 카메라, 오디오 및 생체 측정 센서등 다양한 장치를 통해 차량 및 운전자를 센싱하여 차량의 주행 데이터를 획득(생성)하고, 운전 보조 장치(300)에 차량의 주행 데이터를 전송할 수 있다.
차량의 주행 데이터는 차량(또는 차량에 설치된 전자 장치) 및 전자 장치(100) 중에서 적어도 하나로부터 획득되는 데이터로써, 차량의 가속도 데이터(또는 차량의 3축 가속도 데이터), gyroscope 데이터(또는 차량의 각속도 데이터), GPS(global positioning system) 데이터, 영상 데이터(또는 이미지 데이터) 및 운전자의 생체 데이터 중에서 적어도 하나일 수 있다. 이때, 영상 데이터는 차량의 내부 및 외부 영상으로, 적외선 및 가시광선 영상일 수 있다. 차량의 내부 영상은 운전자가 촬영된 영상으로, 운전자의 얼굴 및 눈이 촬영된 영상일 수 있다. 차량의 외부 영상은 차량 전방의 차선, 차량, 위험 요소 등 다양한 객체가 촬영된 영상일 수 있다. 생체 데이터는 운전자의 심박수, 체온 및 혈압 등 운전자의 생체에 관한 다양한 데이터일 수 있다.
도 6은 도 1에 도시된 운전 보조 장치의 동작을 설명하기 위한 일 예를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 운전 보조 장치(300)는 전자 장치(100)로부터 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터를 획득할 수 있다(610).
운전 보조 장치(300)는 차량의 OBD 데이터 및 차량의 주행 데이터에 기초하여 차량의 상태 및 운전자의 상태를 단계별로 결정할 수 있다(630).
운전 보조 장치(300)는 차량의 상태 및 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 의도가 반영된 차량의 주행 상태를 단계별로 결정할 수 있다(650).
운전 보조 장치(300)는 차량의 주행 상태에 기초하여 차량의 위험도를 단계별로 결정할 수 있다(670).
운전 보조 장치(300)는 차량의 위험도에 기초하여 안전 운전에 관한 안전 정보, 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내 중에서 적어도 하나를 운전자 및 구조자에게 제공할 수 있다(690).
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (10)

  1. 차량의 상태 및 상기 차량을 운전하는 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자에게 안전 운전에 관한 안전 정보를 제공하는 단계
    를 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 차량에 고장 및 사고가 발생했는지 여부를 나타내는 상기 차량의 제1 상태의 가중치와 상기 차량이 정상적으로 주행하고 있는지 여부를 나타내는 상기 차량의 제2 상태의 가중치에 기초하여 상기 차량의 상태를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 차량의 고장 및 사고 발생 여부는 상기 차량의 OBD(on board diagnostics) 데이터와 정상 및 비정상 OBD 데이터를 비교하여 결정되고,
    상기 차량의 안전 주행 여부는 상기 차량의 주행 데이터와 정상 및 비정상 주행 데이터를 비교하여 결정되고,
    상기 차량의 OBD 데이터는 차량 부품 고장 코드, 속도(revolution per minute; RPM), 공기 내유량, 냉각수 온도, 흡기 온도, 흡기량, 엔진 오일 온도, 미션 오일 온도, TPS(throttle position sensor), ISA(intelligent speed assistance), 산소 정보, 점화각, 연료 분사량 및 배기 온도를 포함하고,
    상기 안전 정보는 상기 운전자에게 안전 운전을 유도하는 경고 알람, 차량 주행 상태 정보, 차량 상태 정보, 안전 운전 방법에 대한 정보, 교통 정보, 졸음 방지 정보 및 사고 방지 정보를 포함하는 운전 보조 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 위험도를 결정하는 단계는,
    상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 운전자의 상태를 결정하는 단계;
    상기 차량의 상태 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 주행 상태를 결정하는 단계; 및
    상기 차량의 주행 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 단계
    를 포함하는 운전 보조 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 주행 데이터는 상기 차량의 가속도 데이터, gyroscope 데이터, GPS 데이터, 영상 데이터 및 상기 운전자의 생체 데이터 중에서 적어도 하나이고,
    상기 OBD 데이터는 상기 차량으로부터 획득되는 데이터이고,
    상기 주행 데이터는 상기 차량 및 상기 운전자가 소지한 전자 장치 중에서 적어도 하나로부터 획득되는 데이터인 운전 보조 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 운전 보조 방법.
  6. 통신 모듈; 및
    차량의 상태 및 상기 차량을 운전하는 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하고, 상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자에게 안전 운전에 관한 안전 정보를 상기 통신 모듈을 통해 제공하는 컨트롤러
    를 포함하고,
    상기 컨트롤러는 상기 차량의 고장 및 사고 발생 여부의 가중치와 상기 차량의 안전 주행 여부의 가중치에 기초하여 상기 차량의 상태를 결정하고,
    상기 차량의 고장 및 사고 발생 여부는 상기 차량의 OBD(on board diagnostics) 데이터와 정상 및 비정상 OBD 데이터를 비교하여 결정되고,
    상기 차량의 안전 주행 여부는 상기 차량의 주행 데이터와 정상 및 비정상 주행 데이터를 비교하여 결정되고,
    상기 차량의 OBD 데이터는 차량 부품 고장 코드, 속도(revolution per minute; RPM), 공기 내유량, 냉각수 온도, 흡기 온도, 흡기량, 엔진 오일 온도, 미션 오일 온도, TPS(throttle position sensor), ISA(intelligent speed assistance), 산소 정보, 점화각, 연료 분사량 및 배기 온도를 포함하고,
    상기 안전 정보는 상기 운전자에게 안전 운전을 유도하는 경고 알람, 차량 주행 상태 정보, 차량 상태 정보, 안전 운전 방법에 대한 정보, 교통 정보, 졸음 방지 정보 및 사고 방지 정보를 포함하는 운전 보조 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 차량의 주행 데이터에 기초하여 상기 운전자의 상태를 결정하고, 상기 차량의 상태 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 상기 차량의 주행 상태를 결정하고, 상기 차량의 주행 상태에 기초하여 상기 차량의 위험도를 결정하는 운전 보조 장치.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 주행 데이터는 상기 차량의 가속도 데이터, gyroscope 데이터, GPS 데이터, 영상 데이터 및 상기 운전자의 생체 데이터이고,
    상기 OBD 데이터는 상기 차량으로부터 획득되는 데이터이고,
    상기 주행 데이터는 상기 차량 및 상기 운전자가 소지한 전자 장치 중에서 적어도 하나로부터 획득되는 데이터인 운전 보조 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 차량의 위험도에 기초하여 상기 운전자를 구조하기 위한 구조 요청 및 구조 안내를 제공하는 운전 보조 장치.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101555444B1 (ko) * 2014-07-10 2015-10-06 현대모비스 주식회사 차량탑재 상황감지 장치 및 그 방법
KR101563639B1 (ko) * 2014-06-20 2015-10-28 주식회사 성우모바일 차량용 경고 장치 및 차량 운전자에게 제공되는 단계별 운전자 경고 방법
JP2016085563A (ja) * 2014-10-24 2016-05-19 株式会社デンソー 車載制御装置
JP2017062690A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 株式会社デンソー 危険度指標変換装置
KR20170043401A (ko) * 2015-10-13 2017-04-21 주식회사 만도 웨어러블 장치를 이용한 운전자 상태판단 및 운전자 보조 장치 및 그 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101563639B1 (ko) * 2014-06-20 2015-10-28 주식회사 성우모바일 차량용 경고 장치 및 차량 운전자에게 제공되는 단계별 운전자 경고 방법
KR101555444B1 (ko) * 2014-07-10 2015-10-06 현대모비스 주식회사 차량탑재 상황감지 장치 및 그 방법
JP2016085563A (ja) * 2014-10-24 2016-05-19 株式会社デンソー 車載制御装置
JP2017062690A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 株式会社デンソー 危険度指標変換装置
KR20170043401A (ko) * 2015-10-13 2017-04-21 주식회사 만도 웨어러블 장치를 이용한 운전자 상태판단 및 운전자 보조 장치 및 그 방법

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