KR102280989B1

KR102280989B1 - 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법 및 차량 가감속력 학습 시스템

Info

Publication number: KR102280989B1
Application number: KR1020200002982A
Authority: KR
Inventors: 강수혁; 성봉진; 김대우; 김영학; 박준성
Original assignee: 주식회사 현대케피코
Priority date: 2020-01-09
Filing date: 2020-01-09
Publication date: 2021-07-26
Also published as: KR20210090313A

Abstract

본 발명의 차량 가감속력 학습 시스템(1)으로 구현되는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 학습 제어 시스템(10)을 이용하여 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 세팅되고, 가속 맵과 감속 맵을 테스트 맵(11-1A)으로 갖춘 테스트 주행 모델(11-1)로 학습 차량(100)에 대한 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력/엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 가감속력 학습 결과를 확보하고, 상기 가감속력 학습 결과가 매칭 된 가속 맵과 감속 맵을 학습 맵(11-2A)으로 갖춘 드라이버 모델(11-2)로 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 엑셀 및 브레이크 전압을 이용한 목표차속 주종 학습이 수행됨으로써 최종 목표차속에 도달하기까지 설정되는 목표 차속 추종이 가능하여 단순히 최종 목표 차속만을 추종하던 기존의 목표차속 주종 알고리즘의 한계가 극복되는 특징을 갖는다.

Description

차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법 및 차량 가감속력 학습 시스템{Method for Following Real Time Target Vehicle Speed and Vehicle Acceleration/Deceleration Learning System Thereof}

본 발명은 차량 목표차속 추종 방법에 관한 것으로, 특히 차량 가감속력 학습으로 가감속 맵을 매칭함으로써 차량 목표차속이 실시간 추종될 수 있는 차량 가감속력 학습 시스템에 관한 것이다.

최근 들어 늘어나고 있는 차량의 주행 안전성 요구는 고속도로 주행보조(Highway Driving Assist,이하 HDA) 및 크루즈 컨트롤(Cruse Control, 이하 CC) 등과 같은 주행 안전 시스템의 차량 적용을 높여 주고 있다.\

일례로 상기 HDA 프로그램은 차량 주행 중 주변 차량에 대한 검출 정보로부터 운전자 개입 없이도 주변 차량과의 차간거리를 확보하도록 자차의 차속을 제어하여 주며, 상기 CC 프로그램은 주행 차량 및 주변 차량의 획득 정보로부터 자차의 목표차속을 설정하고, 운전자 개입 없이도 목표차속으로 현재차속을 제어하여 준다.

이와 같이 상기 HDA 프로그램 및 HDA 프로그램은 목표차속을 추종함으로써 운전자의 차량 주행 안전성 요구를 충족하면서 차량 상품성도 함께 향상시켜 준다.

국내공개특허 2018-0084744 A (2018.07.25)

하지만, 현재의 주행 안전 시스템에 적용된 목표차속추종 알고리즘은 단순히 최종 목표 차속만을 추종함으로써 최종 목표차속에 도달하기 까지 설정되는 목표 차속을 추종하지 못하는 방식일 수밖에 없다.

이에 상기와 같은 점을 감안한 본 발명은 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력/엑셀 감속력 학습의 결과로 가/감속의 학습 맵을 생성하고, 현재 차속과 차속 차 별 엑셀 및 브레이크 전압을 이용한 목표차속 주종이 학습되도록 함으로써 단순히 최종 목표 차속만을 추종하던 기존의 목표차속 추종 알고리즘의 한계를 최종 목표차속에 도달하기까지 설정되는 목표 차속 추종으로 극복할 수 있는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법 및 차량 가감속력 학습 시스템의 제공에 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 학습 제어 시스템이 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI로 다이노 시스템과 연계하여 학습 차량에 대한 가감속력 학습을 시작하고, 상기 가감속력 학습은, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI를 적용한 엑셀 가속력 학습을 실행하여 학습 결과로 테스트 주행 모델의 테스트 맵에 구축된 가속 맵의 매칭 결과를 확인하고, 브레이크 감속력 학습과 엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 학습 결과로 테스트 주행 모델의 테스트 맵에 구축된 감속 맵의 매칭 결과를 확인하는 테스트 주행 모델 가감속력 학습, 상기 테스트 맵의 차속 커브를 가감속력 학습 결과로 매칭하여 드라이버 모델의 학습 맵을 생성하며, 상기 학습 맵을 기반으로 상기 학습 차량의 차속 차를 설정하고, 상기 차속 차를 추종하도록 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력 학습, 엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 상기 학습 맵을 검증하는 드라이버 모델 가감속력 학습이 포함되는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예로서, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI에는 엑셀 가속 포인트, 브레이크 감속 포인트, 엑셀 감속 포인트 및 감속 시작 차속 중 어느 하나가 적용되고, 상기 엑셀 가속 포인트, 상기 브레이크 감속 포인트, 상기 엑셀 감속 포인트, 상기 감속 시작 차속의 각각에는 포인트 길이(length)를 갖는 세팅 포인트로 구분한 포인트의 수가 적용된다.

바람직한 실시예로서, 상기 드라이버 모델 가감속력 학습은 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 상기 테스트 주행 모델로 다운로드 되는 가감속력 학습 데이터 로딩 단계, 상기 학습 제어 시스템에서 제공된 엑셀페달량과 브레이크량의 출력이 외부 제어기에서 각각 엑셀페달량 전압 신호와 브레이크량 전압 신호로 상기 다이노 시스템으로 출력되고, 상기 학습 차량에서 상기 엑셀 가속력 학습, 상기 브레이크 감속력 학습, 상기 엑셀 감속력 학습이 순차적으로 이루어지는 단계로 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 학습 제어 시스템은 상기 외부 제어기와 CAN 통신으로 연결되어 CAN 메시지를 전송한다.

바람직한 실시예로서, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩은 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI로 적용된 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length, 브레이크 감속 포인트의 브레이크_감속_length, 엑셀 감속 포인트의 엑셀_감속_length, 감속 시작 차속의 감속시작차속_length을 읽어 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 엑셀 가속력 학습은 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 가속력 타겟 차속에 대한 엑셀페달량[%]의 가속 맵 매칭, 타이머 설정이 이루어지는 엑셀 가속인터벌 부여 단계, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length를 적용하여 하나의 가속 포인트에 대한 엑셀페달 가속이 구현되는 단계, 상기 가속 포인트 별 엑셀페달 가속 후 상기 학습 차량을 운전 중지시키는 단계, 가속 포인트 별 엑셀페달 가속을 모두 수행하여 가속 설정 UI가 완료되는 단계, 상기 테스트 맵의 가속 맵에 엑셀 가속력 학습 결과를 매칭하여 상기 학습 맵의 가속 맵이 생성되는 단계로 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 타이머는 상기 엑셀 가속력 학습에 90초를 적용하고, 상기 엑셀페달 가속은 상기 학습차량을 125[Km/h]까지 가속된다.

바람직한 실시예로서, 상기 운전 중지는 상기 다이노 시스템 또는 페달 로봇의 브레이크 페달 조작에 의한 감속이고, 상기 엑셀페달 가속의 반복에 차속 0[km/h] 후 일정시간 대기 조건을 적용해 준다.

바람직한 실시예로서, 상기 브레이크 감속력 학습은 상기 외부 제어기에서 설정 브레이크량을 상기 학습 차량의 감속 값으로 적용되는 시스템 타겟 감속 운전 단계, 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 중 감속 시작 차속의 감속시작차속_length로 브레이크 조작을 위한 타겟 차속에 대한 감속시작차속 설정, 상기 감속시작차속의 감속 맵 매칭, 타이머 설정, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 브레이크 감속 포인트에 대한 브레이크_감속_length의 조건으로 상기 감속시작차속_length의 적용이 이루어지는 브레이크 감속 인터벌 부여 단계, 상기 브레이크_감속_length를 적용하여 하나의 브레이크 감속 포인트에 대한 브레이크 페달 감속이 상기 외부 제어기의 설정 브레이크 전압 신호를 통한 브레이크 페달 조작이 이루어지고, 상기 학습 차량이 감속되어 차속이 0[Km/h]로 확인되는 감속 포인트 브레이크페달 감속 단계, 상기 브레이크 감속 포인트 별 브레이크 페달의 조작을 모두 수행하여 브레이크 감속 설정 UI가 완료되는 단계로 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 설정 브레이크량은 30[%] 브레이크 제어량을 적용하고, 상기 타이머는 상기 브레이크 감속력 학습에 20초의 대기 시간을 적용해 준다.

바람직한 실시예로서, 상기 브레이크 감속 인터벌 부여에는 상기 브레이크_감속_length 조건 미 충족 시 차속을 감소시켜 브레이크 카운트를 0으로 설정한 후 CAN 메시지를 초기화시켜 브레이크 감속 인터벌 부여를 다시 시작하여 준다.

바람직한 실시예로서, 상기 감속 포인트 브레이크페달 감속은 상기 타겟 차속에서 목표 브레이크를 설정하여 “time=0” 조건 불만족의 강제 브레이크 판단 시 강제 브레이크 신호의 출력에 의한 상기 다이노 시스템의 브레이크 페달 조작으로 차속이 0[Km/h]가 되도록 상기 학습 차량을 감속시켜 주는 단계를 포함한다.

바람직한 실시예로서, 상기 브레이크 감속 설정 UI 완료는 CAN 메시지와 상기 브레이크 감속 포인트를 초기화시키고, 상기 엑셀 감속력 학습으로 전환된다.

바람직한 실시예로서, 상기 엑셀 감속력 학습은 상기 외부 제어기에서 설정 엑셀페달 제어량을 상기 학습 차량의 감속 값으로 적용되는 시스템 타겟 감속 운전 단계, 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 중 감속 시작 차속의 감속시작차속_length로 엑셀 조작을 위한 타겟 차속 설정, 타겟 차속에서 상기 감속시작차속에 대응되는 Vehv_target의 감속 맵 매칭, 타이머 설정, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 엑셀 감속 포인트의 엑셀_감속_length 조건 적용이 이루어지는 엑셀 감속 인터벌 부여 단계, 상기 엑셀_감속_length를 적용하여 하나의 엑셀 감속 포인트에 대한 엑셀 페달 감속이 상기 외부 제어기의 설정 브레이크 전압 신호를 통한 엑셀 페달 조작이 이루어지고, 상기 학습 차량이 감속되어 차속이 0[Km/h]로 확인되는 감속 포인트 엑셀페달 감속 단계, 상기 엑셀 감속 포인트 별 엑셀 페달의 조작을 모두 수행하여 엑셀 감속 설정 UI가 완료되고, CAN 메시지와 상기 엑셀 감속 포인트를 초기화시키는 단계, 상기 테스트 맵의 감속 맵에 브레이크 감속력 학습 결과와 엑셀 감속력 학습 결과를 매칭하여 상기 학습 맵의 감속 맵이 생성되는 단계로 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 설정 엑셀페달 제어량은 30[%] 엑셀페달 제어량을 적용하고, 상기 타이머는 상기 엑셀 감속력 학습에 120초의 대기 시간을 적용해 준다.

바람직한 실시예로서, 상기 감속 포인트 엑셀페달 감속은 상기 타겟 차속에서 목표 브레이크를 설정하여 “time=0” 조건 불만족의 강제 브레이크 판단 시 강제 브레이크 신호의 출력에 의한 상기 다이노 시스템의 브레이크 페달 조작으로 차속이 0[Km/h]가 되도록 상기 학습 차량을 감속시켜 주는 단계를 포함한다.

바람직한 실시예로서, 상기 드라이버 모델 가감속력 학습은 상기 테스트 맵의 가속 맵에 엑셀 가속력 학습 결과를 매칭 하여 상기 드라이버 모델의 학습 맵 중 가속 맵이 생성되고, 상기 테스트 맵의 감속 맵에 브레이크 감속력 학습 결과와 엑셀 감속력 학습 결과를 매칭 하여 상기 드라이버 모델의 학습 맵 중 감속 맵이 생성되는 단계, 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 엑셀페달 전압으로 상기 학습 차량을 가속시켜 상기 학습 맵의 가속 맵에 의한 목표차속 추종 성능이 확인되는 단계, 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 브레이크 제어 로봇 전압으로 상기 학습 차량을 감속시켜 상기 학습 맵의 감속 맵에 의한 목표차속 추종 성능이 확인되는 단계로 수행된다.

바람직한 실시예로서, 상기 차속 차는 1초 후 목표 차속에서 현재 차속을 뺀 값으로 계산된다.

그리고 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량 가감속력 학습 시스템은 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 세팅되고, 가속 맵과 감속 맵을 테스트 맵으로 갖춘 테스트 주행 모델로 학습 차량에 대한 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력 학습, 엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 가감속력 학습 결과를 확보하고, 상기 가감속력 학습 결과가 매칭 된 가속 맵과 감속 맵을 학습 맵으로 갖춘 드라이버 모델로 목표차속 주종 학습을 수행해 주는 학습 제어 시스템; 상기 학습 제어 시스템과 CAN 메시지를 주고받아 엑셀페달량 제어 전압신호, 브레이크량 제어 전압신호를 각각 출력하여 주는 외부 제어기; 상기 엑셀페달량 제어 전압신호에 의한 ETC 제어로 상기 학습 차량을 가속하고, 상기 브레이크량 제어 전압신호에 의한 브레이크 페달 및 엑셀 페달 제어로 상기 학습 차량을 감속하는 다이노 시스템이 포함되는 것을 특징으로 한다.

바람직한 실시예로서, 상기 학습 제어 시스템은 상기 테스트 주행 모델과 상기 드라이버 모델을 구축하는 자동화 프로그램 장치, 상기 목표차속 주종 학습을 위한 목표차속 설정이 이루어지는 목표 차속 프로그램 장치로 구성된다.

바람직한 실시예로서, 상기 브레이크 페달의 제어에 페달 로봇이 적용된다.

이러한 본 발명의 차량 가감속력 학습 시스템을 이용한 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 하기와 같은 작용 및 효과를 구현한다.

첫째, 목표 차속 추종 알고리즘이 정해진 포인트에서 엑셀페달량[%]과 브레이크량[%]을 제어하는 가감속력 학습으로 구축될 수 있다. 둘째, 현재차속[km/h]과 차속 차[km/h]를 입력으로 하여 실시간의 엑셀페달량[%]과 브레이크량[%] 출력이 이루어짐으로써 목표 차속 추종이 최종 목표차속에 도달하기 까지 설정되는 목표 차속에 맞춰 이루어질 수 있다. 셋째, 현재차속[km/h]과 차속 차[km/h]를 입력으로 하는 차량 가감속력 학습 알고리즘 기반 맵으로 목표 차속 추종을 위한 드라이버 모델이 구축됨으로써 목표차속을 추종하는 고속도로 주행보조와 크루즈 컨트롤에 대한 적용성이 용이하게 이루어진다. 넷째, 드라이브 모델로 모듈화됨으로써 목표차속을 추종하는 고속도로 주행보조와 크루즈 컨트롤의 성능 향상과 더불어 차량 상품성 향상이 이루어질 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 가감속력 학습을 이용한 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법의 순서도이며, 도 2는 본 발명에 따른 차량 목표차속 추종을 위한 가감속력 학습이 수행되는 차량 가감속력 학습 시스템의 예이고, 도 3은 본 발명에 따른 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI의 적용 예이며, 도 4는 본 발명에 따른 가감속력 학습 데이터 로딩의 순서도이고, 도 5 및 도 6은 본 발명에 따른 엑셀 가속력 학습의 순서도이며, 도 7은 본 발명에 따른 엑셀 가속력 학습을 통한 가속 주행 결과 선도 (A) 및 가속 맵(B)의 예이고, 도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 브레이크 감속력 학습의 순서도이며, 도 10 및 도 11은 본 발명에 따른 엑셀 감속력 학습의 순서도이고, 도 12는 본 발명에 따른 브레이크 감속력 학습/엑셀 감속력 학습을 통한 감속 주행 결과 선도(C) 및 감속 맵(D)의 예이며, 도 13은 본 발명에 따른 가감속력 학습 기반 드라이버 모델의 테스트 예이고, 도 14는 본 발명에 따른 드라이버 모델의 FTP(Federal Test Procedure) 모드 주행 결과 예이며. 도 15는 본 발명에 따른 드라이버 모델의 WLTP(Worldwide harmonized Ligh-duty vehicle Test Procedure)의 모드 주행 결과 예이다.

이하 본 발명의 실시 예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시 예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.

도 1을 참조하면, 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 차량 가감속력 학습 준비(S10~S20) 후 테스트 주행 모델 학습(S30~S70)에 이은 드라이버 모델 학습(S80~S84)으로 수행된다.

특히 상기 테스트 주행 모델 학습(S30~S70)은 엑셀 가속력 학습(S50), 브레이크 감속력 학습(S60), 엑셀 감속력 학습(S70)으로 수행됨으로써 현재 차량의 가감속력을 학습하기 위한 알고리즘으로 특징된다.

이와 같이 상기 테스트 주행 모델 학습(S30~S70)이 브레이크 감속력 학습(S60)과 함께 엑셀 감속력 학습(S70)을 수행함은 차량 감속이 일정 차속에서 브레이크 페달을 밟는 브레이크 동작으로 이루어질 수 있고, 일정 차속에서 엑셀페달을 밟지 않거나 조금만 밟는 엑셀 동작으로 이루어질 수 있음에 기반 된다.

또한, 상기 드라이버 모델 학습(S80~S84)은 정해진 목표차속 추종을 위해 엑셀과 브레이크를 제어하는 알고리즘으로 구현되고, 고속도로 주행보조 및 크루즈 컨트롤에 적용된다.

그러므로 상기 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 가감속력 학습 알고리즘으로 정해진 포인트에서 엑셀페달량[%]과 브레이크량[%]을 제어하여 가감속력 학습하고, 학습한 결과가 현재차속[km/h] 및 차속 차[km/h]를 입력으로 하는 가/감속 맵에 반영한 드라이버 모델로 목표차속[km/h]를 추종함으로써 실시간으로 엑셀페달량[%]과 브레이크량[%]을 출력할 수 있다.

그 결과 상기 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 가감속력 학습을 통한 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법으로 특징되고, 이러한 특징은 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 엑셀 및 브레이크 전압을 이용한 목표차속 주종 학습으로 최종 목표차속에 도달하기까지 설정되는 목표 차속 추종이 가능함으로써 단순히 최종 목표 차속만을 추종하던 기존의 목표차속 주종 알고리즘의 한계를 극복하여 준다.

또한, 상기 가감속력 학습을 통한 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 드라이버 모델로 구축됨으로써 목표차속을 추종하는 고속도로 주행보조와 크루즈 컨트롤에 적용되어 시스템 성능 개선과 함께 차량 상품성 향성도 가능하게 한다.

이하, 도 1의 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 도 2 내지 도 15를 통해 상세히 설명한다. 이 경우 제어주체는 자동화 프로그램 장치(11)와 외부 제어기(20) 또는 자동화 프로그램 장치(11)와 목표 차속 프로그램 장치(13) 및 외부 제어기(20)이고, 제어대상은 페달 로봇(30)과 다이노 시스템(40)에 연계된 학습 차량(100)이다.

먼저, 상기 차량 가감속력 학습 준비(S10~S20)는 S10의 차량 가감속력 학습 시스템 세팅 단계, S20의 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 확립 단계로 수행된다.

도 2를 참조하면, 차량 가감속력 학습 시스템(1)은 학습 제어 시스템(10), 외부 제어기(20), 페달 로봇(30) 및 다이노 시스템(40)으로 구성된다.

일례로 상기 학습 제어 시스템(10)은 학습 차량(100)의 가감속력 학습을 수행하면서 엑셀과 브레이크를 제어하기 위한 알고리즘이 테스트 주행 모델(11-1)로 구축된 자동화 프로그램 장치(11), 학습 차량(100)이 정해진 목표차속을 추종하기 위한 알고리즘이 목표차속 주행 모델로 구축된 목표 차속 프로그램 장치(13)로 구분된다. 이 경우 상기 테스트 주행 모델(11-1)은 가속 맵과 감속 맵으로 구분된 테스트 맵(11-1A)을 구비한다.

특히 상기 자동화 프로그램 장치(11)는 드라이버 모델(11-2)(도 13 참조)를 더 포함하고, 상기 드라이버 모델(11-2)은 테스트 맵(11-1A)을 차량 가감속력 학습 결과로 업데이트 또는 매핑한 학습 맵(11-2A)을 포함한다.

일례로 상기 외부 제어기(20)는 자동화 프로그램 장치(11)와 CAN(Controller Area Network) 통신으로 연결되어 CAN 메시지(Message)를 주고받고, 다이노 시스템(40)을 제어한다. 이를 위해 상기 외부 제어기(20)는 엑셀페달량[%] 제어를 위한 전압신호 출력과 브레이크량[%] 제어를 위한 전압신호 출력이 발생된다.

일례로 상기 페달 로봇(30)은 엑셀페달량[%] 및 브레이크량[%]에 대한 외부 제어기(20)의 출력 값으로 학습 차량(100)의 브레이크 페달 및 엑셀페달을 동작시킴으로써 학습 차량(100)을 브레이크 감속 및 엑셀 감속 상태로 만들어 준다. 상기 다이노 시스템(40)은 목표차속을 자동으로 추종하기 위한 시스템으로, ECU(Electronic Control Unit), ETC(Electronic Throttle Control Apparatus), 외부 DAC(Digital to Analog Converter) 모듈, 브레이크 제어 장치를 시스템 구성요소로 포함하고, 특히 페달 로봇(30)을 브레이크 제어 장치로 포함할 수 있다. 그러므로 상기 페달 로봇(30) 및 상기 다이노 시스템(40)은 통상적인 주행 테스트 장비이다.

일례로 상기 학습 차량(100)은 일반적인 차량이다.

그러므로 상기 차량 가감속력 학습 시스템 세팅(S10)은 차량 가감속력 학습 시스템(1)과 학습 차량(100)의 연결 및 시스템 활성화를 의미한다.

도 3을 참조하면, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 확립(S20)을 위해 자동화 프로그램 장치(11)에 적용된 UI(User Interface)의 예를 나타낸다.

그러므로 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI(S20)은 자동화 프로그램 장치(11)로 다운로드되는 차량 가감속력 학습 변수의 설정을 의미한다. 이 경우 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 확립에는 엑셀 가속 [%], 브레이크 감속 [%], 엑셀 감속 [%]를 세팅 포인트로 구분하면서 엑셀 가속 포인트, 브레이크 감속 포인트, 엑셀 감속 포인트가 적용되고, 목표차속 추종을 위한 감속 차속 [Km/h]를 세팅 포인트로 하는 감속 시작 차속이 적용된다.

특히 상기 엑셀 가속 포인트는 엑셀페달_가속_length를 7로 하고, 상기 브레이크 감속 포인트는 브레이크_감속_length를 6으로 하며, 상기 엑셀 감속 포인트는 엑셀_감속_length를 6으로 하고, 상기 감속 시작 차속을 감속시적차속_length를 1로 하여 준다.

이어 자동화 프로그램 장치(11)는 상기 테스트 주행 모델 학습(S30~S70)을 S30의 테스트 주행 모델 실행 단계, S40의 가감속력 학습 데이터 로딩 단계, S50의 엑셀 가속력 학습 단계, S60의 브레이크 감속력 학습 단계, S70의 엑셀 감속력 학습 단계로 수행한다.

도 2를 참조하면, 자동화 프로그램 장치(11)는 CAN을 통해 제어값을 외부 제어기(20)로 전송하고, 외부 제어기(20)는 엑셀페달량[%] 제어를 위한 전압 신호 및/또는 브레이크량[%] 제어를 위한 전압신호를 페달 로봇(30) 및 다이노 시스템(40)으로 출력한다.

그러면 다이노 시스템(40)은 시스템 구성요소를 작동시켜 학습차량(100)의 운전 상태를 제어한다. 일례로 다이노 시스템(40)의 ETC는 엑셀페달량[%] 만큼 ETC를 제어하여 학습차량(100)을 가속제어하며, 페달 로봇(30) 또는 다이노 시스템(40)의 브레이크제어 장치는 브레이크량 [%] 만큼 브레이크 페달을 동작시켜 주거나 엑셀페달량 [%] 만큼 엑셀페달을 동작시켜 줌으로써 학습차량(100)을 감속 제어하여 준다.

일례로 상기 테스트 주행 모델 실행(S30)은 자동화 프로그램 장치(11)에서 테스트 주행 모델(11-1)의 알고리즘을 시작하여 수행되고, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩(S40)은 자동화 프로그램 장치(11)에서 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI(S20)의 엑셀 가속 포인트, 브레이크 감속 포인트, 엑셀 감속 포인트, 감속 시작 차속을 읽어 수행된다.

도 4를 참조하면, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩(S40)은 S41의 변수 초기화 단계, S42의 테스트 맵 매칭 단계로 이루어진다.

일례로 상기 테스트 주행 모델 활성화(S41)에선 테스트 주행 모델(11-1)의 활성화로 프로그램 모니터링 제한 해제 및 알고리즘의 모니터링 변수 값 초기화가 이루어지고, 상기 테스트 맵 매칭(S42)은 테스트 맵(11-1A)의 가속 맵과 감속 맵에 대한 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 매칭이 이루어지고, 이를 통해 엑셀 가속 포인트, 브레이크 감속 포인트, 엑셀 감속 포인트 및 감속 시작 차속에 대한 엑셀페달_가속_length, 브레이크_감속_length, 엑셀_감속_length, 감속시적차속_length가 적용된다.

구체적으로 상기 엑셀 가속력 학습(S50)은 S51의 차량 운전 단계, S52의 엑셀 가속인터벌 부여 단계, S53의 가속 포인트(%) 엑셀페달 가속 단계, S54의 차량 운전 중지 단계, S55의 가속 설정 UI 완료 단계, S55의 가속 맵 생성 단계로 수행된다.

일례로 상기 차량 운전(S51)은 학습 차량(100)이 테스트 랩에서 운전됨을 의미하고, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 중 엑셀 가속 포인트 적용을 위한 자동화 프로그램 장치(11)의 워밍업 세팅 상태를 의미한다.

도 5를 참조하면, 상기 엑셀 가속인터벌 부여(S52)에 대한 세부 절차가 S52-1 내지 S52-7 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만 상기 S52-1 내지 S52-7 단계는 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S52-1은 측정시작 단계, S52-2는 CAN 메시지 초기화 단계, S52-3은 약 5초를 적용한 시스템 대기 단계, S52-4는 엑셀페달_가속_length 판단 단계, S52-5는 가속력 타겟 차속에 대한 엑셀페달량[%]이 가속 맵 매핑되는 단계, S52-6은 약 90초를 적용한 타이머 세팅 단계, S52-7은 타이머 카운팅에 의한 엑셀 가속력 학습 시작 단계로 구분될 수 있다.

한편, 상기 가속포인트(%) 엑셀페달 가속(S53)은 테스트 주행 모델(11-1)의 테스트 맵(11-1A) 중 가속 맵과 매칭되어 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length을 적용하고, 엑셀 가속 포인트 세팅값의 단계에 따라 엑셀페달량[%] 만큼 다이노 시스템(40)의 ETC를 제어하여 가속력 학습이 이루어지는 실제적인 가속력 학습 상태를 의미한다. 이 경우 상기 가속포인트(%) 엑셀페달 가속(S53)은 해당 엑셀 페달량[%]에 대한 90[초] 동작시간을 종료조건으로 설정하거나 또는 125[km/h] 차속 초과를 종료조건으로 설정할 수 있다.

일례로 상기 차량 운전 중지(S54)는 페달 로봇(30)으로 브레이크 페달을 작동시켜 학습차량(100)을 감속시켜 주고, 차속 0[km/h]를 엑셀 가속 포인트 중 제1 엑셀 가속 포인트 수행 완료로 한 후 차속 0[km/h]에서 일정시간 대기 후 다음 포인트인 제2 엑셀 가속 포인트로 이동한다.

일례로 상기 가속 설정 UI 완료(S55)는 가속 포인트(%) 엑셀페달 가속(S53) 및 차량 운전 중지(S54)의 과정이 엑셀 가속 포인트의 초기 설정 포인트에서 최종 설정 포인트를 모두 적용하여 엑셀 가속력 학습이 반복된 후 종료되었음을 의미한다.

도 6을 참조하면, 상기 가속 포인트(%) 엑셀페달 가속(S53)에 대한 세부 절차가 S53-1 내지 S53-3 단계로 수행되고, 상기 차량 운전 중지(S54)에 대한 세부 절차가 S54-1 내지 S54-4 단계로 수행되며, 상기 가속 설정 UI 완료(S55)에 대한 세부 절차가 S55-1 내지 S55-3 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만, 상기 S53-1 내지 S53-3 단계, S54-1 내지 S54-4 단계, S55-1 내지 S55-3 단계의 각각은 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S53-1은 엑셀 가속력 학습 시작에 따른 엑셀 페달량[%] 가속조건 적용 단계, S53-2의 자동화 프로그램 장치(11)와 외부 제어기(20)간 CAN 메시지에 의한 ETC 제어 전압 출력 단계, S53-3은 다이노 시스템(40)에 의한 학습차량(100)의 125[Km/h] 가속 단계로 구분된다.

일례로 S54-1은 자동화 프로그램 장치(11)와 외부 제어기(20)간 CAN 메시지에 의한 브레이크량[%] 제어를 위한 약 50% 브레이크 전압신호 출력 단계, S54-2는 페달 로봇(30)에 의한 0[Km/h]까지 학습차량(100)의 차속 감속 단계, S54-3은 약 5초 대기 단계, S54-4는 제1 엑셀 가속 포인트 완료에 따른 카운트 증가로 제2 엑셀 가속 포인트를 진행하는 단계, S55-1은 설정된 엑셀 가속 포인트가 모두 수행되어 자동화 프로그램 장치(11)의 CAN 메시지를 초기화 하는 단계, S55-2는 엑셀 가속력 학습 종료 단계, S55-3은 자동화 프로그램 장치(11)의 엑셀 가속력 학습 변수 항목을 초기화시키는 단계로 구분된다.

한편, 상기 가속 맵 생성(S56)은 엑셀페달의 가속을 위한 가속력 타겟 차속과 엑셀 가속 포인트를 적용하고, 엑셀페달_가속_length를 자동화 프로그램 장치(11)의 테스트 주행 모델(11-1)에 적용된 테스트 맵(11-1A) 중 가속 맵과 동일한 형식으로 생성하고, 이를 통해 엑셀 가속력 학습 결과가 반영되는 상태를 의미한다.

도 7을 참조하면, 가속 맵(B)은 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length를 적용한 차속[Km/h]과 엑셀페달량[%]의 관계를 나타낸 가속 주행 결과 선도 (A)로부터 획득됨으로써 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length에 따른 차속 변화율을 나타낸다. 그러므로 상기 가속 맵(B)의 결과는 테스트 주행 모델(11-1)의 테스트 맵(11-1A) 중 가속 맵을 업데이트 또는 매핑하여 학습 맵(11-2A)(도 13 참조)으로 변환하는데 적용한다.

구체적으로 상기 브레이크 감속력 학습(S60)은 S61의 시스템 타겟 감속 운전 단계, S62의 브레이크 감속 인터벌 부여 단계, S63의 감속 포인트(%) 브레이크페달 감속 단계, S64의 브레이크 감속 설정 UI 완료 단계로 수행된다.

일례로 상기 시스템 타겟 감속 운전(S61)은 자동화 프로그램 장치(11)를 브레이크 감속력 학습 측정 상태로 전환 시키고, 자동화 프로그램 장치(11)와 외부 제어기(20)간 CAN 메시지에 의한 브레이크량[%] 제어를 위한 약 30% 브레이크 전압신호가 생성된다.

일례로 상기 브레이크 감속 인터벌 부여(S62)는 브레이크 동작을 위한 타겟 차속과 브레이크 감속 포인트를 적용하고, 브레이크_감속_length를 테스트 주행 모델(11-1)에 적용된 테스트 맵(11-1A) 중 감속 맵과 매칭 후 약 20초의 대기 시간을 적용해 주는 브레이크 감속력 학습 준비 상태를 의미한다.

도 8을 참조하면, 상기 시스템 타겟 감속 운전(S61)에 대한 세부 절차가 S61-1 내지 S61-7로, 상기 브레이크 감속 인터벌 부여(S62)에 대한 세부 절차가 S62-1 내지 S62-5 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만 상기 S61-1 내지 S62-5 단계는 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S61-1은 측정시작 단계, S61-2는 CAN 메시지 초기화 단계, S61-3은 약 5초를 적용한 시스템 대기 단계, S61-4는 브레이크 감속 포인트에 대한 브레이크_감속_length의 판단 조건으로 감속시작차속_length가 적용되는 단계, S61-5는 타겟 차속에 대한 감속시작차속의 감속 맵 매핑 단계, S61-6은 차량 감속에 30%의 브레이크 페달 제어량[%]이 기본으로 설정되는 단계, S61-7은 자동화 프로그램 장치(11)에서 외부 제어기(20)로 CAN 메시지가 전송되는 단계로 구분될 수 있다.

일례로 S62-1은 타겟 차속에 맞춰 학습차량(100)의 가속 또는 브레이크 제동이 판단되는 단계, S62-2는 브레이크_감속_length의 조건 충족이 확인되는 단계, S62-3A는 브레이크_감속_length 조건 충족에 따른 감속 맵 매칭 단계, S62-4A는 약 20초를 적용한 타이머 세팅 단계, S62-3B는 브레이크_감속_length 조건 미 충족에 따른 학습차량(100)의 차속 감소로 Vehv_v_cnt가 카운팅되는 단계, S62-4B는 브레이크 카운트 0 설정 후 측정 종료되는 단계, S62-5는 타이머 카운팅에 의한 브레이크 감속력 학습 시작 단계로 구분될 수 있다. 이 경우 상기 Vehv_v_cnt는 도 3의 감속시작 차속에 적용된 세팅 포인트에 대해 카운트되는 포인트 수를 의미한다.

한편, 상기 감속 포인트(%) 브레이크페달 감속(S63)은 브레이크 감속 포인트 세팅값의 순차적인 적용 절차에 따라 브레이크 페달량[%] 만큼 페달 로봇(30)의 동작을 제어하여 감속력 학습이 이루어지는 실제적인 브레이크 감속력 학습 상태를 의미한다. 특히 상기 감속 포인트(%) 브레이크페달 감속(S63)은 브레이크페달 감속(S63)에 의한 약 30% 설정값을 통한 차량 감속을 기본으로 하여 필요 시 강제 브레이크로 설정값을 벗어난 브레이크 페달 조작으로 차량 감속을 수행하여 준다.

일례로 상기 브레이크 감속 설정 UI 완료(S64)는 시스템 타겟 감속 운전(S61)과 브레이크 감속 인터벌 부여(S62) 및 감속 포인트(%) 브레이크페달 감속(S63)의 과정이 브레이크 감속 포인트의 초기 설정 포인트에서 최종 설정 포인트를 모두 적용하여 브레이크 감속력 학습이 반복된 후 종료되었음을 의미한다.

도 9를 참조하면, 상기 감속 포인트(%) 브레이크페달 감속(S63)에 대한 세부 절차가 S63-1 내지 S63-7로, 상기 브레이크 감속 설정 UI 완료(S64)에 대한 세부 절차가 S64-1 내지 S64-3 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만, 상기 S63-1 내지 S64-3 단계는 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S63-1은 외부제어기(20)의 약 30% 브레이크 전압신호를 브레이크 페달량 [%]에 대한 Brk_target으로 하여 페달 로봇(30)이 브레이크 페달을 조작시켜 학습 차량(100)을 감속시켜 주는 단계, S63-2는 약 30% 브레이크 전압신호로 학습 차량(100)의 차속이 0[Km/h]로 확인되는 단계, S63-3은 학습 차량(100)의 제동 중 “time=0” 조건 불만족 시 목표 브레이크(타겟 브레이크)를 위한 다이노 시스템의 강제 브레이크 신호 출력이 판단되는 단계, S63-4는 강제 브레이크 신호로 페달 로봇(30)이 학습 차량(100)을 감속시켜 주는 단계, S63-5는 강제 브레이크 신호로 학습 차량(100)의 차속이 0[Km/h]로 확인되는 단계, S63-6은 약 5초 대기 단계, S63-7은 제1 브레이크 감속 포인트 완료에 따른 카운트 증가로 제2 브레이크 감속 포인트를 진행하는 단계로 구분된다.

일례로 S64-1은 설정된 브레이크 감속 포인트가 모두 수행되어 브레이크 감속력 학습이 종료되는 단계, S64-2는 브레이크 감속력 학습 종료로 자동화 프로그램 장치(11)의 CAN 메시지를 초기화 되는 단계, S64-3은 자동화 프로그램 장치(11)의 브레이크 감속력 학습 변수 항목을 초기화시키는 단계로 구분된다.

구체적으로 상기 엑셀 감속력 학습(S70)은 S71의 시스템 타겟 감속 운전 단계, S72의 엑셀 감속 인터벌 부여 단계, S73의 감속포인트(%) 엑셀 페달 감속 단계, S74의 엑셀 감속 설정 UI 완료 단계, S75의 감속 맵 생성 단계로 수행된다.

일례로 상기 시스템 타겟 감속 운전(S71)은 자동화 프로그램 장치(11)를 엑셀페달이 적용된 엑셀 감속력 학습 측정 상태로 전환 시키고, 자동화 프로그램 장치(11)와 외부 제어기(20)간 CAN 메시지에 의한 엑셀페달량[%] 제어를 위한 약 30% 엑셀페달량 전압신호가 생성된다.

일례로 상기 엑셀 감속 인터벌 부여(S72)는 브레이크 동작을 위한 타겟 차속과 엑셀 감속 포인트를 적용하고, 엑셀_감속_length를 테스트 주행 모델(11-1)에 적용된 테스트 맵(11-1A) 중 감속 맵과 매칭시킨 후 약 120초의 대기 시간을 적용해 주는 엑셀 감속력 학습 준비 상태를 의미한다.

도 10을 참조하면, 상기 시스템 타겟 감속 운전(S71)에 대한 세부 절차가 S71-1 내지 S71-7로, 상기 엑셀 감속 인터벌 부여(S72)에 대한 세부 절차가 S72-1 내지 S72-6 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만 상기 S71-1 내지 S72-6 단계는 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S71-1은 측정시작 단계, S71-2는 CAN 메시지 초기화 단계, S71-3은 약 5초를 적용한 시스템 대기 단계, S71-4는 Vehv_length와 Vehv_v_cnt의 크기 값 비교에 의한 엑셀_감속_length 판단 단계, S71-5는 타겟 차속에서 상기 감속시작차속에 대응되는 Vehv_target의 감속 맵 매핑 단계, S71-6은 약 30%의 엑셀페달 제어량[%] 설정 단계, S71-7은 자동화 프로그램 장치(11)에서 외부 제어기(20)로 CAN 메시지가 전송되는 단계로 구분될 수 있다.

일례로 S72-1은 타겟 차속에 맞춰 학습차량(100)의 가속 또는 엑셀 감속이 판단되는 단계, S72-2는 엑셀_감속_length의 조건 충족이 확인되는 단계, S72-3A는 엑셀_감속_length의 조건 충족에 따른 감속 맵 매칭 단계, S72-4A는 약 30%의 엑셀페달 제어량[%]을 app_target에 대응되는 엑셀 감속 [%]으로 확정하는 단계, S72-3B는 엑셀_감속_length의 조건 미충족에 따른 다이노 시스템(40)의 브레이크 페달 조작으로 학습차량(100)의 차속 감소로 Vehv_v_cnt가 카운팅되는 단계, S72-4B는 브레이크 카운트 0 설정 후 측정 종료되는 단계, S72-5는 약 120초를 적용한 타이머 세팅 단계, S72-6은 타이머 카운팅에 의한 브레이크 감속력 학습 시작 단계로 구분될 수 있다. 이 경우 상기 Vehv_v_cnt는 도 3의 감속시작 차속에 적용된 세팅 포인트에 대해 카운트되는 포인트 수를 의미한다.

한편, 상기 감속포인트(%) 엑셀페달 감속(S73)은 엑셀 감속 포인트 세팅값의 순차적인 적용 절차에 따라 엑셀페달량[%] 만큼 페달 로봇(30)의 동작을 제어하여 감속력 학습이 이루어지는 실제적인 브레이크 감속력 학습 상태를 의미한다. 특히 상기 감속포인트(%) 엑셀페달 감속(S73)은 엑셀 페달에 의한 약 30% 설정값을 통한 차량 감속을 기본으로 하여 필요 시 강제 브레이크로 엑셀페달이 아닌 브레이크 페달 조작으로 차량 감속을 수행하여 준다.

일례로 상기 엑셀 감속 설정 UI 완료(S74)는 시스템 타겟 감속 운전(S71)과 엑셀 감속 인터벌 부여(S72) 및 감속 포인트(%) 엑셀페달 감속(S73)의 과정이 엑셀 감속 포인트의 초기 설정 포인트에서 최종 설정 포인트를 모두 적용하여 엑셀 감속력 학습이 반복된 후 종료되었음을 의미한다.

도 11을 참조하면, 상기 감속 포인트(%) 엑셀페달 감속(S73)에 대한 세부 절차가 S63-1 내지 S63-7로, 상기 엑셀 감속 설정 UI 완료(S74)에 대한 세부 절차가 S74-1 내지 S74-3 단계로 수행됨을 예시한다. 하지만 상기 S73-1 내지 S74-3 단계는 순차적으로 적용되거나 또는 시스템 조건이나 테스트 항목 등에 따라 적절한 단계 통합/생략/순서변경이 이루어질 수 있다.

일례로 S73-1은 외부제어기(20)의 약 30% 엑셀페달량 전압신호로 페달 로봇(30)이 엑셀 페달을 조작시켜 학습 차량(100)을 감속시켜 주는 단계, S73-2는 약 30% 엑셀페달량 전압신호로 학습 차량(100)의 차속이 0[Km/h]로 확인되는 단계, S73-3은 학습 차량(100)의 제동 중 “time=0” 조건 불만족 시 목표 브레이크(타겟 브레이크)를 위한 다이노 시스템의 강제 브레이크 신호 출력이 판단되는 단계, S73-4는 강제 브레이크 신호로 페달 로봇(30)이 브레이크 페달을 작동시켜 학습 차량(100)을 감속시켜 주는 단계, S73-5는 강제 브레이크 신호로 학습 차량(100)의 차속이 0[Km/h]로 확인되는 단계, S73-6은 약 5초 대기 단계, S73-7은 제1 엑셀 감속 포인트 완료에 따른 카운트 증가로 제2 엑셀 감속 포인트를 진행하는 단계로 구분된다.

일례로 S74-1은 설정된 엑셀 감속 포인트가 모두 수행되어 엑셀 감속력 학습이 종료되는 단계, S74-2는 엑셀 감속력 학습 종료로 자동화 프로그램 장치(11)의 CAN 메시지를 초기화시키는 단계, S74-3은 자동화 프로그램 장치(11)의 엑셀 감속력 학습 변수 항목을 초기화시키는 단계로 구분된다.

한편, 상기 감속 맵 생성(S75)은 브레이크페달/엑셀페달의 브레이크 동작을 위한 타겟 차속과 브레이크/엑셀 감속 포인트를 각각 적용하고, 브레이크_감속_length/엑셀_감속_length의 각각을 테스트 주행 모델(11-1)에 적용된 테스트 맵(11-1A) 중 감속 맵과 동일한 형식으로 생성하고, 이를 통해 브레이크/엑셀 감속력 학습이 반영되는 상태를 의미한다.

도 12를 참조하면, 감속 맵(D)은 브레이크 50[%] 일 때 차속을 나타낸 감속 주행 결과 선도(C)로부터 획득됨으로써 그 결과가 테스트 주행 모델(11-1)의 테스트 맵(11-1A) 중 가속 맵을 업데이트 또는 매핑하여 학습 맵(11-2A)(도 13 참조)으로 변환하는데 적용된다.

이어 자동화 프로그램 장치(11)는 상기 드라이버 모델 학습(S80~S84)을 S80의 드라이버 모델 생성 단계, S81의 목표차속 주행 모델 실행단계, S82의 차량 운전단계, S83의 목표 차속 추종 테스트 실행 단계, S84의 드라이버 모델 추종 성능 평가 완료 및 차량 적용 단계로 수행한다.

일례로 상기 드라이버 모델 생성(S80)은 가속 모델의 가속 맵과 감속 모델의 감속 맵을 드라이버 모델로 생성한다. 이 경우 상기 가속 맵은 가속 맵 생성(S56)의 결과물인 도 7의 가속 맵(B)이고, 상기 감속 맵은 감속 맵 생성(S75)의 결과물인 도 12의 감속 맵(D)을 의미하고, 상기 드라이버 모델은 도 13의 드라이버 모델(11-2)을 의미한다.

특히 상기 가속 맵의 가속 모델은 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 엑셀페달 전압[mV] 출력을 생성하고, 엑셀 페달 전압 출력을 통한 가속 제어를 수행하여 준다. 상기 감속 맵의 감속 모델은 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 브레이크 제어 로봇 전압[V] 출력을 생성하고, 브레이크 제어 로봇 전압 출력을 통한 감속 제어를 수행하여 준다. 이 경우 상기 차속 차(차속 diff)는 1초 후 목표 차속에서 현재 차속을 빼서 산출된다.

차속 차(차속 diff) = 1초 후 목표 차속 - 현재 차속

일례로 상기 목표차속 주행 모델 실행(S81)은 자동화 프로그램 장치(11)에서 학습 맵(11-2A)을 기반으로 하여 드라이버 모델(11-2)이 활성화됨을 의미한다. 상기 차량 운전(S82)은 학습 차량(100)이 운전 상태로 전환됨을 의미한다.

상기 목표 차속 추종 테스트 실행(S83)은 학습 차량(100)이 학습 맵(11-2A)을 기반으로 한 가감속력 학습 절차에 따라 목표차속을 추종하는 차량 제어 상태를 의미한다.

도 13을 참조하면, 상기 드라이버 모델 학습(S80~S84)은 차량 가감속력 학습 결과가 반영된 학습 맵(11-2A)을 드라이버 모델(11-2)이 테스트 주행 모델(11-1)을 대체하여 자동화 프로그램 장치(11)에서 구현된다. 이 경우 상기 드라이버 모델 학습(S80~S84)의 절차는 차량 가감속력 학습 준비(S10~S20)/테스트 주행 모델 학습(S30~S70)의 수행 절차 흐름과 동일하거나 유사하게 진행된다. 다만 상기 드라이버 모델 학습(S80~S84)은 학습차량(100)이 추종하는 차량 목표차속을 목표 차속 프로그램 장치(13)에서 제어하고, 자동화 프로그램 장치(11)는 목표 차속 프로그램 장치(13)에서 차량 목표차속 설정값을 받아 드라이버 모델(11-2)의 학습 맵(11-2A)과 매칭하면서 외부제어기(20)에 엑셀페달 전압[mV] 및 브레이크 제어 전압[V]을 CAN 메시지로 전송하는 차이가 있다.

그러므로 상기 자동화 프로그램 장치(11)의 드라이버 모델(11-2)은 학습 차량(100)의 차량 목표차속 추종 제어가 현재 차속[km/h]/차속 차[km/h] 별 엑셀페달 전압[mV] 출력을 통한 가속 제어 및 현재 차속[km/h]/차속 차[km/h] 별 브레이크 제어 전압[V][페달 로봇(30)]을 통한 감속 제어로 구현되고, 이를 통해 최종 목표차속까지 도달하기 까지 설정되는 목표 차속을 추종함으로써 단순히 최종 목표 차속만을 추종하는 기존 방식에 적용되었던 알고리즘의 한계가 극복될 수 있게 된다.

일례로 상기 드라이버 모델 추종 성능 평가 완료 및 차량 적용(S84)은 학습 차량(100)의 운전 종료 후 학습 맵(11-2A)의 목표차속 추종 성능을 평가하고, 학습 맵(11-2A)의 성능 충족 시 학습 맵(11-2A)을 차량에 적용하는 상태를 의미한다. 이 경우 상기 학습 맵(11-2A)의 적용은 고속도로 주행보조(HDA). 또는 크루즈 컨트롤 시스템(SC)의 목표차속 추종 알고리즘 또는 프로그램과 연계될 수 있다.

한편, 도 14 및 도 15는 학습 차량(100)에 적용된 드라이버 모델 학습(S80~S84)의 결과를 각각 예시한다. 일례로 도 14는 드라이버 모델(11-2)의 FTP(Federal Test Procedure) 모드 주행 결과이고, 도 15는 드라이버 모델(11-2)의 WLTP(Worldwide harmonized Ligh-duty vehicle Test Procedure) 모드 주행 결과로서, 상기 FTP 모드 주행 결과와 상기 WLTP 모드 주행 결과로부터 가감속력 학습이 차량 목표차속 실시간 추종에 적합함을 실험적으로 증명된다.

전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 차량 가감속력 학습 시스템(1)으로 구현되는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법은 학습 제어 시스템(10)을 이용하여 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 세팅되고, 가속 맵과 감속 맵을 테스트 맵(11-1A)으로 갖춘 테스트 주행 모델(11-1)로 학습 차량(100)에 대한 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력/엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 가감속력 학습 결과를 확보하고, 상기 가감속력 학습 결과가 매칭 된 가속 맵과 감속 맵을 학습 맵(11-2A)으로 갖춘 드라이버 모델(11-2)로 현재 차속[km/h]와 차속 차[km/h] 별 엑셀 및 브레이크 전압을 이용한 목표차속 주종 학습이 수행됨으로써 최종 목표차속에 도달하기까지 설정되는 목표 차속 추종이 가능하여 단순히 최종 목표 차속만을 추종하던 기존의 목표차속 주종 알고리즘의 한계가 극복된다.

1 : 차량 가감속력 학습 시스템\
10 : 학습 제어 시스템 11 : 자동화 프로그램 장치
11-1 : 테스트 주행 모델 11-1A : 테스트 맵
11-2 : 드라이버 모델 11-2A : 학습 맵
13 : 목표 차속 프로그램 장치
20 : 외부 제어기 30 : 페달 로봇
40 : 다이노 시스템
100 : 학습 차량

Claims

학습 제어 시스템이 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI로 다이노 시스템과 연계하여 학습 차량에 대한 가감속력 학습 단계를 시작하고,
상기 가감속력 학습 단계는, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI를 적용한 엑셀 가속력 학습을 실행하여 학습 결과로 테스트 주행 모델의 테스트 맵에 구축된 가속 맵의 매칭 결과를 확인하고, 브레이크 감속력 학습과 엑셀 감속력 학습을 실행하여 학습 결과로 테스트 주행 모델의 테스트 맵에 구축된 감속 맵의 매칭 결과를 확인하는 테스트 주행 모델 가감속력 학습 단계, 및
상기 테스트 맵의 차속 커브를 가감속력 학습 결과로 매칭하여 드라이버 모델의 학습 맵을 생성하며, 상기 학습 맵을 기반으로 상기 학습 차량의 차속 차를 설정하고, 상기 차속 차를 추종하도록 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력 학습, 엑셀 감속력 학습 중 어느 하나를 실행하여 상기 학습 맵을 검증하는 드라이버 모델 가감속력 학습 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI에는 엑셀 가속 포인트, 브레이크 감속 포인트, 엑셀 감속 포인트 및 감속 시작 차속 중 어느 하나가 적용되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 2에 있어서, 상기 엑셀 가속 포인트, 상기 브레이크 감속 포인트, 상기 엑셀 감속 포인트, 상기 감속 시작 차속의 각각에는 포인트 길이(length)를 갖는 세팅 포인트로 구분한 포인트의 수가 적용되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 드라이버 모델 가감속력 학습은 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 상기 테스트 주행 모델로 다운로드 되는 가감속력 학습 데이터 로딩 단계, 상기 학습 제어 시스템에서 제공된 엑셀페달량과 브레이크량의 출력이 외부 제어기에서 각각 엑셀페달량 전압 신호와 브레이크량 전압 신호로 상기 다이노 시스템으로 출력된 후 상기 학습 차량에서 상기 엑셀 가속력 학습, 상기 브레이크 감속력 학습, 상기 엑셀 감속력 학습이 이루어지는 단계
로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 4에 있어서, 상기 학습 제어 시스템은 상기 외부 제어기와 CAN(Controller Area Network) 통신으로 연결되어 CAN 메시지(Message)를 전송하는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 4에 있어서, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩은 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI로 적용된 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length, 브레이크 감속 포인트의 브레이크_감속_length, 엑셀 감속 포인트의 엑셀_감속_length, 감속 시작 차속의 감속시작차속_length을 읽어 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 4에 있어서, 상기 엑셀 가속력 학습은 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 가속력 타겟 차속에 대한 엑셀페달량[%]의 가속 맵 매칭, 타이머 설정이 이루어지는 엑셀 가속인터벌 부여 단계, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 엑셀 가속 포인트의 엑셀페달_가속_length를 적용하여 하나의 가속 포인트에 대한 엑셀페달 가속이 구현되는 단계, 상기 가속 포인트 별 엑셀페달 가속 후 상기 학습 차량을 운전 중지시키는 단계, 가속 포인트 별 엑셀페달 가속을 모두 수행하여 가속 설정 UI가 완료되는 단계, 상기 테스트 맵의 가속 맵에 엑셀 가속력 학습 결과를 매칭하여 상기 학습 맵의 가속 맵이 생성되는 단계
로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 7에 있어서, 상기 타이머는 상기 엑셀 가속력 학습에 90초를 적용하고, 상기 엑셀페달 가속은 상기 학습차량을 125[Km/h]까지 가속시켜 주는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 7에 있어서, 상기 운전 중지는 상기 다이노 시스템 또는 페달 로봇의 브레이크 페달 조작에 의한 감속이고, 상기 엑셀페달 가속의 반복에 차속 0[km/h] 후 일정시간 대기 조건을 적용해 주는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 4에 있어서, 상기 브레이크 감속력 학습은 상기 외부 제어기에서 설정 브레이크량을 상기 학습 차량의 감속 값으로 적용되는 시스템 타겟 감속 운전 단계, 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 중 감속 시작 차속의 감속시작차속_length로 브레이크 조작을 위한 타겟 차속에 대한 감속시작차속 설정, 상기 감속시작차속의 감속 맵 매칭, 타이머 설정, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 브레이크 감속 포인트에 대한 브레이크_감속_length의 판단 조건으로 상기 감속시작차속_length의 적용이 이루어지는 브레이크 감속 인터벌 부여 단계, 상기 브레이크_감속_length를 적용하여 하나의 브레이크 감속 포인트에 대한 브레이크 페달 감속이 상기 외부 제어기의 설정 브레이크 전압 신호를 통한 브레이크 페달 조작이 이루어지고, 상기 학습 차량이 감속되어 차속이 0[Km/h]로 확인되는 감속 포인트 브레이크페달 감속 단계, 상기 브레이크 감속 포인트 별 브레이크 페달의 조작을 모두 수행하여 브레이크 감속 설정 UI가 완료되는 단계
로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 설정 브레이크량은 30[%] 브레이크 제어량을 적용하고, 상기 타이머는 상기 브레이크 감속력 학습에 20초의 대기 시간을 적용해 주는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 브레이크 감속 인터벌 부여에는 상기 브레이크_감속_length 조건 미 충족 시 차속을 감소시켜 브레이크 카운트를 0으로 설정한 후 CAN 메시지를 초기화시켜 브레이크 감속 인터벌 부여를 다시 시작하여 주는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 감속 포인트 브레이크페달 감속은 상기 타겟 차속에서 목표 브레이크를 설정하여 “time=0” 조건 불만족의 강제 브레이크 판단 시 강제 브레이크 신호의 출력에 의한 상기 다이노 시스템의 브레이크 페달 조작으로 차속이 0[Km/h]가 되도록 상기 학습 차량을 감속시켜 주는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 10에 있어서, 상기 브레이크 감속 설정 UI 완료는 CAN 메시지와 상기 브레이크 감속 포인트를 초기화시키고, 상기 엑셀 감속력 학습으로 전환되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 4에 있어서, 상기 엑셀 감속력 학습은 상기 외부 제어기에서 설정 엑셀페달 제어량을 상기 학습 차량의 감속 값으로 적용되는 시스템 타겟 감속 운전 단계, 상기 학습 차량의 운전 상태에서 CAN 메시지 초기화, 상기 테스트 주행 운전 포인트 설정 UI 중 감속 시작 차속의 감속시작차속_length로 엑셀 조작을 위한 타겟 차속 설정, 타겟 차속에서 상기 감속시작차속에 대응되는 Vehv_target의 감속 맵 매칭, 타이머 설정, 상기 가감속력 학습 데이터 로딩의 매개 변수 중 엑셀 감속 포인트의 엑셀_감속_length 조건 적용이 이루어지는 엑셀 감속 인터벌 부여 단계, 상기 엑셀_감속_length를 적용하여 하나의 엑셀 감속 포인트에 대한 엑셀 페달 감속이 상기 외부 제어기의 설정 브레이크 전압 신호를 통한 엑셀 페달 조작이 이루어지고, 상기 학습 차량이 감속되어 차속이 0[Km/h]로 확인되는 감속 포인트 엑셀페달 감속 단계, 상기 엑셀 감속 포인트 별 엑셀 페달의 조작을 모두 수행하여 엑셀 감속 설정 UI가 완료되고, CAN 메시지와 상기 엑셀 감속 포인트를 초기화시키는 단계, 상기 테스트 맵의 감속 맵에 브레이크 감속력 학습 결과와 엑셀 감속력 학습 결과를 매칭하여 상기 학습 맵의 감속 맵이 생성되는 단계
로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 15에 있어서, 상기 설정 엑셀페달 제어량은 30[%] 엑셀페달 제어량을 적용하고, 상기 타이머는 상기 엑셀 감속력 학습에 120초의 대기 시간을 적용해 주는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 15에 있어서, 상기 감속 포인트 엑셀페달 감속은 상기 타겟 차속에서 목표 브레이크를 설정하여 “time=0” 조건 불만족의 강제 브레이크 판단 시 강제 브레이크 신호의 출력에 의한 상기 다이노 시스템의 브레이크 페달 조작으로 차속이 0[Km/h]가 되도록 상기 학습 차량을 감속시켜 주는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 드라이버 모델 가감속력 학습은 상기 테스트 맵의 가속 맵에 엑셀 가속력 학습 결과를 매칭 하여 상기 드라이버 모델의 학습 맵 중 가속 맵이 생성되고, 상기 테스트 맵의 감속 맵에 브레이크 감속력 학습 결과와 엑셀 감속력 학습 결과를 매칭 하여 상기 드라이버 모델의 학습 맵 중 감속 맵이 생성되는 단계, 현재 차속과 차속 차 별 엑셀페달 전압으로 상기 학습 차량을 가속시켜 상기 학습 맵의 가속 맵에 의한 목표차속 추종 성능이 확인되는 단계, 현재 차속과 차속 차 별 브레이크 제어 로봇 전압으로 상기 학습 차량을 감속시켜 상기 학습 맵의 감속 맵에 의한 목표차속 추종 성능이 확인되는 단계
로 수행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 18에 있어서, 상기 차속 차는 1초 후 목표 차속에서 현재 차속을 뺀 값으로 계산되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 엑셀 가속력 학습, 상기 브레이크 감속력 학습 및 상기 엑셀 감속력 학습은 순차적으로 실행되는 것을 특징으로 하는 차량 목표차속 실시간 추종 학습 방법.
테스트 주행 운전 포인트 설정 UI가 세팅되고, 가속 맵과 감속 맵을 테스트 맵으로 갖춘 테스트 주행 모델로 학습 차량에 대한 엑셀 가속력 학습, 브레이크 감속력 학습, 엑셀 감속력 학습을 순차적으로 실행하여 가감속력 학습 결과를 확보하고, 상기 가감속력 학습 결과가 매칭 된 가속 맵과 감속 맵을 학습 맵으로 갖춘 드라이버 모델로 목표차속 주종 학습을 수행해 주는 학습 제어 시스템;
상기 학습 제어 시스템과 CAN 메시지(Controller Area Network Message)를 주고받아 엑셀페달량 제어 전압신호, 브레이크량 제어 전압신호를 각각 출력하여 주는 외부 제어기; 및
상기 엑셀페달량 제어 전압신호에 의한 ETC(Electronic Throttle Control Apparatus) 제어로 상기 학습 차량을 가속하고, 상기 브레이크량 제어 전압신호에 의한 브레이크 페달 및 엑셀 페달 제어로 상기 학습 차량을 감속하는 다이노 시스템
이 포함되는 것을 특징으로 하는 차량 가감속력 학습 시스템.
청구항 21에 있어서, 상기 학습 제어 시스템은 상기 테스트 주행 모델과 상기 드라이버 모델을 구축하는 자동화 프로그램 장치, 상기 목표차속 주종 학습을 위한 목표차속 설정이 이루어지는 목표 차속 프로그램 장치
로 구성되는 것을 특징으로 하는 차량 가감속력 학습 시스템.
청구항 21에 있어서, 상기 브레이크 페달의 제어에 페달 로봇이 적용되는 것을 특징으로 하는 차량 가감속력 학습 시스템.