KR20090065299A

KR20090065299A - 차량 가속도 측정에 의한 운전패턴 학습 로직

Info

Publication number: KR20090065299A
Application number: KR1020070132789A
Authority: KR
Inventors: 장석형
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2007-12-17
Filing date: 2007-12-17
Publication date: 2009-06-22

Abstract

본 발명은 ETC 시스템 적용 차량에 있어서 ETC 시스템을 개선할 수 있는 운전패턴 학습 로직 및 이를 이용한 ECU의 제어방법에 관한 것으로, 상기 본 발명의 방법은 차량 가속도를 측정하여 데이터를 전달하는 가속도 측정부와; 차량 무게에 대한 데이터를 전달하는 무게 측정부와; 가속도 데이터 및 차량 무게 데이터를 학습하여 보상계수를 결정하는 보상계수 결정부를 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

ETC, ECU, 운전패턴 학습 로직

Description

차량 가속도 측정에 의한 운전패턴 학습 로직{Driving pattern learning logic by measuring vehicle acceleration}

본 발명은 ETC 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 ETC 시스템이 적용된 차량의 ETC시스템을 개선할 수 있는 운전패턴 학습 로직 및 이를 이용한 ECU 제어방법에 관한 것이다.

운전자의 가속 페달량을 감지하기 위한 가속 페달 위치센서(APS: accel pedal position sensor)를 구비하고 있고, 상기 위치센서의 감지정보에 대응하여 스로틀 밸브의 개도각을 제어토록 구성되어 있다.

ETC(electronic throttle control) 시스템은 전기적으로 컴퓨터에 의해 스로틀 밸브의 개도각을 조절하여 차량의 주행이 이루어지도록 하는 것으로 기계식 쓰로틀 밸브 대비 운전자의 가속요구를 정확히 반영하고, 연비 개선 및 배출가스 개선 등의 장점이 있어 점차 확대 사용되고 있다. ETC 탑재 차량의 쓰로틀 밸브는 기본적으로 운전자의 가속 페달량을 입력 받아 엔진 토크를 계산하여, 그 스로틀 밸브의 개도를 계산하여 결정한다. 가속페달에 대한 개도는 토크맵에 의해 계산되며, 이는 차량 개발 시 발진성능, 가속성능, 페달 응답성 및 차량 컨셉트 등 따라 결정 된다.

ETC 시스템의 작동원리는 다음과 같다.

운전자가 가속 페달을 밟으면 해당 운전조건에서 토크 맵(RPM, 토크의 함수에 의한 등토크 곡선으로 표시됨)에 의해 요구 토크를 계산하고 토크필터 및 토크→공기량 변환을 실시하고 TPS 개도가 결정된다. 즉, 운전자의 페달조작에 의해 결정된 토크는 차량의 상태나 운전자의 습관과 관계없이 항상 일정하다. 이는 기계식 쓰로틀 밸브를 사용하는 시스템의 개념을 그대로 도입한 것이다. 동일한 APS에서 토크맵을 상승시키면 작은 APS 조작만으로 엔진은 더 큰 토크를 낼 수 있으므로, APS 조작에 대한 엔진 응답성이 향상된다. 토크맵을 하향하면 APS에 대한 TPS의 반응성이 낮아져 엔진 토크를 보다 정밀하게 제어할 수 있는 장점이 있다.

그러나, 현재의 ETC 시스템은 기계식 쓰로틀 컨트롤 시스템과 동일한 개념을 구현한 것으로 ETC가 구현할 수 있는 부가적인 기능은 사용하지 않고 있다. 예를 들어, 승차자가 많아지거나 차량에 짐을 많이 실어 차량 무게가 증가하면 운전자는 페달을 더 밟아야만 동일한 가속도를 낼 수 있다.

또한, 운전자의 습관에 따라 높은 가속도를 원하는 운전자는 항상 가속 페달을 많이 밟으며 운전하고, 낮은 RPM 영역에서 주로 운전하는 운전자는 항상 미세한 페달 조작으로 원하는 엔진 토크를 낼 수 있다. 즉 운전자의 운전 습관이나 차량 무게에 따라 페달을 다르게 조작해야 원하는 가속도를 얻게 되는 문제가 있다.

본 발명은 차량 가속도 및 중량 데이터의 학습을 통해 ETC가 구현할 수 있는 기능을 개선할 수 있는 운전패턴 학습 로직 및 상기 로직을 이용한 ECU제어방법을 제공하고자 한다.

상기 과제를 달성하기 위해, 본 발명은 ETC 시스템 적용 차량의 ETC 시스템 적용 로직에 있어서, 차량 가속도를 측정하여 데이터를 전달하는 가속도 측정부와; 차량 무게에 대한 데이터를 전달하는 무게 측정부와; 가속도 데이터 및 차량 무게 데이터를 학습하여 보상계수를 결정하는 보상계수 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전패턴 학습 로직 및 이를 이용한 ECU의 제어방법을 제공한다.

본 발명에 따르면, 차량은 운전자의 주행 패턴에 따라 가속도 보정계수가 운전자의 취향에 맞도록 학습됨으로써 다양한 운전자의 요구를 만족시켜 상품성이 대폭 향상될 수 있다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.

본 발명에 따른 운전자 적응형 ETC 차량의 쓰로틀 밸브 컨트롤을 도 2에 간략하게 나타내었다.

본 발명에 따르면, 운전자의 운전패턴을 학습하여 동일한 운전조건(예를 들 어, 차속, RPM, 및 APS 동등일때) 운전자에 따라 엔진 토크를 다르게 낼 수 있다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 운전자가 가속페달을 밟아 가속할 때 차량의 가속도는 VDC(vehicle dynamic control)로부터 ECU(Electronic control unit)로 전달되어, 해당 가속도에서 추가적인 가속을 하는지 낮은 APS 조작으로 차량의 가속도를 낮추는 지를 지속적으로 모니터링하고 학습한다. 즉, 운전자가 차량을 길들이는 방법에 따라 운전에의 운전패턴에 맞게 차량이 반응한다.

추가적으로 VDC 중 서스펜션 높이 조절장치가 부착된 차량에 대해서는 서스펜션 높이 Data를 ECU가 입력 받아 차량 무게Data로 사용함으로써 차량 무게를 보상할 수 있다. 이렇게 함으로써 운전자는 탑승 인원 및 적재된 무게와 관계없이 동일한 가속감을 얻을 수 있다.

본 발명의 실시를 위해 새로이 추가되는 하드웨어는 없으며, ETC가 장착된 모든 차량에 적용 가능하고, VDC중 서스펜션 높이 조절장치가 장착된 차량이나 네비게이션이 장착된 차량은 보다 정밀한 제어가 가능하다.

이하, 도 2의 각 구성에 대해서 상세히 설명한다.

① TCU 및/또는 네비게이션

도 3은 TCU(Transmission Control Unit) 및/또는 네비게이션의 데이터 학습 순서도이다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 구배도로에서는 구배도에 따라 동일한 토크를 발생시키기 위해 더 많은 페달 조작을 해야 하므로 해당 경사로에서는 학습을 금지한다. 특히 네비게이션이 장착된 차량은 도로의 위치 및 고도에 따라 경사도를 계산할 수 있으므로 해당구간에서는 학습을 실시하지 않는다.

② VDC

도 4는 VDC의 데이터 학습 순서도이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, VDC 장착 차량 중 서스펜션 높이를 측정하여 차량의 최저 지상고를 유지하는 차량은 서스펜션의 높이로부터 차량의 무게를 측정할 수 있다. 서스펜션의 높이 Data는 CAN(Control Area Network) 통신을 통해 ECU로 전달되어 미리 입력된 차량 Weight-Height Table에 의해 차량 무게가 결정된다.

상기 서스펜션 높이 센서는 도 5에 나타낸 바와 같이, 전방 차축 크로스 부재 및 로암(lower arm)의 사이에 장착되어(5a 참조) 차량하중 변화에 따라 로암 부재가 움직이고 로드가 상하운동을 하게 된다(5b 참조). 이 때, 로드의 상하운동은 높이 센서의 회전운동으로 변환되어 차량높이를 측정할 수 있다(5c 참조).

차량의 무게 증가는 엔진의 토크 저하로 환산될 수 있다. 즉 차량 무게가 증가 할수록 엔진 토크는 감소하는 것으로 나타낼 수 있으며, 이를 차량 무게 보상( kt_wt )로 적용한다.

예를 들면 차량 무게가 기본 무게 대비 120kg 증가하면 30%의 엔진 토크가 발생할 때 토크 저감율은 2.5%에 상당하므로 kt _ wt =0.985 로 결정된다. 즉 ECU는 2.5%의 토크 보상을 실시함으로써 운전자는 차량 무게 증가에 대해 고려하지 않고 운전 할 수 있다.

③ VDC and/or ECU

도 6은 VDC 시스템(and/or 에어백 시스템)의 데이터 학습 순서도이다. VDC 시스템(and/or 에어백 시스템)에는 가속도 센서가 장착되어 있다. 가속도 센서의 출력값은 CAN 통신을 통해 ECU로 입력된다. VDC/에어백이 없는 차량은 차속을 미분하여 가속도를 계산할 수 있다. 측정된 가속도는 표준 가속도 Table로부터 정해진 가속도와 비교된다. 이때 운전자의 페달 입력으로부터 계산된 토크는 차량 무게에 따른 토크 보상을 실시한 값이다. 표준 가속도 Table과 동일한 운전조건에서 운전자가 더 큰 가속도를 원해 가속페달을 밟으면 토크가 상승하여 해당 운전 조건에서 가속도 보상 학습값은 상승한다. 이후 동일한 운전조건에 진입하면 학습된 가속도 값과 현재의 가속도 값을 비교하여 그 차이를 운전자의 의도로 판단하고 가속도보정계수( k_ acc )를 조정한다. 가속도 값이 증가하면 운전자는 더 높은 양의 가속도를 원하고 있으며 결국 보정계수는 1보다 큰 값으로 학습된다. 보정계수는 이동평균 값 등을 이용하여 매우 느리게 학습하도록 하여 짧은 운전거리나 짧은 운전시간 동안 값이 변하지 않도록 한다. 이렇게 함으로써 수 차례의 순간적인 가속 등에 의해 학습치가 왜곡되는 현상을 막을 수 있다.

④ ECU

기존 ETC 시스템과 동일하게 운전자의 가속페달 신호를 입력 받아 운전자의 의도를 파악한다. 또한 현재의 운전조건을 지속적으로 모니터링 한다.

⑤ 차량 CAN 통신

차량 CAN 통신을 통하여 운전석 시트 포지션 저장 번호와 연동하여 학습치를 관리한다. 즉 시트포지션이 '1'로 선택되면 '1'번에 저장된 운전자의 가속도 보정계수(학습값)이 사용되고 '2'번이 선택되면 '2'번의 학습값이 사용된다.

⑥ 드라이버 토크 보상 계수

학습된 가속도 보정계수( k_ acc )와 차량 무게 보상계수( k_ wt )를 곱하여 구해진 드라이버 토크 보정계수( k_ tq _ driver )를 최종 토크맵에 곱하여 엔진에서 출력해야 할 토크를 계산한다. 즉

k_ tq _ driver = k_ acc * k_ wt

드라이버 토크 보정계수 = 가속도 보정계수(학습값) * 차량무게 보상계수

TQ _ comp = TQ _ base * k_ tq _ driver

최종 토크 = Base 토크 * 드라이버 토크 보정 계수

학습값은 배터리 리셋에 의해 값이 지워진다.

도 1은 ETC 시스템이 구비된 차량의 쓰로틀 밸브 컨트롤을 나타낸 모식도이다.

도 2는 본 발명에 따른 운전자 적응형 ETC 차량의 쓰로틀 밸브 컨트롤을 나타낸 모식도이다.

도 3은 TCU(Transmission Control Unit) 및/또는 네비게이션의 데이터 학습 순서도이다.

도 4는 VDC(Vehicle Dynamic Control)의 데이터 학습 순서도이다.

도 5는 서스펜션 높이 센서의 위치 및 작동을 나타낸 것이다.

도 6은 VDC 시스템(and/or 에어백 시스템)의 데이터 학습 순서도이다.

Claims

ETC 시스템 적용 차량의 ETC 시스템 적용 로직에 있어서,

차량 가속도를 측정하여 데이터를 전달하는 가속도 측정부와; 차량 무게에 대한 데이터를 전달하는 무게 측정부와; 가속도 데이터 및 차량 무게 데이터를 학습하여 보상계수를 결정하는 보상계수 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전패턴 학습 로직.
청구항 1에 있어서, 상기 ETC 시스템 적용 차량은 VDC(Vehicle dynamic control)가 추가로 적용된 것을 특징으로 하는 운전패턴 학습 로직.
청구항 2에 있어서, 상기 무게 측정부는 서스펜션 높이를 측정하여 차량 무게를 측정하는 것을 특징으로 하는 운전패턴 학습 로직.
청구항 1 내지 3 중 어느 하나의 항에 따른 운전패턴 학습 로직을 이용한 ECU(Electronic Control Unit)의 제어방법.