KR20110084780A - 도로의 곡률반경 산출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 도로의 곡률반경 산출방법에 관한 것으로서, 차량의 조향장치 및 현가장치와 관련된 시스템에서 필요로 하는 주행하는 도로의 곡률반경에 대해 차량의 상태변화에 따라 실시간 적응되도록 학습 알고리즘을 적용한 애커만 장토식을 통해 도로의 곡률반경을 산출함으로써 차량의 상태에 관계없이 최적의 도로의 곡률반경 산출하여 이를 이용하는 관련 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있다.

Description

도로의 곡률반경 산출방법{METHOD FOR CALCULATING RADIUS OF CURVATURE ON ROAD}

본 발명은 도로의 곡률반경 산출방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 차량의 조향장치 및 현가장치와 관련된 시스템에서 필요로 하는 주행하는 도로의 곡률반경에 대해 차량의 상태변화에 따라 실시간 적응되도록 학습 알고리즘을 적용한 애커만 장토식을 통해 도로의 곡률반경을 산출하는 도로의 곡률반경 산출방법에 관한 것이다.

요즈음, 운전자의 생명과 직결되는 자동차 부품 분야에 대한 기술 발전이 급속하게 이루어지고 있으며, 이러한 부품 중 운전자의 생명과 직결되는 제동장치, 조향장치 및 현가장치에 대한 첨단화가 이루어지고 있다.

즉, 자동차가 달리다가 안전하게 정지하고(제동), 원하는 곳으로 방향을 틀고(조향), 더욱 안락한 승차감을 제공(현가)하는 등 안전운행을 돕기 위해 전자장치와 결합된 첨단 부품이 개발되고 있다.

자동차가 달리다가 안전하게 정지하기 위한 제동장치로서는 미끄럼방지 제동장치(ABS)와 구동력제어장치(TCS) 등이 이용되고 있으며, 근래 들어, 꿈의 제동장치로 불리는 차량 안정성 제어장치(Electronic Stability Program : ESP)에 대한 개발이 진행되고 있으며, 이러한 차량 안정성 제어장치에 대해 차량 자세 제어(Electronic Stability Control: ESC) 장치 또는 차량 안정 제어(Vehicle Stabilty Control: VSC) 장치라고도 불린다.

원하는 곳으로 방향을 틀기 위한 조향장치로는 전자식 파워 스티어링(Electric Power Steering : EPS) 장치가 있으며, 이 장치는 주차 및 저속에서는 핸들이 가벼우면서 중ㅇ고속에서는 핸들이 무거워져 최적의 조타감과 직진 안정성을 확보할 수 있는 장치이다. 또한 차속, 조타각, 조타력 등의 변화를 센서로 감지해 ECU(Electronic Control Unit)를 통해 제어한다.

차량의 승차감과 조정 안정성을 결정하는 중요한 부분인 현가장치에는 전자제어 현가장치(ECS : Electronic Controlled suspension System: ECS) 등이 있다.

그리고, 차량에서는 몸체 및 관련 부속품을 제외한 제동장치, 조향장치 및 현가장치 등을 샤시(Chassis)라고 부르며, 이러한 샤시에 포함된 제동장치, 조향장치 및 현가장치를 통합하여 차량을 제어하는 통합 샤시 제어(Unified Chassis Control: UCC) 장치에 대한 개발도 이루어지고 있다.

한편, 차량이 비대칭 마찰 노면 등의 비정상적 상태의 외부 환경에서 제동하거나 가속시에는, 노면의 마찰력 차이로 인한 구동력의 차이 때문에 차량의 마찰력이 큰 쪽으로 또는 마찰력이 작은 쪽으로 차량이 쏠리는 현상이 발생한다. 또한, 핸들링 시 오버스티어링(Oversteering) 또는 언더스티어링(Understeering)이 발생하는 경우, 운전자의 의지와는 무관하게 차량 거동이 일정한 궤도를 벗어나거나, 심할 경우, 조향력 상실로 인하여 차량 전복 또는 과도한 스핀이 발생할 수도 있다.

종래의 조향장치, 제동장치를 포함한 통합 샤시 제어 장치에서는 외부 환경 또는 차량 거동이 비정상적인 상태일 때 제어하기 위하여, 전자식 파워 스티어링 장치에서의 모터를 이용하여 조향 토크(Steering Torque)를 발생시키고, 차량 자세 제어 장치에서는 발생된 조향 토크를 이용하여 비정상적인 상태를 제어하여 차량의 동적 안정성을 보장해주게 된다.

위에서 설명한 기술은 본 발명이 속하는 기술분야의 배경기술을 의미하며, 종래기술을 의미하는 것은 아니다.

이와 같은 차량의 조향장치 및 현가장치와 관련된 대부분의 시스템에서는 필수적으로 애커만 장토식(Ackerman-Jantoud Type)에 의해 차축간의 거리(L), 차량 앞바퀴의 회전각도(α) 및 킹핀 중심선에서 타이어 중심선까지의 거리(r)를 이용하여 차량의 주행하는 도로의 곡률반경(R)을 구하게 된다.

그런데, 이와 같은 애커만 장토식을 적용하여 도로의 곡률반경을 산출할 때 차속 및 시간에 따라 조향휠의 각도 및 조향휠의 기어비 등 차량의 상태변화에 따른 오차를 보정하지 않아 실시간 적응이 되지 않는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위해 창작된 것으로서, 차량의 조향장치 및 현가장치와 관련된 시스템에서 필요로 하는 주행하는 도로의 곡률반경에 대해 차량의 상태변화에 따라 실시간 적응되도록 학습 알고리즘을 적용한 애커만 장토식을 통해 도로의 곡률반경을 산출하는 도로의 곡률반경 산출방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 도로의 곡률반경 산출방법은 차량의 상태를 입력받는 단계; 차량의 상태를 기반으로 분산도를 산출하는 단계; 분산도에 의해 입력받은 차량의 상태를 보정하는 단계; 및 보정된 차량의 상태를 기반으로 도로의 곡률을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 차량의 상태는 적어도 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 분산도는 K 평균 알고리즘을 적용하여 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 보정된 차량의 상태는 조향휠의 각 및 조향휠의 기어비인 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 도로의 곡률은 애커만 장토식에 의해 산출하는 것을 특징으로 한다.

상기한 바와 같이 본 발명은 차량의 조향장치 및 현가장치와 관련된 시스템에서 필요로 하는 주행하는 도로의 곡률반경에 대해 차량의 상태변화에 따라 실시간 적응되도록 학습 알고리즘을 적용한 애커만 장토식을 통해 도로의 곡률반경을 산출함으로써 차량의 상태에 관계없이 최적의 도로의 곡률반경 산출하여 이를 이용하는 관련 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로의 곡률반경 산출방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2와 도 3은 애커만 장토식에 의한 조향원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 4와 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로의 곡률반경 산출방법에서 차량의 상태변화에 따라 분산도의 변화를 설명하기 위한 그래프이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 도로의 곡률반경 산출방법의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도로의 곡률반경 산출방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 2와 도 3은 애커만 장토식에 의한 조향원리를 설명하기 위한 도면이고, 도 4와 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도로의 곡률반경 산출방법에서 차량의 상태변화에 따라 분산도의 변화를 설명하기 위한 그래프이다.

도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 도로의 곡률반경 산출방법은 먼저, 애커만 장토식에 의해 도로의 곡률반경을 산출하기 위한 기본적인 정보 및 차량의 상태를 입력받는다(S10). 즉, 차량의 기본적인 정보인 차량의 축간거리(L), 킹핀 중심선에서 타이어 중심선까지의 거리(r)를 비롯하여 차량의 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 입력받는다.

애커만 장토식(ackerman-jantoud type)이란 차량이 선회할 때 양쪽바퀴가 각각 옆방향으로 미끄러지거나 조향핸들을 돌릴 때 큰 저항이 있으면 안 되기 때문에 이를 방지하려면 각각의 바퀴가 동심원을 그리며 선회하도록 하여야 하는 원리를 이용하여 조향하는 조향의 원리로 현재 거의 이 형식이 사용되고 있다.

이 원리는 도 2에 도시된 바와 같이 차량을 직진상태로 하였을 때 킹핀과 타이로드엔드(tie rod end)와의 중심을 잇는 선의 연장선과 뒤차축의 중심점에서 만나게 되어 있다. 이때 도 3에 도시된 바와 같아 차량의 조향핸들을 돌리면 타이로드의 작용으로 양쪽 바퀴의 너클암 중심을 잇는 연장선과 뒤차축의 중심선과 0점에서 만나게 된다.

따라서 앞뒤바퀴는 어떤 선회상태에서도 중심이 일치되는 원 즉, 동심원을 그리게 된다.

선회하는 안바퀴의 조향각이 바깥바퀴의 조향각보다 크게 되어 뒤차축 연장선상의 한 점 0을 중심으로 동심원을 그리게 되어 있다.

조향각도가 크게 되면 이에 따라 안쪽보다 바깥쪽 너클암의 조향각이 작아져 양쪽바퀴가 다른 반경의 동심원을 그리면서 선회할 수 있게 된다.

이때 곡률반경은 조향을 하고 선회 하였을 때 그려지는 동심원 가운데에서 맨 바깥쪽 원의 반경을 그 도로의 곡률반경이라 한다.

이 도로의 곡률반경(R)은 수학식 1에 의해 산출된다.

이때 L : 차량 축간거리

α : 앞바퀴의 회전각도

r : 킹핀 중심선에서 타이어 중심선까지의 거리

이와 같은 애커만 장토식에 의한 도로의 곡률반경은 차량의 상태변화가 없을 경우에는 정확하게 산출되지만 도 4에 도시된 바와 같이 차량의 상태변화가 발생할 경우에는 초기값으로부터 최종값이 변하게 된다.

따라서, 이를 보정하기 위해 수학식 1을 수학식 2와 같이 차량 앞바퀴의 회전각도를 조향휠의 각(SWA)과 조향휠의 기어비(δ)로 변경하여 차량의 상태변화에 적응할 수 있도록 한다.

이때 SWA : 조향휠의 각(Steering Wheel Angle)

δ : 조향휠의 기어비(Steering Wheel Gear Ratio)

위와 같이 애커만 장토식에 의해 도로의 곡률반경을 산출할 때 차량의 상태변화에 따라 발생되는 오차를 보정하기 위해 차량의 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 입력받아 차량의 시간이 흐름에 따라 변하는 오차를 보정할 수 있도록 한다.

따라서, 입력받은 차량의 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 통해 K 평균 알고리즘에 의한 분산도를 산출한다(S20).

이때 분산도는 도 4에 도시된 바와 같이 차량의 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 3차원 테이블의 각 요소로 정의하여 표현할 경우 차량의 상태변화에 따른 변형된 값으로 표현되는 값을 수학식 3의 K 평균 알고리즘에 의해 주어진 데이터를 특정 성질에 기초해서 일정한 개수의 묶음으로 나누어 평균화에 의한 무게중심(μ)을 갱신하면서 최적화된 영역중심을 학습함으로써 데이터 집합의 분산도를 산출할 수 있다.

이때 x : 묶음의 개수

μ : 평균화에 의한 무게중심

이렇게 산출된 분산도에 의해 조향휠의 각과 조향휠의 기어비로 보정하여 새로운 조향휠의 각(SWAnew)과 새로운 조향휠의 기어비(δnew)를 산출한다(S30).

도 5에 도시된 바와 같이 보정된 새로운 조향휠의 각(B)과 새로운 조향휠의 기어비(A)는 차속과 함께 3차원 테이블로 표현할 경우 시간에 따른 차량의 상태변화는 K 평균 알고리즘으로 학습된 평균값으로 수렴하게 된다.

이와 같이 보정된 새로운 조향휠의 각(SWAnew)과 새로운 조향휠의 기어비(δnew)에 의해 수학식 4의 애커만 장토식을 적용하여 도로의 곡률반경을 산출한다(S40).

위와 같이 차량의 앞바퀴의 회전각도를 조향휠의 각과 조향휠의 기어비의 관계식으로 변경한 후 차량의 상태를 입력받아 K 평균 알고리즘을 적용하여 보정함으로써 시간에 따라 변하는 차량의 상태를 반영하여 도로의 곡률반경을 산출한다.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

Claims (5)

1. 차량의 상태를 입력받는 단계;
   상기 차량의 상태를 기반으로 분산도를 산출하는 단계;
   상기 분산도에 의해 입력받은 차량의 상태를 보정하는 단계; 및
   보정된 상기 차량의 상태를 기반으로 상기 도로의 곡률반경을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 곡률반경 산출방법.
   
2. 제 1항에 있어서, 상기 차량의 상태는 적어도 차속, 조향휠의 각, 조향휠의 기어비를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 곡률반경 산출방법.
   
3. 제 1항에 있어서, 상기 분산도는 K 평균 알고리즘을 적용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 도로의 곡률반경 산출방법.
   
4. 제 1항에 있어서, 보정된 상기 차량의 상태는 조향휠의 각 및 조향휠의 기어비인 것을 특징으로 하는 도로의 곡률반경 산출방법.
   
5. 제 1항에 있어서, 상기 도로의 곡률은 애커만 장토식에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 도로의 곡률반경 산출방법.
   

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