KR20130041671A

KR20130041671A - 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR20130041671A
Application number: KR20110106078A
Authority: KR
Inventors: 김재희
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2011-10-17
Filing date: 2011-10-17
Publication date: 2013-04-25
Also published as: JP2013089233A; US20130093888A1; KR101327007B1; EP2584548A1; US9082285B2; JP6134112B2; ES2642113T3; CN103042922B; EP2584548B1; CN103042922A

Abstract

본 발명은 조향각의 변화와 전방 카메라 센서를 통해 취득된 차량 운행상태 정보를 근거로 운전자의 운전 집중도를 분석해내는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 운전 집중도 판단 기술은 차량에 장착된 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor) 및 전방 카메라 센서의 출력 데이터를 소정 시간 간격으로 저장하고, 저장된 정보를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하며, 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 산정한 후, 산정된 상태정보를 약정된 기준데이터와 비교하여 그 비교결과에 따라 운전집중도를 판정하도록 된 것을 특징으로 한다.
상기한 구성으로 된 본 발명에 의하면, 운전자의 신체적 상태변화를 측정하기 위한 추가적 영상기반 또는 생체신호기반 센서 정보를 사용하지 않고, 차량에 기 장착된 조향 휠(운전대;핸들) 조향각 센서와 전방 카메라 센서만을 이용하여 운전자의 집중도를 산출해낼 수 있다.

Description

차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템{A SYSTEM AND METHOD FOR DETECTION OF CONCENTRATION GRADE WHEREIN CAR DRIVING}

본 발명은 차량 주행중 운전자의 운전 집중도를 판단하는 기술에 관한 것으로, 특히 조향각의 변화와 전방 카메라 센서를 통해 취득된 차량 운행상태 정보를 근거로 운전자의 운전 집중도를 분석해내는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

현대사회의 필수품이 되어버린 자동차의 이용이 증가하면서 교통사고의 발생 횟수도 급격히 증가하고 있다.

교통사고의 원인은 운전자의 부주의나 도로 환경에 의한 돌발적인 위험 상황의 발생 등 여러 가지 요인이 관련되어 있을 수 있으나, 이 가운데 과속 또는 졸음 운전에 의한 사고의 비중은 해마다 늘어나는 추세에 있으며, 대부분 인명사고로 이어지는 대형사고를 야기하게 되므로 심각한 사회문제로 부각되고 있다.

미국 교통안전부(NHTSA)가 1년 동안 발생한 2백 50만건의 교통사고를 대상으로 연구한 결과에 따르면, 교통사고 전체 발생건수의 25~56%는 운전자의 부주의에 의해 발생한 것으로 조사되었으며, 운전자의 부주의는 시각 주시 소홀, 심적 집중 소홀, 졸음의 세가지 요소가 주요 원인인 것으로 분석되었다.

이러한 문제점을 해소하기 위한 노력으로 주요 자동차 제조업체들은 차량의 안전 운행을 보조할 다양한 신규 시스템을 지속적으로 개발하여 차량에 적용하고 있다.

한편, 종래의 졸음 운전 판정기술은 주로 카메라를 기반으로 운전자의 동공 상태를 감지하거나 센서 등을 통해 운전자의 맥박 수를 모니터링 함으로써 졸음 운전 여부를 판정하도록 된 것이 대부분이다.

즉, 전자의 경우, 차량 내부에 설치된 실내 카메라를 통해 운전자의 얼굴을 촬영하여, 운전자의 눈꺼풀 개폐정도, 깜빡임, 눈동자의 움직임 등을 파악하고 이를 근거로 졸음 운전 여부를 판정하도록 되어 있으며, 후자의 경우, 졸음 상태에서는 운전자의 맥박 수가 줄어들게 되는 현상을 근거로 판정하도록 되어 있다.

따라서, 상술한 종래 기술의 경우, 운전자의 맥박 수를 검출하기 위한 센서와 분석 알고리즘, 또는 눈동자 움직임을 촬영할 카메라와 영상을 처리할 H/W 및 분석할 S/W 등, 복잡한 추가적인 구성이 반드시 필요할 뿐만 아니라, 이러한 구성을 모두 갖추고도 단지 졸음 운전에 의한 비정상 운행만을 감지해낼 수 있는 것이어서, 시스템을 구현하는데 소요되는 비용에 비하여 얻을 수 있는 효과가 적은 경제적 비효율의 문제가 내재되어 있었다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 차량 주행중 조향각의 변화와 전방 카메라 센서를 통해 취득된 차량 운행상태 정보를 근거로 운전자의 운전 집중도를 판정할 수 있는 인덱스를 산출하고, 그 산출결과를 통계적인 정보로 변환하여 운전자의 집중도를 판단해내는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법 및 그 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.

상기 목적을 실현하기 위한 본 발명에 따른 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 시스템은 차량 운전자의 운전집중도를 판정하는 시스템에 있어서, 조향 휠(wheel)의 변위를 감지하는 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor)와, 차량 전방의 도로 및 소정 영역내 물체를 감지하기 위한 전방 카메라 센서, 소정 제어신호에 따라 상기 조향각 센서와 전방 카메라 센서로부터 인가되는 신호를 소정 시간간격으로 저장함과 더불어 상기 인덱스 연산부에 의해 산출된 값을 누적시켜 표준값으로 관리하는 데이터 저장부, 소정 제어신호에 따라 상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하는 인덱스 연산부, 상기 인덱스 연산부에 의해 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 출력하는 통계처리부, 및 상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 근거로 상기 인덱스 연산부와 통계처리부를 순차적으로 제어하여 상태정보를 산출하고 산출된 상태정보를 상기 데이터 저장부에 기록된 표준값과 비교하여 운전자의 운전집중도를 판정하는 운전집중도 판정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 운전집중도 판정시스템은 소정 제어신호에 따라 운전자에게 위험을 알리는 경고 메시지를 출력하는 경고 표시부가 추가로 구비되고, 상기 운전집중도 판정부는 상기 통계처리부의 산출결과가 약정된 기준값 이하로 확인되게 되면 상기 경고 표시부를 통해 경고 메시지가 출력되도록 제어하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 운전집중도 판정시스템에서 상기 운전집중도 판정부, 인덱스 연산부, 통계처리부는 ECU(Electronic Control Unit) 등으로 구성된 제어부 내에 구비된 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명에 따른 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법은 차량에 장착된 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor) 및 전방 카메라 센서의 출력 데이터를 소정 시간 간격으로 저장하는 데이터 저장단계와, 상기 데이터 저장단계에서 저장된 정보를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하는 인덱스 연산단계, 상기 인덱스 연산단계에서 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 출력하는 통계처리단계, 및 상기 통계처리단계에서 산출된 정보를 약정된 기준데이터와 비교하여 그 비교결과에 따라 운전집중도를 판정하는 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 기준데이터는 상기 인덱스 연산단계 또는 상기 통계처리단계에 의해 산출된 결과를 소정 횟수 누적시켜 통계화의 과정에 의해 취득된 것임을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 통계처리단계에서 산출된 상태정보는 차량 상태를 세분화한 적어도 하나 이상의 파라미터로 구성되고, 상기 기준데이터는 상기 파라미터와 일대일로 비교 가능한 개수로 세분화된 것을 특징으로 한다.

본 발명에서 상기 통계처리단계에서 산출된 정보를 근거로 도로의 난이도를 판정하는 도로 난이도 판정단계를 추가로 포함하여 구성되고, 상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서의 판정결과에 따라 단계적으로 기준값을 달리 적용함으로써 세분화된 운전집중도를 산정하도록 된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 파라미터는 조향각 부호변화 횟수(ZERO)와 도로 곡률반경 부호 변화 횟수(dSignR)의 차(差) 및 조향각 표준편차(SDST) 최대값의 표준값인 SDSTmax_s에 대한 측정된 SDSTmax의 증감율(SDST%)로 구해지는 값을 포함하여 구성되고, 상기 집중도 판정단계는 ZERO-dSignR = 0 이고, SDST%의 값이 사전에 설정된 값(V1) 보다 작은 경우, 운전집중도를 최고 레벨로 판정하는 제1 집중도 판단단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 제1 집중도 판단단계에서 해당 파라미터의 값이 최고 레벨의 조건에 부합되지 않은 경우, 상기 집중도 판정단계는 차선 침범횟수(LANEX)의 값이 약정된 값(V2) 보다 크면 운전집중도를 최저 레벨로 판정하는 제2 집중도 판단단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 파라미터는 조향각 표준편차(SDST)의 표준값인 SDSTmax_s에 대한 측정된 SDSTmax의 증감율(SDST%)로 구해지는 값을 포함하여 구성되고, 상기 도로 난이도 판정단계는 SDST% 값이 약정된 값(V3) 보다 크면 낮은 난이도, 이하이면 높은 난이도의 도로로 판정하도록 된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 파라미터는 차량 측면이 인접한 차선까지 도달 예상시간(TLC)의 최소값(TLCmin)과, 상기 최소값의 표준값인 TLCmin_s에 대한 측정된 TLCmin의 증감율(TLC%)을 포함하여 구성되고, 상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서 난이도가 낮은 도로로 판정된 상황에서는 상기 TLC%의 값이 소정 기준값(V4) 보다 작을 때, 난이도가 높은 도로로 판정된 상황에서는 상기 TLC%의 값이 소정 기준값(V5) 보다 작을 때, 운전집중도를 레벨2로 판정하는 제3 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 파라미터는 차로내 차량 횡변위(LP)의 표준편차(SDLP)와, 상기 SDLP의 최대값(SDLPmax), 및 상기 SDLP 최대값의 표준값인 SDLPmax_s에 대한 측정된 SDLPmax의 증감율(SDLP%)을 포함하여 구성되고, 상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서 난이도가 낮은 도로로 판정된 상황에서는 상기 SDLP%의 값이 소정 기준값(V6) 보다 클 때, 난이도가 높은 도로로 판정된 상황에서는 상기 SDLP%의 값이 소정 기준값(V7) 보다 클 때, 운전집중도를 레벨3로 판정하는 제4 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 집중도 판정단계는 상기 제4 집중도 판정단계에서, 상기 SDLP%의 값이 운전집중도 레벨3의 기준을 충족시키지 못하면 이때의 운전집중도를 레벨4로 판정하는 제5 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 집중도 판정단계에서의 판단결과, 운전집중도가 레벨4에 도달하는 횟수를 계수하는 레벨4 계수단계와, 이 레벨4 계수단계에 의해 계수된 값이 소정 값에 이르게 되면 이때의 파라미터를 상기 기준데이터로 재설정하는 기준데이터 재설정단계를 추가로 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

상기한 구성으로 된 본 발명에 의하면, 운전자의 신체적 상태변화를 측정하기 위한 추가적 영상기반 또는 생체신호기반 센서 정보를 사용하지 않고, 차량에 기 장착된 조향 휠(운전대;핸들) 조향각 센서와 전방 카메라 센서만을 이용하여 운전자의 집중도를 산출해낼 수 있다.

또한, 운전자의 운전 집중도를 상황과 증상에 따라 여러 단계로 세분화할 수 있고, 운전자의 운전능력에 따라 개인적 편차를 나타낼 수 있는 주행 도로 난이도를 제공한다.

한편, 집중도를 판단하는 기준값은 일반적으로 차량 출고시에 설정된 값으로 사용되게 되지만, 본 발명에 의한 지속적인 집중도 판정을 통해 개별 운전자의 일상 상태 판정값을 도출하고, 이를 상기 기준값으로 재설정함으로써, 운전자별 편차에 따른 집중도 차이를 보정할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 1실시예에 따른 차량 운행상태 정보 기반 운전집중도 판단 시스템의 기능 블럭도.
도 2는 도 1의 구성으로 된 시스템의 동작을 설명하기 위한 순서도.
도 3은 경보 메시지 출력 동작을 예시한 도면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 설명한다.

도 1은 본 발명의 1실시예에 따른 차량 운행상태 정보 기반 운전집중도 판단 시스템의 기능 블럭도이다.

도 1에서 참조번호 11은 차량 내부 통신(CAN;Control Area Network)을 통해 전송되는 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor)의 감지신호와 전방 카메라 센서의 출력신호를 근거로 운전집중도를 판단하고, 운전집중도가 소정 기준치 이하로 낮아지게 되면 경보가 발생되도록 제어하는 운전집중도 판정부이다.

또한, 참조번호 12는 상기 조향각 센서 감지신호와 전방 카메라 센서의 출력신호를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하는 인덱스 연산부이고, 13은 상기 조향각 센서와 전방 카메라 센서로부터 인가되는 신호를 소정 시간간격으로 저장함과 더불어 상기 인덱스 연산부(12)에 의해 산출된 값을 누적시켜 표준값으로 관리하는 데이터 저장부이며, 참조번호 14는 상기 인덱스 연산부(12)에 의해 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 출력하는 통계처리부이다.

한편, 참조번호 20은 상기 운전집중도 판정부(11)의 제어에 따라 경고 메시지를 출력하는 경고 표시부이다.

상기 운전집중도 판정부(11)와 인덱스 연산부(12), 통계처리부(14)는 ECU(Electronic Control Unit)로 구성되는 제어부 내에 통합시켜 구현될 수도 있으나, 각각의 구성이 개별적으로 독립된 구성으로 구현될 수도 있다.

이어, 도 2의 순서도를 참조하여 상기한 구성으로 된 장치의 동작을 설명한다.

차량 내에 장착된 각종 센서는 차량의 운행상태를 판단하는데 필요한 측정 정보를 감지하여 CAN을 통해 전송하도록 되어 있다.

한편, 운전집중도 판정부(11)는 조향각 센서(SAS)와 전방 카메라 센서를 통해 검출된 데이터를 예컨대, 매 10분 또는 30분 등의 간격으로 상기 데이터 저장부(13)에 주기적으로 저장하고(ST10~ST11), 상기 인덱스 연산부(12)를 제어하여 약정된 알고리즘에 따라 소정 시간간격으로 인덱스 값을 산출해내게 된다.(ST12)

인덱스 연산부(12)에 의해 산출되는 인덱스 값에는 평균 횡변위(MLP;Mean Lateral Position), 횡변위 표준편차(SDLP;Standard Deviation of Lateral Position), 차선침범 횟수(LANEX;Number of Lane Exceedances), 최소 차선도달 시간(TLC;Time to Line Crossing), 등이 포함된다.

상술한 과정에 의해 산출된 인덱스는 상기 통계처리부(14)에 의해 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보로서 가공되어 운전집중도 판정부(11)에 인가되게 되는 바(ST13), 통계처리된 결과 산출된 정보에는 조향휠의 조향각 표준편차(SDST), SDST의 최대값(SDSTmax), 표준값인 SDSTmax_s에 대한 측정된 SDSTmax의 증감율(SDST%), 차로내 차량 횡변위(LP)의 표준편차(SDLP), SDLP의 최대값(SDLPmax), 표준값인 SDLPmax_s에 대한 측정된 SDLPmax의 증감율(SDLP%), 차량 측면이 인접한 차선까지 도달 예상시간(TLC)의 최소값(TLCmin), 표준값인 TLCmin_s에 대한 측정된 TLCmin의 증감율(TLC%), 조향각 부호변화 횟수(ZERO) - 도로 곡률반경 부호 변화 횟수(dSignR) 등이 포함될 수 있다.

운전집중도 판정부(11)는 통계처리부(14)에서 출력된 상태정보를 약정된 기준값과 비교하여 운전집중도를 판정하게 되는 바,

먼저, 상기 조향각 부호변화 횟수(ZERO)와 도로 곡률반경 부호 변화 횟수(dSignR)의 차, 즉 ZERO-dSignR = 0 이고, SDST%의 값이 사전에 설정된 값(V1) 보다 작으면(ST14), 이는 도로 영향을 제외한 운전자의 수정 빈도가 적고, 차량의 횡변위 안정성이 뛰어난 상황이므로 현재 차량을 운전하고 있는 운전자의 집중도를 매우 높은 수준인 레벨 5로 판정하게 되고(ST15), ST15단계에서의 조건에 부합되지 않으면 상기 차선 침범횟수(LANEX)의 값이 사전에 설정된 값(V2) 보다 큰지 확인하게 된다(ST16).

참고로, 상기 V1, V2를 포함하여 이후 등장하게 될 비교 기준값 V1~V7은 여러 차례의 실제 시행을 통해 경험적으로 얻어진 산출값이다.

상기 ST16에서 LANEX의 값이 약정된 값(V2) 보다 큰 것으로 확인되게 되면, 이는 졸음 또는 부주의로 인해 차량의 측면이 차선을 침범하는 상황을 나타내는 것이므로, 운전집중도 판정부(11)는 이 경우를 매우 낮은 운전집중도로서 레벨1로 판정하게 되고(ST17), 그 결과 상기 경고 표시부(20)를 제어하여 운전자에게 위험을 알리는 경고 메시지가 출력되도록 제어하게 된다.(ST25)

참고로, 침범시간이 0.5초 이하일 경우, 곧바로 복귀 가능했거나 옆차선 차량과의 측면 충돌 발생 확률이 높지 않은 상태로 볼 수 있으므로, 산출 주기를 10mS로 설정할 경우, V2는 50 정도가 적정하다.

상술한 바와 같이, 매우 높은 집중도와 매우 낮은 집중도가 분류된 후, 그 중간 레벨의 집중도를 분류해내기 위한 절차가 수행된다.

한편, 도로의 곡률변화가 큰 도로를 주행하거나 속도를 급격히 낮춰야 하는 경우 등의 상황에서는 동일한 도로 조건에 있어서도 운전자의 개인별 운전능력에 따라 대처하는 양상이 다를 수 있으므로 도로의 난이도가 감안되지 않을 경우, 세부적인 집중도 분석 과정에 오류가 발생할 수 있다.

상기한 점을 고려하여, 상기 ST16에서 LANEX의 값이 V2 이하로 확인되게 되면, 상기 운전집중도 판정부(11)는 SDST%의 값이 약정된 값(V3) 보다 큰 값을 갖는지 확인하게 된다.(ST18)

참고로, 차량의 횡변위 표준편차는 직선도로 대비 곡선도로에서 확연하게 증가하며, 또한 동일 곡률반경 도로에서 운전자가 도로에 익숙치 않거나 운전능력에 따라 적응이 어려울 경우에도 확연하게 증가한다.

따라서, 도로 난이도가 분류되고 이를 감안하여 계산하게 되면 중간 레벨의 집중도를 보다 세분화할 수 있게 된다.

ST18에서의 확인결과, SDST% > V3 이면, 운전집중도 판정부(11)는 도로의 난이도를 높음으로 판단하고(ST19), 이때의 TLC%의 값을 기준값(V5)과 비교하여(ST20), TLC% < V5 이면, 운전집중도를 레벨2로 판정하게 된다.(ST21)

한편, 상기 ST20에서 TLC%의 값이 기준값(V5) 이상이면, 운전집중도 판정부(11)는 SDLP% 값을 기준치(V7)와 비교하게 되는 바(ST22), 비교결과 SDLP% > V7 이면, 이때의 운전집중도를 레벨3으로 판정하고(ST23), SDLP%가V7 이하이면, 운전집중도를 레벨4로 판정하게 된다.(ST24)

반면, 상기 ST18에서, SDST% 값과 V3을 비교한 결과, SDST%가 V3 이하인 경우, 운전집중도 판정부(11)는 해당 도로의 난이도를 낮은 등급으로 판단하고(ST29), 이때의 TLC%의 값을 기준값(V4)과 비교하여(ST30), TLC% < V4 이면, 운전집중도를 레벨2로 판정하게 된다.(ST21)

또한, 상기 ST30에서 TLC%의 값이 기준값(V4) 이상이면, 운전집중도 판정부(11)는 SDLP% 값을 기준치(V6)와 비교하게 되는 바(ST32), 비교결과 SDLP% > V6 이면, 이때의 운전집중도를 레벨3으로 판정하고(ST23), SDLP%가 V6 이하이면, 운전집중도를 레벨4로 판정하게 된다.(ST24)

한편, 운전집중도 판정부(11)는 상기 ST24에서 집중도가 레벨4에 도달한 횟수(C)를 계수하고(ST33), 그 횟수가 약정된 기준값(V8) 이상 되었는지를 확인하게 되는 바(ST34), C >= V8 이면 SDSTmax, SDLPmax, TLCmin의 평균값으로서 비교기준인 표준값을 업데이트 시키고, C 값을 초기화함으로써 운전집중도 판정을 위한 1사이클(cycle)의 프로세스를 종료하게 된다.(ST35)

즉, 상기 실시예에 의하면, 차량에 기 장착된 조향 휠(운전대;핸들) 조향각 센서와 전방 카메라 센서만을 이용하여 운전자의 집중도를 산출해낼 수 있으며, 운전자의 운전 집중도를 상황과 증상에 따라 여러 단계로 세분화할 수 있고, 운전자의 운전능력에 따라 개인적 편차를 나타낼 수 있는 주행 도로의 난이도를 제공할 수 있게 된다.

또한, 집중도를 판단하는 기준값은 일반적으로 차량 출고시에 설정된 값으로 사용되게 되지만, 본 발명에 의한 지속적인 집중도 판정을 통해 개별 운전자의 일상 상태 판정값을 도출하고, 이를 상기 기준값으로 재설정함으로써, 운전자별 편차에 따른 집중도 차이를 보정할 수 있게 된다.

본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 않는 범위내에서 다양하게 변형하여 실시할 수 있다.

10 : 제어부 11 : 운전집중도 판정부
12 : 인덱스 연산부 13 : 데이터 저장부
14 : 통계 처리부 20 : 경고 표시부

Claims

차량 운전자의 운전집중도를 판정하는 시스템에 있어서,
조향 휠(wheel)의 변위를 감지하는 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor)와,
차량 전방의 도로 및 소정 영역내 물체를 감지하기 위한 전방 카메라 센서,
소정 제어신호에 따라 상기 조향각 센서와 전방 카메라 센서로부터 인가되는 신호를 소정 시간간격으로 저장함과 더불어 상기 인덱스 연산부에 의해 산출된 값을 누적시켜 표준값으로 관리하는 데이터 저장부,
소정 제어신호에 따라 상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하는 인덱스 연산부,
상기 인덱스 연산부에 의해 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 출력하는 통계처리부, 및
상기 데이터 저장부에 저장된 데이터를 근거로 상기 인덱스 연산부와 통계처리부를 순차적으로 제어하여 상태정보를 산출하고 산출된 상태정보를 상기 데이터 저장부에 기록된 표준값과 비교하여 운전자의 운전집중도를 판정하는 운전집중도 판정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 시스템.
청구항 1에 있어서,
소정 제어신호에 따라 운전자에게 위험을 알리는 경고 메시지를 출력하는 경고 표시부가 추가로 구비되고,
상기 운전집중도 판정부는 상기 통계처리부의 산출결과가 약정된 기준값 이하로 확인되게 되면 상기 경고 표시부를 통해 경고 메시지가 출력되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 운전집중도 판정부, 인덱스 연산부, 통계처리부는 ECU(Electronic Control Unit) 등으로 구성된 제어부 내에 구비된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 시스템.
차량 운전자의 운전집중도를 판정하는 방법에 있어서,
차량에 장착된 조향각 센서(SAS;Steering Angle Sensor) 및 전방 카메라 센서의 출력 데이터를 소정 시간 간격으로 저장하는 데이터 저장단계와,
상기 데이터 저장단계에서 저장된 정보를 근거로 차량 상태를 파악하기 위한 정량적 인덱스를 산출하는 인덱스 연산단계,
상기 인덱스 연산단계에서 산출된 값을 통계적으로 처리하여 운전집중도를 판정할 지표가 되는 상태정보를 출력하는 통계처리단계, 및
상기 통계처리단계에서 산출된 정보를 약정된 기준데이터와 비교하여 그 비교결과에 따라 운전집중도를 판정하는 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 기준데이터는 상기 인덱스 연산단계 또는 상기 통계처리단계에 의해 산출된 결과를 소정 횟수 누적시켜 통계화의 과정에 의해 취득된 것임을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 통계처리단계에서 산출된 상태정보는 차량 상태를 세분화한 적어도 하나 이상의 파라미터로 구성되고,
상기 기준데이터는 상기 파라미터와 일대일로 비교 가능한 개수로 세분화된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 통계처리단계에서 산출된 정보를 근거로 도로의 난이도를 판정하는 도로 난이도 판정단계를 추가로 포함하여 구성되고,
상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서의 판정결과에 따라 단계적으로 기준값을 달리 적용함으로써 세분화된 운전집중도를 산정하도록 된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 6에 있어서,
상기 파라미터는 조향각 부호변화 횟수(ZERO)와 도로 곡률반경 부호 변화 횟수(dSignR)의 차(差) 및
조향각 표준편차(SDST)의 표준값인 SDSTmax_s에 대한 측정된 SDSTmax의 증감율(SDST%)로 구해지는 값을 포함하여 구성되고,
상기 집중도 판정단계는 ZERO-dSignR = 0 이고, SDST%의 값이 사전에 설정된 값(V1) 보다 작은 경우, 운전집중도를 최고 레벨로 판정하는 제1 집중도 판단단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 8에 있어서,
상기 제1 집중도 판단단계에서 해당 파라미터의 값이 최고 레벨의 조건에 부합되지 않은 경우,
상기 집중도 판정단계는 차선 침범횟수(LANEX)의 값이 약정된 값(V2) 보다 크면 운전집중도를 최저 레벨로 판정하는 제2 집중도 판단단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 7에 있어서,
상기 파라미터는 조향각 표준편차(SDST)의 표준값인 SDSTmax_s에 대한 측정된 SDSTmax의 증감율(SDST%)로 구해지는 값을 포함하여 구성되고,
상기 도로 난이도 판정단계는 SDST% 값이 약정된 값(V3) 보다 크면 낮은 난이도, 이하이면 높은 난이도의 도로로 판정하도록 된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 파라미터는 차량 측면이 인접한 차선까지 도달 예상시간(TLC)의 최소값(TLCmin)과,
상기 최소값의 표준값인 TLCmin_s에 대한 측정된 TLCmin의 증감율(TLC%)을 포함하여 구성되고,
상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서
난이도가 낮은 도로로 판정된 상황에서는 상기 TLC%의 값이 소정 기준값(V4) 보다 작을 때,
난이도가 높은 도로로 판정된 상황에서는 상기 TLC%의 값이 소정 기준값(V5) 보다 작을 때, 운전집중도를 레벨2로 판정하는 제3 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 파라미터는 차로내 차량 횡변위(LP)의 표준편차(SDLP)와,
상기 SDLP의 최대값(SDLPmax), 및
상기 SDLP 최대값의 표준값인 SDLPmax_s에 대한 측정된 SDLPmax의 증감율(SDLP%)을 포함하여 구성되고,
상기 집중도 판정단계는 상기 도로 난이도 판정단계에서
난이도가 낮은 도로로 판정된 상황에서는 상기 SDLP%의 값이 소정 기준값(V6) 보다 클 때,
난이도가 높은 도로로 판정된 상황에서는 상기 SDLP%의 값이 소정 기준값(V7) 보다 클 때, 운전집중도를 레벨3로 판정하는 제4 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 집중도 판정단계는 상기 제4 집중도 판정단계에서, 상기 SDLP%의 값이 운전집중도 레벨3의 기준을 충족시키지 못하면 이때의 운전집중도를 레벨4로 판정하는 제5 집중도 판정단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 집중도 판정단계에서의 판단결과, 운전집중도가 레벨4에 도달하는 횟수를 계수하는 레벨4 계수단계와,
이 레벨4 계수단계에 의해 계수된 값이 소정 값에 이르게 되면 이때의 파라미터를 상기 기준데이터로 재설정하는 기준데이터 재설정단계를 추가로 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 차량 운행상태 정보 기반 운전 집중도 판단 방법.