KR20140107585A - 규칙 및/또는 비용에 기초하여 차량 속도를 제어하기 위한 방법 및 모듈 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 차량의 속도가 어떻게 영향을 받을 것인지를 나타내고 차량 내의 적어도 하나의 제어 시스템을 제어하기 위하여 사용될 수 있는 적어도 하나의 기준 값을 결정하기 위한 방법에 관한 것이다. 본 발명은, - 시야를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하되, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하는 제1 예측치와, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크에 기초하는 제2 예측치를 생성하는 단계와, - 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하는 단계와, - 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나와 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 단계를 실행하는 것을 특징으로 한다.

Description

규칙 및/또는 비용에 기초하여 차량 속도를 제어하기 위한 방법 및 모듈{METHOD AND MODULE FOR CONTROLLING A VEHICLE'S SPEED BASED ON RULES AND/OR COSTS}

본 발명은, 청구범위 독립항의 전제부에 따라, 차량의 속도가 어떻게 영향을 받을 것인지를 나타내고 차량의 적어도 하나의 제어 시스템을 제어하기 위하여 사용될 수 있는 적어도 하나의 기준 값(reference value)을 결정하기 위한 방법 및 모듈에 관한 것이다.

근래에는 모터 차량, 예를 들면 승용차, 트럭 및 버스에 크루즈 컨트롤(cruise control)이 일반화되어 있다. 크루즈 컨트롤의 목적은 미리 설정된 일정한 속도를 달성하는 것이다. 이는, 감속(retardation)을 방지하기 위하여 엔진 토크를 조정하거나, 내리막 주행(downhill run) 시에 차량이 자체 중량에 의하여 가속될 경우에 제동 기능을 적용함으로써 실시된다. 크루즈 컨트롤의 보다 일반적인 목적은 차량의 운전자를 위하여 편리한 운전성 및 향상된 승차감을 제공하는 것이다. 일반적으로, 크루즈 컨트롤이 구비된 차량의 운전자는, 평탄한 도로(level road)에서 자신이 원하는 차량의 유지 속도로서, 설정 속도(set speed)(v_set)를 선택한다. 이때에, 크루즈 컨트롤은 엔진의 제어를 위하여 사용되는 기준 속도(reference speed)(v_ref)를 차량의 엔진 시스템에 제공한다. 따라서, 설정 속도(v_set)는 크루즈 컨트롤로의 입력 신호로서 간주될 수 있고, 기준 속도(v_ref)는 크루즈 컨트롤로부터의 출력 신호로서 간주될 수 있으며 엔진의 제어를 위하여 사용된다.

근래의 통상적인 크루즈 컨트롤(CC)은 일반적으로 차량의 운전자에 의하여 설정 속도(v_set)의 형태로 설정된 일정한 기준 속도(v_ref)를 유지하며, 따라서 여기에서 설정 속도는 예를 들면 운전자에 의하여 선택된 소망 속도이고, 근래의 일반적인 크루즈 컨트롤에 있어서, 기준 속도는 일정하고 설정 속도와 동일하다(즉, v_ref = v_set). 기준 속도(v_ref)의 값은 차량이 이동하는 중에 운전자에 의하여 조정될 때에만 변한다. 이때에, 가능하다면 차량의 속도가 기준 속도(v_ref)에 상응하도록, 기준 속도(v_ref)는 차량을 제어하는 제어 시스템으로 전송된다. 차량에 자동 기어변속(gearchange) 시스템이 구비되어 있으면, 차량이 기준 속도(v_ref)를 유지할 수 있도록, 즉 소망 설정 속도(v_set)를 유지할 수 있도록, 기어는 기준 속도(v_ref)에 기초하여 그 시스템에 의하여 변속될 수 있다.

구릉 지역(hilly terrain) 내에서, 크루즈 컨트롤 시스템은 오르막(uphill)과 내리막(downhill)에서 설정 속도(v_set)를 유지하려고 할 것이다. 이는, 특히 차량이 구릉의 정상(crest)을 지나 내리막(downgrade)으로 진입하면서 가속되는 현상을 일으킬 수도 있다. 따라서, 설정 속도(v_set)를 초과하는 것을 방지하기 위하여 제동될 필요가 있거나, 정속 브레이크(constant speed brake)가 작동하는 속도(v_kfb)에 도달하는데, 이는 연료-낭비적(fuel-expensive) 차량 운전 방식이다. 차량이 구릉의 정상에서 가속되지 않는 경우에도, 내리막에서 설정 속도(v_set) 또는 정속 브레이크의 작동 속도(v_kfb)를 초과하는 것을 방지하기 위하여 제동될 필요가 있다.

특히 구릉지의 도로에서 연료 소모를 감소시키기 위하여, 스카니아(Scania)의 에코크루즈®(Ecocruise®)와 같은 경제적인 크루즈 컨트롤이 개발되어 왔다. 이러한 크루즈 컨트롤은 차량의 현재 주행 저항을 예측하며, 과거의 주행 저항(historical running resistance)에 관한 정보도 구비한다. 경제적인 크루즈 컨트롤에는 지형 정보를 포함하는 지도 데이터가 제공될 수도 있다. 따라서, 차량은 예를 들면 GPS에 의하여 지도 상에서의 위치가 확인되며, 전방의 도로를 따라서 주행 저항이 예측된다. 따라서, 차량의 기준 속도(v_ref)는 연료 절감을 위하여 여러 유형의 도로에 대하여 최적화될 수 있으며, 이 경우에 기준 속도(v_ref)는 설정 속도(v_set)와 다를 수 있다. 이러한 사양은 운전자에 의해 선택된 설정 속도(v_set)와 기준 속도(v_ref)가 서로 다르더라도 허용되는 크루즈 컨트롤, 즉 기준 속도-조정형(reference speed-regulating) 크루즈 컨트롤에 관한 것이다.

경제적인 크루즈 컨트롤의 또 다른 개발의 일례는 "선견형" 크루즈 컨트롤("look ahead" cruise control, LACC)로서, 기준 속도(v_ref)를 결정하기 위하여, 전방 도로의 구역의 지식, 즉 전방 도로의 특성의 지식을 이용하는 전략적 형태의 크루즈 컨트롤이다. 따라서, LACC는 기준 속도-조정형 크루즈 컨트롤의 일례이며, 더욱 연료 절감을 달성하기 위하여, 기준 속도(v_ref)는 운전자에 의해 선택된 설정 속도(v_set)와 다르더라도 소정 범위 [V_min, V_max] 내에서 허용된다.

전방 도로 구역의 지식은, 예를 들면 주요 지세(prevailing topology), 도로 굴곡, 교통 상황, 도로 공사(roadwork), 교통 밀도(traffic density) 및 도로의 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이는 전방 구역에서의 속도 제한 및 도로 변의 교통 표지를 또한 포함할 수 있다. 그와 같은 지식은 예를 들면 위치 정보, 예를 들면 GPS(범지구 측위 시스템) 정보, 지도 정보 및/또는 지형도(topographical map) 정보, 일기 예보, 차량들 사이에 통신되는 정보 및 무선(radio)으로 제공되는 정보로부터 이용 가능하다. 이러한 모든 정보는 다양한 방식으로 사용될 수 있다. 예를 들면, 전방의 도로에서의 속도 제한에 관한 정보는, 제한 속도가 더 낮은 구역에 이르기 전에 차량의 속도를 저하시킴으로써 연료 효율적 감속을 달성하기 위하여 사용될 수 있다. 유사하게, 예를 들면 전방의 환상교차로(roundabout) 또는 교차로(intersection)를 나타내는 도로 표지의 지식은, 차량이 환상교차로 또는 교차로에 이르기 전에 제동함으로써 연료 효율적 제동을 달성하기 위하여 사용될 수도 있다.

LACC 크루즈 컨트롤은, 예를 들면 가파른 오르막(steep upgrade) 전에, 기준 속도(v_ref)가 설정 속도(v_set)를 초과하는 수준까지 증가될 수 있게 하는데, 그 이유는 차량이 그와 같은 경사로에서 엔진 성능에 비하여 높은 트레인 중량(train weight)으로 인하여 속도를 상실할 것으로 예상되기 때문이다. 유사하게, 가파른 내리막 전에는, 차량이 높은 트레인 중량으로 인하여 그와 같은 내리막에서 가속될 것으로 예상되므로, LACC 크루즈 컨트롤은 기준 속도(v_ref)가 설정 속도(v_set) 미만의 수준까지 감소되는 것을 가능하게 한다. 여기에서의 개념은, 차량이 내리막 주행을 시작하는 속도를 감소시키면, (내리막 전에 분사된 연료의 양에 반영되는 바와 같이) 제동 시에 손실되는 에너지 및/또는 공기 저항 손실을 감소시킬 수 있다는 것이다. 따라서, LACC 크루즈 컨트롤은 실질적으로 이동 시간(journey time)에 영향을 미치지 않으면서 연료 소모를 감소시킬 수 있다.

지형 정보를 이용하는 공지의 크루즈 컨트롤의 예는, 에릭 헬스트롬(Erik Hellstroem)에 의한 "대형 트럭 내의 모델 예측형 크루즈 컨트롤을 위한 도로 지형의 명시적 이용(Explicit use of road topography for model predictive cruise control in heavy trucks)"이라는 제목의 문헌(ISRN: LiTH-ISY-EX -- 05/3660 -- SE)에 기재되어 있다. 여기에서, 크루즈 컨트롤은 실시간 최적화에 의하여 실시되며, 최적화 기준을 규정하기 위하여 비용 함수(cost function)가 사용된다. 여기에서, 다수의 여러 해결안이 연산되고 평가되며, 비용을 최소화하는 해결안이 채용된다. 상당한 양의 연산이 수반되므로, 이를 실행할 프로세서는 대용량을 필요로 한다.

크루즈 컨트롤을 위한 다른 공지의 해결안에 있어서는, 그 대신에 차량의 예정 경로를 따르는 하나의 해결안으로부터 반복 연산하는 선택에 의하여, 가능한 해결안의 수가 감소되어 왔다. 그러나, 노정(itinerary)의 지형, 차량의 중량 및 엔진 성능은, 기준 속도(v_ref)를 결정하기 위한 프로세서 부하(process load)의 관점에서 다양하고 과중한 요구를 초래할 수 있다. 예를 들면, 적재량이 많은 중-고 출력(medium-high power output) 트럭이 구릉지 도로를 이동할 때에는, 비교적 평지 도로를 이동하는 고출력의 경량 적재 트럭에 비하여, 더욱 많은 연산이 필요하다. 그 이유는 첫 번째 경우에는 트럭이 각 내리막에서 가속되고 각 오르막에서 감속될 가능성이 높기 때문이며, 반면에 두 번째 경우에 트럭은 도로가 실질적으로 평탄하다는 것을 감지할 것이다.

따라서, 이미 공지된 해결안이 적용될 경우에, 프로세서 부하가 여러 상황에서 크게 변동될 수 있기 때문에, 내장 시스템의 프로세서에는 비교적 많은 요건이 부여된다. 예를 들면, 프로세서의 용량은 제한된 시간 내에 다수의 연산이 실행되어야 하는 경우를 신속히 처리하기에 충분할 필요가 있다. 따라서, 사용되는 프로세서 시간의 제한적 일부 시간 동안에만 그와 같은 경우가 발생한다는 점에도 불구하고, 프로세서는 그와 같은 경우에 대비하도록 용량이 설정되어야 한다.

본 발명의 목적은, 사용되는 연료의 양이 최소화될 수 있도록 차량의 속도를 제어하고, 특히 프로세서 부하가 감소하고 시간에 대하여 더욱 균일해지도록 차량의 속도를 제어하기 위한 개선된 시스템을 제안하는 것이다. 본 발명의 다른 목적은, 이전에 공지된 경제적 및/또는 기준 속도-조정형 크루즈 컨트롤에 비하여 더욱 예측 가능하게 거동하는 간단한 크루즈 컨트롤을 제안하는 것이다.

본 발명의 한 태양에 따르면, 위에 기재된 목적들 중 적어도 하나는 차량 속도를 제어하기 위한 전술한 방법에 있어서 이하의 구성을 특징으로 하는 방법에 의하여 달성되는데, 그 방법은,

- 시야(horizon)를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하되, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하는 제1 예측치와, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초하는 제2 예측치를 생성하고,

- 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하고,

- 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 한 태양에 따르면, 위에 기재된 목적들 중 적어도 하나는 차량 속도를 제어하기 위한 전술한 모듈에 있어서 이하의 구성을 특징으로 하는 모듈을 사용함으로써 달성되는데, 그 모듈은,

- 시야를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하되, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하는 제1 예측치와, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초하는 제2 예측치를 생성하고,

- 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하고,

- 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 것을 특징으로 한다.

위에 기재된 방법을 적용하고 그리고/또는 위에 기재된 모듈을 이용함으로써, 적어도 하나의 기준 값의 결정 및 그에 따른 차량 속도의 제어에 의하여 프로세서 부하는 실질적으로 일정해지는데, 그 이유는 각 시뮬레이션 사이클 중에 일정한 속도(rate)(f)로 유사한 수의 예측이 이루어지기 때문이다. 본 발명에 따르면, 프로세서 부하는 차량의 출력과 중량 및 도로 지형의 특성에 무관하다. 연산을 수행하는 프로세서는 여기에서 시간에 따라 얼마만큼의 프로세서 전력(process power)이 필요한지를 인지하고 있으며, 이는 시간에 따라 충분한 프로세서 전력을 배분하는 것을 매우 용이하게 한다. 따라서, 프로세서 부하는 지형이 다른 여러 상황에서 실질적으로 유사하며, 차량의 엔진 토크와는 무관하기도 하다. 이는 연산을 수행하는 프로세서가 최악의 가정적 상황과 관련된 피크에 대비할 필요 없이 용량이 설정될 수 있다는 것을 의미한다. 프로세서는 그 대신에 균일한 프로세서 부하에 대응하도록 용량이 설정될 수 있다. 따라서, 프로세서 비용이 절감될 수 있고, 그에 따라 차량의 제조 비용도 감소한다.

시야를 따라 전방으로의 차량 속도 변화만이 예측되므로, 프로세서 부하가 비교적 작아진다. 차량의 속도를 제어하기 위하여 사용되는 기준 값은, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)의 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나의 결과와 시야를 따라서 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})에 기초하여 선택된다.

여러 토크(T)에서, 즉 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 토크(T_ret) 및 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 토크(T_acc)에서 차량 속도를 예측함으로써, 차량의 속도를 조정하는 데에 사용되는 기준 값을 평가할 수 있다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 차량 속도를 조정하는 데에 사용되는 기준 값은 적어도 하나의 규칙(rule)에 기초한다. 따라서, 이러한 규칙 또는 규칙들은 기준 값을 선택하는 방법을 규정한다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 이러한 규칙들 중 적어도 하나로서, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 제2 한계 값(v_min) 미만이고 그와 동시에 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값(v_max)을 초과하면, 차량 속도의 조정에 있어서 기초가 되는 기준 값은 설정 속도(v_set)에 해당하는 값이다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 이러한 규칙들 중 적어도 하나로서, 상기 제1 예측 속도에 대한 최소 값이 하측 한계 값(v_min)과 같거나 크고, 상기 제1 예측 속도에 대한 최대 값이 설정 속도(v_set)와 관련된 추가 상측 한계 값(further upper limit value)(v_max2)과 같거나 크면, 적어도 하나의 기준 값은 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})를 나타내는 값이다. 한 실시 형태에 따르면, 추가 상측 한계 값(v_max2)은 설정 속도에 상수(c₁)를 더한 값에 해당한다(즉, v_max2 = v_set + c₁). 다른 실시 형태에 따르면, 추가 상측 한계 값(v_max2)은 설정 속도에 인자(c₁)를 곱한 값에 해당한다(즉, v_max2 = v_set * c₁). 이 인자(c₁)는 예를 들면 1.02의 값을 가지며, 추가 상측 한계 값(v_max2)이 설정 속도(v_set)보다 2% 높다는 것을 의미한다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 이러한 규칙들 중 적어도 하나로서, 상기 제2 예측 속도에 대한 최대 값이 상측 한계 값(v_max)과 같거나 작고, 상기 제2 예측 속도에 대한 최소 값이 설정 속도(v_set)와 관련된 추가 하측 한계 값(v_min2)(즉, v_min2 = v_set - c₂)과 같거나 작으면, 적어도 하나의 기준 값은 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})를 나타내는 값이다. 한 실시 형태에 따르면, 추가 하측 한계 값(v_min2)은 설정 속도(v_set)에서 상수(c₂)를 감산한 값에 해당한다(즉, v_min2 = v_set - c₂). 다른 실시 형태에 따르면, 추가 하측 한계 값(v_min2)은 설정 속도에 인자(c₂)를 곱한 값에 해당한다(즉, v_min2 = v_set * c₂). 이 인자(c₂)는 예를 들면 0.98의 값을 가지며, 추가 하측 한계 값(v_min2)이 설정 속도(v_set)보다 2% 낮다는 것을 의미한다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 본 발명을 위한 방법에 따라 실행되는 시뮬레이션은 비용 함수(cost function)의 사용에 의하여 평가된다. 이는, 적어도 하나의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk + new _ acc})를 이용함으로써, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc}) 및 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc}) 중에서 적어도 하나의 비용을 평가하는 것을 포함한다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 상기 제1 및 상기 추가 제1 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tk + new _ ret})들 중에서 적어도 하나에 페널티(penalty)가 부가될 수 있다.

유사하게, 본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 상기 제2 및 상기 추가 제2 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk+new_acc}) 중에서 적어도 하나에 페널티가 부가된다.

본 발명의 바람직한 실시 형태들은 청구범위 종속항들 및 상세한 설명에 기재되어 있다.

이하에는 첨부 도면과 관련하여 본 발명이 설명되어 있다.
도 1은 본 발명의 한 실시 형태에 따른 모듈을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 한 실시 형태에 따른 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 한 실시 형태에 따른 시뮬레이션 사이클 중에 예측된 속도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 한 실시 형태에 따른 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 한 실시 형태에 따른 차량의 예측 속도를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 한 실시 형태에 따른 차량의 예측 속도를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 한 태양에 따라 차량의 속도를 제어하기 위한 모듈을 나타낸다. 모듈은 차량에 대한 소망 속도, 즉 설정 속도(v_set)를 수신하도록 구성된 입력 유닛을 포함한다. 운전자는, 예를 들면 차량이 운전자의 소망 속도를 유지하도록, 속도(v_set)를 설정할 수 있다. 모듈은 지도 데이터와 위치 데이터에 의하여 노정(itinerary)에 대한 시야(H)를 결정하도록 구성된 시야 유닛(horizon unit)을 또한 포함한다. 시야(H)는 경로 구간(route segment)들로 이루어지며 각 구간마다 적어도 하나의 특성치(characteristic)를 구비한다. 구간의 특성치의 가능한 일례는 라디안(radian) 단위의 구간의 구배(α)이다.

본 발명의 설명에 있어서는, 차량에 대한 위치 데이터를 결정하기 위하여 GPS(범지구 측위 시스템)가 사용되지만, 전문가라면 이러한 데이터를 제공하기 위하여 다른 유형의 범지구적 또는 지역적 측위 시스템이 고려될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 그와 같은 측위 시스템은 차량의 위치를 결정하기 위하여 예를 들면 무선 수신기를 이용할 수도 있다. 차량은 주위를 주사하고 그에 따라 위치를 결정하기 위하여 센서를 사용할 수도 있다.

도 1은 지도(지도 데이터) 및 GPS(위치 데이터)로부터 노정에 관한 정보가 모듈에 어떻게 제공되는지를 나타낸다. 노정은 예를 들면 CAN(제어기 영역 네트워크(controller area network)) 버스를 통하여 축차적으로 모듈에 전송된다. 모듈은 조정을 위하여 기준 값을 사용하는 하나 이상의 제어 시스템으로부터 분리될 수 있거나 그 일부일 수 있다. 그와 같은 제어 시스템의 일례는 차량의 엔진 제어 시스템이다. 대안적으로, 지도 및 측위 시스템을 처리하는 유닛은, 조정을 위하여 기준 값을 사용하는 시스템의 일부일 수 있다. 모듈 내에서, 노정의 분할정보(bit)는 시야 유닛에서 취합되어 시야를 구성하고, 프로세서 유닛에 의하여 처리되어 내부 시야(internal horizon)를 생성하며, 이에 기초하여 제어 시스템은 조정을 수행할 수 있다. 시야는 그 후에 GPS 및 지도 데이터를 구비하는 유닛으로부터의 노정의 새로운 분할정보에 의하여 연속적으로 보완되어, 소망 길이의 시야를 유지한다. 따라서, 차량이 이동 중일 때에, 시야는 연속적으로 갱신된다.

CAN은 차량 내에서의 사용을 위하여 특별히 개발된 직렬 버스 시스템이다. CAN 데이터 버스는 센서, 조정 구성요소, 액추에이터, 제어 장치 등 사이의 디지털 데이터 교환을 가능하게 하며, 2개 이상의 제어 장치가 소정 센서로부터의 신호에 접속함으로써 신호를 이용하여 신호에 연결된 구성요소들을 제어할 수 있도록 보장한다. 도 1에 도시된 유닛들 사이의 각 연결은 케이블, 데이터 버스, 예를 들면 CAN(제어기 영역 네트워크) 버스, MOST(미디어 지향성 시스템 전송(media orientated system transport)) 버스, 또는 기타 버스 구성, 또는 무선 연결 중에서 하나 이상의 형태를 가질 수 있다.

모듈은 시야를 따라 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하도록 구성된 연산 유닛을 또한 포함하며, 상기 제1 예측치는 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하고, 상기 제2 예측치는 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초한다.

모듈은, 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하도록 또한 구성된다.

모듈은 상기 각각의 비교들 중 하나와 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 또한 구성된다.

모듈은 상기 적어도 하나의 기준 값을 차량의 제어 시스템에 예를 들면 전송함으로써 제공하도록 구성되며, 그 후에 이 기준 값에 기초하여 차량이 조정된다. 속도의 예측이 이루어지는 방식에 대해서는 이하에 더욱 상세히 설명되어 있다.

모듈 및/또는 연산 유닛은, 본 발명에 따른 방법의 모든 연산, 예측 및 비교를 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서 및 메모리 유닛을 포함한다. 여기에서 프로세서라 함은, 프로세서인 마이크로컴퓨터, 예를 들면 디지털 신호 처리를 위한 회로(디지털 신호 프로세서, DSP) 또는 미리 정해진 특정 기능을 갖는 회로(용도 특정형 집적회로(application integrated specific circuit, ASIC))를 의미한다. 연산 유닛은 메모리 유닛에 연결되며, 메모리 유닛은 예를 들면 연산 유닛이 필요로 하는 저장 프로그램 코드 및/또는 저장 데이터를 연산 유닛에 제공하여, 연산 유닛이 연산을 수행할 수 있게 한다. 연산 유닛은 연산의 일부 결과 또는 최종 결과를 메모리 유닛 내에 저장하도록 또한 구성된다.

본 발명에 따른 차량 속도의 제어를 위한 방법 및 여러 실시 형태들은 컴퓨터 프로그램 내에서 실시될 수도 있으며, 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 내에서 예를 들면 상기 프로세서 내에서 실행되면, 컴퓨터 프로그램에 의하여 컴퓨터가 본 발명의 방법을 적용하게 된다. 컴퓨터 프로그램은 일반적으로 디지털 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 가지며, 적절한 메모리, 예를 들면 ROM(판독-전용 메모리), PROM(프로그래밍 가능한 판독-전용 메모리), EPROM(소거 가능한 PROM), 플래시 메모리, EEPROM(전기적 소거 가능한 PROM), 하드 디스크 유닛 등을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품의 컴퓨터-가독형 매체 내에 수용된다.

도 2는 특히 본 발명에 따른 방법을 위한 단계들을 포함하는 방법의 흐름도이다. 도면은 본 발명에 따른 기준 값의 결정을 위한 단계들뿐만 아니라 본 발명의 실시 형태에 따른 차량 속도를 제어하기 위한 단계들도 포함한다.

본 방법은, 차량이 유지하도록 소망된 설정 속도로서 v_set를 획득하는 제1 단계(A)와, 경로 구간들을 포함하고 각 구간마다 적어도 하나의 특성치를 구비하는 노정에 대한 시야를 지도 데이터 및 위치 데이터에 의하여 결정하는 제2 단계(B)를 포함한다.

시야의 길이를 따라 다수의 시뮬레이션 사이클이 실행될 수 있다. 시뮬레이션 사이클(s_j)은 미리 설정된 속도(f)로 실행될 수 있는 N개의 시뮬레이션 단계를 포함할 수 있다. 본 발명에 따르면, 그와 같은 시뮬레이션 사이클(s_j) 중에 이하의 단계들이 실시된다.

C1) 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 엔진을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하여, 시야를 따라 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})를 생성하는 단계.

C2) 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})를, 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하는 단계. 따라서, 여기에서 상기 제1 예측치는 하측 한계 값(v_min) 및 상측 한계 값(v_max) 모두와 비교될 필요는 없다.

C3) 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초하여, 시야를 따라 차량 속도의 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하는 단계.

C4) 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하는 단계. 따라서, 여기에서 상기 제2 예측치는 하측 한계 값(v_min) 및 상측 한계 값(v_max) 모두와 비교될 필요는 없다.

C5) 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나에 기초하여, 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 단계.

추가 단계 D)로서, 상기 적어도 하나의 기준 값은 그 후에 차량의 제어 시스템에, 예를 들면 CAN 버스를 통하여 전송됨으로써 제공되어 차량 내에서 사용되며, 상기 적어도 하나의 기준 값에 따라 차량의 속도가 조정된다.

상기 적어도 하나의 기준 값을 결정할 때에, 본 발명에 따른 방법에 의하여 일정하게 미리 설정된 프로세서 부하가 발생한다.

따라서, 설정 속도(v_set)는 소망 크루즈 컨트롤 속도와 관련된 운전자의 입력 신호이고, 적어도 하나의 기준 값은 차량 조정의 기초가 되는 값이다. 적어도 하나의 기준 값은 바람직하게는 기준 속도(v_ref), 기준 토크(T_ref) 또는 기준 엔진 속도(ω_ref)이다.

적어도 하나의 기준 값을 구성하는 기준 속도(v_ref)는 엔진 제어 유닛의 속도 조정기(speed regulator)에 제공된다. 통상의 크루즈 컨트롤에 있어서는, 위에 언급된 바와 같이, 기준 속도(v_ref)는 설정 속도와 동일하다(즉, v_ref = v_set). 이때에 속도 조정기는 기준 속도(v_ref)에 기초하여 엔진의 토크 조정기로부터 필요 토크를 요구함으로써 차량의 속도를 제어한다. 적어도 하나의 기준 값이 기준 토크(T_ref)인 실시 형태에 따르면, 기준 값은 엔진 토크 조정기에 직접 전송될 수 있다. 적어도 하나의 기준 값이 기준 엔진 속도(ω_ref)인 실시 형태에서는, 기준 값은 엔진의 속도 조정기에 직접 전송될 수 있다.

이하에는 여러 예측 속도들이 어떻게 결정되는지에 관한 설명이 기재되어 있다.

주위로부터 차량에 작용하는 전체 힘(F_env)은 구름 저항(rolling resistance)(F_roll), 중력(F) 및 공기 저항(F_air)으로 이루어진다. 중력은 다음과 같이 계산된다.

F = m·g·α (식 1)

여기서 m은 차량의 중량이고, α는 라디안 단위의 도로 구배이다. 대체적으로 작은 각도만이 관련되므로, sin(α)는 α와 거의 같다.

공기 저항은 차량 속도의 제곱에 소정 인자(k)를 곱한 값으로 계산되며, 다음과 같다.

(식 2)

(식 3)

여기서 A는 산정된 차량 정면 면적이고, C_d는 물체의 유선 형상에 의존하는 저항 계수이고, ρ는 공기의 밀도이고, m은 중량 산정 시스템에 의하여 m_est로 산정된 차량의 중량이다. 주행 중의 구름 저항(F_{roll , present})도 차량 내에서 연속적으로 F_{roll , est}로 산정된다. m_est 및 F_{roll , est}의 산정을 위해서는, 마리아 이바르손(Maria Ivarson)에 의한 "선견을 이용한 대형 트럭의 연료 최적형 동력-트레인 제어(Fuel Optimal Powertrain Control for Heavy Trucks Utilizing Look Ahead)"라는 제목의 논문(Linkoeping 2009, ISBN 978-91-7393-637-8)이 참조될 수 있다. v_i-1은 이전 시뮬레이션 단계에서의 차량의 예측 속도이다.

차량을 전방으로 추진하는 힘(F_drive)은 어떤 예측치가 생성되는지에 따라 달라진다. 이는, 한 실시 형태에 따르면, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 토크 또는 차량을 감속하는 토크로서 선택된다.

차량을 전방으로 추진하는 힘(F_drive)은 최대로 가능한 힘(최대 토크)과 최소한의 힘(최소 토크, 예를 들면 드래그 토크(drag torque)) 사이에서 선택될 수 있다. 그러나, 위에 기재된 바와 같이, 다음과 같은 범위 내에서 소망되는 어떤 힘이라도 실질적으로 사용하는 것이 가능하다.

F_min ≤ F_drive ≤ F_max (식 4)

따라서, 차량의 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})는 최대 또는 최소 토크 이외의 토크에서 생성될 수 있다. F_max는 엔진 속도의 함수로 표현되는 최대 가용 엔진 토크에 전체 변속비(transmission ratio)를 곱하고 유효 타이어 반경(r_wheel)으로 나눈 값으로 계산된다. 최소 힘(F_min)은 최대 힘(F_max)과 유사한 방식으로 계산되지만, 그 대신에 최소 토크가 사용된다.

(식 5)

(식 6)

여기서, n은 차량 엔진 속도이고, i_tot는 차량의 전체 변속비이다.

차량의 가속도(Acc)는 다음과 같이 주어진다.

Acc = (F_drive-F_env)/m (식 7)

한 실시 형태에 따르면, N 단계의 시뮬레이션 사이클(s_j) 중에 시뮬레이션 단계 C1 내지 C5는 차량의 속도에 의존하는 일정한 단계 길이를 갖는다. 각 시뮬레이션 단계의 길이(dP)는 다음과 같이 주어진다.

dP = K·v_init (식 8)

여기서, K는 시간 상수, 예를 들면 0.9s이고, v_init는 시뮬레이션의 시작 시에 주행 중의 차량 속도이다.

시뮬레이션 단계에 대한 시간(dt)은 다음과 같이 주어진다.

dt = dP/v_{i -1} (식 9)

여기서, v_{i - 1}는 이전 시뮬레이션 단계 i-1에서의 예측 속도이다.

속도 차이(dv)는 다음과 같다.

dv = Acc·dt (식 10)

시뮬레이션 단계에 대하여 소비된 에너지(dW)는 다음과 같다.

dW = dP·(F_drive-F_min) (식 11)

현재 시뮬레이션 단계에서 속도 v_i는 다음과 같다.

v_i = v_{i -1} + dv (식 12)

현재 시뮬레이션 단계에 대한 전체 시간(t_i)은 다음과 같다.

t_i = t_{i -1} + dt (식 13)

현재 시뮬레이션 단계에 대하여 소비된 전체 에너지(W_i)는 다음과 같다.

W_i = W_{i -1} + dW (식 14)

도 3은 시야의 길이가 L 미터인 경우에 N개의 시뮬레이션 단계의 시뮬레이션 사이클(s_j) 중에 차량 속도가 어떻게 예측되는지를 나타낸다. 예측은 N개의 시뮬레이션 단계 후에, 즉 시뮬레이션 사이클(s_j) 후에 중단된다. 그 후에 새로운 시뮬레이션 사이클(s_{j +1})이 다음 시간 샘플에서 개시된다. 각 시뮬레이션 사이클(s_j)은 미리 설정된 주파수(frequency)(f)를 갖는다. 100Hz의 주파수에서는, 예를 들면 초당 100개의 시뮬레이션 단계들이 실시된다. 각 시뮬레이션 단계의 길이는 예측의 시작 시의 차량의 속도(v_init)에 의존하므로, 시야의 예측 구간의 길이는 차량의 속도에 따라 변한다.

예를 들면, 80km/h(22.22m/s)에서, f = 100Hz이고 K = 0.9s이면, 시야는 길이가 2km가 되는데, 그 이유는 각 시뮬레이션 단계의 길이(dP)가 20m가 되고 100 단계가 경과하면 시야가 2km가 되기 때문이다. 도 3은 각 시뮬레이션 단계 i에서 예측된 새로운 속도(v_i)를 나타낸다. 여기에서 프로세서 부하는 일정해지고 시뮬레이션 단계들 i의 수는 시뮬레이션 사이클(s_j)에 소요되는 시간을 결정한다. 시뮬레이션의 수는 본 발명에 따라 미리 결정된 값인 주파수(f)에 의하여 결정된다. 따라서, 최대 프로세서 부하는 항상 미리 결정될 수 있으며, 이는 프로세서의 용량이 그에 따라 설정될 수 있다는 점에서 바람직하다. 따라서, 프로세서 부하는 도로 지형, 차량 중량 및 엔진 유형에 무관하다. 한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})는 각각 N개의 값을 갖는 벡터일 수 있거나, 대안적으로 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})에 대하여 최대 및 최소 값들만이 각 시뮬레이션 사이클(s_j)에서 저장될 수 있다.

차량의 제어 시스템이 주시하는 하나 이상의 기준 값은 차량이 이동 중일 때에 연속적으로 결정된다. 기준 값은 바람직하게는 차량의 전방에 미리 결정된 소정의 거리에서부터 결정되고 그 후에 제어 유닛 내에서 동기화됨으로써, 주어진 상황에 대하여 연산된 기준 값이 적시에 설정된다. 제어 유닛이 차량을 조정함에 있어서 고려하는 그와 같은 거리의 예는 50 미터이다.

본 발명에 따른 한 실시 형태가 도 4의 흐름도와 관련하여 이하에 설명되어 있다.

도 4 내의 흐름도는 적어도 하나의 기준 값이 본 발명에 따라 어떻게 결정되는지를 나타낸다. 도면은 단계 S1에서 개시되는 방법을 나타낸다. 이에 후속하여, 단계 21 및 단계 31 각각에서, 시야를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 예측되며, 상기 제1 예측치는 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하고, 상기 제2 예측치는 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초한다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 시야를 따라서 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})는 병행적으로(in parallel), 다시 말하자면 도 4에 도시된 방법에 있어서 흐름도의 다른 경로들에서 실질적으로 동시에 생성된다. 본 발명의 다른 실시 형태에 따르면, 시야를 따라서 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})는 순차적으로, 즉 차례로 생성된다.

이어서, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를, 차량 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 비교하는 각각의 단계 S22 및 단계 S32가 후속한다.

한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred_Tnew_acc})와 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)의 각각의 비교는, 도 4에 도시된 바와 같이, 각각의 단계 S22 및 S32에서 실질적으로 병행적으로 실시된다. 다른 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)의 비교는 순차적으로 실시된다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 차량이 적어도 하나의 어느 기준 값에 기초하여 조정되어야 하는지를 결정하기 위하여 규칙들이 적용된다. 따라서, 여기에서는 적어도 하나의 기준 값을 결정하기 위하여 일련의 규칙이 사용된다.

한 실시 형태에 따르면, 그와 같은 규칙으로서, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 하측 한계 값(v_min)보다 작고 그와 동시에 차량의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값(v_max)보다 크면, 여기에서 기준 속도(v_ref)인 적어도 하나의 기준 값은 설정 속도(v_set)를 나타내는 값으로 결정된다. 이는 도 4의 단계 S3에 도시되어 있으며, 단계 S22와 단계 S32 모두의 비교 결과가 "예"이면 본 방법은 S3으로 진행한다.

반면에 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 하측 한계 값(v_min)보다 작지 않으면, 본 방법은 감속(속도의 저하)이 평가되는 단계 S33으로 진행한다.

단계 S33에서, 한 실시 형태에 따르면, 상기 제1 예측 속도에 대한 최소 값이 하측 한계 값(v_min)과 같거나 크고, 상기 제1 예측 속도에 대한 최대 값이 설정 속도(v_set)와 관련된 추가 상측 한계 값(v_max2)과 같거나 크면, 기준 속도(v_ref)는 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})를 나타내는 값으로 결정된다. 한 실시 형태에 따르면, 추가 상측 한계 값(v_max2)은 설정 속도와 상수(c₁)의 합에 해당한다(즉, v_max2 = v_set + c₁). 다른 실시 형태에 따르면, 추가 상측 한계 값(v_max2)은 설정 속도(v_set)에 인자(c₁)를 곱한 값에 해당한다(즉, v_max2 = v_set * c₁). 이 인자(c₁)는 예를 들면 1.02의 값을 가질 수 있으며, 추가 상측 한계 값(v_max2)이 설정 속도(v_set)보다 2% 높다는 것을 의미한다.

단계 S33에서, 한 실시 형태에 따르면, 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})가 하측 한계 값(v_min) 및/또는 추가 상측 한계 값(v_max2)보다 작으면, 기준 속도(v_ref)는 설정 속도(v_set)에 해당하는 값으로 결정된다.

단계 S33에서, 한 실시 형태에 따르면, 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})에 대한 최소 값이 하측 한계 값(v_min)보다 크거나 같고, 상기 제1 예측 속도에 대한 최대 값이 추가 상측 한계 값(v_max2)보다 크거나 같으면, 기준 속도(v_ref)는 하측 한계 값(v_min)에 해당하는 값으로 결정된다. 이는 도 6에 개략적으로 도시되어 있다.

반면에, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 하측 한계 값(v_min)보다 작지 않으면, 본 방법은 가속(속도의 증가)이 평가되는 단계 S23으로 진행한다.

단계 S23에서, 한 실시 형태에 따르면, 제2 예측 속도에 대한 최대 값이 상측 한계 값(v_max)과 같거나 작고, 상기 제2 예측 속도에 대한 최소 값도 설정 속도와 관련된 추가 하측 한계 값(v_min2)과 같거나 작으면, 기준 속도(v_ref)는 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})를 나타내는 값으로 결정된다. 한 실시 형태에 따르면, 추가 하측 한계 값(v_min2)은 설정 속도(v_set)에서 상수(c₂)를 감산한 값에 해당한다(즉, v_min2 = v_set - c₂). 다른 실시 형태에 따르면, 추가 하측 한계 값(v_min2)은 설정 속도(v_set)에 인자(c₂)를 곱한 값에 해당한다(즉, v_min2 = v_set * c₂). 이 인자(c₂)는 예를 들면 0.98의 값을 가질 수 있으며, 추가 하측 한계 값(v_min2)이 설정 속도(v_set)보다 2% 작다는 것을 의미한다.

단계 S23에서, 한 실시 형태에 따르면, 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값(v_max) 및/또는 추가 하측 한계 값(v_min2)보다 크면, 기준 속도(v_ref)는 설정 속도(v_set)에 해당하는 값으로 결정된다.

단계 S23에서, 한 실시 형태에 따르면, 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})에 대한 최대 값이 상측 한계 값(v_max)보다 작거나 같고, 제2 예측 속도에 대한 최소 값이 추가 하측 한계 값(v_min2)보다 작거나 같으면, 기준 속도(v_ref)는 상측 한계 값(v_max)에 해당하는 값으로 결정된다. 본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 기준 속도(v_ref)는 여기에서 추가 상측 한계 값(v_max2)에 해당하는 값을 향하여 증가할 수도 있다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 차량이 감속 또는 가속되도록(예를 들면, 최소 토크 또는 최대 토크에 도달하도록), 적어도 하나의 기준 값, 예를 들면 기준 속도(v_ref)에는 보정치(offset)가 부여될 수 있다. 이때에, 하측 한계 값(v_min)보다 낮은 값을 기준 속도(v_ref)에 부여함으로써, 예를 들면 최소 토크가 부여될 수 있다. 예를 들면, 기준 속도(v_ref)에 v_min-k₁의 값이 부여될 수 있으며, 여기에서 k₁은 1km/h 내지 10km/h의 범위 내이다. 이에 따라 엔진의 제어 유닛은 엔진으로부터 드래그 토크를 요구할 것이다. 유사한 방식으로, 제2 상측 한계 값(v_max)보다 높은 값을 기준 속도에 부여함으로써, 최대 토크가 달성될 수 있다. 예를 들면, 기준 속도(v_ref)에 v_max+k₂의 값이 부여될 수 있으며, 여기에서 k₂는 1km/h 내지 10km/h의 범위 내이다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성할 때에, 즉 제1 및 제2 예측치가 결정될 때에 예측될 제어 전략을 선택함에 있어서, 동력 트레인의 효율(즉, 엔진, 기어박스 및 최종 기어의 효율) 및 승차감/운전성이 고려된다. 엔진의 효율에 의존하여 또는 요구되는 승차감에 기초하여, 토크(T)를 크기 및/또는 시간에 대하여 결정하여 제1 및 제2 예측치 각각의 크기를 변경함으로써, 쾌적하고 경제적인 크루즈 컨트롤이 달성될 수 있다. 이 실시 형태는, 엔진이 소정 엔진 속도에서 소정 토크를 나타내야 한다는 규칙이나 소정 한계 값보다 가속을 일으키는 토크는 절대로 허용되지 않는다는 규칙 등에 기초하여 실시될 수 있다.

차량이 적어도 하나의 어느 기준 값에 기초하여 조정되어야 하는지를 결정하기 위하여 여러 규칙들이 어떻게 적용될 수 있는지에 대해서는 위에서 기재되어 있다. 이하에 기재된 실시 형태에 따르면, 적어도 하나의 어느 기준 값에 기초하여 차량이 조정되어야 하는지를 결정하기 위하여, 그 대신에 비용 함수가 사용된다. 도 4는 비용 함수에 기초하는 연산을 단계 S23과 단계 S33에 나타낸다. 적어도 하나의 기준 값을 결정함에 있어서 비용 함수가 어떻게 사용되는지에 대해서는, 본 발명의 다른 실시 형태와 관련하여 이하에 상세히 기재되어 있다.

본 발명의 실시 형태에 따르면, 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 각 시뮬레이션 사이클(s_j)에서 생성된다. 여기에서, 통상의 크루즈 컨트롤에 의하여 시야를 따라서 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})가 우선 생성된다. 이에 후속하여, 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})가 예측되며, 각각의 적어도 하나의 추가 제1 예측치는 통상적으로 예측되는 차량 속도(v_{pred _ cc}) 미만으로 차량 속도를 저하시키는 데에 필요한 토크에 기초한다. 또한, 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제2 예측치가 생성되고, 각각의 적어도 하나의 추가 제2 예측치는 통상적으로 예측되는 차량 속도(v_{pred _ cc})보다 차량 속도를 증가시키는 데에 필요한 토크에 기초하며, 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 기초하는 토크는 바로 이전 시뮬레이션 사이클(s_{j -1})에서 통상적으로 예측되는 상기 차량 속도(v_{pred _ cc})에 의존한다.

본 발명의 이러한 실시 형태에 따르면, 여기에서는 차량 속도의 총 5개의 다른 예측치, 즉 v_{pred _ cc}, v_{pred _ Tnew _ ret}, v_{pred _ Tnew _ acc}, v_{pred _ Tk + new _ ret} 및 v_{pred _ Tk + new _ acc}가 생성된다. 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc}) 이외의 각각의 이 예측치들은, 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})를 초과하도록 차량 속도를 증가시키는 데에 필요한 토크 또는 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ cc}) 미만으로 차량 속도를 감소시키는 데에 필요한 토크에 기초하며, 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})의 기초가 되는 토크는 바로 이전 시뮬레이션 사이클(s_{j -1})에서 상기 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})에 의존한다.

한 실시 형태에 따르면, 예를 들어 특별한 조건의 승차감이 요구되는 경우에, 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 언제 그리고 어떤 토크(T)로 생성되어야 하는지를 결정하기 위하여, 대안적 운전 모드를 발생시키는 또 다른 토크(T)를 결정하기 위한 다른 기준이 사용된다. 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})의 생성에 있어서는, 초기에 하나 이상의 단계에서 통상의 크루즈 컨트롤의 기능을 이용하고, 이어서 위에 기재된 바와 유사한 방식으로 통상의 크루즈 컨트롤을 위한 토크와는 다른 토크(T), 예를 들면 최대 또는 최소 토크로 나머지 시뮬레이션 단계를 실행하는 것이 바람직하다.

차량 전방에 시야라고도 지칭되는 길이 L의 제한적 거리에 대하여, 제어 전략이 상이한 차량 속도의 총 5개의 다른 예측치(즉, v_{pred _ cc}, v_{pred _ Tnew _ ret}, v_{pred _ Tnew _ acc}, v_{pred _ Tk + new _ ret} 및 v_{pred _ Tk + new _ acc})가 이 실시 형태에 따라서 생성된다. 각각의 그와 같은 예측치는, 본 발명의 한 실시 형태에 따라서, 차량의 속도 프로파일(v), 전체 에너지 소비량(E_N) 및 이동 시간(t_N)의 연산을 수반한다.

시뮬레이션 사이클 중에 예측 속도에 대한 전체 에너지 소비량(E_N)은 식 14에 의하여 연산된다. 시뮬레이션 사이클 중에 예측 속도에 대한 전체 시간(t_N)은 식 13에 의하여 유사한 방식으로 연산된다. 통상의 차량 속도(v_{pred _ cc})의 예측은 E_{pred_cc}로 표현된 전체 에너지 소비량 및 t_{pred _ cc}로 표현된 전체 이동 시간을 제공하고, 위에 기재된 바와 유사한 방식으로, 운전의 다른 제어 전략/모드들 중에서 어느 것이 예측되어야 하는지를 결정한다.

한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 운전자에 의하여 직접 또는 간접적으로 설정된 한계 값, 예를 들면 하측 한계 값(v_min) 미만일 뿐만 아니라, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값을 초과하는 경우에, 여기에서 기준 속도(v_ref)인 적어도 하나의 기준 값은 설정 속도(v_set)를 나타내는 값으로 결정된다. 이는 도 4에서 단계 S3에 도시되어 있으며, 단계 S22 및 단계 S32에서의 비교가 모두 "예"의 응답을 나타내면, 본 방법은 단계 S3으로 진행한다.

가속에 기초한 제2 예측 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})에 대한 각 시뮬레이션 사이클 중에, 전체 시간(t_{LA _ Tnew _ acc}) 및 전체 에너지 소비량(E_{LA _ Tnew _ acc})이 연산된다. 추가 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ acc})도 위에 기재된 바와 같이 연산되고, 추가 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대하여 전체 시간(t_{LA _ Tk + new _ acc}) 및 전체 에너지 소비량(E_{LA _ Tk + new _ acc})이 1회의 시뮬레이션 사이클 중에 연산된다. 여기에서 가속 토크는, 예를 들면 작동 점(working point)이 개선된 효율을 나타내고 그리고/또는 최대 토크보다 더욱 쾌적한 가속을 일으킨다면, 가속을 일으키는 모든 적절한 높은 엔진 토크일 수 있다.

제1 예측 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})에 대한 각 시뮬레이션 사이클 중에 전체 시간(t_{LA _ Tnew _ ret}) 및 전체 에너지 소비량(E_{LA _ Tnew _ ret})이 연산되어, 감속에 기초한 제1 예측 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})에 대한 전체 시간과 에너지 소비량을 나타낸다. 또한, 추가 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ ret})가 위에 기재된 바와 같이 예측되며, 추가 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대한 전체 시간(t_{LA _ Tk + new _ ret}) 및 전체 에너지 소비량(E_{LA _ Tk + new _ ret})이 또한 예측되어, 감속, 예를 들면 최소 토크에 기초한 추가 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대한 전체 시간 및 에너지 소비량을 나타낸다. 감속 토크는 예를 들면 드래그 토크일 수 있지만, 예를 들어 작동 점이 개선된 효율을 나타내고 그리고/또는 최소 토크의 경우에 비하여 더욱 쾌적한 감속을 일으킨다면, 감속을 일으키는 다른 낮은 토크일 수도 있다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 속도 예측은 적어도 3개의 예측 차량 속도에 관하여 비용을 연산함으로써 평가된다. 따라서, 여기에서 상기 적어도 하나의 기준 값의 결정은, 적어도 하나의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk+new_acc})를 사용함으로써, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc}) 중에서 적어도 하나에 대한 비용의 적어도 하나의 평가에 기초한다. 이러한 비용에 기초하여, 특정 경우를 위한 최적의 예측으로서 차량 속도의 예측/제어 전략들 중 하나를 확인하는 것이 가능하여, 적절한 예측 차량 속도/제어 전략을 선택하는 것이 가능하게 된다.

위에 기재된 연산 유닛은 바람직하게는 이러한 연산을 수행하도록 구성된다. 한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용은, 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})와 대비하여, 각각의 에너지 감소와 이동 시간의 감소를 아래와 같은 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk+new_ret} 및 J_{Tk + new _ acc})에 따라 가중 파라미터(weighting parameter)(β)로 가중 연산함으로써 결정된다.

(식 15)

(식 16)

(식 17)

(식 18)

따라서, 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret} 및 J_{Tk + new _ acc})는 통상의 크루즈 컨트롤(E_{pred _ cc} 및 t_{pred _ cc})에 따른 차량의 예측 운전 모드에 대하여 표준화된다. 따라서, 비용 평가는 예를 들면 차량의 중량과는 무관하다. 그 평가는 단지 에너지 소비와 이동 시간에 기초하며, 연산은 차량의 연료 소비를 고려하지 않는다. 이는 엔진 효율의 모델이 필요하지 않다는 것을 의미하며, 그에 따라 어느 제어 전략이 가장 유리한지를 평가할 때에 연산을 단순화한다.

가중 파라미터(β)도 차량 중량, 이동한 거리 및 엔진 유형에 거의 의존하지 않는다. 따라서, 차량 속도를 제어하기 위한 모드 또는 설정 장치의 도입이 단순화된다. 한 실시 형태에 따르면, 운전자 또는 시스템은 가중 파라미터(β)를 변경함으로써, 예를 들면 연료 소모의 감소 또는 이동 거리의 단축을 우선시할 것인지를 선택할 수 있다. 이러한 기능은 사용자 인터페이스 내에, 예를 들면 차량의 계기판(instrumental panel) 내에 가중 파라미터(β) 또는 가중 파라미터(β)에 의존하는 파라미터의 형태로 사용자에게 제시될 수 있다.

본 발명의 한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})의 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret} 및 J_{Tk + new _ acc})에는 비용 함수 비교가 실시되며, 이어서 최저 비용에 도달하기 위하여 상기 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 기준 값이 결정된다. 다시 말하자면, 기준 값은 차량 속도의 상기 제1 예측치, 상기 제2 예측치, 상기 추가 제1 예측치 및 상기 추가 제2 예측치 중에서 비용을 최소화하는 예측치로 설정된다. 이러한 실시 형태에 있어서, 이는 가속을 위한 단계 S23과 감속을 위한 단계 S33에서 실시된다(도 4).

한 실시 형태에 따르면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})가 상이한 최종 속도에 도달하면, 상기 제1 예측치 및 상기 추가 제1 예측치에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tk + new _ ret})들 중 적어도 하나에 페널티(penalty)가 부가된다.

유사하게, 상기 제2 예측치와 상기 추가 제2 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ acc})들 중 적어도 하나에 페널티가 부가된다.

한 실시 형태에 따르면, 다른 제어 전략, 예를 들면 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})는 흔히 시야의 단부에서 동일한 최종 속도를 나타내지 않으며, 이는 한 실시 형태에 따라 제어 전략의 비용의 평가에서 고려된다. 이는 도면에 도시되어 있으며, 도면에 있어서 상기 제2 예측치 및 상기 추가 제2 예측치는 가속에 기초한다.

제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})는 추가 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 최종 속도(v_{end , Tk + new _ acc})보다 높은 최종 속도(v_{end , Tnew _ acc})를 발생시킨다.

본 발명의 상기 실시 형태에 따르면, 도 5에서의 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})가 추가 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 최종 속도(v_{end , Tk + new _ acc})보다 높은 최종 속도(v_{end , Tnew _ acc})를 발생시키면, 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk+new_acc})들 중 적어도 하나에 페널티가 부가된다. 유사하게, 제2 예측 차량 속도와 추가 제2 예측 차량 속도가 상이한 최종 속도를 발생시키면, 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk+new_acc})들 중 적어도 하나에 페널티가 부가된다.

페널티의 크기는, 추가 제2 예측치의 최종 속도(v_{end , Tk + new _ acc})를 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})에 대한 최종 속도(v_{end , Tnew _ acc})에 이르게 하고 그와 동시에 두 예측치에 의한 주행 거리가 동일해지도록 하기 위하여 시야를 따라 필요한 에너지 소비량(E_γ) 및 이동 시간(t_γ)에 기초하여 연산될 수 있다. 이러한 연산이 제2 예측치 및 추가 제2 예측치에 대하여 어떻게 실시되는지가 이하에 설명되어 있다. 이하의 설명은 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대해서도 동일하게 적용되지만, 이하에 기재된 식 및 설명(reasoning)에 있어서 지수는 변경된다.

비용 함수는 아래의 형태를 갖는다.

(식 19)

(식 20)

에너지 소비량(E_γ) 및 이동 시간(t_γ)을 도출함에 있어서, F_env가 일정할 경우에 주행 저항이 일정하다고 가정하면, 즉 여기에서는 도로가 평탄하고 공기 저항 및 구름 저항이 차량 속도에 의존하지 않는 것으로 가정하면, 뉴턴의 제2 법칙에 기초하는 다수의 연산이 수반된다.

(식 21)

이러한 가정 하에, 차량 속도는 시간의 선형 함수가 된다.

제2 추가 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 v_{end , Tk + new _ acc}에서 v_{end , Tnew _ acc}로 변경되는 이동 시간은 다음과 같다.

(식 22)

차량이 이동한 거리는 다음과 같다.

(식 23)

필요한 에너지는 다음과 같다.

(식 24)

제2 예측에 있어서 속도(v_{end , Tnew _ acc})의 변화 없이 동일 거리(S_γ)를 주행하는 이동 시간은 다음과 같다.

(식 25)

필요한 에너지는 다음과 같다.

(식 26)

v_{end , Tk + new _ acc} < v_{end , Tnew _ acc}이면, 최대 토크(F_drive = F_max)가 사용되고, v_{end,Tk+new_acc} > v_{end , Tnew _ acc}이면 드래그 토크(F_drive = 0)가 사용된다.

한 실시 형태에 따르면, 다른 예측과 정확히 동일한 이동 거리에 대한 값을 얻기 위하여, 표준화 값(standardising value)(E_{pred _ cc} 및 t_{pred _ cc})은 갱신되지 않는다. 예를 들면, 값들은 각 시뮬레이션 사이클에 대하여 갱신될 수 있다. 거리(S_γ)는 예측된 전체 거리에 비하여 짧으므로, 통상의 크루즈 컨트롤에 의하여 거리(S_γ)에 걸쳐서 소비되는 에너지 및 시간이 고려되지 않더라도, 표준화는 유효하게 작용한다.

본 발명의 한 태양에 따르면, 차량 내의 컴퓨터 시스템에서 프로그램 명령(programme instruction)이 실행될 때에, 상기 컴퓨터 시스템이 본 발명의 방법에 따른 단계들을 수행하는 것을 가능하게 하는 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제안된다. 본 발명은 컴퓨터 시스템에 의하여 판독될 수 있는 매체에 프로그램 명령이 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램 제품을 또한 포함한다.

본 발명은 위에 기재된 실시 형태로 제한되는 것은 아니다. 여러 대안 형태, 수정 형태 및 균등 형태가 이용될 수 있다. 따라서, 전술한 실시 형태는 첨부된 특허청구범위에 규정된 본 발명의 범위를 제한하지 않는다.

Claims (34)

1. 차량의 속도가 어떻게 영향을 받을 것인지를 나타내고 차량 내의 적어도 하나의 제어 시스템을 제어하기 위하여 사용될 수 있는 적어도 하나의 기준 값의 결정을 위한 방법에 있어서,
   - 시야를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하되, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하는 제1 예측치와, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초하는 제2 예측치를 생성하는 단계와,
   - 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 비교하는 단계와,
   - 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 단계를
   실시하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
2. 청구항 1에 있어서,
   시야를 따라서 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})는 병행적으로 생성되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
   상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)의 상기 비교는 병행적으로 실행되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 하나에 있어서,
   상기 적어도 하나의 기준 값은
   - 기준 속도(v_ref)
   - 기준 토크(T_ref)
   - 기준 속도(ω_ref)
   중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
5. 청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 하나에 있어서,
   상기 적어도 하나의 기준 값에 이력(hysteresis)이 적용되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
6. 청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 하나에 있어서,
   차량이 적어도 하나의 어느 기준 값에 기초하여 조정되어야 하는지를 결정하기 위하여 규칙이 적용되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
7. 청구항 6에 있어서,
   규칙으로서, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 제2 한계 값(v_min) 미만이고 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값(v_max)을 초과하면, 적어도 하나의 기준 값은 설정 속도(v_set)를 나타내는 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
8. 청구항 6에 있어서,
   상기 제1 예측 속도에 대한 최소 값이 하측 한계 값(v_min)과 같거나 크고, 상기 제1 예측 속도에 대한 최대 값이 설정 속도(v_set)에 상수(c₁)를 더한 값에 해당하는 추가 상측 한계 값(v_max2)(즉, v_max2 = v_set + c₁)과 같거나 크면, 적어도 하나의 기준 값은 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})를 나타내는 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
9. 청구항 6에 있어서,
   상기 제2 예측 속도에 대한 최대 값이 상측 한계 값(v_max)과 같거나 작고, 상기 제2 예측 속도에 대한 최소 값이 설정 속도(v_set)에서 상수(c₂)를 감산한 값에 해당하는 추가 하측 한계 값(v_min2)(즉, v_min2 = v_set - c₂)과 같거나 작으면, 적어도 하나의 기준 값은 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})를 나타내는 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
10. 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 하나에 있어서,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})가 통상의 크루즈 컨트롤에 따라서 생성되는 단계와,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})가 생성되고, 각각의 그와 같은 추가 제1 예측치는 차량 속도를 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc}) 미만으로 감소시키는 데에 필요한 토크에 기초하는 단계와,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 생성되고, 각각의 그와 같은 추가 제2 예측치는 차량 속도를 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})보다 증가시키는 데에 필요한 토크에 기초하는 단계가
    시뮬레이션 사이클(s_j)에서 또한 실행되며,
    - 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})의 기초가 되는 토크는, 바로 이전 시뮬레이션 사이클(s_{j -1})에서의 상기 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})에 의존하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
11. 청구항 1 내지 청구항 10 중 어느 하나에 있어서,
    차량 속도의 각 예측 중에, 차량의 속도 프로파일(v), 에너지 소비량(E_N) 및 이동 시간(t_N)이 연산되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기준 값의 결정은, 적어도 하나의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew_acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk + new _ acc})의 이용에 의하여, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc}) 중에서 적어도 하나에 대한 적어도 하나의 비용 평가에 기초하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
13. 청구항 12에 있어서,
    차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 각각의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk + new _ acc})는, 각각의 에너지 감소와 이동 시간 감소를 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})와 대비하여 가중 파라미터(β)로 가중 연산함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
14. 청구항 13에 있어서,
    차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})의 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret} 및 J_{Tk + new _ acc})에 비용 함수 비교가 실시되고, 이어서 최저 비용에 도달하기 위하여 상기 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 기준 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
15. 청구항 1 내지 청구항 14 중 어느 하나에 있어서,
    상기 제1 예측치 및 상기 추가 제1 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tk + new _ ret})들 중에서 적어도 하나에 페널티가 부가되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
16. 청구항 11 내지 청구항 14 중 어느 하나에 있어서,
    상기 제2 예측치 및 상기 추가 제2 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ acc})들 중에서 적어도 하나에 페널티가 부가되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 방법.
17. 차량의 속도가 어떻게 영향을 받을 것인지를 나타내고 차량 내의 적어도 하나의 제어 시스템을 제어하기 위하여 사용될 수 있는 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 구성된 기준 값 결정 모듈에 있어서,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 생성하되, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 감속하는 엔진 토크(T_ret)에 기초하는 제1 예측치와, 통상의 크루즈 컨트롤에 비하여 차량을 가속하는 엔진 토크(T_acc)에 기초하는 제2 예측치를 생성하고,
    - 차량의 속도가 존재하여야 하는 범위를 구획하는 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)과 차량 속도의 상기 각각의 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 비교하고,
    - 시야를 따라 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 상기 각각의 비교들 중 적어도 하나에 기초하여 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록
    구성된 연산 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
18. 청구항 17에 있어서,
    시야를 따라서 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})를 병행적으로 생성하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
19. 청구항 17 또는 청구항 18에 있어서,
    상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})와 하측 한계 값(v_min) 및/또는 상측 한계 값(v_max)의 상기 비교를 병행적으로 실행하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
20. 청구항 17 내지 청구항 19 중 어느 하나에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기준 값은
    - 기준 속도(v_ref)
    - 기준 토크(T_ref)
    - 기준 속도(ω_ref)
    중에서 어느 하나인 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
21. 청구항 17 내지 청구항 20 중 어느 하나에 있어서,
    상기 적어도 하나의 기준 값에 이력을 적용하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
22. 청구항 17 내지 청구항 21 중 어느 하나에 있어서,
    차량이 적어도 하나의 어느 기준 값에 기초하여 조정되어야 하는지를 결정하기 위하여 규칙을 적용하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
23. 청구항 22에 있어서,
    규칙으로서, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret})가 제2 한계 값(v_min) 미만이고 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc})가 상측 한계 값(v_max)을 초과하면, 적어도 하나의 기준 값은 설정 속도(v_set)를 나타내는 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
24. 청구항 23에 있어서,
    상기 제1 예측 속도에 대한 최소 값이 하측 한계 값(v_min)과 같거나 크고, 상기 제1 예측 속도에 대한 최대 값이 설정 속도(v_set)에 상수(c₁)를 더한 값에 해당하는 추가 상측 한계 값(v_max2)(즉, v_max2 = v_set + c₁)과 같거나 크면, 상기 제1 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})를 나타내는 값으로 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
25. 청구항 23에 있어서,
    상기 제2 예측 속도에 대한 최대 값이 상측 한계 값(v_max)과 같거나 작고, 상기 제2 예측 속도에 대한 최소 값이 설정 속도(v_set)에서 상수(c₂)를 감산한 값에 해당하는 추가 하측 한계 값(v_min2)(즉, v_min2 = v_set - c₂)과 같거나 작으면, 상기 제2 예측 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ acc})를 나타내는 값으로 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
26. 청구항 17 내지 청구항 25 중 어느 하나에 있어서,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})가 통상의 크루즈 컨트롤에 따라서 생성되는 단계와,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})가 생성되고, 각각의 그와 같은 추가 제1 예측치는 차량 속도를 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc}) 미만으로 감소시키는 데에 필요한 토크에 기초하는 단계와,
    - 시야를 따라서 차량 속도의 적어도 하나의 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})가 생성되고, 각각의 그와 같은 추가 제2 예측치는 차량 속도를 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})보다 증가시키는 데에 필요한 토크에 기초하는 단계를
    시뮬레이션 사이클(s_j)에서 실행하도록 구성되며,
    - 적어도 하나의 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})의 기초가 되는 토크는, 바로 이전 시뮬레이션 사이클(s_{j -1})에서의 상기 통상의 예측 차량 속도(v_{pred _ cc})에 의존하는 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
27. 청구항 17 내지 청구항 26 중 어느 하나에 있어서,
    차량 속도의 각 예측 중에, 차량의 속도 프로파일(v), 에너지 소비량(E_N) 및 이동 시간(t_N)을 연산하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
28. 청구항 27에 있어서,
    적어도 하나의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk + new _ acc})를 이용함으로써, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc}) 중에서 적어도 하나에 대한 적어도 하나의 비용 평가에 기초하여 상기 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
29. 청구항 28에 있어서,
    차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 각각의 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret}, J_{Tk + new _ acc})를 결정하되, 각각의 에너지 감소와 이동 시간 감소를 차량 속도의 통상의 예측치(v_{pred _ cc})와 대비하여 가중 파라미터(β)로 가중 연산함으로써 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
30. 청구항 29에 있어서,
    차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}), 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}), 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret}) 및 차량 속도(v_{pred _ Tnew _ ret})의 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ ret} 및 J_{Tk + new _ acc})에 비용 함수 비교를 실시하고, 이어서 최저 비용에 도달하기 위하여 상기 비교에 기초하여 상기 적어도 하나의 기준 값을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
31. 청구항 27 내지 청구항 30 중 어느 하나에 있어서,
    상기 제1 예측치 및 상기 추가 제1 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제1 예측치(v_{pred _ Tnew _ ret}) 및 상기 추가 제1 예측치(v_{pred _ Tk + new _ ret})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ ret}, J_{Tk + new _ ret})들 중에서 적어도 하나에 페널티를 부가하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
32. 청구항 27 내지 청구항 30 중 어느 하나에 있어서,
    상기 제2 예측치 및 상기 추가 제2 예측치가 상이한 최종 속도에 도달하면, 차량 속도의 상기 제2 예측치(v_{pred _ Tnew _ acc}) 및 상기 추가 제2 예측치(v_{pred _ Tk + new _ acc})에 대한 비용 함수(J_{Tnew _ acc}, J_{Tk + new _ acc})들 중에서 적어도 하나에 페널티를 부가하도록 구성된 것을 특징으로 하는 기준 값 결정 모듈.
33. 차량 내의 컴퓨터 시스템에서 프로그램 명령이 실행될 때에, 상기 컴퓨터 시스템이 청구항 1 내지 청구항 16 중 어느 하나의 방법에 따른 단계들을 수행하는 것을 가능하게 하는 프로그램 명령을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
34. 청구항 33에 있어서,
    프로그램 명령은 컴퓨터 시스템에 의하여 판독될 수 있는 매체에 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.

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