KR20140118772A

KR20140118772A - 온-보드 장치

Info

Publication number: KR20140118772A
Application number: KR1020140030703A
Authority: KR
Inventors: 다쿠 사키마; 요시히사 오가타
Original assignee: 가부시키가이샤 덴소
Priority date: 2013-03-27
Filing date: 2014-03-17
Publication date: 2014-10-08
Also published as: CN104071157B; US9499156B2; US20140297134A1; KR101592971B1; CN104071157A; JP5852036B2; DE102014103577A1; DE102014103577B4; JP2014191596A

Abstract

온-보드 장치는 측정 유닛, 필터링 유닛, 예측 유닛, 실행 유닛, 검출 유닛 및 조정 유닛을 포함한다. 측정 유닛은 자기 차량의 상태를 주기적으로 측정한다. 필터링 유닛은, 측정 유닛으로부터의 측정 결과에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행한다. 예측 유닛은 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 측정 결과에 기초하여 자기 차량의 동작을 예측한다. 실행 유닛은 예측 유닛에 의해 예측된 자기 차량의 동작에 기초하여 프로세스를 실행한다. 검출 유닛은 자기 차량의 주행 환경을 검출한다. 조정 유닛은 검출 유닛에 의해 검출된 주행 환경에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수(time constant)를 조정한다.

Description

온-보드 장치{ON-BOARD APPARATUS}

본 발명은 온-보드 장치(on-board apparatus)에 관한 것으로, 특히, 자기 차량(own vehicle)의 동작을 예측하고 예측된 결과에 기초하여 프로세스를 실행하는 온-보드 장치에 관한 것이다.

종래에는, 요율 및 조향각에 기초하여 자기 차량의 코스(course)를 예측하는 온-보드 장치가 알려져 있다. 또한, 온-보드 장치는 레이더 또는 카메라를 이용하여, 보행자 및 다른 차량과 같은 목표물을 검출한다. 예를 들어, 목표물이 자기 차량의 예측된 코스상에 존재할 때, 온-보드 장치는 목표물과의 충돌을 회피하기 위해 경고를 발행하고, 운전 동작에 개입한다.

이와 같은 장치로는 예를 들어 JP-A-2009-9209호에 설명된 화상 인식 장치가 있다. 그 화상 인식 장치는 요율, 차량 속도 등에 기초하여 자기 차량과 목표물간의 장래 위치 관계(future positional relationship)를 추정한다. 추정된 위치 관계에 기초하여, 화상 인식 장치는 카메라에 의해 촬영된 화상에 있어서 목표물의 장래 디스플레이 영역을 추정한다. 그 다음, 화상 인식 장치는 디스플레이 영역상의 화상 인식을 실행하고, 목표물의 강조 디스플레이(enhanced display) 등을 실행한다. 그에 의해 화상 인식 장치는 목표물 인식에 대한 처리 부하를 경감하면서 충돌 회피를 위한 경고를 발행한다.

일부 경우에서는, 조향 휠의 드리프팅(drifting), 잡음 등의 결과로서, 요율 등이 순간적으로 크게 요동한다. 요율 등에 기초하여 코스를 예측할 때, 그러한 요동이 코스 예측에 바로 반영되면, 코스 예측의 정확성이 감소하게 된다. 적절한 운전 지원이 제공될 수 없다. 그러므로, 통상적으로 상술한 온-보드 장치는 요율 등의 측정값에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행하도록 구성된다. 그 결과, 요율 등에 있어서의 급격한 요동의 영향이 억제될 수 있다. 그 코스는, 조향 휠의 드리프팅 등이 발생한 경우에도 정확하게 예측될 수 있다.

그러나, 저역 통과 필터 프로세스가 실행되면, 조향 휠 동작에 기인한 요율 등에 있어서의 변경이 코스 예측에 반영될 때까지 시간 지연이 발생한다. 그러므로, 예를 들어, 곡선으로의 진입로 근처와 같이, 도로의 곡률이 급격하게 변경되는 상황에서는, 정확한 코스 예측이 실행될 수 없다. 적절한 운전 지원이 제공될 수 없다는 점에서 문제가 있다.

자기 차량의 동작을 보다 적절하게 예측할 수 있는 온-보드 장치를 제공하는 것이 바람직하다.

예시적인 실시 예는 자기 차량의 상태를 주기적으로 측정하는 측정 수단과; 측정 수단으로부터의 측정 결과에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행하는 필터링 수단과; 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 측정 결과에 기초하여 자기 차량의 동작을 예측하는 예측 수단과; 예측 수단에 의해 예측된 자기 차량의 동작에 기초하여 프로세스를 실행하는 실행 수단과; 자기 차량의 주행 환경을 검출하는 검출 수단과; 검출 수단에 의해 검출된 주행 환경에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수(time constant)를 조정하는 조정 수단을 포함하는 온-보드 디바이스를 제공한다.

이 구성에 따르면, 저역 통과 필터 프로세스는 자기 차량 상태의 측정 결과에 대해 실행된다. 그러므로, 예를 들어, 자기 차량 상태가 조향 휠의 드리프팅, 잡음 등의 결과로서 급격하게 변경되는 경우에도, 자기 차량의 동작의 예측 정확성이 감소되는 것을 방지할 수 있다.

그러나, 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 결과로서, 운전 동작 등에 기인한 자기 차량의 상태에 있어서의 변동이 자기 차량의 동작의 예측에 반영될 때까지 시간 지연이 발생한다. 그러므로, 예측 정확성이 감소한다.

이와 관련하여, 상술한 구성에 따르면, 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는 자기 차량의 주행 환경에 기초하여 최적값으로 설정될 수 있다.

특히, 예를 들어, 주행 환경의 검출 결과에 기초하여 자기 차량의 동작에 거의 변경이 없을 것으로 예상되는 경우, 시상수는 높은 값으로 설정될 수 있다. 자치 차량의 동작은, 조향 휠의 드리프팅의 영향이 가능한 많이 제거된 상태에서 예측될 수 있다.

그 결과, 운전 동작, 주행 환경 등으로 인한 자기 차량 상태에 있어서의 변경이 자기 차량 동작의 예측에 반영될 때까지의 시간 지연이 보다 길게 되더라도, 감소된 예측 정확성의 영향은 최소로 되는데, 이는 자기 차량 동작에 거의 변경이 없기 때문이다. 그러므로, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향의 제거 정도를 증가시킴으로써, 자기 차량의 동작이 적절하게 예측될 수 있다.

또한, 예를 들어, 주행 환경의 검출 결과로부터, 자기 차량의 동작의 예측 결과에 기초하여 실행된 프로세스가 높은 정확성을 요구하지 않는다는 판단이 이루어진 경우에도, 시상수는 높은 값으로 설정될 수 있다.

또한, 그 경우 예측 정확성의 감소로 인한 영향이 최소로 된다. 조향 휠의 드리프팅 등의 영향의 제거 정도를 증가시킴으로써, 자기 차량의 동작이 적절하게 예측될 수 있다.

다른 한편, 예를 들어, 자기 차량의 동작이 주행 환경의 검출 결과에 기초하여 변경될 것으로 예상되는 경우 또는 자기 차량의 동작의 예측 결과에 기초하여 실행된 프로세스가 높은 정확성을 요구하는 것으로 판단된 경우에, 시상수는 낮은 값으로 설정될 수 있다.

그 결과, 운전 동작 등에 기인한 자기 차량의 상태에 있어서의 변경이 자기 차량의 동작 예측에 반영될 때까지의 시간 지연이 보다 짧아지게 된다. 예측 정확성이 개선될 수 있다.

예시적인 실시 예에 따르면, 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는 자기 차량의 주행 환경에 기초하여 최적값으로 조정될 수 있다. 그러므로, 자기 차량의 동작을 보다 정확하게 예측할 수 있다.

예시적인 실시 예에 있어서, 측정 수단은 자기 차량의 상태로서 자기 차량의 요율 및 조향각 중 적어도 하나를 측정할 수 있다. 예측 수단은 자기 차량의 동작으로서 자기 차량의 코스를 예측할 수 있다. 검출 수단은 주행 환경으로서 자기 차량이 주행할 것으로 예측되는 예상 주행 도로의 곡선 정도를 검출할 수 있다.

이러한 구성에 따르면, 예를 들어, 자기 차량이 직선 도로를 계속적으로 주행할 때와 같이, 자기 차량의 코스에 변경이 거의 없을 것으로 예상되는 경우에는, 시상수가 높은 값으로 설정될 수 있다. 그 코스는, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향이 가능한 많이 제거된 상태에서, 예측될 수 있다.

그 결과, 조향 휠 동작 등이 코스 예측에 반영될 때까지의 시간 지연이 더 길어지게 된다. 코스 예측의 정확성이 감소한다. 그러나, 자기 차량의 코스가 거의 변경되지 않기 때문에, 그 영향은 최소로 된다. 그러므로, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향의 제거 정도가 증가된 결과로서, 자기 차량의 코스가 적절하게 예측될 수 있다.

다른 한편, 예를 들어, 자기 차량이 곡선에 진입하는 때와 같이, 자기 차량의 코스가 변경될 것으로 예상되는 경우에는, 시상수가 낮은 값으로 설정될 수 있다. 그 결과, 조향 휠 동작 등이 코스 예측의 결과에 반영될 때까지의 시간 지연이 보다 짧아질 수 있게 된다. 코스 예측의 정확성이 개선될 수 있다.

그 결과, 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는 자기 차량의 예상된 주행 도로의 곡선 정도에 기초하여 최적값으로 조정될 수 있다. 그러므로, 자기 차량의 코스를 보다 적절하게 예측할 수 있다.

첨부 도면에 있어서,
도 1은 실시 예에 따른 온-보드 장치에 적용된 운전 지원 장치의 구성 블럭도,
도 2는 도 1에 도시된 운전 지원 장치에 의해 실행되는 운전 지원 시작 프로세스의 흐름도,
도 3은 도 1에 도시된 운전 지원 장치에 의해 실행되는 시상수 조정 프로세스의 흐름도이다.

이하에서는, 본 발명의 실시 예를 도면을 참조하여 설명하겠다. 본 발명의 실시 예는 이하에서 설명할 실시 예에 의해 어떠한 방식으로도 제한되지 않는다. 수정이 본 발명의 기술적 범주내에 속한다면 여러 수정이 이루어질 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 실시 예에 따른 운전 지원 장치(10)는 자기 차량에 탑재되는 온-보드 장치에 적용될 수 있다. 운전 지원 장치(10)는 자기 차량과 목표물간의 충돌 위험을 판단한다. 목표물은, 예를 들어, 다른 차량 또는 보행자이다. 목표물과의 충돌 위험이 특정 레벨에 도달했다고 판단되면, 운전 지원 장치(10)는 경고를 발행하거나 자기 차량을 정지시키는 것과 같은 운전 지원을 실행한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 운전 지원 장치(10)는 주변 대상물 검출부(11), 차량 상태 검출부(12), 제어부(13), 통신부(14) 및 통지부(15)를 포함한다.

주변 대상물 검출부(11)는 카메라, 레이더 등으로 구성된다. 카메라는 자기 차량의 앞 영역의 화상을 촬영한다. 레이더는 자기 차량 앞으로 마이크로파 또는 밀리미터파와 같은 무선파를 전송하고, 그의 반사파를 수신한다. 주변 대상물 검출부(11)는 자기 차량 앞 또는 근처에 존재하는 대상물의 위치, 크기, 형상 등을 검출한다. 주변 대상물 검출부(11)는 카메라 및 레이더의 둘 모두에 의해 구성될 수 있다. 대안적으로, 주변 대상물 검출부(11)는 카메라 또는 레이더 중 어느 하나로 구성될 수 있다. 이러한 주변 대상물 검출부(11)는 주변 대상물을 검출하는 검출기 또는 검출 유닛과 등가이다.

차량 상태 검출부(12)는 자기 차량의 요율 및 조향각(이하에서는 간단히 요율 등으로 지칭할 것임) 중 적어도 하나를 검출한다. 차량 상태 검출부(12)는 차량 속도를 검출한다. 차량 상태 검출부(12)는 요율 센서, 조향각 센서, 차량 속도 센서 등으로 구성된다. 차량 상태 검출부(12)는 또 다른 전자 제어 유닛(ECU)에 의해 검출된 요율, 조향각 및 차량 속도를 차량용 LAN(in-vehicle Local Ara Network)등을 통해 획득하도록 구성될 수 있다. 이러한 차량 상태 검출부(12)는 차량 상태를 검출하는 검출기 또는 검출 유닛과 등가이다.

제어부(13)는 중앙 처리 유닛(CPU), 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 입력/출력(I/O)을 포함한다. 제어부(13)는 운전 지원 장치(10)의 통합 제어를 실행한다. 제어부(13)는 제어 유닛 또는 제어기와 등가이다.

통신부(14)는 차량용 LAN 등을 통해 다른 ECU와 통신한다. 이 통신부(14)는 통신 유닛과 등가이다.

통지부(15)는 운전 지원을 위한 여러 경고를 발행한다. 통지부(15)는 디스플레이 디바이스, 스피커 등으로 구성된다.

(1) 개요

우선, 운전 지원 장치(10)에 의해 실행되는 동작의 개요가 설명될 것이다.

운전 지원 장치(10)는 자기 차량의 예상 주행 도로상에 존재하거나 자기 차량 근처에 존재하는 목표물의 위치, 크기, 형상 등을 검출하기 위해 주변 대상물 검출부(11)를 이용한다. 예상 주행 도로란 자기 차량이 주행할 것으로 예측되는 자기 차량 전면의 도로이다. 목표물은 보행자, 다른 차량, 이물질(foreign object) 등이다. 또한, 운전 지원 장치(10)는 위치와 같은 이력 정보에 기초하여 목표물의 이동 방향, 이동 속도 등을 계산할 수 있다.

운전 지원 장치(10)는 차량 상태 검출부(12)를 이용하여 요율 등과 차량 속도를 주기적으로 측정한다. 측정된 요율 등 및 차량 속도에 기초하여, 운전 지원 장치(10)는 자기 차량의 코스를 예측한다. 그 다음, 운전 지원 장치(10)는 예측된 코스, 목표물의 위치 등에 기초하여 자기 차량과 목표물간의 충돌 위험을 판단한다. 충돌 위험이 특정 레벨에 도달하였다고 판단되면, 운전 지원 장치(10)는 운전 지원을 시작한다.

또한, 운전 지원 장치(10)는 요율 등의 측정값에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행한다. 그 결과, 운전 지원 장치(10)는 요율 등에 있어서의 급격한 요동의 영향을 억제할 수 있다. 운전 지원 장치(10)는, 조향 휠의 드리프팅 등이 발생된 경우에도 그 코스를 정확히 예측할 수 있다.

그러나, 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 결과로서, 조향 휠 동작 등에 기인한 요율 등에 있어서의 변경이 코스 예측에 반영될 때까지 시간 지연이 발생한다. 그러므로, 예를 들어, 차량이 곡선을 주행중일 때, 곡선으로의 진입 근처에서와 같이 도로의 곡률이 급격하게 변경되는 상황에서는, 정확한 코스 예측이 실행될 수 없다. 차량이 진입 영역을 통과하여 조향 휠 동작이 안정화된 후에야 정확한 코스 예측이 가능한 상황이 발생한다.

본 실시 예에 따른 운전 지원 장치(10)는 예상된 주행 도로의 곡률을 측정하기 위해 주변 대상물 검출부(11)를 이용한다. 또한, 운전 지원 장치(10)는 측정된 곡률에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수를 조정한다. 그 결과, 저역 통과 필터에 대한 시상수는 예상된 주행 도로의 곡률에 기초하여 최적값으로 설정될 수 있다. 운전 지원 장치(10)는 보다 적절한 코스 예측을 실행할 수 있다.

이하에서는, 운전 지원이 시작되면 실행되는 프로세스 및 시상수를 조정하는 프로세스가 상세하게 설명될 것이다.

(2) 운전 지원 시작 프로세스

먼저, 도 2의 흐름도를 참조하여 운전 지원 시작 프로세스를 설명하겠다. 운전 지원 시작 프로세스는 목표물과의 충돌 위험에 기초하여 운전 지원을 시작한다. 운전 지원 시작 프로세스는 운전 지원 장치(10)의 제어부(13)에 의해 주기적으로 실행된다. 도 2의 흐름도에 대응하는 운전 지원 시작 프로세스를 위한 프로그램이, 제어부(13)내의 ROM과 같은 메모리에 미리 저장된다. 제어부(13)내의 CPU는 프로그램을 구동한다.

단계 S100에서, 제어부(13)는 요율 등과 차량 속도를 측정하기 위해 차량 상태 검출부(12)를 이용한다. 제어부(13)는 단계 S105로 진행한다. 단계 S105에서, 제어부(13)는 요율 등의 측정 결과에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행한다. 그 다음, 제어부(13)는 단계 S110으로 진행한다.

단계 S110에서, 제어부(13)는 저역 통과 필터 프로세스가 실행되었던 요율 등의 측정 결과 및 차량 속도의 측정 결과에 기초하여 자기 차량의 코스를 예측한다. 제어부(13)는 단계 S115로 진행한다. 단계 S115에서, 제어부(13)는 자기 차량의 전면 또는 근처에 존재하는 목표물의 위치, 크기, 형상 등을 검출하기 위해 주변 대상물 검출부(11)를 이용한다. 제어부(13)는 단계 S120으로 진행한다.

단계 S120에서, 제어부(13)는, 자기 차량의 예측된 코스와, 목표물의 위치와 크기 등에 기초하여 목표물과의 충돌 위험을 판단한다. 후속 단계 S125에서, 제어부(13)는 목표물과의 충돌 위험이 특정 레벨에 도달했는지 및 운전 지원을 시작하기 위한 조건이 충족되는지를 판단한다.

특히, 예를 들어, 제어부(13)는 자기 차량의 예측된 코스 및 차량 속도와, 목표물의 위치, 크기, 이동 방향, 이동 속도 등에 기초하여 자기 차량과 목표물간의 예측 충돌 위치 또는 예측 충돌 타이밍을 추정할 수 있다. 또한, 제어부(12)는 예측된 충돌 타이밍때까지 잔여 시간 또는 예측된 충돌 위치까지의 잔여 거리를 계산할 수 있다. 그 다음, 이들 값이 임계치 이하라고 판단되면, 제어부(13)는, 충돌 위험이 특정 레벨에 도달하였다고 판단하여 시작 조건이 충족된 것으로 간주한다.

또한, 예를 들어, 제어부(13)는 자기 차량의 횡 방향 폭, 목표물의 측 부위 위치(횡 방향 위치) 등에 기초하여, 예측된 충돌 위치에서의 자기 차량과 목표물간의 횡방향 거리를 추정할 수 있다. 그 다음, 추정값이 임계치 이하인 것으로 판단되면, 제어부(13)는, 충돌 위험이 특정 레벨에 도달하였고, 시작 조건이 충족되었다고 판단할 수 있다.

그 다음, 시작 조건이 충족된다고 판단되면(단계 S125에서 예), 제어부(13)는 단계 S130으로 진행한다. 시작 조건이 충족되지 않는다고 판단되면(단계 S125에서 아니오), 제어부(13)는 운전 지원 시작 프로세스를 종료한다.

단계 S130에서, 제어부(13)는 운전 지원을 실행하는 프로세스를 실행하고, 운전 지원 시작 프로세스를 종료한다. 특히, 예를 들어, 제어부(13)는 충돌 위험이 높음을 나타내는 경고 메시지를 디스플레이하고 경고음을 발행하기 위해 통지부(15)를 이용할 수 있다. 물론, 제어부(13)는 통신부(14)를 이용하여 다른 ECU와 통신할 수 있으며, ECU를 통해 경고 메시지 또는 경고음을 출력한다.

또한, 제어부(13)는 통신부(14)를 이용하여 다른 ECU와 통신하고, 브레이크를 작동시키고, 자기 차량을 정지시킬 수 있다. 대안적으로, 제어부(13)는 목표물과의 충돌을 회피하기 위해 조향 지원을 실행하고 자기 차량의 코스를 변경할 수 있다.

(3) 시상수 조정 프로세스

다음, 도 3의 흐름도를 참조하여 시상수 조정 프로세스를 설명하겠다. 시상수 조정 프로세스는 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수를 조정하도록 실행된다. 시상수 조정 프로세스는 운전 지원 장치(10)의 제어부(13)에 의해 주기적으로 실행된다. 도 3에 도시된 흐름도에 대응하는 시상수 조정 프로세스에 대한 프로그램은 제어부(13)내의 ROM과 같은 메모리에 미리 저장된다. 제어부(13)내의 CPU는 프로그램을 구동한다.

단계 S200에서, 제어부(13)는 자기 차량을 시작점으로 하여 자기 차량의 전방으로 연장된 사전 결정된 길이의 도로를, 예상 주행 도로로서 설정한다. 또한, 제어부(13)는 예상 주행 도로의 형상을 검출하기 위해 주변 대상물 검출부(11)를 이용한다. 그 다음, 제어부(13)는 단계 S205로 진행한다.

특히, 주변 대상물 검출부(11)가 카메라에 의해 구성되면, 제어부(13)는, 예들 들어, 카메라에 의해 촬영된 화상을 이용하여 차선 인식을 실행함에 의해 예상 주행 도로의 형상을 검출할 수 있다. 또한, 주변 대상물 검출부(11)가 레이더로 의해 구성되면, 제어부(13)는 레이더에 의해 검출된 대상물의 위치, 형상 등에 기초하여 예상 주행 도로의 형상을 검출할 수 있다.

단계 S205에서, 제어부(13)는 자기 차량의 현재 위치에서부터 예상 주행 도로의 종단까지 고정된 간격으로 다수의 곡률 판정점(curvature determing points)을 판정한다. 또한, 제어부(13)는 각 곡률 판정점에서의 곡률(또는 곡률 반경)을 측정한다. 그 다음, 제어부(13)는 단계 S210으로 진행한다.

단계 S210에서, 제어부(13)는 예상 주행 도로의 곡률의 측정 결과에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수를 조정한다. 그 다음 제어부(13)는 시상수 조정 프로세스를 종료한다.

특히, 예를 들어, 제어부(13)는 곡률 판정점에서의 곡률의 최대값, 곡률의 평균값 등이 사전 설정된 임계치에 도달하는지(다시 말해, 예상 주행 도로가 특정 정도 이상으로 굽어진 곡선인지)에 의거하여, 2 단계로 시상수를 조정할 수 있다. 그 경우, 곡률의 최대값 등이 임계치 이상인 경우 시상수는 낮은 값으로 설정될 수 있다. 곡률의 최대값 등이 임계치 미만인 경우 시상수는 높은 값으로 설정될 수 있다.

그 결과, 자기 차량이 곡선에 진입중일 때와 같이, 자기 차량의 코스가 변경되는 경우, 시상수는 낮아지게 된다. 그러므로, 조향 휠 동작 등이 코스 예측에 반영될 때까지의 시간 지연이 짧아지게 된다. 코스 예측의 정확성이 개선된다. 그 결과, 보다 적절한 운전 지원이 실행될 수 있다.

다른 한편, 자기 차량이 직선로 등에서 주행중인 때와 같이, 자기 차량의 코스에 거의 변경이 없는 경우에, 시상수는 높아지게 된다. 그러므로, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향이 가능한 많이 제거된 상태에서 그 코스가 예측될 수 있다.

그 결과, 조향 휠 동작 등이 코스 예측에 반영될 때까지의 시간 지연이 보다 길어지게 되더라도, 자기 차량의 코스에 거의 변경이 없기 때문에 운전 지원이 최소한으로 영향받게 된다. 그러므로, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향이 제거되는 정도를 증가시킴에 의해, 보다 적절한 코스 예측이 실행될 수 있다. 그 결과, 운전 지원이 적절하게 실행될 수 있다.

또한, 예를 들어, 제어부(13)는 곡률의 최대값등에 의거하여, 3 이상의 단계로 시상수를 조정할 수 있다. 이 시상수는 곡률의 최대값 등이 증가함에 따라 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다. 시상수는 곡률의 최대값 등이 감소함에 따라 보다 높은 값으로 설정될 수 있다.

그 결과, 시상수는 예상 주행 도로의 곡선 정도에 의거하여 조정될 수 있다. 그러므로, 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는 높은 정확도를 가진 채 최적값으로 설정될 수 있다. 보다 적절한 코스 예측이 실행될 수 있다.

또한, 예를 들어, 제어부(13)는 예상 주행 도로의 곡률에 있어서의 변경 정도로서, 곡률 판정점에서의 곡률의 최대값과 최소값간의 차이, 곡률의 표준 편차 등을 계산할 수 있다. 제어부(13)는 곡률에 있어서의 변경 정도에 기초하여 시상수를 조정할 수 있다.

특히, 제어부(13)는, 곡률에 있어서의 변경 정도가 사전 설정된 임계치에 도달하는지에 의거하여 2 단계로 시상수를 조정할 수 있다. 그 경우, 곡률에 있어서의 변경 정도가 사전 설정된 임계치에 도달하면 시상수는 낮은 값으로 설정될 수 있다. 곡률에 있어서의 변경 정도가 사전 설정된 임계치에 도달하지 않으면, 시상수는 높은 값으로 설정될 수 있다.

또한, 예를 들어, 제어부(13)는 곡률에 있어서의 변경 정도에 의거하여 3 이상의 단계들로 시상수를 조정할 수 있다. 곡률에 있어서의 변경 정도가 증가함에 따라 시상수는 보다 낮은 값으로 설정될 수 있다. 곡률에 있어서의 변경 정도가 감소됨에 따라 시상수는 보다 높은 값으로 설정될 수 있다.

그 경우, 예상 주행 도로의 곡선 정도에 의거하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수가 최적값으로 설정될 수 있다. 보다 적절한 코스 예측이 실행될 수 있다.

[다른 실시 예]

(1) 본 실시 예에 따른 시상수 조정 프로세스에 있어서, 제어부(13)는 카메라 또는 레이더로 구성된 주변 대상물 검출부(11)를 이용하여 예상 주행 도로의 곡률을 측정한다. 그러나, 예를 들어, 제어부(13)는 네비게이션 장치 등에서 제공되는 지도 데이터로부터 예상 주행 도로의 형상을 인식할 수 있다. 제어부(13)는 예상 주행 도로의 형상을 이용하여 곡률을 계산한다. 그 경우, 유사한 효과가 달성될 수 있다.

(2) 또한, 본 실시 예에 따른 시상수 조정 프로세스에 있어서, 제어부(13)는 예상 주행 도로의 곡률에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수를 조정한다.

그러나, 또한, 제어부(13)는, 다른 차량 또는 보행자와 같은 목표물이 자기 차량의 근처에 존재하면, 낮은 값으로 시상수를 설정한다. 제어부(13)는, 목표물이 자기 차량 근처에 존재하지 않으면, 높은 값으로 시상수를 설정한다.

그 결과, 자기 차량과 목표물간의 충돌 위험이 낮고, 정확성이 떨어지는 운전 지원의 영향이 최소로 되면, 조향 휠의 드리프팅 등의 영향의 제거 정도가 증가된 상태에서 코스 예측이 실행된다.

다른 한편, 자기 차량과 목표물간의 충돌 위험이 높으면, 코스 예측의 정확성이 증가될 수 있다. 그 결과, 운전 지원이 높은 정확도로 실행될 수 있다. 따라서, 목표물과의 충돌이 보다 확실하게 회피될 수 있다. 그러므로, 자기 차량의 동작이 보다 정확하게 예측될 수 있다.

(3) 또한, 본 실시 예에 따르면, 운전 지원 장치(10)가 요율 등으로부터 예측된 코스에 기초하여 운전 지원을 실행하는 예시가 설명된다. 요율 등의 측정값에 대해 실행된 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는 예상 주행 도로의 곡률에 기초하여 조정된다.

그러나, 본 발명은 이와 같은 운전 지원 장치에 국한되지 않는다. 본 발명은 자기 차량의 상태에 관련된 측정값에 기초하여 자기 차량의 동작을 예측하고, 예측 결과에 기초하여 여러 프로세스들을 실행하는 온-보드 장치에 적용될 수 있다.

특히, 본 발명은, 예를 들어, 자기 차량의 동작이 전/후 방향으로의 가속, 횡방향 가속 등에 기초하여 예측되는 경우에 적용될 수 있다. 본 발명은 슬립핑(slipping) 및 드리프팅과 같은 자기 차량의 이상 동작이 예측되는 경우에 적용될 수 있다. 또한 그 경우에, 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수는, 자기 차량의 예상 주행 도로의 곡률에 추가하여, 자기 차량이 주행하는 도로의 표면 상태등과 같은 다른 주행 조건에 기초하여 조정될 수 있다.

또한, 본 발명은 운전 지원에 추가하여, 엔진 제어, 브레이크 제어 등을 실행하는 온-보드 장치에 적용될 수 있다. 본 발명이 그와 같이 적용되는 경우에도, 본 실시 예에 따른 것과 유사한 방식으로 자기 차량의 동작이 적절하게 예측될 수 있다.

(4) 또한, 본 실시 예에 따른 상수 조정 프로세서에 있어서, 예상 주행 도로의 곡선 방향을 고려하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수가 조정될 수 있다.

다시 말해, 시상수 조정 프로세스의 단계 S205에서, 제어부(13)는 곡률 판정점에서의 곡률의 최대값 또는 평균값 등이 사전 설정된 값 이상일 때, 예상 주행 도로가 곡선이라고 판단한다. 그 다음, 제어부(13)는 예상 주행 도로의 형상으로부터 곡선 방향을 판정할 수 있다.

또한, 단계 S205에서, 제어부(13)는, 예를 들어, 주변 대상물 검출부(11)를 이용하여 예상 주행 도로의 양 측면상의 단부의 위치를 검출할 수 있다. 그 다음, 제어부(13)는 검출 결과로부터 예상 주행 도로상의 자기 차량의 운항 차선을 식별할 수 있다. 또한, 제어부(13)는, 예를 들어, 운전 지원 장치(10)의 목적지 등에 기초하여 예상 주행 도로상의 자기 차량의 운항 차선을 식별할 수 있다.

또한, 단계 S210에서, 예상 주행 도로의 곡률이 사전 설정된 값 이상이면(예상 주행 도로가 곡선인 경우), 제어부(13)는, 곡률에 추가하여, 예상 주행 도로상의 자기 차량의 운항 차선 및 곡선의 방향을 고려하여 저역 통과 필터의 시상수를 조정할 수 있다.

곡선의 동일한 예상 주행 도로를 주행하는 경우에도, 우측 곡선 또는 좌측 곡선으로서 예상 주행 도로를 주행하는지에 의거하여, 자기 차량이 주행하는 운항 차선이 달라진다. 자기 차량이 주행하는 실제 경로의 곡률은 다를 수 있다.

그러므로, 예상 주행 도로상의 자기 차량의 운항 차선 및 예상 주행 도로의 곡선의 방향으로 고려하여 시상수가 조정된 결과로서, 그 시상수는 자기 차량의 실제 주행 경로의 곡률의 의거하여 보다 적절하게 조정될 수 있다.

상술한 실시 예의 설명에서 이용된 용어와 청구범위에서 이용된 용어간의 상관성이 아래에 설명된다.

제어부(13)에 의해 실행되는 운전 지원 시작 프로세스에 있어서, 단계 S100의 프로세스는 측정 수단 또는 유닛에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다. 단계 S105의 프로세스는 필터링 수단 또는 유닛에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다. 단계 S110의 프로세스는 예측 수단 또는 유닛에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다. 단계 S120 내지 S130의 프로세스는 실행 수단 또는 유닛에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다.

제어부(13)에 의해 실행되는 시상수 조정 프로세스에 있어서, 단계 S200 및 S205의 프로세스는 검출 수단에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다. 단계 S210의 프로세스는 조정 수단에 의해 실행되는 프로세스와 등가이다.

본 실시 예에 따른 운전 지원 장치(10)에 있어서, 제어부(13)는 하드웨어 소자(CPU, ROM, RAM, I/O 등) 및 소프트웨어 소자(프로그램)의 조합에 의해 상술한 수단들의 각각으로서 기능한다. 하드웨어 소자와 소프트웨어 소자의 구성은 특정하게 제한되지 않는다. 제어부(13)가 상술한 수단으로서 기능할 수 있다면, 어떠한 구성도 가능하다. 예를 들어, 단일 수단(프로세스)은 단일 프로그램에 의해 실현될 수 있다. 대안적으로, n(n은 2 이상의 자연수임)개의 수단은 n-1개 이하의 프로그램(예를 들어 단일 프로그램)에 의해 실현될 수 있다. CPU, ROM, RAM 및 I/O와 같은 하드웨어 소자들의 개수는 특정하게 제한되지 않는다. 제어부(13)가 상술한 수단으로서 기능할 수 있다면, 하나 또는 다수개의 각 하드웨어 소자들이 제공될 수 있다.

10: 운전 지원 장치
11: 주변 대상물 검출부
12: 차량 상태 검출부
13: 제어부
14: 통신부
15: 통지부

Claims

온-보드 장치로서,
자기 차량의 상태를 주기적으로 측정하는 측정 수단과;
상기 측정 수단으로부터의 측정 결과에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행하는 필터링 수단과;
상기 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 측정 결과에 기초하여 자기 차량의 동작을 예측하는 예측 수단과;
상기 예측 수단에 의해 예측된 자기 차량의 동작에 기초하여 프로세스를 실행하는 실행 수단과;
상기 자기 차량의 주행 환경을 검출하는 검출 수단과;
상기 검출 수단에 의해 검출된 주행 환경에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수(time constant)를 조정하는 조정 수단을 포함하는
온-보드 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 측정 수단은, 자기 차량의 상태로서, 자기 차량의 요율 및 조향각 중 적어도 하나를 측정하고,
상기 예측 수단은, 자기 차량의 동작으로서, 자기 차량의 코스를 예측하고,
상기 검출 수단은, 주행 환경으로서, 자기 차량이 주행할 것으로 예측되는 예상 주행 도로의 곡선 정도를 검출하는
온-보드 장치.
제 2 항에 있어서,
상기 조정 수단은 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도에 의거하여 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 크면, 상기 시상수를 낮은 값으로 설정하고, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 작으면, 상기 시상수를 높은 값으로 설정하도록, 상기 조정 수단이 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치.
제 3 항에 있어서,
상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 커지면, 상기 시상수를 낮추고, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 작아지면, 상기 시상수를 높이도록, 상기 조정 수단이 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 측정 수단, 상기 필터링 수단, 상기 예측 수단, 상기 실행 수단, 상기 검출 수단 및 상기 조정 수단으로서 작용하는 제어 유닛을 더 포함하는
온-보드 장치.
온-보드 장치의 제어 방법으로서,
자기 차량의 상태를 주기적으로 측정하는 단계와;
상기 측정하는 단계에서의 측정 결과에 대해 저역 통과 필터 프로세스를 실행하는 단계와;
상기 저역 통과 필터 프로세스가 실행된 측정 결과에 기초하여 자기 차량의 동작을 예측하는 단계와;
상기 예측하는 단계에서 예측된 자기 차량의 동작에 기초하여 프로세스를 실행하는 단계와;
상기 자기 차량의 주행 환경을 검출하는 단계와;
상기 검출하는 단계에서 검출된 주행 환경에 기초하여 저역 통과 필터 프로세스에 대한 시상수(time constant)를 조정하는 단계를 포함하는
온-보드 장치의 제어 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 측정하는 단계에서는, 자기 차량의 상태로서, 상기 자기 차량의 요율 및 조향각 중 적어도 하나를 측정하고,
상기 예측하는 단계에서는, 자기 차량의 동작으로서, 상기 자기 차량의 코스를 예측하고,
상기 검출하는 단계에서는, 주행 환경으로서, 자기 차량이 주행할 것으로 예측되는 예상 주행 도로의 곡선 정도를 검출하는
온-보드 장치의 제어 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 조정하는 단계에서는, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도에 의거하여 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치의 제어 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 조정하는 단계에서는, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 크면, 상기 시상수를 낮은 값으로 설정하고, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 작으면, 상기 시상수를 높은 값으로 설정하도록, 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치의 제어 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 조정하는 단계에서는, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 커지면, 상기 시상수를 낮추고, 상기 예상 주행 도로의 곡선 정도가 작아지면, 상기 시상수를 높이도록, 상기 시상수를 조정하는
온-보드 장치의 제어 방법.