KR20140140845A

KR20140140845A - 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법

Info

Publication number: KR20140140845A
Application number: KR20130061747A
Authority: KR
Inventors: 정현용
Original assignee: 서강대학교산학협력단
Priority date: 2013-05-30
Filing date: 2013-05-30
Publication date: 2014-12-10
Also published as: KR101473458B1

Abstract

본 발명은 운전자의 성향에 따라 차등적으로 경보를 주기 위해 운전자의 성향을 분류할 수 있는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법을 제공하는 것이 그 기술적 과제이다. 이를 위해, 본 발명의 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법은, 운전자 성향 구분에 사용될 메트릭을 돌출하는 메트릭 돌출 단계를 포함한다. 상기 메트릭 돌출 단계는, 운전 차량이 사고 위험에 놓였을 때 속력을 줄이는 브레이킹 모드에서 메트릭을 도출하는 브레이킹 메트릭 돌출 단계를 포함한다. 상기 브레이킹 메트릭 돌출 단계는, 현재의 시간 차두 간격(TH)를 이용하여 이후의 시간 차두 간격(TH)를 예측하는 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계; 및 상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)의 최소값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 시간 차두 간격(TH)은 선두 차량이 정지해 있다는 가정 하에서 운전 차량이 현재의 속력(v_H)을 유지할 때 현재의 상대거리(R)만큼 떨어진 상기 선두 차량과 충돌하는 예상 시간이다.

Description

차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법{Method of characterizing driver propensity for different forward collision warning times}

본 발명은 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 자동차 안전 법규가 계속해서 강화됨에도 불구하고 미국의 경우 2006년 한 해에만 260만 명에 달하는 사상자가 발생하였다. 이는 사고 시 승객의 상해치를 감소시키기 위한 수동안전장치의 성능이 한계에 도달했다는 것을 의미한다. 반면 비전이나 레이더(RADAR)를 이용한 전방차량 충돌경고 장치(Forward Vehicle Collision Warning System), 전방충돌 회피지원 장치(Forward Collision Avoidance Assistant System) 등의 능동안전 시스템이 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 능동안전장치는 수동안전장치로서는 불가능한 사고를 미연에 방지하는 기능을 수행한다. 그리하여 최근 능동안전장치의 개발은 자동차 산업에서 중요한 이슈로 자리 잡았다. 능동안전장치 중 전방차량 충돌경고 시스템(Forward Collision Warning system, FCW)은 센서로부터 차량 주변 상황의 정보를 받아 전방의 다른 차량 (혹은 장애물)과 출동이 예상되면 운전자에게 정보를 주어 사고를 피하거나 충돌 정도를 경감시키도록 운전자를 도와주는 시스템이다.

전방 충돌 상황에서 운전자가 사전 1초에 반응하였다면 90%이상의 사고를 방지할 수 있었던 것으로 밝혀졌고, 운전자가 충돌의 위험을 인지하고 회피 기동을 하는 데까지 소요되는 시간이 평균 1초라고 알려져 있다. 즉, 운전자에 따라 적절한 시점에 정보를 준다면 사고 예방 확률을 높일 수 있을 것이다.

기존의 전방차량 충돌경고 시스템에서는 충돌 소요 시간(TTC; Time-To-Collision, 이하 "TTC"라 함)과 시간 차두 간격(TH; Time Headway, 이하 "TH"라 함) 기반으로 운전자 성향에 상관없이 사전에 정한 동일 시점에 경보를 부여한다. 예를 들어 TTC가 1.5초가 되면 첫 번째 단계의 경보를 주고, 1.3초 이하로 내려가면 경보를 강화할 수 있다. 마지막으로 1초 이하가 되면 자동 제어 시스템(Automatic control system)이 작동될 수 있다.

하지만, 기존의 전방차량 충돌경고 시스템은 운전자의 성향에 상관 없이 사전에 정한 동일 시점에 경보를 부여함에 따라, 공격적인 운전자에게는 그 경보 시점이 적정 시점에 비하여 빠르다고 느낄 수 있고, 반대로 방어적인 운전자에게는 그 경보 시점이 적정 시점에 비하여 느리다고 느낄 수 있어, 시스템에 대한 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다.

본 발명의 기술적 과제는, 운전자의 성향에 따라 차등적으로 경보를 주기 위해 운전자의 성향을 분류할 수 있는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법은, 운전자 성향 구분에 사용될 메트릭을 돌출하는 메트릭 돌출 단계를 포함한다. 상기 메트릭 돌출 단계는, 운전 차량이 사고 위험에 놓였을 때 속력을 줄이는 브레이킹 모드에서 메트릭을 도출하는 브레이킹 메트릭 돌출 단계를 포함한다. 상기 브레이킹 메트릭 돌출 단계는, 현재의 시간 차두 간격(TH)를 이용하여 이후의 시간 차두 간격(TH)를 예측하는 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계; 및 상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)의 최소값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 포함한다. 여기서, 상기 시간 차두 간격(TH)은 선두 차량이 정지해 있다는 가정 하에서 운전 차량이 현재의 속력(v_H)을 유지할 때 현재의 상대거리(R)만큼 떨어진 상기 선두 차량과 충돌하는 예상 시간이다.

상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계에서, 상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)은 식(1)에 의해 구해질 수 있고, 상기 식(1)은

이고,

상기 식(1)에서, TH=R/v_H, R은 상대거리, v _H는 상기 운전 차량(HV)의 속도, a _H는 상기 운전 차량(HV)의 가속도, Δv는 상대속도, Δa는 상대 가속도, β는 상수를 나타낸다.

상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계는, 상기 β의 값을 바꾸면서 상기 PTH_β의 평균과 편차를 비교 및 분석하는 단계; 및 상기 비교 및 분석하는 단계를 통해 상기 β의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 되는 값을 정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 β의 값을 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지로 바꿀 경우, 상기 β의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 되는 값은 0.5일 수 있다.

상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)의 최소값으로 운전 성향을 판단하는 단계에서, 상기 PTH_β의 최소값은 매번 측정되는 상기 PTH_β의 값 중 최소값의 평균값을 사용할 수 있다.

상기 평균값을 구하기 위한 계산 범위로, 상기 평균값의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 브레이크를 밟는 때이고, 상기 평균값의 계산 종점은 상기 운전 차량의 감가속도가 가장 큰 값을 가질 때일 수 있다.

상기 브레이킹 메트릭 돌출 단계는, 상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)를 상기 선두 차량의 감가속도의 누적 평균(a_L(mean))으로 나눈 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계; 및 상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다. 여기서, 상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)는 상기 운전 차량의 운전자가 충돌을 피하기 위하여 앞차의 바로 뒤에 가서 정차 할 수 있는 가속도일 수 있다.

상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계에서, 상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)는 식(2)에 의해 구해질 있고, 상기 식(2)는

이고,

상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)는 식(3)에 의해 구해질 수 있고, 상기 식(3)은

이고,

상기 식(2) 및 식(3)에서, R은 상대거리, v _H는 상기 운전 차량(HV)의 속도, v _L는 선두 차량(LV)의 속도, a _L는 선두 차량(LV)의 감가속도, a _L(mean)는 선두 차량(LV)의 감가속도의 누적평균, α는 상수를 나타낸다.

상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계는, 상기 α의 값을 바꾸면서 상기 NRD_α의 평균과 편차를 비교 및 분석하는 단계; 및 상기 비교 및 분석하는 단계를 통해 상기 α의 값 중 상기 NRD_α의 편차가 최소가 되는 값을 정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 α의 값을 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지로 바꿀 경우, 상기 α의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 됨과 함께 운전자별 성향이 구분되는 값은 0.75일 수 있다.

상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계에서, 상기 NRD_α의 최대값은 매번 측정되는 상기 NRD_α의 값 중 최대값의 평균값을 사용할 수 있다.

상기 평균값을 구하기 위한 계산 범위로, 상기 평균값의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 브레이크를 밟는 때이고, 상기 평균값의 계산 종점은 상기 선두 차량의 감가속도가 0이 되었을 때일 수 있다.

상기 메트릭 돌출 단계는, 상기 운전 차량이 사고 위험에 놓였을 때 좌 혹은 우로 회피하는 스티어링 모드에서 메트릭을 돌출하는 스티어링 메트릭 돌출 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 스티어링 메트릭 돌출 단계는, 상기 운전 차량의 종방향 감가속도 성분(a_x)과 횡방향 가속도 성분(a_y)을 상기 선두 차량의 감가속도의 누적 평균(a_L(mean))으로 나눠 표준 가속도 합(NRA_α)을 구하는 단계; 및 상기 표준 가속도 합(NRA_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 표준 가속도 합(NRA_α)을 구하는 단계에서, 상기 운전 차량의 종방향 감가속도 성분(a_x)은 식(4)에 의해 구해질 수 있고, 상기 식(4)는

이고,

상기 운전 차량의 횡방향 가속도 성분(a_y)은 식(5)에 의해 구해질 수 있고, 상기 식(5)는

이고,

상기 표준 가속도 합(NRA_α)은 식(6)에 의해 구해질 수 있고,

상기 식(6)은

이고,

상기 식(4), (5) 및 (6)에서, R은 상대거리, V_H 는 상기 운전 차량(HV)의 속도, V_L는 선두 차량(LV)의 속도, a _L는 선두 차량(LV)의 감가속도, ρ는 회전반경, MR은 최대 가속도 성분의 비(=-max(a_x)/max(a_y)), a _L(mean)는 선두 차량(LV)의 감가속도의 누적평균, α는 상수를 나타낸다.

상기 종방향 감가속도 성분의 계산 시점은 상기 선두 차량이 감가속도를 시작한 때이고, 상기 종방향 감가속도 성분의 계산 종점은 상기 선두 차량이 관측되지 않을 때이고, 상기 횡방향 가속도 성분의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 스티어링을 시작한 때이며, 그리고 상기 횡방향 가속도 성분의 계산 종점은 상기 운전 차량이 회피를 마친 후 횡방향 가속도가 다시 0이 된 때일 수 있다.

이상에서와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법은 다음과 같은 효과를 가질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 운전자 성향 구분에 사용될 메트릭을 돌출하는 단계가 제공되므로, 운전자의 성향에 따라 차등적으로 경보를 줄 수 있다. 즉, 운전자의 성향에 따라 차등적으로 경보를 부여함에 따라, 공격적인 운전자에게는 그 경보 시점을 적정 수준으로 늦출 수 있고, 반대로 방어적인 운전자에게는 그 경보 시점을 적정 수준으로 당길 수 있다.

도 1은 상수 β를 변경하며 운전자 한 명에 대한 PTH_β의 평균 및 편차를 나타낸 도면이다.
도 2는 상대거리(R), 상대속력(ΔV), 선두 차량(LV) 및 운전 차량(HV) 각각의 속력과 가속도, 그리고 PTH_β를 시간에 대해 나타낸 그래프이다.
도 3은 선두 차량(LV)의 감각속도와 그 감가속도의 누적 평균을 시간에 대해 나타낸 그래프이다.
도 4는 상수 α를 변경하며 운전자 한 명에 대한 NRD_α의 평균 및 편차를 나타낸 도면이다.
도 5a는 시험장 시험에서 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRD_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이다.
도 5b는 도 5a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.
도 6a는 시험장 시험에서 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRA_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이다.
도 6b는 도 6a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.
도 7a는 일반도로에서의 시험결과를 보이기 위해, 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRD_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이다.
도 7b는 도 7a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

도 1은 상수 β를 변경하며 운전자 한 명에 대한 PTH_β의 평균 및 편차를 나타낸 도면이고, 도 2는 상대거리(R), 상대속력(ΔV), 선두 차량(LV) 및 운전 차량(HV) 각각의 속력과 가속도, 그리고 PTH_β를 시간에 대해 나타낸 그래프이고, 도 3은 선두 차량(LV)의 감각속도와 그 감가속도의 누적 평균을 시간에 대해 나타낸 그래프이며, 그리고 도 4는 상수 α를 변경하며 운전자 한 명에 대한 NRD_α의 평균 및 편차를 나타낸 도면이다.

도 5a는 시험장 시험에서 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRD_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이고, 그리고 도 5b는 도 5a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.

도 6a는 시험장 시험에서 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRA_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이고, 그리고 도 6b는 도 6a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.

도 7a는 일반도로에서의 시험결과를 보이기 위해, 두 개의 메트릭인 PTH_β와 NRD_α를 사용하여 운전자의 성향을 A, B, C의 군집으로 분류한 그래프이고, 그리고 도 7b는 도 7a의 그래프를 CV(Coefficient of variance)인 무차원수로 나타낸 그래프이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법은, 운전자 성향에 따라 다르게 경보를 주기 위해 공격적, 보통, 방어적으로 운전자의 성향을 분류하는 것이다. 일반적으로 공격적인 운전자라 함은 과속, 신호위반, 꼬리물기, 끼어들기 등의 위험한 운전 경향을 나타내는 운전자이다. 본 발명에서 공격적인 운전자는 급가속이나 급감속을 하고 짧은 상대거리를 유지하는 운전자로 정의하였다.

만일 공격적인 운전자에게 적정 시점에 비하여 경보 시점이 빠르면 성가실 것이고, 반대로 방어적인 운전자에게 적정 시점에 비하여 경보 시점이 느리면 시스템을 신뢰하지 않을 것이다. 따라서, 운전자의 성향에 따라 정보 시점이 차등적으로 정해져야 한다. 이에 본 발명은 시험장 시험의 데이터를 이용하여 운전자 성향을 구분할 수 있는 메트릭(metric)을 제공하였고, 그 메트릭을 이용하여 일반 도로에서도 운전자 성향을 분류할 수 있음을 확인하였다.

이 후 운전 성향에 따라 차등적인 경보 시점을 결정하였다. 운전자의 성향을 나타내기 위한 방법으로 반응시간(reaction time)을 이용하였고, 1개의 룩업테이블(look up table)만으로 운전자 성향을 따른 경보 시점을 조절하는 방법을 제시하였다.

운전자가 사고의 위험에 놓였을 때 속력을 줄이는 브레이킹과 좌 혹은 우로 회피하는 스티어링의 두 가지의 주요 대처 방법이 있다. 본 발명에서는 이 두 가지 경우를 모두 고려한 메트릭을 개발하였는데, 운전자 성향을 구별하기 위해 브레이킹의 경우에는 선두 차량(LV; Lead Vehicle, 이하 "LV"라 함)의 감가속도 대비 운전 차량(HV; Host Vehicle, 이하 "HV"라 함)의 요구되는 감가속도를 이용하였고, 스티어링 경우에서는 LV의 감가속도 대비 HV의 전체 가속도의 크기를 이용하였다. 또한, 두 경우 모두에 예측 TH(Predicted Time Headway)를 이용하였다.

이하, 시험 장비 및 기구에 대해 설명한다.

본 발명에서는 차량 통신을 위해 캔(CAN; Controller Area Network, 이하 "CAN"이라 함)을 사용하였는데, 이것은 하드웨어 장비인 CANcaseXL과 소프트웨어인 CANape로 구성된다. CAN장비는 HV에만 장착하였고, 오토박스와 레이더(RADAR)로부터 신호를 받아 실시간으로 기록 및 저장하였다. 시험 장비를 차량에 설치하였고, 데이터를 기록 및 저장하는 보조자가 함께 탑승하였다. 측정 신호는 종방향 속력, 종방향 가속도, 횡방향 가속도, 브레이크 압력, 스티어링 휠 각도, 상대거리, 상대속력, 요 레이트(yaw rate) 및 차량 전방의 영상이다. LV의 속력과 감가속도 정보는 상대속력, HV 속력과 감가속도를 이용하여 간단히 계산할 수 있었다.

이하, 시험장 시험 방법 개요에 대해 설명한다.

운전자를 3부류(공격적으로 운전하는 사람, 보통으로 운전하는 사람, 방어적으로 운전하는 사람)로 나누기 위해 2가지 운전 모드(LV를 추종하다가 LV가 감속하면 감속하는 브레이킹 모드, LV를 따라 가다가 LV가 감속하면 차선을 변경하는 스티어링 모드)로 시험을 수행하였다. 이 시나리오에 대한 보다 상세한 설명은 후술한다.

시험에 참가한 운전자는 표 1과 같이 총 11명으로, 5년 이상의 운전 경력을 가진 남성으로 선발하였다.

시험에 참가한 인원 현황

연령	20	30	40	총합
남자	3	6	2	11

왕복 12차선의 시험도로가 있는 현재자동차 시험장에서 시야가 좋은 낫 시간에 건조한 도로에서 시험을 수행하였다. 운전자는 시험하기 전에 본인이 운전하기에 알맞게 의자, 스티어링 휠, 사이드 미러의 위치를 조절하였다. 본 발명은 운전자의 성향을 구분하기 위함이 목적이므로 LV와의 상대거리는 자유롭게 유지하고 제동이나 회피를 하기 전까지 속력을 가능한 일정하게 유지하며 평상 시 운전 습관과 유사하게 운전할 것을 요구하였다.

본 발명에서는 급박한 상황을 비교적 현실적으로 모사하기 위해 외부에 안전장치가 없는 실제 차량을 사용하여 시험을 수행하였다.

이하, 운전자 성향 구분에 사용될 메트릭을 도출하는 과정에 대해 설명한다.

설명에 앞서, 위 메트릭 도출과정은 브레이킹 모드(breaking mode)에서의 메트릭 도출과정과, 스티어링 모드(steering mode)에서의 메트릭 도출과정을 포함한다. 또한, 브레이킹 모드에서의 메트릭 도출과정은 PTH_β라는 메트릭 도출과정과, NRD_α라는 메트릭 도출과정을 포함하고, 스티어링 모드에서의 메트릭 도출과정은 NRA_α라는 메트릭 도출과정을 포함한다.

먼저, 브레이킹 모드에서의 메트릭 도출과정 중 PTH_β라는 메트릭 도출과정을 상세히 설명한다.

TTC는 두 차량이 현재의 속력과 상대거리를 유지할 경우 두 차량이 충돌하는 시간으로 정의된다. 하지만, 상대속력이 0에 가까워지면 TTC는 무한대에 근접하여 사고 상황의 위험 정도를 나타내기에 적절하지 않다. 예를 들어, 두 차량이 작은 상대거리를 두고 동일한 속력으로 달리고 있으면 상황은 아주 위험하지만 TTC는 크게 나타난다. 이러한 급박한 상황을 고려하기 위해 TH를 정의하였다. TH는 TTC와 함께 또 다른 시간 기반 단위(time-based measure)이며, LV가 갑자기 높은 감가속도로 브레이킹 할 때 HV 운전자가 반응하는 시간을 알 수 있는 지표로 사용되었다. TH는 LV가 정지해 있다는 가정 하에 HV가 현재의 속력을 유지할 때 현재의 상대거리만큼 떨어진 LV와 충돌하는 예상 시간을 의미하며, 식(1)과 같이 표현할 수 있다.

위 수식에서 R은 상대거리, v _H는 HV의 속도, a _H는 HV의 가속도,a _L는 LV의 가속도, v _L는 LV의 속도,Δv는 상대속도,Δa는 상대 가속도를 나타낸다. 하지만, 식(1)을 이용해서 TH를 계산하였더니 LV 속력과 감가속도 조건에 따라 동일 운전자의 일관성 있는 운전 성향을 보여주지 못했다. 따라서, 시나리오에 둔감하도록 다른 물리량도 함께 고려해야 한다. 또한, LV가 급감속 혹은 급가속하는 경우가 있기 때문에 잠시 후에 LV 가 어떤 상황에 놓일지 알기 위하여 TH를 예측해야 할 필요가 있다. 예를 들어 80km/h의 속력으로 달리는 HV 앞으로 100km/h의 속력으로 달리는 LV가 끼어드는 경우 보통 HV 운전자는 위험한 사고상황이 아니라고 인지하여 급하게 제동하지 않을 것이다. 이러한 상황에서 현재의 물리량만을 이용하면 경보가 발생할 가능성이 높지만 가까운 미래의 상황을 예측하면 경보를 생성할 필요가 없다. 식(2)는 TH 이후의 상대거리로서 현재의 상대거리, 상대속력, 상대가속도, TH로 표현할 수 있고 식(3)은 TH 이후의 HV의 속력으로서 현재의 HV의 속력과 감가속도, TH로 표현할 수 있다. 식(4)는 현재 TH를 이용하여 βTH 이후의 TH를 예측한 것으로 예측 TH(Predicted Time Headway; PTH_β)라고 정의하고, β는 상수이다.

β가 0이면 PTH_β가 TH와 같고, β가 1이면 PTH_β는 TH이후의 시간 차두 간격(Time headway)를 나타낸다. 본 발명에서는 매개변수적 연구(Parametric Study)를 통하여 최적의 β값을 알아내기 위하여 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지 경우에 대하여 PTH_β의 평균과 편차를 비교 및 분석하였다. 도 1은 β를 변경하며 공격적인 운전자 한 명에 대한 PTH_β의 평균과 편차를 나타냈는데, β가 0.5일 경우 편차가 최소가 된다는 것을 알 수 있다. 편차가 최소가 된다는 것은 시나리오, 즉 LV와 HV의 거동과 비교적 무관하게 운전자 성향을 나타낼 수 있다는 의미이다.

또한, 운전자의 성향을 구분하기 위해서는 공격적 운전자와 방어적 운전자의 특성을 파악해야 한다. 도 2에 나타낸 바와 같이 LV가 급감속하면 HV 운전자는 LV가 감속하는 시점보다 늦게 감속을 시작한다. 공격적인 성향의 운전자는 상대거리를 좁게 유지하기 때문에 LV의 감속을 인지하면 빠르게 감속한다. 이 때 PTH_β는 점점 감소하다가 최소값을 가지고 다시 증가하는 양상을 보이는데, 공격적 성향의 운전자는 PTH_β의 감소폭이 방어적 성향의 운전자의 감소폭보다 크다.

따라서, PTH_β의 최소값으로 운전 성향을 판단할 수 있고, 이 값이 낮을수록 LV와의 상대거리가 짧은 것이므로 공격적이라고 판단할 수 있다. 하지만, 만일 운전자 성형을 구별하기 위해 PTH_β의 최소값을 이용한다면 동일한 운전자라도 매번 이 최소값이 달라질 수 있으므로, 본 발명에서는 이 메트릭의 평균값을 사용하기로 결정을 하였다. 평균값을 구하려면 계산 범위를 정해야 하는데, 계산 시점은 HV 의 운전자가 브레이크를 밟는 때로, 그리고 계산 종점은 HV 감가속도가 가장 큰 값을 가질 때로 정하였다.

이하, 브레이킹 모드에서의 메트릭 도출과정 중 NRD_α라는 메트릭 도출과정을 상세히 설명한다.

브레이킹 시나리오에서 HV의 감가속도는 LV의 속력과 감가속도에 민감할 뿐만 아니라 운전자 성향의 특성을 보여주지 목하기 때문에 메트릭으로 사용하기에는 부적합하다. 따라서, 본 발명에서는 LV의 속력과 감가속도, 상대거리로 표현할 수 있는 HV의 요구되는 감가속도를 이용하였다. 요구되는 감가속도는 HV 운전자가 충돌을 피하기 위하여 LV의 바로 뒤로 가서 정차할 수 있는 감가속도로 정의된다. 하지만, 실제로 HV 운전자는 LV와 마진을 두고 정차한다.

LV가 등감가속도로 정차한다고 가정을 하면 아래의 식(5) 및 (6)과 같이 LV의 이동거리 d _LV와 d _LV에 상대거리 R을 합한 HV의 이동거리 d _HV를 계산할 수 있다. 하지만, 운전자는 대개의 경우 마진을 두고 정차하므로, 식(7)에 임의의 상수 α를 도입하여 마진을 두고 정지하기 위한 HV의 요구되는 감가속도를 계산할 수 있다. HV의 요구되는 감가속도는 LV 감가속도에 민감하기 때문에 LV의 감가속도로 나눠주면 그 영향을 감소시킬 수 있다. 그래서 운전자의 브레이킹 성향을 알기 위해 HV의 요구되는 감가속도를 LV의 감가속도의 누적 평균으로 나눠준 메트릭을 사용하였다.

도 3에는 LV의 감가속도와 그 감가속도의 누적 평균을 나타내었는데, 이 평균은 LV가 감가속을 시작할 때부터 계산을 시작한 것이고, 이 평균이 최대값을 가지게 되면 그 최대값을 계산 종점까지 동일하게 사용하였다. LV의 최대 감가속도는 실제로 HV 운전자가 체감하는 감가속도의 크기이므로, 누적 평균의 최대값이 발생할 때부터 LV가 정지할 때까지 이 최대값을 사용하는 것이 타당하다. 만약 이 최대값을 끝까지 사용하지 않으면 LV 감가속도 평균이 0에 가까워지면서 메트릭이 급격히 증가하여 다른 성향으로 오판도리 수 있다. 이렇게 HV의 요구되는 감가속도를 LV의 감가속도의 누적 평균으로 나눈 것을 NRD_α(Normalized required deceleration, 표준 요구 감가속도)라고 정의하고, 식(8)과 같이 나타낼 수 있다. 이 메트릭은 LV의 감가속도에 비교적 무관한 HV 운전자의 브레이킹 성형을 나타낸다.

본 발명에서는 매개변수적 연구(Parametric study)를 통하여 최적의 α값을 알아내기 위하여 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지 경우에 대하여 NRD_α의 평균과 편차를 비교 및 분석하였다. 그 결과 도 4에 나타낸 바와 같이 α를 0.25로 사용할 때 편차가 가장 크게 나타났고, 그 외의 모든 경우에는 편차가 비슷한 것을 알 수 있다. 1.0을 사용한다는 것은 마진 없이 정지하는 상황이므로 현실성이 떨어지고, 0.5를 사용하면 성향의 차기가 크기 않았다. 결국 운전자별로 성향이 충분히 크게 구분되고 메트릭이 시나리오에 둔감한 0.75를 선정하였다.

첫 번째 메트릭과 마찬가지로 계산 시점은 HV 운전자가 브레이크를 밟을 때로, 그리고 계산 종점은 LV 감가속도가 다시 0이 되었을 때로 정하였으며, 메트릭의 최대값으로 운전자의 성향을 나타내었다.

브레이킹 시험 조건

각 운전자는 한 가지 시나리오 당 5회씩 총 30번의 시험을 수행하였는데, 평상 시 운전 습관대로 일정한 상대거리를 유지하며 등속으로 운전하다가 LV가 제동하는 것을 보고 브레이킹을 하는 방식으로 시험을 진행하였다. LV는 40, 60, 80km/h의 속도조건과 0.2g, 0.4g의 감가속도 조건을 갖는다.

브레이킹 시험 결과

시험을 수행한 11명의 피시험자에 대한 시험 결과를 근거로 앞에서 언급한 두 개의 메트릭을 사용하여 도 5a와 같이 그들의 성향을 3개의 군집으로 나눌 수 있었다. TH가 짧을수록 LV 감가속도 대비 HV 감가속도의 비가 커진다. 도 5a에 도시된 바와 같이, 공격적인 운전자는 속력 대비 상대거리가 짧아 Mean of PTH_β가 작고, LV 감가속도 대비 HV의 요구되는 감가속도가 크기 때문에 Mean of NRD_α가 크며, 방어적인 운전자는 그 반대가 된다. 예상대로 도 5a에서 시험 데이터는 좌측 상단에서부터 우측 하단으로 분포하는 것을 알 수 있다. 그리고 피시험자 각자는 시나리오를 여러 번 수행했지만, 유효한 데이터만 평균을 취하여 하나의 대표값으로 나타내었다. 즉, Mean of PTH_β는 각 시나리오에서 얻은 PTH_β의 평균값을 모두 평균한 것이다. 그리고 Mean of NRD_α는 각 시나리오에서 얻은 NRD_α의 최대값을 모두 평균한 것이다.

본 발명에서 운전자의 성향은 3군집으로 분류되었고, 시험 데이터의 분포와 수직하게 2개의 평행 경계선을 가지고 공격성향을 나타낸 영역은 A, 보통성향의 영역은 B, 방어성향의 영역은 C로 나타내었다. 공격적 성향의 운전자는 대개 Mean of NRD_α가 1.5 이상의 값을 나타내고, Mean of PTH_β는 1 정도의 값을 나타내었다. 공격적 성향의 운전자는 방어적인 운전자에 비해 약 70% 가량 높은 Mean of NRD_α를 나타내는데, 이것은 LV 감가속도 대비 HV의 요구 감가속도가 크다는 것을 의미한다. 도 5b에서 나타낸 가변 계수(CV; Coefficient of variance)는 측정된 데이터의 표준편차를 평균으로 나눠준 무차원 수로 대략 0.3이내인 것을 확인할 수 있다.

이하, 스티어링 모드에서의 메트릭 도출과정에 대해 상세히 설명한다.

운전자가 조향하는 경우에도 두 가지 메트릭을 사용하여 운전자의 성향을 3군집으로 나누었다. 첫 번째 메트릭으로 브레이킹 경우에서 사용한 PTH_β를 그대로 사용하였고, 두 번째 메트릭으로 NRA_α(Normalized resultant acceleration; 표준 가속도 합)을 사용하였다.

이하, 스티어링 모드에서의 메트릭 도출과정 중 NRA_α라는 메트릭 도출과정을 상세히 설명한다.

NRA_α은 횡방향 가속도와 브레이킹 경우에 사용한 종방향의 요구되는 감가속도를 동시에 고려한 것이다. 그리고 횡방향과 종방향 감가속도 성분 모두 LV의 감가속도에 영향을 받기 때문에 LV의 감가속도의 누적 평균으로 나눠 주었다. 스티어링을 시작하면 차량은 어떤 회전반경을 가지고 회전 운동을 하는데, 이 때 횡방향 가속도는 다음 식(9)와 같다.

(9)

여기서, ρ는 회전반경을 나타내는데, 조향각과 차량의 휠 베이스로부터 쉽게 얻을 수 있다.

스티어링 경우에 운전자가 스티어링을 하기 전까지는 상대거리를 조절하기 때문에 종방향 감가속도 성분도 계산에 반영되어야 한다. 그리고 횡방향 가속도만으로 성향을 나타내면 LV의 감가속도에 크게 영향을 받고, 방어적 성향으로 나타났던 운전자가 자칫 스티어링 휠만 빨리 틀었다고 공격적 성향으로 오인될 수 있다. 이러한 이유로 횡방향과 종방향의 가속도 성분을 모두 고려하는 것이 더 합당하다.

(10)

(11)

(12)

또한, 많은 경우에 종방향 성분의 최대값이 횡방향 성분의 최대값보다 크게 나타나서 운전자의 스티어링 성향을 판단하기가 어려웠다. 따라서, 종방향 성분에 적절한 계수를 사용하여 브레이킹의 영향도를 감소시켰다. 이 계수를 최대 가속도 성분의 비(Maximum Ratio, MR)라고 정의하였고, 가속도 성분식(식(10))과 최대 가속도 성분의 비(식(120))와 같이 나타낼 수 있다.

브레이킹 경우와 달리 HV가 스티어링을 시작한 직후부터 LV가 레이터(RADAR)로 관측되지 않아서 상대거리와 상대속력을 측정할 수 없다. 따라서, 종방향 성분의 계산 시점은 LV가 감가속을 시작한 때로, 그리고 계산 종점은 LV 관측이 되지 않는 때로 정하였다. 또한, 횡방향 성분의 계산 시점은 HV 운전자가 스티어링을 시작한 때로, 그리고 계산 종점은 HV가 회피를 마친 후 횡방향 가속도가 다시 0이 된 때로 정하였다. 최종적으로 이 구간 내에서 식(12)로 표현된 메트릭의 최대값을 이용하면 운전자의 성향을 나타낼 수 있다.

스티어링 시험 조건

브레이킹의 경우와 마찬가지로 11명의 운전자에 대해서 한 가지 시나리오 당 5회씩 총 15번의 시험을 수행하였다. 이 때 LV는 40, 60, 80km/h의 3가지 속력과 0.4g의 1가지 감가속도를 가졌다. 브레이킹 경우에서와 달리 0.2g의 감가속 조건을 제외한 이유는 LV가 0.2g로 감가속하면 대부분의 HV 운전자가 작은 횡가속도로 조향하여 성향 구별이 잘 되지 않기 때문이다.

스티어링 시험은 HV가 등속으로 운전하다가 갑작스러운 순간에 LV가 제동하는 것을 보고 브레이크는 밟지 않고 오직 스티어링으로 좌 혹은 우로 한 개의 차선을 변경하는 식으로 수행하였다. 공격적인 운전자는 LV와 상대거리를 짧게 유지하며, 스티어링 휠을 빠른 속력으로 조작하여 PTH_β가 작고 평균 횡가속도가 높게 나타날 것으로 예상되었고, 방어적인 운전자는 그 반대의 결과가 예상되었다.

스티어링 실험 결과

브레이킹 경우에 비해 Mean of PTH_β가 약간 작게 나타났다. 이는 HV 운전자가 차선을 변경하면 사고가 발생하지 않을 것이라고 판단하고 LV에 좀 더 가까이 접근한 것으로 여겨진다.

도 6a에 나타낸 바와 같이 스티어링 경우에 사용한 두 가지 메트릭을 가로축과 세로축에 나타내었고, 브레이킹 시험 결과와 마찬가지고 3군집으로 나눌 수 있었다. 그리고 브레이킹 경우와 마찬가지로 유효한 데이터만 모두 평균을 취하여 하나의 대표값으로 나타내었다. 도 5a와 도 6a를 비교했을 때, 브레이킹 경우에 공격적인 성향을 가진 운전자가 스티어링 경우에도 공격적이라고 단정지을 수는 없다. 하지만, 운전자의 약 70%(11명 중 8명)는 브레이킹과 스티어링 경우에서 동일한 성향을 나타내었기 때문에 일반적으로 공격적인 운전자라 함은 브레이킹과 스티어링을 모두 급하게 하는 운전자라고 여길 수 있다. 도 6b에는 가변 계수(CV; Coefficient of variance)를 나타내었는데, 대략 0.3 이내에 놓이는 것을 확인할 수 있다.

위에서 설명한 메트릭을 실제 알고리즘에 적용하기 위해서는 운전자의 성향을 브레이킹 경우 혹은 스티어링 경우만 가지고 판단하면 안되고, 브레이킹과 스티어링에 해당하는 메트릭을 모두 고려해야만 정확한 성향을 판단할 수 있을 것이다. 이 두 가지 경우를 모두 고려할 수 있는 방법은 스티어링 경우의 메트릭을 사용하는 것이다. 첫 번째 메트릭은 PTH_β로 브레이킹과 스티어링 경우에 동일하게 사용되고, 두 번째 메트릭인 NRA_α는 직진 주행 상태에서는 NRD_α와 동일하다. 따라서, PTH_β와NRA_α을 이용하면 브레이킹의 경우와 스티어링 경우 성향을 모두 파악할 수 있다. 예를 들어 브레이킹 시나리오가 발생했을 때 이 경우에 합당한 계산 구간이 정해지고, NRA_α를 계산하면 NRD_α와 동일하며 그 운전자의 브레이킹 성향으로 기록된다.

이하, 일반도로 시험을 통한 메트릭 검증에 대해 설명한다.

일반도로 시험 개요

시험장 시험 데이터를 이용하여 개발한 메트릭을 차량이 많은 시내 도로에서 수행한 시험 결과에 적용하여 운전자의 성향이 시험장의 성향과 비슷한 분포를 가지는 것을 확인함으로써 메트릭을 검증하였다. 즉, 여러 가지 도로 상황에서 동일한 운전자 성향이 유사하게 나타나는지 검증하여 메트릭의 유효성과 상용화 가능성을 확인하였다.

운전자들의 연령대와 성의 현황

연령	20-30	40-50	60-70	총합
남자	2	5	3	10
여자	3	5	2	10
총합	5	10	5	20

본 시험은 시험장 시험에서 실시했던 운전자들과 달리 표 2에 나타낸 것과 같이 운전경력이 2년 이상인 다양한 부류의 운전자를 모집하여 일반도로 시험을 수행하였다. 시험장에서와 마찬가지로 별도의 안전장치가 없고 주위에 차량이 많기 때문에 안전에 각별히 유의하였다. 운전자가 차량에 탑승하면 간단한 교육을 실시하였고, 사전에 설문조사를 통해 대략의 성향을 파악하였다. 표 3와 같이 설문조사 결과 공격, 보통, 방어 성향의 운전자는 각각 2, 12, 6명으로 나타났다.

이렇게 모집한 다양한 운전자에게 시험장 시험과 마찬가지로 본 시험의 목적을 알리지 않고 자신의 평소 성향대로 운전해줄 것을 요구하였다. 주행거리는 약 20km 내외이고, 신호등과 과속카메라가 있고, 가다 서다를 반복할 수 있는 서울 시내에서 비교적 소통이 원활한 오후 시간에 시험을 수행하였다. 일반도로 시험에는 특정한 LV가 없이 레이더(RADAR)가 인식한 차량이 LV가 되며, 이륜차에서부터 트럭, 트레일러까지 종류가 다양하였다.

일반도로 시험 결과

총 20명의 운전자가 일반도로 시험을 완료한 후, 그 결과를 브레이킹 경우에 사용하는 메트릭을 이용하여 3군집으로 나누어 보았다. 도 7a와 같이 3군집에 고르게 분포하며, 보통 성향의 영역(B)에 전체 인원의 55%가 분포되는 것을 확인할 수 잇다. 그러나, 도 7b에 나타낸 것과 같이 CV는 0.4 내외라는 것을 확인할 수 있다.

설문조사와 시험에서의 성향 비교

연령		20-30	40-50	60-70	총합
설문	공격	0	1	1	2
	보통	4	5	3	12
	방어	3	2	1	6
시험	공격	1	3	2	6
	보통	5	4	2	11
	방어	1	1	1	3

시험장 시험은 차량이 아주 드문 넓은 공간에서 실시했으므로 선행차량(LV)에만 주의를 기울이면 되었지만, 일반도로에서는 주위에 많은 차량이 있었고 끼어들기가 빈번히 일어났다. 따라서 시험과 비교했을 때 일반도로에서 안전거리를 더 많이 확보하거나 서행하는 경우가 대부분이었다.

그리고, 도 7a에 나타낸 바와 같이 Mean of PTH_β가 모두 1보다 크고, Mean of NRD_α가 2보다 크게 나타나는 경우도 존재하였다. 이것은 LV의 감가속도의 누적 평균으로 나누다 보니 LV가 서행하는 경우 그 값이 커졌기 때문이다.

일반도로 시험 결과 선행차량과 유지하는 거리와 브레이킹 성향은 본인의 운전 성향에 따라 좌우되고 연령에 크게 관계없는 것이라고 결론 내릴 수 있었다. 표 3에서 알 수 있듯이 설문조사에서는 공격적이라고 응답한 인원이 10%였는데, 실제 시험에서는 공격적인 성향의 운전자가 약 30%로 20% 증가하였다. 반면 방어적인 운전자는 15% 감소하였다.

일반도로에서 브레이킹 시험만을 분석한 이유는 혼잡한 도로에서 LV가 브레이킹할 때 HV 운전자가 조향하여 차선을 변경하는 경우는 극히 드물기 때문이다. 특히 LV가 0.2g이하로 감속하면 대부분의 HV 운전자가 작은 횡가속도로 조향하여 운전 성향이 잘 판단되지 않기 때문에 일반도로에서의 스티어링 성향 분석은 본 시험에서 생략하였다.

나아가, 본 시험에서는 LV가 관측 구간을 벗어난 데이터는 제거하고 관측 구간 내의 데이터만을 사용하였다. 예를 들어 상대거리와 상대속력이 급격히 커지거나 작아지는 불연속 시점이 있을 경우, 그 시점을 포함하지 않는 전과 후 데이터를 사용하였다. 비록 이용하는 데이터 구간이 짧더라도 LV와 HV가 모두 감가속 중이면 메트릭 계산이 정상적으로 되기 때문이다.

한편, 운전자의 성향은 상황에 따라 계속해서 바뀔 수가 있다. 예를 들어 보통의 운전 성향을 가져 주로 B영역에 데이터가 놓이는 운전자가 어쩌다가 A영역 혹은 C영역에 한 번 데이터가 기록되었다고 운전자의 성향을 A 혹은 C라고 판단하면 안 될 것이다. 따라서, 최근 몇 번(예를 들어 3번 혹은 5번)의 데이터의 평균을 사용하여 운전자의 성향을 판단하는 것이 합당할 것이다.

운전자 성향에 따른 차등 경보 생성 방법

운전자의 성향을 나타내는 요소 중 충돌 확률에 영향을 끼치는 요소에는 반응시간(reaction time), 브레이킹 지(braking G), 스티어링 레이트(steering rate) 등이 있다. 이 중 반응시간은 LV를 추종하는 중에 HV의 운전자가 상황을 인지하는 시간과 발이 움직이는 시간을 더한 것을 의미한다. 이러한 요소들을 조합하여 구분된 운전자 성향에 대하여 동일 상황에 대해서 각기 다른 경보 시점을 설정할 수 있어야 한다.

메트릭을 통해 구분된 운전 성향에 따라 차등경보를 주기 위해 동일한 충돌 확률의 룩업테이블(look up table)과 워닝 스레숄드(warning threshold)를 이용하였다. 그리고 각각의 운전자 성향에 맞는 반응시간을 부여하였다. 운전 성향을 반응시간으로 정의하면 룩업테이블(look up table) 1개를 이용하여 운전자 성향에 따라 경보시점을 조절할 수 있다. 즉, 운전 성향에 따라 차등 부여된 반응시간을 이용함으로써 경보 시점을 조정할 수 있었다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims

운전자 성향 구분에 사용될 메트릭을 돌출하는 메트릭 돌출 단계를 포함하고,
상기 메트릭 돌출 단계는
운전 차량이 사고 위험에 놓였을 때 속력을 줄이는 브레이킹 모드에서 메트릭을 도출하는 브레이킹 메트릭 돌출 단계를 포함하고,
상기 브레이킹 메트릭 돌출 단계는
현재의 시간 차두 간격(TH)를 이용하여 이후의 시간 차두 간격(TH)를 예측하는 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계; 및
상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)의 최소값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 포함하고,
상기 시간 차두 간격(TH)은 선두 차량이 정지해 있다는 가정 하에서 운전 차량이 현재의 속력(v_H)을 유지할 때 현재의 상대거리(R)만큼 떨어진 상기 선두 차량과 충돌하는 예상 시간인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제1항에서,
상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계에서, 상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)은 식(1)에 의해 구해지고,
상기 식(1)은

이고,
상기 식(1)에서, TH=R/v_H, R은 상대거리, v _H는 상기 운전 차량(HV)의 속도, a _H는 상기 운전 차량(HV)의 가속도, Δv는 상대속도, Δa는 상대 가속도, β는 상수를 나타내는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제2항에서,
상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)을 구하는 단계는,
상기 β의 값을 바꾸면서 상기 PTH_β의 평균과 편차를 비교 및 분석하는 단계; 및
상기 비교 및 분석하는 단계를 통해 상기 β의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 되는 값을 정하는 단계를 포함하는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제3항에서,
상기 β의 값을 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지로 바꿀 경우,
상기 β의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 되는 값은 0.5인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제2항에서,
상기 예측 시간 차두 간격(PTH_β)의 최소값으로 운전 성향을 판단하는 단계에서,
상기 PTH_β의 최소값은 매번 측정되는 상기 PTH_β의 값 중 최소값의 평균값을 사용하는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제5항에서,
상기 평균값을 구하기 위한 계산 범위로,
상기 평균값의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 브레이크를 밟는 때이고,
상기 평균값의 계산 종점은 상기 운전 차량의 감가속도가 가장 큰 값을 가질 때인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제1항에서,
상기 브레이킹 메트릭 돌출 단계는
상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)를 상기 선두 차량의 감가속도의 누적 평균(a_L(mean))으로 나눈 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계; 및
상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 더 포함하고,
상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)는 상기 운전 차량의 운전자가 충돌을 피하기 위하여 앞차의 바로 뒤에 가서 정차 할 수 있는 가속도인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제7항에서,
상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계에서,
상기 운전 차량의 요구되는 감가속도(RD_α)는 식(2)에 의해 구해지고,
상기 식(2)는

이고,
상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)는 식(3)에 의해 구해지고,
상기 식(3)은

이고,
상기 식(2) 및 식(3)에서, R은 상대거리, v _H는 상기 운전 차량(HV)의 속도, v _L는 선두 차량(LV)의 속도, a _L는 선두 차량(LV)의 감가속도, a _L(mean)는 선두 차량(LV)의 감가속도의 누적평균, α는 상수를 나타내는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제8항에서,
상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)를 구하는 단계는,
상기 α의 값을 바꾸면서 상기 NRD_α의 평균과 편차를 비교 및 분석하는 단계; 및
상기 비교 및 분석하는 단계를 통해 상기 α의 값 중 상기 NRD_α의 편차가 최소가 되는 값을 정하는 단계를 포함하는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제9항에서,
상기 α의 값을 0.25부터 0.25 간격으로 1.0까지 4가지로 바꿀 경우,
상기 α의 값 중 상기 PTH_β의 편차가 최소가 됨과 함께 운전자별 성향이 구분되는 값은 0.75인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제7항에서,
상기 표준 요구 감가속도(NRD_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계에서,
상기 NRD_α의 최대값은 매번 측정되는 상기 NRD_α의 값 중 최대값의 평균값을 사용하는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제11항에서,
상기 평균값을 구하기 위한 계산 범위로,
상기 평균값의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 브레이크를 밟는 때이고,
상기 평균값의 계산 종점은 상기 선두 차량의 감가속도가 0이 되었을 때인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에서,
상기 메트릭 돌출 단계는
상기 운전 차량이 사고 위험에 놓였을 때 좌 혹은 우로 회피하는 스티어링 모드에서 메트릭을 돌출하는 스티어링 메트릭 돌출 단계를 더 포함하고,
상기 스티어링 메트릭 돌출 단계는
상기 운전 차량의 종방향 감가속도 성분(a_x)과 횡방향 가속도 성분(a_y)을 상기 선두 차량의 감가속도의 누적 평균(a_L(mean))으로 나눠 표준 가속도 합(NRA_α)을 구하는 단계; 및
상기 표준 가속도 합(NRA_α)의 최대값으로 운전 성향을 판단하는 단계를 포함하는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제13항에서,
상기 표준 가속도 합(NRA_α)을 구하는 단계에서,
상기 운전 차량의 종방향 감가속도 성분(a_x)은 식(4)에 의해 구해지고,
상기 식(4)는

이고,
상기 운전 차량의 횡방향 가속도 성분(a_y)은 식(5)에 의해 구해지고,
상기 식(5)는

이고,
상기 표준 가속도 합(NRA_α)은 식(6)에 의해 구해지고,
상기 식(6)은

이고,
상기 식(4), (5) 및 (6)에서, R은 상대거리, V_H는 상기 운전 차량(HV)의 속도, V_L는 선두 차량(LV)의 속도, a _L는 선두 차량(LV)의 감가속도, ρ는 회전반경, MR은 최대 가속도 성분의 비(=-max(a_x)/max(a_y)), a _L(mean)는 선두 차량(LV)의 감가속도의 누적평균, α는 상수를 나타내는 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.
제14항에서,
상기 종방향 감가속도 성분의 계산 시점은 상기 선두 차량이 감가속도를 시작한 때이고,
상기 종방향 감가속도 성분의 계산 종점은 상기 선두 차량이 관측되지 않을 때이고,
상기 횡방향 가속도 성분의 계산 시점은 상기 운전 차량의 운전자가 스티어링을 시작한 때이고,
상기 횡방향 가속도 성분의 계산 종점은 상기 운전 차량이 회피를 마친 후 횡방향 가속도가 다시 0이 된 때인 차등적 전방충돌 경보 시점을 위한 운전자 성향 분류 방법.