KR20150045164A - Apparatus and Method for Preventing of Moving Sick - Google Patents

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KR20150045164A KR20130124513A KR20130124513A KR20150045164A KR 20150045164 A KR20150045164 A KR 20150045164A KR 20130124513 A KR20130124513 A KR 20130124513A KR 20130124513 A KR20130124513 A KR 20130124513A KR 20150045164 A KR20150045164 A KR 20150045164A
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현대자동차주식회사
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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for preventing motion sickness. The apparatus prevents motion sickness of a passenger and includes: a sensor activated in accordance with external input and obtaining traveling information of a vehicle in real-time; a control unit expecting a level of traveling manipulation and generation point based on learning data when the learning data composed of the traveling information obtained in the sensor unit exists and generating a traveling manipulation expectation signal to control a motion sickness preventing unit positioned in a seat area of the passenger in the level of traveling manipulation and generation point; and the motion sickness preventing unit which operates by the traveling manipulation expectation signal generated in the control unit.

Description

멀미 방지 장치 및 방법{Apparatus and Method for Preventing of Moving Sick}[0001] The present invention relates to an apparatus and a method for preventing a nausea,

본 발명은 멀미 방지 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 운전자의 운전 성향을 학습하여, 급가속 및 급정지 시점을 예측함으로써 동승자의 멀미를 방지할 수 있는 멀미 방지 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for preventing a nausea, and more particularly, to a device and a method for preventing a nausea of a passenger by predicting a driver's propensity to act and predicting a sudden acceleration and a stopping point of time.

차량 주행 시, 차량을 운전하는 운전자는 멀미를 느끼는 일이 적은 반면, 차량의 동승자는 차량의 가속도, 급정지 및 회전방향 등 다양한 원인에 의해 멀미를 느끼는 일이 많이 발생한다. The driver of the vehicle is less likely to feel motion sickness while driving the vehicle, while the passenger of the vehicle often experiences nausea due to various causes such as the acceleration of the vehicle, the sudden stop and the direction of rotation.

이러한 종래의 문제점들을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 운전자의 운전성향의 학습을 통해 동승자에게 운전자의 가속페달 조작, 브레이크 페달 조작, 휠 조작 등의 주행 조작을 예측하고, 이를 동승자에게 미리 제공하여 동승자의 멀미를 방지할 수 있는 멀미 방지 장치 및 방법을 제공하는 것이다. In order to solve such conventional problems, it is an object of the present invention to provide a method for predicting a driving operation such as an accelerator pedal operation, a brake pedal operation, and a wheel operation of a driver to a passenger through learning of a driver's driving propensity, A nausea prevention device and a nausea prevention method that can prevent nausea of the nausea.

이러한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 멀미 방지 장치는 외부로부터의 입력에 따라 활성화되어 차량의 실시간 주행정보를 획득하는 센서부, 상기 센서부에서 획득된 주행정보로 구성된 학습데이터가 존재하면 상기 학습데이터에 의거하여 주행조작의 정도 및 발생 시점을 예측하고, 상기 주행조작 정도 및 예측 시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부를 제어하기 위한 주행조작 예측신호를 생성하는 제어부, 상기 제어부에서 생성된 주행조작 예측신호에 의해 동작되는 멀미방지부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve these objects, a nuisance-relief device according to the present invention includes a sensor unit activated according to an input from the outside to acquire real-time driving information of a vehicle, A control unit for predicting the degree and the timing of the driving operation based on the data and generating a driving operation prediction signal for controlling the motion blur prevention unit located in the passenger seat area of the passenger at the driving operation degree and the predicted time, And a nuisance-preventing unit operated by an operation prediction signal.

또한, 상기 멀미방지부는 페달, 안전벨트, 진동모터, HUD(Head Up Display), 디스플레이 장치 중 적어도 어느 하나의 부재를 포함하는 멀미방지부재로 형성된 것을 특징으로 한다.The nuisance-preventing unit may be a nuisance-preventing member including at least one member of a pedal, a seat belt, a vibration motor, a HUD (Head Up Display), and a display device.

또한, 상기 제어부는 상기 실제 주행조작이 발생된 정도 및 시점과 상기 예측된 주행조작의 정도 및 시점을 비교하여 오차를 확인하는 것을 특징으로 한다.In addition, the control unit compares the degree and the time at which the actual driving operation is generated with the degree and the time of the predicted driving operation to check the error.

또한, 상기 제어부는 상기 확인된 오차를 반영하여 상기 학습데이터를 갱신하는 것을 특징으로 한다.In addition, the control unit may update the learning data by reflecting the identified error.

또한, 상기 제어부는 상기 학습데이터가 존재하지 않으면 상기 주행정보로 상기 학습데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.The control unit may generate the learning data from the running information if the learning data does not exist.

또한, 상기 주행조작은 상기 차량의 브레이크 작동여부, 가속페달 조작율, 핸들 조작율을 포함하는 주행조작인 것을 특징으로 한다.Further, the traveling operation is a traveling operation including the brake operation state of the vehicle, the acceleration pedal operation rate, and the steering wheel operation rate.

또한, 상기 주행정보는 상기 차량의 위치에 따른 지형정보, 상기 가속페달 조작율, 상기 브레이크 작동 여부, 상기 핸들 조작율 및 상기 차량의 전방에 존재하는 타 차량과의 상대거리와 상대속도를 포함하는 주행정보인 것을 특징으로 한다.The driving information may include at least one of topographical information according to the position of the vehicle, the accelerator pedal operation rate, the brake operation state, the steering wheel operation rate, and the relative distance with respect to the other vehicle existing in front of the vehicle, And travel information.

또한, 상기 멀미방지부는 시각, 청각, 촉각 중 적어도 하나의 감각을 통해 상기 멀미방지부재를 동작시키는 것을 특징으로 한다.The nuisance-preventing unit may operate the nuisance-preventing member through at least one of a visual sense, an auditory sense, and a tactile sense.

아울러, 본 발명에 따른 멀미 방지 방법은 제어부가 외부로부터의 입력에 따라 센서부를 활성화하는 단계, 상기 제어부가 상기 센서부로부터 차량의 실시간 주행정보를 획득하는 단계, 상기 제어부가 상기 주행정보로 구성된 학습데이터의 존재여부를 확인하는 단계, 상기 학습데이터가 존재하면 상기 학습데이터에 의거하여 주행조작의 정도 및 발생 시점을 예측하는 단계, 상기 제어부가 상기 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부를 제어하기 위한 주행조작 예측신호를 생성하는 단계, 상기 제어부가 상기 멀미방지부를 동작시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a nuisance-preventing method comprising the steps of activating a sensor unit in response to an input from a control unit, acquiring real-time driving information of the vehicle from the sensor unit, Determining whether or not the data exists, predicting the degree and the timing of occurrence of the driving operation based on the learning data if the learning data exists, Generating a driving operation prediction signal for controlling the nasal mucilage preventing unit located in the nasal discharge prevention unit, and causing the control unit to operate the nasalance prevention unit.

또한, 상기 멀미방지부를 동작시키는 단계 이후에 상기 실제 주행조작 정도 및 발생 시점과 상기 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점을 비교하여 오차를 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.And comparing the actual driving operation degree and the generation time with the expected driving operation degree and the generation time after the operation of the nausea prevention part to check an error.

또한, 상기 오차를 확인하는 단계 이후에 상기 확인된 오차를 반영하여 상기 학습데이터를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method may further include the step of updating the learning data by reflecting the identified error after the step of checking the error.

또한, 상기 학습데이터가 존재하지 않으면 상기 주행정보로 상기 학습데이터를 생성하여 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And generating and storing the learning data using the driving information if the learning data does not exist.

이와 같이, 본 발명은 운전자의 운전성향의 학습을 통해 동승자에게 운전자의 가속페달 조작, 브레이크 페달 조작, 휠 조작 등의 주행 조작을 예측하고, 이를 동승자에게 미리 제공하여 동승자의 멀미를 방지할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to predict a driving operation such as a driver's accelerator pedal operation, a brake pedal operation, a wheel operation, etc., to the passenger through learning of the driving propensity of the driver, It is effective.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀미 방지 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 멀미 방지 방법을 설명하기 위한 순서도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 학습데이터를 생성을 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 학습데이터를 기반으로 예측된 주행조작과 실제 발생된 주행조작을 비교한 도면1 is a block diagram showing a main configuration of a nasalmatism prevention device according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart for explaining a nausea prevention method according to an embodiment of the present invention
3 is a diagram for explaining generation of learning data according to an embodiment of the present invention;
FIG. 4 is a diagram showing a comparison between a traveling operation predicted based on learning data according to an embodiment of the present invention and a traveling operation actually generated;

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 다만, 실시예들을 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 잘 알려져 있고, 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 가급적 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 핵심을 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the exemplary embodiments of the present invention, descriptions of techniques which are well known in the art and are not directly related to the present invention will be omitted. This is to omit the unnecessary description so as to convey the key of the present invention more clearly without fading.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 멀미 방지 장치의 주요 구성을 나타내는 블록도이다. 1 is a block diagram showing the main configuration of a nasalmatism prevention apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 멀미방지장치(100)는 통신부(110), 센서부(120), 입력부(130), 표시부(140), 저장부(150), 멀미방지부(160) 및 제어부(170)를 포함할 수 있다. 1, a nuisance-preventing device 100 according to the present invention includes a communication unit 110, a sensor unit 120, an input unit 130, a display unit 140, a storage unit 150, a nuisance- And a controller 170.

통신부(110)는 CAN(Controller Area Network) 등의 통신을 통해 센서부(120) 및 제어부(170)와 통신을 수행한다. The communication unit 110 communicates with the sensor unit 120 and the control unit 170 through communication such as a CAN (Controller Area Network).

센서부(120)는 차량의 주행에 따른 주행정보에 대한 센싱정보를 감지하기 위한 복수개의 센서를 포함하여 형성될 수 있다. 센서부(120)는 차량의 위치를 확인하기 위한 GPS(Global Positioning Sensor), 차량의 속도를 감지하기 위한 속도센서, 차량의 휠 조작을 감지하기 위한 휠 감지센서, 차량의 브레이크 페달 조작을 확인하기 위한 센서, 차량의 가속페달 조작을 확인하기 위한 센서, 차량 전방에 위치한 타 차량의 존재여부를 확인할 수 있는 이미지 센서 등을 포함할 수 있다. 센서부(120)는 감지된 주행정보에 대한 신호를 통신부(110)를 통해 제어부(170)로 제공한다. The sensor unit 120 may include a plurality of sensors for sensing sensing information on driving information according to driving of the vehicle. The sensor unit 120 includes a GPS (Global Positioning Sensor) for confirming the position of the vehicle, a speed sensor for detecting the speed of the vehicle, a wheel detection sensor for detecting the operation of the wheel of the vehicle, A sensor for confirming the operation of the accelerator pedal of the vehicle, an image sensor for confirming the presence of another vehicle located in front of the vehicle, and the like. The sensor unit 120 provides the control unit 170 with a signal for the detected driving information through the communication unit 110. [

입력부(130)는 키패드, 터치패드, 터치스크린 등의 입력장치로 형성되어, 운전자로부터 입력되는 입력에 대한 입력신호를 생성하여 제어부(170)로 제공한다. 입력부(130)는 차량에 구비된 AVN(Audio, Video, Navigation)에 구비된 것이 바람직하다. The input unit 130 is formed of an input device such as a keypad, a touch pad, and a touch screen, and generates an input signal for an input input from a driver and provides the input signal to the control unit 170. The input unit 130 is preferably provided in AVN (Audio, Video, Navigation) provided in the vehicle.

표시부(140)는 AVN에 구비되어 차량의 주행정보에 대한 화면을 표시하고, 차량의 현재 위치 및 차량의 목적지 등의 정보에 대한 화면을 표시한다. 표시부(140)는 터치스크린 등으로 형성될 수 있으며, 이 경우에 표시부(140)는 입력부(130)의 역할을 동시에 수행할 수 있다. The display unit 140 is provided in the AVN to display a screen for driving information of the vehicle, and displays a screen for information such as the current position of the vehicle and the destination of the vehicle. The display unit 140 may be formed of a touch screen or the like. In this case, the display unit 140 may function as the input unit 130 at the same time.

저장부(150)는 지도서버(미도시)로부터 수신된 지도데이터를 저장하고, 운전자의 운전성향을 나타내는 학습데이터를 저장한다. 저장부(150)는 차량의 현재 위치에 따른 지형정보를 저장하고, 현재 위치에서의 가속페달 조작율, 현재 위치에서의 브레이크 작동 여부, 현재 위치에서의 핸들 조작율을 포함하는 주행정보를 기반으로 형성되는 학습데이터를 저장한다. 또한, 저장부(150)는 차량의 전방에 존재하는 타 차량과의 상대거리 및 상대속도를 학습데이터로 저장할 수 있다. The storage unit 150 stores map data received from a map server (not shown), and stores learning data indicating the driving propensity of the driver. The storage unit 150 stores the terrain information according to the current position of the vehicle, and based on the travel information including the accelerator pedal operation rate at the current position, the brake operation state at the current position, and the steering operation rate at the current position And stores learning data to be formed. In addition, the storage unit 150 may store the relative distance and the relative speed with other vehicles existing in front of the vehicle as learning data.

멀미방지부(160)는 동승자의 좌석 하단에 형성된 페달, 동승자의 좌석에 형성된 안전벨트, 동승자의 좌석에 형성된 진동모터, 동승자가 확인가능한 위치에 형성된 HUD(Head Up Display), 디스플레이 장치 등의 멀미방지부재로 형성될 수 있다. 이때, 멀미방지부(160)는 운전자의 측면에 위치한 좌석영역에 형성될 수 있고, 운전자의 후면에 위치한 좌석영역에 형성될 수 있다. The nuisance-preventing unit 160 includes a pedal formed at the lower end of a passenger seat, a seat belt formed in a seat of the passenger, a vibration motor formed in a seat of the passenger, a head up display (HUD) Preventing member. In this case, the nuisance-preventing part 160 may be formed in a seat area on the side of the driver, and may be formed in a seat area on the rear side of the driver.

제어부(170)는 통신부(110)를 통해 센서부(120)에서 획득된 주행정보로 구성된 학습데이터가 저장부(150)에 존재하는지 확인한다. 학습데이터가 저장부(150)에 존재하면 제어부(170)는 차량의 현재 주행정보 및 학습데이터에 의거하여 주행조작이 발생될 시점을 예측하고, 주행조작 예측시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부(160)를 제어하기 위한 주행조작 예측신호를 생성한다. 제어부(170)는 생성된 주행조작 예측신호를 기반으로 멀미방지부(160)를 동작시켜 동승자의 멀미를 방지한다.The control unit 170 checks whether learning data composed of the driving information acquired by the sensor unit 120 exists in the storage unit 150 through the communication unit 110. [ If the learning data exists in the storage unit 150, the control unit 170 predicts when the driving operation will occur based on the current driving information and the learning data of the vehicle. If the learning data is present in the storage unit 150, And generates a driving operation prediction signal for controlling the driving unit 160. [ The control unit 170 operates the nasal-massage prevention unit 160 based on the generated driving operation prediction signal to prevent motion sickness of the passenger.

보다 구체적으로, 제어부(170)는 입력부(130)를 통해 수신되는 동승자의 멀미방지를 위한 멀미방지 모드로의 진입신호에 따라 멀미방지 모드로 진입하여 센서부(120) 및 멀미방지부(160)를 활성화한다. The control unit 170 enters the nuisance-preventing mode according to the entry signal to the nuisance-preventing mode for preventing the nuisance of the occupant received through the input unit 130 and outputs the signal to the sensor unit 120 and the nasal- .

제어부(170)는 통신부(110)를 통해 센서부(120)에서 획득된 센싱정보를 수신하여 차량의 주행정보를 실시간으로 확인한다. 특히, 제어부(170)는 GPS부터 획득된 차량의 현재 위치, 차량의 현재 위치에 따른 지형정보를 확인하고, 현재 위치에서의 가속페달 조작율, 현재 위치에서의 브레이크 작동 여부, 현재 위치에서의 핸들 조작율을 포함하는 주행정보를 획득한다. 또한, 제어부(170)는 이미지 센서에서 획득된 영상데이터에 의거하여 현재 차량의 전방에 타 차량이 존재하는 경우, 타 차량과의 상대거리 및 상대속도를 포함하는 주행정보를 획득한다.The control unit 170 receives the sensing information obtained from the sensor unit 120 through the communication unit 110 and confirms the traveling information of the vehicle in real time. In particular, the controller 170 checks the current position of the vehicle obtained from the GPS and the terrain information according to the current position of the vehicle, and determines whether the accelerator pedal operation ratio at the current position, the brake operation at the current position, And obtains travel information including the operation rate. The control unit 170 acquires driving information including a relative distance and a relative speed with respect to another vehicle when the other vehicle exists in front of the current vehicle based on the image data acquired by the image sensor.

제어부(170)는 획득된 주행정보에 해당하는 학습데이터가 저장부(150)에 존재하는지 확인하여, 저장부(150)에 존재하지 않으면 획득된 주행정보로 학습데이터를 형성하여 저장부(150)에 저장한다. 반대로, 획득된 주행정보에 해당하는 학습데이터가 저장부(150)에 존재하면 제어부(170)는 차량의 주행조작 정도 및 발생 시점을 예측한다. 제어부(170)는 저장부(150)에 저장된 학습데이터를 호출하여 인공신경망에 도입한다. 제어부(170)는 학습데이터를 인공신경망에 도입하여 도출된 결과로부터 차량의 현재 위치를 기준으로 임계 범위 이내에서 차량의 가속페달 조작율, 브레이크 작동 여부, 핸들 조작율을 포함하는 주행조작의 정도 및 발생 시점을 지속적으로 예측할 수 있다. 제어부(170)는 차량의 현재 위치의 전방에 타 차량이 존재하면 저장부(150)에 기저장된 학습데이터에서 타 차량과의 상대거리 및 상대속도를 예측할 수 있다. The control unit 170 determines whether the learning data corresponding to the obtained driving information exists in the storage unit 150. If the learning data does not exist in the storage unit 150, . Conversely, if learning data corresponding to the obtained driving information exists in the storage unit 150, the control unit 170 predicts the driving operation degree and the generation time of the vehicle. The control unit 170 calls the learning data stored in the storage unit 150 and introduces the learning data into the artificial neural network. The control unit 170 determines the degree of driving operation including the accelerator pedal operation rate, brake operation state, steering wheel operation rate, and the like of the vehicle within the critical range based on the result obtained by introducing the learning data into the artificial neural network, The time of occurrence can be continuously predicted. The control unit 170 can predict the relative distance and relative speed with the other vehicle from the pre-stored learning data in the storage unit 150 if there is another vehicle ahead of the current position of the vehicle.

제어부(170)는 예측된 주행조작 발생 시점이 도래하면 예측된 주행조작 정도에 대응되도록 멀미방지부(160)를 제어하기 위한 제어신호를 생성한다. 제어신호는 예측된 차량의 브레이크 작동정도, 가속페달의 작동 정도, 핸들의 작동 정도를 확인하여 생성할 수 있다. The control unit 170 generates a control signal for controlling the nasal-immobilization unit 160 so as to correspond to the estimated degree of driving operation when the predicted running operation occurrence time arrives. The control signal can be generated by checking the degree of brake operation of the predicted vehicle, the degree of operation of the accelerator pedal, and the degree of operation of the steering wheel.

제어부(170)는 생성된 제어신호에 의거하여 멀미방지부(160)를 동작시킨다. 제어부(170)는 멀미방지부(160)가 동승자의 좌석 하단에 형성된 페달인 경우, 페달에 진동 등의 동작을 발생시켜 동승자에게 차량의 움직임 변화에 대한 경고를 제공할 수 있다. 제어부(170)는 멀미방지부(160)가 동승자의 좌석에 형성된 안전벨트인 경우, 동승자가 착용한 안전벨트에 진동을 발생시키거나, 안전벨트에 텐션을 발생시켜 동승자에게 차량의 움직임 변화에 대한 경고를 제공할 수 있다. 아울러, 제어부(170)는 멀미방지부(160)가 동승자의 좌석에 형성된 진동모터인 경우, 좌석에 진동을 발생시켜 차량의 움직임 변화에 대한 경고를 제공할 수 있다. 제어부(170)는 멀미방지부(160)가 동승자가 확인가능한 위치에 형성된 HUD(Head Up Display) 또는 디스플레이 장치일 경우, 브레이크 작동정보, 가속페달의 작동 정보, 핸들의 작동 정보에 대한 정보를 표시할 수 있다. The control unit 170 operates the nuisance-preventing unit 160 based on the generated control signal. When the nuisance-preventing unit 160 is a pedal formed at the lower end of the seat of the passenger, the control unit 170 generates an action such as vibration on the pedal to provide a warning to the passenger of the change of the vehicle movement. When the nuisance-preventing unit 160 is a seatbelt formed on a seat of a passenger, the control unit 170 generates vibration on the seatbelt worn by the passenger, or generates tension on the seatbelt, You can provide a warning. In addition, when the nuisance-preventing unit 160 is a vibration motor provided in the seat of the passenger, the control unit 170 may generate a vibration in the seat and provide a warning about a change in the motion of the vehicle. The control unit 170 displays information on the brake operation information, the operation information of the accelerator pedal, and the operation information of the steering wheel when the nuisance-preventing unit 160 is a HUD (Head Up Display) or a display device formed at a position where the occupant can check can do.

아울러, 제어부(170)는 운전자가 현재 위치 및 임계범위 이내에서 가속페달, 브레이크, 핸들 등을 조작한 실제 주행조작 정도 및 발생 시점을 실시간으로 확인한다. 제어부(170)는 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점과 확인된 실제 주행조작 조작 및 발생 시점을 비교한다. In addition, the control unit 170 confirms in real time the degree of actual driving operation and the point of time when the driver operated the accelerator pedal, brake, steering wheel, etc., within the current position and the critical range. The control unit 170 compares the predicted degree of driving operation and the time of occurrence with the estimated actual driving operation and the generation time.

제어부(170)는 비교결과에 의거하여 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점과 실제 주행조작 정도 및 발생 시점의 에러를 확인하여 이를 보정한다. 제어부(170)는 보정된 에러값을 이용하여 저장부(150)에 저장된 학습데이터를 갱신한다. 이때, 제어부(170)는 학습데이터를 갱신할 수도 있고, 실제 주행조작 발생 시점의 학습데이터를 저장부(150)에 누적할 수도 있다. 제어부(170)는 누적된 학습데이터와 저장부(150)에 기저장된 학습데이터의 평균값을 산출하여 저장부(150)의 학습데이터를 갱신할 수 있다. 이로 인해, 제어부(170)는 학습데이터의 에러율을 보상할 수 있다.
The control unit 170 checks and corrects the predicted degree and direction of the driving operation estimated based on the comparison result, the actual driving operation accuracy, and the generation time. The control unit 170 updates the learning data stored in the storage unit 150 using the corrected error value. At this time, the control unit 170 may update the learning data or may accumulate the learning data at the time of occurrence of the actual traveling operation in the storage unit 150. [ The control unit 170 may calculate the average value of the accumulated learning data and the learning data already stored in the storage unit 150 and update the learning data of the storage unit 150. [ Thus, the control unit 170 can compensate the error rate of the learning data.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 멀미 방지 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 2 is a flowchart for explaining a nausea prevention method according to an embodiment of the present invention.

도 1 및 도 2를 참조하면, S11단계에서 제어부(170)는 입력부(130)로부터 동승자의 멀미를 방지하기 위한 멀미방지 모드로의 진입신호가 수신되면, 멀미방지 모드로 진입한다. Referring to FIGS. 1 and 2, in step S11, the control unit 170 enters the nuisance-preventing mode when an entry signal to the nuisance-preventing mode for preventing the nuisance of the passenger is received from the input unit 130. [

멀미방지 모드로 진입한 제어부(170)는 S13단계에서 센서부(120)를 제어하여 센서부(120)에 포함된 센서들을 활성화하고, 멀미방지부(160)를 활성화한다. The controller 170 enters the nasalmesis prevention mode. In step S13, the controller 170 controls the sensor unit 120 to activate the sensors included in the sensor unit 120 and activate the nasal mucilage prevention unit 160.

S15단계에서 제어부(170)는 통신부(110)를 통해 센서부(120)에서 획득된 주행정보를 실시간으로 획득한다. 특히, 제어부(170)는 GPS부터 획득된 차량의 현재 위치, 차량의 현재 위치에 따른 지형정보를 확인하고, 현재 위치에서의 가속페달 조작율, 현재 위치에서의 브레이크 작동 여부, 현재 위치에서의 핸들 조작율을 포함하는 주행정보를 획득한다. 또한, 제어부(170)는 이미지 센서에서 획득된 영상데이터에 의거하여 현재 차량의 전방에 타 차량이 존재하는 경우, 타 차량과의 상대거리 및 상대속도를 포함하는 주행정보를 획득한다. In step S15, the control unit 170 acquires the travel information obtained from the sensor unit 120 in real time through the communication unit 110. [ In particular, the controller 170 checks the current position of the vehicle obtained from the GPS and the terrain information according to the current position of the vehicle, and determines whether the accelerator pedal operation ratio at the current position, the brake operation at the current position, And obtains travel information including the operation rate. The control unit 170 acquires driving information including a relative distance and a relative speed with respect to another vehicle when the other vehicle exists in front of the current vehicle based on the image data acquired by the image sensor.

이어서, S17단계에서 제어부(170)는 저장부(150)에 S15단계에서 획득된 주행정보를 기반으로 하는 학습데이터의 존재유무를 확인한다. 이때, 제어부(170)는 차량의 현재 위치 및 현재 위치를 기준으로 임계거리 이내의 학습데이터의 존재유무를 확인한다. S17단계의 확인결과, 저장부(150)에 학습데이터가 존재하면 제어부(170)는 S19단계로 진행하고, 저장부(150)에 학습데이터가 존재하지 않으면 제어부(170)는 S33단계로 진행한다.In step S17, the controller 170 confirms whether or not learning data based on the driving information acquired in step S15 is present in the storage unit 150. [ At this time, the controller 170 confirms the presence or absence of learning data within a critical distance based on the current position and the current position of the vehicle. If it is determined in step S17 that the learning data exists in the storage unit 150, the controller 170 proceeds to step S19. If the learning data does not exist in the storage unit 150, the controller 170 proceeds to step S33 .

S17단계의 확인결과, 저장부(150)에 학습데이터가 존재하면 S19단계에서 제어부(170)는 차량의 주행조작 정도 및 발생 시점을 예측한다. 제어부(170)는 저장부(150)에 저장된 학습데이터를 호출하여 인공신경망에 도입한다. 제어부(170)는 학습데이터를 인공신경망에 도입하여 도출된 결과로부터 차량의 현재 위치를 기준으로 임계 범위 이내에서 차량의 가속페달 조작율, 브레이크 작동 여부, 핸들 조작율을 포함하는 주행조작의 정도 및 발생 시점을 지속적으로 예측할 수 있다. 제어부(170)는 차량의 현재 위치의 전방에 타 차량이 존재하면 저장부(150)에 기저장된 학습데이터에서 타 차량과의 상대거리 및 상대속도를 예측할 수 있다. As a result of the check in step S17, if there is learning data in the storage unit 150, the control unit 170 predicts the driving operation degree and the generation time of the vehicle in step S19. The control unit 170 calls the learning data stored in the storage unit 150 and introduces the learning data into the artificial neural network. The control unit 170 determines the degree of driving operation including the accelerator pedal operation rate, brake operation state, steering wheel operation rate, and the like of the vehicle within the critical range based on the result obtained by introducing the learning data into the artificial neural network, The time of occurrence can be continuously predicted. The control unit 170 can predict the relative distance and relative speed with the other vehicle from the pre-stored learning data in the storage unit 150 if there is another vehicle ahead of the current position of the vehicle.

S21단계에서 제어부(170)는 예측된 주행조작 발생 시점이 도래하는지 판단하여, 주행조작 발생 시점이 도래하면 제어부(170)는 S23단계로 진행하고, 주행조작 시점이 도래하지 않으면 주행조작 발생 시점의 도래를 대기한다.In step S21, the controller 170 determines whether a predicted traveling operation occurrence time arrives. If the traveling operation occurrence time arrives, the controller 170 proceeds to step S23. If the traveling operation time does not arrive, Wait for arrival.

S23단계에서 제어부(170)는 주행조작 발생 시점에 S19단계에서 예측된 주행조작 정도에 대응되는 제어신호를 생성한다. 제어부(170)는 예측된 차량의 브레이크 작동정도, 가속페달의 작동 정도, 핸들의 작동 정도를 확인하여 멀미방지부(160)를 동작시키기 위한 제어신호를 생성한다. In step S23, the control unit 170 generates a control signal corresponding to the degree of driving operation predicted in step S19 at the time of occurrence of the driving operation. The control unit 170 generates a control signal for operating the nuisance-preventing unit 160 by checking the predicted degree of brake operation of the vehicle, the degree of operation of the accelerator pedal, and the degree of operation of the steering wheel.

S25단계에서 제어부(170)는 생성된 제어신호에 의거하여 멀미방지부(160)를 동작시킨다. In step S25, the control unit 170 operates the nuisance-preventing unit 160 based on the generated control signal.

이후, S27단계에서 제어부(170)는 운전자가 현재 위치 및 임계범위 이내에서 가속페달, 브레이크, 핸들 등을 조작한 실제 주행조작 정도 및 발생 시점을 확인한다. Thereafter, in step S27, the controller 170 confirms the degree of actual driving operation and the point of time when the driver operated the accelerator pedal, the brake, the steering wheel, etc. within the current position and the critical range.

S29단계에서 제어부(170)는 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점과 확인된 실제 주행조작 조작 및 발생 시점을 비교하고, S31단계로 진행한다.In step S29, the control unit 170 compares the predicted driving operation degree and the generation time with the confirmed actual driving operation and the generation time, and proceeds to step S31.

S31단계에서 제어부(170)는 S29단계의 비교결과에 따라 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점과 실제 주행조작 정도 및 발생 시점의 에러를 확인하여 이를 보정한다.In step S31, the controller 170 checks the degree and the timing of the estimated driving operation, the actual driving operation, and the time of occurrence according to the comparison result of step S29, and corrects the errors.

이어서, S33단계에서 제어부(170)는 보정된 에러값을 이용하여 저장부(150)에 저장된 학습데이터를 갱신한다. 이때, 제어부(170)는 학습데이터를 갱신할 수도 있고, 실제 주행조작 발생 시점의 학습데이터를 저장부(150)에 누적할 수도 있다. 제어부(170)는 누적된 학습데이터와 저장부(150)에 기저장된 학습데이터의 평균값을 산출하여 저장부(150)의 학습데이터를 갱신할 수 있다. 이로 인해, 제어부(170)는 학습데이터의 에러율을 보상할 수 있다. In step S33, the controller 170 updates the learning data stored in the storage unit 150 using the corrected error value. At this time, the control unit 170 may update the learning data or may accumulate the learning data at the time of occurrence of the actual traveling operation in the storage unit 150. [ The control unit 170 may calculate the average value of the accumulated learning data and the learning data already stored in the storage unit 150 and update the learning data of the storage unit 150. [ Thus, the control unit 170 can compensate the error rate of the learning data.

반대로, S17단계의 확인결과, 저장부(150)에 학습데이터가 존재하지 않으면 S33단계에서 제어부(170)는 S15단계에서 획득된 주행정보를 기반으로 학습데이터를 형성하여 누적하고, S35단계로 진행하여 누적된 학습데이터를 저장부(150)에 저장한다. 이로 인해, 제어부(170)는 차량이 현재 위치를 다시 지나갈 경우에 S35단계에서 저장된 학습데이터를 이용하여 상기의 단계들을 수행함으로써, 동승자의 멀미를 방지할 수 있다.
On the contrary, if it is determined in step S17 that there is no learning data in the storage unit 150, the control unit 170 forms and accumulates learning data based on the driving information acquired in step S15, and proceeds to step S35 And stores the accumulated learning data in the storage unit 150. Accordingly, when the vehicle passes the current position again, the control unit 170 can perform the above steps using the learning data stored in step S35, thereby preventing motion sickness of the passenger.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 학습데이터를 생성을 설명하기 위한 도면이다. 이때, 도 3은 학습데이터 중에서 운전자의 브레이크 페달 조작 성향에 따른 타 차량과의 상대속도 및 상대거리를 학습데이터로 생성하는 것을 설명한다. 3 is a diagram for explaining generation of learning data according to an embodiment of the present invention. At this time, FIG. 3 explains that among the learning data, the relative speed and the relative distance with the other vehicle according to the brake pedal manipulation tendency of the driver are generated by the learning data.

도 1 및 도 3을 참조하면, 도 3a)는 차량의 브레이크가 작동된 시점에 대한 학습데이터이다. 도 3a)의 x축은 차량이 주행한 거리를 나타내며, y축은 x축에 해당하는 거리 주행 시에 운전자가 브레이크를 작동한 상태를 나타낸다. 이때, y축 값이 0인 경우는 브레이크 페달을 밟지 않은 경우를 나타내고, y축의 값이 인 경우는 브레이크 페달을 밟은 경우를 나타낸다. Referring to FIGS. 1 and 3, FIG. 3A) is learning data on the time when the brakes of the vehicle are activated. 3a) represents the distance traveled by the vehicle, and the y-axis represents the state in which the driver operates the brake at the time of distance travel corresponding to the x-axis. At this time, when the y-axis value is 0, the brake pedal is not depressed, while when the y-axis value is depressed, the brake pedal is depressed.

도 3b)는 차량이 주행 중에 차량의 전방에 위치한 타 차량과의 상대속도를 나타내는 학습데이터이다. 도 3b)의 x축은 도 3a)와 마찬가지로 차량이 주행한 거리를 나타내며, y축은 브레이크 페달의 작동유무에 따라 변경되는 타 차량과의 상대속도를 나타낸다. 3B) is learning data showing the relative speed with the other vehicle located in front of the vehicle while the vehicle is running. 3B) represents the distance traveled by the vehicle, and the y axis represents the relative speed with respect to the other vehicle which changes depending on whether the brake pedal is operated or not.

도 3c)는 차량이 주행 중에 차량의 전방에 위치한 타 차량과의 상대거리를 나타내는 학습데이터이다. 도 3c)의 x축은 도 3a) 및 도 3b)와 마찬가지로 차량이 주행한 거리를 나타내며, y축은 브레이크 페달의 작동유무에 따라 변경되는 타 차량과의 상대거리를 나타낸다.
3C) is learning data representing the relative distance with the other vehicle located in front of the vehicle while the vehicle is running. 3C) shows the distance traveled by the vehicle, and the y-axis represents the relative distance to the other vehicle, which is changed depending on whether the brake pedal is operated or not, as in FIGS. 3A and 3B.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 학습데이터를 기반으로 예측된 주행조작과 실제 발생된 주행조작을 비교한 도면이다. FIG. 4 is a diagram comparing a driving operation predicted based on learning data according to an embodiment of the present invention and an actually generated driving operation.

도 4를 참조하면, 도 4a)는 도 3에서 획득된 학습데이터를 인공신경망에 대입하였을 때의 예측결과를 나타낸다. 보다 구체적으로, 도 4a)에 도시된 그래프에서 화살표가 표시된 위치는 차량이 도 3의 학습데이터를 획득한 위치와 동일한 위치를 주행할 때, 브레이크 페달 값이 1이 되는 위치를 예측한 값이다. Referring to FIG. 4, FIG. 4A shows a prediction result obtained when the learning data obtained in FIG. 3 is substituted into the artificial neural network. More specifically, a position indicated by an arrow in the graph shown in Fig. 4A) is a value predicted to be a position at which the brake pedal value becomes 1 when the vehicle travels at the same position as the position at which the learning data of Fig. 3 is acquired.

도 4b)에 도시된 점선으로 도시된 그래프는 브레이크 페달이 작동될 것으로 예측된 그래프이고, 실선으로 도시된 그래프는 브레이크 페달이 실제 작동된 값을 측정한 그래프이다. 이와 같이, 운전자의 운전성향으로부터 예측된 주행조작과 실제 운전자의 주행조작이 거의 일치하는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 본 발명은 운전자의 운전 성향을 학습하여, 운전자의 주행조작을 예측할 수 있고, 예측된 주행조작 시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부(160)를 동작시킴으로써, 동승자가 운전자의 운전 성향을 미리 확인할 수 있어 동승자가 멀미를 느끼는 현상을 방지할 수 있는 효과가 있다.
4B) is a graph predicted that the brake pedal is to be operated, and a solid line is a graph in which the brake pedal actually operates. As described above, it can be confirmed that the traveling operation predicted from the driving propensity of the driver substantially coincides with the traveling operation of the actual driver. Thus, the present invention learns the driving behavior of the driver, predicts the driving operation of the driver, and operates the nasal mobility control unit 160 located in the seat area of the passenger at the predicted traveling operation time, It is possible to prevent the phenomenon that the passenger feels motion sickness.

지금까지 실시예를 통하여 본 발명에 따른 멀미 방지 장치 및 방법에 대하여 설명하였다. 본 명세서와 도면에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 상기에 기재된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.[0053] The nausea prevention device and the nausea prevention method according to the present invention have been described through the embodiments. Although the present invention has been described in connection with what is presently considered to be preferred embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, The present invention is not limited thereto. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present invention are possible in addition to the embodiments described above.

100: 멀미방지장치 110: 통신부
120: 센서부 130: 입력부
140: 표시부 150: 저장부
160: 멀미방지부 170: 제어부100: Nausea prevention device 110:
120: sensor unit 130: input unit
140: Display unit 150:
160: Nausea prevention part 170: Control part

Claims (12)

외부로부터의 입력에 따라 활성화되어 차량의 실시간 주행정보를 획득하는 센서부;
상기 센서부에서 획득된 주행정보로 구성된 학습데이터가 존재하면 상기 학습데이터에 의거하여 주행조작의 정도 및 발생 시점을 예측하고, 상기 주행조작 정도 및 예측 시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부를 제어하기 위한 주행조작 예측신호를 생성하는 제어부;
상기 제어부에서 생성된 주행조작 예측신호에 의해 동작되는 멀미방지부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치.A sensor unit activated according to an input from the outside to acquire real-time running information of the vehicle;
Wherein when the learning data composed of the driving information acquired by the sensor unit exists, the degree and the generation time of the driving operation are predicted based on the learning data, and the nausea prevention unit located in the passenger seat area of the passenger A control unit for generating a driving operation prediction signal for driving the vehicle;
A nuisance-preventing unit operated by the driving operation prediction signal generated by the control unit;
And a control unit for controlling the movement of the nosepiece. 제1항에 있어서,
상기 멀미방지부는
페달, 안전벨트, 진동모터, HUD(Head Up Display), 디스플레이 장치 중 적어도 어느 하나의 부재를 포함하는 멀미방지부재로 형성된 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. The method according to claim 1,
The motion-
And a nausea prevention member including at least one member selected from the group consisting of a pedal, a seat belt, a vibration motor, a head up display (HUD), and a display device. 제2항에 있어서,
상기 제어부는
상기 실제 주행조작이 발생된 정도 및 시점과 상기 예측된 주행조작의 정도 및 시점을 비교하여 오차를 확인하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. 3. The method of claim 2,
The control unit
Wherein an error is confirmed by comparing the degree and the time of occurrence of the actual driving operation with the degree and the time of the driving operation predicted. 제3항에 있어서,
상기 제어부는
상기 확인된 오차를 반영하여 상기 학습데이터를 갱신하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. The method of claim 3,
The control unit
And updates the learning data by reflecting the identified error. 제3항에 있어서,
상기 제어부는
상기 학습데이터가 존재하지 않으면 상기 주행정보로 상기 학습데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. The method of claim 3,
The control unit
And if the learning data does not exist, generates the learning data with the running information. 제5항에 있어서,
상기 주행조작은
상기 차량의 브레이크 작동여부, 가속페달 조작율, 핸들 조작율을 포함하는 주행조작인 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. 6. The method of claim 5,
The traveling operation
Wherein the operation is a traveling operation including a brake operation state of the vehicle, an acceleration pedal operation rate, and a steering operation rate. 제6항에 있어서,
상기 주행정보는
상기 차량의 위치에 따른 지형정보, 상기 가속페달 조작율, 상기 브레이크 작동 여부, 상기 핸들 조작율 및 상기 차량의 전방에 존재하는 타 차량과의 상대거리와 상대속도를 포함하는 주행정보인 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. The method according to claim 6,
The traveling information
The driving information including the terrain information according to the position of the vehicle, the accelerator pedal operation rate, the brake operation state, the steering wheel operation rate, and the relative distance with respect to the other vehicle in front of the vehicle and the relative speed. Nausea prevention device. 제2항에 있어서,
상기 멀미방지부는
시각, 청각, 촉각 중 적어도 하나의 감각을 통해 상기 멀미방지부재를 동작시키는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 장치. 3. The method of claim 2,
The motion-
Wherein said nuisance-preventing member is operated through at least one sensation of visual, auditory or tactile sense. 제어부가 외부로부터의 입력에 따라 센서부를 활성화하는 단계;
상기 제어부가 상기 센서부로부터 차량의 실시간 주행정보를 획득하는 단계;
상기 제어부가 상기 주행정보로 구성된 학습데이터의 존재여부를 확인하는 단계;
상기 학습데이터가 존재하면 상기 학습데이터에 의거하여 주행조작의 정도 및 발생 시점을 예측하는 단계;
상기 제어부가 상기 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점에 동승자의 좌석영역에 위치한 멀미방지부를 제어하기 위한 주행조작 예측신호를 생성하는 단계;
상기 제어부가 상기 멀미방지부를 동작시키는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 방법. The control unit activating the sensor unit according to an input from the outside;
The control unit obtaining real-time driving information of the vehicle from the sensor unit;
Checking whether there is learning data composed of the running information;
Estimating a degree of a driving operation and a generation time point based on the learning data if the learning data exists;
Generating a driving operation prediction signal for controlling the nasal mobility control unit located in a passenger seat area of the occupant at the estimated degree of driving operation and the time of occurrence;
Operating the nuisance-preventing unit by the control unit;
Wherein the nasal obstruction prevention method comprises the steps of: 제9항에 있어서,
상기 멀미방지부를 동작시키는 단계 이후에
상기 실제 주행조작 정도 및 발생 시점과 상기 예측된 주행조작 정도 및 발생 시점을 비교하여 오차를 확인하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 방법10. The method of claim 9,
After the step of operating the nasal breathing prevention part
Comparing an actual driving operation degree and an occurrence time point with a predicted driving operation degree and a generation time point to check an error;
A nausea prevention method 제10항에 있어서,
상기 오차를 확인하는 단계 이후에
상기 확인된 오차를 반영하여 상기 학습데이터를 갱신하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 방법.11. The method of claim 10,
After confirming the error
Updating the learning data by reflecting the identified error;
Wherein the nasal obstruction prevention method comprises the steps of: 제10항에 있어서,
상기 학습데이터가 존재하지 않으면 상기 주행정보로 상기 학습데이터를 생성하여 저장하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀미 방지 방법. 11. The method of claim 10,
Generating and storing the learning data as the driving information if the learning data does not exist;
Wherein the nasal obstruction prevention method comprises the steps of:
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