KR20160034210A

KR20160034210A - 설정 속도의 사전 설정을 통한 자동차 작동 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20160034210A
Application number: KR1020150131217A
Authority: KR
Inventors: 마크 나우만; 옌스 릿쳐르트; 토비아스 라트케; 귄터 에마누엘
Original assignee: 로베르트 보쉬 게엠베하
Priority date: 2014-09-19
Filing date: 2015-09-16
Publication date: 2016-03-29
Also published as: DE102015202216A1; US20160082947A1; KR102342570B1; CN105438179A; CN105438179B; US9506767B2

Abstract

본 발명은 자동차(1) 작동 방법에 관한 것이며, 상기 방법은,
- 가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로의 경로 구간들 및 상기 경로 구간들에 할당된 구간 파라미터들을 제공하는 단계(S1)와,
- 가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로를 부분 구간들로 분할하는 단계(S2)와,
- 사전 설정된 목적 함수와 관련하여 부분 구간들의 구간 경계들에서 설정 속도의 최적화를 실행하는 단계(S3)와,
- 설정 속도의 진행 패턴을 획득하기 위해, 구간 경계들의 위치에서 획득한 설정 속도를 보간하는 단계(S4)와,
- 설정 속도의 진행 패턴의 사전 설정에 기초하여 자동차(1)를 작동하는 단계를 포함한다.

Description

설정 속도의 사전 설정을 통한 자동차 작동 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR OPERATING A MOTOR VEHICLE BY PRESETTING A SET SPEED}

본 발명은 자동차, 특히, 예를 들어 연료 소비의 최소화와 같은 최적화를 목표로 설정 속도의 사전 설정을 최적화하기 위한 방법에 관한 것이다.

요즘의 자동차용 운전자 보조 시스템은 특히 속도 제어 장치를 포함한다. 이는 전방 주행 경로를 고려하여 설정 속도의 진행 패턴을 사전 설정할 수 있도록 하며, 상기 진행 패턴에 의해 주행 경로의 운행을 위한 연료 소비가 절감될 수 있다. 또한, 하이브리드 구동 시스템에서는, 다양한 구동 유닛들에 의해 제공되는 구동 출력의 분배를 사전 설정하는 부하 분배를 결정하는 데 있어 자유도가 존재한다. 그로 인해 광범위한 최적화 문제가 발생하며, 이러한 문제는 자동차 내부에서의 제한된 연산 능력으로 인해 지금까지 만족스러운 지속 시간 이내에 최적으로 해결될 수 없었다.

공보 WO 2013/087536 A1호에 공개되어 있는 자동차의 에너지 소비 관리 방법에서는, 하나의 주행 경로가 세그먼트들로 분할되고, 이들 세그먼트 각각에는 자동차가 상기 세그먼트를 주파해야 하는 속도가 할당된다. 각각 두 개의 세그먼트 간의 속도 전환들에 확률이 할당된다. 최적화를 수행하기 위해, 세그먼트들 간의 확률에 에너지 소비 모델이 적용된다.

본 발명에 따르면, 청구항 제1항에 따라 설정 속도의 사전 설정을 통해 자동차를 작동하는 방법 및 다른 독립항들에 따른 장치 및 자동차가 제공된다.

추가 구성들은 종속 청구항들에 명시된다.

제1 양태에 따르면, 이하의 단계를 포함하는 자동차 작동 방법이 제공된다.

- 가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로의 경로 구간들 및 상기 경로 구간들에 할당된 구간 파라미터를 제공하는 단계와,

- 가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로를 부분 구간들로 분할하는 단계와,

- 사전 설정된 목적 함수와 관련하여 부분 구간들의 구간 경계들에서 설정 속도의 최적화를 수행하는 단계와,

- 설정 속도의 진행 패턴을 획득하기 위해, 구간 경계들의 위치에서 획득한 설정 속도를 보간하는 단계와,

- 설정 속도의 진행 패턴의 사전 설정에 기초하여 자동차를 작동하는 단계.

상기 방법의 사상은, 전방 주행 경로에 걸친 설정 속도의 진행 패턴의 최적화를 위한 최적화 문제를 한 가지의 최적화 문제로 재수정하여, 짧은 연산 시간 내에 양호한 해결 품질이 달성될 수 있도록 상기 최적화 문제를 감소시키는 것이다. 이를 위해, 운행이 예상되는 주행 경로가 부분 구간들로 분할되고, 주행 경로에 걸친 설정 속도의 진행 패턴은 주행 경로의 부분 구간들 간의 구간 경계들의 위치에서만 목적 함수에 따라 최적화된다.

속도 계획, 즉, 구간 경계들에서의 설정 속도의 조정 또는 변경은 탐색 공간의 탐험(exploration)과 탐사(exploitation) 사이의 바람직한 절충을 보장하는 메타휴리스틱에 의해 수행된다.

그 결과, 사전 설정된 속도 제한 내에서 전방 주행 경로에 걸친 자동차 설정 속도의 진행 패턴을, 특히 연료 소비에 대한 정보를 규정하는 목적 함수에 따라, 최적화하는 점이 달성된다.

특히, 이러한 방식은 하이브리드 구동 시스템에서 부하 분배(토크 분배)와 최적화의 조합도 가능하게 한다.

상기 방법에 의해, 주어진 전방 주행 경로 상에서 설정 속도의 에너지 사용 최적화/연료 사용 최적화 사전 설정을 위한, 해결하기 쉽지 않은 최적화 문제가 축소된 최적화 문제로 수정된다. 이 경우, 설정 속도 사전 설정은 주행 경로에서 분할되었던 부분 구간들 간의 구간 경계들에 대해서만 최적화되고, 이들 사이에서, 최적화를 통해 결정된 설정 속도들 간의 전환이 구간 경계들에서 보간을 통해 근사된다. 하이브리드 구동 시스템에서는 부하 분배의 상응하는 결정 또는 최적화가 동시에 또는 후속 처리될 수 있다.

또한, 가장 높은 확률로 운행될 주행 경로는 이미 운행된 주행 경로를 기초로 하여, 운전자에 의해 입력된 내비게이션 데이터 또는 경험값을 토대로 결정될 수 있다.

확률이 가장 높은 주행 경로로부터 형성된 경로 구간들에 대한 정보는, 특히, 오르막 구간 또는 내리막 구간에 대한 정보, 노면 상태 또는 도로 유형에 대한 정보, 및/또는 하나 이상의 속도 제한에 대한 정보를 포함하는 연료 소비 관련 구간 파라미터들을 보유할 수 있다.

주행 경로는, 구간 경계들에서 서로 연결되는 부분 구간들로 분할되며, 상기 구간 경계들은,

- 등간격으로 분할되고, 그리고/또는

- 주행 경로에서 사전 설정된 속도 상한 및/또는 속도 하한의 기울기가 변경되는 위치들에 제공되며, 그리고/또는

- 주행 경로에서 에너지 상한 및/또는 에너지 하한의 기울기가 변경되는 위치들에 제공되며, 이때 에너지 상한 및/또는 에너지 하한은 주행 경로의 상기 위치에서의 자동차의 위치 에너지와, 속도 상한 및/또는 속도 하한에 상응하는 속도에서의 운동 에너지를 합산하여 산출된다.

일 실시예에 따르면, 목적 함수는 구간들에서의 연료 소비의 합에 상응할 수 있다.

또한, 최적화는 메타휴리스틱 기법, 특히 모의 담금질 기법 또는 진화 연산 알고리즘, 특히 IWO(Invasive Weed Optimization) 기법에 기반할 수 있다. 또 다른 최적화 기법으로서, 동적 프로그래밍이 이용될 수 있다.

하이브리드 구동 시스템에서는, 획득된 설정 속도의 진행 패턴에 기초하여, 연료 소비 최적화에 따른 구동 유닛들 간의 부하 분배를 결정하기 위해 ECMS 기법이 수행될 수 있다.

특히, 목적 함수는 결정된 부하 분배에 따라 좌우될 수 있으며, 이 경우 최적화와 후속하는 ECMS 기법이 반복적으로 수행된다.

또한, 자동차는 설정 속도의 진행 패턴의 사전 설정을 기반으로 자동 속도 제어를 이용하여 작동될 수 있다.

또 다른 한 양태에 따르면, 자동차의 작동을 위한 장치, 특히 자동차 제어 장치가 제공되며, 상기 장치는 전술한 방법들 중 하나를 실행하도록 설계된다.

또한, 구간 경계들의 위치에서 획득된 설정 속도들의 보간은 선형 함수 또는 삼차 함수를 이용하여 수행될 수 있다.

또 다른 한 양태에 따르면, 하이브리드 구동 시스템 및 전술한 장치를 구비한 자동차가 제공된다.

이하, 첨부된 도면을 참조로 실시예들이 상세히 설명된다.
도 1은 운전자 보조 시스템을 구비한 자동차의 개략도이다.
도 2는 전방 주행 경로를 고려하는 최적화 기법을 통해, 설정 속도의 사전 설정을 결정하기 위한 방법 단계들을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 주행 경로를 위해 사전 설정된 속도 제한들의 특성화된 지점들에서의 주행 경로의 분할을 통해 경로 구간들로 분할된 주행 경로를 보여주는 그래프이다.

도 1은 제1 구동 유닛(3), 예를 들어 연소 엔진, 그리고 제2 구동 유닛(4), 예를 들어 전기 구동부를 가진 하이브리드 구동 시스템(2)을 구비한 자동차(1)를 도시한다. 제1 구동 유닛(3) 및 제2 구동 유닛(4)은 공동으로 또는 별도로 구동 토크, 즉, 구동 출력을 (도시되지 않은) 출력축을 통해 구동 휠들에 전달할 수 있다.

제1 구동 유닛(3)으로서의 연소 엔진은 연료 탱크(6)를 통해 화학적 에너지원으로서의 연료를 공급받는다. 제2 구동 유닛(4)으로서의 전기 구동부(4)는 에너지 저장 장치(7)로부터 전기 에너지를 공급받는다.

또한, 하이브리드 구동 시스템(2)은 각각의 부분 구동 토크를 제공하기 위한 제1 구동 유닛(3) 및 제2 구동 유닛(4)을 제어하기 위해 하이브리드 제어 장치(5)를 포함한다.

제공될 구동 토크에 대한 정보 및 부하 분배에 대한 정보를 하이브리드 제어 장치(5)에 전달하는 자동차 제어 장치(10)가 제공된다. 부하 분배는, 제공될 전체 구동 출력 또는 제공될 구동 토크에서, 다양한 구동 유닛(3, 4)에 의해 제공될 부분 구동 출력 또는 부분 구동 토크의 분배를 나타낸다. 제공될 전체 구동 출력 또는 제공될 구동 토크는, 제어 장치(10) 내에 또는 별도로 구현될 수 있는 속도 제어 장치(11)로부터 조정 변수로서 도출된다.

속도 제어 장치(11)는, 하이브리드 제어 장치(5)에 조정 변수를 공급하여 자동차의 속도를 설정 차량 속도로 제어하는 데 이용된다. 속도 제어 장치(11)는, 조정 변수로서의 설정 차량 속도에 대한 차량 속도의 제어 편차에 따라, 제공될 구동 토크에 대한 정보를 하이브리드 제어 장치(5)에 공급하도록 형성될 수 있다.

자동차 제어 장치(10)는, 내비게이션 시스템에 내포될 수 있는 주행 경로 정보 시스템(12)과 연결될 수 있다. 주행 경로 정보 시스템(12)은 운전자 보조 시스템의 부분 또는 내비게이션 시스템의 부분일 수 있다. 주행 경로 정보 시스템(12)은 경로 구간들에 대한 정보를 제공할 수 있는 메모리 카드에 액세스한다.

주행 경로 정보 시스템(12)은 전방 주행 경로에 대한 정보를 제공할 수 있다. 주행 경로 정보 시스템(12)은 예를 들어 운전자에 의해 제공된 내비게이션 데이터 등에 기반하여, 최대 확률로 자동차가 주행하게 될 주행 경로(확률이 가장 높은 주행 경로)를 결정한다. 또한, 확률이 가장 높은 주행 경로는 이미 공지된 방식으로 이미 앞서 운행한 주행 경로에 대한 이전의 주행 데이터로부터 결정될 수도 있다.

확률이 가장 높은 주행 경로는 하나 이상의 연속하는 경로 구간에 의해 결정된다. 주행 경로 정보 시스템(12)은 자동차 제어 장치(10)에 경로 구간들의 진행 패턴에 대한 정보에 부가적으로, 각각의 해당 경로 구간에 대한 연료 소비 관련 파라미터뿐만 아니라, 예를 들어 법정 속도 규정, 권고 속도 또는 커브 반경으로부터 산출되는 속도 제한도 제공할 수 있다.

자동차 제어 장치(10)는, 주행 경로 정보 시스템(12)으로부터 주행 경로의 각각의 경로 구간에 대한 연료 소비 관련 파라미터를 포함하여 상기 경로 구간들에 대한 정보를 획득하는 최적화 유닛(13)을 포함한다.

도 2의 흐름도와 관련하여, 최적화 유닛(13) 내에서 수행될 수 있는 에너지 소비와 관련된 자동차 작동의 최적화 방법이 설명된다.

단계(S1)에서는, 가장 높은 확률로 운행될 주행 경로의 서로 인접하는 경로 구간에 대한 정보가 제공된다. 가장 높은 확률로 운행될 주행 경로는 예를 들어 운전자에 의해 입력된 내비게이션 데이터 및 경험값을 토대로, 과거에 이미 운행한 주행 경로 등에 기반하여 도출된다.

확률이 가장 높은 주행 경로로부터 획득된 경로 구간들에 대한 정보는 예를 들어 오르막 구간 또는 내리막 구간에 대한 정보, 노면 상태 또는 예컨대 고속 도로, 국도, 시내 구간과 같은 도로 유형에 대한 정보, 그리고 법정 속도 규정, 권고 속도 또는 커브 반경으로부터 도출된 속도 제한에 대한 정보와 같은 연료 소비 관련 구간 파라미터를 포함할 수 있다.

단계(S2)에서는 주행 경로의 부분 구간들로의 재분할이 수행된다. 이러한 분할은 다양한 전략에 의해 가능하다. 예를 들어, 주행 경로를 부분 구간들로 분할하는 것은, 주행 경로의 경로 구간들에 걸친 속도 제한의 진행 패턴을 통해 사전 설정되는 속도 대역의 특성화 지점들에서 수행될 수 있다. 도 3에는 속도 제한(K1, K2)을 통해 사전 설정된 속도 대역(G)의 특성화 지점들에서의 주행 경로의 분할이 도시되어 있다. 이 경우, 부분 구간들은, 주행 경로에서 속도 상한 및 속도 하한(K1, K2)의 진행 패턴의 기울기의 변경이 존재하는 위치들에 의해 규정될 수 있다. 이들 위치는 각각 두 개의 부분 구간들 간의 구간 경계들(A)을 형성한다.

대안적으로, 부분 구간들로의 분할은 상기 속도 대역에 기반하여 연산된 에너지 대역을 이용하여 수행될 수 있다. 이 경우, 자동차의 위치 에너지 및 운동 에너지가 주행 경로를 따라 사전 설정된 속도 제한에 기반하여 계산됨으로써, 에너지 대역을 규정하는 에너지 한계에 대한 진행 패턴이 도출된다. 속도 대역에서와 같이, 부분 구간들은 주행 경로에서 에너지 상한 및 하한의 진행 패턴의 기울기 변경이 존재하는 위치들에 의해 규정될 수 있다.

또한, 주행 경로는 등간격으로도, 또는 그 외의 사전 설정된 방식으로도, 주행 경로의 경로 구간들의 구간 파라미터들과 무관하게 부분 구간들로 분할될 수 있다.

단계(S3)에서는 설정 속도의 최적화가 수행된다. 이 경우, 종래 방법과 달리, 설정 속도의 가능한 속도 진행 패턴이 전체 전방 주행 경로에 걸쳐 관찰되어 그에 상응하게 연료 소비가 최적화되는 것이 아니다. 오히려, 전방 구간들에서 부분 구간들 간의 구간 경계들에서의 설정 속도 및 상응하는 연료 소비만이 결정된다. 구간 경계들에서의 설정 속도들의 조합을 통해, 할당된 연료 소비의 합의 최소값이 결정될 수 있다.

전방 주행 경로에 걸친 설정 속도의 진행 패턴의 최적화는 메타휴리스틱 기법을 이용하여 수행되며, 이 경우 최적화 문제는 조합(combinatorial) 최적화 문제로서 이해될 수 있다. 이 경우, 부분 구간들 간의 구간 경계에서의 설정 속도의 조합을 구해야 하며, 이는 각각의 설정 속도에 할당된 연료 소비의 최대한 작은 합을 야기한다. 상기 최적화는 부분 구간들 간의 구간 경계들에 존재하는, 최적화를 위한 차원으로서의 파라미터를 고려해서만 수행된다. 이에 의해, 최적화 문제의 복잡성이 현저히 감소할 수 있다. 또 다른 최적화 방법으로서, 동적 프로그래밍이 공지된 방식으로 적용될 수 있다.

단계(S3)에서, 각각의 구간 경계에 대해 할당된 연료 소비의 합이 최적화되었던, 또는 최소화되었던 설정 속도가 결정된 경우, 단계(S4)에서는 구간 경계들에서 결정된 설정 속도의 지점들에 의해 보간을 통해, 속도 궤적으로서의 전체 주행 경로에 걸쳐 최적화된 설정 속도의 진행 패턴이 결정될 수 있다.

최적화된 설정 속도의 진행 패턴은 예를 들어 구간 경계에서의 설정 속도들의 선형 연결을 통해 또는 구간 경계에서의 설정 속도들 간의 3차 보간을 통해 형성될 수 있다. 구간 경계에서의 설정 속도들 간의 보간의 다른 가능성도 고려될 수 있다.

이어서, 하이브리드 구동 시스템에서, ECMS(Equivalent Consumption Minimization Strategy) 기법을 이용하여, 구동 유닛에 대한 부분 구동 출력 또는 부분 구동 토크의 분배로서의 최적의 부하 분배가 연료 소비의 새로운 최적화에 상응하게 결정된다.

또한, 설정 속도 및 부하 분배가 동시에 최적화될 수 있다. 그 다음, 최적화는 설정 속도와 부하 분배 간의 교호 작용이 고려되도록 실행된다. 부하 분배는 예를 들어 등가 계수 또는 토크 분배로서 결정될 수 있다.

특히, ECMS 기법을 이용하여, 각각의 부분 구간에서 구동 유닛의 출력의 가중합이 최소화될 수 있다. 이 경우에, 입력 파라미터로서의 부하 분배의 결정은 연료 소비에 대한 결정적인 영향을 가지며, 경우에 따라 예측 방식으로, 구동 에너지의 제공을 위한 에너지 저장 장치의 잔류 용량에 따라 적응될 수 있다.

이어서, 결정된 부하 분배와 관련하여 설정 속도의 결정된 진행 패턴의 평가가 수행된다. 이러한 평가는 예를 들어, 관찰된 주행 경로에 걸친 전체 연료 소비에 대한 정보를 제공할 수 있다. 앞서 부분 구간들에 대해 결정된, 구간 경계들에서의 부하 분배를 기초로 하여, 다시 구간 경계에서의 설정 속도의 최적화가 수행될 수 있다. 이에 의해, 최적화 문제가 최적화를 통해 반복적으로 실행될 수 있다.

최적화 문제의 해결을 위해, 진화 알고리즘, 특히 예를 들어 Invasive Weed Optimization(IWO)와 같은 집단 기반 방법이 사용될 수 있다. 이러한 방법에서는 구간 경계들에서의 설정 속도의 설정에 추가로, 개별 부분 구간에 대한 부하 분배의 조정도 수행될 수 있다.

최적화를 위한 또 다른 방법으로서, 예를 들어 모의 담금질 기법과 같은 또 다른 메타휴리스틱 기법이 사용될 수 있다. 이와 다른 메타휴리스틱 기법 또는 국소 탐색 기법도 고려될 수 있다.

Claims

자동차(1)를 작동하기 위한 방법이며, 상기 방법은,
가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로의 경로 구간들 및 상기 경로 구간들에 할당된 구간 파라미터들을 제공하는 단계(S1)와,
가장 높은 확률로 운행될 전방 주행 경로를 부분 구간들로 분할하는 단계(S2)와,
사전 설정된 목적 함수와 관련하여 부분 구간들의 구간 경계들에서 설정 속도의 최적화를 수행하는 단계(S3)와,
설정 속도의 진행 패턴을 획득하기 위해, 구간 경계들의 위치에서 획득한 설정 속도를 보간하는 단계(S4)와,
설정 속도의 진행 패턴의 사전 설정에 기초하여 자동차(1)를 작동하는 단계를 포함하는, 자동차 작동 방법.
제1항에 있어서, 가장 높은 확률로 운행될 주행 경로는, 이미 운행된 주행 경로를 기초로 하여, 운전자에 의해 입력된 내비게이션 데이터 또는 경험값을 토대로 결정되는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 확률이 가장 높은 주행 경로로부터 작성된 경로 구간들에 대한 정보는, 오르막 구간 또는 내리막에 대한 정보, 노면 상태 또는 도로 유형에 대한 정보, 및 하나 이상의 속도 제한에 대한 정보 중 하나 이상의 정보를 포함하는 연료 소비 관련 구간 파라미터들을 보유하는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 주행 경로는 구간 경계들에서 서로 연결되는 부분 구간들로 분할되며, 상기 구간 경계들은,
등간격으로 분할되거나,
주행 경로에서 사전 설정된 속도 상한 또는 속도 하한, 또는 속도 상한 및 하한의 기울기가 변경되는 위치들에 제공되거나,
주행 경로에서 에너지 상한 또는 에너지 하한, 또는 에너지 상한 및 하한의 기울기가 변경되는 위치들에 제공되며, 이때 에너지 상한 또는 에너지 하한, 또는 에너지 상한 및 하한은 주행 경로의 상기 위치에서의 자동차의 위치 에너지와, 속도 상한 또는 속도 하한, 또는 속도 상한 및 하한에 상응하는 속도에서의 운동 에너지를 합산하여 산출되는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 목적 함수는 구간 경계들에서의 연료 소비의 합에 상응하는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 최적화는 메타휴리스틱 기법 또는 동적 프로그래밍에 기반하는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 하이브리드 구동 시스템에서 설정 속도의 획득된 진행 패턴을 기초로 하여, 연료 소비 최적화에 따른 구동 유닛들 간의 부하 분배를 결정하기 위해 ECMS 기법이 수행되는, 자동차 작동 방법.
제7항에 있어서, 목적 함수는 결정된 부하 분배에 따르며, 이때 최적화와 후속하는 ECMS 기법이 반복적으로 수행되는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 자동차는 설정 속도의 진행 패턴의 사전 설정을 기반으로 자동 속도 제어를 이용하여 작동되는, 자동차 작동 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서, 구간 경계들의 위치에서 획득된 설정 속도들의 보간은 선형 함수 또는 삼차 함수를 이용하여 실시되는, 자동차 작동 방법.
자동차(1)의 작동을 위한 자동차 제어 장치이며, 상기 자동차 제어 장치는 제1항 또는 제2항에 따른 방법을 실행하도록 설계되는, 자동차 제어 장치.
제11항에 따른 자동차 제어 장치 및 하이브리드 구동 시스템을 구비한 자동차(1).
제어 장치에서 실행되는 경우 제1항 또는 제2항에 따른 방법의 모든 단계를 수행하도록 구현되고, 기계 판독 가능한 저장 매체에 저장되는, 컴퓨터 프로그램.
제13항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장된 기계 판독 가능한 저장 매체.
제6항에 있어서, 메타휴리스틱 기법은 모의 담금질 기법 또는 진화 연산 알고리즘을 포함하는, 자동차 작동 방법.
제15항에 있어서, 진화 연산 알고리즘은 IWO(Invasive Weed Optimization) 기법을 포함하는, 자동차 작동 방법.