KR20160038158A - 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템 및 방법 - Google Patents

운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 명세서는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템에 관한 것으로, 본 명세서의 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템은 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부, 차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부, 상기 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부, 상기 저장부에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 상기 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템 및 방법 {Detecting system and Method of dangerous driving for driver tendency}
본 명세서는 위험 운전 감지 시스템으로, 운전자의 성향을 반영하여 운전자가 피로 운전 또는 부주의 운전 등 위험 운전을 하는지 감지하는 시스템에 대한 것이다.
오늘날 차량산업은 차량 자체의 성능을 높이는 기술, 차량 디자인 기술, 차량 내부의 장치에 대한 기술 등 다양성을 추구하고 있다. 또한 차량은 그 자체의 본질적 특성상 위험성을 내포하고 있고, 사회 전반적인 인식의 변화에 따라 안전 운전을 위한 기술 분야의 연구 및 개발이 활발한 실정이다.
이런 패러다임에 따라 안전 운전을 위한 여러 기술들이 제시되고 있는데, 차량 운전자의 졸음운전 방지에 대한 기술 또는 차량 운전자의 피로 운전 방지에 대한 기술 등이 제시되고 있다.
대한민국 공개특허 10-2010-0028253호에서는 운전 보조 장치 및 운전 보조 방법을 기재하고 있다. 운전 보조 장치는 운전자를 촬영한 운전자 영상과 운전에 관한 네비게이터 정보를 제공하는 단말부, 단말부로부터 수신한 운전자 영상과 네비게이터 정보를 이용하여 운전자의 운전 부주의와 사고 위험 여부 또는 운전자 졸음 여부를 판단하고, 상기 판단 정보를 이용하여 운전자가 운전에 집중하도록 하는 사고 방지 절차 또는 졸음 운전 방지 절차를 수행하도록 제어하는 운전 보조 제어부 및 상기 운전 보조 제어부의 제어에 따라 자동차의 각 기능을 제어하는 기능 제어부로 구성되는데, 이 발명은 현재 운전자의 상태를 카메라 등의 단말부로 확인하여 위험 운전 여부를 감지하나 차량 운전자의 성향을 고려하지 않는 문제점이 있다.
차량의 운전자들은 성격 또는 상황상의 원인으로 인해 급가속 및 급격한 조향으로 차선을 변경하는 운전자 또는 그와 대비되어 연비 우선 운전과 같이 부드러운 주행을 하는 운전자 등 천차만별이다. 따라서 안전 운전 시스템에 있어 획일적인 기준으로 차량 운전자의 위험 운전 여부를 판단하는 것은 자칫 큰 오차를 낳을 수 있기 때문에 이를 고려하는 것은 중요하다.
대한민국 공개특허 10-2014-0079541호에서는 운전부하 지도 제공장치 및 방법을 기재하고 있다. 운전부하 지도 제공장치는 운전자의 주행에 따라 수집되는 운전 관련 정보들을 획득하는 정보 입력부, 상기 운전 관련 정보들을 이용하여 실시간으로 상기 운전자에 대한 운전부하를 산출하는 운전부하 산출부, 기 저장된 지도 상에서 상기 운전자의 주행경로와 상기 운전부하를 연계하는 운전부하/주행경로 연계부 및 상기 운전부하가 연계된 주행경로를 상기 운전자에게 제공하는 주행경로 제공부로 구성되는데, 이 발명은 운전자의 성향을 고려하고 있으나 구체적으로 어떤 요소들을 통해 운전자의 성향을 파악할지에 대한 제시가 없으며, 또한 어떠한 방법으로 운전자의 성향을 판단할지에 대한 제시가 없는 문제점이 있다.
본 명세서의 실시예는 차량 속도 변화, 차량의 조향각 분산 변화 및 차량의 조향각 속도 평균 변화 등을 이용하여 운전자의 성향을 파악하여 현재 차량 운전자가 위험 운전을 하는지 여부를 판단하는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템은 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부, 차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부, 상기 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부, 상기 저장부에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 상기 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 조향 정보 획득부에서 획득되는 차량 조향 정보는 차량 조향각 및 차량 조향각속도 일 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부는 차량 속도 정보 획득부에서 획득된 차량 속도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우에 상기 운전자의 성향을 판단하도록 할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부는 조향 정보 획득부에서 획득된 조향각이 기 설정된 기준 범위 내인 경우에 상기 운전자의 성향을 판단하도록 할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부는 조향각 정보 획득부에서 획득된 조향각속도가 기 설정된 기준 범위 내인 경우에 상기 운전자의 성향을 판단하도록 할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부는 인공신경망 학습 방법으로 운전 성향 수치를 연산하도록 할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부에서 연산된 차량 운전자의 위험 운전도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우 차량 운전자에게 알려주는 제공부를 더 포함하도록 할 수 있다.
또한, 바람직하게는 상기 제어부에서 연산된 차량 운전자의 위험 운전도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 통해 차량을 제어하는 ADAS 제어부를 더 포함하도록 할 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 방법은 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보가 위험 운전 여부 판단 조건에 부합하는지 판단하는 단계, 상기 판단 결과 위험 운전 여부 판단 조건에 부합하는 경우, 상기 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정 시간동안 축적하는 단계, 상기 축적된 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 연산하는 단계, 상기 연산된 데이터를 운전성향 가중치로 산출하는 단계, 상기 산출된 운전성향 가중치를 위험 운전 여부 판단의 임계치에 적용하여 임계치를 변환하는 단계, 상기 변환된 임계치와 상기 획득된 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보를 비교하여 위험운전 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 명세서의 실시예에 따르면, 차량 속도 변화, 차량의 조향각 분산 변화 및 차량의 조향각 속도 평균 변화 등을 이용하여 운전자의 성향을 파악하여 현재 차량 운전자가 위험 운전을 하는지 여부를 보다 정확하게 감지하는 효과가 있다.
도 1은 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 4는 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 위험 운전 감지 과정을 순차적으로 도시한 구성도이다.
이하, 본 명세서의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 명세서가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 명세서와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 명세서의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
이하, 도 1, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템에 대해 설명한다.
도 1은 본 명세서의 제 1실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 명세서의 제 1실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템(100)은 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부(40), 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부(20), 저장부(20)에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부(10)를 포함한다.
차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보 획득부(40), 저장부(20), 제어부(10)는 차량의 CAN BUS(50)에 의해 연결될 수 있다. CAN BUS(50)는 유선 또는 무선일 수 있으며, 유선의 경우 C-CAN BUS 또는 B-CAN BUS 일 수 있다.
또한 차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보 획득부(40), 저장부(20), 제어부(10)는 하나의 기판에 배치된 형태로 실시될 수도 있다.
차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득되는 차량의 속도 정보 및 조향 정보는 차량 운전자의 성향을 파악 및 차량 운전자의 위험 운전 여부를 판단하기 위해 획득된다.
차량 속도 정보 획득부(30)는 주행중인 차량의 속도 정보를 획득할 수 있는 일련의 장치 등을 말하는 것으로, 차량 속도 정보 획득부(30)에서 획득되는 차량의 속도 정보는 주행중인 차량의 현재 속도를 의미한다. 즉 획득되는 차량의 속도 정보는 실시간으로 획득된다. 차량 속도 정보 획득부(30)는 차량의 엑셀페달의 답력 정보를 획득하는 장치도 포함된다.
차량 조향 정보 획득부(40)는 주행중인 차량의 조향 정보를 획득할 수 있는 일련의 장치 등을 말하는 것으로, 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득되는 차량의 조향 정보는 주행중인 차량의 현재 조향각 및 조향각속도를 의미한다. 즉 획득되는 차량의 조향 정보는 실시간으로 획득된다.
또한, 상기 차량의 속도 정보 및 조향 정보 외에 운전자의 성향 및 차량 운전자의 위험 운전 여부 판단을 파악하기 위한 다른 정보를 획득하기 위한 장치가 부가될 수 있다.
본 명세서의 일 제 1실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템(100)은 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보를 기초로 판단 결과 운전 성향 판단을 위한 수집 조건에 부합하는 경우에 운전자 성향을 판단하도록 구현할 수 있다. 예를 들어, 차량의 속도가 60 KPH(Km/H) 이상인 경우이고, 차량의 조향각이 기 설정된 범위 내에 존재하는 경우 등을 조건에 부합한다고 상정할 수 있다. 반대로, 차량의 속도가 60 KPH(Km/H) 미만 또는 급작스런 변침으로 인해 차량의 조향각의 변화가 소정의 기준을 급작스럽게 벗어나는 경우에는 운전자 성향을 판단하지 않는다.
저장부(20)는 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정의 시간 동안 축적하여 저장한다.
상기 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정의 시간 동안 축적하여 저장하는 것은 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 있는지 여부에 따라 두 가지 경우로 나눌 수 있다. 첫 번째 경우는 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 없어 최초 운전성향 판단을 할 필요가 있는 경우 소정의 시간(예를들어 X분, 이하 'X분'이라 한다.) 동안 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장한다. 두 번째 경우는 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 있어 최초 운전성향을 판단을 할 필요가 없는 경우 소정의 시간(예를들어 Y분, 이하 'Y분'이라 한다.)동안 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장한다.
상기 첫 번째 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장하는 시간(X분)은 상기 두 번째 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장하는 시간(Y분)에 비하여 크도록 설정한다. X분은 차량 운전자의 최초 운전 성향을 파악하기 위한 최소한의 데이터 량이 축적되기 위하여 필요한 시간을 의미하며, Y분은 가장 최신의 운전자의 운전 성향을 파악하기 위한 데이터 량이 축적되기 위하여 필요한 시간을 의미한다.
제어부(10)는 저장부(20)에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단한다.
제어부(10)에서 저장부(20)에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하는 것은, 먼저 저장부(20)에 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 연산하는 과정을 거친다.
상기 연산하는 과정은 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해 내고, 산출된 결과를 통해 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 운전성향 수치를 산출해내는 두 단계의 과정을 거칠 수 있다.
상기 운전성향 수치를 산출해내는 과정은 예를 들어, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 통해 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해낸 결과, 차량 운전자는 60KPH 속도로 운전하고, 조향각 분산값이 운전석 정중앙을 기준으로 우측으로 7로 운전하고, 조향각속도 평균값이 30rad/s로 운전한다면 운전성향 수치는 5라는 값으로 산출하는 것을 상정할 수 있다. 또는, 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 통해 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해낸 결과, 차량 운전자는 70KPH 속도로 운전하고, 조향각 분산값이 운전석 정중앙을 기준으로 좌측으로 5로 운전하고, 조향각속도 평균값이 20rad/s 각속도로 운전한다면 운전성향 수치는 6이라는 값으로 산출하는 것을 상정할 수 있다. 이 밖에 운전 성향 수치를 산출하는 과정은 차량의 다른 정보에 의할 수도 있으면 예시와 다른 방법에 의해서도 산출될 수 있다.
바람직하게는, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 운전성향 수치를 산출하는 과정은 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출한 값을 입력으로 하는 인공신경망 학습(역전파) 방법에 의해 산출될 수 있다.
상기 인공신경망 학습(역전파) 방법은 다층으로 구성되는 알고리즘에서 입력데이터와 출력데이터 간의 상관관계를 통해 지도학습(supervised learning)을 함으로써 오차를 극복하는 방법을 의미한다. 즉, 입력에 따른 출력을 계산하고, 계산된 출력값과 원하고자 하는 출력값 사이의 오차를 계산한 뒤, 오차를 줄이기 위해 가중치를 부여해가는 방식을 의미한다. 이와 같은 인공신경망 학습에 의하면, 다수회의 오차조정을 통해 원하고자 하는 출력값의 도출이 가능하다.
또한, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치는 저장부(20)에 운전자의 위험 운전 여부를 판단하는 임계치로 저장된다.
이후, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 연산과정을 통해 산출해 낸 운전성향 수치(임계치)와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 연산과정을 통해 산출해 낸 운전성향 수치를 비교하여 운전성향 가중치를 산출해 낸다. 예를 들면, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치가 5이고, 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치가 6이라면, 상기 운전성향 가중치는 +0.5로 산출될 수 있다. 이 밖에 운전 성향 가중치를 산출하는 과정은 예시와 다른 방법에 의해서도 산출될 수 있다.
이후, 상기 산출된 운전성향 가중치를 통해 위험 운전 여부를 판단하는 임계치를 변환한다. 예를 들면, 상기 위험 운전 여부를 판단하는 임계치가 5이고, 상기 운전성향 가중치가 +0.5이라면 변환된 임계치는 5.5로 산출될 수 있다. 이 밖에 위험 운전여부를 판단하는 임계치를 변환하는 과정은 예시와 다른 방법에 의해서도 변환될 수 있다.
이후, 상기 변환된 임계치와 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득되는 차량의 속도 정보 및 조향 정보를 비교하여 차량 운전자의 위험운전 여부를 판단한다. 예를 들어 이를 판단하는 과정은, 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량의 속도 정보 및 조향 정보가 상기 임계치를 수십초 이상 초과하는 경우는 운전자가 위험운전을 하고 있다고 판단할 수 있다. 이 밖에 다른 방법에 의해서도 운전자의 위험운전 여부를 판단하도록 할 수 있다.
도 2는 본 명세서의 제 2실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 명세서의 제 2실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템(200)은 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부(40), 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부(20), 저장부(20)에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부(10), 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 이를 운전자에게 알려주는 제공부(60)를 포함한다.
차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보 획득부(40), 저장부(20), 제어부(10)에 대해서는 도 1를 참조하여 상기에서 상세히 설명하였으므로 이에 대한 설명은 생략한다.
제공부(60)는 제어부(10)에서 위험 운전 여부를 판단한 결과, 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 이를 운전자에게 알려주어 운전자가 위험 운전 상태를 벗어나도록 할 수 있다. 상기 운전자에게 위험 운전 여부를 알려주는 방법은 경고음 등을 통한 음성에 의한 방법, 차량의 AVN 등을 통해 경고메세지를 알려주는 등 영상에 의한 방법 등을 예로 들 수 있다. 이 밖에 예시한 방법과 다른 방법에 의해서도 운전자에게 위험 운전 여부를 알려주도록 할 수 있다.
도 3은 본 명세서의 제 3실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 본 명세서의 제 3실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템(300)은 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부(40), 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부(20), 저장부(20)에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 차량 속도 정보 획득부(30)와 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부(10), 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 차량을 자동으로 제어하는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 제어부(70)를 포함한다.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)란 차량 운전자의 편의와 안전을 위한 대표적인 첨단 운전자 보조 시스템으로 이와 관련하여 ACC, LDW, FCW, PCW 등을 포함하고 있다.
차량 속도 정보 획득부(30), 차량 조향 정보 획득부(40), 저장부(20), 제어부(10)에 대해서는 도 1를 참조하여 상기에서 상세히 설명하였으므로 이에 대한 설명은 생략한다.
ADAS 제어부(60)는 제어부(10)에서 위험 운전 여부를 판단한 결과, 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 차량 스스로 차량을 제어하여 운전자가 위험 운전 상태를 벗어나도록 할 수 있다. 상기 차량 스스로 차량을 제어하는 방법은 차량의 속도를 감속하거나, 차량의 조향각을 줄이거나, 차량의 조향각속도를 줄이는 방법 등을 예를 들 수 있다. 이 밖에 예시한 방법과 다른 방법에 의해서도 차량 스스로 차량을 제어하도록 할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 방법에 대해 설명한다.
도 4은 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 방법을 순차적으로 도시한 구성도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 본 명세서의 일 실시예에 따른 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 방법은, 우선 제어부(10)에서 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)로부터 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보를 획득한다(S101). 상기 획득되는 정보는 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보 이외에 다른 정보가 추가될 수 있다.
이후, S101 단계로부터 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보가 운전 성향 판단을 위한 수집 조건에 부합하는지 판단한다(S103). 운전 성향 판단을 위한 수집 조건에 부합하는지는 예를 들어, 차량의 속도가 60 KPH(Km/H) 이상인 경우이고, 차량의 조향각이 기 설정된 범위 내에 존재하는 경우 등을 조건에 부합한다고 상정할 수 있다. 반대로, 차량의 속도가 60 KPH(Km/H) 미만 또는 급작스런 변침으로 인해 차량의 조향각의 변화가 소정의 기준을 급작스럽게 벗어나는 경우에는 운전자 성향을 판단하지 않는다.
상기 판단 결과 운전 성향 판단을 위한 수집 조건에 부합하는 경우, 상기 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정 시간동안 저장부(20)에 축적한다(S105, S107, S109).
상기 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정의 시간 동안 축적하여 저장하는 것은 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 있는지 여부에 따라 두 가지 경우로 나눌 수 있다(S105). 첫 번째 경우는 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 없어 최초 운전성향 판단을 할 필요가 있는 경우 소정의 시간(예를들어 X분, 이하 'X분'이라 한다.) 동안 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장한다(S107). 두 번째 경우는 차량 운전자의 운전성향을 미리 파악한 정보가 있어 최초 운전성향을 판단을 할 필요가 없는 경우 소정의 시간(예를들어 Y분, 이하 'Y분'이라 한다.)동안 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장한다(S109).
상기 첫 번째 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장하는 시간(X분)은 상기 두 번째 차량 속도 정보 및 조향 정보를 축적하여 저장하는 시간(Y분)에 비하여 크도록 설정한다.
이후, 상기 X분 동안 축적된 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적된 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 연산한다(S111).
상기 연산하는 과정은 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해 내고, 산출된 결과를 통해 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 운전성향 수치를 산출해내는 두 단계의 과정을 거칠 수 있다.
상기 운전성향 수치를 산출해내는 과정은 예를 들어, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 통해 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해낸 결과, 차량 운전자는 60KPH 속도로 운전하고, 조향각 분산값이 운전석 정중앙을 기준으로 우측으로 7로 운전하고, 조향각속도 30rad/s로 운전한다면 운전성향 수치는 5라는 값으로 산출하는 것을 상정할 수 있다. 또는, 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 통해 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출해낸 결과, 차량 운전자는 70KPH 속도로 운전하고, 조향각 분산값이 운전석 정중앙을 기준으로 좌측으로 5로 운전하고, 조향각속도 20rad/s 각속도로 운전한다면 운전성향 수치는 6이라는 값으로 산출하는 것을 상정할 수 있다. 이 밖에 운전 성향 수치를 산출하는 과정은 차량의 다른 정보에 의할 수도 있으면 예시와 다른 방법에 의해서도 산출될 수 있다.
바람직하게는, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 운전성향 수치를 산출하는 과정은 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 차량의 속도 평균, 차량의 조향각 분산값, 차량의 조향각속도 평균을 산출한 값을 입력으로 하는 인공신경망 학습(역전파) 방법에 의해 산출될 수 있다.
또한, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치는 저장부(20)에 운전자의 위험 운전 여부를 판단하는 임계치로 저장된다.
이후, 상기 연산된 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보에 대한 각각의 운전성향 수치를 통해 운전성향 가중치로 산출한다(S113).
이후, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 연산과정을 통해 산출해 낸 운전성향 수치(임계치)와 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 연산과정을 통해 산출해 낸 운전성향 수치를 비교하여 운전성향 가중치를 산출해 낸다. 예를 들면, 상기 X분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치가 5이고, 상기 Y분 동안 축적하여 저장한 차량 속도 정보 및 조향 정보를 통해 산출된 운전성향 수치가 6이라면, 상기 운전성향 가중치는 +0.5로 산출될 수 있다. 이 밖에 운전 성향 가중치를 산출하는 과정은 예시와 다른 방법에 의해서도 산출될 수 있다.
이후, 상기 산출된 운전성향 가중치를 통해 위험 운전 여부를 판단하는 임계치를 변환한다(S115). 예를 들면, 상기 위험 운전 여부를 판단하는 임계치가 5이고, 상기 운전성향 가중치가 +0.5이라면 변환된 임계치는 5.5로 산출될 수 있다. 이 밖에 위험 운전여부를 판단하는 임계치를 변환하는 과정은 예시와 다른 방법에 의해서도 변환될 수 있다.
이후, 상기 변환된 임계치와 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득되는 차량의 속도 정보 및 조향 정보를 비교하여 차량 운전자의 위험운전 여부를 판단한다. 예를 들어 이를 판단하는 과정은, 차량 속도 정보 획득부(30)와 차량 조향 정보 획득부(40)에서 획득된 차량의 속도 정보 및 조향 정보가 상기 임계치를 수십초 이상 초과하는 경우는 운전자가 위험운전을 하고 있다고 판단할 수 있다. 이 밖에 다른 방법에 의해서도 운전자의 위험운전 여부를 판단하도록 할 수 있다.
바람직하게는 제어부(10)에서 위험 운전 여부를 판단한 결과, 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 이를 운전자에게 알려주어 운전자가 위험 운전 상태를 벗어나도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다(S119).
또한, 바람직하게는 제어부(10)에서 위험 운전 여부를 판단한 결과, 현재 차량 운전자가 위험 운전 상태인 경우 차량 스스로 차량을 제어하여 운전자가 위험 운전 상태를 벗어나도록 하는 단계를 더 포함할 수 있다(S119).
본 명세서가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 명세서가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 명세서의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 명세서의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 명세서의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 명세서의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 명세서의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 명세서의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 명세서가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100,200,300 : 위험 운전 감지 시스템
10 : 제어부
20 : 저장부
30 : 차량 속도 정보 획득부
40 : 차량 조향 정보 획득부
50 : C-CAN Bus
60 : 제공부
70 : ADAS 제어부

Claims (9)

  1. 차량 속도 정보를 획득하는 차량 속도 정보 획득부;
    차량 조향 정보를 획득하는 차량 조향 정보 획득부;
    상기 차량 속도 및 조향 정보가 기록되는 저장부; 및
    상기 저장부에 저장된 차량 속도 정보 및 조향 정보에 기초하여 차량의 운전자 성향을 판단하고, 판단된 운전자 성향을 기반으로 상기 획득된 차량 속도 및 조향 상태가 운전자의 위험 운전 상태 인지를 판단하는 제어부를 포함하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 조향 정보 획득부에서 획득되는 차량 조향 정보는 차량 조향각 및 차량 조향각속도인 것을 특징으로 하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는 차량 속도 정보 획득부에서 획득된 차량 속도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우에 상기 운전자의 운전 성향을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는 조향 정보 획득부에서 획득된 조향각이 기 설정된 기준 범위 내인 경우에 상기 운전자의 운전 성향을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는 조향각 정보 획득부에서 획득된 조향각속도가 기 설정된 기준 범위 내인 경우에 상기 운전자의 운전 성향을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는 인공신경망 학습 방법으로 운전 성향 수치를 연산하는 것을 특징으로 하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부에서 연산된 차량 운전자의 위험 운전도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우 차량 운전자에게 알려주는 제공부를 더 포함하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부에서 연산된 차량 운전자의 위험 운전도가 기 설정된 기준을 초과하는 경우 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)를 통해 차량을 제어하는 ADAS 제어부를 더 포함하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 시스템.
  9. 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보가 운전 성향 판단 수집 조건에 부합하는지 판단하는 단계;
    상기 판단 결과 운전 성향 판단 수집 조건에 부합하는 경우, 상기 획득된 차량 속도 정보 및 조향 정보를 소정 시간동안 축적하는 단계;
    상기 축적된 차량 속도 정보 및 차량 조향 정보를 연산하는 단계;
    상기 연산된 데이터를 운전성향 가중치로 산출하는 단계;
    상기 산출된 운전성향 가중치를 위험 운전 여부 판단의 임계치에 적용하여 임계치를 변환하는 단계; 및
    상기 변환된 임계치와 상기 획득된 차량의 속도 정보 및 차량의 조향 정보를 비교하여 위험운전 여부를 판단하는 단계를 포함하는 운전자 성향 반영 위험 운전 감지 방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN105946861A (zh) * 2016-06-02 2016-09-21 大连理工大学 一种基于驾驶意图识别的nar神经网络车速预测方法
KR20190111546A (ko) * 2018-03-23 2019-10-02 주식회사 애드락애드버테인먼트 운전습관 및 성향을 반영하는 주행보조시스템 및 방법
KR102487860B1 (ko) * 2022-07-28 2023-01-13 박윤희 탑승자의 심리 상태를 이용한 차량 제어 장치, 방법 및 프로그램

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