KR20160070982A

KR20160070982A - 필드 조타력 데이터 학습 방법

Info

Publication number: KR20160070982A
Application number: KR1020140178112A
Authority: KR
Inventors: 박영욱
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2014-12-11
Filing date: 2014-12-11
Publication date: 2016-06-21
Also published as: KR102086179B1

Abstract

발명에서는 조향 시스템의 최적 설계를 위하여, 실제 출고된 차량을 구매한 소비자 직접 운행하는 차량에 대한 조타력과 관련된 데이터, 즉, 필드 조타력 데이터를 학습하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. 특히, 본 발명에 따르면, 차속, 조향각, 컬럼 토크, 휠스피드 등의 검출 가능한 정보등을 이용하여 조타력과 관련된 데이터를 학습할 수 있으며, 학습된 데이터를 통해 후속 차량 개발 시 필드 조건 데이터를 확보할 수 있기 때문에 최적화 설계가 가능해지는 장점이 있다.

Description

필드 조타력 데이터 학습 방법 {Method for acquiring real steering effort data}

본 발명은 필드 조타력 데이터 학습 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 실차 주행 과정에서의 조타력을 학습하여, 데이터화하여 조향 시스템의 최적 설계를 구현하기 위한 필드 조타력 데이터 학습 방법에 관한 것이다.

차량의 파워스티어링장치(동력조향장치)는 운전자의 스티어링휠 조작력을 감소시키기 위한 장치이다.

그 중, MDPS 장치는 유압을 대신하여 모터의 힘을 이용하는 장치로서, 종래의 유압식 파워스티어링 장치와 대비하여 무게가 가볍고, 공간을 적게 차지하며, 오일교환이 필요 없으므로 승용 차량에서 최근에 널리 사용되고 있다.

상기 MDPS 시스템은 모터, 스티어링기어박스, 토크센서, MDPS ECU 를 포함한다.

토크센서는 통상적으로 광센서(optical sensor)를 이용하여 스티어링휠의 조향각도 및 조향속도를 측정할 수 있다.

MDPS ECU 는 토크센서를 통해 스티어링휠의 회전력을 감지하고 차속에 따라 모터에 전류를 인가하여 스티어링휠의 토크를 제어하며, 스티어링기어박스는 스티어링샤프트를 통해 구동력을 전달받아 회전방향을 변환하여 (릴레이로드, 타이로드, 너클암으로 구성된) 암을 통해 전륜을 좌우로 회전시킨다.

MDPS 파워스티어링 방식은 토크센서를 이용해 얻은 운전자의 조타입력토크와 차량의 차속신호를 바탕으로 MDPS ECU에서 모터를 제어하여 적정 수준의 어시스트 토크를 구현하는 기본로직을 가짐으로써, 상기한 유압식 파워스티어링의 한계를 극복하여 정차 상태에서도 엔진의 RPM과 상관없이 운전자의 조타력을 낮출 수 있게 되었다.

한편, 차속 0km/h 조건(정지, 주차 조건)에서는 상대적으로 큰 조타력이 필요하게 되며, 이러한 0km/h 조건에서 필요한 어시스트 토크를 충족할 수 있도록 모터가 설계된다.

한편, 이러한 MDPS 장치의 모터를 설계함에 있어서, 시뮬레이션 장비 등을 이용하여 실제 필드에서 발생하는 조타력을 이용하는 방법이 이용될 수 있다.

예를 들어, 대한민국 공개특허 10-2002-0055042에서는 자동차의 파워 스티어링 내구 시험 장치를 개시하고 있다. 위 특허 문헌에서는 필드에서의 실주행 패턴의 시뮬레이선 기능을 갖도록 구성된 내구 시험 장치를 개시하고 있다.

그러나, 시뮬레이션 장비를 이용하더라도, 필드 조타력을 정확하게 예측하는 것이 불가능하며, 설계 기준을 과하게 설정하게 되는 문제가 존재하였다.

따라서, 모터의 출력이 커지게 되고, 이는 차량 원가 상승으로 이어지게 된다. 특히, 모터의 설계 기준 출력이 과하게 설계될 경우, 모터 사이즈가 커지고, 기구부 보강 설계 등으로 인해 중량 및 원가가 증가하는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명에서는 실제 필드에서 발생하는 최대 조타력의 학습을 제공함으로써 조향 시스템의 최적화 설계를 가능하도록 하는 것에 주안점이 있다.

이를 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 차속을 확인하는 단계; 차속이 미리 설정된 기준치(V) 이하인 경우, 록 투 록 조타가 발생되는지 여부를 확인하는 단계; 미리 설정된 샘플링 조향각 시점에서의 조타 토크를 포함하는 조타력 데이터를 검출하는 단계; 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계;를 포함하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 미리 설정된 기준치(V)는 0km/h 내지 10km/h 의 범위에서 선택된 하나의 값인 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 차속을 확인하는 단계 이전에, 현재 노면 조건을 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 노면 조건을 판단하는 단계에서는, 실시간으로 검출된 타이어휠 속도 변화 누적율을 미리 설정된 하나 이상의 임계치(T)와 비교하여, 노면 조건을 결정하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 노면 조건을 판단하는 단계에서는, 결정된 노면 조건을 상수로 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계에서는, 상기 조타력 데이터를 결정된 노면 조건에 따라 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 조타력 데이터는 각속도 및 차속 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

또한, 상기 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계 이후에, MDPS 소프트웨어 장비가 연결된 경우, 저장된 조타력 데이터를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법을 포함한다.

본 발명에 따르면, 실제 필드 조건에 따른 조타력의 학습 데이터를 통해 조향 시스템의 최적화 설계가 가능한 효과가 있다.

또한, 조향 시스템의 최적화 설계로 인해 모터 사이즈 등을 최적화시킬 수 있어, 원가 및 중량 절감이 가능한 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 노면 조건 별로 정확한 조타력 데이터를 학습할 수 있으며, 이를 통해 정확한 필드 조타력 조건을 수집할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 필드 조타력 데이터 학습 방법의 각 단계를 도시하고 있는 순서도이고,
도 2는 록 투 록 조타 발생 시의 토크 변동을 도시한 것이고,
도 3은 노면에 대한 타이어휠 속도 변화 누적율을 측정한 데이터를 도시한 것이다.

본 발명에서는 조향 시스템의 최적 설계를 위하여, 실제 출고된 차량을 구매한 소비자 직접 운행하는 차량에 대한 조타력과 관련된 데이터, 즉, 필드 조타력 데이터를 학습하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다.

특히, 본 발명에 따르면, 차속, 조향각, 컬럼 토크, 휠스피드 등의 검출 가능한 정보등을 이용하여 조타력과 관련된 데이터를 학습할 수 있으며, 학습된 데이터를 통해 후속 차량 개발 시 필드 조건 데이터를 확보할 수 있기 때문에 최적화 설계가 가능해지는 장점이 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 노면 조건을 확인하고, 노면 조건에 따라 구분된 필드 조타력 데이터를 학습할 수 있기 때문에, 데이터 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 데이터의 유용성을 확보할 수 있다.

이하, 첨부된 도면에 참조하여, 본 발명에 따른 필드 조타력 데이터 학습 방법에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 구현예에 따른 필드 조타력 데이터 학습 방법의 각 단계를 도시하고 있는 순서도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 필드 조타력 데이터 학습 방법은 차속과 노면 조건을 확인하는 단계(S100), 록 투 록 조타가 발생되는지 여부를 확인하는 단계(S110), 특정 시점 또는 구간에서의 조타력 데이터를 검출하는 단계(S120), 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계(S130)를 포함하도록 구성된다.

여기서, 단계 S100에서와 같이, 차속 및 노면 조건을 모두 확인하도록 구성할 수 있으나, 노면 조건은 확인하지 않고, 단지 차속만을 확인하는 것도 가능하다.

본 구현예에서, 차속을 확인하는 것은 상대적으로 큰 조타력이 필요한 조건인지 여부를 확인하는 과정으로, 차량이 저속으로 주행하고 있거나 정차하고 있는지를 확인하는 단계이다. 따라서, 차량이 저속 주행 도는 정차 상태인지를 확인하는 단계는, 차속을 미리 설정된 기준치(V)와 비교하는 단계로 구성될 수 있다.

이 때, 미리 설정된 기준치(V)는 0km/h 내지 10km/h 의 범위에서 선택된 하나의 값으로 설정될 수 있다.

본 구현예에서는 차속을 확인하는 단계로 기술하고 있으나, 차량이 저속 주행 또는 정차 상태인지 여부를 확인할 수 있는 경우라면, 차속 이외의 다른 정보를 이용하는 것 또한 가능한다.

한편, 차속이 미리 설정된 기준치(V) 이하, 즉, 저속 주행이거나 정차 상태인 경우, 록 투 록 조타가 발생되는지 여부를 확인하게 된다(S110).

이와 관련, 록 투 록 조타란, 스티어링 휠을 일측 최대 회전 시점으로부터 반대측의 최대 회전 시점까지 회전시켰을 때, 즉, 타이어를 좌측 또는 우측으로 최대한 꺾은 위치에서 반대측으로 최대한 꺽은 위치로 이동시키는 조작을 의미한다.

따라서, 본 구현예에서는, 이와 같은 록 투 록 조타가 발생한 경우, 조향각과 관련하여 미리 설정된 구간별로 조타력 데이터를 수득하도록 구성된다.

도 2에서는 일반적인 차량에서 록 투 록 조타 발생 시의 토크 변동을 도시하고 있다.

즉, 스티어링 휠을 100%(500°) 에서 -100%(-500°) 구간에서 회전함에 따라 도 2에서와 같은 조타 토크 변동이 발생한다.

즉, 400°내지 -400°구간에서는 3Nm의 조타 토크가 발생하는 반면, ±450°(±90%)구간에서는 조타 토크가 급격하게 상승하여 ±500°(±100%) 구간에서 최대값을 갖게 된다.

따라서, 본 구현예에서는 이러한 록 투 록 조타로 인한 토크 변동이 발생한 경우, 특정 샘플링 구간에 대하여 조타 토크 값을 포함하는 조타력 데이터를 검출하고(S120), 검출된 조타력 데이터를 저장(S130)하도록 구성된다.

조타력 데이터를 검출하는 샘플링 시점은 특정 범위의 조향각 구간 또는 특정한 값을 갖는 조향각을 샘플링 시점으로 설정할 수 있다. 바람직하게는, 도 2에서와 같이, 급격한 토크 변동이 발생하며, 최대 조타 토크값을 출력하는 ±90%지점 및 ±100%을 샘플링 시점으로 설정할 수 있다.

이러한 조타력 데이터의 검출 및 저장과 관련(S120, S130), 도시되지는 않았으나, 불필요한 데이터가 중복 저장되는 것을 방지하도록 데이터를 선별적으로 저장하는 방법이 적용될 수 있다. 즉, 조향 시스템의 최적 설계를 위해서는, 최대 조타 토크력이 중요하기 때문에, 기존에 저장되어있는 조타력 데이터와 새롭게 검출된 조타력 데이터를 비교하여, 기존의 데이터를 초과하는 데이터만을 저장하도록 구성할 수도 있다.

또한, 상기 조타력 데이터는 필수적으로 조타 토크에 대한 정보를 포함하며, 바람직하게는 각 샘플링 시점에서의 각속도 및 차속 정보를 더 포함하도록 구성할 수 있다.

아울러, 상기 조타력 데이터에는 후술할 현재의 노면 조건에 대한 정보를 추가로 포함할 수 있다.

한편, 도 1의 단계 S100에 나타난 바와 같이, 본 발명의 일 구현예에서는 현재의 노면 조건을 판단하는 단계를 부가적으로 포함할 수 있다.

이러한 노면 조건을 판단하는 단계를 통해 현재 노면 상태를 확인할 수 있기 때문에, 노면 상태를 반영한 필드 조타력 데이터를 획득할 수 있게 된다.

즉, 조타력은 노면 상태와 밀접한 관계가 있기 때문에, 노면 상태와 결부된 조타력에 대한 유용한 데이터들을 수득할 수 있다.

노면 조건을 판단함에 있어서, 실시간으로 검출된 타이어휠 속도 변화 누적율(TWS%)이 이용될 수 있다.

아래 수학식은 타이어휠 속도 변화 누적율(TWS%)을 나타낸다.

이와 관련, 도 3은 노면에 대한 타이어휠 속도 변화 누적율(TWS%)을 측정한 데이터를 도시한 것이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 타이어휠 속도 변화 누적율은 0 내지 t초 범위에서 누적된 속도 변화율(TWS%)을 의미하는 것으로, 상대적으로 노면이 거칠고 불균일한 노면으로 갈수록 타이어휠 속도 변화 누적율(TWS%)이 커지는 경향을 보인다.

따라서, 본 구현예에서는, 이러한 타이어휠 속도 변화 누적율을 실시간으로 검출하는 한편, 검출된 타이어휠 속도 변화 누적율(TWS%)을 미리 설정된 하나 이상의 임계치(T)와 비교함으로써 노면 조건을 결정하게 된다.

바람직하게는, 상기 노면 조건을 판단하는 단계는 미리 설정된 노면의 분류에 따라 어떤 분류의 노면에 해당하는지에 대한 정보를 검출하도록 구성할 수 있다.

예를 들어, T₁<T₂ 인 2개의 임계치를 각각 설정하고, TWS%<T₁ 인 경우, 제1노면 조건(예를 들어, 에폭시 노면)으로 설정하고, T₁<TWS%<T₂ 인 경우에는 제2노면 조건(예를 들어, 포장 도로)으로, T₂<TWS% 인 경우에는 제3노면 조건(예를 들어, 비포장 도로)으로 설정할 수 있다.

다만, 이는 하나의 예시일 뿐이며, 더욱 세분화된 노면 조건을 설정할 수도 있다. 또한, 앞서와 마찬가지로, 최대 조타력 데이터만을 선별적으로 저장할 수 있으며, 이 경우, 노면 조건 별로 최대 조타력 데이터를 저장하게 된다.

결정된 노면 조건은 검출된 조타력 데이터를 저장함에 있어서 함께 이용되며, 바람직하게는, 조타력 데이터를 결정된 노면 조건에 따라 구분하여 저장하도록 구성된다.

한편, 도 1에 도시되지는 않았으나, 검출된 조타력 데이터가 저장된 이후, 차량이 정비소 등에 입고된 상황에서 MDPS 소프트웨어 장비가 연결된 경우, 저장된 조타력 데이터를 전송하는 단계를 더 포함하도록 구성할 수 있다.

전송된 데이터들은 조타력 데이터를 통합적으로 관리하기 위한 서버 등으로 전송될 수 있으며, 전송된 데이터들을 이용하여 필드 조타력 데이터를 다양하게 활용할 수 있다.

본 발명은 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명의 요소들에 대한 수정 및 변경의 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명의 필수적인 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 특별한 상황들이나 재료에 대하여 많은 변경이 이루어질 수 있다. 그러므로, 본 발명은 본 발명의 바람직한 실시 예의 상세한 설명으로 제한되지 않으며, 첨부된 특허청구범위 내에서 모든 실시 예들을 포함할 것이다.

Claims

차속을 확인하는 단계;
차속이 미리 설정된 기준치(V) 이하인 경우, 록 투 록 조타가 발생되는지 여부를 확인하는 단계;
미리 설정된 샘플링 조향각 시점에서의 조타 토크를 포함하는 조타력 데이터를 검출하는 단계;
검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계;
를 포함하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 미리 설정된 기준치(V)는 0km/h 내지 10km/h 의 범위에서 선택된 하나의 값인 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 1에 있어서,
차속을 확인하는 단계 이전에,
현재 노면 조건을 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 3에 있어서,
상기 노면 조건을 판단하는 단계에서는, 실시간으로 검출된 타이어휠 속도 변화 누적율을 미리 설정된 하나 이상의 임계치(T)와 비교하여, 노면 조건을 결정하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 노면 조건을 판단하는 단계에서는, 결정된 노면 조건을 상수로 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 4에 있어서,
상기 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계에서는,
상기 조타력 데이터를 결정된 노면 조건에 따라 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 조타력 데이터는 각속도 및 차속 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 검출된 조타력 데이터를 저장하는 단계 이후에,
MDPS 소프트웨어 장비가 연결된 경우, 저장된 조타력 데이터를 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 필드 조타력 데이터 학습 방법.