KR20170071083A - 긴급 제동 시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 보다 효율적으로 전방 충돌을 예상하여 차량을 제동시킬 수 있는 긴급 제동 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 긴급 제동 시스템은, 전방 장애물을 식별하는 제 1 모듈; 외부 환경 및 차량의 운행 상태를 감지하는 제 2 모듈; 현재 운행 중인 도로를 판단하는 제 3 모듈; 상기 제 2 모듈로부터 수신된 외부 환경 정보 및 상기 제 3 모듈로부터 수신된 도로 정보를 이용하여 복수의 운전 환경 케이스 중 중 현재 운전 환경 케이스를 판단하고, 상기 제 1 모듈로부터 수신된 장애물 정보 및 제 2 모듈로부터 수신되는 운행 상태 정보를 이용하여 상기 현재 운전 환경 케이스에 대한 운전 패턴을 학습하는 제 4 모듈; 및 상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 경고 및 제동 개입 시점을 상기 복수의 운전 환경 케이스에 따라 가변적으로 제어하는 제 5 모듈을 포함할 수 있다.

Description

긴급 제동 시스템 및 그 제어방법{EMERGENCY BRAKING SYSTEM AND METHOD FOR CONTROLLING THE SAME}
본 발명은 보다 효율적으로 전방 충돌을 예상하여 차량을 제동시킬 수 있는 긴급 제동 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.
최근 센서 기술과 제어 기술의 발달로 인해 차량에 다양한 형태로 운전자를 보조할 수 있는 기능들이 탑재되고 있다. 이러한 기능들의 하나로, 운전자가 전방 주시를 소홀히 하더라도 전방의 장애물과의 충돌 가능성에 따라 경고를 출력하거나 제동을 수행하는 긴급 제동 시스템(AEB, Advanced emergency Braking)을 들 수 있다.
일반적인 긴급 제동 시스템은 전방 레이더 및 카메라로부터 획득한 선행차 및 보행자 타겟 정보를 이용하여 예상 충돌 시간을 계산하고, 위험단계를 나누어 위험단계에 따라 경고음 발생, 부분제동 및 엔진 토크 저감, 풀 브레이킹(Full-Breaking) 등 제동 제어를 수행한다. 여기서 위험단계는 시스템의 특성에 따라 복수의 단계로 세분화 될 수 있으며, 충돌 예상 시간 및 타겟과의 상대속도에 따라서 미리 시스템에 저장되어 있는 참조값(Look-up Table)에 의하여 구분될 수 있다.
예를 들어, 위험 단계가 3단계로 구분될 때의 동작 및 속도와 충돌 예상 시간과의 관계를 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1은 일반적인 긴급 제동 시스템에서 위험 단계의 구분과 그에 따른 동작이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 1의 (a)를 참조하면, 위험 단계는 1차 경고, 2차 경고 및 3차 경고의 3 단계로 구분될 때, 단계별로 경고음 발생, 부분 제동 및 완전 제동의 서로 다른 조치가 취해질 수 있으며, 단계별로 감가속도가 크게 작용하게 된다.
또한, 도 1의 (b)와 같이 각 단계는 현재 차량과 전방 장애물 간의 상대 속도와 충돌 예상 시간을 고려하여 각 단계에 따른 동작이 수행되는 시점이 결정될 수 있다. 예를 들어, 상대속도가 높은 경우에는 충돌 예상 시간이 많이 남은 시점이라도 경고나 제동이 수행되며 상대속도가 낮은 경우에는 충돌 예상 시간이 비교적 적게 남은 시점에서 경고나 제동이 수행될 수 있다.
도 1을 참조하여 상술한 바와 같이, 일반적인 긴급 제동 시스템에서의 경고 및 제동 시점은 시스템에서 미리 정의되어 있으며, 운전자의 시스템 설정 명령 입력에 따라 각 시점에 가변적인 오프셋을 주는데 그치고 있다. 따라서, 운전자의 운전 성향에 따라 운전자가 위험하다고 판단되지 않는 상황에서 경고가 발생하거나 운전자가 충분히 회피하거나 제동할 수 있다고 생각되는 시점에서 제동이 수행될 경우 고객 불만으로 이어질 수 있다.
본 발명은 보다 효율적인 긴급 제동 시스템 및 그 제어방법을 제공하기 위한 것이다.
특히, 본 발명은 운전자의 성향을 고려하여 개입 시점이 결정될 수 있는 긴급 제동 시스템 및 그 제어방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 긴급 제동 시스템은, 전방 장애물을 식별하는 제 1 모듈; 외부 환경 및 차량의 운행 상태를 감지하는 제 2 모듈; 현재 운행 중인 도로를 판단하는 제 3 모듈; 상기 제 2 모듈로부터 수신된 외부 환경 정보 및 상기 제 3 모듈로부터 수신된 도로 정보를 이용하여 복수의 운전 환경 케이스 중 중 현재 운전 환경 케이스를 판단하고, 상기 제 1 모듈로부터 수신된 장애물 정보 및 제 2 모듈로부터 수신되는 운행 상태 정보를 이용하여 상기 현재 운전 환경 케이스에 대한 운전 패턴을 학습하는 제 4 모듈; 및 상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 경고 및 제동 개입 시점을 상기 복수의 운전 환경 케이스에 따라 가변적으로 제어하는 제 5 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법은, 외부 환경 정보 및 도로 정보를 수신하는 단계; 상기 외부 환경 정보 및 상기 도로 정보를 이용하여 복수의 운전 환경 케이스 중 중 현재 운전 환경 케이스를 판단하는 단계; 전방 장애물 정보 및 운행 상태 정보를 수신하는 단계; 상기 수신된 전방 장애물 정보 및 상기 운행 상태 정보를 이용하여 상기 현재 운전 환경 케이스에 대한 운전 패턴을 학습하는 단계; 및 상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 경고 및 제동 개입 시점을 상기 복수의 운전 환경 케이스에 따라 가변적으로 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 적어도 일 실시예에 의하면, 다음과 같은 효과가 있다.
보다 효율적인 긴급 제동 시스템이 제공될 수 있다.
특히, 도로별, 상황별로 운전자의 제동 조작 성향이 학습되어 시스템 개입으로 인한 운전자의 이질감이 감소될 수 있다.
본 발명에서 얻은 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일반적인 긴급 제동 시스템에서 위험 단계의 구분과 그에 따른 동작이 수행되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급 제동 시스템 구성의 일례를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급 제동 시스템에서 운전자 패턴을 분석하고 매칭하는 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자의 운전 패턴에 따라 경고/제동 시점이 결정되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자 패턴에 따라 가변적으로 경고/제동 시점이 설정된 형태의 일례를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 일 실시예에서는 운전 환경을 구분하고, 구분된 환경 별로 운전자의 제동 성향을 학습하고 그에 따라 동작하는 긴급 제동 시스템을 제안한다.
본 실시예의 일 양상에 의하면, 운전 환경은 날씨, 시간대/외부 밝기 등 외부 환경 요인 및 도로의 종류나 등급을 포함할 수 있다. 여기서 도로는 국도, 고속도로, 지방도로 등의 종류로 구분될 수도 있고, 네비게이션에서 도로의 등급을 구분하는 기준인 로드 클래스(Road class)로 구분될 수도 있다.
로드 클래스의 일례는 아래와 같다.
Road Class 0 : 고속도로, Freeway
Road Class 1 : 도시고속도로, Arterial
Road Class 2 : 국도, County
Road Class 3 : 지방도, Collector
Road Class 4 : 국지도로/기타도로, Local/Unpaved Local
또한, 본 실시예의 일 양상에 의하면, 시간대는 네비게이션의 GPS 시계가 이용될 수도 있고, 조도 센서를 통해 획득된 외부 밝기로 구분될 수도 있으며, 우천시 여부는 우적 감지 와이퍼 시스템의 레인 센서를 통해 감지될 수 있다.
또한, 본 실시예의 일 양상에 의하면, 운전자의 제동 습관은 브레이크 조작 여부에 따른 제동 시작 지점과 제동 완료 지점 간의 거리, 제동시 감가속도, 가속 성향 및 조향각(회피시 기동) 등을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 일 실시예를 수행하기 위한 시스템 구성을 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급 제동 시스템 구성의 일례를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 본 실시예 따른 긴급 제동 시스템은 전방 장애물을 식별하기 위한 식별 모듈(110), 차량의 운행 상태 정보 및 외부 환경 요인을 감지하는 각종 센서를 포함하는 차량 정보 모듈(120), 네비게이션 관련 정보를 제공하는 AVN 시스템(130), 운전자 패턴을 분석하는 운전자 패턴 분석부(140), 분석된 운전자 패턴에 따라 경고/제동 수행 여부를 판단하는 경고/제동 판단부(150), 제어 신호에 따라 제동을 수행하는 제동부(160) 및 경고부(170)를 포함할 수 있다.
보다 상세히, 식별 모듈(110)은 거리센서, 레이더 및/또는 전방 카메라를 이용하여 선행 차량 등의 장애물과의 거리, 상대 속도, 상대 가속도 정보 등을 운전자 패턴 분석부(140)로 전달한다.
차량 정보 모듈(120)은 차속, 브레이크, 조향각과 같은 운행 상태 정보 및 레인센서 감지값, 조도 센서 감지값 등 외부 환경 정보를 패턴 분석부(140)로 전달한다.
AVN 시스템(130)은 현재 운행중인 도로의 로드 클래스 정보나 도로의 종류에 대한 정보, 운전자가 자주 운행하는 구간에 대한 정보 등을 패턴 분석부(140)에 제공한다.
운전자 패턴 분석부(140)는 앞서 언급된 세 가지 구성 요소들로부터 획득된 각종 정보를 이용하여 클러스터링을 수행한다. 그 결과 복수의 운전 환경 케이스(case)가 생성되면, 그 중에서 현재 운전 환경에 해당하는 케이스를 판단하고, 판단된 케이스별로 차량 운행 상태에 대한 정보를 적용하여 운전자의 패턴을 학습한다. 학습의 완료 여부는 누적 시간에 따라 결정될 수도 있고, 운행 횟수나 거리에 따라 결정될 수도 있다.
케이스별 운전 패턴이 학습되면, 운전자 패턴 분석부(140)는 학습된 패턴으로 기존 패턴 정보를 업데이트하고, 경고/제동 판단부(150)로 업데이트된 패턴 정보를 전달한다. 또한, 패턴 분석부(140)는 현재 운행 상태에 대응되는 케이스에 대한 정보를 경고/제동 판단부(150)로 전달할 수 있다.
경고/제동 판단부(150)는 패턴 분석부(140)로부터 전달된 패턴 정보를 이용하여 경고/제동 제어시 참조할 테이블에 매칭시킬 수 있다. 그에 따라 경고/제동 판단부(150)는 매칭된 테이블을 참조하여 제동부(160) 및 경고부(170)를 제어할 수 있다. 이때, 경고/제동 판단부(150)는 현재 환경과 차량 운행 상태에 대한 정보를 패턴 분석부(140)를 통해 전달받을 수도 있고, 식별 모듈(110)과 차량 정보 모듈(120)로부터 직접 전달받을 수도 있다. 이때, 매칭 테이블은 운행 환경 케이스에 각각에 대하여 별도로 준비될 수 있다.
제동부(160)는 경고/제동 판단부(150)의 제어 신호에 따라 브레이크를 작동시키거나 엔진 출력을 저하시킬 수 있으며, 경고부(170)는 경고/제동 판단부(150)의 제어 신호에 따라 클러스트, 스피커, 핸들 진동 모듈 등을 통해 시청각/진동 경고 등을 출력할 수 있다.
이하에서는 상술한 시스템에서 수행되는 운전자 패턴을 분석하고 매칭하는 과정을 도 3을 참조하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 긴급 제동 시스템에서 운전자 패턴을 분석하고 매칭하는 과정의 일례를 나타내는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 운전자 패턴 분석부(140)는 AVN 시스템(130)을 통해 획득된 정보로 도로 등급을 확인하고, 학습 대상을 선정한다(S310). 여기서 학습 대상이라 함은, 자주 다니는 국도, 고속도로, 지방도 등 서로 다른 주행환경의 학습 대상 구간을 의미할 수 있다.
또한, 운전자 패턴 분석부(140)는 도로 등급 별로, 식별 모듈(110)과 차량 정보 모듈(120)로부터 입력되는 센서 정보를 수집하여 케이스를 구분, 생성한다(S320). 보다 상세히, 수집되는 정보는 타겟(선행 차량 등)과의 거리, 상대속도, 차속 등이 포함되며, 성능 향상을 위해 주행 환경 요소인 밤/낮, 우천시 등을 판단할 수 있는 조도 센서, 레인센서 정보도 포함될 수 있다.
이는 운전자의 운행 환경이 다름에 따라 운전자의 운전 성향도 달라지는 경향에서 착안한 것이다. 예를 들어, 고속도로에서는 타겟과의 거리와 차속이 큰 반면, 국도에서는 타겟과의 거리가 짧고 차속이 고속도로에 비해 낮을 것이다. 또한, 우천시에는 평소보다 빨리 제동이 시작되는 경향이 있다. 물론, 도로 등급이나 케이스에 따라 학습에 사용하는 센서 정보의 종류는 상이할 수도 있다.
케이스 생성이 완료됨에 따라, 운전자 패턴 분석부(140)는 생성된 케이스별로 운전자의 조작에 의한 운전 패턴을 학습한다(S330). 여기서 학습의 대상에는 브레이크 On/Off에 따른 제동 시작 및 종료 지점, 제동 시 감가속도 등 제동 상황에서의 운전자의 제동 및 가속 성향, 조향각(회피) 등이 포함될 수 있다.
운전자 패턴 분석부(140)는 기 설정된 학습 횟수(및/또는 기간, 운행 거리)가 만족될 경우에는 운전자의 운전 패턴을 결정하고, 그렇지 않은 경우에는 만족될 때까지 이전 단계를 수행한다(S340). 여기서 학습 횟수는 센서 및 차량 운행 정보의 특성에 맞게 가변적일 수 있다.
학습이 완료되면, 운전자 패턴 분석부(140)는 케이스별 센서 정보에 따른 운전자 패턴을 분석하여 운전자 패턴을 업데이트 한다(S350).
업데이트된 운전 패턴에 대한 정보는 경고/제동 판단부(150)로 전달되며, 경고/제동 판단부(150)는 이를 경고 및 제동 시점을 결정함에 있어 참조할 참조 테이블에 매칭시킨다(S360). 이는 긴급 제동 시스템에서 경고 및 제동 수행 등의 개입이 시작되는 시점이 가변됨을 의미할 수 있다.
이하에서는 도 4를 참조하여 구체적인 운전 패턴에 따른 경고/제동 시점이 결정되는 형태를 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전자의 운전 패턴에 따라 경고/제동 시점이 결정되는 형태의 일례를 나타낸다.
도 4에서 하단 차량(410)은 본 실시예에 따른 긴급 제동 시스템이 구비된 차량이고, 상단 차량(420)은 타겟, 즉 선행 차량을 나타낸다. 또한, 두 차량 사이에서 하단 선(430)은 운전자가 브레이크를 조작한 지점, 즉, 제동 시작 지점을 나타내고, 상단 선(440)은 제동 종료 지점을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 타겟(420)과의 거리가 비교적 많이 남았음에도 일찍부터 제동이 시작된 경우(즉, 좌측 세 케이스)에는 운전자가 미리 제동을 수행하는 경향이 있음을 의미하므로 경고 시점을 빠르게 앞당길 수 있다. 또한, 제동 완료 시점이 타겟(440)과 가까울수록 운전자가 천천히 제동을 마치는 경향이 있음을 의미하므로, 제동 시점은 느리게 설정될 수 있다. 나머지 케이스에서도 적용되는 원리는 유사한 바, 명세서의 간명함을 위하여 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
결과적으로, 운전 환경 케이스(즉, 운전 패턴)에 따라 경고 시점과 제동 개입 시점이 가변적이게 되며, 이러한 결과를 상대 속도와 충돌 예상 시간 간의 관계는 도 5와 같이 표현될 수 있다.
한편, 상술한 본 발명에서 운전자 패턴 분석부(140) 및 경고/제동 판단부(150)는 동일한 제어기 내에 포함될 수도 있고, 별도의 제어기로 구현될 수도 있다. 일례로, 운전자 패턴 분석부와 경고/제동 판단부는 FCWS(Forward Collision Warning System) 제어기나 AEB(Autonomous Emergency Braking) 제어기 등의 ADAS (Advanced Driver Assistance System) 제어기에 그 기능이 포함될 수 있다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (21)

  1. 전방 장애물을 식별하는 제 1 모듈;
    외부 환경 및 차량의 운행 상태를 감지하는 제 2 모듈;
    현재 운행 중인 도로를 판단하는 제 3 모듈;
    상기 제 2 모듈로부터 수신된 외부 환경 정보 및 상기 제 3 모듈로부터 수신된 도로 정보를 이용하여 복수의 운전 환경 케이스 중 중 현재 운전 환경 케이스를 판단하고, 상기 제 1 모듈로부터 수신된 장애물 정보 및 제 2 모듈로부터 수신되는 운행 상태 정보를 이용하여 상기 현재 운전 환경 케이스에 대한 운전 패턴을 학습하는 제 4 모듈; 및
    상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 경고 및 제동 개입 시점을 상기 복수의 운전 환경 케이스에 따라 가변적으로 제어하는 제 5 모듈을 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 4 모듈은,
    상기 도로 정보를 이용하여 학습 대상 구간을 선정하고, 상기 선정된 학습 대상 구간에서 상기 운전 패턴을 학습하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 도로 정보는,
    도로의 종류를 지시하는 정보, 상기 제 3 모듈에서 도로를 구분하는 분류(class) 정보 및 자주 운행하는 구간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 장애물 정보는,
    상기 전방 장애물과의 거리, 상대속도, 차속 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 외부 환경 정보는,
    외부 조도 정보 및 우적 감지 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 운행 상태 정보는,
    운전자의 브레이크 조작에 따른 제동 시작 및 종료 지점, 제동 시 감가속도, 조향각 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제 4 모듈은,
    기 설정된 횟수만큼 상기 학습을 반복하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제 5 모듈은,
    참조 테이블을 조회하여 상기 경고 및 제동 개입 시점을 제어하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 제 5 모듈은,
    상기 제 4 모듈로부터 전달된 상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 상기 참조 테이블을 갱신하는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 참조 테이블은,
    상기 복수의 운전 환경 케이스 각각에 대하여 준비되는, 차량의 긴급 제동 시스템.
  11. 외부 환경 정보 및 도로 정보를 수신하는 단계;
    상기 외부 환경 정보 및 상기 도로 정보를 이용하여 복수의 운전 환경 케이스 중 중 현재 운전 환경 케이스를 판단하는 단계;
    전방 장애물 정보 및 운행 상태 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 전방 장애물 정보 및 상기 운행 상태 정보를 이용하여 상기 현재 운전 환경 케이스에 대한 운전 패턴을 학습하는 단계; 및
    상기 학습된 운전 패턴을 이용하여 경고 및 제동 개입 시점을 상기 복수의 운전 환경 케이스에 따라 가변적으로 제어하는 단계를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 학습하는 단계는,
    상기 도로 정보를 이용하여 학습 대상 구간을 선정하는 단계; 및
    상기 선정된 학습 대상 구간에서 상기 운전 패턴을 학습하는 단계를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 도로 정보는,
    도로의 종류를 지시하는 정보, 상기 제 3 모듈에서 도로를 구분하는 분류(class) 정보 및 자주 운행하는 구간에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 전방 장애물 정보는,
    전방 장애물과의 거리, 상대속도, 차속 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  15. 제 11항에 있어서,
    상기 외부 환경 정보는,
    외부 조도 정보 및 우적 감지 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  16. 제 11항에 있어서,
    상기 운행 상태 정보는,
    운전자의 브레이크 조작에 따른 제동 시작 및 종료 지점, 제동 시 감가속도, 조향각 중 적어도 하나를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  17. 제 11항에 있어서,
    상기 학습하는 단계는,
    기 설정된 횟수만큼 반복되는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  18. 제 11항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    참조 테이블을 조회하여 상기 경고 및 제동 개입 시점을 결정하는 단계를 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 제학습된 운전 패턴을 이용하여 상기 참조 테이블을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 참조 테이블은,
    상기 복수의 운전 환경 케이스 각각에 대하여 준비되는, 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법.
  21. 제 11항 내지 제 20항 중 어느 한 항에 따른 차량의 긴급 제동 시스템의 제어방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체.
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