KR20170078096A - 자율주행 차량의 제어방법 - Google Patents

자율주행 차량의 제어방법 Download PDF

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이경수
오광석
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Abstract

본 발명은 자율주행 차량의 제어방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법은, 운전자에 의한 주행시 차량주행정보를 감지하는 단계; 상기 감지된 차량주행정보를 저장하는 단계; 및 차량의 자율주행시 상기 저장된 차량주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계를 포함한다.

Description

자율주행 차량의 제어방법 {Control method for self-control driving vehicle}
본 발명은 자율주행 차량의 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 맞춤형 자율주행을 위한 기계학습 기반 운전자의 주행특성 인지 방법 및 모듈에 관한 자율주행 차량의 제어방법에 관한 것이다.
첨단 기술의 발전 및 IT 산업의 발전으로 다양한 분야에서 무인화 산업의 연구 개발 및 적용이 이루어지고 있다. 특히, 차량산업은 최근 IT 기술들이 접목된 친환경, 첨단차량의 시대로 변모해가고 있고, 차량 기술 발전과 더불어 운전자의 안전과 편의성 증대를 위한 사고예방, 사고회피, 충돌안전, 편의성 향상, 차량 정보화 그리고 자율주행 기술 등을 적용한 지능형 차량들이 상용화되고 있다.
이러한 지능형 차량은 운전자의 부주의나 조작 미숙에 대한 지원기술, 음성인식 등을 통한 편의 기능을 지원하는 차량으로서, 운전자의 과실에 의한 사고를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 시간감소, 연료낭비, 배기가스 저감 등의 이점을 기대할 수 있는 특징이 있다.
무인 자율주행 차량(Unmanned Ground Vehicle: UGV)는 지능형 차량 기술의 집합체로 운전자가 차량에 탑승하여 원하는 목적지를 지정하면 이후 특별한 조작을 하지 않아도 현재 위치나 목적지까지 최적의 경로를 생성하여 주행을 수행할 수 있다.
또한 도로의 교통신호나 표지판을 인지하고, 교통 흐름에 맞게 적절한 속도를 유지, 위험상황을 인지하여 사고예방에 능동적으로 대처할 수 있으며, 스스로 차선을 유지하며 필요한 경우에는 차선변경이나 추월, 장애물 등을 회피하기 위해 적절한 조향을 하며 원하는 목적지까지 주행할 수 있다.
최근, 무인 자율주행 차량에 대한 자율주행과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 자율 주행시스템은 도로맵 정보를 바탕으로 GPS 위치정보 및 각종 센서에서 취득한 신호를 이용하여 도로상의 시작점부터 종료점까지 차량의 주행을 자동으로 제어하면서 이동시킬 수 있다.
특히, 자율 주행시스템은 고속으로 움직이는 이동체의 주행환경을 실시간으로 인식 및 판단하기 위해, 스캐닝장치, 카메라, 레이더 등과 같은 센서 장비들을 포함할 수 있다.
자율 주행을 수행할 수 있는 시스템과 관련한 발명으로, 예를 들어, 등록특허 제10-11160332호에는 GPS위성으로부터 본체의 위치 데이터를 수신하도록 형성되는 위치 수신부와, 상기 본체에서 감지되는 GPS위성의 개수를 추적하도록 형성되는 위성 추적부 및 상기 추적된 GPS의 개수에 따라 주행 방법을 결정하도록 형성되는 주행 방법결정부를 포함하는 기술이 개시되고 있다.
위성항법에서 측정되는 위치정보는 위성신호를 기반으로 수신되는데 이런 위치정보에 오차를 발생시키는 요인으로는, 먼저 위성의 배치 상황에 따른 기하학적 오차가 발생할 수 있고, 강제적인 오차요인(SA: Selective
Availability)와 구조적인 요인으로 발생되는 인공위성의 시간 오차, 인공위성의 위치 오차, 전리층과 대류층의 굴절, 잡음, 다중경로 오차 등이 있을 수 있다.
이런 위치 정밀도 문제를 해결하기 위해서 사용되는 방안으로 크게 GPS 자체를 이용해 위치정확도를 높일 수 있는 DGPS, RTK-DGPS 등의 시스템을 이용하는 방안, 다음으로는 IMU(Inertial Measurement Unit)과 GPS를 융합하는 알고리즘을 적용하는 방법이 있고, 끝으로 INS(Inertial Navigation System)과 같은 자체 항법해를 얻을 수 있는 통합 솔루션을 이용하는 방안이 있다.
한편 이와 같은 자율주행 차량은 운전자가 직접 차량을 조작하여 주행하는 직접 주행 모드와 위와 같은 자율 주행시스템에 의해 자동 주행되는 자율 주행 모드로 구분된다.
그러나 자율 주행 모드를 이용한 자율 주행은 운전자의 일반적인 주행특성을 반영하지 못하여 운전자에게 이질감을 줄 수 있어, 운전자가 자율주행 차량에 대한 거부감과 불편함을 주는 문제가 있었다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 다음과 같다.
첫째, 자율 주행모드와 일반 주행모드에서 운전자의 이질감을 최소화 하는 것이다.
둘째, 운전자의 주행특성을 항목별로 세분화하여 주행특성을 구분하는 것이다.
셋째, 운전자의 주행특성에 대한 노이즈를 제거하고 대푯값을 정확하게 도출하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법은, 운전자에 의한 주행시 차량주행정보를 감지하는 단계; 상기 감지된 차량주행정보를 저장하는 단계; 및 차량의 자율주행시 상기 저장된 차량주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계를 포함한다.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 의하면 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 자율 주행모드와 일반 주행모드에서 운전자의 이질감을 최소화 할 수 있다.
둘째, 운전자의 주행특성을 항목별로 세분화하여 주행특성을 구분할 수 있다.
셋째, 운전자의 주행특성에 대한 노이즈를 제거하고 대푯값을 정확하게 도출할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도1(a)는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 학습모드의 개념을 표현한 것이다.
도1(b)는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 운전자의 주행특성이 반영된 자율주행 모드의 개념을 표현한 것이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 학습모드를 개략적으로 설명한 블럭도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 시스템에 대한 블럭도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 순서도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 학습모드 중 대푯값을 도출하기 위한 데이터 누적을 표현한 것이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 조향입력 변화율을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 조향입력 변화율에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 가속도를 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도9는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 가속도에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도10은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 가속도 변화율을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도11는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 및 최소 가속도 변화율에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도12는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 상대 충돌예측시간을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도13는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 상대 충돌예측시간에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도14는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 절대 충돌예측시간을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도15는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 절대 충돌예측시간에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 명세서에서 사용하는 기호 및 약어는 아래와 같다.
Figure pat00001
이하, 본 발명의 실시 예들에 의하여 자율주행 차량의 제어방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도1(a)는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 학습모드의 개념을 표현한 것이다.
도1(b)는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 운전자의 주행특성이 반영된 자율주행 모드의 개념을 표현한 것이다. 도2는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 학습모드를 개략적으로 설명한 블럭도이다. 도3은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 시스템에 대한 블럭도이다. 도4는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 순서도이다.
도1내지 도4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법은, 운전자에 의한 직접 주행시 차량주행정보를 감지하는 단계(S100); 감지된 차량주행정보를 저장하는 단계(S300); 및 차량의 자율주행시 저장된 차량주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량은 두개의 주행모드를 갖는다. 자율주행 차량은 직접 주행모드와 자율 주행모드를 갖는다. 직접 주행모드는 운전자가 직접 차량을 제어하는 모드이고, 자율 주행모드는 자율주행 시스템이 개입하여 제어부(100)가 차량의 운행을 제어하는 모드이다.
학습모드는 직접 주행모드에서 수행된다. 학습모드는 운전자의 직접 주행시 운전자 입력 정보와 차량 상태정보와 전방 차와의 차속, 거리 등 환경정보를 습득하는 모드이다.
본 발명에서는 자율주행 모드에서 운전자의 주행특성을 반영하기 위한 대푯값으로 아래와 같은 값들을 정의한다.
본 발명의 일 실시예 의한 자율주행 차량은 전방 차량과 자 차량과의 거리 차이를 측정할 수 있는 전방 차량 거리센서(10); 전방 차량의 차속을 측정할 수 있는 전방 차량 차속센서(20); 자 차량의 주행속도를 측정할 수 있는 자 차량 차속센서(30); 자 차량의 주행시 가속도를 측정차 차량의 스티어링 각도를 측정할 수 있는 스티어링 각도센서(50)를 포함한다.
제어부(100)는 전방 차량 거리센서(10)와 전방 차량 속도센서와 자 차량 차속센서(30)와 자 차량 가속도센서(40)와 스티어링 각도센서(50)로부터 데이터를 전달받는다.
제어부(100)는 측정된 데이터를 수집 처리하여 대푯값을 산출한다. 산출된 대푯값은 데이터저장부(90)에 저장한다.
제어부(100)는 차량이 자율 주행모드에서 구동시 데이터저장부(90)에서 대푯값을 읽어 차량의 주행을 제어한다. 제어부(100)는 스로틀밸브(60)와 브레이크(70)와 조향장치(80)를 제어한다.
차량주행정보를 감지하는 단계는(S100), 칼만필터링에 의해 노이즈를 제거하고 계산된다.
칼만 필터는 바로 이전 시간에 추정한 값을 토대로 해서 현재의 값을 추정하며, 또한 바로 이전 시간 외의 측정값이나 추정값은 사용되지 않는다. 각 추정 계산은 두 단계로 이루어지며, 먼저 이전 시간에 추정된 상태에 대해, 그 상태에서 사용자 입력을 가했을 때 예상되는 상태를 계산한다. 이 단계는 예측(prediction) 단계라고 부른다. 그 다음, 앞서 계산된 예측 상태와 실제로 측정된 상태를 토대로 정확한 상태를 계산한다. 이 단계는 보정(update) 단계라고 부른다. 이와 같은 변화율 예측 및 계산을 통해 대푯값의 정확도를 높일 수 있다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 학습모드 중 대푯값을 도출하기 위한 데이터 누적을 표현한 것이다. 도6은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 조향입력 변화율을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다. 도7은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 조향입력 변화율에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도5내지 도7을 참조하면, 차량주행정보를 감지하는 단계(S100)는, 운전자에 의한 스티어링 휠의 회전속도인 조향입력 변화율을 측정하는 단계(S111)를 포함한다.
조향입력 변화율은 주행 시 운전자가 사용하는 조향입력에 대한 변화율이다. 제어부(100)는 스티어링 각도센서(50)를 통해 데이터를 전달받는다.
차량주행정보를 감지하는 단계(S100)는, 측정된 조향입력 변화율에 대한 데이터가 미리 정해진 수(N)만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 주행시 운전자가 사용하는 최대 조향입력 변화율을 산출하는 단계(S112)를 포함한다.
학습모드에서는 제어부(100)는 누적된 데이터를 기반으로 주행특성을 반영하는 대푯값을 도출한다. 각 대푯값을 도출하기 위해 필요한 정보는 차량에 장착된 센서와 v2x 기술기반 획득될 수 있으며, 운전자가 직접 운전하여 주행 시 인지 모듈에서는 총N 개의 데이터를 누적시켜 저장할 수 있고, 언제든지 사용할 수 있도록 구성된다.
데이터 저장개수 N 은 운전자의 주행특성을 반영할 수 있을 수 있는 합리적인 개수로 선택되어야 할 것이며, 누적되는 저장되는 데이터의 개수가 N 개를 초과하게 될 때 과거 누적된 데이터중 가장 오래된 데이터를 지워가며 새로이 갱신하도록 구성된다.
제어부(100)는 N 개의 누적된 조향입력 값을 이용해 운전자가 사용하는 조향입력 최대 변화율을 도출한다. 조향입력 변화율의 도출방법은 칼만필터링과 같은 변화율 예측 및 계산 방법을 포함한다.
Figure pat00002
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 산출된 최대 조향입력 변화율 내에서 스티어링 휠을 제어하는 단계(S510)를 포함한다. 제어부(100)는 조향장치(80)을 제어한다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 가속도를 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다. 도9는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 가속도에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도8 내지 도9를 참조하면, 차량주행정보를 감지하는 단계는(S100), 차량 진행방향인 종방향 및 횡방향에 대한 가속도 정보를 측정하는 단계(S121)를 포함한다.
제어부(100)는 N개의 누적된 가속도 값을 이용하여 사용하는 최대값을 찾고, 확률분포를 도출한다.
Figure pat00003
차량주행정보를 감지하는 단계는(S100), 가속도 정보에 대한 데이터가 미리 정해진 수(N)만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 주행시 운전자가 사용하는 최대 가속도 정보를 산출하는 단계(S122)를 포함한다.
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 최대 가속도를 넘지 않는 범위 내에서 차량의 가속도를 제어하는 단계(S520)를 포함한다. 제어부(100)는 스로틀밸브(60)을 제어한다.
도10은 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 가속도 변화율을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다. 도11는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 최대 및 최소 가속도 변화율에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도10 내지 도11을 참조하면, 차량주행정보를 감지하는 단계(S100)는, 가속도 정보에 대한 데이터가 미리 정해진 수(N)만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 최대 및 최소 가속도 변화율을 산출하는 단계(S132)를 포함한다.
제어부(100)는 N개의 누적된 가속도 값을 이용하여 허용하는 가속도 최대 변화율을 도출한다. 가속도 변화율 도출방법은 칼만필터링과 같은 변화율 예측 및 계산 방법을 포함한다.
Figure pat00004
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 최대 및 최소 가속도 변화율 내에서 차량의 가속도 변화율을 제어하는 단계(S530)를 포함한다.
도12는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 상대 충돌예측시간을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다.
도13는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 상대 충돌예측시간에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도12 내지 도13을 참조하면, 차량주행정보를 감지하는 단계(S100)는, 전방 차량과의 거리, 전방 차량의 속도와 자 차량의 속도를 측정하는 단계(S141); 및 측정된 전방 차량과의 거리 및 전방 차량과의 상대속도에 대한 데이터가 미리 정해진 수(N)만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 전방 차량과의 상대 충돌예측시간을 산출하는 단계(S142)를 포함한다.
Vp, Vs, C는 전방차량의 속도, 자차량의 속도, 그리고 차간거리를 나타낸다.
상대 충돌예측시간(TTC: Time to collision)은 아래 수식과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00005
TTC 는 누적된 N 개의 Vp, Vs, C 데이터를 이용해 계산된 TTC (total N개)를 이용해 데이터와의 에러가 가장 작은 대푯값을 찾는 Least squares method 를 적용하여 대푯값을 도출할 수 있다. (에러 계산 시 1 차함수를 적용하여 하나의 대푯값이 나올 수 있도록 한다.) 대푯값을 도출하는 방법은 다양한 방법이 존재할 수 있다.
아래는 Least squares method 를 적용한 TTC의 대푯값을 도출하는 과정에 대한 수학적 표기를 나타낸다.
Figure pat00006
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 상대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 거리를 유지하는 단계(S541)를 포함한다.
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 상대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 상대속도를 유지하는 단계(S542)를 포함한다.
도14는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법 중 절대 충돌예측시간을 기준으로 한 실시예에 대한 순서도이다. 도15는 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법의 절대 충돌예측시간에 대한 대푯값을 도출하는 방식을 표현한 것이다.
도14 내지 도15를 참조하면, 차량주행정보를 감지하는 단계(S100)는, 전방 차량과의 거리와 자 차량의 속도를 측정하는 단계(S151); 및 측정된 전방 차량과의 거리 및 자 차량의 속도에 대한 데이터가 미리 정해진 수(N)만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 전방 차량과의 절대 충돌예측시간을 산출하는 단계(S152)를 포함한다.
절대 출동예측시간(Thw: Time headway)은 자 차량의 속도를 고려한 주행 시 운전자가 유지하는 평균 충돌예측시간이다. 절대 출동예측시간은 전방 차량이 정지하고 있다는 가정하에 충돌예측시간을 나타낸다.
제어부(100)는 N 개의 누적된 자 차량의 속도와 전방차량과 자차량간의 거리정보를 이용해 현 상태를 운전자가 유지 했을 때 의 평균 충돌 예측시간을 도출한다.
Vs, C 는 전방차량의 속도, 자차량의 속도, 그리고 차간거리를 나타낸다. Thw 는 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00007
T 는 누적된 N 개의 Vs, C 데이터를 이용해 least square method 를 이용하여 에러가 가장작은 대푯값을 찾는다. (에러 계산 시 1 차함수를 적용하여 하나의 대푯값이 나올 수 있도록 한다.)
Figure pat00008
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 절대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 거리를 유지하는 단계(S551)를 포함한다.
저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계(S500)는, 절대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 자 차량의 속도를 유지하는 단계(S552)를 포함한다.
도출된 주행특성을 반영하는 대푯값들은 자율주행 모드에서 운전자의 주행특성을 반영할 수 있도록 자율주행 차량의 제어부(100)에서 제어입력 도출 시 제한조건(conditions)과 목표값(target value)으로 적용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법은 차량이 주행상태가 되면(시동이 켜졌을 때) 기본상태로 직접 주행모드가 설정된다. 기본적으로 설정된 상태에 따라 기계학습이 이루어지며 차량이 자율주행 모드가 되었을 때 모드 변경 시점 전까지 도출된 대푯값들을 이용하여 자율주행 모드를 설정하게 된다. 하지만 사람이 요구하는 운전모드나 대푯값을 직접 입력하게 되면 입력된 값을 기반으로 자율주행을 하게 된다.
상기 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 의한 자율주행 차량의 제어방법에 의하면, 자율주행 차량의 안전성과 강건성 확보를 위한 제어기술과 함께 운전자와 탑승자의 자율주행 시 느낄 수 있는 불편함과 이질감을 최소화하여 맞춤형 자율주행이 가능하다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.
10: 전방 차량 거리센서
20: 전방 차량 차속 센서
30: 자 차량 차속 센서
40: 자 차량 가속도 센서
50: 스티어링 각도 센서
60: 스로틀 밸브
70: 브레이크
80: 조향장치
90: 데이터 저장부
100: 제어부

Claims (15)

  1. 운전자에 의한 직접 주행시 차량주행정보를 감지하는 단계;
    상기 감지된 차량주행정보를 저장하는 단계; 및
    차량의 자율주행시 상기 저장된 차량주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    운전자에 의한 스티어링 휠의 회전속도인 조향입력 변화율을 측정하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    상기 측정된 조향입력 변화율에 대한 데이터가 미리 정해진 수만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 주행시 운전자가 사용하는 최대 조향입력 변화율을 산출하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 산출된 최대 조향입력 변화율 내에서 스티어링 휠을 제어하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    차량 진행방향인 종방향 및 횡방향에 대한 가속도 정보를 측정하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    상기 가속도 정보에 대한 데이터가 미리 정해진 수만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 주행시 운전자가 사용하는 최대 가속도 정보를 산출하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 최대 가속도를 넘지 않는 범위 내에서 차량의 가속도를 제어하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    상기 가속도 정보에 대한 데이터가 미리 정해진 수만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 최대 및 최소 가속도 변화율을 산출하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 최대 및 최소 가속도 변화율 내에서 차량의 가속도 변화율을 제어하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    전방 차량과의 거리, 전방 차량의 속도와 자 차량의 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 전방 차량과의 거리 및 전방 차량과의 상대속도에 대한 데이터가 미리 정해진 수만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 전방 차량과의 상대 충돌예측시간을 산출하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 상대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 거리를 유지하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 상대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 상대속도를 유지하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 차량주행정보를 감지하는 단계는,
    전방 차량과의 거리와 자 차량의 속도를 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 전방 차량과의 거리 및 자 차량의 속도에 대한 데이터가 미리 정해진 수만큼 누적되면 측정된 데이터를 기초로 전방 차량과의 절대 충돌예측시간을 산출하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 절대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 전방차량과의 거리를 유지하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 저장된 차량 주행정보를 기초로 차량을 제어하는 단계는,
    상기 절대 충돌예측시간 내에서 전방 차량과 관계가 유지될 수 있도록 자 차량의 속도를 유지하는 단계를 포함하는 자율주행 차량의 제어방법.
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