KR20170140231A - 차량의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

차량의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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쥴리오 오르넬라
알렉산드로 마쎄이
칼로스 맥시밀리아노 조르지오 보트
로렌조 세라오
클라우디오 마페이
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다나 이탈리아 에스.알.엘
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Abstract

본 발명은 특히 팁 오버 검출 동안 잘못된 긍정을 식별하기 위해, 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출하는 방법에 관한 것이고, 이 방법은 하기 단계들을 포함한다.
제 1 측정 데이터를 획득하는 단계 ― 제 1 측정 데이터는 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
제 2 측정 데이터를 획득하는 단계 ― 제 2 측정 데이터는 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
제 1 측정 데이터에 기초하고 제 2 측정 데이터에 기초하여, 제 2 측정 데이터가 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계; 및
제 2 측정 데이터가 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시한다고 결정되는 경우에만, 경보 신호를 트리거링하거나, 제어 커맨드를 오버라이드(override)하거나 제어 커맨드를 오버라이트하는 단계.
본 발명은 추가로, 이 방법을 수행하기 위한 센서 시스템(7)에 관한 것이다.

Description

차량의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한 시스템 및 방법
본 문헌은 주로 차량의 임박한 팁 오버를 검출하는 방법, 차량의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한 센서 시스템, 및 센서 시스템을 포함하는 차량에 관한 것이다. 본 문헌에 설명된 시스템 및 방법은 예를 들어 붐 핸들러(boom handler) 또는 지게차와 같은 오프-하이웨이(off-highway) 차량에서의 적용을 찾을 수 있다.
차량의 휠에 작용하는 힘을 모니터링함으로써 텔레스코픽 붐 핸들러와 같은 차량의 질량 중심(CoM)의 위치를 추정하는 것이 공지되어 있다. 이를 위해, 스트레인 게이지가 차량 액슬(axle)의 변형을 변형을 검출하기 위해 하나 이상의 차량 액슬 상에 위치될 수 있다. 이러한 변형은 차량의 임박한 팁 오버를 표시할 수 있다. 차량의 임박한 팁 오버가 검출되면, 경고 신호가 트리거링될 수 있거나, 차량의 조작자에 의해 입력되는 입력 커맨드가 오버라이트(overwrite)되어 차량이 팁 오버하는 것을 방지할 수 있다.
예를 들어, US6985795B2는 프레임, 제 1 및 제 2 전방 휠, 제 1 및 제 2 후방 휠 및 제어 시스템을 포함하는 텔레스코픽 붐을 갖는 머티리얼 핸들러(material handler)에 관한 것이다. 전방 및 후방 휠은 일반적으로 수평 평면을 정의한다. 제어 시스템은 머티리얼 핸들러의 무게 중심을 결정하고, 평면 내에서 머티리얼 핸들러의 무게 중심의 위치를 디스플레이한다. 시스템은 차량 휠에 인접한 하부 킹 핀(king pin)에 장착된 스트레인 게이지를 포함하여, 인접한 휠에 힘이 가해지는 경우 스트레인 게이지는 하부 킹 핀으로 전달되는 응력으로부터 대응 신호를 생성할 수 있다. 제어 시스템은 머티리얼 핸들러가 팁 오버의 위험이 있는 경우 텔레스코픽 붐의 확장을 방지할 수 있다.
그러나, 변형 측정을 통한 CoM 위치 추정의 정확도는 종종 다수의 팩터에 의해 손상된다. 이러한 팩터는 예를 들어, 차량 다이나믹스 및 도로 상태들을 포함할 수 있다. 그 결과, 예를 들어, 정상적인 차량 동작 동안 견인력에 의해 초래된 변형은 임박한 팁 오버로 잘못 식별될 수 있다. 팁 오버 검출 동안 이러한 잘못된 긍정은 검출 시스템의 유용성을 손상시킬 수 있다. 예를 들어, 조작자는, 차량이 안정된 상태에 있고 어떠한 팁 오버의 위험도 없는 상황에서 동작을 수행하지 못할 수 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 개선된 정확도로 차량의 임박한 팁 오버를 검출하도록 구성되는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
이러한 목적은 청구항 제 1 항에 따른 방법 및 종속 시스템 청구항에 따른 센서 시스템에 의해 해결된다. 특수한 실시예들은 종속항에 제공된다.
따라서, 차량의 임박한 팁 오버를 검출하는 방법이 제안되며, 이는 특히 팁 오버 검출 동안의 잘못된 긍정을 식별하기 위한 것이다. 방법은 적어도 하기 단계들을 포함한다:
제 1 측정 데이터를 획득하는 단계 ― 제 1 측정 데이터는 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 차량 자세 데이터 및 차량 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
제 2 측정 데이터를 획득하는 단계 ― 제 2 측정 데이터는 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 차량 자세 데이터 및 차량 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
제 1 측정 데이터에 기초하고 제 2 측정 데이터에 기초하여, 제 2 측정 데이터가 차량의 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계; 및
제 2 측정 데이터가 차량의 임박한 팁 오버를 표시한다고 결정되는 경우에만, 경보 신호를 트리거링하거나, 제어 커맨드를 오버라이드(override)하거나 제어 커맨드를 오버라이트하는 단계.
제 2 측정 데이터는 통상적으로 제 1 측정 데이터가 포착된 후에 포착된다. 통상적으로, 제 1 측정 데이터는 트레이닝 단계 또는 교정 단계 동안 포착된다. 제 1 측정 데이터는 적어도 일시적으로, 예를 들어, 데이터 저장 칩 등과 같은 데이터 저장 디바이스에 저장될 수 있다. 제 2 측정 데이터는 통상적으로 차량의 표준 동작 동안 포착된다.
바람직하게는, 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터 각각은 적어도 동일한 2가지 타입의 데이터를 포함한다. 예를 들어, 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터 둘 모두는 각각 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 차량 자세 데이터 및/또는 차량 가속도 데이터를 포함한다. 차량 가속도 데이터는 하나, 둘 또는 세개의 독립적인 공간적 방향에서 차량의 가속도 또는 차량의 가속도의 절대값을 포함할 수 있다. 차량 자세 데이터는 예를 들어, 수평에 대한 차량의 피치 각도 및 롤(roll) 각도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
스트레인 데이터는 차량에 대한 차량의 질량 중심의 위치를 표시할 수 있다. 스트레인 데이터는 바람직하게는 적어도 차량 액슬의 기계적 스트레인을 포함한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 스트레인 데이터는 차량 프레임, 차량 섀시 또는 다른 차량 컴포넌트의 기계적 스트레인을 포함할 수 있고, 이들의 스트레인은 차량에 대한 차량의 질량 중심의 위치를 표시할 수 있다. 스트레인 데이터와 차량의 질량 중심의 위치와의 관계는 차량의 기하구조, 차량의 질량 분포 및 하나 이상의 차량 컴포넌트의 강성과 같은 팩터에 의존할 수 있다. 통상적으로, 차량의 팁 오버는, 차량의 질량 중심의 위치가 미리 결정된 안정 구역 또는 차량에 대해 정의된 안정 섹터 밖으로 시프트되면 임박한 것이다. 적어도 특정한 특정 상황, 예를 들어 차량이 정지되어 있고 평평한 표면 상에 위치되는 경우, 당업자는, 차량 스트레인 데이터에 기초하여 그리고 차량 기하구조, 차량 질량 분포 및 하나 이상의 차량 컴포넌트의 강성과 같은 전술한 팩터 중 하나 이상에 기초하여 차량에 대한 차량의 질량 중심의 위치가 어떻게 결정될 수 있는지를 인식한다. 그러나, 전술한 바와 같이, 차량의 동작 동안 스트레인 데이터는 통상적으로 관성력 및 차량 자세와 같은 다른 팩터에 의해 추가적으로 영향받는다. 예를 들어, 차량이 가속, 감속, 코너링하고 있는 경우 및/또는 차량이 경사 상에 위치되는 경우, 하나 이상의 차량 컴포넌트의 기계적 스트레인이 생성될 수 있다.
임박한 차량의 팁 오버를 검출하는 제안된 방법은, 차량 자세 데이터 및 차량 가속도 데이터 중 적어도 하나를 추가로 제공함으로써 그리고 제 1 측정 데이터에 기초하고 제 2 측정 데이터에 기초하여 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정함으로써, 팁 오버 검출 동안 잘못된 긍정을 식별하고 정확도를 개선할 수 있다. 이러한 방식으로, 예를 들어, 차량 액슬의 하나 이상의 차량 컴포넌트의 검출된 기계적 스트레인이 차량에 대한 차량의 질량 중심의 시프트에 의해 초래되는 상황을, 검출된 기계적 스트레인이 차량에 작용하는 관성력에 의해 또는 예를 들어 차량이 경사 상에 위치되어 있다는 사실로 인해 초래되거나 적어도 부분적으로 초래되는 상황으로부터 구별하는 것이 가능하다.
제 1 측정 데이터를 포착하는 단계는 복수의 제 1 데이터 세트를 포착하는 단계를 포함할 수 있다. 제 1 데이터 세트 각각에 대해, 제 1 데이터 세트를 포착하는 단계는 통상적으로 동일한 시점에, 기계적 스트레인, 및 차량의 자세 및 가속도 중 적어도 하나를 측정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 데이터 세트 각각은 하나 이상의 측정된 스트레인 값, 하나 이상의 측정된 차량 가속도 값 및/또는 하나 이상의 측정된 차량 자세 값을 포함할 수 있다. 차량의 임박한 팁 오버를 표시하거나 그와 연관된 그러한 제 1 데이터 세트는, 아래에서 추가적으로 더 상세히 설명될 바와 같이, 데이터베이스, 예를 들어 데이터 저장 디바이스에 저장될 수 있고, 제 1 라벨로 마킹될 수 있다. 그 다음, 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계는 제 2 측정 데이터에 기초하고, 데이터베이스에 저장되고 제 1 라벨로 마킹된 제 1 데이터 세트에 적어도 기초한다.
제 1 데이터 세트는 조작자에 의해 제공된 입력 커맨드에 기초하여 임박한 팁 오버를 표시하며 제 1 라벨로 마킹된 것으로 식별될 수 있다. 예를 들어, 제 1 데이터 세트는 감독된 학습 또는 교정 단계 동안 포착될 수 있다. 감독된 학습 또는 교정 단계 동안 조작자는 훈련장에서 차량을 운전할 수 있고, 이후 위험한 상황으로도 지칭되는, 차량이 팁 오버될 위험이 있는 하나 이상의 상황에 차량을 노출시킬 수 있다. 예를 들어, 조작자는 차량의 하나 이상의 휠이 지면으로부터 상승을 시작하도록 차량을 조작할 수 있다. 위험한 상황에 있는 차량은 차량의 질량 중심이 안정 구역 또는 안정 섹터 밖으로 시프트되는 것을 포함할 수 있다. 감독된 학습 또는 트레이닝 단계 동안의 주어진 시점에, 조작자는 그 시점에서 기록된 제 1 데이터 세트에 제 1 라벨을 할당하기 위해 입력 커맨드를 수동으로 입력할 수 있다. 이러한 방식으로, 조작자는 대응하는 제 1 데이터 세트를 위험한 상황과 연관된 것으로 마킹한다.
추가적으로 또는 대안적으로, 복수의 제 1 데이터 세트 중 하나 이상의 제 1 데이터 세트는, 예를 들어, 대응하는 제 1 데이터 세트의 측정된 스트레인 값, 측정된 차량 자세 값 및 측정된 차량 가속도 값이 하나 이상의 미리 정의된 간격의 미리 결정된 범위 밖에 속하면, 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별되고 자동으로 제 1 라벨로 마킹될 수 있다. 하나 이상의 측정된 값이 미리 결정된 범위 밖에 속하는 것으로 검출되는 경우, 차량의 조작자에게 자동으로 경보되는 것이 마찬가지로 인지가능하다. 그 다음, 조작자는 그 시점에 포착된 제 1 데이터 세트가 위험한 것으로 마킹된 것을 수동으로 확인할 수 있다. 훈련장에서 차량을 주행하는 것의 대안으로, 감독된 학습 단계는, 차량이 예를 들어, 테스트 벤치 또는 테스트 설비에 배치되는 것을 포함할 수 있다.
감독된 학습 단계 동안 차량을 위험한 상황에 노출시키는 것은, 차량 부하가 특정된 최대 부하를 초과하게 하는 것; 붐 또는 포크를 특정된 최대 확장을 넘어 확장시키거나 이를 특정된 최대 높이를 넘어 상승시키는 것; 특정된 최대 가속/감속을 넘어 차량을 가속/감속하는 것; 차량 속도가 특정된 최대 속도를 초과하게 하는 것; 차량 스티어링 각도를 특정된 최대 스티어링 각도(가능하게는 차량 속도 및/또는 차량 방향에 의존함)를 넘어 증가시키는 것 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
원칙적으로, 감독된 학습 또는 트레이닝 단계가, 위험한 상황에서 차량의 거동을 모델링 또는 시뮬레이션함으로써 제 1 측정 데이터 또는 제 1 측정 데이터의 제 1 데이터 세트를 포착하는 단계를 포함하는 것이 마찬가지로 인지가능하다. 그러한 경우, 제 1 데이터 세트를 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로서 식별하는 것 및 그 제 1 데이터 세트를 데이터베이스에 저장하는 것은 수학적 모델에 기초할 수 있다. 그러나, 차량 스트레인 데이터, 차량 자세 데이터 및 차량 가속도 데이터 사이의 관계의 복잡성으로 인해, 훈련장에서 차량을 주행하는 동안 또는 차량을 테스트 벤치에 배치한 동안 제 1 데이터 세트를 포착하는 것은 통상적으로, 수학적 모델 또는 시뮬레이션을 통해 제 1 데이터 세트를 포착하는 것보다 선호될 수 있다.
임박한 팁 오버를 표시하지 않는 제 1 데이터 세트가 또한 마찬가지로 데이터베이스에 저장될 수 있다. 이러한 제 1 데이터 세트를 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 마킹하기 위해, 이는 제 2 라벨로 마킹될 수 있고, 제 2 라벨은 제 1 라벨과 상이하다. 제 1 데이터 세트를 상이한 라벨로 마킹하는 것은, 임박한 팁 오버로 표시되거나 그와 연관된 것으로 식별된 그러한 제 1 데이터 세트를, 임박한 팁 오버를 표시하거나 그와 연관되지 않는 것으로 식별된 그러한 제 1 데이터 세트로부터 구별하는 임의의 인지가능한 방식을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 데이터 세트를 상이한 라벨로 마킹하는 것은 이를 상이한 서브-데이터베이스에 저장하는 것을 포함할 수 있다. 그 다음, 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계는 제 2 측정 데이터, 제 1 데이터 세트, 및 제 1 데이터 세트에 할당된 라벨(제 1 및 제 2 라벨을 포함함)에 기초할 수 있다.
제 2 측정 데이터를 포착하는 것은 마찬가지로 제 2 데이터 세트를 포착하는 것을 포함할 수 있다. 그 다음, 제 2 데이터 세트를 포착하는 것은 통상적으로, 바람직하게는 동일한 시점에, 차량 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 차량 자세 데이터 및/또는 차량 가속도 데이터를 포착하는 것을 포함한다. 그 다음, 전술한 제 1 데이터 세트와 마찬가지로, 제 2 데이터 세트는 통상적으로 하나 이상의 측정된 차량 스트레인 값, 하나 이상의 측정된 차량 가속도 값 및/또는 하나 이상의 측정된 차량 자세 값을 포함한다.
제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 것은,
제 1 라벨로 마킹된 제 1 데이터 세트에 기초하여 그리고/또는 제 2 라벨로 마킹된 제 1 데이터 세트에 기초하여, 측정 데이터 공간의 적어도 하나의 연속적인 서브세트를 결정하는 것 ― 측정 데이터 공간은 제 1 데이터 세트 및 제 2 데이터 세트를 포함하고, 연속적인 서브세트는, 연속적인 서브세트가 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트를 포함하지 않도록 결정됨 ―; 및
제 2 데이터 세트가 연속적인 서브세트 밖에 속하면, 제 2 데이터 세트를 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별하고, 제 2 데이터 세트가 연속적인 서브세트 내에 속하면, 제 2 데이터 세트를 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 식별하는 것을 포함할 수 있다.
측정 데이터 공간의 차원은 제 1 데이터 세트 및 제 2 데이터 세트 각각에 포함된 측정된 값의 수에 의해 결정된다. 임박한 팁 오버와 연관되지 않은 데이터 세트를 표현하는 연속적인 서브세트는 연속적인 서브세트를 이의 여집합으로부터 분리시키는 경계로 특성화될 수 있다. 예를 들어, 측정 데이터 공간이 n차원이면, 연속적인 서브세트 또는 연속적인 서브세트 중 하나는, n차원 데이터 공간에 임베딩된 (n-1)차원 매니폴드 또는 다각형으로 특성화될 수 있고, (n-1)차원 매니폴드 또는 다각형은 연속적인 서브세트들과 이의 여집합 사이의 경계를 형성한다("n"은 양의 정수). 연속적인 서브세트를 이의 여집합으로부터 분리하는 n차원의 연속적인 서브세트 및/또는 (n-1)차원 경계는 SVN(Support Vector Machine)과 같은 임의의 적절한 분류기를 사용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 연속적인 서브세트를 이의 여집합으로부터 분리하는 경계는, 제 1 라벨로 라벨링된 제 1 데이터 세트의 질량 중심의 위치로부터 그리고 제 2 라벨로 라벨링된 제 1 데이터 세트의 질량 중심의 위치로부터 동일한 n차원 거리를 갖도록 선택될 수 있다.
특히 간단한 예에서, 측정 데이터 공간은 2차원 평면이고, 연속 서브세트는 2차원 평면에 임베딩된(1차원) 직선의 일측에 위치된 반 평면이고, 직선은 연속적인 서브세트와 이의 여집합 사이의 경계를 형성한다.
감독된 학습 단계가 완료된 후에, 측정 데이터 공간의 "안전" 섹터를 표현하는 연속적인 서브세트 및/또는 데이터베이스는, 데이터베이스에 저장된 제 1 데이터 세트에 기초하여, 차량의 정상 동작 동안 포착되는 제 2 데이터 세트에 기초하여, 그리고 이러한 데이터 세트에 할당되는 라벨에 기초하여, 연속적으로 조절 또는 업데이트될 수 있다. 아래에서, 이러한 단계는 강화 학습 단계로 지칭된다.
제 2 데이터 세트가 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별되는 경우, 방법은, 제 2 데이터 세트가, 데이터베이스에 저장되고 제 1 라벨로 라벨링되는 데이터 세트들 중 임의의 것의 미리 결정된 이웃 내에 속하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 제 2 데이터 세트가 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트 중 임의의 것의 이웃 내에 속하지 않으면, 데이터베이스는, 제 2 데이터 세트를 제 1 라벨로 라벨링하고 그 제 2 데이터 세트를 데이터베이스에 저장함으로써 업데이트될 수 있다.
이러한 방식으로, 이전에 측정된 데이터 세트를 포함하는 데이터베이스는 차량의 정상 동작 동안 연속적으로 업데이트될 수 있다. 데이터베이스의 (n차원) 데이터 세트 X의 이웃은 측정 데이터 공간의 포인트의 세트로서 정의될 수 있고, 데이터 세트 X로부터 이의 거리는 예를 들어, 미리 정의된 임계 거리보다 작다. (n차원) 측정 데이터 공간의 2개의 포인트 사이의 거리는 마할라노비스(Mahalanobis) 거리에 의해 또는 임의의 다른 적절한 메트릭에 의해, 예를 들어, 유클리드 메트릭에 의해 정의될 수 있다.
데이터베이스는, 새로 측정된 제 2 데이터 세트가 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 식별되면, 마찬가지로 업데이트될 수 있다. 그 경우, 제 2 데이터 세트는 데이터베이스에 저장될 수 있고, 제 2 라벨로 라벨링될 수 있다.
차량은 다양한 상이한 상태들 하에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 차량은 상이한 지면 상에서 사용될 수 있거나, 차량은 상이한 하중의 부하가 적재될 수 있거나, 또는 차량의 부하는 차량에 대해 상이한 위치에 배치될 수 있어서, 차량의 질량 중심을 시프트시킬 수 있다. 그 결과, 하나의 상황에서 차량의 임박한 팁 오버를 표시하는 측정된 데이터 세트는 다른 상황에서 임박한 팁 오버를 표시하지 않을 수 있다. 따라서, 방법은, 측정 데이터 공간의 안전 섹터를 표현하는 연속적인 서브세트의 재형상화를 허용하는 단계를 제공할 수 있다. 예를 들어, 차량이 측정 데이터 공간의 주어진 섹터에서 동작되는 경우 팁 오버의 위험이 있었다면, 조작자는 측정 데이터 공간의 그 섹터에서 차량을 반복적으로 동작시키기 않을 것으로 가정될 수 있다.
따라서, 제 2 데이터 세트가 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별되고, 제 2 데이터 세트가 제 1 라벨로 라벨링된 주어진 데이터 세트 X의 이웃 내에 속하는 경우(유사한 데이터 세트가 이전에 기록되었고, 위험한 것으로 식별되었음을 표시함), 측정된 데이터 세트가 이러한 데이터 세트 X의 이웃 내에 속하는 경우의 빈도 ω가 결정될 수 있다. 예를 들어, 빈도 ω는 공식 ω=k·N/T에 따라 컴퓨팅될 수 있고, 여기서 "N"은, 바람직하게는 감독된 학습 단계의 완료 이후 측정된 데이터 세트가 데이터 세트 X의 이웃 내에 속하는 경우의 발생이고, "T"는 마지막의 이러한 경우 이후 경과된 시간이고, "k"는 미리 결정된 상수이다.
빈도 ω가 미리 결정된 임계 빈도보다 크면, 데이터베이스는 제 2 라벨로 데이터 세트 X를 다시 라벨링함으로써 업데이트될 수 있다. 추가적으로, 데이터 세트 X의 이웃 내의 다른 데이터 세트는, 데이터 세트 X 및 이의 이웃이 이제 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 간주됨을 표시하기 위해 제 2 라벨로 다시 라벨링될 수 있다.
새로 측정된 데이터 세트를 데이터베이스에 추가함으로써 그리고/또는 데이터베이스에 이미 저장된 하나 이상의 데이터 세트를 다시 라벨링함으로써 데이터베이스가 업데이트되는 경우, 측정 데이터 공간의 안전 섹터를 표현하는 연속적인 서브세트의 기하구조는 마찬가지로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 연속적인 서브세트는 업데이트된 데이터베이스에 기초하여 업데이트될 수 있다. 연속적인 서브세트는, 업데이트된 연속적인 서브세트가, 제 1 라벨로 라벨링된 업데이트된 데이터베이스의 데이터 세트를 포함하지 않도록 업데이트될 수 있다. 측정 데이터 공간의 연속적인 서브세트를 업데이트하는 것은 연속적인 서브세트의 n차원 기하구조를 재형상화하는 것, 특히 연속적인 서브세트의 경계를 재형상화하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 데이터베이스 및 연속적인 서브세트는 다양한 동작 조건에 대해 연속적으로 최신으로 유지될 수 있다.
또한, 차량의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한, 특히 팁 오버 검출 동안의 잘못된 긍정을 식별하기 위한 센서 시스템이 제안된다. 센서 시스템은,
스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터를 포착하기 위한 적어도 하나의 스트레인 센서;
자세 데이터를 포착하기 위한 자이로미터 및 가속도 데이터를 포착하기 위한 가속도계 중 적어도 하나를 포함하는 적어도 하나의 추가적인 센서; 및
제어 유닛을 포함하고,
센서는 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터를 포착하도록 구성되고, 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터 각각은 스트레인 데이터, 특히 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함하고;
제어 유닛은 스트레인 센서 및 적어도 하나의 추가적인 센서를 제어하고 전술한 방법의 방법 단계들을 수행하도록 구성된다.
스트레인 센서는 하나 이상의 스트레인 게이지를 포함할 수 있다. 스트레인 게이지는 통상적으로, 예를 들어 지지체 상에 배치된 절연 호일 및 금속 호일 패턴의 형태로, 유연한 절연 지지체를 포함한다. 스트레인 게이지는, 도체가 변형될 때 도체의 전기 전도성 또는 전기 저항성이 변할 수 있다는 사실을 이용한다. 따라서, 스트레인 게이지의 도체의 전기 저항성을 측정하는 것은 도체의 변형의 척도로서 또는 스트레인 게이지가 부착된 컴포넌트의 변형의 척도로서 기능할 수 있다. 이러한 타입의 스트레인 게이지는 일반적으로 본 기술분야에 공지되어 있다. 자이로미터 및/또는 가속도계는 예를 들어, 마이크로전자기계 시스템(MEMS)으로서 구성될 수 있다.
센서 시스템은,
차량 스티어링 각도를 측정하기 위한 하나 이상의 스티어링 센서;
차량 속도를 측정하기 위한 하나 이상의 속도 센서;
차량의 하나 이상의 공압 타이어의 공압을 측정하기 위한 하나 이상의 타이어 압력 센서; 및
차량의 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스
중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.
그 다음, 제어 유닛은 통상적으로 스티어링 센서, 속도 센서, 타이어 압력 센서 및 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스를 제어하고, 이러한 센서들 및/또는 입력 디바이스로부터 측정 데이터 및/또는 작동 기구 제어 데이터를 수신하도록 추가적으로 구성된다.
작동 기구는 유압 실린더 또는 유압 모터 및/또는 하나 이상의 제어 밸브와 같은 하나 이상의 유압 액추에이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 작동 기구는 이동가능한 또는 확장가능한 붐, 이동가능한 버킷 또는 틸팅(tilting) 메커니즘과 같은 리프팅 메커니즘을 포함할 수 있다. 작동 기구를 제어 또는 스티어링하기 위한 입력 디바이스는 조이스틱, 터치스크린, 스위치, 레버, 페달 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
제 1 및 제 2 측정 데이터 각각은 차량 스티어링 데이터, 차량 속도 데이터, 타이어 압력 데이터 및 작동 기구 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 데이터 세트 및/또는 제 2 데이터 세트 각각은 차량 스티어링 각도 값, 차량 속도 값, 차량 타이어의 공압을 표시하는 하나 이상의 값, 작동 기구의 위치 또는 상태 및/또는 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스의 제어 위치를 포함할 수 있다. 이러한 추가적인 데이터를 사용하는 것은 팁 오버 검출 동안 잘못된 긍정을 식별하는 제안된 시스템 및 방법의 능력을 추가적으로 개선할 수 있다.
스트레인 센서는 공통의 기계적 지지체 상에 배치되는 적어도 2개의 스트레인 게이지를 포함할 수 있고, 스트레인 게이지는 서로 이격되어, 스트레인 게이지는 상이한 위치에서, 특히 차량 액슬 상의 상이한 위치에서 기계적 스트레인을 동시에 측정하도록 구성된다. 스트레인 센서의 스트레인 게이지는 예를 들어, 차량 액슬의 종방향에 평행하게 배열될 수 있다. 이러한 방식으로 차량 액슬 상에 배열된 2개의 스트레인 게이지의 차동 판독은 액슬 상에 가해진 수직 힘을 액슬 상에 가해진 측방향 힘으로부터 구별하도록 기능할 수 있다.
스트레인 센서는 또한 로제트(rosette)-타입 배열로 배열된 복수의 스트레인 게이지를 포함할 수 있다. 이러한 배열은 평면 스트레인 텐서(tensor)의 주요 스트레인 성분을 결정하는 것을 허용한다. 실험으로부터, 차량 다이나믹스 및 도로 특성에 의해 초래되는 비-수직 부하는 차량 액슬의 평면 스트레인 텐서의 주요 스트레인 성분의 배향 및 절대값에 영향을 미칠 수 있음이 나타났다.
스트레인 센서, 제어 유닛 및 적어도 하나의 추가적인 센서는 공통의 기계적 지지체 상에 배치될 수 있고, 이에 의해 콤팩트한 센서 플랫폼을 형성할 수 있다. 특히, 센서 시스템은 전술한 타입의 2개 이상의 센서 플랫폼을 포함할 수 있고, 센서 플랫폼은 서로 데이터를 교환하도록 연결되어, 분산형 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크의 상이한 센서 플랫폼은 예를 들어 차량의 상이한 액슬 또는 상이한 세미-액슬 상에 배치될 수 있다. 차량 액슬 상의 상이한 위치, 상이한 액슬 또는 일반적으로 차량의 상이한 위치에서 측정 데이터를 포착하는 것은 차량의 다이나믹스 상태를 특성화하고, 차량의 임박한 팁 오버를 표시하는 측정 데이터를 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 측정 데이터로부터 구별하는 능력을 추가적으로 개선할 수 있다.
센서 시스템은 중앙 차량 제어 유닛 및 CAN 버스를 더 포함할 수 있다. 센서 플랫폼 제어 유닛 중 하나는 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로서 기능하도록 구성될 수 있고, 마스터 제어 유닛은 CAN 버스를 통해 중앙 차량 제어 유닛과 통신하도록 구성된다. 그 다음, 다른 플랫폼 제어 유닛은 이러한 센서를 통해 포착된 측정 데이터를 마스터 제어 유닛으로 전송할 수 있다. 그 다음, 마스터 제어 유닛은 상이한 센서 플랫폼을 통해 그리고 전술한 스티어링 센서, 타이어 압력 센서 및 차량 속도 센서 중 하나 이상을 통해 포착된 측정 데이터 및/또는 작동 기구를 제어 또는 스티어링하기 위해 입력 디바이스를 통해 입력된 작동 기구 제어 데이터를 융합 및 프로세싱할 수 있다. 특히, 마스터 제어 유닛은 임박한 팁 오버를 검출하는 전술한 방법의 단계들을 수행하도록 구성될 수 있다.
센서 네트워크의 견고성을 증가시키기 위해, 센서 플랫폼 제어 유닛 각각은 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로서 기능하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 센서 플랫폼 제어 유닛 각각은 CAN 버스에 연결될 수 있다. 또한, 스티어링 센서, 타이어 압력 센서, 차량 속도 센서 및 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스 중 적어도 하나는 CAN 버스에 연결될 수 있다. 중앙 차량 제어 유닛은 센서 플랫폼 제어 유닛 각각의 헬스(health) 상태를 테스트하고, 센서 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태에 기초하여 센서 플랫폼 제어 유닛 중 하나를 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로 선택하도록 구성될 수 있다. 이는, 예를 들어 마스터 제어 유닛이 오작동하는 경우 마스터 제어 유닛을 교체하는 것을 허용한다. 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태를 테스트하기 위해 중앙 차량 제어 유닛 및/또는 플랫폼 제어 유닛은 헬스 상태 모니터링 메시지를 공통 CAN 버스를 통해 다른 플랫폼 제어 유닛에 전송하도록 구성될 수 있다. 그 다음, 주어진 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태는 그 플랫폼 제어 유닛에 의해 수신된 헬스 상태 모니터링 메시지에 대한 그 플랫폼 제어 유닛의 응답의 수에 기초하는 스코어를 포함할 수 있다.
또한, 액슬 또는 세미-액슬을 포함하고 전술한 센서 시스템을 포함하는 차량이 제안되고, 스트레인 센서는 차량 액슬 스트레인 데이터를 측정하기 위해 차량 액슬 또는 세미-액슬 상에 배치된다. 차량은 오프-하이웨이 차량, 특히 텔레스코픽 붐 핸들러, 지게차 등일 수 있다.
현재 제안된 시스템 및 방법의 바람직한 실시예는 다음의 상세한 설명에서 설명되며, 첨부된 도면에 도시된다.
도 1은 확장가능한 붐 및 센서 시스템을 포함하는 차량을 도시하고 , 센서 시스템은 차량의 상이한 반축 상에 배열된 센서 플랫폼, 차량 속도 센서, 스티어링 센서, 타이어 압력 센서 및 차량의 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스를 포함하는 중앙 차량 제어 유닛을 포함한다.
도 2a는 도 1의 센서 플랫폼 중 하나의 상세한 도면을 도시하고, 센서 플랫폼은 전자 제어 유닛, 스트레인 센서 및 관성 측정 유닛(IMU)을 포함하고, IMU는 가속도계 및 자이로스코프를 포함한다.
도 2b는 차량 액슬 상에 배열된 도 2a의 센서 플랫폼의 사시도를 도시한다.
도 3a는 차량 액슬 상에 배치된 한 쌍의 스트레인 게이지의 균일한 변형을 도시하며, 스트레인 게이지의 균일한 변형은 차량 액슬에 작용하는 수직 부하를 표시한다.
도 3b는 차량 액슬 상에 배치된 한 쌍의 스트레인 게이지의 불균일한 변형을 도시하고, 스트레인 게이지의 불균일한 변형은 차량의 운동 방향으로 작용하는 힘을 표시한다.
도 3c는 도 3a에 도시된 스트레인 게이지의 측정된 변형을 도시한다.
도 3d는 도 3b에 도시된 스트레인 게이지의 측정된 변형을 도시한다.
도 4는 감독된 학습 단계 동안 포착되는 차량 자세 데이터, 액슬 스트레인 데이터, 차량 속도 데이터 및 차량 스티어링 데이터를 도시하고, 데이터는 차량이 코너링하는 동안 포착된다.
도 5는 감독된 학습 단계 동안 포착되는 차량 자세 데이터, 액슬 스트레인 데이터, 차량 속도 데이터 및 차량 스티어링 데이터를 도시하고, 데이터는 차량이 경사에서 주행하는 동안 포착된다.
도 6은 감독된 학습 단계 동안 포착되는 차량 자세 데이터, 액슬 스트레인 데이터, 차량 속도 데이터 및 차량 스티어링 데이터를 도시하고, 데이터는 차량의 확장가능한 붐 상에 부하가 배치되고 붐이 차량으로부터 전방 방향으로 확장되는 동안 포착된다.
도 7a는 감독된 학습 상태 동안 포착되는 데이터 세트를 포함하는 측정 데이터 공간을 도시하고, 임박한 팁 오버를 표시하는 데이터 세트는 제 1 라벨로 마킹되고, 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 데이터 세트는 제 2 라벨로 마킹된다.
도 7b는 측정 데이터 공간의 제 1 및 제 2 연속적인 서브세트를 도시하고, 제 1 연속적인 서브세트는 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트를 포함하고, 제 2 연속적인 서브세트는 제 2 라벨로 라벨링된 데이터 세트를 포함한다.
도 8a는 차량의 정상 동작 동안 포착되는 데이터 세트를 추가적으로 포함하는 도 7b의 도면을 도시하고, 제 1 연속적인 서브세트 내에 속하는 데이터 세트는 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 분류되고, 제 2 연속적인 서브세트 내에 속하는 데이터 세트는 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 분류된다.
도 8b는 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트의 미리 정의된 이웃을 추가적으로 도시하는 도 8a의 도면을 도시한다.
도 8c는 이전에 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트의 일부를 다시 라벨링한 후 및 측정 데이터 공간의 제 1 및 제 2 연속적인 서브세트를 분리하는 경계의 기하구조를 재형상화한 후의 도 8b의 도면을 도시한다.
도 1은 전방 액슬(2), 후방 액슬(3), 공압 타이어를 포함하는 휠(4a-d), 차량 프레임(5) 및 확장가능한 붐(6)을 포함하는 차량(1)을 개략적으로 예시한다. 차량(1)은 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한 센서 시스템(7)을 더 포함한다.
센서 시스템(7)은 전방 액슬(2) 및 후방 액슬(3)의 상이한 세미 액슬 상에 중간 길이로 배치된 센서 플랫폼(8a-d), 차량(1)의 스티어링 각도를 검출하기 위한 스티어링 센서(9), 휠(4a-d)의 속도를 측정하기 위한 속도 센서(10a-d) 및 타이어의 공압을 검출하기 위한 타이어 압력 센서(11)를 포함한다. 대안적인 실시예에서, 센서 시스템(7)은 더 적은 수의 센서 플랫폼을 포함할 수 있다. 그러나, 센서 시스템(7)은 일반적으로 본 명세서에 설명된 타입의 적어도 하나의 센서 플랫폼을 포함한다. 또한, 대안적인 실시예에서, 센서 시스템(7)은 센서(9, 10a-d, 11) 중 어느 것도 포함하지 않을 수 있거나, 이들 중 오직 일부만을 포함할 수 있다.
센서 시스템(7)은 중앙 차량 제어 유닛(12) 및 CAN 버스(13)를 더 포함한다. 센서 플랫폼(8a-d), 센서(9, 10, 11) 및 중앙 차량 제어 유닛(12)은 CAN 버스(13)를 통해 상호 연결되어 분산형 센서 네트워크를 형성한다. 구체적으로, 센서 플랫폼(8a-d), 센서(9, 10, 11) 및 중앙 차량 제어 유닛(12)은 CAN 버스(13)를 통해 측정 데이터 및/또는 프로세싱된 측정 데이터를 교환할 수 있다. 센서 시스템(7)은, 차량(1)이 팁 오버의 위험이 있는 것을 센서 시스템(7)이 검출하는 경우, 경보를 트리거링하도록 구성되는 경보 디바이스(미도시)를 더 포함한다. 경보 디바이스는 예를 들어, 광학 경보 신호 또는 음향 경보 신호를 트리거링하도록 구성될 수 있다.
중앙 차량 제어 유닛(12)은 하나 이상의 입력 디바이스를 포함할 수 있고, 이를 통해, 차량(1)의 조작자는 차량(1)의 다이나믹스, 붐(6) 및 센서 시스템(7)을 포함하는 차량(1)의 작동 유압을 제어할 수 있다. 중앙 차량 제어 유닛(12)은 전자 제어 신호를 센서 플랫폼(8a-d)에, 센서 시스템(7)의 센서(9,10,11)에, 그리고 붐(6)의 이동을 제어하기 위한 하나 이상의 액추에이터에 전송하도록 구성되는 마이크로프로세서 또는 FPGA와 같은 전자 제어 유닛을 더 포함할 수 있다.
차량(1)의 다이나믹스를 제어하도록 구성된 중앙 차량 제어 유닛(12)의 입력 디바이스는 스티어링 휠, 가속기 페달, 브레이크 및 속도 방향 변경 디바이스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 붐(6)을 포함하는 차량(1)의 작동 유압을 제어하기 위한 입력 디바이스는 조이스틱, 터치 스크린, 노브, 스위치, 레버, 페달 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서 시스템(7)을 제어하는 것을 목적으로 하는 제어 커맨드를 입력하기 위한 입력 디바이스는 마찬가지로 조이스틱, 터치 스크린, 노브, 스위치, 레버, 페달 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2a는 도 1의 센서 플랫폼(8c)의 상세한 도면을 개략적으로 도시한다. 도 2c는 후방 액슬(3) 상에 배열되는 센서 플랫폼(8c)의 사시도를 도시한다. 여기서 그리고 다음의 반복 특징부는 동일한 참조 부호에 의해 지정된다. 도 1에 도시된 나머지 센서 플랫폼(8a-b 및 8d)은 도 2a에 도시된 센서 플랫폼(8c)과 동일하다.
센서 플랫폼(8c)은 기계적 지지체(14), 전자 제어 유닛(15), 스트레인 센서(16) 및 관성 측정 유닛(IMU)(17)을 포함한다. 제어 유닛(15), 스트레인 센서(16) 및 IMU(17)는 공통의 기계적 지지체(14) 상에 배치되고 그에 부착된다. 스트레인 센서(16)는 후방 액슬(3)의 기계적 스트레인을 측정하도록 구성된다. 구체적으로, 스트레인 센서(16)는, 일 평면 내에 배치되고 서로 이격되는 2개의 세장형 스트레인 게이지(16a, 16b)를 포함한다. IMU(17)는 마이크로전자기계 가속도계(17a) 및 마이크로전자기계 자이로센서 또는 자이로미터(17b)를 포함한다. 가속도계(17a)는 x-축(18)을 따른 y-축(19)을 따른 그리고 z-축(20)을 따른 플랫폼(8c)의 가속도를 측정하도록 구성되고, 축(18,19,20)은 오른손 방향 직교 좌표계에 걸쳐 있다. 자이로미터(17b)는 수평에 대한 플랫폼(8c)의 피치 각도 및 롤 각도를 측정하도록 구성되고, 피치 각도는 x-축(18)에 대한 회전 각도를 지정하고, 롤 각도는 y-축(19)에 대한 회전 각도를 지정한다.
센서 시스템(7)의 동작 동안, 센서 플랫폼(8a-d)의 제어 유닛 중 하나, 예를 들어 센서 플랫폼(8c)의 제어 유닛(15)은 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로서 기능할 수 있고, 마스터 제어 유닛은 CAN 버스(13)를 통해 중앙 차량 제어 유닛(12)과 통신하도록 구성된다. 그 다음, 나머지 센서 플랫폼(8a-b 및 8d)의 제어 유닛은 이러한 센서를 통해 포착된 측정 데이터를 센서 플랫폼(8c)의 마스터 제어 유닛(15)에 전송할 수 있다. 그 다음, 마스터 제어 유닛은 센서 플랫폼(8a-d)을 통해 그리고 스티어링 센서(9), 속도 센서(10a-d) 및 타이어 압력 센서(11) 중 적어도 하나를 통해 포착된 측정 데이터를 융합 및 프로세싱할 수 있다. 특히, 아래에서 추가로 설명되는 바와 같이, 마스터 제어 유닛은 포착된 측정 데이터를 프로세싱하고 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출하도록 구성될 수 있다.
센서 네트워크의 견고성을 증가시키기 위해, 센서 플랫폼(8a-d)의 제어 유닛 각각은 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로서 기능하도록 구성될 수 있다. 중앙 차량 제어 유닛(12)은 센서 플랫폼(8a-d)의 제어 유닛 각각의 헬스 상태를 테스트하고, 센서 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태에 기초하여 센서 플랫폼 제어 유닛 중 하나를 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로 선택하도록 구성될 수 있다. 이는, 예를 들어 현재의 마스터 제어 유닛이 오작동하는 경우 이러한 마스터 제어 유닛을 교체하는 것을 허용한다. 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태를 테스트하기 위해 중앙 차량 제어 유닛(12) 및/또는 플랫폼 제어 유닛은 헬스 상태 모니터링 메시지를 공통 CAN 버스(13)를 통해 다른 플랫폼 제어 유닛에 전송하도록 구성될 수 있다. 주어진 플랫폼 제어 유닛의 헬스 상태는 그 플랫폼 제어 유닛에 의해 수신된 헬스 상태 모니터링 메시지에 대한 그 플랫폼 제어 유닛의 응답의 수에 기초하는 스코어를 포함할 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 후방 액슬(3)에 대한 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 게이지(16a, 16b)의 정렬을 도시한다. 단순화를 위해, 센서 플랫폼(8c)의 나머지 컴포넌트는 도 3a 및 도 3b에 도시되지 않는다. 나머지 센서 플랫폼(8a-b, 8d)의 스트레인 게이지는 동일한 방식으로 액슬(2, 3) 상에 정렬될 수 있다. 센서 플랫폼(8c)은, 세장형 스트레인 게이지(16a, 16b)가 후방 액슬(3)의 종방향 확장과 정렬되는 방식으로 후방 액슬(3) 상에 배치된다. 스트레인 게이지(16a, 16b)는 x-y 평면의 상이한 위치에서 후방 액슬(3) 상에 배치되기 때문에, x-y 평면 내의 후방 액슬(3)의 변형은 수직 z 방향(20)을 따른 후방 액슬(3)의 변형으로부터 구별될 수 있다. 나머지 센서 플랫폼(8a-b, 8d)은 동일한 방식으로 액슬(2, 3) 상에 배열될 수 있다.
도 3a에서, 수직 힘(20)이 z-방향(20)을 따라 후방 액슬(3) 상에 작용한다. 수직 힘(20) 또는 수직 힘(20)에서의 변화는 예를 들어, 차량(1) 상에 또는 차량(1)의 확장가능한 붐(6) 상에 배치된 부하를 표시할 수 있다. 따라서, 수직 힘(20) 또는 이의 증가 또는 감소는 차량(1)이 팁 오버의 위험이 있다는 사실에 대한 표시자 또는 몇몇 표시자 중 하나일 수 있다. 후방 액슬(3) 상에 작용하는 수직 힘(20)은 후방 액슬(3) 및 스트레인 게이지(16a, 16b)의 균일한 변형을 초래한다. 스트레인 게이지(16a)의 변형(22a) 및 스트레인 게이지(16b)의 변형(22b)의 시간 과정이 도 3c에 도시되어 있다. 제어 유닛(15)은 변형(22a, 22b) 사이의 차이로서 정의된 후방 액슬(3)의 차동 스트레인 또는 차동 변형(22c)을 컴퓨팅하도록 구성된다. 도 3a의 스트레인 게이지(16a, 16b)의 균일한 변형으로 인해, 후방 액슬(3)의 차동 스트레인(22c)은 0에 가깝거나 미리 정의된 임계치 아래이다. 특히, 차동 스트레인(22c)은 변형(22a)보다 작고 변형(22b)보다 작다.
도 3b에서, 견인력(23)이 네거티브 y-방향(19)을 따라 후방 액슬(3) 상에 작용한다. 견인력(23)은 예를 들어, 차량의 운동 방향을 따른 차량(1)의 가속 또는 감속에 기인할 수 있다. 다른 것들 중, 견인력(23)은 타이어(4c)의 공압에 의해 또는 차량(1)이 주행중인 지면의 조성에 의해 영향받을 수 있다. 견인력(23)이 세장형 스트레인 게이지(16a, 16b)의 확장에 수직으로 작용하는 성분을 갖기 때문에, 스트레인 게이지(16a, 16b)는 상이한 변형을 겪는다. 여기서, 스트레인 게이지(16a)는 세장되는 한편, 스트레인 게이지(16b)는 압축된다. 결과적으로, 차동 스트레인(22c)은 미리 정의된 임계값 위이다. 특히, 차동 스트레인(22c)은 도 4d에 도시된 바와 같이, 스트레인 게이지(16a)의 변형(22a)보다 작고 스트레인 게이지(16b)의 스트레인(22b)보다 크다.
평행 스트레인 게이지(16a, 16b)에 추가하여, 또는 평행 스트레인 게이지(16a, 16b)의 대안으로서, 센서 플랫폼(8c)은 평면 별-형 또는 로제트-형 형태로 배열된 3개 이상의 스트레인 게이지를 포함할 수 있다. 본 기술분야에 일반적으로 공지되어 있는 이러한 종류의 로제트-형 스트레인 게이지 배열은 평면 스트레인 텐서의 주요 성분의 계산을 허용한다. 견인 및 코너링과 같은 차량 다이나믹스에 의해 초래되는 및/또는 도로 특성에 의해 초래되는 비-수직 부하는 평면 스트레인 텐서의 주요 성분의 배향 및 모듈에 영향을 미치는 것으로 공지되어 있다. 따라서, 차량 다이나믹스 및 도로 특성에 관한 추가적인 정보는 로제트-형 스트레인 센서에 의해 측정된 기계적 스트레인으로부터 추출될 수 있다.
센서 시스템(7)은 종래 기술로부터 공지된 팁 오버 검출 시스템 및 방법에 비해 개선된 특이성으로 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출할 수 있는 방법을 수행하도록 구성된다. 본 방법은 머신 학습 알고리즘의 적용을 포함한다. 감독된 학습 단계로 또한 지칭되는 제 1 학습 단계 동안, 조작자는 차량(1)을 훈련장에서 주행할 수 있고, 차량(1)이 안정된 복수의 안전한 상황 및 차량(1)이 팁 오버의 위험이 있는 복수의 위험한 상황에 차량(1)을 노출시킬 수 있다. 바람직하게는, 감독된 학습 단계 동안, 조작자는, 차량(1)이 안정되고 팁 오버의 위험이 없으며 차량(1)을 굴곡 주위에서 주행하거나 차량(1)을 경사에서 주행하는 것과 같이 차량(1)의 액슬(2, 3)이 "정상" 기동에 의해 변형되는 다수의 상황에 차량(1)을 노출시킨다. 이러한 많은 경우에, 종래 기술로부터 공지된 팁 오버 검출 시스템은 차량(1)의 조작자에게 임박한 팁 오버를 경보함으로써 잘못된 경보를 트리거링할 것인데, 이는 이러한 공지된 시스템이, 차량(1)의 질량 중심의 시프트에 의해 초래되는 액슬(2, 3)의 변형을 견인력, 스티어링 힘 등에 의해 초래되는 액슬(2, 3)의 변형으로부터 구별할 수 없기 때문이다. 차량(1)의 조작자는 예를 들어 중앙 차량 제어 유닛(12)을 통해 대응하는 입력 커맨드를 입력함으로써 감독된 학습 단계의 시작 및 종료를 마킹할 수 있다.
차량(1)이 감독된 학습 단계 동안 훈련장에서 주행됨에 따라, 센서 시스템(7)의 마스터 제어 유닛, 예를 들어 센서 플랫폼(8c)의 제어 유닛(15)은 제 1 측정 데이터를 포착하기 위해 센서 플랫폼(8a-d)의 스트레인 센서 및 IMU, 및 선택적으로는 스티어링 센서(9), 속도 센서(10a-d) 및 타이어 압력 센서(11) 중 적어도 하나를 제어한다. 그 다음, 마스터 제어 유닛(15)은제 1 측정 데이터를 프로세싱하고, 제 1 측정 데이터 및/또는 프로세싱된 제 1 측정 데이터를 제어 유닛(15)의 데이터 저장 디바이스에 저장한다.
제 1 측정 데이터는 복수의 데이터 세트 p1,..., pk("k"는 양의 정수 인덱스임)를 포함하고, 이들 각각은 복수의 측정된 값을 포함한다. 데이터 세트 p1,..., pk 중 주어진 데이터 세트에 포함된 측정된 값은 동시에 측정 또는 포착된다. 예를 들어, 데이터 세트 p1에 포함된 측정된 값은 시점 t1에 측정되고, 데이터 세트 p2에 포함된 측정된 값은 시점 t2에 측정되고, 데이터 세트 p3에 포함된 측정된 값은 시점 t3에 측정되는 식이고, 여기서 t1 < t2 < t3 등이다.
데이터 세트 p1,..., pk에 포함된 측정된 값은, 센서 플랫폼(8a-d)의 스트레인 센서에 의해 측정된 변형 값, 센서 플랫폼(8a-d)의 가속도계에 의해 측정된 가속도 값, 센서 플랫폼(8a-d)의 자이로미터에 의해 측정된 자세 값, 스티어링 센서(9)에 의해 측정된 차량(1)의 스티어링 각도, 속도 센서(10a-d)에 의해 측정된 속도 값 및 타이어 압력 센서(11)에 의해 측정된 타이어 압력 값을 포함한다. 대안적인 실시예에서, 데이터 세트 p1,..., pk는 더 적은 측정 값 또는 추가적인 측정 값을 포함할 수 있다. 그러나, 데이터 세트 p1,..., pk는 통상적으로 적어도 하나 이상의 스트레인 값 또는 변형 값, 및 가속도 값 및 자세 값 중 적어도 하나를 포함한다. 데이터 세트 p1,..., pk는 전술한 측정된 값으로부터 유도되는 데이터를 포함하는 것이 마찬가지로 인지가능하다. 예를 들어, 데이터 세트 p1,..., pk는 전술한 차동 스트레인(11c)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 데이터 세트 p1,..., pk는 차례로 짧게 포착되는 데이터 세트로부터 유도되는 측정된 값의 변경 레이트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터 세트 p1,..., pk는 차량(1)의 액슬(2, 3) 또는 피치 각도 및/또는 롤 각도의 변형의 제 1, 제 2 또는 더 고차의 도함수를 포함할 수 있다.
도 4 내지 도 6은 감독된 학습 단계 동안 센서 시스템(7)에 의해 포착되는 제 1 측정 데이터의 예를 예시한다. 도 4 및 도 5에 도시된 제 1 측정 데이터는 차량(1)이 코너링하는 동안 및 차량(1)이 경사에서 주행하는 동안 각각 기록된다. 도 4 및 도 5에 도시된 제 1 측정 데이터와 연관된 상황에서, 차량(1)에 대한 차량(1)의 질량 중심의 위치는 차량(1)에 대해 정의된 안정 구역 내에 유지되어, 휠(4a-d)은 지면 상에 견고하게 유지되고, 차량은 팁 오버의 위험이 없다. 반대로, 도 6에 도시된 제 1 측정 데이터는, 차량(1)의 붐(6) 상에 부하가 배치되고, 붐(6)이 전방으로 차량(1)으로부터 점진적으로 확장되는 동안 기록된다. 따라서, 도 6에 도시된 제 1 측정 데이터는 차량(1)의 질량 중심의 위치가 안정 구역 밖으로 시프트한 것을 표시하고, 따라서 차량(1)은 팁 오버의 위험이 있다.
구체적으로, 도 4 내지 도 6은, 센서 플랫폼(8a-d)의 자이로미터에 의해 측정된 자세 데이터로부터 유도되는 차량(1)의 피치 각도의 시간 시퀀스(40, 50, 60); 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 게이지(16a, 16b)에 의해 측정된 차량(1)의 후방 액슬(3)의 기계적 스트레인의 시간 시퀀스(41a, 41b, 51a, 51b, 61a, 61b); 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 게이지(16a, 16b)에 의해 측정된 후방 액슬(3)의 차동 스트레인의 시간 시퀀스(42, 52, 62); 속도 센서(10a-d)에 의해 측정된 속도 값으로부터 유도되는 차량(1)의 속도의 시간 시퀀스(43, 53, 63); 및 스티어링 센서(9)에 의해 측정된 차량(1)의 스티어링 각도의 시간 시퀀스(44, 54, 64)를 포함한다.
도 4에서, 차량(1)이 일정한 넌-제로 속도(43)로 주행되는 것이 관측될 수 있다. 스티어링 각도(44)가 후속 시점 t2에서 최대값에 도달할 때까지 시점 t1에서 증가됨에 따라, 후방 액슬(3) 상에 작용하는 스티어링 힘은 액슬(3)이 x-y 평면 내에서 변형되게 한다. 결과적으로, 후방 액슬(3) 상에 배치된 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 게이지(16a, 16b)는, 도 3b에 도시된 상황과 유사하게 각각 41a, 41b에 표시된 바와 같이 신장 및 압축되고, 차동 스트레인(42)은 증가된다. 차량(1)의 피치 각도는 도 4에서 전반적으로 0도로 유지된다.
도 5에서, 차량(1)이 일정한 넌-제로 속도(53)로 다시 주행되는 것이 관측될 수 있다. 차량(1)이 시점 t3과 후속 시점 t4 사이에서 경사 위로 주행됨에 따라, 센서 플랫폼(8a-d)의 자이로미터에 의해 측정된 피치 각도(50)는 증가된다. 이와 동시에, 차량(1)이 오르막을 주행하는 동안 z-방향(20)을 따라 후방 액슬(3) 상에 작용하는 수직 부하가 증가한다. 후방 액슬(3) 상에 작용하는 증가하는 수직 부하는 도 5의 51a, 51b에 표시된 바와 같이 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 게이지(16a, 16b) 둘 모두의 균일한 압축을 초래한다. 구체적으로, 차량(1)이 오르막을 주행함에 따라, 후방 액슬(3)에 더 많은 하중이 전달되어, 후방 액슬(3)의 상면이 휘어지고, 후방 액슬(3)의 상면에 부착된 스트레인 게이지(16a, 16b)를 압축시킨다. 도 5의 후방 액슬(3)의 변형은, 예를 들어 도 3a에 도시된 후방 액슬(3)의 변형과 유사하다.
도 6에서, 차량(1)은 제로 속도(63)로 표시된 바와 같이 정지되어 있다. 붐(6)이 차량(1)으로부터 전방으로 더욱 더 멀리 확장됨에 따라, 후방 액슬(3) 상에 z-방향(20)을 따라 작용하는 수직 부하는 후속 시점 t6에서 최소값에 도달할 때까지 시점 t5에서 감소하기 시작한다. t6에서, 차량(1)은 전방으로 기울어지기 직전일 수 있고, 조작자는 전방으로의 붐(6)의 확장을 중단하고, 그에 따라 차량(1)이 일정한 피치 각도(60)로 표시된 바와 같이 전방으로 기울어지는 것을 방지한다.
도 4 내지 도 6에 도시된 감독된 학습 단계 동안, 센서 플랫폼(8a-d) 및 센서(9, 10a-d, 11)는 제 1 측정 데이터를 일정하게 포착하고, 제 1 측정 데이터를 센서 플랫폼(8C)의 마스터 제어 유닛(15)에 전송할 수 있다. 마스터 제어 유닛(15)는 포착된 제 1 측정 데이터를 프로세싱할 수 있고, 대응하는 데이터 세트 p1, ..., pk를 마스터 제어 유닛(15)의 데이터 저장 디바이스의 데이터베이스에 저장할 수 있다.
또한, 마스터 제어 유닛(15)은 감독된 학습 단계 동안 포착된 데이터 세트 p1, ..., pk 각각에 제 1 라벨 및 제 2 라벨 중 하나를 할당한다. 복수의 데이터 세트 p1, ..., pk의 데이터 세트는, 대응하는 데이터 세트가 차량(1)의 임박한 팁 오버와 연관되는 경우 제 1 라벨을 할당받는다. 반대로, 복수의 데이터 세트 p1, ..., pk의 데이터 세트는, 대응하는 데이터 세트가 차량(1)이 안정된 것과 연관되는 경우 제 2 라벨을 할당받는다. 데이터 세트 p1, ..., pk에 할당된 라벨은 데이터 세트 p1, ..., pk와 함께 데이터베이스에 저장된다.
감독된 학습 단계 동안 포착된 복수의 데이터 세트 p1, ..., pk 중 주어진 데이터 세트는, 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별될 수 있고, 차량(1)의 조작자로부터의 입력 커맨드에 기초하여 제 1 라벨로 마킹될 수 있다. 예를 들어, 조작자는, 차량(1)의 휠(4a-d) 중 하나 이상이 지면으로부터 상승을 시작하면, 중앙 차량 제어 유닛(12)을 통해 대응하는 입력 커맨드를 수동으로 입력할 수 있다. 또한, 마스터 제어 유닛(15)은 센서 플랫폼(8a-d) 및/또는 센서(9, 10a-d, 11)에 의해 측정된 값들 또는 중앙 차량 제어 유닛(12)의 출력 디바이스 상에서 측정된 값들로부터 유도된 값들 중 적어도 일부를 디스플레이할 수 있고, 조작자는, 측정된 값 또는 측정된 값으로부터 유도된 값 중 하나 이상이 미리 결정된 범위 밖에 속하면 대응하는 데이터 세트를 제 1 라벨로 라벨링하기 위해 입력 커맨드를 수동으로 입력할 수 있다. 예를 들어, 측정된 값 또는 측정된 값으로부터 유도된 값 중 하나 이상이 감독된 학습 단계 동안 미리 결정된 범위 밖에 속하는 경우, 마스터 제어 유닛(15)은 광학 경보 신호 및/또는 음향 경보 신호와 같은 경보 신호를 트리거링함으로써 조작자에게 경보할 수 있다.
센서 시스템(7)의 마스터 제어 유닛(15)은, 주어진 데이터 세트에 포함된 측정된 값 중 하나 이상 또는 (차동 스트레인 또는 측정된 값 중 하나 이상의 변경 레이트와 같은) 데이터 세트에 포함된 측정된 값으로부터 유도된 값 중 하나 이상이 미리 결정된 범위 밖 또는 측정 데이터 공간의 미리 결정된 서브세트 밖에 속하면, 이를 제 1 라벨로 라벨링함으로써 감독된 학습 단계 동안 포착된 복수의 데이터 세트 p1, ..., pk 중 그 주어진 세트를 위험한 것으로 자동으로 마킹하는 것이 마찬가지로 인지가능하고, 측정 데이터 공간은 데이터 세트 p1, ..., pk를 포함하는 다차원 (벡터) 공간이다. 측정 데이터 공간의 차원 n("n"은 양의 정수)은 데이터 세트 p1, ..., pk 각각에 포함된 측정된 값 및/또는 유도된 값의 수에 대응한다.
안정된 차량(1)과 연관된 감독된 학습 단계 동안 포착된 데이터 세트는 유사한 방식으로 수동으로 또는 자동으로 제 2 라벨로 마킹될 수 있다. 통상적으로, 마스터 제어 유닛(15)은 전술한 바와 같이 제 1 라벨로 마킹되지 않으면 디폴트로 제 2 라벨로 복수의 데이터 세트 p1, ..., pk 중 주어진 데이터 세트를 자동으로 마킹한다.
도 7a 및 도 7b에서, 감독된 학습 단계 동안 포착되고 마스터 제어 유닛(15)의 데이터베이스에 저장된 각각의 데이터 세트는 단순화를 위해 단일의 둥근 점으로 표현되고 n차원 측정 데이터 공간의 2차원 서브공간에 플로팅된다. 예를 들어, y-축(70)은 센서 플랫폼(8c)의 스트레인 센서(16)에 의해 측정된 차동 스트레인을 표현할 수 있고, x-축(71)은 센서 플랫폼(8a-d)의 자이로미터에 의해 측정된 차량(1)의 롤 각도를 표현할 수 있다. 도 7a, 도 7b에서, 위험한 상황과 연관되고 제 1 라벨로 마킹되는 데이터 세트(72)는 채워진(즉, 흑색) 점으로 표현되는 한편, 안전한 상황과 연관되고 제 2 라벨로 마킹되는 데이터 세트(73)는 빈(즉, 백색) 점으로 표현된다. 단순화를 위해, 도 7a-b(및 도 8a-c)의 점 중 오직 일부만이 참조 부호로 명시적으로 지정된다. 도 7a-b, 도 8a-c의 2차원 플롯에서 측정된 데이터 세트를 표현하는 점의 위치는 단지 개략적이고, 반드시 어떠한 물리적인 중요성을 지니도록 의도된 것은 아님이 강조되어야 한다.
통상적으로, 위험한 상황과 연관된 데이터 세트를 표현하는 n차원 측정 데이터 공간의 영역 또는 영역들은 n차원 측정 데이터 공간의 하나 이상의 제 1 연속 서브세트를 형성한다. 유사하게, 안전한 상황과 연관된 데이터 세트를 표현하는 n차원 측정 데이터 공간의 영역 또는 영역들은 n차원 측정 데이터 공간의 하나 이상의 제 2 연속 서브세트를 형성하고, 제 1 및 제 2 연속 서브세트는 n차원 측정 데이터 공간의 분리되거나 상보적인 서브세트이다. 이러한 분리되거나 상보적인 연속 서브세트를 식별하기 위해, 마스터 제어 유닛(15)은, 제 1 및 제 2 연속 서브세트의 일반적으로 n차원의 기하구조를 결정하는 분류 알고리즘을 실행한다.
도 7b는 측정 데이터 공간의 제 1 연속 서브세트(75)와 제 2 연속 서브세트(76) 사이의 경계(74)를 도시한다. 위험한 상황과 연관되고 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트(72)의 위치에 기초하여 그리고 안전한 상황과 연관되고 제 2 라벨로 라벨링된 데이터 세트(73)의 위치에 기초하여, 마스터 제어 유닛(15)은 제 1 서브세트(75) 및 제 2 서브세트(76)의 기하구조 또는 형상을 결정한다. 구체적으로, 제어 유닛(15)은, 제 1 서브세트(75)가 데이터 세트(72)를 포함하고 제 1 서브세트(75)가 데이터 세트(73)를 포함하지 않도록 제 1 서브세트(75)의 기하구조를 결정한다. 유사하게, 마스터 제어 유닛(15)은, 제 2 서브세트(76)가 데이터 세트(73)를 포함하고 제 2 서브세트(76)가 데이터 세트(72)를 포함하지 않도록 제 2 서브세트(76)의 기하구조 또는 형상을 결정한다.
마스터 제어 유닛(15)은 오직 위험한 상황과 연관된 데이터 세트(72)에 기초하여 제 1 서브세트(75) 및 제 2 서브세트(76)의 기하구조를 결정하는 것이 인지가능하다. 예를 들어, 마스터 제어 유닛(15)은, 경계(74)가 데이터 세트(72)를 둘러싸고 제 1 서브세트(75)의 n차원 부피를 최소화하도록 제 1 서브세트(75)의 기하구조를 결정할 수 있다.
일반적으로, 연속 서브세트(75, 76)는 n차원 측정 데이터 공간의 n차원 서브세트이고, 제 2 연속 서브세트(76)로부터 제 1 연속 서브세트(75)를 분리하는 경계(74)는 n차원 측정 데이터 공간에 임베딩된 하나 이상의 연속적인 (n-1)차원 서브세트를 포함한다. 도 7b에서, 경계(74)는 다각형으로 표현된다. 원칙적으로, 데이터베이스 내의 데이터 세트의 위치에 기초하여 그리고 데이터베이스에 저장된 데이터 세트에 할당된 라벨에 기초하여 연속적인 서브세트(75, 76) 및/또는 서브세트(75, 76)를 분리하는 경계(74)를 결정하기 위해 임의의 공지된 분류 알고리즘이 사용될 수 있다.
마스터 제어 유닛(15)이 연속적인 서브세트(75, 76)를 결정하면, 센서 시스템(7)은 도 8a-c에 예시된 바와 같이 차량(1)의 정상 동작 동안 팁 오버 검출을 위해 사용될 준비가 된다. 차량(1)의 정상 동작 동안, 센서 플랫폼(8a-d) 및 센서(9, 10a-d, 11)는 연속적으로 제 2 측정 데이터를 포착하고, 포착된 제 2 측정 데이터를 마스터 제어 유닛(15)에 전송한다. 관리된 학습 단계 동안 포착된 제 1 측정 데이터와 마찬가지로, 차량(1)의 정상 동작 중에 포착된 제 2 측정 데이터는 복수의 제 2 데이터 세트 q1, ..., qm("m"은 양의 정수 인덱스임)을 포함하고, 제 2 데이터 세트 q1,..., qm 각각은 감독된 학습 단계 동안 포착된 제 1 데이터 세트 p1,..., pk와 동일한 측정된 양 및/또는 측정된 양으로부터 유도된 양을 포함한다.
도 8a 내지 도 8c에서, 이러한 제 2 데이터 세트는 삼각형(77, 78)으로 표현된다. 차량(1)의 정상 동작 동안 제 2 데이터 세트가 포착되자 마자, 센서 시스템(7)의 마스터 제어 유닛(15)은, 새로 포착된 제 2 데이터 세트가 제 1 연속 서브세트(75) 내에 속하는지 또는 측정 데이터 공간의 제 2 연속 서브세트(76) 내에 속하는지 여부에 기초하여, 새로 포착된 제 2 데이터 세트가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정한다.
새롭게 포착된 제 2 데이터 세트가 제 1 연속 서브세트(75) 내에 속하면, 마스터 제어 유닛(15)은 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 분류한다. 이러한 경우, 마스터 제어 유닛(15)은 차량(1)의 조작자에게 경보하기 위한 경고 신호를 트리거링한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 마스터 제어 유닛(15)은 조작자에 의해 입력된 입력 커맨드를 오버라이드 또는 오버라이트할 수 있다. 예를 들어, 붐(6)의 과도한 확장으로 인해 차량(1)이 팁 오버의 위험이 있는 것을 마스터 제어 유닛(15)이 검출하면, 마스터 제어 유닛(15)은 중앙 차량 제어 유닛(12)에 전자 신호를 전송하여, 붐(6)의 임의의 추가적인 확장을 즉시 금지하거나 또는 차량(1)이 기울어지는 것을 방지하기 위해 붐(6)이 즉시 당겨지게 하도록 중앙 차량 제어 유닛(12)에 커맨드할 수 있다.
마스터 제어 유닛(15)은 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 분류한 후, 마스터 제어 유닛(15)은 이러한 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 제 1 라벨로 라벨링하고, 라벨을 포함하는 이러한 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 데이터베이스에 저장한다. 도 8a 및 도 8b에서, 차량(1)의 정상 동작 동안 포착되고, 포착 시에 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 분류되는 제 2 데이터 세트는 채워진(즉, 흑색) 삼각형(77)으로 표현된다.
반대로, 차량(1)의 정상 동작 동안 포착된 제 2 데이터 세트가 제 2 연속 서브세트(76) 내에 속하면, 마스터 제어 유닛(15)은 이러한 제 2 데이터 세트를 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 분류한다. 그 다음, 마스터 제어 유닛(15)은 이러한 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 제 2 라벨로 라벨링하고, 라벨을 포함하는 새로 포착된 제 2 데이터 세트를 데이터베이스에 저장한다. 도 8a 및 도 8b에서, 차량(1)의 정상 동작 동안 포착되고, 포착 시에 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 분류되는 제 2 데이터 세트는 빈(즉, 백색) 삼각형(78)으로 표현된다.
센서 시스템(7)의 마스터 제어 유닛(15)은 차량(1)의 정상 동작 동안, 즉, 분류기를 연속적으로 업데이트하기 위해 감독된 학습 상태의 완료 이후, 포착된 제 2 데이터 세트(77, 78)를 사용할 수 있다. 이러한 이유로, 감독된 학습 위상의 완료에 후속하고 차량(1)의 정상 동작 동안 실행되는 학습 알고리즘의 단계는 강화 학습 단계로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 마스터 제어 유닛(15)은, 하나 이상의 새로 포착된 제 2 데이터 세트(77, 78)가 데이터베이스에 추가될 때마다, 제 2 데이터 세트(77, 78)를 사용하여 연속적인 서브세트(75, 76)의 기하구조, 특히 연속적인 서브세트(75, 76)를 분리하는 경계(74)의 기하구조 또는 형상을 업데이트할 수 있다. 연속적인 서브세트들(75, 76)의 기하구조를 업데이트하는 것은 업데이트된 데이터베이스에 기초하여, 즉, 업데이트된 데이터베이스에 저장된 데이터 세트의 (n차원) 위치에 기초하고 업데이트된 데이터베이스에 저장된 데이터 세트에 할당된 라벨에 기초하여, 연속적인 서브세트(75, 76)의 기하구조를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
연속적인 서브세트(75, 76)를 업데이트하는 것은, 이의 포착 시에, 제 1 서브세트(75) 내에 속하는 제 2 데이터 세트(77)가, 데이터베이스에 저장되고 제 1 라벨로 마킹된 데이터 세트(72, 77) 중 임의의 것의 미리 결정된 이웃(79) 내에 속하는지 여부를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 미리 결정된 이웃 내에 속하지 않는 경우, 마스터 제어 유닛(15)은 앞서 설명된 바와 같이, 대응하는 데이터 세트(77)를 제 1 라벨로 간단히 마킹할 수 있고, 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
그러나, 새로 포착된 제 2 데이터 세트(77)가 데이터베이스에 저장되고 제 1 라벨로 마킹된 데이터 세트(72, 77) 중 임의의 것의 미리 결정된 이웃(79) 내에 속하는 것으로 마스터 제어 유닛(15)이 결정하면, 마스터 제어 유닛(15)은, 데이터베이스에 저장되고 이러한 이웃 내에 속하는 데이터 세트의 총 수가 미리 정의된 임계 빈도 ω를 초과하는지 여부를 추가적으로 결정할 수 있다. 이 예에서, 이러한 임계 빈도 ω는 예를 들어 이웃당 3개의 데이터 세트의 고정 값으로 주어질 수 있다. 도 8b에서 확인될 수 있는 바와 같이, 이웃(79a, 79b 및 79c) 각각은 적어도 3개의 데이터 세트(72, 77)를 포함한다. 그 다음, 후속 단계에서, 마스터 제어 유닛(15)은 이웃(79a-c) 내에 속하는 데이터 세트(72, 77)를 제 2 라벨로 라벨링하고 그에 따라 데이터베이스를 업데이트함으로써, 이들을 다시 라벨링할 수 있다. 이러한 업데이트된 데이터베이스에 기초하여, 마스터 제어 유닛(15)은 연속적인 서브세트(75, 76)의 기하구조, 특히 연속적인 서브세트(75, 76)를 분리하는 경계(74)의 기하구조를 업데이트할 수 있다. 대안적으로, 전술한 임계 빈도 ω는 위에서 추가로 설명된 바와 같이 공식 ω=k·N/T에 따라 결정될 수 있다.
연속적인 서브세트(75, 76)를 업데이트하는 전술한 프로세스의 결과는 도 8c에서 확인할 수 있다. 도 8c에서, 도 8b의 이웃(79a-c)에 포함된 데이터 세트(72, 77)는 제 2 라벨로 라벨링되고(이들의 표시는 흑색에서 백색으로 변경됨) 재명명된다(73, 78). 추가적으로, 제 1 연속 서브세트(75)를 제 2 연속 서브세트(76)로부터 분리하는 경계(74)의 기하구조가 변경된다. 업데이트된 제 2 연속적인 서브세트(76)는 이제 추가적으로, 이전에 이웃(79a-c)에 포함되었던 그러한 데이터 세트(73, 78)를 포함한다(도 8b 참조). 업데이트된 연속적인 서브세트(75, 76)는 차량(1)의 정상 동작 동안 측정 또는 포착되는 장래의 제 2 데이터 세트의 분류를 위해 사용될 수 있다.

Claims (15)

  1. 특히 팁 오버 검출 동안 잘못된 긍정을 식별하기 위해, 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출하는 방법으로서,
    제 1 측정 데이터를 포착하는 단계 ― 상기 제 1 측정 데이터는 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
    제 2 측정 데이터를 포착하는 단계 ― 상기 제 2 측정 데이터는 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함함 ―;
    상기 제 1 측정 데이터에 기초하고 상기 제 2 측정 데이터에 기초하여, 상기 제 2 측정 데이터가 상기 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 제 2 측정 데이터가 상기 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시한다고 결정되는 경우에만, 경보 신호를 트리거링하거나, 제어 커맨드를 오버라이드(override)하거나 제어 커맨드를 오버라이트하는 단계를 포함하는,
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 측정 데이터를 포착하는 단계는 복수의 제 1 데이터 세트(72, 73)를 포착하는 단계를 포함하고, 상기 제 1 데이터 세트(72, 73) 각각에 대해 상기 제 1 데이터 세트(72, 73)를 포착하는 단계는, 동일한 시점에, 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포착하는 단계를 포함하고;
    상기 복수의 제 1 데이터 세트(72, 73) 중 상기 차량(1)의 임박한 팁 오버를 표시하는 제 1 데이터 세트(72)는 데이터베이스에 저장되고 제 1 라벨로 마킹되고;
    상기 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계는 상기 제 2 측정 데이터에 기초하고, 상기 제 1 라벨로 마킹된 상기 제 1 데이터 세트(72)에 적어도 기초하는,
    방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 복수의 제 1 데이터 세트(72, 73) 중 제 1 데이터 세트(72)는 조작자에 의해 제공되는 입력 커맨드에 기초하여, 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별되고 상기 제 1 라벨로 마킹되는,
    방법.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 복수의 제 1 데이터 세트(72, 73)의 제 1 데이터 세트(72)는, 대응하는 제 1 데이터 세트(72, 73)의 측정된 스트레인 값, 측정된 차량 자세 값 및 측정된 차량 가속도 값 중 적어도 하나가 미리 결정된 범위 밖에 속하면, 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 자동으로 식별되고 상기 제 1 라벨로 자동으로 마킹되는,
    방법.
  5. 제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    임박한 팁 오버를 표시하지 않는 상기 제 1 데이터 세트(73)는 상기 데이터베이스에 저장되고 제 2 라벨로 마킹되고;
    상기 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계는 상기 제 2 측정 데이터, 상기 제 1 데이터 세트(72, 73) 및 상기 제 1 데이터 세트(72, 73)에 할당된 라벨에 기초하는,
    방법.
  6. 제 2 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 2 측정 데이터를 포착하는 단계는 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계는, 동일한 시점에, 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포착하는 단계를 포함하고;
    상기 제 2 측정 데이터가 임박한 팁 오버를 표시하는지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 제 1 라벨로 마킹된 상기 제 1 데이터 세트(72)에 기초하여 그리고 바람직하게는 추가적으로 제 2 라벨로 마킹된 상기 제 1 데이터 세트(73)에 기초하여, 측정 데이터 공간의 적어도 하나의 연속적인 서브세트(76)를 결정하는 단계 ― 상기 측정 데이터 공간은 상기 제 1 데이터 세트(72, 73) 및 상기 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포함하고, 상기 연속적인 서브세트(76)는, 상기 연속적인 서브세트(76)가 상기 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트(72)를 포함하지 않도록 결정됨 ―; 및
    상기 제 2 데이터 세트(77)가 상기 연속적인 서브세트(76) 밖에 속하면, 상기 제 2 데이터 세트(77)를 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 식별하고, 상기 제 2 데이터 세트(78)가 상기 연속적인 서브세트(76) 내에 속하면, 상기 제 2 데이터 세트(78)를 임박한 팁 오버를 표시하지 않는 것으로 식별하는 단계를 포함하는,
    방법.
  7. 제 2 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 2 측정 데이터를 포착하는 단계는 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계는, 동일한 시점에, 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포착하는 단계를 포함하고;
    상기 제 2 데이터 세트(77)가 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 결정되면 그리고 상기 제 2 데이터 세트(77)가 상기 제 1 레벨로 라벨링된 데이터 세트(77) 중 임의의 것의 이웃(79) 내에 속하지 않으면, 상기 데이터베이스는 상기 제 2 데이터 세트(77)를 상기 데이터베이스에 저장하고 새로 저장된 제 2 데이터 세트를 상기 제 1 레벨로 라벨링함으로써 업데이트되는,
    방법.
  8. 제 2 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 2 측정 데이터를 포착하는 단계는 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 데이터 세트(77, 78)를 포착하는 단계는, 동일한 시점에, 차량 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포착하는 단계를 포함하고;
    상기 제 2 데이터 세트(77)가 임박한 팁 오버를 표시하는 것으로 결정되면,
    상기 제 2 데이터 세트(77)가 상기 데이터베이스에 저장된 데이터 세트 X의 이웃(79) 내에 속하고 상기 제 1 라벨로 라벨링되면, 그리고
    제 2 데이터 세트(77)가 상기 데이터 세트 X의 이웃(79) 내에 속하는 경우의 빈도가 임계 빈도보다 크면,
    상기 데이터베이스는, 상기 데이터 세트 X를 상기 제 2 라벨로 다시 라벨링함으로써 그리고 바람직하게는 상기 데이터 X의 이웃(79) 내에 속하고 상기 제 1 라벨로 라벨링된 저장된 데이터 세트(77)를 추가적으로 다시 상기 제 2 라벨로 라벨링함으로써 업데이트되는,
    방법.
  9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
    업데이트된 연속적인 서브세트(76)가 상기 제 1 라벨로 라벨링된 데이터 세트를 포함하지 않도록 상기 연속적인 서브세트(76)를 업데이트하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  10. 차량(1)의 임박한 팁 오버를 검출하기 위한, 특히 팁 오버 검출 동안의 잘못된 긍정을 식별하기 위한 센서 시스템(7)으로서,
    차량(1) 액슬 스트레인 데이터를 포착하기 위한 적어도 하나의 스트레인 센서(16);
    자세 데이터를 포착하기 위한 자이로미터(17b) 및 가속도 데이터를 포착하기 위한 가속도계(17a) 중 적어도 하나를 포함하는 적어도 하나의 추가적인 센서; 및
    제어 유닛(15)을 포함하고,
    상기 센서(16, 17a, 17b)는 제 1 측정 데이터 및 제 2 측정 데이터를 포착하도록 구성되고, 상기 제 1 측정 데이터 및 상기 제 2 측정 데이터 각각은 차량(1) 액슬 스트레인 데이터, 및 자세 데이터 및 가속도 데이터 중 적어도 하나를 포함하고;
    상기 제어 유닛(15)은 상기 스트레인 센서(16) 및 상기 적어도 하나의 추가적인 센서를 제어하고 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 방법 단계들을 수행하도록 구성되는,
    센서 시스템(7).
  11. 제 10 항에 있어서,
    차량 스티어링 데이터를 포착하기 위한 하나 이상의 스티어링 센서(9);
    차량 속도 데이터를 포착하기 위한 하나 이상의 스티어링 센서(10a-d); 타이어 압력 데이터를 포착하기 위한 하나 이상의 타이어 압력 센서(11); 및
    상기 차량의 작동 기구를 제어하기 위한 입력 디바이스
    중 적어도 하나를 더 포함하고;
    상기 제 1 및 제 2 측정 데이터는 차량 스티어링 데이터, 차량 속도 데이터, 타이어 압력 데이터 및 작동 기구 데이터 중 적어도 하나를 포함하는,
    센서 시스템(7).
  12. 제 10 항 또는 제 11 항에 있어서,
    상기 스트레인 센서(16)는 공통의 기계적 지지체(14) 상에 배치된 적어도 2개의 스트레인 게이지(16a, 16b)를 포함하고, 상기 스트레인 게이지(16a, 16b)는 서로 이격되어, 상기 스트레인 게이지(16a, 16b)는 차량 액슬(2, 3) 상의 상이한 포지션에서 차량 액슬 스트레인 데이터를 동시에 포착하도록 구성되는,
    센서 시스템(7).
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 스트레인 센서(16), 상기 적어도 하나의 추가적인 센서 및 상기 제어 유닛(15)은 상기 공통의 기계적 지지체(14) 상에 배치되어 센서 플랫폼(8c)을 형성하는,
    센서 시스템(7).
  14. 제 13 항에 있어서,
    전술한 타입의 둘 이상의 센서 플랫폼(8a-d)을 포함하고, 상기 센서 플랫폼(8a-d)은 서로 데이터를 교환하여 분산형 센서 네트워크를 형성하도록 구성되는,
    센서 시스템(7).
  15. 제 14 항에 있어서,
    중앙 차량 제어 유닛(12) 및 CAN 버스(13)를 더 포함하고, 상기 센서 플랫폼 제어 유닛 중 하나는 상기 센서 네트워크의 마스터 제어 유닛으로 기능하도록 구성되고, 상기 마스터 제어 유닛은 상기 CAN 버스(13)를 통해 상기 중앙 차량 제어 유닛(12)과 통신하도록 구성되는,
    센서 시스템(7).
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