KR20180045425A - 차량 운전 지원 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

차량 운전 지원 시스템 및 방법이 개시된다. 일실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템은, 차량의 거동정보를 획득하는 측정부; 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 판단부; 및 상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

차량 운전 지원 시스템 및 방법{VEHICLE DRIVING ASSISTANCE SYSTEM AND VEHICLE DRIVING ASSISTANCE METHOD}
이하의 설명은 차량 운전 지원 시스템 및 방법에 관한 것이다.
기계 및 전자 분야의 기술의 발전과 자동제어 기술 수준의 향상으로 인해 차량의 자율주행 등 자동차의 스마트화가 급속도로 진행되고 있다. 자율주행의 경우, 차량의 주행을 위한 운전자의 별도의 조작이 불필요하기 때문에 그 효용에 대한 기대가 매우 큰 상황이다.
하지만 자율주행 기술이 완성 단계에 이르더라도 운전자가 직접 차량을 운전할 필요성은 여전히 존재할 수 있다. 예를 들어, 차량 운전 자체로부터 얻을 수 있는 즐거움, 안전 문제 등의 이유로 차량에는 수동주행 모드가 탑재될 수 있다. 다시 말해, 운전자는 수동주행 모드와 자율주행 모드 중 어느 하나를 선택할 수 있다(semi-autonomous vehicle).
한편, 차량 주행 시 운전자의 상태를 판단하는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 예를 들어, 운전자의 머리, 눈 등의 모션을 추적하여 운전자가 운전불능의 상태(음주, 졸음 등)에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 운전자의 맥박, 호흡량, 온도 등을 계측하여 운전자의 상태를 판단하는 방법도 개발되고 있다.
그러나, 위와 같은 방법들은 운전자의 상태를 판단하기 위해 차량 내부의 계기판, 핸들, 안전벨트 등에 카메라, 온도 측정용 센서, 맥박 측정용 센서, 호흡량 측정용 센서 등 별도의 센서를 추가적으로 설치해야 할 수 있다.
Francisco Vicente et al., "Driver gaze tracking and eyes off the road detection system", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 16, no. 4, pp. 2014-2027, Aug. 2015.
여기에서 설명되는 실시예들은, 추가적인 센서의 제공 없이, 차량에 기본적으로 장착되는 센서에 의해 획득되는 차량의 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있는 차량 운전 지원 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 자율주행 차량의 경우, 운전자가 운전불능의 상태에 있을 때 차량의 주행 모드를 자동적으로 수동주행 모드에서 자율주행 모드로 전환시킬 수 있는 차량 운전 지원 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
일실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템은, 차량의 거동정보를 획득하는 측정부; 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 판단부; 및 상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 측정부는 상기 거동정보로 상기 차량의 종방향 거동정보 및 횡방향 거동정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다.
또한, 상기 종방향 거동정보는, 상기 차량의 종방향 가속도; 상기 종방향 가속도의 결정 인자이며, 선행차량과의 안전거리에 관한 제 1-a 오차; 및 상기 종방향 가속도의 결정 인자이며, 상기 선행차량과의 상대속도인 제 1-b 오차를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1-a 오차는, 현재 상기 차량의 속도 하에서 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리와 현재 상기 선행차량과의 거리의 차일 수 있다.
또한, 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리는 현재 상기 차량의 속도와 충돌시간의 곱이고, 상기 충돌시간은 과거 상기 선행차량과의 거리를 당시의 상기 차량의 속도로 나눈 값의 평균일 수 있다.
또한, 상기 종방향 가속도는 제 1-a 민감도와 상기 제 1-a 오차의 곱 및 제 1-b 민감도와 상기 제 1-b 오차의 곱의 합으로 정의되고, 상기 판단부는 상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
또한, 상기 횡방향 거동정보는, 상기 차량의 조향각; 상기 조향각의 결정 인자이며, 상기 차량의 종방향 연장선으로부터 상기 차량이 회전하는 방향 쪽의 차선까지의 거리인 제 2-a 오차; 및 상기 조향각의 결정 인자이며, 상기 차량의 종방향 연장선과 상기 차량으로부터 연장되는 상기 차선의 접선 간의 각도인 제 2-b 오차를 포함할 수 있다.
또한, 상기 조향각은 제 2-a 민감도와 상기 제 2-a 오차의 곱 및 제 2-b 민감도와 상기 제 2-b 오차의 곱의 합으로 정의되고, 상기 판단부는 상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
또한, 상기 각 민감도 추정치는 다중 망각인자 기반의 순환최소자승법에 의해 얻어지고, 상기 각 민감도 추정치는 실시간으로 업데이트될 수 있다.
또한, 상기 판단부는 상기 각 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
또한, 상기 판단부는 상기 각 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
또한, 상기 제어부는, 상기 판단부가 상기 운전자가 운전불능 상태라고 판단하면, 상기 차량을 자율주행 모드로 전환할 수 있다.
또한, 상기 운전자로부터 수동주행 모드 및 상기 자율주행 모드 중 어느 하나를 선택 입력 받는 주행 모드 입력부를 더 포함하고, 상기 판단부는, 상기 운전자에 의해 상기 수동주행 모드가 선택된 후 상기 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
일실시예에 따른 차량 운전 지원 방법은, 차량의 거동정보를 획득하는 단계; 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계; 및 상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량의 거동정보를 획득하는 단계는, 상기 차량의 종방향 거동정보를 획득하는 단계; 및 상기 차량의 횡방향 거동정보를 획득하는 단계 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량의 종방향 거동정보를 획득하는 단계는, 상기 차량의 종방향 가속도가 획득되는 단계; 상기 종방향 가속도의 결정 인자이며 선행차량과의 안전거리에 관한 제 1-a 오차가 획득되는 단계; 및 상기 종방향 가속도의 결정 인자이며 상기 선행차량과의 상대속도인 제 1-b 오차가 획득되는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제 1-a 오차는 현재 상기 차량의 속도 하에서 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리와 현재 상기 선행차량과의 거리의 차이고, 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리는 현재 상기 차량의 속도와 충돌시간의 곱이고, 과거 상기 선행차량과의 거리를 당시의 상기 차량의 속도로 나눈 값의 평균을 상기 충돌시간으로 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 종방향 가속도는 제 1-a 민감도와 상기 제 1-a 오차의 곱 및 제 1-b 민감도와 상기 제 1-b 오차의 곱의 합으로 정의되고, 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는, 상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치를 얻는 단계; 및 상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 차량의 횡방향 거동정보를 획득하는 단계는, 상기 차량의 조향각이 획득되는 단계; 상기 조향각의 결정 인자이며 상기 차량의 종방향 연장선으로부터 상기 차량이 회전하는 방향 쪽의 차선까지의 거리인 제 2-a 오차가 획득되는 단계; 및 상기 조향각의 결정 인자이며 상기 차량의 종방향 연장선과 상기 차량으로부터 연장되는 상기 차선의 접선 간의 각도인 제 2-b 오차가 획득되는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 조향각은 제 2-a 민감도와 상기 제 2-a 오차의 곱 및 제 2-b 민감도와 상기 제 2-b 오차의 곱의 합으로 정의되고, 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는, 상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치를 얻는 단계; 및 상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 각 민감도 추정치는 다중 망각인자 기반의 순환최소자승법에 의해 얻어지고, 상기 각 민감도 추정치는 실시간으로 업데이트될 수 있다.
또한, 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는, 상기 각 민감도의 추정치의 재귀분산을 계산하는 단계; 및 상기 각 민감도 추정치의 재귀분산 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는, 상기 각 민감도 추정치의 표준편차를 계산하는 단계; 및 상기 각 민감도 추정치의 표준편차 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 단계는, 상기 운전자가 운전불능 상태라고 판단되는 경우 상기 차량을 자율주행 모드로 전환하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 운전자의 상태를 판단하기 전 상기 운전자로부터 수동주행 모드 및 상기 자율주행 모드 중 어느 하나를 선택 입력 받는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기에서 설명되는 실시예들에 따르면, 추가적인 센서의 제공 없이, 차량에 기본적으로 장착되는 센서에 의해 획득되는 차량의 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있는 차량 운전 지원 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 자율주행 차량의 경우, 운전자가 운전불능의 상태에 있을 때 차량의 주행 모드를 자동적으로 수동주행 모드에서 자율주행 모드로 전환시킬 수 있는 차량 운전 지원 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 차량 운전 지원 시스템에서 판단부를 보다 상세하게 나타낸 블록도이다.
도 3은 차량의 종방향 거동정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 차량의 횡방향 거동정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 차량의 거동과 관계된 민감도의 추정치의 변화 양상의 일예를 나타낸 도면이다.
도 6은 차량의 거동과 관계된 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상의 일예를 나타낸 도면이다.
도 7은 운전자가 정상상태일 때의 민감도 추정치 및 상기 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상의 일예를 나타낸 도면이다.
도 8은 운전자가 정상상태일 때와 운전불능 상태일 때의 민감도 추정치 및 상기 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상의 일예를 나타낸 도면이다.
도 9는 일실시예에 따른 차량 운전 지원 방법의 순서도이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 구체적인 실시예들을 상세히 설명하도록 한다. 아울러, 관련된 공지 구성 또는 공지 기능에 대한 구체적인 설명이 상기 실시예들의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 구체적인 설명을 생략한다.
한편, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수만을 가리키는 것이 아닌 한 복수의 표현을 포함한다. 그리고 특정 부분이 특정 구성을 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 상기 특정 부분은 상기 특정 구성 외의 다른 구성을 제외하는 것이 아니라 상기 다른 구성을 더 포함할 수 있음을 의미한다.
도 1은 일실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)의 개략적인 구성도이고, 도 2는 판단부(130)를 보다 상세하게 나타낸 블록도이다. 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)에 따르면, 차량의 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 보다 자세하게는, 차량의 종방향 및/또는 횡방향 거동정보를 이용하여 종방향 거동과 관계된 민감도 및/또는 횡방향 거동과 관계된 민감도를 추정하고, 추정된 민감도의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 운전자의 상태, 즉 운전자가 운전이 가능한 정상상태에 있는지 아니면 운전이 불가능한 운전불능의 상태(예를 들어, 졸음 또는 음주 등)에 있는지를 판단할 수 있다. 아울러, 운전자가 운전불능의 상태에 있다고 판단되면 기설정된 바에 따른 후속 조치가 취해질 수 있다. 이하, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)을 설명하기로 한다.
메모리(110)는 저장하고 있는 다양한 종류의 값들을 판단부(130)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)는 선행차량과의 충돌시간에 관한 값을 사전에 저장할 수 있고, 이를 판단부(130)에 제공할 수 있다. 또한, 메모리(110)는 민감도 추정 시의 이득값, 공분산, 민감도 추정치, 민감도 추정치의 재귀분산 및 표준편차 등을 저장할 수 있고, 이들을 판단부(130)에 제공할 수 있다. 그리고 위와 같은 각종 값들은 차량의 주행 간에 실시간으로 메모리(110)에 업데이트될 수 있다.
측정부(120)는 각종 센서를 이용하여 차량의 거동정보를 획득하고 이를 판단부(130)에 제공할 수 있다. 후술하겠지만, 차량의 거동정보는 크게 종방향 거동정보 및 횡방향 거동정보로 구분될 수 있다. 종방향 거동정보는 종방향 가속도, 선행차량과의 안전거리에 관한 정보, 선행차량과의 상대속도에 관한 정보와 관계될 수 있다. 횡방향 거동정보는 조향각, 만곡진 차선과의 거리에 관한 정보, 만곡진 차선과의 각도에 관한 정보와 관계될 수 있다.
본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)은 운전자의 상태를 판단하기 위해 별도의 센서를 필요로 하지 않을 수 있다. 즉, 본 실시예에서는 차량에 장착되는 차량의 거동과 관계된 센서를 활용하여 차량의 거동정보를 획득할 수 있고, 이러한 거동정보를 기초로 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 종방향 가속도, 차량의 속도 등은 가속도센서, 속도센서 등으로 획득이 가능하고, 선행차량과의 거리 내지는 상대속도는 차량 전방에 장착되는 이미지센서, 레이저 내지는 초음파 등의 방식으로 작동되는 충돌감지센서 등으로 획득이 가능하다. 또한, 조향각은 조향각센서로 획득 가능하고, 만곡진 차선과의 거리에 관한 정보, 만곡진 차선과의 각도에 관한 정보는 차량 전방에 장착되는 이미지센서로 획득이 가능하다. 뿐만 아니라, 상술한 정보 내지 값들은 LiDAR 센서, RADAR 센서 등으로도 획득이 가능하다. 여기에 모두 설명하지는 않았으나, 본 실시예에서 필요로 하는 차량의 거동정보를 획득하는 방법 내지는 장치는 다양할 수 있다.
판단부(130)는 메모리(110)로부터 제공된 저장값과 측정부(120)에서 제공된 측정값을 이용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 보다 구체적으로, 오차 계산 모듈(131)은 저장값과 측정값을 이용하여 각종 오차를 계산할 수 있다. 오차는, 예를 들어, 선행차량과의 안전거리에 관한 오차, 선행차량과의 상대속도, 만곡진 차선과의 거리, 만곡진 차선과의 각도 등일 수 있다.
계산된 오차는 민감도 추정 모듈(133)로 전달될 수 있고, 민감도 추정 모듈(133)은 전달 받은 오차를 이용하여 각종 민감도를 추정할 수 있다. 민감도는 운전자의 운전 특성을 나타내는 값으로, 크게 종방향 거동과 관련된 민감도와 횡방향 거동과 관련된 민감도로 구별될 수 있다. 종방향 거동과 관련된 민감도는, 예를 들어, 선행차량과의 안전거리에 관한 오차와 관계된 민감도, 그리고 선행차량과의 상대속도와 관계된 민감도일 수 있다. 횡방향 거동과 관련된 민감도는, 만곡진 차선과의 거리와 관계된 민감도, 만곡진 차선과의 각도와 관계된 민감도일 수 있다. 상술한 바와 같이 민감도는 운전자의 운전 특성을 나타내는 값이기 때문에, 이러한 민감도를 추정하여 운전자 상태 판단에 활용할 수 있다.
민감도 추정 모듈(133)에서 얻어진 민감도 추정치는 재귀분산 계산 모듈(135)로 전달될 수 있다. 재귀분산 계산 모듈(135)은 민감도 추정치의 재귀분산을 계산할 수 있고, 이 재귀분산 역시 민감도 추정치에 관한 값이기 때문에 운전자 상태 판단에 활용될 수 있다.
재귀분산 계산 모듈(135)에서 얻어진 민감도 추정치에 관한 재귀분산은 표준편차 계산 모듈(137)로 전달될 수 있다. 표준편차 계산 모듈(137)은 민감도 추정치의 표준편차를 계산할 수 있고, 이 표준편차 역시 민감도 추정치에 관한 값이기 때문에 운전자 상태 판단에 활용될 수 있다.
예를 들어, 도 2에 도시된 것처럼, 비교 모듈(139)은 기저장된 기준값과 표준편차 계산 모듈(137)로부터 전달 받은 민감도 추정치에 관한 표준편차를 비교하여, 후자가 더 크다면 운전자가 운전불능 상태에 있다고 판단할 수 있다.
한편, 도 2에서는 민감도 추정치의 표준편차를 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단하는 것으로 도시하였는데, 이와는 달리 민감도 추정치 자체를 특정 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수도 있고, 민감도 추정치의 재귀분산을 특정 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수도 있다. 또한, 민감도 추정치, 민감도 추정치의 재귀분산, 민감도 추정치의 표준편차 중 적어도 둘 이상을 운전자 상태 판단에 활용할 수도 있다.
또한, 여기에서 설명되는 기준값은 기준범위라고도 해석될 수 있다. 즉, 기준값은 기준범위의 상한과 하한을 의미할 수 있고, 예를 들어 민감도 추정치가 기준값을 초과한다는 것은 민감도 추정치가 기준범위의 상한 또는 하한을 벗어난다는 것을 아울러 의미할 수 있다.
비교 모듈(139)에 의해 운전자가 운전불능의 상태라고 판단되면, 비교 모듈(139)은 제어부(140)에 운전 지원에 관한 제어명령을 전달할 수 있다. 운전 지원은, 예를 들어, 소리, 조명, 진동 등의 각종 알람일 수 있고, 자율주행 차량의 경우에는 차량을 수동주행 모드에서 자율주행 모드로 전환하는 것일 수 있다.
아울러, 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)은 주행 모드 입력부(미도시)를 포함할 수 있는데, 운전자는 상기 주행 모드 입력부에 수동주행 모드 또는 자율주행 모드를 입력할 수 있다. 운전자가 수동주행 모드를 입력한 이후에도 판단부(130)는 지속적으로 운전자의 상태를 판단할 수 있고, 운전자의 운전불능 상태가 판단되는 시점부터는 운전자의 기존 입력(수동주행 모드)에도 불구하고 자율주행 모드로 전환시킬 수 있다.
제어부(140)는 판단부(130)에서 전달 받은 위와 같은 제어명령에 따라 차량을 제어할 수 있다. 다시 말해, 제어부(140)는 차량 내부 및/또는 외부에 각종 알람이 발생되도록 할 수 있고, 자율주행 차량의 경우에는 차량이 자율주행 모드로 주행되도록 할 수 있다.
참고로, 앞서 설명한 각 구성들은 프로세서, 회로, 로직, 전원 등의 자명한 세부구성을 포함할 수 있다. 또한, 여기에서는 각 구성들을 그 기능에 따라 구분하여 설명하였으나, 실시하기에 따라서는 상기 각 구성들은 장치적으로 하나 또는 수 개의 모듈로 통합될 수도 있다.
이하에서는, 도 3을 참조하여 차량의 종방향 거동정보를 상세하게 설명하기로 한다.
종방향 거동정보는 차량(10)의 종방향 가속도를 중심으로 설명될 수 있다. 그리고 종방향 가속도의 결정 인자로서 선행차량(20)과의 안전거리에 관한 오차, 선행차량(20)과의 상대속도가 종방향 거동정보에 관계될 수 있다. 즉, 운전자는 위 두 가지 값을 기초로 차량(10)의 종방향 가속도를 결정할 수 있다.
이하에서는 선행차량(20)과의 안전거리에 관한 오차를 제 1-a 오차, 수식으로는
Figure pat00001
라고 표현한다. 제 1-a 오차(
Figure pat00002
)는 아래의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
는 현재 상태에서의 차량(10)과 선행차량(20) 간의 거리로서 아래의 수학식 2와 같을 수 있다.
Figure pat00005
여기서,
Figure pat00006
는 선행차량(20)의 현재 위치,
Figure pat00007
는 차량(10)의 현재 위치를 의미할 수 있다.
또한,
Figure pat00008
는 현재의 속도 하에서 운전자가 확보하고자 하는 선행차량(20)과의 안전거리일 수 있다. 이러한
Figure pat00009
는 아래의 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00010
여기서,
Figure pat00011
는 차량(10)의 현재 속도일 수 있고,
Figure pat00012
은 충돌시간일 수 있다. 충돌시간(
Figure pat00013
)은 과거 선행차량(20)과의 거리를 그 당시의 차량(10)의 속도로 나눈 값들의 평균일 수 있다. 따라서, 차량(10)의 주행이 계속됨에 따라 충돌시간(
Figure pat00014
)은 지속적으로 업데이트될 수 있다.
측정부(120)는 선행차량(20)과의 거리(
Figure pat00015
), 차량(10)의 현재 속도(
Figure pat00016
)를 판단부(130)에 제공할 수 있고, 메모리(110)는 충돌시간(
Figure pat00017
)을 판단부(130)에 제공할 수 있다. 판단부(130)의 오차 계산 모듈(131)은 상기 제공 받은 값들을 이용하여 수학식 1에서 정의된 바에 따라 제 1-a 오차(
Figure pat00018
)를 계산할 수 있다.
이하에서는 선행차량(20)과의 상대속도를 제 1-b 오차, 수식으로는
Figure pat00019
라고 표현한다. 제 1-b 오차(
Figure pat00020
)는 아래의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00021
여기서,
Figure pat00022
는 차량(10)의 현재 속도일 수 있고, 여기서,
Figure pat00023
는 선행차량(20)의 현재 속도일 수 있다.
측정부(120)는 선행차량(20)의 현재 속도(
Figure pat00024
), 차량(10)의 현재 속도(
Figure pat00025
)를 판단부(130)에 제공할 수 있고, 판단부(130)의 오차 계산 모듈(131)은 상기 제공 받은 값들을 이용하여 수학식 4에서 정의된 바에 따라 제 1-b 오차(
Figure pat00026
)를 계산할 수 있다. 또는, 측정부(120)가 상대속도(
Figure pat00027
) 자체를 판단부(130)에 제공할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 종방향 가속도는 제 1-a 오차(
Figure pat00028
) 및 제 1-b 오차(
Figure pat00029
)에 의해 결정되기 때문에 종방향 가속도(
Figure pat00030
)를 아래의 수학식 5와 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00031
여기서,
Figure pat00032
은 제 1-a 민감도로서 제 1-a 오차(
Figure pat00033
)와 관계되어 종방향 가속도(
Figure pat00034
)에 영향을 줄 수 있고,
Figure pat00035
는 제 1-b 민감도로서 제 1-b 오차(
Figure pat00036
)와 관계되어 종방향 가속도(
Figure pat00037
)에 영향을 줄 수 있다.
특정 상황에 있어서 운전자마다 출력되는 종방향 가속도(
Figure pat00038
)의 값은 다를 수 있다. 그런데 제 1-a 오차(
Figure pat00039
)와 제 1-b 오차(
Figure pat00040
)는 그 특정 상황에 있어서의 조건들, 예를 들어 선행차량(20)과의 거리(
Figure pat00041
), 차량(10)과 선행차량(20)의 현재 속도(
Figure pat00042
) 등에 의해 결정되는 값으로서 운전자마다 차이가 없을 수 있다(충돌시간(
Figure pat00043
)은 운전자의 특성이 일부 반영되기는 하나, 운전자마다의 차이가 미미한 편이라 본 실시예에서는 그 차이를 고려하지는 않았다). 따라서, 그 특정 상황에서 운전자마다 서로 다른 종방향 가속도(
Figure pat00044
)를 출력하는 것은 제 1-a 민감도(
Figure pat00045
)와 제 1-b 민감도(
Figure pat00046
)의 영향인 것으로 간주할 수 있다. 다시 말하면, 제 1-a 민감도(
Figure pat00047
)와 제 1-b 민감도(
Figure pat00048
)는 운전자의 운전 특성을 나타낸다고 볼 수 있다.
제 1-a 민감도(
Figure pat00049
)와 제 1-b 민감도(
Figure pat00050
)가 운전자의 운전 특성을 나타내기 때문에, 정상상태에 있어서의 제 1-a 민감도(
Figure pat00051
)와 제 1-b 민감도(
Figure pat00052
)는 일정 범위 내로 유지될 수 있다. 그러나, 운전자가 운전불능의 상태에 있는 경우에는 제 1-a 민감도(
Figure pat00053
)와 제 1-b 민감도(
Figure pat00054
)는 크게 변화될 수 있다. 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)은 이러한 민감도의 변화 양상을 파악함으로써 운전자의 상태를 파악할 수 있는 것이다.
이하에서는, 도 4를 참조하여 차량의 횡방향 거동정보를 상세하게 설명하기로 한다.
횡방향 거동정보는 차량(10)의 조향각을 중심으로 설명될 수 있다. 그리고 조향각의 결정 인자로서 만곡진 차선(50)과의 거리 정보, 만곡진 차선(50)과의 각도 정보에 관계될 수 있다. 상기 만곡진 차선(50)과의 거리 정보는 차량(10)의 종방향 연장선(30)으로부터 차량(10)이 회전하는 방향 쪽의 차선(50)까지의 거리(
Figure pat00055
)로 표현될 수 있고, 상기 만곡진 차선(50)과의 각도 정보는 차량(10)의 종방향 연장선(30)과 차량(10)으로부터 연장되는 차선(50)의 접선(40) 간의 각도(
Figure pat00056
)로 표현될 수 있다. 운전자는 위 두 가지 값(
Figure pat00057
,
Figure pat00058
)을 기초로 차량(10)의 조향각을 결정할 수 있다.
이하에서는 차량(10)의 종방향 연장선(30)으로부터 차량(10)이 회전하는 방향 쪽의 차선(50)까지의 거리를 제 2-a 오차, 수식으로는
Figure pat00059
라고 표현한다. 제 2-a 오차(
Figure pat00060
)는 아래의 수학식 6과 같다.
Figure pat00061
이하에서는 차량(10)의 종방향 연장선(30)과 차량(10)으로부터 연장되는 차선(50)의 접선(40) 간의 각도를 제 2-b 오차, 수식으로는
Figure pat00062
라고 표현한다. 제 2-b 오차(
Figure pat00063
)는 아래의 수학식 7과 같다.
Figure pat00064
측정부(120)는 차량(10)의 종방향 연장선(30)으로부터 차량(10)이 회전하는 방향 쪽의 차선(50)까지의 거리(
Figure pat00065
)와, 차량(10)의 종방향 연장선(30)과 차량(10)으로부터 연장되는 차선(50)의 접선(40) 간의 각도(
Figure pat00066
)를 판단부(130)에 제공할 수 있고, 판단부(130)의 오차 계산 모듈(131)은 상기 제공 받은 값들을 이용하여 수학식 6 및 수학식 7에 정의된 바에 따라 제 2-a 오차(
Figure pat00067
) 및 제 2-b 오차(
Figure pat00068
)를 계산할 수 있다.
상술한 바와 같이, 조향각은 제 2-a 오차(
Figure pat00069
) 및 제 2-b 오차(
Figure pat00070
)에 의해 결정되기 때문에 조향각(
Figure pat00071
)을 아래의 수학식 8과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00072
여기서,
Figure pat00073
은 제 2-a 민감도로서 제 2-a 오차(
Figure pat00074
)와 관계되어 조향각(
Figure pat00075
)에 영향을 줄 수 있고,
Figure pat00076
는 제 2-b 민감도로서 제 2-b 오차(
Figure pat00077
)와 관계되어 조향각(
Figure pat00078
)에 영향을 줄 수 있다.
특정 상황에 있어서 운전자마다 출력되는 조향각(
Figure pat00079
)의 값은 다를 수 있다. 그런데 제 2-a 오차(
Figure pat00080
)와 제 2-b 오차(
Figure pat00081
)는 그 특정 상황에 있어서의 조건들, 예를 들어 만곡진 차선(50)과의 거리(
Figure pat00082
), 만곡진 차선(50)과의 각도(
Figure pat00083
)에 의해 결정되는 값으로서 운전자마다 차이가 없을 수 있다. 따라서, 그 특정 상황에서 운전자마다 서로 다른 조향각(
Figure pat00084
)을 출력하는 것은 제 2-a 민감도(
Figure pat00085
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00086
)의 영향인 것으로 간주할 수 있다. 다시 말하면, 제 2-a 민감도(
Figure pat00087
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00088
)는 운전자의 운전 특성을 나타낸다고 볼 수 있다.
제 2-a 민감도(
Figure pat00089
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00090
)가 운전자의 운전 특성을 나타내기 때문에, 정상상태에 있어서의 제 2-a 민감도(
Figure pat00091
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00092
)는 일정 범위 내로 유지될 수 있다. 그러나, 운전자가 운전불능의 상태에 있는 경우에는 제 2-a 민감도(
Figure pat00093
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00094
)는 크게 변화될 수 있다. 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 시스템(100)은 이러한 민감도의 변화 양상을 파악함으로써 운전자의 상태를 파악할 수 있는 것이다.
판단부(130)의 민감도 추정 모듈(133)은, 오차 계산 모듈(131)로부터 제 1-a 오차(
Figure pat00095
), 제 1-b 오차(
Figure pat00096
), 제 2-a 오차(
Figure pat00097
) 및 제 2-b 오차(
Figure pat00098
)를 전달 받을 수 있고, 이 값들을 이용해 앞서 설명한 운전자의 운전 특성을 대표하는 민감도, 즉 제 1-a 민감도(
Figure pat00099
), 제 1-b 민감도(
Figure pat00100
), 제 2-a 민감도(
Figure pat00101
), 제 2-b 민감도(
Figure pat00102
)를 추정할 수 있다. 본 실시예에 있어서, 민감도 추정 모듈(133)은 다중 망각인자(Multiple Forgetting Factors) 기반의 순환최소자승법(Recursive Least Squares, RLS)을 이용해 민감도를 추정할 수 있다. 이하, 민감도 추정 방법 및 과정을 상세하게 설명한다.
수학식 5와 수학식 8을 수학적 일반 형태로 표현하면 아래의 수학식 9와 같고, 수학식 9을 행렬 형태로 표현하면 수학식 10과 같다.
Figure pat00103
Figure pat00104
이하에서,
Figure pat00105
은 제 1-a 오차(
Figure pat00106
)와 제 2-a 오차(
Figure pat00107
)를 포괄하는 의미일 수 있고,
Figure pat00108
는 제 1-b 오차(
Figure pat00109
)와 제 2-b 오차(
Figure pat00110
)를 포괄하는 의미일 수 있다. 또한,
Figure pat00111
은 제 1-a 민감도(
Figure pat00112
)와 제 2-a 민감도(
Figure pat00113
)를 포괄하는 의미일 수 있고,
Figure pat00114
는 제 1-b 민감도(
Figure pat00115
)와 제 2-b 민감도(
Figure pat00116
)를 포괄하는 의미일 수 있다. 또한,
Figure pat00117
는 종방향 가속도(
Figure pat00118
)와 조향각(
Figure pat00119
)을 포괄하는 의미일 수 있다.
다음으로, 수학식 10을 linear parametric form으로 변환하면 수학식 11과 같다.
Figure pat00120
여기서,
Figure pat00121
이고,
Figure pat00122
이며,
Figure pat00123
는
Figure pat00124
또는
Figure pat00125
이다.
본 실시예에서 추정하려고 하는 것은 민감도, 즉
Figure pat00126
이며,
Figure pat00127
의 추정치를 얻기 위해 다음과 같은 loss function을 정의할 수 있다.
Figure pat00128
여기서, 우변의 첫 항은
Figure pat00129
의 추정치인
Figure pat00130
이고, 우변의 두 번째 항은
Figure pat00131
의 추정치인
Figure pat00132
이다. 그리고
Figure pat00133
과
Figure pat00134
는 각 추정치에 대한 망각인자로서 0과 1 사이의 값을 가진다. 최적의 추정치는 위 loss function을 최소화함으로써 얻어질 수 있다.
위 수학식 12를 편미분하는 것을 통해
Figure pat00135
와
Figure pat00136
는 각각 아래 수학식 13 및 수학식 14와 같이 구해질 수 있다.
Figure pat00137
Figure pat00138
본 실시예에서는 민감도의 실시간 추정에 관심이 있으므로, 수학식 13과 수학식 14를 recursive form으로 표현하면 수학식 15와 수학식 16과 같다.
Figure pat00139
Figure pat00140
여기서,
Figure pat00141
와
Figure pat00142
는 이득값(gain)으로, 아래 수학식 17 및 수학식 18과 같이 표현된다.
Figure pat00143
Figure pat00144
여기서,
Figure pat00145
와
Figure pat00146
는 공분산(covariance)으로, 아래 수학식 19 및 수학식 20과 같이 표현된다.
Figure pat00147
Figure pat00148
그리고 수학식 17 및 수학식 18에서 미지(unknown)의 민감도
Figure pat00149
와
Figure pat00150
를 추정치인
Figure pat00151
와
Figure pat00152
로 각각 치환하면, 최종적으로 아래와 같은 민감도 추정치에 관한 해(solution)를 얻을 수 있다.
Figure pat00153
차량(10)의 주행이 계속됨에 따라
Figure pat00154
,
Figure pat00155
,
Figure pat00156
,
Figure pat00157
,
Figure pat00158
,
Figure pat00159
는 지속적으로 업데이트될 수 있다. 또한, 망각인자의 영향으로, 과거의 값들 보다는 최근의 값들에 보다 큰 가중치가 부여된다.
도 5를 참조하면, 이와 같이 추정된 민감도
Figure pat00160
와
Figure pat00161
의 시간에 따른 변화 양상을 확인할 수 있다. 비교 모듈(139)은 민감도
Figure pat00162
와
Figure pat00163
의 추정치를 기설정된 기준값과 비교하여 추정치가 상기 기준값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 비교 모듈(139)은 민감도 추정치가 기준값을 초과하는 경우에는 운전자가 운전불능 상태에 있다고 판단할 수 있다.
위와 같이 민감도 추정치의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 운전자의 상태를 판단할 수 있으나, 민감도 추정치의 재귀분산(recursive variance)의 변화 양상을 파악하는 것을 통해서도 운전자의 상태를 파악할 수 있다. 민감도 추정치 자체는 도 5에서 보는 것처럼 시간의 흐름에 따라 변화(등락)가 심할 수 있기 때문에 운전자의 상태를 판단하는데 어려움이 있는 경우도 발생할 수 있다. 이러한 경우 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 이용하여 보다 직관적이고 용이하게 운전자의 상태를 판단할 수 있다.
재귀분산 계산 모듈(135)은 민감도 추정 모듈(133)로부터 민감도 추정치를 전달 받은 후 아래의 수학식 22에 정의된 바에 따라 민감도 추정치의 재귀분산(
Figure pat00164
)을 계산할 수 있다.
Figure pat00165
여기서,
Figure pat00166
은 민감도 추정치,
Figure pat00167
은
Figure pat00168
의 재귀평균,
Figure pat00169
,
Figure pat00170
,
Figure pat00171
,
Figure pat00172
는 재귀분산 계산을 위한 망각인자,
Figure pat00173
은 현재의 스텝 및 계측된 총 데이터의 개수를 의미할 수 있다.
도 6에 시간의 흐름에 따른 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 나타내었다. 비교 모듈(139)은 재귀분산을 기설정된 기준값과 비교하여 재귀분산이 상기 기준값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 비교 모듈(139)은 재귀분산이 기준값을 초과하는 경우에는 운전자가 운전불능 상태에 있다고 판단할 수 있다. 도 6의 예에서는,
Figure pat00174
이후로는 운전자가 운전불능 상태라고 볼 수 있다.
도 5와 도 6을 대비하여 보면 알 수 있듯이, 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 파악하여 운전자의 상태를 판단하는 것이 민감도 추정치 자체의 변화 양상을 파악하여 운전자의 상태를 판단하는 것보다 더 수월하고 정확할 수 있다. 또는, 민감도 추정치 자체와 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 모두 파악하는 것을 통해 운전자의 상태를 판단할 수도 있다.
아울러, 민감도 추정치의 재귀분산을 이용하는 것과 유사한 취지로, 민감도 추정치의 표준편차를 이용할 수도 있다. 예를 들어, 표준편차 계산 모듈(137)은 재귀분산 계산 모듈(135)로부터 민감도 추정치의 재귀분산 값을 전달 받을 수 있고, 이를 이용해 민감도 추정치의 표준편차(
Figure pat00175
)를 계산할 수 있다. 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상을 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 것은 민감도 추정치 자체의 변화 양상을 파악하는 방식보다 직관적이고 용이할 뿐만 아니라, 재귀분산의 변화 양상을 파악하는 방식보다도 더 직관적이고 용이할 수 있다. 운전자가 정상상태일 때의 민감도 추정치 및 상기 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상의 일예를 도 7에 나타내었다.
도 8은 운전자가 정상상태일 때와 운전불능 상태일 때의 민감도 추정치 및 상기 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상의 일예를 나타낸 도면이다. 도면에서 실선은 운전자의 상태가 시뮬레이션 시간 내내 정상상태를 유지한 경우이다. 그리고 도면에서 점선은 시뮬레이션이 시작되고 약 40초 이후에 운전불능의 상태를 모사한 운전자 모델을 적용한 경우를 나타낸다. 도시된 바와 같이, 민감도 추정치가 40초 이후에 그 전보다 큰 폭으로 변화되는 것을 확인할 수 있고, 표준편차 역시 정상상태일 때와는 다른 양상으로 변화되는 것을 알 수 있다. 또한, 민감도 추정치 자체의 변화 양상을 파악하는 것보다 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상을 파악하는 것이 보다 직관적이고 용이함을 도 8로부터 확인할 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 차량 운전 지원 방법의 순서도이다. 도 9를 참조하여 본 실시예에 따른 차량 운전 지원 방법을 설명하기로 한다.
차량 주행이 시작되면, 측정부에 의해 차량의 거동정보가 획득될 수 있다(S10). 차량의 거동정보는, 상술한 바와 같이, 종방향 가속도 등을 포함하는 종방향 거동정보, 조향각 등을 포함하는 횡방향 거동정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이렇게 획득된 차량의 거동정보는 판단부에 전달될 수 있다.
판단부는 상기와 같이 측정부로부터 차량의 거동정보를 전달 받고, 이를 이용해 차량 거동에 관계된 민감도를 추정할 수 있다(S20). 보다 구체적으로, 판단부의 오차 계산 모듈은 측정부로부터 전달된 차량 거동정보에 관한 측정값과 메모리로부터 전달된 저장값을 이용해 각종 오차를 계산할 수 있다. 상기 오차는, 상술한 바와 같이, 선행차량과의 안전거리에 관한 오차인 제 1-a 오차, 선행차량과의 상대속도인 제 1-b 오차, 만곡진 차선과의 거리에 해당하는 제 2-a 오차, 만곡진 차선과의 각도에 해당하는 제 2-b 오차를 포함할 수 있다. 민감도 추정 모듈은 상기 오차들을 오차 계산 모듈로부터 전달 받은 후 다중 망각인자 기반의 순환최소자승법을 이용해 민감도를 추정할 수 있다. 민감도는, 상술한 바와 같이, 제 1-a 오차와 관계되는 제 1-a 민감도, 제 1-b 오차와 관계되는 제 1-b 민감도, 제 2-a 오차와 관계되는 제 2-a 민감도, 제 2-b 오차와 관계되는 제 2-b 민감도를 포함할 수 있다. 판단부의 비교 모듈은 이와 같이 얻어진 민감도 추정치를 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다(S25). 판단 결과, 운전자가 운전불능의 상태에 있는 경우 비교 모듈은 제어부에 운전 지원에 관한 제어명령(자율주행 전환 등)을 전달할 수 있고, 제어부는 전달 받은 바에 따라 차량을 제어할 수 있다(S50). 한편, 운전자가 정상상태에 있다고 판단되는 경우의 민감도 추정치 등의 각종 값들은 지속적으로 업데이트되어 다음 민감도 추정에 반영될 수 있다.
나아가, 판단부의 재귀분산 계산 모듈은 민감도 추정 모듈로부터 민감도 추정치를 전달 받고, 민감도 추정치의 재귀분산을 계산할 수 있다(S30). 판단부의 비교 모듈은 이와 같이 얻어진 민감도 추정치의 재귀분산을 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다(S35). 판단 결과, 운전자가 운전불능의 상태에 있는 경우 비교 모듈은 제어부에 운전 지원에 관한 제어명령(자율주행 전환 등)을 전달할 수 있고, 제어부는 전달 받은 바에 따라 차량을 제어할 수 있다(S50). 한편, 운전자가 정상상태에 있다고 판단되는 경우의 민감도 추정치의 재귀분산 등의 각종 값들은 지속적으로 업데이트될 수 있다.
더 나아가, 판단부의 표준편차 계산 모듈은 재귀분산 계산 모듈로부터 민감도 추정치의 재귀분산을 전달 받고, 민감도 추정치의 표준편차를 계산할 수 있다(S40). 판단부의 비교 모듈은 이와 같이 얻어진 민감도 추정치의 표준편차를 기준값과 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다(S45). 판단 결과, 운전자가 운전불능의 상태에 있는 경우 비교 모듈은 제어부에 운전 지원에 관한 제어명령(자율주행 전환 등)을 전달할 수 있고, 제어부는 전달 받은 바에 따라 차량을 제어할 수 있다(S50). 한편, 운전자가 정상상태에 있다고 판단되는 경우의 민감도 추정치의 표준편차 등의 각종 값들은 지속적으로 업데이트될 수 있다.
한편, 본 실시예에서는 민감도 추정치 자체, 민감도 추정치의 재귀분산, 민감도 추정치의 표준편차 각각의 변화 양상을 파악하고, 상기 세 값들 중 어느 하나만 기준값을 초과하더라도 운전 지원을 제공하는 것으로 설명하였다. 그러나, 이와는 달리 상기 세 값들 중 둘 이상이 기준값을 초과하는 경우에만 운전 지원을 제공할 수도 있다. 또는, 상기 세 값들을 모두 계산하되 상기 세 값들에 대하여 서로 다른 가중치를 부여하면서 운전자의 상태를 판단할 수도 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 본 기술 사상의 일부 예를 설명한 것에 불과하고, 본 기술 사상의 범위는 설명된 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 이 분야의 통상의 기술자에 의하여 본 기술 사상의 범위 내에서의 다양한 변경, 변형 또는 치환이 있을 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예에서 함께 설명된 구성들 내지는 특징들은 서로 분산되어 실시될 수 있고, 서로 다른 실시예 각각에서 설명된 구성들 내지는 특징들은 서로 결합된 형태로 실시될 수 있다. 마찬가지로, 각 청구항에 기재된 구성들 내지는 특징들도 서로 분산되어 실시되거나 결합되어 실시될 수 있다. 그리고 위와 같은 실시는 모두 본 기술 사상의 범위에 속하는 것으로 보아야 한다.
100: 차량 운전 지원 시스템 110: 메모리
120: 측정부 130: 판단부
131: 오차 계산 모듈 133: 민감도 추정 모듈
135: 재귀분산 계산 모듈 137: 표준편차 계산 모듈
139: 비교 모듈

Claims (25)

  1. 차량의 거동정보를 획득하는 측정부;
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 판단부; 및
    상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 제어부를 포함하는 차량 운전 지원 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 측정부는 상기 거동정보로 상기 차량의 종방향 거동정보 및 횡방향 거동정보 중 적어도 하나를 획득하는 차량 운전 지원 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 종방향 거동정보는,
    상기 차량의 종방향 가속도;
    상기 종방향 가속도의 결정 인자이며, 선행차량과의 안전거리에 관한 제 1-a 오차; 및
    상기 종방향 가속도의 결정 인자이며, 상기 선행차량과의 상대속도인 제 1-b 오차를 포함하는 차량 운전 지원 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1-a 오차는,
    현재 상기 차량의 속도 하에서 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리와 현재 상기 선행차량과의 거리의 차인 차량 운전 지원 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리는 현재 상기 차량의 속도와 충돌시간의 곱이고,
    상기 충돌시간은 과거 상기 선행차량과의 거리를 당시의 상기 차량의 속도로 나눈 값의 평균인 차량 운전 지원 시스템.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 종방향 가속도는 제 1-a 민감도와 상기 제 1-a 오차의 곱 및 제 1-b 민감도와 상기 제 1-b 오차의 곱의 합으로 정의되고,
    상기 판단부는 상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 차량 운전 지원 시스템.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 횡방향 거동정보는,
    상기 차량의 조향각;
    상기 조향각의 결정 인자이며, 상기 차량의 종방향 연장선으로부터 상기 차량이 회전하는 방향 쪽의 차선까지의 거리인 제 2-a 오차; 및
    상기 조향각의 결정 인자이며, 상기 차량의 종방향 연장선과 상기 차량으로부터 연장되는 상기 차선의 접선 간의 각도인 제 2-b 오차를 포함하는 차량 운전 지원 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 조향각은 제 2-a 민감도와 상기 제 2-a 오차의 곱 및 제 2-b 민감도와 상기 제 2-b 오차의 곱의 합으로 정의되고,
    상기 판단부는 상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 차량 운전 지원 시스템.
  9. 제 6 항 또는 제 8 항에 있어서,
    상기 각 민감도 추정치는 다중 망각인자 기반의 순환최소자승법에 의해 얻어지고, 상기 각 민감도 추정치는 실시간으로 업데이트되는 차량 운전 지원 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 판단부는 상기 각 민감도 추정치의 재귀분산의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 차량 운전 지원 시스템.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 판단부는 상기 각 민감도 추정치의 표준편차의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 차량 운전 지원 시스템.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 판단부가 상기 운전자가 운전불능 상태라고 판단하면, 상기 차량을 자율주행 모드로 전환하는 차량 운전 지원 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 운전자로부터 수동주행 모드 및 상기 자율주행 모드 중 어느 하나를 선택 입력 받는 주행 모드 입력부를 더 포함하고,
    상기 판단부는, 상기 운전자에 의해 상기 수동주행 모드가 선택된 후 상기 운전자의 상태를 판단하는 차량 운전 지원 시스템.
  14. 차량의 거동정보를 획득하는 단계;
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계; 및
    상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 차량의 거동정보를 획득하는 단계는,
    상기 차량의 종방향 거동정보를 획득하는 단계; 및
    상기 차량의 횡방향 거동정보를 획득하는 단계 중 적어도 어느 하나를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 차량의 종방향 거동정보를 획득하는 단계는,
    상기 차량의 종방향 가속도가 획득되는 단계;
    상기 종방향 가속도의 결정 인자이며 선행차량과의 안전거리에 관한 제 1-a 오차가 획득되는 단계; 및
    상기 종방향 가속도의 결정 인자이며 상기 선행차량과의 상대속도인 제 1-b 오차가 획득되는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1-a 오차는 현재 상기 차량의 속도 하에서 상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리와 현재 상기 선행차량과의 거리의 차이고,
    상기 운전자가 확보하고자 하는 안전거리는 현재 상기 차량의 속도와 충돌시간의 곱이고,
    과거 상기 선행차량과의 거리를 당시의 상기 차량의 속도로 나눈 값의 평균을 상기 충돌시간으로 저장하는 단계를 더 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 종방향 가속도는 제 1-a 민감도와 상기 제 1-a 오차의 곱 및 제 1-b 민감도와 상기 제 1-b 오차의 곱의 합으로 정의되고,
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치를 얻는 단계; 및
    상기 제 1-a 민감도의 추정치 및 상기 제 1-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  19. 제 15 항에 있어서,
    상기 차량의 횡방향 거동정보를 획득하는 단계는,
    상기 차량의 조향각이 획득되는 단계;
    상기 조향각의 결정 인자이며 상기 차량의 종방향 연장선으로부터 상기 차량이 회전하는 방향 쪽의 차선까지의 거리인 제 2-a 오차가 획득되는 단계; 및
    상기 조향각의 결정 인자이며 상기 차량의 종방향 연장선과 상기 차량으로부터 연장되는 상기 차선의 접선 간의 각도인 제 2-b 오차가 획득되는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 조향각은 제 2-a 민감도와 상기 제 2-a 오차의 곱 및 제 2-b 민감도와 상기 제 2-b 오차의 곱의 합으로 정의되고,
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치를 얻는 단계; 및
    상기 제 2-a 민감도의 추정치 및 상기 제 2-b 민감도의 추정치 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  21. 제 18 항 또는 제 20 항에 있어서,
    상기 각 민감도 추정치는 다중 망각인자 기반의 순환최소자승법에 의해 얻어지고, 상기 각 민감도 추정치는 실시간으로 업데이트되는 차량 운전 지원 방법.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 각 민감도의 추정치의 재귀분산을 계산하는 단계; 및
    상기 각 민감도 추정치의 재귀분산 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 더 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 거동정보를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 각 민감도 추정치의 표준편차를 계산하는 단계; 및
    상기 각 민감도 추정치의 표준편차 중 적어도 하나의 변화 양상을 파악하는 것을 통해 상기 운전자의 상태를 판단하는 단계를 더 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  24. 제 14 항에 있어서,
    상기 운전자의 상태에 따라 기설정된 운전 지원을 제공하는 단계는,
    상기 운전자가 운전불능 상태라고 판단되는 경우 상기 차량을 자율주행 모드로 전환하는 단계를 포함하는 차량 운전 지원 방법.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 운전자의 상태를 판단하기 전 상기 운전자로부터 수동주행 모드 및 상기 자율주행 모드 중 어느 하나를 선택 입력 받는 단계를 더 포함하는 차량 운전 지원 방법.
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