KR20180098178A - 휠 센서 - Google Patents

Abstract

본 발명은 휠 타이어에 장착되는 센서 장치(1000)를 사용하여 타이어 특성을 측정 및 전송하는 방법을 제공하며, 상기 센서 장치는 센서 요소(1002)와, 가속계(1001)와, 무선 송신기(1006)와, 마이크로프로세서(1011)를 포함하며, 상기 방법은, a) 가속 데이터를 얻는 단계(601)와, b) 가속 데이터를 디지털 필터링하는 단계(602)와, c) 상기 휠이 소정 각도 위치 범위에 있는 순간들을 결정하는 단계(603)와, d) 다른 센서 데이터를 얻는 단계(604)와, e) 상기 다른 센서 데이터를 상기 순간에 수신기로 송신하는 단계(605)를 포함하되, 단계 b)는 파라미터(N)를 포함하는 기규정된 수식 세트에 대응하는, 직렬로 연결된 지수 이동 평균 필터(EMA1, EMA2)를 이용하는 단계를 포함하고, f) 360도 회전 당 샘플 수(NoS)를 결정하고 상기 파라미터(N)를 상기 샘플들의 수(NoS)에 비례하는 값으로 설정하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법을 수행하도록 적응된 센서 장치(1050)가 제공된다.

Description

휠 센서 {WHEEL SENSOR}

본 발명은 일반적으로 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS) 및/또는 차량상의 개별 타이어를 국부화하기 위한 시스템에 사용될 수 있는 타이어 압력 센서 장치와 같은 차량 휠에 장착 가능한 센서 장치에 관한 것이지만, 본 발명의 센서 장치는 반드시 압력 센서를 필요로하지 않고, 예를 들어 압력 센서 대신 또는 압력 센서와 조합하여 다른 종류의 센서, 예를 들어, 온도 센서를 포함할 수 있다.

"타이어 압력"을 검출하는 시스템은 당 업계에 공지되어있다. 그들은 일반적으로 두 가지로 나타난다:

(a) 소위 "간접 시스템": 압력 센서가 각 휠에 장착되어 있지 않지만 타이어 중 하나의 압력이 간접적으로 결정되며, 예를 들어, 큰 거리에 걸쳐 각 휠의 평균 회전수에 기초함.

(b) 소위 "직접 시스템": 압력 센서 및 무선 송신기를 포함하는 센서 장치가 각각의 휠에 장착되고, 타이어의 압력을 측정하고 차량의 제어 유닛에 압력을 전달하도록 구성됨.

본 발명은 "직접 시스템"과 더욱 밀접하게 관련되어 있다.

타이어 중 "하나"가 낮은 압력을 가졌을뿐만 아니라 "전방 좌측 타이어"가 낮은 압력을 가졌다는 것을 차량 운전자에게 알리기 위해, 고유 센서 ID(예: 123)를 가진 휠이 낮은 압력을 가진다는 것을 아는 것은 충분치 않으며, 이 센서가 실제 위치하는 곳(가량, 차량의 "전방 좌측")을 차량의 제어 유닛이 알아야할 필요가 있다.

자동차의 컨트롤러(예: 보드 컴퓨터)에 고유 ID를 수동으로 입력하여 각 휠의 위치(예: 전방 좌측, 전방 우측, 후방 좌측, 후방 우측)를 연관시키는 것이 기술적으로 가능하지만, 휠가 교체될 때, 예를 들어 계절 사이에, 문제가 나타난다.

이러한 수동 연결은 "자동 위치"를 사용하여 피할 수 있다. 일부 자동 위치 시스템은, 압력 센서 및 고유 ID를 포함할 뿐 아니라 원심력(또는 구심력) 가속 신호의 +/- 1g 신호 리플을 감지할 수 있는 가속도계를 또한 포함하는 TPMS 센서 장치를 사용하며, 이 리플 신호를 ABS 시스템으로부터 얻어진 신호와 상관시키는데, 왜냐하면 자동차에 대한 각 ABS 장치의 위치가 고정되어 있기 때문이다. 휠 상에 장착된 TPMS 장치로부터 기인하는 가속 데이터를 ABS 데이터와 상관시킴으로써 구현되는 자동 위치 확인의 예는 당 업계에 공지되어 있으므로 여기에서 더 자세히 설명할 필요가 없다.

TPMS 장치는 일반적으로 배터리로 구동되며, 단일 배터리가 자동 국부화를 가능하게 하도록(차량 이동 후 소정 시간 구간 동안) 타이어 압력 측정 및 가속 관련 데이터 송신을 하면서도 TPMS 장치(예: 휠에 장착됨)를 일정 기간(가령, 10년) 동안 작동할 수 있도록 저전력 소비를 충족시키는 것이 주요 과제다. 현재 두 가지 솔루션이 제공된다.

(b1) 압력 데이터를 측정하고 가속 데이터를 측정하며, 상기 제어 유닛에 의한 추가 처리를 위해(예를 들어, ABS 데이터와 TMPS 가속 데이터 간의 상기 상관을 수행하기 위해) 상기 데이터를(상기 시간 구간 동안) 하나 이상의 데이터 패킷으로 전송하는 TPMS 장치. 이들 장치들은 충분한 양의 가속 데이터가 전송되어야한다는 단점이 있지만, 장치가 실제로 데이터를 처리할 필요가 없다는 이점을 갖는다(데이터 패킷에서 데이터를 패키징하거나 포장(wrapping)하는 것과 거리가 멀고, 선택적으로 타임 스탬프를 제공하며, 등). 이러한 시스템은 예를 들어 US2014200785(A1)에 기술되어있다.

(b2) 압력 데이터를 측정하고 가속 데이터를 측정하며, 센서 데이터(예를 들어, 압력 값, 그러나 반드시 가속 데이터를 포함하지는 않음)를 전송하기 위해 적절한 순간을 결정하기 위해 가속 데이터를 내부적으로 처리하는 TPMS 장치. 이러한 TPMS 장치는 일반적으로 휠이 사전 정의된 각도 위치에 있을 때 휠 회전마다 한번씩 센서 데이터를 전송한다. 이러한 시스템은 예를 들어 US2014200785(A1) 제5컬럼 제3단락에 언급되어있다. 이러한 장치는 더 많은 데이터 처리가 내부적으로 수행되어야는 단점이 있지만 장치가 더 적은 데이터를 전송할 수 있다는 장점이 있다.

카테고리(b1) 및 카테고리(b2)의 장치는 전력을 절약하기 위해 서로 상이한 절충안을 행한다. 카테고리(b1)의 장치에서, 데이터 처리와 관련된 전력 소비는 감소하지만, 데이터 전송과 관련된 전력 소비는 증가한다. 카테고리(b2)의 장치는 데이터 전송과 관련된 전력 소비는 감소하지만 데이터 처리와 관련된 전력 소비는 증가한다.

본 발명은 상술한 카테고리(b2)의 센서 장치와 더 밀접하게 관련된다. 이러한 장치는 통상적으로 ID 및 센서 값(예를 들어, 압력 값)을 포함하는 데이터 패키지를 휠 회전 당 1 회만 송신하지만, 바람직하게는 휠이 특정 각도 위치에 있을 때마다 데이터 패키지를 송신한다.

US2003038716(A1)은 "ABS와 결합된 직접 TPMS 센서"의 해법을 기술하고 있다.

US2012200408(A1)은 파형, 진폭, 주파수 및 위상 파라미터로 +/- 1g 리플을 재구성하는 국부화 기법에 기초하여 타이어를 국부화하는 해결책을 설명한다. 파형은 사인 곡선으로 알려져 있고(휠 회전으로 인해), 진폭은 2g 피크-투-피크(중력 +/- 1g로 인해)로 알려져 있으며, 주파수는 차량 속도에 달려 있고(원심력 측정으로부터 추정가능), 상관에 의해 위상을 결정하기 위한 알고리즘이 여기에서 논의되기 때문에, +/- 1g 리플이 재구성될 수 있고 휠이 그로부터 국부화될 수 있다.

US8700286(B2)은 또한 국부화 시스템 및 타이어 압력 모니터링 시스템의 방법을 설명한다.

(가령, 휠이 기결정된 각도 위치에 있을 때마다) 센서 데이터가 휠 회전과 동기하여 전송되도록하기 위한 전제 조건으로서, 그러한 센서 장치에 의해 수행될 수 있는 각 휠 위치를 결정하기 위한 방법(또는 알고리즘)을 제공할 필요가 있다.

본 발명의 일 목적은 휠에 장착 가능한 센서 장치를 제공하고, 휠이 회전할 때 차륜의 각도 위치를 검출하기 위해 상기 센서 장치에 의해 수행되는 방법을 제공하는 것이다.

특히, 본 발명의 일 목적은 충분히 정확하고, 및/또는 상당한 양의 전력을 필요로하지 않고, 및/또는 견고하며, 바람직하게는 이들 모두를 포함하는 이러한 센서 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 특정 실시예의 일 목적은 이러한 센서 장치에 내장된 저전력 마이크로컨트롤러에 의해 수행될 수 있고, 기계적 진동으로 인한 신호 왜곡에 대해 견고하며, 전력 효율이 높은 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 특정 실시예의 일 목적은 타이어 압력을 측정하고 휠이 소정의 각도 범위에 있는 순간에 측정된 타이어 압력을 전송하는 압력 센서 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 특정 실시예의 일 목적은 이러한 압력 센서 장치 및 ABS 시스템을 포함하는 타이어 위치 시스템을 제공하는 것이다.

이들 목적 및 다른 목적은 본 발명의 실시예에 따른 방법 및 회로에 의해 달성된다.

제 1 실시 형태에서, 본 발명은 차량의 휠 타이어에 장착되는 또는 장착 가능한 센서 장치를 사용하여 타이어 특성을 측정 및 전송하는 방법을 제공하며, 상기 센서 장치는 타이어의 특성을 감지하기 위한 적어도 하나의 센서 요소와, 가속계와, 무선 송신기 또는 트랜시버와, 제어기를 포함하며, 상기 방법은, a) 샘플링 주파수로 가속 센서로부터 정보를 얻고 상기 정보를 디지털화하여 가속 데이터를 얻는 단계와, b) 노이즈를 감소시키기 위해 상기 가속 데이터를 디지털 필터링하는 단계와, c) 상기 휠이 일정 각도 위치 범위에 있는 적어도 두 개의 순간을 결정하는 단계와, d) 타이어의 특성을 측정하도록 적응된 적어도 하나의 다른 센서로부터 센서 정보를 얻고 디지털화하여 다른 센서 데이터를 얻는 단계와, e) 상기 다른 센서 데이터를 상기 순간에 수신기로 송신하는 단계를 포함하되, 단계 b)는 직렬로 연결된 복수의 적어도 2개의 디지털 필터의 복수를 사용하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 2개의 디지털 필터 각각은 하나 이상의 파라미터를 포함하는 기규정된 한 세트의 수식에 대응하는 필터 특성을 가진 지수 이동 평균 필터이고, 상기 방법은, f) 상기 순간들 사이의 샘플들의 수를 결정하고, 각각의 상기 파라미터를 상기 샘플들의 수에 비례하는 값으로 설정하는 단계를 더 포함한다.

"일정 각도 위치 범위"는 ± 20° 미만, 바람직하게는 ± 15° 미만, 바람직하게는 ± 10° 미만의 공차 마진을 갖는 것이 바람직하다. 상수의 값은 일정한 한 본 발명에 중요하지 않다. 예를 들어, 본 발명은 센서 장치가 휠의 최상부에 있을 때마다 또는 휠의 최하단에 있을 때마다 전송이 이루어질 경우 작용할 것이지만, 휠이 항상 이러한 특정 위치에 있을 때 전송이 이루어지는 한, 휠이 다른 위치에 있어서도 본 발명이 작용할 것이다. "휠 배향" 대신 "휠 각도 위치"라는 표현을 사용할 수도 있다.

강력한 프로세서를 필요로하고 많은 시간과 에너지를 소비하며, 따라서 센서 장치 외부에서 수행될 필요가 있는 기술인 "곡선 맞춤(curve fitting)" 또는 다른 최소화 기술과 대조적으로, 발명가는 적어도 2개의 EMA에 기초하여 상기 디지털 필터링 기술을 사용함으로써 매우 안정한 각도(잡음에 견디는)를 얻을 수 있음을 발견하였다.

특히, 이러한 필터가 비교적 단순한 프로세서상에서 구현될 수 있고 제한된 수의 동작만을 필요로하기 때문에(예를 들어, 추가 샘플 당 단지 2개의 곱셈 및 하나의 덧셈 수준), 그리고 매우 제한된 메모리 리소스만을 필요로하기 때문에, 직렬로 연결된 적어도 2개, 바람직하게는 7 개 미만의 EMA 필터를 사용하는 것이 주요 장점이다, 매우 제한된 메모리 자원 만 필요로한다. 이는 실리콘 면적(따라서 칩 비용) 및 전력 소비(배터리 구동 애플리케이션의 수명) 측면에서 유리하다.

입력에서 잡음이 많은 데이터가 제공될 때 일련의 EMA 필터가 이러한 종류의 애플리케이션에서 발생하는 기계적 노이즈를 필터링하는 데 효과적으로 사용될 수 있다는 점이 일 장점이다.

이러한 필터의 주요 이점은 가속도 센서가 샘플링되는 주파수에 거의 둔감한 실질적으로 일정한 위상 시프트를 제공한다는 것이다.

이러한 특징들의 조합은 여기에 제안된 필터가 구상된 어플리케이션에 이상적이게한다.

일 실시예에서, 샘플링 주파수는 휠 회전 당 샘플들의 수(Nos)가 20 내지 100의 범위 내의 값이 되도록, 바람직한 경우 40 내지 80 범위 내의 값이 되도록, 상기 휠의 각속도의 함수로서 선택된다.

일 실시예에서, 샘플링 주파수는 휠 회전 당 샘플 수(가령, 가장 최신의 휠 회전의 샘플 수)가 기규정된 임계치보다 낮다(가령, 30 미만)고 판명될 때 증가하고, 휠 회전 당 샘플 수(가령, 가장 최신의 휠 회전의 샘플 수)가 기규정된 임계치보다 높다(가령, 70 초과)고 판명될 때 샘플링 주파수가 감소한다. 샘플링 주파수는 예를 들어, 기규정된 샘플링 주파수들의 제한된 리스트로부터 선택될 수 있고, 예를 들어, 10 미만, 가령, 8 미만, 가령, 6 미만, 가령, 5, 또는 4, 또는 3개의 기규정된 샘플링 주파수를 지닌 리스트로부터 선택될 수 있다.

일 실시예에서, f) 단계는, 상기 제 1 지수 이동 평균 필터의 파라미터를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수를 5.0 내지 12.0 범위의 기규정된 제 1 상수로 나눈 값으로 설정하고, 상기 제 2 지수 이동 평균 필터의 파라미터를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수를 5.0에서 12.0 사이의 기규정된 제 2 상수로 나눈 값으로 설정하는 단계를 포함한다.

상기 제 1 및 제 2 상수의 값이 같을 수도 있고, 상이할 수도 있다.

일 실시예에서, 단계 f)는 상기 제 1 지수 이동 평균 필터의 파라미터를, 상기 샘플들의 수에 1/12 내지 1/5 범위의 기규정된 제 1 상수를 곱한 값으로 설정하고, 상기 제 2 지수 이동 평균 필터의 파라미터를, 상기 샘플들의 수에 1/12 내지 1/5 범위 내의 기규정된 제 2 상수를 곱한 값으로 설정하는 단계를 포함한다.

제 1 및 제 2 상수의 값이 같을 수도 있고, 상이할 수도 있다.

일 실시예에서, 단계 a)는 원심 또는 구심 가속도 센서의 판독을 포함하고,단계 b)는 평균값을 결정하는 단계를 포함하고, 단계 c)는 상기 순간을, EMA 필터들 중 하나의 출력이 상기 평균값을 가로지르거나 상기 평균값에 기규정된 상수 오프셋을 더한 값과 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함하며, 상기 기규정된 상수 오프셋은 -0.4g 내지 + 0.4g 범위의 값이고, 또는 -0.3g 내지 + 0.3g 범위의 값이며, 또는 -0.2g 내지 + 0.2g 범위의 값이다.

평균 값은 예를 들어, 특정 EMA의 가장 최근의 극대값(가령, EMA3의 가장 최근의 극대값)과 동일 EMA의 가장 최근의 극소값의 평균으로 결정될 수 있다.

"원심 가속 센서"라는 것은 원심력과 관련하여 반경 방향으로 가속을 결정하도록 구성된 가속 센서를 의미한다.

일 실시예에서, 단계 a)는 접선 방향 가속도 센서의 판독을 포함하고, 단계 c)는 상기 순간을, 상기 EMA 필터들 중 하나의 출력이 0을 교차하는 순간, 또는, 기규정된 상수 오프셋 더하기 0을 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함하며, 상기 기규정된 상수 오프셋은 -0.4g 내지 + 0.4g 범위의 값이고, 또는 -0.3g 내지 + 0.3g 범위의 값이며, 또는 -0.2g 내지 + 0.2g 범위의 값이다.

"접선 방향 가속 센서"라 함은 타이어의 원주에 접선이 되는 접선 방향의 가속도를 결정하도록 구성된 가속 센서를 의미한다.

일 실시예에서, 단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, 상기 EMA 필터들 중 하나의 출력이 다른 EMA 필터의 출력과 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함한다.

"교차한다"는 것은 상기 순간 전과 후에 제 1 출력 값과 제 2 출력 값 간의 차이(v1-v2)의 부호가 변함을 의미한다.

단지 예로서, EMA1 및 EMA2의 교차, 또는 EMA1 및 EMA3의 교차 또는 EMA1 및 EMA4의 교차, 등 또는 EMA2 및 EMA3의 교차, 또는 EMA2 및 EMA4의 교차, 또는 EMA2 및 EMA5의 교차, 등이 있다.

일 실시예에서, 단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, 제 1 EMA 필터의 출력이 상기 제 1 EMA 필터에 바로 이어지지 않는 다른 EMA 필터의 출력과 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함한다.

이러한 실시예에서, EMA2 및 EMA3의 교차는 허용되지 않지만, EMA2와 예를 들어 EMA3 또는 EMA4의 교차는 훌륭한 후보다.

약 5.0 내지 약 12.0 범위의 C 값에 대하여, 위상 시프트는 약 30도 내지 약 45도 범위의 값이고, 따라서, 2개의 EMA의 출력에서 신호들은 약 60도 내지 약 90도 범위의 각도만큼 위상 시프트되고, 이는 두 곡선의 기울기가 서로 실질적으로 상이하다는 점에서, 따라서 교차 순간이 노이즈에 매우 둔감하다는 점에서, 유익하다.

일 실시예에서, 디지털 필터는 직렬로 연결된 6 개의 EMA 필터들(EMA1 내지 EMA6)을 포함하고, 모든 EMA 필터들의 상기 파라미터들(N)은 상기 T.fs/(2*π) 값과 동일하게 설정되고, 여기서, T는 360° 1회전의 주기이고, fs는 샘플링 주파수다.

달리 말하자면, 각 필터의 파라미터 N은 360도 회전 당 샘플 수를 2*π로 나눈 값으로 설정된다.

일 실시예에서, 단계 a)는 단일 축에서만 가속 정보를 얻는 단계를 포함한다.

단일 축은 반경 방향일 수 있고, 이 경우 가속 데이터는 원심력 또는 구심력에 대응하며, 또는 6개의 축이 접선 방향으로 배향될 수 있고 이 경우 가속 데이터는 접선 방향 가속에 대응한다. 흥미롭게도, 이 두가지 모두 중력으로 인해 +1g/-1g 리플 신호를 가지지만, (차량이 일정 속도로 주행한다고 가정할 때) 접선 방향 가속은 DC 값을 갖지 않는다.

가용하다면, DC 값은 당 분야에 알려진 방식으로 휠의 각속도를 연산하는데 사용될 수 있다. 그러나 각속도는 또한 휠의 완전한 360도 1회전에 요구되는 시간 측정치에 기초하여 연산 또는 추정될 수 있다.

일 실시예에서, 단계 a)는 서로에게 평행하지 않은 적어도 2개의 축에서 각속도 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

본 실시예에서, 반경 방향 사속은 각속도 결정 또는 추정에 사용될 수 있고(가령, 비휘발성 메모리에 저장될 수 있는 휠의 반경을 고려), 제 2 축은 예를 들어, 휠에 접할 수 있다. 후자의 가속 센서는 DC-값 없이 +1g/-1g 신호를 제공하며, 이 방식이 선호된다.

일 실시예에서, 센서 장치는 슬립 모드 또는 저전력 모드 및 웨이크-업 타이머를 더 포함하고, 상기 센서 장치는 적어도 80 %의 시간 동안 슬립 모드로 진행하도록 적응된, 가령, 프로그래밍된, 마이크로프로세서를 포함한다.

일 실시예에서, 다른 센서 요소는 온도 센서 또는 압력 센서다.

일 실시예에서, 센서 장치는 온도 센서와 압력 센서를 모두 포함한다.

일 실시예에서, 상기 하나 이상의 파라미터를 포함하는 상기 기규정된 세트의 수식은 다음의 수식 세트 또는 등가의 수식 세트이고, 상기 제 1 EMA- 필터의 수식은 다음의 수식 또는 등가의 수식이다.

이 경우 xi는 디지털화된 가속도 데이터의 샘플이며, EMA[1]i는 제 1 지수 이동 평균 블록의 i 번째 값이고, "i"는 각각의 추가 데이터 샘플마다 하나씩 증분되는 인덱스이며, N1은 주기 당 샘플 수를 C1으로 나눈 값과 동일한 부동 소수점 숫자이고, C1은 5.0 내지 12.0 범위의 기규정된 상수다.

제 2 EMA- 필터의 수식은 다음의 수식 또는 등가 수식이다.

여기서 N2는 샘플수를 C2로 나눈 값과 동일한 부동 소숫점 숫자이고, C2는 5.0 내지 12.0 범위의 기규정된 상수다.

N1은 부동 소숫점 숫자이고 꼭 정수인 것은 아니다. N1 및 N2의 값이 동일할 필요는 없고 상이할 수 있다.

2개보다 많은 EMA의 경우에, 세번째(M=3) 및 각각의 후속 EMA 필터에 대한 수식은 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서 Nm은 M번째 EMA 필터의 N의 값이고, 360도 휠 회전 당 샘플 수를 CM으로 나눈 값이며, Cm은 5.0 내지 12.0 범위의 일정한 값이다.

제 2 실시형태에서, 본 발명은 적어도 하나의 타이어 특성을 측정하고 전송하기 위한 센서 장치를 제공하며, 상기 센서 장치는 차량의 휠 타이어에 장착가능하며, 가속도 센서와, 상기 타이어의 특성(T, P)을 감지하기 위한 다른 센서 요소와, 무선 송신기 또는 트랜시버와, 타이머와, 제 1 실시형태에 따른 방법을 수행하도록 구성된, 가령, 프로그래밍된, 제어기를 포함한다.

센서 장치는 일체형 반도체 장치일 수 있다.

제어기는 메모리를 포함하거나 메모리에 연결되는 프로그래머블 마이크로프로세서를 포함할 수 있고, 또는 디지털 상태 기계를 포함할 수 있다.

제 3 실시형태에서, 본 발명은 제 2 실시형태에 따른 센서 장치와, 상기 센서 장치에 전력을 공급하기 위한 배터리 또는 에너지 수집 수단을 포함하는, 센서 모듈을 제공한다.

에너지 수집 수단은 예를 들어, 유도형 또는 압전형 에너지 쉽 수단일 수 있다.

제 4 실시형태에서, 본 발명은 제 3 실시형태에 따른 복수의 센서 장치를 포함하는 타이어 국부화 시스템을 제공한다.

타이어 국부화 시스템은 복수의 휠을 더 포함할 수 있고, 각각의 휠은 제 1 실시형태에 따른 센서 장치를 포함하고, 차량은 각각의 센서 장치에 의해 송신되는 센서 데이터를 수신하기 위한 수신기를 포함하는 제어 유닛과, 센서 데이터의 수신 시간에 대응하는 타임스탬프를 제공하도록 적응된 시간 캡처 유닛을 포함하며, 상기 차량은 휠 회전 데이터를 제공하도록 적응된 ABS 시스템을 더 포함하고, 상기 제어 유닛은 ABS 시스템에 동작가능하게 연결되어, 휠에 장착된 센서 장치들에 의해 제공되는 센서 데이터와 ABS 시스템에 의해 제공되는 휠 회전 데이터 간의 상관성을 발견하도록 적응되어, 각각의 휠을 국부화시킬 수 있다.

발명의 특별히 선호되는 실시형태들은 첨부된 독립항 및 종속항에 개시된다. 종속항의 특징은 독립항의 특징 및 다른 종속항의 특징과 적절하게 결합될 수 있으며 청구 범위에서 명시 적으로 제시된 것만이 아니다.

본 발명의 이러한 측면 및 다른 측면은 이하에 설명되는 실시예(들)로부터 명백 해지고 설명될 것이다.

도 1(US8700286B2의 도 3과 동일)은 노이즈가 없는 센서 장치의 가속도 센서에 의해 측정될 때와 같이 (이상적인) 가속도 데이터 대 시간의 일례를 도시한다.
도 2는 휠에 장착된 가속 센서로부터 얻어지는, 기계적 진동에 의해 주로 야기되는 노이즈를 포함하는, 실제 가속 데이터 대 시간의 일례로서의 복수의 "도트"를 도시한다. 도 2는 또한 강력한 컴퓨터상에서 수행되는 "곡선 맞춤(curve fitting)" 기술에 의해 획득될 수 있는 "사인파 곡선"을 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 사용될 수 있는 바와 같이 직렬로 연결된 6 개의 저역 통과 필터를 도시하며, 각 필터는 "지수 이동 평균(EMA) 필터"이다. 도 3은 또한 필터들에 대응하는 수학 공식들의 세트를 도시한다.
도 4는 가속도계로부터 얻어지는 노이지 가속도 데이터의 일례로서의 복수의 "도트"를 도시하고 있고, 4개의 사인파 곡선을 나타내며, 그 중 첫번째 곡선은 원래의 (잡음이 있는) 데이터에 맞는 정현파를 나타내는 "원본"이고, 다른 곡선은 특정 가중 인자 N = T.fs/(2π)를 사용할 때 도 3의 필터를 이용함으로써 획득되는 EMA1 , EMA2, EMA6를 나타낸다. 을 이용하여 계산되며, 이때, T는 360° 휠 회전에 대응하는 시간 주기이고, fs는 샘플링 주파수이며, (T.fs)는 360°휠 회전 당 샘플 수다.
도 5는 도 4의 곡선들을 도시하며, 본 발명의 일부 실시예에서 사용될 수 있는 바와 같이, EMA2 및 EMA6의 교차점을 나타낸다. EMA2와 EMA6의 교차점은 노이즈가 없는 원래의 데이터를 나타내는 적합화된 곡선의 최대값과 최소값과 실질적으로 일치함을 알 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 방법의 하이 레벨 흐름도를 나타낸다.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 특정 실시예의 보다 상세한 예이다.
도 8은 본 발명에 따른 방법의 일 실시형태를 도시하고, 특히 기간 T의 값이 어떻게 초기화될 수 있는지 및 기간 T의 값이 어떻게 갱신될 수 있는지를 도시한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 장치의 하이 레벨 블록도를 도시한다. 제 1 센서는 예를 들어 압력 센서 또는 온도 센서 일 수 있다.
도 10은 본 발명에 따른 센서 장치의 특정 실시예의 보다 상세한 예를 도시한다.
도 11은 특정 가중 인자 N = T.fs/10.75를 사용할 때 도 3의 필터 구조로부터 얻을 수 있는 한 세트의 곡선을 도시하며, 이때, T는 360° 휠 회전에 대응하는 시간 기간이고, fs는 샘플링 주파수이며, (T.fs)는 360°휠 회전 당 샘플 수다.
도 12a 내지 d는 특정 가중 인자 N 및 샘플링 속도를 이용할 때, 도 3의 가속도계 및 필터 구조를 포함하는 센서 장치로부터 얻을 수 있는 4개의 예시적 곡선 세트를 도시한다.
도 12a는 N = T.fs/(2π) 및 20 샘플/주기에 대한 곡선들의 세트를 나타내고,
도 12b는 N = T.fs/(2π) 및 40 샘플/주기에 대한 곡선들의 세트를 나타내며,
도 12c는 N = T.fs/(3π) 및 20 샘플 /주기에 대한 곡선들의 세트를 나타내며,
도 12d는 N = T.fs/(3π) 및 40 샘플/주기에 대한 곡선들의 세트를 나타낸다.

본 발명은 특정 실시예 및 특정 도면을 참조하여 설명될 것이나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 청구 범위에 의해서만 제한된다. 설명된 도면들은 단지 개략적이며 비 제한적이다. 도면들에서, 일부 구성 요소들의 크기는 과장될 수 있으며, 설명의 목적으로 일정 규모로 그려지지 않을 수 있다. 치수 및 상대 치수는 본 발명의 실제 수행에 대응하지 않는다.

또한, 상세한 설명 및 청구의 범위에서의 제 1, 제 2 등의 용어는 유사한 요소를 구별하기 위해 사용되는 것일 뿐, 시간적으로, 공간적으로, 또는 임의의 다른 방식으로 시퀀스를 기술하기 위한 것은 아니다. 그렇게 사용되는 용어는 적절한 환경 하에서 교환 가능하고, 본 명세서에 기술된 본 발명의 실시예는 본원에 기재되거나 도시된 것 이외의 다른 순서로 동작할 수 있음을 이해해야한다.

또한, 상세한 설명 및 청구 범위에서의 상부, 하부 등의 용어는 설명의 목적으로 사용되며, 반드시 상대 위치를 설명하는 데 사용되는 것은 아니다. 그렇게 사용되는 용어는 적절한 환경 하에서 교환 가능하고, 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예는 본원에 설명되거나 도시된 것 이외의 다른 방향으로 작동할 수 있음을 이해해야한다.

청구 범위에서 사용된 "포함하는(comprising)"이라는 용어는 그 이후 열거된 수단으로 제한되는 것으로 해석되어서는 안된다는 점에 유의해야하며, 다른 요소 나 단계를 제외하지는 않다. 따라서 언급된 특징, 정수, 단계 또는 구성 요소의 존재를 명시하는 것으로서 해석되지만 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계 또는 구성 요소 또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지는 않는다. 따라서, "수단 A 및 B를 포함하는 장치"라는 표현의 범위는 성분 A 및 B만을 포함하는 장치로 제한되어서는 안된다. 이는 본 발명과 관련하여 장치의 관련 구성 요소들만이 A 및 B라는 것이다.

본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"는 본 실시예와 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸쳐 다양한 곳에서 "일 실시예에서" 또는 "실시예에서"라는 표현의 출현은 모두 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니며, 하지만, 동일한 실시예를 지칭할 수도 있다. 또한, 특정 특징들, 구조들 또는 특성들은 하나 이상의 실시예들에서 본 개시 내용으로부터 당업자에게 명백한 바와 같이 임의의 적절한 방식으로 결합될 수 있다.

유사하게, 본 발명의 예시적인 실시예들의 설명에서, 본 발명의 다양한 특징들은 본 개시물을 합리화하고 다양한 발명의 실시형태들 중 하나 또는 그 이상에 대한 이해를 돕기 위해 때때로 단일의 실시예, 도면 또는 그 설명으로 함께 그룹화된다는 것을 이해해야한다. 그러나, 이 개시 방법은 청구된 발명이 각 청구항에 명시적으로 언급된 것보다 많은 특징을 요구한다는 의도를 반영하는 것으로 해석되어서는 안된다. 오히려, 이하의 청구 범위가 반영하는 바와 같이, 발명의 실시형태는 단일한 전술한 실시 형태의 모든 특징보다 적다. 따라서, 상세한 설명에 이어지는 청구 범위는 상세한 설명에 명확하게 포함되며, 각 청구항은 본 발명의 개별적인 실시예로서 독자적으로 기재된다.

또한, 본 명세서에 설명된 일부 실시예는 다른 실시예에 포함된 일부 특징을 포함하고 다른 특징은 포함하지는 않지만, 다른 실시예의 특징의 조합은 본 발명의 범위 내에 있고, 당해 분야의 기술자에 의해 이해되는 바와 같이 상이한 실시예를 형성하는 것을 의미한다. 예를 들어, 다음의 청구항들에서, 청구된 실시예들 중 임의의 것이 임의의 조합으로 사용될 수 있다.

여기에 제공된 설명에서, 다수의 특정 세부 사항이 설명된다. 그러나, 본 발명의 실시예들은 이들 특정 세부 사항 없이도 실시될 수 있음이 이해된다. 다른 예들에서, 잘 알려진 방법, 구조 및 기술은 이 설명의 이해를 모호하게하지 않기 위해 상세하게 도시되지 않았다.

본 발명은 일반적으로 차량의 휠에 장착되거나 장착 가능한 적어도 하나의 센서 장치를 포함하는 시스템에 관한 것으로, 상기 센서 장치는 적어도 하나의 특성(예를 들어, 타이어 압력 또는 타이어 온도와 같은 타이어 특성 또는 휠 특성 또는 환경 특성 또는 임의의 다른 특성)을 측정하도록 구성된다.

본 발명에 따른 방법 및 장치는 예를 들어 "직접 TPMS" 시스템 및/또는 자동 휠 위치 시스템에서 사용될 수 있지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고 다른 응용 분야에도 사용될 수 있다. 그러나, 설명의 용이함을 위해, 본 발명은 타이어 압력 모니터링 시스템(TPMS) 시스템의 특정 경우에 대해 보다 상세하게 설명될 것이다.

TPMS 시스템의 주요 기능(이름에서 알 수 있듯이)은 타이어 압력을 자주 모니터링하고(예: 초당 여러 번) 측정된 타이어 압력을 수신기(가령, 차량의 보드 컴퓨터)에 조건부로 전송하는 것이다. 압력은 예를 들어 이상이 검출된 직후에 또는, 휠이 회전하고 있지만 압력이 정상일 때(즉, 기지정 범위 내에 놓일 때) 매 2분마다 한번씩, 전송될 수 있으나, 다른 기법도 사용될 수 있다. 휠이 회전하지 않을 때, 예를 들어. 휠 달린 차량이 주차 상태일 때, 센서 장치는 통상적으로 전력을 절약하기 위해 송신하지 않는다.

요즘 TPMS 시스템에서 일반적으로 구현되는 또 다른 기능은 예를 들어, 자동차의 각 휠에 하나씩 네 개의 센서 장치를 자동으로 감지하는 메커니즘을 지칭하는 "자동 위치 지정" 기능이다. 이 시스템은 또한 이 센서 장치가 위치하는 장소, 예를 들어, 전방 좌측, 전방 우측, 후방 좌측 또는 후방 우측을 검출할 수 있다. 이는 예를 들어 센서 장치에 압력 센서를 통합할 뿐만 아니라 가속도 센서 역시 통합하여 가속도 데이터를 예를 들어 ABS 데이터와 상관시킴으로써 가능하다. 그러한 상관 관계를 발견하는 기술 및 방법은 종래 기술에서 공지되어 있고, 예를 들어, 배경 기술 섹션에서 인용된 문서에서 설명되며, 따라서 여기에서 상세히 기술할 필요는 없다.

"자동 위치"가 있는 시스템은 예를 들어 차량의 운전자에게 타이어 중 하나의 압력이 낮을 뿐만 아니라 운전자에게 타이어 중 어느 것이 낮은 압력을 가지는지, 예를 들어, 좌측 후방 휠의 타이어를 운전자에게 명확하게 알릴 수 있다.

직접 TPMS 시스템의 주요 과제는 "전력 예산"과 관련이 있다. 왜냐하면 센서 장치는 일반적으로 배터리로 작동하고 비교적 오랜 기간 동안 작동할 수 있어야하기 때문이다(예: 특정 용도 경우의 조건 하에 적어도 10년, 고객에 따라 달라짐). 이것은 전력을 절약하기 위해 일부 절충안을 만들 필요가 있음을 의미한다. 이러한 종류의 애플리케이션에 사용되는 전형적인 배터리는 코인 셀 배터리 또는 버튼 셀 배터리(가령, 약 225mAh의 통상 용량을 가진 IEC CR2032에 따른 리튬 코인 셀 배터리)이지만, 본 발명은 이에 제한되지 않으며, 다른 배터리 유형도 사용될 수 있다.

백그라운드 단락(US2014200785 논의시)에서 이미 설명한 것처럼 "직접 시스템"에는 두 가지 근본적으로 상이한 접근 방식이 사용된다.

(b1) 첫 번째 접근법에서는 많은 가속 데이터가 캡쳐되어 개별 데이터 패키지로서 차량의 제어 유닛에 전송되거나, 타임 스탬프가 수반된 단일 데이터 패키지에 결합되어 제어 유닛이 타임스탬프가 적용된 가속 데이터를 타임스탬프된 ABS 데이터와 상관시킨다. 전력 제한 센서 장치는 가속 데이터 컨텐츠를 처리할 필요는 없지만 가속 데이터를 패키징(및 선택적으로 타임 스탬프)하고 전송하기만 하면 된다. 제어 유닛은 자동차 배터리로 작동되며, 따라서, 동일한 전력 제한에 시달리지 않는다. 상관 관계의 결과는 주로 타임 스탬프의 정확도에 달려 있지만 전송 시점에는 의존하지 않는다는 것을 알 수 있다.

(b2) 두번째 접근법(US2014200785 칼럼 5, 제3단락)에서는 데이터 패킷(예를 들어, 장치 ID 및 선택적으로 센서 값, 예를 들어 압력 값을 포함함)이 휠 회전 당 한번만 전송되고, 휠 회전과 동기화되며, 즉, 휠이 항상 실질적으로 동일한 휠의 각 위치를 갖는다. 자동차의 제어 유닛은 통상적으로 그 도착시에 데이터 패킷에 시간-스탬핑을 실시하고, 가속 데이터 및 ABS 데이터를 상관시켜서 휠 위치를 찾아 낼 수 있다. 이 경우의 상관 결과는 본 발명의 근본적인 문제 중 하나인 투과 모멘트의 정확도에 크게 의존한다는 것을 알 수 있다.

자원 제약(예를 들어, 메모리 제약, 성능 제약) 및 전력 제약 프로세서상에서 실행될 수 있는 견고하고 충분히 정확한 메카니즘을 찾아내는 것이 중요한 과제다.

"충분히 정확하다"는 예를 들면, 휠의 각도 위치가 약 +/- 15° 또는 약 +/- 10°의 사전 정의된 각도 범위에 있을 때 전송 시간이 나타나는 것을 의미한다.

"튼튼한"은 도로와 접촉하는 노이즈, 특히, 회전 휠의 기계적 진동에 의해 야기되는 가속 데이터에 부여되는 랜덤 노이즈로부터 크게 시달리지 않는 점을 의미한다.

도 1은 US 8700286 B2의 도 3과 동일한 도면으로서, 노이즈 부재시 휠에 장착된 센서 장치의 가속 센서에 의해 측정되는, (이상적인) 가속도 데이터 대 시간의 예를 보여준다. US 8700286 B2는 노이즈 문제와 관련이 없으며, 따라서 노이즈 취급 방식에 대한 세부사항을 제시하지 않는다.

그러나 실제로, 가속도 센서로부터 얻은 데이터가 도 1에서 제시하는 것처럼 매끄럽지 않으며, 하지만 도 2에 도시되는 바와 같이 기계적 진동으로 인한 노이즈에 상당히 시달린다.

도 2는 휠에 장착된 본 발명에 따른 센서 장치에 내장된 가속도 센서로부터 얻어진 실제 가속도 데이터를 나타내는 복수의 "도트"를 나타낸다. 가속도 데이터의 값은 사인파(도 1에 도시된 "이상 사인파"와 유사함)로 보일 수 있으나, 주로 회전하는 휠의 기계적 진동에 기인한, 중첩된 잡음을 가진다. 이 잡음은 고주파수 랜덤 잡음으로 나타난다.

각 도트는 센서 장치 내부의 가속도 센서의 실제 측정에 해당한다. 분명히,주기마다 샘플을 더 많이 취할수록 각도 위치를 보다 정확하게 결정할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 측정 및 처리에 더 많은 전력이 필요하다. 숙련된 사람은 자동차 속도의 함수 또는 휠의 각속도의 함수로서 적절한 샘플링 주파수를 쉽게 발견할 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 주기당 바람직하게는 16 내지 100 샘플, 바람직하게는 20 내지 80 샘플/샘플, 예를 들어 약 30 샘플/주기, 또는 약 40 샘플/주기, 또는 약 50 샘플/주기, 60 샘플/주기, 또는 약 70 샘플/주기, 가령, 16 또는 32 또는 48 또는 64 또는 80 또는 96 샘플/주기를 취한다.

실제 구현예에서, 제어 유닛, 가령, 센서 장치의 마이크로프로세서는 주기적으로 깨어나서, 가속도 센서로부터 샘플을 취하고, 가속 샘플을 처리하여 노이즈를 제거하고, 휠이 사전 정의된 각도 위치 범위에 있는지 여부를 확인하기 위한 몇 가지 계산을 수행하고, 만약 그렇다면, 예를 들어 다른 센서(가령, 압력 센서)로부터 샘플을 취하고, 압력 값을 전송하며, 선택적으로, 소정의 시간 후 일어나도록 웨이크-업 타이머를 리프로그래밍하고, 다시 슬립 모드로 들어가서, 전력을 절감하게 된다. "저전력 모드" 및 "슬립 모드"는 당 분야에 잘 알려져 있으므로 여기에서 더 자세히 설명할 필요는 없다.

기술적으로, 웨이크-업 주기(따라서 샘플링 주파수 "fs" 또는 샘플링주기 "Ts")를 주기적으로 조정하여, "상대적으로 일정한" 샘플 수를 주기 당 취할 수 있다(예: 약 48). "상대적으로 일정하다"는 것은 자동차의 가속 또는 감속을 고려하여 기결정된 수의 샘플 +/- 예를 들어 20%를 의미한다. 각각의 휠 회전 후에, 선행 회전의 주기 Ts가 (예를 들어, 로컬 타이머에 기초하여) 결정될 수 있고, 다음 휠 회전에 대한 추정된 주기 Ts가 결정될 수 있고, 또한 웨이크-업주기가 결정될 수 있으며(가령, 본 실시예에서는 Ts/48), 그러나 본 발명이 이것에 한정되는 것은 아니다.

그러나, 샘플링 주파수 fs가 제한된 세트의 사전정의된 샘플링 주파수, 예를 들어 단 3개의 기규정된 샘플링 주파수의 세트로부터 선택되는 다른 접근법이 바람직하다.

본 발명에 따른 센서 장치의 예시적인 실시예에서, 3 개의 샘플 주파수가 선택되었다:

휠의 각속도 ω가 2.0 내지 4.0 회전/초(통상적으로 약 10 ㎞/h 내지 40 ㎞/h의 차속에 해당)의 범위에 있는 경우 fs1 = 약 125Hz(Ts = 8ms),

휠의 각속도 ω가 4.0 내지 9.0 회전/초(통상적으로 약 40 ㎞/h 내지 70 ㎞/h 범위의 차속에 해당)의 범위에 있는 경우 fs2 = 약 200Hz(Ts = 5ms),

휠의 각속도 ω가 9.0 회전/초(통상적으로 70 ㎞/h보다 높은 차속에 대응함)보다 높으면 fs3 = 약 400 ㎐(Ts = 2.5 ㎳).

물론 본 발명은 단지 3 개의 샘플 주파수들 및 이들 특정 값들 또는 범위들에 한정되지 않으며, 또 다른 수의 샘플링 주파수들 및 다른 범위들이 또한 사용될 수 있다. 그러나, 바람직하게는 최대 10 또는 최대 8 또는 최대 6 또는 최대 4 개의 상이한 샘플링 주파수 또는 많아야 3 개의 상이한 샘플링 주파수가 사용된다.

또한 도 2에는 본 발명의 원리를 설명하기 위해 예시적인 목적으로 부가된, 맞춤화된(fitted) "정현파 곡선"이다. 중요하게도 이 커브는 센서 장치 자체 내부의 리소스 제약 및 전력 제약 프로세서에 의해 계산되지 않지만 별도의 컴퓨터에서 수행되는 "곡선 맞춤"(curve fitting) 기술을 사용하여 오프라인으로 계산된다. 곡선 맞춤 기술은 당 업계에 잘 알려져 있지만, 또한 매우 계산 집약적이어서 주어진 제약 조건(메모리, 전력, 시간 등) 내에서 센서 장치 내부의 프로세서에 의해 수행될 수 없다.

따라서, 본 발명자들은 매끄러운 사인파 곡선의 연산을 위해 노이지 가속 데이터로부터 출발하여 시간 또는 리소스(특히 처리 능력 및 메모리) 또는 전력이 없는, 신뢰가능한 자동-위치를 얻기 위해, 휠이 +/- 20°의 지정된 공차 마진, 또는 +/- 15°의 지정된 공차 마진, 또는 +/- 10°의 지정된 공차 마진 내에서, 기규정된 각도 위치를 가정하는 시간의 순간을 결정할 수 있는 방법 또는 알고리즘을 발견하는 구체적 문제에 직면했다. 이 문제에 대한 해결책을 찾기 위해, 발명자는도 3에 도시된 특정 종류의 디지털 필터와, 이어서 결정 회로(301)를 사용하는 것에 착상했다.

도 3은 휠이 (소정의 공차 마진 내) 사전 정의된 각도 위치에 있는지의 여부를 결정하기 위한 알고리즘 또는 방법을 나타내는 블록도이다. 전술한 바와 같이, 가속도 센서는 특정 샘플링 주파수(예를 들어, 휠 각속도에 따라 3 개의 기규정된 샘플 주파수 중에서 선택된 샘플 주파수)에서 샘플링된다. 각각의 샘플 Xi는 기능 블록(300)에 대한 입력으로서 제공되고, 블록(300)은 데이터 패킷(예를 들어, 압력 데이터를 포함)이 송신되는지 아닌지를 표시하는 이진 트리거 신호를 제공한다.

본 발명의 중요한 실시형태에 따르면, (잡음이있는) 가속도 데이터 Xi는 직렬로 연결된 복수의, 적어도 2개의, 가령, 적어도 3개, 가령, 적어도 4개, 가령, 적어도 5개, 가령, 적어도 6개의 저역 통과 디지털 필터를 이용하여 필터링된다. 이 필터들 각각은 "EMA"로 약칭된 지수 이동 평균 필터(Exponential Moving Average Filter)다.

EMA1, EMA2 등의 데이터 처리는 다음 수식 세트 또는 이와 동등한 수식 중 하나 이상을 계산하는 것을 포함한다.

그리고,

EMA2의 경우 M = 2, EMA3의 경우 M = 3 등.

따라서, 각각의 새로운 샘플에 대해서, 수식 [1] 및 [2]로부터 이해될 수 있는 바와 같이, 오직 2개의 승산 및 하나의 가산만이 요구된다. 사용되는 값은 부동 소수점 값이 바람직하지만 절대적인 것은 아니다.

발명자가 발견한 바에 따르면, 놀랍게도, "N"이 하나의 완전한 휠 회전(360°)의 주기 "T"에 비례하여 선택되는 경우, 예를 들어 N = T.fs/6 또는 N = T.fs/7 또는 N = T.fs/8 또는 N = T.fs/9 또는 N = T.fs/10 또는 N = T.fs/11 또는 N = T.fs/12이거나, 일반적으로 N = T.fs/C 이고 여기서, C는 약 5.0 내지 약 12.0의 범위 내의 소정의 상수 값이고, fs는 샘플링 주파수인 경우(따라서, T.fs는 360° 휠 회전 당 샘플 수), 각 EMA는 노이지 데이터를 효과적으로 저역 통과 필터링하지만, 더욱 중요한 것은, 실질적으로 일정한 위상 이동을 제공한다는 것이다.

더욱이, 특히 주기 당 샘플 수가 적어도 20 개 또는 적어도 30 개 또는 적어도 40 개 또는 적어도 50개 또는 적어도 60개, 또는 적어도 70개 또는 적어도 80개일 경우, 이러한 위상 변화가 주기 당 샘플 수(및 샘플 주파수)에 크게 영향을 받지 않는다는 것을 발견되었다.

특히, N의 값이 T.fs/(2π)와 동일하게 선택되고 주기 당 샘플 수가 충분히 높게 선택되면(예:주기 당 최소 40 회), EMA가 약 45°의 일정한 위상 시프트로 나타나고(도 12b 참조), N의 값이 T.fs/(3π)로 선택되고 주기 당 샘플 수가 충분히 높게(예를 들어, 적어도 40) 선택되면, EMA는 약 30°의 실질적으로 일정한 위상 시프트를 가져온다(도 12d 참조).

"지수 이동 평균(Exponential Moving Average)"이라는 용어는 주식 시장의 주식 가치를 추적하는 데 사용되는, 금융 시장에서 잘 알려진 용어이지만, 발명자에게 알려진 한, EMA-기능들은 도 2의 노이지 데이터에 적용될 때, 주기 T 및 랜덤 잡음을 갖는 사인 함수의 중첩으로 간주될 수 있는 도 2의 노이지 데이터에 적용될 때, 그리고, N의 값이 N = T.fs/C로 선택되고 C는 약 5.0 내지 약 12.0 범위 내의 기규정된 상수일 때, 그리고, 주기 당 20 내지 100 개의 샘플, 예를 들면, 주기 당 30 이상 또는 40 이상의 샘플로 샘플링될 때, 그러한 EMA 기능은 실질적으로 일정한 위상 시프트를 갖는 저역 통과 필터로서 동작한다.

각각의 개별적인 EMA 기능의 위상 변화가 일정하므로, 적어도 2개의 EMA의 직렬 연결의 총 위상 변화도 마찬가지이다. 이것은 EMA1, EMA2 등이 모두 동일한 값, 예를 들어 N = T.fs/(2π)를 사용하는 경우에 해당하지만 EMA의 일부 또는 전부가 상이한 N의 값을 사용하는 경우에도 마찬가지다. 예를 들어, EMA1의 값 N은 T.fs/(2π)로 설정되고, EMA2의 값 N은 T.fs/(3π)로 설정되어, 약 75°의 전체 위상 시프트로 나타날 수 있다. 그러나 계산 횟수를 줄이기 위해서는 EMA가 동일한 N 값을 사용하는 것이 좋다.

차량이 통상적으로 일정한 속도로 주행하지 않기 때문에, T의 값은, 예를 들어 360° 휠 회전마다 1 회 또는 2 회씩, 규칙적으로 재계산되고 그에 따라 N의 값을 조정한다.

모든 EMA가 N의 동일한 값(절대적으로 요구되는 것은 아니지만 일부 실시예에서는 바람직 함)을 사용하는 경우, 가중 인자(1/N) 및 (N-1)/N도 또한 360° 휠 회전마다 한 번씩만 재계산될 필요가 있음을 알 수 있다.

또한, 적어도 40개의 샘플의 구간 크기를 갖는, 따라서, 적어도 40개 값의 메모리 크기를 요하는 "SMA"로 여기서 지칭되는 종래의 (간단한) 이동 평균 함수에 반해, 매우 작은 수의 수치값들만이 저장 및 업데이트되면 되기 때문에, 각각의 EMA- 필터는 단지 매우 메모리만을 필요로한다는 점에서 매우 유리하다.

마지막으로 중요한 것은 각 EMA가 노이즈를 적절하게 필터링한다는 것이다.

지금까지는 EMA 블록만 설명했다. 다음에서는 휠이 사전 정의된 각도 위치(주어진 허용 공차 이내)에 있는 시간을 결정하는 데 이 값을 사용하는 방법에 대해 설명한다. 이것이 결정 회로(301)의 기능이며, 이는 도 3의 특정 예에 대해 먼저 설명될 것이다. 6 개의 EMA가 직렬로 연결되어 있고, 각각의 EMA는 N = T.fs/(2π)의 동일한 값을 사용하며, 각각 약 45°의 일정한 위상 시프트를 일으킨다. 따라서, EMA1의 출력에서의 샘플은 원래의 데이터에 대해 45° 위상 시프트되고, EMA2의 출력에서의 샘플은 EMA1의 출력에 대해 45° 위상 시프트되고, 원본 데이터에 대해 2x45° = 90° 위상 시프트된다. 이를 도 4에서 살펴볼 수 있다. .

DC 구성 요소:

도 4를 설명하기 전에, 도 1은 원심 또는 구심 가속도 데이터로 측정된다. 이 데이터는 휠의 각속도가 추출될 수 있는 DC 성분(약 46.5와 동일한 도 1의 예에서는) 및 +/- 1g 리플 신호 모두를 포함한다. 이러한 가속 데이터 Xi는 EMA에 직접 입력될 수 있다.

그러나 DC 값은 EMA1에 들어가기 전에 가속 데이터에서 빼는 것이 바람직한다. DC 값은 예를 들어, EMA1 또는 EMA2 또는 임의의 다른 EMA의 출력의 가장 최근 두 극한값(즉, 최종 극대값 및 최종 극소값) 사이의 평균으로서 계산될 수 있다. 이 DC 값은 연속적인 기간 사이에 현저하게 변화하지 않으 며이 평균의 정확한 결정은 중요하지 않음이 밝혀졌다.

원심 가속도 센서의 DC +/- 1g 리플 신호를 사용하는 대신 접선 가속도 센서(사용 가능한 경우)의 +/- 1g 리플 신호를 사용할 수도 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 원심 가속도 및 접선 가속도 모두가 측정될 수 있다. 원심 가속도는(당 업계에 공지된 방식으로) 휠 각속도를 추출하는데 사용될 수 있으며 접선 가속도는 속도에 의존하는 DC 성분없이 +/- 1 리플 신호를 추출하는데 사용될 수 있다.

공식 [1]과 [2]는 모두 세 가지 경우에서 작동한다는 것이 밝혀졌다.

i) 원심력의 경우, 0이 아닌 평균(또는 DC 값)을 뺀 것이 아니라 이 알고리즘은 일반적으로 약간 느리게 수렴한다.

ii) 원심력의 경우, EMA1에 들어가기 전에 0이 아닌 평균(또는 DC 값)을 뺀다.

iii) 접선 힘의 경우, ii)와 동일한 결과를 제공하지만 극대값 및 극소값의 결정 및 평균의 계산 및 샘플 값에서 평균의 감산을 요구하지 않는다. 후자의 실시예는 더 적은 처리 시간 및 보다 적은 처리 전력을 요구하며, 따라서보다 전력 효율이 좋다.

도 4는 도 2의 특정 가중 인자 N = T.Fs/(2π)를 이용할 때 (노이지) 가속 데이터와, 도 3의 6개의 EMA 필터에 의해 제공되는 데이터 시리즈를 보여주며, 이 경우 T는 휠의 완전한 1주기(즉, 360도 회전)의 시간이고, fs는 샘플링 주파수이며, (T.fs)는 360도 일회전 동안 샘플의 수다.

상술한 바와 같이, 이러한 특정 값의 N 및 충분히 높은 값의 샘플/주기(적어도 20 또는 적어도 30 또는 적어도 40)의 경우에, EMA1-출력은 (이상적인 노이즈없는) 원본 데이터에 대해 45도 위상편이되고, EMA2는 2x45도 = 90도 위상편이되며, 등등이고, EMA6는 원본 데이터에 대해 6x45도=270도 위상 시프트된다는 것이 발견되었다.

따라서, 원본 데이터의 극대값은 EMA2의 제로 교차점과 실질적으로 일치하고, EMA2의 극대값은 원본 데이터의 제로-교차점과 실질적으로 일치하며, EMA2의 제로-교차점은 원본 데이터의 극소값과 실질적으로 일치한다.

따라서, EMA2 및 EMA6의 교차는 원본 데이터의 극대값 및 극소값과 실질적으로 일치한다.

발명자는 데이터 패킷을 전송할 순간을 결정하기 위해 이러한 관찰사항들을 이용하는 착상에 도달하였다. 특히, 다음의 시간 순간 중 어느 것도 전송 순간에 사용될 수 있다(표 1 참조):

기준	순간
1	EMA1이 극소값 도달
2	EMA1이 극대값 도달
3	EMA1이 "로컬 제로 교차"에 도달하고 EMA1이 감소(하강 에지)
4	EMA1이 "로컬 제로 교차"에 도달하고 EMA1이 증가(상승 에지)
5	EMA2가 극소값 도달
6	EMA2가 극대값 도달
7	EMA2가 "로컬 제로 교차"에 도달하고 EMA2가 감소(하강 에지)
8	EMA2가 "로컬 제로 교차"에 도달하고 EMA2가 증가(상승 에지)
9	EMA1이 EMA5와 교차하고 EMA1이 감소(하강 에지)
10	EMA1이 EMA5와 교차하고 EMA1이 증가(상승 에지)
11	EMA2가 EMA6와 교차하고 EMA2가 감소하며(하강 에지), 이 교차점들이 작은 원으로 도 5에 표시
12	EMA2가 EMA6와 교차하고 EMA2가 증가하며(상승 에지), 이 교차점들이 작은 사각형으로 도 5에 표시

이러한 기준들 중 어느 것도 사용될 수 있으나, 물론, (소정의 공차 마진 내에서) 실질적으로 동일한 각도로 전송하기 위해, 상이한 기준들이 혼합되어서는 안된다(그러나 발명이 표 1의 기준에 제한되지 않음을 추후 설명할 것이다).

원칙적으로 이 기준들 중 어느 것도 사용될 수 있으나, 이 기준들 중 하나를 선택할 때 다음의 사항들이 고려되어야 한다:

- EMA1 데이터 사용은 EMA2 또는 EMA3 데이터 사용보다 더 많은 지터를 제공하는데, 왜냐하면, EMA1 데이터가 심하게 필터링되지 않고, EMA2 데이터는 더 많이 필터링되며, 등등이기 때문이다(따라서 EMA1 신호는 더 많은 노이즈를 가진다).

- EMA6 데이터의 진폭은 EMA5 데이터의 진폭보다 작고, 등등이다(따라서 EMA6 데이터는 낮은 유효 비트(less significant bit)를 가질 수 있다).

- 도 5에서 EMA2 및 EMA6의 교차가 EMA2의 제로-교차와 일치하지만, 실제로, EMA2 및 EMA6의 교차를 이용하는 것이 보다 정확할 수 있다. 왜냐하면, EMA2 및 EMA6의 기울기가 반대의 부호를 가지며, 따라서, 교차 순간이 노이즈에 대해 약간 덜 민감하며, 따라서 더 정확하며, 그러나 물론, EMA6를 이용하기 위해, EMA3, EMA4, EMA5가 또한 연산될 필요가 있고, 이는 더 많은 연산을 필요로하기 때문이다.

당 업자는 다른 사항들도 고려해야할 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 샘플링 주파수가 충분히 높을 경우, 그리고 (T의 값 따라서 N의 값이 주기적으로 조정되는 경우) 휠 속도에 관계없이 원본 데이터에 대해 일정한 위상 시프트를 갖는 것이 전송 순간으로 이들 순간들 중 임의의 순간을 선택하는 것의 장점이다.

분명히, 주기마다 더 많은 샘플을 취할수록 전송 순간을 보다 정확하게 결정할 수 있다. 즉, 샘플링 주파수 fs는 전송 순간의 최대 편차(따라서 지터)에 영향을 준다. 예를 들어 fs = 20 x 사인파의 접지 주파수(ground frequency)인 경우 시간의 최대 오차는 360°/20 = 약 18° 또는 +/- 9° 지터이지만, fs = 40 x 사인파의 접지 주파수인 경우, 시간의 최대 오차는 360°/40 = 약 9° 또는 +/- 4.5°다. 따라서 fs의 값을 충분히 크게 선택하면 원하는 정확도에 접근할 수 있다. 그러나 전력 예산 및 처리 시간면에서 한계가 있다. 실제적인 이유로 고정된 샘플링 주파수(예를 들어, fs = 125Hz) 또는 3 개의 기규정된 샘플링 주파수 중에서 선택된 하나를 사용하는 것이 바람직할 수 있다.

일 실시예에서, EMA2의 하강 에지 및 EMA6의 상승 에지의 교차는 전송 순간을 규정하는데 사용된다. 도 5에서 알 수 있듯이, EMA2의 하강 에지가 EMA6을 횡단하는 순간은, 원래의 데이터(그러나 잡음이없는)가 극대값에 도달하는 순간에 대응하고, EMA2의 상승 에지가 EMA6을 교차하는 순간은 원래의 데이터(노이즈가 없는)가 극소값에 도달하는 순간에 대응한다(단, 아래 사항을 또한 참조).

도 6은 도 9에 도시된 것과 같은 센서 장치에 의해 수행될 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 방법의 하이 레벨 플로우 차트를 도시한다. 도 9에 도시된 센서 소자(902)는 압력 센서이지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 센서 소자는 임의의 다른 유형의 센서, 가령, 온도 센서일 수 있다. 방법(600)은,

- 가속도 센서로부터 정보를 얻고 디지털화하여 가속도 데이터를 얻는 단계(601)와,

- 직렬로 연결된 적어도 2개의 EMA-필터를 사용함으로써, 노이즈 감소를 위해 제어기(906)에서 가속 데이터를 디지털 필터링하는 단계(602) - 각 EMA 필터가 N=T.fs/C의 수식(수식 1 및 수식 2 참조)을 사용하고, T는 휠의 360° 일회전의 주기이고, C는 5.0에서 12.0 사이의 미리 정해진 상수이며, fs는 샘플링 주파 - 와,

- 휠 배향이 사전정의된 범위 내에 있을 때의 순간을 결정하는 단계(603)와,

- 센서 요소로부터 센서 정보를 얻고 디지털화하여 센서 데이터를 얻는 단계(604)와,

- 휠이 소정의 각도 위치(소정의 허용 오차 마진 이내)에 있는 시간에서 센서 데이터를 수신기에 송신하는 단계(605)를 포함한다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법의 특정 실시예의 보다 상세한 예로서, 전송 시간에서의 모멘트를 결정하기 위한 기준은 EMA2의 상승 에지와 EMA6의 하강 에지 사이의 교차로 선택되며, 그 역도 성립한다. EMA2와 EMA6의 교차점 모두(EMA2의 상승 에지와 하강 에지 모두)에서 데이터 패킷을 전송할 수도 있다. 이는 예를 들어 저속 주행시 사용할 수 있다.

대부분의 단계는 자명하므로, 일부 단계만 설명한다.

* 단계(702)에서 휠이 움직이는 지 여부가 테스트된다. 명백하게, 차가 아직도 서있을 때, 데이터를 측정하거나 전송하는 것은 의미가 없기 때문에, 전력을 절감할 수 있다.

* 단계 703에서, 기간 T는 매우 대략적인 추정으로 초기화된다. 이것은 위상의 잘못된 계산으로 이어질 수 있지만 알고리즘은 이후 더 정확하게 기간 T를 다시 계산한다. 이것은 도 8에 도시되며, 여기서, 대략적인 주기 추정치 T1은 20 %의 오차를 갖는다.

* 단계(701) 및 단계(718)는 프로세서가 2 회의 측정 사이에 슬립 모드로 감을 의미한다. 슬립 모드 또는 저전력 모드 기능을 갖는 제어기 또는 프로세서, 예를 들어, 마이크로컨트롤러가 당해 기술 분야에 잘 알려져 있으므로 여기에서 더 자세히 설명할 필요는 없다. 저전력 모드에서, 통상적으로 웨이크-업 타이머는 통상적으로 RC- 오실레이터 주파수(도 9 또는도 10에 명시 적으로 도시되지 않음)에 기초하여 감소된 클록 주파수로 여전히 똑딱거리고 있음을 아는 것으로 충분하다.

단계(717)에서, 도 7에 도시된 바와 같이, 전송이 이루어진다. 전술한 바와 같이, 각 자동 위치 결정 동작에 대해 일정한 각도 휠 위치에서 발생하는 한, 전송이 어느 위치에서 발생하는지는 실제로 중요하지 않다.

도 8은 본 발명에 따른 방법의 일 실시형태, 특히 기간 T의 값이 예를 들어(본 기술 분야에서 그 자체로 공지된 방식으로) 원심력에 기초하여 값 T1으로 초기화될 수 있는 방법을 도시하지만, 보다 중요한 것으로서, 기간 T의 값이 갱신되는 지를 예시한다. 도시된 예에서, T의 값은 EMA6를 가로 지르는 EMA2의 상승 에지의 시작부터 EMA6를 가로 지르는 EMA2의 다음 상승 에지까지 일정한 것으로 고려된다. T의 값은 예를 들어 타이머(1017)(도 10 참조)를 사용하여 이들 이벤트의 타임스탬프를 포착하고 이들 타임스탬프를 감산함으로써 결정될 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 장치의 하이 레벨 블록도를 도시한다. 첫눈에, 하드웨어 블록은 종래 기술의 장치와 동일하게 보일 수 있지만, 제어기(906)는 본 발명에 따른 방법, 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 직렬로 연결된 적어도 2개의 EMA를 이용하여, 도 6 또는 도 7에 도시되는 방법을 수행하도록 구성된다.

도 10은 본 발명에 따른 센서 장치(1000)의 특정 실시예의 예로서 보다 상세한 하드웨어 블록도를 도시한다.

센서 장치(1000)는 압력 센서(1002)와 온도 센서(1003)를 모두 가지나, 반드시 필요한 것은 아니다. 변형은 압력 센서만 또는 온도 센서만으로 구성될 수도 있고, 이들 아닌 다른 종류의 센서로 구성될 수도 있다.

장치(1000)는 단일 아날로그-디지털 변환기(1006)가 뒤따르는 증폭기(1005)가 뒤따르는 멀티플렉서(1004)를 가지지만, 반드시 필요한 것은 아니며, 상이한 센서들이 자체 증폭기 및/또는 아날로그-디지털 변환기를 가질 수 있다.

장치(1000)는 통상적으로 RAM(1012)과 같은 휘발성 메모리에 접속되거나 또는 이를 포함하는, 그리고, 예를 들어 EEPROM 또는 플래시(1013)와 같ㅇ든 비휘발성 메모리에 연결되거나 이를 포함하는, 그리고, 선택적으로 다른 주변 장치(1014)에 연결되거나 이를 포함하는 마이크로컨트롤러 또는 MCU(1011)를 가진다.

장치(1000)는, 예를 들어, 장치 내에 프로그램될 데이터(예를 들어, 고유 ID)를 수신하기 위해 및/또는 초기화 동안 배터리를 방전시키지 않고자 전력을 수신하기 위해, 코일(1017)에 연결된 LF 수신기(1015)를 선택적으로 포함한다. 그러나, LF 수신기는 본 발명이 작동하기 위해 절대적으로 요구되는 것은 아니다.

RF 부(1016)는 데이터 패킷을 송신하기 위한 RF 안테나(1018)에 접속된다.

MCU뿐만 아니라 다른 모듈도 저전력 모드로 설정할 수 있는 것이 바람직한다. 예를 들어, 장치(1000)는 예를 들어 RF 송신기에 선택적으로 전력을 공급하기 위해, 개별 모듈에 선택적으로 전력을 공급하기 위한 하나 이상의 스위치를 포함할 수 있다.

바람직한 실시예에서, 타이머(1007)는 4MHz 내지 12MHz 범위의 주파수, 예컨대 약 8MHz의 클럭 주파수를 갖는 클럭 신호를 제공하도록 구성될 수 있다. 이 클럭 주파수는 RC 오실레이터, 가령, 교정된 RC 오실레이터로부터 유도될 수 있다.

도 11은 도 3에 도시된 것과 같은 필터 구조로부터 얻을 수 있는, 그러나, 단 3개의 EMA, 즉, EMA1, EMA2 및 EMA3만을 가진, 한 세트의 곡선을 도시한다. 전술한 바와 같이, EMA1은 T에 비례하는 N(N1로 나타냄)의 값을 이용하며, 예를 들어 T/C1이며, 이때, C1은 5.0 내지 12.0의 범위 내의 소정의 상수이다. 마찬가지로 EMA2는 T에 비례하는 N(N2로 표시) 값을 사용한다(예: T/C2와 같다). 여기서 C2는 5.0-12.0 범위의 기규정된 상수다. C1과 C2의 값은 같을 수 있지만 절대적인 것은 아니다. 마지막으로 EMA3은 T에 비례하는 N(N3으로 표시) 값을 사용한다. 예를 들어 T/C3과 같다. 여기서 C3은 5.0-12.0 범위의 기규정된 상수다. C3는 C1과 동일할 수도 있고, C2와 동일할 수도 있고, C1 및 C2와 상이할 수도 있다.

특정 실시예에서, EMA1, EMA2 및 EMA3 각각은 C에 대해 동일한 값, 즉 C = 10.75를 사용하며, 따라서 N = T.fs/(10.75)이고, 여기서 T는 360° 휠 회전에 대응하는 시간주기이다. 이들 EMA에 의해 야기되는 위상 변화가 각각 약 30° 인(샘플주기가 충분히 높은 수의 경우, 예를 들어, 적어도 40 샘플 /주기) 것이 발견되었고, 따라서 EMA3은 원본 데이터에 대해 약 3 × 30° = 90°만큼 위상 시프트된다. 따라서 (중첩 노이즈로 인해 사용할 수없는) 원래의 정현파 데이터의 극소값은 EMA3의 "제로 교차점"과 일치하지만 후자는 실질적으로 노이즈가 없으므로 제로 교차를 매우 정확하게 결정할 수 있다 .

본 발명의 일부 실시예들에서, 가속도 센서는 소정의 샘플링 주파수(예를 들어, 400 Hz)에서 또는 제한된 샘플링 주파수 세트로부터 선택된 샘플링 주파수(예를 들어 휠의 각속도에 따라 125 Hz 또는 250 Hz 또는 400Hz)에서 샘플링 및 필터링되며, 이와 관련하여 도 11b를 참조할 수 있고, 이 경우 측정이 ΔT1의 시간 간격으로 주기적으로 이루어진다.

"제로 교차의 순간"이 상이한 방식으로 결정될 수 있다. 가장 간단한 방법은도 11b에 도시되어있다. 제로 교차는 단순히, EMA3 값이 부호를 변경한 구간들 중 하나에서(예에서 양수에서 음수로) 감지된다. 주기 당 샘플 수가 충분히 높으면(예:주기 당 약 40 개(그러나 실제 수는 샘플링 주파수 및 실제 휠 회전 속도를 따름), 전송 순간에 지터가 발생할 것이다. 원한다면 주기마다 더 많은 샘플을 선택함으로써, 따라서, 더 높은 샘플링 주파수를 선택함으로써, 이 지터를 줄일 수 있다.

대안적인 실시예에서, 제로 교차의 실제 시간은 데이터(V37, T37) 및(V38, T38)의 선형 외삽(extrapolation)에 의해 예측되며, 특수 타이머 인터럽트는 이러한 예측된 시간에 데이터 패킷을 송신하도록 프로세서를 웨이크-업하는데 사용된다. 이러한 방식으로, 지터는 더 감소될 수 있다.

EMA3의 제로 교차에서 또는 그 직후에 데이터 패킷을 항상 전송함으로써, 데이터 패킷은 휠이 실질적으로 동일한 각 위치에 있을 때 항상 송신된다. EMA 필터가 이러한 T의 변화를 고려하기 때문에, (예: 자동차가 천천히 가속할 때와 같이) 주기 T의 절대값이 변경 되더라도 이는 인정된다(위의 공식 [1]과 [2] 참조. N의 값은 T에 비례). 또한, EMA3의 제로-교차 순간은 이미 EMA3가 여러 번 필터링 되었기 때문에 입력 신호 Xi의 지터에 대해 매우 견고하다.

도 3의 방법에 비해 (단 3개의 EMA만을 가진) 도 11a에 예시된 알고리즘 EH는 방법의 일 장점은, 메모리 및 연산 소요가 적어서, 전력을 덜 소모한다는 것이다.

위의 예에서는 (원래의 가상 잡음없는) 가속도 데이터가 극대값 또는 극소값에 도달하는 시간에만 전송하도록 제안되었지만 절대적인 것은 아니며, 실제로는 전송이 임의의 일정 각도(또는 위상 이동)에서 수행될 수 있다. 따라서 표 1의 조건이 좋은 예이지만 다른 조건도 사용할 수 있다.

원래의(가상의 잡음없는) 사인파는 항상 +/- 1g의 진폭을 가짐을 고려하면 사실상 두 개의 EMA 사이의 교차점을 전송의 적절한 순간으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 도 11a에 도시된 흑색 정사각형에 대응하는 순간들 중 어떤 순간도, 전송 순간으로 사용될 수 있으나, 물론 후속 주기에서는 동일한 EMA의 대응하는 교차점들이 사용되어야 한다. 따라서, 예를 들어, 검은색 삼각형으로 표시되는 도 11a의 EMA2 및 EMA3의 상승 에지의 교차점들이 적절한 전송점 세트를 또한 형성할 것이다.

이 방법은 교차점에서의 곡선의 기울기가 90°에 가까울 때 입력 신호에 대한 잡음에 약간 더 강건함을 알 수 있다. 이 점에서 EMA1과 EMA3의 교차점은 EMA2와 EMA3의 교차점보다 약간 더 잘 규정된다. 반면에 EMA2는 EMA1보다 잘 필터링되어, EMA1보다 EMA2 사용이 유리한다. 숙련된 사람은 실험을 통해 좋은 절충안을 쉽게 찾을 수 있다.

그러나, 본 발명은(도 11에 도시된 바와 같이) 3 개의 EMA를 갖는 알고리즘 또는 방법 또는 시스템으로 제한되지 않으며, 예를 들어 4 개의 EMA 또는 5 개의 EMA를 사용할 수도 있다. 4 개의 EMA의 경우, 4 개의 EMA 각각은 N에 대해 동일한 값을 사용할 수 있지만, 반드시 그러한 것은 아니며, EMA의 각각 또는 일부가 N에 대해 상이한 값을 사용할 수 있다. 단지 예로서, N1 및 N2가 T.fs/(2π)와 동일한 것으로 선택되고, N3는 T.fs/8.25와 동일하게 선택될 수 있고 N4는 T.fs/10.75와 동일하게 선택될 수 있다. 이들 각각의 EMA는 일정한 위상 시프트를 제공할 것이고, 숙련된 사람은 위에서 언급한 바와 같이, 예를 들어 EMA2의 제로 교차 또는 EMA3의 제로 교차 또는 EMA4의 제로 교차 또는 EMA2와 EMA3의 교차점 또는 EMA2와 EMA4의 교차점에서 또는 EMA3과 EMA4의 교차점과 같이, 적합한 전송 순간의 기준을 쉽게 찾을 수 있다. EMA- 수가 높을수록 진폭은 낮지만 필터링은 더 좋다. 교차점의 기울기가 매우 유사할 수 있기 때문에(예: 30°보다 작은 각도를 규정) EMA와 그 인접 이웃 중 하나와의 교차점을 선택하는 것이 일반적으로 바람직하지 않다. 이러한 모든 실시형태는 상기에 상세하게 설명되어 있으며, 당업자는 적절한 조합을 선택하기 위한 일상적인 실험을 쉽게 수행할 수 있다. 마지막으로, 곡선들 중 하나(예를 들어, EMA2)가 제로가 아닌 기규정된 DC 값을 교차하는 순간에 송신하는 것이 심지어 가능하다(가령, EMA2가 + 0.1g의 값을 지나거나 EMA3이 -0.125g을 교차할 때 등).

도 12a 내지 d는 주기 당 샘플 수의 영향 및 N = T · fs/C로 선택된 N의 값의 영향을 나타내는 4 개의 예시적인 곡선 세트를 도시하고, 여기서 C는 소정의 상수다. 이러한 예에서 "원본 데이터"는 위상 이동 및 진폭 감소를 보다 잘 나타내기 위해 노이즈없는 사인파 곡선으로 가정했다.

도 12a는 N = T.fs/(2π) 및 20 샘플/주기에 대한 EMA1 내지 EMA4를 나타낸다.

도 12b는 N = T.fs/(2π) 및 40 샘플/주기에 대해 EMA1 내지 EMA4를 나타낸다.

도 12c는 N = T.fs/(3π) 및 20 샘플/주기에 대한 EMA1 내지 EMA4를 나타낸다.

도 12d는 N = T.fs/(3π) 및 40 샘플/주기에 대해 EMA1 내지 EMA4를 나타낸다.

알 수 있듯이 이 경우들의 위상 변화는 일정하다(휠 속도와 무관).

N = T.fs/(2π)에 대한 위상 시프트는 45°에 가깝지만 45°보다 약간 작다. 따라서 직렬의 두 개의 EMA는 약 90°의 위상 시프트를 제공한다. 이 위상 시프트는 EMA(x + 2)의 제로-교차(zero-crossing)을 검출함으로써 EMA(x)의 극대 또는 극소값에 도달하는 순간을 검출할 수 있다.

N = T.fs/(3π)에 대한 위상 시프트는 30°에 가깝지만 약간 작기 때문에 직렬로 연결된 3 개의 EMA는 약 90°의 위상 시프트를 제공하여, EMA(x + 3)의 제로 교차를 검출함으로써 EMA(x)의 극대값 또는 극소값에 도달하는 순간을 검출할 수 있다.

도 12(a) 및 도 12를 비교해보면, 상당히 놀랍게도, 45°의 위상 변화가 주기 당 샘플의 수에 관계없이 대체로 동일하다. 본 발명의 일부 실시예들에서, 이러한 관찰은 주기 T가 변할 때마다 샘플링 주파수를 조정할 필요가 없으므로 이용되지만, 적은 개수의 기규정된 샘플 주파수들만을 사용하는 것으로 충분하다. 하지만 무엇보다도, T가 점차적으로 증가하거나 감소하더라도 필터를 계속 사용할 수 있다는 것을 의미한다. 이전 회전의 샘플 수가 전송 순간에 40 또는 38 인지 여부가 실제로 문제가되지 않다(예: 도 11 참조). 적어도 자동차 또는 트럭 등의 제한된 가속으로 인해 휠의 각속도가 갑자기 변화할 수없는 애플리케이션에 대해서는 필터의 위상 시프트가 실질적으로 동일하게 유지되는 것으로 밝혀졌다.

Claims (15)

1. 차량의 휠 타이어에 장착되는 또는 장착 가능한 센서 장치(1000)를 사용하여 타이어 특성을 측정 및 전송하는 방법에 있어서, 상기 센서 장치는 타이어의 특성을 감지하기 위한 적어도 하나의 센서 요소(1002, 1003)와, 가속계(1001)와, 무선 송신기 또는 트랜시버(1006)와, 제어기(1010)를 포함하며, 상기 방법은,
   a) 샘플링 주파수(fs)로 가속 센서(904; 1001)로부터 정보를 얻고 상기 정보를 디지털화하여 가속 데이터(Xi)를 얻는 단계(601)와,
   b) 노이즈를 감소시키기 위해 상기 가속 데이터(Xi)를 디지털 필터링(602)하는 단계(602)와,
   c) 상기 휠이 일정 각도 위치 범위에 있는 적어도 두 개의 순간(tx, ty)을 결정하는 단계(603)와,
   d) 타이어의 특성을 측정하도록 적응된 적어도 하나의 다른 센서(1002, 1003)로부터 센서 정보를 얻고 디지털화하여 다른 센서 데이터를 얻는 단계(604)와,
   e) 상기 다른 센서 데이터를 상기 순간(tx, ty)에 수신기로 송신하는 단계(605)를 포함하되,
   단계 b)는 직렬로 연결된 복수(M)의 적어도 2개의 디지털 필터(EMA1, EMA2)의 복수(M)를 사용하는 단계를 포함하며, 상기 적어도 2개의 디지털 필터 각각은하나 이상의 파라미터(N1, N2)를 포함하는 기규정된 한 세트의 수식에 대응하는 필터 특성을 가진 지수 이동 평균 필터이고,
   상기 방법은, f) 상기 순간(tx, ty)들 사이의 샘플들의 수(NoS)를 결정하고, 각각의 상기 파라미터(N1, N2)를 상기 샘플들의 수(NoS)에 비례하는 값으로 설정하는 단계를 더 포함하는
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 샘플링 주파수(fs)는 휠 회전 당 샘플들의 수(Nos)가 20 내지 100의 범위 내의 값이 되도록, 또는 40 내지 80 범위 내의 값이 되도록, 상기 휠의 각속도의 함수로서 선택되는, 타이어 특성 측정 및 전송 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 f) 단계는,
   상기 제 1 지수 이동 평균 필터(EMA1)의 파라미터(N1)를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수(NoS)를 5.0 내지 12.0 범위의 기규정된 제 1 상수(C1)로 나눈 값으로 설정하고, 상기 제 2 지수 이동 평균 필터(EMA2)의 파라미터(N2)를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수(NoS)를 5.0에서 12.0 사이의 기규정된 제 2 상수(C2)로 나눈 값으로 설정하는 단계를 포함하고, 또는
   상기 제 1 지수 이동 평균 필터(EMA1)의 파라미터(N1)를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수(NoS)에 1/12 내지 1/5 범위의 기규정된 제 1 상수(C1)를 곱한 값으로 설정하고, 상기 제 2 지수 이동 평균 필터(EMA2)의 파라미터(N2)를, 상기 순간들 사이의 상기 샘플들의 수(NoS)에 1/12 내지 1/5 범위 내의 기규정된 제 2 상수(C2)를 곱한 값으로 설정하는 단계를 포함하는, 타이어 특성 측정 및 전송 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   단계 a)는 원심 또는 구심 가속도 센서의 판독을 포함하고,
   단계 b)는 평균값을 결정하는 단계를 포함하고,
   단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, EMA 필터들 중 하나의 출력이 상기 평균값을 가로지르거나 상기 평균값에 기규정된 상수 오프셋을 더한 값과 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함하며, 상기 오프셋은 -0.4g 내지 + 0.4g 범위의 값인,
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   단계 a)는 접선 방향 가속도 센서의 판독을 포함하고,
   단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, 상기 EMA 필터들 중 하나의 출력이 0을 교차하는 순간, 또는, 기규정된 상수 오프셋 더하기 0을 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함하며, 상기 오프셋은 -0.4g 내지 + 0.4g 범위의 값인
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, 상기 EMA 필터들 중 하나의 출력이 다른 EMA 필터의 출력과 교차하는 순간으로 선택하는 단계를 포함하는
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   단계 c)는 상기 순간(tx, ty)을, 제 1 EMA 필터의 출력이 상기 제 1 EMA 필터에 바로 이어지지 않는 다른 EMA 필터의 출력과 교차하는 순간으로 선택하는
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   직렬로 연결된 6 개의 EMA 필터들(EMA1 내지 EMA6)을 포함하고,
   모든 EMA 필터들의 상기 파라미터들(N)은 상기 T.fs/(2*π) 값과 동일하게 설정되고, 여기서, T는 360° 1회전의 주기이고, fs는 샘플링 주파수인,
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
9. 제 1 항에 있어서,
   단계 a)는 단일 축에서만 가속 정보를 얻는 단계를 포함하거나, 또는
   단계 a)는 적어도 2개의 상이한 축들에서 가속 정보를 획득하는 단계를 포함하는
   타이어 특성 측정 및 전송 방법.
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서 장치는 슬립 모드 또는 저전력 모드와, 웨이크-업 타이머를 더 포함하고,
    상기 센서 장치(1000)는 적어도 80 %의 시간 동안 슬립 모드로 진행하도록 적응된 마이크로프로세서를 포함하는
    타이어 특성 측정 및 전송 방법.
11. 제 1 항에 있어서,
    다른 센서 요소는 온도 센서 또는 압력 센서이고; 또는
    상기 센서 장치(1000)는 온도 센서와 압력 센서를 모두 포함하는
    타이어 특성 측정 및 전송 방법.
12. 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 파라미터(N1, N2)를 포함하는 상기 기규정된 세트의 수식은 다음의 수식 세트 또는 등가의 수식 세트이고, 상기 제 1 EMA- 필터(EMA1)의 수식은,
    

    

    
    이고, 이 경우 xi는 디지털화된 가속도 데이터의 샘플이며,
    EMA[1]i는 제 1 지수 이동 평균 블록(EMA1)의 i 번째 값이고,
    "i"는 각각의 추가 데이터 샘플마다 하나씩 증분되는 인덱스이며,
    N1은 부동 소수점 숫자이고,
    제 2 EMA- 필터(EMA2)의 수식은
    

    

    
    이며, N2는 부동 소수점 숫자인
    타이어 특성 측정 및 전송 방법.
13. 적어도 하나의 타이어 특성을 측정하고 전송하기 위한 센서 장치(1000)에 있어서, 상기 센서 장치는 차량의 휠 타이어에 장착가능하며,
    가속도 센서(1001)와,
    상기 타이어의 특성(T, P)을 감지하기 위한 다른 센서 요소(1002; 1003)와,
    무선 송신기 또는 트랜시버(1006)와,
    타이머(1017)와,
    제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된 제어기(1010)를 포함하는
    센서 장치.
14. 센서 모듈(1500)에 있어서,
    제 13 항에 따른 센서 장치(1000)와,
    상기 센서 장치에 전력을 공급하기 위한 배터리(1019) 또는 에너지 수집 수단을 포함하는, 센서 모듈.
15. 제 14 항에 따른 복수의 센서 장치(1000)를 포함하는 국부화 시스템.

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