KR20190103952A - 지속적으로 최적화되는 도로 소음 제거 방법 및 장치 - Google Patents

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road noise
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케빈 제이. 바스티르
딜런 엠. 스태퍼드
팅리 카이
아디트야 쿠마르
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하만인터내셔날인더스트리스인코포레이티드
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Abstract

제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 주행하는 차량의 도로 소음 제거 시스템에 차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 연관되는 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용하기 위한 시스템 및 방법. 상기 시스템 및 방법은 상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였을 때를 식별하기 위해 데이터를 수집하고 데이터를 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 비교하며, 상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별시, 상기 제2 노면 유형에 대한 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 데이터베이스 내의 상기 조정된 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용한다.

Description

지속적으로 최적화되는 도로 소음 제거 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CONTINUOUSLY OPTIMIZED ROAD NOISE CANCELLATION}
본 발명의 주제는 도로 소음 제거에 관한 것이고, 특히 도로 유형 식별을 갖는 도로 소음 제거 시스템에 관한 것이다.
능동 소음 제어(ANC, Active Noise Control) 시스템들은 피드포워드 및 피드백 구조들을 사용하여 원치 않는 소음을 감쇠하여, 차량 실내와 같은 청취 환경 내에서 원치 않는 소음을 적응적으로 제거한다. 차량 객실 청취 환경에서, 원치 않는 소음의 잠재적 원인들은 차량의 타이어들과 차량이 주행하는 노면 사이의 상호 작용에서 기인한다. 도로 소음 제거(RNC, Road Noise Cancellation) 시스템은 차량 실내 원치 않는 도로 소음을 최소화하기 위해 차량에 구현된 구체적인 ANC 시스템이다. RNC 시스템들은 진동 센서들을 사용하여 원치 않는 도로 소음으로 이어지는 타이어 및 도로 접촉면에서 발생되는 도로 유발 진동들을 감지한다. 그 다음 스피커들을 사용하여 하나 이상의 청취자 귀에서 감소될 소음과 이상적으로는 위상이 반대이고 크기는 동일한 음파들을 발생시킴으로써 실내의 이러한 원치 않는 도로 소음을 제거하거나, 레벨을 감소시킨다. RNC 시스템들은 차량의 서스펜션 시스템 주위 다양한 위치에 위치한 센서들로부터의 가속도 입력들 및 차량 실내의 다양한 위치에 위치한 마이크로폰들의 신호들 양자에 기반하여 W 필터들을 지속적으로 적응시키는 적응형 최소 평균 제곱(LMS, Least Mean Square) 시스템들이다.
차량이 작동 중일 때, 예를 들어 제1 노면(즉, 포장된)을 따라 주행하고, 노면이 제2 면(즉, 자갈)으로 달라지면, RNC 시스템은 이에 적응해야 한다. 시스템이 제1 노면에 대해 지속적으로 최적화된 이전 상태로부터 적응하기 시작하기 때문에 최적의 도로 소음 제거를 완수하는 데 몇 분이 걸릴 수 있다. RNC 시스템이 새로운 최적 상태로 수렴하는 데 걸리는 시간 동안, 도로 소음 제거 시스템의 출력은 차량 실내 청취 환경에서 사용자의 경험을 감소시킬 수 있는 최적 이하일 수 있다. 초기 적응 시간 동안, 청취자의 귀들의 위치들에서 객실 내 소음 수준은 시스템이 완전히 적응될 경우보다 높아질 것이다.
식별된 특정 도로 유형에 대해 최적의 RNC를 만드는 W-필터들 및 기타 도로 유형에 최적화된 파라미터들을 적용하기 위해 미리 결정된 조정 파라미터들의 집합에서 도로 유형 식별을 이용하는 도로 소음 제거 시스템이 필요하다.
차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 각각 연관되는 도로 소음 제거 시스템에 대한 도로 소음 제거 파라미터 세트를 갖는 상기 도로 소음 제거 시스템을 갖는 차량의 도로 소음 제거를 위한 시스템 및 방법. 데이터베이스는 하나 이상의 차량으로부터 수집된 데이터를 도로 소음 제거 시스템 성능을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 상관시킨다. 데이터가 하나 이상의 차량으로부터 수집될 때, 그것은 상기 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트 및 도로 소음 제거 시스템 성능 임계값과 비교된다. 상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별시, 수집되고 비교된 상기 데이터로부터 결정됨에 따라, 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트는 상기 도로 소음 제거를 최적화하도록 조정된다.
하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 제1 노면 유형에서 주행하는 차량의 도로 소음 제거 시스템에 차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 연관되는 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용하기 위한 동작들을 수행하는 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체. 상기 프로그램은 상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였을 때를 식별하기 위해 데이터를 수집하고 데이터를 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 비교하며, 상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별시, 상기 제2 노면 유형에 대한 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용한다.
도 1은 대표적인 RNC 시스템의 블록도이다;
도 2는 도로 유형들의 표이다;
도 3은 클라우드 기반 통신을 포함하는 시스템도이다;
도 4는 복수의 차량을 수반하는 클라우드 기반 통신을 포함하는 시스템도이다;
도 5는 하나 이상의 방법의 흐름도이다; 그리고
도 6은 적응적 알고리즘 접근법을 포함하는 시스템도이다.
도면들에서의 요소들 및 단계들은 간단함 및 명확성을 위해 도시되고 필수적으로 임의의 특성 시퀀스에 따라 렌더링될 필요는 없다. 예를 들어, 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수 있는 단계들은 본 발명의 주제의 실시 예들에 대한 이해를 향상시키는 것을 돕기 위해 도면들에 도시된다.
본 발명의 주제의 다양한 측면이 특정 예시적인 실시 예를 참조하여 설명되지만, 본 발명의 주제는 그러한 실시 예들에 제한되지 않으고, 추가 변형 예들, 적용 예들 및 실시 예들이 본 발명의 주제를 벗어나지 않고 구현될 수 있다. 도면들에서, 같은 참조 부호들은 동일한 구성요소들을 나타내기 위해 사용될 것이다. 해당 기술분야의 통상의 기술자들은 본원에 제시되는 다양한 구성요소가 본 발명의 주제의 범위를 벗어나지 않고 대체될 수 있는 것으로 인식할 것이다.
본원에 설명되는 서버들, 수신기들 또는 장치들 중 임의의 하나 이상은 다양한 프로그래밍 언어 및/또는 기술을 사용하여 작성된 컴퓨터 프로그램들에서 컴파일되거나 해석될 수 있는 컴퓨터 실행 가능 명령들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서(이를테면 마이크로 프로세서)는 예를 들어, 메모리, 컴퓨터 판독 가능 매체 등으로부터 명령들을 수신하고, 명령들을 실행한다. 처리 유닛은 소프트웨어 프로그램의 명령들을 실행할 수 있는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 전기 저장 장치, 자기 저장 장치, 광학 저장 장치, 전자기 저장 장치, 반도체 저장 장치 또는 이들의 임의의 적합한 조합일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 본원에서의 임의의 하나 이상의 장치는 운영 체제들과의 호환, 향상 및 추가 기능, 보안 업데이트 등을 보장하기 위해 때때로 업데이트를 필요로 할 수 있는 펌웨어에 의존적일 수 있다. 연결 및 네트워킹 서버들, 수신기들 또는 장치들은 SATA, Wi-Fi, 라이트닝, 이더넷, UFS, 5G 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 하나 이상의 서버, 수신기 또는 장치는 전용 운영 체제, 다수의 소프트웨어 프로그램 및/또는 그래픽, 오디오, 무선 네트워킹, 응용 프로그램 활성화, 차량 구성요소들의 하드웨어 통합, 시스템들 및 몇 가지 예로 들면 스마트폰들, 태블릿들 및 다른 시스템들과 같은 외부 장치들과 같은 인터페이스들을 위한 플랫폼들을 사용하여 작동할 수 있다.
도 1은 하나 이상의 진동 센서(108)가 차량의 서스펜션(110), 다른 액슬 구성요소들 및 샤시의 진동 거동을 모니터링하기 위해 차량(102)에 전체에 걸쳐 배치되는 도로 소음 제거(RNC) 시스템(104)을 갖는 차량(102)의 블록도(100)를 도시한다. RNC 시스템(104)은 마이크로폰(112)과 조합된 진동 센서들(108)로부터의 신호들의 적응적 필터링에 의한 항-소음을 생성하고 하나 이상의 스피커(124)를 통해 항-소음 신호를 재생하는 광대역 피드-포워드 및 피드백 능동 소음 제어 프레임워크이다. 진동 센서들(108)은 가속도계들, 힘 게이지들, 지오폰들, 선형 가변 차동 변압기들, 스트레인 게이지들 및 로드 셀들을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 단축 및 다축 가속도계들(108)은 가속도의 크기 및 위상을 검출하기 위해 사용될 수 있고 또한 방향, 모션 및 진동을 감지하기 위해 사용될 수 있다. GPS(Global Positioning System)(126)는 차량(102)에 탑재될 수 있고, 또한 차량(102)의 가속도, 방향 및 모션의 크기 및 위상뿐만 아니라 위치를 검출하기 위해 사용될 수 있다.
노면(150) 상에서 이동하는 휠(106)로부터 발생하는 소음 및 진동들은 서스펜션 장치(110) 또는 차량(102)의 섀시 구성요소에 기계적으로 결합된 하나 이상의 진동 센서(108)에 의해 감지될 수 있다. 진동 센서(108)는 검출된 도로 유발 진동을 나타내는 진동 신호(x(n))을 출력한다. 다수의 진동 센서가 가능하고 그 신호들이 개별적으로 사용될 수 있거나, 해당 기술분야의 통상의 기술자들에 의해 알려진 다양한 방법으로 함께 조합될 수 있음에 주의해야 한다. 진동 신호(x(n))는 필터(122)에 의해 모델링된 전달 특성(S'(z))으로 필터링된다. 휠(106) 및 노면(150)의 상호 작용으로부터 발생하는 도로 소음은 또한 기계적으로 그리고/또는 청각적으로 객실로 전달되고 차량(102) 내부의 하나 이상의 마이크로폰(112)에 의해 수신된다. 하나 이상의 마이크로폰(112)은 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이 좌석(116)의 머리 받침대(114)에 위치될 수 있다. 대안적으로, 하나 이상의 마이크로폰(112)은 차량(102)의 헤드라이너, 또는 차량(102) 내부의 탑승자들에게 들리는 음향 소음 필드를 감지하기에 적합한 몇몇 다른 위치에 위치될 수 있다.
노면(150) 및 휠(106)의 상호 작용으로부터 발생하는 노면 소음은 전달 특성(P(z))에 따라 마이크로폰(112)에 전달된다. 차량(102)의 실내에 존재하는 소음을 나타내는 에러 신호(e(n))는 마이크로폰(112)에 의해 검출된다. RNC 시스템(104)에서, 음악 신호 및/또는 음성과 같이 기타 관련 없는 신호들을 임의적으로 빼 에러 신호를 필터(W(z))는 에러 신호(e(n)) 및 모델링된 전달 특성(S'(z))(122)으로 필터링된 진동 신호(x(n))에 기반하여 알려진 최소 평균 제곱(LMS) 알고리즘에 따라 작동할 수 있는 적응형 제어기(120)에 의해 제어된다. 신호(y(n))는 진동 신호, 또는 진동 신호들의 조합(x(n))에 기반하여 필터(118) 및 필터 제어기(120)에 의해 형성된 적응형 필터에 의해 생성된다. 신호(y(n))는 이상적으로는 스피커(124)를 통해 재생될 때 탑승자들의 귀와 마이크로폰(112) 근처에 객실의 탑승자들에게 들릴 수 있는 도로 소음과 이상적으로는 위상이 반대이고 크기는 동일한 항-소음이 발생되도록 하는 파형을 갖는다. S(z)는 라우드스피커(124)와 마이크로폰(112) 간 전달 함수를 나타낸다. 스피커(124)로부터의 항-소음은 마이크로폰(112) 근처의 차량 실내의 도로 소음과 조합되어 객실 내의 도로 소음의 감소시킨다.
진동 센서들(108) 및 마이크로폰들(112) 이외에도, 차량(102)은 차량(102)의 다른 센서들의 어레이(132)를 또한 가지며, GPS(Global Positioning System)(126)로부터 센서 데이터와 같은 위치 식별 데이터뿐만 아니라 이 출력들 및 데이터를 차량(102)에 탑재된 프로세서(128)가 이용 가능하다. 차량(102)이 작동 중일 때, 온보드 프로세서(128),(또는 도 3 및 도 4를 참조하여 본원에서 후술될 외부 클라우드 기반 프로세서)는 센서들(108,112,132)로부터 데이터 및/또는 GPS 데이터(126)를 수집하고 임의적으로 처리하여 차량(102) 또는 차량(102) 또는 장래에 노면(150)의 동일한 부분을 주행하는 동일한 또는 상이한 유형의 다른 차량들(도 4를 참조하여 본원에서 후술될)에 의해 사용될 데이터 및/또는 파라미터들을 포함하는 데이터베이스 또는 GPS 맵을 구성한다.
또는 이러한 차량 또는 차량들에 의해 장차 사용하기 위해, 차량(102)에 탑재된 스토리지(130)에 로컬로, 또는 클라우드에 저장하기에 유용할 수 있는 RNC 시스템(104)과 관련된 데이터의 유형들의 예들은 최적의 W 필터들, 마이크로폰 이득, 가속도계 이득, 주파수 의존 누출 및 단계 크기, 가속도계 또는 마이크로폰 스펙트럼들 또는 시간 의존 신호들, 스펙트럼들 및 시간 의존 속성들을 비롯한 다른 가속도 특성들, 및 마이크로폰 기반 음향 성능 데이터를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 이러한 정보가 프로세서(128)에 의해 수집되고 저장되는 동안, RNC 시스템(104)의 정상 동작이 계속되고 W-필터(118)는 LMS(120) 시스템에 의해 지속적으로 업데이트됨에 주목한다. 또한, 온보드 프로세서(128)(또는 본원에서 후술될 차량 또는 클라우드 기반의 외부 프로세서)는 앞서 언급한 가속도계 및 마이크로폰 데이터를 분석하고 주요 특징들을 추출하여 RNC 시스템에 적용될 주요 도로 소음 제거 파라미터 세트를 결정할 수 있다. 주요 도로 소음 제거 파라미터 세트는 차량 위치를 식별하고/거나 노면 유형을 감지하는 것과 같은 이벤트에 의해 트리거될 때 선택될 수 있다. 노면의 유형은 도 2에 개략적으로 나타낸 도로 유형들과 같은 도로 유형을 포함할 수 있다. 노면 유형은 또한 몇 가지 예로 손상된(금, 포트홀 등), 시간이 지남에 따라 저하될 수 있는 새로 포장된, 포장 또는 비포장 노면과 같은 특정 포장 상태들, 날씨로 인해 유발될 수 있는 노면의 예상치 못한 또는 일시적인 상태, 자갈 또는 기름과 같은 물질 유출을 포함할 수 있다.
도로 소음 제거 파라미터들은 로컬에 또는 클라우드에 저장될 수 있다. 일반적으로, 업데이트된 도로 소음 제거 파라미터 세트는 임의의 지점에서 RNC 알고리즘으로 삽입될 수 있지만, 차량이 상이한 유형들의 노면 사이에서 전이할 때 특히 효과적이다. 차량 RNC 시스템(104)은 차량에 탑재될 수 있는 프로세서 또는 컴퓨터를 사용하여, 가속도 및 마이크로폰 특성들을 분석하고 센서 출력 데이터에 기반하여 도로 유형을 검출, 또는 식별하기 위한 임계값들을 적용함으로써, 파라미터들, 성능 관련 데이터 및/또는 W-필터들을 조정하는 관련 RNC 시스템과 센서 데이터의 개별적인 데이터베이스, 및/또는 도로 유형들, 및/또는 차량 위치들을 생성한다. 데이터베이스는 또한 식별된 도로 유형을 관련 최적의 조정 파라미터들 및/또는 W-필터들과 상관시킬 수 있다. 데이터는 수집, 분석 및 저장되고 로컬 프로세서(128)에 의해 사용되어 보다 최적의 도로 소음 제거를 위해 RNC 시스템(104)을 조정하기 위해 액세스되는 데이터베이스를 생성한다.
이제 도 2를 참조하면, 도로 유형(202)과 연관된 가속도 신호 특성들(204) 및 도로 유형(202)와 연관된 마이크로폰 신호 특성들(206)과 같은 신호 특성들에 의해 정의되는 하나 이상의 도로 유형(202)의 예들을 개략적으로 나타내는 표(200)가 제시되어 있다. 평탄한(208) 도로 유형의 경우, 가속도계 신호는 저 레벨, 즉, 0.2g 미만의 범위 내 , 그리고 대략 30-400Hz의 광대역 주파수 성분을 갖고 정상(stationary)일 수 있다. 자갈이 깔린(210) 도로 유형의 경우, 가속도계 신호는 대략 30-400Hz의 광대역 주파수 범위에서 고 레벨의, 즉, 1g을 초과하는 범위 내 가속도, 특히 이러한 범위 내 최저 주파수들에서 고 레벨을 갖고 정상일 수 있다. 거친(212) 도로 유형의 경우, 가속도계 신호는 30-400Hz의 주파수 범위에서 중간 가속도 레벨(0.3-0.9g)을 갖고 정상일 수 있다. 홈이 있는 콘크리트(214) 도로 유형의 경우, 가속도계 신호는 중간 레벨들(0.3-0.9g) 및 대략 150Hz의 고 음색 주파수 성분을 보일 수 있다. 금이 간(216) 도로 유형의 경우, 가속도계 신호는 30-400Hz로부터의 광대역 주파수 범위에 걸쳐 고 레벨(>1g)을 갖는 비정상(non-stationary)인 일펄스이다. 통상적인 가속도계 신호 특성들 및 마이크로폰 특성들 양자가 도 2의 표(200)에 제시되어 있지만, 양 센서 유형이 반드시 도로 유형을 결정하기 위한 것은 아니어도 된다는 것에 주의해야 한다. 객실 내 마이크로폰들에 의해 감지되는 도로 소음은 주로 가속도계들에 의해 직접적으로 감지되는 노면으로부터의 입력 가속도에서 기인한다.
도로 유형이 식별되었으면, LMS RNC 시스템의 많은 주요 파라미터가 최상의 RNC 성능을 제공하도록 최적화될 수 있다. 알려져 있는 시스템들에서, 많은 주요 RNC 파라미터는 정상이고 통상적으로 숙련된 기술자들에 의해 조정된다. 이러한 알려져 있는 시스템들에서, 주요 RNC 파라미터들은 차량이 만나는 광범위한 도로 유형들의 각각에 관해 이상적인 성능을 낼 수 있는 파라미터들 간 트레이드 오프이다. 이러한 알려져 있는 시스템들에서, 평균 계수들이 사용되어, 임의의 특정 도로 유형에 대해 최적이 아닐 수 있는 소음 제거 성능을 초래한다.
본원에 설명된 데이터베이스는 출력들 및 데이터에 대해 미리 결정된 임계값들이 충족될 때, 차량이 주행되고 있는 도로의 유형이 식별될 수 있는 주요 RNC 알고리즘 관련 센서 출력들 및 데이터를 포함할 수 있다. 이는 최적의 조정 파라미터들 및 W- 필터들에 대해 미리 결정된 값들이 참조되고 즉시 RNC 시스템 LMS 알고리즘에 적용되게 한다. 데이터베이스는 차량의 로컬 저장 장치(130)에 저장될 수 있고 맵을 포함하며, 최적의 적응 관련 파라미터들은 새로운 도로 유형을 만날 때 시스템 재적응으로 인해 이전헤 경험한 성능 갭을 제거하여 이전 상태로부터 보다 빠른 적응을 위해 RNC 시스템에 의해 사용될 주파수 의존 단계 크기 및 누출, 필터들, 성능 관련 데이터 및 센서 이들을 포함한다.
본원에 설명된 데이터베이스는 알려진 위치들의 도로의 알려진 세그먼트들에 대해 미리 프로그래밍된 주요 RNC 파라미터들을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 이를테면 GPS에 의해 차량 위치를 알면 RNC 시스템에 적용되는 주요 RNC 파라미터들에 대한 업데이트가 트리거될 수 있다.
도 1을 참조하여 논의한 바와 같이, 온-보드 프로세서(128)는 로컬에 저장될 가속도계 및 마이크로폰 데이터를 분석한다. 그러나, 처리 및 데이터 저장은 도 3에 도시된 바와 같이 클라우드에서 일어날 수도 있고/거나 도 4에 도시된 바와 같이 다수의 차량에 의해 제공되는 데이터를 포함할 수도 있는 것이 가능하다. 하나 이상의 실시 예에서는, 처리 및/또는 저장이 클라우드와 로컬 프로세서 간에 나눠질 수 있다.
도 3은 이에 제한되는 것은 아니지만 SATA, Wi-Fi, 라이트닝, 이더넷, UFS, Edge, 3G, 4G, 5G 등을 포함할 수 있는 차량의 연결 및 네트워킹 서버들, 수신기들 또는 장치들(336)을 통해 클라우드(334)에 연결할 수 있는 기능을 갖는 차량(302)을 갖는 시스템(300)을 도시한다. RNC 시스템(304)은 장치(336)를 통해 클라우드(334)에 연결된다. 그 다음 클라우드 처리(338)는 RNC 시스템(304)에 의해 캡처되는 센서 데이터를 분석하고 최적의 조정 파라미터들을 선택하기 위한 데이터베이스를 생성하도록 구현될 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 맵 관련 데이터를 포함하는 GPS(326)는 위치에 기반하여 최적의 조정 파라미터들을 선택하기 위해 또한 사용될 수 있다. 위치 관련 데이터는 차량이 주행하고 있는 노면(350)을 나타내는 도로 유형 식별자 또는 라벨을 또한 포함할 수 있다. 이러한 데이터는 주요 RNC 파라미터들인 것으로 고려될 수 있고 데이터베이스에서 최적의 조정 파라미터들을 선택하고/거나 최적의 조정 파라미터들을 업데이트하는 데 유용할 수 있다.
후 처리는 클라우드에서 또는 로컬에서, 실시간 시스템보다 더 정확하게 도로 유형이 달라진 이전의, 정확한 전이 위치를 식별할 수 있다. 실제 실시간 구현시 이력 현상을 제거하면 잘못된 도로 유형 변경을 회피할 수 있다. 장차 정확한 전이 위치 가로지르는 차량들은 도로 유형 식별 프로세서의 LMS 수렴 또는 실행을 기다리지 않고도 이상적인 파라미터들을 즉시 다운로드 또는 이용할 수 있다.
클라우드(334) 내에서 수집되고/거나 처리되는(338) 데이터는 차량의 RNC 시스템(304)으로부터 클라우드(334)로 보내지는 센서 데이터에 특유할 수 있거나 또는 그것은 클라우드(334) 내에서 차량으로부터 보내지는 데이터 및/또는 차량(302) 및 그것의 RNC 시스템(304)에 의해 엑세스되거나 그것들에 다운로드될 다른 소스들(도 3에 미도시)로부터의 데이터를 사용하여 컴파일링될 수 있다. 이와 관련하여, 다른 소스들은 다른 차량들(도 4를 참조하여 본원에서 상세하게 후술될), GPS 데이터, 알려져 있는 네비게이션 데이터, 도로 유형의 구글 스트리트 뷰 이미지 분석 및 포괄적으로 나열하기에 너무 많은 다른 소스들을 포함하지만, 이에 제한되지는 않을 수 있다. 예를 들어, 특정 차량 제조사 및 모델은 동일한 제조사 및 모델의 다른 차량들과 유사할 수 있는 RNC 성능을 갖는다. 차량(302)은 클라우드 내에 있는 특정 제조사 및 모델에 대해 커스터마이징된 RNC 파라미터 데이터베이스를 얻을 수 있다. 데이터베이스는 차량(302) RNC 시스템(304)에 의해 액세스될 것이다. 클라우드 내 스토리지(340)는 차량의 로컬 스토리지와 연관될 수 있는 저장 우려를 완화시킬 수 있다. 차량(302)과 클라우드(334) 간 2-방향 통신은 또한 데이터베이스 또는 맵으로부터의 데이터가 다른 차량들에 의한 사용, 또는 다운로드를 위해 클라우드로 업로드되게 한다.
도 4는 데이터베이스를 생성하기 위해 다수의 차량(402(1)...402(n))에 의해 업로드되는 데이터를 사용하는 클라우드 기반 시스템의 시스템도(400)이다. 그 다음 데이터베이스의 전부 또는 부분들이 클라우드에 대한 액세스 권한을 가진 차량들 간에, 이를테면 다운로드에 의해 공유될 수 있다. 도 4에 도시된 시스템에서, 클라우드 기반 처리 및 저장을 위한 연결을 갖는 복수의 차량(402(1)-402(n))은 데이터베이스의 개발에 사용될 차량들로부터의 센서 데이터 및 RNC(404) 시스템 데이터 및 이를테면 GPS(426(1)-426(n))로부터의, 위치들을 전송할 수 있다. 다수의 차량이 데이터를 공급하고 있기 때문에, 데이터베이스는 복수의 차량에 의해 제공되는 데이터 및 피드백을 사용하여 지속적으로 업데이트 및 개선될 수 있다. 클라우드에의 연결을 사용하여, 임의의 하나 이상의 차량은 가장 최신의, 그리고 성능면에서 가장 성공적인 버전의 데이터베이스가 차량들(402(1)-(n))의 RNC 시스템(404(1)-(n))에 의해 사용됨을 보장하기 위해 임의의 업데이트된 데이터베이스를 수신할 수 있다.
복수의 차량(402(1)-(n))에 의해 제공되는 데이터는 차량의 위치와 도로의 유형을 참조하는 위치 기반 GPS 데이터일 수 있다. 데이터는 또한 위치에 대한 RNC 시스템들에 의해 이전에 적응되고 적용되었던 RNC 설정들을 참조하는 차량 제조사/모델 기반 데이터 또는 타이어 유형 데이터, 알려져 있거나 또는 성공, 또는 실패, 또는 특정 위치에 대한 이전 버전들의 조정 파라미터들에 기반하여 이전에 식별되었던 노면의 유형, 차량의 유형, 타이어 유형 데이터 또는 이들의 임의의 조합으로서 액세스될 수 있다.
클라우드 기반 처리 및 데이터 저장은 특정 위치를 주행하는 다수의 차량과 같은 다수의 소스로부터의 기계 학습 또는 기타 분석이 제조사 및 모델 유형, 타이어 유형에 의해, 그리고/또는 차량 위치 및 차량 위치에서 식별되는 도로 유형 중 어느 하나에 의해 모든 차량의 RNC 시스템에 유용한 데이터를 제공한다는 점에서 바람직하다. 클라우드 기반 처리 및 데이터 저장은 타이어 자국의 상태와 같이, 특정 차량에 고유한 특성들을 포함할 수 있다는 사실에 기인하여 일부 데이터가 일부 차량에 사용되지 않을 수 있는 것을 고려하는 것이므로 바람직할 수 있다. 또한, 데이터베이스에 대한 지속적인 업데이트를 제공하는 적응적 알고리즘을 적용하면 기상 조건, 교통 상태 또는 도로 성능이 저하되거나, 수리되거나, 또는 시간이 지남에 따라 보수됨에 따른 도로의 일반적인 상태와 같은 요인들에 의해 영향을 받을 수 있는 도로 상태들의 변화를 고려할 수 있다. 적응적 알고리즘은 온-보드 처리, 클라우드 기반 처리 및 다수 차량 클라우드 기반 처리에 적용될 수 있다. 데이터를 수집하는 것, 수집된 데이터를 분석 및 저장하는 것, 최적화된 파라미터 조정 그리고 적용된 조정에 대한 RNC 시스템 응답들은 데이터베이스가 지속적으로 업데이트 및 개선되게 한다.
데이터베이스의 업데이트들은 RNC 시스템(104, 304, 404(1)-(n))이 열악한 RNC 성능을 검출할 경우 개발 및 다운로드될 수 있다. 그러한 RNC 성능은 능동 소음 제어 에러 마이크로폰 신호들, 또는 차량 실내, 바람직하게는 임의의 승객들의 귀 근처에 장착되는 임의의 마이크로폰의 신호들을 간단히 분석함으로써 추정될 수 있다. 차량의 각 유형 및 각 도로 유형에 대해, 타겟 음압 레벨(SPL, sound pressure level)이 프로그래밍될 수 있다. 검출된 SPL이 타겟 SPL을 초과하는 경우, RNC 시스템 파라미터들이 업데이트 또는 다운로드될 수 있다. RNC 시스템의 성능의 직접 측정은 RNC 시스템이 활성인 동안 그리고 다시 RNC 시스템이 비활성화되는 동안 실내 SPL을 측정하고 차이를 비교함으로써 이루어질 수 있다. 두 측정 간 차이가 대역별 평균, 또는 주파수별 타겟 미만이면, 파라미터들이 적응 또는 다운로드될 수 있다.
대안적으로, RNC 시스템의 성능은 마이크로폰들로부터 LMS 시스템으로 들어가 음악 신호 및/또는 음성과 같이 기타 관련 없는 신호들을 임의적으로 빼 에러 신호를 분석함으로써 추정될 수 있다(본원에서 도 6을 참조하여 이후에 논의될). 가속도계 신호들, W 필터들 및 추정된 보조 경로들(모델링된 전달 함수(S'(z))와 조합되는 신호들은 마이크로폰들에서의 도로 소음 제거량의 추정을 제공할 수 있으며, 이러한 신호는 RNC 시스템 성능의 추정이다. 추정 신호가 미리 결정된 임계값을 충족하지 않을 경우, RNC(104, 304, 404(1)-(n)) 시스템은 새로운 파라미터들을 적응 또는 다운로드할 수 있다. 다시, 데이터를 수집하는 것, 수집된 데이터를 분석 및 저장하는 것, 최적화된 파라미터 조정 그리고 적용된 조정에 대한 RNC 시스템 응답들은 실제 RNC 시스템 성능에 기반하여 데이터베이스가 지속적으로 업데이트 및 개선되게 한다.
도 5를 참조하면, 흐름도(500)가 데이터베이스를 개발하고 그것에 액세스하는 하나의 접근법을 설명하고 있다. 시작점으로서 차량이 주행할 수 있는 각 도로 유형에 대해 RNC 성능을 최적화하기 위한 주요 RNC 시스템 파라미터들이 미리 결정된다(502). 이는 실제 도로 시행들로부터 그리고/또는 실험실 설정에서 수집되는 데이터를 통해 실현될 수 있다. 최적화된 성능과 연관된 도로의 유형 및 설정들을 검출, 또는 식별하는 RNC 파라미터들은 데이터베이스로 프로그래밍된다(504). 도 1, 도 3 및 도 4를 참조하여 상술된 바와 같이, 주요 RNC 파라미터들 및 최적화된 설정들은 온-보드 프로세서에 로컬로, 클라우드에, 또는 RNC 시스템에 로컬로 저장될 수 있다. 차량이 특정 도로 유형을 만날 때, 센서 신호들은 분석 및 임의적으로 프로세싱되어 RNC 시스템이 도로 유형을 검출, 또는 식별하는 것을 도울 수 있다(506). 데이터베이스에 액세스하는 것은 센서 데이터를 통해 식별된 도로 유형에 대해 RNC 시스템을 최적화하기 위해 적용되는 주요 파라미터들로의 조정에 대한 정보를 제공한다(508).
대안적으로 그리고/또는 추가적으로, 적응적 알고리즘은 RNC 시스템으로부터의 주요 RNC 파라미터들로부터 동작 결과들을 추출하고 적응적으로 조정할 수 있고(510) 또한 임의적으로 미리 결정된 그리고 미리 프로그래밍된 RNC 파라미터들의 데이터베이스로 시작하여, 주요 알고리즘 파라미터들을 최적화할 수 있다(512). 예를 들어, W-필터의 적응에서 불안전성이 반복적으로 검츨될 때, 주파수 의존 누출이 증가될 수 있거나, 또는 이러한 적응이 느린 것으로 검출되면, RNC 효과가 개선되는 것이 느려지고 단계 크기를 감소시키는 데 긴 시간이 걸리는 마이크로폰 에러 신호가 적절하게 증가될 수 있기 때문에. 단계 크기는 수렴 속도와 안정성 간 트레이드 오프이므로, 그러한 적응적 알고리즘은 이를 고려하고 그에 따라 파라미터들을 최적화할 것이다.
다른 접근법에서, 클라우드 기반 처리 또는 적응적 알고리즘 접근법의 이점들에 정기적으로 액세스하지 않는 차량들에도 주요 RNC 파라미터들이 제공되고 있음을 보장하기 위해 수행될 수 있는 도로 테스트들 및/또는 실험실 시뮬레이션들의 결과들에 기반한 다운로드를 위해 주요 RNC 파라미터들이 클라우드에(또는 로컬에) 주기적으로 업데이트될 수 있다(514).
다른 예에서, 적응적 알고리즘은 가속도계들로부터 LMS 블록으로의 신호들의 스펙트럼을 모니터링한다. 스펙트럼이 미리 결정된 허용 오차까지 주파수가 평탄하지 않은 경우, 알고리즘은 필터들을 적응적으로 조정하여 응답을 평탄화할 수 있다. 그 결과 진폭이 가장 낮은 주파수들에서 안정성이 향상되면서 모든 주파수에서 수렴이 동일하게 빨라진다. 구체적으로, 가속도계 신호상에서 극단적인 저주파수 소음이 검출되면, 적응적 알고리즘은 필터들(무한 임펄스 응답 필터들, IIRx 및 IIRe)을 적응시킴에 따라(도 6 참조), W(z)를 최적화하는 LMS 알고리즘에 앞서 응답을 평탄화시킨다. 승객 객실의 도로 소음을 줄이는 대신, RNC 알고리즘이 증폭하는 것을 검출하면 평탄한 도로 켜기/끄기 임계값을 적응시킬 수도 있다. 예를 들어, 가속도계 센서 소음층이 들리는 경우.
도로 유형이 임의적으로 식별되었으면, LMS RNC 시스템의 많은 주요 파라미터가 최상의 RNC 성능을 제공하도록 최적화될 수 있다. 도 6을 참조하면, 블록도(600)는 각각의 식별 된 도로 유형에 대한 RNC 시스템 성능을 최적화하기 위해 사용될 수 있는 다수의 주요 RNC 시스템 파라미터를 도시한다. 도 6은 단지 단순화를 목적으로 단일 가속도계(608), 스피커(624) 및 마이크로폰(612)을 도시한다. 통상적인 RNC 시스템들은 많은 가속도계(예를 들어 10개 이상), 많은 스피커(예를 들어 4개 내지 8개) 및 다수의 마이크(예를 들어 4개 내지 6개)를 사용한다. 다른 주요 파라미터들은 가속도계들(608) 및 마이크로폰들(612)로부터의 신호들의 최저 주파수 성분들을 감소시키기 위한 하나 이상의 고역 통과 필터(HPFa(652), HPFb(654)), 제1 필터(IIRx(656)) 및 제2 필터(IIRe(658))를 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다. 필터들(656 및 658)은 통상적으로 LMS 알고리즘의 최적의 성능을 이루기 위해 유사한 크기 및 위상 특성들을 갖는다. 필터들은 특정 주파수 범위를 강조 또는 덜 강조하기 위해 적용된다. 예를 들어, 필터들이 200Hz를 중심으로 10dB의 피크 필터를 갖도록 설정되면, LMS 시스템(620)의 적응은 이러한 주파수 범위에서 보다 많은 소음을 감소시킬 것이다. LMS 시스템의 전체 대역폭에 걸쳐 전체적으로 보다 적은 소음 제거량이 발생할 것이지만, 관심 주파수 범위 또는 범위들에서는 보다 많은 소음 제거가 일어날 것이라는 점에 주의해야 한다.
또한, 필터들(656 및 658)는 단지 예시를 위해 IIR로 도시되어 있는 것이고, 유한 임펄스 응답(FIR, Finite Impulse Response) 필터들과 같은 다른 필터 토폴로지들이 또한 사용될 수 있음에 주의해야 한다. 항-소음을 재생하는 스피커(624)상의 음악(660)의 추가가 또한 도시된다. 음악 재생 신호(658)는 S'(z)(622)의 카피를 통과한 후에 마이크로폰(612)의 에러 신호로부터 제거될 수 있다.
도 6에 도시된 모든 파라미터는 각 도로 유형에 대해 최적화될 수 있다. 구체적으로 각 도로 유형에는: 1) 최적의 주파수 의존 누출, 2) LM 블록으로 평탄화된 신호를 그리고/또는 RNC의 최고 레벨을 달성하는 데 관심이 있는 주파수 범위에 걸친 피크를 제공하는 IIRx 및 IIRe 계수들, 3) 가속도계 및 마이크로폰 신호들의 최저 주파수 성분들을 줄이는 최적의 HPF 코너 주파수, 4) 각 마이크로폰에 대한 최적의 이득, 5) 각 가속도계에 대한 최적의 이득, 6) 적응을 시작할 최적의 W 필터들, 7) 최적의 주파수 의존 단계 크기, 8) 최적의 불안정성 검출기 설정들, 및 9) 등이 있다.
차량 유형, 타이어 유형 및 도로 유형 및 실제 도로 테스트들 또는 실험실 시뮬레이션들의 조합에 따라, 이를테면 기술자들에 의해, 이러한 파라미터들의 임의의 파라미터가 미리 결정될 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 파라미터들은 온-보드 또는 하나 또는 다수의 차량으로부터의 클라우드 기반 프로세서들에 의해 개발될 수 있다. 또한, 파라미터들, 또는 이들의 임의의 조합은 차량의 프로세서에 로컬로 저장되거나, 또는 클라우드에 저장되고 차량에 의해 액세스되거나 차량에 다운로드될 수 있다.
전술한 명세서에서, 본 발명의 주제가 구체적인 예시적인 실시 예들을 참조하여 설명되었다. 그러나, 청구범위에 제시된 바와 같은 본 발명의 주제의 범위를 벗어나지 않고, 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 본 명세서 및 도면들은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것이고, 변형 예들이 본 발명의 주제의 범위 내에 포함되는 것으로 의도된다. 그에 따라, 본 발명의 주제의 범위는 단지 설명된 예들에 의해서가 아니라 청구범위 및 그것들의 법적 균등물들에 의해 결정되어야 한다.
예를 들어, 임의의 방법 또는 프로세스 청구 범위에 열거된 단계들은 임의의 순서로 실행될 수 있고 청구범위에 제시된 특정 순서에 제한되지 않는다. 식들은 신호 소음의 영향을 최소화하도록 필터로 구현될 수 있다. 또한, 임의의 장치 청구범위에 열거된 구성요소들 및/또는 요소들은 다양한 순열로 조립되거나 달리 동작 가능하게 구성될 수 있고 그에 따라 청구범위에 열거된 구체적인 구성에 한정되지 않는다.
이점들, 장점들 및 문제들에 대한 해결책들이 특정 실시 예들과 관련하여 상술되었다. 그러나, 임의의 이점, 장점, 문제들에 대한 해결책 또는 임의의 특정 이점, 장점 또는 해결책을 발생시키게 하거나 보다 확연하게 되게 할 수 있는 임의의 요소가 청구범위의 일부 또는 전부의 임계적인, 필수적인 또는 기본적인 특징들 또는 구성요소들인 것으로 간주되어서는 안 된다.
"포함한다", "포함하다", "포함하는", "갖는다", "포함한", "포함하다" 또는 이들의 임의의 어미 변형은 비-배타적인 포함을 언급하는 것으로 의도되어, 요소들의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 물품, 조성 또는 장치는 열거된 요소만들을 포함하는 것이 아니라, 또한 명시적으로 나열되지 않거나 그러한 프로세스, 방법, 물품, 조성 또는 장치에 내재되는 다른 요소들도 포함할 수 있게 된다. 구체적으로 열거되지 않은 것들 이외에, 본 발명의 주제의 실시에 사용되는 상술한 구조들, 배열들, 응용들, 비율들, 요소들, 물질들 또는 구성요소들의 다른 조합들 및/또는 변형들은 동일한 것의 일반적인 원리들에서 벗어나지 않고 달라질 수 있거나 그 외 특히 구체적인 환경들, 제조 사양들, 설계 파라미터들 또는 다른 작동 요건들에 적응될 수 있다.

Claims (20)

  1. 도로 소음 제거 시스템을 갖는 차량의 도로 소음 제거 방법으로서, 상기 방법은 소프트웨어 프로그램의 명령들을 실행할 수 있는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하는 처리 유닛을 갖는 장치에서 수행되고, 상기 방법은:
    차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 각각 연관되는 상기 도로 소음 제거 시스템에 대한 도로 소음 제거 파라미터 세트를 결정하는 단계;
    하나 이상의 차량으로부터 수집된 데이터를 도로 소음 제거 시스템 성능을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 상관시키는 데이터베이스를 프로그래밍하는 단계;
    하나 이상의 차량으로부터 수집된 데이터를 상기 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트 및 도로 소음 제거 시스템 성능 임계값과 비교하는 단계;
    상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별하는 단계; 및
    상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별시 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 조정하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 데이터를 수집하는 단계;
    하나 이상의 차량으로부터 클라우드 기반 프로세서로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 수집된 데이터를 송신하는 단계;
    상기 클라우드 기반 프로세서를 사용하여 상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 비교하는 단계;
    상기 수집된 그리고 상기 비교된 도로 소음 제거 시스템 성능에 기반하여 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적응적으로 조정하는 단계; 및
    상기 조정된 도로 소음 제거 파라미터 세트로 상기 데이터베이스를 재프로그래밍하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 재프로그래밍된 데이터베이스를 상기 차량의 상기 도로 소음 제거 시스템으로 다운로드하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 청구항 2에 있어서, 상기 수집되고, 송신되고, 상기 클라우드에서 비교되는 상기 데이터는 W 필터들, 가속도계 또는 마이크로폰 스펙트럼들, 가속도계 또는 마이크로폰 시간-의존 신호들, 가속도 특성들, 마이크로폰 기반 음향 성능 데이터, 도로 소음 제거 시스템 성능 데이터, 차량 제조사, 차량 모델, 타이어 유형 및 GPS 위치로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상의 도로 소음 제거 파라미터로부터 식별되는 방법.
  5. 청구항 2에 있어서, 상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 비교하는 단계는:
    상기 차량에서 측정된 음압 레벨을 차량 유형 및 노면 유형에 특정한 타겟 음압 레벨과 비교하는 단계; 및
    상기 차량에서 측정된 상기 음압 레벨이 상기 타겟 음압 레벨을 초과할 때, 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트에 조정을 적용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 비교하는 단계는:
    상기 도로 소음 제거 시스템이 활성화된 상태에서 상기 차량에서 제1 음압 레벨을 측정하는 단계;
    상기 도로 소음 제거 시스템이 비활성화된 상태에서 상기 차량에서 제2 음압 레벨을 측정하는 단계;
    측정된 상기 제1 음압 레벨과 상기 제2 음압 레벨 간 차이를 비교하는 단계; 및
    상기 차이가 미리 결정된 임계값 미만일 때, 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트에 조정을 적용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 임계값은 상기 음압 레벨의 대역별 평균 주파수 값 또는 주파수별 타겟 값인 방법.
  8. 청구항 2에 있어서, 상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 비교하는 단계는:
    도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 신호를 미리 결정된 임계값과 비교하는 단계; 및
    상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 신호가 상기 미리 결정된 임계값 미만일 때, 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트에 조정을 적용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 상기 도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 신호로부터 음악 신호를 감산하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 차량의 도로 소음 제거 시스템으로서,
    차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 각각 연관되는 상기 도로 소음 제거 시스템에 대한 도로 소음 제거 파라미터 세트;
    하나 이상의 차량, 하나 이상의 타이어 유형, 하나 이상의 노면 유형 또는 하나 이상의 차량 위치로부터 수집된 데이터를 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트에 상관시키는 데이터베이스; 및
    상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로의 변화를 겪음을 식별시, 상기 상관된 도로 소음 제거 파라미터 세트가 상기 도로 소음 제거 시스템에 전달되는 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 데이터베이스는 상기 차량의 프로세서에 의해 수집되는 데이터를 더 포함하는 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 차량의 상기 프로세서에 의해 수집된 상기 데이터는 클라우드 기반 프로세서로 전달되고 상기 데이터베이스가 상기 클라우드 기반 프로세서에 액세스 가능한 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서, 상기 클라우드 기반 프로세서는 상기 데이터베이스를 복수의 차량으로부터 수집된 데이터와 상관시키는 시스템.
  14. 청구항 10에 있어서, 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로의 변화를 검출하기 위한 상기 도로 소음 제거 시스템의 성능 임계치를 더 포함하는 시스템.
  15. 청구항 14에 있어서, 상기 성능 임계치는 도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 신호를 더 포함하는 시스템.
  16. 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 동작을 수행하는 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 상기 동작은:
    제1 노면 유형에서 주행하는 차량의 도로 소음 제거 시스템에 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용하는 동작으로서, 상기 세트는 차량 유형, 타이어 유형, 노면 유형 또는 차량 위치와 연관되는, 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용하는 동작;
    상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였을 때를 식별하기 위해 데이터를 수집하고 데이터를 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 비교하는 동작; 및
    상기 차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였음을 식별시, 상기 제2 노면 유형에 대한 상기 도로 소음 제거 시스템을 최적화하는 상기 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적용하는 동작을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 프로그램은:
    도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 데이터를 수집하는 동작;
    수집된 데이터를 클라우드 기반 프로세서로 송신하는 동작;
    상기 클라우드 기반 프로세서에서 복수의 차량에 의해 수집 및 송신된 데이터를 비교하는 동작;
    상기 수집된 그리고 상기 비교된 데이터에 기반하여 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트를 적응적으로 조정하는 동작; 및
    상기 조정된 도로 소음 제거 파라미터 세트를 상기 도로 소음 제거 시스템으로 전달하는 동작을 더 수행하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  18. 청구항 17에 있어서, 도로 소음 제거 시스템 성능을 나타내는 데이터는 차량 유형, 타이어 유형 또는 노면 유형에 특정한 타겟 음압 레벨과 비교하여 상기 차량에서 측정된 음압 레벨을 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  19. 청구항 16에 있어서, 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트는 W 필터들, 가속도계 또는 마이크로폰 스펙트럼들, 가속도계 또는 마이크로폰 시간-의존 신호들, 가속도 특성들, 마이크로폰 기반 음향 성능 데이터, 도로 소음 제거 시스템 성능 관련 데이터, 차량 제조사, 차량 모델, 타이어 유형 및 GPS 위치로 이루어진 군으로부터 선택되는 도로 소음 제거 파라미터들을 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
  20. 청구항 16에 있어서, 데이터를 수집하고 데이터를 상기 데이터베이스 내의 상기 도로 소음 제거 파라미터 세트와 비교하는 동작은:
    복수의 차량으로부터 데이터를 수집하는 동작;
    상기 수집된 데이터를 클라우드 기반 프로세서로 송신하는 동작; 및
    차량이 제1 노면 유형으로부터 제2 노면 유형으로 이동하였을 때를 식별하기 위해 상기 클라우드 기반 프로세서에서 복수의 차량으로부터 송신된 수집된 데이터를 비교하는 동작을 더 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
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