KR20190131406A - 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법 - Google Patents

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Abstract

전기자동차의 주행 파라미터 결정방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 방법은 전기자동차의 위치 정보를 획득하는 단계; 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계; 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 및 전기자동차의 에너지 모델 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

전기자동차의 주행 파라미터 결정방법{METHOD OF DETERMINING A DRIVING PARAMETER OF AN ELECTRIC VEHICLE}
아래 실시예들은 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법에 관한 것이다.
전기자동차는 변속기가 장착된 엔진자동차와 마찬가지로 도로의 경사에 맞는 최소 에너지 주행속도를 가지게 된다. 그러나, 전기자동차의 최소 에너지 주행속도가 결정되는 이유는 엔진자동차의 최소 에너지 주행 속도가 결정되는 이유와 크게 다르다. 왜냐하면, 전기모터와 고정된 감속비를 가지는 전기자동차의 파워트레인의 특성은 엔진과 변속기로 이루어진 엔진자동차의 특성과 매우 다르기 때문이다. 이로 인하여, 전기자동차의 에너지 소비를 줄이는 방향으로 주행 파라미터를 결정하기 위하여, 전기자동차의 특성을 고려한 기법이 요구된다.
일 측에 따른 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법은 상기 전기자동차의 위치 정보를 획득하는 단계; 상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계; 상기 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 및 상기 전기자동차의 에너지 모델 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는 상기 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지를 곱한 결과를 최소화 시키도록, 상기 주행속도 및 상기 등가속도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 등가속도는 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 전기자동차의 저항성분과 상기 전기자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 제1 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 에너지 모델은 상기 제2 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 구동계에서의 에너지소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상기 고도 정보는 상기 경로 정보에 따른 고도의 변화를 나타내는 기울기 정보를 포함할 수 있다.
일 측에 따른 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치는 상기 전기자동차의 위치 정보를 획득하는 센서; 및 상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하고, 상기 전기자동차의 에너지 모델 및 상기 경로 정보에 따른 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다.
도 1은 일 실시예에 따른 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법을 설명하는 도면.
도 2는 일 실시예에 따른 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 방법을 설명하는 도면.
도 3은 일 실시예에 따른 주행속도(Vc1) 및 등가속도(α)를 결정하는 방법을 설명하는 도면.
도 4는 일 실시예에 따라 결정된 주행 파라미터를 설명하는 도면.
도 5는 일 실시예에 따라 결정된 주행속도(Vc1)가 외부요인에 의하여 변경되는 경우, 새로운 주행속도(Vc1') 및 새로운 등가속도(α')를 결정하는 방법을 설명하는 도면.
본 명세서에서 개시되어 있는 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 기술적 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 실시예들은 다양한 다른 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 이해되어야 한다. 예를 들어 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~간의에"와 "바로~간의에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법을 설명하는 도면 이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 주행 파라미터 결정장치(110)는 주행 파라미터 결정방법을 수행하는 장치로, 하나 또는 그 이상의 소프트웨어 모듈, 하나 또는 그 이상의 하드웨어 모듈, 또는 이들의 다양한 조합으로 구현될 수 있다.
주행 파라미터 결정장치(110)는 위치 정보, 경로 정보, 및 고도 정보를 획득할 수 있다. 주행 파라미터 결정장치(110)는 전기자동차의 에너지 모델에 기초하여, 위치 정보, 경로 정보, 및 고도 정보 중 적어도 하나를 분석함으로써 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 주행 파라미터는 전기자동차의 주행을 위한 속도, 가속도, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 주행 파라미터 결정장치(110)는 전기자동차의 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 주행 파라미터 결정장치(110)는 GPS 장치 등으로부터 전기자동차의 현재 위치를 특정하는 정보를 수신할 수 있다. 실시예에 따라, 터널 등과 같이 GPS 신호를 수신하기 어려운 환경에서는, IMU 센서를 이용하여 이전의 위치를 기준으로 현재의 위치를 추적할 수도 있다.
주행 파라미터 결정장치(110)는 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 네비게이션 장치 등에 의하여 전기자동차의 현재 위치와 목적지 위치에 기초하여 최단거리 혹은 최단시간 등의 경로 정보가 생성될 수 있다. 주행 파라미터 결정장치(110)는 네비게이션 장치 등으로부터 경로 정보를 수신할 수 있다.
설명의 편의 상, GPS 장치나 네비게이션 장치가 주행 파라미터 결정장치(110)와 별도로 구성되는 실시예를 설명하였으나, 주행 파라미터 결정장치(110)는 GPS 장치나 네비게이션 장치를 포함하여 구현될 수도 있다.
주행 파라미터 결정장치(110)는 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득할 수 있다. 고도 정보는 경로 정보에 따른 주행 경로에 해당하는 도로의 고도에 대한 정보이다. 고도 정보는 고도의 변화에 대한 정보(예를 들어, 경사도 등)를 포함할 수 있다. 주행 파라미터 결정장치(110)는 자체적으로 구축하는 오프라인 맵이나 유무선 네트워크를 통하여 접속 가능한 온라인 맵으로부터 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득할 수 있다.
주행 파라미터 결정장치(110)는 전기자동차의 에너지 모델 및 고도 정보에 기초하여, 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주행 파라미터는 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함할 수 있다. 주행속도는 등속도일 수 있다.
예를 들어, 주행 파라미터 결정장치(110)는 현재 주행위치가 평지이면, 등속도 Vc로 주행을 유도할 수 있다. 보다 구체적으로, 주행 파라미터 결정장치(110)는 주행시간 T와 주행에너지 E의 곱을 최소화 시키는 등속도 Vc로 주행을 유도할 수 있다. 등속 주행이므로, 주행시간 T는 주행거리 D를 등속도 Vc로 나눈 값으로 표현될 수 있다. 주행에너지 E는 전기자동차의 에너지 모델에 기초하여 표현될 수 있다. 아래에서 상세하게 설명하겠으나, 주행에너지 E는 f(P, Vc)로 표현될 수 있다. 여기서, P는 전기자동차의 파라미터(들)로, 전기자동차의 에너지 모델에 따라 사전에 결정된 상수(들)일 수 있다. 이 경우, T x E = D/Vc x f(P, Vc) = g(P, Vc, D)와 같이 표현될 수 있다. 여기서, P는 대상 전기자동차에 대응하여 미리 정해진 상수(들)이고, 주행거리 D는 경로 정보로부터 알 수 있으므로, 주행 파라미터 결정장치(110)는 T x E를 최소화 시키는 Vc를 결정할 수 있다.
주행 파라미터 결정장치(110)는 현재 주행위치가 경사로이면, 경사로의 중간 지점에서 최소에너지 속도를 가지도록 등가속도 α를 결정할 수 있다. 일 예로, 경사로의 중간 지점에서 예상되는 경사에 따른 최소에너지 속도 V2를 계산하고, 이로부터 경사로의 시작지점에서의 속도 V1과 경사로의 종료지점에서의 속도 V3를 결정할 수 있다. 이 때, V1+V3 = 2xV2의 관계를 가질 수 있다. 또한, |V1-V3|는 언덕 높이를 경사도로 나눈 값에 비례할 수 있다.
전술한 것과 같이, 주행 파라미터 결정장치(110)는 평지에서는 등속 주행을 하고, 경사로에서는 등가속 주행을 하도록 유도할 수 있다. 일반적으로 경로 상에는 평지와 경사로가 함께 포함될 수 있다. 이 경우, 주행 파라미터 결정장치(110)가 주행 파라미터를 결정하는 방법에 대한 보다 상세한 사항은 도 3을 참조하여 후술한다.
주행 파라미터 결정장치(110)에 의하여 주행 파라미터가 결정되면, 주행 파라미터에 관한 정보가 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 현재 최적 주행속도로 주행 중인지 여부를 지시하거나, 혹은 최적 주행속도를 명시적으로 알릴 수도 있다. 사용자에게 제공되는 정보는 계기판, 내비게이션, 및/또는 헤드 업 디스플레이(HUD) 등에 표시될 수 있다. 자율주행 전기자동차의 경우, 주행 파라미터 결정장치(110)에 의하여 결정된 최적 주행속도로 주행하도록 제어될 수도 있다.
전술한 실시예에 따르면, 교통상황이 허락되는 한 동일한 주행거리를 주행할 때 기존의 주행기법에 비하여 더 적은 배터리 에너지만 소모될 수 있다. 교통상황에 따라 실시간으로 주행 파라미터를 변경하는 동작은 도 5를 통하여 후술한다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델은 전기자동차의 저항성분과 전기자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 전력소모 모델은 하기 차량 동역학 모델로 설명될 수 있다.
차량 동역학 모델(Vehicle Dynamics Model)
Figure pat00001
수학식 1은 차량 동역학 모델(Vehicle Dynamics Model)을 설명하기 위한 것이다. 수학식 1을 참조하면, 차량을 움직이기 위해 소비하는 전력(Pdynamics)은 차량에 가해지는 힘(F)과 속도(v)의 곱이다. 차량에 가해지는 힘은 타이어가 지면에 눌림으로써 받는 구름저항(FR), 주행 시 바람의 영향을 받는 공기저항(FA), 경사로를 주행 시 중력에 의한 중력저항(FG), 가속 시 힘을 요구하는 관성저항(FI), 감속을 위한 브레이킹 저항(FB)으로 구성된다. 이 중 저속주행 전기자동차의 경우 공기저항을 무시할 수 있으며, 브레이킹 저항은 가속 및 등속 주행 시 0으로 가정할 수 있다.
그 결과, 전력소모는 차량 특성에 따라 결정되는 계수(α, β, γ)와 도로 환경과 주행 상황에 따라 결정되는 변수인 도로 기울기(θ), 속도(v), 가속도(a), 무게(m)에 대한 함수로 나타난다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델은 제1 전력소모 모델에서, 전기자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제2 전력소모 모델은 하기 고급 동역학 모델로 설명될 수 있다.
고급 동역학 모델(Advanced Dynamics Model)
고급 동역학 모델(Advanced Dynamics Model)의 경우, 앞서 언급한 차량 동역학 모델(vehicle dynamics model)에서 고려하지 않은 모터 효율(η)을 고려한다. 모터 효율은 모터의 회전속도와 모터에 가해지는 토크에 따라 달라지는데, 이러한 모터특성 및 이에 따른 효율 특성을 고려한 것으로써, 현재 모터의 회전 속도와 토크를 반영하기 때문에 좀 더 정확한 값을 얻어낼 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2를 참조하면, 모터효율(η)은 차량에 전달하는 전력(P)을 모터에서 발생하는 손실까지 포함한 전체 전력으로 나눈 것으로, 모터에서 소비하는 전체 전력은 차량에 전달하는 전력 외에도 모터의 마찰 손실(Fi), 모터에 유입되는 공기에 의한 손실(Fw), 전선에 흐르는 손실(Fc), 그 외에 모터 운동과 상관없이 발생하는 손실(C)로 구성된다. 수학식 2에서 P는 수학식 1의 Pdynamics일 수 있다.
이때 전선에 흐르는 손실은 모터에 가해지는 토크의 제곱에 비례하며, 모터 토크(T)는 차량 동역학 모델(vehicle dynamics model)에서 설명한 차량을 움직이기 위해 요구되는 힘으로 나타낼 수 있다. 이 중 모터에 유입되는 공기에 의한 손실을 무시할 만큼 작으므로, 차량의 특성을 결정하는 계수는 기존의 모터에 가해지는 토크를 고려하는 계수 α, β, γ와 모터 효율을 고려하는 계수 C0, C1, C2 로 구성된다.
일 실시예에 따르면, 에너지 모델은 제2 전력소모 모델에서, 전기자동차의 구동계에서의 에너지소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력소모 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 제3 전력소모 모델은 하기 하이브리드 전력 모델로 설명될 수 있다.
하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)
하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)은 구동계에서의 에너지소비를 반영한다. 이를 위하여, 하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)은 실제 실험데이터에 기반한다. 속도에 따른 전력 소모량을 측정한 데이터에 따르면, 공기저항이 거의 영향을 주지 않는 저속 주행에서 속도에 따른 전력 소비를 비교한 결과, 주행 속도 제곱에 따라 전력 소모가 증가한다.
Figure pat00003
따라서, 수학식 3을 참조하면, 구동계에 의해 발생한 전력손실을 (C2v2)을 모델에 추가하였다. 그 결과, 하이브리드 전력 모델(Hybrid Power Model)은 차량특성을 결정하는 계수로 모터에 가해지는 토크를 고려하는 계수 α, β, γ와 모터 효율을 고려하는 계수 C0, C1, C2, C3로 구성된다.
도 2는 일 실시예에 따른 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 방법을 설명하는 도면이다. 도 2를 참조하면, 지도(210) 상에 경로(215)가 결정될 수 있다. 앞서 설명한 것과 같이, 주행 파라미터 결정장치는 경로(215)에 따른 고도를 획득할 수 있다.
그래프(220)는 경로(215)의 진행상황에 따른 고도의 변화를 도시한 그래프이다. 그래프(220)를 참조하면, 경로(215)는 평지로 - 오르막 경사로 - 평지로 - 내리막 경사로 - 평지로의 순으로 진행된다.
도 3은 일 실시예에 따른 주행속도(Vc1) 및 등가속도(α)를 결정하는 방법을 설명하는 도면이다. 도 3을 참조하면, 그래프(310)는 도 2의 그래프(220)에 대응한다. 이하, 그래프(310)의 첫 번째 평지로에서의 주행속도를 Vc1으로 지칭한다. 오르막 경사로에서는 음의 등가속으로 주행이 유도되므로, 두 번째 평지로에서의 주행속도 Vc2 = (1 - α d1)Vc1 일 수 있다. 또한, 내리막 경사로에서는 양의 등가속으로 주행이 유도되므로, 세 번째 평지로에서의 주행속도 Vc3 = (1 + α d3)Vc2 = (1 + α d3) (1 - α d1)Vc1 일 수 있다. 또한, 오르막 경사로에서의 평균 주행속도 Va1 = (Vc1 + Vc2)/2 이며, 내리막 경사로에서의 평균 주행속도 Va2 = (Vc2 + Vc3)/2 일 수 있다.
주행 파라미터 결정 장치(320)는 도 1의 주행 파라미터 결정 장치(110)에 대응한다. 주행 파라미터 결정 장치(320)는 복수의 주행속도(Vc1) 후보들을 탐색할 수 있다. 복수의 주행속도 후보들은 도로의 규정속도 내에서 선택될 수 있다. 혹은, 복수의 주행 속도 후보들은 실시간 교통정보에 기초한 구간별 최고속도와 최저속도에 기초하여 결정될 수 있다. 주행 파라미터 결정 장치(320)는 에너지 모델을 이용하여, 각각의 주행속도 후보에 대응하여 T x E의 값을 최소화시키는 등가속도(α)를 결정할 수 있다.
예를 들어, T x E = (d0/Vc1 + d1/Va1 + d2/Vc2 + d3/Va2 + d4/Vc3) x f(P, Vc) = g(P, Vc, α, D) 이고, P는 에너지 모델에 포함되는 상수(들)이며, D = {d0, d1, d2, d3, d4}이므로, 임의의 Vc에 대응하여 T x E를 최소화시키는 α 가 결정될 수 있다.
주행 파라미터 결정 장치(320)는 복수의 주행속도 후보들 중 T x E의 값을 최소화시키는 후보를 선택함으로써, 최종적으로 (Vc1, α)를 결정할 수 있다.
이처럼, 주행 파라미터 결정장치(320)는 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지를 곱한 결과를 최소화 시키도록, 주행속도 및 등가속도를 결정할 수 있다.
도면에 도시하지 않았으나, 일 실시예에 따르면, 주행 파라미터 결정 장치(320)는 현재의 주행속도 대비 주행속도(Vc1)에 도달하는데 소요되는 초기 시간 T0 및/또는 초기 에너지 E0를 추가적으로 고려할 수 있다. 예를 들어, 현재의 주행속도에서 주행속도(Vc1)에 도달하기까지 등가속도(α)로 주행되며, 이 경우의 초기 시간 T0와 초기 에너지 E0가 계산될 수 있다. 주행 파라미터 결정 장치(320)는 T0 x E0 + T x E가 최소화되도록 (Vc1, α)를 결정할 수 있다.
도면에 도시하지 않았으나, 일 실시예에 따르면, 등가속도는 오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도, 및 내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도를 포함할 수 있다. 이 경우, 제1 등가속도는 α로 지시되고, 제2 등가속도는 β로 지시될 수 있다. 주행 파라미터 결정장치(320)는 T x E를 최소화시키는 (α, β)를 결정할 수 있다.
도면에 도시하지는 않았으나, 일 실시예에 따르면, 주행 파라미터 결정장치는 오르막 경사로에 진입하기에 앞서 속도를 올리도록 유도할 수 있다. 이 때, 진입 속도를 올리는 비율은 오르막 경사로의 시작지점의 고도와 오르막 경사로의 종료지점의 고도 사이의 차를 경사로 나눈 값에 비례할 수 있다.
전술한 실시예들은 서로 조합된 형태로 다양하게 응용될 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따라 결정된 주행 파라미터를 설명하는 도면이다. 도 4를 참조하면, 주행 파라미터 결정장치에 의하여 결정된 주행속도(Vc1) 및 등가속도(α)에 따라, 경로의 진행상황에 따라 변하는 전기자동차의 속도가 도시된다.
예를 들어, 주행 파라미터 결정 장치는 첫 번째 평지로에서 Vc1으로 주행하다가, 오르막 경사로에서 음의 등가속도(-α)로 주행하고, 두 번째 평지로에서 Vc2로 주행하며, 내리막 경사로에서 양의 등가속도(α)로 주행하고, 세 번째 평지로에서 Vc3로 주행하도록, 주행 파라미터들을 결정할 수 있다.
도 3을 통하여 전술한 것과 같이, 주행 파라미터 결정 장치는 복수의 Vc1의 후보들 각각에 대응하여 도 4와 유사한 형태의 주행 궤적(trajectory)을 결정할 수 있다. 예를 들어, Vc1의 크기에 따라서 평지로 구간의 그래프가 y축 방향으로 평행이동 될 수 있고, 등가속도(α)의 크기에 따라서 경사로 구간의 그래프의 기울기가 변할 수 있다.
또한, Vc1의 크기와 등가속도(α)의 크기가 변함에 따라, 각 구간을 주행하는 시간이 변할 수 있다. 주행 파라미터 결정 장치는 전기자동차의 에너지 모델에 기초하여, 각 후보에 대응하는 주행 궤적이 요구하는 에너지를 결정할 수 있다. 주행 파라미터 결정 장치는 최소 에너지를 요구하는 주행 궤적의 후보를 선택할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따라 결정된 주행속도(Vc1)가 외부요인에 의하여 변경되는 경우, 새로운 주행속도(Vc1') 및 새로운 등가속도(α')를 결정하는 방법을 설명하는 도면이다. 외부요인은 신호대기나 교통정체 등 다양한 교통상황을 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 주행 파라미터 결정장치는 T x E를 최소화시키는 주행속도(Vc1) 및/또는 등가속도(α)가 외부요인으로 인하여 유지되기 어렵다는 것을 인지할 수 있다. 이 경우, 주행 파라미터 결정장치는 외부요인으로 인한 제한(예를 들어, 실시간 교통정보를 통한 주행속도의 상한 등)을 고려하여, 남은 경로에 대응한 새로운 주행속도(Vc1') 및 새로운 등가속도(α')를 결정할 수 있다. 남은 경로에 대응한 새로운 주행속도(Vc1') 및 새로운 등가속도(α')를 결정하는 방법에는 도 1 내지 도 3을 통하여 설명한 사항들이 그대로 적용될 수 있으며, 새로운 주행속도 후보들을 획득할 때 외부요인으로 인한 제한이 고려될 수 있다.
예를 들어, 주행 파라미터 결정장치는 첫 번째 평지로에서 주행속도(Vc1)으로 주행 중 교통체증으로 인하여 감속을 해야 하는 상황에 놓일 수 있다. 주행 파라미터 결정장치는 해당 위치를 기점으로 하여, 남은 경로에 대하여 도 1 내지 도 3의 동작들을 수행함으로써 새로운 주행 파라미터들을 결정할 수 있다.
도면에 도시하지 않았으나, 일 실시예에 따른 주행 파라미터 결정장치는 주행 파라미터를 결정하기 위하여 시간 제한 정보를 더 고려할 수 있다.
보다 구체적으로, 주행 파라미터 결정 장치는 전기자동차의 에너지 모델을 이용하여, 복수의 주행속도 후보들 각각에 대응하여 T x En 의 값을 최소화시키는 등가속도(α)를 결정할 수 있다. 예를 들어, T x En = (d0/Vc1 + d1/Va1 + d2/Vc2 + d3/Va2 + d4/Vc3) x f(P, Vc)n = g(P, Vc, α, D) 이고, P는 에너지 모델에 포함되는 상수(들)이며, D = {d0, d1, d2, d3, d4}이므로, 임의의 Vc에 대응하여 T x En 을 최소화시키는 α 가 결정될 수 있다.
주행 파라미터 결정 장치는 복수의 주행속도 후보들 중 T가 제한 정보에 관한 조건을 만족하면서, T x En 의 값을 최소화시키는 후보를 선택함으로써, 최종적으로 (Vc1, α)를 결정할 수 있다. 이처럼, 주행 파라미터 결정장치(320)는 제한 정보에 관한 조건을 만족하면서, 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지의 n승(n>1)을 곱한 결과를 최소화 시키도록, 주행속도 및 등가속도를 결정할 수 있다.
도면에 도시하지 않았으나, 일 실시예에 따른 주행 파라미터 결정장치는 주행 요금을 결정하는 실시예에도 활용될 수 있다. 이 경우, 주행 파라미터 결정장치는 주행요금 결정장치의 일 모듈로 동작할 수 있다.
보다 구체적으로, 주행 파라미터가 결정되면, 주행요금 결정장치는 주행 파라미터에 기초한 주행 결과에 기초하여 주행요금을 결정할 수 있다. 일 예로, 주행요금 결정장치는 기본 주행 파라미터에 따른 주행 결과와 선호 정보에 기초하여 결정된 주행 파라미터에 따른 주행 결과 사이의 차이에 기초하여, 주행요금의 할인 혹은 할증 비율을 결정할 수 있다. 기본 주행 파라미터는 미리 정해진 기본 선호 정도에 기초하여 결정된 주행 파라미터일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기본 선호 정도에 대응하여 n=2로 설정될 수 있다. 이 경우, 주행요금 결정장치는 T x E2 을 최소화 시키는 기본 주행 파라미터를 결정할 수 있다.
만약 사용자가 에너지 최적화를 선호하는 경우 n=3으로 설정될 수 있다. 이 경우, 주행요금 결정장치는 T x E3 을 최소화 시키는 에너지 최적화 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 주행요금 결정장치는 기본 주행 파라미터에 따라 소요되는 주행시간 대비 에너지 최적화 주행 파라미터에 따라 소요되는 주행시간의 증가율(△T)에 비례하여 할인 비율을 결정할 수 있다.
만약 사용자가 시간 최적화를 선호하는 경우 n=1로 설정될 수 있다. 이 경우, 주행요금 결정장치는 T x E 를 최소화 시키는 시간 최적화 주행 파라미터를 결정할 수 있다. 주행요금 결정장치는 기본 주행 파라미터에 따라 소요되는 주행시간 대비 시간 최적화 주행 파라미터에 따라 소요되는 주행시간의 감소율의 제곱(△T 2)에 비례하여 할증 비율을 결정할 수 있다.
만약 사용자가 추가적으로 시간을 단축시키기를 원하는 경우, 주행요금 결정장치는 내리막 경사에서 회생제동의 사용을 줄이도록 주행 파라미터를 결정함으로써, 추가적으로 시간을 단축시킬 수 있다. 이 경우, 주행요금 결정장치는 추가적인 주행시간의 감소율의 제곱(△T 2)에 비례하여 할증 비율을 결정할 수 있다.
주행요금 결정장치는 할인 혹은 할증 비율에 미리 정해진 상수를 곱함으로써, 주행요금을 조절할 수 있다.
자율주행 전기자동차의 경우, 주행요금 결정장치에 의하여 결정된 주행속도로 주행하도록 제어될 수도 있다. 예를 들어, 주행요금 결정장치는 자율주행 택시 혹은 자율주행 택배 트럭 등에 적용될 수 있다. 주행요금 결정장치는 현재의 배터리 상황과 도로 정보 등을 활용하여, 고객의 시간이 늘어나는 것에 대한 고객의 동의를 얻은 뒤 할인된 요금을 과금할 수 있다. 또는, 주행요금 결정장치는 고객의 시간이 절약되는 것에 대한 고객의 동의를 얻은 뒤 할증된 요금을 과금할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 주행요금 결정장치는 에너지 모델을 이용하여, 복수의 주행속도 후보들 각각에 대응하여 T x En 의 값을 최소화시키는 등가속도(α)를 결정할 수 있다.
예를 들어, T x En = (d0/Vc1 + d1/Va1 + d2/Vc2 + d3/Va2 + d4/Vc3) x f(P, Vc)n = g(P, Vc, α, D) 이고, P는 에너지 모델에 포함되는 상수(들)이며, D = {d0, d1, d2, d3, d4}이므로, 임의의 Vc에 대응하여 T x En 을 최소화시키는 α 가 결정될 수 있다.
주행요금 결정장치는 복수의 주행속도 후보들 중 T x En 의 값을 최소화시키는 후보를 선택함으로써, 최종적으로 (Vc1, α)를 결정할 수 있다.
이처럼, 주행요금 결정장치는 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지의 n승을 곱한 결과를 최소화 시키도록, 주행속도 및 등가속도를 결정할 수 있다.
전술한 것과 같이, n을 미리 정해진 d (예를 들어, 2)로 설정함으로써, 기본 주행 파라미터가 결정될 수 있다. 이 경우, 기본 주행 파라미터에 기초한 주행 결과에 기초하여 기본 주행 요금이 결정될 수 있다. 또한, 사용자의 선호 정보에 따라 n을 설정함으로써, 사용자 선호 주행 파라미터가 결정될 수 있다. 사용자 선호 주행 파라미터에 기초한 주행 결과와 기본 주행 파라미터에 기초한 주행 결과 사이의 차이에 기초하여 주행 요금이 할인 혹은 할증될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (15)

  1. 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법에 있어서,
    상기 전기자동차의 위치 정보를 획득하는 단계;
    상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하는 단계;
    상기 경로 정보에 따른 고도 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 전기자동차의 에너지 모델 및 상기 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주행 파라미터를 결정하는 단계는
    상기 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지를 곱한 결과를 최소화 시키도록, 상기 주행속도 및 상기 등가속도를 결정하는 단계
    를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 등가속도는
    오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및
    내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도
    를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 전기자동차의 저항성분과 상기 전기자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제1 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제2 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 구동계에서의 에너지소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 고도 정보는
    상기 경로 정보에 따른 고도의 변화를 나타내는 기울기 정보를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정방법.
  8. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치에 있어서,
    상기 전기자동차의 위치 정보를 획득하는 센서; 및
    상기 위치 정보에 기초하여 결정되는 경로 정보를 획득하고,
    상기 전기자동차의 에너지 모델 및 상기 경로 정보에 따른 고도 정보에 기초하여, 평지에 해당하는 도로를 위한 주행속도 및 경사가 있는 도로를 위한 등가속도를 포함하는 주행 파라미터를 결정하는
    적어도 하나의 프로세서
    를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 경로 정보의 목적지에 도달하는데 소요되는 시간 및 상기 목적지에 도달하는데 소요되는 에너지를 곱한 결과를 최소화 시키도록, 상기 주행속도 및 상기 등가속도를 결정하는,
    전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 등가속도는
    오르막 경사가 있는 도로를 위한 제1 등가속도; 및
    내리막 경사가 있는 도로를 위한 제2 등가속도
    를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 전기자동차의 저항성분과 상기 전기자동차의 속도의 곱으로 정의되는 제1 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제1 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 모터 효율을 더 고려하여 정의되는 제2 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 에너지 모델은
    상기 제2 전력소모 모델에서, 상기 전기자동차의 구동계에서의 에너지소비를 더 고려하여 정의되는 제3 전력소모 모델에 기초하여 결정되는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 고도 정보는
    상기 경로 정보에 따른 고도의 변화를 나타내는 기울기 정보를 포함하는, 전기자동차의 주행 파라미터 결정장치.
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