KR20200034021A - 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법 - Google Patents

자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치에 관한 것으로, 차량에 장착된 복수의 센서로부터 출력되는 센싱 정보를 추측항법(DR) 정보로서 입력받는 DR 정보 입력부; 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 식별치 산출부; 상기 식별치 산출부에서 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력되는 복수의 센싱 정보에 대한 페일 여부를 판단하는 페일 판단부; 및 상기 페일 판단부에서 판단한 복수의 센싱 정보에 대한 페일 판단 결과를 조합하여 판단한 최종 판단 결과를 출력하는 판단결과 출력부;를 포함한다.

Description

자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ENSURING FAIL-SAFE FUNCTION OF AUTONOMOUS TRAVELING SYSTEM}
본 발명은 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법에 관한 것으로, 자율 주행 시스템에서 측위 정보의 신뢰성을 보장할 수 있는 강건한 측위 정보 추정을 위하여, 추측항법(Dead Reckoning: DR) 정보를 이용한 페일 세이프 기능을 갖는 자율 주행 시스템에 있어서, 상기 추측항법(DR) 정보에 대한 페일(Fail)을 감시하여 잘못된 정보의 활용을 사전에 방지함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 하는, 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 자율 주행 시스템은 GPS 및 각종센서(예 : Radar, LiDAR, Camera 등)를 이용하여 구축한 도로맵 정보와 측위 정보를 바탕으로, 이동중인 차량의 현재 위치를 추정하고, 상기 추정된 차량의 현재 위치 정보를 이용하여 차량의 자율 주행을 제어하는 시스템이다.
이러한 자율 주행 시스템에서 차량의 현재 위치를 추정하는 측위 기술로, 위성항법, 및 맵매칭 등이 있는데, 이러한 측위 기법은 차량의 주변 환경에 따라 추정된 측위 정보에 대한 신뢰성이 크게 변하는 문제점이 있으며, 이러한 측위 정보의 신뢰성 저하는 자율주행 시스템의 전체의 성능을 저하시키는 결과를 초래한다.
이와 같이, 기존의 측위 기술은 비교적 정확한 측위 정보를 추정하지만, 그 측위 정보의 신뢰성을 보장하지 못하므로, 잘못된 측위 정보가 자율 주행시스템에서 활용될 가능성을 내재하고 있다.
따라서 측위 정보의 신뢰성을 보장하도록 강건한 측위 정보 추정을 위한 페일-세이프(Fail/Safe) 기능이 필수적으로 요구된다. 아울러 상기 페일-세이프 기능 자체에 대한 신뢰성도 보장할 필요가 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2017-0107767호(2017.09.26. 공개, 차량 단말기 조작 시스템 및 그 방법)에 개시되어 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 자율 주행 시스템에서 측위 정보의 신뢰성을 보장할 수 있는 강건한 측위 정보 추정을 위하여, 추측항법(DR) 정보를 이용한 페일 세이프 기능을 갖는 자율 주행 시스템에 있어서, 상기 추측항법(DR) 정보에 대한 페일(Fail)을 감시하여 잘못된 정보의 활용을 사전에 방지함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 하는, 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치는, 차량에 장착된 복수의 센서로부터 출력되는 센싱 정보를 추측항법(DR) 정보로서 입력받는 DR 정보 입력부; 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 식별치 산출부; 상기 식별치 산출부에서 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력되는 복수의 센싱 정보에 대한 페일 여부를 판단하는 페일 판단부; 및 상기 페일 판단부에서 판단한 복수의 센싱 정보에 대한 페일 판단 결과를 조합하여 판단한 최종 판단 결과를 출력하는 판단결과 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 DR 정보 입력부는, 스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor) 정보, 휠 스피드(Wheel Speed) 센서 정보, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor) 정보, 및 기어(Gear)정보) 중 적어도 하나 이상을 입력받는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 식별치 산출부는, 페일을 판단하기 위한 식별치로서, 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 식별치 산출부는, 룰 베이스(Rule based) 기법과 모델 베이스(Model based) 기법을 이용하여 상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 식별치 산출부는, 상기 룰 베이스(Rule based) 기법으로서, 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대하여, 기 설정된 복수의 조건을 모두 만족하는 경우 정상 식별치를 출력하고, 기 설정된 복수의 조건 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 복수의 조건은, 상기 센싱 정보에 잡음이 포함되지 않은 정상적인 진단신호인지 여부, 상기 센싱 정보가 수집될 때까지의 시간이 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하는지 여부, 상기 센싱 정보가 기 설정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 값인지 여부, 및 상기 센싱 정보가 기 설정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부에 대한 조건 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 식별치 산출부는, 상기 모델 베이스(Model based) 기법으로서, 지정된 아래의 수학식1을 이용하여, 지정된 특정 센서로서 요레이트 센서의 측정치를 예측한 후, 상기 요레이트 센서의 측정치를 예측한 예측값과 상기 요레이트 센서에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여, 그 차이에 해당하는 차분치를 출력하고, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치로서 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
(수학식 1)
Figure pat00001
여기서
Figure pat00002
는 스티어링 휠 각,
Figure pat00003
는 기어비(Gear Ratio),
Figure pat00004
는 휠 길이(Wheel Length),
Figure pat00005
는 휠 속도(Wheel Speed),
Figure pat00006
는 요레이트 추정값(Yawrate Estimation),
Figure pat00007
는 요레이트 측정값(Yawrate Measurement),
Figure pat00008
는 방향(Direction),
Figure pat00009
차분치(Test Statistics)를 의미한다.
본 발명에 있어서, 상기 판단결과 출력부는, 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력되는 복수개의 센싱 정보 중, 상기 페일 판단부에서 모든 센싱 정보가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal); 룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 지정된 범위에서 근접할 경우에는 경고(Warning); 한 개 이상의 센싱 정보에서 페일이 발생하면 최종 페일(Fail);로 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 식별치 산출부, 페일 판단부, 및 판단결과 출력부가 제어부로 통합하여 기능하도록 구현된 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법은, 제어부가 차량에 장착된 복수의 센서로부터 출력되는 센싱 정보를 추측항법(DR) 정보로서 입력받는 단계; 상기 제어부가 상기 DR 정보로서 입력받은 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보로서 입력받은 복수의 센싱 정보에 대한 페일 여부를 판단하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 판단한 복수의 센싱 정보에 대한 페일 판단 결과를 조합하여 판단한 최종 판단 결과를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 DR 정보는, 스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor) 정보, 휠 스피드(Wheel Speed) 센서 정보, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor) 정보, 및 기어(Gear)정보) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 페일을 판단하기 위한 식별치로서, 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 룰 베이스(Rule based) 기법과 모델 베이스(Model based) 기법을 이용하여, 상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 룰 베이스(Rule based) 기법으로서, 상기 제어부는, 상기 DR 정보로서 입력된 각 센싱 정보에 대하여, 기 설정된 복수의 조건을 모두 만족하는 경우 정상 식별치를 출력하고, 기 설정된 복수의 조건 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 복수의 조건은, 상기 센싱 정보에 잡음이 포함되지 않은 정상적인 진단신호인지 여부, 상기 센싱 정보가 수집될 때까지의 시간이 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하는지 여부, 상기 센싱 정보가 기 설정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 값인지 여부, 및 상기 센싱 정보가 기 설정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부에 대한 조건 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 모델 베이스(Model based) 기법으로서, 상기 제어부는, 지정된 아래의 수학식1을 이용하여, 지정된 특정 센서로서 요레이트 센서의 측정치를 예측한 후, 상기 요레이트 센서의 측정치를 예측한 예측값과 상기 요레이트 센서에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여, 그 차이에 해당하는 차분치를 출력하고, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치로서 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 한다.
(수학식 1)
Figure pat00010
여기서
Figure pat00011
는 스티어링 휠 각,
Figure pat00012
는 기어비(Gear Ratio),
Figure pat00013
는 휠 길이(Wheel Length),
Figure pat00014
는 휠 속도(Wheel Speed),
Figure pat00015
는 요레이트 추정값(Yawrate Estimation),
Figure pat00016
는 요레이트 측정값(Yawrate Measurement),
Figure pat00017
는 방향(Direction),
Figure pat00018
차분치(Test Statistics)를 의미한다.
본 발명에 있어서, 상기 제어부는, 상기 DR 정보로서 입력되는 복수개의 센싱 정보 중, 상기 모든 센싱 정보가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal); 룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 지정된 범위에서 근접할 경우에는 경고(Warning); 및 한 개 이상의 센싱 정보에서 페일이 발생하면 최종 페일(Fail);로 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 자율 주행 시스템에서 측위 정보의 신뢰성을 보장할 수 있는 강건한 측위 정보 추정을 위하여, 추측항법(DR) 정보를 이용한 페일 세이프 기능을 갖는 자율 주행 시스템에 있어서, 상기 추측항법(DR) 정보에 대한 페일(Fail)을 감시하여 잘못된 정보의 활용을 사전에 방지함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 자율 주행 시스템의 블록도.
도 2는 도 1에 도시된 초기 진단 유닛에서 측위 결과의 분포도를 기반으로 수행하는 초기 진단 과정을 도식적으로 나타내는 도면.
도 3은 도 1에 도시된 단일 센서 페일-세이프 진단부에서 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행하는 과정을 도식적으로 나타내는 도면.
도 4은 도 1에 도시된 복합 센서 페일-세이프 진단부에서 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행하는 과정을 도식적으로 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템에서의 측위 결과에 대한 페일-세이프 진단 방법을 나타내는 흐름도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도.
도 7은 상기 도 6에 있어서, 식별치 산출부에서 식별치 산출을 위한 룰 베이스(Rule based) 기법을 설명하기 위한 예시도.
도 8은 상기 도 6에 있어서, 식별치 산출부에서 식별치 산출을 위한 모델 베이스(Model based) 기법을 설명하기 위한 예시도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법을 설명하기 위한 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다.
이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 자율 주행 시스템의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템은 융합 측위 모듈, 페일-세이프 진단 모듈(130) 및 출력부(150)를 포함할 수 있다.
상기 센서 융합 측위 모듈(110)은 측위 센서부(112)와 측위 산출부(114)를 포함할 수 있다.상기 측위 센서부(112)는 무인 자율 주행 차량(이하, '차량'이라함)의 현재 위치를 측정하는 것으로, 동일한 종류로 이루어진 다수의 측위 센서로 구성되거나, 서로 다른 종류로 이루어진 다수의 측위 센서로 구성될 수 있다. 측위센서는, 예를 들면, GPS 센서, Radar 센서, LiDAR 센서, Camera 센서 등일 수 있으며, 이에 한정하지 않고, 차량의 현 위치 측정과 관련된 센서라면, 그 종류에 제한이 없다.
상기 측위 산출부(114)는 상기 다수의 센서에서 측정한 위치 값을 융합하고, 융합한 결과를 사전에 제작된 도로맵에 매칭된 측위 결과를 산출한다. 상기 측위 결과는 상기 도로맵 상의 차량의 위치 정보, 상기 도로맵 상의 주행 경로 정보 및 상기 주행 경로 정보를 기반으로 하는 차선 정보 등을 포함할 수 있다.
상기 페일-세이프 진단 모듈(130)은 상기 센서 융합 측위 모듈(110)에서부터 입력된 측위 결과에 대한 페일-세이프 진단을 수행하고, 상기 측위 결과에 대해 페일 또는 이상 징후를 진단한 경우, 그에 상응하는 경고 메시지를 출력하고, 상기 측위 결과에 대해 세이프를 진단한 경우, 상기 측위 결과를 보정할 수 있다. 이에 대한 설명은 아래에서 상세히 설명한다.
상기 출력부(150)는, 상기 경고 메시지를 시각적, 청각적 또는 이들을 조합한 정보로 가공하여 출력한다. 또한, 상기 출력부(150)는 상기 페일-세이프 진단 모듈(130)에 수행한 페일-세이프 진단 결과에 따라 통과된 정상 측위 결과 또는 세이프 처리 동작에 따라 복구된 측위 결과를 도로맵에 매칭한 맵매칭 결과를 시각적, 청각적 또는 이들을 조합한 정보로 가공하여 출력한다. 이러한 출력부(150)는 비디오 출력 모듈, 오디오 출력 모듈 및 이들을 조합한 모듈일 수 있다.
비디오 출력 모듈은, 도면에 도시하지는 않았으나, 상기 경고 메시지 또는 상기 보정된 측위 결과를 영상화면에 출력 가능한 텍스트 데이터, 그래픽 데이터 등의 영상 데이터로 변환하는 영상 처리 유닛 및 상기 영상 데이터를 표시하는 표시 유닛(LCD 등)을 포함하도록 구성될 수 있으며, 상기 오디오 출력 모듈은 상기 경고 메시지 또는 상기 보정된 측위 결과를 음성 데이터(voice data)와 같은 오디오 데이터(audio data)로 변환하는 오디오 처리 유신 및 상기 오디오 데이터를 출력하는 스피커 유닛을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 도 2 내지 4를 참조하여, 전술한 상기 페일-세이프 진단 모듈(130)에 대해 상세히 설명하기로 한다.
상기 페일-세이프 진단 모듈(130)은, 상기 센서 융합 측위 모듈(110)로부터 입력되는 측위 결과에 대한 페일-세이프 진단을 수행하기 위해, 초기진단부(132), 페일-세이프 진단부(134) 및 진단결과 출력부(136)을 포함할 수 있다.
초기 진단 유닛(132)
상기 초기 진단부(132)은 상기 센서 융합 측위 모듈(110)의 센서로부터 입력되는 측위 결과의 빈도수와 분포도에 분석하여 상기 측위 결과에 대한 초기 진단, 즉, 초기 페일-세이프를 진단할 수 있다.
상기 빈도수는, 기설정된 시간 동안, 상기 측위 센서로부터 입력되는 측위 결과의 입력 횟수(측정 휫수)로 정의할 수 있다. 여기서, 상기 기 설정된 시간은, 설계에 따라 다양하게 설정될 수 있으며, 예를 들면, 500ms일 수 있다. 즉, 상기 초기 진단 유닛(132)은, 상기 기설정된 시간 동안, 상기 측위 결과의 입력 횟수를 카운팅하고, 카운팅된 입력 횟수와 기설정된 횟수(예를 들면, 5회)를 비교 분석한 결과를 토대로, 상기 측위 결과에 대한 초기 페일 발생 여부를 진단한다. 예를 들면, 입력 횟수가 5회 이상이면, 상기 측위 결과에 대한 초기 진단을 성공으로 판단하고, 입력 횟수가 5회 미만이면, 상기 측위 결과에 대한 초기진단을 페일로 판단할 수 있다.
상기 측위 결과의 빈도수에 대한 초기 진단이 완료되면, 상기 초기 진단 유닛(132)은 상기 측위 결과의 분포도를 기반으로 상기 센서 융합 측위 모듈(110)로부터 입력되는 측위 결과에 대한 초기 진단을 수행할 수 있다.
이하, 도 2의 (A)를 참조하여, 상기 측위 결과의 분포도를 기반으로 초기 진단을 수행하는 과정에 대해 설명한다.
먼저, 상기 초기 진단부(132)는 과거 시점의 측위 결과들(Pk-t1, Pk-t2, Pk-t3)을 수집하고, 상기 수집된 과거 시점의 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)이 현재 시점에서 투영(prediction)하여, 현재의 측위 결과들(이하, '추정 측위 결과들'이라 함.)을 추정한다. 여기서, 과거의 측위 결과들로부터 현재의 추정 측위 결과들을 추정하는 방법으로, 추측항법(Dead Reckoning: DR)이 이용될 수 있다.
현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)이 추정되면, 상기 초기 진단 유닛(132)은 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)과 상기 센서 융합 측위 모듈에서 실제 입력되는 현재의 측위 결과(Pk)가 나타내는 위치들이 서로 떨어진 정도를 나타내는 분포(분포도 또는 분포 영역)(22 또는 24)의 표준편차(deviation)를 계산한다.
표준편차가 계산되면, 상기 초기 진단부(132)는 상기 계산된 표준편차와 특정 임계값을 비교하여, 상기 편차가 특정 임계값 이하인 경우, 초기 진단을 성공으로 판단하고, 상기 편차가 특정 임계값을 초과하는 경우, 초기 진단을 페일로 판단한다. 이를 도식적으로 이해하면, 도 2의 (A)는 초기 진단을 페일로 판단한 경우를 예시한 것이고, 도 2의 (B)는 초기 진단을 성공으로 판단한 경우를 예시한 것이다. 즉, 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)과 현재의 측위 결과(Pk)간들의 분포 범위가 좁을수록 초기 진단을 성공으로 판단할 확률이 높음을 알 수 있다.상기 측위 결과의 빈도수 및 분포도에 대한 초기 진단을 모두 성공으로 판단하면, 상기 초기 진단부(132)는 상기 페일-세이프 진단부(134)에게 페일-세이프 진단에 대한 시작을 요청한다. 만일, 상기 측위 결과의 빈도수 및 분포도에 대한 초기 진단 중 적어도 하나를 실패하면, 상기 페일-세이프 진단 모듈(130)에서 수행하는 페일-세이프 진단은 수행되지 않는다. 한편, 상기 초기 진단 유닛(132)에 의한 초기 진단 과정은 최초 1회만 수행될 수 있다.
다시, 도 1을 참조하면, 상기 페일-세이프 진단부(134)은, 상기 초기 진단부(132)로부터의 상기 페일-세이프 진단에 대한 시작 요청 메시지(또는 시작 요청 명령)에 응답하여 페일-세이프 진단을 수행할 수 있다.
상기 페일-세이프 진단을 수행하기 위해, 상기 페일-세이프 진단부(134)는 단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)와 복합 센서 페일-세이프 진단부(134B)을 포함할 수 있다.
단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)
상기 단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)는 단일 센서 각각의 페일-세이프 진단을 수행할 수 있다. 도 3은 도 1에 도시된 단일 센서 페일-세이프 진단부에서 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행하는 과정을 도식적으로 나타낸 것으로, 도 3의 (A)는 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 성공으로 판단한 경우이고, (B)는 페일로 판단한 경우를 예시한 것이다.
단일 센서 각각의 페일-세이프 진단을 수행하기 위해, 단일 센서 각각에는 식별자가 부여될 수 있다.
상기 단일 센서 페일-세이프 진단부(1354A)는 전술한 추측항법(Dead Reckoning: DR)이용하여, 대상 단일 센서가 측정한 과거의 측위 결과들(Pk-t1, Pk-t2, Pk-t3)을 수집하고, 수집된 과거의 측위 결과들(Pk-t1, Pk-t2, Pk-t3)을 현재에서의 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)(이하, 추정 측위 결과들이라 함)을 추정하고, 추정된 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)과 현재에서 실제 측정된 현재의 측위 결과(Pk)를 비교하여 페일 발생 여부를 진단할 수 있다. 이때, 페일을 진단하기 위한 임계값이 설정될 수 있으며, 상기 임계값은 현재의 측위 결과(Pk)를 기준으로 상기 대상 단일 센서의 스펙에 정의된 허용 오차 범위(30)(이하, 페일 허용 오차 범위 또는 제1 페일 허용 오차 범위)일 수 있다.
상기 대상 단일 센서에 대한 페일 발생 여부를 진단하는 방법은, 예를 들면, 도 3의 (A)와 같이, 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)의 분포영역(위치 분포도, 분포도 또는 제1 분포도)(
Figure pat00019
)의 전체가 상기 페일 허용 오차 범위(30) 내에 존재하면, 페일-세이프 진단을 성공으로 판단한다. 성공으로 판단되면, 상기 현재의 측위 결과(Pk)는 정상 측위 결과로 결정할 수 있다.
반대로, 도 3의 (B)와 같이, 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)의 분포 영역의 전체가 상기 페일 허용 오차 범위(30)를 밖에 존재하면, 페일-세이프 진단을 페일로 진단한다. 만일 페일로 진단되는 경우, 세이프 처리동작을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 세이프 처리동작은 페일로 진단된 측위 결과를 복구하는 처리 동작으로, 예를 들면, 현재의 측위 결과(Pk)는 폐기하고, 현재의 추정측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3) 중에서 어느 하나의 측위 결과를 선택하고, 선택된 측위결과를 상기 폐기된 현재의 측위 결과(Pk)를 복구한 측위 결과로 결정할 수 있다. 또는 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)이 각각 나타내는 위치들을 연결하는 도형을 생성하고, 생성된 도형의 중심 위치를 상기 폐기된 현재의 측위결과(Pk)를 복구한 측위 결과로 결정할 수 있다.
이와 같이, 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)로부터 상기 폐기된 현재의 측위 결과(Pk)를 복구한 측위 결과로 결정하는 것은 앞서 진행한 초기 진단 과정을 통과했기 때문이다.
적어도 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)은 정상적인 측위 결과로 보아도 무방하므로, 이러한 추정 측위 결과들을 이용하여 복구 데이터를 결정하는 세이프 처리 동작을 수행할 있는 것이다.
한편, 현재의 추정 측위 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)의 분포 영역(
Figure pat00020
, 분포도)의 일부가 상기 페일 허용 오차 범위(30) 내에 존재하는 경우는, 완전한 페일로 진단할 수 없는 상황이다. 따라서 이 경우도 현재의 측위 결과(Pk)를 정상적인 측위 결과로 판단할 수 있으며, 전술한 바와 같은 측위 결과를 복구하는 세이프 처리동작은 수행하지 않는다. 다만, 이상 징후 발생을 의심할 수 있는 경고 상황으로 진단할 수 있다.
이상과 같이, 상기 단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)에 의해 페일-세이프 진단이 완료되면, 상기 단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)는 성공으로 판단된 각 단일 센서의 측위 결과 또는 세이프 처리 동작에 의한 복구된 측위 결과를 상기 복합 센서 페일-세이프 진단부(134B)에 전달함과 동시에, 상기 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단에 대한 시작을 요청할 수 있다.
상기 복합 센서 페일-세이프 진단부(134B)
상기 복합 센서 페일-세이프 진단부(134B)는 상기 단일 센서 페일-세이프 진단부(134A)의 요청에 응답하여, 서로 다른 종류의 단일 센서들을 포함하는 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행할 수 있다. 도 4은 도 1에 도시된 복합 센서 페일-세이프 진단부에서 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행하는 과정을 도식적으로 나타낸 것으로, 도 4의 (A)는 복합 센서에 포함된 모든 단일 센서들에 대한 페일-세이프 진단을 성공으로 판단한 경우이고, (B)는 복합 센서에 포함된 모든 단일 센서들 중에서 일부 단일 센서만이 성공으로 판단되고, 나머지 단일 센서들은 페일로 판단한 경우를 예시한 것이다.
상기 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단 과정은 전술한 분포도를 기반으로 하는 초기 진단 과정과 유사할 수 있다.
상기 복합 센서가 제1 내지 제3 센서(센서#1, 센서#2 및 센서#3)를 포함하는 것으로 가정할 때, 각 센서(센서#1, 센서#2 및 센서#3)에서 현재를 기준으로 가장 최근에 측정한 과거의 측위 결과들(Pk-t1, Pk-t2, Pk-t3)을 수집하고, 수집된 가장 최근에 측정한 과거의 측위 결과들(Pk-t1, Pk-t2, Pk-t3)을 추측 항법(DR)에 따라 현재에 투영하여, 현재의 추정 측정 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)을 추정한다.
이후, 추정된 현재의 추정 측정 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3)의 분포도(
Figure pat00021
)(분포 영역, 위치 분포 또는 제2 분포도)의 표준 편차를 계산한 후, 표준편차와 페일 허용 오차 범위(제2 페일 허용 오차 범위)를 나타내는 임계값을 비교하여, 표준 편차가 상기 임계값 이하인 경우(도 4의 (A)), 즉, 현재의 추정 측정결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3) 모두가 페일 허용 오차 범위(40) 내에 존재하는 경우, 상기 현재의 추정 측정 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3) 모두를 성공으로 판단하고, 표준편차가 상기 임계값을 초과하는 경우, 상기 현재의 추정 측정 결과들(P’k-t1, P’k-t2, P’k-t3) 모두를 페일로 진단한다.
한편, 도 4의 (B)와 같이, 복합 센서에 포함된 센서들(센서#1, 센서#2 및 센서#3) 중에서 일부 센서(이하, 제1 센서(센서#1))에서 측정한 측위 결과를 현재에 투영한 추정 측위 결과(P’k-t1)가 페일 허용 오차 범위(40)에 존재하는 경우, 페일로 진단하지 않고, 세이프 처리 동작을 수행하여, 상기 추정 측위 결과(P’k-t1)를 페일로 판단되는 나머지 추정 측위 결과들(P’k-t2, P’k-t3)을 복구한 추정 측위 결과(P’k-t1)로 결정한다. 이때, 페일 허용 오차 범위(40)에 존재하는 추정 측위결과가 복수인 경우, 페일 허용 오차 범위(40)에 존재하는 복수의 추정 측위 결과를 생성한 각각 센서들 중 신뢰도가 가장 높은 센서로부터 추정된 추정 측위 결과를 복구된 측위 결과로 결정하는 세이프 처리 동작을 수행할 수 있다. 여기서, 신뢰도가 가장 높은 센서는 각 센서의 스펙에 존재하는 허용 오차 범위가 가장 작은 센서로 정의할 수 있다. 한편, 상기 페일 허용 오차 범위에 존재하는 센서들을 식별하기 위해 다양한 기하학적 방법이 활용될 수 있다.
진단결과 출력부(136)
다시 도 1을 참조하면, 상기 페일-세이프 진단부(134)에 의해 단일 센서 및 복합 센서에 대한 모든 페일-세이프 진단이 완료되면, 상기 진단결과 출력부(136)는 그 진단 결과를 다수의 페일 레벨로 분류된 아래의 테이블을 참조하여, 그 진단 결과에 대응하는 메시지를 사용자에게 제공할 수 있다.
Figure pat00022
위의 표 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 페일-세이프 진단 결과에 따른 페일 레벨을 정의한 표이다.
일 예에서, 페일 레벨은 4단계로 구성될 수 있다. Level0는 측위 결과가 정상인 경우이다. 즉, 초기 진단, 단일 센서 및 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단에서 모두 성공으로 판단된 경우이다. Level1은 이상 징후 경고를 나타내는 경우이다. 즉, 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단에서 추정 측정 결과의 분포 영역(
Figure pat00023
)과 페일 오차 범위(30)가 일부 겹치는 경우이다. Level2은 페일-세이프 진단에서 세이프 처리가 가능한 페일이 발생한 경우이다. Level2은 세이프 처리가 불가능한 Fail이 발생한 경우이다. Level 0, 1, 2는 Fail이 발생한 경우에는 측위 결과의 사용이 가능하지만 Level 3은 측위결과의 사용이 불가능하며 시스템은 다시 초기화 진단을 진행하게 된다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템에서의 측위 결과에 대한 페일-세이프 진단 방법을 나타내는 흐름도로서, 아래의 각 단계를 설명함에 있어, 전술한 도 1 내지 4를 참조하여 설명한 내용과 중복된 내용은 간략하게 설명하거나 생략하기로 한다.
도 5를 참조하면, 먼저, 단계 S510에서, 상기 센서 융합 측위 모듈(110)에 포함된 단일 센서로부터 입력되는 측위 결과의 빈도수와 분포도를 분석하여 상기 측위 결과에 대한 초기 진단을 수행한다. 이러한 초기 진단은 각 센서 별로 최초 1회 수행될 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 빈도수는, 기설정된 시간 동안, 상기 측위 센서로부터 입력되는 측위 결과의 입력 횟수(측정 휫수)일 수 있다. 이 경우, 예를 들면, 입력 횟수가 5회 이상이면, 상기 측위 결과에 대한 초기 진단을 성공으로 판단하고, 입력 횟수가 5회 미만이면, 상기 측위 결과에 대한 초기 진단을 페일로 판단할 수 있다.
상기 빈도수에 대한 초기 진단이 완료되면, 상기 측위 결과의 분포도를 기반으로 초기 진단을 수행할 수 있다. 구체적으로, 과거 시점의 측위 결과들(P’k-t2, P’k-t3)을 현재 시점에서 투영(prediction)한 추정 측위 결과들과 상기 센서에서 실제 입력되는 현재의 측위 결과(Pk)가 나타내는 위치들이 서로 떨어진 정도를 나타내는 분포(분포도 또는 분포 영역)(22 또는 24)의 표준편차(deviation)를 계산하고, 계산된 표준편차와 특정 임계값을 비교한다.
상기 편차가 특정 임계값 이하인 경우, 초기 진단을 성공으로 판단하고, 상기 편차가 특정 임계값을 초과하는 경우, 초기 진단을 페일로 판단한다.
상기 측위 결과의 빈도수와 분포도를 기반으로 하는 초기 진단을 모두 성공하면, 단계 S520에서, 상기 초기 진단 이후에 단일 센서로부터 입력되는 과거시점의 측위 결과들을 현재 시점에 투영한 추정 측위 결과들과 상기 단일 센서로부터 현재 입력되는 현재 시점의 측위 결과로 이루어진 제1 분포도를 이용하여 상기 단일 센서에 대한 페일-세이프(fail-safe) 진단을 수행한다.
구체적으로, 상기 제1 분포도의 표준 편차와 상기 현재의 측위 결과를 기준으로 상기 단일 센서에 정의된 제1 페일 허용 오차 범위를 나타내는 임계값을 비교 분석한 결과에 기초하여, 상기 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행한다. 예를 들면, 상기 표준 편차가 상기 임계값을 초과하면, 상기 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 페일로 판단하고, 상기 표준 편차가 상기 임계값 이하이면, 상기 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단을 성공 또는 세이프 처리 가능한 경우로 판단한다.
상기 단일 센서에 대한 페일-세이프(fail-safe) 진단이 성공 또는 세이프 처리 가능한 경우로 판단되면, 단계 S530에서, 상기 단일 센서를 포함하는 복합 센서들 각각으로부터 현재를 기준으로 가장 최근에 측정한 측위 결과들을 현재 시점에 투영한 추정 측위 결과들로 이루어진 제2 분포도를 분석하여, 상기 복합 센서들에 대한 페일-세이프 진단을 수행한다.
구체적으로, 상기 제2 분포도의 표준 편차와 사전에 정의된 제2 페일 허용 오차 범위를 나타내는 임계값을 비교 분석한 결과에 기초하여, 상기 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단을 수행한다. 예를 들면, 상기 표준 편차가 상기 임계값을 초과하면, 상기 복합 센서들 모두에 대한 페일-세이프 진단을 페일로 판단하고, 상기 표준 편차가 상기 임계값 이하이면, 상기 복합 센서들 모두에 대한 페일-세이프 진단을 성공으로 판단한다.
이어, 상기 복합 센서들 모두에 대한 페일-세이프 진단을 완료하면, 단계 S540에서, 그 진단 결과를 출력한다.
진단 결과는, 예를 들면, 4 단계의 페일 레벨(Level0~ Level3)로 구성된 메시지 형태로 출력될 수 있다.
Level0는 측위 결과가 정상인 경우이다. 즉, 초기 진단, 단일 센서 및 복합 센서에 대한 페일-세이프 진단에서 모두 성공으로 판단된 경우이다.
Level1은 이상 징후 경고를 나타내는 경우이다. 즉, 단일 센서에 대한 페일-세이프 진단에서 추정 측정 결과의 분포 영역(
Figure pat00024
)과 페일 오차 범위(30)가 일부 겹치는 경우이다. Level2은 페일-세이프 진단에서 세이프 처리가 가능한 페일이 발생한 경우이다. Level2은 세이프 처리가 불가능한 Fail이 발생한 경우이다. Level 0, 1, 2는 Fail이 발생한 경우에는 측위 결과의 사용이 가능하지만 Level 3은 측위결과의 사용이 불가능하며 시스템은 다시 초기화 진단을 진행하게 된다.
한편, 페일-세이프 기능을 갖는 자율 주행 시스템을 나타내는 도 1의 블록도는 발명의 원리를 기능적 관점에서 구체화한 것으로 이해해야 한다. 이와 유사하게, 도 5의 흐름도는 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.
프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 도 1의 블록들은 전용 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다.
도 1의 블록들이 프로세서에 의해 구현될 때, 도 1에 도시된 블록들의 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.
하지만 상기 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한 페일 세이프 기능은 기준정보인 추측항법(Dead Reckoning: DR) 정보에 대한 페일(Fail)을 감지하지 않고, 무조건 참값(True 값)으로 가정하고 페일 세이프 기능을 수행하기 때문에, 잘못된 추측항법(DR) 정보가 사용될 가능성이 있다. 따라서 결과적으로 상기 페일 세이프 기능에 대한 신뢰성이 떨어질 수 있다.
참고로 상기 추측항법(DR) 정보는 상기 추측항법(DR)에 이용하는 센싱 정보를 의미하는 것으로서, 상기 추측항법(DR)은 차량이 터널이나 지하주차장 등의 GPS 신호를 수신할 수 없는 음영구간에 진입할 경우, 차량에 장착된 복수의 센서를 통해 검출된 센싱 정보를 이용해 차량의 위치와 경로를 추정하는 방법이다. 그런데 이러한 추측항법(DR)은 적용 시간이 길어짐에 따라 센서들의 드리프트 오차가 무한대로 누적되는 문제점이 있다.
따라서 이하 본 실시예에서는 상기와 같이 추측항법(DR) 정보를 이용한 페일 세이프 기능을 갖는 자율 주행 시스템에 있어서, 상기 추측항법(DR) 정보에 대한 페일(Fail)을 감시하여 잘못된 정보의 활용을 사전에 방지함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 하는, 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치 및 방법을 제공한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치의 개략적인 구성을 보인 예시도이다.
도 6을 참조하면, 본 실시예에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치는, DR 정보 입력부(200), 식별치 산출부(310), 페일(Fail) 판단부(320), 및 판단결과 출력부(330)를 포함한다.
이하 본 실시예에서 설명의 편의상 상기 식별치 산출부(310), 페일(Fail) 판단부(320), 및 판단결과 출력부(330)의 기능에 대해서 개별적인 구성요소로서 설명하지만, 상기 식별치 산출부(310), 페일(Fail) 판단부(320), 및 판단결과 출력부(330)의 기능은 제어부(300)에서 통합 실시될 수 있음에 유의한다.
상기 DR 정보 입력부(200)는 차량에 장착된 복수의 차량 센서(예 : 스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor), 휠 스피드(Wheel Speed) 센서, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor)) 및 기어(Gear)정보를 입력받는다.
상기 식별치 산출부(310)는 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치(또는 식별값, 진단치)를 산출한다.
상기 식별치 산출부(310)는 두 가지 기법(예 : Rule based 기법, Model based 기법)을 이용하여 상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치(또는 식별값)를 산출한다.
도 7은 상기 도 6에 있어서, 식별치 산출부에서 식별치 산출을 위한 룰 베이스(Rule based) 기법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7을 참조하면, 상기 룰 베이스(Rule based) 기법은, 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대하여, 기 설정된 복수의 조건(예 : 센서 진단신호, 측정 시간지연, 최대/최소값, 증분값) 비교를 통해 지정된 식별치(예 : 1 or 0)를 출력한다.
예컨대 추측항법(DR) 정보가 입력되면, 상기 식별치 산출부(310)는 상기 입력된 추측항법(DR) 정보(즉, 센싱 정보)에 잡음(Noise) 등이 포함되지 않은 정상적인 진단신호인지 여부를 체크한다(S601).
만약 상기 진단신호 여부를 체크(S601)한 결과, 정상적인 진단신호가 아닌 경우(S601의 아니오), 기 설정된 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다(S606).
한편 상기 진단신호 여부를 체크(S601)한 결과, 정상적인 진단신호인 경우(S601의 예), 상기 추측항법(DR) 정보(즉, 센싱 정보)가 수집될 때까지의 시간을 계산하여 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하는지 체크한다(S602).
만약 상기 시간지연 여부를 체크(S602)한 결과, 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하였을 경우(S602의 아니오), 기 설정된 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다(S606).
한편 상기 시간지연 여부를 체크(S602)한 결과, 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하지 않았을 경우(S602의 예), 상기 추측항법(DR) 정보(즉, 센싱 정보)가 기 설정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 값인지 아니면 최대값과 최소값 사이의 값인지를 체크한다(S603).
만약 상기 최대값이나 최소값을 벗어나는지 여부를 체크(S603)한 결과, 지정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 경우(S603의 아니오), 기 설정된 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다(S606).
한편 상기 최대값이나 최소값을 벗어나는지 여부를 체크(S603)한 결과, 지정된 최대값이나 최소값을 벗어나지 않았을 경우(S603의 예), 상기 추측항법(DR) 정보(즉, 센싱 정보)가 기 설정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아니면 그 이하로 증가된 값인지를 체크한다(S604).
만약 상기 지정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부를 체크(S604)한 결과, 지정된 증분값 보다 증가된 값인 경우(S604의 아니오), 기 설정된 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다(S606).
그러나 상기 지정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부를 체크(S604)한 결과, 지정된 증분값 보다 증가된 값이 아닌 경우(S604의 예), 기 설정된 정상 식별치(예 : 1)를 출력한다(S605).
상기와 같이 식별치 산출부(310)는 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대하여, 기 설정된 복수의 조건(예 : 센서 진단신호, 측정 시간지연, 최대/최소값, 증분값)을 모두 만족하는 경우 정상 식별치(예 : 1)를 출력하고, 기 설정된 복수의 조건(예 : 센서 진단신호, 측정 시간지연, 최대/최소값, 증분값) 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다.
도 8은 상기 도 6에 있어서, 식별치 산출부에서 식별치 산출을 위한 모델 베이스(Model based) 기법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8을 참조하면, 상기 모델 베이스(Model based) 기법은 수학적 모델에 근거하여 특정 센서(예 : 요레이트 센서)의 측정치를 예측(추정)한 후(S701), 상기 특정 센서(예 : 요레이트 센서)의 측정치를 예측한 값(즉, 예측값)과 상기 특정 센서(예 : 요레이트 센서)에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여(S702), 그 차이에 해당하는 값(즉, 차분치 또는 진단치)을 출력한다(S703).
참고로 상기 특정 센서(예 : 요레이트 센서)의 측정치를 예측(추정)하기 위하여 아래의 수학식 1을 이용하여 산출할 수 있으며, 상기 차분치는 아래의 수학식 2를 이용하여 산출할 수 있다.
Figure pat00025
Figure pat00026
여기서
Figure pat00027
는 스티어링 휠 각,
Figure pat00028
는 기어비(Gear Ratio),
Figure pat00029
는 휠 길이(Wheel Length),
Figure pat00030
는 휠 속도(Wheel Speed),
Figure pat00031
는 요레이트 추정값(Yawrate Estimation),
Figure pat00032
는 요레이트 측정값(Yawrate Measurement),
Figure pat00033
는 방향(Direction),
Figure pat00034
차분치(Test Statistics)를 의미한다.
상기와 같이 모델 베이스(Model based) 기법에서 측정치를 검출하는 센서는 요레이트 센서이며, 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 4개의 센싱 정보 중 나머지 3개의 센싱 정보를 조정하여 요레이트 예측치를 산출한다. 그리고 상기 요레이트 센서의 실제 측정치와 상기 예측치를 차분하여 최종적인 식별치를 출력하는 것이다.
상기 페일 판단부(320)는 상기 식별치 산출부(310)에서 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 4개의 센싱 정보에 대한 페일(Fail) 여부를 판단한다.
예컨대 상기 페일 판단부(320)는 상기 식별치 산출부(310)에서 출력된 식별치가 1이면 정상, 0이면 페일(Fail)(또는 오류)로 판단한다.
한편 상기 모델 베이스(Model-based) 기법을 통해 산출된 값(즉, 차분치)은 페일(Fail) 판단이 불가하기 때문에, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치(또는 식별값)(예 : 1 or 0)를 출력할 수 있다. 이에 따라 상기 페일 판단부(320)는 상기 식별치 산출부(310)에서 출력된 최종 식별치가 1이면 정상, 0이면 페일(Fail)(또는 오류)로 판단한다.
이때 상기 임계치는 아래의 수학식 3을 이용하여 산출할 수 있다.
Figure pat00035
여기서
Figure pat00036
는 요레이트 센서 노이즈,
Figure pat00037
는 차분치,
Figure pat00038
는 임계치,
Figure pat00039
는 요레이트 센서의 마진,
Figure pat00040
는 스피드 센서의 마진을 의미한다.
이때 상기 요레이트 센서와 휠스피드 센서의 마진은 튜닝 파라미터로서, 페일(Fail) 판단의 민감도를 결정할 수 있는 값이다.
상기 판단결과 출력부(330)는 상기 페일 판단부(320)에서 판단한 페일(Fail) 판단 결과를 출력한다.
이때 추측항법(DR) 정보의 경우 최종 측위 결과의 기준정보로서 활용되므로 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 복수개(예 : 4개)의 센서 중, 어느 한 개의 센서라도 페일(Fail)이 발생할 경우 해당 시점의 추측항법(DR) 정보는 사용이 불가능하다.
예컨대 상기 판단결과 출력부(330)는 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 복수개(예 : 4개)의 센서 중, 상기 페일 판단부(320)에서 모든 센서(또는 센싱 정보)가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal), 룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 지정된 범위에서 근접할 경우에는 경고(Warning), 한 개 이상의 센서(또는 센싱 정보)에서 페일(Fail)이 발생하면 최종 페일(Fail)로 출력한다.
상기 판단결과 출력부(330)에서 출력하는 결과(예 : 정상, 경고, 페일)는, 상기 도 1에서 설명한 센서 융합 측위 모듈(110)로 출력할 수 있으며, 이에 따라 만약 상기와 같이 최종 페일(Fail)로 출력되는 경우, 이 시점의 추측항법(DR) 정보는 맵 매칭의 페일 세이프(Fail/Safe) 기능에 활용하지 않도록 함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 제어부(300)는 DR 정보 입력부(200)를 통해 복수의 추측항법(DR) 정보(예 : 스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor), 휠 스피드(Wheel Speed) 센서, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor), 기어(Gear)정보)를 입력받는다(S801).
또한 상기 제어부(300)는 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치(또는 식별값)를 산출한다.
이때 상기 제어부(300)는 상술한 두 가지 기법(예 : Rule based 기법, Model based 기법)을 이용하여 상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치(또는 식별값)를 산출할 수 있다.
또한 상기 제어부(300)는 상기 룰 베이스(Rule based) 기법을 통해, 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대하여, 기 설정된 복수의 조건(예 : 센서 진단신호, 측정 시간지연, 최대/최소값, 증분값)을 모두 만족하는 경우 정상 식별치(예 : 1)를 출력하고, 기 설정된 복수의 조건(예 : 센서 진단신호, 측정 시간지연, 최대/최소값, 증분값) 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치(예 : 0)를 출력한다.
또한 상기 제어부(300)는 모델 베이스(Model based) 기법을 통해, 특정 센서(예 : 요레이트 센서)의 측정치를 예측(추정)한 후, 상기 특정 센서(예 : 요레이트 센서)의 측정치를 예측한 값(즉, 예측값)과 상기 특정 센서(예 : 요레이트 센서)에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여, 그 차이에 해당하는 값(즉, 차분치)을 출력한다.
이때 상기 모델 베이스(Model-based) 기법을 통해 산출된 값(즉, 차분치)은 페일(Fail) 판단이 불가하기 때문에, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치(또는 식별값)(예 : 1 or 0)를 출력할 수도 있다.
또한 상기 제어부(300)는 상기 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 복수의 센서(또는 센싱 정보)에 대한 페일(Fail) 여부를 판단한다(S803).
예컨대 상기 페일 판단부(320)는 상기 식별치 산출부(310)에서 출력된 식별치(또는 최종 식별치)가 1이면 정상, 0이면 페일(Fail)(또는 오류)로 판단한다.
그리고 상기 제어부(300)는 상기 판단한 페일(Fail) 판단 결과를 출력한다(S804).
예컨대 상기 제어부(300)는 상기 DR 정보 입력부(200)를 통해 입력되는 복수개(예 : 4개)의 센서(또는 센싱 정보) 중, 모든 센서(또는 센싱 정보)가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal), 룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 근접할 경우에는 경고(Warning), 한 개 이상의 센서(또는 센싱 정보)에서 페일(Fail)이 발생하면 최종 페일(Fail)로 출력한다.
이때 상기 출력하는 결과(예 : 정상, 경고, 페일)는, 상기 도 1에서 설명한 센서 융합 측위 모듈(110)로 출력할 수 있으며, 이에 따라 만약 상기와 같이 최종 페일(Fail)로 출력되는 경우, 이 시점의 추측항법(DR) 정보는 맵 매칭의 페일 세이프(Fail/Safe) 기능에 활용하지 않도록 함으로써, 페일 세이프 기능의 신뢰성을 더욱 보장하고 향상시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.
이상으로 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
200 : DR 정보 입력부
300 : 제어부
310 : 식별치 산출부
320 : 페일 판단부
330 : 판단결과 출력부

Claims (17)

  1. 차량에 장착된 복수의 센서로부터 출력되는 센싱 정보를 추측항법(DR) 정보로서 입력받는 DR 정보 입력부;
    상기 DR 정보 입력부를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 식별치 산출부;
    상기 식별치 산출부에서 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보 입력부를 통해 입력되는 복수의 센싱 정보에 대한 페일 여부를 판단하는 페일 판단부; 및
    상기 페일 판단부에서 판단한 복수의 센싱 정보에 대한 페일 판단 결과를 조합하여 판단한 최종 판단 결과를 출력하는 판단결과 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 DR 정보 입력부는,
    스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor) 정보, 휠 스피드(Wheel Speed) 센서 정보, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor) 정보, 및 기어(Gear)정보) 중 적어도 하나 이상을 입력받는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 식별치 산출부는,
    페일을 판단하기 위한 식별치로서, 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 식별치 산출부는,
    룰 베이스(Rule based) 기법과 모델 베이스(Model based) 기법을 이용하여 상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 식별치 산출부는,
    상기 룰 베이스(Rule based) 기법으로서,
    상기 DR 정보 입력부를 통해 입력된 각 센싱 정보에 대하여,
    기 설정된 복수의 조건을 모두 만족하는 경우 정상 식별치를 출력하고,
    기 설정된 복수의 조건 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 복수의 조건은,
    상기 센싱 정보에 잡음이 포함되지 않은 정상적인 진단신호인지 여부,
    상기 센싱 정보가 수집될 때까지의 시간이 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하는지 여부,
    상기 센싱 정보가 기 설정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 값인지 여부, 및
    상기 센싱 정보가 기 설정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부에 대한 조건 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 식별치 산출부는,
    상기 모델 베이스(Model based) 기법으로서,
    지정된 아래의 수학식1을 이용하여, 지정된 특정 센서로서 요레이트 센서의 측정치를 예측한 후, 상기 요레이트 센서의 측정치를 예측한 예측값과 상기 요레이트 센서에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여, 그 차이에 해당하는 차분치를 출력하고, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치로서 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
    (수학식 1)
    Figure pat00041

    여기서
    Figure pat00042
    는 스티어링 휠 각,
    Figure pat00043
    는 기어비(Gear Ratio),
    Figure pat00044
    는 휠 길이(Wheel Length),
    Figure pat00045
    는 휠 속도(Wheel Speed),
    Figure pat00046
    는 요레이트 추정값(Yawrate Estimation),
    Figure pat00047
    는 요레이트 측정값(Yawrate Measurement),
    Figure pat00048
    는 방향(Direction),
    Figure pat00049
    차분치(Test Statistics)를 의미한다.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 판단결과 출력부는,
    상기 DR 정보 입력부를 통해 입력되는 복수개의 센싱 정보 중,
    상기 페일 판단부에서 모든 센싱 정보가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal); 룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 지정된 범위에서 근접할 경우에는 경고(Warning); 한 개 이상의 센싱 정보에서 페일이 발생하면 최종 페일(Fail);로 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 식별치 산출부, 페일 판단부, 및 판단결과 출력부가 제어부로 통합하여 기능하도록 구현된 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 장치.
  10. 제어부가 차량에 장착된 복수의 센서로부터 출력되는 센싱 정보를 추측항법(DR) 정보로서 입력받는 단계;
    상기 제어부가 상기 DR 정보로서 입력받은 각 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 단계;
    상기 제어부가 상기 산출된 식별치를 이용하여 상기 DR 정보로서 입력받은 복수의 센싱 정보에 대한 페일 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 판단한 복수의 센싱 정보에 대한 페일 판단 결과를 조합하여 판단한 최종 판단 결과를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 DR 정보는,
    스티어링 휠 각 센서(SAS : Steering Angle Sensor) 정보, 휠 스피드(Wheel Speed) 센서 정보, 요레이트 센서(YRS : Yaw rate Sensor) 정보, 및 기어(Gear)정보) 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  12. 제 10항에 있어서, 상기 제어부는,
    페일을 판단하기 위한 식별치로서,
    정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  13. 제 10항에 있어서, 상기 제어부는,
    룰 베이스(Rule based) 기법과 모델 베이스(Model based) 기법을 이용하여,
    상기 센싱 정보에 대한 페일(Fail)을 판단하기 위한 식별치를 산출하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 룰 베이스(Rule based) 기법으로서,
    상기 제어부는,
    상기 DR 정보로서 입력된 각 센싱 정보에 대하여,
    기 설정된 복수의 조건을 모두 만족하는 경우 정상 식별치를 출력하고,
    기 설정된 복수의 조건 중 어느 하나라도 만족하지 못하는 경우 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 복수의 조건은,
    상기 센싱 정보에 잡음이 포함되지 않은 정상적인 진단신호인지 여부,
    상기 센싱 정보가 수집될 때까지의 시간이 지정된 특정 시간이상 시간지연이 발생하는지 여부,
    상기 센싱 정보가 기 설정된 최대값이나 최소값을 벗어나는 값인지 여부, 및
    상기 센싱 정보가 기 설정된 증분값 보다 더 증가된 값인지 아닌지 여부에 대한 조건 중 적어도 하나 이상 포함하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
  16. 제 10에 있어서, 상기 모델 베이스(Model based) 기법으로서,
    상기 제어부는,
    지정된 아래의 수학식1을 이용하여, 지정된 특정 센서로서 요레이트 센서의 측정치를 예측한 후, 상기 요레이트 센서의 측정치를 예측한 예측값과 상기 요레이트 센서에서 수집되는 실제 측정값을 비교하여, 그 차이에 해당하는 차분치를 출력하고, 상기 차분치가 지정된 임계치(Threshold)를 초과하는지 여부에 따라 최종 식별치로서 정상 식별치와 오류 식별치를 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
    (수학식 1)
    Figure pat00050

    여기서
    Figure pat00051
    는 스티어링 휠 각,
    Figure pat00052
    는 기어비(Gear Ratio),
    Figure pat00053
    는 휠 길이(Wheel Length),
    Figure pat00054
    는 휠 속도(Wheel Speed),
    Figure pat00055
    는 요레이트 추정값(Yawrate Estimation),
    Figure pat00056
    는 요레이트 측정값(Yawrate Measurement),
    Figure pat00057
    는 방향(Direction),
    Figure pat00058
    차분치(Test Statistics)를 의미한다.
  17. 제 10항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 DR 정보로서 입력되는 복수개의 센싱 정보 중,
    상기 모든 센싱 정보가 정상으로 판단된 경우에는 정상(Normal);
    룰 베이스(Rule-based) 방식으로 판단한 결과가 모두 정상인 반면 모델 베이스(Model-based) 방식으로 판단한 결과는 임계치와 지정된 범위에서 근접할 경우에는 경고(Warning); 및
    한 개 이상의 센싱 정보에서 페일이 발생하면 최종 페일(Fail);로 출력하는 것을 특징으로 하는 자율 주행 시스템의 페일 세이프 기능 보장 방법.
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