KR20200048229A - System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data, and method for the same - Google Patents
System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data, and method for the same Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200048229A KR20200048229A KR1020180130078A KR20180130078A KR20200048229A KR 20200048229 A KR20200048229 A KR 20200048229A KR 1020180130078 A KR1020180130078 A KR 1020180130078A KR 20180130078 A KR20180130078 A KR 20180130078A KR 20200048229 A KR20200048229 A KR 20200048229A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- vehicle
- information
- individual
- sensor data
- road
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 16
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 15
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 7
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 2
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G06Q50/30—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/12—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to parameters of the vehicle itself, e.g. tyre models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2520/00—Input parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2520/26—Wheel slip
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 노면 미끄럼정보 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 도로를 주행중인 차량이 전체 노면에 대한 노면 미끄럼정보를 계측할 경우, 평균적인 차량 조건으로 노면 미끄럼정보를 정규화(Normalizing) 처리하여 노면 미끄럼정보를 제공하는, 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system for providing road slip information, and more specifically, when a vehicle driving on the road measures road slip information for the entire road surface, the road slip information is normalized under normal vehicle conditions to normalize the road surface. The present invention relates to a system for providing road slip information using vehicle sensor data and a method for providing slip information.
일반적으로, 미끄러운 노면에 의한 교통사고 치사율은 노면건조 시 발생한 교통사고 치사율의 1.3~1.5배에 이르는 것으로 보고되고 있고, 특히, 불량노면에 의한 미끄럼 교통사고의 치사율은 일반 교통사고의 무려 2.9배에 육박하는 것으로 보고되고 있다.In general, the fatality rate of traffic accidents caused by slippery roads is reported to be 1.3 to 1.5 times the fatality rate caused by dry roads. In particular, the fatality rate of slippery traffic accidents caused by bad roads is 2.9 times higher than that of general traffic accidents. It is reported to be close.
종래에는 노면의 미끄럼 상태(결빙 등) 정보 수집을 위해 기상청 기상자료나 도로에 고정식으로 설치되는 도로기상정보시스템(RWIS)을 활용하고 있고, 최근에는 고정식 레이더 센서(예를 들면, 도로 레이더)를 이용하여 노면의 결빙상태를 측정하는 기술이 개발되었다.Conventionally, the meteorological data of the National Weather Service or the Road Weather Information System (RWIS), which is fixedly installed on the road, is used to collect information on the road surface (such as freezing). Recently, a fixed radar sensor (for example, a road radar) is used. A technology was developed to measure the frozen state of the road surface by using it.
구체적으로, 도 1a 내지 도 1d는 각각 종래의 기술에 따른 도로 노면상태 측정을 개략적으로 설명하기 위한 도면들로서, 도 1a는 기상자료를 기상청 기상장비에 의해 측정하는 것을 나타내는 도면이고, 도 1b는 도로기상정보 시스템(RWIS)을 나타내는 사진이고, 도 1c는 도로 레이더를 나타내는 사진이며, 도 1d는 기상상태 검지센서를 나타내는 사진이다.Specifically, FIGS. 1A to 1D are diagrams for schematically explaining road surface condition measurement according to the prior art, and FIG. 1A is a diagram illustrating measurement of weather data by meteorological equipment of the Korea Meteorological Administration, and FIG. 1B is a road A photograph showing a weather information system (RWIS), FIG. 1C is a photograph showing a road radar, and FIG. 1D is a photograph showing a weather condition detection sensor.
한편, 수막, 결빙, 적설 등의 악천후 노면상태 정보는 효율적인 도로관리 및 교통안전에 중요한 역할을 한다. 기존의 노면상태 관리는 도로기상정보 시스템(Road Weather Information System: RWIS)이라는 장비를 활용하고 있으며, 이러한 RWIS는 기상관측 시스템의 자료를 이용하여 도로 노면 및 대기의 상태 예측 시스템으로 예측정보까지 제공할 수 있는 시스템이다.On the other hand, bad weather road surface information, such as water, ice, and snow, plays an important role in efficient road management and traffic safety. Existing road condition management uses equipment called the Road Weather Information System (RWIS), which uses the data from the weather observation system to provide predictive information using the road surface and atmospheric condition prediction system. It is a system that can.
이러한 도로기상정보 시스템(RWIS)은 측정된 기상데이터와 노면상태 정보를 실시간으로 제공함으로써, 운전자의 운행 예정지역의 도로 기상정보를 사전에 제공하여 운전자에게 안전 운행을 위한 정보를 제공해주며, 또한, 도로 운영자에게 도로관리에 대한 효율적인 의사결정 정보를 제공해줄 수 있다.The road weather information system (RWIS) provides measured weather data and road condition information in real time, thereby providing road weather information of a driver's intended area in advance to provide information for safe driving to the driver. It can provide road operators with efficient decision-making information on road management.
하지만, 이러한 도로기상정보 시스템(RWIS)은 노면의 상태를 검지하기 위해 온도센서, 레이저 등 다양한 센서를 이용하고 있지만, 이러한 도로 기상정보 시스템(RWIS)은 장비 설치 및 유지관리비가 매우 고가이기 때문에 그 보급에 한계가 있다.However, such a road weather information system (RWIS) uses various sensors such as a temperature sensor and a laser to detect the condition of the road surface, but since the road weather information system (RWIS) is very expensive to install and maintain equipment. Supply is limited.
한편, 도로의 동결, 적설 등의 위험 상태를 자동으로 감지하여 이를 운전자에게 미리 알려줌으로써 운전사고를 줄이기 위한 노면상태 판별장치에 관한 여러 기술들이 공지되어 있다.Meanwhile, various technologies are known for a road surface condition determining device for reducing a driving accident by automatically detecting a dangerous condition such as freezing or snowfall on a road and notifying the driver in advance.
종래의 노면상태 판별장치들은 매설식 센서를 장착하거나 사람이 도로의 각 지점에 설치되어 있는 카메라를 주시하여 판단하는 방법을 이용하고 있다. 그러나 이러한 종래의 노면상태 판별장치들은 상대적으로 높은 장착비용, 인건비 상승 및 잦은 고장 등의 문제점이 있었다.Conventional road surface condition determination devices use a method in which a buried sensor is mounted or a person looks at the camera installed at each point on the road to determine. However, these conventional road surface condition determination devices have problems such as relatively high installation cost, labor cost increase, and frequent failures.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 도로에 설치된 카메라로부터 취득된 영상 정보와 주변에 설치된 센서를 통해 얻어진 온도 또는 습도 등의 추가 정보를 분석하여 노면상태를 자동으로 판단하는 노면상태 판별장치가 연구되고 있다. 예를 들면, 편광필터를 회전시키면서 노면상태를 판정하는 방법이 있다.In order to solve this problem, a road surface condition determination device that automatically determines a road surface state by analyzing image information obtained from a camera installed on a road and additional information such as temperature or humidity obtained through a sensor installed in the vicinity has been studied. For example, there is a method of determining the road surface condition while rotating the polarizing filter.
한편, 실시간 노면정보(Surface Condition Information)의 취득 및 활용을 위해 국내외에서 많은 연구 사례 및 기술개발 사례가 존재한다. 하지만 현재 실제 도로 현장에서 활용중인 노면정보 취득 기술은 그 특성상 설치 및 운영비용이 매우 고가이거나(레이저, 레이더 기반), 특정 지점만을 대상으로 하는 검지 시스템 위주로 기술 개발이 이루어져(지점 기반 고정식 노면센서 위주) 광범위한 도로 구간을 커버하는데 한계가 존재한다.Meanwhile, there are many research cases and technology development cases at home and abroad to acquire and utilize real-time surface condition information. However, the current road information acquisition technology currently being used in the field is very expensive in installation and operation due to its characteristics (laser, radar-based), or technology development is mainly focused on a detection system that targets only a specific point (focused on point-based fixed road sensors) ) There is a limit to covering a wide range of roads.
다시 말하면, 전술한 바와 같이, 도 1a에 도시된 기상청 기상자료는 도로에서 수집한 자료가 아니므로 노면의 상태를 추정하는데 한계가 있고, 또한, 도 1b에 도시된 RWIS 및 도 1c에 도시된 도로 레이더의 경우에도 도로에 고정식으로 설치하여 노면정보를 수집함에 따라 100m 전후에서 조차도 다른 양상을 보이는 블랙아이스 등 노면 결빙정보를 수집하기에는 한계점이 존재한다는 문제점이 있다.In other words, as described above, the meteorological data of the Korea Meteorological Administration shown in FIG. 1A is not collected from the road, and thus there is a limit in estimating the state of the road surface. Also, the RWIS shown in FIG. 1B and the road shown in FIG. 1C Even in the case of radar, there is a problem that there is a limitation in collecting road surface ice information such as black ice, which shows a different pattern even around 100 m as it is fixedly installed on the road and collects road surface information.
전술한 바와 같이, 종래의 기술에 따르면, 노면 미끄럼정보는 도로상 특정 지점에 설치된 센서 데이터를 기반으로 전체 도로구간 정보를 추정하는 방식으로 생성되기 때문에 노면 미끄럼정보의 신뢰성이 저하되는 문제점이 있다. 또한, 종래의 기술에 따르면, 도로 기상정보 수집장비인 RWIS 가격이 약 4,000만원에 이르고, 이를 활용할 경우에도 도로의 특정 지점의 정보만을 수집하기 때문에 그 효용성이 저하되는 문제점이 있다.As described above, according to the prior art, since the road slip information is generated by estimating the entire road section information based on sensor data installed at a specific point on the road, there is a problem that the reliability of the road slip information is deteriorated. In addition, according to the conventional technology, the RWIS price of the road weather information collection equipment reaches about 40 million won, and even when utilizing it, there is a problem in that its efficiency is deteriorated because only information at a specific point on the road is collected.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 도로 위를 주행하는 차량이 수집하는 차량 데이터인 슬립율 및 감속도를 이용하여 노면의 미끄럼정보를 수집하되, 개별차량의 상태에 따라 달라지는 노면 미끄럼정보를 다수의 개별차량에 대해 정규화함으로써 노면 미끄럼정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있는, 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention for solving the above-described problem is to collect slippage information on the road surface using slip rate and deceleration, which are vehicle data collected by a vehicle driving on the road, depending on the state of the individual vehicle. The present invention is to provide a system and method for providing road slip information using vehicle sensor data, which can improve the reliability of road slip information by normalizing the changed road slip information to a plurality of individual vehicles.
전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서, 본 발명에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템은, 도로를 주행하면서 차량센서로부터 측정되는 차량센서 데이터와 차량 상태정보를 각각 획득하여 개별차량정보를 전송하는 개별차량; 및 상기 개별차량으로부터 각각 수신되는 개별차량정보를 정규화 처리하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 교통관제센터 서버를 포함하되, 상기 개별차량 각각은 제동 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율 및 감속도를 산출하고; 그리고 상기 교통관제센터 서버는 동일 노면상의 다수의 개별차량으로부터 각각 수신되는 개별차량정보에 따라 차량센서 데이터를 정규화 및 통합하고, 상기 개별차량의 차량 상태정보에 대응하는 노면 미끄럼정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.As a means for achieving the above-described technical problem, the road surface slip information providing system using vehicle sensor data according to the present invention acquires vehicle sensor data and vehicle status information measured from a vehicle sensor while driving on the road, respectively, and individual vehicle information. An individual vehicle that transmits; And a traffic control center server that normalizes the individual vehicle information received from each individual vehicle to generate road slip information, wherein each individual vehicle pre-processes the vehicle sensor data when a braking event occurs, resulting in slip rate and deceleration. Yielding; The traffic control center server normalizes and integrates vehicle sensor data according to individual vehicle information received from a plurality of individual vehicles on the same road surface, and generates road surface sliding information corresponding to vehicle state information of the individual vehicle. Is done.
여기서, 상기 개별차량은 차량용 네트워크를 통해 차량센서로부터 차량센서 데이터를 수집하되, 상기 차량용 네트워크는 CAN, LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire일 수 있다.Here, the individual vehicle collects the vehicle sensor data from the vehicle sensor through the vehicle network, the vehicle network may be CAN, LIN, TTCAN, FlexRay or X-by-Wire.
여기서, 상기 차량 상태정보는 상기 개별차량마다 각각 상이한 상기 개별차량의 위치, 무게, 타이어 공기압, 속도 및 타이어 마모상태를 포함할 수 있다.Here, the vehicle status information may include the location, weight, tire air pressure, speed, and tire wear status of the individual vehicle, which are different for each individual vehicle.
여기서, 상기 개별차량은, 상기 개별차량 내에 장착되어 감속도를 측정하는 차량센서; 상기 차량센서로부터 측정된 차량센서 데이터를 획득하고, 상기 개별차량의 제동 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율 및 감속도를 산출하는 차량센서 데이터 획득 및 전처리부; 상기 개별차량의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득하는 차량 상태정보 획득부; 상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부에서 전처리된 차량센서 데이터와 상기 차량 상태정보 획득부에서 수집된 차량 상태정보를 취합하여 개별차량정보로 생성하는 개별차량정보 생성부; 및 상기 개별차량정보 생성부에서 생성된 개별차량정보를 상기 교통관제센터 서버에게 무선으로 전송하는 개별차량정보 전송부를 포함할 수 있다.Here, the individual vehicle, the vehicle sensor is mounted in the individual vehicle to measure the deceleration; A vehicle sensor data acquisition and pre-processing unit that acquires the measured vehicle sensor data from the vehicle sensor, and when the braking event of the individual vehicle occurs, pre-processes the vehicle sensor data to calculate a slip rate and deceleration; A vehicle status information acquisition unit that acquires vehicle status information according to the location of the individual vehicle; An individual vehicle information generation unit that collects vehicle sensor data pre-processed by the vehicle sensor data acquisition and pre-processing unit and vehicle status information collected by the vehicle status information acquisition unit and generates them as individual vehicle information; And an individual vehicle information transmission unit for wirelessly transmitting the individual vehicle information generated by the individual vehicle information generation unit to the traffic control center server.
여기서, 상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부, 차량 상태정보 획득부 및 개별차량정보 생성부는 개별차량에 기장착된 ECU 내에 소프트웨어 형태로 구현되는 것이 바람직하다.Here, it is preferable that the vehicle sensor data acquisition and pre-processing unit, the vehicle status information acquisition unit and the individual vehicle information generation unit are implemented in software form in the ECU mounted on the individual vehicle.
여기서, 상기 교통관제센터 서버는, 상기 개별차량 각각의 개별차량정보 전송부로부터 전송된 개별차량정보를 수집하는 개별차량정보 수집부; 다수의 개별차량으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화하는 개별차량정보 정규화 처리부; 동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 개별차량정보 통합부 및 동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공하는 노면 미끄럼정보 제공부를 포함할 수 있다.Here, the traffic control center server, the individual vehicle information collection unit for collecting the individual vehicle information transmitted from the individual vehicle information transmission unit of each of the individual vehicles; An individual vehicle information normalization processing unit that normalizes individual vehicle information collected from a plurality of individual vehicles, respectively; It may include a plurality of individual vehicle information on the same road surface to integrate the individual vehicle information for generating road slip information, and a road surface slip information providing unit for providing road slip information to the rear vehicle on the same road.
여기서, 상기 개별차량정보 정규화 처리부는, 도로의 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량으로 선정하고, 상기 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출하며, 상기 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화하는 것을 특징으로 한다.Here, the individual vehicle information normalization processing unit selects a vehicle mainly driving the corresponding section of the road as a standard vehicle, and is a correction formula that is a slip rate relational expression of the status information value of the selected standard vehicle and the status information value of the individual vehicle. It is characterized by normalizing the slip rate data collected in real time from an individual vehicle using the derived relational expression.
여기서, 상기 도출된 관계식은 상기 차량 상태정보인 차량 무게, 타이어 공기압 및 타이어 마모상태를 독립변수로 설정하고, 상기 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출할 수 있다.Here, the derived relational expression can be derived by setting the vehicle weight information, the vehicle weight, tire air pressure, and tire wear status as independent variables, and setting the difference in slip rate between the standard vehicle and the individual vehicle as dependent variables.
한편, 전술한 기술적 과제를 달성하기 위한 다른 수단으로서, 본 발명에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법은, a) 주행중인 개별차량이 차량센서로부터 측정된 차량센서 데이터를 획득하여 필터링하는 단계; b) 상기 개별차량의 제동 이벤트 발생을 확인하는 단계; c) 상기 개별차량의 제동 이벤트 발생시, 상기 필터링된 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율 및 감속도를 산출하는 단계; d) 상기 개별차량의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득하는 단계; e) 상기 개별차량의 개별차량정보인 차량센서 데이터 및 차량 상태정보를 교통관제센터 서버에게 무선으로 전송하는 단계; f) 상기 교통관제센터 서버가 다수의 개별차량으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화하는 단계; g) 상기 교통관제센터 서버가 동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 단계; 및 h) 상기 교통관제센터 서버가 동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어진다.On the other hand, as another means for achieving the above-described technical problem, the method for providing road slip information using vehicle sensor data according to the present invention includes: a) obtaining and filtering vehicle sensor data measured by a vehicle sensor in an individual vehicle while driving. step; b) confirming the occurrence of a braking event of the individual vehicle; c) when the braking event of the individual vehicle occurs, calculating the slip rate and deceleration by preprocessing the filtered vehicle sensor data; d) obtaining vehicle status information according to the location of the individual vehicle; e) wirelessly transmitting vehicle sensor data and vehicle status information that are vehicle information of the vehicle to the traffic control center server; f) the traffic control center server normalizing the individual vehicle information collected from a plurality of individual vehicles, respectively; g) the traffic control center server generating road slip information by integrating a plurality of individual vehicle information on the same road surface; And h) the traffic control center server providing road slip information to a rear vehicle on the same road.
본 발명에 따르면, 주행차량이 전체 노면에 대한 노면 미끄럼정보를 계측하고, 이를 평균적인 차량 조건으로 노면 미끄럼정보를 정규화 처리함으로써 기존의 고정식 도로 기상정보 수집 방법에 비해 노면 미끄럼정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 즉, 도로 위를 주행하는 차량이 수집하는 차량 데이터인 슬립율 및 감속도를 이용하여 노면의 미끄럼정보를 수집하되, 개별차량의 상태에 따라 달라지는 노면 미끄럼정보를 다수의 개별차량에 대해 정규화함으로써 노면 미끄럼정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, the driving vehicle measures road slip information for the entire road surface, and normalizes the road slip information under average vehicle conditions, thereby improving the reliability of the road slip information compared to the conventional fixed road weather information collection method. Can be. That is, the skid information of the road surface is collected by using the slip rate and deceleration, which are vehicle data collected by the vehicle driving on the road, but normalize the skid information that varies depending on the state of the individual vehicle to a plurality of individual vehicles. The reliability of the sliding information can be improved.
본 발명에 따르면, 개별차량에 기장착되어 있는 측정장치에 소프트웨어의 단순 적용만으로 구현이 가능하기 때문에 기존의 노면 미끄럼정보 제공 시스템에 비해 비용을 절감할 수 있다.According to the present invention, since it can be implemented only by simply applying software to a measuring device mounted on an individual vehicle, it is possible to reduce the cost compared to the existing system for providing slippage information.
도 1a 내지 도 1d는 각각 종래의 기술에 따른 도로 노면상태 측정을 개략적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 개별차량의 차량센서 데이터와 차량 상태정보의 전송을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 개별차량정보의 정규화 및 통합 흐름을 나타내는 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 각각 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 개별차량으로부터 수집된 슬립율의 정규화 이전 및 이후를 각각 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 감속도-슬립율 관계에 따른 노면 미끄럼 정도를 판단하는 것을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템이 적용되는 스마트 차량관제 시스템의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템이 적용되는 C-ITS의 개요를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법을 나타내는 동작흐름도이다.1A to 1D are diagrams for schematically explaining road surface condition measurement according to a conventional technique, respectively.
2 is a view schematically showing a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
4 is a view showing transmission of vehicle sensor data and vehicle status information of an individual vehicle in a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
5 is a view showing a normalized and integrated flow of individual vehicle information in a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
6A and 6B are diagrams respectively showing before and after normalization of slip rates collected from individual vehicles in a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing determining a degree of road slippage according to a deceleration-slip rate relationship in a system for providing road slippage information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
8 is a view for explaining an outline of a smart vehicle control system to which a road slip information providing system using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention is applied.
9 is a view for explaining the outline of C-ITS to which the system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention is applied.
10 is a flowchart illustrating a method of providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part “includes” a certain component, this means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as “… unit” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software.
[차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템(100)][System for providing road slip information using vehicle sensor data (100)]
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.2 is a view schematically showing a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템은, 도 2에 도시된 바와 같이, 교통관제센터와 실시간 통신을 하는 다수의 개별차량(110, 110a~110n)과 교통관제센터 서버(120)로 구성된다.A road slip information providing system using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 2, a plurality of individual vehicles (110, 110a ~ 110n) and a traffic control center in real-time communication with the traffic control center It consists of a
이때, 개별차량(110, 110a~110n)은 차량에 기본적으로 탑재되어 있는 차량센서로부터 측정된 각종 차량센서 데이터를 획득 및 수집하여 상기 교통관제센터 서버(120)로 전송하고, 상기 교통관제센터 서버(120)는 다수의 개별차량(110, 110a~110n)으로부터 수집된 차량센서 데이터 및 차량 상태정보를 이용하여 노면의 미끄럼정보를 생성한다.At this time, the
구체적으로, 개별차량(110a~110n)에는 차량용 네트워크, 예를 들면, CAN(Controller Area Network)을 통해 차량센서 데이터를 수집할 수 있는 차량센서 데이터 획득 및 전처리부가 장착되는데, 이러한 차량센서 데이터 획득 및 전처리부는, 예를 들면, 차량센서로부터 측정된 차량 가속도센서 데이터를 실시간으로 필터링하다가 개별차량(110a~110n)의 제동 이벤트 발생시, 슬립율(Slip Ratio)을 산출하고, 이후, 차량의 가속도 및 슬립율 데이터를 차량의 상태정보와 함께 실시간으로 교통관제센터 서버(120)로 전송한다. 여기서, 슬립율은 (|차체 이동속도-차량 바퀴 회전속도|)/(차체 이동속도)로 주어질 수 있다. 또한, 차량의 상태정보는 차량위치, 무게, 타이어 공기압 및 타이어 마모상태를 포함할 수 있다. 또한, 차량용 네트워크는 상기 CAN 이외에 LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire 등일 수 있다.Specifically, the
또한, 개별차량(110a~110n)이 차량용 네트워크, 예를 들면, CAN을 통해 수집한 개별차량 데이터는 개별차량(110a~110n)에 각각 설치된 차량센서 데이터 획득 및 전처리부에서 전처리(Pre-processing)된 후, 상기 교통관제센터 서버(120)로 전송된다. 이후, 상기 교통관제센터 서버(120)는 개별차량 데이터를 정규화(Normalization) 처리하고, 도로의 동일 구간에서 수집된 개별차량정보를 통합(Merge)하는 과정을 수행한다. 여기서, 상기 데이터 전처리는 차량센서 데이터 필터링 및 슬립율 계산을 포함할 수 있다.In addition, the individual vehicle data collected through the vehicle network, for example, CAN, by the
한편, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템의 구성도이고, 도 4는 개별차량의 차량센서 데이터와 차량 상태정보의 전송을 나타내는 도면이며, 도 5는 개별차량정보의 정규화 및 통합 흐름을 나타내는 도면이다.On the other hand, Figure 3 is a block diagram of a road surface information providing system using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention, Figure 4 is a view showing the transmission of vehicle sensor data and vehicle status information of an individual vehicle, Figure 5 is This diagram shows the normalization and integration flow of individual vehicle information.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템(100)은, 개별차량(110, 110a~110n) 및 교통관제센터 서버(120)를 포함하되, 상기 개별차량(110, 110a~110n)은 차량센서(111), 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112), 차량 상태정보 획득부(113), 개별차량정보 생성부(114) 및 개별차량정보 전송부(115)를 포함하고, 또한, 상기 교통관제센터 서버(120)는 개별차량정보 수집부(121), 개별차량정보 정규화 처리부(122), 개별차량정보 통합부(123), 서버 DB(124) 및 노면 미끄럼정보 제공부(125)를 포함한다.3 to 5, the road surface slip
개별차량(110, 110a~110n)은 도로를 주행하면서 차량센서(111)로부터 측정되는 차량센서 데이터와 차량 상태정보를 각각 획득하여 개별차량정보를 전송한다. 여기서, 상기 개별차량(110)은 차량용 네트워크를 통해 차량센서(111)로부터 차량센서 데이터를 수집하되, 상기 차량용 네트워크는 CAN(Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire일 수 있다.The
구체적으로, 상기 차량센서(111)는 상기 개별차량(110, 110a~110n) 내에 장착되어 감속도를 측정한다.Specifically, the
상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112)는 상기 차량센서(111)로부터 측정된 차량센서 데이터를 획득하고, 상기 개별차량(110)의 제동 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출한다.The vehicle sensor data acquisition and
상기 차량 상태정보 획득부(113)는 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득한다. 즉, 개별차량(110, 110a~110n)의 차량센서 데이터를 이용하여 노면 미끄럼정보를 수집할 때 동일한 노면이라도 개별차량의 상태정보에 따라 다르게 수집되기 때문에 각각의 개별차량의 상태정보를 획득하게 된다. 여기서, 상기 차량 상태정보는 상기 개별차량(110, 110a~110n)마다 각각 상이한 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치, 무게, 타이어 공기압, 속도 및 타이어 마모상태를 포함할 수 있다.The vehicle status
상기 개별차량정보 생성부(114)는 상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112)에서 전처리된 차량센서 데이터와 상기 차량 상태정보 획득부(113)에서 수집된 차량 상태정보를 취합하여 개별차량정보로 생성한다.The individual vehicle
상기 개별차량정보 전송부(115)는 상기 개별차량정보 생성부(114)에서 생성된 개별차량정보를 상기 교통관제센터 서버(120)에게 무선으로 전송한다. 여기서, 상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112), 차량 상태정보 획득부(113) 및 개별차량정보 생성부(114)는 개별차량에 기장착된 ECU(Electronic Control Unit) 내에 소프트웨어 형태로 구현될 수 있다.The individual vehicle
다시 말하면, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 개별차량(110, 110a~110n) 각각은 차량센서 데이터를 필터링하고, 제동(브레이킹) 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출한다. 이때, 차량 상태정보중 하나인 차량 위치는 차량내의 GPS 모듈로부터 차량위치 맵을 매칭하여 획득될 수 있다.In other words, as shown in FIG. 4, each of the
도 3을 다시 참조하면, 교통관제센터 서버(120)는 상기 개별차량(110, 110a~110n)으로부터 각각 수신되는 개별차량정보를 정규화(Normalization) 처리하여 노면 미끄럼정보를 생성한다.Referring again to FIG. 3, the traffic
구체적으로, 상기 개별차량정보 수집부(121)는 상기 개별차량(110, 110a~110n) 각각의 개별차량정보 전송부(115)로부터 전송된 개별차량정보를 수집한다.Specifically, the individual vehicle
상기 개별차량정보 정규화 처리부(122)는 다수의 개별차량(110)으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화 처리한다. 구체적으로, 상기 개별차량정보 정규화 처리부(122)는, 도로의 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량(또는 대표차량)으로 선정하고, 상기 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출하며, 상기 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화하되, 이때, 상기 도출된 관계식은 상기 차량 상태정보인 차량 무게(㎏), 타이어 공기압(psi) 및 타이어 마모상태를 독립변수로 설정하고, 상기 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출할 수 있다.The individual vehicle information
상기 개별차량정보 통합부(123)는 동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성한다.The individual vehicle
상기 서버 DB(124)는 개별차량(110, 110a~110n) 각각으로부터 전송된 개별차량정보 및 상기 교통관제센터 서버(120)에서 처리된 데이터를 저장한다.The
상기 노면 미끄럼정보 제공부(125)는 동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공한다.The road slip
다시 말하면, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 교통관제센터 서버(120)는 동일 노면상의 다수의 개별차량(110, 110a~110n)으로부터 각각 수신되는 개별차량정보에 따라 차량센서 데이터를 정규화 및 통합하고, 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 차량 상태정보에 대응하는 노면 미끄럼정보를 생성하고, 이후, 동일 도로를 주행하는 후행차량에게 노면 미끄럼정보를 제공할 수 있다.In other words, as illustrated in FIG. 5, the traffic
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템(100)에 따르면, 도로 위를 주행하는 차량이 수집하는 차량 데이터인 슬립율 및 감속도를 이용하여 노면의 미끄럼정보를 수집하되, 개별차량의 상태에 따라 달라지는 노면 미끄럼정보를 다수의 개별차량에 대해 정규화함으로써, 기존의 고정식 도로 기상정보 수집 방법에 비해 노면 미끄럼정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.Accordingly, according to the road slip
한편, 도 6a 및 도 6b는 각각 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 개별차량으로부터 수집된 슬립율의 정규화 이전 및 이후를 각각 나타내는 도면이다.Meanwhile, FIGS. 6A and 6B are diagrams respectively showing before and after normalization of slip rates collected from individual vehicles in a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서, 동일 노면이라 하더라도 차량의 무게, 타이어 마모상태 등에 따라 감속도에 따른 슬립율이 다르게 측정되므로 신뢰성 있는 노면 미끄럼정보 수집을 위해서는 슬립율에 대한 정규화 과정이 필요하다. 즉, 도 6a는 정규화 이전을 나타내고, 도 6b는 정규화 이후를 각각 나타낸다.In the system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention, even in the case of the same road, the slip rate according to the deceleration rate is differently measured according to the weight of the vehicle and the tire wear state. Normalization process for slip rate is required. That is, FIG. 6A shows before normalization, and FIG. 6B shows after normalization, respectively.
보다 구체적으로, 슬립율 정규화(또는 보정) 과정은 다음과 같다. 먼저, ① 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량(또는 대표차량)으로 선정한다. 다음으로, ② 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출한다. 다음으로, ③ 이와 같이 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화한다.More specifically, the slip rate normalization (or correction) process is as follows. First, ① The vehicle mainly driving the section is selected as a standard vehicle (or a representative vehicle). Next, ② a correction equation, which is a relation of the slip ratio between the state information value of the selected standard vehicle and the state information value of the individual vehicle, is derived. Next, ③ the slip rate data collected in real time from the individual vehicles is normalized by using the relational formula thus derived.
이러한 경우, 관계식은 차량 상태정보인 차량 무게(㎏), 타이어 공기압(psi), 타이어 마모상태(사용연수 등)를 독립변수로 설정하고, 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출할 수 있다. 이러한 관계식을 도출하는 구체적인 방법은 다중 회귀분석이나 기계학습 알고리즘을 활용한다.In this case, the relational expression sets the vehicle weight information (kg), tire pressure (psi), and tire wear status (service life, etc.) as independent variables, and sets the difference between the slip rate between the standard vehicle and the individual vehicle as a dependent variable. Can be derived. A specific method for deriving such a relational expression uses multiple regression analysis or machine learning algorithms.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템의 경우, 동일 도로구간, 예를 들면, 30m 이내의 동일 도로구간을 통과하는 다수의 개별차량으로부터 수집된 감속도-슬립율 곡선을 활용하여 노면의 미끄럼 정도를 판단할 수 있다.Meanwhile, in the case of a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention, deceleration-slip collected from a plurality of individual vehicles passing through the same road section, for example, the same road section within 30 m By using the rate curve, it is possible to determine the degree of sliding of the road surface.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템에서 감속도-슬립율 관계에 따른 노면 미끄럼 정도를 판단하는 것을 나타내는 도면이다.7 is a view showing determining a degree of road slippage according to a deceleration-slip rate relationship in a system for providing road slippage information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템의 경우, 도 7에 도시된 붉은색(마른 노면)과 파란색(결빙 노면)은 서로 다른 노면상태에서 수집한 감속도-슬립율(정규화) 데이터로서, 각 구간 데이터의 적합곡선(Fitting Curve) 분석을 통해 미끄럼 정도를 판단할 수 있다.In the case of a system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention, the red (dry road) and blue (freeze road) shown in FIG. 7 are deceleration-slip rates collected in different road conditions. As (normalized) data, the degree of slippage can be determined by analyzing the fitting curve of each section data.
한편, 최근 디지털운행기록계 등을 장착한 차량을 중심으로 스마트 차량관제를 위해 교통관제센터와 실시간으로 통신 연결된 차량들이 다수 존재한다. 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템은 이러한 디지털운행기록계 장착 차량에서 수집하는 데이터를 활용하여 구현할 수 있는 스마트 차량관제 시스템이다. 예를 들면, 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템이 적용되는 스마트 차량관제 시스템의 개요를 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템(100)은 이러한 스마트 차량관제 시스템에 용이하게 적용될 수 있다.On the other hand, there are a number of vehicles connected in real time with the traffic control center for smart vehicle control centering on vehicles equipped with a digital driving recorder. The system for providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention is a smart vehicle control system that can be implemented by utilizing data collected by a vehicle equipped with such a digital driving recorder. For example, FIG. 8 is a view for explaining an overview of a smart vehicle control system to which a road slip information providing system using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention is applied, and vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention The road surface sliding
한편, 현재 국토교통부에서는 차세대 도로교통정보서비스 구현을 위해 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems)를 구축 중인데, 본 발명의 실시예에 따른 노면 미끄럼정보 제공 시스템(100)은 이러한 C-ITS 차량단말기가 수집하는 데이터에 적용하여 활용할 수 있다. 예를 들면, 도 9는 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템이 적용되는 C-ITS의 개요를 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템은 이러한 C-ITS에 용이하게 적용될 수 있다.Meanwhile, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport is currently constructing C-ITS (Cooperative-Intelligent Transport Systems) to implement the next-generation road traffic information service, and the road surface sliding
[차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법][How to provide road slip information using vehicle sensor data]
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법을 나타내는 동작흐름도이다.10 is a flowchart illustrating a method of providing road slip information using vehicle sensor data according to an embodiment of the present invention.
도 10을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법은, 먼저, 주행중인 개별차량(110)이 차량센서(111)로부터 측정된 차량센서 데이터를 획득하여 필터링한다(S110). 여기서, 상기 개별차량(110)은 차량용 네트워크를 통해 차량센서(111)로부터 차량센서 데이터를 수집할 수 있는 차량센서 데이터 수집장치를 구비하되, 상기 차량용 네트워크는 CAN(Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire일 수 있다.Referring to FIG. 10, a method for providing road slip information using vehicle sensor data according to an exemplary embodiment of the present invention is performed by first obtaining the vehicle sensor data measured by the
다음으로, 상기 개별차량(110)의 제동(브레이킹) 이벤트 발생을 확인한다(S120).Next, it is confirmed that the braking (breaking) event of the
다음으로, 상기 개별차량(110)의 제동 이벤트 발생시, 상기 필터링된 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출한다(S130).Next, when the braking event of the
다음으로, 상기 개별차량(110)의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득한다(S140). 여기서, 상기 차량 상태정보는 상기 개별차량(110, 110a~110n)마다 각각 상이한 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치, 무게, 타이어 공기압, 속도 및 타이어 마모상태를 포함할 수 있다.Next, vehicle state information according to the position of the
다음으로, 상기 개별차량(110)의 개별차량정보인 차량센서 데이터 및 차량 상태정보를 교통관제센터 서버(120)에게 무선으로 전송한다(S150).Next, the vehicle sensor data and vehicle status information, which are individual vehicle information of the
다음으로, 상기 교통관제센터 서버(120)가 다수의 개별차량(110)으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화한다(S160). 구체적으로, 도로의 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량(또는 대표차량)으로 선정하고, 이후, 상기 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출하며, 상기 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화한다. 이때, 상기 도출된 관계식은 상기 차량 상태정보인 차량 무게(㎏), 타이어 공기압(psi) 및 타이어 마모상태를 독립변수로 설정하고, 상기 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출할 수 있다.Next, the traffic
다음으로, 상기 교통관제센터 서버(120)가 동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성한다(S170).Next, the traffic
다음으로, 상기 교통관제센터 서버(120)가 동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공할 수 있다(S180).Next, the traffic
결국, 본 발명의 실시예에 따르면, 도로 위를 주행하는 차량이 수집하는 차량 데이터인 슬립율 및 감속도를 이용하여 노면의 미끄럼정보를 수집하되, 개별차량의 상태에 따라 달라지는 노면 미끄럼정보를 다수의 개별차량에 대해 정규화함으로써, 기존의 고정식 도로 기상정보 수집 방법에 비해 노면 미끄럼정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한, 개별차량에 기장착되어 있는 측정장치에 소프트웨어의 단순 적용만으로 구현이 가능하기 때문에 기존의 노면 미끄럼정보 제공 시스템에 비해 비용을 절감할 수 있다.After all, according to the embodiment of the present invention, the slip information of the road surface is collected using the slip rate and the deceleration which is the vehicle data collected by the vehicle driving on the road, but a plurality of road slip information varies depending on the state of the individual vehicle. By normalizing the individual vehicles of, it is possible to improve the reliability of the road surface slip information compared to the existing fixed road weather information collection method. In addition, since it can be implemented only by simply applying software to a measuring device mounted on an individual vehicle, cost can be reduced compared to a conventional system for providing slippage information.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration only, and those skilled in the art to which the present invention pertains can understand that the present invention can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and it should be interpreted that all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof are included in the scope of the present invention. do.
100: 노면 미끄럼정보 제공 시스템
110, 110a~110n: 개별차량
120: 교통관제센터 서버
111: 차량센서
112: 차량센서 데이터 획득 및 전처리부
113: 차량 상태정보 획득부
114: 개별차량정보 생성부
115: 개별차량정보 전송부
121: 개별차량정보 수집부
122: 개별차량정보 정규화 처리부
123: 개별차량정보 통합부
124: 서버 DB
125: 노면 미끄럼정보 제공부100: road slip information providing system
110, 110a ~ 110n: Individual vehicle
120: Traffic control center server
111: vehicle sensor
112: Vehicle sensor data acquisition and pre-processing unit
113: vehicle status information acquisition unit 114: individual vehicle information generation unit
115: Individual vehicle information transmission unit
121: individual vehicle information collection unit 122: individual vehicle information normalization processing unit
123: Individual vehicle information integration unit 124: Server DB
125: surface slip information providing unit
Claims (12)
상기 개별차량(110, 110a~110n)으로부터 각각 수신되는 개별차량정보를 정규화(Normalization) 처리하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 교통관제센터 서버(120)
를 포함하되,
상기 개별차량(110, 110a~110n) 각각은 제동(브레이킹) 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출하고; 그리고 상기 교통관제센터 서버(120)는 동일 노면상의 다수의 개별차량(110, 110a~110n)으로부터 각각 수신되는 개별차량정보에 따라 차량센서 데이터를 정규화 및 통합하고, 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 차량 상태정보에 대응하는 노면 미끄럼정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.An individual vehicle 110, 110a to 110n that transmits individual vehicle information by acquiring vehicle sensor data and vehicle state information measured from the vehicle sensor 111 while driving on the road; And
Traffic control center server 120 that generates road slip information by normalizing individual vehicle information received from the individual vehicles 110, 110a to 110n, respectively.
Including,
Each of the individual vehicles 110, 110a to 110n pre-processes the vehicle sensor data when a braking (breaking) event occurs to calculate a slip ratio and deceleration; Then, the traffic control center server 120 normalizes and integrates vehicle sensor data according to individual vehicle information received from a plurality of individual vehicles 110, 110a to 110n on the same road surface, and the individual vehicles 110 and 110a to A system for providing road slip information using vehicle sensor data, characterized in that it generates road slip information corresponding to vehicle state information of 110n).
상기 개별차량(110)은 차량용 네트워크를 통해 차량센서(111)로부터 차량센서 데이터를 수집하되, 상기 차량용 네트워크는 CAN(Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire인 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.According to claim 1,
The individual vehicle 110 collects vehicle sensor data from the vehicle sensor 111 through a vehicle network, wherein the vehicle network is a CAN (Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay or X-by-Wire Road slip information providing system using vehicle sensor data.
상기 차량 상태정보는 상기 개별차량(110, 110a~110n)마다 각각 상이한 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치, 무게, 타이어 공기압, 속도 및 타이어 마모상태를 포함하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.According to claim 1,
The vehicle status information is a road surface using vehicle sensor data including the position, weight, tire air pressure, speed, and tire wear state of the individual vehicles 110, 110a to 110n, which are different for each individual vehicle 110, 110a to 110n. System for providing slip information.
상기 개별차량(110, 110a~110n) 내에 장착되어 감속도를 측정하는 차량센서(111);
상기 차량센서(111)로부터 측정된 차량센서 데이터를 획득하고, 상기 개별차량(110)의 제동 이벤트 발생시, 상기 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출하는 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112);
상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득하는 차량 상태정보 획득부(113);
상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112)에서 전처리된 차량센서 데이터와 상기 차량 상태정보 획득부(113)에서 수집된 차량 상태정보를 취합하여 개별차량정보로 생성하는 개별차량정보 생성부(114); 및
상기 개별차량정보 생성부(114)에서 생성된 개별차량정보를 상기 교통관제센터 서버(120)에게 무선으로 전송하는 개별차량정보 전송부(115)를 포함하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.The method of claim 1, wherein the individual vehicle (110, 110a ~ 110n),
A vehicle sensor 111 mounted in the individual vehicles 110, 110a to 110n to measure deceleration;
Acquiring vehicle sensor data obtained from the vehicle sensor 111, and when the braking event of the individual vehicle 110 occurs, pre-process the vehicle sensor data to obtain vehicle sensor data that calculates a slip ratio and deceleration And a pre-processing unit 112;
A vehicle status information acquisition unit 113 that acquires vehicle status information according to the positions of the individual vehicles 110, 110a to 110n;
Individual vehicle information generation unit 114 that combines the vehicle sensor data obtained by the vehicle sensor data and the pre-processed vehicle sensor data and the vehicle status information collected by the vehicle status information acquisition unit 113 into individual vehicle information. ; And
A system for providing road slip information using vehicle sensor data including an individual vehicle information transmitter 115 for wirelessly transmitting the individual vehicle information generated by the individual vehicle information generator 114 to the traffic control center server 120. .
상기 차량센서 데이터 획득 및 전처리부(112), 차량 상태정보 획득부(113) 및 개별차량정보 생성부(114)는 개별차량에 기장착된 ECU(Electronic Control Unit) 내에 소프트웨어 형태로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.The method of claim 4,
The vehicle sensor data acquisition and pre-processing unit 112, the vehicle status information acquisition unit 113 and the individual vehicle information generation unit 114 are implemented in software form in an electronic control unit (ECU) mounted on an individual vehicle. Road slip information providing system using vehicle sensor data.
상기 개별차량(110, 110a~110n) 각각의 개별차량정보 전송부(115)로부터 전송된 개별차량정보를 수집하는 개별차량정보 수집부(121);
다수의 개별차량(110)으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화하는 개별차량정보 정규화 처리부(122);
동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 개별차량정보 통합부(123); 및
동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공하는 노면 미끄럼정보 제공부(125)를 포함하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.According to claim 4, The traffic control center server 120,
An individual vehicle information collection unit 121 for collecting the individual vehicle information transmitted from the individual vehicle information transmission unit 115 of each of the individual vehicles 110, 110a to 110n;
An individual vehicle information normalization processing unit 122 that normalizes the individual vehicle information collected from the plurality of individual vehicles 110, respectively;
An individual vehicle information integrator 123 for generating road slip information by integrating a plurality of individual vehicle information on the same road surface; And
A road slip information providing system using vehicle sensor data including a road slip information providing unit 125 that provides road slip information to a rear vehicle on the same road.
상기 개별차량정보 정규화 처리부(122)는, 도로의 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량(또는 대표차량)으로 선정하고, 상기 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출하며, 상기 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화하는 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.The method of claim 6,
The individual vehicle information normalization processing unit 122 selects a vehicle mainly driving a corresponding section of the road as a standard vehicle (or a representative vehicle), and the status information value of the selected standard vehicle and the status information value of the individual vehicle. A system for providing slippage information using vehicle sensor data characterized by deriving a correction equation that is a slip rate relational expression, and normalizing slip rate data collected in real time from an individual vehicle using the derived relational expression.
상기 도출된 관계식은 상기 차량 상태정보인 차량 무게(㎏), 타이어 공기압(psi) 및 타이어 마모상태를 독립변수로 설정하고, 상기 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 시스템.The method of claim 7,
The derived relational expression is derived by setting the vehicle weight information (kg), tire air pressure (psi), and tire wear status as independent variables, and setting the difference in slip rate between the standard vehicle and the individual vehicle as a dependent variable. Road surface sliding information providing system using vehicle sensor data, characterized in that.
b) 상기 개별차량(110)의 제동(브레이킹) 이벤트 발생을 확인하는 단계;
c) 상기 개별차량(110)의 제동 이벤트 발생시, 상기 필터링된 차량센서 데이터를 전처리하여 슬립율(Slip Ratio) 및 감속도를 산출하는 단계;
d) 상기 개별차량(110)의 위치에 따른 차량 상태정보를 획득하는 단계;
e) 상기 개별차량(110)의 개별차량정보인 차량센서 데이터 및 차량 상태정보를 교통관제센터 서버(120)에게 무선으로 전송하는 단계;
f) 상기 교통관제센터 서버(120)가 다수의 개별차량(110)으로부터 수집된 개별차량정보를 각각 정규화하는 단계;
g) 상기 교통관제센터 서버(120)가 동일 도로 노면상의 다수의 개별차량정보를 통합하여 노면 미끄럼정보를 생성하는 단계; 및
h) 상기 교통관제센터 서버(120)가 동일 도로상의 후방차량에게 노면 미끄럼정보를 제공하는 단계를 포함하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법.a) the step of acquiring and filtering vehicle sensor data measured by the vehicle sensor 111 by the individual vehicle 110 while driving;
b) confirming the occurrence of a braking (breaking) event of the individual vehicle 110;
c) when a braking event of the individual vehicle 110 occurs, pre-processing the filtered vehicle sensor data to calculate a slip ratio and deceleration;
d) obtaining vehicle status information according to the position of the individual vehicle 110;
e) wirelessly transmitting vehicle sensor data and vehicle status information, which are individual vehicle information of the individual vehicle 110, to the traffic control center server 120;
f) the traffic control center server 120 normalizing the individual vehicle information collected from the plurality of individual vehicles 110, respectively;
g) the traffic control center server 120 generating a plurality of individual vehicle information on the same road surface to generate road surface sliding information; And
h) The traffic control center server 120 providing road slip information using vehicle sensor data comprising providing road slip information to a rear vehicle on the same road.
상기 a) 단계의 개별차량(110)은 차량용 네트워크를 통해 차량센서(111)로부터 차량센서 데이터를 수집하되, 상기 차량용 네트워크는 CAN(Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay 또는 X-by -Wire인 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법.The method of claim 9,
The individual vehicle 110 in step a) collects vehicle sensor data from the vehicle sensor 111 through the vehicle network, wherein the vehicle network is a CAN (Controller Area Network), LIN, TTCAN, FlexRay or X-by-Wire Method for providing road slip information using vehicle sensor data, characterized in that.
상기 d) 단계의 차량 상태정보는 상기 개별차량(110, 110a~110n)마다 각각 상이한 상기 개별차량(110, 110a~110n)의 위치, 무게, 타이어 공기압, 속도 및 타이어 마모상태를 포함하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법.The method of claim 9,
The vehicle state information of step d) is a vehicle sensor including the position, weight, tire air pressure, speed, and tire wear condition of each individual vehicle 110, 110a to 110n, which is different for each individual vehicle 110, 110a to 110n. Method of providing road slip information using data.
f-1) 도로의 해당 구간을 주로 주행하는 차량을 표준차량(또는 대표차량)으로 선정하는 단계;
f-2) 상기 선정된 표준차량의 상태정보 값과 개별차량의 상태정보 값에 대한 슬립율 관계식인 보정식을 도출하는 단계;
f-3) 상기 도출된 관계식을 활용하여 개별차량으로부터 실시간으로 수집된 슬립율 데이터를 정규화하는 단계를 포함하되,
상기 도출된 관계식은 상기 차량 상태정보인 차량 무게(㎏), 타이어 공기압(psi) 및 타이어 마모상태를 독립변수로 설정하고, 상기 표준차량과 개별차량의 슬립율 차이를 종속변수로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 하는 차량센서 데이터를 이용한 노면 미끄럼정보 제공 방법.The method of claim 9, wherein step f),
f-1) selecting a vehicle mainly driving the corresponding section of the road as a standard vehicle (or a representative vehicle);
f-2) deriving a correction equation that is a slip rate relational expression for the state information value of the selected standard vehicle and the state information value of the individual vehicle;
f-3) normalizing the slip rate data collected in real time from an individual vehicle using the derived relational expression,
The derived relational formula is derived by setting the vehicle weight information (kg), tire air pressure (psi), and tire wear status as independent variables, and setting the difference in slip rate between the standard vehicle and the individual vehicle as a dependent variable. Method of providing road slip information using vehicle sensor data, characterized in that.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180130078A KR102129127B1 (en) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180130078A KR102129127B1 (en) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20200048229A true KR20200048229A (en) | 2020-05-08 |
KR102129127B1 KR102129127B1 (en) | 2020-07-02 |
Family
ID=70677517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180130078A KR102129127B1 (en) | 2018-10-29 | 2018-10-29 | System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102129127B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102212991B1 (en) * | 2020-08-25 | 2021-02-05 | 유봉수 | Black ice sensing system and method of thereof |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220093692A (en) | 2020-12-28 | 2022-07-05 | 주식회사 뉴로센스 | Apparatus and method for inferring the unique road surface condition of individual vehicles based on normalized road surface data |
KR102501312B1 (en) | 2021-08-02 | 2023-02-22 | 한국건설기술연구원 | Continuous detecting system of road conditions using acceleration sensor, and method for the same |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008065516A (en) * | 2006-09-06 | 2008-03-21 | Japan Radio Co Ltd | Road information collecting/providing method |
JP2010020430A (en) * | 2008-07-09 | 2010-01-28 | Fuji Heavy Ind Ltd | Road surface slipperiness determination system |
KR101180421B1 (en) | 2011-12-06 | 2012-09-10 | 한국건설기술연구원 | Automatic detecting method of road surface condition using polarized light filter and sensors |
KR101308994B1 (en) | 2010-12-23 | 2013-09-17 | 한국건설기술연구원 | Apparatus for determining slipping of road surface using wheel rotation speed and vehicle speed, and method for the same |
KR101394244B1 (en) | 2013-12-12 | 2014-05-14 | 한국건설기술연구원 | Multi image acquisition apparatus, and probe car-based system for sensing road surface condition automatically using the same |
KR101398925B1 (en) | 2012-11-26 | 2014-05-27 | 한국건설기술연구원 | Probe car-based method for sensing road surface condition automatically using polarized image and ecu information |
KR101407551B1 (en) | 2013-12-12 | 2014-06-13 | 한국건설기술연구원 | Cctv image-based automatic detecting system of road surface condition using polarized light filter module of integration type, and method for the same |
JP2016076085A (en) * | 2014-10-06 | 2016-05-12 | 株式会社ブリヂストン | Road surface state discrimination system |
KR101715211B1 (en) | 2016-11-03 | 2017-03-13 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for detecting status of surface of road by using image and laser |
-
2018
- 2018-10-29 KR KR1020180130078A patent/KR102129127B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008065516A (en) * | 2006-09-06 | 2008-03-21 | Japan Radio Co Ltd | Road information collecting/providing method |
JP2010020430A (en) * | 2008-07-09 | 2010-01-28 | Fuji Heavy Ind Ltd | Road surface slipperiness determination system |
KR101308994B1 (en) | 2010-12-23 | 2013-09-17 | 한국건설기술연구원 | Apparatus for determining slipping of road surface using wheel rotation speed and vehicle speed, and method for the same |
KR101180421B1 (en) | 2011-12-06 | 2012-09-10 | 한국건설기술연구원 | Automatic detecting method of road surface condition using polarized light filter and sensors |
KR101398925B1 (en) | 2012-11-26 | 2014-05-27 | 한국건설기술연구원 | Probe car-based method for sensing road surface condition automatically using polarized image and ecu information |
KR101394244B1 (en) | 2013-12-12 | 2014-05-14 | 한국건설기술연구원 | Multi image acquisition apparatus, and probe car-based system for sensing road surface condition automatically using the same |
KR101407551B1 (en) | 2013-12-12 | 2014-06-13 | 한국건설기술연구원 | Cctv image-based automatic detecting system of road surface condition using polarized light filter module of integration type, and method for the same |
JP2016076085A (en) * | 2014-10-06 | 2016-05-12 | 株式会社ブリヂストン | Road surface state discrimination system |
KR101715211B1 (en) | 2016-11-03 | 2017-03-13 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for detecting status of surface of road by using image and laser |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102212991B1 (en) * | 2020-08-25 | 2021-02-05 | 유봉수 | Black ice sensing system and method of thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102129127B1 (en) | 2020-07-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101543342B1 (en) | System for processing pot-hole data of road pavement using vehicle communication network, and method for the same | |
KR102129127B1 (en) | System for providing slip information of road surface using vehicle sensor data | |
CN101303735B (en) | Method for detecting moving objects in a blind spot region of a vehicle and blind spot detection device | |
KR101696821B1 (en) | Apparatus and method for detecting slip condition of road surface using characteristics of moving vehicle | |
US20050228578A1 (en) | Traffic monitoring system | |
US20120158276A1 (en) | Vehicle driving information provision apparatus and method | |
CN209765730U (en) | vehicle type recognition system | |
WO2016056568A1 (en) | Road condition identification system | |
CN107633683A (en) | Non-at-scene supervision of law enforcement system for overload of vehicle | |
EP4151801A1 (en) | Apparatus and system for detecting road surface condition and method for detecting road surface condition by using same | |
EP3243671A1 (en) | Method and apparatus for classifying a tyre | |
CN109387218B (en) | Vehicle-mounted equipment and road maintenance auxiliary management system | |
CN112614342B (en) | Early warning method for road abnormal event, vehicle-mounted equipment and road side equipment | |
KR101936769B1 (en) | System for detecting road surface condition using vehicle data and image data, and method for the same | |
KR101750939B1 (en) | System for predicting road surface condition using moving vehicle, and predicting method for the same | |
KR102312382B1 (en) | System for providing slip information of road surface using wheel speen sensor of vehicle and gravitational acceleration sensor, and method for the same | |
Mercelis et al. | Towards detection of road weather conditions using large-scale vehicle fleets | |
Hou et al. | VehSense: Slippery road detection using smartphones | |
US20230256972A1 (en) | Snow friction determination by autonomous vehicle | |
CN113593075B (en) | Information display method and information display system for test yard | |
CN113353247B (en) | Airplane anti-skid brake control method and system based on image recognition technology | |
WO2020086026A2 (en) | Monitoring, controlling and reporting driver actions by automatically following traffic rules | |
WO2019050448A1 (en) | Method and control arrangement for estimating vehicle dimensions | |
CN114953861A (en) | Tire pressure monitoring system of vehicle | |
CN112967496A (en) | Road condition information sharing method, system and computer readable storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) |