KR20200061083A - 차량의 변속 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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박광희
전병욱
박상준
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현대자동차주식회사
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Abstract

본 발명은 차량의 변속 제어 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 장치는, 차량의 변속 제어 장치는, 감속도 및 차속에 따라 학습된 주행 데이터의 예측 모델이 저장된 저장부, 차량이 과속 방지턱에 진입하기 이전의 감속도 및 차속 정보를 측정하는 센서부, 및 상기 측정된 감속도 및 차속에 대응되는 예측 모델에 기초하여 상기 과속 방지턱을 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하고, 상기 예측된 주행 데이터에 기초하여 차량의 변속 제어를 수행하는 제어부를 포함한다.

Description

차량의 변속 제어 장치 및 방법{APPARUTUS AND METHOD FOR CONTROLLING TRANSMISSION OF VEHICLE}
본 발명은 차량의 변속 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 전방에 과속 방지턱이 있는 경우 운전자는 과속 방지턱을 통과하기 전 감속을 실시하고, 과속 방지턱을 통과하면서 재가속을 실시하게 된다.
이때, 과속 방지턱을 통과하기 전 감속으로 인하여 기어단이 변경되기 때문에, 이후 재가속시 원활한 가속력을 얻을 수 있도록 변속 제어가 실시된다.
기존의 변속 제어는 일정한 패턴으로 이루어져 과속 방지턱에 진입하는 속도나 감속도에 따라 패턴에 의해 얻어진 기어단을 기준으로 변속을 하게 된다.
하지만, 기존의 패턴 기반 변속 제어에 따르면 기준 패턴과 다른 감속도 및 진입 속도로 과속 방지턱을 통과하는 경우 기준 패턴에 의해 얻어진 기어단과 맞지 않아 가속 후에 재가속을 해야 하는 경우가 발생하게 된다. 따라서, 과속방지턱 통과 시 변속 효율이 저하되는 문제가 있다.
본 발명의 목적은, 과속 방지턱을 통과하는 진입차속과 감속도를 복수의 타입으로 분류하여 각 타입별로 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 학습하고, 학습 결과에 기초하여 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 예측함으로써 예측 데이터의 정확도를 향상시키도록 한, 차량의 변속 제어 장치를 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 목적은, 학습을 통해 예측된 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터에 따라 변속 기어단을 결정하여 사전에 변속 제어를 수행함으로써 주행 편의성 및 변속 성능을 향상시키도록 한, 차량의 변속 제어 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치는, 감속도 및 차속에 따라 학습된 주행 데이터의 예측 모델이 저장된 저장부, 차량이 과속 방지턱에 진입하기 이전의 감속도 및 차속 정보를 측정하는 센서부, 및 상기 측정된 감속도 및 차속에 대응되는 예측 모델에 기초하여 상기 과속 방지턱을 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하고, 상기 예측된 주행 데이터에 기초하여 차량의 변속 제어를 수행하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안에 측정된 주행 데이터로부터 상기 차량이 과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴을 분석하는 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴의 분석 결과에 기초하여 감속도 및 차속에 따른 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 학습하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습부는, 상기 과속 방지턱으로 진입하는 차량의 감속도 및 차속의 범위에 따라 복수의 타입으로 분류하고, 상기 분류된 각 타입별로 상기 과속 방지턱을 통과한 이후 재가속 시점의 주행 데이터를 학습하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습부는, 상기 분류된 각 타입별로 학습된 주행 데이터에 기초하여 각 타입별 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 측정된 감속도 및 차속의 범위에 해당되는 타입을 결정하고, 상기 결정된 타입의 예측 모델을 추출하여 상기 과속 방지턱 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 예측된 주행 데이터의 조건에 부합하는 변속 기어단을 결정하고 상기 결정된 변속 기어단에 기초하여 상기 차량의 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 과속 방지턱에 진입하기 이전에 상기 결정된 변속 기어단에 따라 차량의 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 주행 데이터는, 상기 차량의 속도, 가속도 및 엑셀 페달량(APS) 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 내비게이션으로부터 전방 도로의 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 전방 도로 상의 과속 방지턱에 대한 정보를 검출하는 센서부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법은, 감속도 및 차속에 따라 학습된 주행 데이터의 예측 모델을 저장하는 단계, 차량이 과속 방지턱에 진입하기 이전의 감속도 및 차속 정보를 측정하는 단계, 및 상기 측정된 감속도 및 차속에 대응되는 예측 모델에 기초하여 상기 과속 방지턱을 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하고, 상기 예측된 주행 데이터에 기초하여 차량의 변속 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 과속 방지턱을 통과하는 진입차속과 감속도를 복수의 타입으로 분류하여 각 타입별로 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 학습하고, 학습 결과에 기초하여 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 예측함으로써 예측 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 목적은, 학습을 통해 예측된 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터에 따라 변속 기어단을 결정하여 사전에 변속 제어를 수행함으로써 주행 편의성 및 변속 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치의 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 차량의 변속 제어 장치가 적용된 차량을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량의 변속 제어 장치(100)는 내비게이션으로부터 전방 도로의 정보를 획득하거나, 혹은 센서들에 의해 전방 도로의 정보를 획득할 수 있다.
여기서, 내비게이션은 변속 제어 장치(100)의 요청에 따라 차량(10)의 현재 위치로부터 전방 도로의 일정 구간에 대한 도로 정보, 예를 들어, 과속 방지턱(20)의 위치 정보를 추출하여 변속 제어 장치(100)로 제공할 수 있다.
한편, 변속 제어 장치(100)는 차량의 센서를 통해 전방 도로 상의 과속 방지턱(20)의 위치 정보를 획득할 수도 있다.
변속 제어 장치(100)는 과속 방지턱(20)을 통과하는 동안의 차량(10)의 주행 데이터를 계측하여 저장하고, 저장된 복수의 주행 데이터를 분석하여 과속 방지턱(20)을 통과하는 차량의 주행 패턴을 추출한다. 이때, 변속 제어 장치(100)는 추출된 주행 패턴으로부터 과속 방지턱(20)을 통과하기 전의 주행 데이터와 과속 방지턱(20)을 통과한 후의 주행 데이터의 관계를 학습하여 예측 모델을 생성한다.
여기서, 변속 제어 장치(100)는 추후 과속 방지턱(20)을 통과하기 전 주행 데이터를 예측 모델에 적용하여 과속 방지턱(20)을 통과한 이후 재가속 시점의 주행 데이터를 예측하고, 예측된 주행 데이터에 기초하여 변속 기어단을 결정할 수 있다.
변속 제어 장치(100)는 과속 방지턱(20)을 통과하기 전 결정된 변속 기어단에 기초하여 변속 제어를 수행함으로써 과속 방지턱(20)을 통과한 후의 가속 성능을 향상시킬 수 있다.
이에, 차량(10)의 변속 제어 장치(100)에 대한 세부 구성은 도 2의 실시예를 참조하도록 한다.
본 발명에 따른 변속 제어 장치(100)는 차량(10)의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 변속 제어 장치(100)는 차량(10)의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있다. 한편, 변속 제어 장치(100)는 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량(10)의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 변속 제어 장치(100)는 제어부(110), 인터페이스부(120), 센서부(130), 통신부(140), 저장부(150), 분석부(160) 및 학습부(170)를 포함할 수 있다. 여기서, 본 실시예에 따른 변속 제어 장치(100)의 제어부(110), 분석부(160) 및 학습부(170)는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)로서 구현될 수 있다.
인터페이스부(120)는 사용자로부터의 제어 명령을 입력 받기 위한 입력수단과 장치(100)의 동작 상태 및 결과 등을 출력하는 출력수단을 포함할 수 있다.
여기서, 입력수단은 키 버튼을 포함할 수 있으며, 마우스, 조이스틱, 조그셔틀, 스타일러스 펜 등을 포함할 수도 있다. 또한, 입력수단은 디스플레이 상에 구현되는 소프트 키를 포함할 수도 있다.
출력수단은 디스플레이를 포함할 수 있으며, 스피커와 같은 음성출력수단을 포함할 수도 있다. 이때, 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 터치 센서가 디스플레이에 구비되는 경우, 디스플레이는 터치 스크린으로 동작하며, 입력수단과 출력수단이 통합된 형태로 구현될 수 있다.
일 예로, 디스플레이는 전방 도로의 정보를 표시할 수 있으며, 변속 제어 장치(100)에 의해 결정된 변속 제어 정보를 표시할 수도 있다.
이때, 디스플레이는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 전계 방출 디스플레이(Feld Emission Display, FED), 3차원 디스플레이(3D Display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
센서부(130)는 차량(10) 주변에 위치한 장애물을 탐지하고, 해당 장애물의 정보를 검출하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 일 예로, 센서부(130)는 전방 도로 상의 과속 방지턱(20)에 대한 정보를 검출하기 위한 라이다(Lidar), 카메라 등을 포함할 수 있다. 물론, 그 외에도 센서는 과속 방지턱(20)과 같은 장애물의 정보를 검출할 수 있는 센서라면 어느 것이든 적용 가능하다.
한편, 센서부(130)는 차량(10)의 속도, 가속도, 감속도 및/또는 APS 등의 주행 데이터를 측정하는 하나 이상의 센서를 더 포함할 수도 있다.
통신부(140)는 차량(10)에 구비된 전장품 및/또는 제어유닛들과의 통신 인터페이스를 지원하는 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로서, 통신모듈은 차량(10)에 구비된 내비게이션(15)과 통신 연결되어 내비게이션(15)으로부터 전방 도로의 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 통신모듈은 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등의 차량 네트워크 통신을 지원하는 모듈을 포함할 수 있다.
또한, 통신부(140)는 무선 인터넷 접속을 지원하는 통신모듈 및/또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 지원하는 통신모듈을 더 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN, WLAN), 와이브로(Wireless Broadband, Wibro), 와이파이(Wi-Fi), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등이 포함될 수 있으며, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), 지그비(ZigBee), UWB(Ultra Wideband), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선통신(Infrared Data Association, IrDA) 등이 포함될 수 있다.
저장부(150)는 변속 제어 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
일 예로서, 저장부(150)는 내비게이션(15) 및/또는 센서부(130)를 통해 획득된 전방 도로 상의 과속 방지턱(20)의 정보가 저장될 수 있으며, 과속 방지턱(20)을 통과하는 동안 센서부(130)에 의해 측정된 주행 데이터가 저장될 수 있다.
또한, 저장부(150)는 기 저장된 주행 데이터로부터 과속 방지턱(20)을 통과한 차량의 주행 패턴을 분석하고, 주행 패턴의 분석 결과를 학습하여 예측 모델을 생성하기 위한 명령 및/또는 알고리즘이 저장될 수 있다. 또한, 저장부(150)는 감속도 및 진입차속 기반으로 생성된 복수의 각 타입별 예측 모델이 저장될 수 있다.
또한, 저장부(150)는 예측 모델에 기초하여 과속 방지턱(20) 통과 후 재가속 시점의 주행 데이터를 예측하고, 변속 기어단을 결정하고, 변속 제어를 수행하기 위한 명령 및/또는 알고리즘이 저장될 수도 있다.
여기서, 저장부(150)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(110)는 전방 도로의 정보에 기초하여 차량(10)의 전방 도로 상에 과속 방지턱(20)이 존재하는지를 확인한다. 제어부(110)는 차량(10)의 전방 도로 상에 과속 방지턱(20)이 존재하는 것으로 확인되면, 센서부(130)의 동작을 제어하여 차량의 주행 데이터를 획득한다.
여기서, 센서부(130)는 차량이 과속 방지턱(20)에 진입하기 전 제1 시점부터 과속 방지턱(20)을 통과 한 후 제2 시점까지의 주행 데이터를 측정한다. 일 예로, 센서부(130)는 제1 시점부터 제2 시점까지의 차량의 속도, 가속도 및/또는 엑셀 페달량(APS)을 측정할 수 있다.
또한, 센서부(130)는 차량이 과속 방지턱(20)에 진입하기 전 일정 구간의 감속도 및 과속 방지턱(20)의 진입차속을 측정할 수 있다.
센서부(130)는 차량이 과속 방지턱(20)을 통과할 때마다 주행 데이터를 측정할 수 있다.
제어부(110)는 차량이 과속 방지턱(20)을 통과하는 동안 센서부(130)에 의해 측정된 주행 데이터를 저장부에 저장한다.
분석부(160)는 저장부(150)에 저장된 주행 데이터로부터 차량의 과속 방지턱(20) 진입 전/후의 주행 패턴을 분석한다. 일 예로, 분석부(160)는 차량이 과속 방지턱(20)에 진입하기 전 제1 시점(예를 들어, 과속 방지턱(20)에 진입하기 4초 전)부터 과속 방지턱(20)을 통과 한 후 제2 시점(예를 들어, 과속 방지턱(20)을 통과하고 4초 후)까지의 차량의 속도, 가속도 및/또는 엑셀 페달량(APS)의 변화 패턴을 분석할 수 있다.
차량의 속도, 가속도 및/또는 엑셀 페달량(APS)의 변화 패턴에 대한 실시예는 도 3a 내지 도 3c를 참조하도록 한다.
도 3a는 차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안의 차량의 속도 변화에 대한 그래프를 나타낸 것이다. 도 3a를 참조하면, 차량은 과속 방지턱(20)에 진입할 때까지 속도가 감소하다가 과속 방지턱(20)을 통과한 후에 점차 속도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 분석부(160)는 도 3a의 속도 변화를 분석하여 도면부호 311과 같은 속도 변화 패턴을 추출할 수 있다.
도 3b는 차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안의 가속도 변화에 대한 그래프를 나타낸 것이다. 도 3b를 참조하면, 차량은 과속 방지턱(20)에 진입하기 1초 전까지 가속도가 감소하다가 과속 방지턱(20)에 진입하기 전 1초 이후부터 점차 가속도가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 분석부(160)는 도 3b의 가속도 변화를 분석하여 도면부호 321과 같은 가속도 변화 패턴을 추출할 수 있다.
도 3c는 차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안의 APS 변화에 대한 그래프를 나타낸 것이다. 도 3c를 참조하면, 차량은 과속 방지턱(20)에 진입하기 2초 전부터 과속 방지턱(20)에 진입하는 시점까지 APS가 0이 되었다가 과속 방지턱(20)을 통과한 후에 점차 APS가 증가하는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 분석부(160)는 도 3c의 APS 변화를 분석하여 도면부호 331과 같은 APS 변화 패턴을 추출할 수 있다.
분석부(160)는 분석 결과를 저장부에 저장한다. 이때, 분석부(160)는 주행 패턴 분석 결과를 해당 시점의 감속도 및 진입차속에 대응하여 저장할 수 있다.
학습부(170)는 분석부(160)의 주행 패턴 분석 결과에 기초하여 과속 방지턱(20) 통과 후의 주행 데이터를 학습한다. 이때, 학습부(170)는 과속 방지턱(20) 진입 전의 감속도 및 진입차속을 기반으로 과속 방지턱(20) 통과 후, 예를 들어, 재가속 시점의 주행 데이터를 학습할 수 있다.
일 예로서, 학습부(170)는 과속 방지턱(20) 진입 시점의 진입차속의 변화에 따른 재가속 시점의 차속의 변화를 학습할 수 있다. 과속 방지턱(20) 진입 시점의 진입차속의 변화에 따른 재가속 시점의 차속의 변화에 대한 실시예는 도 4a를 참조하도록 한다.
도 4a는 과속 방지턱 진입 시점의 진입차속의 변화에 따른 재가속 시점의 차속의 변화 그래프를 나타낸 것이다. 도 4a를 참조하면, 진입차속 및 재가속 시점의 차속은 'y = a1x'의 관계를 갖는다. 이때, 학습부(170)는 도 4a의 그래프로부터 진입차속(v) 및 재가속 시점의 예측 차속(Vp)에 대한 관계식 'Vp = Ka·v [m/s]'를 도출할 수 있다.
또한, 학습부(170)는 과속 방지턱(20) 진입 전 일정 구간의 감속도의 변화에 따른 재가속 시점의 가속도의 변화를 학습할 수 있다.
과속 방지턱(20) 진입 전 일정 구간의 감속도의 변화에 따른 재가속 시점의 가속도의 변화에 대한 실시예는 도 4b를 참조하도록 한다.
도 4b는 감속도의 변화에 따른 과속 방지턱을 통과한 후의 재가속 시점의 가속도의 변화 그래프를 나타낸 것이다. 도 4b를 참조하면, 감속도 및 재가속 시점의 가속도는 'y = -a2x + b2'의 관계를 갖는다. 이때, 학습부(170)는 도 4b의 그래프로부터 감속도(-a) 및 재가속 시점의 예측 가속도(Ap)에 대한 관계식 'Ap = Kb·a [m/s2]'를 도출할 수 있다.
또한, 학습부(170)는 과속 방지턱(20) 진입 전 일정 구간의 감속도의 변화에 따른 재가속 시점의 APS의 변화를 학습할 수 있다. 과속 방지턱(20) 진입 전 일정 구간의 감속도의 변화에 따른 재가속 시점의 APS의 변화에 대한 실시예는 도 4c를 참조하도록 한다.
도 4c는 감속도의 변화에 따른 과속 방지턱을 통과한 후의 재가속 시점의 APS의 변화 그래프를 나타낸 것이다. 도 4c를 참조하면, 감속도 및 재가속 시점의 APS는 'y = -a3x + b3'의 관계를 갖는다. 이때, 학습부(170)는 도 4c의 그래프로부터 감속도(-a) 및 재가속 시점의 예측 APS(Tp)에 대한 관계식 'Tp = Kc·a [%]'를 도출할 수 있다.
여기서, Ka, Kb 및 Kc는 임의의 예측 상수를 의미한다.
학습부(170)는 감속도 및 진입차속과, 예측 속도, 예측 가속도 및 예측 APS 간 관계식으로부터 예측 모델을 생성할 수 있다.
이때, 학습부(170)는 감속도 및 진입차속의 범위에 따라 복수의 타입으로 분류하고, 분류된 복수의 타입별로 예측 모델을 생성할 수 있다.
감속도 및 진입차속의 범위에 따른 각 타입별 예측 모델에 대한 실시예는 도 5a를 참조한다.
도 5a는 감속도 및 진입차속의 범위에 따른 타입별 예측 모델의 맵핑 테이블을 나타낸 것이다. 도 5a를 참조하면, 감속도가 0 이하 -a1 초과 범위에 해당되고, 진입차속이 0 이상 v1 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 A에 대응된다. 또한, 감속도가 0 이하 -a1 초과 범위에 해당되고, 진입차속이 v1 이상 v2 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 B에 대응된다. 또한, 감속도가 0 이하 -a1 초과 범위에 해당되고, 진입차속이 v2 이상 v3 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 C에 대응된다. 또한, 감속도가 0 이하 -a1 초과 범위에 해당되고, 진입차속이 v3 이상의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 D에 대응된다.
감속도가 -a1 이하 -a2 초과 범위에 해당되고 진입차속이 0 이상 v1 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 E에 대응된다. 또한, 감속도가 -a1 이하 -a2 초과 범위에 해당되고 진입차속이 v1 이상 v2 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 F에 대응된다. 또한, 감속도가 -a1 이하 -a2 초과 범위에 해당되고 진입차속이 v2 이상 v3 미만의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 G에 대응된다. 또한, 감속도가 -a1 이하 -a2 초과 범위에 해당되고 진입차속이 v3 이상의 범위에 해당되는 경우 예측 모델 H에 대응된다.
이와 같은 방식으로, 학습부(170)는 감속도 및 진입차속의 범위에 따라 예측 모델 A~P를 생성할 수 있다.
이때, 감속도 및 진입차속의 범위에 따라 분류된 예측모델 A~P는 도 4a 내지 도 4c로부터 도출된 관계식에 기초하여 감속도 및/또는 진입차속에 대응되는 예측 속도, 예측 가속도 및/또는 예측 APS를 예측할 수 있다. 여기서, 감속도 및 진입차속의 범위에 따라 분류된 예측모델 A~P는 각 타입별로 서로 다른 예측 상수가 적용될 수 있다. 각 타입별 예측 상수에 대한 실시예는 도 5b를 참조하도록 한다.
학습부(170)는 감속도 및 진입차속의 범위에 따라 분류된 각 타입별 예측 모델을 저장부에 저장한다. 따라서, 제어부(110)는 저장부에 저장된 각 타입별 예측 모델을 이용하여 과속 방지턱(20) 진입 후의 주행 데이터를 예측하는데 이용하도록 한다.
한편, 제어부(110)는 전방 도로의 정보에 기초하여 차량(10)의 전방 도로 상에 과속 방지턱(20)이 존재하는 것으로 확인되면, 센서부(130)의 동작을 제어하여 차량이 과속 방지턱(20)에 진입하기 전 일정 구간의 감속도 및 과속 방지턱(20)의 진입차속을 획득한다. 일 예로서, 제어부(110)는 과속 방지턱(20)에 진입하기 1초 이전 시점의 감속도 및 진입차속을 센서부(130)로부터 검출할 수 있다.
제어부(110)는 감속도 및 진입차속이 획득되면, 감속도 및 진입차속의 범위에 해당되는 타입의 예측 모델을 추출한다. 이때, 제어부(110)는 추출된 예측 모델을 이용하여 감속도 및 진입차속에 대응되는 재가속 시점의 주행 데이터, 즉, 속도, 가속도 및 APS를 예측한다. 이에 대한 실시예는 도 6을 참조한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 제어부(110)는 과속 방지턱(20)에 진입하기 전, 예를 들어, 1초 이전 시점에 측정된 감속도 및 진입 차속에 기초하여 예측 모델을 추출하고, 추출된 예측 모델을 이용하여 과속 방지턱(20)을 통과한 이후 재가속 시점의 주행 데이터를 예측할 수 있다.
제어부(110)는 예측된 속도, 가속도 및 APS에 기초하여 변속 기어단을 결정하고, 결정된 변속 기어단에 따라 변속 제어를 수행한다. 이에 대한 실시예는 도 7을 참조하도록 한다. 도 7에 도시된 바와 같이, 제어부(110)는 예측된 재가속 시점의 가속도(711)를 만족하는 기어단을 변속 기어단으로 결정할 수 있다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 장치(100)는 메모리와 각 동작을 처리하는 프로세서를 포함하는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 마이크로프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 차량의 변속 제어 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
먼저, 변속 제어 장치(100)는 도 8의 과정들을 수행하며 재가속 시점의 주행 데이터를 예측하기 위한 예측 모델을 생성할 수 있다.
도 8을 참조하면, 변속 제어 장치(100)는 내비게이션(15) 및/또는 차량 내 센서들로부터 전방 도로의 과속 방지턱(20)의 정보를 수신하고(S110), 과속 방지턱(20) 통과 시의 주행 데이터를 측정하여 저장한다(S120).
이후, 변속 제어 장치(100)는 기 저장된 주행 데이터를 이용하여 과속 방지턱(20)을 통과하기 전/후의 주행 패턴을 분석하고(S130), 감속도 및 진입차속 기반 과속 방지턱(20) 통과 후의 주행 데이터, 예를 들어, 차속, 가속도 및 APS를 학습한다(S140)
이후, 변속 제어 장치(100)는 'S140' 과정의 학습 결과에 기초하여 감속도 및 진입 차속의 타입별 예측 모델을 생성하고 저장한다(S150).
또한, 변속 제어 장치(100)는 도 9의 과정들을 수행하며 예측된 주행 데이터 기반의 변속 기어단을 결정하고 변속 제어를 수행할 수 있다.
도 9를 참조하면, 변속 제어 장치(100)는 내비게이션(15) 및/또는 차량 내 센서들로부터 수신된 정보에 기초하여 전방 도로 상에 과속 방지턱(20)이 존재하는 것으로 확인되면(S210), 과속 방지턱(20) 진입 전 일 시점 혹은 일정 구간의 감속도 및 진입차속을 측정한다(S220).
변속 제어 장치(100)는 'S220' 과정에서 측정된 감속도 및 진입차속의 타입에 해당되는 예측 모델을 추출하고(S230), 추출된 예측 모델을 기반으로 과속 방지턱(20) 통과 후의 주행 데이터, 예를 들어, 차속, 가속도 및 APS를 예측한다(S240).
이후, 변속 제어 장치(100)는 'S240' 과정에서 예측된 주행 데이터에 기초하여 변속 기어단을 결정하고(S250), 'S250' 과정에서 결정된 변속 기어단에 기초하여 변속 제어를 수행한다(S260).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대해 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 차량 15: 내비게이션
20: 과속 방지턱 100: 변속 제어 장치
110: 제어부 120: 인터페이스부
130: 센서부 140: 통신부
150: 저장부 160: 분석부
170: 학습부

Claims (20)

  1. 감속도 및 차속에 따라 학습된 주행 데이터의 예측 모델이 저장된 저장부;
    차량이 과속 방지턱에 진입하기 이전의 감속도 및 차속 정보를 측정하는 센서부; 및
    상기 측정된 감속도 및 차속에 대응되는 예측 모델에 기초하여 상기 과속 방지턱을 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하고, 상기 예측된 주행 데이터에 기초하여 차량의 변속 제어를 수행하는 제어부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안에 측정된 주행 데이터로부터 상기 차량이 과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴을 분석하는 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴의 분석 결과에 기초하여 감속도 및 차속에 따른 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 학습하는 학습부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 학습부는,
    상기 과속 방지턱으로 진입하는 차량의 감속도 및 차속의 범위에 따라 복수의 타입으로 분류하고, 상기 분류된 각 타입별로 상기 과속 방지턱을 통과한 이후 재가속 시점의 주행 데이터를 학습하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 학습부는,
    상기 분류된 각 타입별로 학습된 주행 데이터에 기초하여 각 타입별 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 측정된 감속도 및 차속의 범위에 해당되는 타입을 결정하고, 상기 결정된 타입의 예측 모델을 추출하여 상기 과속 방지턱 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 예측된 주행 데이터의 조건에 부합하는 변속 기어단을 결정하고 상기 결정된 변속 기어단에 기초하여 상기 차량의 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 과속 방지턱에 진입하기 이전에 상기 결정된 변속 기어단에 따라 차량의 변속 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 주행 데이터는,
    상기 차량의 속도, 가속도 및 엑셀 페달량(APS) 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    내비게이션으로부터 전방 도로의 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    전방 도로 상의 과속 방지턱에 대한 정보를 검출하는 센서부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  12. 감속도 및 차속에 따라 학습된 주행 데이터의 예측 모델을 저장하는 단계;
    차량이 과속 방지턱에 진입하기 이전의 감속도 및 차속 정보를 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 감속도 및 차속에 대응되는 예측 모델에 기초하여 상기 과속 방지턱을 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하고, 상기 예측된 주행 데이터에 기초하여 차량의 변속 제어를 수행하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 예측 모델을 저장하는 단계 이전에, 차량이 과속 방지턱을 통과하는 동안에 측정된 주행 데이터로부터 상기 차량이 과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴을 분석하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    과속 방지턱을 통과하기 전과 후의 주행 패턴의 분석 결과에 기초하여 감속도 및 차속에 따른 과속 방지턱 통과 후의 주행 데이터를 학습하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 주행 데이터를 학습하는 단계는,
    상기 과속 방지턱으로 진입하는 차량의 감속도 및 차속의 범위에 따라 복수의 타입으로 분류하고, 상기 분류된 각 타입별로 상기 과속 방지턱을 통과한 이후 재가속 시점의 주행 데이터를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 분류된 각 타입별로 학습된 주행 데이터에 기초하여 각 타입별 예측 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  17. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량의 변속 제어를 수행하는 단계는,
    상기 측정된 감속도 및 차속의 범위에 해당되는 타입을 결정하고, 상기 결정된 타입의 예측 모델을 추출하여 상기 과속 방지턱 통과한 이후의 주행 데이터를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  18. 청구항 12에 있어서,
    상기 차량의 변속 제어를 수행하는 단계는,
    상기 예측된 주행 데이터의 조건에 부합하는 변속 기어단을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 변속 기어단에 기초하여 상기 차량의 변속 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  19. 청구항 12에 있어서,
    내비게이션으로부터 전방 도로의 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
  20. 청구항 12에 있어서,
    차량의 센서로부터 전방 도로 상의 과속 방지턱에 대한 정보를 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
KR1020180146447A 2018-11-23 2018-11-23 차량의 변속 제어 장치 및 방법 KR20200061083A (ko)

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