KR20210073291A

KR20210073291A - 차량 성능 평가 시스템

Info

Publication number: KR20210073291A
Application number: KR1020190163960A
Authority: KR
Inventors: 한욱현; 양기영; 문일동
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2019-12-10
Filing date: 2019-12-10
Publication date: 2021-06-18
Also published as: DE102020210665A1; US20210171050A1; CN112948957A

Abstract

차량 내 제어기에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 동작을 모델링 한 기능 시스템 모델 및 상기 기능 시스템 모델의 동작에 따른 상기 차량의 거동을 모델링 한 동역학 모델을 포함하는 차량 성능 평가 시스템이 개시된다.

Description

차량 성능 평가 시스템{SYSTEM OF EVALUATING VEHICLE PERFORMANCE}

본 발명은 차량 성능 평가 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량의 시스템 모델과 차량 동역학 모델을 결합하여 각 시스템의 반응에 따른 차량 거동의 분석이 가능한 차량 성능 평가 시스템에 관한 것이다.

차량의 개발 단계에서, 개발 중인 차량의 성능을 검토하기 위해 차량의 각 시스템 별로 단순히 시스템의 스펙과 성능 관련 측정치를 기록한 문서 템플릿을 이용하고 있다. 이러한 문서 템플릿은 단순히 성능 관련 측정치 만을 기재하고 있어 개발 중인 차량의 시스템 별 성능 및 그에 따른 차량의 거동 특성을 면밀하게 평가할 수 없다.

예를 들어, 차량의 제동 성능 평가 시 문서 템플릿을 제공하는 어플리케이션(예를 들어, 마이크로 소프트사의 엑셀)에 의존한 단순 계산 만 활용하여 제동 토크를 도출하는데 그치고 있다. 그러나, 실제 차량의 제동 성능을 평가하기 위해서는 토크 발생 시간, 에너지 소모 등과 같이 다양한 요소들을 검토한 후 차량의 동적 거동을 예측할 수 있어야 한다.

즉, 종래의 제동 성능 평가 시에는 문서 템플릿을 활용하여 제동 성능 평가 인자로서 제동 토크만 파악할 수 있으므로 단순히 차량의 감속도는 예측 가능하지만 실제 차량에서 발생하는 좌/우 쏠림 등과 같이 차량이 실제 제동하면서 어떠한 거동이 발생하는지 파악하는 것이 불가능하다.

결국 종래에는 설계된 브레이크를 구비하는 차량을 실제로 제작한 후 직접 테스트 주행을 통해 trial-error 방식으로 차량 거동을 파악하는 방식으로 성능평가를 수행하였다.

이러한 종래의 차량 성능 평가 방식은 실제 차량 제작과 많은 인력 동원으로 인해 과다한 시간과 비용을 소모하게 된다.

특히 최근 차량 내 사용되는 각종 제어기의 개수가 증가함에 따라 각 제어기 마다 실제 차량을 통한 시험을 수행하게 되는 경우 더욱 많은 시간 및 비용을 낭비하게 된다.

상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

KR 10-2003-0029360 A KR 10-2015-0090175 A

이에 본 발명은, 차량의 시스템 모델과 차량 동역학 모델을 결합하여 각 시스템의 반응에 따른 차량 거동의 분석이 가능한 차량 성능 평가 시스템을 제공하는 것을 해결하고자 하는 기술적 과제로 한다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은,

차량 내 제어기에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 동작을 모델링 한 기능 시스템 모델; 및

상기 기능 시스템 모델의 동작에 따른 상기 차량의 거동을 모델링 한 동역학 모델;

을 포함하는 차량 성능 평가 시스템을 제공한다.

본 발명의 일 실시형태는, 상기 차량에 구비된 센서에서 출력되는 검출값을 기반으로 상기 기능 시스템을 제어하는 제어 신호를 출력하는 제어기를 모델링한 제어기 모델을 더 포함하며, 상기 제어기 모델에서 출력되는 제어 신호는 상기 기능 시스템 모델의 입력으로 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시형태는, 차량에 구비되어 차량의 주행 환경 및 차량의 주행 상태에 관련된 정보를 검출한 검출값을 출력하는 센서를 모델링한 센서 모델을 더 포함하며, 상기 센서 모델에서 출력되는 검출값은 상기 제어기 모델의 입력으로 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시형태는, 상기 차량의 주행 환경에 대한 각종 시나리오를 모델링 하여 제공하는 주행 환경 모델을 더 포함하며, 상기 주행 환경 모델에서 제공되는 시나리오는 상기 센서 모델의 입력으로 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시형태에서, 상기 동역학 모델은, 상기 차량의 중량, 축간 거리, 축중, 무게 중심 중 적어도 일부를 포함하는 정보와 상기 기능 시스템 모델에서 입력되는 차량 시스템의 동작 관련 정보에 의해 결정되는 차량의 동적 하중 이동 특성을 모델링한 동적 하중 이동 모델과, 상기 차량의 동적 하중 이동 특성에 기반한 타이어의 슬립 특성을 모델링한 타이어 슬립 모델 및 상기 동적 하중 이동 특성에 기반한 차량의 스프링, 댐퍼 등의 특성과 서스펜션의 하드 포인트 특성(bump-toe)을 모델링한 서스펜션 모델을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시형태에서, 상기 제어기 모델은, 실제 차량에 적용된 제어기의 제어 로직으로 구현되거나, 실제 차량의 입출력 신호를 기반으로 한 기계 학습을 통해 학습된 신경망 회로로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시형태에서, 상기 센서 모델은, 차량의 주행 환경을 검출하여 얻을 수 있는 정보를 출력하는 인지 센서 모델과 차량의 거동에 관련된 정보를 검출하여 출력하는 차량 거동 센서 모델을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시형태에서, 상기 센서 모델은, 상기 차량 거동에 관련된 정보를 상기 동역학 모델로부터 제공 받고 상기 차량 거동에 관련된 정보로부터 검출된 검출값을 상기 제어기 모델로 제공할 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 다른 수단으로서 본 발명은,

실제 차량의 거동을 모사하는 차량 성능 평가 시스템에 있어서,

차량의 주행 환경에 대한 각종 시나리오를 모델링 하여 제공하는 주행 환경 모델;

실제 차량에 구비된 센서를 모델링한 것으로, 상기 주행 환경 모델에서 제공된 차량 주행 환경에 관련된 정보를 검출한 검출값을 출력하는 센서 모델;

실제 차량에 구비된 제어기를 모델링한 것으로, 상기 센서 모델에서 제공된 검출값을 기반으로 차량에 구비된 기능 시스템을 제어하는 제어 신호를 출력하는 제어기 모델;

실제 차량에 구비된 기능 시스템을 모델링한 것으로, 상기 제어기 모델에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 출력에 대한 정보를 제공하는 기능 시스템 모델; 및

상기 기능 시스템 모델에서 제공된 출력에 따른 차량의 거동 정보를 도출하는 동역학 모델;

을 포함하는 차량 성능 평가 시스템을 제공한다.

본 발명의 일 실시형태에서, 상기 센서 모델은, 상기 동역학 모델에서 도출된 차량 거동 정보를 제공 받고 상기 차량 거동 정보에 따른 차량의 주행 특성에 관련된 정보를 검출한 검출값을 상기 제어기 모델로 제공할 수 있다.

상기 차량 성능 평가 시스템에 따르면, 차량의 주행 환경에서부터 차량의 거동까지 모델링을 통해 실제 차량과 실질적으로 동일한 특성을 구현함으로써 단순히 문서 탬플릿에 의존하여 차량 성능을 평가하는 종래 기술에 비해 차량의 다양한 성능 분석 및 그를 통한 성능 개선이 가능한 우수한 효과가 있다.

특히, 상기 차량 성능 평가 시스템에 따르면, 차량의 시스템 모델에서 출력되는 차량 시스템의 출력값들을 이용하여 동역학 모델이 실제 거동을 묘사함으로써 각 시스템의 반응에 따른 차량 거동의 자세한 묘사 및 분석 가능하다.

또한, 상기 차량 성능 평가 시스템에 따르면, 차량의 제어기에 해당하는 제어기 모델을 통해 다양한 제어 상황에 따른 각 시스템 반응 검토 가능하며, 제어기에서 출력된 제어 신호에 대한 시스템 반응에 따른 실제 차량의 거동 예측 및 분석도 가능하다.

또한, 상기 차량 성능 평가 시스템에 따르면, 주행 환경 모델을 통해 다양한 도로 및 교통 상황에 대한 시나리오를 제공함으로써 실제 주행 테스트를 거치지 않고도 다양한 상황에 대한 차량 동작 검증이 가능하다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 기능 시스템 모델의 일례를 도시한 도면이다
도 3은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 동역학 모델의 일례를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 제어기 모델의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 센서 모델의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 주행 환경 모델의 일례를 도시한 도면이다.

이하, 첨부의 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템을 상세하게 설명한다.

본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 실제 차량을 다수의 모델로 모델링하고 다수의 모델 간 신호 전달을 통해 실제 차량에서 발생하는 거동을 모사하는 시스템이다.

도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면, 과 실질적으로 동일한 거동을 확인하기 차량 내 제어기에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 동작을 모델링한 기능 시스템 모델(40) 및 기능 시스템 모델(40)의 동작에 따른 차량의 거동을 모델링한 동역학 모델(50)을 포함하여 구성될 수 있다.

이에 더하여, 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 차량에 구비된 센서에서 출력되는 검출값을 기반으로 기능 시스템을 제어하는 제어 신호를 출력하는 제어기를 모델링한 제어기 모델(30)을 더 포함할 수 있다. 제어기 모델(30)에서 출력되는 제어 신호는 시스템 모델(40)의 입력으로 제공될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 차량의 주행 환경에 관련된 정보를 검출한 검출값을 출력하는 센서를 모델링한 센서 모델(20)을 더 포함할 수 있다. 센서 모델(20)에서 출력되는 검출값은 제어기 모델(30)의 입력으로 제공될 수 잇다.

또한, 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 차량의 주행 환경에 대한 각종 시나리오를 모델링 하여 제공하는 주행 환경 모델(10)을 포함할 수 있으며, 주행 환경 모델(10)에서 제공되는 시나리오는 센서 모델(20)의 입력으로 제공될 수 있다.

기능 시스템 모델(40)은 차량 내 마련된 각종 기능을 구현하기 위한 시스템을 모델링한 것으로, 예를 들어, 제동 시스템, 스티어링 시스템, 구동 시스템 등을 모델링한 여러 모델들을 포함할 수 있다. 기능 시스템 모델(40)은 차량 내 특정 제어기로부터 제어 신호를 입력 받는 경우 작동하는 기능별 시스템의 출력을 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 기능 시스템 모델의 일례를 도시한 도면으로, 더욱 상세하게는 차량의 제동 시스템 모델의 일례를 도시한 것이다.

도 2를 참조하면, 기능 시스템 모델(40)의 일례로서 제동 시스템 모델(40)은, 제동을 위한 제어기(예를 들어, ABS 제어기)에서 입력되는 신호를 기반으로 제동을 위한 제어를 수행하는 여러 서브 모델(41-45)을 포함할 수 있다. ABS 제어기에서 출력되는 제어 신호는 각 휠의 제동 압력을 결정하는 신호이며, 이 제어 신호에 의해 동작하는 차량 내 각종 부품들에 관련된 서브 모델로서, 각 휠의 제동 압력에 기반하여 엔진 스로틀 관련 동작을 수행하는 엔진 시스템 모델(41), 각 휠의 제동 압력에 기반하여 보조 브레이크와 에어 탱크 관련 동작을 수행하는 공기 관리 시스템 모델(42), 각 휠의 제동 압력에 기반하여 제동 압력을 조정하는 브레이크 밸브 모델(43), 각 휠의 제동 압력에 따른 전륜 파운데이션 및 후륜 파운데이션의 동작에 관련된 전륜 파운데이션 모델(44) 및 후륜 파운데이션 모델(45)을 포함할 수 있다.

동역학 모델(50)은 기능 시스템 모델(40)에서 출력되는 차량 기능별 시스템의 출력에 따른 차량의 실제 거동을 모델링한 것으로, 주로 차량의 동적 하중, 타이어 특성, 서스펜션 하드 포인트 특성, 스프링/댐퍼 특성, 휠 얼라인먼트 특성 등을 반영하여 차량의 제동이나 선회 시 실제 차량의 거동을 출력하는 모델이다. 동역학 모델(50)은 실제 차량의 주행 모습을 시각적으로 묘사하도록 애니메이션화를 수행할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 동역학 모델의 일례를 도시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 동역학 모델(50)은, 차량의 중량, 축간 거리, 축중, 무게 중심 등의 정보와 기능 시스템 모델(40)에서 입력되는 차량 시스템의 동작 관련 정보에 의해 결정될 수 있는 차량의 동적 하중 이동 특성을 모델링한 동적 하중 이동 모델(51)과, 차량의 동적 하중 이동 특성에 따른 차량 타이어의 슬립 특성을 모델링한 타이어 슬립 모델(53) 및 차량의 동적 하중 이동 특성에 따른 스프링, 댐퍼 등의 특성과 서스펜션의 하드 포인트 특성(bump-toe)을 모델링한 서스펜션 모델(53)을 포함할 수 있다. 동역학 모델(50)은 차량의 동적 하중 이동 모델(51)에서 결정된 동적 하중 이동 특성과, 그에 따라 타이어 슬립 모델(52)에서 결정된 슬립 특성 및 서스펜션 모델(53)에서 결정된 서스펜션 특성을 기반으로 차량의 거동을 모델링할 수 있다.

동역할 모델(50)에서 도출되는 차량 거동 특성은 센서 모델(20)로 제공되어 센서 모델(20)에서 차량 거동에 따른 검출값을 출력하게 하여 피드백 제어가 수행되게 할 수 있다.

제어기 모델(30)은 차량에 구비되는 각종 제어기를 모델링한 것으로, 예를 들어, ABS(Anti-lock Brake System) 제어기, SCC(Smart Cruise Control) 제어기, LKAS(Lane Keeping Assist System) 제어기, 엔진 제어기, 트랜스미션 제어기 등 실제 차량에 구비되는 각종 제어기를 모델링하여 실제 제어기에서 출력되는 제어 신호를 출력하도록 구현될 수 있다.

제어기 모델(30)은 제어기 제조사가 제공하는 제어 로직으로 구현될 수 잇다. 제어기 제조사가 제어 로직을 공개하지 않는 경우, 제어기의 입력과 출력을 기반으로 신경망 회로를 이용한 기계 학습을 통해 제어기 모델(30)을 제작할 수도 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 제어기 모델의 일례를 도시한 도면으로, 특히 ABS 제어기 모델의 예를 도시한다.

도 4에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 제어기 모델의 일례로서 ABS 제어기 모델(30)은 차량의 휠에 구비된 휠 속도 센서로부터 수신할 수 있는 복수의 휠 속도 정보를 각각 입력 받고 입력 받은 휠 속도 정보를 기반으로, 차량의 각 휠에 구비된 브레이크의 제동 압력을 결정하는 제어신호를 출력하도록 모델링 될 수 있다. ABS 제조사들은 구체적인 ABS 제어 로직을 각 사의 노하우로 공개하지 않고 있으므로, ABS 제어기 모델(30)은 기계 학습을 통해 실제 ABS 제어기와 유사한 제어신호를 출력할 수 있도록 모델링 된 신경망 회로로 구현될 수 있다.

센서 모델(20)은, 차량의 주행 환경 및 주행 상태에 대한 정보를 검출하는 차량에 구비된 각종 센서를 모델링한 것으로 제어기 모델(30)에서 입력으로 요구되는 정보를 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 센서 모델의 일례를 도시한 도면이다.

도 5에 도시한 바와 같이, 센서 모델(20)은 차량의 주행 환경을 검출하여 얻을 수 있는 정보를 출력하는 인지 센서 모델(21)과 차량의 거동에 관련된 정보를 검출하여 출력하는 차량 거동 센서 모델(22)을 포함할 수 있다.

인지 센서 모델(21)은 카메라, 라이더, 레이더, 적외선 센서 등을 모델링한 것으로 도로 곡률, 앞차와의 거리, 상대 속도 등을 출력할 수 있으며, 차량 거동 센서 모델(22)은 요(yaw) 센서, 가속도 센서, 횡속도 센서, 횡가속도 센서 등과 같이 차량 거동에 관련된 정보를 검출한 값 등 출력할 수 있다.

센서 모델(20)은 주행 환경 모델(10)에서 제공되는 주행 환경 시나리오를 기반으로 차량 제어에 필요한 정보를 검출하도록 모델링 될 뿐만 아니라, 전술한 동역학 모델(50)에서 출력되는 차량 거동 관련 모델링 결과를 기반으로 차량 제어에 필요한 정보를 검출하도록 모델링 될 수 있다.

주행 환경 모델(10)은 차량의 성능을 검토하기 위한 다양한 차량의 주행 환경에 대한 시나리오를 저장한 모델이다.

도 6은 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 주행 환경 모델의 일례를 도시한 도면이다.

도 6을 참조하면, 주행 환경 모델(10) 내에 모델링 된 차량 주행 환경 시나리오는 크게 도로 상황 시나리오(11), 주행 상황 시나리오(12) 및 날씨 기후 시나리오(13)를 포함할 수 있다.

도로 상황 시나리오(11)는 차량이 주행중인 도로의 종류 등에 대한 시나리오를 저장한 것으로 교차로, 언덕길, 횡단 보도, 선회 구간 등 주로 도로의 종류나 구배 또는 선회 상태에 대한 시나리오를 저장할 수 있다.

주행 상황 시나리오(12)는 차량이 주행 중인 상황에 대한 시나리오를 저장한 것으로, 주행 중인 차량의 전후 좌우에 위치한 타 차량 정보, 우회 구간 정보, 공사중 정보 등에 대한 시나리오를 저장할 수 있다.

날씨 기후 시나리오(13)는 차량의 주행 중인 날씨나 기후 밤낮 상태를 저장한 것으로, 야간 주행, 눈길 주행, 우천 주행 등의 시나리오를 저장할 수 있다.

이상과 같이 구성되는 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템의 작동 메커니즘에 대해 설명하기로 한다.

먼저, 주행 환경 모델(10)에서 차량 성능 평가를 위한 시나리오 모델을 선정할 수 있다. 이 때, 주행 환경 모델(10)은 도로의 차선 수, 도로에 주행 중인 차량의 수, 도로의 빙결 상태, 도로의 종류(아스팔트, 비포장 등), 타 차량의 급격한 끼어들기 유무, 도로의 곡률 등 평가하는 목적에 맞는 시나리오 모델을 구성할 수 있다.

이어, 센서 모델(20)은 주행 환경 모델(10)에서 결정된 정보를 이용하여 실제 차량의 센서에서 검출할 수 있는 정보들을 제어기 모델(30)로 제공할 수 있는 신호로 제공할 수 있다. 센서 모델(20)은 인지 센서 모델(21)에 의해 차량 외부 정보를 출력할 수 있으며, 차량 거동 센서 모델(22)에 의해 운전 차량 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 차량 외부 정보는 카메라와 같은 센서에 의해 도출될 수 있는 차선 정보(차선의 실선, 점선 여부, 차선 간격)나 곡률, 그리고 라이다 등의 센서에 의해 검출될 수 있는 상대 속도, 차량 거리 등이 될 수 있다 차량 거동 센서 모델(22)은 요센서에 의해 검출되는 요레이트, 휠속도 센서에 의해 검출되는 각 휠의 휠속도 및 스티어링 각도 센서에 의해 검출되는 스티어링 각이 될 수 있다.

센서 모델(20)은 동역학 모델(50)에서 출력되는 차량 거동 정보를 제공받고 그로부터 검출할 수 있는 차량 거동 정보에 대한 검출값을 출력할 수 있다.

예를 들어, 센서 모델(20) 내 브레이크 페달 센서 모델에 의해 검출된 브레이크 페달 신호와 브레이크 페달 신호가 발생한 시점에서의 휠속도 센서 모델에 의해 검출된 각 휠의 휠속도 검출값을 출력할 수 있다.

이어, 제어기 모델(30)은 센서 모델(20)에서 출력되는 검출값에 해당하는 신호를 제공 받고, 이 검출값들을 이용하여 차량 내 각종 시스템을 제어하는 제어기가 출력하는 제어신호를 작성하여 출력할 수 있다. 제어기 모델(30)은 실제 차량에 적용된 제어기와 실질적으로 동일한 제어 로직을 구현한 것이거나 기계 학습에 의해 학습된 신경망 회로로 실제 차량의 제어기와 매우 유사한 제어 신호를 출력할 수 있도록 구현된 것으로, 센서 모델(20)에서 제공된 신호를 파라미터로 사용하여 차량의 각 시스템을 제어하기 위한 제어 신호를 작성할 수 있다.

예를 들어, 제어기 모델(30) 내 ABS 제어기 모델은 센서 모델(20)로부터 각 휠의 휠속도 검출값을 입력 받고 그에 대응되는 각 휠의 제동 압력 제어 신호를 출력할 수 있다.

이어, 기능 시스템 모델(40)은 제어기 모델(30)에서 출력되는 제어 신호를 입력 받고 이 제어 신호에 의해 결정되는 차량의 각종 시스템의 동작에 대한 출력을 제공할 수 있다.

예를 들어, 제어기 모델(30)로부터 각 휠의 제동 압력 제어 신호를 입력 받은 경우, 기능 시스템 모델(40) 내 제동 시스템 모델은 각 휠의 제동 압력에 기반하여 엔진 스로틀 관련 동작을 수행하는 엔진 시스템 모델(41), 각 휠의 제동 압력에 기반하여 보조 브레이크와 에어 탱크 관련 동작을 수행하는 공기 관리 시스템 모델(42), 각 휠의 제동 압력에 기반하여 제동 압력을 조정하는 브레이크 밸브 모델(43), 각 휠의 제동 압력에 따른 전륜 파운데이션 및 후륜 파운데이션의 동작에 관련된 전륜 파운데이션 모델(44) 및 후륜 파운데이션 모델(45)에서 각각의 동작에 대한 결과값을 출력할 수 있다.

이어, 동역학 모델(50)은 기능 시스템 모델(40)의 출력을 제공받고 그에 따른 차량 거동 특성을 결정할 수 있다. 동역학 모델(50) 실제 차량 거동을 묘사할 수 있는 동역학 모델로서, 서스펜션 하드포인트 특성, 스프링/댐퍼 특성, 휠 얼라인먼트 등 샤시 특성 모델 등으로 구성되어 차량의 무게 중심 이동 및 전-후-좌-우로의 거동을 출력할 수 있다.

동역학 모델(50)은 결정된 차량 거동을 시각적으로 애니메이션화 하여 표현할 수 있으며, 차량 거동에 대한 정보는 다시 센서 모델(20)로 피드백 되어 센서 모델(20)이 차량 거동 특성을 검출한 검출값을 출력할 수 있게 할 수 있다.

전술한 것과 같은 본 발명의 여러 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 프로세서와 메모리 등과 같은 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에 의해 구현될 수 있다. 본 명세서에 개시된 실시 형태들과 관련하여 설명된 모델들과 모델들 사이의 상호 연결 관계는 프로세서에 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 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되며, 그 프로세서는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서와 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.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 일 실시형태에 따른 차량 성능 평가 시스템은, 차량의 주행 환경에서부터 차량의 거동까지 모델링을 통해 실제 차량과 실질적으로 동일한 특성을 구현함으로써 단순히 문서 탬플릿에 의존하여 차량 성능을 평가하는 종래 기술에 비해 차량의 다양한 성능 분석 및 그를 통한 성능 개선이 가능하다.

특히, 차량의 시스템 모델에서 출력되는 차량 시스템의 출력값들을 이용하여 동역학 모델이 실제 거동을 묘사함으로써 각 시스템의 반응에 따른 차량 거동의 자세한 묘사 및 분석 가능하다.

또한, 차량의 제어기에 해당하는 제어기 모델을 통해 다양한 제어 상황에 따른 각 시스템 반응 검토 가능하며, 제어기에서 출력된 제어 신호에 대한 시스템 반응에 따른 실제 차량의 거동 예측 및 분석도 가능하다.

또한, 주행 환경 모델을 통해 다양한 도로 및 교통 상황에 대한 시나리오를 제공함으로써 실제 주행 테스트를 거치지 않고도 다양한 상황에 대한 차량 동작 검증이 가능하다.

이상에서 본 발명의 특정한 실시형태에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 청구범위의 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.

10: 주행 환경 모델 20: 센서 모델
30: 제어기 모델 40: 기능 시스템 모델
50: 동역학 모델

Claims

차량 내 제어기에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 동작을 모델링 한 기능 시스템 모델; 및
상기 기능 시스템 모델의 동작에 따른 상기 차량의 거동을 모델링 한 동역학 모델;
을 포함하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 차량에 구비된 센서에서 출력되는 검출값을 기반으로 상기 기능 시스템을 제어하는 제어 신호를 출력하는 제어기를 모델링한 제어기 모델을 더 포함하며,
상기 제어기 모델에서 출력되는 제어 신호는 상기 기능 시스템 모델의 입력으로 제공되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 2에 있어서,
차량에 구비되어 차량의 주행 환경 및 차량의 주행 상태에 관련된 정보를 검출한 검출값을 출력하는 센서를 모델링한 센서 모델을 더 포함하며,
상기 센서 모델에서 출력되는 검출값은 상기 제어기 모델의 입력으로 제공되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 3에 있어서,
상기 차량의 주행 환경에 대한 각종 시나리오를 모델링 하여 제공하는 주행 환경 모델을 더 포함하며,
상기 주행 환경 모델에서 제공되는 시나리오는 상기 센서 모델의 입력으로 제공되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 동역학 모델은, 상기 차량의 중량, 축간 거리, 축중, 무게 중심 중 적어도 일부를 포함하는 정보와 상기 기능 시스템 모델에서 입력되는 차량 시스템의 동작 관련 정보에 의해 결정되는 차량의 동적 하중 이동 특성을 모델링한 동적 하중 이동 모델과, 상기 차량의 동적 하중 이동 특성에 기반한 타이어의 슬립 특성을 모델링한 타이어 슬립 모델 및 상기 동적 하중 이동 특성에 기반한 차량의 스프링, 댐퍼 등의 특성과 서스펜션의 하드 포인트 특성(bump-toe)을 모델링한 서스펜션 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 제어기 모델은, 실제 차량에 적용된 제어기의 제어 로직으로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 제어기 모델은, 실제 차량의 입출력 신호를 기반으로 한 기계 학습을 통해 학습된 신경망 회로로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 3에 있어서,
상기 센서 모델은, 차량의 주행 환경을 검출하여 얻을 수 있는 정보를 출력하는 인지 센서 모델과 차량의 거동에 관련된 정보를 검출하여 출력하는 차량 거동 센서 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 8에 있어서,
상기 센서 모델은, 상기 차량 거동에 관련된 정보를 상기 동역학 모델로부터 제공 받고 상기 차량 거동에 관련된 정보로부터 검출된 검출값을 상기 제어기 모델로 제공하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
실제 차량의 거동을 모사하는 차량 성능 평가 시스템에 있어서,
차량의 주행 환경에 대한 각종 시나리오를 모델링 하여 제공하는 주행 환경 모델;
실제 차량에 구비된 센서를 모델링한 것으로, 상기 주행 환경 모델에서 제공된 차량 주행 환경에 관련된 정보를 검출한 검출값을 출력하는 센서 모델;
실제 차량에 구비된 제어기를 모델링한 것으로, 상기 센서 모델에서 제공된 검출값을 기반으로 차량에 구비된 기능 시스템을 제어하는 제어 신호를 출력하는 제어기 모델;
실제 차량에 구비된 기능 시스템을 모델링한 것으로, 상기 제어기 모델에서 출력되는 제어 신호에 기반하여 동작이 결정되는 차량의 기능 시스템의 출력에 대한 정보를 제공하는 기능 시스템 모델; 및
상기 기능 시스템 모델에서 제공된 출력에 따른 차량의 거동 정보를 도출하는 동역학 모델;
을 포함하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 9에 있어서,
상기 센서 모델은, 상기 동역학 모델에서 도출된 차량 거동 정보를 제공 받고 상기 차량 거동 정보에 따른 차량의 주행 특성에 관련된 정보를 검출한 검출값을 상기 제어기 모델로 제공하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 9에 있어서,
상기 동역학 모델은, 상기 차량의 중량, 축간 거리, 축중, 무게 중심 중 적어도 일부를 포함하는 정보와 상기 기능 시스템 모델에서 입력되는 차량 시스템의 동작 관련 정보에 의해 결정되는 차량의 동적 하중 이동 특성을 모델링한 동적 하중 이동 모델과, 상기 차량의 동적 하중 이동 특성에 기반한 타이어의 슬립 특성을 모델링한 타이어 슬립 모델 및 상기 동적 하중 이동 특성에 기반한 차량의 스프링, 댐퍼 등의 특성과 서스펜션의 하드 포인트 특성(bump-toe)을 모델링한 서스펜션 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 9에 있어서,
상기 제어기 모델은, 실제 차량에 적용된 제어기의 제어 로직으로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 9에 있어서,
상기 제어기 모델은, 실제 차량의 입출력 신호를 기반으로 한 기계 학습을 통해 학습된 신경망 회로로 구현되는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.
청구항 9에 있어서,
상기 센서 모델은, 차량의 주행 환경을 검출하여 얻을 수 있는 정보를 출력하는 인지 센서 모델과 차량의 거동에 관련된 정보를 검출하여 출력하는 차량 거동 센서 모델을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 성능 평가 시스템.