KR20210138827A - 전기차 기반 주행 정보 제공 서버 및 시스템 - Google Patents

전기차 기반 주행 정보 제공 서버 및 시스템 Download PDF

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KR20210138827A
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윤종영
이민성
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(주)디테크게엠베하
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Abstract

전기차 기반 주행 정보 제공 서버가 제공된다. 본 발명의 일 면에 따른 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버는 상기 도로 정보와 상기 주행 정보가 빅데이터화되어 저장되는 데이터베이스; 및 상기 주행 정보를 산출하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고, 상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고, 상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출할 수 있다.

Description

전기차 기반 주행 정보 제공 서버 및 시스템{SERVER AND SYSTEM FOR PROVIDING DRIVING INFORMATION BASED ON ELECTRIC VEHICLE}
본 발명은 전기차 기반 주행 정보 제공 서버 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는 도로 구간 별 노면의 경사각과 굴곡 여부를 이용하여 배터리의 잔존 전력에 따른 주행가능거리를 제공하는 서버 및 시스템에 관한 것이다.
잘 알려진 바와 같이, 전기자동차는 배터리에 전기를 충전하고, 충전된 전기를 이용하여 모터를 구동함으로써 주행하는 자동차를 말한다.
전기자동차에서는 현재의 배터리 온도와 배터리 SOC(State Of Charge) 등에 관한 배터리 상태를 확인하고, 배터리 상태가 일정한 수준 이상을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 매우 중요하며, 그 이유 중에 하나는 배터리 SOC를 실시간으로 파악하여 주행 중에 배터리의 잔존 용량에 따른 주행가능거리를 운전자에게 알려주어야 함에 있다.
배터리 잔존 용량에 따른 주행가능거리와 관련하여, 내연기관 자동차에서 현재의 연료 수준으로부터 주행가능거리(DTE: Distance To Empty)를 예측하여 운전자에게 알려주는 것과 마찬가지로, 전기자동차에서도 현재의 배터리 에너지 상태로부터 주행가능거리(잔존주행거리)를 추정하여 클러스터 등에 표시하는 기능을 제공하고 있다.
종래기술에 따른 전기자동차의 주행가능거리 산출 방법으로는 고전압 배터리의 잔존 에너지인 SOC(%)와 차량의 거리당 에너지 소모 비율의 관계를 이용하여 주행가능거리를 추정하는 방법이 이용되고 있다.
그러나, 전기차가 화물을 싣거나 가파른 언덕길을 오를 경우 도로의 노면 상태에 따라 예상 주행가능거리의 오차가 빈번히 발생하는 문제점이 있었다. 이는 차량의 거리당 에너지 소모 비율을 이용할 때, 노면의 경사도나 굴곡 여부를 고려하지 않고 차량의 거리당 에너지 소모 비율을 적용하기 때문이다. 또한, 적은 용량의 배터리를 탑재한 전기차는 더욱더 오차에 민감할 수 밖에 없으며, 예를 들어, 초소형 전기차의 경우에는 완충에 3시간 30분 소요에 반면, 1회 충전 주행거리가 55km이기 때문에 전력 소요 여부를 정확하게 산출하는 것이 필수적이다. 따라서, 노면의 경사도와 굴곡까지 고려하여 정확하게 주행가능거리를 산출하는 기술이 필요하다.
KR 10-2020-0005765
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 전기차를 이용하여 획득한 노면의 경사각과 굴곡 여부를 이용하여 배터리의 잔존 전력 대비 주행가능거리를 정확하게 산출하는 서버 및 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
또한, 본 발명은 전기차를 이용하여 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 수집하여 신뢰성 높은 도로 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 서버 및 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버는 상기 도로 정보와 상기 주행 정보가 빅데이터화되어 저장되는 데이터베이스; 및 상기 주행 정보를 산출하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고, 상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고, 상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출할 수 있다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
본 발명에 따르면, 전기차의 운전자에게 정확한 주행가능거리와 최소 충전시간을 제공할 수 있으며, 운전자의 시간적 효율을 증대시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 전기차의 운전자에게 지정한 경로의 예상되는 요구 전력량과 주행가능거리를 제공함으로써 보다 효율적인 경로 선택을 가능하게 할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 도로 구간 별 노면의 경사각과 굴곡여부가 포함된 도로정보를 수집하여 데이터베이스를 구축할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 복수의 전기차들의 이동 경로를 수집함으로써 전기차 충전소의 회전율을 증대시키고 충전 수요 분석에 따른 충전소 신설이 촉진될 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 정보 제공 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기차 기반 주행 정보 제공 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 경사각 산출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기울기 저항 산출 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 최종 전비 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 최종 전비 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8 내지 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 굴곡노면 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 발명에서 "전기차가 주행하는 동안"의 의미는, 차량이 이동하고자 하거나, 이동 중이거나, 정지하고자 하거나 정지된 상태로 차량 운행과 관련된 모든 상태를 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 정보 제공 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 주행 정보 제공 시스템(10)은 주행 정보 제공 서버(100) 및 전기차(200)를 포함할 수 있다. 주행 정보 제공 서버(100)는 전기차(200)와 원거리 통신 네트워크(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN))를 통해 통신 연결될 수 있다.
일 실시 예에서, 전기차(200)는 전기를 충전한 배터리를 이용하여 주행할 수 있는 이동 수단일 수 있고, 주행 정보 제공 서버(100)는 전기차(200)로부터 도로 정보를 수집하고, 도로 정보에 기반하여 주행 정보를 산출하고, 전기차(200)에게 주행 정보를 제공하는 서버일 수 있다.
예를 들어, 주행 정보는 배터리의 잔존 가용 에너지, 주행가능거리, 지정된 경로에 대응하는 주행가능거리, 복수의 전기차들로부터 수집된 특정 도로 구간별/시간별 배터리 전력 소모 자료를 포함할 수 있다.
예를 들어, 도로 정보는 도로 구간 별 노면의 경사각, 노면의 굴곡 정도를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전기차(200)는 복수의 운전자가 각각 사용하는 전기차일 수 있고, 주행 정보 제공 서버(100)는 복수의 전기차를 관리하는 운영 서버일 수 있다. 전기차(200)는 전용 어플리케이션이 설치된 장치일 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 운전자가 운행하는 전기차(200)에 전용 어플리케이션을 제공하며 전용 어플리케이션을 통해 전기차(200)의 잔존 가용 에너지와 주행가능거리를 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 전기차(20)에 설치된 전용 어플리케이션을 통해 운전자의 회원 가입을 받거나 비회원으로 운전자 정보를 획득할 수 있고, 회원의 전기차(20)의 주행 정보 및 주행 이력을 관리할 수 있다.
일 실시 예에서, 전용 어플리케이션은 회원 가입 및 등록, 전기차(200) 충전 정보, 주행 정보 등을 관리하기 위한 어플을 의미할 수 있다. 전용 어플리케이션은 전기차(200)에서 수집되는 각종 데이터들을 주행 정보 제공 서버(100)로 전송할 수 있고, 주행 정보 제공 서버(100)로부터 수신되는 배터리 정보와 주행 정보를 운전자가 볼수 있도록 디스플레이(250)에 출력하는 기능을 가질 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 수집된 도로 정보를 분석함에 있어서, 인공 지능(AI)에 의한 빅데이터 학습 기능을 이용할 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 도로 정보와 주행 정보가 빅데이터화되어 저장되는 데이터베이스(120), 도로 정보를 수집하고 주행 정보를 산출하는 제어부(110) 및 전기차와 통신 연결되는 통신부(130)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전기차(200)는 도로를 주행하는 동안 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 측정하고, 측정된 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 주기적 또는 이벤트 발생시마다 주행 정보 제공 서버(100)로 전송하고, 주행 정보 제공 서버(100)로부터 주행 정보를 수신하여, 디스플레이(250)를 통해 주행 정보를 표시할 수 있다. 이를 위해, 전기차(200)는 전기차(200)의 내부 구성들을 제어하고 관리하는 제어 모듈(210), 전기차(200)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(220), GPS 기능을 이용하여 전기차(200)의 위치를 수신하고 확인하는 위치 센서(230), 가속도 센서 데이터, 위치 데이터, 배터리 정보 및 주행 정보 등이 저장되는 메모리(240), 운전자에게 배터리 정보와 주행 정보를 시각적으로 표시하는 디스플레이(250), 외부와 유무선 통신을 수행하는 통신 모듈(260) 및 전기차(200)의 주변을 촬영하는 카메라(270)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 제어 모듈(210)은 측정된 가속도 센서 데이터와 해당 위치의 위치 데이터가 연동되도록 메모리(240)에 저장하고, 연동된 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 주행 정보 제공 서버(100)에 전송할 수 있다. 물론, 두 데이터의 연동은 주행 정보 제공 서버(100)에서 이루어질 수 도 있다.
일 실시 예에서, 가속도 센서(220)는 전기차(200)의 9축 센서(가속도, 각속도, 지자기)를 센싱할 수 있다. 가속도 센서 데이터의 측정 주기는 예를 들어, 수 초(second) 간격으로 설정될 수 있으며, 이는 전기차(200)에 내장된 어플리케이션을 통해 운전자에 의해 수동 설정되거나 또는 시스템에 의해 자동(default) 설정되는 것이 가능하다. 또한, 가속도 센서(220)는 이벤트 발생 시마다 측정할 수 있다. 구체적으로, 도로 노면 상태에 이상이 없다고 판정할 수 있을 정도의 통계적 정상 패턴이 확보된 상태에서, 특정 지점을 통과하는 전기차(200)의 가속도 상태를 보면, 예를 들어 Z(상하) 방향의 가속도에서 (-)로 급격히 감소한 후 안정화 패턴을 보일 수 있으며, 이러한 특이 데이터 발생시를 '이벤트 발생시'로 정의하고 측정된 가속도 센서 데이터를 저장하고, 이후 주행 정보 제공 서버(100)로 전송하게 된다.
또한, 가속도 센서(220)는 6축 자이로 가속도 센서일 수 있다. 즉, 6축은 가속도 3축, 자이로 2축 및 온도 1축일 수 있다. 여기서 가속도 센서란 가속도 자체를 측정하는 것이 아니라 중력가속도를 이용하여 가속도를 측정하는 센서를 의미할 수 있다. 중력가속도가 3축으로 어느 정도의 영향을 주었는 가를 측정하여 센서의 기울어진 정도를 파악함으로써 가속도를 연산할 수 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이(250)는 전기차(200)의 속도, 기어단수, 주행 시간, 배터리 잔량, 주행가능거리, 주행 경로, 추천 경로 등을 표시할 수 있다. 예컨대, 전기차(200)에 내장된 전용 어플리케이션은 내비게이션 기능을 포함할 수 있고, 디스플레이(250)는 내비게이션 관련 화면도 함께 표시할 수 있다. 또한, 디스플레이(250)는 도로 구간 별 노면의 경사각과 굴곡 여부도 함께 표시할 수 있고, 운전자는 이를 운전에 반영할 수 있고 안전 운행이 가능할 수 있다.
일 실시 예에서, 카메라(270)는 전기차(200)의 전방, 후방 및 측방을 촬상할 수 있다. 예를 들어, 카메라(270)는 주기적 또는 이벤트 발생 시마다 전기차(200) 주변의 이미지를 획득할 수 있다. 예컨대, 카메라(270)는 전기차(200)가 주행하는 도로의 폭, 노면의 상태, 전기차의 전방에 나타난 장애물(예: 사람, 나무 등) 등이 포함된 이미지를 획득할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전기차 기반 주행 정보 제공 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 3 내지 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 경사각 산출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 기울기 저항 산출 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 최종 전비 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제2 최종 전비 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도2, 도 6 및 도 7의 동작들은 도 1의 주행 정보 제공 서버(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 2 내지 도 7을 참조하면, 일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 21에서, 전기차(200)로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집할 수 있다. 예를 들어, 배터리 데이터는 배터리의 전압 및 전류를 포함할 수 있고, 가속도 센서 데이터는 전기차(200)의 9축 센싱 값을 포함할 수 있고, 위치 데이터는 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 획득할 당시의 전기차(200)의 위치 값을 포함할 수 있다.
예를 들어, 제어부(110)는 전기차(200)로부터 수신한 데이터들을 연동시킬 수 있다. 따라서, 하기에서 위치 데이터에 대한 별도의 언급이 없더라도 가속도 센서 데이터를 분석한다는 의미는 위치 데이터와 함께 분석한다는 의미로 이해될 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 22에서, 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 전기차(200)가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산할 수 있다.
한편, 하기에서 설명할 경사각 연산 과정은 일 예에 불과하고, 기공지된 다른 방법(예: 카메라로 촬영한 노면 이미지 분석)을 통해 노면의 경사각을 전기차(200)를 통해 연산할 수 있다.
경사각 연산
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 도로 구간 별 경사각을 측정하기 위해 제어부(110)는 HPF(30), 차감부(50), 경사각 연산부(60) 및 경사각 출력부(90)를 포함할 수 있다. 구체적으로, 제어부(110)는 가속도 센서(220)의 출력 신호를 하이 패스 필터링하는 하이 패스 필터(HPF; High Pass Filter)(30)를 포함할 수 있다. 하이 패스 필터(30) 후단에는 차감부(50)가 연결될 수 있다. 차감부(50)는 가속도 센서(220)의 원래 출력 신호(도 4의 (a))와 하이 패스 필터(30)에 의해 필터링된 가속도 센서(220)의 출력 신호(도 4의 (b))를 입력받을 수 있다. 차감부(50)는 상기 두 개의 출력 신호를 입력 받은 후, 이들 신호를 차감하여 정해진 차단(cutoff) 주파수 이하의 가속도 센서의 출력 신호(도 4의 (c))를 구할 수 있다. 차감부(50)는 바람직하게 원래 출력신호(도 4의 (a))에서 상기 필터링된 가속도 센서(10)의 출력 신호(도 4의 (b))의 신호를 차감한다. 도 4에서 알 수 있는 바와 같이 도 4의 (c)는 로우 패스 필터를 통과한 신호와 같은 형태이다. 즉, 하이 패스 필터(30)를 통해 로우 패스 필터를 사용함으로써 발생했던 응답 시간의 지연이 방지된다. 차감부(50)에서 출력된 신호는 경사각 연산부(60)에 입력된다. 경사각 연산부(60)는 차감부(50)의 출력 신호를 입력받아 종래와 마찬가지로 경사각을 연산할 수 있다. 즉, 경사각 연산부(60)는, 종래 로우 패스 필터를 통과한 가속도 센서의 출력 신호를 토대로 경사각을 연산한 것과 마찬가지로, 차감부(50)의 출력 신호를 토대로 경사각을 연산하여 출력할 수 있다. 경사각 연산부(60)의 출력 신호(경사각)는 경사각 출력부(70)를 거쳐 경사각 신호를 필요로 하는 곳(예: 제어부(110)의 주행 정보 연산 모듈)으로 전송될 수 있다.
기울기 저항 연산
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 제어부(110)는 연산한 경사각을 이용하여 경사진 노면에서의 기울기 저항(마찰에 따른 저항)을 연산할 수 있다.
구체적으로, 기울기 저항은 자동차가 비탈길을 오를 때, 중력의 진행 반대방향 분력에 의해 자동차의 무게중심에 뒤 방향으로 작용하는 일종의 저항이다. 기울기 저항은 구배저항 또는 등판저항을 의미할 수 도 있다. 그러나 언덕길을 내려갈 때는 자동차 질량(또는 중량)이 구동력을 지원하는 힘으로 작용한다. 기울기 저항은 자동차의 질량과 노면의 기울기에 따라 변화할 수 있다. 일반적으로 노면의 기울기는 각도로 표시하지 않고, 백분율(%)로 표시한다. 예를 들어, 기울기 10%란 수평거리 100m에 높이 10m일 경우의 값이다. 즉, 기울기 백분율은 다음과 같이 정의될 수 있다.
각도 α가 작을 때는 sin 값과 tan 값이 거의 같다 그리고 기울기 저항을 계산할 때 5%의 오차를 허용한다면, 기울기 30%까지는 아래 식 1을 사용할 수 있다.
대부분의 가파른 도로들도 기울기 30%를 초과하는 경우가 드물기 때문에 거의 모든 도로에 대해서 tan 근사값을 통해 백분율을 사용하게 되고, 기울기저항 Fs 는 하기 식 1 로 계산가능하다.
[식 1]
Fs = m x g x tanα
배터리 초기 가용에너지 연산
우선, 동작 23 수행 이전에 주행 정보 제공 서버(100)는 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용 에너지를 연산하기 위해 미리 배터리 초기 가용에너지를 연산하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 동작 23 이전에 배터리 초기 가용에너지를 연산할 수 있다.
구체적으로, 전기자동차의 배터리는 그 전류패턴에 따라 전압 강하(drop)가 상이하게 발생하므로 동일 전력 사용시에도 가용 에너지의 차이가 발생할 수 있다. 또한, 상기 배터리는 전류패턴 외에도 온도 및 열화도 등에 따라 가용에너지가 변화하게 된다. 이에, 먼저 전기자동차에서 배터리의 열화도 단계에 따라 발생빈도가 빈번한 배터리의 전류패턴(주행패턴)을 선정한다. 배터리 전류패턴의 선정은 UDDS(urban dynamometer driving schedule)와 같은 인증시험 모드 또는 정속 주행 모드 등 상대적으로 발생빈도가 높은 전류패턴으로 선정함으로써 이루어진다. 이렇게 선정한 각각의 배터리의 전류패턴 별로 배터리 충전 이후 초기 배터리 온도와 초기 배터리 SOC에 따른 가용에너지를 시험을 통해 측정 확보한다.
이때 시험 조건으로는 배터리의 소킹(soaking) 온도와 스타트(start) SOC를 사용한다. 구체적으로는, 상기 소킹 온도를 영하 30℃부터 영상 30℃까지 10℃ 간격으로 하고, 스타트 SOC를 90~10%까지 10% 간격으로 하여, 배터리의 전류패턴에 따라 시험하여 소킹 온도 및 스타트 SOC 별 배터리 가용에너지를 측정 및 확보한다. 아울러, 스타트 SOC 5%에서의 배터리 가용에너지도 시험 측정하여 확보한다.
그리고, 상기와 같이 배터리의 소킹 온도와 스타트 SOC 별 배터리 가용에너지 데이터를 획득한 뒤, 획득한 데이터를 각각의 배터리 전류패턴에 따라 평균하여 평균치를 연산하고, 상기 평균치를 배터리 충전 이후 주행시의 배터리 초기 가용에너지로서 적용하도록 한다.
예를 들어, 소킹 온도 영하 30℃ 및 스타트 SOC 80% 일 때 각각의 전류패턴(선정된 전류패턴)에 따른 배터리가용에너지 값들의 평균치를 주행시(충전 이후 초기 배터리 온도가 영하 30℃이고 초기 배터리 SOC가 80%일 때) 배터리 초기 가용에너지로서 적용하게 된다.
즉, 배터리의 초기 가용에너지로는 각각의 배터리 전류패턴에 따른 가용에너지 데이터들을 평균하여 연산한 평균치를 사용한다.
이렇게 획득한 가용에너지 데이터(시험데이터)를 이용하여 배터리 관리 시스템 내 저장수단에 배터리 초기 가용 에너지 맵(이하, '맵'이라고 함)을 구성한다.
상기 배터리 관리 시스템은 초기 배터리 SOC와 초기 배터리 온도를 입력값으로 하여 상기 맵(map)의 데이터를 체킹함으로써 해당 조건(초기 배터리 SOC와 초기 배터리 온도)에 상응하는 배터리 초기 가용에너지(맵 데이터)를 출력값으로 하여 제어기에 제공하게 된다.
여기서, 상기 배터리 관리 시스템은 배터리의 충전 완료 후 IG(Ignition) ON 시 맵 데이터(출력값)를 고정하고 IG(Ignition) Off 시마다 배터리의 현재 온도를 저장하는데, IG OFF 이후 재 IG ON 시 온도와 상기 IG Off 시 배터리 온도를 비교하여 일정치 이상 차이가 발생하면 상기 맵의 출력값을 현재(IG ON 시)의 온도값에 따른 가용에너지로 업데이트하여 제공한다.
즉, IG Off 시 저장한 배터리 온도와 현재(IG ON 시)의 배터리 온도 간에 일정치 이상으로 차이가 발생하는 경우, 상기 맵으로부터 현재(IG ON 시)의 배터리 온도 및 배터리 SOC에 상응하는 맵 데이터(배터리 초기 가용에너지)를 취득하여 배터리 초기 가용에너지를 업데이트한다.
배터리 가용에너지 데이터는 배터리의 초기 온도에서부터 시험 진행 중 변하는 배터리 온도에 따라 연속적으로 변하게 되므로, IG Off 시 배터리 온도를 저장하고 재 IG ON 시의 배터리 온도와 비교하여 일정치 이상 차이가 없을 경우 IG Off 시와 재 IG ON 시의 가용에너지 데이터를 하나의 연속데이터로 가정하여 맵의 출력값(배터리의 초기 가용에너지)를 업데이트하지 않고 재 IG ON 시에도 IG OFF 직전의 배터리 초기 가용에너지(R6)를 그대로(동일하게) 적용한다.
즉, 배터리의 초기 가용에너지(R6)는 IG ON 시 적용된 시험데이터가 IG Off 시까지 동일하게 사용되며, 재 IG ON 시의 배터리 온도가 직전 IG Off 시에 저장한 배터리 온도와 동일하거나 또는 일정 범위 내로 차이를 가지는 경우 업데이트 없이 IG Off 직전의 배터리 초기 가용에너지가 그대로 사용된다.
예를 들어, 초기 배터리 온도가 영하 20℃이고 초기 배터리 SOC가 SOC 80%일 때의 맵 데이터(배터리의 초기 가용에너지) 1이 10kWh 이고, 초기 배터리 온도가 10℃이고 초기 배터리 SOC가 50%일 때의 맵 데이터 2가 6kWh라고 할 때, 충전기로 배터리를 SOC 80%까지 충전한 뒤 일정 시간 차량을 방지한 다음 다시 IG ON 할 시 배터리 온도가 영하 20℃인 경우 배터리 초기 가용에너지는 10kWh이고, 일정 거리 주행 후 배터리 SOC가 50%이고 배터리 온도가 20℃ 인 상태에서 IG Off 시 배터리 온도(20℃)를 저장한다.
그리고, 다시 주행하기 위해 재 IG ON 시 배터리 온도가 20℃인 경우 배터리 초기 가용에너지는 기존(직전 IG Off 시)의 10kWh를 그대로 유지하고, 재 IG ON 시 배터리 온도가 10℃인 경우(직전 IG Off 시와 일정치 이상으로 온도 차 발생) 배터리 초기 가용에너지를 맵 데이터 2의 값인 6kWh로 업데이트하여 변경한다.
배터리의 누적 소모에너지 연산
일 실시 예에서, 동작 23에서, 제어부(110)는 배터리 데이터와 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지를 연산할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 배터리 충전 이후 누적 주행거리를 주행하는 동안 일정 시간마다 현재의 배터리 전류값과 전압값을 곱한 값과 기울기 저항에 따른 경사소모에너지 값을 더하여 연산한 전력들을 적산방식으로 합산함으로써 배터리의 누적 소모에너지(R7)를 산출한다. 여기서, 경사소모에너지는 Fs X d로 연산될 수 있고, Fs는 기울기 저항, d는 해당 기울기 저항이 연산된 경사각 구간을 전기차(200)가 이동한 거리이다.
이렇게 계산되는 배터리의 누적 소모에너지(R7)는, IG Off 후 다시 IG ON 하는 경우에서 IG Off 시 저장한 배터리 온도와 현재(IG ON 시)의 배터리 온도 간에 일정치 이상으로 차이가 발생시, 또는 배터리의 충전 완료 시, 또는 배터리 관리 시스템 내 저장수단(예컨대, ROM 등)의 업데이트 등으로 배터리의 초기 가용에너지를 업데이트하는 경우 '0'으로 리셋(reset)된다.
배터리의 잔존 가용에너지(잔존 에너지) 연산
일 실시 예에서, 동작 23에서, 제어부(110)는 배터리 데이터와 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 배터리의 잔존 가용에너지를 연산할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 배터리 초기 가용에너지(R6)에서 누적 소모에너지(R7)를 감산하여 배터리의 잔존 가용에너지(현재의 배터리 가용에너지)(R8)를 산출한다. 한편, 배터리 초기 가용에너지 값은 고정(holding)하여 그대로 사용하되, 주기적으로 빅데이터에 기반하여 업데이트될 수 있다. 배터리 초기 가용에너지가 업데이트 될 경우, 업데이트된 값이 활용될 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 24에서, 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인할 수 있다. 예를 들어, 전기차(200에 설치된 내비 겸용 전용 어플리케이션은 제어부(110)와 연동될 수 있고, 운전자가 특정 목적지 도착을 위해 경로를 지정한 경우에 제어부(110)는 이를 실시간으로 확인할 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 25에서, 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 배터리 데이터 및 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산할 수 있다. 즉, 지정된 경로가 없을 경우에는 현재까지의 주행만을 고려하여 전비를 연산할 수 있다. 한편, 여기서 배터리 데이터는 배터리의 전류, 전압, 잔존 가용에너지를 포함할 수 있다.
구체적으로, 도 6을 참조하면, 일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 61에서, 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 연산할 수 있다.
과거 주행 평균 전비 연산
예를 들어, 과거 주행 평균 전비(R0)(km/kWh)는 과거 주행 사이클의 전비를 평균하여 산출하는데, 매 주행 사이클 종료시(노면의 경사각의 변화하는 시점)마다 전비(km/kWh)를 산출하여 저장한 후 저장된 사이클의 전비들을 평균하여 산출한다. 여기서, 이전 충전시부터 다음의 충전시까지를 하나의 큰 사이클이라고 할 때, 상기 큰 사이클 내에서 동일한 경사각을 갖는 구간을 주행하는 처음과 마지막을 주행 사이클로 정의할 수 있다. 예를 들어, 하나의 큰 사이클 동안 전기차(200)가 A 도로 구간을 주행하고 A 구간은 경사각a-1을 갖는 A-1구간, 경사각a-2를 갖는 A-2구간, 경사각a-3를 갖는 A-3구간이 순차적으로 이어진 구간이라고 가정할 경우, 주행 사이클은 A-1구간, A-2구간 및 A-3구간을 각각 주행한 시점과 종점까지의 사이클이 될 수 있고, 총 주행 사이클은 3개가 될 수 있다. 제어부(110)는 경사각 변화가 감지될 경우에 주행 사이클을 변경하여 사이클들의 전비를 산출할 수 있다.
이때, 주행 사이클의 전비(km/kWh)는 '해당 주행 사이클의 누적 주행거리(km)/해당 주행 사이클의 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지(kWh)'로 계산된다. 여기서 누적 소모에너지는 앞서 언급한 배터리의 누적 소모에너지로써, 제어부(110)는 배터리 충전 이후 누적 주행거리를 주행하는 동안 일정 시간마다 현재의 배터리 전류값과 전압값을 곱한 값과 기울기 저항에 따른 경사소모에너지 값을 더하여 연산한 전력들을 적산방식으로 합산함으로써 배터리의 누적 소모에너지를 산출할 수 있다.
상기와 같이 계산되는 전비는 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 사이클의 전비가 저장됨에 있어서, 새로운 전비 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 전비 데이터는 삭제된다.
또한 저장수단 내 1개의 버퍼에 공인 전비(해당 차량 모델에 대한 전비 시험 모드를 통해 계산 및 입력되는 값임)가 저장되고, 주행 사이클의 전비와 공인 전비를 사용하여 과거 주행 평균 전비(R0)를 산출한다.
전비 평균값 산출시에는 각 전비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 2에 나타낸 바와 같다.
식 2: R0 =
{A1Хa[0]+A2Хa[1]+A3Хa[2]+...+AnХa[n-1]+BХb[0]}/(A1+A2+A3+...An+B)
여기서, R0는 과거 주행 평균 전비를, A1, A2, A3, An, B는 가중값을 나타내고, a[0], a[1], a[2], a[n-1]은 각 주행 사이클의 전비를 나타내며, b[0]은 공인 전비를 나타낸다.
현재 주행 누적 전비 연산
예를 들어, 현재의 주행 누적 전비(R1)(km/kWh)는 충전 이후 현재의 누적 주행거리(km)와 충전 이후 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지로부터 계산되며, 아래 식 3에 나타낸 바와 같다.
식 3: R1 =
충전 이후 현재의 누적 주행거리(km) / 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지(kWh)
여기서, 충전 이후 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지로는 전술한 배터리 누적 소모에너지(R7)를 사용한다. 또한, 충전 이후 현재의 누적 주행거리는 복수 개의 주행 구간으로 이루어지며, 앞서 언급한 바와 같이 복수 개의 주행 구간을 나누는 기준은 노면의 경사각이 될 수 있다.
현재 주행 구간 평균 전비 연산
예를 들어, 현재 주행 구간 평균 전비(R2)(km/kWh)는 현재 주행 구간(노면이 동일한 경사각을 갖는 구간으로 정의함, 단, 동일한 경사각을 갖는 구간이라도, 전기차(200)가 재충전을 하는 이벤트가 발생할 경우에는 그 이벤트 발생 시점부터 동일한 경사각을 갖는 구간의 종점까지를 새로운 주행 구간으로 정의함)의 전비를 평균하여 산출하는데, 매 주행 구간 종료시마다 전비(km/kWh)를 산출하여 저장한 후 저장된 주행 구간의 전비들을 평균하여 산출한다.
이때, 주행 구간의 전비(km/kWh)는 '해당 주행 구간의 누적 주행거리(km)/해당 주행 구간의 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지(kWh)'로 계산된다.
상기와 같이 계산되는 전비는 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 구간의 전비가 저장됨에 있어서, 이동평균(moving average) 방식으로 새로운 전비 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 전비 데이터는 삭제되며, 이에 따라 일정 구간(누적 주행거리) 주행시 상대적으로 단기간의 평균치를 연산하게 된다.
또한, 차량의 정차시(IG OFF 이후 다시 IG ON 전)에는 전비 연산을 홀딩(Holding)한다. 전비 평균값 산출시에는 각 주행 구간의 전비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 4에 나타낸 바와 같다.
식 4: R2 =
{E1Хc[0]+E2Хc[1]+E3Хc[2]+...+EnХc[n-1]}/(E1+E2+E3+...En)
여기서, R2는 현재 주행 구간 평균 전비를, E1, E2, E3, En은 가중값을 나타내고, c[0], c[1], c[2], c[n-1]은 각 주행 구간의 전비를 나타낸다.
과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비의 블렌딩
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 62에서, 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 블렌딩할 수 있다.
구체적으로, 과거 주행 평균 전비(R0)와 현재 주행 누적 전비(R1) 및 현재 주행 구간 평균 전비(R2)를 블렌딩(blending)하는 과정에서 구해지는 주행 전비(R3)(km/kWh)는 현재의 공조장치 소모 전력을 반영한 제1 최종 전비(R5)를 연산하는데 사용된다. 한편, 공조장치 소모 전력은 제외될 수 있으며, 주행전비(R3)가 바로 제1 최종 전비(R5)가 될 수도 있다.
앞서 산출된 전비(R0, R1, R2)들을 블렌딩하여 얻어지는 주행 전비(R3)는 과거 주행 평균 전비(R0)와 현재 주행 누적 전비(R1) 및 현재 주행 구간 평균 전비(R2)를 평균한 값으로서, 평균값 산출에는 각 전비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있고, 이는 아래 식 5에 나타낸 바와 같다.
식 5: R3 = (R0×H + R1×I + R2×J)/(H + I + J)
여기서, R0, R1, R2는 상술한 각 과정에서 산출된 전비를, H, I, J는 가중값을 나타낸다. 상기와 같이 블렌딩 시 각각의 가중값은 상이하며, 가중값에 따라 주행가능거리의 표시 성향이 바뀌게 된다. 예를 들어, 과거 주행 평균 전비(R0)에 큰 가중치를 부여하여 블렌딩하면 과거 운전자의 성향에 따른 주행가능거리가 산출되고, 현재 주행 구간 평균 전비(R2)에 큰 가중치를 부여하여 블렌딩하면 현재의 주행패턴 변화에 따라 주행가능거리가 빠르게 반응하여 변하게 된다.
제1 최종 전비 산출
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 63에서, 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제1 최종 전비를 산출할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 우선 현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 전비를 연산할 수 있다. 물론 이 동작은 제외될 수 있다. 현재의 공조장치 소모 전력(파워)에 상응하는 전비(R4)(km/kWh)를 산출하는 과정은, 운전자가 공조장치를 작동 시켰을 때 공조장치에 의해 소모되는 전력으로 차량을 주행할 수 있는 전비를 산출하는 과정이다(공조장치의 소모 전력을 차량 구동에 상응하는 전비로 변환하는 과정임). 상기 공조장치의 소모 전력은 냉방장치(에어컨 컴프레서 등)와 난방장치(전기히터, PTC 히터)가 소모하는 전력이 될 수 있으며, 공조장치 소모 전력에 상응하는 전비는 아래 식 6에 나타낸 바와 같이 현재의 공조장치 소모 전력과 앞서 연산한 상기 주행 전비(R3) 및 충전 이후 주행시 차량의 평균속도를 입력으로 하는 테이블 값으로 산출될 수 있다.
식 6: R4 = Func(냉방장치 소모 전력 + 난방장치 소모전력 + 주행 전비(R3) + 충전 이후 주행시 차량의 평균속도), 여기서, Func은 테이블로 구현될 수 있고, 소모 전력에 따라 상응하는 전비 값이 미리 정의된 테이블로부터 구해진다.
제어부(110)는 상술한 과정에서 산출된 R3 및 R4 값을 이용하여 최종의 전비(R5)를 연산하는 과정을 수행할 수 있다. 즉, 제어부(110)는 하기 식 7과 같이 블렌딩하여 얻어진 주행 전비(R3)에서 현재의 공조장치 소모 전력에 상응하는 전비(R4)를 차감하여 제1 최종 전비(R5)(km/kWh)를 연산할 수 있다.
식 7 : R5 = R3 - R4
제1 주행가능거리 산출
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 26에서, 제1 최종 전비와 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출할 수 있다.
구체적으로, 제어부(110)는 하기 식 8과 같이 제1 최종 전비(R5)와 전술한 배터리 잔존 가용에너지(R8)로부터 주행가능거리(DTE)(km)를 최종 산출할 수 있다.
식 8 : DTE = R5×R8
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 27에서, 지정한 경로 데이터가 존재할 경우, 지정한 경로 데이터에 대응하는 도로 구간 별 기울기 저항을 도로 정보에서 추출하고, 추출한 기울기 저항 및 배터리 데이터를 이용하여 미래의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제2 최종 전비를 연산할 수 있다. 즉, 지정된 경로가 있을 경우에는 현재까지의 주행과 지정된 경로까지 고려하여 전비를 연산할 수 있다.
예를 들어, 제어부(110)는 데이터베이스(120)에서 그동안 누적된 도로 정보를 분석함으로써 운전자가 지정한 경로이며 아직 전기차(200)가 이동하지 않은 도로 구간들의 기울기 저항을 도로 정보에서 추출할 수 있다.
구체적으로, 도 7을 참조하면, 일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 71에서, 배터리 데이터와 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 연산할 수 있고, 동작 72에서, 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 블렌딩할 수 있고, 동작 73에서, 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제2 최종 전비를 산출할 수 있고, 동작 28에서, 제2 최종 전비와 잔존 가용 에너지를 이용하여 제2 주행가능거리를 산출할 수 있다.
여기서, 동작 71, 72, 73 및 28은 각각 동작 61, 62, 63 및 26과 미래 주행 구간 평균 전비를 연산하는 동작을 제외하고는 모두 동일하게 수행될 수 있다. 즉, 제2 최종 전비와 제2 주행 가능거리를 산출하는 동작은 현재 주행 구간 평균 전비를 미래 주행 구간 평균 전비로 대체하여 연산할 뿐, 다른 모든 연산 과정은 제1 최종 전비와 제1 주행가능거리를 산출하는 동작과 동일하므로 자세한 설명은 생략하고, 미래 주행 구간 평균 전비를 연산하는 동작만 구체적으로 설명한다.
미래 주행 구간 평균 전비 연산
예를 들어, 미래 주행 구간이란 앞서 설명한 바와 같이, 운전자가 지정한 경로 중 아직 전기자(200)가 이동하지 않은 경로에 위치하는 구간일 수 있다. 미래 주행 구간 평균 전비(R9)(km/kWh)는 미래 주행 구간(노면이 동일한 경사각을 갖는 구간으로 정의함, 단, 동일한 경사각을 갖는 구간이라도, 전기차(200)가 재충전을 하는 이벤트가 발생할 경우에는 그 이벤트 발생 시점부터 동일한 경사각을 갖는 구간의 종점까지를 새로운 주행 구간으로 정의함)의 전비를 평균하여 산출하는데, 매 주행 구간 종료시마다 전비(km/kWh)를 산출하여 저장한 후 저장된 주행 구간의 전비들을 평균하여 산출한다.
이때, 주행 구간의 전비(km/kWh)는 '해당 주행 구간의 누적 주행거리(km)/해당 주행 구간의 차량 구동에 사용된 누적 소모에너지(kWh)'로 계산된다.
상기와 같이 계산되는 전비는 저장수단 내 n개의 버퍼에 저장되는데, n개의 버퍼에 매 주행 구간의 전비가 저장됨에 있어서, 이동평균(moving average) 방식으로 새로운 전비 데이터 저장시마다 가장 오래된 이전의 전비 데이터는 삭제되며, 이에 따라 일정 구간(누적 주행거리) 주행시 상대적으로 단기간의 평균치를 연산하게 된다.
또한, 차량의 정차시(IG OFF 이후 다시 IG ON 전)에는 전비 연산을 홀딩(Holding)한다. 전비 평균값 산출시에는 각 주행 구간의 전비에 가중값을 적용하여 평균하는 가중평균 방식이 적용될 수 있으며, 예컨대 아래 식 9에 나타낸 바와 같다.
식 9: R9 =
{E1Хc[0]+E2Хc[1]+E3Хc[2]+...+EnХc[n-1]}/(E1+E2+E3+...En)
여기서, R9는 미래 주행 구간 평균 전비를, E1, E2, E3, En은 가중값을 나타내고, c[0], c[1], c[2], c[n-1]은 각 주행 구간의 전비를 나타낸다.
한편, 앞서 언급한 바와 같이 제2 최종 전비와 제2 주행 가능거리를 산출하는 동작은 현재 주행 구간 평균 전비를 미래 주행 구간 평균 전비로 대체하여 연산할 뿐, 다른 모든 연산 과정은 제1 최종 전비와 제1 주행가능거리를 산출하는 동작과 동일하다. 따라서, 제1 최종 전비와 제1 주행가능거리를 산출하는 동작에서 사용되는 식들도 R2만 R9로 대체하여 제2 최종 전비와 제2 주행가능거리를 산출하는 데 활용될 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)는 동작 29에서, 제1 주행가능거리 또는 제2 주행가능거리가 전기차에 구비된 디스플레이에서 표시될 수 있도록 제1 주행가능거리 또는 제2 주행가능거리를 전기차(200)에 전송할 수 있다.
따라서, 운전자는 지정된 경로가 없을 경우에는 현재 시점 기준으로 본인이 운전할 수 있는 제1 주행가능거리를 손쉽게 파악할 수 있다. 또한, 운전자는 지정된 경로가 있을 경우에는 현재 시점 기준으로 지정된 경로의 목적지까지 주행이 가능한 지 여부를 제2 주행가능거리를 통해 손쉽게 파악할 수 있으며, 제2 주행가능거리를 통해 도달이 실제로 가능한 경로로 재지정을 손쉽게 할 수 있다.
또한, 이와 같이, 본 발명에서는 노면의 경사각과 에너지값을 기반으로 하여 정확한 전비(km/kWh)를 연산하고, 배터리 온도와 배터리 SOC 및 전류패턴 등의 조건에 따라 취득한 배터리의 초기 가용에너지(R6)에서 충전 이후 현재의 누적 주행거리를 주행하는데 소모한 배터리 누적 소모에너지(R7)를 차감하여 배터리 잔존 가용에너지(현재의 배터리 가용에너지)(R8)를 취득하고 이를 연산에 이용함으로써 더욱 정확한 주행가능거리(km)를 산출할 수 있게 된다.
여기서, 상기 배터리 누적 소모에너지(R7)는 충전 이후 현재의 누적 주행거리를 주행하는데 소모한 배터리 에너지와 경사소모에너지를 더한 값이며, 배터리 잔존 가용에너지(R8)는 충전 이후 현재의 누적 주행거리 이동(주행) 후 남은 실제 사용가능한 배터리 에너지이다.
도 8 내지 도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 굴곡노면 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 8 내지 도 11의 동작들은 도 1에 개시된 각 구성들에 의해 수행될 수 있다. 한편, 본 실시 예에서, 가속도 센서(220)의 위치는 굴곡노면을 감지하기 위해 정해진 위치이며, 굴곡노면을 고려하지 않을 경우에는 다른 위치에 배치될 수 있다. 또한, 이와 달리 가속도 센서(220)는 별도의 위치에 설치되고, 횡가속도만을 검출하는 횡가속도 센서가 도 8과 같이 배치될 수 있다. 여기서는 설명의 편의를 위해 가속도 센서(220)가 도 8과 같이 위치한 경우로 설명한다.
한편, 하기에서 설명할 굴곡노면 검출 과정은 일 예에 불과하고, 기공지된 다른 방법(예: 카메라로 촬영한 노면 이미지 분석)을 통해 굴곡노면을 전기차(200)를 통해 검출할 수 있다.
일 실시 예에서, 주행 정보 제공 서버(100)의 제어부(110)는, 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 도로 구간 별 굴곡노면 여부를 판단하고, 도로 구간 별 경사각, 기울기 저항 및 굴곡노면 여부를 도로 정보로써 데이터베이스(120)에 저장할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 시스템(10)은 전기차(200)의 횡가속도값(G 값)을 측정하도록 차체의 폭 중심에 설치된 가속도 센서(220)와, 좌우 타이어(T)간의 중심에 작용하는 횡가속도값을 측정하도록 타이어(휠) 회전 중심에 설치된 보조 횡가속도 센서(2)와, 상기한 가속도 센서(220)의 출력값과 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값을 비교하여 그 차이값을 연산함과 아울러 차이값을 제어부(110)에 전송하는 횡가속도 비교부(4)로 구성되어 있다.
여기서, 횡가속도 비교부(4)는 주행 정보 제공 서버(100)에 내장된 모듈일 수 있고, 도 8 및 도 9에는 도시되지 않았지만, 가속도 센서(220)와 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값은 전기차(200)의 통신 모듈(260)을 통해 횡가속도 비교부(4)로 전송될 수 있다.
여기서, 상기한 차량이 선회를 하게 되면 가속도 센서(220)와 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 거의 유사하게 나타나지만, 도 9에 도시된 바와 같이 전기차(200)가 굴곡진 노면을 주행하게 되면, 가속도 센서(220)의 출력값과 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 노면의 굴곡진 부분에 맞춰 크게 차이나게 됨으로써, 제어부(110)가 노면의 굴곡을 판단할 수 있게 되는 것이다.
즉, 상기한 횡가속도값은 가속도 센서(220)가 설치된 높이에 영향을 받게 될 뿐만 아니라 요모멘트에 큰 영향을 받게 되는 바, 가속도 센서(220)의 작용점 A에 비해 보조 횡가속도 센서(2)의 작용점 B는 지면에서 매우 낮은 위치일 뿐만 아니라 타이어(T)의 움직임이 차체에 비해 크고 가속도가 높기 때문에, 타이어(T)에 설치된 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 낮고 진폭이 크게 되는 것이다.
즉, 도 10에 도시된 바와 같이 차량이 정상 노면을 주행중에는 가속도 센서(220)와 보조 횡가속도 센서(2)에서의 출력값이 거의 동일하게 나타나지만, 차량이 굴곡진 노면에서 주행하게 되면 가속도 센서(220)의 출력값에 비해 보조 횡가속도 센서(2)에서의 출력값이 보다 진폭의 차이가 크게 나타난다.
상기한 가속도 센서(220)의 출력값과 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값의 크기 및 진폭의 차이가 크게 달라지게 되면, 제어부(110)에서 현재 차량이 주행하는 노면이 굴곡진 것으로 판단하게 되는 것이다. 차량이 주행하고 있는 상태에서 도 8에 도시된 바와 같이 노면이 정상 상태(편평한 상태)를 주행하게 되면, 가속도 센서(220)의 출력값 및 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 횡가속도 비교부(4)에 전송되는 바, 직진 주행시에는 횡가속도값이 출력되지 않지만, 선회 주행을 하게 되면, 상기한 횡가속도값이 출력된다. 선회주행시의 횡가속도값은 도 10에서의 정상 노면 상태와 같이 가속도 센서(220) 및 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값과 동일하게 나타나게 된다.
가속도 센서(220)와 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 동일하게 나타나거나 거의 유사하게 나타나게 되면, 횡가속도 비교부(4)에서 차이값이 없기 때문에 정상 노면 상태로 판단하여 제어부(110)에 송신하게 된다. 또한, 전기차(200)가 도 9에 도시된 바와 같이 굴곡진 노면을 주행하게 되면, 가속도 센서(220)의 운동 궤적에 비해 타이어(T)에 장착된 보조 횡가속도 센서(2)의 운동 궤적이 보다 빠르게 됨으로써, 보조 횡가속도 센서(2)에서의 출력값이 도 10에 도시된 바와 같이 큰 진폭을 보이게 된다.
즉, 타이어(T)는 노면의 굴곡에 의해 직접적으로 심하게 요동하면서 작용점 B를 중심으로 회전운동하면서 횡가속도를 발생시키게 됨으로써, 횡가속도의 출력값이 매우 큰 진폭으로 변화하게 되는 것이다. 도 10에 도시된 바와 같이 가속도 센서(220)의 출력값과 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값이 크게 차이나게 되면, 이를 전송받은 횡가속도 비교부(4)에서 노면이 굴곡진 상태라고 판단하여 제어부(110)에 노면 상태를 굴곡진 노면으로 전송하게 된다.
여기서, 상기한 가속도 센서(220)와 보조 횡가속도 센서(2)를 설치하지 않고, 타이어(T)의 중심과 차체 중심 사이의 상대거리를 측정할 수 있는 위치 센서를 사용하여도 동일한 효과를 나타낼 수 있게 된다. 즉, 도 11에 도시된 바와 같이 굴곡진 노면 주행시에는 차체 중심과 타이어의 중심 사이의 거리가 큰폭으로 변화하게 되는 바, 이를 제어부(110)에서 노면 굴곡 상태로 판단하도록 하는 것이다.
굴곡 노면을 고려한 제1 최종 전비 또는 제2 최종 전비 연산
일 실시 예에서, 제어부(110)는, 굴곡노면으로 판단된 도로 구간이 존재할 경우, 굴곡노면 가중치를 추가로 고려하여 제1 최종 전비 또는 제2 최종 전비를 연산할 수 있다. 여기서, 제1 최종 전비 또는 제2 최종 전비를 연산하는 과정은 배터리의 누적 소모에너지를 연산하는 과정을 제외하고는 모두 동일하므로 굴곡노면 가중치를 추가로 고려하여 배터리의 누적 소모에너지를 연산하는 과정을 하기에서 설명한다.
굴곡 노면을 고려한 배터리의 누적 소모에너지 연산
구체적으로, 제어부(110)는 배터리 충전 이후 누적 주행거리를 주행하는 동안 일정 시간마다 현재의 배터리 전류값과 전압값을 곱한 값과 굴곡노면 가중치가 적용된 기울기 저항에 따른 경사소모에너지 값을 더하여 연산한 전력들을 적산방식으로 합산함으로써 배터리의 누적 소모에너지(R7)를 산출한다.
여기서, 굴곡노면 가중치가 적용된 경사소모에너지는 Fs X d X w로 연산될 수 있고, Fs는 기울기 저항, d는 해당 기울기 저항이 연산된 경사각 구간을 전기차(200)가 이동한 거리, w는 굴곡노면 가중치일 수 있다.
예를 들어, 제어부(110)는 가속도 센서(220)의 출력값과 보조 횡가속도 센서(2)의 출력값의 차이에 따라 각각 다르게 설정된 복수의 굴곡노면 가중치들이 포함된 테이블을 저장할 수 있다. 예컨대, 왼쪽 바퀴와 오른쪽 바퀴의 회전축과 평평한 노면간 경사각을 40도 이하에서 세분화할 수 있고, 경사각이 클수록 w의 값을 크게 하고, 경사각이 0이면 w는 1이 될 수 있다.
이렇게 계산되는 배터리의 누적 소모에너지(R7)는, IG Off 후 다시 IG ON 하는 경우에서 IG Off 시 저장한 배터리 온도와 현재(IG ON 시)의 배터리 온도 간에 일정치 이상으로 차이가 발생시, 또는 배터리의 충전 완료 시, 또는 배터리 관리 시스템 내 저장수단(예컨대, ROM 등)의 업데이트 등으로 배터리의 초기 가용에너지를 업데이트하는 경우 '0'으로 리셋(reset)된다.
본 발명의 일 면에 따른 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버는 상기 도로 정보와 상기 주행 정보가 빅데이터화되어 저장되는 데이터베이스; 및 상기 주행 정보를 산출하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고, 상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고, 상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 지정한 경로 데이터가 존재할 경우, 상기 지정한 경로 데이터에 대응하는 도로 구간 별 기울기 저항을 상기 도로 정보에서 추출하고, 상기 추출한 기울기 저항 및 상기 배터리 데이터를 이용하여 미래의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제2 최종 전비를 연산하고, 상기 제2 최종 전비와 상기 잔존 가용 에너지를 이용하여 제2 주행가능거리를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는 상기 제1 주행가능거리 또는 상기 제2 주행가능거리가 상기 전기차에 구비된 디스플레이에서 표시될 수 있도록 상기 제1 주행가능거리 또는 상기 제2 주행가능거리를 상기 전기차에 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 도로 구간 별 굴곡노면 여부를 판단하고, 상기 도로 구간 별 경사각, 기울기 저항 및 굴곡노면 여부를 상기 도로 정보로써 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는, 굴곡노면으로 판단된 도로 구간이 존재할 경우, 굴곡노면 가중치를 추가로 고려하여 상기 제1 최종 전비 또는 상기 제2 최종 전비를 연산할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 연산하고, 상기 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 블렌딩하고, 상기 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제1 최종 전비를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 연산하고, 상기 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 블렌딩하고, 상기 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제2 최종 전비를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 면에 따른 전기차 기반 주행 정보 제공 시스템은, 도로를 주행하는 동안 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 측정하고, 측정된 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 주기적 또는 이벤트 발생시마다 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 주행 정보를 수신하여, 디스플레이를 통해 상기 주행 정보를 표시하는 전기차; 및 상기 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 상기 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버;를 포함하고, 상기 서버는, 상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고, 상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고, 상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고, 상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 상기 지정한 경로 데이터가 존재할 경우, 상기 지정한 경로 데이터에 대응하는 도로 구간 별 기울기 저항을 상기 도로 정보에서 추출하고, 상기 추출한 기울기 저항 및 상기 배터리 데이터를 이용하여 미래의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제2 최종 전비를 연산하고, 상기 제2 최종 전비와 상기 잔존 가용 에너지를 이용하여 제2 주행가능거리를 산출할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 서버는, 상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 도로 구간 별 굴곡노면 여부를 판단하고, 상기 도로 구간 별 경사각, 기울기 저항 및 굴곡노면 여부를 상기 도로 정보로써 데이터베이스에 저장할 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10 : 주행 정보 제공 시스템
100 : 주행 정보 제공 서버
110 : 제어부
120 : 데이터베이스
200 : 전기차
220 : 가속도 센서
230 : 위치 센서

Claims (10)

  1. 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버에 있어서,
    상기 도로 정보와 상기 주행 정보가 빅데이터화되어 저장되는 데이터베이스; 및
    상기 주행 정보를 산출하는 제어부;를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고,
    상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고,
    상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고,
    상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고,
    상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 지정한 경로 데이터가 존재할 경우, 상기 지정한 경로 데이터에 대응하는 도로 구간 별 기울기 저항을 상기 도로 정보에서 추출하고, 상기 추출한 기울기 저항 및 상기 배터리 데이터를 이용하여 미래의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제2 최종 전비를 연산하고, 상기 제2 최종 전비와 상기 잔존 가용 에너지를 이용하여 제2 주행가능거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 제1 주행가능거리 또는 상기 제2 주행가능거리가 상기 전기차에 구비된 디스플레이에서 표시될 수 있도록 상기 제1 주행가능거리 또는 상기 제2 주행가능거리를 상기 전기차에 전송하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  4. 제2 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 도로 구간 별 굴곡노면 여부를 판단하고,
    상기 도로 구간 별 경사각, 기울기 저항 및 굴곡노면 여부를 상기 도로 정보로써 상기 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  5. 제4 항에 있어서, 상기 제어부는, 굴곡노면으로 판단된 도로 구간이 존재할 경우, 굴곡노면 가중치를 추가로 고려하여 상기 제1 최종 전비 또는 상기 제2 최종 전비를 연산하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 연산하고,
    상기 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 현재 주행 구간 평균 전비를 블렌딩하고,
    상기 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제1 최종 전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  7. 제2 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 연산하고,
    상기 과거 주행 평균 전비, 현재 주행 누적 전비 및 미래 주행 구간 평균 전비를 블렌딩하고,
    상기 블렌딩으로 얻어진 주행 전비로부터 제2 최종 전비를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 서버.
  8. 도로를 주행하는 동안 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 측정하고, 측정된 가속도 센서 데이터와 위치 데이터를 주기적 또는 이벤트 발생시마다 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 주행 정보를 수신하여, 디스플레이를 통해 상기 주행 정보를 표시하는 전기차; 및
    상기 전기차를 이용하여 획득한 도로 정보에 기반하여 상기 주행 정보를 산출하고 상기 주행 정보를 상기 전기차에 제공하는 서버;를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 전기차로부터 배터리 데이터와 가속도 센서 데이터를 위치 데이터와 연동하여 수집하고,
    상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 상기 전기차가 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 지나간 도로 구간 별 경사각과 기울기 저항을 연산하고,
    상기 배터리 데이터와 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안 소모된 배터리의 누적 소모에너지와 배터리의 잔존 가용에너지를 연산하고,
    상기 전기차로부터 운전자가 지정한 경로 데이터를 수신한 지 확인하고,
    상기 지정한 경로 데이터가 존재하지 않을 경우, 상기 배터리 데이터 및 상기 기울기 저항을 이용하여 현재의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제1 최종 전비를 연산하고, 상기 제1 최종 전비와 상기 잔존 가용에너지를 이용하여 제1 주행가능거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 시스템.
  9. 제8 항에 있어서, 상기 서버는, 상기 지정한 경로 데이터가 존재할 경우, 상기 지정한 경로 데이터에 대응하는 도로 구간 별 기울기 저항을 상기 도로 정보에서 추출하고, 상기 추출한 기울기 저항 및 상기 배터리 데이터를 이용하여 미래의 누적 주행거리를 주행하는 동안의 제2 최종 전비를 연산하고, 상기 제2 최종 전비와 상기 잔존 가용 에너지를 이용하여 제2 주행가능거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 시스템.
  10. 제8 항에 있어서, 상기 서버는,
    상기 수집된 가속도 센서 데이터를 분석하여 도로 구간 별 굴곡노면 여부를 판단하고,
    상기 도로 구간 별 경사각, 기울기 저항 및 굴곡노면 여부를 상기 도로 정보로써 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 전기차 기반 주행 정보 제공 시스템.
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