KR20220012145A - How to classify the road surface in the environment where the characteristics of the reference signal change - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법에 관한 것으로, 사전에 다양한 도로 노면에 대해 참조신호를 이용하여 학습을 시켜 노면에서의 물리적 특성을 구하고, 차량에 설치된 센서를 이용한 실시간 측정되는 참조 신호와 학습된 물리적 특성을 비교하여 현재 주행중인 노면을 구분하는, 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for classifying a road surface in an environment in which the characteristics of a reference signal change, and by learning in advance using reference signals for various road surfaces, physical characteristics of the road surface are obtained, and real-time measurement using a sensor installed in a vehicle The present invention relates to a road surface classification method in an environment in which the characteristics of a reference signal change by comparing a reference signal to be used and a learned physical characteristic to distinguish a currently driving road surface.
도로 노면 소음은 불규칙적인 도로 노면과 자동차의 타이어 사이의 진동으로 인해 발생하는 소음이다. 특히나 차량 동력의 전동화에 따라 엔진 음의 크기가 줄어들거나 사라지게 되어 노면 소음의 크기 상대적으로 더 커지게 되었다. 이러한 차량 내부에서의 도로 노면 소음 크기를 줄이기 위해서 차음제나 흡음제 등의 수동적인 방법을 통해서 해결하고자 하였으나, 이는 차량의 무게 증가에 따른 연비 감소 및 흡차음제의 물리적 크기의 한계라는 단점을 갖고 있다.Road surface noise is noise caused by vibrations between an irregular road surface and the tires of a car. In particular, as the vehicle power is electrified, the level of the engine sound is reduced or disappeared, and the level of road noise has become relatively larger. In order to reduce the level of road noise inside the vehicle, passive methods such as sound insulating agents or sound absorbing agents have been attempted to solve this problem, but this has disadvantages in that the fuel efficiency decreases due to the increase in the weight of the vehicle and the physical size of the sound absorbing and insulating agent is limited.
능동 소음 제어란 중첩의 원리를 이용하여 소음과 반대되는 위상을 갖는 제어 신호를 발생시켜 소음의 크기를 줄이는 방법이다. 차량 내부의 스피커를 이용할 수 있는 장점과 제어 목표 소음의 주파수 대역이 저주파 대역이라는 특징 덕분에 차량 내에 적용시키려는 연구들이 진행 중이다. 능동 소음 제어에 널리 사용되는 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘(1) 은 참조신호와 오차신호를 이용하여 필터 값을 수렴시킨다. 이 때 각 도로 노면마다 서로 다른 최적 필터 값을 갖으며, 시스템이 복잡해질수록 최적 필터 값으로 수렴하는데 시간이 오래 걸린다. 따라서 차량이 주행 중에 노면의 특성이 바뀌게 되면 필터 값도 바뀌게 되며 이로 인해 소음 저감 성능도 떨어지게 된다. 또한 노면이 바뀌면서 필터 값이 발산할 가능성이 있으며 이로 인해 소음의 크기가 커지는 경우도 있다.Active noise control is a method of reducing the level of noise by generating a control signal having a phase opposite to that of the noise using the principle of superposition. Thanks to the advantage of using the speaker inside the vehicle and the characteristic that the frequency band of the control target noise is a low frequency band, studies are underway to apply it to the vehicle. The Filtered-x Least Mean Square (FxLMS) algorithm (1), which is widely used for active noise control, converges the filter values using a reference signal and an error signal. At this time, each road surface has a different optimal filter value, and as the system becomes more complex, it takes a long time to converge to the optimal filter value. Therefore, when the road surface characteristics change while the vehicle is driving, the filter value also changes, which leads to a decrease in noise reduction performance. Also, as the road surface changes, the filter value may diverge, which in some cases increases the noise level.
기존의 노면 구분 시스템은 레이더나 라이더와 같은 영상 정보를 이용하였다. 하지만 이러한 영상 정보만을 이용한 노면 구분 기술은 주변의 밝기나 가시거리 등에 영향을 받으며 도로 표면 상태에 따라 같은 노면이더라도 구분 결과 값이 달라진다. 또한 IMU와 같은 가속도 신호 만을 이용하였을 때는 차량의 운행 속도에 따라 노면 소음 및 진동 특성이 변화하기 때문에 구분 결과에 오차를 발생시킬 수 있다.The existing road surface classification system used image information such as radar or lidar. However, the road surface classification technology using only such image information is affected by the surrounding brightness and visible distance, and the classification result value varies depending on the road surface condition even on the same road surface. Also, when only an acceleration signal such as an IMU is used, road noise and vibration characteristics change depending on the vehicle's running speed, which may cause an error in the classification result.
본 발명은 이러한 문제를 여러 참조신호들을 통합하여 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분을 하고자 한다.The present invention aims to solve this problem by integrating several reference signals to classify the road surface in an environment in which the characteristics of the reference signals change.
본 발명에서는 차량 내 참조 신호를 측정하기 위해 설치 된 가속도계를 이용하여 도로 노면이 변경 된 것을 감지하고, 각 노면을 분류하여 해당 노면에서의 최적 필터 값을 이용하여 소음 저감 성능을 향상 시키고자 한다. In the present invention, a change in road surface is detected using an accelerometer installed to measure a reference signal in a vehicle, and each road surface is classified to improve noise reduction performance by using an optimal filter value on the corresponding road surface.
실시예에 따른 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법은 차량에 설치된 센서를 이용하여 신호를 측정하는 단계, 상기 측정 신호를 가공하여 가공신호를 획득하는 단계, 상기 가공신호를 노면을 통해 학습시키는 단계 및 상기 학습 결과 산출된 정보와 상기 측정 신호를 이용하여 노면을 구분하는 단계를 포함할 수 있다.The method for classifying a road surface in an environment in which the characteristics of a reference signal is changed according to an embodiment includes measuring a signal using a sensor installed in a vehicle, processing the measurement signal to obtain a processing signal, and transmitting the processing signal through the road surface It may include the step of learning, and the step of classifying the road surface using the information calculated as a result of the learning and the measurement signal.
상기 측정 신호는 가속도계, 마이크로폰, 및 GPS 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The measurement signal may include at least one of an accelerometer, a microphone, and a GPS.
상기 학습 결과 산출된 정보는 해당 노면에서의 최적해를 포함할 수 있다.The information calculated as a result of the learning may include an optimal solution on a corresponding road surface.
본 발명에 따르면 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서 노면을 구분할 수 있게 된다.According to the present invention, it is possible to distinguish a road surface in an environment in which the characteristics of a reference signal change.
본 발명을 노면 소음 저감 능동 소음 제어 시스템에 접목시켜 소음 제어 성능을 향상시키는데 활용될 수 있게 된다.By grafting the present invention to an active noise control system for reducing road noise, it can be utilized to improve noise control performance.
본 발명을 통하여 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분이 가능해질 것으로 기대 된다. 기존의 노면 구분 기술은 주변 환경이나 주행 조건 등에서의 제한 조건을 갖지만 여러 참조신호를 통합하여 제약 조건 없이도 노면을 구분할 수 있을 것으로 기대된다. Through the present invention, it is expected that road surface classification will become possible in an environment in which the characteristics of reference signals change. The existing road surface classification technology has limitations in the surrounding environment and driving conditions, but it is expected to be able to classify the road surface without any constraints by integrating several reference signals.
본 발명을 통하여 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어 성능 향상에 도움될 것이며 노면 상태 모니터링에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.It is expected that the present invention will help to improve the active noise control performance for reducing road noise and can be utilized for road surface condition monitoring.
도 1은 각 도로 노면에서의 최적 필터 값을 예시한다.
도 2는 도로 노면이 바뀔 때의 가속도 신호 값을 예시한다.
도 3은 도로 노면이 바뀔 때의 도로 분류 결과를 예시한다.
도 4는 각 도로 노면에서의 소음 저감 성능을 예시한다.
도 5는 실시예에 다른 노음 소음 저감 장치를 예시한다.
도 6은 실시예에 다른 정보 처리부를 예시한다.1 illustrates an optimal filter value on each road surface.
2 illustrates an acceleration signal value when the road surface changes.
3 illustrates a road classification result when a road surface is changed.
4 illustrates noise reduction performance on each road surface.
5 illustrates an apparatus for reducing noise according to an embodiment.
6 illustrates an information processing unit according to the embodiment.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0012] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein with respect to one embodiment may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the following detailed description is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the various aspects.
본 발명은 차량에 설치된 센서로부터 측정되는 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 시스템이다. 도로 노면은 노면의 종류, 포장 상태 등에 따라 서로 다른 노면 소음 및 차량의 진동을 발생시킨다. 기존의 노면 구분 시스템은 레이더나 라이더와 같은 영상 정보를 이용하였다. 하지만 이러한 영상 정보만을 이용한 노면 구분 기술은 주변의 밝기나 가시거리 등에 영향을 받으며 도로 표면 상태에 따라 같은 노면이더라도 구분 결과 값이 달라진다. 또한 IMU와 같은 가속도 신호 만을 이용하였을 때는 차량의 운행 속도에 따라 노면 소음 및 진동 특성이 변화하기 때문에 구분 결과에 오차를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 발명은 이러한 문제를 여러 참조신호들을 통합하여 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분을 하고자 한다.The present invention is a road surface classification system in an environment in which the characteristics of a reference signal measured from a sensor installed in a vehicle change. The road surface generates different road noise and vehicle vibration according to the type of road surface, the pavement condition, and the like. The existing road surface classification system used image information such as radar or lidar. However, the road surface classification technology using only such image information is affected by the surrounding brightness and visible distance, and the classification result value varies depending on the road surface condition even on the same road surface. Also, when only an acceleration signal such as an IMU is used, road noise and vibration characteristics change depending on the vehicle's running speed, which may cause an error in the classification result. Accordingly, the present invention aims to solve this problem by integrating several reference signals to classify the road surface in an environment in which the characteristics of the reference signals change.
본 발명은 여러 참조신호들을 수집하기 위한 수집부와 측정된 참조신호들을 이용해서 데이터 처리를 하는 데이터 처리부로 이루어져있다. 수집부는 차량 하부에 설치된 가속도계, 차량 실내에 설치된 마이크로폰, 주행정보를 전달하는 GPS를 포함한다. 수집부에서 측정된 진동 및 소음 신호를 이용하여 데이터 처리부에서 현재 측정되는 노면에서의 물리적 특성을 계산하고 기존에 학습된 정보를 이용하여 주행중인 노면을 분류한다.The present invention consists of a collection unit for collecting various reference signals and a data processing unit for data processing using the measured reference signals. The collection unit includes an accelerometer installed under the vehicle, a microphone installed inside the vehicle, and a GPS for transmitting driving information. Using the vibration and noise signals measured by the collecting unit, the data processing unit calculates the physical characteristics of the currently measured road surface and classifies the driving road surface using the previously learned information.
본 발명의 적용 분야는 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어이다. 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어는 차량 하부에 설치된 가속도계와 차량 실내에 설치된 스피커와 마이크로폰을 이용하여 차량 실내에서의 노면 소음의 크기를 줄이는 기술이다. 기존의 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어는 노면 소음 전파 경로 및 제어 시스템의 복잡성으로 인해 제어기의 최적해에 도달하는데 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 노면이 변화하는 상황에서 제어 성능이 악화된다. 따라서 본 발명의 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어에 대한 적용 및 동작 방식은 다음과 같다. 사전에 다양한 도로 노면에 대해 참조신호를 이용하여 학습을 시키고 능동 소음 제어기의 최적해를 구해 놓는다. 그 뒤 차량이 주행 중 참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서 노면 구분을 진행한 뒤, 해당 노면에서의 최적해를 이용하여 능동 소음 제어를 진행한다.The field of application of the present invention is active noise control for road noise reduction. Active noise control for road noise reduction is a technology that reduces the level of road noise inside a vehicle by using an accelerometer installed under the vehicle and a speaker and microphone installed inside the vehicle. The existing active noise control for road noise reduction not only takes a long time to reach the optimal solution of the controller due to the complexity of the road noise propagation path and control system, but also deteriorates the control performance in a situation where the road surface changes. Therefore, the application and operation method for active noise control for road noise reduction of the present invention are as follows. In advance, learning is performed using reference signals for various road surfaces, and the optimal solution of the active noise controller is obtained. After that, the road surface is classified in an environment where the characteristics of the reference signal change while the vehicle is driving, and active noise control is performed using the optimal solution on the corresponding road surface.
본 발명의 또다른 적용 분야는 노면 상태 모니터링이다. 도로 노면은 비, 바람과 같은 자연현상과 주행 차량의 지속적인 충격으로 인해 손상된다. 손상된 노면은 불규칙적인 노면 패턴을 만들어내고 이로 인해 참조신호의 특성 또한 바뀌게 된다. 이를 이용하여 참조신호의 특성이 바뀌어 불규칙적인 노면을 감지하는 방식의 노면 상태 모니터링에 적용시킬 수 있다.Another field of application of the present invention is road surface condition monitoring. The road surface is damaged by natural phenomena such as rain and wind and the continuous impact of driving vehicles. The damaged road surface creates an irregular road surface pattern, which also changes the characteristics of the reference signal. By using this, the characteristic of the reference signal is changed and it can be applied to the road surface condition monitoring method of detecting an irregular road surface.
본 발명의 적용 분야인 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어는 최근에 자동차 업계에서 많은 관심을 받고 있다. 기존의 노면 소음 저감을 위한 능동 소음 제어 알고리즘은 이론적으로는 많이 연구되었음에도 불구하고 복잡한 시스템으로 인한 높은 소음 저감 성능을 갖지 못하여 상용화 된 사례가 많지 않다. 따라서 본 발명을 노면 소음 저감 능동 소음 제어 시스템에 접목시켜 소음 제어 성능을 향상시키는데 활용될 것으로 기대된다.Active noise control for road noise reduction, which is an application field of the present invention, has recently received a lot of attention in the automobile industry. Although the existing active noise control algorithm for reducing road noise has been studied a lot in theory, there are not many commercialized cases because it does not have high noise reduction performance due to a complex system. Accordingly, it is expected that the present invention will be applied to improve noise control performance by grafting the present invention into an active noise control system for reducing road noise.
또한 최근 포트홀로 인한 사고사례가 많아 짐에 따라 노면 상태 모니터링에 대한 중요성도 커지고 있다. 기존에는 노면 상태를 모니터링하기 위해 특수 센서들이 장착된 차량을 이용하거나 민원신고가 들어왔을 때 직접 확인하는 방법이었으나, 다수의 차량에 본 발명을 장착 시켜 모니터링 할 수 있을 것으로 기대된다.In addition, as the number of accidents due to potholes has increased recently, the importance of monitoring the road surface condition is also increasing. In the past, it was a method to use a vehicle equipped with special sensors to monitor the road surface condition or to directly check when a complaint is received, but it is expected that the present invention can be mounted on a number of vehicles to monitor.
본 발명에서는 차량 내 참조 신호를 측정하기 위해 설치 된 가속도계를 이용하여 도로 노면이 변경 된 것을 감지하고, 각 노면을 분류하여 해당 노면에서의 최적 필터 값을 이용하여 소음 저감 성능을 향상 시키고자 한다. 참고로, 도 1을 살펴보면, 각 도로노면에서의 최적 필터 값을 참조할 수 있다.In the present invention, a change in road surface is detected using an accelerometer installed to measure a reference signal in a vehicle, and each road surface is classified to improve noise reduction performance by using an optimal filter value on the corresponding road surface. For reference, referring to FIG. 1 , an optimal filter value on each road surface may be referred to.
도로 분류는 기존에 Brooks(2) 에 의해 연구된 Principal Component Analysis를 이용한 진동 기반 지형 분류 방법을 이용할 수 있다. 그 후 각 노면마다 미리 구해 놓은 최적 필터 값을 초기 값으로 하여 FxLMS 알고리즘을 적용시켰을 때, 도로 노면 구분이 없을 때와 소음 저감 성능을 비교할 수 있다.For road classification, the vibration-based topographic classification method using Principal Component Analysis previously studied by Brooks (2) can be used. After that, when the FxLMS algorithm is applied with the optimal filter value obtained in advance for each road surface as an initial value, the noise reduction performance can be compared with that when there is no road surface classification.
노면 분류는, 구체적으로, 차량의 하부 샤시에 설치된 가속도계를 이용하여 진동 신호를 측정한다. 이때 측정된 가속도 신호를 작은 부분(segment)으로 나누어 파워 스펙트럼 밀도(PSD; power spectrum density)로 변환한 뒤 로그 값으로 나타낸다. 그후 principal component analysis를 이용하여 구분자(classifier)를 만들고 Fisher 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)를 통해 새로운 가속도 데이터에 대해 노면 분류를 한다.For the road surface classification, specifically, a vibration signal is measured using an accelerometer installed on a lower chassis of the vehicle. At this time, the measured acceleration signal is divided into small segments, converted into a power spectrum density (PSD), and expressed as a logarithmic value. After that, a classifier is created using principal component analysis and road surface classification is performed on new acceleration data through Fisher Linear Discriminant Analysis.
노면 분류를 통한 능동 소음 제어는, 차량 하부 샤시에 설치된 가속도계를 이용한 참조신호와 차량 내부에 설치된 마이크로폰을 통해 측정된 소음신호를 이용하고, 차량 내부의 스피커를 이용하여 Multi-channel FxLMS 알고리즘을 활용하여 이루어질 수 있다. 다만, 본 발명이 상기 알고리즘에 제한되지는 않는다. 그리고, 각 도로마다 최적 필터 값을 구한 뒤, 도로 분류를 통해 필터의 시작 값을 최적 필터 값으로 설정할 수 있다. 이에 따라, 도로 분류 없이 제어를 한 결과에 비해, 도로 분류를 하였을 때 보다 소음 저감 성능이 좋아지게 된다. Active noise control through road surface classification uses a reference signal using an accelerometer installed on the chassis under the vehicle and a noise signal measured through a microphone installed inside the vehicle. can be done However, the present invention is not limited to the above algorithm. In addition, after obtaining the optimum filter value for each road, the starting value of the filter may be set as the optimum filter value through road classification. Accordingly, compared to the result of the control without the road classification, the noise reduction performance becomes better than when the road is classified.
본 발명은 차량의 샷시에 설치된 가속도계를 통해 측정된 신호를 이용하여 PCA 방법과 Fisher 선형판별분석을 통해 주행 노면을 분석할 수 있다. 이 후 각 노면에 미리 구한 최적 필터 값을 이용하여 제어하였을 경우 소음 저감 성능이 좋아질 수 있게 된다.In the present invention, the driving road surface can be analyzed through the PCA method and the Fisher linear discriminant analysis by using the signal measured through the accelerometer installed on the chassis of the vehicle. After that, when the control is performed using the optimal filter value obtained in advance for each road surface, the noise reduction performance can be improved.
도 5는 실시예에 따른 노면 소음 저감 장치(1)를 예시한다.5 illustrates an
도 5에 도시한 바와 같이, 노면 소음 저감 장치(1)는 참조신호 수집부(10) 및 정보 처리부(20)를 포함한다. 그리고, 참조신호 수집부(10)는 차량의 진동 정보를 측정하는 가속도계(11), 차량의 실내 소음을 측정하는 마이크로폰(12), 및 차량의 위치 및 주행정보를 측정하기 위한 GPS(13) 등을 포함할 수 있다. 다만 이외에도 노면에서 발생하는 신호를 수집하기 위한 다양한 종류의 다른 센서를 이용하는 경우에도 본 발명에 동일/유사하게 적용될 수 있다.As shown in FIG. 5 , the road
그리고, 정보 처리부(20)는 측정된 참조신호를 이용하여 신호처리 및 노면을 구분할 수 있다. In addition, the
도 6은 실시에에 따른 정보 처리부(20)의 동작을 예시한다. 6 exemplifies the operation of the
정보 처리부(20)는 참조신호 수집부(10)에서 측정되는 신호를 수집한다. 그리고, 수집된 측정 신호를 필요한 형태로 가공할 수 있다. 그런 이후에, 가공된 신호를 다양한 노면에 대해 학습시킬 수 있다. 이 때, 학습은 신경망을 통한 딥러닝을 통해 수행될 수 있다. 이후, 학습으로 획득된 데이터와 측정 신호를 이용해서 노면을 구분할 수 있게 된다.The
노면 소음 저감 장치(1)는 이후, 구분된 노면의 정보를 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다. Thereafter, the road
이상에서 실시예들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.Features, structures, effects, etc. described in the above embodiments are included in one embodiment of the present invention, and are not necessarily limited to one embodiment. Furthermore, features, structures, effects, etc. illustrated in each embodiment can be combined or modified for other embodiments by those of ordinary skill in the art to which the embodiments belong. Accordingly, the contents related to such combinations and modifications should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
또한, 이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.In addition, although the embodiment has been described above, it is only an example and does not limit the present invention, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains are exemplified above in a range that does not depart from the essential characteristics of the present embodiment. It can be seen that various modifications and applications that have not been made are possible. For example, each component specifically shown in the embodiment can be implemented by modification. And differences related to such modifications and applications should be construed as being included in the scope of the present invention defined in the appended claims.
Claims (3)
상기 측정 신호를 가공하여 가공신호를 획득하는 단계;
상기 가공신호를 노면을 통해 학습시키는 단계; 및
상기 학습 결과 산출된 정보와 상기 측정 신호를 이용하여 노면을 구분하는 단계;를 포함하는,
참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법.measuring a signal using a sensor installed in the vehicle;
obtaining a processing signal by processing the measurement signal;
learning the processing signal through a road surface; and
Separating the road surface using the information calculated as a result of the learning and the measurement signal; including,
A road surface classification method in an environment where the characteristics of reference signals change.
상기 측정 신호는 가속도계, 마이크로폰, 및 GPS 중 적어도 하나를 포함하는,
참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법.The method of claim 1,
The measurement signal comprises at least one of an accelerometer, a microphone, and a GPS,
A road surface classification method in an environment where the characteristics of reference signals change.
상기 학습 결과 산출된 정보는 해당 노면에서의 최적해를 포함하는,
참조신호의 특성이 바뀌는 환경에서의 노면 구분 방법.The method of claim 1,
The information calculated as a result of the learning includes an optimal solution on the corresponding road surface,
A road surface classification method in an environment where the characteristics of reference signals change.
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| KR1020200091304A KR20220012145A (en) | 2020-07-22 | 2020-07-22 | How to classify the road surface in the environment where the characteristics of the reference signal change |
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Family Applications (1)
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2020
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