KR20220020801A

KR20220020801A - 차량의 속도 및 가속도 평가 및 조절 방법

Info

Publication number: KR20220020801A
Application number: KR1020217038101A
Authority: KR
Inventors: 호안 다빈스-바다우라; 폴 르미에르; 기예르모 피타-힐; 데니스 마욜; 르노 드본
Original assignee: 르노 에스.아.에스.
Priority date: 2019-04-23
Filing date: 2019-04-23
Publication date: 2022-02-21
Also published as: JP2022535667A; WO2020216430A9; US20220194392A1; WO2020216430A1; CN114026435A; EP3959523A1; JP7210772B2

Abstract

본 발명은 모터 차량의 속도 평가 방법으로서, A. 차량 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 최소 속도 값에 대응하는 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)가 정의되고; B. 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)보다 큰 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)가 정의되고; C. 차량이 제 1 속도 쓰레숄드(SV1) 미만으로 주행할 때의 저속 값은 적응 필터 유형(adaptive filtered type)의 평가 방법을 사용하여 평가되고; D. 차량이 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)를 초과하여 주행할 때의 고속 값들은 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 차량 속도 값들을 사용하여 측정되고; E. 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)과 제 2 속도 쓰레숄드(SV2) 사이의 중간 영역에, 고속과 저속의 혼합이 수행된다.

Description

차량의 속도 및 가속도 평가 및 조절 방법

본 발명은 모터 차량의 분야에 관한 것이다. 본 발명은 특히 현재의 센서 리미트(sensor limit)를 사용하지 않고 고속으로부터 초저속까지 범위의 속도 및 관련 가속도를 평가하기 위한 전략에 관한 것이다.

제어 법칙의 발전과 관련하여, 정확한 속도 및 관련 가속도에 관한 지식은 매우 중요하다. 예를 들어, 무인 차량 및 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 시스템에서 사용되는 제어 법칙들은 여전히 속도 및 가속도 정보를 가질 필요가 있다.

현재의 차량에서, 속도와 가속도는 이미 특정 쓰레숄드 이상에서 정확하게 계산된다. 만약 실제 속도가 이러한 쓰레숄드 미만이면, 속도 및 가속도에 대한 정보는 이용될 수 없다. 이러한 속도 범위는 일반적으로 "저속"으로 지칭된다.

사용되는 센서의 한계로 인해, 상기 속도 쓰레숄드 미만에서는 속도가 잘 평가될 없다는 주요 문제가 있다.

결과적으로, 사용된 제어 법칙은, 예를 들어 다음과 같은 상이한 저속 시스템(low speed system)을 강력하게 제어할 수 없다:

● 주차 시스템(Hands Free Parking Brake 에 대하여 HFPB 라는 축약어로 알려지고, 또한 자동 주차(auto-park)라고도 함)

● "정지 및 시동" 상황에 대한 ACC(거리 조절기) 시스템

● 교통 체증 상황에서의 무인 자동차 또는 TJP(Traffic Jam Pilot) 시스템.

제 2 의 문제는 가속도계의 가속도 값을 사용하는 것이다. 이러한 값은 다음과 같은 이유로 매우 정확하지 않다(이것은 오프셋을 겪는다).

● 공장 설치 이후의 가속도계의 위치

● 도로의 경사(slope) 및 캠버(camber)와 같은 일부 외부량(external quantities)

● 동체(body)의 롤(roll)과 피치(pitch).

도 1 은 직면한 문제를 나타내는 그래프를 도시한다. 차량의 현재 평가된 속도는 곡선(1)으로 표시되고, 가속도계 값은 곡선(2)으로 표시되고, 곡선(3)은 코더 휘일(coder wheel)들의 "피크(peak)"를 나타내고 (즉, "치 휘일(toothed wheel)"로 호칭되기도 하는 휘일과 같은, 치(tooth)의 통과시에 보내지는 신호들의 피크를 나타내고), 선(A)과 선(B) 사이에, 차량이 1　km/h 의 쓰레숄드 미만에서 주행하는 저속 영역이 있다. 피크들은 휘일들이 회전했는지 여부를 나타내며, 진폭에 의해 속도의 이미지를 제공한다.

선(A)와 선(B) 사이의 영역에서, 속도는 알려지지 않는다. 예를 들어, 저속 영역의 우측 부분에서, 휘일들이 회전하는 것을 알 수 있지만(코더 휘일(coder wheel)로부터의 피크들의 존재), 1km/h 의 쓰레숄드 미만에서는 속도가 검출되지 않는다.

마지막으로, 가속도계(곡선(2))로부터의 플롯(plot)은 저속 영역(제로가 아닌 값의 가속도계 상수 및 피크들의 존재가 없는 영역)에서의 오프셋(offset)을 나타낸다.

따라서, 자동차에 이미 존재하는 속도 값을 보완하는, 저속 영역(A와 B 사이)에서의 속도 및 가속도를 평가하기 위한 전략을 개발할 필요가 있다.

그러한 전략의 한 예는 W. Hernandez 에 의하여 2006 년 6 월에 간행된 Sensors 의 64-79 페이지에 간행된 "RLS 래티스 알고리듬을 이용함에 의한 휘일 속도 센서의 응답 향상(Improving the Response of a Wheel Speed Sensor by Using a RLS Lattice Algorithm)"으로부터 알려진다. 이러한 문헌은 보다 상세하게는 저속에서의 부정확성 문제를 해결하는 적응형 필터(adaptive filter)의 사용을 개시하며, 특히 칼람 필터(Kalman filters)의 사용을 개시한다.

적응형 필터를 기반으로 하는 이러한 유형의 소프트웨어 해법의 주요 장점은 저렴한 비용에 있다.

그러나, 속도의 평가를 넘어서 더 큰 문제가 남아 있는데, 즉, 쓰레숄드 위에 놓인 고속 범위로부터 쓰레숄드 아래에 놓인 저속 범위로의 천이시에 평가되는 속도 및 가속도 값들의 불연속성이다.

본 발명의 목적은 특히, 차량의 속도 및 가속도 값들의 그 어떤 불연속성을 나타내지 않으면서, 중속 및 고속에서 차량 속도의 청확한 측정에 적절하면서 저속에서의 차량 가속도 및/또는 속도를 평가할 수 있는 방법을 제안함으로써 상기 기술적인 문제를 해결하는 것이다.

이를 위해, 본 발명의 주제는 모터 차량의 속도를 평가하는 방법에 관한 것이며, 여기에서:

차량 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 최소 속도 값에 대응하는 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)가 정의되고;

제 1 속도 쓰레숄드(SV1)보다 큰 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)가 정의되고;.

차량이 제 1 속도 쓰레숄드(SV1) 미만으로 주행할 때의 저속 값은 적응 필터 유형(adaptive filtered type)의 평가 방법을 사용하여 평가되고;

차량이 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)를 초과하여 주행할 때의 고속 값들은 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 차량 속도 값들을 사용하여 측정되고;

제 1 속도 쓰레숄드(SV1)와 제 2 속도 쓰레숄드(SV2) 사이의 중간 영역에, 고속과 저속의 혼합이 수행된다.

본 발명에 따르면, 저속 영역, 고속 영역 및 중간 혼합 영역과 같은 3 가지 속도 영역들이 사용된다. 혼합 범위의 사용은 (제어 법칙의 안정성을 보장하는데 필수적인) 속도 및 가속도 양쪽에서의 불연속성을 회피할 수 있게 한다.

유리하게는, 적응형 필터(adaptive filter)는 칼만 필터(Kalman filter)이다.

유리하게는, 제 1 쓰레숄드(SV1)와 제 2 쓰레숄드(SV2) 사이의 중간 영역에서, 다음 공식에 따른 선형 혼합 방법을 이용함으로써 연속적인 순간들에서 혼합이 주기적으로 이루어진다:

이러한 선형 혼합(linear mixing)은 칼만 방법

및 차량 속도

로부터의 속도 값을 이용함으로써 혼합된 속도( speed )를 계산할 수 있게 한다.

차량 속도

는 휘일들의 각속도를 이용하여 측정된 속도이다.

speed 는 현재 순간(t)에서의 혼합된 속도이고, speed _t-1 는 이전의 혼합 순간(t-1)에서의 혼합 속도이고,

는 현재 순간(t)에서의 칼만 방법에 의해 계산된 속도 값이고,

는 현재 순간(t)에 각도 센서(angular sensor)에 의해 측정된 속도 값이다.

본 발명의 특징에 따르면, 제 1 쓰레숄드(SV1)는 1　km/h 일 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)는 1.5　km/h 일 수 있다.

유리하게는, 단계(C) 에서, 가속도의 값은 칼만 필터를 사용하여 평가되기도 하고, 단계(E)에서, 제 1 쓰레숄드(SV1)와 제 2 쓰레숄드(EV2) 사이에 가속도 값들의 혼합이 있다.

본 발명의 장점은 불연속성 없이 속도가 평가되고, 관련된 가속도 값도 고려될 수 있다는 것이다.

본 발명은 예시적인 예로서 주어진 예시적인 실시예에 대한 다음 설명을 읽음으로써 더 잘 이해될 것이며, 상기 설명은 첨부된 도면을 참조한다:
도 1 은 저속에서 발생하는 문제를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 2는 본 발명의 원리를 개략적으로 도시한다.
도 3 및 도 4 는 차량 시동 및 정지 단계에서 본 발명의 방법을 사용한 결과의 예를 나타낸다.

도 2 는 3 개의 속도 영역이 정의된 본 발명의 일반적인 원리를 개략적으로 나타낸다:

- 제 1 쓰레숄드(SV1) 미만인 저속 영역으로서, 제 1 저속 영역 미만에서는 속도 및 가속도의 값들을 이용할 수 없다.

통상적으로 1km/h 이다.

이러한 영역에서, 속도는 칼만 방법(Kalman method)에 따라 측정된다. 이러한 방법은 그 자체로 당업자에게 공지되어 있지만, 본 발명의 설명을 보다 명확하게 하기 위해 이하에서 설명된다.

제 1 쓰레숄드(SV1)보다 큰 제 2 쓰레숄드(SV2) 위의 고속 영역으로서, 예를 들어, 1.5km/h 의 영역. 이러한 영역에서, 속도 및 가속도의 값은 차량 센서에 의해 제공된다;

2 개의 쓰레숄드(SV1과 SV2) 사이에 위치한 혼합 영역.

I. 칼만 방법(Kalman method)에 의한 속도 추정

I.1 통상적인 칼만 필터(Kalman filter)

칼만 필터는 3 가지 상태 변수 [x]를 고려한다.

● x(1) 제 1 순간(t)으로부터 이동된 거리 ;

● x(2) 속도 정보 ;

● x(3) 마지막 가속도 .

상태 변수(state variable)의 평가에 사용되는 2 개의 센서 측정치[z]는 다음과 같다:

● z(1)코더 휠(coder wheel)(WT)의 피크(peak)들의 평균. 4 개 휘일들의 피크들의 신호들은 차량 메시지 시스템(vehicle messaging system)(CAN)에 이미 존재한다. 이러한 정보는, 각각의 샘플링 간격에서 코더(coder)의 얼마나 많은 치(teeth)들이 지났는지를(보통 48 개의 치) 세어봄으로써 각각의 휘일의 변위를 파악할 수 있게 한다.

● z(2)휘일(WS)들의 각속도. 4 개 휘일들의 각속도의 신호들은 차량 메시지 시스템(vehicle messaging system)(CAN)에 이미 존재한다. 후방 휘일들의 평균은 칼만에서 (비구동 휘일들의 축, 즉 시동 단계에서 슬립(slip)이 적은 축) 사용된다.

칼만 필터 방정식 시스템(Kalman filter equation system)은 다음과 같다.

1) 예측

2) 수정

사용된 표기법은 다음과 같다.

● x: 시스템의 상태(벡터)

● z: 센서 측정치(벡터)

● P: 평가된 공분산 매트릭스(estimated covariance matrix)

● Fk: 상태 전이 매트릭스(state transition matrix)

● Uk: 명령 입력

● Bk: 명령 전이 매트릭스(command transition matrix)

● H: 측정 전이 매트릭스(measurement transition matrix)

● Q: 모델 노이즈 공분산 매트릭스(model noise covariance matrix)(정확도)

● R: 측정 노이즈 공분산 매트릭스(measurement noise covariance matrix)(정확도)

● I: 아이덴터티 매트릭스(identity matrix)

●

: 변수(x) 의 평가된 값(estimated value)

●

: 변수(x)의 측정된 값(measured value)

참고: 설치된 칼만 필터에서 벡터 u는 제로이며, 이는 제 1 방정식을 단순화한다.

I.2 속도의 평가

시스템 입력에서, 코더 휘일(coder wheel)(WT)의 피크들 및 휘일 속도들에 대응하는 2 개의 두 개의 센서 데이터가 있다. 이러한 데이터는 프로세싱되고(DP: "데이터 프로세싱"), 다음에 칼만 필터("평가"플록)를 통과하며, 그로부터 속도 및 가속도가 나타난다.

제 1 단계 - "데이터 프로세싱":

● 휘일 펄스(wheel pulse): 코더(coder)는 마지막으로 본 치(teeth)의 위치를 보낸다. 시스템의 샘플링 간격 [Te] 동안 치(teeth)의 수[WT]에서의 이러한 증분(increment)을 사용할 것이다(간격은 반드시 센서에 기록되는 것과 동일한 비율이다). 다음에, 4 개 휘일들 사이의 평균값은 [WT]의 측정값으로 사용될 것이다. 선형 속도에 등가이고 휘일들의 피크(peak)들을 사용하는 값은

이며, 여기에서 [R] 은 일정하고 공지된 것으로 가정된 휘일들의 반경이고 (설정 파라미터),

는 코더(coder)의 치의 수(teeth of the coder)이다.

● WS: 후방 휘일(비 구동 휘일들의 축, 즉, 시동 단계들에서 덜 미끄러짐)들의 각속도들의 평균은 칼만필터에서 사용될 것이다. 이러한 평균 속도[ WS ]는 다음의 식에 기반하여 선형 속도로 변환될 것이다:

제 2 단계: "평가(Estimation)":

칼만 방법은 다음과 같이 사용된다:

상태 방정식(State equation):

d_k, v _k 및 a _k 는 각각, 필터의 반복(k)에서의, 이동된 거리, 속도 및 가속도를 나타낸다.

입력 데이터 벡터(Input data vector)

nb_pic 　=　96, 코더(coder)의 증분 수increment number).

Te 　=　0.01 　s , 샘플링 주기.

상태 방정식은 이전에 표시된 예측 단계의 제 1 라인을 나타낸다. 여기에서 이루어진 가정(hypothesis)은 가속도의 일정한 변화이다.

입력 벡터(z)는 센서 데이터를 칼만 필터에 삽입하는 것에 대응한다. 데이텀[WT]은 4 (휘일들의 수)로 나뉘어진 코더 휘일(coder wheels)들의 피크들의 합에 해당한다. 변수 [WS] 자체는 차량의 후방 휘일들의 속도의 합을 2로 나눈 것과 같다.

상기 마지막 데이터를 항상 사용할 수 있는 것은 아니므로 (SV1 아래에서 0으로 떨어짐), 칼만 필터에서의 매트릭스 H의 적합화(칼만 방정식 시스템, 보정 단계 참조)가 이루어졌다.

Ⅱ.　속도들의 혼합

제 1 쓰레숄드(SV1)와 제 2 쓰레숄드(SV2) 사이에 위치한 속도들의 영역에서, 도 2 에 표시된 예의 1km/h와 1.5km/h 사이에는, 고속과 저속이 혼합이 있다.

보다 상세하게는, 혼합은 다음 공식에 따른 선형 혼합 방법을 사용하여 수행되었다.

이러한 선형 혼합(linear mixing)은 차량 속도

및 칼만 방법의 속도 값들

을 사용함으로써 혼합된 속도(speed)의 값을 계산할 수 있게 한다.

차량 속도

는 휘일들의 각속도를 이용함으로써 계산된 속도이다. 저속에서, 차량의 고속의 값은 이용할 수 없다.

정확한 혼합을 보장하기 위하여, 사용된 기준 속도의 값은 마지막 속도 값이다. 이러한 값은 각각의 속도의 가중치(쓰레숄드와 관련된 상대 거리 사이에 정의된 가중치)를 정의하는 데 사용된다. 예를 들어, 칼만 방법의 속도의 가중치는

로서 정의된다.

	t-1 (최근 값)	t=0 (현재 값)_
혼합 속도	*Speed* *_t-1*	속도
(칼만 방법을 가지고) 평가된 속도	이용되지 않음	*속도 낮음* 칼만
(각속도를 이용한) 차량 속도	이용되지 않음	속도 빠름 차량

기준 속도(reference speed)의 선택은 혼합하는 동안 연속성을 보장할 수 있게 한다.

초기값은 (필터의 지연(delay) 때문에) SV2 보다 클 수 있으므로, 칼만 방법으로 평가된 속도를 사용할 수 없다. 차량 속도도 더 이상 사용할 수 없는데, 왜냐하면 각속도를 더 이상 이용할 수 없는 저속에서 불연속성을 나타내기 때문이다.

III.　획득된 결과들의 예

III.1 - 시작 단계(start up phase)

도 3 은 차량의 시동 국면에서 얻은 결과를 나타낸다. 그린 곡선(green curve)은 현재 시스템 속도에 해당하고, 곡선(3)은 WT 를 나타내고, 곡선(4 및 5)은 각각 본 발명의 방법에 따라 계산된 속도 및 가속도를 나타낸다.

속도와 관련하여, 칼만 필터는 현재 사용되는 차량 속도(1)를 충족시키는 증가하는 속도(4)를 제안한다는 것을 알 수 있다. 본 발명의 방법에 의해 계산된 속도(4)는 처음 검출된 휘일 피크(wheel peak)에서, 즉, 커브(3)의 제 1 피크에서 개시(take off)된다.

가속도(5)와 관련하여, 동일한 관찰이 이루어질 수 있다. 새로운 평가(estimation)는 검출된 제 1 피크(peak)에서 시작되고, 속도(4)에 대해 예상되는 값에 대응하는 값을 향해 상당히 잘 수렴된다.

그레이 영역(grey region)은 저속과 고속 사이의 천이 영역(transition region)에 대응한다. 불연속성이 없다는 점을 알 수 있고, 평가된 속도 값은 차량의 실제 속도 역학(real speed dynamics)에 대해 일관된 천이(coherent transition)를 나타냄을 알 수 있다.

III.2 정지에 이르는 제동 단계

도 4 는 정지 단계에서 얻은 결과를 나타낸다.

속도를 보면, 곡선(4)은 곡선(1)보다 코더 휘일 피크(coder wheel peak)들과 더 잘 일치하는 속도 프로파일을 따른다는 것을 알 수 있다. 차량의 정지는 또한 본 발명의 방법으로 보다 명확하게 검출된다.

가속도(5)는 제안된 속도(4)에 대응하는 것으로 보이고, 속도(4)와 동시에 정지된다.

그레이 영역(grey region)은 고속과 저속 사이의 천이 영역에 대응한다. 불연속성이 없다는 것을 알 수 있고, 혼합(mixing)에 의해 평가된 속도 값(4)은 칼만 속도 다이나믹(Kalman speed dynamics)에 대해 일관된 천이를 나타낸다는 것을 알 수 있다.

Claims

모터 차량의 속도 평가 방법으로서,
A. 차량 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 최소 속도 값에 대응하는 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)가 정의되고;
B. 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)보다 큰 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)가 정의되고;.
C. 차량이 제 1 속도 쓰레숄드(SV1) 미만으로 주행할 때의 저속 값은 적응 필터 유형(adaptive filtered type)의 평가 방법을 사용하여 평가되고;.
D. 차량이 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)를 초과하여 주행할 때의 고속 값들은 휘일 각속도 센서에 의해 제공되는 차량 속도 값들을 사용하여 측정되고;.
E. 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)과 제 2 속도 쓰레숄드(SV2) 사이의 중간 영역에, 고속과 저속의 혼합이 이루어지는, 모터 차량의 속도 평가 방법.
제 1 항에 있어서, 적응 필터(adaptive filter)는 칼만 필터(Kalman filter)인 것을 특징으로 하는, 모터 차량의 속도 평가 방법.
제 2 항에 있어서, 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)와 제2 속도 쓰레숄드(SV2) 사이의 중간 영역에서, 다음의 공식에 따른 선형 혼합 방법(linear mixing method)을 사용함으로써 연속적인 순간들에 주기적으로 혼합이 이루어지고,

여기에서 speed 는 현재 순간(t)에서의 혼합된 속도이고, speed _t-1 는 이전의 혼합 순간(t-1)에서의 순간(t-1)의 혼합된 속도이고,
는 현재 순단(t)에서 칼만 방법에 의해 계산된 속도 값이고,
는 현재 순간(t)에 각도 센서에 의해 측정된 속도 값인, 모터 차량의 속도 평가 방법.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 1 쓰레숄드(SV1)는 1km/h 인, 모터 차량의 속도 평가 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 제 2 속도 쓰레숄드(SV2)는 1.5km/h 인, 모터 차량의 속도 평가 방법.
제 2 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 C)에서 가속도의 값은 칼만 필터(Kalman filter)를 사용하여 평가되고, 단계 E)에서 제 1 속도 쓰레숄드(SV1)와 제 2 속도 쓰레숄드(SV2) 사이의 가속도 값들의 혼합이 있는, 모터 차량의 속도 평가 방법.