KR20220022944A - 차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 - Google Patents

차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 차량 통합 제어 장치는, 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치에 있어서, 차량 가속도 정보, 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 알고리즘 및 데이터가 저장되는 저장부;를 포함할 수 있다.

Description

차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법{Apparatus for controlling a vehicle, system having the same and method thereof}
본 발명은 차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 기술에 관한 것이다.
ECS(Electronic Control Suspension) 시스템은 차량의 노면 정보를 이용하여 차량 바퀴 축 댐퍼를 조정하여 승차감을 개선하는 시스템이다. 이러한 ECS 시스템은 차량진동 정보를 얻기 위해서 바퀴 축 G센서, 바디 센서의 데이터를 가지고 서스펜션의 댐퍼를 조정한다. 차종마다 다르겠지만 통상 지면 노면정보를 얻기 위해 앞바퀴 G센서 2개, 차량 거동 판단을 얻기 위한 3개 바디센서, 제어기, 댐퍼 4개로 구성된다.
이처럼 종래에는 서스펜션 댐핑 제어를 위해 별도의 센서 및 제어기를 구비함에 따라 차량 원가 및 중량이 증가하는 문제점이 있었다.
본 발명의 실시예는 서스펜션 댐핑 제어를 위한 별도의 센서 및 제어기를 사용하지 않고 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치에서 서스펜션 댐핑 제어를 수행하여 차량 중량 및 원가를 절감할 수 있는 차량 통합 제어 장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 통합 제어 장치는, 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치에 있어서, 차량 가속도 정보, 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 구동되는 알고리즘 및 데이터가 저장되는 저장부;를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 센서로부터 상기 차량 가속도 정보를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 TPMS 센서로부터 센싱 신호를 미리 정한 주기마다 수신하여 상기 센싱 신호를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 TPMS 센서로부터 상기 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서 상기 롤 정보를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 롤 정보는, 롤값, 롤 변화량, 및 스티어링 앵글(steering angle) 값 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 롤 정보 및 차속 정보를 딥러닝 학습 알고리즘에 적용하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 위한 전류값을 산출하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 학습 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Network)을 포함하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 롤 정보를 기반으로 차량이 시계방향으로 롤 될 때 좌측 전륜과 좌측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어하고, 상기 롤 정보를 기반으로 상기 차량이 반 시계방향으로 롤 될 때 우측 전륜과 우측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 프로세서는, 차량 주행 중 상기 내비게이션 또는 상기 카메라를 기반으로 과속 방지턱 또는 도로 구멍(pot hole)을 미리 파악하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 시스템은 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치; 롤 정보를 상기 차량 통합 제어 장치로 제공하는 에어백 제어 장치; 및 차량 가속도 정보를 센싱하고 차량 전방을 촬영하는 센싱 장치;를 포함하고, 상기 차량 통합 제어 장치는, 상기 센싱 장치로부터 수신한 상기 차량 가속도 정보, 상기 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 상기 센싱 장치의 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 주행 중인 도로의 전방의 노면 구조물 정보를 제공하는 내비게이션을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 센싱 장치는, 차량 가속도 정보를 획득하는 TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 센서; 및 상기 차량 전방을 촬영하는 카메라; 를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 차량 통합 제어 장치는, IBU(Integrated Body Control Unit)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 차량 통합 제어 방법은 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 방법에 있어서, G 센서로부터 차량 가속도 정보를 수신하는 단계; 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보를 수신하는 단계; 내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 차량 전방의 노면 장애물 정보를 판단하는 단계; 상기 차량 가속도 정보, 상기 롤 정보 및 상기 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는, 상기 G 센서로부터 센싱 신호를 미리 정한 주기마다 수신하여 상기 센싱 신호를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는, 상기 G 센서로부터 상기 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서 상기 롤 정보를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 포함할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는, 차량 주행 중 상기 내비게이션 또는 상기 카메라를 기반으로 과속 방지턱 또는 도로 구멍(pot hole)을 미리 파악하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 포함할 수 있다.
본 기술은 서스펜션 댐핑 제어를 위한 별도의 센서 및 제어기를 사용하지 않고 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치에서 서스펜션 댐핑 제어를 수행하여 차량 중량 및 원가를 절감할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 통합 제어 장치를 포함하는 차량 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 시스템의 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 3a 및 도 3b은 본 발명의 일 실시 예에 따른 TPMS 센서의 전송주기를 설명하기 위한 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 에어백 제어 장치로부터 수신되는 롤 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어의 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 CNN(Convolutional Neural Network)의 개략적 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어값을 결정하기 위한 인공지능망의 구체화 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 내비게이션 정보를 기반으로 과속 방지턱을 감지하여 댐핑 제어에 적용하는 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라를 기반으로 팟홀(pot hole)을 감지하여 댐핑 제어에 적용하는 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 내 데이터를 이용한 차량의 댐핑 제어를 위한 통합 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
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.
이하, 도 1 내지 도 11을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 통합 제어 장치를 포함하는 차량 시스템의 구성을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 시스템의 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량 시스템은 차량 통합 제어 장치(100), 센싱 장치(200), 내비게이션(300), 및 에어백 제어 장치(400)를 포함할 수 있다.
차량 통합 제어 장치(100)는 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하고, 차량 가속도 정보, 롤(Roll) 정보 및 내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 차량 통합 제어 장치(100)는 도 2와 같이 차량의 내부에 구현될 수 있고, 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.
일 예로, 차량 통합 제어 장치(100)는 ECS(Electronic Control Suspension) 기능과 IBU(Integrated Body Control Unit) 기능을 통합하여 구성될 수 있다.
IBU는 통합형 차체제어시스템으로 스마트키, 차량도어 개폐, 타이어 공기압 등을 통합 제어하는 장치이다. 즉 IBU는 SMK(SmartKey System), TPMS(Tire Pressure Monitoring System)을 통합한 제어장치로써, 와이퍼, 헤드램프, 파워시트 등을 제어하는 개별 ECU(electronic control unit)와 통신하여 차체 전장을 통합적으로 제어하는 장치이다.
ECS(Electronic Control Suspension) 시스템은 차량의 노면 정보, 운전자의 스위치 선택 정보 등을 종합하여 차량의 높이와 서스펜션을 조정하여 승차감을 향상시킬 수 있는 기술을 개시한다.
본 발명에서는 ECS 시스템의 ESC 전용 제어기, ECS 전용 센서, ECS 전용 댐퍼 등을 별도로 구비하지 않고, IBU 시스템에 ECS 기능을 통합하여 장치(100)는 IBU 기능과 IBU를 위한 센서를 이용하여 ECS 기능을 수행할 수 있다. 이에 차량의 중량 및 원가를 절감할 수 있다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 차량 통합 제어 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.
차량 통합 제어 장치(100)는 통신부(110), 저장부(120), 및 프로세서(processor;140)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 무선 또는 유선 연결을 통해 신호를 송신 및 수신하기 위해 다양한 전자 회로로 구현되는 하드웨어 장치로서, 본 발명에서는 차량 내 네트워크 통신 기술, 차량 외부의 서버, 인프라, 타 차량 등과 무선 인터넷 접속 또는 근거리 통신(Short Range Communication) 기술을 이용하여 V2I 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 차량 네트워크 통신 기술로는 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등을 통해 차량 내 통신을 수행할 수 있다. 일 예로서, 통신부(110)는 센싱 장치(200), 내비게이션(300), 에어백 제어 장치(400) 등과 통신을 수행할 수 있다. 일 예로, 통신부(110)는 G센서(210)로부터 센싱 신호(차량 가속도 정보)를 미리 정한 주기마다 수신할 수 있다. 일 예로, 통신부(110)는 에어백 제어 장치(400)의 롤 센서(410)로터 센싱 신호(롤 정보)를 수신할 수 있다. 일 예로, 통신부(110)는 카메라(220)로부터 차량 전방 영상 데이터를 수신할 수 있고, 내비게이션(300)으로부터 주행중인 도로의 과속 방지턱 정보를 수신할 수 있다.
저장부(120)는 센싱 장치(200), 내비게이션(300)으로부터 수신한 데이터 및 프로세서(140)에 의해 획득된 데이터, 프로세서(140)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등이 저장될 수 있다.
일 예로서, 저장부(120)는 G 센서(210)로부터 수신한 가속도 정보, 카메라(220)로부터 수신한 영상 데이터, 내비게이션(300)으로부터 수신한 도로 정보(예, 과속 방지턱 정보), 롤 센서(410)로부터 수신한 롤 정보 등이 저장될 수 있다.
저장부(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 마이크로 타입(micro type), 및 카드 타입(예컨대, SD 카드(Secure Digital Card) 또는 XD 카드(eXtream Digital Card)) 등의 메모리와, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), 롬(ROM, Read-Only Memory), PROM(Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 자기 메모리(MRAM, Magnetic RAM), 자기 디스크(magnetic disk), 및 광디스크(optical disk) 타입의 메모리 중 적어도 하나의 타입의 기록 매체(storage medium)를 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 통신부(110), 저장부(120), 등과 전기적으로 연결될 수 있고, 각 구성들을 전기적으로 제어할 수 있으며, 소프트웨어의 명령을 실행하는 전기 회로가 될 수 있으며, 이에 의해 후술하는 다양한 데이터 처리 및 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(140)는 예를 들어, 차량에 탑재되는 ECU(electronic control unit), MCU(Micro Controller Unit) 또는 다른 하위 제어기일 수 있다.
프로세서(140)는 차량 가속도 정보, 에어백 제어 장치(400)로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 내비게이션(300) 또는 카메라 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보(예, 과속 방지턱, 도로 구멍)를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다.
프로세서(140)는 G 센서(210)인 TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 센서로부터 차량 가속도 정보를 획득할 수 있고 TPMS 센서로부터 센싱 신호를 미리 정한 주기마다 수신하여 상기 센싱 신호를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다. 프로세서(140)는 G 센서(210)의 송신 주기를 스케줄링 할 수 있고, 예를 들어, G 센서(210)의 송신 주기가 1분인경우 4개의 G 센서가 각각 15초마다 순차적으로 송출하도록 할 수 있다.
프로세서(140)는 TPMS 센서로부터 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서 상기 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다. 이때, 롤 정보는 롤값, 롤 변화량, 및 스티어링 앵글(steering angle) 값 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 롤 정보 및 차속 정보를 딥러닝 학습 알고리즘에 적용하여 서스펜션 댐핑 제어를 위한 전류값을 산출할 수 있고 학습 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Network)을 포함할 수 있다.
프로세서(140)는 롤 정보를 기반으로 차량이 시계방향으로 롤 될 때 좌측 전륜과 좌측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어하고, 롤 정보를 기반으로 차량이 반 시계방향으로 롤 될 때 우측 전륜과 우측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어할 수 있다.
프로세서(140)는 차량 주행 중 내비게이션(300) 또는 카메라(220)를 기반으로 과속 방지턱 또는 도로 구멍(pot hole)을 미리 파악하여 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다.
센싱 장치(200)는 차량의 가속도 획득을 위한 G 센서(210), 차량 전방의 영상 데이터 획득을 위한 카메라(220)를 포함할 수 있다. 도 2를 참조하면 G 센서(210)는 차량의 4개의 각 바퀴축에 장착되어 차량의 가속도 값을 획득한다. 차량의 각 바퀴에 장착된 G 센서들은 각각 1분 단위로 센싱신호를 송출하며 차량의 각 바퀴별 센서들에 대한 스케줄링을 통해 장치(100)는 G 센서의 출력값을 수신한다. 카메라(220)는 차량의 전방을 촬영하기 위해 도 2와 같이 차량 전면에 설치될 수 있다.
도 3a 및 도 3b은 본 발명의 일 실시 예에 따른 TPMS 센서의 전송주기를 설명하기 위한 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 3a를 참조하면, 차량은 4개의 바퀴 FL(Front Left), FR(Front Right), RL(Rear Left), RR(Rear Right)를 포함하고, 4개의 바퀴 각각에 G센서 즉 TPMS 센서가 장착되고, 각 바퀴의 TPMS 센서는 센싱 신호를 1분 단위로 송출하므로 순차적으로 송출되도록 스케줄링된다. FL(Front Left) 바퀴의 TPMS 센서의 센싱 신호가 15초 후 송출되면, FR의 TPMS 센서의 센싱 신호는 15초가 더 경과한 후 즉 30초 후에 송출되고, RL의 TPMS 센서의 센싱 신호는 45초후에 송출되고 RR의 TPMS 센서의 센싱 신호는 60초후에 송출되고 다시 FL 바퀴의 센서부터 순차적으로 송출하게 된다. 도 3b를 참조하면, 하나의 TPMS 센서의 신호가 송출 후 15초 후 다른 TPMS 센서의 신호가 송출되므로 그 15초동안의 노면 정보가 부족할 수 있다. 이에 본 발명에서는 TPMS 센서뿐만 아니라 롤 정보, 내비게이션에 의한 노면 정보, 카메라에 의한 노면 정보를 복합적으로 이용하여 댐핑 제어를 수행하도록 한다.
이에 차량 통합 제어 장치(100)는 카메라(220)의 차량 전방의 영상 데이터로부터 차량 전방의 과속 방지턱 정보, 차량이 주행중인 도로의 노면 상태 정보(예, pothole) 등을 파악할 수 있다.
내비게이션(300)은 도로 정보를 장치(100)로 제공할 수 있다. 일 예로, 도로 정보는 주행 경로, 주행 도로 내의 과속 방지턱 정보, 도로 공사 정보 등을 포함할 수 있다.
에어백 제어 장치(400)는 ACU(Airbag Control Unit)로 구현될 수 있으며, 승객정보 및 충돌 정보를 기반으로 에어백 전개 여부를 제어한다.
에어백 제어 장치(400)는 롤 센서(410)를 포함하며, 롤 센서(410)를 통해 차량의 충돌 정보를 획득할 수 있으며, 차량 통합 제어 장치(100)로 롤 정보를 전달한다. 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 에어백 제어 장치로부터 수신되는 롤 정보를 설명하기 위한 도면이다. 도 4와 같이 차량의 움직임에 따라 롤, 요, 피크 정보를 획득할 수 있으며, 이때, 롤 정보는 차량의 롤값, 롤 변화량, 스티어링 앵글값 등을 포함할 수 있다. 또한, 에어백 제어 장치(400)는 도 2와 같이 차량에 탑재될 수 있다.
이에 장치(100)는 내비게이션(300)과 카메라(220)를 이용하여 주행 도로 노면의 구멍(pot hole)과 과속 방지턱 정보를 획득할 수 있다.
이와 같은 본 발명은 G 센서뿐만 아니라 롤 센서의 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 정확하게 수행하여 승차감을 향상시키고, 고속 주행 시 내비게이션 및 카메라를 기반으로 과속 방지턱과 같은 도로 구조물, 도로 구멍 등을 미리 파악하여 서스펜션 댐핑 제어를 함으로써 미리 대처가 가능하여 승차감을 더욱 향상시킬 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어의 예시 화면을 나타내는 도면이다.
상술한 바와 같이 G 센서(210)는 미리 정한 주기마다 센싱 신호를 송출하게 됨으로써 센싱 신호가 송출되지 않는 구간동안 노면 정보를 파악할 수 없어 댐핑 제어가 어려우므로, 본 발명의 장치(100)는 G 센서(210)의 센싱 신호가 송출되지 않는 구간에서는 에어백 제어 장치(400)의 롤 센서(410)에 의해 획득되는 롤 정보를 기반으로 댐핑 제어를 수행할 수 있다.
도 5와 같이 장치(100)는 롤값이 기준 X값보다 커지면 시계 방향으로 롤되므로 FL, RL의 댐핑력을 소프트하게 조절한다. 반면 장치(100)는 롤값이 기준 Y값보다 커지면, 반시계 방향으로 롤(roll) 되므로 FR, RR의 댐핑력을 소프트하게 조절할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 CNN(Convolutional Neural Network)의 개략적 구성도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 롤 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어값을 결정하기 위한 인공지능망의 구체화 구성도이다.
기존의 G센서를 이용하여 댐핑 제어 시, 센서 장착쪽 수직 Z축의 G값만을 이용하여 차량의 움직임을 판단하므로 차량의 움직임을 정확히 판단하기 어렵다. 이에 본 발명에서는 에어백 제어 장치(400) 내부의 롤 센서(410)를 이용하여 차량의 움직임을 정확히 파악하고 서스펜션 댐핑을 제어할 수 있다. 이러한 서스펜션 댐핑 제어를 위해 차량 통합 제어 장치(100)는 도 6과 같은 딥러닝(deep learning) 알고리즘인 CNN을 사용한다.
CNN은 특징 추출부(Feature extraction)와 분류부(classification)로 구성되고, 특징 추출부는 입력 데이터의 그림 픽셀(Pixel)의 특징을 추출하는 컨볼루션부(convolution1, convolution2)와 특징 정보가 저장되는 풀(pool1, pool2)로 이루어지고, 분류부는 최종 에러값이 가장 작은 값을 판단하는 히든레이어(hidden layer) 및 최종 데이터를 출력하는 출력부(output)로 구성된다.
차량 통합 제어 장치(100)는 이러한 CNN을 사용하여 롤 센서값, 롤 변화량을 이용하여 최종 출력 데이터인 ECS 서스펜션 제어를 위한 전류 값을 얻을 수 있다.
도 7을 참조하면, 차량의 롤 상황이 발생하면 차량 내 에어백 제어 장치(400)의 롤 센서(410)의 센싱값, 차속, 스티어링 앵글값이 CNN에 입력된다.
이어 롤 발생 시간 구간별(T1, T2, T3) 특징을 추출한다. 이때 특징 추출값은 롤값, 롤변화량(T3-T2), 및 스티어링 앵글값 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
이렇게 추출된 롤값, 롤변화량(T3-T2), 및 스티어링 앵글값은 히든 레이어로 전달된다. 히든 레이어는 신경망 분류 부분으로써 특징 추출값으로 얻어진 롤값, 롤변화량(T3-T2), 및 스티어링 앵글값과 차속값을 이용하여 최적의 서스펜션 전류값을 계산할 수 있다.
이어 차량 통합 제어 장치(100)는 서스펜션 전류값을 이용하여 서스펜션 우측과 좌측의 댐핑을 제어할 수 있다.
이하, 도 10를 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 댐핑 제어 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 도 10는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 댐핑 제어를 위한 통합 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하에서는 도 1의 차량 통합 제어 장치(100)가 도 5의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 10의 설명에서, 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 차량 통합 제어 장치(100)의 프로세서(140)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다.
도 10을 참조하면 차량 통합 제어 장치(100)는 G 센서(210, TPMS 센서)의 스케줄링을 수행한다(S100). 이때, G 센서(210)의 송신 주기를 짧게 설정하는 경우, TPMS 센서 배터리 소모가 커지게 되어 실험치에 의해 송신 주기가 결정될 수 있다. 예를 들어, 송신 주기는 60초로 정할 수 있으며, 4개의 차량의 바퀴에 각각 장착된 4개의 TPMS 센서는 15초 간격으로 센싱 신호를 송신하도록 스케줄링될 수 있다.
차량 통합 제어 장치(100)는 미리 정한 송신주기마다 송출되는 G 센서의 센싱 정보를 기반으로 노면 상태를 파악하고 노면 상태에 따라 서스펜션 댐핑 제어를 수행한다(S200). 예를 들어 송신주기가 15초 단위 TPMS센서 수신시 15초 사이 즉 첫번째 센싱신호를 수신하고 두번째 센싱신호를 수신할 때까지의 구간 동안의 노면 정보에 대한 G 값을 얻을 수 없어 댐핑 제어가 불가능하다.
차량 통합 제어 장치(100)는 G센서의 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서는 에어백 제어 장치(400)로부터 수신한 롤 정보(예, 롤값, 롤 각속도, 롤 변화량, 스티어링앵글값 등)를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행한다(S300). G센서의 센싱 신호가 수신되지 않는 구간은 FL의 TPMS 센서의 센싱 신호를 수신하고 FR의 TPMS 센서의 센싱 신호를 수신할때까지의 구간을 의미한다.
또한, 주행 중 차량의 전방에 차량과 멀리 위치하는 전방의 노면 장애물(예, 노면 구멍, 과속 방지턱 등)의 경우 G 센서 및 롤 센서의 정보를 이용하여 실시간 댐핑 제어가 어려울 수 있다.
이에 차량 통합 제어 장치(100)는 카메라(220) 및 내비게이션(300)을 통해 전방의 노면 장애물을 미리 판단하여 서스펜션 댐핑 제어를 수행한다(S400).
도 8과 같이 차량 통합 제어 장치(100)는 내비게이션(300)의 도로 정보에서 과속방지턱 위치 거리정보와 차량 속도 정보를 획득하고, 과속 방지턱을 지나가는 시점에 맞추어 댐핑 제어를 수행할 수 있다. 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 내비게이션 정보를 기반으로 과속 방지턱을 감지하여 댐핑 제어에 적용하는 예시 화면을 나타내는 도면이다.
도 9와 같이, 차량 통합 제어 장치(100)는 전방인식 카메라(210)에서 인식한 전방 사물정보(pot hole)정보와 거리정보를 이용하여 해당 지점을 지나가는 시점에 서스펜션 댐핑 제어를 수행할 수 있다. 도 9의 901은 카메라를 기반으로 구멍(pot hole, 911)을 감지하여 댐핑 제어에 적용하는 예시 화면을 나타내고 902는 구멍의 상세화도이다.
아래 표 1은 기존의 센서, 제어기, 및 댐퍼의 수와 본 발명의 차량 통합 제어 장치 적용 시 센서, 제어기의 수를 비교하여 나타낸다.
표 1과 같이 본 발명은 별도의 ECS 전용 제어기 및 센서들을 삭제하고 IBU 시스템을 위해 구비된 TPMS 센서 및 ACU를 위해 구비된 롤 센서의 데이터를 이용하여 댐핑 제어를 수행함으로써 ECS 전용 제어기 및 센서의 삭제를 통한 원가 절감 및 차량 중량 절감을 통하여 연비 개선에 효과를 제공할 수 있다.
Figure pat00001
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템을 도시한다.
도 11을 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 대한 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) 및 RAM(Random Access Memory)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.

Claims (17)

  1. 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치에 있어서,
    차량 가속도 정보, 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 구동되는 알고리즘 및 데이터가 저장되는 저장부;
    를 포함하는 차량 통합 제어 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 센서로부터 상기 차량 가속도 정보를 획득하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 TPMS 센서로부터 센싱 신호를 미리 정한 주기마다 수신하여 상기 센싱 신호를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 TPMS 센서로부터 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서 상기 롤 정보를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 롤 정보는,
    롤값, 롤 변화량, 및 스티어링 앵글(steering angle) 값 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 롤 정보 및 차속 정보를 딥러닝 학습 알고리즘에 적용하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 위한 전류값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 학습 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Network)을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 롤 정보를 기반으로 차량이 시계방향으로 롤 될 때 좌측 전륜과 좌측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어하고,
    상기 롤 정보를 기반으로 상기 차량이 반 시계방향으로 롤 될 때 우측 전륜과 우측 후륜의 서스펜션 댐핑력을 소프트하게 제어하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    차량 주행 중 상기 내비게이션 또는 상기 카메라를 기반으로 과속 방지턱 또는 도로 구멍(pot hole)을 미리 파악하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 통합 제어 장치.
  10. 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 장치;
    롤 정보를 상기 차량 통합 제어 장치로 제공하는 에어백 제어 장치; 및
    차량 가속도 정보를 센싱하고 차량 전방을 촬영하는 센싱 장치;를 포함하고,
    상기 차량 통합 제어 장치는,
    상기 센싱 장치로부터 수신한 상기 차량 가속도 정보, 상기 에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보 및 상기 센싱 장치의 영상을 기반으로 판단된 차량 전방의 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    주행 중인 도로의 전방의 노면 구조물 정보를 제공하는 내비게이션
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 센싱 장치는,
    차량 가속도 정보를 획득하는 TPMS(Tire Pressure Monitoring System) 센서; 및
    상기 차량 전방을 촬영하는 카메라;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 차량 통합 제어 장치는,
    IBU(Integrated Body Control Unit)를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
  14. 스마트키, 차량도어 개폐, 및 타이어 공기압 중 적어도 하나 이상을 통합 제어하는 차량 통합 제어 방법에 있어서,
    G 센서로부터 차량 가속도 정보를 수신하는 단계;
    에어백 제어 장치로부터 수신한 롤(Roll) 정보를 수신하는 단계;
    내비게이션 또는 카메라 영상을 기반으로 차량 전방의 노면 장애물 정보를 판단하는 단계;
    상기 차량 가속도 정보, 상기 롤 정보 및 상기 노면 장애물 정보를 기반으로 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 댐핑 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는,
    상기 G 센서로부터 센싱 신호를 미리 정한 주기마다 수신하여 상기 센싱 신호를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 댐핑 제어 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는,
    상기 G 센서로부터 센싱 신호가 수신되지 않는 구간에서 상기 롤 정보를 기반으로 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 댐핑 제어 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 단계는,
    차량 주행 중 상기 내비게이션 또는 상기 카메라를 기반으로 과속 방지턱 또는 도로 구멍(pot hole)을 미리 파악하여 상기 서스펜션 댐핑 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차량의 댐핑 제어 방법.
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