KR20220026656A - 차량의 주행 제어 시스템 및 방법 - Google Patents

차량의 주행 제어 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 목표산출부; 주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 보정산출부; 및 목표산출부에서 산출한 제어 목표값 및 보정산출부에서 산출한 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 차량의 주행 제어 시스템 및 방법이 소개된다.

Description

차량의 주행 제어 시스템 및 방법 {DRIVING CONTROL SYSTEM AND METHOD OF VEHICLE}
본 발명은 차량의 주행 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 자율 주행 차량의 안정적인 주행 제어에 관한 것이다.
오늘날의 자동차 산업은 차량 주행에 운전자의 개입을 최소화하는 자율 주행을 구현하기 위한 방향으로 나아가고 있다. 자율 주행 차량이란 주행 시 외부정보 감지 및 처리기능을 통해 주변의 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하고, 자체 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 차량을 말한다.
자율 주행 차량은 운전자가 조향휠, 가속페달 또는 브레이크 등을 조작하지 않아도, 주행 경로 상에 존재하는 장애물과의 충돌을 방지하고 도로의 형상에 따라 차속과 주행 방향을 조절하면서 스스로 목적지까지 주행할 수 있다.
구체적으로, 자율 주행 차량은 지도 데이터 및 시설물의 위치 정보를 통해 차량의 위치를 결정하고 보정함으로써 주행 경로 및 주행 차선을 최적으로 결정하고, 결정된 경로 및 차선을 벗어나지 않도록 차량의 주행을 제어하며, 주변에서 갑작스럽게 진입하는 차량 또는 주행 경로 상에 존재하는 위험 요소에 대한 방어 및 회피 운행을 수행한다.
다만, 종래 기술에 따른 자율 주행 차량은 일반적으로 도로의 조건에 따른 조향 또는 가감속이 제어되었고, 이에 따라 차량마다 상이한 재원 및 동적 특성을 반영하지 못하는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위하여, 각 차종의 특성을 반영하도록 모델링하여 차량의 거동을 제어하는 기술이 개발되었으나, 이에 따른 제어는 차량의 거동에 영향을 주는 예측하기 어려운 외란에 의해 불안정성이 유발되는 문제가 있었다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
KR 10-2012-0022305 A
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 차량의 거동에 영향을 주는 예측하기 어려운 외란을 보상함으로써 차량의 주행을 제어하는 기술을 제공하고자 함이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량의 주행 제어 시스템은 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 목표산출부; 주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 보정산출부; 및 목표산출부에서 산출한 제어 목표값 및 보정산출부에서 산출한 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 제어부;를 포함한다.
차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일일 수 있다.
목표산출부는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출할 수 있다.
차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 예측부;를 더 포함하고, 목표산출부는, 예측부에서 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출할 수 있다.
보정산출부는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망일 수 있다.
보정산출부는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 할 수 있다.
보정산출부는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 할 수 있다.
보정산출부는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출할 수 있다.
제어부는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향 장치, 구동 장치, 제동 장치 또는 현가 장치를 제어할 수 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 차량의 주행 제어 방법은 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 단계; 주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 단계; 및 산출한 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 단계;를 포함한다.
차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일일 수 있다.
제어 목표값을 산출하는 단계에서는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출할 수 있다.
제어 목표값을 산출하는 단계 이전에, 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 단계;를 더 포함하고, 제어 목표값을 산출하는 단계에서는, 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망을 이용할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출할 수 있다.
차량의 주행을 제어하는 단계에서는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향 장치, 구동 장치, 제동 장치 또는 현가 장치를 제어할 수 있다.
본 발명의 차량의 주행 제어 시스템 및 방법에 따르면, 차량의 주행 제어는 유입되는 외란에 대하여 강건성이 확보되는 효과를 갖는다.
또한, 이에 따라 차량의 주행 제어의 안정성이 향상되어 안전을 보장하는 효과를 갖는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 시스템의 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로를 추종하는 차량의 거동을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법의 순서도이다.
본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 형태를 가질 수 있으므로 특정실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
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 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 시스템의 구성도를 도시한 것이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로를 추종하는 차량의 거동을 도시한 것이다.
도 1 내지 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 시스템은 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 목표산출부(10); 주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 보정산출부(20); 및 목표산출부(10)에서 산출한 제어 목표값 및 보정산출부(20)에서 산출한 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 제어부(30);를 포함한다.
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 목표산출부(10), 보정산출부(20), 제어부(30) 및 예측부(40)는 차량의 다양한 구성 요소의 동작을 제어하도록 구성된 알고리즘 또는 상기 알고리즘을 재생하는 소프트웨어 명령어에 관한 데이터를 저장하도록 구성된 비휘발성 메모리(도시되지 않음) 및 해당 메모리에 저장된 데이터를 사용하여 이하에 설명되는 동작을 수행하도록 구성된 프로세서(도시되지 않음)를 통해 구현될 수 있다. 여기서, 메모리 및 프로세서는 개별 칩으로 구현될 수 있다. 대안적으로는, 메모리 및 프로세서는 서로 통합된 단일 칩으로 구현될 수 있다. 프로세서는 하나 이상의 프로세서의 형태를 취할 수 있다.
목표산출부(10)는 입력 받은 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출할 수 있다. 여기서, 차량의 주행 정보는 자율 주행 또는 운전자 보조 제어(ADAS: Advanced Driver Assistatnce System) 등을 통해 차량의 예상되는 주행에 관한 정보일 수 있다.
일 실시예로, 차량의 주행 정보는 차량에 탑재된 센서, 예를 들어 카메라센서, 레이더센서, 초음파센서 또는 라이다 등을 통해 센싱한 도로 정보 및 설정된 차량의 경로를 기반으로 생성될 수 있다. 즉, 차량이 주행할 경로 및 도로 정보에 따라 차량이 주행할 것으로 예상되는 차량의 주행 정보가 설정될 수 있다.
목표산출부(10)는 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출할 수 있다. 여기서 제어 목표값은 차량에 포함된 구동, 제동, 조향, 현가 등의 장치를 제어함으로써 차량의 거동을 가변시키는 목표값일 수 있다.
제어부(30)는 목표산출부(10)에서 산출한 제어 목표값을 기반으로 차량의 주행을 제어하였다. 이에 따라, 차량의 종방향 및 횡방향 거동이 제어됨으로써 차량의 급격한 가감속, 조향 또는 회전 등에 대한 안정성이 향상되어 차량의 안전성이 확보되는 효과가 있다.
특히, 본 발명의 제어부(30)는 보정산출부(20)에서 산출한 제어 보정값을 반영할 수 있다.
보정산출부(20)는 입력된 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출할 수 있다. 구체적으로, 보정산출부(20)는 이전에 입력된 주행 정보 및 이에 따른 차량의 거동 데이터를 이용하여 새로 입력된 주행 정보에 따른 제어 보정값을 산출할 수 있다.
이에 따라, 기존의 모델링에 의해 산출한 제어 목표값에 따른 차량의 거동에서 발생하는 외란을 보상할 수 있다. 특히, 차량의 거동에 대한 외란은 차량의 조립 공차, 외부에서 유입된 마찰력 등의 예측되지 않는 원인일 수 있다.
더 구체적으로 차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일일 수 있다.
주행 경로는 센서들로부터 인식한 도로 및 차선의 형상 등과 네비게이션 정보로부터 판단한 차선의 이동 등을 이용하여 차량이 주행할 종방향 위치 및 횡방향 위치로 설정될 수 있다.
또한, 차량의 속도 프로파일은 차량 주위의 장애물(예를 들어, 차량, 오토바이, 보행자 등) 또는 도로의 형상, 제한속도 등에 따라 설정될 수 있다.
목표산출부(10)는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출할 수 있다.
구체적으로, 조향각 및 조향각속도는 스티어링휠을 제어하는 조향장치(40)(MDPS: Motor Driven Power Steering)을 제어하는 제어 목표값일 수 있고, 가속 또는 제동은 엔진이나 모터와 같은 구동장치(60) 또는 제동장치(70)를 제어하는 제어 목표값일 수 있다.
추가로, 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 예측부(40);를 더 포함하고, 목표산출부(10)는, 예측부(40)에서 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출할 수 있다.
예측부(40)는 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 것으로, 구체적으로 차량의 주행 경로 및 속도 프로파일을 이용하여 차량의 위치, 회전(롤(Roll), 피치(Pitch) 또는 요(Yaw) 방향), 속도 등의 거동을 예측할 수 있다.
목표산출부(10)는 예측부(40)에서 예측한 차량의 거동을 기반으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동 등에 대한 제어 목표값을 산출할 수 있다.
구체적으로 보정산출부(20)는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망일 수 있다.
심층 신경망(DNN: Deep Neural Network)는 입력층 및 출력층과 그 사이의 은닉층으로 구성된다. 특정 Input 데이터가 주어지면, Output 데이터(라벨, label) 간의 가중치를 조정한다. 노드 간의 연결 링크는 가중치를 포함한다.
신경망 구조를 수식으로 표현하면 아래와 같다.
v = W·x + b
여기서, x는 입력, W는 가중치, b는 bias 값이다.
활성화 함수(Activation Function)은 계산된 v를 출력(y)로 계산한다. 활성화 함수에는 시그모이드(Sigmoid), softmax, ReLU(Rectified Linear Unit) 함수 등이 있다.
역전파 알고리즘의 문제인 그레디언트 소실(Vanishing gradient) 문제는 ReLU 함수를 적용하여 해결할 수 있다. ReLU 함수는 신경망 노드 출력이 1을 넘어갈 수 있고, 이를 통해 그레디언트 소실 문제를 해결한다.
ReLU 함수에 따르면,
Figure pat00001
이고,
이에 따라,
Figure pat00002
이다.
또한, 역전파 알고리즘의 다른 문제인 과적합은 입력값과 너무 적합하게 학습된 상황을 의미한다. 과적합 해결 책 중 하나는 드롭아웃(dropout) 기법이다. 드롭아웃은 신경망 전체를 학습하지 않고, 일부 노드만 무작위로 골라 학습한다. 보통, 드롭아웃 비율은 은닉층은 50%, 입력노드는 25% 수준이다.
역전파 알고리즘의 핵심은 이전 결과의 오차를 반영하여 신경망의 가중치 값을 업데이트한다. 즉, 오차가 감소되도록 학습 규칙을 반복 수행함으로써 가중치 값을 조절한다. 구체적으로, 이를 수학식으로 표현하면 아래와 같다.
Figure pat00003
여기서, w는 가중치이고,
Figure pat00004
는 학습률(0~1 사이), e는 오차(d-y, d는 라벨, y는 출력)이며, x는 입력이다.
이를 일반식으로 나타내면 아래와 같다.
Figure pat00005
시그모이달 함수를 사용하는 경우,
Figure pat00006
는 아래와 같다.
Figure pat00007
컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN. convolutional neural network)는 심층 신경망의 한 종류로, 하나 또는 여러 개의 콘볼루션 계층(convolutional layer)과 통합 계층(pooling layer), 완전하게 연결된 계층(fully connected layer)들로 구성된다.
특히, 컨볼루션 뉴럴 네트워크는 CNN은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지고 있으며, 역전달(Backpropagation algorithm)을 통해 훈련될 수 있다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크는 학습 데이터의 특징을 추출하는 특징 추출기를 신경망 학습 과정에 포함시켜 일괄 처리하고, 특징 추출기 신경망의 가중치도 학습을 통해 결정된다.
컨볼루션 뉴럴 네트워크에 입력된 원본 이미지는 앞쪽의 특징 추출 신경망을 통과한다. 여기서 추출된 이미지 특징 맵(feature map)는 뒷 부분의 분류 신경망에 다시 입력된다. 분류 신경망은 이미지 특징을 기반으로 이미지 최종 범주를 분류한다.
CNN 학습모델: Image - Conv - ReLU - Pool - Deep Neural Network (ReLU - Softmax) -> label
컨벌루션 레이어는 컨벌루션 연산을 통해 입력 이미지를 변환한다. 디지털 필터(컨벌루션 필터) 역할을 한다. 풀링(pooling) 레이어는 주위 픽셀을 묶어 하나의 대표 픽셀을 만든다. 이미지 차원을 축소하는 역할이다. 풀링은 입력 이미지에 인식 대상이 한 쪽으로 치우쳐있거나 돌아가 있는 것을 보상해 준다.
보정산출부(20)는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 할 수 있다.
또한, 보정산출부(20)는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 할 수 있다.
보정산출부(20)는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출할 수 있다.
즉, 보정산출부(20)는 입력된 주행 경로 및 이에 따른 거동 데이터를 입력 받아 학습될 수 있다. 특히, 학습에 의해 심층 신경망에 포함된 가중치가 학습을 통해 가변될 수 있다.
이전에 입력된 주행 정보 및 거동 데이터로 학습된 심층 신경망인 보정산출부(20)는 새롭게 입력된 주행 경로에 따른 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출할 수 있다.
제어부(30)는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향장치(50), 구동장치(60), 제동장치(70) 또는 현가장치(80)를 제어할 수 있다.
즉, 제어부(30)는 차량의 거동에 관한 제어 목표값에 제어 보정값을 반영하여 차량의 조향장치(50), 구동장치(60), 제동장치(70) 및 현가장치(80)를 제어할 수 있다.
조향장치(50)는 차량의 스티어링휠을 회전시키는 MDPS일 수 있고, MDPS의 구동을 제어함으로써 차량의 요 방향 거동을 제어할 수 있다.
현가장치(80)는 차량의 휠에 배치되어 차량의 휠로부터 유입되는 진동 등을 감쇄시키는 쇽옵저버(Shock Absorber)일 수 있고, 쇽옵저버의 탄성 또는 댐핑을 제어함으로써 차량의 상하 방향 거동, 특히 차량의 롤 방향 또는 피치 방향 거동을 제어할 수 있다.
구동장치(60) 및 제동장치(70)는 차량의 가속 및 감속을 제어함으로써 차량의 속도가 설정된 속도 프로파일을 추종하도록 제어할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법의 순서도이다.
도 3을 더 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 주행 제어 방법은 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 단계(S200); 주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 단계(S300); 및 산출한 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 단계(S400);를 포함한다.
차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일일 수 있다.
제어 목표값을 산출하는 단계(S200)에서는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출할 수 있다.
제어 목표값을 산출하는 단계(S200) 이전에, 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 단계(S100);를 더 포함하고, 제어 목표값을 산출하는 단계에서는, 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계(S300)에서는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망을 이용할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계(S300)에서는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계(S300)에서는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 할 수 있다.
제어 보정값을 산출하는 단계(S300)에서는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출할 수 있다.
차량의 주행을 제어하는 단계(S400)에서는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향장치(50), 구동장치(60), 제동장치(70) 또는 현가장치(80)를 제어할 수 있다.
차량의 주행을 제어하는 단계(S400) 이후에는, 제어부(30)에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터로 심층 신경망을 학습시키는 단계(S500)이 더 포함될 수 있다.
본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
10 : 목표산출부 20 : 보정산출부
30 : 제어부 40 : 예측부
50 : 조향장치 60 : 구동장치
70 : 제동장치 80 : 현가장치

Claims (18)

  1. 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 목표산출부;
    주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 보정산출부; 및
    목표산출부에서 산출한 제어 목표값 및 보정산출부에서 산출한 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 차량의 주행 제어 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일인 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    목표산출부는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 예측부;를 더 포함하고,
    목표산출부는, 예측부에서 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    보정산출부는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망인 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  6. 청구항 5에 있어서,
    보정산출부는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  7. 청구항 5에 있어서,
    보정산출부는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  8. 청구항 5에 있어서,
    보정산출부는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서,
    제어부는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향 장치, 구동 장치, 제동 장치 또는 현가 장치를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 시스템.
  10. 차량이 주행할 주행 정보를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 목표값을 산출하는 단계;
    주행 정보 및 주행 정보에 따른 차량의 거동 데이터를 기반으로 차량의 거동에 관한 제어 보정값을 산출하는 단계; 및
    산출한 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 주행을 제어하는 단계;를 포함하는 차량의 주행 제어 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    차량의 주행 정보는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일인 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  12. 청구항 10에 있어서,
    제어 목표값을 산출하는 단계에서는, 차량의 거동에 관한 제어 목표값으로 조향각, 조향각속도, 가속 또는 제동에 대한 목표값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  13. 청구항 10에 있어서,
    제어 목표값을 산출하는 단계 이전에, 차량의 주행 정보를 기반으로 차량의 거동을 예측하는 단계;를 더 포함하고,
    제어 목표값을 산출하는 단계에서는, 예측한 차량의 거동을 기반으로 제어 목표값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  14. 청구항 10에 있어서,
    제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 이전에 입력된 주행 정보 및 해당 주행 정보에 따른 이전에 입력된 차량의 거동 데이터로 학습된 심층 신경망을 이용하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 차량이 주행할 종방향 및 횡방향 위치에 따른 주행 경로 및 속도 프로파일이 포함된 주행 정보를 입력으로 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 해당 주행 정보에 따른 차량의 조향각, 회전각(롤, 피치 또는 요 방향) 또는 속도 데이터가 포함된 거동 데이터를 입력으로 하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    제어 보정값을 산출하는 단계에서는, 차량의 조향각 또는 회전각에 관한 제어 보정값을 출력으로 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
  18. 청구항 10에 있어서,
    차량의 주행을 제어하는 단계에서는, 제어 목표값 및 제어 보정값을 기반으로 차량의 조향 장치, 구동 장치, 제동 장치 또는 현가 장치를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 주행 제어 방법.
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