KR20220041972A - 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법 - Google Patents

빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 방법 및 장치에 관한 발명이다. 본 발명에 따르면, 가속 페달의 조작이 감지되는 경우, 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하고, 이를 센서로부터 검출되는 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성과 대비하여 페달의 오조작 여부를 판정하고, 페달 오조작 판정 시에는 차량의 동력원의 출력 또는 차속을 제한함으로써, 가속 페달의 오조작에 따른 사고 발생을 미연에 방지할 수 있다.

Description

빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법{MAL-OPERATION PREVENTIVE APPARATUS OF ACCELERATOR USING BIG DATA AND CONTROLLING METHOD THEREOF}
본 발명은 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법에 관한 발명으로서, 보다 상세하게는, 주행 상황 별 운전자의 가속 페달 조작 패턴에 관한 빅데이터를 활용하여, 가속 페달 오조작 여부를 판정하고, 판정 결과에 따라 엔진/모터의 출력을 제한함으로써 사고 발생을 억제할 수 있는 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법에 관한 발명이다.
일반적으로, 차량의 가속 페달은 운전석의 하부, 즉, 운전자의 발이 위치하는 공간에 배치되어, 운전자의 발로 밟아 조작하도록 이루어진다.
그런데, 가속 페달은 브레이크 페달과 인접한 위치에 배치되고, 가속 페달의 조작 방식 및 조작감이 브레이크 페달과 유사하다. 따라서, 운전자의 부주의에 의해, 브레이크 페달과 가속 페달을 혼동하여 잘못 밟게 되는 가능성이 크다.
특히, 운전자가 긴급 제동이 필요한 상황에서, 가속 페달을 브레이크 페달로 오인하여 밟게 되면, 운전자의 의지와는 반대로, 차량이 급가속하여 전방 충돌 사고가 발생하게 된다. 또는 반대로 고속도로 주행과 같은 가속 상황에서, 브레이크 페달을 가속 페달로 잘못 밟게 되면 차량이 급정거함으로써 후방 추돌 사고가 발생되게 되는 문제가 있었다.
따라서, 상기와 같은 페달의 오조작 문제, 특히 가속 페달의 오조작 문제를 해결하기 위하여, 가속 페달의 오조작 여부를 판정하여, 엔진/모터의 출력을 제한함으로써, 사고를 방지하는 기술이 개발되고 있다.
예컨대, 특허문헌 1에서는 ADAS 센서(초음파 센서)를 이용하여, 전방 차량과 같은 장애물을 감지하였을 때에, 가속 페달의 조작 상태(예컨대, 가속 페달이 깊이 밟히는 정도)에 따라 오조작 여부를 판정하고, 페달 오조작 판정 시에는 엔진의 출력을 제한하는 기술을 개시하고 있다.
특허문헌 1: 대한민국 등록특허공보 10-1684091호 (2016.12.20.)
그런데, 특허문헌 1과 같이, ADAS 센서를 이용하여 주변의 장애물을 검지한 결과를 바탕으로 가속 페달의 오조작을 판정하는 경우, 주변에 장애물이 존재하지 않거나, 또는 ADAS 센서에 고장이 발생하였거나 ADAS 센서의 오염 등을 원인으로 하여 장애물 감지에 실패하는 경우에는 가속 페달의 오조작 판정이 불가한 문제가 있다.
또한, 페달 오조작 판정을 위한 가속 페달의 눌림 정도는, 제조사가 미리 설정한 값인데 반해, 가속 시에 가속 페달을 밟는 정도는 운전자의 성향에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 정상적인 가속 상황에서, 페달 오조작으로 잘못 판정하는 경우, 의도치 않게 차량이 제동하거나 발진이 제한됨으로 인해 운전자가 이질감을 느끼는 문제가 발생하게 된다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 장애물이 없거나 장애물의 감지가 불가능한 상태에서도 페달 오조작 여부를 판단할 수 있으며, 페달 오조작 감지 정확도를 향상시킬 수 있는 가속 페달 오조작 판정 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 방법은, 가속 페달의 조작이 감지되면, 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계; 센서로부터 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성을 검출해 내는 단계; 빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성과, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성을 대비하여 페달 오조작 여부를 판정하는 단계; 및 페달 오조작 판정 시에 차량의 동력원의 출력 또는 차속을 제한하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 가속 페달 조작 특성은, 상기 가속 페달의 스트로크 또는 상기 가속 페달의 스트로크의 변화량 중 적어도 어느 하나를 포함하고, 페달 오조작 여부를 판정하는 단계에서는, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성의 값의 소정 범위를 벗어난 경우에 운전자가 가속 페달을 오조작 한 것으로 판정한다.
바람직하게는, 빅데이터가 저장되는 서버에, 소정의 식별 정보를 이용하여 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 저장한다.
그리고, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된, 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성의 값과 상이한 경우에, 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값으로 갱신하여 저장한다.
바람직하게는, 상기 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는, 차량과 무선 통신에 의해 연결된 사용자의 외부 단말기를 통해 서버에 접속하고, 차량의 식별정보 및 사용자의 외부 단말기 식별정보를 이용하여 서버로부터 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색한다.
바람직하게는, 상기 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는, 차량에 설치된 무선 통신 장치를 통해 직접 서버에 접속하고, 차량의 식별정보 및/또는 사용자에 의해 차량에 설치된 입력장치에 직접 입력된 식별정보를 이용하여 서버로부터 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색한다.
바람직하게는, 상기 차량의 동력원의 출력을 제한하는 단계에서는, 현재 차량의 주행 상황에 따라 출력의 제한 범위를 상이하게 설정한다.
바람직하게는, 상기 차량의 동력원의 출력을 제한하는 단계에서는, 현재 차량의 주행 상황에 따라, 차량의 동력원의 출력을 제한하는 것과 더불어, 제동 장치를 구동하여 차속을 제한하도록 한다.
바람직하게는, 각 주행 상황 별로, 운전자의 차량 조작 특성을 검출하여 학습하는 단계를 더 포함하고, 상기 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는,현재의 운전자의 차량 조작 특성과, 학습된 주행 상황 별 운전자의 차량 조작 특성을 대비하여 현재 주행 상태를 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 각 주행 상황 별로 상이하게 목표 차속을 설정하고, 페달 오조작 판정 시에, 차량의 차속을 목표 차속 이하로 제한할 수 있다.상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 가속 페달 오조작 판정 장치는, 차량의 외부의 서버와 접속할 수 있는 통신 모듈; 차량의 가속 페달의 조작 특성을 감지할 수 있는 센서; 가속 페달의 조작이 감지되면, 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하고, 센서로부터 검출한 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성과, 빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성을 대비하여 페달 오조작 여부를 판정하는 제어기를 포함하고, 제어기는, 페달 오조작 판정 시에 상기 차량의 동력원의 출력 또는 차속을 제한하도록 엔진 또는 모터를 제어하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 통신 모듈은, 사용자가 소지한 외부 단말기를 통하여 서버에 접속하도록 구성되고, 블루투스, NFC(Near Field Communication), RFID(Rdio Frequency Intetification), 적외선 통신 및 지그비 중 어느 하나의 통신 기술을 이용하여 외부 단말기와 접속할 수 있다.
바람직하게는, 상기 통신 모듈은, 모바일 통신 네트워크를 통해 서버에 직접 접속하도록 구성될 수도 있다.
바람직하게는, 상기 통신 모듈은, 차량의 식별정보 및/또는 사용자의 외부 단말기 식별정보를 이용하여 서버로부터 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색할 수 있다.
바람직하게는, 상기 통신 모듈은, 차량의 식별정보 및/또는 사용자에 의해 차량에 설치된 입력장치에 직접 입력된 식별정보를 이용하여 서버로부터 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색할수 있다.
바람직하게는, 상기 제어기는, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된, 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성의 값과 상이한 경우에, 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 갱신하고, 갱신된 가속 페달 조작 특성을 통신 모듈을 통해 서버로 전송하도록 구성된다.
본 발명에 따르면, 장애물의 감지가 불가능한 상태에서도, 페달 오조작 여부를 판단할 수 있으므로, 페달 오조작에 따른 사고 발생 위험을 감소시킬 수 있다.
또한, 빅데이터 분석 및 주행 상황 별 운전자의 조작 특성 학습을 통해, 페달 오조작 여부의 판정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 운전자의 차량 조작 특성을 학습하고, 이를 바탕으로 현재의 주행 상황을 정확히 판정할 수 있어, 주행 상황 별 페달 오조작 판정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 장치가 적용된 가속 페달 오조작 판정 시스템을 도시한 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 장치를 도시한 블록 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 방법을 도시한 순서도.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 발명은 빅데이터의 서버에 저장된 데이터 베이스 및 주행 상황 별 운전자의 페달 조작 특성에 근거하여 가속 페달 오조작 여부를 판정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 장치를 이용한 가속 페달 오조작 판정 시스템을 도시한 구성도이다.
도 1에서 도시된 바와 같이, 가속 페달 오조작 판정 시스템은 빅데이터 서버(100), 가속 페달 오조작 판정 장치의 통신 모듈(10) 외부 단말기(300)등을 포함한다.
통신 모듈(10)은, 후술하는 차량에 장착된 가속 페달 오조작 판정 장치를 구성하는 일 구성요소로서, 가속 페달 오조작 판정 장치에 의해 검출된 운전자의 페달 조작 특성 및 현재 주행 상황에 관한 정보를 빅데이터 서버(100)에 전송한다. 그리고, 통신 모듈(10)은 빅데이터 서버(100)로부터 주행 상황 별 가속 페달 조작 특성에 관한 정보를 제공받아 가속 페달 오조작 판정에 사용한다. 여기서 페달 조작 특성은 바람직하게는 운전자에 의해 조작되는 가속 페달의 스트로크 또는 그 변화량 등을 포함한다.
또한, 바람직하게는 통신 모듈(10)은, 후술하는 바와 같이, 식별정보 및 사용자 정보(탑승자 정보)를 저장수단에 저장한다.
빅데이터 서버(100)는 사용자별로 주행 상황 별 가속 페달 조작 특성에 관한 정보를 저장 및 관리한다. 바람직하게는, 빅데이터 서버(100)는 통신기(110), 처리기(120), 데이터베이스(database, DB)(130) 등을 포함한다.
통신기(110)는 네트워크(200)를 통해 가속 페달 오조작 판정 장치의 통신 모듈(10)과 데이터 통신을 수행한다. 여기서, 네트워크로는 방송 통신망, 이동통신망 또는 무선 인터넷망 등을 이용할 수 있다.
처리기(120)는 가속 페달 오조작 판정 장치의 제어기(30)의 요청에 따라 사용자의 주행 상황 별 가속 페달 특성을 데이터베이스(130)에 저장하여 관리한다. 또한, 처리기(120)는 가속 페달 오조작 판정 장치로부터 제공받은 주행 상황에 근거하여 해당 주행 상황에 있어서, 사용자에게 적합한 표준 가속 페달 조작 특성을 연산한다. 다시 말해서, 처리기(120)는 복수의 사용자들로부터 전달받은 각종 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성에 관한 정보를 이용하여, 해당 주행 상황에서 가장 적합한 가속 페달 조작 특성을 산출한다. 바람직하게는 이러한 연산을 위해 처리기(120)는, 주행 상황 변수를 입력값으로 하는 인공 신경망 모델을 이용하여 해당 주행 상황에 있어 가장 적합한 가속 페달 조작 특성을 산출해 낼 수 있다.
또한, 바람직하게는 처리기(120)는, 가속 페달 오조작 판정 장치의 제어기(30)의 요청에 따라 사용자의 주행 상황 별 차량 조작 특성을, 해당 주행 상황과 관련지어 데이터베이스(130)에 저장하여 관리한다. 그리고, 처리기(120)는 복수의 사용자들로부터 전달받은 각종 주행 상황에 따른 차량 조작 특성에 관한 정보를 이용하여, 해당 차량 조작 특성에 가장 근접한 차량의 주행 상황을 산출해 낼 수 있다. 바람직하게는 차량 조작 특성은, MDPS 센서로부터 감지되는 스티어링 휠의 각도, 가속 페달 및 브레이크 페달의 스트로크, 차속 등을 포함한다.
데이터베이스(330)에는 사용자별로 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성, 주행 상황 별 차량 조작 특성 등이 저장된다. 또한, 데이터베이스(130)는 차량 식별정보(차량 ID), 통신 모듈(10) 또는 후술하는 외부 단말기(300)의 식별정보(디바이스 ID), 사용자 정보등을 저장하고 있다.
차량이 자체 무선 통신 장치를 구비한 커넥티드카의 경우, 도 1에서 도시된 바와 같이 통신 모듈(10)은 네트워크(200)를 통해 직접 빅데이터 서버(100)와 통신 연결이 가능하다. 이 경우 통신 모듈(10)은 방송 통신망, 이동통신망 또는 무선 인터넷망 등을 통해 네트워크(200)에 접속 가능한 모뎀일 수 있다.
한편, 통신 모듈(10)이 직접 빅데이터 서버(100)와 접속하지 않고, 운전자가 소지한, 무선 통신이 가능한 외부 단말기(300)를 통해 빅데이터 서버(100)와 접속할 수도 있다. 이 경우, 외부 단말기(300)는 통신 모듈(10)과의 근거리 통신을 위해, 블루투스(Bluetooth), NFC(Near Field Communication), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband) 및 지그비(ZigBee) 등의 통신기술 중 어느 하나를 이용한다. 그리고, 외부 단말기(300)는 방송 통신망, 이동통신망 또는 무선 인터넷망 등을 통해 네트워크(200)에 접속하여, 통신 모듈(10)과 빅데이터 서버(100)를 접속한다.
이를 위해 통신 모듈(10)은 근거리 무선 통신 영역 내의 기준 이상의 신호 세기가 일정하게 유지되는 외부 단말기(300)가 있는 지 여부를 검색하고, 해당 외부 단말기(300)기가 통신 모듈(10)과 페어링되지 않는 상태인 경우, 해당 외부 단말기(300)의 디바이스 ID를 검색하고 이를 유효 디바이스로 등록한다. 등록 후에는 근거리 무선 통신 영역 내에 등록된 외부 단말기가 존재하는 경우, 통신 모듈(10)은 해당 외부 단말기(300)와 자동으로 페어링되어 통신 가능 상태로 되게 된다.
외부 단말기(300)는 식별정보 및 사용자 정보(탑승자 정보)를 저장수단에 저장하고 관리한다. 식별정보는 무선통신을 수행하는 통신모듈(미도시)의 디바이스 ID(identification) 또는 외부 단말기(300)의 디바이스 ID일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 장치를 도시한 블록 구성도이다.
도 2에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 장치는, 통신 모듈(10), 센서(20), 데이터 처리부(40) 및 제어기(30)를 포함한다.
통신 모듈(10)은 전술한 바와 같이, 가속 페달 오조작 판정 장치에 의해 검출된 운전자의 페달 조작 특성 및 현재 주행 상황에 관한 정보를 빅데이터 서버(100)에 전송하고, 빅데이터 서버(100)로부터 주행 상황 별 가속 페달 조작 특성에 관한 정보를 제공받는 기능을 수행한다. 바람직하게는, 통신 모듈(10)은 텔레매틱스 유닛, 차량 오디오 시스템등의 차량 내부 장치에 장착된 통신수단이다. 통신 모듈(10)은 블루투스, NFC(Near Field Communication), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband) 및 지그비(ZigBee) 등의 통신기술 중 어느 하나를 이용할 수 있으며, 커넥티드 카의 경우, 통신 모듈(10)은 그 자체가 무선 통신 네트워크에 접속할 수 있는 통신 장치일 수 있다.
센서(20)는, 가속 페달 조작 특성, 주행 상황 및 운전자의 차량 조작 특성에 관한 정보를 검출한다. 바람직하게는 센서(20)는, 가속 페달 조작 시에 변동하는 스로틀 밸브의 개도를 측정하기 위한 센서, 가속 페달과 브레이크 페달의 스트로크량을 검출하기 위한 페달 답력 센서, 현재 차량이 주행 중인 도로의 경사도를 측정하기 위한 기울기 센서, 주행 중인 차량의 위치를 검출하기 위한 GPS 센서, 전방 장애물 검출을 위한 ADAS 센서, 차량의 속도를 검출해 내기 위한 차속 센서를 포함한다.
제어기(30)는 센서(20)로부터의 측정 결과를 이용하여 현재 차량의 주행 상황을 판정하고, 페달 오조작 여부를 판정하는 기능을 수행한다. 또한, 운전자가 가속 페달을 오조작 한 것으로 판정하는 경우, 급발진에 따른 사고 발생을 억제하기 위하여 차량 목표 토크를 설정하고, 그에 따라 엔진 또는 모터(50)의 출력을 제한하거나, 차량의 목표 속도를 설정하고, 차속이 목표 속도 이하가 되도록 차속을 제한한다. 목표 토크를 설정하여 차량의 출력을 제한하는 것 만으로는, 예컨대 내리막길 등과 같은 주행 상황 하에서는 토크 제한 만으로는 차량의 속도 증가를 억제하기 힘든 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 주행 상황 별로 상이하게 목표 속도를 설정한 후, 해당 주행 상황에서의 목표 속도를 만족하기 위한 토크를 연산하고, 차량의 출력을 계산된 토크로 제한하는 경우 주행 상황과 무관하게 동일한 제동 효과를 얻을 수 있다. 또한 제어기(30)는 엔진 또는 모터(50)의 출력 제한 만으로는, 단시간 내에 사고 발생을 억제하기 위한 차량 제한 속도를 만족하지 못하는 것으로 판단되는 경우 차량 자세 안정 제어 장치(ESC 제어기: Electronic Stability Control Unit) (60)에 대하여 협조 제어를 요청하여, ESC(60)로 하여금 차량의 브레이크 장치를 구동시켜 단시간 내에 차량이 제동되도록 한다. 한편, 제어기(30)에서 행해지는 구체적인 제어의 내용은 도 3을 참조하여 후술하기로 한다
데이터 처리부(40)는, 빅데이터 서버(100)로부터 전달받은 주행 상황 별 가속 페달 조작 특성을 제어기(30)로 전달하는 한편, 센서(20)로부터 전달받은 측정 결과를 이용하여 제어기(30)에 의해 도출된 현재 차량의 운전자의 가속 페달 조작 특성을 전달 받는다. 그리고, 양 가속 페달 조작 특성을 서로 대비하여 운전자의 페달 조작 특성을 학습하는 한편, 학습 결과를 업데이트 하여 빅데이터 서버(100)로 전달되도록 한다. 도 2에서는 데이터 처리부(40)는 차량에 구비된 가속 페달 오조작 판정 장치의 일 구성요소로 도시하고 있으나, 본 발명은 상기한 도시 내용에 한정되지 않는다. 예컨대, 데이터 처리부(40)는 가속 페달 오조작 판정 장치가 아닌 빅데이터 서버(100)의 일 구성요소 일 수 있으며, 이 경우, 빅데이터 서버(100)의 처리기(120)가 해당 기능을 수행한다. 데이터 처리부(40)에서 행해지는 구체적인 제어의 내용은 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.
AVN(Audio Video Navigation)(70)은 센서(20)로부터 전달받은 GPS 정보에 근거하여 현재 차량이 주행 중인 도로의 정보를 제어기(30)에 전달한다. 제어기(30)에 전달되는 정보는 현재 차량이 주행 중인 도로의 종류(고속도로, 국도 등), 도로의 고저차, 도로의 선회각, 차량이 위치한 건물 정보(주차장 등) 등을 포함한다. 또한 AVN(70)은 사용자로부터 식별정보를 직접 입력 받아 통신 모듈(10)에 전달하는 식별 정보 입력 장치로서의 기능도 수행한다.
한편, 상기한 제어기(30) 및 데이터 처리부(40)는, 차량에 구비된 컴퓨터의 형태로 실현하도록 해도 된다. 그 경우, 이 제어 기능을 실현하기 위한 프로그램을 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록하고, 이 기록 매체에 기록된 프로그램을 컴퓨터 시스템에 읽어 들여, 실행함으로써 실현해도 된다. 또한, 여기에서 말하는 「컴퓨터 시스템」이란, 차량에 내장된 컴퓨터 시스템이며, OS나 주변 기기 등의 하드웨어를 포함하는 것으로 한다. 또한, 「컴퓨터 판독 가능한 기록 매체」란, 플렉서블 디스크, 광학 자기 디스크, ROM, CD-ROM 등의 휴대용 매체, 컴퓨터 시스템에 내장되는 하드 디스크 등의 기억 장치를 말한다. 또한 「컴퓨터 판독 가능한 기록 매체」란, 인터넷 등의 네트워크나 전화 회선 등의 통신 회선을 통하여 프로그램을 송신하는 경우의 통신선과 같이, 단시간, 동적으로 프로그램을 유지하는 것, 그 경우의 서버나 클라이언트가 되는 컴퓨터 시스템 내부의 휘발성 메모리와 같이, 일정 시간 프로그램을 유지하고 있는 것도 포함해도 된다. 또한 상기 프로그램은, 상술한 기능의 일부를 실현하기 위한 것이어도 되고, 또한 상술한 기능을 컴퓨터 시스템에 이미 기록되어 있는 프로그램과의 조합으로 실현할 수 있는 것이어도 된다.
도 3은, 도 2에서 도시한 가속 페달 오조작 판정 장치에서 행해지는, 본 발명의 일 실시예에 따른 가속 페달 오조작 판정 방법을 도시한 순서도이다.
도 3에서 도시된 바와 같이, 먼저 제어기(30)는 센서(20)를 이용하여, 가속 페달의 스트로크의 변화량을 검출함으로써 가속 페달의 작동을 감지(10)하게 된다(S10).
제어기(30)는 가속 페달의 작동이 감지되게 되면, 센서(20)의 검출 결과와 AVN(70)으로부터 전달받는 정보를 이용하여 주행 상황을 감지한다(S20).
구체적으로는, ADAS 센서로부터 감지되는 전방 일정 거리 내에 장애물 존재 여부, 기울기 센서로 부터 감지되는 소정 각도이상의 등판로 또는 내리막길 주행 여부, GPS 센서로부터 감지되는 위치 정보와 AVN(70)으로부터 전달받은 네비게이션 정보로부터 고속도로 또는 국도 주행인지 여부 및 건물 내 주행(예컨대 주차장)인지 여부 등을 판정한다.
상기 주행 상황에 관한 분류 정보들은, 가속 페달 오조작 판정을 위해 단독으로 사용될 수 있으며, 또한 2 이상의 정보를 조합함으로써 사용될 수도 있다. 예컨대 고속도로의 오르막길을 주행하는 상황이라던가, 국도 상에서 전방에 장애물이 존재하는 상황과 같이 2 이상의 상황을 조합하여 현재의 차량의 주행 상황을 특정하는 것도 가능하다.
한편, 센서(20)로부터의 측정 정보로부터 직접 차량의 주행 상황을 판정하는 것 뿐만 아니라, 데이터 처리부(40)에 의해, 특정 주행 상황에서의 운전자의 차량 조작 특성을 학습하고, 학습 결과로부터 현재의 차량의 주행 상황을 판정하는 것도 가능하다. 예컨대, GPS 센서로부터 감지되는 위치 정보와 AVN(70)으로부터 전달받은 네비게이션 정보, 차속 센서로부터 전달받은 차속 및 MDPS로부터 전달받은 스티어링 휠의 회전 각도 정보로부터, 차량을 소정 각도로 좌회전할 때의 스티어링 회전 각도 및 차속의 범위를 학습하여 두면, GPS 센서나 AVN(70)으로부터의 정보 전달 없이도, 스티어링 휠의 회전 각도와 차속에 관한 정보 만으로 현재 차량이 좌회전 중이라는 것을 판정할 수 있다. 따라서, 특정 센서에 고장이 발생한 경우에도 차량의 주행 상황을 판정하는 것이 가능하게 된다.
가속 페달 작동이 감지되고, 주행 상황이 판정되면, 제어기(30)는 통신 모듈(10)을 통해, 차량 및/또는 운전자의 식별 정보와 함께, 주행 상황에 관한 정보를 빅데이터 서버(100)로 전송하여, 빅데이터 서버(100)에 저장된, 해당 주행 상황에 있어서의 저장된 해당 사용자의 가속 페달 조작 특성을 검색한다. 이 때, 차량의 식별정보 및 운전자 식별정보는 빅데이터 서버(100)에 미리 등록된 식별 ID 일 수 있다.
만약, 해당 차량의 식별정보 및 운전자 식별정보에 대응되고, 해당 주행 상황에 대응되는 가속 페달 특성 정보가 빅데이터 서버(100)에 존재하지 않는 경우, 빅데이터 서버(100)는 해당 주행 상황에 있어서 가장 적합한 표준 가속 페달 조작 특성을 해당 운전자에 대응하는 가속 페달 오작 특성으로 등록하는 한편, 이를 가속 페달 오조작 판정 장치의 제어기(30)에 제공한다. 그리고, 빅데이터 서버(100)의 데이터 베이스에, 특정 주행 상황에서의 해당 사용자의 가속 페달 조작 특성값이 저장되어 있는 경우, 저장된 값을 가속 페달 오조작 판정 장치의 제어기(30)에 제공한다(S30).
다음으로 제어기(30)는 현재의 센서(20)로부터 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성값을 도출(S40)한다. 예컨대, 제어기(30)는 가속 페달 답력 센서 가속 페달의 스트로크 및 그 변화량을 전달받고 이를 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성값으로 설정한다. 즉, 운전자가 페달을 얼마만큼 빠르게(스트로크의 변화량) 밟는 지 또는 가속 페달을 얼마나 깊게(스트로크) 밟는 지를 통해 운전자가 가속 페달 조작 특성을 판단하는 것이다.
다음으로 제어기(30)는, 빅데이터 서버(100)로부터 전달받은 가속 페달 조작 특성값과, 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성값을 대비(S50)하여, 가속 페달 오조작 여부를 판정(S60)한다.
구체적으로는, 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터 서버(100)로부터 검색된 가속 페달 조작 특성의 값과 대비하여 소정 범위(예컨대 검색된 값의 ±10% 이내)를 벗어나는 경우, 가속 페달을 오조작한 것으로 판정한다. 예컨대, 국도 주행 중 좌회전을 하는 주행 상황과 관련하여, 빅데이터 서버(100)에 저장된 가속 페달 스트로크의 크기 및 그 변화량을, 현재의 가속 페달 스트로크의 크기 및 그 변화량과 대비하고, 현재의 가속 페달 스트로크의 크기 및 그 변화량이, 빅데이터 서버(100)에 저장된 가속 페달 스트로크의 크기 및 그 변화량으로부터 일정 범위를 초과하게 되면 가속 페달이 오조작 된것으로 판정하는 것이다.
제어기(30)는, 운전자가 가속 페달을 오조작 한것으로 판정되는 경우, 급발진에 따른 사고 발생을 억제하기 위하여 차량 제한 속도를 설정하고, 그에 따라 엔진 또는 모터(50)의 출력을 제한한다(S70). 한편, 사고 발생을 억제하기 위한 차량 제한 속도는, 앞서 판정된 주행 상황에 따라 가변하는 값으로 설정될 수 있다. 예컨대, 차량 전방에 장애물이 존재하는 경우에는, 그렇지 않은 경우와 대비하여, 사고 발생을 억제하기 위한 차량 제한 속도를 더 낮게 설정하는 것이 바람직하다.
한편, 제어기(30)는 엔진 또는 모터(50)의 출력 제한 만으로는, 단시간 내에 사고 발생을 억제하기 위한 차량 제한 속도를 만족하지 못하는 것으로 판단되는 경우 ESC 제어기(60)에 대하여 협조 제어를 요청하여, ESC 제어기(60)로 하여금 차량의 브레이크 장치를 구동시켜 단시간 내에 차량이 제동되도록 한다(S80).
예컨대, 차량이 내리막길을 주행 중인 경우에는, 차량의 관성이 크기 때문에 엔진 또는 모터(50)의 출력 제한만으로는 차량 제한 속도까지 차량의 속도를 저감시키는 것이 곤란하게 된다. 따라서, 이러한 경우, 구동원의 출력을 제한하는 것에 더하여, 제동 장치를 구동시켜 적극적으로 차량을 정지시키거나 또는 급격한 발진을 정지시킨다.
한편, 해당 주행 상황에서의 정상적인 가속 페달의 조작 상황에 있어서도, 운전자의 운전 습관에 따라 해당 운전자의 가속 페달 조작 특성이, 빅데이터 서버(100)로부터 검색된 가속 페달 조작 특성의 값과 일정한 차이가 있는 경우가 있다. 따라서, 필요 시에는 가속 페달 조작 특성을 학습하여 이를 업데이트할 필요가 있다.
이를 위해 데이터 처리부(40)에서는, 운전자의 가속 페달 조작 데이터를 주기적으로 수집하여 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값을 추출하고, 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값과, 빅데이터 서버(100)로부터 검색된 가속 페달 조작 특성의 값아 상이한 경우에는, 현재 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값으로 업데이트 하도록 한다. 그리고, 업데이트 된 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값을, 통신 모듈(10)을 통해, 빅데이터 서버(100)에 제공하고, 빅데이터 서버(100)는 DB(120)에 저장된 해당 운전자의 특정 주행 상황에서의 가속 페달 조작 특성의 값을 갱신한다.
한편, 전술한 바와 같이, 데이터 처리부(40)에서는, 가속 페달 조작 특성 뿐만 아니라 주행 상황 판정 결과도 학습의 대상이 될 수 있다. 즉, 특정 주행 상황에서의 운전자의 차량 조작 특성을 학습하고, 학습 결과를 주행 상황 판정에 이용할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리부(40)는, 상기한 가속 페달 조작 특성의 업데이트 결과 뿐 아니라 주행 상황 판정 결과의 업데이트 결과 또한 빅데이터 서버(100)에 전송하여 DB(120)에 저장되도록 할 수 있다.
또한, 상기한 학습은, 특정 운전자를 선택하여 행해질 수 있도록 할 수 있다. 예컨대 AVN(70) 등을 통해 운전자가, 특정 식별 정보에 대응하는 운전자를 지정하면, 해당 운전자에 대해서 학습 및 업데이트가 이루어지도록 할 수 있다. 즉, 빅데이터 서버(100)에는, 학습 및 업데이트 결과를 지정된 운전자에 대응하는 식별정보와 관련지여 DB(120)에 저장되도록 할 수 있다.
이상 설명한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 장애물의 감지가 불가능한 상태에서도, 서버(100)에 저장된 빅데이터와, 현재의 사용자의 가속 페달 조직 특성값으로부터 페달 오조작 여부를 판단할 수 있으므로, 페달 오조작에 따른 사고 발생 위험을 감소시킬 수 있다.
또한, 빅데이터 분석 및 주행 상황 별 운전자의 조작 특성 학습을 통해, 페달 오조작 여부의 판정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고, 운전자의 차량 조작 특성을 학습하고, 이를 바탕으로 현재의 주행 상황을 정확히 판정할 수 있어, 주행 상황 별 페달 오조작 판정의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 명세서와 첨부된 도면에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 쉽게 설명하기 위한 목적으로 사용된 것일 뿐, 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니며, 따라서 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
10: 통신 모듈 20: 센서
30: 제어기 40: 데이터 처리부
50: 엔진/모터 60: ESC 제어기
70: AVN 100: 서버
110:통신기 110: 처리기
120:DB 200: 네트워크
300: 외부 단말기

Claims (16)

  1. 가속 페달의 조작이 감지되면, 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계;
    센서로부터 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성을 검출해 내는 단계;
    빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성과, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성을 대비하여 페달 오조작 여부를 판정하는 단계; 및
    페달 오조작 판정 시에 상기 차량의 동력원의 출력 또는 차속을 제한하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 가속 페달 조작 특성은, 상기 가속 페달의 스트로크 또는 그 변화량 중 적어도 어느 하나를 포함하고,
    상기 페달 오조작 여부를 판정하는 단계에서
    현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성의 값의 소정 범위를 벗어난 경우 페달 오조작 판정을 하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 빅데이터가 저장되는 서버에, 소정의 식별 정보를 이용하여 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 저장하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된, 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성의 값과 상이한 경우에, 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 갱신하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는,
    상기 차량과 무선 통신에 의해 연결된 사용자의 외부 단말기를 통해 서버에 접속하고, 차량의 식별정보 및 상기 사용자의 외부 단말기 식별정보를 이용하여 상기 서버로부터 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는,
    상기 차량에 설치된 무선 통신 장치를 통해 직접 서버에 접속하고, 차량의 식별정보 및/또는 사용자에 의해 차량에 설치된 입력장치에 직접 입력된 식별정보를 이용하여 상기 서버로부터 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량의 동력원의 출력을 제한하는 단계에서는,
    상기 현재 차량의 주행 상황에 따라 출력의 제한 범위를 상이하게 설정하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량의 동력원의 출력을 제한하는 단계에서는,
    상기 현재 차량의 주행 상황에 따라, 상기 차량의 동력원의 출력을 제한하는 것과 더불어, 제동 장치를 구동하여 차속을 제한하는, 빅데이터를 이용한 가속 페달 오조작 판정 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    각 주행 상황 별로, 운전자의 차량 조작 특성을 검출하여 학습하는 단계를 더 포함하고,
    상기 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하는 단계에서는,
    현재의 운전자의 차량 조작 특성과, 학습된 주행 상황 별 운전자의 차량 조작 특성을 대비하여 현재 주행 상태를 판정하는 단계를 더 포함하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  10. 청구항 1에 있어서,
    각 주행 상황 별로 상이하게 목표 차속을 설정하고,
    페달 오조작 판정 시에, 상기 차량의 차속을 상기 목표 차속 이하로 제한하는, 가속 페달 오조작 판정 방법.
  11. 차량의 외부의 서버와 접속할 수 있는 통신 모듈;
    차량의 가속 페달의 조작 특성을 감지할 수 있는 센서;
    가속 페달의 조작이 감지되면, 서버에 저장된 빅데이터로부터 현재 차량의 주행 상황에 따른 가속 페달 조작 특성을 검색하고, 상기 센서로부터 검출한 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성과, 상기 빅데이터로부터 검색된 가속 페달 조작 특성을 대비하여 페달 오조작 여부를 판정하는 제어기를 포함하고,
    상기 제어기는, 페달 오조작 판정 시에 상기 차량의 동력원의 출력 또는 차속을 제한하도록 엔진 또는 모터를 제어하는 것인, 가속 페달 오조작 판정 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 통신 모듈은, 사용자가 소지한 외부 단말기를 통하여 서버에 접속하도록 구성되고,
    블루투스, NFC(Near Field Communication), RFID(Rdio Frequency Intetification), 적외선 통신 및 지그비 중 어느 하나의 통신 기술을 이용하여 외부 단말기와 접속하는 것인, 가속 페달 오조작 판정 장치.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 통신 모듈은, 모바일 통신 네트워크를 통해 상기 서버에 직접 접속하도록 구성되는 것인, 가속 페달 오조작 판정 장치.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 통신 모듈은, 차량의 식별정보 및/또는 상기 사용자의 외부 단말기 식별정보를 이용하여 상기 서버로부터 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색하는, 가속 페달 오조작 판정 장치.
  15. 청구항 13에 있어서,
    상기 통신 모듈은, 차량의 식별정보 및/또는 사용자에 의해 차량에 설치된 입력장치에 직접 입력된 식별정보를 이용하여 상기 서버로부터 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 검색하는, 가속 페달 오조작 판정 장치.
  16. 청구항 11에 있어서,
    상기 제어기는, 현재의 운전자의 가속 페달 조작 특성의 값이, 빅데이터로부터 검색된, 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성의 값과 상이한 경우에, 상기 사용자에 대응하는 가속 페달 조작 특성을 갱신하고, 갱신된 가속 페달 조작 특성을 상기 통신 모듈을 통해 상기 서버로 전송하는, 가속 페달 오조작 판정 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101684091B1 (ko) 2015-04-07 2016-12-20 현대자동차주식회사 자동변속기의 인터락을 이용한 안전 주행 유도 방법

Patent Citations (1)

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