KR20220099577A - 차량 중량을 추정하는 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

차량 중량을 추정하는 방법, 장치, 전자 기기, 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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KR20220099577A
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덩샹 주앙
저쉬 왕
닝 위
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아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디.
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Abstract

본 개시는 컴퓨터 기술 분야 구체적으로는 자율주행 분야에 관한 차량 중량을 추정하는 방법 및 장치를 개시한다. 구체적인 구현 방안은, 차량의 현재 속도 및 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하고(S110); 획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 추정한다(S120).

Description

차량 중량을 추정하는 방법 및 장치
본 출원은 2021년 06월 08일자로 출원되고, 출원번호가 202110650457.7인 중국 특허 출원의 우선권을 주장하며, 그 전부의 내용은 인용을 통해 본 출원에 결합한다.
본 개시는 컴퓨터 기술 분야， 구체적으로는 자율주행 분야에 관한 것으로, 특히 차량 중량을 추정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
차량 자율주행 기술의 발전에 따라, 차량의 자동 제어 효과에 대한 요구도 점차 증가하고 있으며, 소형 차량과 비교할 경우, 중형차량은 자율주행 버스, 자율주행 트럭 등을 포함해서, 중량 변화 범위가 비교적 크며, 무부하에서 만재까지의 중량 변화는 심지어 300%에 도달한다. 차량 중량은 자율주행 소프트웨어가 차량 동역학 제어, 주차 기어 결정, 주차, 차량 가동 상태 모니터링을 진행하는 핵심 파라미터이다. 차량 중량을 이용하여 자율주행 제어 소프트웨어와 모니터링 소프트웨어에 대해 합리적인 조절 및 제어를 진행하면, 차량의 안전성, 편안성, 동력성을 더 향상시킬 수 있다.
하드웨어 센서를 이용하여 차량 중량을 측정하면, 가격이 비싸고, 사용 수명에 문제가 존재한다. 소프트웨어 알고리즘을 이용하면 차량 중량을 직접 추정할 수 있고, 아주 경제적이고 편리하다. 소프트웨어 알고리즘을 이용하여 차량 중량을 추정하는 기술에서는 차량의 휠토크 파라미터를 제공하여 차량 중량을 추정할 필요가 있다. 시스템에서 휠토크 신호를 제공할 수 없으면, 중량 추정 소프트웨어는 작동할 수 없게 된다.
본 개시는 차량 중량을 추정하기 위한 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 제공한다.
제1 측면에 따르면, 차량의 현재 속도 및 상기 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 상기 차량의 휠토크 값을 획득하는 단계; 및 획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 상기 차량의 중량을 추정하는 단계;를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법을 제공한다.
제2 측면에 따르면, 차량의 현재 속도 및 상기 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 상기 차량의 휠토크 값을 획득하도록 구성되는 휠토크 값 획득 모듈; 및 획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 상기 차량의 중량을 추정하도록 구성되는 중량 추정 모듈;을 포함하는 차량 중량을 추정하는 장치를 제공한다.
제3 측면에 따르면, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하며, 상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 상기 방법을 실행할 수 있게 하는 전자 기기를 제공한다.
제4 측면에 따르면, 컴퓨터로 하여금 상기 방법을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 명령어가 저장된 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 제공한다.
제5 측면에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다.
본 개시에 따른 차량 중량을 추정하는 방법 및 장치는, 더 효율적이고 정확하게 차량 중량을 추정할 수 있다.
이해해야 할 것은, 본 부분에서 설명되는 내용은 본 개시의 실시예의 핵심적인 특징 또는 중요한 특징을 나타내기 위한 것이 아니며, 본 개시의 범위를 한정하기 위한 것도 아니다. 본 개시의 다른 특징은 아래의 명세서를 통해 쉽게 이해하게 될 것이다.
도면은 본 기술방안을 더 잘 이해하기 위한 것이며, 본 개시를 한정하기 위한 것은 아니다. 여기서,
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 차량 중량을 추정하기 위한 방법의 흐름도를 도시하는 것이고;
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 속도-명령-휠토크 표준화표의 예시도를 도시하는 것이고;
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 제어 명령 지연 및 차량 가속도의 필터링 지연을 고려하여 적용할 제어 명령 및 차량 가속도를 결정하는 예시도를 도시하는 것이고;
도 4는 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하는 방법의 흐름도를 도시하는 것이고;
도 5는 속도-명령-휠토크 표준화표에서 선형 보간을 진행하여 휠토크 값을 취득하는 예시도를 도시하는 것이고;
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 추정하는 방법의 흐름도를 도시하는 것이고;
도 7은 본 개시의 실시예에 따른 확장 칼만 필터링(EKF)에 기반하여 도로 경사각을 추정하는 방법의 흐름도를 도시하는 것이고;
도 8은 본 개시의 실시예에 따른 차량 중량을 추정하기 위한 장치의 블록도를 도시하는 것이며; 및
도 9는 본 개시의 실시예를 실시하는 데 사용될 수 있는 전자 기기의 블록도를 예시적으로 도시하는 것이다.
아래 도면을 결합하여 본 개시의 예시적인 실시예에 대해 설명한다. 이해를 돕기 위해, 상기 설명에는 본 개시 실시예의 다양한 세부사항을 포함하며, 이를 단지 예시적인 것으로 간주해야 한다. 따라서, 당업자는 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나는 것이 없이, 여기에서 설명되는 실시예에 대해 다양한 변경 및 수정을 진행할 수 있음을 인식해야 한다. 마찬가지로, 명확하고 간명한 설명을 위해, 아래의 설명에서 공지의 기능 및 구조에 대한 설명은 생략한다.
자율주행 분야에서, 자율주행 차량 시스템의 입출력 시간 함수에 따라 차량 중량을 결정하는 것을 통해 차량 중량 추정을 진행한다. 차량 중량 추정은 차량 전반의 수학적 모델을 생성해야 하며, 여기서 차량 전반의 중량은 그 수학적 모델에서의 중요한 파라미터이다. 그 수학적 모델에 관한 시스템의 입출력 데이터에 따라, 특정된 추정 알고리즘을 이용하여 차량 중량을 추정한다. 시스템이 휠토크 신호를 제공할 수 없으면, 중량 추정 알고리즘은 작동할 수 없게 된다. 자율주행 소프트웨어에서, 휠토크 신호는 차량 섀시의 핵심 신호이며, 휠토크를 통해 차량 섀시의 핵심 특성 지표를 추측할 수 있으므로, 대부분 자율주행 차량의 섀시 제공 업체는 휠토크 신호를 제공하지 않는 경향이 있다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 차량 중량을 추정하기 위한 방법(100)의 흐름도를 도시하는 것이다.
단계 S110에서, 차량의 현재 속도 및 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득한다.
일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계는 속도-명령-휠토크 표준화표를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크 표준화표는 이전에 수집된 차량 제어 명령 및 차량 제어 명령과 상호 대응되는 차량 센싱 데이터에 따라 사전에 결정될 수 있다. 예를 들면, 평탄한 표준 장소에서, 차량 센서를 통해 차량 센싱 데이터를 수집할 수 있으며, 이 센싱 데이터는 차량 속도를 포함할 수 있다. 평탄한 표준 장소는 지면 경사도가 0.1도보다 작고, 또한 장소에서 직선 가속을 할 수 있는 최대 길이가 100m보다 큰 장소를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 차량 센싱 데이터를 수집한 후, 오프라인 상태에서 데이터 처리 기술을 이용하여 속도-명령-휠토크 표준화표를 작성할 수 있다.
단계 S120에서, 획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 계산한다. 일부 실시예에서, 차량 종방향 동역학 방정식은 차량 주행 상태 데이터에 기반하여 생성된 것일 수 있고, 또한 차량 주행 상태 데이터는 차량 속도
Figure pct00001
, 차량 가속도
Figure pct00002
, 관성 모멘트J, 각 가속도
Figure pct00003
및 도로 경사각β 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 더 고효율적이고 정확하게 차량 중량을 추정할 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 따르면, 휠토크 피드백 신호가 없는 상황에서 차량 중량을 추정할 수 있다.
일부 실시예에서, 차량 종방향 동역학 방정식은,
Figure pct00004
일 수 있다.
여기서,
Figure pct00005
은 차량 중량을 나타내고, 단위는
Figure pct00006
이며,
Figure pct00007
는 차량 속도의 도함수, 즉 차량 가속도이고, 단위는
Figure pct00008
이며,
Figure pct00009
는 차량 속도이고, 단위는
Figure pct00010
이며,
J는 관성 모멘트이고, 단위는
Figure pct00011
이며,
Figure pct00012
는 차량의 요(yaw) 각속도의 도함수, 즉 차량의 각 가속도이고, 단위는
Figure pct00013
이며,
Figure pct00014
는 휠토크이고, 단위는
Figure pct00015
이며,
Figure pct00016
은 차량의 휠의 회전 반경이고, 단위는
Figure pct00017
이며,
Figure pct00018
는 등가 바람 저항 계수이며, 여기서
Figure pct00019
는 공기 저항 계수이고,
Figure pct00020
는 차량의 유효 역풍 면적이며,
Figure pct00021
는 바람 저항 계수이며,
β는 도로 경사각이고, 단위는
Figure pct00022
이며,
μ는 회전 저항 계수이고,
g는 중력 가속도이고, 단위는
Figure pct00023
이다.
일부 실시예에서, 상기 차량 종방향 동역학 방정식에 대해 데이터 처리를 진행할 시, 스티어링휠 판단 조건을 이용할 수 있으므로,
Figure pct00024
이다. 상응하게, 상기 수식(1)은 아래와 같이 더 간략화될 수 있다.
Figure pct00025
수식(2)에서,
Figure pct00026
는 지면 마찰 저항 계수를 표시한다. 이외에, 수식(2)에서 다른 파라미터와 수식(1)에서의 동일한 파라미터가 나타내는 물리적인 의미는 동일하다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 속도-명령-휠토크 표준화표의 예시도를 도시하는 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이, x축은 차량 속도를 나타내고, 단위는 m/s이다. 차량 속도는 차량 센서에 의해 획득될 수 있다. y축은 차량 제어를 위한 명령(즉, 제어 명령)을 나타낸다. 예를 들면, 제어 명령은 사용자가 차량 가속 페달을 밟아 획득하는 페달 명령을 포함할 수 있다. 이럴 경우, 제어 명령은 차량 가속 페달의 백분율 개도로 표시되고, 단위는 %이다. z축은 휠토크 값을 나타내고, 단위는
Figure pct00027
이다.
일부 실시예에서, 명령을 최대 내지 최소 구간의 범위에 따라, 10등분 내지 20등분으로 분할하여, 균일한 간격의 10개 내지 20개의 명령을 얻을 수 있다. 이러한 명령에 따라 순차적으로 차량을 정지에서 최고속으로 가속하거나 최고속에서 정지로 감속하도록 제어하여, 속도, 명령어와 휠토크 사이의 맵핑 관계, 즉 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 얻는다. 명령이 차량 가속 페달의 백분율 개도로 나타나는 경우, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계는 도 2에 도시된 바와 같은 속도-명령-휠토크 표준화표, 즉 속도-페달 개도-휠토크 표준화표로 나타날 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 센싱 데이터 수집 및 속도-명령-휠토크 표준화표의 작성은 오프라인 상태에서 진행될 수 있지만, 차량 중량 추정은 온라인에서 진행될 수 있다. 실시간 온라인 방식으로 차량 중량 추정을 수행할 시, 제어 명령 지연 및 차량 가속도의 필터링 지연이 존재하고, 양자의 지연이 일치하지 않을 수 있음으로 인하여, 제어 명령에 대해 실시간으로 수집되는 차량 가속도가 해당 제어 명령과 매칭되지 않으므로, 제어 명령 지연 및 차량 가속도의 필터링 지연을 고려하여 적용할 제어 명령 및 차량 가속도를 결정할 필요가 있다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 제어 명령 지연 및 차량 가속도의 필터링 지연을 고려하여 적용할 제어 명령 및 차량 가속도를 결정하는 예시도를 도시하는 것이다.
도 3은 2개의 캐시 큐, 즉 명령(Cmd) 캐시 큐(Quene1) 및 가속도(Acc) 캐시 큐(Quene2)를 도시하는 것이다. 명령 캐시 큐(Quene1) 및 가속도 캐시 큐(Quene2)의 길이는 각각 L1 및 L2이다. L1 및 L2는 제어 명령의 지연 및 차량 가속도의 필터링 지연에 따라 각각 계산하여 얻으며, 즉,
Figure pct00028
;
Figure pct00029
캐시 큐(Quene1) 및 캐시 큐(Quene2)는 선입선출의 방식으로 데이터를 캐시한다. 도 3에서, 캐시 큐(Quene1) 및 캐시 큐(Quene2)에서 가장 오른쪽의 데이터가 가장 새로운 데이터이다. 가장 새로운 데이터를 직접 이용하면 지연을 갖는 제어 명령과 지연을 갖는 필터링을 거친 후의 가속도 데이터가 매칭되지 않은 것을 초래할 수 있으므로, 본 개시의 실시예에 따라, 명령 캐시 큐(Quene1) 및 가속도 캐시 큐(Quene2)를 이용하여, 얻은 제 L1번째 제어 명령 및 제 L2번째 필터링된 가속도 데이터는 매칭된 것이다. 따라서, 제 L1번째 제어 명령에 대해, 제 L2번째 필터링된 가속도 데이터를 차량 중량 추정을 수행하기 위한 입력 데이터로 적용하면, 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.
일부 실시예에 따르면, 수집된 데이터의 유효성을 판단할 수도 있다. 예를 들면, 실제 스티어링휠의 스티어링 각도 < 스티어링휠의 최대 스티어링 각*3%의 조건에 따라 수집된 데이터의 유효성을 판단할 수 있다. 실제 스티어링휠의 스티어링 각도가 상기 조건을 만족하면, 상응하는 제어 명령에 대해, 상기 캐시 방식을 통해 획득한 차량 가속도 및 센서에 의해 획득한 차량 속도와 센서에 의해 획득한 도로 경사각의 측정 값(존재할 경우)을 유효 데이터로 사용한다.
도 4는 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하는 방법의 흐름도를 도시하는 것이다.
단계 S411에서, 차량의 현재 속도 및 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에서 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간을 결정한다. 일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계는 속도-명령-휠토크 표준화표를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크 표준화표는 속도-페달 개도-휠토크 표준화표로 나타날 수 있다.
단계 S412에서, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에 따라, 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간에 기반하여, 결정된 표준화 구간과 상호 대응되는 복수의 휠토크 값을 각각 얻는다.
단계 S413에서, 복수의 휠토크 값에 따라, 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산한다.
본 개시의 실시예에 따르면, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하는 방법은, 차량 중량을 측정하기 위한 하드웨어 센서를 생략하고, 이와 동시에 정확한 휠토크 값을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 차량의 현재 속도 및 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크 표준화표에서 선형 보간을 진행하여 휠토크 값을 취득할 수 있다.
도 5는 속도-명령-휠토크 표준화표에서 선형 보간을 진행함으로써 휠토크 값을 취득하는 예시도를 도시하는 것이다.
도 5에서, v는 차량의 현재 속도를 나타내고,
Figure pct00030
는 제어 명령을 나타내며,
Figure pct00031
는 현재 속도v 및 제어 명령
Figure pct00032
와 상호 대응되는 휠토크 값을 나타낸다. 도 5에 도시된 바와 같이, 속도-명령-휠토크 표준화표에서, 차량의 현재 속도v 및 제어 명령
Figure pct00033
에 따라, 현재 속도v 및 제어 명령
Figure pct00034
가 각각 속하는 표준화 구간
Figure pct00035
,
Figure pct00036
를 찾아내며, 여기서,
Figure pct00037
와
Figure pct00038
는 각각 현재 속도가 속하는 표준화 구간의 속도이고,
Figure pct00039
와
Figure pct00040
는 각각 제어 명령이 속하는 표준화 구간의 제어 명령이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 속도-명령-휠토크 표준화표에서, {
Figure pct00041
}로 나타내 되는 포인트 주위의 4개의 포인트는 각각
Figure pct00042
,
Figure pct00043
,
Figure pct00044
,
Figure pct00045
에 대응된다. 그 다음,
Figure pct00046
,
Figure pct00047
,
Figure pct00048
,
Figure pct00049
와 각각 상호 대응되는 표준화 휠토크 값
Figure pct00050
,
Figure pct00051
,
Figure pct00052
,
Figure pct00053
를 찾아낸다. 그 다음 아래 계산식을 통해 계산할 휠토크 값
Figure pct00054
를 얻는다.
Figure pct00055
Figure pct00056
Figure pct00057
본 개시의 실시예에 따르면, 차량 중량을 측정하기 위한 하드웨어 센서를 생략하고, 이와 동시에 정확한 휠토크 값을 제공할 수 있다.
도 6은 본 개시의 실시예에 따른 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 추정하는 방법의 흐름도를 도시하는 것이다.
단계 S621에서, 차량 종방향 동역학 방정식에 대해 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식(RLS)을 생성한다. 여기서, 차량 종방향 동역학 방정식은 상기 수식(1) 또는 수식(2)에서 나타나는 방정식일 수 있다.
단계 S622에서, 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식(RLS)을 이용하여 반복 계산을 진행하여, 차량의 중량을 획득한다.
일부 실시예에서, 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식(RLS)은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pct00058
Figure pct00059
Figure pct00060
여기서,
Figure pct00061
(m은 차량 중량이며, 예를 들면, 차량 모델, 브랜드 등에 따라 m의 초기값을 설정할 수 있음)이고,
Figure pct00062
는 RLS 알고리즘에서의 추정될 변수이며, k는 제 k회 반복 계산을 나타낸다.
Figure pct00063
는 RLS 알고리즘에 의해 관측될 파라미터이고, 여기서 제 k회 관측되는 차량의 가속도
Figure pct00064
를 나타낸다.
Figure pct00065
이고,
Figure pct00066
는
Figure pct00067
의 전치이며, 여기서,
Figure pct00068
는 차량의 휠토크이고, r은 차량의 휠 회전 반경이고, v는 차량 속도이며,
Figure pct00069
이고, 즉 등가 바람 저항 계수이며, 여기서
Figure pct00070
는 공기 저항 계수이고, A는 차량의 유효 역풍 면적이며,
Figure pct00071
는 바람 저항 계수이다.
Figure pct00072
는 매번 반복 계산되는 이득을 나타낸다.
Figure pct00073
는 RLS로 계산되는 중간 변수를 나타낸다.
λ는 망각 인자이고,
Figure pct00074
이다. 일부 실시예에서, λ는 0.97로 설정된다.
본 개시의 실시예에 따르면, RLS 알고리즘을 이용하여 차량의 중량을 더 정확하게 추정할 수 있다.
또한, 앞에서 설명되는 차량 종방향 동역학 방정식에서 보여주는 바와 같이, 도로 경사각β는 차량 중량을 추정하기 위한 하나의 핵심 파라미터이고, 차량 중량과 깊이 연관되며, 경사각 파라미터의 오차가 20%에 도달하면, 중량 추정 결과의 오차는 50%에 도달하게 된다. 일부 실시예에서, 도로 경사각β는 차량 센서를 통해 획득할 수 있다. 다른 일부 실시예에서, 도로 경사각β는 확장 칼만 필터링(EKF)에 기반하여 추정할 수 있다.
확장 칼만 필터링(EKF)에 기반하여 도로 경사각β를 추정하는 방법을 아래에서 상세하게 설명한다.
도 7은 본 개시의 실시예에 따른 확장 칼만 필터링(EKF)에 기반하여 도로 경사각을 추정하는 방법(700)의 흐름도를 도시하는 것이다.
단계 S710에서, EKF의 시스템 상태 방정식 및 EKF의 시스템 측정 방정식에 따라 도로 경사각을 추정한다. 일부 실시예에서, 도로 경사각을 추정하기 위한 시스템 상태 방정식은 아래와 같다.
Figure pct00075
여기서,
Figure pct00076
는 도로 경사각β 도함수의 도함수를 표시한다. 이를 제외하고, 수식(11)에서 다른 파라미터는 수식(1)에서의 동일한 파라미터가 나타내는 물리적인 의미와 동일하다.
EKF의 시스템 잡음 벡터 및 측정 잡음 벡터가 각각 W 및 V이고, W와 V가 상호 독립적이고 평균값이 모두 0인 가우스 백색 잡음일 수 있다고 가정할 경우, 얻은 EKF의 시스템 상태 방정식은 아래와 같다.
Figure pct00077
또한, 얻은 EKF의 시스템 측정 방정식은 아래와 같다.
Figure pct00078
상기 수식(12)에서,
Figure pct00079
및
Figure pct00080
은 각각 제 K회 및 제 K-1회 반복 계산하여 얻은 차량 속도이고,
Figure pct00081
는 EKF를 실제로 이용할 시의 반복 계산되는 주기를 나타내며,
Figure pct00082
,
Figure pct00083
,
Figure pct00084
및
Figure pct00085
는 각각 제 K회, 제 K-1회, 제 K-2회, 제 K-3회 반복 계산하여 얻은 도로 경사각이다. 일부 실시예에서, 차량의 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재하면,
Figure pct00086
,
Figure pct00087
,
Figure pct00088
및
Figure pct00089
의 초기값을 차량의 센서에 의해 획득되는 도로 경사각으로 설정한다. 차량의 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재하지 않으면,
Figure pct00090
,
Figure pct00091
,
Figure pct00092
및
Figure pct00093
의 초기값을 0으로 설정한다. 이를 제외하고, 수식(12)에서 다른 파라미터는 수식(1)에서의 동일한 파라미터가 나타내는 물리적인 의미와 동일하다.
상기 수식(13)에서,
Figure pct00094
는 EKF에 의해 측정될 차량 속도를 나타내고, H는 측정 매트릭스이며, 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재할 경우,
Figure pct00095
이고, 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재하지 않을 경우,
Figure pct00096
이다.
일 실시예에 따르면, 확장 칼만 필터링(EKF)에 기반하여 도로 경사각을 추정하는 방법(700)은 단계 S720를 더 포함할 수 있다.
단계 S720에서, EKF를 이용하여 반복 계산을 진행할 시, EKF의 시간 업데이트 방정식 및 측정 업데이트 방정식을 이용하여 EKF를 업데이트 한다. 구체적으로, 수식(12)과 수식(13)을 조합함으로써 EKF의 상태 공간 표현식은 아래와 같이 얻는다.
Figure pct00097
여기서,
Figure pct00098
이고,
Figure pct00099
는 과정 상태 비선형 함수이며,
Figure pct00100
는 수식(12)에서의 표현식
Figure pct00101
을 나타낸다.
EKF는 반복 계산을 진행할 시,
Figure pct00102
을 선형화할 필요가 있으므로, 매번 업데이트는 야코비안(Jacobian) 매트릭스
Figure pct00103
를 계산할 필요가 있다.
Figure pct00104
；
EKF의 시스템 잡음 공분산 매트릭스가 Q라고 가정할 경우, 얻은 EKF의 시간 업데이트 방정식은 아래와 같다.
Figure pct00105
；
EKF의 측정 잡음 공분산 매트릭스가 R이라고 가정할 경우, 얻은 EKF의 측정 업데이트 방정식은 아래와 같다.
Figure pct00106
여기서,
Figure pct00107
는 EKF의 시스템 상태를 나타낸다. 또한, EKF에 대해 초기 파라미터 설정을 진행할 시,
Figure pct00108
를 10으로 설정하고, R 매트릭스를
Figure pct00109
로 설정하며, 실제 센싱 데이터 잡음 특성에 따라 Q 매트릭스를 설정한다.
본 개시의 실시예에 따르면, EKF에 기반하여 도로 경사각을 추정함으로써 도로 경사각을 측정하기 위한 하드웨어 센서의 비용을 감소하면서, 정확한 도로 경사각을 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따르면, 센싱 데이터 수집 및 속도-명령-휠토크 표준화표의 작성은 오프라인 상태에서 진행될 수 있고, 차량 중량 추정 및 도로 경사각 추정은 온라인에서 진행될 수 있다. 속도-명령-휠토크 표준화표에 기반하여, 차량 중량 추정 및 도로 경사각 추정을 위해 휠토크 정보를 제공할 수 있다. 또한, 각 차량 작동 주기 내에, 차량 중량 추정 및 도로 경사각 추정은 모두 독립적이고 병렬로 반복 계산이 진행된다. 각 차량 작동 주기 내에, 차량 중량 추정의 중량값을 도로 경사각 추정의 다음 계산 주기의 내부 파라미터로 하고, 마찬가지로, 도로 경사각 추정의 도로 경사각을 차량 중량 추정의 다음 계산 주기의 내부 파라미터로 한다.
본 개시의 실시예에 따르면, 정확한 차량 중량 및 도로 경사각 정보를 제공할 수 있다. 대형 적재의 차량 에너지 최적화 애플리케이션에서, 정확한 중량 및 경사각 정보는 차량의 전반적인 컨트롤러가 합리적으로 에너지 할당을 진행하도록 지원할 수 있고, 에너지 소모를 감소할 수 있으며, 자율주행 차량의 항속거리를 크게 향상시킬 수 있다. 또한, 본 개시의 실시예에 따라 동등한 정밀도의 차량 중량 센서를 대체할 수 있으므로, 하드웨어 비용을 크게 감소할 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시예에 따른 차량 중량을 추정하기 위한 장치(800)의 블록도를 도시하는 것이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 차량 중량을 추정하기 위한 장치(800)는 휠토크 값 획득 모듈(810) 및 중량 추정 모듈(820)을 포함한다.
휠토크 값 획득 모듈(810)은, 차량의 현재 속도 및 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하도록 구성된다. 일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계는 속도-명령-휠토크 표준화표를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 속도-명령-휠토크 표준화표는 이전에 수집된 차량 제어 명령 및 차량 제어 명령과 상호 대응되는 차량 센싱 데이터에 따라 사전에 결정될 수 있다.
중량 추정 모듈(820)은, 획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 추정하도록 구성된다. 일부 실시예에서, 차량 종방향 동역학 방정식은 차량 주행 상태 데이터에 기반하여 생성된 것일 수 있고, 또한 차량 주행 상태 데이터는 차량 속도
Figure pct00110
, 차량 가속도
Figure pct00111
, 관성 모멘트J, 각 가속도
Figure pct00112
및 도로 경사각β 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 휠토크 값 획득 모듈(810)은 제1 서브 모듈, 제2 서브 모듈 및 제3 서브 모듈을 포함할 수 있다. 제1 서브 모듈은 차량의 현재 속도 및 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에서 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간을 결정한다. 제2 서브 모듈은, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에 따라, 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간에 기반하여, 결정된 표준화 구간과 상호 대응되는 복수의 휠토크 값을 각각 얻는다. 제3 서브 모듈은, 복수의 휠토크 값에 따라, 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산한다.
일부 실시예에서, 중량 추정 모듈(820)은 제4 서브 모듈 및 제5 서브 모듈을 포함할 수 있다. 제4 서브 모듈은, 차량 종방향 동역학 방정식에 대해 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 생성한다. 제5 서브 모듈은, 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 이용하여 반복 계산을 진행함으로써, 차량의 중량을 획득한다.
본 개시의 실시예에 따르면, 본 개시는 전자 기기, 판독 가능 저장 매체 및 컴퓨터 프로그램 제품을 더 제공한다.
도 9는 본 개시의 실시예를 구현할 수 있는 전자 기기(900)의 블록도를 예시적으로 도시하는 것이다. 전자 기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 휴대 정보 단말기, 서버, 블레이드 서버, 메인 프레임 컴퓨터 및 다른 적합한 컴퓨터 등 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 의미한다. 전자 기기는 개인 디지털 프로세서, 셀룰러 전화, 스마트 폰, 웨어러블 디바이스 및 다른 유형의 컴퓨팅 장치 등 다양한 형태의 이동 장치를 의미할 수도 있다. 본 문장에 개시되는 부품, 이들의 연결과 관계 및 이들의 기능은 오직 예시일 뿐이고, 본 문장에서 설명 및/또는 요구되는 본 개시의 구현을 제한하는 것은 아니다.
도 9에 도시된 바와 같이, 전자 기기(900)에는 리드 온리 메모리(ROM)(902)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(908)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM)(903)로 로딩되는 컴퓨터 프로그램에 근거하여 여러가지 적합한 동작과 처리를 실행할 수 있는 컴퓨팅 유닛(901)이 포함된다. RAM(903)에는, 전자 기기(900)의 동작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 더 저장 될 수 있다. 컴퓨팅 유닛(901), ROM(902) 및 RAM(903)은 버스(904)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(905)도 버스(904)에 연결된다.
전자 기기(900)에서의 복수의 부품은 I/O 인터페이스(905)에 연결되며, 상기 부품에는, 예를 들면 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(906), 예를 들면 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력 유닛(907), 예를 들면 디스크, 광 디스크 등과 같은 저장 유닛(908); 및 예를 들면 네트워크 카드, 모뎀(modem), 무선통신 송수신기 등과 같은 통신 유닛(909)이 포함된다. 통신 유닛(909)은 전자 기기(900)로 하여금 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 텔레콤 네트워크를 통해 기타 기기와 정보/데이터를 교환할 수 있게 한다.
컴퓨팅 유닛(901)은 처리 능력과 컴퓨팅 능력을 갖는 다양한 범용 및/또는 전용 처리 컴포넌트일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(901)의 일부 예시에는, 중앙 처리 유닛(CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU), 다양한 전용 인공지능(AI) 컴퓨팅 칩, 머신 러닝 모델 알고리즘을 실행하는 다양한 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프로세서(DSP) 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등이 포함되지만 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨팅 유닛(901)은, 예를 들면, 차량 중량을 추정하는 방법과 같은 위에서 설명된 각 방법과 처리를 실행한다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 차량 중량을 추정하는 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 저장 유닛(908)과 같은 기계 판독가능 매체에 유형적으로 포함될 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 일부 또는 전부는 ROM(902) 및/또는 통신 유닛(909)을 거쳐 전자 기기(900)에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(903)에 로딩되어 컴퓨팅 유닛(901)에 의해 실행될 경우, 위에서 설명한 차량 중량을 추정하는 방법의 하나 이상의 단계를 실행할 수 있다. 선택적으로, 기타 실시예에서, 컴퓨팅 유닛(901)은 기타 임의의 적합한 방식(예를 들면, 펌웨어를 이용함)을 통해 차량 중량을 추정하는 방법을 실행하도록 구성될 수 있다.
본 문에서 상기 설명한 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 전용 집적 회로(ASIC), 전용 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩 시스템(SOC), 복합 프로그래밍 가능 로직 디바이스(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 상기 다양한 실시형태는 다음과 같은 내용을 포함할 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에서 실시되고, 상기 하나 이상의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래밍 가능 프로세서를 포함하는 프로그래밍 가능 시스템에서 실행 및/또는 해석될 수 있다. 상기 프로그래밍 가능 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래밍 가능 프로세서일 수 있으며, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치로부터 데이터 및 명령어를 수신하며, 또한 상기 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 장치 및 적어도 하나의 출력 장치에 데이터 및 명령어를 전송할 수 있다.
본 개시의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 이상의 프로그래밍 언어의 임의의 조합을 적용하여 작성할 수 있다. 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 시 흐름도 및/또는 블록도에서 규정된 기능/동작이 실시되도록, 이러한 프로그램 코드를 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그래밍 가능 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계에서 실행되거나, 부분적으로 기계에서 실행되거나, 개별적인 소프트웨어 패키지(Software Package)로서 부분적으로 기계에서 실행되며, 부분적으로 원격 기계에서 실행되거나, 완전히 원격 기계 또는 서버에서 실행될 수 있다.
본 개시의 콘텍스트에서, 기계 판독가능 매체는 유형적인 매체일 수 있다. 상기 기계 판독가능 매체에는, 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기에 사용되거나 또는 명령어 실행 시스템, 장치 또는 기기와 결합하여 사용되끔 제공되는 프로그램이 포함되거나 저장될 수 있다. 기계 판독가능 매체는 기계 판독가능 신호 매체 또는 기계 판독가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독가능 매체에는, 전자, 자성, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상기 내용의 임의의 적합한 조합이 포함될 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 기계 판독가능 저장 매체의 더 구체적인 예시에는 하나 이상의 와이어에 의한 전기적인 연결, 휴대용 컴퓨터 디스크, 하드디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 소거 가능 및 프로그램 가능 리드 온리 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 광섬유，휴대용 콤팩트 디스크 리드 온리 메모리(CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치 또는 상기 내용의 임의의 적합한 조합이 포함될 수 있다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위해, 여기에서 설명하는 시스템과 기술을 컴퓨터에서 실행할 수 있다. 상기 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 디스플레이 장치(예를 들면, CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터) 및 키보드, 포인팅 장치(예를 들면, 마우스 또는 트랙 볼)를 포함한다. 사용자는 상기 키보드 및 포인팅 장치를 통해 입력을 컴퓨터에 제공한다. 기타 종류의 장치는 사용자와의 인터랙션을 제공하기 위해 사용될 수도 있다. 예를 들면, 사용자에게 제공하는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들면, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)일 수 있으며, 또한 사용자로부터의 입력은 임의의 형태(소리 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력을 포함)로 수신될 수 있다.
여기에서 설명하는 시스템 및 기술을 백그라운드 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 데이터 서버), 또는 미들웨어 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 애플리케이션 서버), 또는 프론트 부품을 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들면, 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 상기 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 통해 여기에서 설명하는 시스템 및 기술의 실시형태와 인터랙션을 진행할 수 있음), 또는 상기 백그라운드 부품, 미들웨어 부품 또는 프론트 부품의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 실행할 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들면, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 부품을 서로 연결할 수 있다. 통신 네트워크의 예시는 근거리 통신망（LAN）, 광대역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨터 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함한다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며, 통신망을 통해 인터랙션을 진행한다. 해당 컴퓨터에서 실행되고, 또한 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트 및 서버의 관계를 생성한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있으며, 분산 시스템의 서버, 또는 블록체인을 결합한 서버일 수도 있다.
상기의 다양한 형태의 프로세스를 이용하여, 단계를 다시 순서 배열, 추가 또는 삭제할 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들면, 본 개시에 기재된 각 단계는 병행하여 실행할 수 있고, 순서대로 실행할 수도 있으며, 서로 다른 순서로 실행할 수도 있는데, 본 개시에 의해 개시되는 기술방안이 기대하는 결과를 구현할 수만 있다면, 이에 대해 제한하지 않는다.
본 개시의 기술방안에서, 언급되는 사용자 개인 정보의 취득, 저장 및 응용 등은, 모두 관련 법율 법규의 규정에 부합되고, 필요한 비밀유지 조치를 적용하며, 또한 공서양속에 어긋나지 않는다.
상기 구체적인 실시형태는 본 개시의 보호 범위에 대해 제한하지 않는다. 당업자는 설계 요구와 기타 요인에 따라 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 진행할 수 있음을 이해해야 한다. 본 개시의 사상 및 원칙 내에서 진행되는 수정, 균등한 교체 및 개선 등은 모두 본 개시의 보호 범위에 포함되어야 한다.

Claims (16)

  1. 차량의 현재 속도 및 상기 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 상기 차량의 휠토크 값을 획득하는 단계; 및
    획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 상기 차량의 중량을 추정하는 단계;를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 차량의 휠토크 값을 획득하는 단계는,
    차량의 현재 속도 및 상기 제어 명령에 따라, 상기 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에서 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간을 결정하는 단계;
    상기 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에 따라, 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간에 기반하여, 결정된 표준화 구간과 상호 대응되는 복수의 휠토크 값을 각각 얻는 단계; 및
    상기 복수의 휠토크 값에 따라, 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산하는 단계;를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 복수의 휠토크 값에 따라, 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산하는 단계는,
    Figure pct00113

    Figure pct00114

    Figure pct00115
    ，를 포함하고,
    v는 차량의 현재 속도이고,
    Figure pct00116
    와
    Figure pct00117
    는 각각 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 중의 속도이며,
    Figure pct00118
    는 제어 명령이고,
    Figure pct00119
    와
    Figure pct00120
    는 각각 제어 명령이 속하는 표준화 구간 중의 제어 명령이며,
    Figure pct00121
    은 휠토크 값이고,
    Figure pct00122
    ,
    Figure pct00123
    ,
    Figure pct00124
    및
    Figure pct00125
    는 상기 결정된 표준화 구간과 대응되는 복수의 휠토크 값인 차량 중량을 추정하는 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 차량의 중량을 추정하는 단계는,
    상기 차량 종방향 동역학 방정식에 대해 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 생성하는 단계;
    상기 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 이용하여 반복 계산을 진행함으로써, 차량의 중량을 획득하는 단계;를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 종방향 동역학 방정식은 차량 주행 상태 데이터에 기반하여 생성되는 것이며, 상기 차량 주행 상태 데이터는,
    차량 속도
    Figure pct00126
    , 차량 가속도
    Figure pct00127
    , 관성 모멘트J, 각 가속도
    Figure pct00128
    및 도로 경사각β 중의 적어도 하나를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 도로 경사각은 확장 칼만 필터링EKF에 기반하여 추정되는 것인 차량 중량을 추정하는 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    확장 칼만 필터링EKF에 기반하여 도로 경사각을 추정하는 것은,
    EKF의 시스템 상태 방정식 및 EKF의 시스템 측정 방정식에 따라 도로 경사각을 추정하는 단계를 포함하며,
    상기 시스템 상태 방정식은,
    Figure pct00129
    이고,
    m은 차량 중량이고, 단위는
    Figure pct00130
    이며,
    v는 차량 속도이고, 단위는
    Figure pct00131
    이며,
    Figure pct00132
    및
    Figure pct00133
    은 각각 제 K회 및 제 K-1회 반복 계산하여 얻은 차량 속도이고,
    Figure pct00134
    는 EKF를 실제로 이용할 시의 반복 계산하는 주기를 나타내며,
    J는 차량의 관성 모멘트이고, 단위는
    Figure pct00135
    이며,
    Figure pct00136
    는 차량 각 가속도이고, 단위는
    Figure pct00137
    이며,
    Figure pct00138
    는 차량의 휠토크이고, 단위는
    Figure pct00139
    이며,
    r은 상기 차량의 휠 회전 반경이고, 단위는 m이며,
    Figure pct00140
    는 등가 바람 저항 계수이고, 여기서 ρ는 공기 저항 계수이며, A는 차량의 유효 역풍 면적이고,
    Figure pct00141
    는 바람 저항 계수이며,
    β는 도로 경사각이고, 단위는
    Figure pct00142
    이며,
    Figure pct00143
    ,
    Figure pct00144
    ,
    Figure pct00145
    및
    Figure pct00146
    은 각각 제 K회, 제 K-1회, 제 K-2회, 제 K-3회 반복 계산하여 얻은 도로 경사각이고,
    μ는 회전 저항 계수이며,
    g는 중력 가속도이고, 단위는
    Figure pct00147
    이며, 및
    W는 EKF의 시스템 잡음 벡터이고,
    상기 EKF의 시스템 측정 방정식은,
    Figure pct00148
    이고,
    Figure pct00149
    는 EKF에 의해 측정될 차량 속도를 나타내며,
    V는 EKF의 측정 잡음 벡터이고,
    H는 측정 매트릭스이며, 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재할 경우,
    Figure pct00150
    이고, 센서에 의해 획득되는 도로 경사각이 존재하지 않을 경우,
    Figure pct00151
    인 차량 중량을 추정하는 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 시스템 잡음 벡터W 및 상기 측정 잡음 벡터V는 상호 독립적이고 평균값이 모두 0인 가우스 백색 잡음인 차량 중량을 추정하는 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계는 이전에 수집된 차량 제어 명령 및 상기 차량 제어 명령과 상호 대응되는 차량 센싱 데이터에 따라 사전에 결정되는 것이며,
    상기 차량 센싱 데이터는 차량 센서에 의해 수집되는 차량 속도를 포함하는 차량 중량을 추정하는 방법.
  10. 차량의 현재 속도 및 상기 차량에 대한 제어 명령에 따라, 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계를 이용하여 상기 차량의 휠토크 값을 획득하도록 구성되는 휠토크 값 획득 모듈;
    획득한 휠토크 값을 이용하여, 차량 종방향 동역학 방정식에 기반하여 상기 차량의 중량을 추정하도록 구성되는 중량 추정 모듈;을 포함하는 차량 중량을 추정하는 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 휠토크 값 획득 모듈은,
    차량의 현재 속도 및 상기 제어 명령에 따라, 상기 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에서 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간을 결정하는 제1 서브 모듈;
    상기 속도-명령-휠토크의 맵핑 관계에 따라, 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 및 제어 명령이 속하는 표준화 구간에 기반하여, 결정된 표준화 구간과 상호 대응되는 복수의 휠토크 값을 각각 얻는 제2 서브 모듈; 및
    상기 복수의 휠토크 값에 따라, 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산하는 제3 서브 모듈;을 포함하는 차량 중량을 추정하는 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 제3 서브 모듈은, 아래의 계산식에 따라 차량의 현재 속도 및 제어 명령과 상호 대응되는 휠토크 값을 계산하며,
    Figure pct00152

    Figure pct00153

    Figure pct00154
    ,
    v는 차량의 현재 속도이고,
    Figure pct00155
    와
    Figure pct00156
    는 각각 상기 현재 속도가 속하는 표준화 구간 중의 속도이며,
    Figure pct00157
    는 제어 명령이고,
    Figure pct00158
    와
    Figure pct00159
    는 각각 제어 명령이 속하는 표준화 구간 중의 제어 명령이며,
    Figure pct00160
    는 휠토크 값이고, T1、T2、T3 및 T4는 상기 결정된 표준화 구간과 대응되는 복수의 휠토크 값인 차량 중량을 추정하는 장치.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 중량 추정 모듈은,
    상기 차량 종방향 동역학 방정식에 대해 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 생성하는 제4 서브 모듈;
    상기 망각 인자를 갖는 재귀 최소 자승 방정식을 이용하여 반복 계산을 진행함으로써, 차량의 중량을 획득하는 제5 서브 모듈;을 포함하는 차량 중량을 추정하는 장치.
  14. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하며,
    상기 메모리에는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어가 저장되어 있고, 상기 명령어는 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항의 방법을 실행할 수 있게 하는 전자 기기.
  15. 컴퓨터로 하여금 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항의 방법을 실행하게 하기 위한 컴퓨터 명령어가 저장된 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 컴퓨터 프로그램을 포함하며,
    상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 경우, 청구항 1 내지 청구항 9 중 어느 한 항의 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품.
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