KR20220105597A - 차량 컴비네이션을 위한 다이내믹스-기반 연결 각 추산기 - Google Patents

차량 컴비네이션을 위한 다이내믹스-기반 연결 각 추산기 Download PDF

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KR20220105597A
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빌카 호세
헨더슨 레온
헬프리치 토르스텐
올슨 요나단
요나손 매츠
시더 악셀
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볼보 트럭 코퍼레이션
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Abstract

차량 컴비네이션(199)의 연결 각을 추산하기 위한 시스템(110)은, 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들(y)을 센싱하기 위한 모션 센서(111)와; 센싱된 운동 량들에 기반하여 연결 각을 포함하는 상태 변수들(x)을 추산하도록 구성되는 다이내믹스-기반 추산기(113)을 포함하고, 다이내믹스-기반 추산기가 차량 컴비네이션의 하나 이상의 질량들(m) 및 관성 모먼트들(
Figure pat00110
) 에 종속된다.

Description

차량 컴비네이션을 위한 다이내믹스-기반 연결 각 추산기{Dynamics-based articulation angle estimator for a vehicle combination}
본 개시물은 차량 제어 및 차량 모션 추산의 분야에 관한 것이다. 차량 컴비네이션의 두 개의 연결된 차량 유닛들 사이의 연결 각을 추산하기 위한 방법들 및 디바이스들을 제안한다.
차량 컴비네이션의 연결 각(요 앵글(yaw angle)에 대하여 정확히 아는 것은 차량 제어 시스템들에 있어 중요하다. 이러한 정보로부터 이득을 얻을 수 있는 시스템들은 어시스티드 브레이크 시스템들(assisted brake systems), 트레일러 안티-스윙 컨트롤 시스템들, 저속 기동 어시스턴스 시스템들 및 다양한 자율도의 자율 주행 시스템들을 포함한다.
연결 각의 순간 값을 캡춰하도록 설계된 기계적 비접촉 센서들이 본 기술 분야에서 알려져 있다. 일 예로서, US5152544는, 트레일러 킹핀에 연결될 수 있고 연결 각 또는 이 것의 파생물들을 감지하기 위한 마그네틱 센서를 형성하기 위한 마그네틱 수단을 갖는, 제5 륜에 탑재된 마그네트를 갖는 캡을 개시한다.랜덤 에러들을 제거하고 단일 측정의 것을 넘어 정확도를 향상시키는 경향을 갖는 예컨대 필터링에 의하여, 연결 각 측정치들의 시계열에 기반하여 연결 각을 추산하는 것이 더 나아가 알려져 있다. DE102018122273에 예시된 바와 같이, 이 접근의 추가적인 진보는 측정 데이터와 일치하는 연결 각 추산치를 추출할 수 있는, 운동학적 차량 모델에 과거 및 현재 측정 데이터를 공급하도록 되어 있다. 운동학적 차량 모델은, 차량 컴비네이션 타입에 적합한, 휠 간격, 차축 간격, 커플링 포인트 위치의 값들과 같은, 차량 컴비네이션에 관한 선험적인 지식을 통합할 수 있다. 측정 데이터는, 연결 각 그 자체 및/또는 스티어링 각 및 스피드와 같은 기타 관련 양들에 관련될 수 있다.
US2019009815A1은, 트레일러를 반전시키는 차량을 위한 트레일러 백업 어시스트 시스템을 개시한다. 상기 시스템은, 칼만 필터가 차량 및 트레일러 스피드 신호들
Figure pat00001
및 요 레이트 센서 신호들
Figure pat00002
을 기반으로 추산하는, 필터링된 히치 앵글(hitch angle) (연결 각)
Figure pat00003
에 의하여 안내된다. 보통의 오퍼레이션에서, 히치 앵글의 필터링된 예측치
Figure pat00004
가 측정치들로부터 유도된 값
Figure pat00005
과 비교되는, 업데이트 단계를 칼만 필터는 반복적으로 수행한다. 히치 앵글
Figure pat00006
과 운동학적 센서 신호들
Figure pat00007
사이의 운동학적 관계들이 저속에서 불안정하지게 되기 (두드러지게 되기) 때문에, 칼만 필터는 다음에 따라 최근의 양질의 추산치가 동결되거나,
Figure pat00008
,
또는 히치 앵글이 다음과 같이 적절한 업데이팅 없이 추론되는
Figure pat00009
(여기서,
Figure pat00010
는 샘플링 인터벌)
저속 모드로 일시적으로 들어갈 수 있다.
WO2013127410A1은 연결 차량 또는 차량 컴비네이션의 상대적 오리엔테이션을 모니터링하기 위한 시스템을 개시한다. 상기 시스템은 리니어 또는 앵귤러 로컬 가속도의 측정치들을 제공하는 적어도 두 세트의 관성 센서 장비를 포함한다. 평가 유닛은 관성 센서 장비로부터 가속도 신호들을 수신하고, 이를 기반으로 상대적 오리엔테이션을 추산한다. 추산은 두 개의 로컬 레퍼런스 프레임들 사이의 상대적 각도를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 평가 유닛은 차량 컴비네이션의 두 개의 차량 유닛들 사이의 히치 앵글을 추산하도록 추가적으로 구성될 수 있다.
어떠한 사용 케이스들 및 계획된 장래 어플리케이션들에서, 연결 각을 측정하거나 추산하기 위한 사용 가능한 기술적 솔루션들은 정확도, 신뢰성 또는 이 둘 모두에 대한 요구 조건을 전적으로 충족시키지는 못한다.
본 개시물의 일 목적은, 차량 컴비네이션의 두 개의 연결된 차량 유닛들 사이의 연결 각을 추산하기 위한 사용 가능한 방법들 및 디바이스들을 만드는데 있다. 독립 청구항에서 정의된 발명은, 이러한 목적들 및 기타 목적들을 달성한다. 종속 청구항들은 유용한 실시예들에 관한 것이다.
발명의 제1 측면에서는, 차량 컴비네이션의 연결 각을 추산하기 위한 시스템이 제공된다. 시스템은, 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들을 센싱하기 위한 모션 센서와, 센싱된 모션 양들에 기반하여 연결 각을 포함하는 상태 변수들을 추산하도록 구성되는 다이내믹스-기반 추산기를 포함한다. 다이내믹스-기반 추산기는 차량 컴비네이션의 하나 이상의 질량들 및 관성 모멘트들에 종속된다.
발명자들은, 트레일러 휠들의 측방 스크러빙이 종래 기술 모델-기반의 연결 각 추산기들에서 중요한 에러 소스를 나타냄을 알아내었다. 스크러빙은 이상화된 운동학적 모델들이 전형적으로 가정하는 것과 같이, 휠이 그 것의 센터라인을 중심으로 회전하지 않는다는 것을 본질적으로 의미하고, 이에 의하여 스티어링 앵글은 연결 각의 시간 평가를 항상 신뢰성 있게 나타내지는 않는다. 스크러빙의 정량적인 크기는 도로 컨디션들에 따라 달라진다. 급격한 선회를 만들때, 그 것은 다-차축 트레일러들에 상당한 영향을 줄 수 있다. 예컨대, 차량 컴비네이션이 급격한 우측 선회들 및 온화한 좌측 선회들의 전형적인 비대칭 패턴으로 우측 도시 교통(right-hand urban traffic)에서 주행할 때, 스크러빙-오리엔티드 에러들은 어떠한 주행 컨디션들에 축적되기 쉽다. 이러한 문제점들을 극복하기 위하여, 본 발명은, 차량 컴비네이션의 질량들 및 관성 모멘트들을 적분하는, 다이내믹스-기반 추산기에 의존하고, 이에 의하여 이상적인 운동학적 거동으로부터의 편차들은 연결 각 추산의 정확도를 열화시킴이 없이 용인될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 감지된 선형 및 각 운동 량들은 다음의 하나 이상을 포함한다: 제1 차량 유닛의 종방향 속도, 제2 차량 유닛의 종방향 속도, 제1 차량 유닛의 횡방향 속도, 제2 차량 유닛의 횡방향 속도, 제1 차량 유닛의 요 레이트, 제2 차량 유닛의 요 레이트. 모든 이러한 양들은, 그 자체로 공지의 센서들 또는 필터들을 사용하여, 정확하게 그리고 신뢰성 있게 측정되거나 추산될 수 있다. 스티어링 앵글은 어떠한 실시예들에서, 감지된 선형 및 각 운동 량들로부터 배제될 수 있다.
일 실시예에서, 다이내믹스-기반 추산기는 키네마틱스-기반 추산기에 의하여 보충된다. 키네마틱스-기반 추산기는 차량 컴비네이션의 질량들 및 관성 모멘트들에 독립적일 수 있지만, 기하학적 특성들을 포함할 수 있다. 키네마틱스-기반 추산기가 어떠한 주행 컨디션들에서, 다이내믹스-기반 추산기를 능가하기 때문에, 각각의 연결 각 추산치들은 유용하게 동시 사용될 수 있다.
이를 대신하여 또는 이에 더하여, 다이내믹스-기반 추산기는 연결 각 센서에 의하여 보충될 수 있다. 연결 각 센서는 기계, 광학, 자기 센서 또는 본 기술 분야에 알려진 기타 타입들 중 어느 것의 센서일 수 있다. 연결 각 센서는 트랙터-트레일러 컴비네이션의 킹핀에 배치될 수 있다. 연결 각 센서는 어떠한 주행 컨디션들에서 다이내믹스-기반 추산기를 능가하기 때문에, 이러한 데이터 소스들은 유용하게 동시 사용 될 수 있다. 특히, 다이내믹스-기반 추산기 (또는 사용 가능하면, 키네마틱스-기반 추산기)의 아웃풋은 연결 각 센서의 칼리브레이션을 반복하기 위하여 사용될 수 있다.
다이내믹스-기반 추산기가 키네마틱스-기반 추산기 및/또는 연결 각 센서에 의하여 보충되는 실시예들에서, 사용 가능한 연결 각 값들 중 어느 하나를 출력하거나, 사용 가능한 연결 각 값들을 통합함에 의하여 얻어지는 통합 값을 출력하도록 구성된 셀렉터가 추가적으로 제공될 수 있다. 어떠한 사용 가능한 연결 각 값들에 다른 것들보다 더 큰 가중치가 주어진다는 점에서, 통합은 균일하거나 비균일할 수 있고, 현재 낮은 정확성으로 여겨지는 사용 가능한 연결 각 값들 중 어떠한 것들을 배제할 수도 있다. 셀렉터는 사용 가능한 연결 각 값들을 선택하고 및/또는 통합할 목적으로 머신-러닝(ML) 모델을 포함할 수 있다.
본 발명의 제2 측면에서는, 차량 컴비네이션의 연결 각을 추산하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은, 하나 이상의 질량들 및 관성 모멘트들 중 차량 컴비네이션에 적합한 값들을 알아내는 것과; 알아낸 값들에 기반하여 차량 컴비네이션의 다이내믹스-기반 모델을 정의하는 것과, 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들을 감지하고 모델에 이들을 제공하는 것을 반복하는 것과; 모델의 현재 상태로부터 추산 연결 각을 추출하는 것을 포함한다. 이 방법의 단계들은 시간적으로 분리된 위상들에 반드시 대응되는 것도 아니고, 청구범위에서 기재된 순서대로 반드시 수행되어야 하는 것도 아님을 주의하여야 한다.
제3 측면에서, 본 발명은 컴퓨터, 특히 연결 각 추산 시스템이 전술한 방법을 수행하도록 만들기 위한 명령들을 갖는 컴퓨터 프로그램을 추가적으로 제공한다. 컴퓨터 프로그램은 데이터 캐리어에 저장되거나 또는 분산되어 있을 수 있다. 여기에서 사용된 바와 같이, "데이터 캐리어"는, 모듈레이티드 전자기 또는 옵티컬 웨이브들과 같은 트랜지토리(transitory) 데이터 캐리어, 또는 논-트랜지토리 데이터 캐리어일 수 있다. 논-트랜지토리 데이터 캐리어들은 마그네틱, 옵티컬 또는 솔리드-스테이트 타입의 영구적 및 비영구적 스토리지 매체와 같은 휘발성 및 비휘발성 메모리들을 포함한다. "데이터 캐리어"의 범위 내에서, 그러한 메모리들은 고정되게 탑재되거나, 차량-탑재되거나 또는 휴대 가능할 수 있다.
본 발명의 제2 및 제3 측면들은 일반적으로, 제1 측면의 효과들 및 이점들을 공유하고, 유사하게 변형된 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시물에서의 일반적인 용법에 따라, "차량 컴비네이션"은 컴비네이션 차량, 연결 차량, 디커플링 가능한 트럭-트레일러 컴비네이션 및 로드 트레인 중 어느 것을 포함한다. 차량 컴비네이션은 둘 이상의 차량 유닛들을 포함할 수 있다. 특정 실시예들에 대하여, 용어 "차량 컴비네이션"에는 하나의 파워드 (피동의) 차량 유닛 및 하나 이상의 논-파워드 차량 유닛들의 컴비네이션의 엄격한 의미가 주어지고, 여기서 파워드 차량은 종래의 또는 자율주행 차량일 수 있다. 엄격한 의미의 "차량 컴비네이션"을 구성하는 유닛들은, 플내투닝 캐퍼빌러티(platooning capability)를 갖는 파워드 차량 유닛들과 대조적으로, 디커플링된 상태에 있을 때 컴비네이션으로서 오퍼레이팅될 수 없다. 추가적인 실시예에서, "차량 컴비네이션"은 연결 차량들(예컨대, 휠 로더들)을 배제할 수 있다.
일반적으로, 특허 청구항들에서 사용된 모든 용어들은, 여기에서 명시적으로 다르게 정의되지 않으면, 기술 분야의 일반적인 의미에 따라 해석되어야 한다. 명시적으로 달리 언급되지 않으면, 엘리먼트, 장치, 콤포넌트, 수단, 단계 등에 대한 언급은 엘리먼트, 장치, 콤포넌트, 수단, 단계 등의 적어도 하나의 예시를 언급하는 것으로 개방적으로 해석되어야 한다. 여기에서 개시되는 어떠한 방법의 단계들은, 명시적으로 언급되지 않으면, 개시된 정확한 순서로 수행되어야만 하는 것은 아니다.
첨부 도면을 참조하여, 예시로서, 측면들 및 실시예들이 이하에서 기술된다.
도 1은, 차량 컴비네이션에 배치된 센서들로부터의 측정치 y에 기초하여 차량 시스템의 연결 각을 추산하도록 구성된 차량 컴비네이션 및 시스템을 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 차량 컴비네이션의 연결 각을 추산하기 위한 방법의 플로우차트이다.
도 3은 0이 아닌 연결 각
Figure pat00011
를 갖는 선회 트랙터-트레일러 컴비네이션의 3-차원 개략 시각화이다.
도 4는 트랙터-트레일러 컴비네이션의 단일-트랙 모델을 도시한다.
도 5는 일 단순화 차축으로 두 차량 차축들의 그룹을 모델링하는 것을 도시한다.
도 6은 일 단순화 차축으로 세 개의 차축들의 그룹을 모델링하는 것을 도시한다.
본 개시물의 측면들은 이하에서 본 발명의 어떠한 실시예들이 도시된 첨부 도면을 참조하여 더욱 상세하게 기술될 것이다. 그러나, 이러한 측면들은 많은 다양한 형태들로 구현될 수 있고, 제한적인 것으로 이해되어서는 아니되며, 그보다는 이러한 실시예들은 본 개시물이 철저하고 완전해지도록 예시로서 제공된 것이며, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가지는 자에게 발명의 모든 측면들의 범위를 완전히 전달하기 위한 것이다.
유사한 도면 부호는 명세서 전체에 걸쳐 유사한 엘리먼트들을 나타낸다.
도 1은 차량 컴비네이션(199) 및 차량 컴비네이션(199)의 센서들(111)로부터 측정치들 y를 수신하고, 그에 기초하여 적절한 의미로 실제 연결 각
Figure pat00012
에 근접한 연결 각 추산치
Figure pat00013
를 출력하도록 구성되는 연관 시스템(110)을 개략적으로 도시한다. 근접은 추산치의 (균일한) 분산, 평균 제곱 오차 또는 다른 성능 지수의 면에서 측정될 수 있고, 칼만 필터가 최소 평균 제곱 오차 추산기임을 상기시킨다.
도 1의 하부는 추가적으로, 연결 각 추산치
Figure pat00014
에 기반하여 제어 신호 u를 발생시키도록 구성되는 레귤레이터(120)를 나타낸다. 레귤레이터(120)와 함께 연결 각 추산 시스템(110)을 사용하는 것은 본 발명의 유용한 의도된 응용이지만, 레귤레이터(120)가 본 발명의 필수적인 콤포넌트는 아니다. 레귤레이터(120)는, 자율 또는 반자율 주행을 가능하게 하도록 하는 방식으로 트랙터 및/또는 트레일러의 액츄에이터들에 공급될 수 있는 제어 신호
Figure pat00015
를 발생시키도록 구성될 수 있다. 이를 대신하여, 레귤레이터(120)는 인간 운전자에게 다양한 타입들의 어시스턴스, 예컨대 안티-스윙 또는 제어된 브레이킹을 제공하도록 구성될 수 있다. 인간 개입 없는 주행을 제외하고, 레귤레이터(120)는 따라서 스티어링-휠 신호 또는 가속기 신호와 같은 운전자로부터의 입력을 수신하기 위한 인터페이스 (미도시)를 포함할 수 있다.
시스템(110) 및 선택적인 연관 레귤레이터(120)는 차량 컴비네이션(199)에 (예컨대, 하나 이상의 차량 유닛들에) 탑재되거나 또는 외부에 설치될 수 있다. 외부 설치의 경우, 신호
Figure pat00016
는 적절한 무선 인퍼페이스를 통하여 통신될 수 있다.
차량 컴비네이션(199)에서, 트럭 (파워드, 제1 차량 유닛)은 적어도 추진 수단, 브레이킹 시스템 및 스티어링 배치들을 포함한다. 추진 수단은 중앙 엔진, 전기 휠 드라이버들, 트랜스미션 및 추가적으로 파워트레인 콤포넌트들을 포함할 수 있다. 트레일러(논-파워드, 제2 차량 유닛)은 브레이킹 시스템, 브레이킹 및/또는 전방 가속을 강화하기 위한 부수 추친 시스템, 트럭의 무브먼트들과 더 호환되도록 모션 중에 휠 각도들을 조절하기 위한 배치들, 독립 에너지 소스를 갖는 쿨러 또는 히터, 및 유사한 설비들을 포함할 수 있다. 트레일러의 브레이킹 시스템은 수동 타입 (예컨대, 오버런 브레이크) 일 수 있거나, 또는 트럭으로부터 제어되는 능동 브레이킹 기능을 포함할 수 있다. 트레일러의 이동 가능성은 그 것이 트럭에 연결된 것을 조건으로 할 수 있다. 트럭 및 트레일러는, 솔리드 커플링을 형성하도록 맞물림될 수 있고, 그리고 나서 서로로부터 차량 유닛들을 디커플링하도록 맞물림 해제될 수 있는, 각각의 커플링 수단 (예컨대, 드로우바, 킹핀, 제5 륜)을 포함한다. 소위 노르딕 컴비네이션을 포함하는 세 개 이상의 차량 유닛들을 갖는 차량 컴비네이션(199)에서, 본 발명은 어떠한 쌍의 연속 차량 유닛들 사이의 연결 각의 추산에 유용하게 적용될 수 있다. 따라서, 제1 및 제2 트레일러들 사이의 연결 각뿐 아니라 트랙터와 제1 트레일러 사이의 연결 각을 추산할 수 있다. 제1 및 제2 트레일러들이 순서대로 제2 및 제3 캐리지들로 운행될 때, 그들은 그럼에도 불구하고 본 발명의 의미에서 제1 및 제2 차량 유닛들에서 이해될 수 있다.
차량 컴비네이션(199)의 센서들(111)은 제1 차량 유닛의 종방향 속도, 제2 차량 유닛의 종방향 속도, 제1 차량 유닛의 횡방향 속도, 제2 차량 유닛의 횡방향 속도, 제1 차량 유닛의 요 레이트(yaw rate) 및/또는 제2 차량 유닛의 요 레이트를 포함하는, 선형 및 각 운동 량들을 캡처하도록 구성될 수 있다. 이를 대신하여 또는 이에 더하여, 센서들(111)은 종방향 포지션, 종방향 가속도, 요 포즈(yaw pose) 등과 같은 이러한 양들의 시간 미분들 또는 적분들을 캡처하도록 구성될 수 있다. 예시적인 센서 타입들은 펄스 카운터들 및 관성 기구들을 포함한다.
센서들(111)은 전술한 양들의 직접적인 측정들을 수행할 수 있고; 예컨대, 요 레이트(yaw rate)
Figure pat00017
, 차축-중심 종방향 속도
Figure pat00018
및 좌측 및 우측 휠 속도들
Figure pat00019
사이의 다음의 변환 공식이 알려져 있다:
Figure pat00020
여기서, w는 휠베이스 폭이다.
휠베이스 폭은 휠 중심들의 간격과 동일할 수 있다. 이에 기반하여, 휠 속도 센서들은 어떠한 실시예들에서, 요 레이트 센서를 대체할 수 있고, 그 역일 수도 있다. 차량 유닛들의 요 앵글들 및 종방향 속도들은 도 3에서 연결 각과 함께 도시된다.
도 1에 도시된 시스템(110)에서, 다이내믹스-기반 추산기(113)는 측정 벡터
Figure pat00021
에 기반하여 연결 각 추산치
Figure pat00022
를 발생시키는 역할을 한다. 다이내믹스-기반 추산기(113)는 측정치 y에 기반하여 상태 변수 x를 유지하고 이들을 업데이트하는 칼만 필터로 구현될 수 있다. 칼만 필터는 베이직 칼만 필터, 확장 칼만 필터(EKF) 또는 분산점 칼만 필터(UKF)일 수 있고, 나중의 두 개의 옵션들은 비선형 모델들을 핸들링하도록 디자인된다.
예시로서 그러나 비제한적으로, 도 2에 도시된 차량 컴비네이션(199)의 비선형 다이내믹 싱글-트랙 모델은 이 것이 기반하는 추정과 함께 이하에서 기술될 것이다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가지는 자는 큰 어려움 없이 다른 휠 배치들 및/또는 다른 수의 유닛들을 갖는 다른 차량 컴비네이션들에 적절한 모델을 일반화할 수 있다. 모델은 다음의 상태 변수 벡터들을 포함한다:
Figure pat00023
측정 벡터:
Figure pat00024
,
제어 시그널 벡터:
Figure pat00025
및
이볼루션 오퍼레이터(evolution operator) (예측):
Figure pat00026
다음의 기호가 사용된다:
기호들의 리스트
Figure pat00027
 차량 유닛 1의 요 레이트
Figure pat00028
 차량 유닛 2의 요 레이트
Figure pat00029
 차량 유닛 1과 차량 유닛 2 사이의 연결 (요) 각
Figure pat00030
Figure pat00031
의 추산치
Figure pat00032
 차량 유닛 1의 종방향 포스
Figure pat00033
 차량 유닛 1의 프론트 차축에 인가되는 횡방향 포스
Figure pat00034
 차량 유닛 1, 2의 리어 차측에 인가되는 횡방향 포스
Figure pat00035
 차량 유닛 1의 무게 중심
Figure pat00036
에 대한 요 관성 모멘트
Figure pat00037
 차량 유닛 2의 무게 중심
Figure pat00038
에 대한 요 관성 모멘트
Figure pat00039
 제1 차축으로부터 단순화된 차축(simplified axle)까지의 거리 (수평)
Figure pat00040
 차량 유닛 1, 2 에서 차축 간격 (수평)
Figure pat00041
 차량 유닛 1의 무게 중심
Figure pat00042
으로부터 연결 포인트 P까지의 거리 (수평)
Figure pat00043
 차량 유닛 2의
Figure pat00044
로부터 연결 포인트 P까지의 거리 (수평)
Figure pat00045
 차량 유닛 1의 무게 중심
Figure pat00046
으로부터 프론트 차축까지의 거리 (수평)
Figure pat00047
 차량 유닛 1의 무게 중심
Figure pat00048
으로부터 리어 차축까지의 거리 (수평)
Figure pat00049
 차량 유닛 2의 무게 중심
Figure pat00050
로부터 리어 차축까지의 거리 (수평)
Figure pat00051
 차량 유닛 1, 2의 단순화된 차축에 인가되는 토크
Figure pat00052
 차량 유닛 1, 2의 질량
Figure pat00053
 연결 포인트
Figure pat00054
 차량 유닛 1, 2에 인가되는 종방향 커플링 포스
Figure pat00055
 차량 유닛 1, 2에 인가되는 횡방향 커플링 포스
Figure pat00056
 시간 단계
Figure pat00057
 제어 신호
Figure pat00058
 차량 유닛 1의 스티어링 신호
Figure pat00059
 차량 유닛 1의 추진 포스 (종방향)
Figure pat00060
 차량 유닛 1의 브레이크 포스 (종방향)
Figure pat00061
 차량 유닛 2의 브레이크 포스 (종방향)
Figure pat00062
 차량 유닛 1, 2의 종방향 스피드
Figure pat00063
 무게 중심에서 차량 유닛 1, 2의 횡방향 스피드
Figure pat00064
 연결 포인트에서 차량 유닛 1, 2의 횡방향 스피드
Figure pat00065
 상태들
Figure pat00066
 측정 신호
도 4는 위에서 정의된 양들의 어떠한 것들을 보여주는 트랙터-트레일러 컴비네이션의 평면도이다. 트랙터는 프론트 차축
Figure pat00067
과 두 개의 리어 차축들 그룹
Figure pat00068
을 갖는다. 트레일러 (세미트레일러, 보기(bogie))는 세 개의 리어 차축들 그룹
Figure pat00069
을 갖고; 이는 연결 포인트 P에서 트레일러에 얹혀있고, 이 포인트 주위로 수평으로 회전 가능하다.앞서 소개된 이볼루션 오퍼레이터는 다음의 물리적 관계들 중 하나 이상에 대응된다:
- 제1 차량 유닛의 차축들의 구조,
- 호환성 (제1 차량 유닛 내의 횡방향 속도의 시프팅)
- 제2 차량 유닛의 차축들의 구조
- 커플링의 평형
- 커플링의 구조
- 제1 차량 유닛의 다이내믹 평형, 및
- 제2 차량 유닛의 다이내믹 평형스텝 사이즈 T에서의 시간-이산화 및 부분 선형화가 뒤따른다.얻어지는 이볼루션 식들은 차량 유닛들의 질량들
Figure pat00070
및 요 관성 모멘트
Figure pat00071
에 파라미터적으로 종속된다. 이러한 질량들 및 관성 모멘트들은 하중-디펜던트 양들이기때문에, 그 값들은 고 변동 하중들을 가지고 구동되도록 구성되는 다용도 차량들(utility vehicles)의 각각의 주행 미션을 위하여 업데이트될 수 있다. 업데이터는 차량 컴비네이션(199)의 하나의 차량 유닛 또는 몇 개의 차량 유닛들에 관련될 수 있다. 최신의 값들은 내부 센서들 (예컨대 하중이 인가된 엘리먼트들에 탑재된 스트레인 센서들) 또는 외부 센서들(예컨대, 계량대)에 의하여 캡처될 수 있다. 단순화된 구현에서는, 운전자 또는 보조 시스템은 질량들 및 관성 모멘트들의 대략적인 값들에 대응되는 "공(empty)", "반하중", "전하중"과 같은 모드들을 선택할 수 있을 수 있다.
이볼루션 오퍼레이터 내의 식들은 측정 벡터 y의 부분을 형성하지 않는 토크들 및 포스들을 포함한다. 이들은 구조 방정식들, 평형 및/또는 호환성을 적용함으로써 차량 유닛 스피드들 및 요 레이트들로부터 쉽게 연산될 수 있다.
본 예시에서, 더욱 정확하게는, 연산은 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 차축 그룹들의 단순화된 모델에 의존한다. 도 5는 각각의 횡방향 포스들
Figure pat00072
및 횡방향 속도들
Figure pat00073
, 공통의 종방향 속도
Figure pat00074
및 요 레이트
Figure pat00075
를 갖고, 간격
Figure pat00076
을 갖는 두 개의 리어 트랙터 차축들의 그룹을 보여준다. 각 차축 내에 호환성을 요구하고, 차축들 사이의 중간에 (예컨대,
Figure pat00077
) 단순화된 (가상의) 차축을 위치시키고, 휠들이 동일한 코너링 강성 값들을 갖는 것으로 가정할 때, 토크는 다음과 같이 단순화된다:
Figure pat00078
.
도 6은, 각각의 횡방향 포스들
Figure pat00079
및 횡방향 속도들
Figure pat00080
및 공통의 종방향 속도
Figure pat00081
및 요 레이트
Figure pat00082
를 갖고, 간격들
Figure pat00083
을 갖는 세 개의 트레일러 차축들의 그룹을 보여준다. 도 5에 도시된 경우와 유사하게, 제1 차축의 뒤,
Figure pat00084
유닛에 위치하는 가상의 차축에 인가되는 토크는 다음과 같이 주어진다:
Figure pat00085
.
커플링 포스들뿐 아니라 프론트 및 리어 (단순화된) 차축들에 인가되는 포스들은 커플링을 위한 구조 방정식들 (이들은 연결 각
Figure pat00086
에 파라미터적으로 종속될 수 있다), 커플링의 평형 및 트랙터 및 트레일러의 각각의 다이내믹 평형에 기반하여 연산될 수 있다. 제어 신호 u와 함께, 이 정보는 이볼루션 오퍼레이터가 평가되는 것을 가능하게 한다.
다이내믹스-기반 추산기(113)를 구성하는 칼만 필터를 업데이트하기 위하여, 다이렉트 측정 모델이 이용될 수 있다:
Figure pat00087
.
양들을 직접적으로 측정하는 것을 대신하여, 측정치들이 다른 차량 유닛에관련된 상태들과 관련하여 기술되는 간접적인 모델이 사용될 수 있다. 연결 포인트 P에서 동일한 횡방향 속도를 요구하면, 다음을 얻는다:
Figure pat00088
.
지금까지 기술된 기본 실시예의 거동은, 도 2에 도시된 바와 같이, 연결 각을 추산하기 위한 방법(200)의 면에서 요약될 수 있다.
초기 단계(210)에서, 질량들 및/또는 관성 모멘트들의 값들 - 차량 컴비네이션(199) 또는 동일한 타입의 차량 컴비네이션에 적합한 - 이 알아내어진다. 상기 알아내는 것은, 차량 타입의 상세 또는 검사 프로토콜로부터 값을 읽는 것과, 사용자 입력을 수신하는 것과, 현재 시점에서 우세한 질량 또는 모멘트를 설정하기 위하여 측정이 수행되도록 하는 것을 포함할 수 있거나, 또는 간접적인 측정에 의하여 이러한 양들을 추산하는 것을 포함할 수 있다.
두 번째 단계(220)에서, 알아낸 값들에 기반하여 차량 컴비네이션의 다이내믹스-기반 모델이 정의된다. 즉, 알아낸 값들은 전술한 바와 같이 비-상수 파라미터들(non-constant parameters)을 갖는 다이내믹스-기반 차량 컴비네이션 모델에 삽입될 수 있다. 예컨대, 선형 또는 비선형 칼만 필터의 이볼루션 (예측) 식들은 질량 또는 관성 모멘트의 값들에 파라미터적으로 종속될 수 있다.
세 번째 단계(230)에서, 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들은 감지되고, 모델에 신호 y로서 제공된다. 기술된 바와 같이, 감지는 직접적으로 측정 양들을 캡쳐링하는 센서들을 이용할 수 있거나, 또는 서로 다른 양들을 측정하는 것과 계산을 수행하는 것을 포함하는 간접적인 측정으로 구성될 수 있다. 차량 컴비네이션의 선형 또는 각 운동 량들은 모델의 초기 상태들을 연산하는데 사용될 수 있다. 그 대신, 측정된 양들이 모델의 현재 상태로부터 예측되고 실제 (측정된) 값들과 비교되는, 칼만 필터를 위한 업데이터 단계에 그 것들이 사용될 수 있다.
네 번째 단계(240)에서, 연결 각의 추산치
Figure pat00089
는 모델의 현재 상태로부터 추출된다. 마지막 측정 점 이후의 차량 컴비네이션 시스템의 타임 이볼루션은, 필요에 따라, 이볼루션 오퍼레이터를 이용하여 시뮬레이션될 수 있다. 네 번째 단계(240)는 입력으로 연결 각
Figure pat00090
을 사용하는 그러한 개체들(예컨대, 레귤레이터(120), 어시스티드 브레이크 시스템, 트레일러 안티-스윙 제어 시스템, 저-속도 기동 지원 시스템, 자율 주행 시스템)이 새로운 값을 요구할 때마다, 반복될 수 있다. 유사하게, 세 번재 단계(230)는 데이터 품질의 관점으로부터 필요하다고 여겨질때마다 반복될 수 있다. 비록 추산 정확도가 모델 품질 및 다양한 기타 팩터들에 의하여 또한 영향을 받지만, 상대적으로 빈번한 측정들의 사용 가능성은, 실제 연결 각
Figure pat00091
에 가까운 연결 각 추산치
Figure pat00092
를 유지하는 것을 용이하게 만들 수 있다. 초기 단계(210)는 로딩 조건들이 상당하게 변화할 때 (예컨대 새로운 주행 미션의 시작) 또는 다른 팩터들이 데이터 품질 유용성이 시간, 프로세싱 또는 공유된 리소스의 점유의 코스트보다 더 큰 것을 시사할 때, 갱신될 수 있다.
어떠한 실시예들에서, 시스템(110)은 추가적으로 키네마틱스(kinematics)-기반 추산기(114)를 포함할 수 있다. 키네마틱스-기반 추산기는 차량 컴비네이션의 질량들 및 관성 모멘트들에 종속될 수 있으나, 기하학적 특징을 포함할 수 있다. 그것은 제로 휠 슬립 (또는 균등하게, 제로 횡방향 휠 속도를 갖는) 의 가정을 갖는 단일-트랙 운동학적 모델일 수 있다; 예컨대, P. Nilsson et al., "Single-track models of an A-double heavy vehicle combination", Technical reports in Applied Mechanics 2013:08, Chalmers University of Technology (2013)를 참조하라.비록 이 것들 중 어떠한 것이 여기에 기술된 방식으로 다이내믹스-기반 추산기(113)와 결합된 것임을 알지 못하지만, 이 타입 및 다른 타입의 키네마틱스-기반 추산기들(114)은 상기 문헌에서 별개로 기술되어 있다.
추가적인 실시예들에서, 시스템(110)은 차량 컴비네이션의 연결 각 센서(112)로부터 데이터를 수신한다. 연결 각 센서(112)는 기계적, 광학적, 자기 센서 또는 본 기술 분야에 알려진 다른 타입들 중 어떠한 것의 센서일 수 있다. 연결 각 센서(112)는, 최초 인용된 개시물 US5152544에서와 같이, 트랙터-트레일러 컴비네이션의 킹핀에 배치될 수 있다.
연결 각 센서(112) 또는 키네마틱스-기반 추산기(114)와 같은 하나 이상의 2차 데이터 소소들을 시스템(110)이 포함하는 실시예들에서, 셀렉터(115)가 추가적으로 제공될 수 있다. 셀렉터(115)는 스위치로서 도 1에 단순화하여 도시되지만, 각 시점에 가장 정확한 데이터 소스를 나타내거나 및/또는 각 데이터 소스의 정확도를 등급화하도록 구성되는 소프트웨어 또는 로직 유닛으로 상업 제품에 구현될 수 있다. 이러한 방식으로, 셀렉터(115)는 연결 각
Figure pat00093
의 현재 가장 좋은 추산치를 출력할 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 셀렉터(115)는 각각의 데이터 소스들로부터 추산치들의 가중 평균 (또는 다른 통합된 값)을 추가적으로 형성할 수 있고, 여기서 가중치를 주는 것은 등급화된 정확도에 대응될 수 있다. 셀렉터(115)는 의사 결정을, 신호 품질 (예컨대, 분산, 노이즈)에 기반을 두거나, 또는 데이터에 영향을 주는 것으로 믿어지는 환경 양들(차량 및 로딩 조건들, 주행 이력, 광 및 기상학적 조건들) 을 감지하는 것에 의하여 기반을 둘 수 있다. 상기 결정 기반과 관계 없이, 셀렉터(115)의 의사 결정은 투표 알고리즘에 의하여 가이드될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 셀렉터(115)는 머신-러닝 (ML) 모델으로 구현될 수 있다. ML 모델은 예컨대 뉴럴 네트워크, 유전 알고리즘, 서포트 벡터 머신 (SVM), K-평균, 커널 회귀, 또는 기타 적절한 스트럭춰들로 구현될 수 있다. ML 모델은 고려되는 데이터 소스들로부터의 연결 각 추산치들 및 실제 연결 각
Figure pat00094
(지상 검증 자료(ground truth))의 모의의 값들에 기반하여 서비스되기 전에 트레이닝될 수 있다. 트레이닝 데이터는 앞서 예시한 환경 양들을 추가적으로 포함할 수 있다.
이에 추가하여 또는 이를 대신하여, 셀렉터(115)는 출력의 신뢰성 레벨의 품질을 나타내도록 구성될 수 있다. 품질 또는 신뢰성 레벨은, 셀렉터(115)가 수신한 각 추산치 또는 측정치의 품질에 기반하거나, 또는 ML 모델에 의하여 예측될 수 있다. ML 모델은 (데이터 소스들로부터 선택된) ML 모델 자신의 연결 각 아웃풋 및 실제 연결 각
Figure pat00095
의 모의의 값들에 기반하여 이러한 목적을 위하여 트레이닝되었을 수 있다. 품질 또는 신뢰성 레벨을 아는 것의 유용성은 여러 가지이다. 하나의 예를 인용하자면, 규정된 쓰레숄드를 초과하는 품질로 연결 각 데이터에 기반하는 범위까지만, 잠정적인 차량 거동들을 허용하는 위험-회피 스킴에 입력으로, 차량 컨트롤러와 같은 다운스트림 개체에 의하여 소비될 수 있다.
본 개시물의 측면들은 주로 소수의 실시예들과 관련하여 상술되었다. 그러나, 본 기술 분양의 통상의 지식을 가지는 자가 쉽게 이해하는 바와 같이, 전술한 것들 이외의 실시예들이 첨부 특허 청구범위에 의하여 정의되는 바와 같이 본 발명의 범위 내에서 동일하게 가능하다.

Claims (12)

  1. 차량 컴비네이션(199)의 연결 각을 추산하기 위한 시스템(110)으로서, 상기 시스템은:
    상기 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들을 센싱하기 위한 모션 센서(111)와;
    상기 센싱된 운동 량들에 기반하여 상기 연결 각을 포함하는 상태 변수들을 추산하도록 구성되는 다이내믹스(dynamics)-기반 추산기(113)를 포함하고, 상기 다이내믹스-추산기는 상기 차량 컴비네이션의 하나 이상의 질량들 및 관성 모멘트들에 종속되는,
    시스템.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 다이내믹스-기반 추산기는 칼만 필터인,
    시스템.
  3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
    상기 센싱된 선형 및 각 운동 량들은, 제1 차량 유닛의 종방향 속도, 제2 차량 유닛의 종방향 속도, 제1 차량 유닛의 횡방향 속도, 제2 차량 유닛의 횡방향 속도, 제1 차량 유닛의 요 레이트(yaw rate), 제2 차량 유닛의 요 레이트 중 하나 이상을 포함하는,
    시스템.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱된 선형 및 각 운동 량들은 스티어링 각을 포함하지 않는,
    시스템.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 센싱된 운동 량들에 기반하여 상기 연결 각을 포함하는 상태 변수들을 추산하도록 구성되는 키네마틱스(kinematics)-기반 추산기(114)를 추가적으로 포함하고, 상기 키네마틱스-기반 추산기는 상기 차량 컴비네이션의 질량들 및 관성 모멘트들에 독립적인,
    시스템.
  6. 제1 항에 있어서,
    연결 각 센서(112)를 추가적으로 포함하는,
    시스템.
  7. 제5 항 또는 제6 항에 있어서,
    상기 연결 각의 상기 시스템의 추산치로서,
    상기 다이내믹스-기반 추산기에 의한 추산치,
    적용 가능하면, 상기 키네마틱스-기반 추산기에 의한 추산치,
    적용 가능하면, 상기 연결 각의 측정치,
    상기한 것 중 하나 이상을 통합함으로써 얻어지는 값
    중 하나를 출력하도록 구성되는 셀렉터(115)를 추가적으로 포함하는,
    시스템.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 셀렉터는 머신-러닝 모델을 포함하는,
    시스템.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 셀렉터는 추가적으로, 그 출력의 품질 또는 신뢰성 레벨을 나타내도록 구성되는,
    시스템.
  10. 제1 항에 있어서,
    상기 차량 컴비네이션은 연결 스티어링 차량(articulated steering vehicle), ASV가 아닌,
    시스템.
  11. 차량 컴비네이션의 연결 각을 추산하기 위한 방법(200)으로서,하나 이상의 질량들 및 관성 모멘트들 중 상기 차량 컴비네이션에 적합한 값들을 알아내는 것(210)과,
    상기 알아낸 값들에 기반하여 상기 차량 컴비네이션의 다이내믹스-기반 모델을 정의하는 것(220)과,
    상기 차량 컴비네이션의 하나 이상의 선형 및/또는 각 운동 량들을 반복적으로 센싱하고 상기 모델에 이들을 공급하는 것(230)과,
    상기 모델의 현재 상태로부터 상기 연결 각의 추산치를 추출하는 것(240)을 포함하는,
    방법.
  12. 컴퓨터 상에서 실행될 때, 상기 컴퓨터가 제11 항의 상기 방법을 실행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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