KR20230024493A - 차량의 변속 제어 장치 및 그 방법 - Google Patents

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김진성
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Abstract

본 발명은 차량의 변속 제어 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 이에 기초하여 차량의 변속을 제어함으로써, 차량의 변속 과정에서 발생하는 저크(jerk)를 최소화하여 변속감(shift quality)을 향상시킬 수 있는 차량의 변속 제어 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장하는 저장부; 및 상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여 차량의 변속을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

차량의 변속 제어 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR CONTROLLING TRANSMISSION OF VEHICLE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 차량의 변속을 제어하는 기술에 관한 것이다.
일반적으로, DCT(Dual Clutch Transmission)가 탑재된 차량은 엔진으로부터의 동력을 두 개의 클러치를 통해 입력받아 변속한 후 구동륜으로 제공하도록 구성된다. 상기 두 개의 클러치는 DCT 내에서 각각 별도의 입력축에 연결되어 각 입력축에 배정된 변속단들을 구현할 수 있도록 구성된다. 상기 각 입력축에 배정된 변속단들은 통상 일련의 변속단들 중 홀수단과 짝수단으로 구분되어, 어느 한 입력축은 홀수단들만을 구현하도록 구성되고 나머지 한 입력축은 짝수단들만을 구현할 수 있도록 구성된다.
업쉬프트(Upshift)는 일련의 변속단들 중 상위 변속단으로 변속이 이루어지는 것을 말하며, DCT의 경우 어느 한 입력축에 배정된 변속단인 K단으로 주행 중 상기 업쉬프트가 이루어진다는 것은 나머지 다른 한 입력축에 배정된 K+1단으로 변속이 이루어진다는 것을 의미한다.
이때, 현재 변속단인 K단을 구현하는 입력축에 연결된 클러치는 해제되면서 엔진으로부터 입력되는 토크를 줄여야 하고, 목표 변속단인 K+1단을 구현하는 입력축에 연결된 클러치는 체결되면서 엔진으로부터 입력되는 토크를 증가시켜야 한다.
변속 시, 상기와 같이 엔진으로부터 입력되는 토크를 줄이면서 해제되는 클러치를 '해방측 클러치'라고 하고, 여기에 연결된 입력축을 '해방측 입력축'이라고 하며, 상기 엔진으로부터 입력되는 토크를 증가시키면서 체결되는 클러치를 '결합측 클러치'라고 하고, 여기에 연결된 입력축을 '결합측 입력축' 또는 '목표 변속단 입력축'이라고 한다.
종래의 기술은 룩업 테이블을 이용한 PID(Proportional Integral Derivation) 방식으로 차량의 변속을 제어하기 때문에 엔진토크와 클러치토크를 상호 유기적으로 제어할 수 없어 변속 과정에서 발생하는 저크(jerk)를 최소화할 수 없는 문제점이 있다.
이 배경기술 부분에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 증진하기 위하여 작성된 것으로서, 이 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 이에 기초하여 차량의 변속을 제어함으로써, 차량의 변속 과정에서 발생하는 저크(jerk)를 최소화하여 변속감(shift quality)을 향상시킬 수 있는 차량의 변속 제어 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치는, 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장하는 저장부; 및 상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여 차량의 변속을 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 이전 단계(k-1)에서 검출한 엔진속도와 변속기의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하고, 상기 GP 모델의 출력으로서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 차량의 휠속도를 감지하는 휠속센서; 상기 차량의 현재 기어단을 감지하는 기어단센서; 및 상기 차량의 결합측 클러치속도를 감지하는 클러치센서를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 상기 엔진속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도 간 차이에 기초하여, 상기 결합측 클러치의 슬립속도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 기어단센서에 의해 감지된 현재 기어단에 상응하는 기어비에 기초하여, 상기 변속기의 입력축속도를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도에 기초하여, 상기 구동축의 토션각을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하기 위해, 상기 GP 모델을 기반으로 MPC(Model Predictive Control) 최적화 문제의 해를 구할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 제어부는 관성구간(Inertia Phase)에서 상기 엔진토크와 상기 결합측 클러치토크를 조절할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 GP 모델은 평균함수(Mean function)는 제로평균유형(zero-mean type)이고, 공분산함수(Covariance function)는 제곱지수자동관련성결정(Squared Exponential Automatic Relevance Determination)이며, 불확실성전파(Uncertainty propagation)는 테일러근사(Taylor approximation)일 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법은, 저장부가 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장하는 단계; 제어부가 상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하는 단계; 및 상기 제어부가 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여, 차량의 변속을 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 이전 단계(k-1)에서 검출한 엔진속도와 변속기의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하는 단계; 및 상기 GP 모델의 출력으로서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 휠속센서가 상기 차량의 휠속도를 감지하는 단계; 기어단센서가 상기 차량의 현재 기어단을 감지하는 단계; 및 클러치센서가 상기 차량의 결합측 클러치속도를 감지하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 엔진속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도 간 차이에 기초하여, 상기 결합측 클러치의 슬립속도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 기어단센서에 의해 감지된 현재 기어단에 상응하는 기어비에 기초하여, 상기 변속기의 입력축속도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도에 기초하여, 상기 구동축의 토션각을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하기 위해, 상기 GP 모델을 기반으로 MPC(Model Predictive Control) 최적화 문제의 해를 구하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는, 관성구간(Inertia Phase)에서 상기 엔진토크와 상기 결합측 클러치토크를 조절하는 단계를 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치 및 그 방법은, 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 이에 기초하여 차량의 변속을 제어함으로써, 차량의 변속 과정에서 발생하는 저크(jerk)를 최소화하여 변속감(shift quality)을 향상시킬 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예가 적용되는 차량의 변속 제어시스템에 대한 일예시도,
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치에 대한 구성도,
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치에 구비된 GP 모델에 대한 일예시도,
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치에 구비된 제어부가 차량의 변속을 제어하는 구간을 나타내는 일예시도,
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치의 성능을 나타내는 일예시도,
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법에 대한 흐름도,
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법을 실행하기 위한 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
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.
도 1 은 본 발명의 일 실시예가 적용되는 차량의 변속 제어시스템에 대한 일예시도로서, 동력원이 엔진(10)인 경우를 예로 들어 설명하지만, 동력원이 모터(미도시)인 경우에도 동일한 방식으로 적용될 수 있음은 자명하다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예가 적용되는 차량의 변속 제어시스템은, 스로틀 포지션 센서(TPS; Throttle Position Sensor)(100), 액셀러레이터 포지션 센서(APS; Accelerator Position Sensor)(110), 차속 센서(120), 가속도 센서(130), 휠속 센서(Wheel Speed Sensor)(140), 기울기 센서(150), 브레이크 포지션 센서(BPS; Brake Position Sensor)(160), 엔진 RPM(Revolution Per Minute) 센서(170), 토크 센서(180), 기어 센서(190), TCU(Transmission Control Unit)(200), 메모리(210), 디스플레이(220), 및 클러치 센서(Clutch Sensor)(230)를 포함할 수 있다.
상기 각 구성요소들에 대해 살펴보면, 먼저 TPS(100)는 엔진(10)의 스로틀 밸브의 개도량에 따른 스로틀 포지션을 감지하여, 그에 따른 스로틀 포지션 감지신호를 발생할 수 있다. APS(110)는 운전자의 액셀러레이터 페달의 조작상태에 따른 액셀러레이터 포지션을 감지하여, 그에 따른 액셀러레이터 포지션 감지신호를 발생할 수 있다. 차속 센서(120)는 차량의 주행에 따른 차속을 감지하고 그에 따른 차속 감지신호를 발생할 수 있다. 가속도 센서(130)는 차량의 주행에 따른 종방향 가속도의 변화를 감지하고 그에 따른 종방향 가속도 감지신호를 발생하거나, 차량의 주행에 따른 횡방향 가속도의 변화를 감지하고 그에 따른 횡방향 가속도 감지신호를 발생할 수 있다. 휠속 센서(140)는 차량의 주행에 따른 휠속(휠의 속도)를 감지하고 그에 따른 휠속 감지신호를 발생할 수 있다. 이때, 휠속은 FL(Front Left)의 휠속, FR(Front Right)의 휠속, RL(Rear Left)의 휠속, RR(Rear Right)의 휠속을 포함할 수 있고, 휠속 감지신호는 FL의 휠속, FR의 휠속, RL의 휠속, RR의 휠속 중 어느 하나이거나 FL의 휠속, FR의 휠속, RL의 휠속, RR의 휠속의 평균일 수 있다. 기울기 센서(150)는 차량의 경사로(또는 곡선로) 주행에 따른 차체의 기울기를 감지하고 그에 따른 기울기 감지신호를 발생할 수 있다. 브레이크 포지션 센서(160)는 운전자의 브레이크 페달의 조작상태를 감지하여, 그에 따른 브레이크 포지션 감지신호를 발생할 수 있다. 엔진센서(170)는 엔진(10)의 구동에 따른 회전 RPM을 감지하고 그에 따른 RPM 감지 신호(속도신호)를 발생하는 RPM 센서와, 엔진(10)의 구동에 따른 토크(이하, 엔진토크)를 감지하는 엔진토크 센서를 구비할 수 있다. 토크 센서(180)는 엔진(10)과 변속기(30)의 사이에 결합된 토크 컨버터(Torque Converter)(20)의 회전 토크를 감지하고 그에 따른 토크 감지신호를 발생할 수 있다. 기어단 센서(190)는 변속기(30)의 변속에 따른 기어단 조작상태를 감지하고 그에 따른 기어단 감지신호를 발생할 수 있다. 이때, 변속기(30)는 DCT(Dual Clutch Transmission)로 구현될 수 있다.
한편, TCU(200)는 차량의 변속을 제어하기 위해, 상기 TPS(100)로부터의 스로틀 포지션 감지신호와, 상기 APS(110)로부터의 액셀러레이터 포지션 감지신호, 상기 차속 센서(120)로부터의 차속 감지신호, 상기 가속도 센서(130)로부터의 가속도 감지신호, 상기 휠속 센서(140)로부터의 휠속 감지신호, 상기 기울기 센서(150)로부터의 기울기 감지신호, 상기 BPS(160)로부터의 브레이크 포지션 감지신호, 상기 엔진 RPM 센서(170)로부터의 RPM 감지신호, 상기 토크 센서(180)로부터의 토크 감지신호, 상기 기어 센서(190)로부터의 기어단 감지신호를 입력받을 수 있다.
TCU(200)는 상기 각 센서들로부터의 감지신호를 통해 도로상태(경사도, 곡률 등) 및 차량의 주행상태를 파악하기 위한 데이터의 수집을 수행하고, 수집된 데이터의 분석 및 정보 분류를 수행할 수 있다. 이때, 수집 데이터를 통해 분석되는 주행정보 데이터는 스로틀 밸브의 개도량, 액셀러레이터의 포지션, 변속기의 현재 기어 체결 상태, 차속, 가속도, 엔진 RPM, 평균 차속, 차륜의 휠 회전수 차이, 차량의 기울기, 브레이크의 작동 주기, 엔진의 토크 요구량, 도로의 곡률, 도로의 경사도 등을 포함할 수 있다. TCU(200)는 상기 분석된 주행정보 데이터에 기초하여 미리 설정된 변속 패턴에 따라 기어 변속(Up/Down Shift)을 수행할 수 있다.
메모리(210)는 운전자에 의한 수동 변속 명령에 의한 변속패턴과, 변속 보호 명령에 의한 변속패턴, 클래스 모드의 변속에 의해 정의된 클래스의 변속패턴, 상기 클래스의 변속패턴에 상응하는 주행정보 데이터를 저장할 수 있다. 디스플레이(220)는 TCU(200)의 제어에 따라 현재 변속패턴의 적용에 의한 변속 진행상태를 운전자가 확인 가능하게 디스플레이할 수 있다. 클러치 센서(230)는 변속기(30)에 구비된 클러치(일례로, 결합측 클러치)의 속도를 감지하고 그에 따른 속도 감지신호를 발생하는 속도센서(미도시)와, 변속기(30)에 구비된 클러치(일례로, 결합측 클러치)의 토크를 감지하고 그에 따른 토크 감지신호를 발생하는 토크센서(미도시)를 구비할 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치에 대한 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치는, 저장부(11), 센서부(12), 및 제어부(13)를 포함할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치를 실시하는 방식에 따라 각 구성요소는 서로 결합되어 하나로 구현될 수도 있고, 일부의 구성요소가 생략될 수도 있다. 또한, 제어부(13)는 저장부(11)에 저장된 GP 모델의 머신러닝을 직접 수행할 수도 있다.
상기 각 구성요소들에 대해 살펴보면, 먼저 저장부(11)는 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여 차량의 변속을 제어하는 과정에서 요구되는 각종 로직과 알고리즘 및 프로그램을 저장할 수 있다.
저장부(11)는 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장할 수 있다. 일례로, GP 모델은 도 3에 도시된 바와 같으며, GP 모델의 설정값은 일례로 하기의 [표 1]과 같다.
항목 설정값
Sampling Point Ngp
Prediction Horizon Nmpc
Mean function zero-mean type
Covariance function
(Kernel type)		 Squared Exponential
Automatic Relevance
Determination
Uncertainty propagation Taylor approximation
상기 [표 1]에서 Ngp 값과 Nmpc 값은 자연수로서 엔진(10)의 출력범위와 변속단의 수에 따라 달리질 수 있으며, 일례로 Ngp 값은 30, Nmpc 값은 6일 수 있다.
저장부(11)는 차량의 기어단별 기어비를 저장할 수 있다.
저장부(11)는 미래의 예측시간별 상태변수에 대한 목표값을 저장할 수 있다. 여기서, 예측시간은 '샘플링타임×N(자연수)'과 같이 표현될 수 있다. 예를 들어, 샘플링 타임이 10ms이고 N=4이면, 미래의 예측시간은 40ms가 된다. 또한, 상태변수는 엔진속도, 변속기(30)의 입력축속도, 결합측 클러치의 슬립속도, 엔진토크, 결합측 클러치토크, 구동축의 토션각(Torsion Angle)을 포함할 수 있다. 이때, 변속기(30)의 입력축속도는 출력축속도로 대체될 수도 있다.
저장부(11)는 각 상태변수별로 N번째 단계의 에러에 부가하는 가중치(P), 각 상태변수별로 현재부터 N-1번째 단계까지의 에러에 부가하는 가중치(Q), 현재부터 N-1번째 단계까지의 제어입력(엔진토크의 변화량 및 결합측 클러치토크의 변화량)에 부가하는 가중치(R)를 저장할 수 있다. 이때, 가중치(Q)의 값이 클수록 에러를 작게 만들고, 가중치(R)의 값이 클수록 제어입력을 작게 만들며, 가중치(P)는 제어 안정성을 위해 가중치(Q)와 같은 값으로 설정될 수도 있다.
저장부(11)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.
센서부(12)는 도 1에 도시된 바와 같은 휠속센서(140), 엔진센서(170), 기어단센서(190), 클러치센서(230)를 포함할 수 있다.
제어부(13)는 상기 각 구성요소들이 제 기능을 정상적으로 수행할 수 있도록 전반적인 제어를 수행할 수 있다. 이러한 제어부(13)는 하드웨어의 형태로 구현되거나, 또는 소프트웨어의 형태로 구현되거나, 또는 하드웨어 및 소프트웨어가 결합된 형태로 구현될 수 있다. 바람직하게는, 제어부(13)는 마이크로프로세서로 구현될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
특히, 제어부(13)는 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 기반으로 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여 차량의 변속을 제어하는 과정에서 각종 제어를 수행할 수 있다.
이하, 도 4 를 참조하여 제어부(13)의 동작에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치에 구비된 제어부가 차량의 변속을 제어하는 구간을 나타내는 일예시도로서, 1단에서 2단으로 변속하는 과정에서의 변속구간을 나타낸다.
도 4에서, '400'은 전체 변속구간을 나타내고, '410'은 전체 변속구간(400) 내 토크구간(Torque Phase)을 나타내며, '420'은 전체 변속구간(400) 내 관성구간(Inertia Phase)을 나타낸다.
또한, '430'은 엔진토크를 나타내고, '440'은 해방측 클러치토크를 나타내며, '450'은 결합측 클러치토크를 나타내고, '460'은 엔진속도를 나타내며, '470'은 해방측 클러치속도를 나타내고, '480'은 결합측 클러치속도를 나타낸다.
제어부(13)는 관성구간(420)에서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 조절함으로써, 변속감(shift quality)을 향상시킬 수 있다.
제어부(13)는 이전 단계(k-1)에 검출한 엔진속도와 변속기(30)의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하고, 상기 GP 모델의 출력으로서 엔진속도와 결합측 클러치속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득할 수 있다.
제어부(13)는 엔진속도와 결합측 클러치속도 간 차이에 기초하여 결합측 클러치의 슬립속도를 산출할 수 있다. 제어부(13)는 일례로 엔진속도에서 결합측 클러치속도를 빼서 결합측 클러치의 슬립속도를 산출할 수 있다.
제어부(13)는 휠속센서(140)에 의해 감지된 휠속도와 기어단센서(190)에 의해 감지된 현재 기어단에 상응하는 기어비에 기초하여 변속기(30)의 입력축속도를 산출할 수 있다. 이때, 제어부(13)는 일례로 휠속도에 기어비를 곱하여 변속기(30)의 입력축속도를 산출할 수 있다.
제어부(13)는 휠속센서(140)에 의해 감지된 휠속도와 클러치센서(230)에 의해 감지된 클러치속도에 기초하여 구동축의 토션각을 산출할 수 있다. 이때, 제어부(13)는 일례로 휠속도와 클러치속도 간 차이를 적분하여 구동축의 토션각을 산출할 수 있다.
한편, 제어부(13)는 GP 모델을 기반으로 MPC(Model Predictive Control) 최적화 문제의 해를 구함으로써, 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출할 수 있다. 이때, MPC 최적화 문제는 일례로 하기의 [수학식 1]과 같다.
[수학식 1]
Figure pat00001
여기서, x는 상태변수로서 엔진속도, 변속기(30)의 입력축속도, 결합측 클러치의 슬립속도, 엔진토크, 결합측 클러치토크, 구동축의 토션각(Torsion Angle)을 나타내고, r은 미래의 예측시간별 상태변수에 대한 목표값(설정값)을 나타내며, u는 엔진토크의 변화량과 결합측 결합측 클러치토크의 변화량을 나타낸다. 이때, 각 상태변수는 유효범위(최소값 및 최대값)가 정해질 수 있다.
또한, 예측시간은 '샘플링타임×N(자연수)'과 같이 표현될 수 있다. 예를 들어, 샘플링 타임이 10ms이고 N=4이면, 미래의 예측시간은 40ms가 된다. 또한, P는 각 상태변수별로 N번째 단계의 에러에 부가하는 가중치, Q는 각 상태변수별로 현재부터 N-1번째 단계까지의 에러에 부가하는 가중치, R은 현재부터 N-1번째 단계까지의 제어입력(엔진토크의 변화량 및 결합측 클러치토크의 변화량)에 부가하는 가중치를 각각 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서는 제어부(13)를 별도의 구성으로 구현한 예를 설명하였으나, 제어부(13)의 기능을 TCU(200)에 탑재하여 TCU(200)가 제어부(13)의 기능을 수행하도록 구현할 수도 있다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 장치의 성능을 나타내는 일예시도이다.
도 5a에 도시된 바와 같이 결합측 클러치의 슬립속도가 매끄럽게(Smooth) 감소(510)하는 것을 알 수 있고, 도 5b에 도시된 바와 같이 엔진토크(430)와 결합측 클러치토크(450)가 최적화된 것을 알 수 있으며, 도 5c에 도시된 바와 같이 변속 과정에서의 저크(jerk)가 최소화된 것을 알 수 있고, 도 5d에 도시된 바와 같이 최적의 변속에 이용되는 엔진토크의 변화량(ΔTe, 520)과 결합측 클러치토크의 변화량(ΔTc2, 530)이 검출된 것을 알 수 있다. 또한, 도 5b에서 음영으로 표시된 부분은 엔진토크(430)의 공분산과 결합측 클러치토크(450)의 공분산을 각각 나타낸다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법에 대한 흐름도이다.
먼저, 저장부(11)가 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장한다(601).
이후, 제어부(13)가 상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출한다(602). 이때, 제어부(13)는 이전 단계(k-1)에서 검출한 엔진속도와 변속기의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하고, 상기 GP 모델의 출력으로서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득할 수 있다.
이후, 제어부(130가 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여, 차량의 변속을 제어한다(603).
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법을 실행하기 위한 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 7을 참조하면, 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 변속 제어 방법은 컴퓨팅 시스템을 통해서도 구현될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(1000)은 시스템 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, 1310) 및 RAM(Random Access Memory, 1320)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, SSD(Solid State Drive), 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.
11: 저장부
12: 센서부
13: 제어부

Claims (18)

  1. 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장하는 저장부; 및
    상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하고, 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여 차량의 변속을 제어하는 제어부
    를 포함하는 차량의 변속 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    이전 단계(k-1)에서 검출한 엔진속도와 변속기의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하고, 상기 GP 모델의 출력으로서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 차량의 휠속도를 감지하는 휠속센서;
    상기 차량의 현재 기어단을 감지하는 기어단센서; 및
    상기 차량의 결합측 클러치속도를 감지하는 클러치센서
    를 더 포함하는 차량의 변속 제어 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 엔진속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도 간 차이에 기초하여, 상기 결합측 클러치의 슬립속도를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 기어단센서에 의해 감지된 현재 기어단에 상응하는 기어비에 기초하여, 상기 변속기의 입력축속도를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도에 기초하여, 상기 구동축의 토션각을 산출하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하기 위해, 상기 GP 모델을 기반으로 MPC(Model Predictive Control) 최적화 문제의 해를 구하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    관성구간(Inertia Phase)에서 상기 엔진토크와 상기 결합측 클러치토크를 조절하는 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 GP 모델은,
    평균함수(Mean function)가 제로평균유형(zero-mean type)이고, 공분산함수(Covariance function)는 제곱지수자동관련성결정(Squared Exponential Automatic Relevance Determination)이며, 불확실성전파(Uncertainty propagation)는 테일러근사(Taylor approximation)인 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 장치.
  10. 저장부가 머신러닝이 완료된 GP(Gaussian Process) 모델을 저장하는 단계;
    제어부가 상기 GP 모델을 기반으로 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하는 단계; 및
    상기 제어부가 상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량에 기초하여, 차량의 변속을 제어하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 검출하는 단계는,
    이전 단계(k-1)에서 검출한 엔진속도와 변속기의 입력축속도와 결합측 클러치의 슬립속도와 엔진토크와 결합측 클러치토크 및 구동축의 토션각과, 현재 단계(k)에서 검출한 엔진토크의 변화량과 결합측 클러치토크의 변화량을 GP 모델에 입력하는 단계; 및
    상기 GP 모델의 출력으로서 엔진토크와 결합측 클러치토크를 획득하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    휠속센서가 상기 차량의 휠속도를 감지하는 단계;
    기어단센서가 상기 차량의 현재 기어단을 감지하는 단계; 및
    클러치센서가 상기 차량의 결합측 클러치속도를 감지하는 단계
    를 더 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 GP 모델에 입력하는 단계는,
    상기 엔진속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도 간 차이에 기초하여, 상기 결합측 클러치의 슬립속도를 산출하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 GP 모델에 입력하는 단계는,
    상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 기어단센서에 의해 감지된 현재 기어단에 상응하는 기어비에 기초하여, 상기 변속기의 입력축속도를 산출하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 GP 모델에 입력하는 단계는,
    상기 휠속센서에 의해 감지된 휠속도와 상기 클러치센서에 의해 감지된 결합측 클러치속도에 기초하여, 상기 구동축의 토션각을 산출하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 차량의 변속을 제어하는 단계는,
    상기 엔진토크의 변화량과 상기 결합측 클러치토크의 변화량을 검출하기 위해, 상기 GP 모델을 기반으로 MPC(Model Predictive Control) 최적화 문제의 해를 구하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 차량의 변속을 제어하는 단계는,
    관성구간(Inertia Phase)에서 상기 엔진토크와 상기 결합측 클러치토크를 조절하는 단계
    를 포함하는 차량의 변속 제어 방법.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 GP 모델은,
    평균함수(Mean function)가 제로평균유형(zero-mean type)이고, 공분산함수(Covariance function)는 제곱지수자동관련성결정(Squared Exponential Automatic Relevance Determination)이며, 불확실성전파(Uncertainty propagation)는 테일러근사(Taylor approximation)인 것을 특징으로 하는 차량의 변속 제어 방법.
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