KR20230060593A - 자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법 - Google Patents

자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 자동차의 동작을 복수의 시나리오에 따라 제어하고, 시나리오에 따라 자동차 제어를 위한 복수의 파라미터 별로 그에 대응하는 결과데이터를 획득하여, 자동차 별로 자율 주행 시스템을 최적화할 수 있고, 자동차 모델별로 자율 주행 시스템을 최적화함으로써, 복수의 자동차에 적용할 수 있고 새로운 자동차 모델에 적용하여 자동차 개발에 소요되는 비용과 시간을 절감할 수 있다.

Description

자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법{TEST APPARATUS AND METHOD FOR MOTION OF AUTONOMOUS DRIVING VEHICLE}
본 발명은 자동차의 자율 주행 시스템을 복수의 시나리오에 따라 시뮬레이션 하여 자율 주행 시스템을 자동차 별로 최적화하는 자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
자율 주행차는 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 운전자가 제어하지 않아도 주행시 외부 정보 감지 및 처리 기능을 가지고 주변 환경을 인식하여 주행 경로를 자체적으로 결정하며 자체의 동력을 이용하여 독립적으로 주행하는 시스템이다.
자율 주행차는 운전자의 간섭 없이도, 구비되는 복수의 카메라와 복수의 센서의 데이터와, 외부로부터 수신되는 데이터를 바탕으로 목적지까지의 경로를 설정하고, 경로 상에 위치하는 주변 환경을 인식하며, 주행 중 주변의 차량에 대한 정보를 획득하여 상호 충돌을 방지하면서 지정된 경로에 따라 주행한다.
자율 주행차는 자율 주행 시스템을 탑재하여, 입력되는 데이터에 대응하여 차량의 조향각 제어하여 주행방향을 조절하고 속도제어 및, 브레이킹 등을 차량이 가속하거나 감속하고 또한 정차하도록 제어한다.
자율 주행시스템은 자동차의 주행 상황, 상황별 대응 동작, 주변 환경에 따른 제어 설정값을 산출하는데, 복수의 데이터를 누적하여 통계를 산출하고, 복수의 데이터에 대하여 학습을 반복함으로써, 상황별 자동차의 동작 뿐 아니라, 다른 자동차의 동작변화 등을 분석하여, 실제 주행 시 상황에 따라 자동차를 제어한다.
그러나 자동차의 모델 즉 자동차의 크기, 주행성능, 구비되는 부품의 종류 등, 자동차 마다 다른 특성을 갖게 되므로, 일괄적인 자율 주행 시스템은 사고를 유발할 가능성이 있다.
그에 따라 자동차에 적합하도록 시뮬레이션을 수행하여 자율 주행시스템에 자동차 별로 최적화할 필요가 있다.
관련 선행기술로는 대한민국 공개특허 제2020-0095381호 "자율 주행 차량의 사용자에게 캘리브레이션된 맞춤형 및 적응형 딥러닝 모델을 제공하는 방법 및 장치"가 있다.
대한민국 공개특허 제2020-0095381호
본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 창출된 것으로서, 자동차의 동작을 복수의 시나리오에 따라 제어하고, 시나리오에 따라 자동차 제어를 위한 복수의 파라미터 별로 그에 대응하는 결과데이터를 획득하여, 자동차 별로 자율 주행 시스템을 최적화하는 자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 자동차 동작 테스트 장치는, 복수의 시나리오 중 어느 하나의 시나리오를 선택하여 상기 시나리오에 따른 제어설정을 자동차로 인가하고, 상기 자동차가 상기 제어설정을 기반으로 시뮬레이션 주행을 수행하도록 제어하는 테스트 제어기; 및 상기 복수의 시나리오 및 상기 제어설정에 대한 데이터를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하고, 상기 테스트 제어기는, 상기 시뮬레이션 주행 중에 상기 자동차로부터 감지되는 데이터를 수집하여 학습모델을 기반으로 상기 자동차의 동작을 분석하고, 상기 자동차에 대한 제어설정을 수정하는 것을 특징으로 한다.
상기 테스트 제어기는 가속, 제동 및 조향에 대한 복수의 파라미터를 설정하고, 희망값에 대한 제어설정을 출력하여 상기 자동차로 인가하고, 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 피드백으로 반영하여 새로운 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 테스트 제어기는 종방향 제어기를 통해 산출되는 가속 희망값을 기반으로 종방향 모델 매칭 제어기를 통해 가속에 대한 제어설정을 출력하고, 횡방향 제어기를 통해 산출되는 희망 조향각을 기반으로 횡방향 모델 매칭 제어기를 통해 조향에 대한 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 테스트 제어기는 상기 제어설정에 따른 상기 자동차의 동작에 대한 데이터를 분석하여, 분석결과에 따라 상기 시나리오를 수정하거나, 새로운 시나리오를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 테스트 제어기는 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 시나리오, 동작 상황 및, 이상현상에 따라 분류하고, 딥러닝 기반으로 데이터를 처리하여, 학습데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법은, 복수의 시나리오 중 테스트할 시나리오를 선정하고, 시나리오에 따라 가속, 제동 및 조향에 대한 제어설정을 생성하여 출력하는 단계; 상기 제어설정에 따라 자동차가 시뮬레이션 주행을 수행하도록 제어하는 단계; 상기 자동차가 상기 시뮬레이션 주행을 수행하는 동안, 상기 자동차에 대한 데이터를 수집하는 단계; 상기 자동차로부터 수집된 데이터를 학습데이터에 반영하여 분석결과를 생성하는 단계; 및 상기 자동차에 대한 상기 시뮬레이션 주행을 반복하여 제어하여, 분석결과로부터 상기 제어설정을 수정하는 단계; 를 포함한다.
상기 제어설정을 생성하여 출력하는 단계는, 상기 시나리오에 대응하여 가속, 제동 및 조향에 대한 복수의 파라미터를 설정하고, 상기 복수의 파라미터에 대한 희망값을 기반으로 상기 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어설정을 생성하여 출력하는 단계는, 종방향 제어기를 통해 산출되는 가속 희망값을 기반으로 종방향 모델 매칭 제어기를 통해 가속에 대한 제어설정을 출력하고, 횡방향 제어기를 통해 산출되는 희망 조향각을 기반으로 횡방향 모델 매칭 제어기를 통해 조향에 대한 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어설정을 수정하는 단계는, 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 피드백으로 반영하여 새로운 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어설정을 수정하는 단계 후, 상기 제어설정에 따른 상기 자동차의 동작에 대한 데이터를 분석하여, 분석결과에 따른 수정데이터에 따라 시나리오를 수정하거나, 새로운 시나리오를 생성하는 단계를 더 포함한다.
상기 자동차에 대한 데이터를 수집하는 단계 후, 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 수신되는 데이터를 시나리오, 동작 상황 및 이상현상으로 분류하고, 딥러닝 기반으로 데이터를 처리하여, 학습데이터를 생성하는 단계; 를 더 포함한다.
일 측면에 따르면, 본 발명의 자동차 동작 테스트 장치 및 그 방법은, 자동차의 동작을 복수의 시나리오에 따라 제어하고, 시나리오에 따라 자동차 제어를 위한 복수의 파라미터 별로 그에 대응하는 결과데이터를 획득하여, 자동차 별로 자율 주행 시스템을 최적화 할 수 있다.
본 발명은 시나리오에 따라 자율 주행 시스템을 최적화함으로써, 복수의 자동차에 적용할 수 있고 새로운 자동차 모델에 적용하여 자동차 개발에 소요되는 비용과 시간을 절감할 수 있다.
본 발명은 시뮬레이션을 반복하여 자율 주행 시스템을 최적화함으로써, 보다 안정적인 자동차 주행 제어가 가능하고, 차량의 안전성을 향상시키는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 구성이 도시된 도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차의 구성이 간략하게 도시된 블럭도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 제어구성이 간략하게 도시된 블럭도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 가속 제어를 위한 구성이 간략하게 도시된 도이다.
도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 조향각 제어를 위한 구성이 간략하게 도시된 도이다
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치에 있어서 그 동작방법이 도시된 순서도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 설명하도록 한다.
이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 구성이 도시된 도이다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 자동차 동작 테스트 장치는 자동차(10)에 연결되어 시나리오(30)에 따라 자동차의 동작을 테스트하는 테스트 제어기(20)와 데이터베이스(40)를 포함한다.
자동차 동작 테스트 장치는 복수의 시나리오 및 그에 대한 파라미터 설정을 생성하여 각 시나리오(30)에 대한 데이터를 데이터베이스(40)에 저장한다.
자동차(10)는 테스트 제어기(20)와 연결되어 시나리오(30) 별로 동작을 수행한다. 자동차(10)는 동작을 감지하기 위한 복수의 센서와 복수의 카메라를 탑재한다.
테스트 제어기(20)는 시나리오별로 파라미터를 설정하여 자동차(10)를 제어하여 시나리오별 시뮬레이션을 수행한다. 테스트 제어기(20)는 시나리오별 제어를 통해 그에 대응하여 실제 자동차의 동작에 대한 데이터를 수집하여 분석하고, 이를 데이터베이스(DB)(40)에 저장한다.
테스트 제어기(20)는 복수의 시나리오를 적용하여 각 시나리오별 제어설정에 따라 자동차(10)를 제어하고, 복수의 센서 또는 카메라를 통해 자동차의 동작을 모니터링하고, 자동차 자체적으로 수집되는 데이터를 수신하여 이를 분석함으로써 시뮬레이션에 따른 자율 주행시스템을 최적화한다.
테스트 제어기(20)는 분석결과를 데이터베이스(DB)(40)에 저장하고, 자동차별 동작에 대한 데이터를 누적하여 통계를 산출하고, 학습을 통해 시뮬레이션을 수행함으로써 자동차 모델 별로 상이한 특성에 맞게 최적화를 수행할 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차의 구성이 간략하게 도시된 블럭도이다.
도 2에 도시되 바와 같이, 자동차(10)는 데이터부(180), 통신부(170), 구동부(130), 조향장치(140), 브레이크장치(150), 감지부(120), 그리고 동작전반을 제어하는 제어부(110)를 포함한다.
통신부(170)는 복수의 통신모듈을 포함하여, 차량 내부의 데이터 송수신을 위한 CAN통신은 물론, 블루투스 등의 근거리 통신, 외부 서버 등과의 연결을 위한 무선 통신을 수행한다.
통신부(170)는 테스트 제어기(20)와 유선 또는 무선으로 연결된다. 통신부(170)는 테스트 제어기(20)의 데이터를 제어부(110)로 인가하고, 제어부(110)의 제어명령에 따라 자동차의 데이터를 테스트 제어기(20)로 전송한다.
감지부(120)는 복수의 센서를 포함하여 차량의 상태를 감지한다.
속도감지부(121)는 차량의 주행 속도 및 주행거리를 감지하고, 위치감지부(123)는 차량의 현재 위치에 대한 위치정보를 감지한다.
위치감지부(123)는 GPS신호를 통해 위치정보를 감지하고, 경우에 따라 UWB를 통해 인접한 다른 대상으로부터 신호를 수신하여 위치를 산출할 수 있다.
장애물감지부(124)는 차량 주변에 위치하는 객체를 감지한다. 장애물감지부(124)는 차량으로부터 일정 거리 내에 위치하는 객체를 감지하고, 객체와의 거리를 측정한다. 장애물감지부(124)는 적외선, 자외선, 초음파, 라이더 및 레이저를 통해 객체를 감지할 수 있다.
카메라부(122)는 영상을 촬영하는 적어도 하나의 카메라(미도시)를 포함한다. 카메라부(122)는 차량의 전면부의 어느 일측 또는 전면유리에 인접하여 설치되어 전면의 주행방향을 촬영하고, 차량의 후미에 설치되어 후방 영상을 촬영할 수 있다. 또한, 카메라부(122)는 차량의 측면에 설치될 수 있다.
카메라부(122)는 복수의 카메라로부터 촬영되는 영상을 이용하여 차량 주변 360도에 대한 서라운드 뷰를 생성할 수 있다.
감지부(120)는 그 외 온도센서, 압력센서 등을 포함하여 자동차의 주행상태 및 차량 정보를 감지하여 제어부(110)로 인가한다.
데이터부(180)는 차량 제어를 위한 제어데이터와, 감지부(120)를 통해 감지되는 데이터, 통신부(170)를 통해 송수신되는 데이터, 촬영된 영상에 대한 데이터를 저장한다.
데이터부(180)는 시뮬레이션 중에 테스트 제어기(20)로부터 인가되는 제어설정을 저장하고, 시뮬레이션 중에 측정되는 데이터를 저장한다.
구동부(130)는 제어부(110)의 제어설정에 따라 엔진 또는 모터를 구동시켜 차량이 주행하도록 한다.
조향장치(140)는 스티어링 휠과 조향축 등을 포함하여, 제어부(110)의 제어명령에 따라 조향각을 조절하여 자율 주행에 따른 주행방향을 제어한다.
브레이크장치(150)는 주행 상황 및 제어부(110)의 제어명령에 대응하여 차량이 감속하거나 정차하도록 제동한다. 브레이크장치는 차량 정차 시 주차브레이크를 설정한다.
제어부(110)는 자율 주행시스템에 다른 데이터 및 프로그램을 포함한다.
제어부(110)는 감지부(120)를 통해 입력되는 데이터를 기반으로 차량의 주변에 대하여 도로정보, 주행환경, 교통신호 등을 인식하여 차량이 가속하거나 감속하고 또는 정차하도록 구동부(130) 및 브레이크장치(150)를 제어한다.
제어부(110)는 목적지까지의 경로를 설정하고 경로를 주행하는 동안 주행방향에 따른 조향각을 산출하여 조향장치를 제어한다(S140).
제어부(110)는 자동차의 상태에 대한 데이터를 데이터부(180)에 저장하고, 통신부를 통해 차량 내부의 각 부와 통신하며, 외부의 서버와 통신한다.
한편, 제어부(110)는 테스트 제어기(20)와 연결된 경우, 테스트 제어기(20)의 제어설정에 대응하여 각 부를 제어하며 시뮬레이션을 수행한다.
제어부(110)는 시나리오별로, 가속, 제동 및 조향에 대한 각 파라미터 별 입력신호에 대응하여 동작을 제어한다.
제어부(110)는 시뮬레이션 중에 감지부(120)를 통해 측정되는 데이터와, 각 부의 동작 상태에 대한 데이터를 수집하여 통신부(170)를 통해 테스트 제어기(20)로 인가한다.
경우에 따라 자동차(10)는 별도의 측정장치(미도시)와 연결될 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 제어구성이 간략하게 도시된 블럭도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 테스트 제어기(20)는 통신부(270), 데이터수집부(230), 시나리오제어부(220), 동작분석부(240), 데이터부(280), 학습부(250), 그리고 동작전반을 제어하는 단말제어부(210)를 포함한다.
시나리오제어부(220)는 복수의 시나리오 별로, 가속, 제동, 조향에 따른 복수의 파라미터를 설정하고 그에 대응하는 신호를 생성하여 통신부(270)를 통해 자동차로 전송한다.
시나리오제어부(220)는 시나리오별 상황에 대응하여 일정 시간 동안 신호를 생성하여 전송할 수 있다.
또한, 시나리오제어부(220)는 자동차의 동작에 대한 분석결과를 바탕으로 수정데이터에 따라 시나리오를 수정하거나, 새로운 시나리오를 생성한다.
데이터부(280)는 복수의 시나리오에 대한 정보, 자동차(10)로부터 수신되는 데이터, 별도의 측정장치로부터 수신되는 데이터가 저장된다.
통신부(270)는 자동차(10)와 유선 또는 무선통신방식으로 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(270)는 외부의 서버와 연결되어 시나리오를 수신하거나 수집된 데이터를 전송한다.
데이터 수집부(230)는 통신부(270)를 통해 자동차(10)로부터 데이터를 수신하고, 별도의 측정장치로부터 데이터를 수집한다.
데이터 수집부(230)는 수신되는 데이터를 시나리오별, 동작 상황 별, 이상현상별로 분류한다.
학습부(250)는 복수의 자동차에 대한 데이터를 누적하여 학습하고, 통계를 산출한다. 학습부(250)는 딥러닝 기반으로 데이터를 처리하여, 시나리오별, 자동차 모델 별, 상황별 학습데이터를 생성한다.
동작분석부(240)는 수집된 데이터를 분석하여 시나리오별 자동차의 데이터에 대응하여 각 자동차의 동작을 분석한다. 동작분석부(240)는 동일한 조건에서 하나의 시나리오에 대한 복수의 자동차의 동작에 대한 상이점 공통점을 분석하고, 자동차 모델 별 동작을 분석한다.
동작분석부(240)는 학습데이터를 기반으로 데이터를 분석하여 수정데이터를 생성한다.
단말제어부(210)는 시뮬레이션을 수행하기 위한 자동차(10)와의 연결상태를 판단하고, 각 시나리오별로 생성되는 신호가 통신부(270)를 통해 자동차(10)로 전송되도록 한다. 단말제어부(210)는 자동차(10)에 별도의 측정장치가 연결되는 경우, 측정장치의 동작을 제어한다.
단말제어부(210)는 시나리오별 분석결과, 자동차의 종류에 따른 분석결과를 생성하여, 구비되는 출력수단을 통해 출력하거나 통신부(270)를 통해 외부의 서버로 전송한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 가속 제어를 위한 구성이 간략하게 도시된 도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 테스트 제어기(20)는 시나리오에 따른 입력신호를 생성한다.
테스트 제어기(20)는 종방향 제어기를 통해 산출되는 가속 희망값을 기반으로 종방향 모델 매칭 제어기를 통해 가속에 대한 제어설정을 출력한다.
테스트 제어기(20)는 종방향 제어기(310)가 가속 희망값(320)을 종방향 모델 매칭 제어기(330)로 인가한다. 종방향 모델 매칭 제어기(330)는 가속 희망값(320)d을 기반으로, 피드백되는 결과값을 반영하여 제어 플랜트 모델(334)을 생성하여, 자동차(10)의 가속값을 제어설정으로써 출력한다.
테스트 제어기(20)는 출력된 가속값을 자동차(10)로 인가하고, 그에 대한 피드백을 수신하여 종방향 모델 매칭 제어기(330)에 적용함으로써 새로운 제어 플랜트 모델(334)을 생성하고, 그에 따른 새로운 가속값을 출력하는 것을 반복한다.
종방향 모델 매칭 제어기(330)는 가속 희망값(320)을 기반으로 가속에 대한 파라미터를 가산 또는 감산하고(331, 332, 333), 피드백되는 결과값을 적용하여(336, 335) 제어 플랜트 모델(334)을 생성함으로써 가속 설정을 출력한다.
자동차(10)는 가속 설정에 따라 동작하여 속도를 증가시키고, 그에 대한 데이터를 수집하여 테스트 제어기(20)로 인가한다.
도 5 는 본 발명의 일실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치의 조향각 제어를 위한 구성이 간략하게 도시된 도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 테스트 제어기(20)는 횡방향 제어기를 통해 산출되는 희망 조향각을 기반으로 횡방향 모델 매칭 제어기를 통해 조향에 대한 제어설정을 출력한다.
테스트 제어기(20)는 횡방향 제어기(350)를 통해 희망 조향각(360)을 횡방향 모델 매칭 제어기(370)로 인가하고, 그에 따라 자동차의 조향값을 제어설정으로 출력한다.
자동차(10)는 조향설정에 따라 조향장치(140)를 제어하고, 실제 변경되는 조향각에 대한 데이터를 측정하여 테스트 제어기(20)로 인가한다.
테스트 제어기(20)는 희망 조향각(360)과 자동차(10)로부터 피드백되는 조향각에 대한 데이터(376, 375)를 횡방향 모델 매칭 제어기(370)에 적용하여 피드백이 적용된 새로운 조향값을 출력한다.
횡방향 모델 매칭 제어기(370)는 입력되는 희망 조향각(360)을 가산 또는 감산하고(371, 372, 373) 일정 산술식에 따라 제어 플랜트 모델(374)을 생성한 후, 자동차에 대한 조향값을 출력한다.
이때 자동차의 조향값은 방향회전에 대한 요각속도(yaw rate)이다.
테스트 제어기(20)는 가속, 제동 및 조행에 대한 파라미터를 이와 같이 희망값을 바탕으로 제어설정을 출력하고, 피드백되는 데이터를 적용하여 새로운 제어설정을 출력하는 것을 반복한다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동차 동작 테스트 장치에 있어서 그 동작방법이 도시된 순서도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 테스트 제어기(20)는 테스트 시나리오를 선정하고(S410), 시나리오에 따른 제어설정을 출력한다(S420).
테스트 제어기(20)는 가속, 제동 및 조향에 대한 제어설정을 생성하여 자동차(10)로 전송한다(S430).
자동차(10)는 수신되는 제어설정에 따라 시나리오 주행(시뮬레이션)을 수행한다(S440).
테스트 제어기(20)는 자동차(10)가 설정에 따라 주행하는 중에 자동차의 상태 데이터를 측정하고(S450), 별도의 측정장치로부터 데이터를 수집한다(S460).
테스트 제어기(20)는 수집된 데이터는 분석하고(S470), 학습데이터에 반영하여(S480) 분석결과를 생성한다(S490).
테스트 제어기(20)는 시나리오에 따른 주행제어를 반복하면서 피드백되는 데이터를 적용하여 새로운 제어설정을 생성하여 자동차(10)로 인가하는 것을 반복한다.
테스트 제어기(20)는 시나리오별, 주행상황별, 자동차 모델 별로 데이터를 구분하여 시나리오별 데이터를 생성한다(S500).
테스트 제어기(20)는 생성된 데이터를 데이터베이스(40)에 저장하고, 하나의 시나리오에 대한 테스트가 완료되면 다음 시나리오에 따른 주행제어를 수행한다.
테스트 제어기(20)는 모든 테스트가 완료되면(S520), 최종 결과를 출력하고, 그에 대한 자동차의 제어설정을 최적화하여 자동차(10)에 적용하도록 한다.
따라서 자동차(10)는 시나리오에 따른 테스트를 반복하여 수행하고, 이를 반영하여 새로운 제어설정에 따라 시뮬레이션 하는 것을 반복함으로써, 자율 주행시스템을 최적화할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
10: 자동차 20: 테스트 제어기
30: 시나리오 40: 데이터베이스
110: 제어부 120: 감지부
140: 구동부 210: 단말제어부
220: 시나리오 제어부 240: 동작분석부
250: 학습부

Claims (11)

  1. 복수의 시나리오 중 어느 하나의 시나리오를 선택하여 상기 시나리오에 따른 제어설정을 자동차로 인가하고, 상기 자동차가 상기 제어설정을 기반으로 시뮬레이션 주행을 수행하도록 제어하는 테스트 제어기; 및
    상기 복수의 시나리오 및 상기 제어설정에 대한 데이터를 저장하는 데이터 베이스;를 포함하고,
    상기 테스트 제어기는, 상기 시뮬레이션 주행 중에 상기 자동차로부터 감지되는 데이터를 수집하여 학습모델을 기반으로 상기 자동차의 동작을 분석하고, 상기 자동차에 대한 제어설정을 수정하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 테스트 제어기는 가속, 제동 및 조향에 대한 복수의 파라미터를 설정하고, 희망값에 대한 제어설정을 출력하여 상기 자동차로 인가하며, 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 피드백으로 반영하여 새로운 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 테스트 제어기는 종방향 제어기를 통해 산출되는 가속 희망값을 기반으로 종방향 모델 매칭 제어기를 통해 가속에 대한 제어설정을 출력하고, 횡방향 제어기를 통해 산출되는 희망 조향각을 기반으로 횡방향 모델 매칭 제어기를 통해 조향에 대한 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 테스트 제어기는 상기 제어설정에 따른 상기 자동차의 동작에 대한 데이터를 분석하여, 분석결과에 따라 상기 시나리오를 수정하거나, 새로운 시나리오를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 테스트 제어기는 상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 시나리오, 동작 상황 및, 이상현상에 따라 분류하고, 딥러닝 기반으로 데이터를 처리하여, 학습데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치.
  6. 테스트 제어기가, 복수의 시나리오 중 테스트할 시나리오를 선정하고, 시나리오에 따라 가속, 제동 및 조향에 대한 제어설정을 생성하여 출력하는 단계;
    상기 제어설정에 따라 자동차가 시뮬레이션 주행을 수행하도록 제어하는 단계;
    상기 자동차가 상기 시뮬레이션 주행을 수행하는 동안, 상기 자동차에 대한 데이터를 수집하는 단계;
    상기 자동차로부터 수집된 데이터를 학습데이터에 반영하여 분석결과를 생성하는 단계; 및
    상기 자동차에 대한 상기 시뮬레이션 주행을 반복하여 제어하여, 분석결과로부터 상기 제어설정을 수정하는 단계; 를 포함하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어설정을 생성하여 출력하는 단계는,
    상기 시나리오에 대응하여 가속, 제동 및 조향에 대한 복수의 파라미터를 설정하고, 상기 복수의 파라미터에 대한 희망값을 기반으로 상기 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어설정을 생성하여 출력하는 단계는,
    종방향 제어기를 통해 산출되는 가속 희망값을 기반으로 종방향 모델 매칭 제어기를 통해 가속에 대한 제어설정을 출력하고,
    횡방향 제어기를 통해 산출되는 희망 조향각을 기반으로 횡방향 모델 매칭 제어기를 통해 조향에 대한 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어설정을 수정하는 단계는,
    상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 피드백으로 반영하여 새로운 제어설정을 출력하는 것을 특징으로 하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 제어설정을 수정하는 단계 후,
    상기 제어설정에 따른 상기 자동차의 동작에 대한 데이터를 분석하여, 분석결과에 따른 수정데이터에 따라 시나리오를 수정하거나, 새로운 시나리오를 생성하는 단계를 더 포함하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
  11. 제 6 항에 있어서,
    상기 자동차에 대한 데이터를 수집하는 단계 후,
    상기 자동차로부터 수집되는 데이터를 수신되는 데이터를 시나리오, 동작 상황 및 이상현상으로 분류하고, 딥러닝 기반으로 데이터를 처리하여, 학습데이터를 생성하는 단계; 를 더 포함하는 자동차 동작 테스트 장치의 동작방법.
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KR20200095381A (ko) 2019-01-31 2020-08-10 주식회사 스트라드비젼 자율 주행 차량의 사용자에게 캘리브레이션된 맞춤형 및 적응형 딥러닝 모델을 제공하는 방법 및 장치
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