KR20230069906A

KR20230069906A - 개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량

Info

Publication number: KR20230069906A
Application number: KR1020237004841A
Authority: KR
Inventors: 청쥔 순; 리롱 펑; 푸광 다이
Original assignee: 그레이트 월 모터 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2020-08-18
Filing date: 2021-08-17
Publication date: 2023-05-19
Also published as: EP4201773A4; CN114074663B; WO2022037553A1; JP2023538314A; CN114074663A; EP4201773A1

Abstract

개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량으로서, 개인화 운전 모드 설정 방법은, 차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 단계(S11); 및 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 개인화 정보를 처리하여, 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 차량의 제어 파라미터인 단계(S12)를 포함한다. 개인화 운전 모드 설정 방법은 사용자에게 기존의 고정 운전 모드와 구별되는 차량 운전 경험을 제공하고, 상이한 사용자의 실제 운전 요구를 충족시키며, 사용자의 운전 경험을 향상시킬 수 있다.

Description

개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량

관련 출원의 상호 참조

본 발명은 2020년 08월 18일에 중국특허청에 제출되고, 출원번호가 202010833415.2이며, 명칭이 "개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량"인 중국특허출원의 우선권을 주장하는 바, 그 모든 내용은 참조로서 본 발명에 인용된다.

본 발명은 차량 기술분야에 관한 것으로, 특히 개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량에 관한 것이다.

기존 차량은 일반적으로 스포츠 모드, 표준 모드, 경제 모드 등과 같은 몇 가지 고정된 운전 모드를 제공하며, 각 모드에는 상응한 운전 제어 파라미터가 구비되고, 사용자가 특정 운전 모드를 선택하면 VCU(Vehicle Control Unit, 차량 제어기)는 그 모드에서 대응되는 운전 제어 파라미터를 사용하여 각 시스템의 기능을 조정하여 사용자에게 그 모드의 운전 성능(performance)을 제공한다.

그러나 차량의 사용자군은 더 복잡하고 사용 시나리오도 다양하여 사용자마다 운전 요구가 다르지만, 관련 기술에서는 몇 가지 고정된 운전 모드만 제공할 수 있고 사용자는 고유한 몇 가지 운전 모드 중에서만 선택할 수 있으므로, 최적의 운전 경험 또는 성능을 달성하기 위해 자신에게 적합한 운전 모드를 찾기 어렵다.

본 발명은 선행기술에서 차량이 제공하는 운전 모드가 제한적이고, 각 사용자의 운전 요구를 충족시킬 수 없어 사용자의 운전 경험 또는 성능을 저하시키는 문제를 해결하기 위해 개인화 운전 모드 설정 방법, 시스템 및 차량을 제공한다.

상기 문제를 해결하기 위해 본 발명은 다음과 같이 구현된다.

제1 양태에서, 본 발명은 차량에 설치된 차량 제어기에 적용되는 개인화 운전 모드 설정 방법을 제공하고, 상기 방법은,

차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 단계; 및

상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터인 단계를 포함한다.

선택적으로, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 상기 단계는,

사용자가 이력 개인화 정보에 대한 선택 동작을 트리거한 것으로 검출될 경우, 자체적으로 사전 저장된 상기 이력 개인화 정보를 획득하는 단계;

클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 새로 추가된 개인화 정보는 사용자가 이동 단말기에 입력한 후 상기 클라우드에 송신되어 저장되는 것인 단계;

개인화 정보 큐알코드를 식별하여, 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 개인화 정보 큐알코드는 사용자가 이동 단말기에 입력한 개인화 정보에 따라 생성되는 것인 단계; 및

사용자가 상기 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에 입력한 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하는 단계 중 어느 하나를 포함한다.

선택적으로, 상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계는,

상기 개인화 정보가 이력 개인화 정보인 경우, 사전 저장된 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 획득하는 단계를 포함한다.

상기 개인화 정보가 새로 추가된 개인화 정보인 경우, 상기 새로 추가된 개인화 정보에 대해 특징 추출을 수행하여, 제1 특징 데이터를 획득하는 단계;

기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제1 특징 데이터를 변환하여, 제1 개인화 인자를 획득하는 단계; 및

상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 상기 단계는,

상기 제1 개인화 인자에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성하는 단계;

상기 초기 물리적 특성 파라미터에 대해 회귀 처리를 수행하여, 표준 물리적 특성 파라미터를 얻는 단계; 및

상기 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라, 상기 표준 물리적 특성 파라미터를 조정하여, 상기 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,

상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 구축하는 단계; 및

상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 이력 개인화 정보로서 저장하는 단계를 더 포함한다.

사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 단계;

상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하는 단계;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하는 단계; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제2 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함한다.

사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하는 단계;

상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하는 단계;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하는 단계; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제3 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함한다.

사용자의 개인화 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 단계;

상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하는 단계;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하고, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하는 단계; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자 및 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제4 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함한다.

제2 양태에서, 본 발명은 차량에 설치된 차량 제어기에 적용되는 개인화 운전 모드 설정 시스템을 제공하고, 상기 시스템은,

차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하기 위한 제1 획득 모듈; 및

상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터인 제1 생성 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 획득 모듈은,

사용자가 이력 개인화 정보에 대한 선택 동작을 트리거한 것으로 검출될 경우, 자체적으로 사전 저장된 상기 이력 개인화 정보를 획득하기 위한 제1 획득 서브 모듈;

클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 새로 추가된 개인화 정보는 사용자가 이동 단말기에 입력한 후 상기 클라우드에 송신되어 저장되는 것인 제2 획득 서브 모듈;

개인화 정보 큐알코드를 식별하여, 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 개인화 정보 큐알코드는 사용자가 이동 단말기에 입력한 개인화 정보에 따라 생성되는 것인 제3 획득 서브 모듈; 및

사용자가 상기 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에 입력한 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하기 위한 제4 획득 서브 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 생성 모듈은,

상기 개인화 정보가 이력 개인화 정보인 경우, 사전 저장된 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 획득하기 위한 제5 획득 서브 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 생성 모듈은,

상기 개인화 정보가 새로 추가된 개인화 정보인 경우, 상기 새로 추가된 개인화 정보에 대해 특징 추출을 수행하여, 제1 특징 데이터를 획득하기 위한 제1 특징 추출 서브 모듈;

기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제1 특징 데이터를 변환하여, 제1 개인화 인자를 획득하기 위한 제1 변환 서브 모듈; 및

상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하기 위한 생성 서브 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 생성 서브 모듈은,

상기 제1 개인화 인자에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성하기 위한 제1 생성 서브 유닛;

상기 초기 물리적 특성 파라미터에 대해 회귀 처리를 수행하여, 표준 물리적 특성 파라미터를 얻기 위한 회귀 처리 서브 유닛; 및

상기 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라, 상기 표준 물리적 특성 파라미터를 조정하여, 상기 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하기 위한 조정 서브 유닛을 포함한다.

선택적으로, 상기 시스템은,

상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 구축하기 위한 구축 모듈; 및

상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 이력 개인화 정보로서 저장하기 위한 저장 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 시스템은,

사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 제2 획득 모듈;

상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하기 위한 제1 특징 추출 모듈;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하기 위한 제1 변환 모듈; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제2 타깃 제어 파라미터를 생성하기 위한 제2 생성 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 시스템은,

사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하기 위한 제3 획득 모듈;

상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하기 위한 제2 특징 추출 모듈;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하기 위한 제2 변환 모듈; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제3 타깃 제어 파라미터를 생성하기 위한 제3 생성 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 시스템은,

사용자의 개인화 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 제4 획득 모듈;

상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하기 위한 제3 특징 추출 모듈;

상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하고, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하기 위한 제3 변환 모듈; 및

상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자 및 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제4 타깃 제어 파라미터를 생성하기 위한 제4 생성 모듈을 더 포함한다.

제3 양태에서, 본 발명은 본 발명의 제2 양태에 따른 개인화 운전 모드 설정 시스템을 포함하는 차량을 제공한다.

선행기술과 비교하여, 본 발명은 하기와 같은 이점을 포함한다.

본 발명의 실시예에서, 차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 차량 제어기는 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하고, 사용자가 설정한 개인화 정보 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있으므로, 한편으로, 본 출원은 차량에 개인화 운전 모드를 새로 추가하여, 사용자에게 기존의 고정 운전 모드와 구별되는 차량 운전 경험을 제공할 수 있고, 다른 한편으로, 개인화 운전 모드의 타깃 제어 파라미터는 사용자가 설정한 개인화 정보에 따라 생성되므로, 상이한 사용자의 실제 운전 요구를 충족시키고, 사용자의 운전 경험을 향상시킬 수 있다.

위의 설명은 본 발명의 기술적 해결수단에 대한 개요에 불과하며, 본 발명의 기술적 수단을 보다 명확하게 이해하기 위하여 명세서의 내용에 따라 실시할 수 있으며, 본 발명의 상기 및 기타 목적, 특징 및 이점이 보다 명백하고 이해하기 쉽게 하기 위해, 본 발명의 구체적인 실시형태를 아래에 열거한다.

본 발명의 실시예 또는 관련 기술의 기술적 해결수단을 보다 명확하게 설명하기 위해, 이하에서는 실시예 또는 관련 기술의 설명에 사용되어야 하는 도면을 간략하게 소개한다. 아래에서 설명되는 도면은 본 발명의 일부 실시예이며, 당업자는 또한 어떠한 창의적인 노력 없이 이들 도면에 따라 다른 도면을 얻을 수 있음은 물론이다.
도 1은 본 발명의 실시예에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 방법의 단계 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 방법의 흐름 모식도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 시스템의 구조 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 처리 기기의 블록도를 예시적으로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 코드를 보유 또는 운반하기 위한 저장 유닛을 예시적으로 도시한 것이다.

본 발명의 상기 목적, 특징 및 이점을 보다 명백하고 이해하기 쉽게 하기 위해, 아래에서는 첨부된 도면 및 구체적인 실시형태를 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명한다.

관련 기술에서 차량은 몇 가지 고정된 운전 모드만 제공할 수 있고 사용자는 고유한 몇 가지 운전 모드 중에서만 선택할 수 있으므로, 최적의 운전 경험 또는 성능을 달성하기 위해 자신에게 적합한 운전 모드를 찾기 어려운 기술적 과제에 대해, 하기와 같은 본 발명의 실시예의 핵심 사상을 제안한다. 사용자에게 개인화 정보 설정 기능을 제공하고, 차량 제어기는 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라 사용자가 설정한 개인화 정보를 처리하여, 차량 제어기의 제어 파라미터를 생성할 수 있므로, 차량 제어기는 사용자의 실제 요구에 따라 대응되는 운전 모드를 생성하여, 상이한 사용자의 상이한 요구를 충족시키고, 사용자의 운전 경험 또는 성능을 향상시킬 수 있다.

도 1을 참조하면, 도 1은 본 발명의 일 실시예에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 방법의 흐름도이고, 그 개인화 운전 모드 설정 방법은 차량에 설치된 차량 제어기에 적용될 수 있다.

본 실시예에서, 차량 총괄 제어기라고도 하는 차량 제어기(Vehicle Control Unit, VCU)는 자동차의 핵심 부품으로, 자동차의 안전하고, 안정적이며 신뢰적인 작동에 중요한 역할을 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 그 방법은 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.

단계 11에서, 차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득한다.

본 실시예에서, 맞춤형 운전 모드라고도 하는 개인화 운전 모드는 차량에 자체적으로 구비된 기존의 운전 모드 이외에, 사용자가 개인의 실제 요구에 따라 상이한 개인화 파라미터를 입력하여 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있는 운전 모드를 의미한다.

개인화 정보는 사용자가 설정한 개인화 파라미터의 집합을 의미하고, 일반적으로, 상이한 사용자의 개인화 정보는 상이하므로, 상이한 개인화 정보에 따라 다양한 개인화 운전 모드를 얻을 수 있다. 예시적으로, 개인화 정보는 개인의 기본 생리학적 차이, 개인의 성격 차이, 개인의 차량 사용 환경 차이, 개인의 느낌 차이 등 정보를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 여기서, 개인의 기본 생리학적 차이는 또한 성별, 연령대, 체형(장신, 단신, 표준), 체중(무거움, 가벼움, 표준) 등으로 세분화할 수 있고, 개인의 성격 차이는 또한 운전 스타일(스포츠, 편안함, 에너지 절약 등)로 세분화할 수 있으며, 개인의 차량 사용 환경 차이는 또한 교통 여건(시내, 교외, 고속도로 등), 도시 지형(고원, 산지, 평지 등), 지역(고온지, 고랭지, 표준) 등으로 세분화할 수 있고, 개인의 느낌 차이는 운전 경험 피드백(액셀 응답 속도, 에너지 회복 강도 등)으로 세분화할 수 있다.

일반적으로 차량은 스포츠 모드, 표준 모드, 경제 모드 등과 같은 몇 가지 기존의 운전 모드를 구비할 수 있고, 이 몇 가지 운전 모드는 자동차를 설계 및 제조할 때 대응되는 제어 파라미터를 구비한다. 본 실시예는 기존의 운전 모드의 기초상에서 개인화 운전 모드를 새로 추가한다.

구체적인 구현에서, 사용자는 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에서 개인화 운전 모드를 시작하도록 선택할 수 있고, 이때, 차량 제어기는 사용자의 시작 동작을 검출할 수 있으며, 개인화 운전 모드를 시작한 후, 사용자는 개인화 정보를 설정하고, 이때, 차량 제어기는 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득할 수 있다. 설명해야 할 것은, 본 실시예에서는 사용자가 개인화 운전 모드를 시작하는 방법과, 차량이 개인화 운전 모드의 시작을 감지하는 방법에 대해 한정하지 않는다.

단계 S12에서, 상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성한다.

여기서, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터이다.

본 실시예에서, 개인화 정보는 상이한 정보 유형을 구비하고, 차량 제어기는 개인화 정보의 유형을 분별할 수 있으며, 차량 제어기의 내부 메모리에는 또한 정보 처리 전략이 사전 구성되어 있고, 상이한 유형의 개인화 정보는 대응되는 상이한 정보 처리 전략이 있다.

따라서, 구체적인 구현에서, 차량 제어기는 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득한 후, 먼저 개인화 정보의 유형을 결정한 다음, 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라 개인화 정보 유형에 대응되는 정보 처리 전략을 선택하여, 개인화 정보를 처리함으로써, 개인화 운전 모드에서 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하고, 차량 제어기는 타깃 제어 파라미터를 사용하여 차량을 제어함으로써, 차량의 각 시스템 기능을 조정할 수 있다.

본 실시예에서, 차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 차량 제어기는 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하고, 사용자가 설정한 개인화 정보 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있으므로, 한편으로, 본 출원은 차량에 개인화 운전 모드를 새로 추가하여, 사용자에게 기존의 고정 운전 모드와 구별되는 차량 운전 경험을 제공할 수 있고, 다른 한편으로, 개인화 운전 모드의 타깃 제어 파라미터는 사용자가 설정한 개인화 정보에 따라 생성되므로, 상이한 사용자의 실제 운전 요구를 충족시키고, 사용자의 운전 경험을 향상시킬 수 있다.

일 실시형태에서, 사용자가 설정한 개인화 정보는 두 가지를 포함할 수 있는 바, 하나는 사용자가 이전에 설정한 개인화 정보로 이력 개인화 정보라고도 하며, 이력 개인화 정보는 차량 제어기의 내부 메모리에 사전 저장되고, 다른 하나는 사용자가 개인화 운전 모드를 시작한 후, 처음으로 차량 제어기에 입력하고, 그 다음 차량 제어기에 의해 획득된 개인화 정보로, 새로 추가된 개인화 정보라고도 한다.

상술한 실시예와 결합하여, 본 출원의 다른 실시형태에서, 상기 단계 S11에서, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 단계는 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.

단계 S11A에서, 사용자가 이력 개인화 정보에 대한 선택 동작을 트리거한 것으로 검출될 경우, 자체적으로 사전 저장된 상기 이력 개인화 정보를 획득한다.

본 실시예에서, 사용자의 개인화 정보 설정 동작은 차량 제어기의 내부 메모리로부터 사전 저장된 이력 개인화 정보를 선택하는 동작일 수 있고, 다시 말해서, 차량 제어기는 사용자가 이전에 설정한 개인화 정보를 사전 저장하여, 사용자가 나중에 개인화 운전 모드를 다시 시작할 때 사용자가 차량 제어기에 다시 입력할 필요 없이 내부 메모리로부터 직접 선택할 수 있어, 사용자의 개인화 정보 설정 단계를 단순화할 수 있다.

구체적인 구현에서, 사용자는 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에서 개인화 운전 모드를 시작한 후, 사용자는 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에서 개인화 정보 새로 입력 옵션을 계속 선택하거나, 이력 개인화 정보 옵션을 직접 선택할 수 있으며, 이력 개인화 정보 옵션을 선택하면, 저장된 이력 개인화 0정보를 사용자가 선택하도록 제공할 수 있다. 설명해야 할 것은, 차량 제어기의 내부 메모리 중의 이력 개인화 정보의 개수는 복수 개일 수 있고, 다시 말해서, 동일한 사용자 또는 상이한 사용자의 상이한 운전 환경 또는 운전 요구 하의 이력 개인화 정보를 저장하여, 사용자의 다양한 요구를 충족시킬 수 있다. 상이한 이력 개인화 정보는 상이한 식별자를 구비하는데, 그 식별자는 사용자 이름일 수 있고, 이력 개인화 정보 저장 시간, 개인화 정보 도입과 같은 사용자 이력 정보를 고유하게 식별할 수 있는 다른 식별자일 수도 있다.

이 기초상에서, 차량 제어기는 상기 단계 S12를 수행할 때 구체적으로, 상기 개인화 정보가 이력 개인화 정보인 경우, 사전 저장된 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서, 차량 제어기에 이력 개인화 정보가 저장되어 있으면, 사용자가 이전에 개인화 운전 모드를 시작했던 것으로 설명할 수 있으므로, 차량 제어기의 내부 메모리에는 대응되는 타깃 제어 파라미터가 저장될 수도 있고, 즉, 차량 제어기에는 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계가 사전 저장될 수 있다. 이와 같이, 사용자가 구체적인 이력 개인화 정보를 선택한 후, 차량 제어기는 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 사용자가 선택한 이력 개인화 정보와 매칭되거나 대응되는 타깃 제어 파라미터를 직접 획득할 수 있다. 다시 말해서, 사용자가 이력 개인화 정보에 대한 선택 동작을 트리거할 경우, 정보 처리 전략은 하기와 같은 바, 사전 저장된 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 직접 획득한다.

본 실시예의 방법을 채택하면, 동일한 사용자의 동일한 요구에 대해, 사용자는 개인화 운전 모드를 시작하고 개인화 정보를 설정할 때마다, 차량 제어기에 개인화 정보를 반복적으로 입력할 필요 없이, 이력 개인화 정보를 직접 선택할 수 있어, 사용자 동작 단계를 단순화하고, 이력 개인화 정보를 획득한 후 차량 제어기는 개인화 정보에 따라 타깃 제어 파라미터를 다시 계산할 필요 없이 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 직접 획득할 수 있으므로, 차량 제어기의 계산 과정도 단순화하여, 차량 제어기가 타깃 제어 파라미터를 획득하는 시간이 단축된다.

상술한 실시예와 결합하여, 본 출원의 또 다른 실시형태에서, 사용자는 처음으로 특정 개인화 정보를 설정할 수 있으며, 이때, 상기 단계 S11에서, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 단계는 구체적으로 하기 단계 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

단계 S11B에서, 클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 획득하고, 상기 새로 추가된 개인화 정보는 사용자가 이동 단말기에 입력한 후 상기 클라우드에 송신되어 저장되는 것이다.

단계 S11C에서, 개인화 정보 큐알코드를 식별하여, 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하고, 상기 개인화 정보 큐알코드는 사용자가 이동 단말기에 입력한 개인화 정보에 따라 생성되는 것이다.

단계 S11D에서, 사용자가 상기 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에 입력한 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득한다.

사용자가 처음으로 특정 개인화 정보를 설정하는 경우, 본 실시예는 차량 제어기가 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 다른 세 가지 방식을 제공한다. 구체적으로, 첫 번째 방식은 클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 직접 획득하는 것이고, 두 번째 방식은 개인화 정보 큐알코드를 식별하는 방식으로 새로 추가된 개인화 정보를 획득하는 것이며, 세 번째 방식은 사용자가 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에 입력한 새로 추가된 개인화 정보를 직접 획득하는 것이다.

구체적으로, 첫 번째 방식의 경우, 차량에는 또한 T-BOX(Telematics BOX, 차량 탑재 무선 단말기)가 설치되어, 차량이 클라우드 서버와 통신하고, 클라우드 서버에서 송신되는 메시지를 수신하며, 클라우드 서버에 메시지를 송신하도록 할 수 있다.

구체적인 구현에서, 사용자는 이동 단말기(휴대폰, pad, 노트북 컴퓨터, 웨어러블 스마트 기기 등을 포함하지만 이에 한정되지 않음)를 사용하여 APP를 다운로드하고, 계정을 등록하고 차량을 바인딩한 후 APP에 개인화 정보를 직접 기록하며, 이동 단말기의 APP를 통해 사용자가 기록한 개인화 정보를 클라우드 서버에 송신하여 저장할 수 있으므로, 사용자는 차량을 바인딩한 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에서 개인화 정보 새로 입력 옵션을 선택한 후, 그 차량이 네트워크 연결 상태에 있으면, T-BOX를 통해 클라우드 서버에 저장된 개인화 정보를 차량 제어기에 직접 동기화할 수 있다.

구체적으로, 두 번째 방식의 경우, 일부 차량에 T-BOX가 설치되지 않았거나 T-BOX 기능이 손상되었거나 T-BOX를 설치했지만 차량이 네트워크에 정상적으로 연결될 수 없는 경우를 감안하여, 이때, 차량은 T-BOX를 통해 클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 획득하는 방식을 채택할 수 없으므로, 이 경우, 차량에 큐알코드 식별 장치를 설치할 수 있다.

구체적인 구현에서, 사용자는 이동 단말기(휴대폰, pad, 노트북 컴퓨터 등일 수 있음)를 사용하여 APP를 다운로드하고, APP에 개인화 정보를 직접 기록하여, 이동 단말기의 APP에서 제공하는 큐알코드 생성 기능을 사용하여, 사용자가 기록한 개인화 정보로 개인화 정보 큐알코드를 생성한 다음 생성된 개인화 정보 큐알코드를 차량의 큐알코드 식별 장치에 제공하여 식별함으로써, 차량 제어기가 개인화 정보를 획득하도록 할 수 있다.

구체적으로, 세 번째 방식의 경우, 사용자가 개인화 운전 모드를 시작한 후, 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에서 개인화 정보 기록 인터페이스를 직접 제공할 수 있으므로, 사용자는 그 인터페이스에 새로 추가된 개인화 정보를 직접 입력할 수 있다. 앞의 두 가지 개인화 정보 기록 방식에 비해, 세 번째 개인화 정보 기록 방식은 사용자가 모든 개인화 정보를 일시적으로 기록해야 하므로 더 많은 시간이 소요된다.

차량 제어기가 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 첫 번째 방식을 채택하면, 사용자는 개인화 정보를 언제 어디서나 원격으로 설정할 수 있어, 차량의 개인화 운전 모드가 시작된 후 개인화 정보를 직접 획득할 수 있고, 개인화 정보를 일시적으로 기록하는 데 소요되는 시간을 단축하는데, 전제 조건은 차량이 네트워크 연결 상태에 있어야 하며; 차량 제어기가 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 두 번째 방식을 채택하면, 마찬가지로 사용자는 개인화 정보를 언제 어디서나 원격으로 설정할 수 있고, 큐알코드 식별 장치를 통해 개인화 정보 큐알코드를 식별하기만 하면 되며, 마찬가지로 개인화 정보를 일시적으로 기록하는 데 소요되는 시간를 단축할 수 있고; 차량 제어기가 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 세 번째 방식을 채택하면, 사용자가 모든 개인화 정보를 일시적으로 기록해야 하므로, 개인화 정보를 일시적으로 기록하는 데 소요되는 시간이 늘어난다. 요약하면, 사용자가 처음으로 특정 개인화 정보를 설정할 경우, 본 발명은 다양한 개인화 정보 설정 방식을 제공하여, 개인화 정보 설정의 유연성을 향상시킬 수 있다.

일 실시형태에서, 차량에는 또한 HUT(Head Unit, 호스트)가 설정되고, T-BOX는 클라우드 서버에 저장된 개인화 정보를 먼저 HUT에 동기화하거나, 큐알코드 식별 장치에 의해 식별된 개인화 정보를 먼저 HUT에 동기화하거나, 사용자가 HUT 인터페이스에 개인화 정보를 입력하고, HUT가 새로 추가된 개인화 정보를 획득한 후, 새로 추가된 개인화 정보를 CAN 메시지 형태로 차량 제어기에 송신한다.

상술한 실시예와 결합하여, 사용자가 처음으로 특정 개인화 정보를 설정할 경우, 차량 제어기가 상기 단계 S12를 수행할 때 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.

단계 S12A에서, 상기 개인화 정보가 새로 추가된 개인화 정보인 경우, 상기 새로 추가된 개인화 정보에 대해 특징 추출을 수행하여, 제1 특징 데이터를 획득한다.

본 실시예에서, 사용자가 처음으로 특정 개인화 정보를 설정한 경우, 즉 차량 제어기에 의해 획득된 개인화 정보가 새로 추가된 개인화 정보이면, 사용자가 이전에 개인화 운전 모드를 시작하지 않았거나, 개인화 운전 모드를 시작했지만, 그 개인화 정보를 설정하지 않은 것으로 설명할 수 있으므로, 차량 제어기의 내부 메모리에는 대응되는 타깃 제어 파라미터가 저장되지 않는다.

개인화 정보는 사용자가 자신의 운전 요구에 따라 기록한 것이고 사용자와 관련된 데이터이며 타깃 제어 파라미터로 직접 표현할 수 없으므로, 먼저 개인화 정보에 대해 특징 추출을 수행하여, 제1 특징 데이터를 획득하여, 개인화 정보를 차량 제어기가 식별할 수 있는 타깃 제어 파라미터로 변환시켜야 한다. 여기서, 제1 특징 데이터는 수열의 형태로 표현될 수 있고, 개인화 정보 중의 각 항목은 수열의 행에 각각 대응될 수 있다.

단계 S12B에서, 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제1 특징 데이터를 변환하여, 제1 개인화 인자를 획득한다.

본 실시예에서, 기설정 변환 규칙은 설계자의 오랜 경험과 실험 데이터에 따라 얻어진 것으로, 기설정 변환 규칙은 변환 행렬의 형태이거나 교정 변환 테이블의 형태일 수 있고, 본 출원은 기설정 변환 규칙의 내용을 한정하지 않는다.

따라서, 구체적인 구현에서, 변환 행렬 또는 교정 변환 테이블을 사용하여 제1 특징 데이터를 변환함으로써, 제1 개인화 인자를 획득할 수 있으며, 제1 개인화 인자는 마찬가지로 사용자 관련 데이터만 반영할 수 있고, 차량에 의해 직접 식별될 수 없다.

단계 S12C에서, 상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한다.

본 실시예에서, 제1 개인화 인자를 획득한 후, 차량 제어기는 제1 개인화 인자에 따라, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있다.

이 밖에, 차량마다 객관적인 물리적 파라미터 범위 제한이 있고, 즉, 각각의 차량의 제어 파라미터 범위가 무제한으로 선택될 수 없다는 점을 감안하여, 제1 개인화 인자에 따라 생성된 제1 타깃 제어 파라미터는 반드시 차량의 물리적 파라미터 범위 내에 있어야 하므로, 일 실시형태에서, 상기 단계 S12C는 구체적으로 하기 단계를 포함할 수 있다.

단계 S12C1에서, 상기 제1 개인화 인자에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성한다.

단계 S12C2에서, 상기 초기 물리적 특성 파라미터에 대해 회귀 처리를 수행하여, 표준 물리적 특성 파라미터를 얻는다.

단계 S12C3에서, 상기 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라, 상기 표준 물리적 특성 파라미터를 조정하여, 상기 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한다.

본 실시예에서, 초기 물리적 특성 파라미터는 제1 개인화 인자에 따라 직접 생성되고 차량의 물리적 기능에 허용되는 물리적 특성 파라미터를 의미하며, 예를 들어, 모터에서 발생한 토크, 가속 페달의 개방도, 크리핑(creeping) 속도, 에너지 회수 강도 등이다. 제1 개인화 인자에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성하는 단계의 구체적인 과정은 관련 기술에서 기존의 운전 모드 설계 과정에서 개인화 인자의 물리적 특성 파라미터 생성 과정을 참조할 수 있고, 여기서는 구체적으로 설명하지 않는다.

이 밖에, 제1 개인화 인자에 따라 생성된 초기 물리적 특성 파라미터가 반드시 합리적이거나 효과적인 것이 아닌 점을 감안하여, 초기 물리적 특성 파라미터의 유효성 또는 합리성을 검증해야하고, 즉 초기 물리적 특성 파라미터에 대해 회귀 처리를 수행하여, 표준 물리적 특성 파라미터를 얻는다.

표준 물리적 특성 파라미터를 얻은 후, 차량마다 객관적인 물리적 파라미터 범위 제한이 있는 것을 감안하여, 마지막으로 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라 다시 조정하여, 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한다. 이때의 제1 타깃 제어 파라미터는 차량의 물리적 파라미터에 의해 허용될 수 있을 뿐만 아니라 합리적이고 효과적이며, 차량의 물리적 파라미터 범위 제한에도 부합되므로, 개인화 운전 모드에서 차량의 제어 파라미터로 사용할 수 있다.

일 실시형태에서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한 후, 본 실시예의 개인화 운전 모드 설정 방법은 하기 단계를 더 포함할 수 있다.

단계 S12D에서, 상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 구축한다.

단계 S12E에서, 상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 이력 개인화 정보로서 저장한다.

본 실시예에서, 차량 제어기는 매번 새로 추가된 개인화 정보를 획득하고 새로 추가된 개인화 정보에 따라 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한 후, 모두 그 새로 추가된 개인화 정보와 대응되는 제1 타깃 제어 파라미터를 연관시키기고 저장할 수 있으며, 즉 새로 추가된 개인화 정보와 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 구축하고, 새로 추가된 개인화 정보와 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 이력 개인화 정보로서 저장한다. 이와 같이, 이력 개인화 정보를 기록하고 완성하여, 후속 동일한 사용자가 동일한 운전 요구가 있을 경우, 그 이력 개인화 정보를 직접 선택하여, 차량 제어기가 타깃 제어 파라미터를 직접 출력할 수 있으므로, 사용자가 개인화 운전 모드를 사용하는 과정을 단순화한다.

이 밖에, 새로 추가된 개인화 정보가 모두 사용자가 기설정 항목에 따라 입력한 개인화 정보인 점을 감안하여, 예를 들어, 운전 스타일 항목에서, 사용자가 컴포트 모드를 기록하면, 일반적으로 기설정 항목에 비교적 광범위한 내용이 기록됨을 알 수 있고, 따라서 반영된 데이터는 종종 제한적이며, 사용자의 실제 운전 행위 또는 습관을 정확하게 반영할 수 없으므로, 사용자의 실제 운전 행위 또는 습관을 보다 정확하게 반영하기 위해, 일 실시형태에서, 단계 S12C에서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한 후, 본 출원의 개인화 운전 모드 설정 방법은 하기 단계를 더 포함할 수 있다.

단계 S131A에서, 사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 획득한다.

여기서, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터이다. 예를 들어 운전 행위 성능일 수 있는 바, 사용자가 습관적으로 사용하는 액셀 페달 범위가 50~80km/h이거나, 운전 과정에서 사용자가 습관적으로 에어컨을 2단으로 설정하는 것이다.

본 실시예에서, 차량 제어기가 제1 제어 파라미터를 생성한 후, 제1 타깃 제어 파라미터에 따라 차량의 각 시스템 기능을 조정하여, 개인화 모드에서 차량이 작동될 때, 사용자는 개인화 모드에서 차량을 운전할 수 있다. 개인화 모드에서 차량을 운전하는 과정에서, 사용자가 운전 행위 데이터를 생성하므로, 차량 제어기는 사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 획득할 수 있다.

단계 S131B에서, 상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득한다.

그 단계 S131B의 과정은 단계 S12A의 과정과 유사하며, 관련 과정은 단계 S12A의 설명을 참조할 수 있다.

단계 S131C에서, 상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득한다.

마찬가지로, 그 단계 S131C의 과정은 단계 S12BA의 과정과 유사하며, 관련 과정은 단계 S12B의 설명을 참조할 수 있다.

단계 S131D에서, 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제2 타깃 제어 파라미터를 획득한다.

본 실시예에서, 제1 개인화 인자는 사용자가 기록한 개인화 정보에 따라 생성되고, 제2 개인화 인자는 개인화 운전 모드에서 사용에 의해 생성된 운전 행위 데이터에 따라 생성되므로, 이 두 개인화 인자는 상이한 가중치에 대응될 수 있고, 따라서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성할 경우, 제1 개인화 인자와 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계를 사전 설정한 다음, 제1 개인화 인자, 제2 개인화 인자, 및 제1 개인화 인자와 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라 융합 인자를 결정하고, 마지막으로 융합 인자에 따라 차량 제어기의 제2 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있다.

예시적으로, 제1 개인화 인자(Z1)와 제2 개인화 인자(Z2) 사이의 기설정 비례 관계는 2:1일 수 있고, 이때 융합 인자(Z)의 계산 방법은 Z=2Z1+Z2일 수 있다. 설명해야 할 것은, 본 출원은 제1 개인화 인자(Z1)와 제2 개인화 인자(Z2) 사이의 예시적인 기설정 비례 관계를 제공할 뿐, 제1 개인화 인자(Z1)와 제2 개인화 인자(Z2) 사이의 기설정 비례 관계에 대한 한정으로 이해해서는 안되며, 제1 개인화 인자(Z1)와 제2 개인화 인자(Z2) 사이의 기설정 비례 관계는 실제 경우에 따라 설정된다.

본 실시예에서, 타깃 제어 파라미터를 생성할 때, 차량 제어기는 사용자가 기록한 개인화 정보와 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터를 동시에 결합할 수 있고, 즉 개인화 운전 모드에서 사용자의 실제 운전 행위 데이터에 따라 자체 학습을 수행하고, 자체 학습을 통해 획득된 제2 개인화 인자를 이용하여 타깃 제어 파라미터를 보정하여, 차량 제어기에 의해 생성된 타깃 제어 파라미터가 사용자의 실제 운전 행위 및 습관에 더욱 부합될 수 있도록 함으로써, 사용자에게 가장 적합한 운전 모드 및 개인화된 운전 느낌을 제공한다.

이 밖에, 새로 추가된 개인화 정보에 반영되는 데이터는 종종 제한적이고, 현재 사용자가 위치한 영역의 최적의 운전 행위 또는 습관과 차이가 있을 수 있는 점을 추가적으로 감안하여, 개인화 운전 모드에서 사용자의 실제 운전 행위 데이터를 사용하여 타깃 제어 파라미터를 보정하는 것 외에, 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터와 같은 다른 데이터를 사용하여 타깃 제어 파라미터를 보정할 수도 있다.

여기서, 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터는 클라우드 서버가 수집한 사용자의 차량이 위치한 영역의 모든 차량의 다양한 운전 행위 통계 데이터일 수 있고, 예를 들어, 상이한 도시에서 동일한 유형의 차량의 일일 최고 속도를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 일반적으로, 동일한 유형의 차량의 일일 최고 속도에 따라 페달의 개방도 파라미터를 조정할 수 있다.

따라서, 다른 실시형태에서, 단계 S12C에서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한 후, 본 출원의 개인화 운전 모드 설정 방법은 하기 단계를 더 포함할 수 있다.

단계 S132A에서, 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득한다.

단계 S132B에서, 상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득한다.

단계 S132C에서, 상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득한다.

단계 S132D에서, 상기 제1 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제3 타깃 제어 파라미터를 생성한다.

본 실시예에서, 마찬가지로, 제1 개인화 인자는 사용자가 기록한 개인화 정보에 따라 생성되고, 제3 개인화 인자는 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터에 따라 생성되므로, 이 두 개인화 인자도 상이한 가중치에 대응될 수 있고, 따라서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성할 경우, 제1 개인화 인자와 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계를 사전 설정한 다음, 제1 개인화 인자, 제3 개인화 인자, 및 제1 개인화 인자와 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라 융합 인자를 결정하고, 마지막으로 융합 인자에 따라 차량 제어기의 제3 타깃 제어 파라미터를 생성할 수 있다.

본 실시예에서, 타깃 제어 파라미터를 생성할 때, 차량 제어기는 사용자가 기록한 개인화 정보와 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 동시에 결합할 수 있고, 즉 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터에 따라 타깃 제어 파라미터를 보정하여, 차량 제어기에 의해 생성된 타깃 제어 파라미터가 사용자가 위치한 영역의 다른 사용자의 운전 행위 또는 습관을 참조할 수 있도록 함으로써, 사용자에게 현재 위치한 영역에서 가장 적합한 운전 모드 및 개인화된 운전 느낌을 추가적으로 제공한다.

이 밖에, 다른 실시형태에서, 개인화 운전 모드에서 사용자의 실제 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 동시에 사용하여, 타깃 제어 파라미터를 보정할 수도 있으므로, 단계 S12C에서, 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성한 후, 본 출원의 개인화 운전 모드 설정 방법은 하기 단계를 더 포함할 수 있다.

단계 S133A에서, 사용자의 개인화 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하고, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터이다.

단계 S133B에서, 상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득한다.

단계 S133C에서, 상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하고, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득한다.

단계 S133D에서, 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자 및 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제4 타깃 제어 파라미터를 생성한다.

상기 단계 S131A~단계 S131D의 과정은 단계 S132A~단계 S132D 및 단계 S133A~단계 S133D의 과정과 유사하며, 관련 과정은 단계 S132A~단계 S132D 및 단계 S133A~단계 S133D의 설명을 참조할 수 있다.

본 실시예에서, 개인화 운전 모드에서 사용자의 실제 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 동시에 사용하여, 타깃 제어 파라미터를 보정함으로써, 사용자에게 적합한 운전 모드 및 개인화된 운전 느낌을 추가적으로 제공할 수 있다.

도 2를 참조하면, 도 2는 본 발명의 실시예에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 방법의 완전한 흐름 모식도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 흐름은 다음과 같다.

단계 1에서, 개인화 정보를 기록하고, 특징 추출을 수행하여, 제1 개인화 인자(Z1)를 획득한다.

단계 2에서, 빅 데이터를 수집하고 기록한다(사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 기록하고, 특징 추출을 수행하여, 제3 개인화 인자(Z3)를 획득함).

단계 3에서, 제1 개인화 인자 및 제3 개인화 인자에 대해 특징 융합을 수행하여, 융합 인자(Z)를 생성한다.

단계 4에서, 융합 인자(Z)에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성한다.

단계 5에서, 차량 제어기는 초기 물리적 특성 파라미터를 조정하여(회귀 처리를 수행하고, 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라 조정함), 타깃 제어 파라미터를 획득한다.

단계 6에서, 타깃 제어 파라미터를 차량 제어기의 교정 데이터 인터페이스에 입력하여, 차량 운전 성능(각 시스템 기능)을 조정한다.

단계 7에서, 사용자의 개인화 운전 행위 데이터(운전 성능 데이터 및 차량 주행 상태 통계)를 기록한다.

단계 8에서, 차량 제어기는 사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 자체 학습(특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 변환함)하고, 피드백하여 제2 개인화 인자를 획득한다.

단계 9에서, 제1 개인화 인자, 제2 개인화 인자 및 제3 개인화 인자에 대해 특징 융합을 수행하여, 융합 인자(Z)를 생성하고, 단계 4로 돌아간다.

동일한 기술적 사상을 기반으로, 도 3을 참조하면, 도 3은 본 발명의 실시예의 개인화 운전 모드 설정 시스템(30)의 구조 블록도이고, 상기 시스템은 차량에 설치된 차량 제어기에 적용되며, 상기 시스템은,

차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하기 위한 제1 획득 모듈(31); 및

상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터인 제1 생성 모듈(32)을 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 획득 모듈은,

선택적으로, 상기 제1 생성 모듈은,

선택적으로, 상기 생성 서브 모듈은,

선택적으로, 상기 시스템은,

시스템 실시예는 기본적으로 방법 실시예와 유사하므로 비교적 간단하게 설명하고, 관련된 부분은 방법 실시예의 설명 부분을 참조할 수 있다.

상술한 장치 실시예는 단지 예시적인 것이며, 여기서 분리 부재로 설명된 유닛은 물리적으로 분리되거나 분리되지 않은 것일 수 있고, 유닛으로 표시된 부재는 물리적 유닛일 수 있거나 물리적 유닛이 아닐 수도 있으며, 즉 하나의 장소에 위치하거나, 다수의 네트워크 유닛에 분포될 수 있다. 실제 요구에 따라 그중의 일부 또는 전체 모듈을 선택하여 본 실시예의 해결수단의 목적을 달성할 수 있다. 당업자는 창의적인 노력 없이 이해하고 구현할 수 있다.

본 발명의 각 부재 실시예는 하드웨어로 구현되거나, 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 당업자는 실제 응용에서 마이크로프로세서 또는 디지털 신호 프로세서(DSP)를 사용하여 본 발명의 실시예에 따른 컴퓨팅 처리 기기의 일부 또는 전체 부재의 일부 또는 전체 기능을 구현할 수 있음을 이해해야 한다. 본 발명은 또한 본 명세서에 기술된 방법의 일부 또는 전부를 수행하기 위한 기기 또는 장치 프로그램(예를 들어, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수 있다. 이러한 본 발명을 구현하는 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장되거나 하나 이상의 신호 형태를 가질 수 있다. 이러한 신호는 인터넷 사이트에서 다운로드하거나 캐리어 신호에서 제공되거나 임의의 다른 형태로 제공될 수 있다.

예를 들어, 도 4는 본 발명에 따른 방법을 구현할 수 있는 컴퓨팅 처리 기기를 도시한다. 그 컴퓨팅 처리 기기는 통상적으로 프로세서(1010), 및 메모리(1020) 형태의 컴퓨터 프로그램 제품 및 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 메모리(1020)는 플래시 메모리, EEPROM(전기적 소거 가능한 프로그램 가능 판독 전용 메모리, EPROM, 하드 디스크 또는 ROM과 같은 전자 메모리일 수 있다. 메모리(1020)는 상기 방법의 임의의 방법 단계를 수행하기 위한 프로그램 코드(1031)를 위한 저장 공간(1030)을 갖는다. 예를 들어, 프로그램 코드를 위한 저장 공간(1030)은 상기 방법의 각 단계를 각각 구현하기 위한 각각의 프로그램 코드(1031)를 포함할 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품으로부터 판독되거나 이 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품에 기록될 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품은 하드 디스크, 콤팩트 디스크(CD), 메모리 카드 또는 플로피 디스크와 같은 프로그램 코드 캐리어를 포함한다. 이러한 컴퓨터 프로그램 제품은 일반적으로 도 5에 도시된 바와 같은 휴대용 또는 고정식 저장 유닛이다. 그 저장 유닛은 도 4의 컴퓨팅 처리 기기의 메모리(1020)와 유사하게 배치된 저장 세그먼트, 저장 공간 등을 가질 수 있다. 프로그램 코드는 예를 들어 적절한 형식으로 압축될 수 있다. 일반적으로, 저장 유닛은 컴퓨터 판독 가능 코드(1031'), 즉 예를 들어 1010과 같이 프로세서에 의해 판독 가능한 코드를 포함하고, 이러한 코드는 컴퓨팅 처리 기기에 의해 실행될 경우 그 컴퓨팅 처리 기기가 상술한 방법의 각 단계를 수행하도록 한다.

본 명세서의 실시예의 각 실시형태는 모두 점진적인 방식으로 설명되고, 각 실시형태는 다른 실시형태와의 차이점에 중점을 두고 있으며, 각 실시형태 사이의 동일하고 유사한 부분은 서로 참조될 수 있다.

본 발명의 실시예의 바람직한 실시예를 설명하였지만, 당업자가 기본적이고 창의적인 개념을 알게 되면 이러한 실시예에 대한 추가적인 변경 및 수정이 이루어질 수 있다. 따라서 첨부된 특허청구범위는 바람직한 실시예 및 본 발명의 실시예의 범위에 속하는 모든 변경 및 수정을 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

마지막으로 설명해야 할 것은, 본 명세서에서 “제1” 및 “제2”와 같은 관계 용어는 하나의 엔티티 또는 동작을 다른 엔티티 또는 동작과 구별하기 위해서만 사용되며 이러한 엔티티 또는 동작 사이에 이러한 실제 관계 또는 순서를 반드시 요구하거나 암시하는 것은 아니다. 또한 용어 “포괄”, “포함” 또는 임의의 다른 변형은 비배타적인 포함을 포함하도록 의도됨으로써, 일련의 요소를 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 전자 기기가 이들 요소뿐만 아니라 명시적으로 열거되지 않은 다른 요소, 또는 이러한 과정, 방법, 물품 또는 전자 기기의 고유한 요소를 더 포함하도록 한다. 더 많은 제한이 없을 경우, “하나의 ......를 포함한다”는 문장으로 정의된 요소는 상기 요소를 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 전자 기기에 다른 동일한 요소가 존재한다는 것을 배제하지 않는다.

이상에서 본 발명에서 제공되는 개인화 운전 모드 설정 방법, 개인화 운전 모드 설정 시스템, 전자 기기 및 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 대하여 상세히 설명하였으며, 본 명세서에서는 구체적인 예를 들어 본 발명의 원리 및 실시형태를 설명하고, 상기 실시예에 대한 설명은 본 발명의 방법 및 핵심 사상을 이해하는 데 도움을 주기 위한 것일 뿐이며; 아울러 당업자라면 본 발명의 사상에 기초하여, 구체적인 실시형태 및 적용 범위에 변화가 있을 것이며, 요약하면, 본 명세서의 내용은 본 발명을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.

Claims

개인화 운전 모드 설정 방법으로서,
차량에 설치된 차량 제어기에 적용되고, 상기 방법은,
차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 단계; 및
상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터인 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제1항에 있어서,
사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하는 상기 단계는,
사용자가 이력 개인화 정보에 대한 선택 동작을 트리거한 것으로 검출될 경우, 자체적으로 사전 저장된 상기 이력 개인화 정보를 획득하는 단계;
클라우드에서 송신되는 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 새로 추가된 개인화 정보는 사용자가 이동 단말기에 입력한 후 상기 클라우드에 송신되어 저장되는 것인 단계;
개인화 정보 큐알코드를 식별하여, 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하되, 상기 개인화 정보 큐알코드는 사용자가 이동 단말기에 입력한 개인화 정보에 따라 생성되는 것인 단계; 및
사용자가 상기 차량 제어기의 인간-컴퓨터 상호 작용 인터페이스에 입력한 상기 새로 추가된 개인화 정보를 획득하는 단계 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제2항에 있어서,
상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계는,
상기 개인화 정보가 이력 개인화 정보인 경우, 사전 저장된 이력 개인화 정보와 제어 파라미터의 연관 관계에 따라, 상기 이력 개인화 정보에 대응되는 타깃 제어 파라미터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제2항에 있어서,
상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계는,
상기 개인화 정보가 새로 추가된 개인화 정보인 경우, 상기 새로 추가된 개인화 정보에 대해 특징 추출을 수행하여, 제1 특징 데이터를 획득하는 단계;
기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제1 특징 데이터를 변환하여, 제1 개인화 인자를 획득하는 단계; 및
상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제4항에 있어서,
상기 제1 개인화 인자에 따라, 상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 상기 단계는,
상기 제1 개인화 인자에 따라, 초기 물리적 특성 파라미터를 생성하는 단계;
상기 초기 물리적 특성 파라미터에 대해 회귀 처리를 수행하여, 표준 물리적 특성 파라미터를 얻는 단계; 및
상기 차량의 물리적 파라미터 범위에 따라, 상기 표준 물리적 특성 파라미터를 조정하여, 상기 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,
상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 구축하는 단계; 및
상기 새로 추가된 개인화 정보와 상기 제1 타깃 제어 파라미터 사이의 연관 관계를 이력 개인화 정보로서 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제4항에 있어서,
상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,
사용자의 개인화 운전 행위 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 단계;
상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하는 단계;
상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하는 단계; 및
상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제2 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제2 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제4항에 있어서,
상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,
사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하는 단계;
상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하는 단계;
상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하는 단계; 및
상기 제1 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자와 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제3 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
제4항에 있어서,
상기 차량 제어기의 제1 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,
사용자의 개인화 운전 행위 데이터 및 사용자가 위치한 영역의 운전 행위 통계 데이터를 획득하되, 상기 개인화 운전 행위 데이터는 차량의 상기 개인화 운전 모드에서 사용자에 의해 생성된 운전 행위 데이터인 단계;
상기 개인화 운전 행위 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제2 특징 데이터를 획득하고, 상기 운전 행위 통계 데이터에 대해 특징 추출을 수행하여, 제3 특징 데이터를 획득하는 단계;
상기 기설정 변환 규칙에 따라, 상기 제2 특징 데이터를 변환하여, 제2 개인화 인자를 획득하고, 상기 제3 특징 데이터를 변환하여, 제3 개인화 인자를 획득하는 단계; 및
상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자, 상기 제3 개인화 인자, 및 상기 제1 개인화 인자, 상기 제2 개인화 인자 및 상기 제3 개인화 인자 사이의 기설정 비례 관계에 따라, 상기 차량 제어기의 제4 타깃 제어 파라미터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 방법.
개인화 운전 모드 설정 시스템으로서,
차량에 설치된 차량 제어기에 적용되고, 상기 시스템은,
차량의 개인화 운전 모드가 시작된 것으로 검출될 경우, 사용자가 설정한 개인화 정보를 획득하기 위한 제1 획득 모듈; 및
상기 개인화 정보의 정보 유형 및 사전 구성된 정보 처리 전략에 따라, 상기 개인화 정보를 처리하여, 상기 차량 제어기의 타깃 제어 파라미터를 생성하되, 상기 타깃 제어 파라미터는 개인화 운전 모드에서 상기 차량의 제어 파라미터인 제1 생성 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화 운전 모드 설정 시스템.
차량으로서,
제10항에 따른 개인화 운전 모드 설정 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량.
컴퓨팅 처리 기기로서,
컴퓨터 판독 가능 코드가 저장된 메모리; 및
하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 경우, 상기 컴퓨팅 처리 기기는 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 개인화 운전 모드 설정 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 처리 기기.
컴퓨터 프로그램으로서,
컴퓨터 판독 가능 코드를 포함하고, 상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 컴퓨팅 처리 기기에서 실행될 경우, 상기 컴퓨팅 처리 기기가 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 개인화 운전 모드 설정 방법을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램.
제13항에 따른 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체.