KR20230075270A - 빔 패턴 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는, 빔 패턴을 출력하는 출력부; 및 운전자의 주행 성향을 분석하고, 상기 운전자의 주행 성향에 기초하여 상기 빔 패턴을 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

빔 패턴 제어 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING BEAM PATTERN}
본 문서에 개시된 실시예들은 빔 패턴 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량의 헤드램프는 야간이나 주변 환경이 어두운 터널, 안개,우천 등의 상황에서 안정된 전방 시야를 확보하기 위해 사용된다. 지능형 헤드램프(Adaptive Driving Beam, ADB) 또는 하이 빔 보조장치(High Beam Assistance, HBA)는 주행 안전 시스템으로서, 타인의 눈부심 피해를 최소화하면서 자차의 시인성을 강화해줄 수 있다.
또한, 차량의 전장화 추세에 따라 운전자의 취향과 기호에 맞게 장비를 설정할 수 있는 사용자 설정 모드(User Setting Mode, USM) 기능이 도입되었고, 이를 통해 운전자는 헤드램프, 리어램프와 같은 차량 램프의 커스터마이징(Customizing)이 가능하다.
차량의 전장화 추세에 따라 운전자가 설정할 수 있는 부품 및 기능이 증가하고 그에 따라 사용자 설정 모드의 조작에 어려움이 있었다. 이에, 운전자가 직접 사용자 설정 모드를 조작하지 않고도 차량의 시스템을 통해 자동으로 운전자별 최적의 빔 패턴을 제공하고자 한다.
또한, 운전자의 주행 성향을 분석하여 운전자별 최적의 빔 패턴을 제공함으로써 전장 기술의 패러다임을 차종 관점에서 운전자 관점으로 전환하고자 한다.
본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는, 빔 패턴을 출력하는 출력부; 및 운전자의 주행 성향을 분석하고, 상기 운전자의 주행 성향에 기초하여 상기 빔 패턴을 제어하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는 머신 러닝 모델을 이용하여 상기 운전자의 주행 성향을 분석하거나 상기 빔 패턴을 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는, 주행 정보를 획득하는 적어도 하나의 센서를 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 주행 정보에 기초하여 상기 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 센서는 차량의 속도를 획득하고, 상기 컨트롤러는 상기 차량 속도가 작동 속도 이상이면 동작하고, 상기 차량 속도가 해제 속도 미만이면 동작을 중지할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는 상기 운전자의 주행 성향과 기 설정된 기준 정보를 비교한 비교 결과에 기초하여 출력 정보를 결정하고, 상기 출력 정보에 기초하여 상기 빔 패턴을 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는 상기 빔 패턴의 암영대 영역 및 회복 시간 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는 상기 운전자의 주행 성향이 상기 기준 정보 이상인 경우 상기 암영대 영역을 확대하고 상기 회복 시간을 연장하며, 상기 운전자의 주행 성향이 상기 기준 정보 미만인 경우 상기 암영대 영역을 축소하고 상기 회복 시간을 단축할 수 있다.
실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는, 도로환경 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하고, 상기 컨트롤러는 상기 도로환경 정보에 기초하여 상기 작동 속도 및 상기 해제 속도를 조절할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는 상기 운전자의 안전운전 점수에 기초하여 상기 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 방법은, 운전자의 주행 성향을 분석하는 단계; 상기 운전자의 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어하는 단계; 및 상기 빔 패턴을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 방법은, 주행 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 빔 패턴 제어 방법은, 도로환경 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는 머신 러닝에기반하여 운전자의 주행 성향을 분석함으로써 운전자 별 최적의 빔 패턴을 제공할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는 운전자 별 최적의 빔 패턴을 제공함으로써 상대방의 눈부심을 완화하고 운전자의 시인성을 증대시킬 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 실시예들에 따르면, 빔 패턴 제어 장치는 운전자의 주행 성향을 분석하여 사용자 설정 모드를 설정하지않고도 자동으로 운전자별 최적의 빔 패턴을 제공함으로써 사용자 설정 모드 사용의 어려움을 해결하고 운전자에게 편의성을 줄 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 센서를 더 포함하는 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 통신부를 더 포함하는 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 주행 정보 획득 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 도로환경 정보 수신 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 로직을 보여주는 흐름도이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컨트롤러의 작동 속도 및 해제 속도를 조절하는 로직을 보여주는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 문서에서 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나” 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 설명되는 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
본 문서에서 사용되는 용어 "모듈", 또는 "..부"는 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램 또는 애플리케이션)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서,‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 빔 패턴 제어 장치(1)는 출력부(100) 및 컨트롤러(200)를 포함할 수 있다.
출력부(100)는 빔 패턴을 출력할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 출력부(100)는 헤드램프, 리어램프, 테일램프 등 차량에 존재하는 램프를 의미할 수 있다. 출력부(100)는 빛을 조사하기 위한 광원을 포함할 수 있으며, 사용하는 광원의 종류에 따라 LED 헤드램프, 레이저 헤드램프, 할로겐 헤드램프일 수 있다. 또한, 출력부(100)는 지능형 헤드램프(Adaptive Driving Beam, ADB)일 수 있다. 예를 들어, 지능형 헤드램프(ADB)는 객체를 인식하여 객체의 위치에 따라 광원의 점등과 소등을 조절할 수 있다.
출력부(100)는 광원의 점등 및 소등을 조절함으로써 빔 패턴을 출력할 수 있다. 실시예에 따르면, 출력부(100)는 컨트롤러(200)의 제어에 응답하여 광원의 점등 및 소등을 조절할 수 있다. 예를 들어, 출력부(100)가 지능형 헤드램프인 경우, ADB 헤드램프는 LED 매트릭스(LED Matrix)를 광원으로 하여 각 광원을 선택적으로 점등 및 소등하여 원하는 빔 패턴을 출력할 수 있다. 예를 들어, 빔 패턴은 빔 조사 영역의 암영대 영역, 광원의 회복 시간, 광원의 밝기 등의 패턴을 포함할 수 있다.
컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다. 운전자의 주행 성향은 운전자의 주행 과정에서 나타나는 습관이나 경향을 의미할 수 있다. 예를 들어, 운전자의 주행 성향은 안전 운전하는 경향, 난폭 운전하는 경향, 급가속하거나 급제동하는 경향 등을 의미할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 운전자의 안전운전 점수에 기초하여 주행 성향을 분석할 수 있다. 예를 들어, 안전운전 점수는 보험 제출용 안전운전 점수를 의미할 수 있으며, 운전면허 벌점 내역 등에 기초하여 산정한 점수일 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(200)는 안전운전 점수에 기초하여 운전자의 주행 성향이 안전 운전하는 경향에 가까운지 난폭 운전하는 경향에 가까운지 등을 분석할 수 있다.
컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어할 수 있다. 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향에 기초하여 빔 패턴의 암영대 영역, 회복 시간, 밝기 등을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향이 안전 운전하는 경향인 경우 암영대 영역을 축소하거나 회복 시간을 단축할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 머신 러닝 모델을 이용하여 운전자의 주행 성향을 분석하거나 빔 패턴을 제어할 수 있다. 머신 러닝 모델은 CNN(Convolutional Neural Network), R-CNN(Region with Convolutional Neural Network), RPN(Region Proposal Network), RNN(Recurrent Neural Network), S-DNN(Stacking-based deep Neural Network), S-SDNN(State-Space Dynamic Neural Network), Deconvolution Network, DBN(Deep Belief Network), RBM(Restricted Boltzman Machine), FCN(Fully Convolutional Network), LSTM(Long Short-Term Memory) 등 다양한 종류의 모델을 포함할 수 있으며, 전술한 모델로 제한되는 것은 아니다. 컨트롤러(200)는 머신 러닝 모델을 수행하는 프로세서, 모듈, 소프트웨어 등을 포함할 수 있다.
머신 러닝 모델은 미리 학습 과정을 거칠 수 있으며, 기 학습된 머신 러닝 모델을 이용할 수 있다. 머신 러닝 모델은 가속 수준, 안전 거리, 반응 속도 등의 정보를 입력 받아 주행 성향을 분석하는 방법을 학습할 수 있으며, 주행 성향을 입력 받아 빔 패턴을 제어하는 방법을 학습할 수 있다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 센서를 더 포함하는 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 빔 패턴 제어 장치(1)는 출력부(100), 컨트롤러(200) 및 적어도 하나의 센서(300)를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 빔 패턴 제어 장치(1)는 도 1에 도시된 빔 패턴 제어 장치(1)와 비교하여 적어도 하나의 센서(300)를 더 포함할 수 있다.
적어도 하나의 센서(300)는 차량 내부 또는 외부에 존재하는 센서일 수 있으며, 예를 들어, 가속 페달 센서, 조향 센서, LiDAR 센서 등을 의미할 수 있다.
적어도 하나의 센서(300)는 운전자의 조작, 차량 내부 또는 외부 환경으로부터 주행 정보를 획득할 수 있다. 예들 들어, 주행 정보는 가속 정보, 안전 거리 정보, 반응 속도 정보 등을 포함할 수 있으며, 가속 페달 센서로부터 가속 정보를 획득할 수 있고, LiDAR 센서로부터 안전 거리 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 안전 거리 정보는 주변 차량과의 간격(예들 들어, 전방, 측방 및/또는 후방 차량과의 간격)을 얼마나 유지하는지에 대한 정보를 나타낼 수 있다.
컨트롤러(200)는 적어도 하나의 센서(300)로부터 획득한 주행 정보에 기초하여 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다. 컨트롤러(200)는 가속 정보, 반응 속도 정보, 안전 거리 정보 등으로부터 운전자의 주행 성향이 안전 운전하는 경향인지, 난폭 운전하는 경향인지 등을 분석할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(200)는 적어도 하나의 센서(300)로부터 획득되는 주행 정보에 기초하여 운전자의 주행 성향을 분석한 결과, 운전자가 안전 거리를 유지하지 못하거나, 빈번하게 급가속 및/또는 급제동을 하는 경우, 운전자의 주행 성향을 난폭 운전 성향에 가까운 것으로 분석할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향과 기 설정된 기준 정보를 비교한 비교 결과에 기초하여 출력 정보를 결정하고, 출력 정보에 기초하여 빔 패턴을 제어할 수 있다. 예를 들어, 주행 성향이 기 설정된 제1 기준 정보(기준 정보1) 이상이고, 제2 기준 정보(기준 정보2) 미만인 경우, 컨트롤러(200)는 제1 출력 정보(출력 정보1)를 적용하여 빔 패턴을 제어할 수 있다. 실시예에 따르면, 기준 정보는 차종, 도로 환경 등에 따라 다르게 설정할 수 있으며, 그에 따라 출력 정보는 기준 정보에 대응되도록 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 출력 정보에 기초하여 빔 패턴의 암영대 및 회복 시간 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다.
실시예에 따르면, 암영대 영역은 출력부(100)가 상대방의 눈부심을 방지하기 위해 빛을 조사하지 않는 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 지능형 헤드램프(ADB)는 상대방의 눈부심을 방지하기 위해 객체가 존재하는 영역은 광원을 소등하여 빛을 조사하지 않을 수 있다. 암영대 영역은 암영대 주영역 및 암영대 마진 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 암영대 주영역은 객체가 존재하는 영역을 의미할 수 있다. 암영대 마진 영역은 객체가 존재하는 영역은 아니나 객체의 눈부심 방지를 위해 암영대 주영역의 상하좌우로 설정된 여분의 영역일 수 있다.
예를 들어, 차량이 좌우로 주행하는 경우, 출력부(100)가 출력하는 빔 역시 좌우로 흔들리게 된다. 이 때, 지능형 헤드램프(ADB)가 객체를 인지하고 컨트롤러(200)가 광원의 소등과 점등을 조절하는데 시간이 소요되기 때문에, 차량의 움직임과 빔 패턴 제어 사이 간격으로 인해 상대방의 눈부심이 발생할 수 있다. 이런 상황에서 여분의 암영대 마진 영역을 설정함으로써 상대방의 눈부심을 완화할 수 있다. 암영대 마진 영역을 크게 설정할수록 상대방의 눈부심을 완화할 수 있고, 암영대 마진 영역을 작게 설정할수록 운전자의 시인성이 증가할 수 있다. 이에, 암영대 마진 영역의 초기 크기는 출력부(100)의 사양 및 운전자의 의도 등을 고려하여 다양하게 설계될 수 있다.
실시예에 따르면, 회복 시간은 출력부(100)의 광원의 소등되었다가 다시 점등될 때 까지의 지연 시간을 의미할 수 있다. 예를 들어, 출력부(100)가 지능형 헤드램프(ADB)인 경우, 지능형 헤드램프(ADB)는 객체를 인식하여 객체의 위치에 해당하는 광원은 소등하고, 운전자의 조작으로 해당 위치에 객체가 존재하지 않게 되면 소등되었던 광원을 다시 점등할 수 있다. 이때, 소등되었던 광원이 즉시 점등되는 경우, 곡선 주행이나 차선 변경과 같은 경우에 운전자에게 현란함을 줄 수 있으며, 상대방의 눈부심을 초래할 수도 있다. 따라서, 소등되었던 광원이 다시 점등되는 경우, 출력부(100)는 광원을 점등할 때 지연 시간을 부여하여 운전자의 현란함을 방지하고 상대방의 눈부심을 완화할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 출력부(100)는 광원이 점등되어 있다가 소등될 때는 상대방의 눈부심을 초래하지 않고 운전자의 현란함을 주지 않기 때문에 지연 시간을 부여하지 않을 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향에 기초하여 암영대 영역 및 회복 시간을 제어할 수 있다. 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향이 기준 정보 이상이면 암영대 영역을 확대하고 회복 시간을 연장할 수 있고, 운전자의 주행 성향이 기준 정보 미만이면 암영대 영역을 축소하고 회복 시간을 단축할 수 있다. 주행 성향에 따른 암영대 영역 및 회복 시간의 제어는 이에 제한되는 것은 아니고, 주행 성향에 따라 다르게 설정할 수 있다.
예를 들어, 난폭 운전 성향이 심할수록, 운전자의 주행에 따른 빔의 조사 영역의 흔들림이 심하고, 차량을 기준으로 객체의 위치가 변경될 가능성이 크다. 따라서 운전자의 주행 성향이 난폭 운전 성향을 나타내고, 기준 정보 역시 난폭 운전 정도를 나타내는 경우, 운전자의 난폭 운전 성향이 심화될수록, 컨트롤러(200)는 암영대 영역을 확대하고 회복 시간을 연장할 수 있다. 이를 통해 상대방의 눈부심을 완화하고 운전자의 현란함을 방지할 수 있다.
실시예에 따르면, 적어도 하나의 센서(300)는 차량의 속도 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해, 적어도 하나의 센서(300)는 속도 센서를 포함할 수 있고, 속도 센서로부터 현재 차량의 속도 정보를 획득할 수 있다.
컨트롤러(200)는 차량의 속도 정보에 대응되는 차량의 속도가 작동 속도 이상이면 동작하고, 차량 속도가 해제 속도 미만이면 동작을 중지할 수 있다. 예를 들어, 작동 속도는 컨트롤러(200)가 작동하기 위한 최저 속도를 의미할 수 있고, 해제 속도는 컨트롤러(200)가 동작을 중지하기 위한 최대 속도를 의미할 수 있다. 실시예에 따르면, 작동 속도는 해제 속도보다 크게 설정될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(200)의 작동 속도와 해제 속도가 각각 60Km/h와 40Km/h로 설정된 경우, 운전자의 주행 중 차량 속도가 60Km/h 이상이 되면 컨트롤러(200)는 동작을 개시할 수 있고, 주행 중에 차량 속도가 40Km/h 미만이 되면 컨트롤러(200)는 동작을 중지할 수 있다. 지능형 헤드램프(ADB)는 상대방의 눈부심을 방지하기 위해 광원의 점등과 소등을 제어할 수 있다. 하지만, 일반 도로와 같이 주로 낮은 속도로 주행하는 경우에는 지능형 헤드램프(ADB)의 효용성이 떨어지기 때문에, 작동 속도와 해제 속도를 설정함으로써 컨트롤러(200)의 효율성을 높일 수 있다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 통신부를 더 포함하는 빔 패턴 제어 장치를 보여주는 도면이다.
도3을 참조하면, 빔 패턴 제어 장치(1)는 출력부(100), 컨트롤러(200) 및도로환경 정보를 수신하는 통신부(400)를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 빔 패턴 제어 장치(1)는 도 1에 도시된 빔 패턴 제어 장치(1)와 비교하여 통신부(400)를 더 포함할 수 있다.
통신부(400)는 차량의 내부 또는 외부로부터 도로환경 정보를 수신할 수 있다. 도로환경 정보는 도로의 종류, 도로의 상태, 정체 정도, 사고 여부 등의 정보를 의미할 수 있다. 통신부(400)는 GPS통신, 위성 통신이 가능한 통신 장치(예를 들어, 네비게이션)일 수 있다.
컨트롤러(200)는 통신부(400)가 수신한 도로환경 정보에 기초하여 작동 속도 및 해제 속도를 조절할 수 있다. 예를 들어, 도로 환경이 고속도로인 경우, 차량의 속도가 빠른 경우가 일반적이고, 그에 따라 차량의 속도 증감과 위치 변경이 빠르게 이루어지므로 일반 도로에 비해 출력부(100)에 의한 눈부심이 발생할 가능성이 높을 수 있다. 따라서, 컨트롤러(200)는 작동 속도와 해제 속도를 비교적 높게 설정하여 이를 완화할 수 있다. 이에 비해, 도로 환경이 시내와 같은 일반 도로인 경우, 제한 속도, 신호 걸림의 이유 등으로 차량 속도가 낮아 출력부(100)에 의한 눈부심이 발생할 가능성이 낮으므로 작동 속도와 해제 속도를 낮게 설정할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 운전자 주행 성향 데이터를 수신할 수 있는 데이터 수신부를 더 포함할 수 있다. 컨트롤러(200)는 데이터 수신부를 통해 운전자 주행 성향 데이터를 수신하여 주행 성향 분석에 활용할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 주행 성향 분석 결과 및 빔 패턴 제어 결과를 저장하는 데이터 저장부를 더 포함할 수 있다. 컨트롤러(200)는 주행 성향 분석 결과 및 빔 패턴 제어 결과를 저장하여 운전자 별로 최적화된 빔 패턴 을 제공할 수 있다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 빔 패턴 제어 방법은 운전자의 주행 성향을 분석하는 단계, 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어하는 단계, 빔 패턴을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
S100 단계에서, 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다. S200 단계에서, 컨트롤러(200)는 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어할 수 있다. 실시예에 따르면, 컨트롤러(200)는 운전자의 주행 성향에 기초하여 빔 패턴의 암영대 영역 및 회복 시간 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다.
S300 단계에서, 출력부(100)는 빔 패턴을 출력할 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 주행 정보 획득 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 빔 패턴 제어 방법은 주행 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
S10 단계에서, 적어도 하나의 센서(300)는 주행 정보를 획득할 수 있다. S100 단계에서, 컨트롤러(200)는 적어도 하나의 센서(300)가 획득한 주행 정보에 기초하여 운전자의 주행 성향을 분석할 수 있다. 또한, S200, S300 단계는 도 4에 도시된 S200, S300 단계와 각각 실질적으로 동일할 수 있다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 도로환경 정보 수신 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 빔 패턴 제어 방법은 도로환경 정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
S400 단계에서, 통신부(400)는 도로환경 정보를 수신할 수 있다. 컨트롤러(200)는 수신한 도로환경 정보에 기초하여 작동 속도와 해제 속도를 조절할 수 있다. 또한, S100, S200, S300 단계는 도 4에 도시된 S100, S200, S300 단계와 각각 실질적으로 동일할 수 있다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 빔 패턴 제어 로직을 보여주는 흐름도이다. 도 7에 도시된 동작들은 예를 들어, 도 4 내지 도 6의 S200 단계를 구체화한 일 예일 수 있다.
도 7을 참조하면, 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어하는 S200 단계의 일 예로서, S100 단계에서 분석한 주행 성향과 기준 정보를 비교(S110, S111)한 비교 결과에 기초하여 빔 패턴에 출력 정보를 적용(S120, S121)할 수 있다. 도 7에서 주행 성향과 기준 정보를 비교하는 방식은 일 예일 뿐, 이에 제한되지 않는다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컨트롤러의 작동 속도 및 해제 속도를 조절하는 로직을 보여주는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 통신부(400)는 도로환경 정보를 수신하고(S400), 예를들어, 수신한 도로환경이 고속화도로인 경우, 컨트롤러(200)는 작동 속도 및 해제 속도를 높일 수 있고, 도로환경이 고속화도로가 아닌 경우 컨트롤러(200)는 작동 속도 및 해제 속도를 낮출 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소를 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 문서의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 빔 패턴을 출력하는 출력부; 및
    운전자의 주행 성향을 분석하고, 상기 운전자의 주행 성향에 기초하여 상기 빔 패턴을 제어하는 컨트롤러를 포함하는 빔 패턴 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 머신 러닝 모델을 이용하여 상기 운전자의 주행 성향을 분석하거나 상기 빔 패턴을 제어하는 빔 패턴 제어 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    주행 정보를 획득하는 적어도 하나의 센서를 더 포함하고,
    상기 컨트롤러는 상기 주행 정보에 기초하여 상기 운전자의 주행 성향을
    분석하는 빔 패턴 제어 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 센서는 차량 속도를 획득하고,
    상기 컨트롤러는 상기 차량 속도가 작동 속도 이상이면 동작하고,
    상기 차량 속도가 해제 속도 미만이면 동작을 중지하는 빔 패턴 제어 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 운전자의 주행 성향과 기 설정된 기준 정보를 비교한 비교 결과에 기초하여 출력 정보를 결정하고, 상기 출력 정보에 기초하여 상기 빔 패턴을 제어하는 빔 패턴 제어 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 빔 패턴의 암영대 영역 및 회복 시간 중 적어도 어느 하나를 제어하는 빔 패턴 제어 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 운전자의 주행 성향이 상기 기준 정보 이상인 경우
    상기 암영대 영역을 확대하고 상기 회복 시간을 연장하며,
    상기 운전자의 주행 성향이 상기 기준 정보 미만인 경우 상기 암영대 영역을 축소하고 상기 회복 시간을 단축하는 빔 패턴 제어 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    도로환경 정보를 수신하는 통신부를 더 포함하고,
    상기 컨트롤러는 상기 도로환경 정보에 기초하여 상기 작동 속도 및 상기 해제 속도를 조절하는 빔 패턴 제어 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 운전자의 안전운전 점수에 기초하여 상기 운전자의
    주행 성향을 분석하는 빔 패턴 제어 장치.
  10. 운전자의 주행 성향을 분석하는 단계;
    상기 운전자의 주행 성향에 기초하여 빔 패턴을 제어하는 단계; 및
    상기 빔 패턴을 출력하는 단계를 포함하는 빔 패턴 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    주행 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법
  12. 제10항에 있어서,
    도로환경 정보를 수신하는 단계를 더 포함하는 빔 패턴 제어 방법.

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