KR20230082316A

KR20230082316A - 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법

Info

Publication number: KR20230082316A
Application number: KR1020210170126A
Authority: KR
Inventors: 심연주
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2021-12-01
Filing date: 2021-12-01
Publication date: 2023-06-08
Also published as: US11698450B2; EP4191280A1; KR102684767B1; US20230168355A1; CN116203570A

Abstract

모빌리티와 이격된 외부 객체(object) 사이의 거리값들을 측정하는 초음파센서를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 저장부; 및 저장부에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하고, 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하며, 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하고, 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 연산부;를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법이 소개된다.

Description

모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법 {APPARATUS AND METHOD FOR LOWERING NOISE OF SENSORS OUTSIDE VEHICLES}

본 발명은 모빌리티의 외부데이터를 측정함에 있어서, 측정된 현재 데이터의 노이즈를 저감하기 위해 과거 데이터를 추가로 활용하고, 이 때 직전 특정 시간 동안 측정한 과거 데이터에서 얻은 함수와 그 범위를 활용함으로써 이상신호에 강건한 현재 데이터를 출력할 수 있고, 이를 활용하여 모빌리티의 충돌 경고 또는 제동 장치를 효과적으로 제어할 수 있는 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법에 관한 것이다.

차량 등 이동수단인 모빌리티의 초음파 등 외부측정센서는 차량 시스템에서 물체를 감지하여 충돌 경고 또는 제동에 사용된다. 종래 초음파 센서는 초음파 신호를 내보내고(송신파) 물체로부터 반사되어 돌아오는 신호(수신파)의 세기가 특정 문턱값을 넘는지 유무를 판단하여 물체와의 상대 거리를 감지한다. 그리고 종래 초음파 센서 시스템은 수신 신호의 세기가 임계치 이상인 가장 가까운 거리 값을 출력한다. 이후 출력된 거리값이 일정 거리 이하인 경우 충돌 경고 시스템이나 긴급 제동 시스템을 가동하도록 제어한다. 따라서 송신파와 비슷한 주파수를 가지는 각종 노이즈가 존재하는 실차 환경에서는 임계치 이상의 노이즈 신호가 수신파와 동시에 들어오면 잘못된 거리 값을 출력하는 위험이 존재한다. 그러므로, 각종 노이즈를 제거하여 이상신호에 강건한 제어를 하기 위한 종래 노이즈 필터링의 필요성이 대두된다.

특히, 초음파 센서가 측정한 과거 데이터를 토대로 현재 데이터를 예측하는 방법으로서 최소자승법이 개시되어 있다. 다만, 이는 과거 데이터의 이상신호가 포함된 경우 현재 데이터를 잘못 예측할 수 있다는 치명적인 문제점이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 기술이 필요했던 것이다.

상기 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.

KR

10-2020-0076967

A

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로서, 모빌리티의 외부데이터를 측정함에 있어서, 측정된 현재 데이터의 노이즈를 저감하기 위해 과거 데이터를 추가로 활용하고, 이 때 직전 특정 시간 동안 측정한 과거 데이터에서 얻은 함수와 그 범위를 활용함으로써 이상신호에 강건한 현재 데이터를 출력할 수 있고, 이를 활용하여 모빌리티의 충돌 경고 장치 또는 제동 장치를 효과적으로 제어할 수 있는 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법을 제공하고자 함이다.

본 발명에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치는, 모빌리티와 모빌리티 외부의 객체(object) 사이의 거리값들을 측정하는 초음파센서를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 저장부; 및 저장부에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하고, 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하며, 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하고, 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 연산부;를 포함한다.

저장부는 일정 시간 간격으로 측정되는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장할 수 있다.

연산부는 저장된 계측값들 중 제1원소수만큼의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성할 수 있다.

연산부는 저장된 계측값들 중 2개의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 일차함수를 생성할 수 있다.

연산부는 함수를 생성한 개수가 제1임계횟수 이상인 경우 복수의 함수를 더 생성하지 않을 수 있다.

연산부는 선택된 계측값들 중 0을 1개 이상 포함하는 경우 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다.

연산부는 선택된 계측값들 중 임의의 2개의 계측값들로부터 도출되는 함수의 기울기의 절대값이 제1문턱값 이상이면 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다.

연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제1임계값 미만인 경우 그 함수를 최종함수에서 제외하고 제1임계값 이상인 함수 중 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출할 수 있다.

연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제2임계값 이상인 함수가 존재하지 않는 경우 추정값을 도출하지 않을 수 있다.

연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출할 수 있다.

제1가중치는 현재시점과 가장 가까운 계측값의 경우 제1범위 이내의 계측값들의 수이고, 현재시점과 가장 먼 계측값의 경우 1일 수 있다.

연산부는 최종함수가 복수개인 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다.

연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을, 그 합이 같은 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다.

연산부는 추정값에 대응되는 시점에서 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 실제 계측값인 근접 최종값이 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

연산부는 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 근접 최종값이 존재하고, 이와 동시에 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 실제 계측값 중 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 계측값인 제2 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 계측값인 제2근접 최종값도 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

노이즈저감장치는 추정값에 대응되는 시점을 기준으로 일정 시간 이전까지 측정한 계측값들 중 이상값의 비율을 산출하는 노이즈플래그부;를 더 포함하고, 연산부는 이상값의 비율이 제1비율 이상이면 후보 최종값만을 최종값으로 선정하고, 이상값의 비율이 제1비율 미만이면 추정값에 대응되는 시점에서 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 실제 계측값인 근접 최종값이 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하고, 근접 최종값이 존재하지 않는 경우 후보 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

연산부는 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 근접 최종값이 존재하고, 이와 동시에 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 실제 계측값 중 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 계측값인 제2 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 계측값인 제2근접 최종값도 존재하는 경우 각 시점의 근접 최종값과 제2근접 최종값을 연결하는 직선의 기울기의 절대값이 제2기울기 이하인 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하고, 그렇지 않은 경우 후보 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

본 발명에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법은, 저장부에서 모빌리티와 모빌리티 외부의 객체(object) 사이의 거리값들을 측정하는 초음파센서를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 단계; 연산부에서 저장부에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하는 단계; 연산부에서 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하는 단계;연산부에서 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하는 단계; 및 연산부에서 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 단계;를 포함한다.

본 발명의 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법에 따르면, 모빌리티의 외부데이터를 측정함에 있어서, 측정된 현재 데이터의 노이즈를 저감하기 위해 과거 데이터를 추가로 활용하고, 이 때 직전 특정 시간 동안 측정한 과거 데이터에서 얻은 함수와 그 범위를 활용함으로써 이상신호에 강건한 현재 데이터를 출력할 수 있고, 이를 활용하여 모빌리티의 충돌 경고 또는 제동 장치를 효과적으로 제어할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 구성도.
도 2 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감방법의 순서도.

본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 이하, 본 발명의 실시예를 첨부도면을 참조로 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 구성도, 도 2 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감방법의 순서도이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 구성도이다. 여기서 모빌리티는 이동(병진,회전,진동 및 그들의 결합을 포함한다)수단과 비행수단을 포함하는 차량과 어플리케이션 등을 의미한다. 모빌리티의 노이즈저감장치는 모빌리티 내의 측정장치 또는 외부측정센서가 측정 또는 감지(이하 측정 등이라 함)한 물리적 신호들 중 이상신호를 제거하고 정상신호를 검출하는 제어장치이다. 그 중 본 발명의 일 실시예와 같이 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치(N)의 경우, 외부측정센서(S)는 모빌리티 외부에 설치되어 모빌리티 및 그 외부의 자연계로부터 물리량의 정보들을 측정 또는 신호들을 감지(perceive)한다. 저장부(M)는 모빌리티의 외부측정센서(S)로부터 측정 또는 감지된 계측값들을 저장한다. 연산부(C)는 저장부(M)에 저장된 계측값들 중 이상신호를 제거하는 로직을 수행하고 정상신호를 검출한다.

연산부(C)에서 검출한 정상신호는 모빌리티의 외부위험에 대한 정보를 의미한다. 특히 연산부(C)는 그 최종값이 각 제어되는 장치의 설정값, 범위, 또는 오류값 등에 해당하는지 여부를 지속적으로 피드백하여 최종적으로 제어할 것이다. 특히, 그 장치가 해당 모빌리티의 구동장치와 제동장치, 경고장치 등이라면 이를 통제하여 충돌 위험 등에 대비할 수 있다. 한 예로, 모빌리티의 충돌경고시스템(W) 또는 자동긴급제동장치(B)는 연산부(C)에서 검출된 정상신호를 입력받아 일정한 처리(processing)를 통해 충돌 위험 또는 긴급 제동 위험 여부를 판정한다. 그 다음, 모빌리티의 충돌경고시스템(W)은 전후방 충돌, 비행시 지상선, 주차선 및 연석 등의 충돌 위험 여부에 따라 경고음 등의 경고장치의 작동여부를 제어한다. 모빌리티의 자동긴급제동장치(B)는 충돌 위험 여부 또는 모빌리티의 운전자가 졸음 등으로 인해 운전에 부주의하거나 모빌리티의 급발진 등 운전을 제어할 수 없는 경우와 같은 긴급 제동 위험 여부에 따라 제동장치의 작동여부를 제어한다.

본 발명의 일 실시예는 모빌리티의 외부측정센서를 통해 측정 등을 한 계측값들의 노이즈를 제거하고 정상신호를 검출하는 시스템이다. 특히, 외부측정센서(S)가 측정 등을 하는 신호는 모빌리티 자체 또는 모빌리티에 설치된 내부 및 외부장치가 발생시킨 신호로서 초음파를 포함하는 음파, 적외선, 가시광선, 레이저, 전파를 포함하는 빛의 x,y,z방향으로 측정되는 세기일 수 있다. 그 중 초음파는 모빌리티와 모빌리티 외부의 장애물들 간 거리 중 가까운 거리에 대해 저렴한 비용으로 비행시간(TOF, Time of Flight)을 통해 측정할 수 있는 음파이다. 비행시간은 모빌리티에 설치된 초음파 발생장치가 연속적으로 또는 주기적으로 발생시킨 초음파가 장애물에 반사되어 모빌리티의 초음파 수신장치에 수신되기까지의 시간을 측정하여 거리로 환산한 값(

: d는 TOF, c는 초음파 등의 속도, t는 송수신시간)을 의미한다. 따라서, 이를 측정하는 과정에서 근거리에서 발생시키는 모빌리티의 초음파 발생장치와 외부환경에서 발생한 초음파 등으로 인해 노이즈를 포함할 확률이 매우 높다.

특히, 본 발명의 일 실시예는 현재 시점에서의 계측값에 섞인 이상신호, 즉 노이즈를 제거하는 것인데, 이를 위해 현재 시점 이전인 과거의 계측값들을 활용한다. 그러한 원리를 갖는 기존 시스템은 과거의 계측값들의 경향상 예측되는 추정값과 현재 시점에서의 계측값을 비교하여 노이즈를 제거했다. 이 경우, 기존 시스템은 과거 계측값들의 경향을 나타내는 하나의 함수를 도출하고, 특히 하나의 함수를 도출하는 방식으로 최소자승법(LMS: least mean square)을 활용한다.

최소자승법은 계측값과 함수값과의 차이(residual)의 제곱이 최소인 값인 하나의 함수를 도출하는 방식이다. 그런데, 최소자승법은 과거의 계측값들에 노이즈가 포함된 경우 최소자승, 즉 그 이상신호와 현재신호 사이의 차의 제곱까지 합하여 계산되기 때문에 잘못된 근사 결과를 낼 수 있다. 특히, 노이즈가 정상신호에 비해 일정비율 이상 존재하는 전제하에, 노이즈가 이산적으로 드문드문 존재하든 일정구간에 대해 존재하든 모두 차이의 제곱으로 계산되기 때문에 빠른 측정에 비해 낮은 정확도의 예측값을 도출한다. 이에 따라 제어되는 모빌리티의 충돌경고시스템(W)와 자동긴급제동장치(B)는 당연히 오작동 또는 과작동되고, 이는 모빌리티의 운전을 방해하거나 다른 모빌리티와, 또는 다른 모빌리티 사이의 충돌 사고 등의 위험을 유발할 수 있다. 그러므로, 과거의 계측값들의 노이즈를 제거하는 것이 바람직하다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 과거의 계측값들의 노이즈를 제거하여 평가된 추정값을 통해 노이즈에 강건한 최종값을 도출하기 위한 것이다. 이를 통해 모빌리티의 내·외부장치의 제어를 신속하고 정확히 수행할 수 있도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 구성도로, 더 구체적으로는, 모빌리티 외부측정센서(S)의 계측값들을 저장하는 저장부(M); 및 저장부(M)에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하고, 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하며, 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하고, 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 연산부(C);를 포함한다.

이 때, 모빌리티 외부측정센서(S)의 측정은 측정 등, 즉 물리적 신호들의 측정과 감지를 모두 포함한다. 측정은 그 신호자체를 계측값으로 측정하는 것이고, 감지는 전기적 정보(예: 전압)으로 측정하고 그것을 계측값으로 변환하는 등의 일정한 처리(processing)을 동반하는 것을 의미한다. 그리고 모빌리티 외부측정센서(S) 그 자체 또는 노이즈저강장치의 저장부(M)는 모든 물리적 신호들을 측정 등 또는 저장하는 것이 아니라 물리적 신호의 세기가 특정 임계값을 넘으면 할 수 있도록 설계될 수 있다. 또한, 계측값들은 점, 벡터, 또는 이를 통한 행렬일 수 있고, 측정 등 또는 저장방법에 따라 연속적(continuous) 또는 이산적(discrete)일 수 있다. 이러한 측정 등 또는 저장방법의 방법은 해당 모빌리티와 외부측정센서의 특성. 계측값들의 종류와 성질, 정상 신호와 노이즈의 양과 신뢰도, 제어되는 장치의 신속성과 정확성 등에 따라 다르게 설정할 수 있다.

또한 연산부(C)에서 도출하는 함수는 어떤 집합(정의역)의 각 원소를 다른 집합(공역)의 유일한 원소(치역)에 대응시키는 이항 관계다. 여기서 함수는 다항함수(polynomials), 유리함수, 무리함수, 멱함수를 포함하는 대수함수(Algebraic), 미분불가능한 구간을 포함할 수 있는 이산함수(discrete function)뿐만 아니라 삼각함수를 포함하는 주기함수(periodic function), 지수함수 및 그들의 해석함수(analytic function)인 푸리에급수 등, 그리고 그 합성함수 및 역함수를 포함한다. 또한 함수의 정의역으로서 실수 또는 복수의 집합, 함수 그자체, 벡터 공간, 행렬 공간 등을 포함한다. 그리고, 이러한 연산부(C)에서 도출되는 함수의 종류는 해당 모빌리티와 외부측정센서의 특성. 계측값들의 종류와 성질, 정상 신호와 노이즈의 양과 신뢰도, 제어되는 장치의 신속성과 정확성 등에 따라 다르게 설정할 수 있다.

여기서 중요한 것은, 본 발명의 일 실시예는 최소자승법과 달리 과거의 계측값들에 정상 신호가 가장 많이 포함되는 모델을 선택하는 방식으로 현재 계측값들의 노이즈를 제거하는 최종함수를 도출한다는 것이다. 그리고 일 실시예는 그 포함되는 기준을 함수값의 제1범위 이내의 계측값으로 설정하여 과거 계측값들의 경향성을 추적한다. 따라서, 일 실시예를 통해 도출된 최종함수는 (정상 신호가 노이즈보다 많다는 전제하에) 과거의 계측값들의 노이즈가 제거되어 있으면서도 동시에 정상 신호들의 경향성을 정확히 드러낸다. 이를 통해 예측된 정확한 추정값과 최종값을 통한 강건한 제어는 모빌리티의 충돌경고시스템(W)이나 자동긴급제동장치(B) 등의 충돌 사고 예방 효과를 본질적으로 수행할 수 있게 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예는 과거의 계측값들 사이에 노이즈가 일정 시간에 걸쳐 포함된 경우뿐만 아니라 산발적으로 포함된 경우에도 정상신호를 검출하여 최종함수를 도출할 수 있다. 기존 시스템은 최소자승법의 단점을 보완하기 위해 정상신호와 매우 상이한 노이즈가 일정 구간에 포함되어 있는 경우 이를 노이즈 구간으로 인식하여 제거하는 기술이 개시되어 있을 수 있다. 그러나, 과거의 계측값들을 연속적으로 측정하지 않고 이산적으로 측정하는 경우를 가정해보자. 그렇다면 기존 시스템은 일정 시간 이상의 누적적인 노이즈를 측정하지 못하므로 노이즈 판정이 불가능하다. 또한, 그러한 판정을 이러한 환경에 적용할 경우 산발적인 노이즈가 포함된 일정 구간 동안의 정상 신호를 오히려 노이즈로 판정할 수 있다. 그런데 본 발명의 일 실시예는, 과거의 계측값들 중 산발적인 노이즈도 정상 신호가 가장 많이 포함되는 모델을 선택함으로써 제거할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 그 노이즈의 종류와 형태, 분포 등에 관계없이 제거할 수 있고, 그에 따라 기존 시스템보다 더욱 강건한 노이즈 저감 기능을 제공한다.

여기서 제1범위는 제어의 신뢰도상, 계측값과 그 대응되는 함수값의 차이(즉, 오차(residual))가 정규분포를 따른다고 가정했을 때의 95% 내지 99%의 신뢰구간으로 설정된 범위로 정하는 것이 타당할 것이다. 즉, 제1범위는 오차의 제곱의 합을 계측값의 수만큼 나눈 값의 제곱근(즉, 표준편차)의 1.96배 내지 2.58배 중 어느 하나로 설정할 수 있다. 또는 제1범위는 더 높은 신뢰도상 99.9%의 정상 신호를 포함하기 위해 표준편차의 3배까지로도 설정할 수 있다.

더 구체적으로, 도 1의 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치(N)의 저장부(M)는 일정 시간 간격으로 측정되는 모빌리티 외부측정센서(S)의 계측값들을 저장할 수 있다. 즉, 저장부(M)는 계측값들을 연속적으로 저장하는 게 아니라, 이산적으로 저장할 수 있다.

본 발명의 일 실시예가 해결하려는 과제 중 하나는 모빌리티의 초음파 발생장치와 그 수신장치를 이용해 비행시간(TOF)를 측정함에 있어서, 근거리에서 발생시킨 초음파 등과 외부환경에서 발생한 초음파 등으로 인해 발생되는 노이즈를 제거함에 있다. 그런데 이 경우, 노이즈이든 정상신호이든 저장부(M)가 이를 연속적으로 모두 저장하는 것은 과도한 계측값들의 양로 인해 연산부(S)의 연산속도가 매우 느려질 수 있다. 또한, 그 연속적인 수많은 계측값들을 통해 도출되는 최종함수와 최종값은 그 강건성과 신뢰도 측면에서 바람직할지 몰라도, 그 도출속도와 그에 따른 제어환경에는 더 바람직하지 않다.

예를 들면, 모빌리티 근처로 갑자기 빠른속도로 장애물들이 등장했다고 가정해보자. 이 경우, 모빌리티의 충돌위험을 방지하고 긴급제동을 하기 위해 모빌리티의 충돌위험경고시스템(W)과 자동긴급제동장치(B)는 더욱 신속하게 제어되어야 한다. 또한, 외부환경의 노이즈에 일정시간 노출된 경우에는 연속적인 측정과 연산이 아닌 일정 시간 간격의 측정과 연산으로 처리한 최종값이 모빌리티의 충돌위험경고시스템(W)과 자동긴급제동장치(B)의 더 정확한 제어를 할 수 있게 만든다. 따라서, 본 발명의 일 실시예의 저장부(M)는 일정 시간 간격으로 측정되는 계측값들을 저장함으로써 연산부(C)의 연산량을 감소시키고, 그에 따른 제어를 더 안정적이고 신속하게 수행할 수 있도록 한다.

도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치에서 연산부는 저장된 계측값들 중 제1원소수만큼의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성할 수 있다. 다시 말해, 연산부는 복수의 계측값들 중 제1원소수의 조합(combination)을 통해 그에 대응되는 함수를 생성할 수 있다.

앞서 언급한 것과 같이, 함수의 종류와 성질은 해당 모빌리티과 외부측정센서의 특성. 계측값들의 종류와 성질, 정상 신호와 노이즈의 양과 신뢰도, 제어되는 장치의 신속성과 정확성 등에 따라 다르게 설정할 수 있다. 다만 모빌리티의 충돌 위험을 방지하기 위한 본 발명의 일 실시예의 일 과제를 고려할 때 노이즈저감장치의 최종값으로 제어되는 장치들은 더 신속하게 제어될 필요가 있다. 이를 위해서는 연산부의 연산량을 줄여야 하고, 연산부가 도출하는 함수의 개수에 앞서 그러한 함수를 도출하는 전체 계측값들(이하 n이라고 함) 중 선택되는 제1원소수(이하 r이라 함)의 개념을 설정할 필요가 있다.

여기서 함수의 개수는 총 nCr이다(C: 순서에 상관없이 전체 계측값들 중 제1원소수를 선택하는 경우의 수). 그런데, 제1원소수를 0부터 n까지의 제1원소수를 선택하는 조합의 합은 파스칼의 삼각형과 이항정리상 2ⁿ이다. 즉, 제1원소수를 정하지 않으면 연산부의 연산량은 전체 계측값들의 수에 따라 기하급수적으로 늘어난다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 연산부의 연산량을 하드웨어의 수준으로 감소시키고, 그에 따른 제어를 더 안정적이고 신속하게 수행할 수 있도록 한다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치에서 연산부는 저장된 계측값들 중 2개의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 일차함수를 생성할 수 있다. 즉, 연산부는 복수의 계측값들의 조합(combination)을 통해 그에 대응되는 함수를 생성, 특히 2개의 계측값을 잇는 직선의 함수를 생성할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 일차함수를 나타낸 것이다. 도 2의 세로축은 TOF와 같은 계측값이고, 가로축은 그 측정시간을 나타내고, 특히 모빌리티 외부측정센서 중 하나인 초음파 센서가 n번의 일정 시간 간격(예: 1/60초)으로 TOF를 측정하는 경우로서 총 6번을 측정한 계측값들을 나타낸다. 여기서 도 2의 직선의 양 끝점, 즉 현재시점을 기준으로 그 직전의 계측값과 가장 먼 시점의 계측값을 선택했다고 가정해보자. 그렇다면, 본 발명의 일 실시예에서는 일차함수로서 그 2개의 점을 잇는 직선의 함수를 그릴 수 있을 것이다. 여기서 나머지 선택되지 않은 4개의 계측값들이 정상 신호인지 노이즈 신호인지 판단하기 위해 그 함수의 제1범위 이내의 범위를 점선과 같은 경계선으로 설정할 수 있다. 위 경계선 안의 점을 정상 신호, 그 밖의 점을 노이즈로 판단한 다음 정상 신호의 개수와 해당 함수를 저장하고, 이와 같은 과정을 계속 반복한다. 최대한으로 반복되는 횟수는 ₆C_2,즉 15번이고, 그에 해당하는 직선의 함수도 15개일 것이다. 그 다음 본 발명의 일 실시예는 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수인 직선함수 하나를 도출할 것이다.

도 2와 같이 제1원소수인 r을 2로 하면서 그에 따른 직선함수를 생성하는 것은 가장 적은 함수의 수(nC₂)와 단순한 함수(y=ax+b)를 통해 더욱 그 연산부의 연산량을 감소시킨다. 그뿐만 아니라 위 일 실시예에서 선택된 두 점과 직선함수의 결합은 산술평균, 즉 나머지 선택되지 않은 점들의 평균적인 기댓값을 반영하여 제1범위 이내의 계측값을 포함시킬 수 있다.

또한, 직선함수는 초음파 센서 등을 통한 모빌리티와 장애물 사이의 거리를 측정하는 한정된 시간 내의 운동상태를 평균적으로 반영한다. 센서가 장착된 모빌리티와 장애물 사이의 비행거리(ToF)를 측정할 때의 계측시간은 충돌 경고 또는 긴급 제동 등의 목적을 달성하기 위해 매우 짧을 수 있다. 따라서, 이와 같은 한정된 시간을 계측하였을 때를 가정한다면, 모빌리티와 장애물 사이의 상대속도는 일정, 즉 등속운동이 일반적일 것이다. 따라서, 이를 가정하여 산출하는 최적의 대푯값인 산술평균과 그 연장값을 통해 과거의 계측값들에 포함된 노이즈를 일반적인 내·외부환경에 맞게 효과적으로 제거할 수 있다.

한편, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프로, 연산부는 함수를 생성한 개수가 제1임계횟수 이상인 경우 복수의 함수를 더 생성하지 않을 수 있다. 이에 더하여 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 저감장치의 연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제1임계값 미만인 경우 그 함수를 최종함수에서 제외하고 제1임계값 이상인 함수 중 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출할 수 있다. 즉, 제1임계횟수까지로 함수의 갯수를 한정하거나, 혹은 정상신호의 개수가 제1임계값 이상의 함수만으로 하여 최종함수의 범위를 한정할 수 있다.

앞서 언급한 것과 같이, 제1원소수만큼의 계측값들을 선택하는 경우 그 함수의 개수는 총 nCr(=

), 즉 (n-r)만큼의 차수에 해당하는 n에 대한 방정식이다. 예를 들어 r을 2로 가정할 때 총 함수의 개수는

로 포물선으로 증가하다. 따라서, 계측값들의 수에 따라 연산부의 연산횟수가 대폭으로 상승할 수 있다. 그러므로, 본 발명의 일 실시예는 제1임계횟수까지의 함수로 제한하여 그 안에서 최종함수를 도출함으로써 긴급성이 요구되는 장치의 제어를 원활하게 수행할 수 있다.

또한, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프로, 연산부는 선택된 계측값들 중 0을 1개 이상 포함하는 경우 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다. 즉, 과거 계측값이 아예 없는 경우 측정된 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다.

본 발명의 일 실시예의 노이즈 저감장치는 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하는 과정에서 발생되는 연산량은 연산속도 면에서 중요하다. 특히 모빌리티의 충돌경고시스템(W)나 자동긴급제동장치(B)는 주변 환경에 노이즈가 많지 않다고 판단된다면 더욱더 신속한 제어 수행이 요구된다. 따라서, 연산량이 증가하는 것은 본 노이즈저감의 목적인 모빌리티 주변 장애물에 대한 신호처리에 있어서 바람직하지 않다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 저감장치는 주변의 노이즈로 인해 측정되는 0인 계측값들을 포함하여 복수의 함수를 생성하지 않음으로써 연산량을 줄이고, 신속한 신호처리를 통해 정확한 제어를 수행한다.

또한, 연산부는 선택된 계측값들 중 임의의 2개의 계측값들로부터 도출되는 함수의 기울기의 절대값이 제1문턱값 이상이면 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다. 즉, 계측값이 TOF인 경우 상대속도가 너무 큰 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않을 수 있다.

본 발명의 일 실시예의 모빌리티 외부측정센서의 노이즈 저감장치는 모빌리티 외부의 장애물 사이의 관계에서 측정한 계측값들을 처리할 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예의 노이즈 저감장치는 모빌리티 주변 장애물의 상대적인 거리, 상대속도, 또는 상대가속도 등을 TOF로 측정한 계측값들을 처리할 수 있다. 장애물이 모빌리티쪽으로 접근하는 것을 가정하면(즉 상대속도가 음의 값인 경우), 상대속도가 일정하다는 것은 일정한 속도로 접근한다는 것이고 이는 함수의 기울기로 측정된다. 그런데, 해당 기울기가 모빌리티의 최대 출력이나 최대 속도를 감안하더라도 터무니없이 그 절댓값이 큰 경우 이 계측값들은 노이즈라 판단될 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치는 함수의 기울기의 절대값이 제1문턱값 이상인 경우 복수의 함수를 생성하지 않음으로써, 노이즈가 다수 포함된 계측값들을 연산하지 않고, 이에 따른 연산속도 향상과 신속한 제어를 수행할 수 있다.

다른 예로, 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈 저감장치의 연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제1임계값 미만인 경우 그 함수를 최종함수에서 제외하고 제1임계값 이상인 함수 중 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출할 수 있다. 일반적으로, 제1임계횟수(이하 N으로 약칭함)는 N개의 함수 중 적어도 하나의 함수에서 r개의 원소를 뽑을 때 적어도 한번은 정상신호만 뽑을 확률인 p가 99.9% 이상일 수준의 횟수가 제어의 신뢰도상 바람직하다. 독립시행을 가정하면, 1개의 계측값을 뽑을 때 정상 신호를 뽑을 확률은 전체 계측값들 중에서 정상 신호의 개수의 비율(이하 a라고 약칭)이다. 따라서, 적어도 한번은 노이즈만 뽑을 확률은 1 - a^r이고, 독립시행으로 N개의 함수로 반복하였을 때 적어도 한번은 정상신호만 뽑을 확률 p는 1-(1 - a^r)^N 이다. 따라서, 그러한 N은 0.99이상의 p를 가정하여

이상의 자연수로서 도출될 수 있다.

또한, 도출한 함수와 제1범위 이내의 계측값을 모두 저장한 다음 최종함수를 도출하는 것은 연산량과 연산속도 면에서 비효율적이다. 따라서, 제1범위 이내의 계측값의 수는 신뢰가능한 범위 내에서 필터링될 필요가 있다. 특히 선택되는 계측값들이 서로 가까운 경우 그들로부터 도출되는 함수는 신뢰가능한 계측값의 수를 벗어날 가능성이 높다. 이것은 선택되는 계측값들 중 노이즈가 포함되어 있든 아니든 마찬가지다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 그러한 계측값들로부터 도출되는 함수 중 최종함수의 범위를 정상 신호의 개수가 제1임계값 이상인 함수만으로 한정함으로써 연산량을 제어되는 하드웨어의 수준에 맞게 감소시키고, 그에 따른 제어를 더 안정적이고 신속하게 수행할 수 있도록 한다.

이에 더하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제2임계값 이상인 함수가 존재하지 않는 경우 추정값을 도출하지 않을 수 있다. 바꿔 말하자면, 최종함수의 계측값들의 개수(편의상 이하 n이라 함) 중 정상 신호의 최소한의 비율을 (제2임계값 /n) 로 설정할 수 있다.

도 2와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈저감장치는 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 기준으로 추정값을 도출하여 현재 계측값과 비교하여 가장 근접한 값을 최종값으로 선정하여 노이즈를 저감한다. 따라서 저장부에 저장된 계측값들 중 50% 이상이 노이즈인 경우 그 최종함수와 그로부터 도출되는 추정값은 계측값이 많이 포함된다 하더라도 신뢰할 수 없다. 특히 초음파 센서의 계측값들은 매질이 공기이므로 온도 변동 또는 바람의 영향을 받기 쉽다. 따라서 온도와 바람이 급격하게 유동하는 환경에서는 계측값들 중 대부분이 정상 신호가 아닐 수 있다. 이러한 경우에도 최종함수와 최종값을 선정하여 모빌리티의 충돌경고시스템이나 자동긴급제동장치를 동작하도록 제어하는 것은 매우 위험하다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 계측값의 개수가 제1임계값 미만인 경우 이를 최종함수에서 제외함으로써 노이즈 저감장치의 신뢰도와 정확성을 높이고, 그에 따른 정확한 제어를 보장한다.

한편, 본 발명의 다른 일 실시예로서 도 2의 연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 또한, 제1가중치는 현재시점과 가장 가까운 계측값의 경우 제1범위 이내의 계측값들의 수이고, 현재시점과 가장 먼 계측값의 경우 1일 수 있다. 즉, 현재시점과 가까운 계측값이 더 큰 최종함수에 우선순위를 둘 수 있다.

도 2와 같이 노이즈 저감 시스템의 연산부는 일정 시간 간격으로 저장한 현재 시점 직전의 계측값들을 연산한다. 특히, 다른 일 실시예는 계측값으로 모빌리티 초음파 센서의 초음파 비행거리(TOF)를 측정할 수 있고, 이 때 그 계측값들 중 두 계측값만을 선택해 복수의 일차함수로 최종함수와 최종값을 도출한다. 그런데 일차함수는 (특히 y=ax+b의 경우) 등속운동을 가정한다. 즉, 현재시점 직전 모빌리티와 장애물 사이의 상대속도가 가속 또는 감속되는 경우를 가정하지 않는다. 따라서, 상대속도가 증가 또는 감소하는 경우임에도 불구하고 일차함수는 그 직선과 가장 가까운 계측값, 즉 상대속도가 일정함을 가정하여 도출된 추정값과 최종값을 선택한다. 그런데, 이는 모빌리티의 구동력 및 방향 제어 불능 또는 장애물 사이의 충돌을 막기 위한 제어장치(VDC(Vehicle Dynamic Control), TCS(Traction Control System), LSD(Limited Slip Differential), 충돌경고시스템, 자동긴급제동장치, ABS(Anti-Braking System) 등)을 무력화시킬 우려가 있다. 왜냐하면 모빌리티의 급발진이나 모빌리티 근처로 가까이 가속해오는 장애물, 혹은 모빌리티의 급브레이크로 갑자기 감속하거나 방향을 전환하는 경우로 인해 모빌리티가 위험해지는 경우에도(즉, TOF가 갑자기 가까워지는 경우에도)에도 등속운동을 가정한 최종값을 도출하기 때문에 이미 한발 늦은 제어가 이루어질 수 있기 때문이다.

그러므로, 본 발명의 다른 일 실시예는 감가속팩터인 제1가중치를 곱하여 그 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출한다. 이를 통해, 다른 일 실시예는 일차함수와 같은 다항함수 등 자신과 닮은 형태의 계측값들을 우선적으로 도출함으로써 발생되는 제어상의 문제점을 해결한다. 즉, 다른 일 실시예는 현재 시점 직전 해당 함수의 예상값인 추정값보다 현재시점에서 더 가속 또는 감속하는 경우에 TOF가 급격히 감소할수 있음을 고려한다. 결국, 본 발명의 다른 일 실시예는 모빌리티와 장애물 사이의 충돌 위험 상황 등에 노출되어도 정확한 최종값을 선정해 충돌 방지 장치를 선제적으로 제어할 수 있다.

특히, 본 발명의 다른 일 실시예로서 제1가중치는 첫 항이 제1범위 이내의 계측값들의 수이고 마지막 항이 1일 수 있다. 이 경우, 그 사이의 제1가중치는 공차(common difference)가 1인 등차수열(arithmetic progression)일 수 있고, 또는 공비(common ratio)가 (1/n)의 n제곱근인 등비수열(geometric sequence)일 수 있다. 전자보다 후자가 더 현재시점 직전의 계측값들의 가중치를 더 부여한다. 특히 이는 모빌리티의 장애물 충돌에 대한 민감도에 따라 가중치를 다르게 부여할 수 있다. 다만, 본 발명의 다른 일 실시예는 그 기준점을 n과 1로 설정함으로써 가중치와 그에 따른 최종함수의 예측가능성을 높이고, 모빌리티 및 장애물의 가속특성에 따라 유동적으로 설정함으로써 모빌리티에 최적화된 제어시스템을 제공한다.

다른 한편으로, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프로, 연산부는 최종함수가 복수개인 경우인 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 또한, 연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을, 그 합이 같은 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 즉, 전자의 일 실시예는 기존의 최소자승법을 결합하여 최종함수의 우선순위를, 후자의 일 실시예는 본 발명의 다른 일 실시예를 선순위로 하고 기존의 최소자승법을 후순위로 결합하여 최종함수의 우선순위를 선정한다.

본 발명의 일 실시예에서 최종함수는 제1범위 이내로 계측값이 포함된 갯수가 가장 커 단일하게 도출될 수도 있지만, 그 수가 같아 복수로 도출될 수 있다. 이 경우, 복수의 최종함수 중 어느 함수를 도출할지 경합된 경우 연산부는 랜덤으로 최종함수를 결정할 수도 있고, 우선순위를 두어 결정할 수도 있다. 그러나, 본 발명의 일 실시예와 같이 우선순위를 두는 제어방식은 노이즈가 더 제거될 여지를 줌으로써 모빌리티의 충돌경고시스템 등을 더 신속하고 정확하게 운용할 수 있도록 한다.

또한 본 발명의 일 실시예는 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최적의 최종함수로 도출할 수 있다. 앞서 언급한 실시예와 같이, 신속한 제어상 연산부는 계측값들로부터 도출될 수 있는 함수의 개수를 제1임계횟수 미만으로 제한할 수 있다. 이 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출할 수도 있지만, 신뢰도 구간 밖의 범위의 확률로 그렇지 않을 수 있다. 이 경우, 그 복수의 함수 내에서라도 최적의 최종함수를 도출해야 한다. 이 때, 최종함수가 복수개인 경우라도 그들은 노이즈가 거의 제거된 상태일 것이다. 그렇다면, 이와 같은 최종함수간 경합관계에서는 최소자승법(LSM)을 활용하여 그 중 하나를 선택하는 것이 과거의 계측값들의 경향을 정확하게 보여준다. 특히, 선형 최소자승법은 정규방정식(normal equation)을 연립함으로써 대수적(행렬)으로 계산하고, 이는 매트랩(matlab) 등 기존 프로그래밍 툴로도 쉽게 연산되기 때문에 가장 신속하고 정확한 제어를 수행할 것이다. 즉, 본 발명의 일 실시예는 복수의 최종함수 중 임의로 하나를 선택하여 이루어지는 제어보다, 그 중 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최적의 최종함수로 도출하는 제어를 통해 모빌리티의 충돌경고시스템(W) 등을 더 신속하고 정확하게 운용할 수 있도록 한다.

다른 예로, 본 발명의 일 실시예는 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을, 그 합이 같은 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 계측값이 초음파의 비행거리(TOF)인 경우, 일 실시예는 모빌리티와 장애물 사이의 가속운동을 예측하는 최종함수를 우선적으로 도출하고, 그것까지 복수개인 경우 최소자승법으로 필터링한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 모빌리티와 장애물 사이의 충돌 위험을 우선순위로 두되, 그 다음순위로 과거의 계측값들의 경향을 더 정확하게 반영한 최종함수를 다음순위로 둠으로써 제어되는 장치들의 기능과 목적에 최적화된 운용을 가능케 한다.

한편, 위와 같이 우선순위를 두는 방식을 가중치 방식으로 전환하는 본 발명의 다른 일 실시예로, 연산부는 제1임계값 이상인 함수 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수와 제1범위 이내로 포함되는 계측값으로부터 도출되는 적어도 하나의 파라미터를 모두 곱한 최종함수평가값이 가장 큰 함수를 최종함수를 도출할 수 있다. 파라미터는 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합을 제1범위 이내의 계측값의 개수로 나눈 값 또는 제1범위 이내의 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합을 제1범위 이내의 계측값의 개수로 나눈 값일 수 있다. 즉, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치는 위의 평가지표(제1가중치를 곱한 값의 누적합, 최소제곱값의 누적합)를 제1범위 이내의 계측값의 개수로 나눈 평균지표를 모두 곱한 최종함수평가값을 통해 최종함수를 도출한다. 이를 통해, 본 발명의 일 실시예는 모빌리티와 장애물 사이의 충돌 위험과 과거의 계측값들의 경향을 더 정확하게 반영한 최종함수를 도출함으로써 제어되는 장치들의 기능과 목적에 최적화된 운용을 가능케 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예의 노이즈저감장치는 제2 범위 안에서 추정값과 가장 근접하는 계측값인 후보 최종값을 선택한다. 다만, 연산부는 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 후보 최종값과의 차가 제3임계값 이상인 근접 최종값이 존재하는경우 근접 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서 제어되는 장치가 모빌리티의 충돌방지나 속도감가속과 관련된 것이라면 계측값이 노이즈로 판명되더라도 그 위험을 선제적으로 막고자 추정값보다 우선순위를 부여할 필요가 있다. 특히, 계측값이 초음파의 TOF인 경우 모빌리티에 갑자기 가까이 나타난 장애물을 탐지해야 충돌위험을 선제적으로 막을 수 있는데, 이는 과거의 계측값들의 경향보다 훨씬 작은 계측값을 나타낼 것이다. 다만, 자동판매기, 주차장 게이트 등 움직이지 않고 지속적으로 초음파를 발생시키는 장치로 인한 노이즈까지 그러한 장애물로 인식하는 것은 바람직하지 않다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 추정값에 제2범위 내에서 가장 근접한 계측값과의 차가 제3임계값 이상인 값에만 우선순위를 부여함으로써, 모빌리티에 동적으로 접근하는 장애물들을 선제적으로 탐지하여 충돌방지장치를 효과적으로 제어할 수 있도록 한다.

여기서 제3임계값은 모빌리티의 외부측정센서의 파원의 회절한계값(Diffraction Limit)의 20배 이상의 값으로 설정할 수 있다. 특히, 모빌리티의 외부 초음파센서의 경우, 일반적으로 40~50kHz의 주파수 대역을 갖고, 파장의 길이는 6.5~8.5mm이므로, 분해능을 고려할 때 해당 파장의 2배 이상은 되어야 노이즈와 정상신호를 구별할 수 있다. 그 구별범위와 노이즈의 비율(10%이내)를 감안할 때 제3임계값은 본 발명의 실시예가 산업상 이용가능한 수준으로 도출될 수 있다. 물론, 이는 모빌리티의 외부측정센서의 스팩, 신호의 종류와 파장, 그 국지화(localization) 등에 따른 해상도 향상 등에 맞게 다시 설정할 수 있다.

도 3은 도 2의 그래프의 연장선 개념으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제2범위 이내에서 추정값에 가장 근접하는 계측값을 나타낸 그래프이다. 여기서도 세로축의 계측값은 모빌리티의 외부 초음파센서의 TOF로, 가로축은 그 측정시간을 나타낼 수 있다. 본 실시예에서는 현재시점 직전의 7개의 계측값 중 2개를 선택하여 도출한 복수의 일차함수 중에서 최종함수를 도출, 그에 따른 현재시점에서의 추정값(○)과 직전 n개의 최종값(●)들을 나타낸다. 도 3의 일 실시예는 추정값(○)에 대응되는 시점에서의 계측값 중 제2범위 이내로 근접하는 계측값(점선 내의 ▲ 와 ◆) 중 가장 근접하는 값(점선 내의 ◆ )을 최종값으로 선정할 것이다.

이와 동시에, 본 발명의 다른 실시예는 후보 최종값과의 차가 제3임계값 이상인 계측값인 근접 최종값이 연속적으로 존재하는 경우 근접 최종값만을 최종값으로 도출할 수 있다. 그로써, 갑자기 튀어나오면서도 모빌리티와 가장 근접(TOF가 추정값보다 제3임계값이상 작은)한 장애물을 빠르게 인식하여, 충돌 위험 등에 대응하는 장치를 신속하게 제어할 수 있도록 한다.

또한, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프로, 연산부는 후보 최종값과의 차이가 제3 임계값 이상인 근접 최종값이 존재하고, 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 실제 계측값 중 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 계측값인 제2 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 계측값인 제2근접 최종값도 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예는 갑자기 다가오는 물체인지 노이즈인지를 연속적으로 취득한 계측값을 통해 점검할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈저감장치는 노이즈 사이에서 정확한 계측값을 추출하는 것뿐만 아니라 신뢰도 높은 계측값을 추출하는 것이 핵심인 기술이다. 위와 같이 그 계측값은 모빌리티와 외부 장애물 사이의 초음파 센서에서 측정한 TOF일 수 있다. 그런데, 현재 시점에서 측정한 TOF들 중 근접 최종값이 존재한다는 것만으로 이를 출력하는 것은 노이즈 사이에서 정확한 계측값을 추출했다고 볼수는 있지만, 그렇다고 그 근접최종값이 신뢰도가 높다는 것을 보장할 수는 없다. 그 이유는, 갑자기 나타난 물체인 것인지 갑자기 발생한 노이즈인지를 구별할 수 없기 때문이다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 노이즈저감장치는 제2근접 최종값이 존재하는 경우만 근접 최종값을 최종값으로 선정함으로써, 갑자기 나타난 노이즈로 인해 발생되는 불필요한 긴급제동이나 충돌경고를 방지한다. 결론적으로, 본 발명의 일 실시예는 갑자기 나타난 물체만을 감지하고, 그렇지 않은 노이즈는 후보 최종값을 통해 필터링하여 더욱 신뢰도 높은 계측값을 제공한다.

그리고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치의 적용에 따른 그래프로, 노이즈저감장치는 추정값을 도출하기 전에 일정 시간 동안 측정한 실제 계측값들 중 이상값의 비율을 산출하는 노이즈플래그부;를 더 포함하고, 연산부는 노이즈플래그부에서 산출한 이상값의 비율이 제1비율 이상인 경우 후보 최종값을 최종값으로, 제1비율 미만인 경우 근접 최종값이 존재하는 경우만 근접 최종값을 최종값을 선정하고, 그렇지 않은 경우 후보 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다. 즉, 노이즈 환경에서는 후보 최종값을 우선한다.

본 발명의 일 실시예의 노이즈저감장치는 측정 직전 특정 시간 동안 측정한 과거 데이터에서 얻은 함수와 그 범위를 활용함으로써 이상신호에 강건한 현재 데이터를 출력한다. 그러므로, 모빌리티 외부측정센서가 노이지한 환경에서만 최종함수를 생성하고 추정값과 가장 가까운 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 로직이 필요하다. 즉, 본 발명의 일 실시예의 제어가 수행되기 전 일정시간 수신되는 계측값들에 이상값이 너무 많이 포함되어 있는지를 판단하는 제어단계가 필요하다. 그러므로, 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정장치의 노이즈저감장치는 이상값의 비율이 제1비율 이상인 경우만 후보 최종값을 최종값으로 선정함으로써 정확한 제어를 수행할 수 있다.

여기서, 이상값은 일정 시간 동안의 계측값들의 평균으로 뺀 값을 표준편차로 나눈 z값의 절대값이 제1기준값 이상인 계측값(예를 들어 평균에서 표준편차의 3배를 초과하여 떨어진 계측값), 또는 상한 사분위수와 하한 사분위수를 기준으로 제1기준값 이상 또는 제1기준값 이하인 계측값으로 정상값과 구별될 수 있다. 또한, 이상값은 저주파필터나 고주파필터와 같이 주파수를 통해 걸러지는 값일 수 있다. 그리고, 이상값은 모빌리티 외부측정센서에서 감지되는 파형이나 세기와 정상값의 파형이나 세기와의 차이나 시간의 변화에 따른 적분값인 컨볼루션(convolution), 푸리에 변환 등을 통해 정상값과 구별될 수 있다.

한편, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법의 순서도이다. 본 발명에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법은, 저장부에서 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 단계(S100); 연산부에서 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하는 단계(S200); 연산부에서 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하는 단계(S300,S400); 연산부에서 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하는 단계(S500); 및 연산부에서 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 근접 최종값을 최종값으로 선정하는 단계(S600);를 포함한다.

여기서 중요한 것은, 본 발명의 일 실시예의 외부측정센서의 노이즈저감방법은 최소자승법과 달리 과거의 계측값들에 정상 신호가 가장 많이 포함되는 모델을 선택하는 방식으로 현재 계측값들의 노이즈를 제거하는 최종함수를 도출한다는 것이다. 그리고 일 실시예는 그 포함되는 기준을 함수값의 제1범위 이내의 계측값으로 설정하여 과거 계측값들의 경향성을 추적한다. 따라서, 일 실시예를 통해 도출된 최종함수는 (정상 신호가 노이즈보다 많다는 전제하에) 과거의 계측값들의 노이즈가 제거되어 있으면서도 동시에 정상 신호들의 경향성을 정확히 드러낸다. 이를 통해 본 발명의 일 실시예는 예측된 정확한 추정값과 최종값을 바탕으로 모빌리티의 충돌경고시스템이나 자동긴급제동장치 등을 노이즈에 강건하게 제어할 수 있다. 이는 각 장치의 충돌 사고 예방 효과를 본질적으로 수행할 수 있게 한다.

외부측정센서의 노이즈저감방법은 외부측정센서가 측정 등을 한 물리적 신호들 중 이상신호를 제거하고 정상신호를 검출하는 제어방법이다. 그 중 본 발명의 일 실시예와 같은 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법의 경우, 먼저 처음 단계에서 외부측정센서가 측정 등을 한 계측값들을 저장한다(S100). 이 때, 계측값은 초음파 등에 대한 비행거리(TOF) 등일 수 있고, 이는 일정 세기의 문턱값 이상일 때 검출할 수 있다. 또한, 본 단계에서는 일정 시간 간격으로 측정 등을 하여 저장할 수 있다.

그 다음 단계로, 저장된 계측값들 중 이상신호를 제거하는 로직을 수행하고 정상신호를 검출한다. 그 수단으로, 먼저 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성한다(S200). 이 때, 본 단계에서는 계측값들 중 제1원소수만큼 선택한 계측값으로부터 함수를 생성할 수 있다. 제1원소수는 2일 수 있고, 함수는 일차함수일 수 있다. 이후 단계로, 해당 측정 등을 한 시간에 따른 계측값 중 함수값에서 제1범위 이내의 계측값의 수를 측정하고, 이를 해당 함수와 함께 저장한다(S300). 위 2단계는 제1임계횟수만큼 반복할 수 있다. 즉, 제1임계횟수만큼의 반복로직으로 계측값으로부터 도출되는 함수와 그에 따른 제1범위 이내의 계측값의 수를 계속 저장할 수 있다. 또한, 계측값의 수 중 제1임계값 미만인 함수를 저장하지 않고 제외할 수 있다.

이후 단계에서는, 그 저장된 계측값의 수 중 가장 큰, 즉 계측값이 가장 많이 포함되는 함수를 최종함수로 도출한다(S400). 최종함수가 복수개인 경우, 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 이 때, 본 단계에서는 제1가중치는 현재시점과 가장 가까운 계측값의 경우 제1범위 이내의 계측값들의 수이고 현재시점과 가장 먼 계측값의 경우 1 일 수 있다. 또는, 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다. 또 다른 예로, 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출하고, 그 합이 같은 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출할 수 있다.

최종함수 도출시 제1가중치를 부여하는 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법은, 계측값이 초음파의 비행거리(TOF)인 경우, 모빌리티와 장애물사이의 가속운동을 예측하는 최종함수를 우선적으로 도출한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 모빌리티와 장애물 사이의 충돌 위험을 우선순위로 둠으로써 모빌리티의 구동력 및 방향 제어불능 또는 충돌 위험을 방지하기 위해 제어되는 장치들(VDC(Vehicle Dynamic Control), TCS(Traction Control System), LSD(Limited Slip Differential), 충돌경고시스템, 자동긴급제동장치, ABS(Anti-Braking System) 등)의 기능과 목적에 최적화된 운용을 가능케 한다.

또한 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법은, 기존 랜덤으로 최종함수를 결정하는 방식에서 벗어나 최종함수에 우선순위를 두어 결정한다. 따라서, 본 발명의 일 실시예는 노이즈가 더 제거될 여지를 줌으로써 모빌리티의 충돌경고시스템 등을 더 신속하고 정확하게 운용할 수 있도록 한다.

다음 단계로서, 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출할 수 있다(S500). 단, 본 단계에서는 저장된 함수 중 계측값의 개수가 제2임계값 이상인 함수가 존재하지 않을 경우 추정값을 도출하지 않을 수 있다. 마지막 단계로, 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값을 후보 최종값으로 선정할 수 있다(S600). 다만, 본 단계에서는 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 후보 최종값과의 차가 제3임계값 이상인 계측값인 근접 최종값이 연속적으로 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정할 수 있다.

본 발명은 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법에 대한 것으로, 더 구체적으로는, 모빌리티의 외부데이터를 측정함에 있어서, 측정된 현재 데이터의 노이즈를 저감하기 위해 과거 데이터를 추가로 활용하고, 이 때 직전 특정 시간 동안 측정한 과거 데이터에서 얻은 함수와 그 범위를 활용하는 모빌리티의 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법에 관한 것이다.

차량 등 이동수단인 모빌리티의 초음파 등 외부측정센서는 차량 시스템에서 물체를 감지하여 충돌 경고 또는 제동에 사용된다. 종래 초음파 센서는 초음파 신호를 내보내고(송신파) 물체로부터 반사되어 돌아오는 신호(수신파)의 세기가 특정 문턱값을 넘는지 유무를 판단하여 물체와의 상대 거리를 감지한다. 그러므로, 종래 노이즈 필터링 기술은 수신파에 포함된 각종 노이즈를 제거하여 이상신호에 강건한 제어를 하기 위한 목적으로 대두되었다. 그 일환으로, 최소자승법은 초음파 센서가 측정한 과거 데이터를 토대로 현재 데이터를 예측하는 최종함수를 도출하기 위한 방법이다. 다만, 이는 과거 데이터에 이상신호가 포함된 경우 그 이상신호와 현재신호 사이의 차의 제곱까지 합하여 계산되기 때문에 잘못된 예측을 할 수 있다. 특히, 노이즈가 정상신호에 비해 일정비율 이상 존재하는 전제하에, 노이즈가 이산적으로 드문드문 존재하든 일정구간에 대해 존재하든 모두 차이의 제곱으로 계산되기 때문에 빠른 측정에 비해 낮은 정확도의 예측값을 도출한다.

이에 따라 제어되는 모빌리티의 충돌경고시스템(W)와 자동긴급제동장치(B)는 당연히 오작동 또는 과작동되고, 이는 모빌리티의 운전을 방해하거나 다른 모빌리티와, 또는 다른 모빌리티 사이의 충돌 사고 등의 위험을 유발할 수 있다. 그러므로, 과거의 계측값들의 노이즈를 제거하는 것이 바람직하다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치 및 노이즈저감방법은 과거의 계측값들의 노이즈를 제거하여 평가된 추정값을 통해 노이즈에 강건한 최종값을 도출한다. 이를 통해 모빌리티의 내·외부장치의 제어를 신속하고 정확히 수행할 수 있도록 한다.

상기한 바와 같이 본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.

B : 자동긴급제동장치 N : 노이즈저감장치
C : 연산부 S : 외부측정센서
M : 저장부 W : 충돌경고시스템

Claims

모빌리티와 모빌리티 외부의 객체(object) 사이의 거리값들을 측정하는 초음파센서를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 저장부; 및
저장부에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하고, 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하며, 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하고, 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 연산부;를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
저장부는 일정 시간 간격으로 측정되는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 저장된 계측값들 중 제1원소수만큼의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 저장된 계측값들 중 2개의 계측값들을 선택해 그들로부터 도출될 수 있는 복수의 일차함수를 생성하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 함수를 생성한 개수가 제1임계횟수 이상인 경우 복수의 함수를 더 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 선택된 계측값들 중 0을 1개 이상 포함하는 경우 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 선택된 계측값들 중 임의의 2개의 계측값들로부터 도출되는 함수의 기울기의 절대값이 제1문턱값 이상이면 그 계측값들로부터 복수의 함수를 생성하지 않는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제1임계값 미만인 경우 그 함수를 최종함수에서 제외하고 제1임계값 이상인 함수 중 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 포함되는 계측값의 개수가 제2임계값 이상인 함수가 존재하지 않는 경우 추정값을 도출하지 않는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치
청구항 1에 있어서,
연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을 최종함수로 도출하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 10에 있어서,
제1가중치는 현재시점과 가장 가까운 계측값의 경우 제1범위 이내의 계측값들의 수이고, 현재시점과 가장 먼 계측값의 경우 1인 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 최종함수가 복수개인 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 최종함수가 복수개인 경우 제1범위 이내의 계측값에 현재시점과 가까울수록 증가하는 제1가중치를 곱한 값의 합이 가장 큰 것을, 그 합이 같은 경우 계측값과 그에 대응되는 함수값의 차이의 제곱의 합이 가장 작은 것을 최종함수로 도출하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
연산부는 추정값에 대응되는 시점에서 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 실제 계측값인 근접 최종값이 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 14에 있어서,
연산부는 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 근접 최종값이 존재하고, 이와 동시에 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 실제 계측값 중 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 계측값인 제2 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 계측값인 제2근접 최종값도 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 1에 있어서,
노이즈저감장치는 추정값에 대응되는 시점을 기준으로 일정 시간 이전까지 측정한 계측값들 중 이상값의 비율을 산출하는 노이즈플래그부;를 더 포함하고,
연산부는 이상값의 비율이 제1비율 이상이면 후보 최종값만을 최종값으로 선정하고, 이상값의 비율이 제1비율 미만이면 추정값에 대응되는 시점에서 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 실제 계측값인 근접 최종값이 존재하는 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하고, 근접 최종값이 존재하지 않는 경우 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
청구항 16에 있어서,
연산부는 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 근접 최종값이 존재하고, 이와 동시에 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 실제 계측값 중 추정값에 대응되는 시점의 직전 시점에서의 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 계측값인 제2 후보 최종값과의 차이가 제3임계값 이상인 계측값인 제2근접 최종값도 존재하는 경우 각 시점의 근접 최종값과 제2근접 최종값을 연결하는 직선의 기울기의 절대값이 제2기울기 이하인 경우 근접 최종값을 최종값으로 선정하고, 그렇지 않은 경우 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 것을 특징으로 하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감장치.
저장부에서 모빌리티와 모빌리티 외부의 객체(object) 사이의 거리값들을 측정하는 초음파센서를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 계측값들을 저장하는 단계;
연산부에서 저장부에 저장된 계측값들로부터 도출될 수 있는 복수의 함수를 생성하는 단계;
연산부에서 복수의 함수들 중 제1범위 이내로 계측값이 가장 많이 포함되는 최종함수를 도출하는 단계;
연산부에서 최종함수를 통하여 계측값의 예상값인 추정값을 도출하는 단계; 및
연산부에서 추정값에 대응되는 시점에서의 실제 계측값들 중 추정값에 제2범위 이내로 가장 근접하는 값인 후보 최종값을 최종값으로 선정하는 단계;를 포함하는 모빌리티 외부측정센서의 노이즈저감방법.