WO2018143759A1 - 고속 정상 주행상황에서의 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 타이어 노면 마찰계수 추정장치 - Google Patents

고속 정상 주행상황에서의 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 타이어 노면 마찰계수 추정장치 Download PDF

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이경수
김태우
서호태
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Definitions

  • the present invention relates to a tire road surface friction coefficient estimation method and estimation method of the vehicle, and more particularly, it is possible to estimate the friction coefficient by using the longitudinal thrust force even in a high-speed normal driving situation with the braking pressure or steering is minimized
  • a tire road surface friction coefficient estimating method and apparatus are provided.
  • the information about the friction coefficient of the vehicle being driven is one of important information for stably maintaining the attitude of the vehicle.
  • the friction between the road surface and the tire in wet conditions or snow accumulated by rain or fog decreases, and when the friction force decreases, slippage occurs between the tire and the road surface because it is slippery compared to the dry road surface. Done. On the contrary, the friction between the dry road and the tire is increased and less slip occurs.
  • the tire road friction coefficient is an important value for determining the vehicle's behavior limit in a dangerous situation such as a vehicle slipping or braking. Therefore, in recent years, various studies have been actively conducted to estimate a friction coefficient between a tire and a road surface based on various state information of a vehicle and apply it to a driver assistance system or autonomous driving technology.
  • the background art described above is technical information that the inventors possess for the derivation of the present invention or acquired in the derivation process of the present invention, and is not necessarily a publicly known technique disclosed to the general public before the application of the present invention. .
  • the present invention is to overcome the technical limitations of the prior art as described above, even in a high speed normal driving situation in which the braking pressure or steering is minimized, the friction coefficient can be estimated using the longitudinal thrust force required as the driving load increases. It is an object of the present invention to provide a tire road surface friction coefficient estimating method and estimating apparatus.
  • the present invention is a tire that can achieve reliability by estimating the current coefficient of friction information using the existing map data based on the sliding rate, vertical drag and longitudinal force information of each wheel in a high speed normal driving situation It is an object of the present invention to provide a road friction coefficient estimation method and an estimation device.
  • the tire road surface friction coefficient estimation method As a technical means for achieving the above-described technical problem, the tire road surface friction coefficient estimation method according to an aspect of the present invention, the road surface friction coefficient for the tire mounted on the wheel of the vehicle in a situation where the vehicle is running at high speed normal
  • a method of estimating comprising: obtaining state information of a vehicle including at least one of engine state information, transmission state information, and chassis state information from a sensor installed in a vehicle and a set specification of the vehicle; Estimating longitudinal sliding rate, vertical drag and longitudinal force for the tire mounted on each wheel of the vehicle using the obtained state information of the vehicle; And estimating a road surface friction coefficient for the tire using the estimated longitudinal sliding rate, vertical drag and longitudinal force.
  • the estimating of the friction coefficient may include accumulating the longitudinal force estimate, the vertical drag estimate, and the sliding rate estimate in the form of map data, and then estimate the current friction coefficient based on the accumulated data.
  • the step of estimating the friction coefficient may be obtained by dividing the longitudinal force estimate by the vertical drag estimate to derive the normalized longitudinal force of each wheel to map data along with the slip coefficient estimate and the friction coefficient estimate. Accumulating map data; A map data comparing step of comparing the sliding rate currently estimated in the sliding rate estimating step with the accumulated sliding rate accumulated in the map data; And estimating a current friction coefficient based on the normalized longitudinal force accumulation value corresponding to the sliding rate accumulation value compared in the map data comparison step.
  • the tire road surface friction coefficient estimating apparatus the information provided by receiving the engine state information, transmission state information or chassis state information of the vehicle through a sensor pre-installed in the vehicle and the specifications of the preset vehicle.
  • Providing unit A vehicle speed estimating unit estimating a longitudinal speed and a lateral speed of the vehicle based on state information of the vehicle provided by the information providing unit;
  • a mass / inclination estimator for estimating the mass of the vehicle and the inclination of the road based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit;
  • a sliding rate estimating unit estimating a sliding rate of each wheel based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit, the longitudinal speed estimation value and the lateral speed estimation value of the vehicle estimated by the vehicle speed estimating unit;
  • a vertical force estimating unit estimating a vertical drag acting on each wheel based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit, the mass estimating value of the vehicle estimated by the mass / slope estimating unit, and the road slope estimating
  • the tire road surface friction coefficient estimation method and estimation apparatus by using the longitudinal propulsion force generated in a high-speed driving environment to estimate the friction coefficient additional pressure such as braking or steering
  • the tire road friction coefficient can be estimated even in a state in which it is minimized or absent.
  • the present invention constructs map data based on the sliding rate, the vertical drag and the longitudinal force information of each wheel estimated from the state values based on the sensor value or the specification of the vehicle, and estimates the current friction coefficient information. You can expect accuracy.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a tire road surface friction coefficient estimating apparatus according to the present invention.
  • FIG. 2 is a configuration diagram showing the configuration of a vehicle wheel.
  • 3 is a graph showing the relationship between the sliding rate accumulated in the map data of the present invention, the longitudinal force and the friction coefficient.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a tire road friction coefficient estimation method according to the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating a friction coefficient estimating step shown in FIG. 4.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a mass / tilt estimating step illustrated in FIG. 4.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating a sliding rate estimating step illustrated in FIG. 4.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a vertical drag estimating step shown in FIG. 4.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a longitudinal force estimating step illustrated in FIG. 4.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle speed estimating unit shown in FIG. 1.
  • 11 is a structural diagram showing the structure of each wheel.
  • Tire road friction coefficient estimation method uses the longitudinal thrust force required in the situation where the vehicle is running at high speed, specifically, the sliding rate, vertical drag, longitudinal It is a technique to estimate the current tire road friction coefficient by accumulating the direction force information as map data.
  • the friction coefficient estimating method may be performed by a friction coefficient estimating apparatus including a longitudinal force estimator 600, a friction coefficient estimator 700, and a map data unit 800.
  • the specific friction coefficient estimation method includes an information collection step (S100), a step of estimating the longitudinal sliding rate and the vertical drag and the longitudinal force as shown in FIG. 4 (S2) a friction coefficient estimation step (S700).
  • the step S2 may include a speed estimating step S200, a mass / slope estimating step S300, a sliding rate estimating step S400, a vertical drag estimating step S500, and a longitudinal force estimating step S600. Can be.
  • the information providing unit 100 is a component for providing status information of the vehicle, and for example, provides engine status information, transmission status information, and chassis information of the vehicle in a state of being connected to or mounted on the ECU of the vehicle.
  • the state information of the vehicle is provided through various sensors installed in the vehicle and specifications of the vehicle preset in the vehicle (S100).
  • the information providing unit 100 is a state of the vehicle such as the rotational speed of each wheel, the yaw speed of the vehicle, the longitudinal and horizontal acceleration information of the vehicle, the steering angle of the vehicle, the braking pressure, the engine torque, the radius of the wheels, the rotation angle of the engine, etc. Provide information.
  • the vehicle speed estimator 200 is a component that estimates and provides a longitudinal speed and a lateral speed of the vehicle based on the state information of the vehicle provided by the information provider 100 described above.
  • the vehicle speed estimator 200 estimates the value directly.
  • the vehicle speed estimator 200 is the distance from the center of mass of the vehicle provided from the information providing unit 100 to the front wheel, rear wheel , Vehicle width Radius of each wheel Rotational angular speed of each wheel Steering angle of vehicle , Yaw rate The longitudinal acceleration of the vehicle It is possible to estimate the longitudinal speed of the vehicle based on the information (S200).
  • the vehicle speed estimator 200 may include a longitudinal speed estimator 210 and a lateral speed estimator 220, as shown in FIG. 10.
  • the longitudinal speed and the lateral speed are respectively estimated through the provided state information.
  • the parameters shown in FIG. 10 are each The longitudinal acceleration of the vehicle, Vehicle's yaw rate, rotational angular velocity of the i-th wheel, The longitudinal speed of the estimated vehicle, Lateral acceleration of the vehicle, Driver's steering angle, Lateral velocity of the estimated vehicle, : Indicates the yaw rate of the estimated vehicle.
  • the vehicle speed can be expressed as shown in Equation 2 below.
  • the longitudinal speed estimator 210 may be designed as Equation 3 below.
  • Is the estimated longitudinal velocity of the vehicle Is the longitudinal acceleration of the vehicle, is the angular velocity of the i-th wheel, : Estimated constant determined according to the acceleration of the vehicle, the angular velocity of each wheel, and the estimated longitudinal speed of the vehicle (preset to increase the value when the slip ratio of each wheel is small), : vehicle longitudinal speed calculated from the measurement of the rotational angular velocity of the i-th wheel.
  • the lateral speed of the vehicle can be expressed by the following [Equation 4].
  • the lateral velocity estimator 220 may be designed based on Equation 5 below.
  • the longitudinal / lateral tire force of each wheel in the vehicle speed estimator 200 is It can be assumed as a linear model proportional to the longitudinal sliding rate and the lateral sliding angle, which is expressed by Equation 6 below.
  • Equation 7 the longitudinal sliding rate of the i-th wheel estimated by the above equation is expressed by Equation 7 below.
  • Estimated longitudinal slip of the i-th wheel is the angular velocity of the i-th wheel, : Effective radius of the i wheel (distance between the wheel's central axis and the road surface, crushed due to the longitudinal force exerted on each wheel), is the movement speed of the center of the i-th wheel, : Lateral sliding angle of the i-th wheel.
  • Equation 8 the lateral sliding angle of the i-th wheel estimated by the above equation is expressed by Equation 8 below.
  • the estimated center of the i-th wheel is the speed at which the vehicle moves in the longitudinal direction.
  • the estimates used for the speed estimation as described above use estimates calculated at the previous time, and among the values estimated by the vehicle speed estimator 200 except for the longitudinal speed and the lateral speed values, the vehicle speed estimator Values used only at 200 are used, and other values are newly estimated through the components described below.
  • the estimated values calculated in the previous time may be used in the longitudinal force estimating unit 600 and the sliding rate estimating unit 400, which will be described later.
  • the mass / inclination estimating unit 300 is a component for estimating the mass of the vehicle and the inclination of the road based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit.
  • the mass of the vehicle is assumed to be a constant, and the slope of the road is also assumed to be flat.
  • Various studies have been conducted because it is important to estimate these values in real time in commercial vehicles where the mass of the vehicle is important or in systems where road slope information is important.
  • the tire longitudinal force and the vertical drag used to estimate the tire road friction coefficient are also values that are affected by the mass and the road inclination of the vehicle, the mass and the slope of the vehicle through the mass / inclination estimating unit 300.
  • the slope is estimated (S300).
  • the resistance calculation step S310, the linear transformation step S320, and the mass / tilt calculation step S330 may be performed as shown in FIG. 6. .
  • the resistance calculation step (S310) is a step of obtaining a force generated due to air resistance as the vehicle moves and a longitudinal force generated in the vehicle due to the road slope.
  • Is the coefficient of resistance to resistance caused by fluid Air density
  • Is the effective effective cross-sectional area, which is resisted by the relative movement between the vehicle and the air Longitudinal speed of the vehicle
  • Is the mass of the vehicle Acceleration of gravity
  • Tire-road friction coefficient Road slope.
  • the linear conversion step (S320) is a step of converting the mass of the vehicle and the inclination of the road by the above-described Equation 10 into a linear form, specifically, by substituting the following Equation 11 and the mass of the vehicle. It can be converted into a linear form with the following [Equation 12] while separating the portion for the slope of the road.
  • the mass / tilt calculation step (S330) is a step of estimating the mass of the vehicle and the slope of the road based on the equation of the linear form converted in the linear transformation step, by using the cyclic least squares method of [Equation 13] The mass of the vehicle and the slope of the road are minimized to minimize the function.
  • the sliding rate estimating unit 400 is based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit 100, the longitudinal speed estimation value and the lateral speed estimation value of the vehicle estimated by the vehicle speed estimating unit described above. It is a component that estimates the sliding rate of a wheel.
  • the step of estimating the sliding rate (S400) may be performed including a wheel speed calculation step (S410), a sliding angle calculation step (S420), and a sliding rate calculation step (S430) as shown in FIG. 7. .
  • the sliding rate of each wheel is affected by the current driving speed, the rotation angle speed of each wheel, the steering angle, and the like.
  • the wheel speed calculation step S410 is based on the state information of the vehicle provided by the information providing unit 100 and the longitudinal speed and the horizontal speed of each wheel center based on the longitudinal speed and the horizontal speed estimated in the speed estimating step S200.
  • the longitudinal velocity of each wheel center is obtained through Equation 14 below.
  • Sliding angle calculation step (S420) is a step of obtaining the lateral sliding angle of each wheel, by the following equation (15) to obtain the sliding angle of each wheel and the rear wheel sliding ratio.
  • Sliding rate calculation step (S430) is a step of calculating and estimating the sliding rate of each wheel, the speed of each wheel Effective radius of each wheel For Equation 16, the sliding rate of each wheel is calculated.
  • longitudinal sliding rate of the i-th wheel is the angular velocity of the i-th wheel
  • Effective radius of the i wheel is the movement speed of the center of the i wheel
  • Lateral sliding angle of the i-th wheel is the angular velocity of the i-th wheel.
  • the vertical drag estimator 500 is a component for estimating the vertical drag acting on each wheel.
  • the vertical drag estimator 500 calculates the vehicle state information and the estimated mass and slope values of the vehicle estimated by the mass / tilt estimator 300. Estimate the normal drag based on
  • the vertical drag estimating step S500 may be performed including a load transfer calculation step S510 and a vertical drag calculation step S520 as shown in FIG. 8.
  • the load transfer calculation step (S510) is a step of obtaining a longitudinal load transfer and a transverse load transfer of each wheel based on the mass of the vehicle and the slope of the road as described above, and transferring the longitudinal load according to Equation 17 below. Calculate respectively.
  • the vertical drag calculation step (S520) is a step of calculating the vertical drag acting on each wheel with respect to the longitudinal load transfer and the transverse load transfer calculated by the aforementioned load transfer calculation step (S510). 18] calculate the normal drag against the load transfer.
  • the longitudinal force estimating unit 600 is a component for estimating the longitudinal force of each wheel, and estimates the longitudinal force based on the propulsion torque by the rotational angular velocity, the braking pressure, and the engine torque of each wheel.
  • the longitudinal force estimating step S600 may be performed including a rotational angular velocity estimating step S610, an energy function calculating step S620, and a longitudinal force calculating step S630, as shown in FIG. 9. .
  • the rotational angular velocity estimating step (S610) is a step of estimating the rotational angular velocity of each wheel based on the state information of the vehicle, and obtains the rotational angular velocity by Equation 19 below.
  • Energy function calculation step (S620) is a step of calculating the energy function for the estimation of the longitudinal force, the energy function for the estimated error of the rotational angular velocity of each wheel The energy function is calculated by differentiating and arranging it as shown in Equation 20 below.
  • the longitudinal force calculating step (S630) is a step of estimating the longitudinal force of each wheel while giving a condition for making the estimated error zero in [Equation 20] described above. On condition The following equation is used to calculate the longitudinal force estimate of each wheel by Equation 21 below.
  • the friction coefficient estimator 700 is a component that estimates the friction coefficient between the tire and the road surface based on the sliding rate estimation value of each wheel, the vertical drag estimate value, and the longitudinal force estimate value.
  • the map data unit 800 is a component that accumulates previously measured data in a map form.
  • the longitudinal force generated by a tire varies with various factors such as the coefficient of friction between the tire and the road surface, the sliding rate, and the normal drag. Therefore, various models have been developed to represent this quantitatively, for example, a brush tire model.
  • the normalized force divided by the vertical longitudinal force of the tire will be used. This can be expressed as
  • the relationship between the friction coefficient, the sliding ratio, and the normalized tire longitudinal force is accumulated in the map data unit 800 as map-type data as shown in FIG. Accumulated normalized longitudinal force values according to the sliding rate are accumulated for some typical situations, from high to low friction environments.
  • the tire road surface friction coefficient value can be obtained based on the map information of the map data unit 800.
  • the currently estimated sliding rate We can obtain the normalized longitudinal force value for each friction coefficient in map data for Compared with, we can estimate the current coefficient of friction as follows by linear interpolation or extrapolation.
  • the friction coefficient estimating step S700 may be performed including a map data accumulation step S710, a map data comparison step S720, and a current friction coefficient estimating step S730.
  • the normalized longitudinal force of each wheel is derived by dividing the longitudinal force estimate by the vertical drag estimate, and the map data unit 800 together with the slip rate estimate and the friction coefficient estimate. Accumulate with.
  • the current sliding rate estimated by the sliding rate estimating unit 400 described above is compared with a cumulative value of the sliding rate accumulated in the map data unit 800.
  • map data comparison step (S720) is the normalized longitudinal force value estimated by dividing the normalized longitudinal force value and the currently estimated longitudinal force estimate accumulated in the map data 800 by the vertical drag estimate. Compare.
  • the current friction coefficient is estimated based on a cumulative value of the sliding rate compared with the current sliding rate, and the estimated friction coefficient is accumulated in the map data 800.
  • the tire road friction coefficient estimation method and the estimation device by using the longitudinal propulsion force generated in the high-speed driving environment by estimating the friction coefficient to minimize or no additional pressure such as braking or steering It is possible to estimate the tire road friction coefficient even in the state, and in particular, by constructing map data based on the sliding rate, vertical drag and longitudinal force information of each wheel estimated from the vehicle sensor value or the state information according to the specifications. The reliability and accuracy can be expected by estimating the friction coefficient information of.
  • the components and the functions provided in the ' ⁇ part' may be combined into a smaller number of components and ' ⁇ part' or It may be separated from the additional components and 'parts'.

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Abstract

본 발명은 차량이 고속으로 정상 주행하는 상황에서 타이어 노면의 마찰계수를 추정하기 위한 마찰계수 추정방법 및 마찰계수 추정장치에 관한 것으로, 차량에 설치된 센서 및 설정된 차량의 제원으로부터 엔진 상태정보, 변속기 상태정보, 및 섀시 상태정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 상태정보를 획득하는 단계; 상기 획득한 차량의 상태정보를 이용하여 상기 차량의 각 바퀴에 장착된 타이어에 대한 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 이용하여 상기 타이어에 대한 노면 마찰계수를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

고속 정상 주행상황에서의 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 타이어 노면 마찰계수 추정장치
본 발명은 차량의 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 제동압력이나 조향이 최소화된 상태의 고속 정상 주행상황에서도 종방향 추진력을 이용하여 마찰계수를 추정할 수 있는 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정장치에 관한 것이다.
최근 차량에는 주행 중에 안정성을 향상시키거나 제동시 또는 급발진시 슬립을 방지하기 위한 다양한 운전자 보조 시스템들이 개발되고 있으며, 궁극적으로는 차량이 스스로 주행할 수 있는 자율주행 기술들이 개발되고 있다.
상기와 같은 기술에서 주행 중인 차량의 마찰계수에 대한 정보는 차량의 자세를 안정적으로 유지시키기 위한 중요한 정보 중의 하나이다.
예를 들어, 비 또는 안개에 의해 젖은 상태의 노면 또는 눈이 쌓인 상태의 노면과 타이어간 마찰력은 작아지며, 마찰력이 작아지게 되면 건조한 상태의 노면에 비해 미끄럽기 때문에 타이어와 노면 사이에 슬립이 발생하게 된다. 반대로 건조한 상태의 노면과 타이어간의 마찰력은 커지며 슬립이 적게 발생하게 된다.
통상적으로 타이어 노면 마찰계수는 차량이 미끄러지거나 급제동하는 등의 위험한 상황에서 차량의 거동 한계를 결정하는 중요한 값이다. 따라서, 근래에는 차량의 여러 상태정보를 기반으로 타이어와 노면 사이의 마찰계수를 추정하여 이를 운전자 보조 시스템이나 자율주행 기술 등에 적용하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다.
하지만 종래의 타이어 노면 마찰계수 추정 기술들의 경우에는 마찰계수를 추정하기 위하여 일정량 이상의 종방향 타이어 미끄럼률 및 횡방향 미끄럼각이 요구되며, 이를 위해서는 정상 주행에서 사용하는 수준 이상의 제동압력 또는 조향이 필요한 것이 현실이다.
이에 따라, 종래에는 실제 차량이 미끄러지거나 급제동을 하는 등의 급격한 제어가 들어가는 시점에서만 마찰계수가 추정되는 한계가 있다.
예컨대, 대한민국 등록특허공보 제10-1540902호에 개시된 마찰계수 추정방법을 살펴보면 차량의 브레이크가 눌려진 상태에서만 마찰계수가 추정되는 문제점이 있다.
그러나, 특히 자율주행시스템 등의 환경에서 안전성을 확보하기 위해서는 차량이 위험한 상황에 처하기 이전에 타이어 노면 마찰계수를 파악함과 아울러, 이를 기반으로 위험 상황에 신속하게 대응할 필요성이 요구되고 있다.
한편, 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명은 상기와 같은 선행기술의 기술적 한계를 극복하기 위한 것으로, 제동압력이나 조향이 최소화된 상태인 고속 정상 주행상황에서도 주행 부하의 증가에 따라 요구되는 종방향 추진력을 이용하여 마찰계수를 추정할 수 있는 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정장치를 제공하는 것이 그 목적이다.
구체적으로, 본 발명은 고속 정상 주행상황에서 각 바퀴의 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘 정보를 기반으로한 기존의 맵데이터를 이용하여 현재의 마찰계수 정보를 추정함으로써 신뢰성을 도모할 수 있는 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정장치를 제공하는 것이 그 목적이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 하나의 양상에 따르는 타이어 노면 마찰계수 추정방법은, 차량이 고속으로 정상 주행하는 상황에서 차량의 바퀴에 장착된 타이어에 대한 노면 마찰계수를 추정하는 방법에 있어서, 차량에 설치된 센서 및 설정된 차량의 제원으로부터 엔진 상태정보, 변속기 상태정보, 및 섀시 상태정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 상태정보를 획득하는 단계; 상기 획득한 차량의 상태정보를 이용하여 상기 차량의 각 바퀴에 장착된 타이어에 대한 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 추정하는 단계; 및 상기 추정된 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 이용하여 상기 타이어에 대한 노면 마찰계수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 마찰계수를 추정하는 단계는, 상기 종방향힘 추정값, 상기 수직항력 추정값 및 상기 미끄럼률 추정값을 맵데이터 형태로 누적한 후, 누적된 데이터를 기반으로 현재의 마찰계수를 추정할 수 있다.
구체적으로, 상기 마찰계수를 추정하는 단계는, 상기 종방향힘 추정값을 상기 수직항력 추정값으로 나눠서 각 바퀴의 상기 정규화된 종방향힘을 도출하여 상기 미끄럼률 추정값 및 상기 마찰계수 추정값과 함께 맵데이터로 누적하는 맵데이터 누적단계; 상기 미끄럼률 추정단계에서 현재 추정된 미끄럼률과 상기 맵데이터에 누적된 상기 미끄럼률 누적값을 비교하는 맵데이터 비교단계; 및 상기 맵데이터 비교단계에서 비교된 상기 미끄럼률 누적값에 대응하는 상기 정규화된 종방향힘의 누적값을 기반으로 현재의 마찰계수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 양상에 따르는 타이어 노면 마찰계수 추정장치는, 차량에 기 설치된 센서 및 기 설정된 차량의 제원을 통해 차량의 엔진상태정보, 변속기 상태정보 또는 섀시 상태정보를 인가받아서 제공하는 정보 제공부; 상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 종방향 속도 및 횡방향 속도를 추정하는 차량속도 추정부; 상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 질량 및 도로의 경사를 추정하는 질량/경사 추정부; 상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보 및 상기 차량속도 추정부에서 추정된 차량의 종방향 속도 추정값 및 횡방향 속도 추정값을 기반으로 각 바퀴의 미끄럼률을 추정하는 미끄럼률 추정부; 상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보와 상기 질량/경사 추정부에서 추정되는 차량의 질량 추정값 및 도로경사 추정값을 기반으로 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 추정하는 수직항력 추정부; 상기 정보제공부에서 제공되는 각 바퀴의 회전 각속도, 제동압력, 엔진 토크에 의한 추진 토크를 기반으로 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 종방향힘 추정부; 및 상기 종방향힘 추정부에서 추정된 각 바퀴의 종방향힘 추정값과 상기 수직항력 추정부에서 추정된 각 바퀴의 수직항력 추정값 및 상기 미끄럼률 추정부에서 추정된 각 바퀴의 미끄럼률 추정값을 기반으로 타이어 노면 마찰계수를 추정하는 마찰계수 추정부를 포함하여 구성될 수 있다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 본 발명에 따른 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정장치는, 고속 주행 환경에서 발생하는 종방향 추진력을 이용하여 마찰계수를 추정함으로써 제동이나 조향 등의 추가 압력이 최소화되거나 없는 상태에서도 타이어 노면 마찰계수를 추정할 수 있으며, 본 발명을 운전자 보조시스템이나 자율주행시스템 등에 적용할 경우에는 기존 기술에 비해 빠른 대응이 가능해지므로 주행 안정성을 확보할 수 있다.
특히, 본 발명은 차량의 센서값이나 제원에 의한 상태정보로부터 추정된 각 바퀴의 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘 정보를 기반으로 한 맵데이터를 구축하여 현재의 마찰계수 정보를 추정함으로써 신뢰성과 정확성을 기대할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 타이어 노면 마찰계수 추정장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 차량 바퀴의 구성을 나타내는 구성도이다.
도 3은 본 발명의 맵데이터에 누적된 미끄럼률과 종방향힘 및 마찰계수와의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 발명에 따른 타이어 노면 마찰계수 추정방법을 나타내는 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 마찰계수 추정단계를 나타내는 블록도이다.
도 6은 도 4에 도시된 질량/경사 추정단계를 나타내는 블록도이다.
도 7은 도 4에 도시된 미끄럼률 추정단계를 나타내는 블록도이다.
도 8은 도 4에 도시된 수직항력 추정단계를 나타내는 블록도이다.
도 9는 도 4에 도시된 종방향힘 추정단계를 나타내는 블록도이다.
도 10은 도 1에 도시된 차량 속도 추정부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 11은 각 바퀴의 구조를 나타내기 위한 구조도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 연관성이 큰 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 타이어 노면 마찰계수 추정방법은 차량이 고속으로 정상 주행하는 상황에서 요구되는 종방향 추진력을 이용하는 것으로 구체적으로는, 고속 주행 시의 각 바퀴의 미끄럼률, 수직항력, 종방향힘 정보를 맵데이터로 누적하여 현재의 타이어 노면 마찰계수를 추정하는 기술이다.
이를 위하여 본 발명은 도 1에 도시된 바와 같이 정보제공부(100), 차량속도 추정부(200), 질량/경사 추정부(300), 미끄럼률 추정부(400), 수직항력 추정부(500), 종방향힘 추정부(600), 마찰계수 추정부(700) 및 맵데이터부(800)을 포함하는 마찰계수 추정장치에 의해 마찰계수의 추정방법이 수행될 수 있다.
또한, 구체적인 마찰계수 추정방법으로는 도 4에 도시된 바와 같이 정보수집단계(S100), 종방향 미끄럼률과 수직항력 및 종방향힘을 추정하는 단계(S2) 마찰계수 추정단계(S700)를 포함할 수 있으며, S2단계는 속도 추정단계(S200), 질량/경사 추정단계(S300), 미끄럼률 추정단계(S400), 수직항력 추정단계(S500) 및 종방향힘 추정단계(S600)를 포함할 수 있다.
상기 정보제공부(100)는 차량의 상태정보를 제공하는 구성요소로서, 예컨대 차량의 ECU에 연결되거나 탑재된 상태로 차량의 엔진 상태정보, 변속기 상태정보, 섀시정보를 제공하며, 구체적으로는 차량에 기 설치된 각종센서 및 차량에 기 설정된 차량의 제원을 통해 차량의 상태정보를 제공한다(S100).
예컨대, 정보제공부(100)는 각 바퀴의 회전속도, 차량의 요 각속도, 차량의 종횡방향 가속도정보, 차량의 조향각, 제동압력, 엔진토크, 바퀴의 반경, 엔진의 회전각속도 등과 같은 차량의 상태정보를 제공한다.
상기 차량속도 추정부(200)는 전술한 정보제공부(100)에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 종방향 속도 및 횡방향 속도를 추정하여 제공하는 구성요소이다.
여기서, 차량의 속도 정보는 차량 자체에서 제공하는 차량 속도 값을 직접 사용할 수 있지만, 본 발명에서는 차량 속도 값을 기반으로 차량 각 바퀴의 미끄럼율을 계산하기 위해 정확한 차량 속도 값을 필요로 한다. 따라서 차량 속도 추정부(200)를 통해 직접 그 값을 추정한다.
이때, 도 11을 참조하면, 차량속도 추정부(200)는 정보제공부(100)에서 제공되는 차량의 질량중심에서 전륜, 후륜까지의 거리
Figure PCTKR2018001543-appb-I000001
, 차폭
Figure PCTKR2018001543-appb-I000002
, 각 바퀴의 반경
Figure PCTKR2018001543-appb-I000003
, 각 바퀴의 회전 각속도
Figure PCTKR2018001543-appb-I000004
, 차량의 조향각
Figure PCTKR2018001543-appb-I000005
, 요각속도
Figure PCTKR2018001543-appb-I000006
, 차량의 종횡방향 가속도
Figure PCTKR2018001543-appb-I000007
정보를 기반으로 차량의 종횡방향 속도를 추정할 수 있다.(S200)
구체적으로, 차량속도 추정부(200)는 도 10에 도시된 바와 같이 종방향 속도 추정부(210) 및 횡방향 속도 추정부(220)로 구성될 수 있으며, 전술한 정보제공부(100)에서 제공되는 상태정보를 통해 종방향 속도 및 횡방향 속도를 각각 추정한다.
여기서, 도 10에 도시된 파라미터는 각각
Figure PCTKR2018001543-appb-I000008
:차량의 종방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000009
:차량의 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000010
:i번째 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000011
:추정된 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000012
:차량의 횡방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000013
:운전자의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000014
:추정된 차량의 횡방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000015
:추정된 차량의 요각속도를 나타낸다.
여기서, 차량의 종방향 속도(
Figure PCTKR2018001543-appb-I000016
)는 아래와 같은 [수학식 1]로 표현이 가능하다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000017
또한, 각 바퀴의 회전각속도 및 차량의 요각속도를 이용하면 차속을 아래의 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000018
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000019
: i번째 바퀴의 회전각속도 측정치를 이용하여 계산된 차량 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000020
: i번째 바퀴의 유효반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000021
: i번째 바퀴의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000022
: i번째 바퀴의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000023
: 운전자의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000024
: 차폭 (차량의 너비),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000025
: 차량 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000026
: 방향지표임.
상기와 같은 [수학식 2]를 이용하면 종방향 속도 추정부(210)는 아래와 같은 [수학식 3]으로 설계될 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000027
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000028
: 추정된 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000029
: 차량의 종방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000030
: i번째 바퀴의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000031
: 차량의 가속도, 각 바퀴의 회전각속도, 추정된 차량의 종방향 속도에 따라 결정되는 추정상수 (각 바퀴의 미끄럼율이 적을 때 값이 커지도록 사전에 설정),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000032
: i번째 바퀴의 회전각속도 측정치를 이용하여 계산된 차량 종방향 속도임.
또한, 차량의 횡방향 속도는 아래와 같은 [수학식 4]로 표현이 가능하다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000033
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000034
: 차량의 횡방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000035
: 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000036
: 차량 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000037
: 차량의 횡방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000038
: 차량의 요-방향 (회전)관성모멘트,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000039
: i번째 바퀴의 종방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000040
: i번째 바퀴의 횡방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000041
: i번째 바퀴의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000042
: 운전자의 조향각임.
상기와 같은 [수학식 4]에 기반하면, 횡방향 속도 추정부(220)는 아래와 같은 [수학식 5]를 기초로 설계될 수 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000043
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000044
: 차량의 횡방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000045
: 추정된 차량의 횡방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000046
: 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000047
: 차량 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000048
: 추정된 차량 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000049
: 차량의 횡방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000050
: 차량의 질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000051
: 차량의 요-방향 (회전)관성모멘트,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000052
: 추정된 i번째 바퀴의 종방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000053
추정된 i번째 바퀴의 횡방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000054
: i번째 바퀴의 종방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000055
i번째 바퀴의 횡방향 타이어힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000056
i번째 바퀴의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000057
: 방향지표,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000058
: 운전자의 조향각임.
한편, 본 발명에서는 차량이 정상 주행하는 상황에서 노면마찰을 추정하므로 각 바퀴의 슬립이 적은 상황이라 가정할 수 있으며, 이에 따라 차량속도 추정부(200)에서 각 바퀴의 종/횡방향 타이어힘은 종방향 미끄럼률 및 횡방향 미끄럼각에 비례하는 선형 모델로 가정할 수 있으며 이는 아래의 [수학식 6]과 같다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000059
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000060
: 추정된 i번째 타이어 종방향 힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000061
: i번째 타이어의 종방향 타이어 강성비 (종방향힘과 종방향 미끄럼률 사이의 기울기),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000062
: i번째 타이어의 종방향 미끄럼율,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000063
: 추정된 i번째 타이어 횡방향 힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000064
: i번째 타이어의 횡방향 타이어 강성비 (횡방향힘과 횡방향 미끄럼각 사이의 기울기),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000065
: i번째 타이어의 횡방향 미끄럼각임.
또한, 상기의 식에서 추정된 i번째 바퀴의 종방향 미끄럼률은 아래의 [수학식 7]과 같다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000066
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000067
: 추정된 i번째 바퀴의 종방향 미끄럼율,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000068
: i번째 바퀴의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000069
: i번째 바퀴의 유효반경 (각 바퀴에 가해지는 종방향 힘으로 인해 찌그러진 상태에서 바퀴의 중심축과 도로면 사이의 거리),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000070
: i번째 바퀴 중심의 이동속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000071
: i번째 바퀴의 횡방향 미끄럼각임.
또한, 상기의 식에서 추정된 i번째 바퀴의 횡방향 미끄럼각은 아래의 [수학식 8]과 같다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000072
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000073
추정된 i번째 바퀴의 횡방향 미끄럼각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000074
: i번째 바퀴의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000075
: 추정된 i번째 바퀴의 중심이 차량의 횡방향으로 움직이는 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000076
: 추정된 i번째 바퀴의 중심이 차량의 종방향으로 움직이는 속도임.
상기와 같이 속도 추정을 위해 사용된 추정치들은 바로 이전 시간에 계산된 추정치들을 사용하며, 차량속도 추정부(200)에서 추정된 값들 중 종방향 속도 및 횡방향 속도 값을 제외한 값들은 차량속도 추정부(200)에서만 사용되는 값들이고, 그 이외에는 후술되는 구성요소를 통해 새롭게 추정된 값들을 사용한다.
특히, 타이어힘 및 종방향 미끄럼률, 횡방향 미끄럼률의 경우에는 후술되는 종방향힘 추정부(600) 및 미끄럼률 추정부(400)에서 이전 시간에 계산된 추정치를 대신 사용할 수 있다.
상기 질량/경사 추정부(300)는 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 질량 및 도로의 경사를 추정하는 구성요소이다.
일반적인 운전자보조시스템 및 자율주행 등의 시스템에서는 차량의 질량을 상수로 가정하며, 도로 경사 역시 평지로 가정하는 것이 일반적이나. 차량의 질량이 중요한 상용차량이나 도로 경사 정보가 중요한 시스템 들에서는 이러한 값들을 실시간으로 추정하는 것이 중요하기 때문에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 발명에서 타이어 노면 마찰 계수를 추정하기 위하여 사용하는 타이어 종방향힘과 수직항력 역시 차량의 질량 및 도로 경사의 영향을 받는 값이기 때문에 질량/경사 추정부(300)를 통해 차량의 질량 및 도로의 경사를 추정한다(S300).
구체적으로, 차량의 질량과 도로의 경사를 추정할 때에는 도 6에 도시된 바와 같이 저항 연산단계(S310), 선형변환단계(S320) 및 질량/경사 연산단계(S330)를 포함하여 수행될 수 있다.
저항 연산단계(S310)는 차량이 움직임에 따라 공기저항으로 인해 발생하는 힘과, 도로경사로 인해 차량에 발생하는 종방향힘을 각각 구하는 단계이다.
여기서, 일반 주행 상황에서 바퀴의 미끄럼률이 작다고 가정할 경우에는 차량의 종방향 동역학 방정식은 아래와 같은 [수학식 9]로 나타난다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000077
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000078
: 차량의 질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000079
: 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000080
: (Flywheel에서의) 엔진 토크,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000081
파워트레인의 관성 질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000082
: 엔진의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000083
: 기어비로 나눈 바퀴의 반경 (
Figure PCTKR2018001543-appb-I000084
),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000085
: 바퀴의 반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000086
: 엔진 출력단과 차량 바퀴 사이의 기어비 (엔진의 회전각속도와 차량 바퀴의 회전각속도 사이의 비율),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000087
: 제동압력으로 인해 발생하는 차량의 종방향 제동력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000088
: 차량이 움직임에 따라 공기저항으로 인해 발생하는 저항,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000089
: 도로경사로 인해 차량에 발생하는 종방향힘임.
여기서, 저항 연산단계(S310)에서는 차량이 움직임에 따라 공기저항으로 인해 발생하는 저항(
Figure PCTKR2018001543-appb-I000090
)과, 도로경사로 인해 차량에 발생하는 종방향힘(
Figure PCTKR2018001543-appb-I000091
)을 다음의 [수학식 10]을 통해 구하게 된다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000092
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000093
: 유체로 인해 발생하는 저항력에 대한 저항계수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000094
: 공기 밀도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000095
: 차량과 공기 사이의 상대 운동으로 인해 저항력을 받게되는 실질 유효 단면적,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000096
: 차량의 종방향속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000097
: 차량의 질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000098
: 중력가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000099
: 타이어-노면 마찰계수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000100
: 도로경사임.
선형변환단계(S320)는 전술한 [수학식 10]에 의한 차량의 질량과 도로의 경사를 선형형태로 변환하는 단계로서, 구체적으로는 하기의 [수학식 11]에 대입하여 상기 차량의 질량과 상기 도로의 경사에 대한 부분을 분리하면서 하기 [수학식 12]과 선형 형태로 변환할 수 있다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000101
[수학식 12]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000102
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000103
: 차량의 종방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000104
: (Flywheel에서의) 엔진 토크,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000105
: 파워트레인의 관성 질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000106
: 엔진의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000107
: 기어비로 나눈 바퀴의 반경 (
Figure PCTKR2018001543-appb-I000108
),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000109
: 바퀴의 반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000110
: 엔진 출력단과 차량 바퀴 사이의 기어비 (엔진의 회전각속도와 차량 바퀴의 회전각속도 사이의 비율),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000111
: 제동압력으로 인해 발생하는 차량의 종방향 제동력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000112
: 차량이 움직임에 따라 공기저항으로 인해 발생하는 저항,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000113
: 중력가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000114
: 타이어-노면 마찰계수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000115
: 도로경사,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000116
: 식의 단순화를 위해 마찰계수를 도로 경사의 형태로 표현한 경사값,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000117
: 차량의 질량임.
질량/경사 연산단계(S330)는 선형변환단계에서 변환된 선형 형태의 식을 기반으로 하기 차량의 질량과 도로의 경사를 추정하는 단계로써, 순환최소자승법을 사용하여 하기의 [수학식 13]의 함수를 최소화하는 상기 차량의 질량과 상기 도로의 경사를 구하게 된다.
[수학식 13]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000118
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000119
: 순환최소자승법의 목표 함수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000120
: 추정된 s값 (수학식 12에서 정의),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000121
: 순환최소자승법에서 사용된 데이터의 개수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000122
: 계산된 종방향 가속도 중 순환최소자승법에 사용된 i번째 데이터,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000123
:
Figure PCTKR2018001543-appb-I000124
(수학식 12에서 정의) 중 순환최소자승법에 사용된 i번째 데이터를 나타낸다.
상기 미끄럼률 추정부(400)는 정보제공부(100)에서 제공되는 차량의 상태정보와, 전술한 차량속도 추정부에서 추정된 차량의 상기 종방향 속도 추정값 및 상기 횡방향 속도 추정값을 기반으로 각 바퀴의 미끄럼률을 추정하는 구성요소이다.
구체적으로, 미끄럼률을 추정하는 단계(S400)는 도 7에 도시된 바와 같이 바퀴속도 연산단계(S410), 미끄럼각 연산단계(S420) 및 미끄럼률 연산단계(S430)를 포함하여 수행될 수 있다.
여기서, 각 바퀴의 미끄럼률은 현재 차량의 주행 속도, 각 바퀴의 회전각속도, 조향각 등에 영향을 받는다.
바퀴속도 연산단계(S410)는 정보제공부(100)에서 제공되는 차량의 상태정보와 상기 속도 추정단계(S200)에서 추정된 종방향 속도 및 횡방향 속도를 기반으로 하여 각 바퀴 중심의 종횡방향 속도를 구하는 단계로써, 하기의 [수학식 14]를 통해 각 바퀴 중심의 종횡방향 속도를 각각 구한다.
[수학식 14]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000125
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000126
: 각 바퀴 중심의 종횡방향 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000127
: 차량의 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000128
: 차량의 요각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000129
: 차량의 질량 중심에서 전륜 및 후륜까지의 거리,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000130
: 차폭임.
미끄럼각 연산단계(S420)는 각 바퀴의 횡방향 미끄럼각을 구하는 단계로써, 하기의 [수학식 15]에 의해 전륜 각 바퀴의 미끄럼각 및 후륜 각 바퀴의 미끄럼률을 구하게 된다.
[수학식 15]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000131
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000132
: 차량 전륜 각 바퀴의 횡방향 미끄럼각 (바퀴가 바라보는 방향과 실제 바퀴가 움직이는 방향 사이의 각도),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000133
: 차량 후륜 각 바퀴의 횡방향 미끄럼각 (바퀴가 바라보는 방향과 실제 바퀴가 움직이는 방향 사이의 각도),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000134
: 운전자의 조향에 의해 발생하는 바퀴의 조향각,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000135
: 차량의 좌측 바퀴의 중심이 차량의 종방향으로 움직이는 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000136
: 차량의 우측 바퀴의 중심이 차량의 종방향으로 움직이는 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000137
: 차량의 전륜 각 바퀴의 중심이 차량의 횡방향으로 움직이는 속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000138
: 차량의 후륜 각 바퀴의 중심이 차량의 횡방향으로 움직이는 속도임.
미끄럼률 연산단계(S430)는 각 바퀴의 미끄럼률을 연산하여 추정하는 단계로써, 각 바퀴의 속력
Figure PCTKR2018001543-appb-I000139
, 각 바퀴의 유효반경
Figure PCTKR2018001543-appb-I000140
에 대해 하기 [수학식 16]에 의해 각 바퀴의 미끄럼률을 연산하게 된다.
[수학식 16]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000141
여기서, 도 2를 참조하면
Figure PCTKR2018001543-appb-I000142
: i번째 바퀴의 종방향 미끄럼율,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000143
: i번째 바퀴의 회전각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000144
: i번째 바퀴의 유효반경 (각 바퀴에 가해지는 종방향 힘으로 인해 찌그러진 상태에서 바퀴의 중심축과 도로면 사이의 거리),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000145
: i번째 바퀴 중심의 이동속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000146
: i번째 바퀴의 횡방향 미끄럼각임.
상기 수직항력 추정부(500)는 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 추정하는 구성요소로써, 차량의 상태정보 및 전술한 질량/경사 추정부(300)에서 추정된 차량의 질량 추정값 및 도로경사 추정값을 기반으로 수직항력을 추정한다.
구체적으로, 수직항력 추정단계(S500)는 도 8에 도시된 바와 같이 하중 이전 연산단계(S510) 및 수직항력 연산단계(S520)를 포함하여 수행될 수 있다.
하중 이전 연산단계(S510)는 전술한 차량의 질량 및 도로의 경사를 기반으로 각 바퀴의 종방향 하중 이전 및 횡방향 하중 이전을 구하는 단계로써, 하기의 [수학식 17]에 의해 종횡방향 하중 이전을 각각 연산한다.
[수학식 17]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000147
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000148
: 종방향 하중 이전,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000149
: 전/후륜의 횡방향 하중 이전,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000150
: 차량의 현재 종, 횡방향 가속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000151
: 차량의 서스펜션을 기준으로 하는 스프링 상질량과 하질량,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000152
: 바닥으로부터 차량의 롤 회전 중심까지의 거리,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000153
: 바닥으로부터 스프랑 하질량의 질량중심까지의 거리,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000154
: 롤 회전 중심에서 스프링 상질량의 질량중심 까지의 거리,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000155
: 차량의 질량중심으로부터 전륜/후륜까지의 거리,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000156
: 차폭임.
수직항력 연산단계(S520)는 전술한 하중 이전 연산단계(S510)에 의해 연산된 종방향 하중 이전 및 횡방향 하중 이전에 대하여 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 연산하는 단계로써, 하기의 [수학식 18]에 의해 하중 이전에 대한 수직항력을 연산한다.
[수학식 18]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000157
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000158
: 추정된 각 바퀴의 수직항력(FL-전륜좌측, FR-전륜우측, RL-후륜좌측, RR-후륜우측),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000159
: 정상상태에서 차량의 전륜에 가해지는 수직항력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000160
: 정상상태에서 차량의 후륜에 가해지는 수직항력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000161
종방향 하중 이전,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000162
: 전/후륜의 횡방향 하중 이전임.
상기 종방향힘 추정부(600)는 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 구성요소로써, 각 바퀴의 회전 각속도, 제동 압력, 엔진 토크에 의한 추진 토크를 기반으로 종방향힘을 추정하게 된다.
구체적으로, 종방향힘 추정단계(S600)는 도 9에 도시된 바와 같이 회전 각속도 추정단계(S610), 에너지 함수 연산단계(S620) 및 종방향힘 연산단계(S630)를 포함하여 수행될 수 있다.
회전 각속도 추정단계(S610)는 차량의 상태정보를 기반으로 각 바퀴의 회전 각속도를 추정하는 단계로써, 하기의 [수학식 19]에 의해 회전 각속도를 구한다.
[수학식 19]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000163
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000164
: 추정된 각 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000165
: 각 타이어의 회전 관성,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000166
: 각 타이어의 유효 반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000167
: 각 타이어의 종방향힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000168
: 각 바퀴의 브레이크 압력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000169
: 각 바퀴에 가해지는 추진 토크,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000170
: 구름 저항임.
에너지 함수 연산단계(S620)는 종방향힘의 추정을 위한 에너지 함수를 연산하는 단계로써, 각 바퀴의 회전 각속도의 추정오차에 대한 에너지 함수를
Figure PCTKR2018001543-appb-I000171
로 정의하고, 이를 하기의 [수학식 20]과 같이 미분하여 정리함으로써 에너지 함수를 연산한다.
[수학식 20]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000172
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000173
: 추정오차에 대한 에너지함수,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000174
: 각 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000175
: 추정된 각 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000176
: 각 타이어의 유효 반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000177
: 추정된 각 타이어의 종방향힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000178
: 각 바퀴의 브레이크 압력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000179
: 각 바퀴에 가해지는 추진 토크,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000180
: 구름 저항,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000181
: 각 타이어의 회전 관성임.
종방향힘 연산단계(S630)는 전술한 [수학식 20]에 추정오차를 0으로 만들기 위한 조건을 부여하면서 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 단계로써, 회전 각속도의 추정오차를 0으로 만들기 위한 조건으로
Figure PCTKR2018001543-appb-I000182
을 가정하여 부여하면서 하기의 [수학식 21]에 의해 각 바퀴의 종방향힘 추정값을 연산하게 된다.
[수학식 21]
Figure PCTKR2018001543-appb-I000183
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000184
: 추정된 각 타이어의 종방향힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000185
: 각 타이어의 유효 반경,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000186
: 각 타이어의 회전 관성,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000187
: 각 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000188
: 추정오차에 대한 에너지함수를 0으로 만들기 위한 에너지함수 변화량 계수 (상수로 설정),
Figure PCTKR2018001543-appb-I000189
: 추정된 각 바퀴의 회전 각속도,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000190
: 각 바퀴의 브레이크 압력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000191
: 각 바퀴에 가해지는 추진 토크,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000192
: 구름 저항임.
상기 마찰계수 추정부(700)는 전술한 각 바퀴의 미끄럼률 추정값과, 수직항력 추정값 및 종방향힘 추정값을 기반으로 타이어와 노면 사이의 마찰계수를 추정하는 구성요소이다.
맵데이터부(800)는 기존에 측정한 데이터를 맵형태로 누적하는 구성요소이다.
타이어에서 발생하는 종방향 힘은 타이어와 노면 사이의 마찰계수, 미끄럼율, 수직항력 등 다양한 요인에 의해 변화한다. 때문에 이를 정량적으로 나타내기 위한 다양한 모델들이 개발되고 있으며, 그 예로 brush tire model 등이 있다. 본 발명에서는 이러한 종방향 힘과 마찰계수, 미끄럼율, 수직항력 사이의 관계를 간단하게 나타내기 위하여 타이어 종방향 힘을 수직항력으로 나눈 정규화된 형태의 힘을 사용할 것이다. 이는 아래와 같이 표현할 수 있다.
Figure PCTKR2018001543-appb-I000193
여기서,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000194
: i번째 바퀴의 정규화된 종방향힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000195
: i번째 바퀴의 종방향힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000196
: i번째 바퀴의 수직항력임.
또한, 상기와 같이 정규화된 종방향힘은 마찰계수와 미끄럼률에 따라 바뀌는 것을 알려져 있으므로 기존에 측정한 데이터를 맵의 형태로 누적하여 가지고 있을 경우에는 그에 해당하는 값을 직접적으로 알 수 있다.
본 발명에서는 이러한 마찰계수, 미끄럼율, 정규화된 타이어 종방향 힘 사이의 관계를 도 3에 도시된 바와 같이 map 형태의 데이터로 맵데이터부(800)에 누적하고 있으며, 이러한 맵데이터부는 마찰 계수가 높은 환경에서 마찰 계수가 낮은 저마찰 환경까지 대표적인 몇가지 상황에 대하여 미끄럼율에 따른 정규화된 종방향 힘의 값을 누적하여 가지고 있다.
이때, 차량의 주행 중에 실시간으로 각 바퀴의 미끄럼율과 종방향힘, 수직항력을 알 수 있다면 맵데이터부(800)의 map 정보를 기반으로 타이어 노면 마찰 계수 값을 얻을 수 있다.
여기서, 도 3에 도시된 파라미터는,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000197
: 현재 추정된 각 바퀴의 미끄럼률,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000198
: 종방향 힘,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000199
: 수직항력,
Figure PCTKR2018001543-appb-I000200
: 미끄럼률
Figure PCTKR2018001543-appb-I000201
, 마찰계수
Figure PCTKR2018001543-appb-I000202
에 대한 정규화된 종방향 힘이고, 맵데이터부(800)에는
Figure PCTKR2018001543-appb-I000203
에 대한 map이 누적되어 있음.
이때 도 3을 참조하면, 나타난 바와 같이 현재 추정된 미끄럼율
Figure PCTKR2018001543-appb-I000204
에 대하여 map 데이터에서 가지고 있는 각 마찰 계수에 대한 정규화된 종방향 힘 값을 얻을 수 있으며, 이를 현재 추정된
Figure PCTKR2018001543-appb-I000205
와 비교하여 선형보간 혹은 외삽법을 이용할 경우 아래와 같이 현재의 마찰 계수를 추정할 수 있다.
이와 같은 알고리즘은 아래와 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2018001543-appb-I000206
즉. 마찰계수 추정단계(S700)는 도 5에 도시된 바와 같이 맵데이터 누적단계(S710), 맵데이터 비교단계(S720) 및 현재의 마찰계수를 추정하는 단계(S730)를 포함하여 수행될 수 있다.
맵데이터 누적단계(S710)에서는 전술한 바와 같이 종방향힘 추정값을 수직항력 추정값으로 나눠서 각 바퀴의 상기 정규화된 종방향힘을 도출하고, 미끄럼률 추정값 및 마찰계수 추정값과 함께 맵데이터부(800)로 누적한다.
맵데이터 비교단계(S720)에서는 전술한 미끄럼률 추정부(400)에 의해 추정된 현재의 미끄럼률과 맵데이터부(800)에 누적된 미끄럼률의 누적값과 비교한다.
또한, 맵데이터 비교단계(S720)는 전술한 바와 같이 맵데이터(800)부에 누적된 정규화된 종방향힘값과 현재 추정된 종방향힘 추정값을 수직항력 추정값으로 나눠서 추정된 정규화된 종방향힘값을 비교한다.
현재의 마찰계수 추정단계(S730)에서는 현재의 미끄럼률과 비교된 미끄럼률의 누적값을 기반으로 현재의 마찰계수를 추정하고, 추정된 마찰계수를 맵데이터(800)부에 누적한다.
한편, 미끄럼률이 작은 영역에서는 종방향힘이 크지 않기 때문에 이를 기반으로 마찰 계수를 추정하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 미끄럼률이 한계값 이상이 되었을 경우에만 추정된 마찰계수를 신뢰할 수 있을 것이다. 또한 센서 오차, map 데이터와 실제 값 사이의 오차 등의 요인으로 인하여 실시간으로 추정되는 마찰계수 값을 그대로 사용하기에는 한계가 있다. 따라서 가장 최근에 추정된 마찰 계수 값들 중 당시의 미끄럼율의 크기가 기존에 설정된 한계값
Figure PCTKR2018001543-appb-I000207
보다 큰 상황에 해당하는 값들을 N개 누적하여 그 평균을 추정치로 사용하는 것이 바람직하다. 이는 아래와 같은 알고리즘으로 표현할 수 있다.
Figure PCTKR2018001543-appb-I000208
이상에서 살펴 본 바와 같이 본 발명에 따른 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 추정장치에 의하면, 고속 주행 환경에서 발생하는 종방향 추진력을 이용하여 마찰계수를 추정함으로써 제동이나 조향 등의 추가 압력이 최소화되거나 없는 상태에서도 타이어 노면 마찰계수를 추정할 수 있으며, 특히, 차량의 센서값이나 제원에 의한 상태정보로부터 추정된 각 바퀴의 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘 정보를 기반으로 한 맵데이터를 구축하여 현재의 마찰계수 정보를 추정함으로써 신뢰성과 정확성을 기대할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어와 관련하여, 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (12)

  1. 차량이 고속으로 정상 주행하는 상황에서 차량의 바퀴에 장착된 타이어에 대한 노면 마찰계수를 추정하는 방법에 있어서,
    차량에 설치된 센서 및 설정된 차량의 제원으로부터 엔진 상태정보, 변속기 상태정보, 및 섀시 상태정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 상태정보를 획득하는 단계;
    상기 획득한 차량의 상태정보를 이용하여 상기 차량의 각 바퀴에 장착된 타이어에 대한 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 이용하여 상기 타이어에 대한 노면 마찰계수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 마찰계수를 추정하는 단계는,
    상기 종방향힘 추정값, 상기 수직항력 추정값 및 상기 종방향 미끄럼률 추정값을 맵데이터 형태로 누적한 후, 누적된 데이터를 기반으로 현재의 마찰계수를 추정하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 마찰계수를 추정하는 단계는,
    상기 종방향힘 추정값을 상기 수직항력 추정값으로 나눠서 각 바퀴의 상기 정규화된 종방향힘을 도출하여 상기 미끄럼률 추정값 및 상기 마찰계수 추정값과 함께 맵데이터로 누적하는 맵데이터 누적단계;
    상기 미끄럼률 추정단계에서 현재 추정된 미끄럼률과 상기 맵데이터에 누적된 상기 미끄럼률 누적값을 비교하는 맵데이터 비교단계; 및
    상기 맵데이터 비교단계에서 비교된 상기 미끄럼률 누적값에 대응하는 상기 정규화된 종방향힘의 누적값을 기반으로 현재의 마찰계수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 현재의 마찰계수를 추정하는 단계는,
    상기 정규화된 종방향힘의 누적값을 상기 종방향힘 추정단계에서 현재 추정된 종방향힘과 비교하면서 선형보간법 또는 외삽법을 이용하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 맵데이터 누적단계는,
    상기 미끄럼률 추정값이 설정값 이상일 경우에만 맵데이터를 누적하고,
    상기 현재의 마찰계수를 추정하는 단계는,
    상기 설정값 이상의 상기 미끄럼률 추정값에 대응하는 마찰계수 누적값들의 평균을 현재의 마찰계수로 추정하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 종방향 미끄럼률, 수직항력 및 종방향힘을 추정하는 단계는,
    상기 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 종방향 속도 및 횡방향 속도를 추정하는 속도 추정단계;
    상기 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 질량 및 도로의 경사를 추정하는 질량/경사 추정단계;
    상기 차량의 상태정보와 상기 차량의 종방향 속도 및 상기 차량의 횡방향 속도를 기반으로 각 바퀴의 종방향 미끄럼률을 추정하는 미끄럼률 추정단계;
    상기 차량의 상태정보와 상기 차량의 질량 추정값 및 상기 도로의 경사 추정값을 기반으로 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 추정하는 수직항력 추정단계; 및
    상기 차량의 상태정보를 기반으로 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 종방향힘 추정단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 질량/경사 추정단계는,
    차량이 움직임에 따라 공기저항으로 인해 발생하는 힘과, 도로경사로 인해 차량에 발생하는 종방향힘을 각각 구하는 저항 연산단계;
    상기 공기저항으로 인해 발행하는 힘과 상기 도로경사로 인해 차량에 발생하는 종방향힘을 이용하여 상기 차량의 질량과 상기 도로의 경사를 서로 분리된 선형 형태로 변환하는 선형변환단계; 및
    상기 선형변환단계에서 선형 형태로 변환된 상기 차량의 질량과 상기 도로의 경사를 최소자승법을 이용하여 추정하는 질량/경사 연산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 미끄럼률 추정단계는,
    상기 차량의 상태정보와 상기 속도 추정단계에서 추정된 종방향 속도 및 횡방향 속도를 기반으로 하여 각 바퀴 중심의 종횡방향 속도를 구하는 바퀴속도 연산단계;
    각 바퀴의 횡방향 미끄럼각을 구하는 미끄럼각 연산단계; 및
    각 바퀴에 대한 상기 종횡방향 속도 및 상기 횡방향 미끄럼각을 기반으로 각 바퀴의 미끄럼률을 구하는 미끄럼률 연산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 수직항력 추정단계는,
    상기 차량의 상태정보와, 상기 질량/경사 추정단계에서 추정된 상기 차량의 질량 및 상기 도로의 경사를 기반으로 각 바퀴의 종방향 하중 이전 및 횡방향 하중 이전을 구하는 하중 이전 연산단계; 및
    상기 종방향 하중 이전 및 상기 횡방향 하중 이전을 이용하여 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 추정하는 수직항력 연산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  10. 청구항 6에 있어서,
    상기 종방향힘 추정단계는,
    상기 차량의 상태정보를 기반으로 각 바퀴의 회전 각속도를 추정하는 회전 각속도 추정단계;
    상기 회전 각속도의 추정오차에 의한 에너지 함수를 구하는 에너지 함수 연산단계; 및
    상기 추정오차를 0으로 만들기 위한 조건을 부여하면서 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 종방향힘 연산단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정방법.
  11. 차량이 고속으로 정상 주행하는 상황에서 타이어 노면의 마찰계수를 추정하는 마찰계수 추정장치로서,
    차량에 기 설치된 센서 및 기 설정된 차량의 제원을 통해 차량의 엔진상태정보, 변속기 상태정보 또는 섀시 상태정보를 인가받아서 제공하는 정보 제공부;
    상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 종방향 속도 및 횡방향 속도를 추정하는 차량속도 추정부;
    상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보를 기반으로 차량의 질량 및 도로의 경사를 추정하는 질량/경사 추정부;
    상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보 및 상기 차량속도 추정부에서 추정된 차량의 종방향 속도 추정값 및 횡방향 속도 추정값을 기반으로 각 바퀴의 미끄럼률을 추정하는 미끄럼률 추정부;
    상기 정보제공부에서 제공되는 차량의 상태정보와 상기 질량/경사 추정부에서 추정되는 차량의 질량 추정값 및 도로경사 추정값을 기반으로 각 바퀴에 작용하는 수직항력을 추정하는 수직항력 추정부;
    상기 정보제공부에서 제공되는 각 바퀴의 회전 각속도, 제동압력, 엔진 토크에 의한 추진 토크를 기반으로 각 바퀴의 종방향힘을 추정하는 종방향힘 추정부; 및
    상기 종방향힘 추정부에서 추정된 각 바퀴의 종방향힘 추정값과 상기 수직항력 추정부에서 추정된 각 바퀴의 수직항력 추정값 및 상기 미끄럼률 추정부에서 추정된 각 바퀴의 미끄럼률 추정값을 기반으로 타이어 노면 마찰계수를 추정하는 마찰계수 추정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 종방향힘 추정값과 상기 수직항력 추정값을 기반으로 도출된 정규화된 종방향힘을 상기 미끄럼률 추정값 및 상기 마찰계수 추정값과 함께 맵형태의 데이터로 누적하는 맵데이터부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 타이어 노면 마찰계수 추정장치.
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