KR100645579B1 - 차량의 사고 기록 분석방법 - Google Patents

차량의 사고 기록 분석방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 주행 이력을 수집하는 데이터 수집장치에 이동식 메모리를 장착하고, 주행중 가속도 센서의 신호로부터 충격량으로부터 사고 발생이 감지되면 사고 발생에 대한 데이터를 이동식 메모리에 저장하며, 데이터 수집장치에 장착된 이동식 메모리를 분리한 다음 개인용 통신 단말기 또는 개인용 PC에 장착한 후 원격 분석센터를 통신 접속하여 사고 기록 데이터의 분석을 요청할 수 있도록 한 것이다.
원격 분석센터는 전송되는 사고 기록 데이터로부터 차량 궤적 및 운전자의 주행 의지를 분석하여 사고 발생 원인을 추적할 수 있도록 하며, 분석된 결과를 데이터 베이스에 저장하여 가해자와 피해자간의 분쟁에 참고 자료로 활용하며, 고질적인 차량 설계상의 문제점을 해결하는 자료로 활용할 수 있도록 한 것이다.
사고 기록, 충격량, 원격 분석센터, 주행 궤적, 좌표 변환

Description

차량의 사고 기록 분석방법{ACCIDENT MEMORY ANALYSIS OF VEHICLE}
도 1은 본 발명에 따른 차량의 사고 기록장치를 도시한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 차량의 사고 기록장치에서 사고 감지 기록을 실행하는 일 실시예의 흐름도.
도 3은 본 발명에 따라 원격 분석센터에서 사고 기록의 분석을 실행하는 일 실시예의 흐름도.
도 4는 본 발명에 따른 사고 기록 분석에서 롤 오차 보정에 적용되는 힘의 방향을 도시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 사고 기록 분석에서 피칭 오차 보정에 적용되는 힘의 방향을 도시한 도면.
도 6은 본 발명에 따른 사고 기록 분석에서 피칭 각 계산에 적용되는 도면.
도7은 본 발명에 따른 사고 기록 분석에서 좌표 변환에 적용되는 도면.
도 8은 본 발명에 따른 사고 기록 분석에서 궤적 계산에 적용되는 도면.
본 발명은 차량의 사고 기록 장치에 관한 것으로, 더 상세하게는 충격량을 이용하여 사고 발생을 자동 감지하여 이동식 메모리에 저장하며, 이동식 메모리를 개인용 통신 단말기 또는 개인용 PC에 장착한 후 원격 분석센터를 통신 접속하여 사고 기록 데이터의 분석을 요청하며, 차량 궤적 및 운전자의 주행 의지를 분석하여 사고 발생 원인을 추적할 수 있도록 하는 차량의 사고 기록 분석방법에 관한 것이다.
교통사고 발생의 통계를 보면 한해 평균 대략 30만 건의 교통 사고가 발생하여 1만명 내외의 사망자와 30만명 내외의 부상자가 발생하고 있는 것으로 조사되고 있다.
이러한 교통사고의 주요 원인으로는 중앙선 침범, 신호위반, 과속 운전, 음주 운전, 졸음 운전 등 안전 운행의 불이행이 가장 큰 원인으로 작용하고 있다.
이와 같은 사고의 발생에 따른 인명 및 재산상의 피해와 가해자와 피해자간의 분쟁 역시 사회적 문제로 대두되고 있는 실정이다.
따라서, 차량에는 주행중에 발생되는 감속도를 검출하여 사고 발생 여부를 판단한 후 그에 따라 운전자 및 탑승자를 보호하기 위한 다양한 장치가 마련되어 있으며, 사고 발생 시점에 대한 차량의 주행 이력을 기록하여 추후 발생된 사고의 분석을 위한 자료로 활용하도록 하는 기록장치가 장착되어 있다.
차량에 장착되어 있는 사고 이력 기록장치는 차량의 전방에 소정의 값을 갖는 가속도 센서, 통상적으로 50G 가속도 센서를 장착하여 이 가속도 센서로부터 일정한 가속도 값, 즉 50G 이상의 가속도 값이 검출되는 경우 사고 발생으로 인식하 여 그 시점에 대한 주행 이력을 기록하여, 추후 사고 분석을 위한 자료로 활용할 수 있도록 하고 있다.
또한, 운전자의 차량 조작 정보와 전방 영상 정보를 기록하고 사고 발생시 기록된 운전자의 차량 조작 정보와 전방의 영상 정보를 분석하여 사고 발생을 추적하고 있다.
또한, 사고 발생이 감지되는 경우 차량에 장착되어 있는 CDMA 단말기를 이용하여 사고 이력 기록장치에 저장되어 있는 사고 발생 시점의 데이터를 원격지에 자동으로 통지하는 방법이 적용되고 있다.
그러나, 대용량의 사고 발생 정보를 CDMA 단말기를 이용하여 원격지에 전송하는 경우 데이터 전송에 있어 많은 시간이 소요되므로, 통신 사용료의 과다한 지출이 발생되는 단점이 발생한다.
또한, 차량에 고정 장착된 CDMA 단말기를 이용하여 사고 발생을 통보하는 경우 사고 발생시점에서 CDMA 단말기의 손상이 발생될 우려가 있으며, CDMA 단말기의 손상이 발생되는 경우 사고 발생을 통보할 수 없는 문제점이 있다.
그리고, 차량에 사고 정보를 기록하기 위하여 대용량 메모리를 설치하는 경우 메모리 가격에 의해 제작 원가의 상승을 유발시키게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 발명한 것으로, 그 목적은 주행 이력을 수집하는 데이터 수집장치에 이동식 메모리를 장착하고, 주행중 충격량으로부터 사고 발생이 감지되면 사고 발생에 대한 데이터를 이동식 메모리에 저 장하도록 한 것이다.
또한, 데이터 수집장치에 장착된 이동식 메모리를 분리한 다음 개인용 통신 단말기 또는 개인용 PC에 장착한 후 원격 분석센터를 통신 접속하여 사고 기록 데이터의 분석을 요청할 수 있도록 한 것이다.
또한, 원격 분석센터는 전송되는 사고 기록 데이터로부터 차량 궤적 및 운전자의 주행 의지를 분석하여 사고 발생 원인을 추적할 수 있도록 하며, 분석된 결과를 데이터 베이스에 저장하여 가해자와 피해자간의 분쟁에 참고 자료로 활용하며, 고질적인 차량 설계상의 문제점을 해결하는 자료로 활용할 수 있도록 한 것이다.
상기와 같은 목적을 실현하기 위한 원격 분석센터에 유무선 단말기에서 전송되는 사고 기록의 분석이 요청되는지를 판단하는 과정과; 사고 기록의 분석이 요청되면 원격 분석센터 내의 분석 시스템은 유무선 단말기에서 전송되는 사고 기록 분석 정보에 포함된 차량의 진행 방향 각속도 센서값, 종방향 가속도 센서값, 횡방향 가속도 센서값을 추출한 후 이들을 디지털 신호로 변환하는 과정과; 상기 디지털 신호로 변환된 진행 방향 각속도 센서값, 종방향 가속도 센서값, 횡방향 가속도 센서값의 제로 레벨 오프셋과 에러를 보정하는 과정과; 롤 에러 및 뱅크 주행 에러와 피칭 에러를 보정하는 과정과; 센서의 노이즈 및 센서의 민감도를 보정하는 과정과; 상기한 보정의 통해 추출되는 데이터의 공간좌표계를 정지좌표계로 좌표 변환하고, 주행 궤적을 계산하는 과정과; 상기 계산된 주행 궤적의 분석으로 사고 유형과 차량의 거동을 추출하여 데이터 베이스에 저장하는 과정 및; 상기 분석된 사고 유형의 결과와 차량의 거동 결과를 운전자에게 제공하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 사고 기록 분석방법을 제공한다.
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이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 차량의 사고 기록장치는, 데이터 수집장치(100)와 가속도 센서(200), 캔 통신라인(300), K 통신라인(400), 이동식 메모리(500), 개인용 통신 단말기(600), 개인용 PC(700) 및 원격 분석센터(800)를 포함하여 구성된다.
데이터 수집장치(100)는 SD 카드로 이루어지는 이동식 메모리(200)가 장착되고, 캔 통신라인(300)을 통해 엔진, 변속기, 샤시 전장을 제어하는 제어기와 접속되며 K 통신라인(400)을 통해 샤시 전장 및 바디 전장의 제어기와 접속되어, 각 제어기에서 제공되는 각종 데이터를 수집 저장한다.
또한, 데이터 수집장치(100)는 가속도 센서(200)와 연결되며, 가속도 센서(200)로부터 설정된 감속도 이상의 충격량이 검출되면 사고 발생으로 판정하여 사고 발생에 대한 이력을 장착되는 이동식 메모리(500)에 저장한다.
상기의 가속도 센서(200)는 충돌시의 충격량이 데이터 수집장치(100)에 효율적으로 전달될 수 있도록 바람직하게는 차체에 마운팅한다.
개인용 통신 단말기(400)는 블루투스 폰 혹은 PCS 폰으로써, 이동식 메모리(500)를 데이터 수집장치(100)로부터 분리 접속한 다음 무선 통신으로 원격 분석센터(800)를 접속하여 기록된 사고 데이터의 분석을 요청한다.
개인용 PC(700)는 상기 이동식 메모리(500)를 데이터 수집장치(100)로부터 분리 접속한 다음 인터넷으로 원격 분석센터(800)를 접속하여 기록된 사고 데이터의 분석을 요청하고, 원격 분석센터(800)에서 제공되는 분석된 결과 정보를 수신하여 디스플레이 한다.
전술한 바와 같은 기능을 포함하여 구성되는 본 발명을 이용하여 사고 기록의 자동 저장과 원격 분석센터(800)를 이용한 분석을 실행하는 동작에 대하여 설명하면 다음과 같다.
데이터 수집장치(100)에 이동식 메모리(500)를 장착한 상태에서 데이터 수집장치(100)는 전원 온이 검출되면 캔 통신 및 K-라인 통신을 통해 엔진 제어기, 변속기 제어기, 샤시 제어기, 바디 전장 제어기 등과 통신하여 각종 자기진단 데이터를 수집 저장한다.
상기와 같이 자기진단 데이터를 수집 저장하는 과정에서 가속도 센서(200)의 정보를 판독하여(S102), 설정된 감속도 이상의 충격량이 검출되는지를 판단한다(S103).
상기 충격량의 검출은 7MPH의 속도로 고정 물체에 정면 충돌할 때 발생되는 충격량을 기준값으로 설정하며, 차량 질량에 가속도를 곱하여 산출된다.
상기 S103의 판단에서 설정된 감속도 이상의 충격량이 검출되면 사고 발생으로 판정하여, 필터링을 통해 가속도 센서(200)의 정보에 포함되어 있는 차량 거동 주파수, 차체 진동 주파수, 노이즈 주파수로부터 차체 진동 주파수의 성분만을 추출한다(S104).
이후, 차량의 충돌시 차체 진동은 100msec를 전후하여 종결되므로, 가속도 값을 추출하기 위하여 상기 추출된 차체 진동 주파수의 성분 최소 2msec 단위로 샘플링 처리한다(S105).
상기와 같이 샘플링 처리되어 검출되는 사고 발생 데이터는 임시 메모리에 저장되고(S106), 사고 감지후 설정된 일정시간, 바람직하게는 3초가 경과되었는지를 판단한다(S107).
상기에서 사고 감지후 설정된 일정시간이 경과되지 않은 상태이면, 사고 데이터의 수집 저장을 반복하고, 설정된 일정시간이 경과된 것으로 판단되면 데이터 수집장치(100)는 사고 발생 전 일정시간 동안, 바람직하게는 사고 발생시점 이전 10초 동안의 CAN 통신 및 K-라인 통신으로 수집한 엔진 제어기, 변속기 제어기, 샤시 제어기 및 바디 전장 제어기의 데이터를 추출한다(S108).
그리고, 사고 발생 시점 이후의 일정시간, 바람직하게는 사고 발생 시점 이후의 3초 동안의 CAN 통신 및 K-라인 통신으로 수집한 엔진 제어기, 변속기 제어기, 샤시 제어기 및 바디 전장 제어기의 데이터를 추출한다(S109).
상기와 같이 사고 발생 시점 이전의 데이터와 사고 발생 이후의 데이터 추출이 완료되면 임시 메모리에 저장되어 있는 사고 발생 데이터를 엑세스하여 사고 발생 시점을 기준으로 일정시간 전후에 대하여 추출된 데이터와 함께 이동식 메모리(500)에 저장한다(S110).
상기 CAN 통신 및 K-라인 통신으로 수집되는 사고 발생 전후의 데이터는 종가속도(2G), 횡가속도(2G), 종가속도(50G), 횡가속도(50G), 엔진 회전수(RPM), 차속, 조타각, 인히비트 스위치의 접점, 브레이크 스위치의 접점, 전조등 스위치 접점, 방향등 스위치 접점, 시트벨트 스위치 등의 정보를 포함하며, 이들 신호는 대응되는 각각의 센서로부터 검출된다.
상기와 같이 사고 발생에 대한 데이터가 이동식 메모리(500)에 저장되면 운전자 혹은 사고 처리 담당자는 데이터 수집장치(100)에 장착되어 있는 이동식 메모리(500)를 분리한 다음 개인용 통신 단말기(600) 혹은 개인용 PC(700)에 장착하여(S111), 무선통신 혹은 인터넷 통신으로 원격지 분석센터(800)를 접속한 다음 수집된 사고 발생 데이터를 전송하여 분석을 요청한다(S112).
사고 기록 해석 알고리즘과 데이터 그래픽, 2차원 평면으로의 차량 궤적 재현 알고리즘, 보고서 작성 알고리즘이 설정되고, 데이터 베이스가 장착되는 원격지의 분석센터(800)는 무선통신 혹은 인터넷 통신으로 사고 기록 데이터의 분석 요구가 검출되는지를 판단한다(S201).
상기 S201의 판단에서 사고 기록 데이터의 분석 요구가 검출되면 기록 데이터의 센서 신호값, 즉 진행 방향 및 횡방향 가속도 신호, 요 레이트(Yawrate)신호 등을 디지털 신호로 변환한다(S202).
이후, 상기 디지털 신호로 변환된 센서 신호값에 대하여 하기의 식을 적용하여 단위 환산을 실행한다(S203).
X = (XA/D - Xoffset) × (5/555) ×(센서의 감도) ×(각 유닛의 변환값)
따라서, 가속도 ax = [Gx5 - 2.5×(5/555)]×(5/555)×(1/0.4)×9.8(m/sec2)
= [Gx50 - 2.5×(5/555)]×(5/555)×(1/0.04)×9.8(m/sec2)
또한, 가속도 ay 역시 상기의 식과 동일하고, 요 레이트 r은 다음과 같다.
r = [r - 2.5×(5/555)]×(5/555)×(1/0.02)×(π/180)[rad/sec]
상기한 수학식 1의 적용을 통해 단위 환산이 완료되면 해당 값들에 대한 필터링이 실행되며(S204), 필터링된 값들에 대하여 0-레벨 보정 및 에러 보정이 실행한다(S205).
종가속도의 적분값이 트랜스 밋션의 속도와 근사하도록 오프셋 값을 설정하며, 가속도 센서의 출력과 트랜스 밋션의 속도는 다음과 같은 관계가 있다.
Figure 112004053393416-pat00001
상기의 수학식으로부터
Figure 112004053393416-pat00002
상기의 식에서 XA/D는 센서 출력의 디지털 변환값이고, Offset은 센서 제로 오프셋이며, S는 스칼라 펙터이며, VTM은 트랜스 밋션의 속도이다.
상기에서 식(1)의 경우 트랜스 밋션의 속도를 1초마다 업 데이트하는 경우 불연속이 발생하여 계산에 정확성이 제공되지 않으나, 식(2)와 식(3)은 이론적으로 같은 결과를 얻어야 하나 실제 수치 적분에서 오차가 발생하여 서로 약간 다른 결과를 얻게 된다.
예를 들어 식(2)를 이용하여 오프셋을 계산하면
Figure 112004053393416-pat00003
위 식에서 ±부호는 센서 장착 방향의 문제로서 가속시 (+) 출력이면 (-)이고, 가속시 (-) 출력이면 (+)이다.
또한, 황방향 가속도 센서의 제로 레벨 오프셋보정은 하기와 같이 실행된다.
이는 트랜스 밋션의 속도와 스티어링 각 센서를 사용하여 보정하며, 정상 선회의 경우 횡가속도와 속도, 스티어링 각 사이에는 다음의 관계가 성립된다.
Figure 112004053393416-pat00004
따라서, 횡가속도 오프셋은 다음의 식으로 계산된다.
Figure 112004053393416-pat00005
상기의 식에서, A는 안정화 펙터값(0.0003) 이고, L은 휠 베이스(Wheelbase)이며, S는 스칼라 펙터이고, δ는 스티어링 각이다.
또한, 상기의 식에서 ± 부호는 센서 장착 방향의 문제로, 우회전에서 (+)출력이면 (-)이고, 우회전에서 (-)출력이면 (+)이다.
또한, 방향 각속도 센서의 제로 레벨 오프셋 보정은 하기와 같이 실행된다.
트랜스 밋션의 속도와 스티어링 각 센서를 이용하여 추정한 방향 각속도 센서의 영점이 일치하도록 오프셋을 설정한다.
정상 선회의 경우 요 레이트와 속도 스티어링 각 사이에는 다음의 관계가 성립한다.
Figure 112004053393416-pat00006
따라서, 요 레이트 오프셋은 다음과 같다.
Figure 112004053393416-pat00007
상기의 식에서 A는 안정화 펙터값(0.0003) 이고, L은 휠 베이스(Wheelbase)이며, S는 스칼라 펙터이고, δ는 스티어링 각이다.
또한, 상기의 식에서 ± 부호는 센서 장착 방향의 문제로, 우회전에서 (+)출력이면 (-)이고, 우회전에서 (-)출력이면 (+)이다.
상기한 바와 같은 과정을 통해 제로 레벨 보정 및 에러 보정이 완료되면 3차원의 차량 운동을 2차원 평면으로 가정하는 과정에서 발생하는 센서 측정 및 계산 상의 문제점을 해소하기 위해 롤 에러 보정을 실행한다(S206).
차량의 선회시 발생하는 롤(Roll)이나 차량이 횡으로 기울어진 노면 주행(뱅크 주행)을 주행할 때 중력의 영향으로 횡 방향 가속도가 영향을 받게 된다.
따라서, 궤적 재현 로직에서 이러한 가속도가 마치 횡방향 미끄러짐처럼 재현되므로, 이에 대한 보정이 요구된다.
도 4를 참조로 하면, 측정된 횡방향 가속도와 실제 가속도, 측정된 요 레이트와 실제 요레이트는 다음의 관계가 성립된다.
Figure 112004053393416-pat00008
따라서, 상기의 식에서 롤 각은
Figure 112004053393416-pat00009
이며,
실제 횡방향 가속도와 실제 요레이트는 하기와 같이 결정된다.
Figure 112004053393416-pat00010
상기에서, GyS 는 측정 가속도이고, Gy는 실제 가속도이며, rS는 측정 요 레이트이고, r은 실제 레이트이며, θ는 롤 각이고, G는 중력 가속도이며, V는 진행방향 속도를 의미한다.
또한, 요 레이트가 거의 없는 상태에서 횡방향 가속도가 발생하는 경우는 뱅 크 즈행이므로 이 경우에는 횡방향 가속도를 0로 한다.
롤에 의한 횡가속도의 변화량과 실제 횡방향 미끄러짐이나 차량의 회전으로 인한 횡방향 가속도 변화량을 서로 구분하는 것이 필요하다.
사이드 슬립(Side Slip)이나 스핀(Spin)의 경우 횡 방향 가속도가 회전시의 구심력에 의해 발생하는 가속도보다 작게 발생한다.
따라서 위 식에 의해 계산하면 롤의 경우 (+) 레이트에 (-) 롤이 발생하는 반면, 사이드 슬립(Side Slip)이나 스핀(Spin)의 경우에는 (+) 요레이트에서 (+) 롤이 발생하는 것처럼 계산되므로 이러한 경우에는 롤 오차 보정을 취소하고 측정된 가속도를 참 값으로 사용한다.
상기한 과정을 통해 롤 에러의 보정이 완료되면, 급가속 또는 급제동시 차량에 피칭(Pitching)이 발생하게 되고 이 경우 종방향 가속도 센서에 중력의 영향이 작용하므로, 이를 적분하여 속도를 구하는 경우 실제 속도보다 빠르거나 느리게 계산된다.
그러므로, 이러한 문제를 해결하기 위하여 차량에 대한 간단한 모델을 도 5와 같이 설정하고 이를 바탕으로 동역학 방정식을 유도하여 도 6을 이용하여 차량의 피칭 각을 계산하여 그 오차를 보정한다(S207).
실질적으로 측정된 가속도와 실제 가속도 사이의 관계는 다음과 같다.
Figure 112004053393416-pat00011
상기의 식에서 Gxs는 측정 가속도이고, Gx는 실제 가속도이며, θq는 피칭 각이고, G는 중력 가속도이다.
따라서, 상기의 도 5를 이용하여 동역학 방정식을 세우고, 이를 상태 방정식으로 변환하면 하기의 식과 같이 유도된다.
Figure 112006039242493-pat00012
삭제
상기의 식에서 M은 차량 질량이고, ly는 관성력에서의 차량 피칭 모멘트이며, Gx는 차량 종가속도이다.
이상에서 사용되는 파라메타들은 비선형적이며, 또한 측정이 어렵다는 문제가 있다.
따라서 다음과 같은 일반적인 2차 모델을 세우고 실험 데이터를 이용하여 그 파라메타를 하기의 식과 같이 추출하여 사용하도록 한다.
Figure 112004053393416-pat00013
상기에서 A, B에 사용되는 파라메타들은 시험 데이터로 부터 파라메타 추정기법을 이용하여 계산한다.
상기한 절차를 적용하여 피칭 에러의 보상이 완료되면, 하드웨어적인 필터를 이용하여 센서의 신호에 실리는 노이즈를 1차적으로 제거한 다음 소프트웨어 필터를 적용하여 2차적으로 노이즈를 제거한다.
그리고, 가속도 센서의 경우 입력에 대한 단위 출력이 1G당 200mV이고, 요 레이트 센서의 경우 1deg/sec 당 20mV의 출력을 공칭값으로 갖는 센서의 감도를 갖고 있으나, 실제 그 값에 오차가 발생되는바, 이에 대한 오차 에러의 보상을 실행한다(S208).
통상적으로 센서들은 자기 진단 단자를 제공하고 있으며, 이 단자에 일정 전압을 가하여 나오는 출력으로 센서의 감도를 계산한다.
이후, 검출되는 각 센서의 데이터에 대하여 공간좌표계에서 정지좌표계로 좌표 변환을 실행한다(S209).
예를 들어 도 7에 도시된 바와 같이, 인테리어 프레임(Inertial frame) XIYI와 바디 프레임(Body frame) xB, yB의 각도를 q라 하면, 바디 프레임으로 표시된 벡터(vector)와 인터리어 프레임에서 표시된 벡터의 사이에는 다음의 식이 성립한다.
Figure 112004053393416-pat00014
따라서, 인터리어 프레임에서 차량의 가속도와 바디 프레임의 가속도는 하기의 식으로 표현된다.
Figure 112004053393416-pat00015
차량의 좌표계는 SAE 규약을 적용하며, 상기의 도 7 및 식에서 XI , YI는 인테리어 프레임을 의미하고, xB, yB는 바디 프레임을 의미하며, ax는 바디 프레임에 서 경도 가속도(Longitudinal Acceleration in Body Frame)를 의미하고, ay는 바디 프레임에서 측면 가속도(Lateral Acceleration in Body Frame)을 의미하며, AX는 인테리어 프레임에서 X축 방향의 가속도(X-directional Acceleration in Inertial Frame)을 의미하고, AY는 인테리어 프레임에서 Y축 방향의 가속도(Y-directional Acceleration in Inertial Frame)을 의미하고, vx는 바디 프레임에서 경도 속도(Longitudinal Velocity in Body Frame)를 의미하고, vy는 바디 프레임에서 측면 속도(Lateral Velocity in Body Frame)를 의미하며, VX는 인테리어 프레임에서 X축 방향의 속도(X-directional Velocity in Inertial Frame)를 의미하고, VY는 인테리어 프레임에서 Y축 방향의 속도(Y-directional Velocity in Inertial Frame를 의미하며, r은 요 속도(Yaw Velocity )이고, q는 요 각이며, d는 스티어링 각이다.
상기한 식의 적용으로 각 센서 데이터에 대하여 좌표 변환을 완료하면 차량의 주행 궤적을 계산한다(S210).
주행 궤적을 계산함에 있어, 요 각은 하기의 식의 적용으로 추출된다.
Figure 112004053393416-pat00016
또한, 인테리어 프레임에서의 가속도는 하기의 식의 적용으로 추출되며,
Figure 112004053393416-pat00017
인테리어 프레임에서의 가속도를 적분하여 하기의 식과 같이 인테리어 프레 임에서의 속도를 추출한다.
Figure 112004053393416-pat00018
상기의 식을 적용하여 인테리어 프레임에서의 속도가 추출되면, 하기의 식을 적용하여 인테리어 프레임에서의 차량 위치를 추출한다.
Figure 112004053393416-pat00019
상기한 주행 궤적 계산을 위한 각각의 식에서 초기 속도 Vx[0]는 트랜스 밋션의 속도를 이용하고, Vy[0], q[0], Px[0], Py[0]는 모두 '0'으로 한다.
또한, 평면상에서 차량의 운동을 기술하기 위해서는 X,Y축의 가속도 및 Z축의 요 레이트가 필요한다.
따라서, 사고 기록에 대한 주행 궤적을 계산하기 위하여 통상적으로 요 레이트 센서를 사용하고 있으나, 요 레이트 센서의 경우 고가의 부품으로 차량의 제작원가를 상승시키는 요인으로 작용하고 있다.
그러므로, 본 발명은 원가 절감을 위하여 가속도 센서의 정보만을 이용하여 차량 주행 궤적을 계산하는 방법을 적용한다.
이는 도 8에 도시된 바와 같이 차량이 2차원 평면에서 사이드 슬립을 무시할 정도로 거동한다고 가정한다.
도면에서, 차량의 접선 방향을 t, 수직방향을 n으로 표시하고, 사이드 슬립을 무시하므로 차량의 방향각은 접선 방향과 일치한다고 가정한다.
차량의 가속도를 t축과 n축으로 표시하면 차량의 가속도 벡터는 하기의 식으로 표현된다.
Figure 112004053393416-pat00020
상기에서 사이드 슬립이 무시한다고 가정하였으므로 차량의 방향각은 차량의 회전각도 θ와 동일하다.
회전각도의 시간 미분치인 회전 각속도를 ω라 하면 하기의 식과 같은 관계가 성립된다.
Figure 112004053393416-pat00021
상기의 식에서 V는 접속 속도이므로 요 레이트는 하기의 식과 같이 접선방향 가속도의 적분을 통해 추출할 수 있게 된다.
Figure 112004053393416-pat00022
상기한 절차에 따라 차량의 주행 궤적이 추출되면 이를 분석하여 사고 발생의 유형을 추출하고(S211), 추출된 사고 발생에 대한 데이터를 데이터 베이스에 저장한다(S212).
또한, 상기 데이터 베이스에 저장된 사고 발생 유형에 대한 정보를 운전자의 요구에 따라 제공하여, 사고 발생에 대한 분쟁에 있어 증거 자료로 활용할 수 있도 록 한다(S213).
또한, 상기 데이터 베이스에 저장된 사고 발생의 유형의 분석을 통해 차량 설계상의 문제점을 해결하는 자료로 활용한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 주행중에 발생되는 사고에 대하여 차량의 각종 상태 정보 및 사고 발생에 대한 데이터를 대용량 이동식 메모리에 저장하고, 이동식 메모리를 블루투스 폰 혹은 개인용 PC에 장착하여 사고 기록 데이터를 원격지 분석센터에 전송하여 과학적인 원인 규명이 실행되도록 함으로써, 교통 사고에 대한 분쟁에서 명확한 증거자료 활용할 수 있어 사고 기록의 분석에 편리성 및 신뢰성을 제공한다.

Claims (6)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 원격 분석센터에 유무선 단말기에서 전송되는 사고 기록의 분석이 요청되는지를 판단하는 과정과;
    사고 기록의 분석이 요청되면 원격 분석센터 내의 분석 시스템은 유무선 단말기에서 전송되는 사고 기록 분석 정보에 포함된 차량의 진행 방향 각속도 센서값, 종방향 가속도 센서값, 횡방향 가속도 센서값을 추출한 후 이들을 디지털 신호로 변환하는 과정과;
    상기 분석 시스템은 디지털 신호로 변환된 진행 방향 각속도 센서값, 종방향 가속도 센서값, 횡방향 가속도 센서값의 제로 레벨 오프셋과 에러를 보정하는 과정과;
    상기 분석 시스템은 롤 에러 및 뱅크 주행 에러와 피칭 에러, 센서의 노이즈 및 센서의 민감도를 보정하는 과정과;
    상기 분석 시스템은 보정된 진행방향 각속도, 종방향 가속도, 횡방향 가속도로 이루어지는 공간좌표계를 정지좌표계로 좌표 변환하고, 주행 궤적을 계산하는 과정과;
    상기 분석 시스템은 계산된 주행 궤적의 분석으로 사고 유형과 차량의 거동을 추출하여 데이터 베이스에 저장하는 과정 및;
    상기 분석 시스템은 분석된 사고 유형의 결과와 차량의 거동 결과를 운전자에게 제공하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 사고 기록 분석방법.
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