KR101683917B1 - 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
이를 위하여, 본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단; 차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단; 및 상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단을 포함한다.

Description

운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING VELOCITY PROFILE BASED ON DRIVING PATTERN}
본 발명은 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 속도 프로파일 생성 기술은 대부분 수학적인 방법을 이용하기 때문에 생성되는 속도 프로파일이 실제 운전자의 가/감속 패턴과는 상이하여 탑승자로 하여금 이질감을 느끼게 한다.
특히, 사다리꼴 함수나 스텝 함수 등을 이용하여 생성한 속도 프로파일은 급격한 불연속점이 존재하여 직접적으로 탑승자에게 불쾌감을 주는 저크(jerk) 등이 쉽게 발생한다.
또한 속도 프로파일 생성시 여러 제약 조건들이 발생할 수 있는데, 대부분의 수학적인 방법들은 이러한 제약 조건을 반영하기 어려우며, 반영되더라도 복잡성이 증가하는 단점이 있다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단; 차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단; 및 상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단을 포함한다.
또한 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 있어서, 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 단계; 차량의 속도를 측정하는 단계; 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 단계; 및 상기 측정한 차량의 속도 및 상기 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 단계를 포함한다.
상기와 같은 본 발명은, 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 수집하여 이를 기반으로 운전자에게 최적인 속도 프로파일을 생성함으로써, 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용되는 경우 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 대한 일실시예 구성도,
도 2 는 본 발명에 따른 속도구간별 속도 프로파일에 대한 일예시도,
도 3 은 본 발명에 따른 속도구간별 속도 프로파일에 대한 다른 예시도,
도 4 는 본 발명에 따른 최적화된 속도 프로파일에 대한 일예시도,
도 5 는 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1 은 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치에 대한 일실시예 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치는, 지도데이터 저장부(10), 속도 측정부(20), 제 1 프로파일 생성부(30), 프로파일 저장부(40), 제 2 프로파일 생성부(50)를 포함한다.
상기 각 구성요소들에 대해 상세히 살펴보면, 지도데이터 저장부(10)는 일반적으로 내비게이션 시스템에서 사용되는 전자지도 데이터를 저장하고 있으며, 전자 지도 데이터는 구간별 기준속도 정보를 포함한다.
아울러, 지도데이터는 지도를 도엽 단위로 구획하여 도엽번호를 부여하고, 구획한 각각의 도엽이 상대정수 좌표계의 좌표를 갖는다.
다른 실시예로, 지도데이터 저장부(10) 대신 내비게이션 연동부(도면에는 도시되어 있지 않음)를 구비하여, 내비게이션 시스템과 연동하여 전자 지도데이터를 획득할 수도 있다.
속도 측정부(20)는 운전자의 가/감속 상태에 따른 차량의 속도를 측정한다.
제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅(Curve Fitting) 방식을 기반으로 속도 측정부(20)에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별 속도 프로파일를 생성한다. 이때, 커브 피팅은 측정된 데이터를 최대 근사화된 함수로 정의하는 것으로, 측정된 속도값에 대하여 최소자승법, 즉 속도값을 함수에 적합시켜 최소편차를 갖는 함수를 구하는 것을 의미한다.
아울러, 제 1 프로파일 생성부(30)는 지도데이터 저장부(10)를 통해 구간별 기준속도를 확인하며, GPS 수신기(도면에는 도시되어 있지 않음)를 구비하여 현재의 위치정보를 알 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 제 1 프로파일 생성부(30)의 동작에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
예를 들어, 특정 경로의 기준속도가 40kph라 할 때, 제 1 속도구간을 0 ~ 10kph까지 가속하는 경우, 제 2 속도구간을 0 ~ 20kph까지 가속하는 경우, 제 3 속도구간을 0 ~ 30kph까지 가속하는 경우, 제 4 속도구간을 0 ~ 40kph까지 가속하는 경우로 각각 설정된 경우 제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅 방식을 기반으로 각 속도구간별로 속도 프로파일을 생성한다.
이때, 제 2 속도구간에서의 속도 프로파일은 도 2의 (a)에 도시된 바와 같고, 제 3 속도구간에서의 속도 프로파일은 도 2의 (b)에 도시된 바와 같으며, 이에 대한 함수는 하기의 [수학식]과 같다.
[수학식]
Figure 112011031413020-pat00001
한편, 속도 프로파일의 정확성을 높이기 위해 특정 경로에 대해서 각 속도구간별로 여러 번 속도 프로파일을 생성한 후 그 평균한 속도 프로파일을 최종 속도 프로파일로 설정할 수도 있다.
프로파일 저장부(40)는 속도 측정부(20)가 측정한 차량의 속도 및 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장한다.
한편, 제 2 프로파일 생성부(50)는 본 발명의 부가적인 요소로서, 제 1 프로파일 생성부(50)의 기능을 보완하는 역할을 수행한다. 즉, 제 2 프로파일 생성부(50)는 비선형 함수들을 최적화하는 진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 이용하여 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도 프로파일을 확장한다.
여기서, 진화연산이란 소프트 컴퓨팅의 일종으로 천문학적인 경우의 수가 있을 때 알고리즘이 스스로 진화하여 최적화된 답을 선택하는 기법(방식)의 일반적인 용어로서, 그 종류에는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm), 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization), 개미집단 최적화(Ant colony optimization), 금기 검색(Taboo search), 모의 담금질(Simulated annealing) 등이 있다.
이하, 도 3을 참조하여 제 2 프로파일 생성부(50)에 대해 상세히 살펴보기로 한다.
도 3에 도시된 바와 같이, (a)는 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 0 ~ 20kph 구간에서의 속도 프로파일을 나타내고, (b)는 제 2 프로파일 생성부(50)가 (a)의 속도 프로파일을 이용하여 생성한 0 ~ 15kph 구간에서의 속도 프로파일을 나타낸다.
일반적으로, 제 1 프로파일 생성부(30)가 운전자의 가/감속 패턴 데이터를 이용하여 모든 속도 구간에서 속도 프로파일을 생성하기란 불가능하다. 이를 해결하기 위한 방안으로 제 2 프로파일 생성부(50)가 제안되었으며, 제 2 프로파일 생성부(50)는 진화연산 방식을 기반으로 속도 프로파일을 다양한 속도 구간별로 확장시킨다.
따라서, 최종적으로 프로파일 저장부(40)에 저장되는 속도 프로파일은 거의 모든 속도 구간에서의 속도 프로파일을 포함하며, 이를 실제 차량에 적용한 경우의 그래프는 도 4에 도시된 바와 같다.
즉, 도 4의 (a)는 종래의 방식인 스텝 함수를 이용한 속도 프로파일로서 급격한 불연속점(그래프상에서 직각 모서리)이 존재하는 것을 알 수 있다. 이러한 속도 프로파일을 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용한 경우 탑승자에게 직접적으로 불쾌감을 주게 된다.
그러나, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 본 발명에 따라 생성된 속도 프로파일을 자율주행 차량 또는 차간거리 제어(SCC) 등에 적용한 경우는 불연속점이 존재하지 않아 탑승자에게 편안함을 제공할 수 있다.
도 5 는 본 발명에 따른 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 지도데이터 저장부(10)는 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장한다(501).
이후, 속도 측정부(20)는 차량의 속도를 측정한다(502).
이후, 제 1 프로파일 생성부(30)는 커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정부(20)에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성한다(503).
이후, 프로파일 저장부(40)는 상기 속도 측정부(20)가 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장한다(504).
이후, 제 2 프로파일 생성부(50)는 진화연산 방식을 기반으로 상기 제 1 프로파일 생성부(30)가 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하여 프로파일 저장부(40)에 저장한다(505).
한편, 전술한 바와 같은 본 발명의 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성이 가능하다. 그리고 상기 프로그램을 구성하는 코드 및 코드 세그먼트는 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.　또한, 상기 작성된 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(정보저장매체)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 판독되고 실행됨으로써 본 발명의 방법을 구현한다. 그리고 상기 기록매체는 컴퓨터가 판독할 수 있는 모든 형태의 기록매체를 포함한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
10 : 지도데이터 저장부 20 : 속도 측정부
30 : 제 1 프로파일 생성부 40 : 프로파일 저장부
50 : 제 2 프로파일 생성부

Claims (5)

  1. 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 지도데이터 저장수단;
    차량의 속도를 측정하는 속도 측정수단;
    커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 속도 측정수단에서 측정된 속도 데이터를 이용하여 기 설정된 속도구간별로 속도 프로파일을 생성하는 제 1 프로파일 생성수단;
    상기 속도 측정수단이 측정한 차량의 속도 및 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 속도구간별 속도 프로파일을 저장하는 프로파일 저장수단;
    진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 기반으로, 상기 제 1 프로파일 생성수단이 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 제 2 프로파일 생성수단
    을 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 프로파일 저장수단은,
    상기 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 더 저장하는 것을 특징으로 하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 지도데이터 저장수단은,
    차량의 내비게이션 시스템과 연동하는 내비게이션 연동수단으로 대체되는 것을 특징으로 하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 장치.
  4. 구간별 기준속도 정보가 기록된 전자지도 데이터를 저장하는 단계;
    차량의 속도를 측정하는 단계;
    커브 피팅(Curve Fitting)을 기반으로 상기 측정된 속도 데이터를 이용하여 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 단계;
    상기 측정한 차량의 속도 및 상기 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 저장하는 단계; 및
    진화연산(Evolutionary Computation) 방식을 기반으로, 상기 생성한 제 1 속도구간의 속도 프로파일을 이용하여 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 생성된 제 2 속도구간의 속도 프로파일을 저장하는 단계
    를 더 포함하는 운전패턴 기반의 속도 프로파일 생성 방법.
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