KR102160151B1

KR102160151B1 - Apparatus for setting-up map data, controlling steering and method thereof

Info

Publication number: KR102160151B1
Application number: KR1020190013367A
Authority: KR
Inventors: 이광형
Original assignee: 주식회사 만도
Priority date: 2019-02-01
Filing date: 2019-02-01
Publication date: 2020-09-28
Also published as: KR20200102012A

Abstract

본 개시는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법에 관한 것이다. 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치는 도로 정보와, 도로에서 적절하게 자율 주행할 수 있도록 계산된 주행 정보 등을 데이터화하여 저장할 수 있고, 본 개시에 따른 조향 제어 장치는 차량 외부 센서, 차량 감지 센서, 통신 모듈 및 맵 데이터 설정 장치로부터 필요한 정보를 입력받아 액츄에이터를 구동시키도록 제어 신호를 생성하여 출력할 수 있다.The present disclosure relates to a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and a steering control method. The map data setting apparatus according to the present disclosure may convert and store road information and driving information calculated so as to properly autonomously drive on the road, and the steering control apparatus according to the present disclosure includes a vehicle external sensor, a vehicle detection sensor, A control signal may be generated and output to drive an actuator by receiving necessary information from a communication module and a map data setting device.

Description

맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법{APPARATUS FOR SETTING-UP MAP DATA, CONTROLLING STEERING AND METHOD THEREOF}Map data setting device, steering control device, map data generation method, and steering control method {APPARATUS FOR SETTING-UP MAP DATA, CONTROLLING STEERING AND METHOD THEREOF}

본 개시는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법에 관한 것이다.The present disclosure relates to a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and a steering control method.

요즈음, 자율 주행 차량에 대한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 자율 주행 차량에 대한 기술의 목적은 궁극적으로 차량이 완전 자율 주행 또는 무인 자율 주행을 수행하도록 하는 것이다.These days, the technology for autonomous vehicles is making a leap forward. The purpose of the technology for such an autonomous vehicle is to ultimately enable the vehicle to perform fully autonomous or unmanned autonomous driving.

이러한 완전 자율 주행 차량 또는 무인 자율 주행 차량은 운전자의 운전에 의존하지 않기 때문에, 일반적으로 사전에 저장된 주행 데이터, 지도 데이터 등을 이용하여 주행한다.Since such a fully autonomous vehicle or an unmanned autonomous vehicle does not depend on the driver's driving, it is generally driven using previously stored driving data, map data, or the like.

따라서, 차량이 실제로 자율 주행할 때 사전에 저장된 데이터와 다른 주행 환경에 대해서는 정확한 판단이나 제어를 제대로 수행할 수 없다는 문제점이 있다.Accordingly, there is a problem in that it is not possible to properly judge or control a driving environment different from previously stored data when the vehicle is actually autonomously driving.

또한, 차량이 자율 주행 중에 고장이 난 경우, 고장 발생 후에 고장의 원인에 따라 차량을 제어하는 기술이 존재하지만, 이러한 기술은 어디까지나 고장이 발생한 뒤에 사후 처리하는 것이므로, 사전에 위험을 예측하고 선제적으로 대응하기 어렵다는 문제점이 있다.In addition, when a vehicle breaks down during autonomous driving, there are technologies that control the vehicle according to the cause of the breakdown after the breakdown occurs.However, since such technology is the post-processing after the breakdown occurs, it predicts the risk in advance and preemptively. There is a problem that it is difficult to cope with enemies.

따라서, 주행 도로 마다 발생할 수 있는 고장을 사전에 예측하고, 고장 발생 확률이 다소 높은 특정 주행 도로에 대해 고장 방지 대비 데이터를 보유하여, 차량이 특정 주행 도로에서 보다 안전하게 자율 주행을 수행할 수 있는 기술이 요구되고 있는 실정이다.Therefore, it is a technology that predicts failures that may occur for each driving road in advance, and holds data for prevention of failures for specific driving roads with a somewhat high probability of failure, so that the vehicle can perform autonomous driving more safely on a specific driving road. This is the situation that is being demanded.

이러한 배경에서, 본 개시는 주행 도로 구간에서 고장 날 수 있는 상황을 대비하여 설정된 맵 데이터를 제공하는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법을 제공하고자 한다.Against this background, the present disclosure is to provide a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and a steering control method that provide map data set in preparation for a situation in which a failure may occur in a driving road section.

또한, 본 개시는 주행 도로에서 예측할 수 없는 장애물이나 노면 상태에 대비하여 차량이 더욱 안전하게 주행할 수 있도록 차량을 제어하는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법을 제공하고자 한다.In addition, the present disclosure is to provide a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and a steering control method for controlling the vehicle so that the vehicle can travel more safely in preparation for unpredictable obstacles or road conditions on the driving road. do.

전술한 과제를 해결하기 위하여, 일 측면에서, 본 개시는 차량의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터를 차량의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터와 비교하여 차량이 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는지 예측하는 주행 경로 이탈 예측부와, 차량이 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 차량이 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 주행 도로에서의 정상 횡가속도 파라미터를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부 및 대체 횡가속도 파라미터를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 반영하여 맵 데이터를 갱신하는 맵 데이터 갱신부를 포함하는 맵 데이터 설정 장치를 제공한다.In order to solve the above-described problem, in one aspect, the present disclosure compares the abnormal lateral acceleration parameter estimated when the vehicle condition is abnormal with the normal lateral acceleration parameter when the vehicle condition is normal, so that the vehicle runs normally on the driving road. A driving route departure prediction unit that predicts whether the vehicle is traveling by deviating from the route, and when it is predicted that the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route, it predicts whether the vehicle deviates from the driving road, and when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road Map data setting including a parameter calculation unit that calculates an alternative lateral acceleration parameter that replaces the normal lateral acceleration parameter in, and a map data update unit that updates the map data by reflecting the alternative lateral acceleration parameter to previously stored map data. Provide the device.

다른 측면에서, 본 개시는 센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인하는 곡선 주행 도로 확인부와, 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터를 맵 데이터로부터 추출하는 파라미터 추출부 및 센싱 데이터 및 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 곡선 주행 도로에서 차량의 조향을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터에 출력하는 조향 제어부를 포함하는 조향 제어 장치를 제공한다.In another aspect, the present disclosure provides a curved driving road confirmation unit that checks a curved driving road using at least one of sensing data and map data, and when the curved driving road is identified, an alternative lateral acceleration parameter replacing the normal lateral acceleration parameter is provided. It provides a steering control device comprising a parameter extracting unit extracted from map data and a steering control unit for generating a target output signal to control steering of a vehicle on a curved road based on sensing data and alternative lateral acceleration parameters and outputting to the actuator. .

또 다른 측면에서, 본 개시는 차량의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터를 차량의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터와 비교하여 차량이 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는지 예측하는 주행 경로 이탈 예측 단계와, 차량이 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 차량이 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 주행 도로에서의 정상 횡가속도 파라미터를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 파라미터 산출 단계 및 대체 횡가속도 파라미터를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 반영하여 맵 데이터를 갱신하는 맵 데이터 갱신 단계를 포함하는 맵 데이터 설정 방법을 제공한다.In another aspect, the present disclosure compares the abnormal lateral acceleration parameter estimated when the vehicle condition is abnormal with the normal lateral acceleration parameter when the vehicle condition is normal, and predicts whether the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route on the driving road. If it is predicted that the vehicle deviates from the normal driving path and travels, predicts whether the vehicle deviates from the driving road, and when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the normal lateral acceleration parameter on the driving road is determined. It provides a map data setting method including a parameter calculation step of calculating a replacement lateral acceleration parameter, and a map data update step of updating map data by reflecting the replacement lateral acceleration parameter in previously stored map data.

또 다른 측면에서, 본 개시는 센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인하는 곡선 주행 도로 확인 단계와, 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터를 맵 데이터로부터 추출하는 파라미터 추출 단계 및 센싱 데이터 및 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 곡선 주행 도로에서 차량의 주행을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터에 출력하는 조향 제어 단계를 포함하는 조향 제어 방법을 제공한다.In another aspect, the present disclosure provides a curved driving road confirmation step of confirming a curved driving road using at least one of sensing data and map data, and when the curved driving road is identified, an alternative lateral acceleration parameter replacing the normal lateral acceleration parameter A steering control method comprising a parameter extraction step of extracting from the map data and a steering control step of generating a target output signal to control the driving of the vehicle on the curved road based on the sensing data and the alternative lateral acceleration parameter, and outputting the target output signal to the actuator. to provide.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 개시에 의하면, 본 개시는 주행 도로 구간에서 고장 날 수 있는 상황을 대비하여 설정된 맵 데이터를 제공하는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법을 제공할 수 있다.As described above, according to the present disclosure, the present disclosure provides a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and a steering control method that provide map data set in preparation for a situation that may fail in a driving road section. Can provide.

또한, 본 개시에 의하면, 본 개시는 주행 도로에서 예측할 수 없는 장애물이나 노면 상태에 대비하여 차량이 더욱 안전하게 주행할 수 있도록 차량을 제어하는 맵 데이터 설정 장치, 조향 제어 장치, 맵 데이터 생성 방법 및 조향 제어 방법을 제공할 수 있다.In addition, according to the present disclosure, the present disclosure provides a map data setting device, a steering control device, a map data generation method, and steering for controlling a vehicle so that the vehicle can travel more safely in preparation for an unpredictable obstacle or road surface condition on a driving road. Control method can be provided.

도 1은 본 개시에 따른 조향 제어 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 개시에 따라 설정된 맵 데이터를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시에 따라 정상 주행 경로를 생성하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시에 따라 정상 주행 경로를 이탈하는지 판단하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시에 따라 주행 도로를 이탈하는지 판단하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시에 따라 맵 데이터에 기초하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시에 따라 대체 횡가속도 파라미터를 보정하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시에 따라 맵 데이터에 기초하여 허용 제동거리를 결정하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 개시에 따라 대체 횡가속도 파라미터를 보정하는 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시에 따른 조향 제어 장치를 나타낸 도면이다.
도 12는 본 개시에 따라 조향 제어부와 액츄에이터 사이의 신호 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 개시에 따라 차량이 맵 데이터에 기초하여 직선 주행 도로 구간을 주행하는 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 14는 본 개시에 따라 차량이 맵 데이터에 기초하여 곡선 주행 도로 구간을 주행하는 일 실시예를 나타낸 도면이다.
도 15는 본 개시에 따라 차량이 맵 데이터에 기초하여 곡선 주행 도로 구간을 주행하는 다른 실시예를 나타낸 도면이다.
도 16은 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 17은 본 개시에 따른 조향 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram schematically showing a steering control system according to the present disclosure.
2 is a diagram illustrating an apparatus for setting map data according to the present disclosure.
3 is a diagram illustrating map data set according to the present disclosure by way of example.
4 is a diagram for explaining an embodiment of generating a normal driving route according to the present disclosure.
5 is a diagram for explaining an embodiment of determining whether or not a normal driving route is deviated according to the present disclosure.
6 is a diagram for explaining an embodiment of determining whether to deviate from a driving road according to the present disclosure.
7 is a diagram for describing an embodiment of calculating an alternative lateral acceleration parameter based on map data according to the present disclosure.
8 is a diagram for explaining an embodiment of correcting an alternative lateral acceleration parameter according to the present disclosure.
9 is a diagram for describing an embodiment of determining an allowable braking distance based on map data according to the present disclosure.
10 is a diagram for explaining another embodiment of correcting an alternative lateral acceleration parameter according to the present disclosure.
11 is a view showing a steering control device according to the present disclosure.
12 is a diagram for describing a signal flow between a steering control unit and an actuator according to the present disclosure.
13 is a diagram illustrating an embodiment in which a vehicle travels a straight road section based on map data according to the present disclosure.
14 is a diagram illustrating an exemplary embodiment in which a vehicle travels on a curved road section based on map data according to the present disclosure.
15 is a diagram illustrating another embodiment in which a vehicle travels on a curved road section based on map data according to the present disclosure.
16 is a flowchart illustrating a method of setting map data according to the present disclosure.
17 is a flowchart illustrating a steering control method according to the present disclosure.

이하, 본 개시의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 본 개시의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.Hereinafter, some embodiments of the present disclosure will be described in detail through exemplary drawings. In describing the constituent elements of the present disclosure, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, order, or order of the component is not limited by the term. When a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to that other component, but another component between each component It should be understood that elements may be “connected”, “coupled” or “connected”.

도 1은 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)을 개략적으로 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram schematically showing a steering control system 100 according to the present disclosure.

도 1을 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)은 운전자의 조종에 의존하지 않고 차량이 스스로 주행하는 완전 자율 주행이나, 운전자가 기본적으로 조종하되 차량의 주행을 보조하는 자율 주행 시 차량의 조향을 제어할 수 있다.Referring to FIG. 1, the steering control system 100 according to the present disclosure is a vehicle during fully autonomous driving in which a vehicle drives itself without relying on a driver's control, or when a driver basically controls but assists the driving of the vehicle. You can control the steering.

그리고, 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)은 조향 보조를 수행하기 위한 유압식 조향 시스템(HPS), 모터의 회전력을 이용하는 전자식 조향 시스템(EPS) 등을 포함하는 기계식 조향 시스템일 수 있고, 기계적인 동력 전달 장치를 없앤 스티어 바이 와이어 시스템(SbW: Steer by Wire System)일 수 있다.And, the steering control system 100 according to the present disclosure may be a mechanical steering system including a hydraulic steering system (HPS) for performing steering assistance, an electronic steering system (EPS) using the rotational force of a motor, and the like, and mechanical It may be a Steer by Wire System (SbW) without a power transmission device.

이러한 조향 제어 시스템(100)은 차량 외부 감지 센서(110)와, 차량 감지 센서(120)와, 통신 모듈(130)과, 맵 데이터 설정 장치(140)와, 조향 제어 장치(150) 및 액츄에이터(160) 등을 포함할 수 있다.The steering control system 100 includes a vehicle external detection sensor 110, a vehicle detection sensor 120, a communication module 130, a map data setting device 140, a steering control device 150, and an actuator ( 160) and the like.

차량 외부 센서(110)는 차량의 주변을 감지할 수 있다. 이러한 차량 외부 센서(110)는 카메라 센서(111), 라이다(Lidar) 센서(112), 레이더(Radar) 센서(113) 및 초음파 센서(114) 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 차량의 주변을 감지할 수 있는 장치라면 무엇이든지 차량 외부 센서(110)는 그 장치를 포함할 수 있다.The vehicle external sensor 110 may detect the surroundings of the vehicle. The vehicle external sensor 110 may include a camera sensor 111, a lidar sensor 112, a radar sensor 113, an ultrasonic sensor 114, and the like. However, the present invention is not limited thereto, and any device capable of detecting the surroundings of the vehicle may include the vehicle external sensor 110.

차량 감지 센서(120)는 차량의 상태, 차량의 내부를 감지할 수 있다. 예를 들어, 차량 감지 센서(120)는 차량의 주변 온도를 감지하거나, 차량에 포함된 타이어의 상태(마모, 마찰력이나 접지력 등), 차량의 주행 정보 등을 감지할 수 있다.The vehicle detection sensor 120 may detect the state of the vehicle and the interior of the vehicle. For example, the vehicle detection sensor 120 may detect the ambient temperature of the vehicle, or detect the condition of a tire included in the vehicle (abrasion, friction, grip, etc.), driving information of the vehicle, and the like.

이러한 차량 감지 센서(120)는 온도 센서(121), 타이어 상태 감지 센서(122), 차속 센서(123), 조향각 센서(124), 토크 센서(125) 및 가속도 센서(126) 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.The vehicle detection sensor 120 may include a temperature sensor 121, a tire condition detection sensor 122, a vehicle speed sensor 123, a steering angle sensor 124, a torque sensor 125, an acceleration sensor 126, and the like. have. However, it is not limited thereto.

통신 모듈(130)은 GPS 위성과 차량, 차량과 차량, 차량과 인프라, 차량과 서버, 차량 내부 통신 등을 수행하기 위한 기능을 수행한다. 이를 위해서, 통신 모듈(130)은 송신 모듈과 수신 모듈로 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(130)은 방송 수신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치 정보 모듈, 광통신 모듈 및 V2X 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.The communication module 130 performs a function for performing GPS satellite and vehicle, vehicle and vehicle, vehicle and infrastructure, vehicle and server, intra-vehicle communication, and the like. To this end, the communication module 130 may be composed of a transmission module and a reception module. For example, the communication module 130 may include a broadcast reception module, a wireless Internet module, a short-range communication module, a location information module, an optical communication module, and a V2X communication module.

방송 수신 모듈은, 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 여기서, 방송은 라디오 방송 및 TV 방송 중 적어도 하나를 포함한다. 무선 인터넷 모듈은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 차량에 내장되거나 외장될 수 있다. 근거리 통신 모듈은, 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra-Wide band), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.The broadcast receiving module receives a broadcast signal or broadcast-related information from an external broadcast management server through a broadcast channel. Here, the broadcast includes at least one of radio broadcast and TV broadcast. The wireless Internet module refers to a module for wireless Internet access, and may be built-in or external to a vehicle. The short range communication module is for short range communication, and includes Bluetooth™, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), Ultra-Wide band (UWB), ZigBee, and NFC. Near field communication may be supported by using at least one of (Near Field Communication), Wi-Fi (Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, and Wireless USB (Wireless Universal Serial Bus) technologies.

위치 정보 모듈은, 차량의 위치 정보를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈이 있다. 예를 들면, 차량은 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 차량의 위치를 획득할 수 있다. 한편, 실시예에 따라, 위치 정보 모듈은 통신 모듈(130)에 포함되는 구성요소가 아닌, 차량 내부 센서 모듈(140)에 포함되는 구성요소일 수도 있다.The location information module is a module for obtaining location information of a vehicle, and a representative example thereof is a GPS (Global Positioning System) module. For example, if a vehicle uses a GPS module, it can acquire the location of the vehicle using a signal transmitted from a GPS satellite. Meanwhile, according to an embodiment, the location information module may be a component included in the sensor module 140 inside the vehicle rather than a component included in the communication module 130.

광통신 모듈은, 광발신부 및 광수신부를 포함할 수 있다. 광발신부 및 광수신부는, 광(light)신호를 전기 신호로 전환하여, 정보를 송수신할 수 있다. The optical communication module may include an optical transmitting unit and an optical receiving unit. The light transmitting unit and the light receiving unit may transmit and receive information by converting a light signal into an electric signal.

V2X 통신 모듈은, 서버 또는 타 차량, 인프라 장치 등과의 무선 통신 수행을 위한 모듈이다. 본 실시예에서의 V2X 통신 모듈은 차량이 유·무선망을 통해 타 차량, 모바일 기기, 도로 등의 사물과 정보를 교환하는 것 또는 그 기술을 의미하는 것이다. V2X 통신 모듈은 V2V(Vehicle to Vehicle, 차량-차량 간 통신), V2I(Vehicle to Infrastructure, 차량-인프라 간 통신), V2N(Vehicle to Nomadic Device, 차량-모바일 기기 간 통신), V2P(Vehicle to Pedestrian, 차량-보행자 간 통신) 등 개념을 포함할 수 있다. V2X 통신 모듈은 단거리 전용 통신(Dedicated Short-Range Communications, DSRC)을 기반으로 하며, 최근 미국 전기전자기술자협회(IEEE)에서 진행한 WAVE(Wireless Access in Vehicular Environment, 차량 환경 내 무선 접속) 또는 5.9GHz 대역을 사용하는 IEEE 802.11p 통신 기술을 이용할 수 있으나 그에 한정되지 않으며, 현재 또는 미래에 개발될 모든 차량 간 통신을 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.The V2X communication module is a module for performing wireless communication with a server, another vehicle, or an infrastructure device. The V2X communication module in the present embodiment refers to a vehicle or a technology for exchanging information with objects such as other vehicles, mobile devices, and roads through wired/wireless networks. V2X communication module is V2V (Vehicle to Vehicle, vehicle-to-vehicle communication), V2I (Vehicle to Infrastructure, vehicle-infrastructure communication), V2N (Vehicle to Nomadic Device, vehicle-to-mobile device communication), V2P (Vehicle to Pedestrian communication) , Vehicle-pedestrian communication). V2X communication module is based on Dedicated Short-Range Communications (DSRC), and WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment) or 5.9GHz recently conducted by the American Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) IEEE 802.11p communication technology using a band may be used, but it is not limited thereto, and it should be understood to include all inter-vehicle communication to be developed in the present or in the future.

맵 데이터 설정 장치(140)는 차량이 자율 주행 또는 완전 자율 주행을 할 때 이용되는 맵 데이터(Map data)를 설정하여 저장할 수 있다. 구체적으로, 맵 데이터 설정 장치(140)는 도로 정보와, 도로에서 적절하게 자율 주행(또는 완전 자율 주행)할 수 있도록 계산된 주행 정보 등을 데이터화하여 저장할 수 있다.The map data setting device 140 may set and store map data used when the vehicle is autonomously driving or fully autonomously driving. Specifically, the map data setting device 140 may convert and store road information and driving information calculated to allow appropriate autonomous driving (or fully autonomous driving) on the road.

따라서, 맵 데이터는 도로의 형태나 노면 상태, 곡률, 그 도로에서의 제한 속도, 도로폭, 차선의 개수 등에 대한 정보를 의미하는 도로 맵 데이터와, 차량의 제원, 주행 가능한 속도의 범위, 차량의 외부 온도, 주행한 거리, 타이어의 상태 등에 대한 정보를 의미하는 주행 맵 데이터 등을 포함할 수 있다.Therefore, the map data includes road map data, which means information on the type of road, road surface condition, curvature, speed limit on the road, road width, number of lanes, etc., and the specifications of the vehicle, the range of the available speed, and the vehicle It may include driving map data indicating information on the external temperature, the distance traveled, and the condition of the tire.

도시하지 않았지만, 통신 모듈(130)에 포함된 네비게이션이 주행 가능한 도로 전반에 대한 정보를 맵 데이터 설정 장치(140)에 직접적으로 입력하거나, 조향 제어 장치(150)를 통해 간접적으로 입력함으로써 맵 데이터는 갱신(Update)될 수 있다.Although not shown, the map data by directly inputting information on the entire road on which the navigation can run included in the communication module 130 to the map data setting device 140 or indirectly through the steering control device 150 It can be updated.

맵 데이터 설정 장치(140)는 제조 단계에서 미리 생성된 맵 데이터를 저장하고 차량에 배치될 수 있다. 또한, 맵 데이터 설정 장치(140)는 차량이 자율 주행(또는 완전 자율 주행) 중에 발생될 수 있는 여러 가지 정보를 새로이 취득하여 이를 맵 데이터에 반영하고 맵 데이터를 갱신하여 저장할 수 있다.The map data setting apparatus 140 may store map data previously generated in a manufacturing step and may be disposed in a vehicle. In addition, the map data setting apparatus 140 may newly acquire various pieces of information that may be generated during autonomous driving (or fully autonomous driving) of the vehicle, reflect this in map data, and update and store the map data.

조향 제어 장치(150)는 차량 외부 센서(110), 차량 감지 센서(120), 통신 모듈(130) 및 맵 데이터 설정 장치(140) 등으로부터 필요한 정보를 입력받아 액츄에이터(160)를 구동시키도록 제어 신호를 생성하여 출력할 수 있다.The steering control device 150 receives necessary information from the vehicle external sensor 110, the vehicle detection sensor 120, the communication module 130, and the map data setting device 140 and controls the actuator 160 to be driven. You can generate and output a signal.

여기서, 제어 신호는 액츄에티어(160)의 종류에 따라 다양하게 변경될 수 있다. 예를 들어, 액츄에이터(140)가 모터인 경우, 제어 신호는 모터의 구동으로 인하여 토크(조향 토크)가 발생되기 위한 목표 출력 신호일 수 있다.Here, the control signal may be variously changed according to the type of the actuator 160. For example, when the actuator 140 is a motor, the control signal may be a target output signal for generating torque (steering torque) due to driving of the motor.

한편, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(150)는 액츄에이터(160)에 전기적 신호를 출력하는 2개 이상의 전자 제어 유닛(ECU: Electronic Controller Unit)을 포함하여 리던던트 시스템(Redundant System)을 구현할 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(150)는 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프(Fail Safe)를 수행할 수 있다.Meanwhile, the steering control apparatus 150 according to the present disclosure may implement a redundant system including two or more electronic controller units (ECUs) that output electrical signals to the actuator 160. In addition, the steering control apparatus 150 according to the present disclosure may perform fail safe based on a redundant system.

예를 들면, 차량의 상태가 비정상일 때, 조향 제어 장치(150)에서 정상적으로 출력될 출력 신호가 일시적으로 감소되면, 조향 제어 장치(150)는 감소된 출력 신호를 다시 정상일 때의 출력 신호로 원상 복구한다.For example, when the state of the vehicle is abnormal, if the output signal to be normally output from the steering control device 150 is temporarily reduced, the steering control device 150 returns the reduced output signal to the normal output signal. Recover.

다른 예를 들면, 차량의 상태가 비정상일 때, 조향 제어 장치(150)는 정상일 때의 출력 신호로 원상 복구할 수 없다고 판단하면, 감소된 출력 신호를 계속 유지하여 액츄에이터(160)에 출력한다. 이때, 조향 제어 장치(150)는 긴급 상황이라고 판단하면 감소된 출력 신호를 허용범위 내에서 강제 상승(Boost-up)시킬 수 있다. For another example, when the vehicle condition is abnormal, the steering control device 150 determines that the original state cannot be restored to the normal output signal, and continues to maintain the reduced output signal and outputs it to the actuator 160. In this case, if the steering control apparatus 150 determines that it is an emergency situation, the reduced output signal may be forcibly boosted within an allowable range.

리던던트 시스템 및 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프에 대한 구체적인 설명은 도 12를 참조하여 후술한다.A detailed description of the redundant system and the fail-safe based on the redundant system will be described later with reference to FIG. 12.

액츄에이터(160)는 조향 제어 장치로부터 제어 신호를 입력받아 구동할 수 있다.The actuator 160 may be driven by receiving a control signal from the steering control device.

이러한 액츄에이터(160)는 타이어를 포함하는 바퀴(또는 차륜)를 좌 또는 우로 조타시키도록 구동하여 조향 보조력을 발생시키는 조향 모터, 타이어를 포함하는 바퀴를 회전시키도록 구동하는 구동 모터, 운전자에게 반력감을 주도록 반력 토크를 생성하는 반력 모터, 경보 장치 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.Such an actuator 160 drives a wheel (or wheel) including a tire to the left or right to generate a steering assist force, a driving motor that drives to rotate a wheel including a tire, and a reaction force against the driver. It may include a reaction force motor, an alarm device, etc. that generate reaction force torque to give a feeling. However, it is not limited thereto.

본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)의 각 구성들은 차량 내부 통신망인 CAN(Control Area Network)을 이용하여 전기적으로 서로 연결될 수 있다.Each of the components of the steering control system 100 according to the present disclosure may be electrically connected to each other using a control area network (CAN), which is an internal communication network in the vehicle.

한편, 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)은 맵 데이터 설정 장치(140)에 저장된 맵 데이터를 이용하여 차량의 조향을 제어하여 차량이 더욱 안정적으로 자율 주행하도록 한다.Meanwhile, the steering control system 100 according to the present disclosure controls the steering of the vehicle by using map data stored in the map data setting device 140 to allow the vehicle to drive more stably and autonomously.

따라서, 차량이 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 미리 저장된 맵 데이터를 적절하게 설정하는 것이 필요하다.Accordingly, in order for the vehicle to perform stable autonomous driving, it is necessary to appropriately set previously stored map data.

이하에서는 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(140)에 대하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the map data setting apparatus 140 according to the present disclosure will be described in detail.

도 2는 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(200)를 나타낸 도면이다.2 is a diagram illustrating an apparatus 200 for setting map data according to the present disclosure.

도 2를 참조하면, 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(200)는 주행 경로 이탈 예측부(210)와, 파라미터 산출부(220) 및 맵 데이터 갱신부(230) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the map data setting apparatus 200 according to the present disclosure may include a driving route departure prediction unit 210, a parameter calculation unit 220, a map data update unit 230, and the like.

주행 경로 이탈 예측부(210)는 차량의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터를 차량의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터와 비교하여 차량이 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는지 예측할 수 있다.The driving route departure prediction unit 210 compares the abnormal lateral acceleration parameter estimated when the vehicle condition is abnormal with the normal lateral acceleration parameter when the vehicle condition is normal, and whether the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route on the driving road. It is predictable.

구체적으로, 예측 대상이 되는 주행 도로에 대하여, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터를 기반으로 비정상 횡가속도 파라미터와 정상 횡가속도 파라미터를 계산하고, 두 파라미터를 비교하여 차량이 해당 주행 도로에서 정상 주행 경로를 벗어나 주행하는지 예측할 수 있다.Specifically, for the driving road to be predicted, the driving route departure prediction unit 210 calculates an abnormal lateral acceleration parameter and a normal lateral acceleration parameter based on the map data, and compares the two parameters so that the vehicle is in the corresponding driving road. You can predict whether you are driving outside the normal driving path.

여기서, 차량의 상태가 비정상인 경우는 예를 들어, 조향 제어 장치(150)의 동작 상태, 특히 전자 제어 유닛의 동작 상태가 비정상인 경우, 차량 감지 센서(120)에 의해 감지된 조향 정보(조향각, 조향 토크)가 비정상인 경우, 액츄에이터(160)의 동작 상태가 비정상인 경우, 전원 공급 장치(미도시)의 공급 전압이 비정상인 경우 등일 수 있다. 하지만 이에 한정되는 것은 아니다.Here, when the state of the vehicle is abnormal, for example, when the operation state of the steering control device 150, in particular, the operation state of the electronic control unit is abnormal, the steering information detected by the vehicle detection sensor 120 (steering angle , Steering torque) is abnormal, the operation state of the actuator 160 is abnormal, the supply voltage of the power supply device (not shown) is abnormal, and the like. However, it is not limited thereto.

여기서, 횡가속도 파라미터(Lateral accelation parameter)는 자율 주행 가능한 차량의 조향 능력에 대한 정도를 나타내기 위한 변수이며, 차량의 주행 속도와 조향 정보(조향각이나 조향 토크)를 이용하여 계산될 수 있다. 즉, 횡가속도 파라미터(Lg)는 아래와 같은 수식 1에 의해 결정될 수 있다.Here, the lateral accelation parameter is a variable for indicating the degree of the steering capability of the vehicle capable of autonomous driving, and may be calculated using the driving speed of the vehicle and steering information (steering angle or steering torque). That is, the lateral acceleration parameter Lg may be determined by Equation 1 below.

[수식 1][Equation 1]

이때,

는 차량의 주행 속도이고,

는 조향각을 의미한다. 수식 1에서 조향각은 조향 토크(

)로 대체될 수도 있다.At this time,

Is the driving speed of the vehicle,

Means the steering angle. In Equation 1, the steering angle is the steering torque (

) Can also be replaced.

횡가속도 파라미터(Lg)는 바람직하게는 차량의 최대 주행 속도와, 최대 조향각 또는 최대 조향 토크를 곱하여 결정될 수 있다.The lateral acceleration parameter Lg may preferably be determined by multiplying the maximum driving speed of the vehicle and the maximum steering angle or maximum steering torque.

한편, 비정상 횡가속도 파라미터는 고장이 발생할 것을 대비하여 가정한 값을 의미할 수 있다.Meanwhile, the abnormal lateral acceleration parameter may mean a value assumed in preparation for a failure.

여기서, 정상 주행 경로는 차량이 주행 도로에서 자율 주행하도록 차량의 거동을 유도하는 경로를 의미할 수 있다.Here, the normal driving path may mean a path that induces a vehicle's behavior so that the vehicle can autonomously travel on a driving road.

자율 주행하는 차량의 경우, 정상 주행 경로가 생성되는 구체적인 방법과, 주행 경로 이탈 예측부(210)가 정상 횡가속도 파라미터와 비정상 횡가속도 파라미터를 이용하여 차량이 정상 주행 경로에서 이탈하는지에 대한 구체적인 방법은 도 3 내지 도 5를 참조하여 후술한다.In the case of an autonomous vehicle, a specific method for generating a normal driving route, and a specific method for whether the vehicle deviates from the normal driving route by using the normal lateral acceleration parameter and the abnormal lateral acceleration parameter by the driving route departure prediction unit 210 Will be described later with reference to FIGS. 3 to 5.

파라미터 산출부(220)는 차량이 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 차량이 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 주행 도로에서의 정상 횡가속도 파라미터를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.The parameter calculation unit 220 predicts whether the vehicle deviates from the driving road when it is predicted that the vehicle is traveling while deviating from the normal driving path, and replaces the normal lateral acceleration parameter on the driving road when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road. An alternative lateral acceleration parameter can be calculated.

구체적으로, 파라미터 산출부(220)는 맵 데이터를 기반으로 차량이 주행 도로의 가장자리를 이탈하는지 예측하고, 차량이 주행 도로의 가장자리를 이탈할 것으로 예측되면, 그 주행도로에서 이용될 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.Specifically, the parameter calculation unit 220 predicts whether the vehicle deviates from the edge of the driving road based on the map data, and if it is predicted that the vehicle deviates from the edge of the driving road, the alternative lateral acceleration parameter to be used in the driving road Can be calculated.

여기서, 대체 횡가속도 파라미터는 차량이 특정 주행 도로에서 주행하는 경우에 이용될 정상 횡가속도 파라미터 대신에 이용되는 파라미터이며, 그 크기는 정상 횡가속도 파라미터보다 작고 비정상 횡가속도 파라미터보다 클 수 있다.Here, the alternative lateral acceleration parameter is a parameter used instead of the normal lateral acceleration parameter to be used when the vehicle is traveling on a specific driving road, and its size may be smaller than the normal lateral acceleration parameter and larger than the abnormal lateral acceleration parameter.

이러한 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 목적은 차량이 실제로 주행할 때 비정상 상태 또는 고장 상태의 발생 확률을 최소화하기 위함이다.The purpose of calculating these alternative lateral acceleration parameters is to minimize the probability of occurrence of an abnormal state or a fault state when the vehicle is actually running.

따라서, 차량이 특정 주행 도로(예를 들면, 곡선 주행 도로)에서 실제 주행할 때, 차량이 정상 횡가속도 파라미터 대신에 대체 횡가속도 파라미터를 이용하게 되고, 차량이 대체 횡가속도 파라미터에 따른 차량의 주행 속도와 조향 정보를 적용하여 안전하게 주행할 수 있다.Therefore, when the vehicle actually travels on a specific driving road (for example, a curved road), the vehicle uses the alternative lateral acceleration parameter instead of the normal lateral acceleration parameter, and the vehicle runs the vehicle according to the alternative lateral acceleration parameter. By applying speed and steering information, you can drive safely.

맵 데이터 갱신부(230)는 대체 횡가속도 파라미터를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 반영하여 맵 데이터를 갱신할 수 있다.The map data update unit 230 may update the map data by reflecting the alternative lateral acceleration parameter to previously stored map data.

구체적으로, 맵 데이터 갱신부(230)는 특정 주행 도로에 대응되는 대체 횡가속도 파라미터를 맵 데이터 중 그 특정 주행 도로에 대한 도로 데이터에 반영하여 기존에 저장된 맵 데이터를 갱신할 수 있다.Specifically, the map data update unit 230 may update the previously stored map data by reflecting an alternative lateral acceleration parameter corresponding to a specific driving road to road data for the specific driving road among map data.

맵 데이터 갱신부(230)에 의해 갱신되어 저장된 맵 데이터는 조향 제어 장치(150)에 출력될 수 있다.Map data updated and stored by the map data update unit 230 may be output to the steering control device 150.

전술한 맵 데이터 설정 장치(200)에 포함된 구성들 각각의 동작은 제조 공정에서 실험적으로 수행하거나, 제조 공정 이후 차량이 주행 과정에서 수행할 수 있다.The operation of each of the components included in the above-described map data setting apparatus 200 may be performed experimentally in a manufacturing process, or may be performed in a driving process by a vehicle after the manufacturing process.

전술한 바에 따르면, 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(200)는 특정 주행 도로 구간에서 차량이 고장 날 수 있는 상황을 대비해 정상 주행 데이터를 대체하는 주행 데이터를 사용함으로써 고장 발생 확률을 최소화할 수 있는 효과를 제공한다.According to the above, the map data setting apparatus 200 according to the present disclosure can minimize the probability of occurrence of a failure by using driving data that replaces normal driving data in preparation for a situation in which a vehicle may break down in a specific driving road section. Provides an effect.

이하에서는 맵 데이터를 예시적으로 도시한 도면을 이용하여 횡가속도 파라미터를 산출하는 구체적인 실시예를 설명한다.Hereinafter, a specific embodiment of calculating a lateral acceleration parameter will be described using a diagram illustrating map data as an example.

도 3은 본 개시에 따라 설정된 맵 데이터를 예시적으로 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating map data set according to the present disclosure by way of example.

도 3을 참조하면, 본 개시에 따른 맵 데이터는 차량과 관련된 정보를 나타내는 주행 맵 데이터와 주행 도로와 관련된 정보를 나타내는 도로 맵 데이터 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, map data according to the present disclosure may include driving map data indicating vehicle-related information and road map data indicating information related to a driving road.

주행 맵 데이터에는 차량의 제원, 주행 가능 속도, 비정상 최대 토크와 비정상 최대 조향각, 강제 상승 최대 토크와 강제 상승 최대 조향각, 차량 외부 온도, 주행 거리, 속도에 따른 제동 거리, 타이어 상태, 타이어의 성능 보장 거리 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.Driving map data includes vehicle specifications, driving speed, abnormal maximum torque and abnormal maximum steering angle, forced elevation maximum torque and forced elevation maximum steering angle, vehicle external temperature, mileage, braking distance according to speed, tire condition, and tire performance guarantee. May include distance, etc. However, it is not limited thereto.

차량의 제원은 차폭이나 전폭을 의미하는 횡방향폭, 전장을 의미하는 종방향폭, 윤폭, 축거, 공차 중량, 최대 탑승 가능 인원수, 최대 출력 토크, 최대 조향 토크 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.The specifications of the vehicle may include a lateral width meaning vehicle width or full width, a longitudinal width meaning an overall length, a wheel width, a wheelbase, an empty vehicle weight, a maximum number of passengers, a maximum output torque, and a maximum steering torque. However, it is not limited thereto.

주행 가능 속도는 정지 상태부터 최대 주행 속도까지의 범위 사이에 포함되는 속도를 의미한다.The driveable speed means a speed included in the range from the stop state to the maximum traveling speed.

비정상 최대 토크와 비정상 최대 조향각은 차량의 상태가 비정상일 때 또는 차량이 고장 난 경우에 발생 가능한 최대 조향 토크와 최대 조향각을 의미할 수 있다. The abnormal maximum torque and the abnormal maximum steering angle may mean a maximum steering torque and a maximum steering angle that can occur when the vehicle is in an abnormal condition or when the vehicle is broken.

예를 들면, 차량의 상태가 비정상일 때, 리던던트 시스템에 기반하여 페일 세이프를 수행할 수 있는 조향 제어 장치(150)가 정상일 때의 출력 신호로 원상 복구하는 과정에서 매우 짧은 시간 동안 발생되는 부족한 출력 신호에 따른 조향 토크 또는 조향각이 비정상 최대 토크 또는 비정상 최대 조향각일 수 있다.For example, when the condition of the vehicle is abnormal, insufficient output generated for a very short time in the process of restoring to the original state with the output signal when the steering control device 150 capable of performing fail-safe based on the redundant system is normal. The steering torque or steering angle according to the signal may be an abnormal maximum torque or an abnormal maximum steering angle.

다른 예를 들면, 차량의 상태가 비정상일 때에 따라 조향 제어 장치(150)가 감소된 출력 신호를 유지하는 경우, 감소된 출력 신호, 예를 들어 최대 목표 출력 신호의 50%에 따른 조향 토크 또는 조향각이 비정상 최대 토크와 비정상 최대 조향각일 수 있다.For another example, when the steering control device 150 maintains a reduced output signal when the vehicle condition is abnormal, a reduced output signal, for example, a steering torque or steering angle according to 50% of the maximum target output signal This can be an abnormal maximum torque and an abnormal maximum steering angle.

강제 상승 최대 토크와 강제 상승 조향각은 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프를 수행하는 조향 제어 장치(150)가 긴급 상황이라고 판단하면 감소된 출력 신호를 허용범위 내에서 강제 상승(Boost-up)시킬 때, 발생 가능한 최대 조향 토크와 조향각을 의미할 수 있다.When the steering control device 150 performing fail-safe based on the redundant system determines that it is an emergency situation, the forced ascent maximum torque and the forced ascent steering angle are generated when the reduced output signal is forcibly boosted within the allowable range. It can mean the maximum possible steering torque and steering angle.

한편, 본 명세서에서는 전술한 토크와 조향각을 조향 정보로 표현할 수도 있다. 이때, 차량의 상태가 비정상일 때는 도 1을 참조하여 전술한 바와 동일하다.Meanwhile, in the present specification, the aforementioned torque and steering angle may be expressed as steering information. At this time, when the state of the vehicle is abnormal, it is the same as described above with reference to FIG. 1.

차량 외부 온도는 차량의 주변에 대한 온도, 기온을 의미하고, 주행 거리는 차량이 주행한 거리를 의미할 수 있으며, 차량의 위치에 따라 달라지는 값이므로, 계속 갱신될 수 있다.The external temperature of the vehicle means the temperature and temperature around the vehicle, and the driving distance can mean the distance traveled by the vehicle, and since it is a value that varies according to the location of the vehicle, it can be continuously updated.

속도에 따른 제동 거리는 일반적으로 속도가 증가하면 제동거리가 증가하는 관계를 가지며, 차량이 주행 가능한 속도가 복수이므로, 속도에 따른 제동 거리도 복수일 수 있다.The braking distance according to the speed generally has a relationship in which the braking distance increases as the speed increases, and since the vehicle can drive a plurality of speeds, the braking distance according to the speed may also be plural.

타이어 상태는 타이어의 마모 정도, 타이어의 마찰력이나 접지력 등을 의미할 수 있으며, 타이어의 성능 보장 거리는 새로 제조된 타이어의 성능에 의해 보장이 되는 주행 거리를 의미할 수 있다.The condition of the tire may mean the degree of wear of the tire, the frictional force or grip of the tire, and the like, and the performance guarantee distance of the tire may mean the driving distance guaranteed by the performance of the newly manufactured tire.

한편, 도로 맵 데이터에는 지도 상에 존재하는 각각의 주행 도로와 관련된 정보를 포함할 수 있다.Meanwhile, the road map data may include information related to each driving road existing on the map.

예를 들면, 도로 맵 데이터는 주행 도로의 곡률, 노면 상태, 주행 도로의 제한 속도, 도로폭, 주행 가능 토크, 주행 가능 조향각, 제1 회전 속도, 제2 회전 속도 등을 포함할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the road map data may include curvature of a driving road, a road surface condition, a speed limit of a driving road, a road width, a driving torque, a driving steering angle, a first rotation speed, a second rotation speed, and the like. However, it is not limited thereto.

노면 상태는 주행 도로의 재질이나 형태 등을 의미할 수 있다. 예를 들면, 도로 A의 노면 상태는 아스팔트 도로이고, 도로 B의 노면 상태는 비포장 도로이다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.The road surface condition may mean a material or shape of a driving road. For example, the road surface condition of Road A is an asphalt road, and the road surface condition of Road B is an unpaved road. However, it is not limited thereto.

주행 가능 토크와 주행 가능 조향각은 당해 주행 도로에서 정상적으로 주행할 때 필요한 조향 토크와 조향각을 의미하며, 바람직하게는 정상적으로 주행 가능한 최대 조향 토크, 최대 조향각을 의미할 수 있다.The drivable torque and the drivable steering angle mean a steering torque and a steering angle required for normal driving on a corresponding driving road, and may preferably mean a maximum steering torque and a maximum steering angle that can be normally driven.

제1 회전 속도와 제2 회전 속도는 구동 모터에 의해 회전되는 좌측 차륜 또는 우측 차륜 각각의 회전 속도를 의미할 수 있다. 예를 들면, 제1 회전 속도는 좌측 차륜의 회전 속도이고, 제2 회전 속도는 우측 차륜의 회전속도이다. The first rotation speed and the second rotation speed may mean rotation speeds of each of the left wheel or the right wheel rotated by the driving motor. For example, the first rotation speed is the rotation speed of the left wheel, and the second rotation speed is the rotation speed of the right wheel.

여기서, 제1 회전 속도와 제2 회전 속도는 좌측 차륜과 우측 차륜 각각의 회전 속도를 구분하기 위함일 뿐, 제1 및 제2의 표현에 의해 한정되는 것은 아니다. 다만, 이하에서는 편의상 제1 회전 속도가 좌측 차륜의 회전 속도이고, 제2 회전 속도가 우측 차륜의 회전 속도인 것으로 하여 설명한다.Here, the first rotation speed and the second rotation speed are only to distinguish the rotation speed of the left wheel and the right wheel, and are not limited by the first and second expressions. However, in the following description, for convenience, the first rotation speed is the rotation speed of the left wheel and the second rotation speed is the rotation speed of the right wheel.

한편, 제1 회전 속도 또는 제2 회전 속도는 바퀴가 구동되는 특성(예를 들어, 전륜 구동, 후륜 구동, 사륜 구동 등)에 따라서 복수의 좌측 차륜 중 어느 하나의 좌측 차륜 또는 복수의 우측 차륜 중 어느 하나의 우측 차륜 각각의 회전 속도를 의미할 수 있다.On the other hand, the first rotation speed or the second rotation speed may be selected from among a plurality of left wheels or a plurality of right wheels depending on the characteristics at which the wheels are driven (for example, front wheel drive, rear wheel drive, four wheel drive, etc.). It may mean the rotational speed of each of the right wheel.

제1 회전 속도와 제2 회전 속도는 일반적으로 직선 주행 도로에서 서로 같은 값이고, 곡선 주행 도로에서는 서로 다른 값으로 설정된다. The first rotation speed and the second rotation speed are generally the same values on a straight road and are set to different values on a curved road.

또한, 도시하지 않았지만, 제1 회전 속도와 제2 회전 속도 간의 속도비가 맵 데이터에 포함될 수 있다. 여기서, 속도비의 수식 형태는 곡선 주행 도로의 형태에 따라서 달라질 수 있다. 예를 들어, 좌회전 곡선 주행 도로의 경우에서의 속도비는 제1 회전 속도에 대한 제2 회전 속도의 비율로 결정되고, 우회전 곡선 주행 도로의 경우에서의 속도비는 제2 회전 속도에 대한 제1 회전 속도의 비율로 결정될 수 있다.Also, although not shown, a speed ratio between the first rotation speed and the second rotation speed may be included in the map data. Here, the formula of the speed ratio may vary depending on the shape of the curved road. For example, the speed ratio in the case of the left turn curve driving road is determined as the ratio of the second rotation speed to the first rotation speed, and the speed ratio in the case of the right turn curve driving road is the first to the second rotation speed It can be determined by the rate of rotational speed.

주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터를 기반으로 정상 횡가속도 파라미터와 비정상 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.The driving route departure prediction unit 210 may calculate a normal lateral acceleration parameter and an abnormal lateral acceleration parameter based on the map data.

정상 횡가속도 파라미터의 경우, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 정상 조향 정보를 이용하여 정상 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.In the case of the normal lateral acceleration parameter, the driving route departure prediction unit 210 may calculate the normal lateral acceleration parameter by using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the normal steering information.

이때, 정상 횡가속도 파라미터도 전술한 바와 같이 주행 속도 및 정상 조향 정보 각각의 최댓값으로 결정되는 것이 바람직하다. 그런데, 완전 자율 주행하는 차량은 해당 주행 도로에 설정된 제한 속도를 넘어 주행하지 못하도록 차량에 포함된 소프트웨어가 설정되는 것이 일반적이다. 따라서, 완전 자율 주행하는 차량의 경우, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 차량의 주행 속도를 주행 도로의 제한 속도로 인식함으로써 최댓값을 갖는 정상 횡가속도 파라미터를 결정할 수 있다.In this case, it is preferable that the normal lateral acceleration parameter is also determined as the maximum value of each of the driving speed and the normal steering information as described above. However, in general, software included in the vehicle is set so that a vehicle that is fully autonomously driving cannot drive beyond a speed limit set on a corresponding driving road. Accordingly, in the case of a fully autonomous vehicle, the driving route departure prediction unit 210 may determine the normal lateral acceleration parameter having the maximum value by recognizing the driving speed of the vehicle as the limit speed of the driving road.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 포함된 속도 정보 중에서, 주행 도로(도로 A)의 제 한 속도 정보(A3)를 주행 속도로 인식하고, 맵 데이터에 포함된 조향 정보 중에서, 주행 도로(도로 A)의 상태에 대응되는 조향 정보, 예를 들어 주행 가능 토크 정보(A5) 또는 주행 가능 조향각 정보(A6)를 정상 조향 정보로 인식한다. 그리고 주행 경로 이탈 예측부(210)는 주행 도로 A의 제한 속도 정보(A3)와, 주행 가능 토크 정보(A5) 또는 주행 가능 조향각 정보(A6)를 전술한 [수식 1]에 대입하여 정상 횡가속도 파라미터를 산출한다.Based on the driving road A, for example, the driving route departure prediction unit 210 recognizes the limited speed information A3 of the driving road (road A) among the speed information included in the map data as the driving speed, and Among the steering information included in the data, steering information corresponding to the state of the driving road (road A), for example, driving torque information A5 or driving possible steering angle information A6 is recognized as normal steering information. In addition, the driving route departure prediction unit 210 substitutes the speed limit information A3 of the driving road A and the driving torque information A5 or the driving possible steering angle information A6 into the above-described [Equation 1], and the normal lateral acceleration Calculate the parameters.

한편, 비정상 횡가속도 파라미터의 경우, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 비정상 조향 정보를 이용하여 비정상 횡가속도 파라미터를 추정할 수 있다.Meanwhile, in the case of the abnormal lateral acceleration parameter, the driving route departure prediction unit 210 may estimate the abnormal lateral acceleration parameter using the recognized vehicle driving speed and abnormal steering information based on the map data.

이때도 전술한 바와 같이 비정상 횡가속도 파라미터는 주행 속도 및 비정상 조향 정보 각각의 최댓값으로 결정되는 것이 바람직하다. 따라서, 완전 자율 주행하는 차량의 경우, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 차량의 주행 속도를 주행 도로의 제한 속도로 인식함으로써 최댓값을 갖는 비정상 횡가속도 파라미터를 결정할 수 있다.In this case, as described above, the abnormal lateral acceleration parameter is preferably determined as the maximum value of each of the driving speed and the abnormal steering information. Accordingly, in the case of a fully autonomous vehicle, the driving route departure prediction unit 210 may determine the abnormal lateral acceleration parameter having the maximum value by recognizing the driving speed of the vehicle as the limit speed of the driving road.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 포함된 속도 정보 중에서, 주행 도로(도로 A)의 제한 속도 정보(A3)를 주행 속도로 인식한다.Based on the driving road A, for example, the driving route departure predictor 210 recognizes the speed limit information A3 of the driving road (road A) among the speed information included in the map data as the driving speed.

그리고, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 포함된 조향 정보 중에서, 차량의 상태가 비정상일 때, 조향 제어 장치(150)의 제1 목표 출력 신호에서 감소될 것으로 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보, 예를 들어 비정상 최대 토크 정보(V3) 또는 비정상 최대 조향각 정보(V4)를 비정상 조향 정보로 인식한다. In addition, the driving route departure prediction unit 210 is a second target output that is expected to be reduced from the first target output signal of the steering control device 150 when the vehicle state is abnormal among the steering information included in the map data. Steering information corresponding to the signal, for example, abnormal maximum torque information V3 or abnormal maximum steering angle information V4, is recognized as abnormal steering information.

그 다음, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 주행 도로 A의 제한 속도 정보(A3)와, 비정상 최대 토크 정보(V3) 또는 비정상 최대 조향각 정보(V4)를 전술한 [수식 1]에 대입하여 비정상 횡가속도 파라미터를 추정한다.Then, the driving route departure prediction unit 210 substitutes the speed limit information A3 of the driving road A and the abnormal maximum torque information V3 or the abnormal maximum steering angle information V4 to the above-described [Equation 1] to be abnormal. Estimate the lateral acceleration parameter.

이렇게 산출된 정상 횡가속도 파라미터와 비정상 횡가속도 파라미터를 이용하여 정상 주행 경로를 이탈하였는지 예측할 필요가 있다. 이는 차량이 곡선 주행 도로의 일부 구간 상에서 정상 주행 경로를 따라 자율 주행할 때 고장이 발생할 확률이 비교적 높은 곳에서 대체 횡가속도 파라미터를 적용하기 위함이다.It is necessary to predict whether or not the normal driving route is deviated by using the calculated normal lateral acceleration parameter and the abnormal lateral acceleration parameter. This is to apply the alternative lateral acceleration parameter in a place where the probability of a failure is relatively high when the vehicle autonomously drives along a normal driving route on some sections of a curved road.

본 개시를 명확히 이해하도록, 이하에서는 맵 데이터에 따라 생성되는 정상 주행 경로, 이탈 주행 경로 등을 모델화함으로써 시각적으로 나타내어 구체적으로 설명한다.In order to clearly understand the present disclosure, the following will be described in detail by visually representing the normal driving path, the deviating driving path, etc. generated according to the map data by modeling.

도 4는 본 개시에 따라 정상 주행 경로(331)를 생성하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 개시에 따라 정상 주행 경로(331)를 이탈하는지 판단하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4 is a view for explaining an embodiment of generating a normal driving path 331 according to the present disclosure, and FIG. 5 is a diagram illustrating an example of determining whether or not a normal driving path 331 is deviated according to the present disclosure It is a drawing for.

도 4를 참조하면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 포함된 차량의 횡방향폭 및 주행 도로의 도로폭과, 주행 도로에서의 정상 횡가속도 파라미터를 이용하여 주행 도로에서의 정상 주행 경로를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 4, the driving route departure prediction unit 210 uses the lateral width of the vehicle and the road width of the driving road included in the map data, and the normal lateral acceleration parameter on the driving road. You can create a route.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터 중 주행 맵 데이터에서 제원 정보(V1)에 포함된 차량의 횡방향폭 정보를 추출하고, 맵 데이터 중 도로 맵 데이터에서 주행 도로(도로 A)의 도로폭 정보(A4)를 추출하며, 추출된 횡방향폭 정보와 도로폭 정보(A4)에 기초하여 차량이 주행 도로 상의 위치를 추정한다.Based on the driving road A, for example, the driving route departure prediction unit 210 extracts the lateral width information of the vehicle included in the specification information V1 from the driving map data among map data, and the road map data among the map data The road width information A4 of the driving road (road A) is extracted, and the position of the vehicle on the driving road is estimated based on the extracted lateral width information and the road width information A4.

이때, 차량의 위치는 일반적으로 완전 자율 주행 차량의 경우 주행 도로의 정중앙에 위치될 수 있다. 따라서, 주행 도로 상에서의 차량의 위치는 도로폭과 차량의 횡방향폭에 의해 개략적으로 추정될 수 있다.In this case, the position of the vehicle may be generally located at the center of the driving road in the case of a fully autonomous vehicle. Therefore, the position of the vehicle on the driving road can be roughly estimated by the road width and the lateral width of the vehicle.

또한, 차량의 위치가 추정되면, 차량에 배치된 차륜의 위치도 함께 추정될 수 있다. 차륜의 위치는 도 4에 도시된 바와 같이 차륜 모델(311 내지 314)을 이용해 시각적으로 확인될 수 있다.In addition, when the position of the vehicle is estimated, the position of the wheels disposed on the vehicle may be estimated together. The position of the wheel may be visually confirmed using the wheel models 311 to 314 as shown in FIG. 4.

여기서, 차량의 횡방향폭 정보와 주행 도로의 도로폭 정보는 도 4에 도시된 바와 같이 차량 모델(310)의 차폭(W1)과 주행 도로 모델(320)의 도로폭(W2)을 이용해 시각적으로 확인될 수 있다.Here, the lateral width information of the vehicle and the road width information of the driving road are visually obtained using the vehicle width W1 of the vehicle model 310 and the road width W2 of the driving road model 320 as shown in FIG. 4. Can be confirmed.

차량의 위치가 추정되면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 도 3을 참조하여 전술한 바와 같이 계산된 정상 횡가속도 파라미터(Ng)의 방향을 따라 가상으로 연장한 경로를 생성함으로써 정상 주행 경로를 생성할 수 있다.When the position of the vehicle is estimated, the driving route departure prediction unit 210 generates a route that is virtually extended along the direction of the normal lateral acceleration parameter Ng calculated as described above with reference to FIG. Can be generated.

여기서, 정상 주행 경로(331)는 도 4에 도시된 바와 같이 주행 도로 모델(320) 상에 존재하는 점선을 이용해 시각적으로 확인될 수 있다.Here, the normal driving path 331 may be visually identified using a dotted line existing on the driving road model 320 as shown in FIG. 4.

도 5를 참조하면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 맵 데이터에 포함된 주행 도로의 제한 속도에 기초하여 추정된 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)가 제한 속도에 기초하여 산출된 정상 횡가속도 파라미터(Ng)보다 작으면, 차량이 곡선 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것으로 예측할 수 있다.Referring to FIG. 5, the driving route departure prediction unit 210 determines the normal lateral acceleration parameter Fg calculated based on the speed limit calculated based on the speed limit of the driving road included in the map data. If it is smaller than Ng), it can be predicted that the vehicle travels by deviating from the normal driving path on the curved driving road.

도1, 도 3 및 주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 주행 도로 A의 제한 속도 정보(A3)와, 비정상 최대 토크 정보(V3) 또는 비정상 최대 조향각 정보(V4)를 [수식 1]에 대입하여 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)를 추정한다. 그리고 주행 경로 이탈 예측부(210)는 제한 속도 정보(A3)와, 주행 가능 토크 정보(A5) 또는 주행 가능 조향각 정보(A6)를 [수식 1]에 대입하여 계산된 정상 횡가속도 파라미터(Ng)를 계산한다.Based on FIGS. 1 and 3 and the driving road A, for example, the driving route departure prediction unit 210 includes speed limit information A3 of the driving road A, abnormal maximum torque information V3, or abnormal maximum steering angle information ( Substitute V4) into [Equation 1] to estimate the unsteady lateral acceleration parameter (Fg). And the driving route departure prediction unit 210 is a normal lateral acceleration parameter (Ng) calculated by substituting the speed limit information (A3), the driving available torque information (A5) or the driving possible steering angle information (A6) into [Equation 1] Calculate

그 다음, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 추정된 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)가 정상 횡가속도 파라미터(Ng)보다 작으면, 차량이 곡선 주행 도로(도로 A)에서 정상 주행 경로(331)를 이탈하여 주행하는 것으로 예측한다.Then, when the estimated abnormal lateral acceleration parameter Fg is smaller than the normal lateral acceleration parameter Ng, the driving route departure prediction unit 210 determines the normal driving route 331 on the curved driving road (road A). It is predicted to drive away.

다른 실시예로, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 정상 횡가속도 파라미터(Ng)와 비정상 횡가속도 파리미터(Fg)의 차이값이 미리 설정된 기준값 이상이면, 차량이 곡선 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것으로 예측할 수 있다.In another embodiment, when the difference between the normal lateral acceleration parameter Ng and the abnormal lateral acceleration parameter Fg is greater than or equal to a preset reference value, the driving route deviation prediction unit 210 deviates from the normal driving route on the curved driving road. It can be predicted by running.

여기서, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 추정된 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)를 이용하여 이탈 주행 경로(332)를 예상할 수 있다. 구체적으로, 주행 경로 이탈 예측부(210)는 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)의 방향을 따라 가상으로 연장한 경로를 생성함으로써 이탈 주행 경로(332)를 예상할 수 있다.Here, the driving route departure predictor 210 may predict the deviating driving route 332 using the estimated abnormal lateral acceleration parameter Fg. Specifically, the driving path departure prediction unit 210 may predict the departure driving path 332 by generating a path virtually extending along the direction of the abnormal lateral acceleration parameter Fg.

한편, 차량이 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예상되더라도 주행 도로를 이탈하지 않는다면, 고장이 발생한 차량이 비정상 조향 정보를 이용하여 조향하더라도 차량은 안전 사고 없이 무사히 주행할 수 있다.On the other hand, even if it is expected that the vehicle deviates from the normal driving path and does not deviate from the driving road, the vehicle can safely travel without a safety accident even if the vehicle in which a fault has occurred is steered using abnormal steering information.

따라서, 복수의 주행 도로마다 예측된 복수의 비정상 횡가속도 파라미터 중 차량이 특정 주행 도로를 이탈할 것이 예상되는 조건에서 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 필요가 있다.Accordingly, it is necessary to calculate an alternative lateral acceleration parameter under a condition in which the vehicle is expected to deviate from a specific driving road among a plurality of abnormal lateral acceleration parameters predicted for each of the plurality of driving roads.

이하에서는 주행 도로를 이탈하는지 판단하는 구체적인 방법을 설명한다.Hereinafter, a specific method of determining whether to deviate from the driving road will be described.

도 6은 본 개시에 따라 주행 도로를 이탈하는지 판단하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an embodiment of determining whether to deviate from a driving road according to the present disclosure.

도 6을 참조하면, 파라미터 산출부(220)는 맵 데이터에 기초하여 생성된 정상 주행 경로(331) 상에 존재하는 차량의 차륜의 위치를 이용하여, 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)에 기초하여 예상된 이탈 주행 경로(332) 상에 존재하는 차륜의 위치를 추정하고, 추정된 차륜이 주행 도로를 벗어나면, 차량이 주행 도로를 이탈한 것으로 판단할 수 있다.Referring to FIG. 6, the parameter calculation unit 220 predicts based on the abnormal lateral acceleration parameter Fg by using the position of the wheel of the vehicle existing on the normal driving path 331 generated based on the map data. The position of the wheel existing on the deviated driving path 332 is estimated, and when the estimated wheel deviates from the driving road, it may be determined that the vehicle has deviated from the driving road.

차량 모델(310), 차륜 모델(311 내지 314) 등을 이용하여 구체적인 예를 들면, 전술한 바와 같이 정상 주행 경로(331)가 주행 경로 이탈 예측부(210)에 의해 생성되면 정상 주행 경로(331) 상에 존재하는 차량 모델(310)과 차륜 모델(311~314)에 대응되는 차륜의 위치도 함께 추정된다. 그 다음, 이탈 주행 경로도(332) 주행 경로 이탈 예측부(210)에 의해 생성되면, 파라미터 산출부(220)는 정상 주행 경로(331) 상에 위치한 차량 모델(310)을 이탈 주행 경로(332)를 따라 이동시킨다. 차륜 모델(311~314) 중 어느 하나인 우측 전륜 모델(312)이 제2 도로 경계(322)를 벗어나면, 파라미터 산출부(220)는 차량이 주행 도로를 이탈한 것으로 판단한다.For a specific example using the vehicle model 310 and the wheel models 311 to 314, for example, if the normal driving path 331 is generated by the driving path departure predictor 210 as described above, the normal driving path 331 ), the positions of the wheels corresponding to the vehicle model 310 and the wheel models 311 to 314 are also estimated. Then, when the departure driving path diagram 332 is generated by the driving path departure prediction unit 210, the parameter calculation unit 220 converts the vehicle model 310 located on the normal driving path 331 to the departure driving path 332 ). When the right front wheel model 312, which is one of the wheel models 311 to 314, deviates from the second road boundary 322, the parameter calculation unit 220 determines that the vehicle has deviated from the driving road.

여기서, 도 6은 차량이 좌회전하는 상황을 도시하였으나, 반대로 차량이 우회전하는 도로에서는 차륜 모델(311~314) 중 어느 하나인 좌측 전륜 모델(311)이 제1 도로 경계(321)를 벗어나면, 파라미터 산출부(220)는 차량이 주행 도로를 이탈한 것으로 판단할 수 있다.Here, FIG. 6 shows a situation in which the vehicle turns left. On the contrary, on a road in which the vehicle turns right, when the left front wheel model 311, which is one of the wheel models 311 to 314, deviates from the first road boundary 321, The parameter calculating unit 220 may determine that the vehicle has deviated from the driving road.

차량이 주행 도로를 이탈한 것으로 판단되면, 파라미터 산출부(220)는 도 3에 예시적으로 도시된 맵 데이터를 이용하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다. 전술한 바와 동일하게 대체 횡가속도 파라미터는 주행 속도 및 보정 조향 정보 각각의 최댓값으로 결정될 수 있다.When it is determined that the vehicle has deviated from the driving road, the parameter calculation unit 220 may calculate an alternative lateral acceleration parameter using map data exemplarily illustrated in FIG. 3. As described above, the alternative lateral acceleration parameter may be determined as a maximum value of each of the driving speed and the corrected steering information.

이하에서는 맵 데이터를 예시적으로 도시한 도면을 이용하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 구체적인 실시예를 설명한다.Hereinafter, a specific embodiment of calculating an alternative lateral acceleration parameter will be described using a diagram illustrating map data as an example.

도 7은 본 개시에 따라 맵 데이터에 기초하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for describing an embodiment of calculating an alternative lateral acceleration parameter based on map data according to the present disclosure.

도 7을 참조하면, 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면, 파라미터 산출부(220)는 차량의 좌측 차륜의 회전 속도와 우측 차륜의 회전 속도의 속도비를 조절할 수 있다.Referring to FIG. 7, when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the parameter calculating unit 220 may adjust a speed ratio between the rotation speed of the left wheel of the vehicle and the rotation speed of the right wheel.

곡선 주행 도로의 경우, 차량이 조향하는데 필요한 출력 신호의 크기가 부족하더라도 좌측 차륜 및 우측 차륜 각각의 회전 속도의 속도비를 변경하면, 고장 상태에서의 차량의 조향각을 보정할 수 있다In the case of a curved road, even if the magnitude of the output signal required for the vehicle to steer is insufficient, by changing the speed ratio of the rotation speed of each of the left and right wheels, the steering angle of the vehicle in a failure state can be corrected.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 도로 A가 좌회전 도로인 경우, 파라미터 산출부(220)는 제1 회전 속도(좌측 차륜의 회전 속도)를 원래 설정된 값보다 감소시키고, 제2 회전 속도(우측 차륜의 회전 속도)를 원래 설정된 값보다 증가시킨다. 이 경우, 제1 회전 속도에 대한 제2 회전 속도의 속도비는 증가된다.Based on the driving road A, for example, when the road A is a left-turned road, the parameter calculating unit 220 decreases the first rotation speed (rotation speed of the left wheel) than the originally set value, and the second rotation speed (right side Wheel rotation speed) than the original setting In this case, the speed ratio of the second rotation speed to the first rotation speed is increased.

한편, 도로 A가 우회전 도로인 경우, 제1 회전 속도와 제2 회전 속도는 전술한 동작과 반대로 조절된다. 즉, 파라미터 산출부(220)는 제1 회전 속도를 증가시키고, 제2 회전 속도를 감소시킨다. 이 경우, 제2 회전 속도에 대한 제1 회전 속도의 속도비는 증가된다.On the other hand, when road A is a right-turn road, the first rotation speed and the second rotation speed are adjusted opposite to the above-described operation. That is, the parameter calculation unit 220 increases the first rotation speed and decreases the second rotation speed. In this case, the speed ratio of the first rotation speed to the second rotation speed is increased.

속도비가 조절되면, 파라미터 산출부(220)는 조절된 속도비를 기반으로 보정 조향 정보를 생성할 수 있다.When the speed ratio is adjusted, the parameter calculator 220 may generate corrected steering information based on the adjusted speed ratio.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 파라미터 산출부(220)는 증가된 속도비에 대응되는 보정 조향 정보인 보정 토크 정보(A9), 보정 조향각 정보(A10)을 생성한다.Based on the driving road A, for example, the parameter calculation unit 220 generates corrected torque information A9 and corrected steering angle information A10, which are corrected steering information corresponding to the increased speed ratio.

보정 조향 정보가 생성되면, 파라미터 산출부(220)는 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.When the corrected steering information is generated, the parameter calculating unit 220 may calculate an alternative lateral acceleration parameter using the recognized vehicle driving speed and corrected steering information based on the map data.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 파라미터 산출부(220)는 주행 도로 A의 제한 속도 정보(A3)와, 보정 토크 정보(A9) 또는 보정 조향각 정보(A10)를 전술한 [수식 1]에 대입하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출한다.Based on the driving road A, for example, the parameter calculating unit 220 may convert the speed limit information A3 of the driving road A and the corrected torque information A9 or the corrected steering angle information A10 to the aforementioned [Equation 1]. Substitute to calculate the alternative lateral acceleration parameter

한편, 조향 제어 장치(150)가 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프를 수행하여 감소된 목표 출력 신호를 강제로 상승시키는 경우, 파라미터 산출부(220)는 상승된 목표 출력 신호에 따른 조향 정보를 이용하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.On the other hand, when the steering control device 150 forcibly increases the reduced target output signal by performing fail-safe based on the redundant system, the parameter calculation unit 220 is replaced by using steering information according to the increased target output signal. Lateral acceleration parameters can be calculated.

즉, 파라미터 산출부(220)는 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면, 조향 제어 장치(150)가 감소된 제1 목표 출력 신호를 강제 상승시킬 때 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보를 기반으로 보정 조향 정보를 생성하고, 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.That is, when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the parameter calculating unit 220 performs steering corresponding to the expected second target output signal when the steering control device 150 forcibly raises the reduced first target output signal. The corrected steering information may be generated based on the information, and an alternative lateral acceleration parameter may be calculated using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the corrected steering information.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 파라미터 산출부(220)는 조향 제어 장치(150)가 강제 상승된 목표 출력 신호에 따른 조향 정보인 강제 상승 최대 토크 정보(V5), 강제 상승 최대 조향각 정보(V6)에 따라 보정 조향 정보(보정 토크 정보(A9) 또는 보정 조향각 정보(A10))를 생성한다. 그리고, 파라미터 산출부(220)는 주행 도로 A의 제한 속도 정보(A3)와 보정 조향 정보(보정 토크 정보(A9) 또는 보정 조향각 정보(A10))를 전술한 [수식 1]에 대입하여 대체 횡가속도 파라미터를 산출한다.On the basis of the driving road A, for example, the parameter calculation unit 220 includes information on the maximum forced ascent torque V5, which is steering information according to the target output signal that the steering control device 150 forcibly increases, and information on the maximum forcible ascent steering angle ( Corrected steering information (corrected torque information A9 or corrected steering angle information A10) is generated according to V6). In addition, the parameter calculation unit 220 substitutes the speed limit information A3 of the driving road A and the corrected steering information (corrected torque information A9 or corrected steering angle information A10) to the above-described [Equation 1] Calculate the acceleration parameter.

한편, 대체 횡가속도 파라미터가 산출되면, 맵 데이터 갱신부(230)는 대체 횡 가속도 파라미터를 맵 데이터 중 도로 맵 데이터에 반영할 수 있다. 하지만, 이에 한정되는 것은 아니다.Meanwhile, when the alternative lateral acceleration parameter is calculated, the map data update unit 230 may reflect the alternative lateral acceleration parameter to road map data among map data. However, it is not limited thereto.

주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 맵 데이터 갱신부(230)는 산출된 대체 횡가속도 파라미터 정보(A11)를 도로 맵 데이터에 반영하여 저장한다.Based on the driving road A, for example, the map data update unit 230 reflects and stores the calculated alternative lateral acceleration parameter information A11 in the road map data.

전술한 바에 따르면, 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(200)는 차량이 특정 주행 도로를 이탈 가능한 상황에서 사전에 고장을 대비할 수 있는 효과를 제공한다.As described above, the map data setting apparatus 200 according to the present disclosure provides an effect of preparing for a failure in advance in a situation in which a vehicle can deviate from a specific driving road.

한편, 차량이 대체 횡가속도 파라미터에 의하여 자율 주행하더라도 여전히 주행 도로를 이탈할 것이 예측된다면, 대체 횡가속도 파리미터를 보정할 필요가 있다.On the other hand, if it is predicted that the vehicle will still deviate from the driving road even if it is autonomously driven by the alternative lateral acceleration parameter, it is necessary to correct the alternative lateral acceleration parameter.

도 8은 본 개시에 따라 대체 횡가속도 파라미터를 보정하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining an embodiment of correcting an alternative lateral acceleration parameter according to the present disclosure.

도 8을 참조하면, 파라미터 산출부(220)는 계산된 제1 대체 횡가속도 파라미터, 바람직하게는 최대값인 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 차량이 주행 도로를 이탈하는 것을 방지 가능한지 평가할 수 있다. Referring to FIG. 8, the parameter calculation unit 220 may evaluate whether it is possible to prevent the vehicle from leaving the driving road based on the calculated first alternative lateral acceleration parameter, preferably the maximum alternative lateral acceleration parameter Cg. have.

구체적인 예를 들면, 파라미터 산출부(220)는 도 6을 참조하여 전술한 바와 동일하게 정상 주행 경로(331) 상에 위치한 차량 모델(310)을 대체 주행 경로(333)를 따라 이동시키고, 차륜 모델(311~314) 중 어느 하나의 전륜 모델이 도로 경계(331 또는 322)를 벗어나는지 여부로 평가할 수 있다.For a specific example, the parameter calculation unit 220 moves the vehicle model 310 located on the normal driving path 331 along the alternative driving path 333 in the same manner as described above with reference to FIG. 6, and the wheel model It can be evaluated by whether any one of the front wheel models (311 to 314) deviates from the road boundary 331 or 322.

여기서, 대체 주행 경로(333)는 도 6을 참조하여 전술한 정상 주행 경로(331) 또는 이탈 주행 경로(332)를 생성하는 방법과 유사하게, 대체 횡가속도 파라미터(Cg)의 방향을 따라 가상으로 연장된 경로를 의미한다.Here, the alternative driving route 333 is virtually along the direction of the alternative lateral acceleration parameter Cg, similar to the method of generating the normal driving route 331 or the deviating driving route 332 described above with reference to FIG. 6. It means an extended path.

방지 가능하면, 파라미터 산출부(220)는 제1 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 대한 정보를 맵 데이터 갱신부(230)에 출력할 수 있다. If preventable, the parameter calculating unit 220 may output information on the first alternative lateral acceleration parameter Cg to the map data update unit 230.

이때, 맵 데이터 갱신부(230)는 입력 받은 제1 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 맵 데이터에 반영하여 갱신할 수 있다.In this case, the map data update unit 230 may update the received first alternative lateral acceleration parameter Cg by reflecting it in the map data.

한편, 방지 불가능하면, 파라미터 산출부(220)는 맵 데이터에 포함된 차량의 속도 정보에 기초하여 허용 제동 거리를 결정하고, 허용 제동 거리로부터 도출되는 차량의 주행 속도를 기반으로 제1 대체 횡가속도 파라미터(Cg)의 크기보다 작은 제2 대체 횡가속도 파라미터(Cg')를 산출할 수 있다.On the other hand, if it is impossible to prevent, the parameter calculation unit 220 determines the allowable braking distance based on the speed information of the vehicle included in the map data, and the first alternative lateral acceleration based on the driving speed of the vehicle derived from the allowable braking distance. A second alternative lateral acceleration parameter Cg' that is smaller than the size of the parameter Cg may be calculated.

여기서, 허용 제동 거리는 맵 데이터 내에 포함된 속도 정보, 속도에 따른 제동 거리 정보 등의 범위 내에서 허용되는 제동 거리를 의미할 수 있다.Here, the allowable braking distance may mean a braking distance allowed within a range of speed information included in the map data and braking distance information according to the speed.

허용 제동 거리를 결정하는 방법은 도 9에 도시된 맵 데이터를 이용하여 구체적으로 설명한다.A method of determining the allowable braking distance will be described in detail using map data shown in FIG. 9.

도 9는 본 개시에 따라 맵 데이터에 기초하여 허용 제동거리를 결정하는 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.9 is a diagram for describing an embodiment of determining an allowable braking distance based on map data according to the present disclosure.

도 9를 참조하면, 파라미터 산출부(220)는 비정상 횡가속도 파라미터보다 크고 제1 대체 횡가속도 파라미터보다 작은 범위 내에 포함되는 제2 대체 횡가속도 파라미터의 계산에 이용될 속도 정보 중 최댓값을 갖는 속도 정보를 추출하고, 추출된 속도 정보에 따른 제동 거리를 허용 제동 거리로 결정할 수 있다.Referring to FIG. 9, the parameter calculation unit 220 includes speed information having a maximum value among speed information to be used for calculating the second alternative lateral acceleration parameter that is larger than the abnormal lateral acceleration parameter and falls within a range smaller than the first alternative lateral acceleration parameter. Is extracted, and the braking distance according to the extracted speed information may be determined as an allowable braking distance.

구체적으로, 제1 대체 횡가속도 파라미터, 바람직하게는 최대값인 대체 횡가속도 파라미터(Cg)는 주행 도로의 제한 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 계산되고, 제2 대체 횡가속도 파라미터(Cg')는 주행 가능 속도 정보(V2)의 범위 내에서 선택된 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 계산 가능하다.Specifically, the first alternative lateral acceleration parameter, preferably the maximum alternative lateral acceleration parameter (Cg), is calculated using the speed limit and corrected steering information of the driving road, and the second alternative lateral acceleration parameter (Cg') is It can be calculated using the driving speed of the vehicle selected within the range of the available driving speed information V2 and the corrected steering information.

이때, 파라미터 산출부(220)는 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)보다 크고 제1 대체 횡가속도 파라미터(Cg)보다 작은 범위(Fg < Cg' < Cg)내에 포함되는 제2 대체 횡가속도 파라미터(Cg')에 이용된 주행 가능 속도 정보(V2) 중에서, 최댓값을 갖는 속도 정보를 추출한다.At this time, the parameter calculation unit 220 is a second alternative lateral acceleration parameter Cg' included in a range (Fg <Cg' <Cg) that is larger than the abnormal lateral acceleration parameter Fg and smaller than the first alternative lateral acceleration parameter Cg. ), the speed information having the maximum value is extracted from the driveable speed information V2 used in ).

그리고, 파라미터 산출부(220)는 복수의 속도에 따른 제동 거리 정보(V9) 중에서 추출된 속도 정보에 따른 제동 거리 정보(V9)를 허용 제동 거리로 결정한다.In addition, the parameter calculation unit 220 determines braking distance information V9 according to the extracted speed information from among the braking distance information V9 according to a plurality of speeds as the allowable braking distance.

전술한 바에 따르면, 차량이 고장에 대비하여 최선책으로 설정된 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 안전하게 자율 주행할 수 없을 것으로 예측될 때, 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(200)는 차선책으로 또 다른 대체 횡가속도 파라미터를 산출함으로써 차량이 보다 안전하게 주행하도록 하는 효과를 제공한다.According to the above, when the vehicle is predicted to be unable to safely autonomously drive based on the alternative lateral acceleration parameter set as the best solution in case of a failure, the map data setting device 200 according to the present disclosure uses another alternative lateral acceleration as the next best option. By calculating the acceleration parameter, it provides the effect of making the vehicle travel more safely.

한편, 실제 차량의 주행 조건은 다양하게 변화하기 때문에, 맵 데이터 설정 장치(200)가 일정한 기준 조건 하에서 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 경우, 산출된 대체 횡가속도 파라미터를 실제 자율 주행하는 차량에 적용하기 어려운 경우가 있다.On the other hand, since the driving conditions of the actual vehicle vary in various ways, when the map data setting device 200 calculates an alternative lateral acceleration parameter under a certain reference condition, the calculated alternative lateral acceleration parameter is applied to an actual autonomous vehicle. There are difficult cases.

이하에서는 기준 조건과 다른 주행 조건에 적용될 수 있는 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 실시예를 구체적으로 설명한다.Hereinafter, an embodiment of calculating an alternative lateral acceleration parameter that can be applied to a driving condition different from the reference condition will be described in detail.

도 10은 본 개시에 따라 대체 횡가속도 파라미터를 보정하는 다른 실시예를 설명하기 위한 도면이다.10 is a diagram for explaining another embodiment of correcting an alternative lateral acceleration parameter according to the present disclosure.

기본적으로 차량의 주행 조건이 미리 설정된 기준 조건인 경우에, 파라미터 산출부(220)는 전술한 바와 동일하게 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.Basically, when the driving condition of the vehicle is a preset reference condition, the parameter calculating unit 220 may calculate an alternative lateral acceleration parameter in the same manner as described above.

여기서, 주행 조건은 특정 주행 도로를 주행할 때의 차량 외부의 온도, 차량에 배치된 타이어의 상태(예를 들어, 마모 상태, 마찰력, 접지력 등), 특정 주행 도로의 상태(예를 들어, 결빙된 도로, 젖은 노면 등) 제원 정보(예를 들어, 공차 중량, 최대 탑승 가능 인원수 등) 등을 포함하는 조건을 의미할 수 있다.Here, the driving conditions are the temperature outside the vehicle when traveling on a specific driving road, the condition of the tires placed on the vehicle (for example, a wear condition, friction force, traction, etc.), and the condition of a specific driving road (for example, freezing). It may mean a condition including information on specifications (eg, an empty vehicle weight, a maximum number of passengers, etc.).

기준 조건은 차량이 주행함에 있어서 이상적인 주행 조건을 의미할 수 있다. 즉, 기준 조건은 주행 도로의 상태가 아스팔트 재질이면서 눈이나 물 웅덩이가 없는 노면 상태이고, 기온이 맑은 날에 대응되는 평균 온도 등을 포함하는 조건일 수 있다.The reference condition may mean an ideal driving condition when the vehicle is driving. That is, the reference condition may be a condition including an average temperature corresponding to a day in which the driving road is made of an asphalt material and no snow or puddles are present, and the temperature is clear.

그런데, 도 10을 참조하면, 차량 모델(310)이 주행 도로 모델(320)에 존재하는 물 웅덩이 모델(340)를 지나 주행하는 주행 조건의 경우를 가정하면, 이러한 주행 조건은 미리 설정된 기준 조건을 만족하지 않기 때문에, 기준 조건 하에서 산출된 대체 횡가속도 파라미터는 실제 자율 주행하는 차량에 적용되기 어려울 수 있다.However, referring to FIG. 10, assuming a driving condition in which the vehicle model 310 travels through the puddle model 340 existing in the driving road model 320, such driving conditions are based on a preset reference condition. Since it is not satisfied, the alternative lateral acceleration parameter calculated under the reference condition may be difficult to apply to an actual autonomous vehicle.

따라서, 파라미터 산출부(220)는 맵 데이터에 기초하여 차량의 주행 조건이 미리 설정된 기준 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.Accordingly, the parameter calculation unit 220 may determine whether the driving condition of the vehicle satisfies a preset reference condition based on the map data.

차량의 주행 조건이 미리 설정된 기준 조건을 만족하는 경우, 파라미터 산출부(220)는 기준 조건 하에서 계산된 대체 횡가속도 파라미터인 제1 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다. When the driving condition of the vehicle satisfies the preset reference condition, the parameter calculating unit 220 may calculate a first alternative lateral acceleration parameter that is an alternative lateral acceleration parameter calculated under the reference condition.

만약 주행 조건이 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 파라미터 산출부(220)는 주행 조건에 대응되는 조정 계수를 기준 조건하에서 계산된 제1 대체 횡가속도 파라미터에 반영하여 제2 대체 횡가속도 파라미터를 산출할 수 있다.If the driving condition does not satisfy the reference condition, the parameter calculation unit 220 may calculate a second alternative lateral acceleration parameter by reflecting the adjustment coefficient corresponding to the driving condition to the first alternative lateral acceleration parameter calculated under the reference condition. I can.

즉, 제2 대체 횡가속도 파라미터(Cg')는 아래와 같은 [수식 2]에 의해 결정될 수 있다.That is, the second alternative lateral acceleration parameter Cg' may be determined by the following [Equation 2].

[수식 2][Equation 2]

이때, Cg는 기준 조건 하에서 계산된 제1 대체 횡가속도 파라미터이고, α는 조정 계수이다.At this time, Cg is the first alternative lateral acceleration parameter calculated under the reference condition, and α is an adjustment coefficient.

여기서, 조정 계수(α)는 외부 온도의 영향으로 인한 주행 도로면의 마찰 계수 평가값과 차량의 타이어의 상태 계수 평가값을 이용하여 계산된 계수를 의미할 수 있다.Here, the adjustment coefficient α may mean a coefficient calculated using a friction coefficient evaluation value of a driving road surface due to an influence of an external temperature and a condition coefficient evaluation value of a vehicle tire.

즉, 조정 계수(α)는 아래와 같은 [수식 3]에 의해 결정될 수 있다.That is, the adjustment coefficient α can be determined by the following [Equation 3].

[수식 3][Equation 3]

이때, β는 외부 온도의 영향으로 인한 주행 도로면의 마찰 계수 평가값이고, γ는 차량의 타이어의 상태 계수 평가값이다.Here, β is an evaluation value of the coefficient of friction of the driving road surface due to the influence of the external temperature, and γ is an evaluation value of the condition coefficient of the vehicle tire.

여기서, 주행 도로면의 마찰 계수 평가값(β)은 시뮬레이션을 통해 상대적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 마른 아스팔트 도로의 마찰 계수 평가값(β)은 1로 하고, 젖은 노면이나 결빙된 노면의 마찰 계수 평가값(β)은 1보다 작은 값일 수 있다.Here, the friction coefficient evaluation value β of the driving road surface may be relatively determined through simulation. For example, the friction coefficient evaluation value β of a dry asphalt road may be 1, and the friction coefficient evaluation value β of a wet or frozen road surface may be less than 1.

타이어의 상태 계수 평가값(γ)은 최초 제조된 타이어의 상태, 예를 들어 출고된 타이어의 접지능력을 1로 설정하고, 차량의 주행 거리에 따라 설정된 타이어의 상태가 변화되는 정도 반영한 값을 의미할 수 있다. 즉, 타이어의 상태 계수 평가값(γ)은 아래와 같은 [수식 4]에 의해 결정될 수 있다.The condition coefficient evaluation value (γ) of the tire refers to a value reflecting the degree to which the condition of the initially manufactured tire, e.g., the grounding ability of the outgoing tire, is set to 1, and the condition of the set tire changes according to the mileage of the vehicle. can do. That is, the condition coefficient evaluation value (γ) of the tire can be determined by the following [Equation 4].

[수식 4][Equation 4]

이때, d는 차량의 주행 거리, 예를 들면 맵 데이터에서 주행 거리 정보(V8)이고, d₀는 최초 출고된 타이어의 성능 보장 거리, 예를 들면 맵 데이터에서 타이어의 성능 보장 거리 정보(V11)를 의미한다.At this time, d is the driving distance of the vehicle, e.g., the driving distance information V8 in the map data, and d ₀ is the performance guarantee distance of the initially shipped tire, e.g., the tire performance guarantee distance information V11 in the map data. Means.

전술한 바에 따르면, 맵 데이터 설정 장치(200)는 여러 가지 주행 조건하에서 차량이 안전하게 자율 주행할 수 있도록 주행 조건에 따른 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 효과를 제공한다.As described above, the map data setting apparatus 200 provides an effect of calculating an alternative lateral acceleration parameter according to the driving condition so that the vehicle can safely and autonomously travel under various driving conditions.

이하에서는 본 개시에 따른 조향 제어 장치(150)에 대하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, the steering control device 150 according to the present disclosure will be described in detail.

도 11은 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)를 나타낸 도면이다.11 is a diagram illustrating a steering control device 400 according to the present disclosure.

도 11을 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)는 곡선 주행 도로 확인부(410)와, 파라미터 추출부(420) 및 조향 제어부(430) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 11, the steering control apparatus 400 according to the present disclosure may include a curved driving road checking unit 410, a parameter extracting unit 420, a steering control unit 430, and the like.

곡선 주행 도로 확인부(410)는 센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인할 수 있다.The curved driving road check unit 410 may check the curved driving road by using at least one of sensing data and map data.

여기서, 센싱 데이터는 도 1에 도시된 차량 외부 센서(110)에 의해 출력된 제1 센싱 데이터 및 차량 감지 센서(120)에 의해 출력된 제2 센싱 데이터 중 적어도 하나의 센싱 데이터일 수 있다.Here, the sensing data may be at least one of first sensing data output by the vehicle external sensor 110 shown in FIG. 1 and second sensing data output by the vehicle detection sensor 120.

여기서, 맵 데이터는 도 1 및 도 2에 도시된 맵 데이터 설정 장치(140, 200)에 의해 출력된 데이터일 수 있다.Here, the map data may be data output by the map data setting apparatuses 140 and 200 illustrated in FIGS. 1 and 2.

예를 들면, 곡선 주행 도로 확인부(410)는 차량 외부 센서(110)에 포함된 카메라 센서(111)의 감지 결과에 의해 출력된 제1 센싱 데이터 및 맵 데이터에 포함된 주행 도로 A의 주행 맵 데이터를 입력받아 곡선 주행 도로인 주행 도로 A를 확인한다.For example, the curved driving road identification unit 410 may include first sensing data output by a detection result of the camera sensor 111 included in the vehicle external sensor 110 and a driving map of the driving road A included in the map data. It receives data and checks driving road A, which is a curved road.

파라미터 추출부(420)는 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터(Ng)를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 맵 데이터로부터 추출할 수 있다.When the curved driving road is confirmed, the parameter extracting unit 420 may extract an alternative lateral acceleration parameter Cg instead of the normal lateral acceleration parameter Ng from the map data.

맵 데이터에 포함된 주행 도로 A를 기준으로 예를 들면, 파라미터 추출부(420)는 도 7, 도 9에 도시된 도로 맵 데이터에서 주행 도로 A에서의 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 추출한다.Based on the driving road A included in the map data, for example, the parameter extracting unit 420 extracts an alternative lateral acceleration parameter Cg in the driving road A from the road map data shown in FIGS. 7 and 9.

전술한 일 실시예에 따를 때, 대체 횡가속도 파라미터(Cg)는 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 산출되고, 보정 조향 정보는 차량의 좌측 차륜의 회전 속도와 우측 차륜의 회전 속도의 속도비에 기초하여 생성될 수 있다. 이때, 속도비는 전술한 바와 동일하게 증가되도록 조절된 것일 수 있다.According to the above-described embodiment, the alternative lateral acceleration parameter Cg is calculated using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the corrected steering information, and the corrected steering information is the rotation speed of the left wheel of the vehicle and It can be generated based on the speed ratio of the rotation speed of the right wheel. In this case, the speed ratio may be adjusted to increase in the same manner as described above.

전술한 다른 실시예에 따를 때, 대체 횡가속도 파라미터(Cg)는 맵 데이터에 기초하여 인식된 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 산출되고, 보정 조향 정보는 조향 제어 장치(400)에 포함된 조향 제어부(430)가 감소된 제1 목표 출력 신호를 강제 상승시킬 때 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보를 기반으로 생성될 수 있다.According to another embodiment described above, the alternative lateral acceleration parameter Cg is calculated using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the corrected steering information, and the corrected steering information is included in the steering control device 400 The generated steering controller 430 may be generated based on steering information corresponding to the expected second target output signal when the reduced first target output signal is forcibly raised.

조향 제어부(430)는 센싱 데이터 및 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 곡선 주행 도로에서 차량의 조향을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터(160)에 출력할 수 있다.The steering control unit 430 may generate a target output signal to control the steering of the vehicle on a curved road based on the sensing data and the alternative lateral acceleration parameter and output it to the actuator 160.

예를 들면, 조향 제어부(430)는 센싱 데이터로부터 곡선 주행 도로의 일부분을 확인하고, 대체 횡가속도 파라미터에 포함된 인자인 주행 도로의 제한 속도와 보정 조향 정보(조향 토크나 조향각) 추출하며, 추출된 제한 속도와 보정 조향 정보의 값에 따라 곡선 주행 도로의 일부분에서 차량이 자율 주행, 조향하도록 목표 출력 신호를 생성하여 출력한다.For example, the steering control unit 430 checks a part of the curved driving road from the sensing data, extracts the speed limit and corrected steering information (steering torque or steering angle) of the driving road, which are factors included in the alternative lateral acceleration parameter, and extracts In accordance with the set speed limit and the value of the corrected steering information, a target output signal is generated and output so that the vehicle can autonomously drive and steer in a part of the curved road.

여기서, 조향 제어부(430)는 통신 모듈(130)로부터 통신 신호, 예를 들면 GPS 신호를 추가로 수신하여 차량의 조향을 제어하도록 목표 출력 신호를 액츄에이터(160)에 출력할 수 있다.Here, the steering control unit 430 may additionally receive a communication signal, for example, a GPS signal from the communication module 130 and output a target output signal to the actuator 160 to control steering of the vehicle.

한편, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)는 차량의 고장 등으로 인하여 차량의 상태가 비정상일 때, 정상적인 목표 출력 신호로 원상 복구하거나 감소된 목표 출력 신호를 유지하되, 긴급 상황일 때 감소된 목표 출력 신호를 강제 상승시킬 수 있는 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프를 수행할 수 있다.On the other hand, the steering control device 400 according to the present disclosure restores the original state to a normal target output signal or maintains a reduced target output signal when the state of the vehicle is abnormal due to a vehicle failure, etc. It is possible to perform fail-safe based on a redundant system capable of forcibly raising a target output signal.

이하에서는 리던던트 시스템과 리던던트 시스템에 기반한 페일 세이프의 실시예를 구체적으로 설명한다.Hereinafter, an embodiment of a redundant system and a fail-safe based on the redundant system will be described in detail.

도 12는 본 개시에 따라 조향 제어부(430)와 액츄에이터(160) 사이의 신호 흐름을 설명하기 위한 도면이다.12 is a diagram for describing a signal flow between the steering control unit 430 and the actuator 160 according to the present disclosure.

도 12를 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)에 포함된 조향 제어부(430)는 목표 출력 신호를 액츄에이터(160)에 출력할 수 있는 2개 이상의 전자 제어 유닛(ECU)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 12, the steering control unit 430 included in the steering control device 400 according to the present disclosure includes two or more electronic control units (ECUs) capable of outputting a target output signal to the actuator 160. I can.

본 명세서에서는 설명의 편의상 2개의 전자 제어 유닛을 이용하여 실시예를 설명하지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 3개 이상의 전자 제어 유닛의 경우에도 동일하게 적용될 수 있다.In the present specification, for convenience of description, an embodiment is described using two electronic control units, but the present disclosure is not limited thereto, and the same may be applied to three or more electronic control units.

계속해서 도 12를 참조하면, 조향 제어부(430)에 포함된 2개의 전자 제어 유닛 중 주된(Primary) 전자 제어 유닛과 보조(Sub) 전자 제어 유닛이 존재하고, 주된 전자 제어 유닛이 액츄에이터(160)를 제어하되, 차량의 상태가 비정상인 경우, 주된 전자 제어 유닛이 제어권을 보조 전자 제어 유닛에게 천이할 수 있다.12, a primary electronic control unit and a sub electronic control unit exist among two electronic control units included in the steering control unit 430, and the main electronic control unit is the actuator 160 However, when the state of the vehicle is abnormal, the main electronic control unit may transfer the control right to the auxiliary electronic control unit.

예를 들면, 주된 전자 제어 유닛이 제1 전자 제어 유닛(431)이고, 보조 전자 제어 유닛이 제2 전자 제어 유닛(432)인 경우, 제1 전자 제어 유닛이 차량의 조향에 필요한 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터(160)에 출력한다. 만약 차량의 상태가 비정상인 경우, 제1 전자 제어 유닛(431)이 제어권을 제2 전자 제어 유닛(432)에게 천이한다.For example, when the main electronic control unit is the first electronic control unit 431 and the auxiliary electronic control unit is the second electronic control unit 432, the first electronic control unit transmits a target output signal required for steering the vehicle. It is generated and output to the actuator 160. If the state of the vehicle is abnormal, the first electronic control unit 431 transfers the control right to the second electronic control unit 432.

한편, 2개 이상의 전자 제어 유닛 모두 주된 전자 제어 유닛으로서 동작하고, 주된 전자 제어 유닛 각각은 액츄에이터(160)에 출력될 목표 출력 신호를 균등하게 나누어 출력할 수 있다. 이때, 비정상 상태인 전자 제어 유닛이 존재하는 경우, 나머지 정상 상태인 주된 전자 제어 유닛만이 분할된 목표 출력 신호를 액츄에이터(160)에 출력할 수 있다.Meanwhile, both of the two or more electronic control units operate as a main electronic control unit, and each of the main electronic control units may equally divide and output a target output signal to be output to the actuator 160. In this case, when there is an electronic control unit in an abnormal state, only the main electronic control unit in the remaining normal state may output the divided target output signal to the actuator 160.

예를 들면, 제1 전자 제어 유닛(431)과 제2 전자 제어 유닛(432) 모두 주된 전자 제어 유닛으로 동작하는 경우, 제1 전자 제어 유닛(431)고 제2 전자 제어 유닛(432) 각각이 최대 목표 출력 신호의 50%를 한도로 액츄에이터(160)에 출력한다. 액츄에이터(160)는 제1 전자 제어 유닛(431)과 제2 전자 제어 유닛(432) 각각으로부터 목표 출력 신호의 50%를 입력받아 전체 목표 출력 신호에 기초하여 조향 토크를 출력하도록 구동한다.For example, when both the first electronic control unit 431 and the second electronic control unit 432 operate as main electronic control units, each of the first electronic control unit 431 and the second electronic control unit 432 50% of the maximum target output signal is output to the actuator 160 as a limit. The actuator 160 receives 50% of the target output signal from each of the first electronic control unit 431 and the second electronic control unit 432 and drives to output a steering torque based on the total target output signal.

이때, 제1 전자 제어 유닛(431)이 고장 난 경우, 제2 전자 제어 유닛(432)만이 감소된 제1 목표 출력 신호, 즉 최대 목표 출력 신호의 50%를 한도로 액츄에이터(160)에 출력하게 된다.At this time, when the first electronic control unit 431 fails, only the second electronic control unit 432 outputs the reduced first target output signal, that is, 50% of the maximum target output signal, to the actuator 160 as a limit. do.

한편, 이러한 상황에서 제2 전자 제어 유닛(432)은 긴급 상황이라고 판단한 경우, 제1 목표 출력 신호를 강제 상승시키되, 허용범위 내에서 일시적으로 한도로 정해진 최대 목표 출력 신호의 50% 이상의 제2 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터(160)에 출력할 수 있다.On the other hand, in such a situation, if the second electronic control unit 432 determines that it is an emergency situation, the first target output signal is forcibly increased, but a second target of 50% or more of the maximum target output signal temporarily set as a limit within the allowable range. An output signal may be generated and output to the actuator 160.

이하에서는 본 개시에 따라 차량이 맵 데이터에 기초하여 직선 주행 도로나 곡선 주행 도로를 자율 주행하는 실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment in which the vehicle autonomously travels on a straight or curved road based on map data will be described according to the present disclosure.

도 13은 본 개시에 따라 차량(510)이 맵 데이터에 기초하여 직선 주행 도로 구간(520)을 주행하는 일 실시예를 나타낸 도면이다.13 is a diagram illustrating an embodiment in which the vehicle 510 travels on a straight road section 520 based on map data according to the present disclosure.

도 13을 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)을 포함하는 차량(510)은 센싱 데이터와 맵 데이터에 기초하여 자율 주행(또는 완전 자율 주행)을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 13, a vehicle 510 including the steering control system 100 according to the present disclosure may perform autonomous driving (or fully autonomous driving) based on sensing data and map data.

구체적으로, 차량(510)은 센싱 데이터에 포함된 감지 결과와 맵 데이터에 저장된 주행 도로에 대한 데이터를 비교하여, 양 데이터가 일치하는 경우에 맵 데이터에 포함된 특정 주행 도로에 대한 주행 정보를 기반으로 해당 주행 도로의 구간에서 생성된 정상 주행 경로(511)를 따라 자율 주행을 수행할 수 있다.Specifically, the vehicle 510 compares the detection result included in the sensing data with data on the driving road stored in the map data, and when both data match, based on driving information for a specific driving road included in the map data. As a result, autonomous driving may be performed along the normal driving path 511 generated in the section of the corresponding driving road.

예를 들면, 차량(510)이 직선 주행 도로 구간(520)을 자율 주행하는 경우, 차량(510)은 맵 데이터에 저장된 직전 주행 도로에 대한 복수의 데이터 중에서 센싱 데이터에 포함된 직선 주행 도로 구간(520)의 감기 결과와 일치하는 데이터에 대응되는 주행 정보를 이용하여 직선 주행 도로 구간(520)을 자율 주행한다.For example, when the vehicle 510 autonomously drives the straight road section 520, the vehicle 510 is a straight road section included in the sensing data among a plurality of data about the immediately preceding road stored in the map data ( The straight road section 520 is autonomously driven by using the driving information corresponding to the data corresponding to the winding result of 520 ).

도 14는 본 개시에 따라 차량(510)이 맵 데이터에 기초하여 곡선 주행 도로 구간(530)을 주행하는 일 실시예를 나타낸 도면이다.14 is a diagram illustrating an embodiment in which the vehicle 510 travels on a curved road section 530 based on map data according to the present disclosure.

도 14를 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 시스템(100)을 포함하는 차량(510)은 직선 주행 도로 구간(520)을 지나 곡선 주행 도로 구간(530)에 진입하기 시작하면, 차량(510)은 고장이 발생하지 않더라도 맵 데이터에 저장된 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 자율 주행을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 14, when the vehicle 510 including the steering control system 100 according to the present disclosure starts to enter the curved road section 530 after passing through the straight road section 520, the vehicle 510 Even if no failure occurs, autonomous driving may be performed based on the alternative lateral acceleration parameter Cg stored in the map data.

예를 들면, 차량(510)은 곡선 주행 도로 구간(530)을 진입하는 경우, 정상 횡 가속도 파라미터(Ng)에 포함된 차량의 주행 속도 및 정상 조향 정보에 따라 자율 주행하는 대신, 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 포함된 차량의 주행 속도 및 보정 조향 정보에 따라 자율 주행하게 된다.For example, when the vehicle 510 enters the curved road section 530, instead of autonomously driving according to the driving speed and normal steering information of the vehicle included in the normal lateral acceleration parameter Ng, the alternative lateral acceleration parameter Autonomous driving is performed according to the vehicle's driving speed and corrected steering information included in (Cg).

이때, 차량(510)은 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 자율 주행하므로, 정상 횡 가속도 파라미터(Ng)에 기초하여 생성된 정상 주행 경로(511) 대신에 대체 주행 경로(512)를 따라 자율 주행한다.At this time, since the vehicle 510 autonomously travels based on the alternative lateral acceleration parameter Cg, it is autonomous along the alternative travel path 512 instead of the normal travel path 511 generated based on the normal lateral acceleration parameter Ng. Drive.

또한, 차량(510)은 대체 주행 경로(512)를 따라 특정 곡선 주행 도로를 자율 주행할 수도 있으나, 곡선 주행 도로 중 일부 구간에 대하여 대체 주행 경로(512)를 따르고, 곡선 주행 도로 중 나머지 구간에 대하여 다시 정상 주행 경로(511)를 따라 자율 주행할 수 있다.In addition, the vehicle 510 may autonomously drive a specific curved driving road along the alternative driving route 512, but it follows the alternative driving route 512 for some sections of the curved driving road, On the other hand, it is possible to autonomously drive again along the normal driving path 511.

한편, 차량(510)이 자율 주행 중에 노루나 사슴, 바위 등과 같은 장애물(540)을 감지할 수 있다. 이 경우, 차량(510), 특히 완전 자율 주행하는 차량(510)은 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 주행 상태를 유지하면 장애물(540)과 충돌을 회피하기 어려울 수 있다.Meanwhile, the vehicle 510 may detect an obstacle 540 such as a roe deer, a deer, or a rock during autonomous driving. In this case, if the vehicle 510, particularly the vehicle 510 that is fully autonomous, maintains a driving state based on an alternative lateral acceleration parameter, it may be difficult to avoid a collision with the obstacle 540.

따라서, 차량(510)은 장애물(540)을 회피하기 위해 기존의 대체 횡가속도 파라미터에 따른 조향 정보와 다른 조향 정보를 산출하고, 이에 따라 회피 제어를 수행할 수 있다.Accordingly, in order to avoid the obstacle 540, the vehicle 510 may calculate steering information and other steering information according to the existing alternative lateral acceleration parameter, and perform avoidance control accordingly.

예를 들면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)에 포함된 조향 제어부(430)는 센싱 데이터로부터 차량(510)의 주변에 존재하는 장애물(540)에 대한 장애물 정보를 확인하면, 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 대응되는 제1 조향 정보보다 더 큰 제2 조향 정보를 산출하고, 제2 조향 정보에 따른 목표 출력 신호를 생성한다.For example, when the steering control unit 430 included in the steering control apparatus 400 according to the present disclosure checks obstacle information on the obstacle 540 existing around the vehicle 510 from the sensing data, the alternative lateral acceleration Second steering information that is larger than the first steering information corresponding to the parameter Cg is calculated, and a target output signal according to the second steering information is generated.

이 경우, 제2 조향 정보는 정상 횡가속도 파라미터(Ng)에 포함된 조향 정보보다는 작고 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 포함된 조향 정보보다는 큰 범위에 포함되도록 산출된다.In this case, the second steering information is calculated to be smaller than the steering information included in the normal lateral acceleration parameter Ng and included in a larger range than the steering information included in the alternative lateral acceleration parameter Cg.

한편, 주행 도로에 존재하는 장애물의 영향으로 인하여 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 대응되는 제1 조향 정보보다 더 큰 제2 조향 정보가 산출되면, 제2 조향 정보에 대응되는 대체 횡가속도 파라미터가 추가로 산출될 수 있다.On the other hand, when second steering information that is larger than the first steering information corresponding to the alternative lateral acceleration parameter (Cg) is calculated due to the influence of the obstacle existing on the driving road, the alternative lateral acceleration parameter corresponding to the second steering information is added. Can be calculated as

예를 들면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)에 포함된 조향 제어부(430)는 맵 데이터 설정 장치(140, 200)가 장애물 정보 및 제2 조향 정보를 반영하여 대체 횡가속도 파라미터를 추가로 산출하도록 명령하는 명령 신호를 생성하여 맵 데이터 설정 장치(140, 200)에 출력한다.For example, the steering control unit 430 included in the steering control device 400 according to the present disclosure further adds an alternative lateral acceleration parameter by reflecting the obstacle information and the second steering information by the map data setting devices 140 and 200. A command signal instructing to calculate is generated and output to the map data setting devices 140 and 200.

본 개시에 따른 맵 데이터 설정 장치(140, 200)는 명령 신호를 입력받아 대체 횡가속도 파라미터를 추가로 산출하고, 산출된 횡가속도 파라미터를 맵 데이터에 반영하여 맵 데이터를 갱신할 수 있다.The map data setting apparatuses 140 and 200 according to the present disclosure may receive a command signal, additionally calculate an alternative lateral acceleration parameter, and update the map data by reflecting the calculated lateral acceleration parameter to the map data.

전술한 바에 의하면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)는 예측 불가능한 장애물에 대해서도 대응하여 회피 제어를 수행할 수 있는 효과를 제공한다.As described above, the steering control apparatus 400 according to the present disclosure provides an effect of performing avoidance control in response to an unpredictable obstacle.

한편, 차량(510)이 장애물(540)을 감지하는 경우와 다르게 주행 도로의 노면 상태가 예상하지 못하게 변경되는 경우, 예를 들어 노면에 물 웅덩이 또는 눈이 존재하는 경우가 있다.On the other hand, when the road surface condition of the driving road changes unexpectedly differently from the case where the vehicle 510 detects the obstacle 540, for example, there is a case where a puddle or snow exists on the road surface.

이하에서는 차량(510)이 예상하지 못한 곡선 주행 도로의 노면 상태에서 자율 주행하는 실시예를 설명한다.Hereinafter, an embodiment in which the vehicle 510 autonomously drives in an unexpectedly curved road surface state will be described.

도 15는 본 개시에 따라 차량(510)이 맵 데이터에 기초하여 곡선 주행 도로 구간(530)을 주행하는 다른 실시예를 나타낸 도면이다.15 is a view showing another embodiment in which the vehicle 510 travels on a curved road section 530 based on map data according to the present disclosure.

도 15을 참조하면, 차량(510)이 직선 주행 도로 구간(520)을 지나 곡선 주행 도로 구간(530)에서 고장이 발생하지 않더라도 맵 데이터에 저장된 기준 조건 하에서의 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 자율 주행할 수 있다. Referring to FIG. 15, even if the vehicle 510 passes through the straight road section 520 and does not cause a failure in the curved road section 530, based on the alternative lateral acceleration parameter Cg under the reference condition stored in the map data. Can drive autonomously.

그러나, 곡선 주행 도로 구간(530)에 물 웅덩이(550) 등이 존재하면, 차량(510), 특히 완전 자율 주행하는 차량(510)은 기준 조건 하에서의 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 주행 상태를 유지하기 어려울 수 있다.However, if there is a puddle 550 or the like in the curved driving road section 530, the vehicle 510, in particular, the vehicle 510 fully autonomous driving is in a driving state based on the alternative lateral acceleration parameter Cg under the reference condition. Can be difficult to maintain.

따라서, 차량(510)은 기준 조건 하에서 적용되는 대체 횡가속도 파라미터(Cg) 대신에 다른 대체 횡가속도 파라미터(Cg')에 따라 자율 주행할 수 있다.Accordingly, the vehicle 510 may autonomously drive according to another alternative lateral acceleration parameter Cg' instead of the alternative lateral acceleration parameter Cg applied under the reference condition.

예를 들면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)에 포함된 조향 제어부(430)는 센싱 데이터에 기초하여 차량(510)의 외부 환경 상태 및 차량(510)의 타이어의 상태 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 주행 조건을 확인한다.For example, the steering control unit 430 included in the steering control apparatus 400 according to the present disclosure includes at least one of an external environment condition of the vehicle 510 and a condition of a tire of the vehicle 510 based on sensing data. Check the driving conditions of the vehicle.

그리고, 조향 제어부(430)는 확인된 주행 조건에 대한 조건 신호를 맵 데이터 설정 장치(140, 200)에 출력한다.Then, the steering control unit 430 outputs a condition signal for the confirmed driving condition to the map data setting apparatuses 140 and 200.

맵 데이터 설정 장치(140, 200)가 미리 설정된 기준 조건과 주행 조건을 비교하여 비교 결과에 대응되는 대체 횡가속도 파라미터(Cg')를 저장한 맵 데이터를 출력한다.The map data setting apparatuses 140 and 200 compare a preset reference condition with a driving condition and output map data storing an alternative lateral acceleration parameter Cg' corresponding to the comparison result.

전술한 바에 따르면, 본 개시에 따른 조향 제어 장치(400)는 주행 도로의 노면 상태가 변하더라도 고장 상대에 대비하여 차량이 안전하게 자율 주행할 수 있도록 차량을 제어하는 효과를 제공한다.As described above, the steering control apparatus 400 according to the present disclosure provides an effect of controlling the vehicle so that the vehicle can safely and autonomously drive in preparation for a faulty partner even when the road surface condition of the driving road changes.

이하에서는 본 개시를 모두 수행할 수 있는 맵 데이터 설정 방법을 설명한다.Hereinafter, a method of setting map data capable of performing all of the present disclosure will be described.

도 16은 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.16 is a flowchart illustrating a method of setting map data according to the present disclosure.

도 16을 참조하면, 본 개시에 따른 맵 데이터 설정 방법은 주행 경로 이탈 예측 단계(S1610)와, 파라미터 산출 단계(S1620) 및 맵 데이터 갱신 단계(S1630) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 16, the method of setting map data according to the present disclosure may include a driving route departure prediction step (S1610 ), a parameter calculation step (S1620 ), and a map data update step (S1630 ).

주행 경로 이탈 예측 단계(S1610)에서는 차량(510)의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터(Fg)를 차량(510)의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터(Ng)와 비교하여 차량(510)이 주행 도로에서 정상 주행 경로(331)를 이탈하여 주행하는지 예측할 수 있다.In the driving route departure prediction step (S1610), the abnormal lateral acceleration parameter Fg estimated when the state of the vehicle 510 is abnormal is compared with the normal lateral acceleration parameter Ng when the state of the vehicle 510 is normal. It is possible to predict whether 510 is driving by deviating from the normal driving path 331 on the driving road.

파라미터 산출 단계(S1620)에서는 차량(510)이 정상 주행 경로(331)를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 차량(510)이 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 차량(510)이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 주행 도로에서의 정상 횡가속도 파라미터(Ng)를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 산출할 수 있다. In the parameter calculation step (S1620), if it is predicted that the vehicle 510 deviates from the normal driving path 331 and travels, it is predicted whether the vehicle 510 deviates from the driving road, and the vehicle 510 deviates from the driving road. If predicted, an alternative lateral acceleration parameter (Cg) that replaces the normal lateral acceleration parameter (Ng) on the driving road can be calculated.

맵 데이터 갱신 단계(S1630)에서는 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 반영하여 맵 데이터를 갱신할 수 있다.In the map data update step S1630, the map data may be updated by reflecting the alternative lateral acceleration parameter Cg to the previously stored map data.

이하에서는 본 개시를 모두 수행할 수 있는 조향 제어 방법을 설명한다.Hereinafter, a steering control method capable of performing all of the present disclosure will be described.

도 17은 본 개시에 따른 조향 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.17 is a flowchart illustrating a steering control method according to the present disclosure.

도 17을 참조하면, 본 개시에 따른 조향 제어 방법은 곡선 주행 도로 확인 단계(S1710)와, 파라미터 추출 단계(S1720) 및 조향 제어 단계(S1730) 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 17, the steering control method according to the present disclosure may include a step of checking a curved road (S1710), a step of extracting a parameter (S1720), and a step of steering control (S1730).

곡선 주행 도로 확인 단계(S1710)에서는 센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인할 수 있다.In step S1710 of checking the curved road, the curved road may be identified using at least one of sensing data and map data.

파라미터 추출 단계(S1720)에서는 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터(Ng)를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터(Cg)를 맵 데이터로부터 추출할 수 있다.In the parameter extraction step S1720, when a curved driving road is identified, an alternative lateral acceleration parameter Cg instead of the normal lateral acceleration parameter Ng may be extracted from the map data.

조향 제어 단계(S1730)에서는 센싱 데이터 및 대체 횡가속도 파라미터(Cg)에 기초하여 곡선 주행 도로에서 차량(510)의 주행을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터(160)에 출력할 수 있다.In the steering control step S1730, a target output signal may be generated and output to the actuator 160 to control the driving of the vehicle 510 on a curved road based on the sensing data and the alternative lateral acceleration parameter Cg.

이상에서의 설명 및 첨부된 도면은 본 개시의 기술 사상을 예시적으로 나타낸 것에 불과한 것으로서, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 구성의 결합, 분리, 치환 및 변경 등의 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 개시에 개시된 실시예들은 본 개시의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 개시의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 개시의 과제 해결 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 본 개시의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 개시의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The description above and the accompanying drawings are merely illustrative of the technical idea of the present disclosure, and those of ordinary skill in the technical field to which the present disclosure pertains, combinations of configurations without departing from the essential characteristics of the present disclosure Various modifications and variations, such as separation, substitution, and alteration, will be possible. Accordingly, the embodiments disclosed in the present disclosure are not intended to limit the technical idea of the present disclosure, but to describe, and the scope of the technical idea of the present disclosure is not limited by these embodiments. That is, as long as it is within the scope of the problem solving of the present disclosure, one or more of the components may be selectively combined and operated. The scope of protection of the present disclosure should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present disclosure.

100: 조향 제어 시스템 110: 차량 외부 센서
120: 차량 감지 센서 130: 통신 모듈
140, 200: 맵 데이터 설정 장치 150, 400: 조향 제어 장치
210: 주행 경로 이탈 예측부 220: 파라미터 산출부
230: 맵 데이터 갱신부 410: 곡선 주행 도로 확인부
420: 파라미터 추출부 430: 조향 제어부100: steering control system 110: vehicle external sensor
120: vehicle detection sensor 130: communication module
140, 200: map data setting device 150, 400: steering control device
210: driving route departure prediction unit 220: parameter calculation unit
230: map data update unit 410: curve driving road confirmation unit
420: parameter extraction unit 430: steering control unit

Claims

차량의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터를 상기 차량의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터와 비교하여 상기 차량이 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는지 예측하는 주행 경로 이탈 예측부;
상기 차량이 상기 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 상기 차량이 상기 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 상기 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 상기 주행 도로에서의 상기 정상 횡가속도 파라미터를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 파라미터 산출부; 및
상기 대체 횡가속도 파라미터를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 저장하여 상기 맵 데이터를 갱신하는 맵 데이터 갱신부를 포함하는 맵 데이터 설정 장치.A driving route departure prediction unit that compares the abnormal lateral acceleration parameter estimated when the vehicle condition is abnormal with the normal lateral acceleration parameter when the vehicle condition is normal to predict whether the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route on the driving road. ;
When it is predicted that the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route, it predicts whether the vehicle deviates from the driving road, and when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the normal lateral acceleration parameter in the driving road is replaced. A parameter calculation unit that calculates an alternative lateral acceleration parameter; And
Map data setting apparatus comprising a map data update unit for updating the map data by storing the alternative lateral acceleration parameter in map data previously stored.

제1항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 정상 조향 정보를 이용하여 상기 정상 횡가속도 파라미터를 산출하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The driving route departure prediction unit,
Map data setting apparatus for calculating the normal lateral acceleration parameter by using the driving speed and normal steering information of the vehicle recognized based on the map data.

제2항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 포함된 속도 정보 중에서, 상기 주행 도로의 제한 속도 정보를 상기 주행 속도로 인식하고,
상기 맵 데이터에 포함된 조향 정보 중에서, 상기 주행 도로의 상태에 대응되는 조향 정보를 상기 정상 조향 정보로 인식하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 2,
The driving route departure prediction unit,
Among the speed information included in the map data, the speed limit information of the driving road is recognized as the driving speed,
Map data setting apparatus for recognizing steering information corresponding to a state of the driving road from among steering information included in the map data as the normal steering information.

제1항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 비정상 조향 정보를 이용하여 상기 비정상 횡가속도 파라미터를 추정하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The driving route departure prediction unit,
Map data setting device for estimating the abnormal lateral acceleration parameter using the vehicle driving speed and abnormal steering information recognized based on the map data.

제4항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 포함된 속도 정보 중에서, 상기 주행 도로의 제한 속도 정보를 상기 주행 속도로 인식하고,
상기 맵 데이터에 포함된 조향 정보 중에서, 상기 차량의 상태가 비정상일 때, 조향 제어 장치의 제1 목표 출력 신호에서 감소될 것으로 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보를 비정상 조향 정보로 인식하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 4,
The driving route departure prediction unit,
Among the speed information included in the map data, the speed limit information of the driving road is recognized as the driving speed,
Among the steering information included in the map data, when the vehicle is in an abnormal condition, the steering information corresponding to the second target output signal that is expected to be reduced from the first target output signal of the steering control device is recognized as abnormal steering information. Map data setting device.

제1항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 포함된 상기 주행 도로의 제한 속도에 기초하여 추정된 상기 비정상 횡가속도 파라미터가 상기 제한 속도에 기초하여 산출된 정상 횡가속도 파라미터보다 작으면, 상기 차량이 곡선 주행 도로에서 상기 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것으로 예측하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The driving route departure prediction unit,
If the abnormal lateral acceleration parameter estimated based on the speed limit of the driving road included in the map data is smaller than the normal lateral acceleration parameter calculated based on the speed limit, the vehicle is the normal driving path on the curved driving road. A map data setting device that predicts that the vehicle is driven away from.

제1항에 있어서,
상기 주행 경로 이탈 예측부는,
상기 맵 데이터에 포함된 상기 차량의 횡방향폭 및 상기 주행 도로의 도로폭과, 상기 주행 도로에서의 상기 정상 횡가속도 파라미터를 이용하여 상기 주행 도로에서의 상기 정상 주행 경로를 생성하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The driving route departure prediction unit,
Map data setting device for generating the normal driving route on the driving road by using the lateral width of the vehicle and the road width of the driving road included in the map data, and the normal lateral acceleration parameter on the driving road .

제1항에 있어서,
상기 파라미터 산출부는,
상기 맵 데이터에 기초하여 생성된 상기 정상 주행 경로 상에 존재하는 상기 차량의 차륜의 위치를 이용하여, 상기 비정상 횡가속도 파라미터에 기초하여 예상된 이탈 주행 경로 상에 존재하는 상기 차륜의 위치를 추정하고,
상기 추정된 차륜이 상기 주행 도로를 벗어나면, 상기 차량이 상기 주행 도로를 이탈한 것으로 판단하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The parameter calculation unit,
Using the position of the wheel of the vehicle existing on the normal driving path generated based on the map data, the position of the wheel existing on the estimated deviation driving path based on the abnormal lateral acceleration parameter is estimated, and ,
Map data setting apparatus for determining that the vehicle has deviated from the driving road when the estimated wheel deviates from the driving road.

제1항에 있어서,
상기 파라미터 산출부는,
상기 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면, 상기 차량의 좌측 차륜의 회전 속도와 우측 차륜의 회전 속도의 속도비를 조절하고, 상기 조절된 속도비를 기반으로 보정 조향 정보를 생성하고,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 상기 보정 조향 정보를 이용하여 상기 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The parameter calculation unit,
When it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the speed ratio of the rotation speed of the left wheel and the rotation speed of the right wheel of the vehicle is adjusted, and corrected steering information is generated based on the adjusted speed ratio,
Map data setting apparatus for calculating the alternative lateral acceleration parameter by using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the corrected steering information.

제1항에 있어서,
상기 파라미터 산출부는,
상기 차량이 상기 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면, 조향 제어 장치가 감소된 제1 목표 출력 신호를 강제 상승시킬 때 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보를 기반으로 보정 조향 정보를 생성하고,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 상기 보정 조향 정보를 이용하여 상기 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The parameter calculation unit,
When it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the steering control device generates corrected steering information based on steering information corresponding to the expected second target output signal when forcibly raising the reduced first target output signal, and ,
Map data setting apparatus for calculating the alternative lateral acceleration parameter by using the driving speed of the vehicle recognized based on the map data and the corrected steering information.

제1항에 있어서,
상기 파라미터 산출부는,
상기 맵 데이터에 기초하여 상기 차량의 주행 조건이 미리 설정된 기준 조건을 만족하는지 여부를 판단하고,
상기 차량의 주행 조건이 미리 설정된 기준 조건을 만족하는 경우, 상기 대체 횡가속도 파라미터로서 제1 대체 횡가속도 파라미터를 산출하고,
상기 주행 조건이 상기 기준 조건을 만족하지 않는 경우, 상기 주행 조건에 대응되는 조정 계수를 상기 기준 조건하에서 계산된 상기 제1 대체 횡가속도 파라미터에 반영하여 제2 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 1,
The parameter calculation unit,
Determine whether the driving condition of the vehicle satisfies a preset reference condition based on the map data,
When the driving condition of the vehicle satisfies a preset reference condition, a first alternative lateral acceleration parameter is calculated as the alternative lateral acceleration parameter,
Map data setting for calculating a second alternative lateral acceleration parameter by reflecting an adjustment coefficient corresponding to the driving condition to the first alternative lateral acceleration parameter calculated under the reference condition when the driving condition does not satisfy the reference condition Device.

제11항에 있어서,
상기 조정 계수는,
외부 온도의 영향으로 인한 주행 도로면의 마찰 계수 평가값과 상기 차량의 타이어의 상태 계수 평가값을 이용하여 계산된 계수인 맵 데이터 설정 장치.The method of claim 11,
The adjustment factor is,
A map data setting device that is a coefficient calculated using a friction coefficient evaluation value of a driving road surface due to an influence of external temperature and a condition coefficient evaluation value of the vehicle tire.

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센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인하는 곡선 주행 도로 확인부;
상기 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터를 상기 맵 데이터로부터 추출하는 파라미터 추출부; 및
상기 센싱 데이터 및 상기 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 상기 곡선 주행 도로에서 차량의 조향을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터에 출력하는 조향 제어부를 포함하는 조향 제어 장치.A curved driving road checking unit for checking a curved driving road using at least one of sensing data and map data;
A parameter extracting unit for extracting an alternative lateral acceleration parameter instead of the normal lateral acceleration parameter from the map data when the curved driving road is identified; And
And a steering control unit generating a target output signal to control steering of the vehicle on the curved road based on the sensing data and the alternate lateral acceleration parameter and outputting the target output signal to the actuator.

제15항에 있어서,
상기 대체 횡가속도 파라미터는,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 산출되고,
상기 보정 조향 정보는,
상기 차량의 좌측 차륜의 회전 속도와 우측 차륜의 회전 속도의 속도비에 기초하여 생성되는 조향 제어 장치.The method of claim 15,
The alternative lateral acceleration parameter,
It is calculated using the driving speed and corrected steering information of the vehicle recognized based on the map data,
The corrected steering information,
A steering control device generated based on a speed ratio of a rotation speed of a left wheel of the vehicle and a rotation speed of a right wheel.

제15항에 있어서,
상기 대체 횡가속도 파라미터는,
상기 맵 데이터에 기초하여 인식된 상기 차량의 주행 속도와 보정 조향 정보를 이용하여 산출되고,
상기 보정 조향 정보는,
상기 조향 제어부가 감소된 제1 목표 출력 신호를 강제 상승시킬 때 예상되는 제2 목표 출력 신호에 대응되는 조향 정보를 기반으로 생성되는 조향 제어 장치.The method of claim 15,
The alternative lateral acceleration parameter,
It is calculated using the driving speed and corrected steering information of the vehicle recognized based on the map data,
The corrected steering information,
A steering control device that is generated based on steering information corresponding to the expected second target output signal when the steering control unit forcibly raises the reduced first target output signal.

제15항에 있어서,
상기 조향 제어부는,
상기 센싱 데이터로부터 상기 차량의 주변에 존재하는 장애물에 대한 장애물 정보를 확인하면,
상기 대체 횡가속도 파라미터에 대응되는 제1 조향 정보보다 더 큰 제2 조향 정보를 산출하고, 상기 제2 조향 정보에 따른 목표 출력 신호를 생성하는 조향 제어 장치.The method of claim 15,
The steering control unit,
Checking the obstacle information about the obstacle existing around the vehicle from the sensing data,
A steering control device for calculating second steering information that is larger than first steering information corresponding to the alternative lateral acceleration parameter, and generating a target output signal according to the second steering information.

제18항에 있어서,
상기 조향 제어부는,
맵 데이터 설정 장치가 상기 장애물 정보 및 상기 제2 조향 정보를 반영하여 상기 대체 횡가속도 파라미터를 추가로 산출하도록 명령하는 명령 신호를 생성하여 상기 맵 데이터 설정 장치에 출력하는 조향 제어 장치.The method of claim 18,
The steering control unit,
A steering control device for generating a command signal instructing the map data setting device to additionally calculate the alternative lateral acceleration parameter by reflecting the obstacle information and the second steering information, and outputting the command signal to the map data setting device.

제15항에 있어서,
상기 조향 제어부는,
상기 센싱 데이터에 기초하여 상기 차량의 외부 환경 상태 및 상기 차량의 타이어의 상태 중 적어도 하나를 포함하는 상기 차량의 주행 조건을 확인하고,
맵 데이터 설정 장치가 미리 설정된 기준 조건과 상기 주행 조건을 비교하여, 비교 결과에 대응되는 대체 횡가속도 파라미터를 저장한 상기 맵 데이터를 출력하도록, 상기 확인된 주행 조건에 대한 조건 신호를 상기 맵 데이터 설정 장치에 출력하는 조향 제어 장치.The method of claim 15,
The steering control unit,
Checking a driving condition of the vehicle including at least one of an external environment condition of the vehicle and a condition of a tire of the vehicle based on the sensing data,
A condition signal for the confirmed driving condition is set as the map data so that the map data setting device compares a preset reference condition with the driving condition and outputs the map data storing an alternative lateral acceleration parameter corresponding to the comparison result. Steering control device output to the device.

차량의 상태가 비정상일 때 추정되는 비정상 횡가속도 파라미터를 상기 차량의 상태가 정상일 때의 정상 횡가속도 파라미터와 비교하여 상기 차량이 주행 도로에서 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는지 예측하는 주행 경로 이탈 예측 단계;
상기 차량이 상기 정상 주행 경로를 이탈하여 주행하는 것이 예측되면 상기 차량이 상기 주행 도로를 이탈하는지 예측하고, 상기 차량이 주행 도로를 이탈하는 것이 예측되면 상기 주행 도로에서의 상기 정상 횡가속도 파라미터를 대체하는 대체 횡가속도 파라미터를 산출하는 파라미터 산출 단계; 및
상기 대체 횡가속도 파라미터를 미리 저장된 맵 데이터(Map data)에 저장하여 상기 맵 데이터를 갱신하는 맵 데이터 갱신 단계를 포함하는 맵 데이터 설정 방법.A driving route departure prediction step of comparing the abnormal lateral acceleration parameter estimated when the vehicle condition is abnormal with the normal lateral acceleration parameter when the vehicle condition is normal to predict whether the vehicle travels by deviating from the normal driving route on the driving road ;
When it is predicted that the vehicle is traveling by deviating from the normal driving route, it predicts whether the vehicle deviates from the driving road, and when it is predicted that the vehicle deviates from the driving road, the normal lateral acceleration parameter in the driving road is replaced. A parameter calculation step of calculating an alternative lateral acceleration parameter to be performed; And
And a map data update step of updating the map data by storing the alternate lateral acceleration parameter in map data previously stored.

센싱 데이터 및 맵 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 곡선 주행 도로를 확인하는 곡선 주행 도로 확인 단계;
상기 곡선 주행 도로가 확인되면, 정상 횡가속도 파라미터를 대신하는 대체 횡가속도 파라미터를 상기 맵 데이터로부터 추출하는 파라미터 추출 단계; 및
상기 센싱 데이터 및 상기 대체 횡가속도 파라미터에 기초하여 상기 곡선 주행 도로에서 차량의 주행을 제어하도록 목표 출력 신호를 생성하여 액츄에이터에 출력하는 조향 제어 단계를 포함하는 조향 제어 방법.
A curved driving road checking step of checking a curved driving road using at least one of sensing data and map data;
A parameter extraction step of extracting an alternative lateral acceleration parameter instead of the normal lateral acceleration parameter from the map data when the curved driving road is identified; And
And a steering control step of generating and outputting a target output signal to an actuator to control the driving of the vehicle on the curved road based on the sensing data and the alternative lateral acceleration parameter.