KR20140145528A - 도로면 마찰계수의 실시간 추정 방법 및 장치 - Google Patents

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토마스 침너 크리스찬
앨렌 그로그 존
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이턴 코포레이션
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Abstract

차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수를 검출하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품, 방법 및 장치가 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 차량으로부터 검출된 차량 파라미터를 수신하는 명령; 순환 최소자승 추정을 포함하고, 상기 검출된 차량 파라미터에 기초하여 룩업치를 산출하는 명령; 상기 산출된 룩업치를 룩업 테이블에 저장된 도로면 마찰계수에 매칭시킴으로써 룩업 테이블로부터 도로면 마찰계수를 검색하는 명령; 상기 도로면 마찰계수를 이용하여 차량에 대한 조절치를 산출하는 명령; 및 실행을 위해 차량 제어 시스템에 대한 조절치를 출력하는 명령을 포함한다.

Description

도로면 마찰계수의 실시간 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR REAL TIME ESTIMATION OF ROAD SURFACE FRICTION COEFFICIENT}
본 출원은 그들 전체 내용이 참조에 의해 본원에 반영되는 2012년 5월 21일 출원된 미국 가출원 제61/649,434호 및 2012년 4월 18일 출원된 미국 가출원 제61/635,122호에 대한 우선권의 이점을 청구한다.
본 발명은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
도로면 마찰계수는 고속으로 운행하는 차량에서 단시간에 크게 기준에서 벗어날 수 있는 시간에 따라 변하는 특성이다. 차량 안정성 제어 시스템을 최적화하기 위해서는 차량의 동작 동안 그러한 도로면 마찰계수(μ)를 알 필요가 있다. 이러한 정보의 사용에 따라, 상기 차량 안정성 제어 시스템은 그러한 안정성 제어 시스템 응답의 최적화를 돕기 위해 각기 다른 도로면의 타입(아스팔트, 자갈, 눈, 빙판 등)에 대한 요 제어 파라미터(yaw control parameter)들을 변경할 수 있다. 현재는 상기 마찰계수(μ)를 직접 측정하기 위한 방법이 없으며, 이에 따라 차량에 이용가능한 센서 정보를 이용하여 차량 안정성 제어 시스템에 의해 추정해야 한다.
본 발명은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수를 실시간으로 정확하게 측정하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품, 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 컴퓨터 프로그램 제품은 메모리 장치에 저장된 프로그래밍을 포함한다. 그러한 프로그래밍은 프로세서에 의해 처리하도록 구성된다. 상기 프로그래밍은 차량으로부터 검출된 차량 파라미터를 수신하는 명령; 순환 최소자승 추정을 포함하고, 상기 검출된 차량 파라미터에 기초하여 룩업치(lookup value)를 산출하는 명령; 상기 산출된 룩업치를 룩업 테이블에 저장된 도로면 마찰계수에 매칭시킴으로써 룩업 테이블로부터 도로면 마찰계수를 검색하는 명령; 상기 도로면 마찰계수를 이용하여 차량에 대한 조절치를 산출하는 명령; 및 실행을 위해 차량 제어 시스템에 대한 조절치를 출력하는 명령을 포함한다.
상기 룩업치는 추정된 요 레이트(rEST)에 대한 측정된 요 레이트의 편도함수(partial derivative) 또는 차량 조향각(steer angle)에 대한 전방 및 후방 타이어 상의 평균 횡력의 편도함수가 될 수 있다.
차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 추정 장치는 액추에이트(actuator), 차량 파라미터를 검출하기 위한 센서, 도로면 마찰계수를 추정하기 위한 프로그래밍을 저장하는 적어도 하나의 메모리 장치를 포함하는 차량 안정성 제어 시스템을 구비한다. 상기 프로그래밍은 차량 파라미터 및 순환 최소자승 추정에 기초하여 룩업치를 산출하고; 상기 산출된 룩업치를 도로면 마찰계수에 매칭시킴으로써 저장된 룩업 테이블로부터 도로면 마찰계수를 검색하고; 상기 도로면 마찰계수를 이용하여 차량에 대한 조절치를 산출하며; 실행을 위해 차량 제어 시스템에 대한 조절치를 출력하기 위한 프로세서-실행가능 명령들을 포함한다. 적어도 하나의 프로세서는 센서들과 적어도 하나의 메모리 장치와 통신한다. 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 명령들을 수신 및 실행하고, 검출된 차량 파라미터를 수신하도록 구성된다.
상술한 장치에 의해 산출된 룩업치는 추정된 요 레이트에 대한 측정된 요 레이트의 편도함수 또는 차량 조향각에 대한 전방 및 후방 타이어 상의 평균 횡력의 편도함수가 될 수 있다.
상기 방법 및 장치에 있어서, 도로면 마찰계수는 실시간으로 정확하게 측정될 수 있다.
상기한 일반적인 설명 및 이하의 상세한 설명은 단지 예시일 뿐 청구항을 제한하지 않는다는 것을 알아야 한다.
본 명세서의 일부로 통합되어 구성되는 수반되는 도면들은 개시된 알고리즘의 원리를 설명하기 위해 그러한 설명과 함께 몇몇 실시예들을 기술한다.
도 1은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 방법을 기술한다.
도 2는 높은 μ(아스팔트) 상에서 동작하는 차량에 대한 μ 및 α의 추정치를 나타낸다.
도 3은 도 2와 동일한 차량에 대한 μ 및 α의 추정치를 나타내지만, 높은 μ 표면 대신 낮은 μ(눈) 표면 상에서의 동작을 나타낸다.
도 4는 차량 안정성 제어에 대한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 또 다른 방법을 기술한다.
도 5는 높은 μ(아스팔트) 상에서 동작하는 차량에 대한 μ 및 β의 추정치를 나타낸다.
도 6은 도 5와 동일한 차량에 대한 μ 및 β의 추정치를 나타내지만, 높은 μ 표면 대신 낮은 μ(눈) 표면 상에서의 동작을 나타낸다.
도 7은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 장치를 기술한다.
도 8은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 또 다른 장치를 기술한다.
이하, 수반되는 도면에 기술된 본원 예시의 실시예들에 대한 상세한 설명이 이루어진다.
많은 이유로 인해, 미니밴, SUV, 세단, 픽업 트럭 등과 같은 차량들은 잠금-방지 브레이킹(anti-lock braking), 전복 방지(anti-rollover), 미끄럼 제어(skid control), 연료 절약(fuel economy) 등을 위해 전자적으로 모니터링되어 제어된다. 4륜 구동(AWD), 후륜 구동(RWD) 및 전륜 구동(FWD)부는 트랙션(traction)을 가질 수 있고, 또 토오크 분배의 능동 구동 시스템 또는 브레이크-기반 시스템의 어느 하나 또는 그 모두를 제어함으로써 다이나믹하게 변경될 수 있는 안정성 제어 시스템을 가질 수 있다. 센서 및 콘트롤들을 위한 많은 하드웨어 구성이 존재한다.
그러한 모니터링 및 제어를 위한 데이터는 다른 데이터를 산출하기 위해 수집 및 사용될 수 있는데, 이는 데이터 측정을 곤란하게 하는 백킹 아웃(backing out)을 포함할 수 있다. 그러한 도로면 마찰계수(μ)의 절대적인 정확한 검출은 실시간의 어려움이 있다. 본원 출원인은 μ의 직접적인 측정 대신 이득 스케줄링(gain scheduling)을 제안한다. 순차 알고리즘은 실시간으로 μ를 추정하기 위해 수집된 데이터를 조사한다. 그러한 제안된 기술은 도로면의 변경으로 인해 더 이상 관련이 없는 선-프로그램된 데이터 및/또는 데이터에 대한 지나친 의존을 피할 수 있다.
실시간 μ 추정은, 예컨대 차량이 미끄러짐 또는 각각의 μ 상태를 경험할 때 트랙선 제어를 위해 이용될 수 있다. 상기 추정은 휠 속도의 토오크 제어 또는 브레이크 압력의 ABS(antilock brake system)에 이용될 수 있다. 또 다른 예로서, 상기 추정은 제동력 또는 토오크 제어를 통해 오버스티어링(oversteering) 또는 언더스티어링(understeering) 조정과 같이 요 안정성(yaw stability)을 위해 이용될 수 있다.
상기 방법은 수집된 데이터를 조사하고 제조 공정 결정에 사용하기 위한 통계적 측정을 제공한다. 이런 식으로, 데이터 추출 또는 수학적인 "백킹 아웃"을 이용하여 실시간으로 μ가 검출된다.
도 1은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 방법을 기술한다. 상기 방법은 단계 S101, S102, 및 S103을 포함한다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 단계 S101에서, 바람직하게 다수의 예시의 차량 파라미터들(즉, 차량 속도 Vx, 차량 조향각 δ, 및 요 레이트 r)이 적절한 차량 센서들에 의해 실시간으로 검출된다.
다음에, 단계 S102에서, 그러한 검출된 파라미터들이 룩업치(α)를 산출하기 위해 이용된다. 상기 룩업치(α)는 추정된 요 레이트에 대한 측정된 요 레이트의 편도함수로서 규정된다:
Figure pct00001
식 (1)
여기서, rMEAS는 측정된 요 레이트를 나타내고, rEST는 이하의 식 (2)를 이용하여 산출되는 추정된 요 레이트를 나타낸다:
Figure pct00002
식( 2)
여기서, Vx는 차량 속도, δ는 차량 조향각, L은 휠베이스 길이, kus는 차량 언더스티어 그레디언트(understeer gradient)이고, g는 중력 상수이다. 상기 언더스티어 그레디언트(kus)는 모델이 차량의 동작 동안 차량 요 레이트에 대한 정확한 예측을 주도록 조정 동안 선택되는 미리 결정된 파라미터이다.
만약 차량이 높은 μ 표면에서 동작된다면, 룩업치(α)는 거의 1과 동일해질 것이다. 보다 낮은 μ를 갖는 표면의 경우, 차량이 코너링하는 동안 언더스티어를 시작하여 1보다 낮은 α를 야기한다. 따라서, 마찰계수가 낮을 수록 α가 더 낮아질 것이다.
마지막 단계 S103은 α로부터 μ를 추정하기 위해 룩업 테이블을 이용한다. 그러한 룩업 테이블은 μ와 α간 관계에 기초하여 사전에 미리 경험적으로 준비된다.
α의 정확한 예측을 위해, 상기 단계 S102는 순환 최소자승 추정(RLSE) 방식을 이용한다. 거기에는 각기 다른 RLSE에 대한 유도 및 표시들이 있다. 그들 중 하나가 이하 행렬 표시로 나타나 있다.
이하의 식 (3)의 관계를 따르는 벡터(y) 및 행렬(A)의 입력 정보에 의해 n-차원 벡터(x)를 추정하는 것으로 가정하자.
Figure pct00003
식 (3)
상기 식 (3)에서, ε은 실제 측정된 결과(y) 및 예측된 결과(Ax)들간 차이를 설명하는 임의 변수 벡터(에러(error))이고, yi는 벡터 y의 엔트리를 나타내고, aij는 행렬 A의 엔트리를 나타내며, εi는 벡터 ε의 엔트리를 나타낸다. 상기 식 (3)에서 이하의 최소자승(LS) 추정을 생성할 수 있다:
Figure pct00004
식 (4) 및 (5)
이는 가중의 LS 추정 비용 함수 Jm = (y-Ax)'Q(y-Ax)를 최소화하며, Q는 m×m 크기의 가중치 행렬이고, Pm은 추정 에러 공분산 행렬이며, 이하의 식 (6) 및 (7)과 같이 새로운 갱신 정보가 수반되며, 그 식에서 스칼라 ym +1 및 중간 행 벡터 Hm +1은 갱신 정보를 나타낸다.
Figure pct00005
식 (6) 및 (7)
그러한 증가된 정보는 이하의 식 (8)이 된다.
Figure pct00006
식 (8)
새로운 LS는 이하의 식 (9)에 따라 계산될 수 있으며, 여기서 qm +1은 스칼라 ym +1 및 중간 행 벡터 Hm +1의 갱신 정보에 이용된 가중치이다.
Figure pct00007
식 (9)
이하의 식 (10)의 비용 함수를 최소화하기 위해, 상기 식 (9)는 역행렬 정리에 따라 변환될 수 있다. 즉,
Figure pct00008
가 이하의 식 (11)로 변환될 수 있다.
Figure pct00009
식 (10)
Figure pct00010
식 (11)
여기서, 추정 에러 공분산 행렬은 이하의 식 (12)와 같다.
Figure pct00011
식 (12)
상기 식 (11) 및 (12)는 이하의 식 (13) 내지 (16)과 같은 RLSE 구성을 이끈다:
Figure pct00012
식(13) 내지 (16)
여기서, In은 n-차원 단위 행렬이고, Hm은 시간 m에서의 중간 행 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬이다.
더욱이, 상기 RLSE 구성은 지수적 망각인자에 의해 1로 감소될 수 있으며, 이에 따라 그러한 추정은 좀더 오래된 에러(데이터)를 서서히 망각한다. 그렇게 하기 위해, 이하의 식 (17)과 같이 가중 행렬 Q를 설정한다.
Figure pct00013
식 (17)
상기 식 (17)에서, λ는 지수적 망각인자(λ＜1)이다. 상기 가중 행렬에 있어서, 식 (10)의 비용 함수 및 식 (13) 내지 (16)으로 나타낸 추정 구성은 각각 이하의 식 (18) 및 식 (19) 내지 (22)와 같이 감소된다.
Figure pct00014
식 (18)
Figure pct00015
식 (19) 내지 (22)
상기 식 (13) 내지 (16) 및 식 (19) 내지 (22)는 RLSE에 대한 통상적인 표시이다. 식 (1)에 의해 규정된 α를 추정하기 위해 상기 통상적인 표시를 이용하는 것은 식 (3) 및 식 (19) 내지 (22)를 이하의 식 (23) 및 식 (24) 내지 (27)로 감소시킨다:
Figure pct00016
식 (23)
Figure pct00017
식 (24) 내지 (27)
상기 식들에 있어서, α(m)은 시간 m에서의 추정된 스칼라 α를 나타내고, c는 소정 상수이고, rMEAS ,m은 시간 m에서 측정된 요 레이트를 나타내며, rEST ,m은 시간 m에서 추정된 요 레이트이고, 은 시간 m에서의 중간 벡터(즉, [αc]')를 나타내며, Hm은 시간 m에서의 중간 행 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬이다.
전개된 논리의 예시의 실시에 있어서, 오프셋(offset)은 조향각 입력이 제로(zero)이도록 제로가 되고 제로인 차량 요(yaw)와 동일한 것으로 가정하자. 이러한 실시에 있어서, c = 0이고 이는 식 (23)으로부터 제거될 수 있다.
시간 m에서 추정된 α인 α(m)으로 나타낸 식 (24) 내지 (27)은 시간 m에서 측정한 요 레이트인 rMEAS ,m을 통해 추정될 수 있다. 상기 방법은 이전 시간(즉, 시간 1, 2, ..., 및 (m-1))에 측정된 요 레이트를 고려한 귀납법인데, 즉 상기 방법은 이전의 정보 rMEAS ,m, rMEAS ,2, ..., 및 rMEAS ,m-1을 고려한다.
그 때까지, 그러한 좀더 오래된 rMEAS의 정보는 지수적 망각인자(λ)로 인해 α의 추정에 걸쳐 덜 영향을 미친다. 상기 지수적 망각인자(λ)의 값은 1보다 작으며, 얼마나 빨리 rMEAS의 정보가 망각되는냐에 따라 조절될 수 있다. 예컨대, 상기 rMEAS가 지역 변경으로 인해 시간 m과 m+1 사이에서 극적으로 변경될 때, λ는 시간 m과 m+1 사이의 rMEAS의 값이 좁은 범위 내에 있을 때보다 빨리 rMEAS를 망각하도록 조절될 수 있다. 따라서, 그러한 추정은 또한 시간에 따라 rMEAS의 값들을 비교하기 위한 프로그래밍을 포함할 수 있다.
바람직하게, 그러한 추정의 전체 안정성을 향상시키기 위해, RLSE 계산은 이하의 기준이 충족될 때에만 가능하다:
Figure pct00019
식 (28) 내지 (31)
상기 식에서, Vx , MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도 Vx의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고; δMIN 및 δMAX는 조향각(δ)에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고; rMIN 및 rMAX는 요 레이트(r)의 미리 결정된 최소치 및 최대치이며; ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이다. 상기 식 (28) 내지 (31)는 타이어가 선형 범위에서 동작하고 차량이 α의 추정을 충분히 자아내는 것을 보장하도록 돕는다.
다시 도 1을 참고하면, RLSE 추정이 상기 식 (28) 내지 (31)의 기준이 충족될 때에만 가능한 최적의 동작을 보장하기 위해, 단계 S102가 다수의 부-단계들을 통해 실시된다. 부-단계 S1021에서, 차량 속도(Vx), 차량 조향각(δ), 측정된 요 레이트(rMEAS), 및 횡가속도(ay)가 상기 식 (28) 내지 (31)을 충족하는지가 체크된다. 만약 상기 식 (28) 내지 (31)이 충족되면, 그 방법은 부-단계 S1022로 진행하며, 만약 충족되지 않으면 그 방법은 단계 S101로 되돌아가 다시 시작한다. 부-단계 S1022)에서, 추정된 요 레이트(rEST)가 식 (2)에 따라 검출된 차량 속도(Vx) 및 차량 조향각(δ)에 의해 산출된다. 부-단계 S1023에서, 룩업치(α)가 RLSE로 산출된다.
높은 μ(아스팔트) 및 낮은 μ(눈) 상에서 모두 동작하는 동일 차량에 대한 α 및 μ의 추정치가 각각 도 2 및 3에 나타나 있다. 높은 μ 표면(도 2) 상에서 시험하는 동안, α는 차량 모델 및 측정된 요 레이트가 완전히 상관되기 때문에 1에 가깝다. 그러한 실제 및 추정된 μ가 매우 밀접하고, α는 μ에 매우 밀접하다. 낮은 μ 표면(도 3)에 있어서, 차량이 코너링하는 동안 차량이 언더스티어를 야기하는 보다 낮은 타이어/도로면 마찰로 인해
Figure pct00020
이다. 추정의 귀납적 특성은 정확한 추정기가 빠르게 μ를 조절할 수 있게 한다. 그러한 귀납적 논리가 배치 타입 분석보다 작은 메모리를 사용하기 때문에, 그리고 그러한 식이 계산상 지나친 해법을 요구하지 않기 때문에, μ는 합리적인 시간 내에 매우 완전한 추정이 이루어진다. 상술한 예에 있어서, μ는 125초 내에 매우 완전한 추정이 이루어진다.
도 4는 차량 안정서 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 또 다른 방법을 기술한다. 그러한 방법은 단계 S201, S202, 및 S203을 포함한다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 단계 S201에서, 다수의 차량 파라미터, 즉 차량 속도(Vx), 요 레이트(r), 차량 조향각(δ), 및 횡가속도(ay)가 바람직하게 적절한 차량 센서들에 의해 실시간으로 검출된다.
다음에, 단계 202에서, 룩업치(β)가 검출된 값에 의해 산출된다. β는 이하의 식 (32)와 같이 차량 조향각에 대한 전방 및 후방 타이어 상의 평균 횡력의 편도함수로서 규정된다.
Figure pct00021
식 (32)
상기 식 (32)에서, Ψ는 이하의 식 (33)과 같은 평균 횡력이다.
Figure pct00022
식 (33)
상기 식 (33)에서, Vx는 차량 속도이고, ay는 차량의 횡가속도이고, m은 차량의 질량이고, r은 차량 요 레이트이고, Ff는 전방 타이어 횡력이며, Fr은 후방 타이어 횡력이다.
만약 차량이 높은 μ 표면 상에서 동작되면, β는 훨씬 커질 것이다. 낮은 μ의 표면일 경우, 차량은 그 타이어에서 횡력만큼 발생되지 않을 것이다. 따라서, 마찰계수가 낮을 수록, 낮은 β가 될 것이다.
상기와 유사하게, β가 RLSE 구성으로 이하의 식과 같이 추정될 수 있다:
Figure pct00023
식 (34) 내지 (37)
상기 식 (34) 내지 (37)에서, β(m)은 시간 m에서의 추정된 스칼라 β를 나타내고, Ψm은 시간 m에서 식(32)에 따라 산출된 평균 횡력을 나타내고, δm은 시간 m에서의 차량 조향각 측정을 나타내고,
Figure pct00024
은 시간 m에서의 중간 벡터를 나타내고, Hm은 시간 m에서의 중간 열 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬이다. 그러한 추정의 전체 안정성을 향상시키기 위해, RLSE 계산은 이하의 기준이 충족될 때에만 가능하다:
Figure pct00025
식 (38) 내지 (41)
상기 식에서, ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, Vx,MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도 Vx의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고; δMIN 및 δMAX는 조향각(δ)에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고; rMIN 및 rMAX는 요 레이트(r)의 미리 결정된 최소치 및 최대치이다. 상기 식 (38) 내지 (41)은 타이어가 원하는 선형 범위에서 동작하고 차량이 β의 추정을 충분히 자아내는 것을 보장하도록 돕는다.
특히, 단계 S202는 도 4에 나타낸 바와 같이 다수의 부-단계를 통해 실시된다. 부-단계 S2021에서, 차량 속도(Vx), 차량 조향각(δ), 측정된 요 레이트(rMEAS), 및 횡가속도(ay)가 상기 식 (38) 내지 (41)을 충족하는지가 체크된다. 만약 상기 식 (38) 내지 (41)이 충족되면, 그 방법은 부-단계 S2023으로 진행하며, 만약 충족되지 않으면 그 방법은 단계 S201로 되돌아가 다시 시작한다. 부-단계 S2022)에서, 평균 횡력(Ψ)이 식 (33)에 따라 검출된 차량 속도(Vx), 요 레이트(r), 및 횡가속도(ay)에 의해 산출된다. 부-단계 S1023에서, 룩업치(β)가 상기한 RLSE로 산출된다.
마지막 단계 S203은 β로부터 μ를 추정하기 위해 룩업 테이블을 사용하는 것에 관한 것이다. 그러한 룩업 테이블은 μ와 β간 관계에 기초하여 사전에 실험에 의해 준비된다.
높은 μ(아스팔트) 표면 및 낮은 μ(눈) 표면 모두에서 동작하는 동일한 차량에 대한 μ 및 β의 추정치가 도 5 및 6에 각각 나타나 있다. 다시 개시된 추정을 이용하면, μ는 높은 μ 시나리오에서 완전한 추정이 이루어지고 그러한 추정치는 실제 값에 매우 가까워진다. 낮은 μ 상태의 경우, μ의 추정치는 그 μ의 실제 값에 빠르게 근접한다. 즉, 귀납적 논리가 배치 타입 분석보다 작은 메모리를 사용하기 때문에, 그리고 그러한 식이 계산상 지나친 해법을 요구하지 않기 때문에, μ는 합리적인 시간 내에 매우 완전한 추정이 이루어진다. 상술한 예에 있어서, 125초 내에, β는 실제 도로면 마찰계수와 완전한 상관관계가 이루어진다.
상기 개시된 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 프로세스가 차량에서 실시될 수 있으며, 컴퓨터 판독가능 장치의 처리 명령들에 포함될 수 있다. 그와 같은 차량은 전용으로 동력 전달 장치, 연료 시스템, 파워 트랜스미션, 엔진, 휠 또는 액슬을 따라 분포된 센서 및 액추에이터를 구비할 수 있으며, 상기 컴퓨터 판독가능 장치가 대시보드 전자 시스템 또는 다른 온보드 컴퓨터 시스템의 일부가 될 수 있다. 통합된 칩 컴퓨팅 시스템 또한 고려될 수 있다. 최소한 그러한 장치는 RAM, ROM, Flash, DIMM 또는 일시적이지 않은 장비들 중 적어도 하나를 구비할 수 있다. 그리고, 그러한 장치는 적어도 하나의 코어에 의해 프로세스와 접속될 수 있다.
소정의 데이터 및 명령들이 차량의 센서, CPU, 및 그 나머지들간 데이터 버스 또는 무선으로 회로를 따라 전송되는 한편, 그러한 추정 프로그래밍 및 지지 데이터가 적어도 하나의 유형의 컴퓨터-판독가능 메모리 장치에 저장된다. 그러한 프로그래밍 및 데이터는 메모리 장치에서 프로세서로 독출될 수 있다. 그러한 데이터 및 알고리즘은 좀더 처리하고 차량을 제어하기 위해 이용될 수 있는 처리 결과들을 생성하기 위해 상기 프로세서에서 사용될 수 있다. 상기 처리 결과들은 특히 프로그램이 망각인자(λ)를 적용하는 단계를 포함할 경우 동일한 또는 다른 유형의 메모리 장치에 저장될 수 있다. 그리고, 그러한 수집된 데이터는 그 메모리에 저장될 수 있고, 또 검출기에서 프로세서로 스트림(stream)될 수 있다.
도 7은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 장치를 기술한다. 상기 장치는 검출기(301), 룩업치 산출기(302), 및 룩업(303)을 포함한다. 상기 검출기는 차량 속도, 조향각, 요 레이트, 및 횡가속도를 실시간으로 검출하는데 사용되는 적어도 하나의 속도 센서, 조향각 센서, 요 레이트 센서, 및 횡가속도 센서를 포함한다.
상기 센서들은 예컨대 가스 페달에 연결된 압력 센서, 타이어 또는 스티어링 휠에 연결된 상대 동작 센서, 차량 프레임 또는 바디 상의 상대 각도 센서, 연료 라인의 연료 소비 센서, 엔진의 RPM 센서 등을 포함한다. 상기 요 및 횡가속도는 관성 측정 유닛(IMU; inertial measurement unit)에 의해 감지될 수 있다. 휠 속도는 액슬(axel) 단부에 설치된 홀 효과 센서(hall effect sensor)에 의해 측정될 수 있다. 조향각은 실제 휠 조향각을 측정하는 스티어링 칼럼(steering column)에 설치된 센서를 이용하여 측정될 수 있다. 상기 속도 센서는 다수의 휠 센서들을 포함하며, 그와 같은 차량의 각각의 휠은 자체 센서를 구비한다. 승용차 또는 픽업 트럭의 경우, 이는 4개 휠에 대해 각각의 휠 센서를 구비한다는 것을 의미한다. 액슬당 2개 이상의 휠 차량, 또는 2개의 액슬 이상의 차량은 다른 구성배열을 필요로 할 것이다.
각각의 센서는 CPU(304)와 같은 온보드 컴퓨터 또는 칩의 일부가 될 수 있는 룩업치 추정기(302)로 신호를 전송할 수 있는 적절한 전기 통신을 구비한다. 상기 CPU(304)는 적어도 수집된 데이터를 처리하는데 필요한 알고리즘을 저장하고 μ를 추정하는데 필요한 데이터를 저장 및 액세스하기 위한 회로, 메모리, 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 CPU(304)는 차량 안정성 제어(305)를 위한 메모리 및 처리 할당부를 포함하거나 그들과 통신할 수 있다. 즉, 상기 메모리는 추정 또는 제어의 각각의 기능으로 할당되거나 독점될 수 있고, 마찬가지로 상기 프로세서는 독점 또는 할당될 수 있다. 그러한 독점은 추가의 하드웨어를 필요로 하는 반면, 할당은 적절한 할당 프로그래밍 및 회로를 필요로 할 것이다. 어떠한 경우이든, 컴퓨터적인 처리를 위해 프로세스에 저장된 데이터 및 알고리즘이 제공될 수 있다.
전용의 버스(BUS) 또는 다른 회로는 메모리에 룩업 테이블(LUT)과 같은 적어도 컴퓨터 데이터 구성을 포함할 수 있는 룩업(303)과 통신할 수 있다. 상기 룩업(303)은 CPU(304)의 할당된 메모리 및 프로세서의 일부일 수 있으며, 또 상기 룩업(303)은 독점 메모리 및 프로세서와 연관될 수 있다.
룩업치 추정기(302)는 상술한 식 (1) 및 (2)에서 규정한 바와 같이 룩업치(α)를 산출한다. 상기 룩업치 추정기는 3개의 유닛, 즉 요 레이트 추정 유닛(3021), 제어 유닛(3022), 및 RLSE 유닛(3023)을 포함한다. 상기 요 레이트 추정 유닛(3021)은 검출기(301)의 속도 센서 및 조향각 센서에 연결되고, 이들 센서에 의해 검출된 차량 속도(Vx) 및 차량 조향각(δ)을 수신하여, 상술한 식 (2)에 따라 추정된 요 레이트(rEST)를 산출한다. 상기 제어 유닛(3022)은 속도 센서, 조향각 센서, 및 요 레이트 센서에 연결되어, 이들 센서에 의해 검출된 차량 속도(Vx), 조향각(δ), 요 레이트(r), 및 횡가속도(ay)를 수신한다. 상기 제어 유닛(3022)은 Vx , MIN, Vx , MAX, δMIN, δMAX, rMIN, rMAX, ay , MIN 및 ay , MAX의 미리 결정된 값을 저장하고, Vx, δ, rMEAS, 및 ay가 상기 식 (28) 내지 (31)을 충족하는지를 체크하기 위해 상기 각각의 값들에 대해 Vx, δ, rMEAS, 및 ay를 비교한다. 만약 식 (28) 내지 (31)이 충족되면, 상기 제어 유닛(3022)은 RLSE 산출을 가능하게 하기 위해 RLSE 유닛(3023)에 인에이블링(enabling) 신호를 발생시킨다. 상기 RLSE 유닛(3023)은 요 레이트 추정 유닛 및 제어 유닛에 연결되고, 상기 요 레이트 추정 유닛(3021)에 의해 산출된 추정된 요 레이트(rEST)를 수신함과 더불어 상기 제어 유닛(3022)로부터의 인에이블링 신호 뿐만 아니라 검출된 요 레이트(rMEAS)를 수신할 수 있다. 상기 제어 유닛(3022)으로부터 인에이블링 신호를 수신함에 따라, 상기 RLSE 유닛(3023)은 상술한 식 (24) 내지 (27)에 따라 RLSE로 룩업치(α)를 산출할 것이다.
상기 룩업(303)은 α로부터 μ를 추정하기 위해 룩업 테이블을 이용한다. 그러한 룩업 테이블은 μ와 α간 관계에 기초하여 미리 실험적으로 준비한다. 상기 룩업 테이블은 프로세서와의 상호작용을 위해 메모리에 저장된다.
일단 μ가 추정되면, 그 μ는 요 제어 파라미터와 같은 차량 조절치를 산출하고 실시하도록 구성된 차량 안정성 제어 시스템(305)에서 사용될 수 있다. 차량(306)은 요(yaw)를 조정하기 위해 차량 안정성 제어 시스템(305)로부터의 명령들을 수신한다. 오버스티어, 언더스티어 또는 ABS(antilock brakes)에 대한 또 다른 조정이 실시될 수 있다.
도 8은 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 실시간 추정을 위한 또 다른 장치를 기술한다. 상기와 유사하게, 상기 장치는 검출기(401), 룩업치 산출기(402), 및 룩업(403)을 포함한다. 상기 검출기는 실시간으로 차량의 속도, 조향각, 요 레이트, 및 횡가속도를 각각 검출하기 위해 사용되는 속도 센서, 조향각 센서, 요 레이트 센서, 및 횡가속도 센서를 포함한다. 상기와 같이, 그러한 속도 센서는 차량 타입에 따라 적절하게 다수의 휠 센서들을 포함할 수 있다.
상기와 같이, 그러한 센서들은 예컨대 가스 페달에 연결된 압력 센서, 타이어 또는 스티어링 휠에 연결된 상대 동작 센서, 차량 프레임 또는 바디에 연결된 상대 각도 센서, 연료 라인의 연료 소비 센서, 엔진의 RPM 센서 등을 포함한다. 추가적인 예로서, 요 및 횡가속도는 관성 측정 센서(IMU)에 의해 감지되며, 휠 속도는 액슬(axel) 단부에 설치된 홀 효과 센서(hall effect sensor)에 의해 측정되며, 조향각은 실제 휠 조향각을 측정하는 스티어링 칼럼(steering column)에 설치된 센서를 이용하여 측정될 수 있다.
각각의 센서는 CPU(404)와 같은 온보드 컴퓨터 또는 칩의 일부가 될 수 있는 룩업치 추정기(402)로 신호를 전송할 수 있는 적절한 전기 통신을 구비한다. 상기 CPU(404)는 적어도 수집된 데이터를 처리하는데 필요한 알고리즘을 저장하고 β를 추정하는데 필요한 데이터를 저장 및 액세스하기 위한 회로, 메모리, 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 CPU(404)는 차량 안정성 제어(405)를 위한 메모리 및 처리 할당부를 포함하거나 그들과 통신할 수 있다. 즉, 상기 메모리는 추정 또는 제어의 각각의 기능으로 할당되거나 독점될 수 있고, 마찬가지로 상기 프로세서는 독점 또는 할당될 수 있다. 그러한 독점은 추가의 하드웨어를 필요로 하는 반면, 할당은 적절한 할당 프로그래밍을 필요로 할 것이다. 어떠한 경우이든, 컴퓨터적인 처리를 위해 프로세스에 저장된 데이터 및 알고리즘이 제공될 수 있다.
전용의 버스(BUS) 또는 다른 회로는 메모리에 룩업 테이블(LUT)과 같은 컴퓨터 데이터 구성을 포함할 수 있는 룩업(403)과 통신할 수 있다. 상기 룩업(403)은 CPU(404)의 할당된 메모리 및 프로세서의 일부일 수 있으며, 또 상기 룩업(403)은 독점 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다.
룩업치 추정기(402)는 상술한 식 (32) 및 (33)에서 규정한 바와 같이 룩업치(β)를 산출한다. 상기 룩업치 추정기는 3개의 유닛, 즉 평균 횡력 추정 유닛(4021), 제어 유닛(4022), 및 RLSE 유닛(4023)을 포함한다. 상기 평균 횡력 추정 유닛(4021)은 검출기의 센서들에 의해 검출된 차량 속도(Vx), 요 레이트(rMEAS), 및 차량의 횡가속도(ay)를 수신하여, 상술한 식 (33)에 따라 평균 횡력(Ψ)을 산출한다. 상기 제어 유닛(4022)은 속도 센서, 조향각 센서, 요 레이트 센서, 및 횡가속도 센서에 연결되어, 이들 센서에 의해 검출된 차량 속도(Vx), 조향각(δ), 요 레이트(rMEAS), 및 횡가속도(ay)를 수신한다. 상기 제어 유닛(4022)은 Vx , MIN, Vx , MAX, δMIN, δMAX, rMIN, rMAX, ay , MIN 및 ay , MAX의 미리 결정된 값을 저장하고, Vx, δ, rMEAS, 및 ay가 상기 식 (38) 내지 (41)을 충족하는지를 체크하기 위해 상기 각각의 값들에 대해 Vx, δ, rMEAS, 및 ay를 비교한다. 만약 식 (38) 내지 (41)이 충족되면, 상기 제어 유닛(4022)은 RLSE 산출을 가능하게 하기 위해 RLSE 유닛(4023)에 인에이블링(enabling) 신호를 발생시킨다. 상기 RLSE 유닛(4023)은 평균 횡력 추정 유닛(4021) 및 제어 유닛(4022)에 연결되고, 상기 평균 횡력 추정 유닛(4021)에 의해 산출된 추정된 평균 횡력(Ψ)을 수신함과 더불어 상기 제어 유닛(4022)로부터의 인에이블링 신호 뿐만 아니라 검출된 조향각(δ)을 수신할 수 있다. 상기 제어 유닛(4022)으로부터 인에이블링 신호를 수신함에 따라, 상기 RLSE 유닛(4023)은 상술한 식 (34) 내지 (37)에 따라 RLSE로 룩업치(β)를 산출할 것이다.
상기 룩업(403)은 β로부터 μ를 추정하기 위해 룩업 테이블을 이용한다. 그러한 룩업 테이블은 μ와 β간 관계에 기초하여 미리 실험적으로 준비한다. 상기 룩업 테이블은 프로세서와의 상호작용을 위해 메모리에 저장된다.
일단 β가 추정되면, 그 β는 요 제어 파라미터와 같은 차량 조절치를 산출하고 실시하도록 구성된 차량 안정성 제어 시스템(405)에서 사용될 수 있다. 차량(406)은 요(yaw)를 조정하기 위해 차량 안정성 제어 시스템(405)로부터의 명령들을 수신한다. 오버스티어, 언더스티어 또는 ABS(antilock brakes)에 대한 또 다른 조정이 실시될 수 있다.
선행의 명세서에 있어서, 다양한 기술들이 수반되는 도면을 참조하여 기술되었다. 그러나, 뒤따르는 청구항들의 광범위한 범위를 벗어나지 않고 다양한 다른 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 것은 자명하다. 본 명세서 및 도면들은 제한하기 위한 것이라기 보다는 오히려 설명을 위한 것이다.
예컨대, 상술한 제1 및 제2방법들에 있어서, 그러한 룩업치는 각각 α(추정된 요 레이트에 대한 측정된 요 레이트의 편도함수) 또는 β(차량 조향각에 대한 전방 및 후방 타이어 상의 평균 횡력의 편도함수)가 되도록 설정되는 한편, 또 다른 룩업치가 예컨대 횡가속도를 위해 사용될 수 있다.
다른 실시예들이 본원에 개시된 교시의 실시 및 본 명세서의 고려사항으로부터 당업자들에게 명백해질 것이다.

Claims (22)

  1. 프로세서에 의해 처리하도록 구성된 메모리 장치에 저장된 프로그래밍을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 프로그래밍은:
    차량으로부터 검출된 차량 파라미터를 수신하는 명령;
    순환 최소자승 추정(recursive least square estimation)을 포함하고, 상기 검출된 차량 파라미터에 기초하여 룩업치(lookup value)를 산출하는 명령;
    상기 산출된 룩업치를 룩업 테이블에 저장된 도로면 마찰계수에 매칭시킴으로써 룩업 테이블로부터 도로면 마찰계수를 검색하는 명령;
    상기 도로면 마찰계수를 이용하여 차량에 대한 조절치를 산출하는 명령; 및
    실행을 위해 차량 제어 시스템에 대한 조절치를 출력하는 명령을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 파라미터는 차량 속도(Vx), 차량 조향각(δ), 및 요 레이트(r; yaw rate)를 포함하고,
    상기 룩업치는 추정된 요 레이트(rEST)에 대한 측정된 요 레이트의 편도함수(partial derivative)이고, 상기 추정된 요 레이트(rEST)는 이하의 식에 의해 산출되며,
    이하의 식에서 L은 휠베이스 길이이고, kus는 차량 언더스티어 그레디언트(understeer gradient)이며, g는 중력 상수인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00026
  3. 청구항 2에 있어서,
    순환 최소자승 추정은 이하의 가능한 기준이 충족될 때만 가능하며,
    이하의 식에서, Vx , MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, δMIN 및 δMAX는 조향각에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, rMIN 및 rMAX는 요 레이트의 미리 결정된 최소치 및 최대치이며, ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00027
  4. 청구항 3에 있어서,
    프로그래밍은 가능한 기준이 충족되거나, 아니면 차량으로부터 검출된 차량 파라미터를 반복 수신하면, 추정된 요 레이트(rEST)를 산출하기 위한 명령을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  5. 청구항 2에 있어서,
    룩업치를 산출하는 것은 지수적 망각인자를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  6. 청구항 5에 있어서,
    룩업치를 산출하는 것은 이하의 식에 의해 수행되며,
    이하의 식에서, α(m)은 시간 m에서의 추정(α)을 나타내고, λ는 지수적 망각인자이고, rMEAS ,m은 시간 m에서 측정된 요 레이트를 나타내고, rEST ,m은 시간 m에서의 요 레이트를 나타내고,
    Figure pct00028
    는 시간 m에서의 중간 벡터를 나타내고, Hm은 시간 m에서의 중간 열 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00029
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 차량 파라미터는 차량 속도(Vx), 조향각(δ), 요 레이트(r), 및 횡가속도(ay)를 포함하고,
    상기 룩업치는 차량 조향각에 따라 전방 및 후방 타이어에 대한 평균 횡력(Ψ)의 편도함수를 산출하기 위한 명령을 이용하여 산출되고,
    상기 평균 횡력(Ψ)은 이하의 식에 의해 산출되며,
    이하의 식에서, m은 차량의 질량이고, Ff는 전방 타이어 횡력이며, Fr은 후방 타이어 횡력인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00030
  8. 청구항 7에 있어서,
    순환 최소자승 추정은 이하의 가능한 기준이 충족될 때에만 가능하며,
    이하의 식에서, Vx , MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, δMIN 및 δMAX는 조향각에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, rMIN 및 rMAX는 요 레이트의 미리 결정된 최소치 및 최대치이며, ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00031
  9. 청구항 8에 있어서,
    룩업치를 산출하기 위한 프로그래밍은 가능한 기준이 충족되거나, 아니면 차량으로부터 검출된 차량 파라미터를 반복 수신하면, 평균 횡력을 산출하기 위한 명령을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  10. 청구항 7에 있어서,
    룩업치를 산출하는 것은 지수적 망각인자를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  11. 청구항 10에 있어서,
    지수적 망각인자에 의한 순환 최소자승 추정은 이하의 식에 의해 수행되며,
    이하의 식에서, β(m)은 시간 m에서의 추정(β)을 나타내고, λ는 지수적 망각인자이고, Ψm은 시간 m에서 산출된 평균 횡력을 나타내고, δm은 시간 m에서 차량 조향각 측정을 나타내고,
    Figure pct00032
    은 시간 m에서의 중간 벡터를 나타내고, Hm은 시간 m에서의 중간 열 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
    Figure pct00033
  12. 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수의 추정 장치로서,
    액추에이터를 포함하는 차량 안정성 제어 시스템;
    차량 파라미터를 검출하기 위한 센서;
    도로면 마찰계수를 추정하기 위한 프로세서-실행가능 명령들을 포함하는 프로그래밍을 저장하는 적어도 하나의 메모리 장치; 및
    상기 센서 및 적어도 하나의 메모리 장치와 통신하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서-실행가능 명령은:
    차량 파라미터 및 순환 최소자승 추정에 기초하여 룩업치를 산출하는 명령;
    상기 산출된 룩업치를 도로면 마찰계수에 매칭시킴으로써 저장된 룩업 테이블로부터 도로면 마찰계수를 검색하는 명령;
    상기 도로면 마찰계수를 이용하여 차량에 대한 조절치를 산출하는 명령; 및
    실행을 위해 차량 제어 시스템에 대한 조절치를 출력하는 명령이고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 명령들을 수신 및 실행하고, 상기 검출된 차량 파라미터를 수신하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    적어도 하나의 메모리 및 적어도 하나의 프로세서는 회로를 더 포함하는 보드 컴퓨터 또는 칩의 일부인 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 센서는 차량 속도(Vx)를 검출하기 위한 적어도 하나의 속도 센서, 차량 조향각(δ)을 검출하기 위한 조향각 센서, 요 레이트(r)를 검출하기 위한 요 레이트 센서, 및 횡가속도(ay)를 검출하기 위한 횡가속도 센서를 포함하며,
    상기 룩업치는 추정된 요 레이트(rEST)에 따라 측정된 요 레이트의 편도함수를 산출하기 위한 명령들을 이용하여 산출하고,
    상기 추정된 요 레이트(rEST)는 이하의 식에 의해 산출되며,
    이하의 식에서, L은 휠베이스 길이이고, kus는 차량 언더스티어 그레디언트(understeer gradient)이며, g는 중력 상수인 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
    Figure pct00034
  15. 청구항 14에 있어서,
    요 레이트 추정 유닛, 제어 유닛, 및 RLSE 유닛을 더 포함하며,
    상기 요 레이트 추정 유닛은 속도 센서 및 조향각 센서에 연결되고, 상기 센서들에 의해 검출된 차량 속도 및 조향각을 수신하며, 이하의 식에 의해 추정된 요 레이트를 산출하고,
    Figure pct00035

    상기 제어 유닛은 상기 속도 센서, 조향각 센서, 및 요 레이트 센서에 연결되고, 상기 차량 속도(Vx), 조향각(δ), 및 요 레이트(rMEAS)를 수신하며, 이하의 가능한 기준이 충족되는지를 체크하고,
    Figure pct00036

    상기의 식에서, Vx , MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, δMIN 및 δMAX는 조향각에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, rMIN 및 rMAX는 요 레이트의 미리 결정된 최소치 및 최대치이며, ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고,
    상기 기준이 충족될 때, 순환 최소자승 추정이 가능하도록 상기 RLSE 유닛에 인에이블링 신호를 발생시키며,
    상기 RLSE 유닛은 상기 요 레이트 추정 유닛 및 제어 유닛에 연결되고, 상기 요 레이트 추정 유닛에 의해 산출된 추정된 요 레이트를 수신하고, 상기 제어 유닛으로부터 인에이블링 신호 뿐만 아니라 측정된 요 레이트를 수신하며, 상기 제어 유닛으로부터 인에이블링 신호를 수신함에 따라 상기 RLSE 유닛이 순환 최소자승 추정에 의해 룩업치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 RLSE 유닛은 지수적 망각인자를 이용하여 룩업치를 더 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  17. 청구항 16에 있어서,
    순환 최소자승 추정은 이하의 식에 따라 지수적 망각인자에 의해 수행되며,
    이하의 식에서, α(m)은 시간 m에서의 추정(α)을 나타내고, λ는 지수적 망각인자이고, rMEAS ,m은 시간 m에서 측정된 요 레이트를 나타내고, rEST ,m은 시간 m에서의 요 레이트를 나타내고,
    Figure pct00037
    는 시간 m에서의 중간 벡터를 나타내고, Hm은 시간 m에서의 중간 열 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬인 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
    Figure pct00038
  18. 청구항 12에 있어서,
    상기 센서는 적어도 차량 속도(Vx)를 검출하기 위한 속도 센서, 차량 조향각(δ)을 검출하기 위한 조향각 센서, 요 레이트(r)를 검출하기 위한 요 레이트 센서, 및 횡가속도(ay)를 검출하기 위한 횡가속도 센서를 포함하고,
    상기 룩업치는 차량 조향각에 따라 전방 및 후방 타이어에 대한 평균 횡력(Ψ)의 편도함수를 산출하기 위한 명령을 이용하여 산출되고,
    상기 평균 횡력(Ψ)은 이하의 식에 의해 산출되며,
    이하의 식에서, m은 차량의 질량이고, Ff는 전방 타이어 횡력이며, Fr은 후방 타이어 횡력인 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
    Figure pct00039
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 장치는 평균 횡력 추정 유닛, 제어 유닛, 및 RLSE 유닛을 더 포함하며,
    상기 평균 횡력 추정 유닛은 속도 센서, 요 레이트 센서, 및 횡가속도 센서에 연결되고, 차량 속도, 요 레이트, 및 횡가속도를 수신하며, 이하의 식에 의해 평균 횡력을 산출하고,
    Figure pct00040

    상기 제어 유닛은 상기 속도 센서, 조향각 센서, 요 레이트 센서, 및 횡가속도 센서에 연결되고, 상기 차량 속도(Vx), 조향각(δ), 요 레이트(rMEAS), 및 횡가속도(ay)를 수신하며, 이하의 가능한 기준이 충족되는지를 체크하고,
    Figure pct00041

    상기의 식에서, Vx , MIN 및 Vx , MAX는 차량 속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, δMIN 및 δMAX는 조향각에 대한 미리 결정된 최소치 및 최대치이고, rMIN 및 rMAX는 요 레이트의 미리 결정된 최소치 및 최대치이며, ay , MIN 및 ay , MAX는 횡가속도의 미리 결정된 최소치 및 최대치이고,
    상기 기준이 충족될 때, 순환 최소자승 추정이 가능하도록 상기 RLSE 유닛에 인에이블링 신호를 발생시키며,
    상기 RLSE 유닛은 상기 평균 횡력 추정 유닛 및 제어 유닛에 연결되고, 상기 평균 횡력 추정 유닛에 의해 산출된 평균 횡력을 수신하고, 상기 제어 유닛으로부터 인에이블링 신호 뿐만 아니라 조향각(δ) 수신하며, 상기 제어 유닛으로부터 인에이블링 신호를 수신함에 따라 상기 RLSE 유닛이 순환 최소자승 추정에 의해 룩업치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 RLSE 유닛은 순환 최소자승 추정 및 지수적 망각인자를 이용하여 상기 검출된 차량 파라미터에 기초하여 룩업치를 산출하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
  21. 청구항 20에 있어서,
    상기 순환 최소자승 추정 및 지수적 망각인자는 이하의 식에 의하며,
    이하의 식에서, β(m)은 시간 m에서의 추정(β)을 나타내고, λ는 지수적 망각인자이고, Ψm은 시간 m에서 산출된 평균 횡력을 나타내고, δm은 시간 m에서 차량 조향각 측정을 나타내고,
    Figure pct00042
    은 시간 m에서의 중간 벡터를 나타내고, Hm은 시간 m에서의 중간 열 벡터이고, Km은 시간 m에서의 추정기 이득 행렬이며, Pm은 시간 m에서의 추정 에러 공분산 행렬인 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
    Figure pct00043
  22. 청구항 12에 있어서,
    센서는 차량 속도(Vx)를 검출하기 위한 적어도 하나의 휠 속도 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 안정성 제어를 위한 도로면 마찰계수 추정 장치.
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