KR20150051551A - 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 물체를 탐지하는 레이더 모듈, 상기 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 영상정보를 획득하는 비전 모듈, 상기 자동차에 장착되고 풍향/풍속을 감지하는 풍향/풍속 감지 모듈, 상기 영상정보 중 상기 탐지된 물체와 대응하는 영상을 추출하여 상기 추출된 물체의 영상 및 상기 풍향/풍속을 고려하여 상기 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하고, 상기 충돌 예측시간을 바탕으로 상기 자동차의 운전자가 상기 충돌을 인식하도록 하는 경고메시지의 출력을 제어하거나 자동으로 상기 자동차의 제동을 제어하는 컨트롤러;를 포함하는 풍속 측정 기반의 제동장치에 관한 것이다.

Description

풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법 {Driver assistance systems and controlling method for the same}
본 발명은 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 풍향/풍속을 고려하여 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하고 상기 예측시간을 바탕으로 경고메시지를 출력하거나 자동차를 비상 제동하는 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법에 관한 것이다.
운전보조시스템은 첨단 감지 센서가 위험 사항을 감지하여 시각적, 청각적, 촉각적 요소를 통해 사고의 위험이 있음을 경고은 물론, 전방 충돌 회피를 위한 속도 감속 또는 제동을 적극적으로 수행하는 차량의 안전장치이다. 또한, 운전보조시시템은 차선 이탈 경고, 사각지대 감시, 향상된 후방감시 등을 수행할 수 있다.
운전보조시스템은 그 기능에 따라 다양한 종류로 구분된다. 전방충돌 경고 시스템(Forward Collision Warning System, FCW)은 주행 차선의 전방에서 동일한 방향으로 주행 중인 자동차를 감지하여 전방 자동차와의 충돌 회피를 목적으로 운전자에게 시각적, 청각적, 촉각적 경고를 주기 위한 시스템이다.
자동 비상 제동 시스템(Advanced Emergency Braking System, AEBS)은 주행 차선의 전방에 위치한 자동차와의 충돌 가능성을 감지하여 운전자에게 경고를 주고 운전자의 반응이 없거나 충돌이 불가피하다고 판단되는 경우, 충돌을 완화 및 회피시킬 목적으로 자동차를 자동적으로 감속시키기 위한 시스템이다.
적응 순항제어 시스템(Adaptive Cruise Control, ACC)은 운전자의 설정조건에 의해 주행차선의 전방에서 동일한 방향으로 주행 중인 자동차를 자동으로 감지하여 그 자동차의 속도에 따라 자동적으로 가속 또는 감속하며 안전거리를 유지하고 목표 속도로 자동 주행하기 위한 시스템이다.
이 밖에 운전보조시스템은 차선이탈 경고 시스템(Lane Departure Warning System, LDWS), 차선유지 보조 시스템(Lane Keeping Assist System, LKAS), 사각지대 감시장치(Blind Spot Detection, BSD), 및 후방충돌 경고 시스템(Rear-end Collision Warning System, RCW) 등이 있다.
자동 비상 제동 시스템(Advanced Emergency Braking System, AEBS)의 동작은 바람이 많이 부는 환경에서 풍향/풍속에 의해 작용하는 외력을 고려하지 않아, 충돌 예측시간이 정확하게 측정되지 않는 문제점이 있다.
상기 문제점을 해결하기 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 풍향/풍속을 감지하는 풍향/풍속 감지 모듈을 포함하여 풍향/풍속에 의한 외력을 고려한 풍속 측정 기반의 제동장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 풍속 측정 기반의 제동장치는, 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 물체를 탐지하는 레이더 모듈, 상기 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 영상정보를 획득하는 비전 모듈, 상기 자동차에 장착되고 풍향/풍속을 감지하는 풍향/풍속 감지 모듈, 상기 영상정보 중 상기 탐지된 물체와 대응하는 영상을 추출하여 상기 추출된 물체의 영상 및 상기 풍향/풍속을 고려하여 상기 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하고, 상기 충돌 예측시간을 바탕으로 상기 자동차의 운전자가 상기 충돌을 인식하도록 하는 경고메시지의 출력을 제어하거나 자동으로 상기 자동차의 제동을 제어하는 컨트롤러;를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째,　풍향/풍속에 의한 외력을 고려함으로써 충돌예측시간을 정확하게 계산할 수 있는 장점이 있다.
둘째,　충돌예측시간을 정확하게 계산함으로써, 자동 비상 제동 시스템(Advanced Emergency Braking System, AEBS)의 동작이 정밀하게 이루어질 수 있는 장점도 있다.
셋째,　자동 비상 제동 시스템의 동작이 정밀하게 이루어짐으로써 자동차의 운전자의 안전이 확보되는 장점도 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 운전보조시스템에 대한 블럭도이다.
도 2는 운전보조시스템의 비전 모듈 및 레이더 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 의한 풍속 측정 기반의 제동장치의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 보정 계수를 설명하는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 의한 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 풍속 측정 기반의 제동장치 및 그 제어방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "~부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
도 1은 운전보조시스템에 대한 블럭도이고, 도 2는 운전보조시스템의 비전 모듈 및 레이더 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
운전보조시스템은, 가속 입력 모듈(10), 제동 입력 모듈(20), 비전 모듈(30), 레이더 모듈(40), 속도 감지 모듈(50), 자세 감지 모듈(60), 위치 감지 모듈(70), 컨트롤러(100), 메모리(150), 경고 모듈(110), 동력/제동 모듈(120)을 포함할 수 있다.
가속 입력 모듈(10)은 차량의 속도를 증가시키기 위한 사용자의 조작 장치이다. 가속 입력 모듈(10)은 동력/제동 모듈(120)의 동력을 증가시켜 차량의 속도를 증가시킨다. 일반적으로 가속 입력 모듈(10)은 차량 엔진의 회전을 증가시켜 차량의 속도를 증가시킨다. 가속 입력 모듈(10)은 일반적으로 가속 페달로서 차량의 운전석 하부에 페달 형태로 구비된다.
가속 입력 모듈(10)은 사용자의 조작에 따라 가속 정도가 입력될 수 있다. 가속 입력 모듈(10)이 가속 페달인 경우 답력에 따라 가속 정도가 입력될 수 있다.
사용자가 가속 입력 모듈(10)을 작동하면, 가속 입력 모듈(10)은 가속 정도가 포함된 가속 신호를 컨트롤러(100)에 출력한다. 컨트롤러(100)는 입력된 가속 신호에 따라 동력/제동 모듈(120)을 제어하여 차량을 가속시킨다. 실시예에 따라 가속 입력 모듈(10)은 동력/제동 모듈(120)을 직접 제어하여 차량을 가속시킬 수 있다.
제동 입력 모듈(20)은 차량의 속도를 감소시키거나 차량을 정지시키기 위한 사용자의 조작 장치이다. 제동 입력 모듈(20)은 동력/제동 모듈(120)의 동력을 감소시키거나 제동력을 발생시켜 차량을 감속하거나 정지시킨다. 일반적으로제동 입력 모듈(20)은 차량의 바퀴의 디스크에 마찰력을 인가하는 브레이크를 동작하여 차량의 속도를 감소 시킨다. 실시예에 따라 제동 입력 모듈(20)은 차량 엔진의 회전을 직접 감소시키거나 리타더(retarder)와 같은 감속장치를 작동시킬 수 있다. 제동 입력 모듈(20)은 일반적으로 브레이크 페달로서 차량의 운전석 하부에 페달 형태로 구비된다.
제동 입력 모듈(20)은 사용자의 조작에 따라 감속 정도가 입력될 수 있다. 제동 입력 모듈(20)이 브레이크 페달인 경우 답력에 따라 감속 정도가 입력될 수 있다.
사용자가 제동 입력 모듈(20)을 작동하면, 제동 입력 모듈(20)은 감속 정도가 포함된 제동 신호를 컨트롤러(100)에 출력한다. 컨트롤러(100)는 입력된 제동 신호에 따라 동력/제동 모듈(120)을 제어하여 차량을 감속시키거나 정지시킨다. 실시예에 다라 제동 입력 모듈(20)은 동력/제동 모듈(120)을 직접 제어하여 차량을 감속시키거나 정지시킬 수 있다.
속도 감지 모듈(50)은 차량의 현재 속도를 감지한다. 속도 감지 모듈(50)은 차량의 바퀴의 회전속도를 감지하거나 차량의 엔진과 연결된 변속기의 출력축의 회전속도를 감지하여 차량의 현재 속도를 산출한다. 속도 감지 모듈(50)은 회전속도를 감지하는 속도 센서와 차량의 현재 속도값을 산출하는 프로세서 등을 포함할 수 있다.
속도 감지 모듈(50)은 감지된 차량의 속도값을 컨트롤러(100)에 출력한다.
자세 감지 모듈(60)은 차량의 자세 변동을 감지한다. 자세 감지 모듈(60)은 피치(pitch)축, 요(yaw)축, 롤(roll)축 중 적어도 하나의 변동을 감지하며 본 실시예에서는 요축의 변동(yaw rate)을 감지한다. 즉, 본 실시예에서 자세 감지 모듈(60)은 차량의 요축 변화(yaw rate)를 감지하여 차량의 회전 정도를 감지한다. 자세 감지 모듈(60)은 자세 변동을 감지하는 자이로 센서 또는 가속도 센서와, 변동값을 산출하는 프로세서 등을 포함할 수 있다.
자세 감지 모듈(60)은 감지된 차량의 자세 변동값을 컨트롤러(100)에 출력한다.
위치 감지 모듈(70)은 차량의 위치를 감지한다. 위치 감지 모듈(70)은 일반적으로 위성 항법 장치(Global positioning system, GPS)의 수신기로서, 위성으로부터 거리와 정보를 입력 받아 차량의 위치를 산출한다. 실시예에 따라 위치 감지 모듈(70)은 차량의 속도를 산출하여 상술한 속도 감지 모듈(50)을 대체할 수 있다.
비전 모듈(30)은 차량 외부의 영상을 촬영하여 차량 외부의 객체(Object)를 인식하고 객체의 종류를 분간하는 장치이다. 비전 모듈(30)은 일반적으로 차량의 전단에 배치되어 차량 전방의 영상을 촬영한다.
도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 비전 모듈(30)은 도로(R)를 구분할 수 있으며, 도로(R) 상의 다양한 객체(O)를 촬영하여 인식하고 이를 분간할 수 있다. 비전 모듈(30)은 객체(O)의 형상을 인식하여 객체(O)가 차량인지 사람인지 단순한 물체인지 분간할 수 있으며, 차량인 경우 승용차인지 트럭인지 이륜차인지 분간할 수 있다.
비전 모듈(30)은 도로(R) 상의 차선(L)을 인식할 수 있으며, 차선(L)이 일반적인 차선인지 중앙선인지 연석선인지 분리차선인지 분간할 수 있다. 또한, 비전 모듈(30)은 도로 상의 연석 이나 도보 등을 인식하여 분간할 수 있다.
비전 모듈(30)은 인식된 차선(L)을 통하여 차선(L)과 차선(L) 사이인 차로(N)를 인식할 수 있다. 비전 모듈(30)은 비전 모듈(30)이 설치된 주체 차량(H)이 주행중인 차로(N)를 인식할 수 있다. 또한, 비전 모듈(30)은 인식된 객체(O)가 어느 차로(N) 상에 배치되었는지 또는 인식된 객체(O)가 차선(L) 상에 걸쳐있는지 인식할 수 있다.
상술한 객체(O)의 인식과 분간은 비전 모듈(30) 자체에서 수행되거나 비전 모듈(30)에서 촬영된 영상을 통하여 컨트롤러(100)에서 수행될 수 있다.
비전 모듈(30)은 일정한 시계(Field of View)를 가지고 있다. 도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 비전 모듈(30)은 시계(F) 내에 객체(O) 들을 촬영한다. 실시예에 따라 비전 모듈(30)은 촬영 방향을 상하 및/또는 좌우로 변경할 수 있다. 즉, 비전 모듈(30)은 시계(F)의 중심을 상하 및/또는 좌우로 변경할 수 있다.
비전 모듈(30)은, 영상을 촬영하는 카메라와, 촬영된 영상을 처리하는 프로세서와, 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 비전 모듈(30)은 카메라의 촬영 방향를 변경할 수 있는 구동장치를 포함할 수 있다.
비전 모듈(30)은 촬영된 영상 데이터를 컨트롤러(100)에 출력하거나, 인식되어 분간된 객체(O)의 정보를 컨트롤러(100)에 출력할 수 있다.
레이더 모듈(40)은 특정 객체(O)에 전자기파를 발사한 후 객체(O)에서 반사되는 전자기파를 수신하여 객체(O)와의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지하는 장치이다. 레이더 모듈(40)은 일반적으로 차량의 전단에 배치되어 차량 전방의 특정 객체(O)와의 거리 등을 산출한다. 실시예에 따라, 레이더 모듈(40)은 객체(O)에 레이저를 발사하는 라이더(Lidar)일 수 있다.
레이더 모듈(40)은 도 2의 (b)에 도시된 바와 같은 다양한 객체(O) 중 특정된 객체인 목표 차량(T)까지의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지한다. 목표 차량(T)은 레이더 모듈(40) 및 비전 모듈(30)이 감지한 데이터로부터 컨트롤러(100)가 추적할 객체(O)로 선정한 것으로서, 일반적으로 레이더 모듈(40) 및 비전 모듈(30)이 설치된 주체 차량(H)이 운행중인 차로(N) 상에 주체 차량(H)의 전방에서 가장 가까운 거리에 있는 차량으로 인식된 객체(O)이다.
레이더 모듈(40)은, 전자기파를 발사하는 레이더와, 레이더가 수신된 전자기파에 대한 정보를 처리하는 프로세서와, 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.
레이더 모듈(40)은 객체(O)와의 거리, 위치, 방향, 속도 등의 정보를 컨트롤러(100)에 출력한다.
경고 모듈(110)은 차량을 운전하는 운전자에게 경고를 하는 장치로서, 실시예에 따라 시각적, 청각적, 촉각적으로 다양하게 경고를 할 수 있다. 경고 모듈(110)은 운전석의 계기판, 헤드업 디스플레이, 내비게이션, 통합 정보 디스플레이 장치 등에 경고를 표시할 수 있다. 경고 모듈(110)은 차량의 스피커를 통하여 경고를 할 수 있다. 경고 모듈(110)은 차량의 핸들을 진동시키거나 안전벨트를 조여 운전자에게 경고할 수 있다.
경고 모듈(110)은 컨트롤러(100)의 제어에 따라 동작하여 운전자에게 경고를 할 수 있다.
동력/제동 모듈(120)은 차량을 가속시키거나 감속시키거나 정지시키는 장치이다. 동력/제동 모듈(120)은 회전력을 발생시켜 차량의 바퀴를 회전시키는 엔진 및/또는 모터와, 엔진 및/또는 모터의 회전비를 변경하는 변속기를 포함할 수 있다. 동력/제동 모듈(120)은 제동력을 발생하거나 엔진 및/또는 모터의 회전을 감소시키는 브레이크 및/또는 리타더를 포함할 수 있다.
동력/제동 모듈(120)은 컨트롤러(100)의 제어에 따라 동작하거나, 가속 입력 모듈(10) 또는 제동 입력 모듈(20)에 의하여 동작될 수 있다.
컨트롤러(100)는 가속 입력 모듈(10), 제동 입력 모듈(20), 비전 모듈(30), 레이더 모듈(40), 속도 감지 모듈(50), 자세 감지 모듈(60) 및 위치 감지 모듈(70)로부터 데이터를 전달받아 이를 처리하며 처리된 결과에 따라 경고 모듈(110) 및 동력/제동 모듈(120)을 제어한다. 컨트롤러(100)는 각 모듈과의 데이터 통신을 위한 CAN(Controller Area Network)을 포함할 수 있다. 한편, 본 발명의 범위는 CAN(Controller Area Network)을 이용한 통신에 한정되지 않으며, 자동차 네트워크에 이용되는 통신 방식은 본 발명의 범위에 포함된다.
메모리(150)는 프로그램, 명령 및 데이터를 저장한다. 컨트롤러(100)는 메모리(150)에 데이터를 저장하거나 메모리(150)에 저장된 프로그램, 명령 또는 데이터를 호출한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 의한 풍속 측정 기반의 제동장치의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 풍속 측정 기반의 제동장치는 레이더 모듈(40), 풍향/풍속 감지 모듈(210), 비전 모듈(30), 속도 감지 모듈(50), 컨트롤러(100), 경고 모듈(110), 동력/제동모듈(120)을 포함할 수 있다.
레이더 모듈(40)은 자동차에 장착된다. 레이더 모듈(40)은 자동차 전방의 물체를 탐지한다.
레이더 모듈(40)은 선행자동차에 전자기파를 발사한 후 자동차 전방의 물체에서 반사되는 전자기파를 수신하여 객체와의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지한다. 레이더 모듈(40)은 탐지된 선행자동차에 대한 정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
풍향/풍속 감지 모듈(210)은 자동차에 장착된다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 주행하는 자동차의 주변의 풍향/풍속을 감지한다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 초음파 풍향/풍속계일 수 있다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 자동차의 외부 특히 자동차의 전방 또는 후방에 장착되어 자동차의 앞에서 뒤로 부는 바람의 풍향/풍속 또는 자동차의 뒤에서 앞으로 부는 바람의 풍향/풍속을 감지할 수 있다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 감지된 풍향/풍속에 대한 정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
비전 모듈(30)은 자동차에 장착된다. 비전 모듈(30)은 자동차의 전단에 배치되어 자동차의 전방의 영상을 촬영한다. 즉, 자동차 전방의 영상정보를 획득한다.
비전 모듈(30)은 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 비전 모듈(30)이 하나의 카메라를 포함하는 경우, 카메라에 의해 획득된 영상 정보에 포함된 객체와의 거리는 원근법(perspective)에 의해 측정할 수 있다. 여기서, 원근법은 객체와의 거리가 멀수록 객체가 작게 보이고, 객체와의 거리가 가까울수록 객체가 크게 보이는 성질과 비례관계를 이용하여 거리를 추정하는 방법이다.
한편, 또 다른 실시예에 따라, 비전 모듈(30)은 복수의 카메라를 포함할 수도 있다. 비전 모듈(30)이 복수의 카메라를 포함하는 경우에는 복수의 카메라에서 획득한 영상에 포함된 객체의 양안차(disparity)를 추출함으로써, 카메라에서 객체의 실제 위치까지의 거리를 계산하는 것이다. 여기서, 양안차(disparity)는 한쪽 영상 내의 특정 위치에 있는 패턴과 다른 쪽 영상에서의 패턴을 비교하여 검출하는 두 위치의 차이를 의미한다.
비전 모듈(30)에 포함된 프로세서는 카메라가 획득한 영상을 기초로 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리 등을 측정한다.
비전모듈(30)은 획득한 자동차 전방의 영상정보 또는 프로세서가 계산한 측정정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)에서 획득한 영상정보 또는 측정정보를 수신한다(S320).
속도 감지 모듈(50)은 자동차의 주행 속도를 감지한다. 속도 감지 모듈(50)은 자동차의 바퀴의 회전속도를 감지하거나 자동차의 엔진과 연결되 변속기의 출력측의 회전속도를 감지하여 자동차의 현재 주행 속도를 산출한다. 속도 감지 모듈(50)은 감지된 자동차의 주행 속도를 컨트롤러(100)로 전송한다.
경고 모듈(110)은 자동차 전방의 물체와 충돌 가능성을 감지하여 운전자에게 경고메시지를 출력한다. 경고메시지는 시각적, 청각적, 촉각적 메시지일 수 있다. 경고 모듈(110)은 컨트롤러(100)에서 계산된 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 바탕으로 컨트롤러(100)의 제어를 받아 경고메시지를 출력한다.
동력/제동 모듈(120)은 자동차 전방의 물체와 충돌 가능성을 감지하여 충돌이 불가피하다고 판단되는 경우, 자동으로 자동차를 감속시키거나 정지시킨다. 동력/제동 모듈(120)은 컨트롤러(100)에서 계산된 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 바탕으로 컨트롤러(100)의 제어를 받아 자동차를 감속시키거나 정지시킨다.
컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 탐지된 자동차의 전방의 물체에 대한 정보를 수신한다. 컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈(210)에서 탐지된 풍향/풍속에 대한 정보를 수신한다. 컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈(210)로부터 수신한 풍향/풍속을 고려하여 레이더 모듈(40)로부터 수신한 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간(TTC : Time To Collision)을 계산한다.
일반적으로 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간은, 레이더 모듈(40)에서 감지된 전방의 물체와의 상대거리 및 전방의 물체와의 상대속도를 바탕으로 구한다. 즉,
Figure pat00001
의 식으로부터 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산할 수 있다. 이 때, 강력한 바람에 의해 자동차에 외력이 가해지는 경우, 풍속도 고려되어야 정확한 충돌 예측시간을 계산할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 의한 보정 계수를 설명하는 그래프이다.
도 4를 참조하면, 충돌 예측시간을 보정하기 위한 보정계수는 풍속이 0인 경우를 1로 하고, 풍속이 양의 값을 갖는 경우 풍속에 비례하여 보정계수 값을 가질 수 있다. 이 때, 풍속이 양이 되는 값은 예를 들면, 자동차의 뒤에서 앞으로 바람이 부는 경우 일 수 있다.
한편, 풍속이 음의 값을 갖는 경우 보정계수 값은 0부터 1사이의 값을 갖고 풍속에 비례하여 보정계수 값을 갖는다. 이 때, 풍속이 음이 되는 값은 예를 들면, 자동차의 앞에서 뒤로 바람이 부는 경우 일 수 있다.
도 4에 도시된 그래프는 실험값에 의해 구해질 수 있으며, 특정한 기울기에 한정되는 것은 아니다.
다시 도 3을 참조하면, 보정된 충돌 예측시간은 보정전의 충돌 예측시간에 보정 계수를 곱하여 구할 수 있다. 즉,
Figure pat00002
Figure pat00003
와 같이 구할 수 있다.
컨트롤러(100)는 풍향/풍속을 고려하여 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산한다. 컨트롤러(100)는 속도 감지 모듈(50)로부터 자동차의 주행 속도에 대한 정보를 수신한다. 컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈로부터 수신한 풍속에 자동차의 주행 속도를 차감하여 실제 바람에 의한 풍속을 계산할 수 있다. 컨트롤러(100)는 실제 바람에 의한 풍속에만 근거하여 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산할 수 있다. 즉, 도 4를 참조하여 설명한 보정계수는, 풍향/풍속 감지 모듈(50)이 감지한 풍속에서 자동차의 주행 속도를 차감하여 구할 수 있다.
한편, 컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)로부터 자동차 전방의 영상정보 또는 측정 정보를 수신한다. 실시예에 따르면, 컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)이 획득한 영상정보 중에서 레이더 모듈(40)이 탐지한 자동차 전방의 물체와 대응되는 영상을 추출하고 추출된 물체의 영상을 바탕으로 충돌 예측시간을 계산할 수 있다. 즉, 상기 추출된 물체와의 상대거리의 측정은 하나 이상의 카메라를 포함하는 비전 모듈(30)에서 수행할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 비전 모듈(30)에 포함된 프로세서는 카메라가 획득한 영상을 기초로 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리 등을 측정하고, 비전모듈(30)은 획득한 자동차 전방의 영상정보 또는 프로세서가 계산한 측정정보를 컨트롤러(100)로 전송할 수도 있다.
이경우, 컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)로부터 수신한 측정 정보(예를 들면, 카메라가 획득한 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리)와 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보(예를 들면, 자동차 전방의 객체와의 거리, 위치, 방향, 속도)를 바탕으로 자동차 전방의 객체와의 충돌 예측시간을 계산한다.
즉, 비전 모듈(30)부터 수신한 측정 정보와 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보를 혼합하여 자동차 전방의 물체에 대한 정보의 신뢰성을 높일 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 수신한 정보들을 기준으로하고, 비전 모듈(30)에서 수신한 측정 정보와 비교한다. 즉, 레이더 모듈(40)에서 탐지한 객체와 비전 모듈(30)에서 획득한 영상에 포함된 객체가 동일 물체인지 판단한다. 만약, 동일 물체로 판단되는 경우, 컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 수신한 정보를 기반으로 자동차 전방의 객체와의 충돌 예측시간을 계산한다. 충돌 예측시간은 상기 수학식 1 내지 수학식 3을 기초로 계산될 수 있다. 이때, 자동차 전방의 객체와의 상대거리 및 상대속도는 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보를 기반으로 한다.
컨트롤러(100)는 경고 모듈(110)을 제어한다. 컨트롤러(100)는 상기 계산된 충돌 예측시간을 바탕으로 경고 모듈(110)에서 경고메시지를 출력하게 제어한다. 즉, 충돌 예측시간이 제1기준 시간 이하인 경우, 컨트롤러(100)는 경고 모듈(110)을 제어하여 경고메시지를 출력한다. 이 때, 제1기준 시간은 자동차 제조사에서 설정한 시간일 수 있다. 예를 들어, 제1기준시간이 5초로 설정되어 있다고 가정하면, 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 7초인 경우에는 경고 모듈(110)은 동작하지 않는다. 만약, 자동차가 전방의 물체에 접근하여 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 4초가 된 경우에는 경고 모듈(110)은 컨트롤러(100)의 제어를 받아 경고메시지를 출력한다. 경고메시지는 상술한바와 같이 시각적, 청각적, 촉각적 메시지일 수 있다.
컨트롤러(100)는 동력/제동 모듈(120)을 제어한다. 컨트롤러(100)는 상기 계산된 충돌 예측시간을 바탕으로 동력/제동 모듈(120)이 자동차를 감속시키거나 정지시킬수 있도록 제어한다. 즉, 충돌 예측시간이 제2기준 시간 이하인 경우, 컨트롤러(100)는 동력/제동 모듈(120)을 제어하여 자동차를 감속시키거나 정지시킨다. 이 때, 제2기준 시간은 자동차 제조사에서 설정한 시간일 수 있다. 예를 들어, 제2기준시간이 3초로 설정되어 있다고 가정하면, 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 5초인 경우에는 동력/제동 모듈(120)은 동작하지 않는다. 만약, 자동차가 전방의 물체에 접근하여 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 2초가 된 경우에는 동력/제동 모듈(120)은 컨트롤러(100)의 제어를 받아 자동차를 감속시키거나 정지시킨다.
한편, 자동차는 상술한 풍속 측정 기반의 제동장치를 포함할 수 있다. 여기서, 자동차는 내연기관 자동차, 전기자동차 또는 하이브리드 자동차일 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 의한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 레이더 모듈(40)은 자동차에 장착된다. 레이더 모듈(40)은 자동차 전방의 물체를 탐지한다.
레이더 모듈(40)은 선행자동차에 전자기파를 발사한 후 자동차 전방의 물체에서 반사되는 전자기파를 수신하여 객체와의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지한다. 레이더 모듈(40)은 탐지된 선행자동차에 대한 정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 탐지한 자동차의 전방의 물체에 대한 정보를 수신한다(S310).
비전 모듈(30)은 자동차에 장착된다. 비전 모듈(30)은 자동차의 전단에 배치되어 자동차의 전방의 영상을 촬영한다. 즉, 자동차 전방의 영상정보를 획득한다. 비전 모듈(30)은 하나 이상의 카메라를 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 비전 모듈(30)이 하나의 카메라를 포함하는 경우, 카메라에 의해 획득한 영상 정보에 포함된 객체와의 거리는 원근법(perspective)에 의해 측정할 수 있다. 여기서, 원근법은 객체와의 거리가 멀수록 객체가 작게 보이고, 객체와의 거리가 가까울수록 객체가 크게 보이는 성질과 비례관계를 이용하여 거리를 추정하는 방법이다.
한편, 또 다른 실시예에 따라, 비전 모듈(30)은 복수의 카메라를 포함할 수도 있다. 비전 모듈(30)이 복수의 카메라를 포함하는 경우에는 복수의 카메라에서 획득한 영상에 포함된 객체의 양안차(disparity)를 추출함으로써, 카메라에서 객체의 실제 위치까지의 거리를 계산하는 것이다. 여기서, 양안차(disparity)는 한쪽 영상 내의 특정 위치에 있는 패턴과 다른 쪽 영상에서의 패턴을 비교하여 검출하는 두 위치의 차이를 의미한다.
비전 모듈(30)에 포함된 프로세서는 카메라가 획득한 영상을 기초로 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리 등을 측정한다. 한편, 실시예에 따라, 비전 모듈(30)에서 획득한 영상 정보를 기초로, 컨트롤러(100)에서 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리 등을 측정할 수도 있다.
비전모듈(30)은 획득한 자동차 전방의 영상정보 또는 프로세서가 계산한 측정정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)에서 획득한 영상정보 또는 측정정보를 수신한다(S320).
풍향/풍속 감지 모듈(210)은 자동차에 장착된다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 주행하는 자동차의 주변의 풍향/풍속을 감지한다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 초음파 풍향/풍속계일 수 있다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 자동차의 외부 특히 자동차의 전방 또는 후방에 장착되어 자동차의 앞에서 뒤로 부는 바람의 풍향/풍속 또는 자동차의 뒤에서 앞으로 부는 바람의 풍향/풍속을 감지할 수 있다. 풍향/풍속 감지 모듈(210)은 감지된 풍향/풍속에 대한 정보를 컨트롤러(100)로 전송한다.
컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈(210)에서 감지한 풍향/풍속 정보를 수신한다(S330).
속도 감지 모듈(50)은 자동차의 주행 속도를 감지한다. 속도 감지 모듈(50)은 자동차의 바퀴의 회전속도를 감지하거나 자동차의 엔진과 연결되 변속기의 출력측의 회전속도를 감지하여 자동차의 현재 주행 속도를 산출한다. 속도 감지 모듈(50)은 감지된 자동차의 주행 속도를 컨트롤러(100)로 전송한다.
컨트롤러(100)는 속도 감지 모듈(50)에서 감지한 자동차의 주행 속도 정보를 수신한다(S340).
본 실시예에서는 S310단계, S320단계, S330단계, S340단계 순으로 동작하는 것으로 설명하였지만, 이에 한정되지는 아니한다. 즉, S310단계, S320단계, S330단계, S340단계는 실시예에 따라, 임의의 순서에 따라 동작할 수 있다.
컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈(210)로부터 수신한 풍향/풍속을 고려하여 레이더 모듈(40)로부터 수신한 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간(TTC : Time To Collision)을 계산한다(S350).
일반적으로 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간은, 레이더 모듈(40)에서 감지된 전방의 물체와의 상대거리 및 전방의 물체와의 상대속도를 바탕으로 구한다. 즉, 상기 수학식1로부터 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산할 수 있다.
이 때, 강력한 바람에 의해 자동차에 외력이 가해지는 경우, 풍속도 고려되어야 정확한 충돌 예측시간을 계산할 수 있다. 한편, 정확한 풍속데이터를 얻기 위해서 컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈로부터 수신한 풍속에 자동차의 주행 속도를 차감하여 실제 바람에 의한 풍속을 계산할 수 있다. 이경우, 컨트롤러(100)는 실제 바람에 의한 풍속에만 근거하여 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산할 수 있다.
보정된 충돌 예측시간은 상기 수학식 2와 같이 보정전의 충돌 예측시간에 보정 계수를 곱하여 구할 수 있다. 즉, 보정된 충돌 예측시간은 상기 수학식 3과 같이 전방의 물체와의 상대거리를 전방의 물체와의 상대속도로 나누고 보정 계수를 곱하여 구할 수 있다.
컨트롤러(100)는 풍향/풍속을 고려하여 자동차 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산한다. 컨트롤러(100)는 속도 감지 모듈(50)로부터 자동차의 주행 속도에 대한 정보를 수신한다. 컨트롤러(100)는 풍향/풍속 감지 모듈로부터 수신한 풍속에 자동차의 주행 속도를 차감하여 실제 바람에 의한 풍속을 계산할 수 있다. 컨트롤러(100)는 실제 바람에 의한 풍속에만 근거하여 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산할 수 있다. 즉, 도 4를 참조하여 설명한 보정계수는, 풍향/풍속 감지 모듈(50)이 감지한 풍속에서 자동차의 주행 속도를 차감하여 구할 수 있다.
컨트롤러(100)는 비전 모듈(30)로부터 수신한 측정 정보(예를 들면, 카메라가 획득한 영상에 포함된 객체와의 상대속도 또는 종방향, 횡방향의 상대거리)와 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보(예를 들면, 자동차 전방의 객체와의 거리, 위치, 방향, 속도)를 바탕으로 자동차 전방의 객체와의 충돌 예측시간을 계산한다.
즉, 비전 모듈(30)부터 수신한 측정 정보와 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보를 혼합하여 자동차 전방의 물체에 대한 정보의 신뢰성을 높일 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 수신한 정보들을 기준으로하고, 비전 모듈(30)에서 수신한 측정 정보와 비교한다. 즉, 레이더 모듈(40)에서 탐지한 객체와 비전 모듈(30)에서 획득한 영상에 포함된 객체가 동일 물체인지 판단한다. 만약, 동일 물체로 판단되는 경우, 컨트롤러(100)는 레이더 모듈(40)에서 수신한 정보를 기반으로 자동차 전방의 객체와의 충돌 예측시간을 계산한다. 충돌 예측시간은 상기 수학식 1 내지 수학식 3을 기초로 계산될 수 있다. 이때, 자동차 전방의 객체와의 상대거리 및 상대속도는 레이더 모듈(40)로부터 수신한 정보를 기반으로 한다.
컨트롤러(100)는 충돌 예측시간이 제1기준시간 이하인지 판단한다(S360).
충돌 예측시간이 제1기준 시간 이하인 경우, 컨트롤러(100)는 경고 모듈(110)을 제어하여 경고메시지를 출력한다(S370). 이 때, 제1기준 시간은 자동차 제조사에서 설정한 시간일 수 있다. 예를 들어, 제1기준시간이 5초로 설정되어 있다고 가정하면, 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 7초인 경우에는 경고 모듈(110)은 동작하지 않는다. 만약, 자동차가 전방의 물체에 접근하여 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 4초가 된 경우에는 경고 모듈(110)은 컨트롤러(100)의 제어를 받아 경고메시지를 출력한다. 경고메시지는 상술한바와 같이 시각적, 청각적, 촉각적 메시지일 수 있다.
컨트롤러(100)는 충돌 예측시간이 제2기준 시간 이하인지 판단한다(S380).
충돌 예측시간이 제2기준 시간 이하인 경우, 컨트롤러(100)는 동력/제동 모듈(120)을 제어하여 자동차를 감속시키거나 정지시킨다(S390). 이 때, 제2기준 시간은 자동차 제조사에서 설정한 시간일 수 있다. 예를 들어, 제2기준시간이 3초로 설정되어 있다고 가정하면, 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 5초인 경우에는 동력/제동 모듈(120)은 동작하지 않는다. 만약, 자동차가 전방의 물체에 접근하여 컨트롤러(100)가 계산한 충돌 예측시간이 2초가 된 경우에는 동력/제동 모듈(120)은 컨트롤러(100)의 제어를 받아 자동차를 감속시키거나 정지시킨다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시예에서 사용되는 '모듈'이라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 모듈은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 모듈들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 모듈들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.
30 : 비전 모듈
40 : 레이더 모듈
50 : 속도 감지 모듈
100 : 컨트롤러
110 : 경고모듈
120 : 동력/제동 모듈
210 : 풍향/풍속 감지 모듈

Claims (12)

  1. 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 물체를 탐지하는 레이더 모듈;
    상기 자동차에 장착되고 상기 자동차 전방의 영상정보를 획득하는 비전 모듈;
    상기 자동차에 장착되고 풍향/풍속을 감지하는 풍향/풍속 감지 모듈; 및
    상기 영상정보 중 상기 탐지된 물체와 대응하는 영상을 추출하여 상기 추출된 물체의 영상 및 상기 풍향/풍속을 고려하여 상기 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하고, 상기 충돌 예측시간을 바탕으로 상기 자동차의 운전자가 상기 충돌을 인식하도록 하는 경고메시지의 출력을 제어하거나 자동으로 상기 자동차의 제동을 제어하는 컨트롤러;를 포함하는 풍속 측정 기반의 제동장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 자동차의 주행 속도를 감지하는 속도 감지 모듈 더 포함하고,
    상기 컨트롤러는 상기 풍향/풍속에 상기 자동차의 주행 속도를 차감하여 실제 바람에 의한 풍향/풍속을 계산하고 상기 실제 바람에 의한 풍향/풍속에 근거하여 상기 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하는 풍속 측정 기반의 제동장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 충돌 예측시간은 상기 전방의 물체와의 상대거리를 상기 전방의 물체와의 상대속도로 나누어서 상기 풍향/풍속에 대응하는 보정계수를 곱하여 구하는 풍속 측정 기반의 제동장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 자동차를 운전하는 운전자에게 경고를 하는 경고 모듈을 더 포함하고,
    상기 충돌 예측시간이 제1기준 시간 이하인 경우,
    상기 경고 모듈은 경고메시지를 출력하는 풍속 측정 기반의 제동장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 자동차를 감속시키거나 정지시키는 동력/제동 모듈을 더 포함하고,
    상기 충돌 예측시간이 제2기준 시간 이하인 경우,
    상기 동력/제동 모듈은 제동을 실행하는 풍속 측정 기반의 제동장치.
  6. 자동차에 장착된 레이더 모듈에 의해서 탐지된 상기 자동차의 전방의 물체에 대한 정보를 수신하는 단계;
    상기 자동차에 장착되는 비전 모듈에 의해서 획득된 영상정보를 수신하는 단계;
    상기 자동차에 장착된 풍향/풍속 감지 모듈에 의해서 감지된 풍향/풍속 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 영상정보 중 상기 탐지된 물체와 대응하는 영상을 추출하고 상기 추출된 물체의 영상을 바탕으로 상기 풍향/풍속을 고려하여 상기 전방의 물체와의 충돌 예측시간을 계산하는 단계; 를 포함하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 충돌 예측시간을 바탕으로 상기 자동차의 운전자가 상기 전방의 물체와의 충돌을 인식하도록 하는 경고메시지를 출력하는 단계;를 더 포함하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 경고메시지를 출력하는 단계는,
    상기 충돌 예측 시간이 제1기준시간 이하인 경우,
    상기 경고메시지를 출력하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 충돌 예측시간을 바탕으로 자동으로 상기 자동차의 제동을 수행하는 단계;를 더 포함하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 자동차의 제동 수행 단계는,
    상기 충돌 예측 시간이 제2기준시간 이하인 경우,
    상기 자동차의 제동을 수행하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  11. 제 6항에 있어서,
    상기 자동차에 장착되는 속도 감지 모듈에 의해 감지된 주행 속도를 수신하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 충돌 예측시간은 상기 풍향/풍속에 상기 자동차의 주행 속도를 차감하여 실제 바람에 의한 풍향/풍속을 계산하고 상기 실제 바람에 의한 풍향/풍속에 근거하여 계산하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
  12. 제 6항에 있어서,
    상기 충돌 예측시간은 상기 전방의 물체와의 상대거리를 상기 전방의 물체와의 상대속도로 나누어서 상기 풍향/풍속에 대응하는 보정계수를 곱하여 구하는 풍속 측정 기반의 제동 제어 방법.
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