KR20180097247A - 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법 - Google Patents

사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 운전자의 주행 습관을 수집 및 분석하여 운전자의 습관과 유사하게 제동의 시간과 강도를 조절할 수 있는 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템은, 각 차량에 배치되어 주행에 따른 운전 패턴 및 차량 주변 상황을 센싱하여 센싱 데이터를 출력하는 복수의 차량 센서와, 상기 복수의 차량 센서에서 수신된 각각의 센싱 데이터를 수집 및 분류하여, 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 출력하는 데이터 수집부와, 상기 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버로 전송하는 송신부와, 상기 서버로부터 수신된 운전패턴 파라미터를 수신하는 수신부와, 수신된 상기 운전패턴 파라미터를 업데이트하고, 상기 운전패턴 파라미터에 차량의 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법{System and Method Of User Experiential vehicle controlling}
본 발명은 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 운전자의 주행 습관을 수집 및 분석하여 운전자의 습관과 유사하게 제동의 시간과 강도를 조절할 수 있는 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법에 관한 것이다.
긴급제동 장치는 전방의 차량 또는 보행자와의 충돌이 예측되는 경우, 충돌 경보 및 자동 제동 제어를 제공한다. 이를 위해, 전방의 충돌 위험 요소들과 자차량의 상대속도, 상대가속도를 계산하여 충돌 시점을 확인하고, 자차량의 제동 제어 시점을 결정한다.
그러나, 종래 기술의 긴급제동 장치는 전방 차량 또는 보행자와의 충돌이 예측될 때 자동 제어를 수행하게 되는데, 충돌 회피를 위해서 최대 제동력을 가하고 제동 시간도 길게 유지함으로 운전자에게 불쾌감을 주는 문제점이 있다.
대한민국 공개특허번호: 특2002-0015135(2002. 02. 27)
본 발명은 앞에서 설명한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 자동긴급제동 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 제동력이 발생하도록 하고, 이를 통해 편안한 주행감을 제공할 수 있는 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
본 발명은 앞에서 설명한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 자율주행 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 스티어링 제어, 가속 제어, 제동 제어가 이루어지도록 함으로써 편안한 주행감을 제공할 수 있는 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템은, 각 차량에 배치되어 주행에 따른 운전 패턴 및 차량 주변 상황을 센싱하여 센싱 데이터를 출력하는 복수의 차량 센서와, 상기 복수의 차량 센서에서 수신된 각각의 센싱 데이터를 수집 및 분류하여, 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 출력하는 데이터 수집부와, 상기 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버로 전송하는 송신부와, 상기 서버로부터 수신된 운전패턴 파라미터를 수신하는 수신부와, 수신된 상기 운전패턴 파라미터를 업데이트하고, 상기 운전패턴 파라미터에 차량의 주행을 제어하는 제어부를 포함한다.
또한, 상기 복수의 차량 센서는, 차량 거동을 센싱하는 차량 거동 센서, 차량의 전방, 후방, 좌/우 측방의 이미지 데이터를 생성하는 카메라 센서, 차량 주변의 레이더 센싱 데이터를 생성하는 레이더 센서, 차량 주변의 Lidar 센서 데이터를 생성하는 Lidar 센서, 초음파 데이터를 생성하는 초음파 센서, 적외선 데이터를 생성하는 적외선 센서 및 조도 데이터를 생성하는 조도 센서를 포함한다.
또한, 상기 제어부는, 상기 운전패턴 파라미터에 기초하여 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치를 제어한다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템은, 복수의 차량 각각의 제어 유닛으로부터 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류 및 분석하여 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 생성하는 데이터 분석부와, 상기 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 업데이트 및 메모리에 저장하고, 상기 복수의 차량 각각의 제어 유닛에 대응되는 운전패턴 파라미터를 전송하는 업데이트부를 구비한 서버를 포함한다.
또한, 상기 운전패턴 파라미터는, 각 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치의 제어를 위한 파라미터를 포함한다.
또한, 상기 운전패턴 파라미터는, 각 차량의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함한다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 방법은, 각 차량 별로 운전자의 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 수집하는 단계와, 복수의 차량 각각에서 수집된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버로 전송하는 단계와, 상기 서버에서 수신된 운전자 별 운전패턴 파라미터에 기초하여 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치를 제어하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 운전패턴 파라미터는, 상기 복수의 차량 각각의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함한다.
또한, 차량 거동 데이터, 차량의 전방, 후방, 좌/우 측방의 이미지 데이터, 차량 주변의 레이더 센싱 데이터, 차량 주변의 Lidar 센서 데이터, 초음파 데이터, 적외선 데이터 및 조도 데이터에 기초하여 상기 운전 패턴 정보 및 상기 주변 상황 정보를 생성한다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 방법은, 복수의 차량 각각에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류 및 분석하여 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 생성하는 단계와, 상기 운전패턴 파라미터를 업데이트 저장하는 단계와, 상기 운전패턴 파라미터를 복수의 차량 각각으로 전송하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 운전패턴 파라미터는, 상기 복수의 차량 각각의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함한다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법은, 자동긴급제동 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 제동력이 발생하도록 하고, 이를 통해 편안한 주행감을 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템 및 방법은, 자율주행 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 스티어링 제어, 가속 제어, 제동 제어가 이루어지도록 함으로써 편안한 주행감을 제공할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 방법을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
어느 부분이 다른 부분의 "위에" 있다고 언급하는 경우, 이는 바로 다른 부분의 위에 있을 수 있거나 그 사이에 다른 부분이 수반될 수 있다. 대조적으로 어느 부분이 다른 부분의 "바로 위에" 있다고 언급하는 경우, 그 사이에 다른 부분이 수반되지 않는다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시 예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
"아래", "위" 등의 상대적인 공간을 나타내는 용어는 도면에서 도시된 한 부분의 다른 부분에 대한 관계를 보다 쉽게 설명하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 용어들은 도면에서 의도한 의미와 함께 사용 중인 장치의 다른 의미나 동작을 포함하도록 의도된다. 예를 들면, 도면 중의 장치를 뒤집으면, 다른 부분들의 "아래"에 있는 것으로 설명된 어느 부분들은 다른 부분들의 "위"에 있는 것으로 설명된다. 따라서 "아래"라는 예시적인 용어는 위와 아래 방향을 전부 포함한다. 장치는 90˚ 회전 또는 다른 각도로 회전할 수 있고, 상대적인 공간을 나타내는 용어도 이에 따라서 해석된다.
다르게 정의하지는 않았지만, 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미와 동일한 의미를 가진다. 보통 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 가지는 것으로 추가 해석되고, 정의되지 않는 한 이상적이거나 매우 공식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 시스템은 제어 유닛(100), 센서부(200), 서버(300), 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 포함한다.
제어 유닛(100)은 데이터 수집부(110), 송신부(120), 수신부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.
센서부(200)는 차량 거동 센서(210), 카메라 센서(220), 레이더 센서(230), 라이더(Lidar) 센서(240), 초음파 센서(250), 적외선 센서(260) 및 조도 센서(270)를 포함한다.
차량 거동 센서(210)는 자차량의 주행 시 움직임을 센싱하고, 그 결과로 차량 거동 센싱 데이터를 생성하여 제어 유닛(100)으로 전송한다. 이때, 자차량의 속도, 스티어링 조작, 제동 장치의 조작, 가속 장치의 조작에 따른 차량 거동 데이터를 생성하여 제어 유닛(100)으로 전송한다.
카메라 센서(220)는 렌즈, 렌즈 홀더, 이미지 센서, 이미지 프로세서 및 카메라 MCU(micro controller unit)을 포함하며, 이미지 프로세서는 이미지 센서로부터 이미지 데이터를 수신하며 이를 위해 이미지 프로세서와 이미지 센서는 커넥터를 통해 연결될 수 있다. 카메라 MCU는 이미지 프로세서가 프로세싱 한 이미지 데이터를 수신하며, 그 이미지 데이터를 제어 유닛(100)으로 전송한다. 이러한, 카메라 센서(220)는 자차량의 전방, 후박 및 좌/우 측방에 적어도 하나가 배치된다. 카메라 센서(220)에 의해서 자차량의 전방 영상, 후방 영상, 좌/우 측방을 촬영하고, 생성된 이미지 데이터를 제어 유닛(100)으로 전송한다.
레이더 센서(230)는 레이더 모듈 및 레이더 MCU를 포함하여, 레이더 모듈과 레이더 MCU는 상호 연결되어 데이터를 송수신한다. 레이더 센서(230)는 물체의 거리나 속도, 각도를 측정하기 위해 전자기파를 사용하는 센서 장치이다. 레이더 센서(230)는 주파수 변조 반송파(FMCW, Frequency Modulation Carrier Wave) 또는 펄스 반송파(Pulse Carrier) 방식을 이용하여 수평각도 30도 범위에서 150m 전방까지의 물체를 감지할 수 있다. 레이더 MCU는 레이더 모듈에 연결된 자차량의 다른 장치(예를 들면, 레이더 센싱 출력을 프로세싱하는 레이더 프로세서)를 제어할 수 있다. 이러한 제어는 예를 들면 전원 공급 제어, 리셋 제어, 클럭(CLK) 제어, 데이터 통신 제어, 메모리 제어 등을 포함한다. 레이더 센서(230)는 대표적으로 77GHz 대역 레이더 또는 적합한 다른 대역을 사용하며, 자동차의 전방, 후방, 좌/우 측방 영역을 센싱하고, 레이더 센싱 데이터를 생성한다. 레이더 센서(230)의 레이더 센싱 데이터는 제어 유닛(100)으로 전송된다. 한편, 레이더 프로세서는 레이더 센서(230)에서 출력한 센싱 데이터를 프로세싱할 수 있고, 이러한 프로세싱은 센싱한 전방의 물체를 확대하거나 전체 시야 영역 중에서 물체의 영역에 포커스를 맞추는 것을 포함한다.
Lidar 센서(240)는 Lidar 센서(240)는 자동차의 전방 영역을 센싱하기 위해 사용된다. 이러한 Lidar 센서(240)는 자동차의 내부 전면, 구체적으로는 전면 유리 아래에 위치하여 전면 유리를 통해서 레이저(laser) 광원을 송수신한다. 이러한, Lidar 센서(240)는 레이저 송신 모듈, 레이저 검출 모듈, 신호 수집 모듈 및 신호 처리 모듈, 데이터 송수신 모듈 및 Lidar MCU를 포함한다. 레이저 송신 모듈을 통해서 자차량의 전방, 후방, 좌/우 측방으로 레이저를 송출하고, 레이저 검출 모듈을 통해서 반사되는 레이저를 검출한다. 이후, 신호 수집 모듈에서 수신된 레이저 신호를 수집한 후, 신호 처리 모듈에서 수집된 레이저 신호를 신호 처리한다. 그리고, 데이터 송수신 모듈을 통해서 신호 처리된 Lidar 신호를 Lidar MCU로 전송한다. Lidar MCU는 수신된 Lidar 신호를 분석하여 자차량의 전방, 후방, 좌/우 측방에 위치하는 물체(차량 및 보행자)를 검출하고, 그 결과인 Lidar 센싱 데이터를 생성하여 제어 유닛(100)으로 전송한다. 이때, Lidar 센싱 데이터는 시각적 및/또는 청각적 데이터로 생성될 수 있다.
초음파 센서(250)는 초음파 모듈 및 초음파 MCU를 포함한다. 초음파 모듈은 사람의 귀에 들리지 20[KHz] 이상의 높은 주파수의 초음파를 생성하여 자차량의 전방, 후방, 좌/우 측방으로 송출한 후, 반사되어 돌아온 초음파를 수신하여 초음파 MCU로 전송한다. 초음파 MCU는 수신된 초음파를 분석하여 물체의 속도, 거리, 크기(높이, 폭, 넓이), 농도, 점성도를 산출한 초음파 데이터를 생성하고, 상기 초음파 데이터를 제어 유닛(100)으로 전송한다.
적외선 센서(260)는 적외선 모듈 및 적외선 MCU를 포함한다. 적외선 모듈은 적외선을 생성하여 자차량의 전방, 후방, 좌/우 측방으로 송출하고, 자차량의 주변에서 수신된 적외선을 검출한 결과로 적외선 데이터를 생성한다. 적외선 모듈에서 생성된 적외선 데이터는 적외선 MCU로 전송된다. 적외선 MCU는 수신된 적외선 데이터를 분석하여 자차량의 주변에 위치한 물체 및 물체의 온도를 검출하고, 그 검출 결과인 적외선 데이터를 제어 유닛(100)으로 전송한다.
조도 센서(270)는 CDS(황화카드뮬) 반도체 소자를 이용하여 자차량 주변의 조도를 센싱하고, 센싱한 결과로 조도 데이터를 생성하여 제어 유닛(100)으로 전송한다. 이러한, 조도 데이터를 이용하여 자차량 주변의 밝기에 맞춰 전도등의 밝기 및 각도를 조절할 수 있고, 자동으로 전도등을 온(on)/오프(off) 시킬 수 있다.
제어 유닛(100)은 운전자의 운전 습관을 분석하기 위한 다양한 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터를 서버(300)로 전송한다. 이때, 수집된 센싱 데이터는 운전자의 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 포함한다.
제어 유닛(100)의 데이터 수집부(110)는 운전자의 제동 및 스티어링 조작 시, 차량의 거동 정보와 운전자 패턴 정보 및 차량 주변 상황에 대한 데이터를 수집한다. 차량의 주변 상황은 맵(Map) 정보에서 추출 가능한 도로 속성 정보, 카메라 센서(210), 레이더 센서(230), Lidar 센서(240), 초음파 센서(250), 적외선 센서(260) 및 조도 센서(270)에서 추출 가능한 주변 물체(object) 정보, 차선 정보 및 날씨 정보를 포함한다.
이를 위해서, 제어 유닛(100)의 데이터 수집부(110)는 센서부(200)에서 수신된 복수의 센싱 데이터를 수신 및 수집한 후, 수집된 각각의 센싱 데이터를 분류하여 운전자의 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 송신부(120)로 전송한다. 예로서, 데이터 수집부(110)는 차량 거동 센서(210)에서 수신된 차량 거동 데이터, 카메라 센서(220)에서 수신된 이미지 데이터, 레이더 센서(230)에서 수신된 레이더 센싱 데이터, Lidar 센서(240)에서 수신된 Lidar 센싱 데이터, 초음파 센서(250)에서 수신된 초음파 데이터, 적외선 센서(260)에서 수신된 적외선 데이터 및 조도 센서(270)에서 수신된 조도 데이터를 수집한다. 그리고, 수집된 각각의 센싱 데이터를 분류하여 운전자의 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 송신부(120)로 전송한다.
송신부(120)는 복수의 센싱 데이터에 기초한 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버(300)로 전송한다.
제어 유닛(100)의 수신부(130)는 서버(300)로부터 운전패턴 파라미터를 수신한 후, 수신된 운전패턴 파라미터를 제어부(140)로 전송한다. 여기서, 운전패턴 파라미터는 각 차량별로 운전자에게 최적화된 것으로 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어에 필요한 파라미터를 포함한다.
제어 유닛(100)의 제어부(140)는 수신된 운전패턴 파라미터에 기초하여 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어하기 위한 파라미터를 업데이트 한다. 그리고, 업데이트된 파라미터를 적용하여 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)의 구동을 제어한다.
도 2는 도 1에 도시된 서버를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 서버(300)는 데이터 분석부(310), 메모리(320) 및 업데이트부(330)를 포함한다. 여기서, 각 차량의 제어 유닛(100)과 서버(300)는 4G/LTE(Long Term Evolution) 통신 방식으로 무선으로 접속되어 데이터를 송/수신 한다.
데이터 분석부(310)는 딥 러닝(deep learning)과 같은 신경망 알고리즘 기법을 적용하여 복수의 차량 각각의 제어 유닛(100)에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류하고, 각 운전자 별로 운전 패턴을 분석한다. 그리고, 각 운전자 별로 운전 패턴을 분석한 결과로서 운전패턴 파라미터를 생성하고, 생성된 운전패턴 파라미터를 메모리(320)에 저장 및 업데이트부(330)로 전송한다.
여기서, 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보는 각 차량의 차량 거동 센서(210)에서 수신된 차량 거동 데이터, 카메라 센서(220)에서 수신된 이미지 데이터, 레이더 센서(230)에서 수신된 레이더 센싱 데이터, Lidar 센서(240)에서 수신된 Lidar 센싱 데이터, 초음파 센서(250)에서 수신된 초음파 데이터, 적외선 센서(260)에서 수신된 적외선 데이터 및 조도 센서(270)에서 수신된 조도 데이터에 기초한 것으로, 각 차량에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 통해서 각 차량의 운전자에게 친화적인 운전패턴 파라미터를 생성할 수 있다. 이때, 생성된 운전패턴 파라미터에 기초하여 각 차량에서 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어할 수 있다.
업데이트부(330)는 각 차량의 운전자 별로 생성된 운전패턴 파라미터를 업데이트한 후, 메모리(320)에 저장한다. 그리고, 업데이트 된 운전패턴 파라미터를 차량의 제어 유닛(100)으로 전송한다. 이때, 각 차량의 운전자 별로 운전패턴 파라미터가 생성됨으로, 각 차량의 운전자에 대응되는 운전패턴 파라미터를 해당 차량의 제어 유닛(100)으로 전송한다.
이때, 운전습관 파라미터는 각 차량의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강도, 제동 시간, 제동 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 스티어링의 제어, 조향 각도, 조향 시작 시점을 제어하기 위한 파라미터를 포함한다. 각 차량의 운전자의 운전패턴은 도로의 특성, 차량의 주변 상태에 따라서 달라질 수 있음으로, 지속적으로 각 차량의 제어 유닛(100)으로부터 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 수신한 후, 이를 분석하여 각 차량의 운전자에 대응되는 운전패턴 파라미터를 생성한다.
제어 유닛(100)의 제어부(140)는 서버(300)에서 수신된 운전패턴 파라미터를 업데이트 하고, 업데이트된 운전패턴 파라미터에 기초하여 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어한다.
조향 제어 장치(410)는 스티어링 휠을 구동시키는 전동식 파워스티어링 시스템(MPDS)에 대한 제어를 수행한다. 예를 들어, 자동차가 충돌이 예상되는 경우에 조향 컨트롤러(334)는 충돌을 회피하거나 피해를 최소화할 수 있는 방향으로 자동차의 조향을 제어한다.
제동 제어 장치(420)는 자동차의 브레이크의 동작 여부를 제어하고 브레이크의 압력을 제어한다. 예를 들어, 전방 충돌이 예상되는 경우에 운전자가 브레이크를 동작 시켰는지 여부와 무관하게 제동 제어 장치(420)는 제어 유닛(100)에서 수신된 제어 명령에 따라서 자동적으로 긴급 브레이크를 작동시키도록 제어한다.
조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)는 업데이트 된 각각의 파라미터에 의해서 조향 제어 및 제동 제어가 이루어지도록 함으로써, 자동긴급제동 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 제동력이 발생하도록 하고, 이를 통해 편안한 주행감을 제공할 수 있다. 나아가, 자율주행 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 스티어링 제어, 가속 제어, 제동 제어가 이루어지도록 함으로써 편안한 주행감을 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 친화적 차량 제어 방법을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 각 차량의 제어 유닛(100)은 운전자의 운전 패턴을 수집한다(S10). 이와 함께, 각 차량의 주변 상황 정보를 수집한다. 이후, 운전자의 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 생성한다.
여기서, 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보는 각 차량의 차량 거동 센서(210)에서 수신된 차량 거동 데이터, 카메라 센서(220)에서 수신된 이미지 데이터, 레이더 센서(230)에서 수신된 레이더 센싱 데이터, Lidar 센서(240)에서 수신된 Lidar 센싱 데이터, 초음파 센서(250)에서 수신된 초음파 데이터, 적외선 센서(260)에서 수신된 적외선 데이터 및 조도 센서(270)에서 수신된 조도 데이터에 기초한 것으로, 각 차량에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 통해서 각 차량의 운전자에게 친화적인 운전패턴 파라미터를 생성할 수 있다. 이때, 생성된 운전패턴 파라미터에 기초하여 각 차량에서 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어할 수 있다.
이어서, 각 차량의 제어 유닛(100)은 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버(300)로 전송한다(S20).
이어서, 서버(300)는 복수의 차량 각각에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류한 후, 분석하여 차량 제어 파라미터, 즉, 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 생성한다. 이후, 기존의 운전패턴 파라미터와 새로 생성된 운전패턴 파라미터를 비교한 후, 차이가 있는 경에, 새로운 운전패턴 파라미터로 업데이트 한다(S30).
여기서, 운전패턴 파라미터는 각 차량의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함한다.
이어서, 서버(300)는 각 차량 별로 차량의 제어를 위한 파라미터인 운전패턴 파라미터를 송신하고, 각 차량 별로 제어 유닛(100)이 운전패턴 파라미터를 수신한다(S40).
이어서, 각 차량의 제어 유닛(100)은 수신된 운전패턴 파라미터를 업데이트 한 후, 업데이트된 운전패턴 파라미터에 기초하여 조향 제어 장치(410) 및 제동 제어 장치(420)를 제어한다. 이를 통해, 자동긴급제동 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 제동력이 발생하도록 하고, 이를 통해 편안한 주행감을 제공할 수 있다. 나아가, 자율주행 시 평소 운전자의 습관과 동일 또는 유사한 스티어링 제어, 가속 제어, 제동 제어가 이루어지도록 함으로써 편안한 주행감을 제공할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
하나 이상의 예시적인 실시 예에서, 설명한 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현된다면, 이 기능들은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 하나 이상의 명령 또는 코드로서 저장 또는 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM이나 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 명령이나 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램코드를 전달 또는 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, 디지털 가입자 회선(DSL), 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 초고주파와 같은 무선 기술들이 매체의 정의에 포함된다. 여기서 사용된 것과 같은 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다목적 디스크(DVD), 플로피디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)들은 데이터를 레이저에 의해 광학적으로 재생한다. 상기의 조합들 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
실시 예들이 프로그램 코드나 코드 세그먼트들로 구현될 때, 코드 세그먼트는 프로시저, 함수, 서브프로그램, 프로그램, 루틴, 서브루틴, 모듈, 소프트웨어 패키지, 클래스, 또는 명령들, 데이터 구조들, 또는 프로그램 명령문들의 임의의 조합을 나타낼 수 있는 것으로 인식해야 한다. 코드 세그먼트는 정보, 데이터, 인수(argument), 파라미터 또는 메모리 콘텐츠를 전달 및/또는 수신함으로써 다른 코드 세그먼트 또는 하드웨어 회로에 연결될 수 있다. 정보, 인수, 파라미터, 데이터 등은 메모리 공유, 메시지 전달, 토큰 전달, 네트워크 송신 등을 포함하는 임의의 적당한 수단을 이용하여 전달, 발송 또는 전송될 수 있다. 추가로, 어떤 측면들에서 방법 또는 알고리즘의 단계들 및/또는 동작들은 컴퓨터 프로그램 물건으로 통합될 수 있는 기계 판독 가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 코드들 및/또는 명령들 중 하나 또는 이들의 임의의 조합이나 세트로서 상주할 수 있다.
소프트웨어에서 구현에서, 여기서 설명한 기술들은 여기서 설명한 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 프로시저, 함수 등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장될 수 있으며 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에 구현될 수도 있고 프로세서 외부에 구현될 수 있으며, 이 경우 메모리 유닛은 공지된 바와 같이 다양한 수단에 의해 프로세서에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
하드웨어 구현에서, 처리 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 디지털 신호 처리 디바이스(DSPD), 프로그래밍 가능 로직 디바이스(PLD), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러, 마이크로프로세서, 여기서 설명한 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 또는 이들의 조합 내에 구현될 수 있다.
상술한 것은 하나 이상의 실시 예의 실례를 포함한다. 물론, 상술한 실시 예들을 설명할 목적으로 컴포넌트들 또는 방법들의 가능한 모든 조합을 기술할 수 있는 것이 아니라, 당 업자들은 다양한 실시 예의 많은 추가 조합 및 치환이 가능함을 인식할 수 있다. 따라서 설명한 실시 예들은 첨부된 청구범위의 진의 및 범위 내에 있는 모든 대안, 변형 및 개조를 포함하는 것이다. 더욱이, 상세한 설명 또는 청구범위에서 "포함한다"라는 용어가 사용되는 범위에 대해, 이러한 용어는 "구성되는"이라는 용어가 청구범위에서 과도적인 단어로 사용될 때 해석되는 것과 같이 "구성되는"과 비슷한 식으로 포함되는 것이다.
더욱이, 본 출원에서 사용된 바와 같이, "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등의 용어는 이에 한정되는 것은 아니지만, 하드웨어, 펌웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행중인 소프트웨어와 같은 컴퓨터 관련 엔티티를 포함하는 것이다. 예를 들어, 컴포넌트는 이에 한정되는 것은 아니지만, 프로세서상에서 실행하는 프로세스, 프로세서, 객체, 실행 가능한 실행 스레드, 프로그램 및/또는 컴퓨터일 수도 있다. 예시로, 연산 디바이스 상에서 구동하는 애플리케이션과 연산 디바이스 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트가 프로세스 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있으며, 컴포넌트가 하나의 컴퓨터에 집중될 수도 있고 그리고/또는 2개 이상의 컴퓨터 사이에 분산될 수도 있다. 또한, 이들 컴포넌트는 각종 데이터 구조를 저장한 각종 컴퓨터 판독 가능 매체로부터 실행될 수 있다. 컴포넌트들은 하나 이상의 데이터 패킷(예를 들어, 로컬 시스템, 분산 시스템의 다른 컴포넌트와 그리고/또는 신호에 의해 다른 시스템들과 인터넷과 같은 네트워크를 거쳐 상호 작용하는 어떤 컴포넌트로부터의 데이터)을 갖는 신호에 따르는 등 로컬 및/또는 원격 프로세스에 의해 통신할 수 있다.
100: 제어 유닛 110: 데이터 수집부
120: 송신부 130: 수신부
140: 제어부 200: 센서부
210: 차량 거동 센서 220: 카메라 센서
230: 레이더 센서 240: Lidar 센서
250: 초음파 센서 260: 적외선 센서
270: 조도 센서 300: 서버
410: 조향 제어 장치 420: 제동 제어 장치

Claims (11)

  1. 각 차량에 배치되어 주행에 따른 운전 패턴 및 차량 주변 상황을 센싱하여 센싱 데이터를 출력하는 복수의 차량 센서;
    상기 복수의 차량 센서에서 수신된 각각의 센싱 데이터를 수집 및 분류하여, 운전 패턴을 포함하는 운전 패턴 정보 및 차량 주변의 상황을 포함하는 주변 상황 정보를 출력하는 데이터 수집부;
    상기 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버로 전송하는 송신부;
    상기 서버로부터 수신된 운전패턴 파라미터를 수신하는 수신부;
    수신된 상기 운전패턴 파라미터를 업데이트하고, 상기 운전패턴 파라미터에 차량의 주행을 제어하는 제어부;를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 복수의 차량 센서는,
    차량 거동을 센싱하는 차량 거동 센서, 차량의 전방, 후방, 좌/우 측방의 이미지 데이터를 생성하는 카메라 센서, 차량 주변의 레이더 센싱 데이터를 생성하는 레이더 센서, 차량 주변의 Lidar 센서 데이터를 생성하는 Lidar 센서, 초음파 데이터를 생성하는 초음파 센서, 적외선 데이터를 생성하는 적외선 센서 및 조도 데이터를 생성하는 조도 센서를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 운전패턴 파라미터에 기초하여 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치를 제어하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  4. 복수의 차량 각각의 제어 유닛으로부터 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류 및 분석하여 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 생성하는 데이터 분석부; 및
    상기 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 업데이트 및 메모리에 저장하고, 상기 복수의 차량 각각의 제어 유닛에 대응되는 운전패턴 파라미터를 전송하는 업데이트부;를 구비한 서버를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  5. 제4 항에 있어서, 상기 운전패턴 파라미터는,
    각 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치의 제어를 위한 파라미터를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  6. 제4 항에 있어서, 상기 운전패턴 파라미터는,
    각 차량의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 시스템.
  7. 각 차량 별로 운전자의 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 수집하는 단계;
    복수의 차량 각각에서 수집된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 서버로 전송하는 단계; 및
    상기 서버에서 수신된 운전자 별 운전패턴 파라미터에 기초하여 차량의 조향 제어 장치 및 제동 제어 장치를 제어하는 단계;를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 방법.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 운전패턴 파라미터는,
    상기 복수의 차량 각각의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 방법.
  9. 제7 항에 있어서,
    차량 거동 데이터, 차량의 전방, 후방, 좌/우 측방의 이미지 데이터, 차량 주변의 레이더 센싱 데이터, 차량 주변의 Lidar 센서 데이터, 초음파 데이터, 적외선 데이터 및 조도 데이터에 기초하여 상기 운전 패턴 정보 및 상기 주변 상황 정보를 생성하는 사용자 친화적 차량 제어 방법.
  10. 복수의 차량 각각에서 수신된 운전 패턴 정보 및 주변 상황 정보를 각 차량의 운전자 별로 분류 및 분석하여 각 운전자 별 운전패턴 파라미터를 생성하는 단계;
    상기 운전패턴 파라미터를 업데이트 저장하는 단계;
    상기 운전패턴 파라미터를 복수의 차량 각각으로 전송하는 단계;를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 방법.
  11. 제10 항에 있어서, 상기 운전패턴 파라미터는,
    상기 복수의 차량 각각의 운전자의 운전패턴과 동일 또는 유사한 제동 강동, 제동 시간, 제도 시간 시점, 선행 차량과의 거리, 조향 각도, 조향 시작 시점에 대한 파라미터를 포함하는 사용자 친화적 차량 제어 방법.
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