KR20220053024A

KR20220053024A - 자동차의 움직임을 예측 제어하는 장치

Info

Publication number: KR20220053024A
Application number: KR1020227011067A
Authority: KR
Inventors: 바우티스타 데이비드 곤잘레스; 빈센트 밀라네
Original assignee: 르노 에스.아.에스.
Priority date: 2019-09-03
Filing date: 2020-09-03
Publication date: 2022-04-28
Also published as: EP4025468A1; WO2021043925A1; US20220324466A1; FR3100200B1; JP2022547414A; CN114364590A; FR3100200A1

Abstract

자동차의 움직임을 제어하는 장치로서, 상기 장치는, 도로 레이아웃에 관련된 제1 정보 및 차량의 동적 거동에 관련된 제2 정보로부터 차량의 종방향 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 액추에이터들용의 제어 커맨드들을 생성할 수 있는 종방향 제어기(12) 및 횡방향 제어기(13)를 포함하며, 상기 자동차의 움직임을 제어하는 장치는 상기 제1 및 제2 정보가 공급되는 예측 모델(16)로서, 미래 도로 부분을 정의하는 복수의 반복들을 통해 상기 자동차의 미래 위치들에 대한 상기 자동차의 미래 상태들을 결정할 수 있는, 예측 모델(16)을 포함하며, 상기 예측 모델은 차량 주행 한계 값들이 위반되는지를 결정하기 위한 모듈(19)에 접속되고, 상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)은 각각의 결정된 미래 상태에 대해 상기 미래 상태들을 정의하는 상태 변수들 중 하나의 상태 변수가 차량 주행 한계 값에 이르거나 차량 주행 한계 값을 초과하는지를 결정할 수 있으며 미래 위험 국면을 추론할 수 있다.

Description

자동차의 움직임을 예측 제어하는 장치

본 발명은 자동차의 움직임을 제어하는 장치에 관한 것이다.

본 발명은 특히 차량을 차선에 유지하고 차량의 속도 및 스티어링(steering)을 제어하는 기능들을 포함하는 차량의 자동 운전 분야에 적용 가능하다. 특히, 차량의 자동 운전은 움직임의 안전성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 구체적으로는, 차량의 자동 운전은, 특히 제동 조치들을 통해 자동차의 궤적을 제어 및 안정화하는 기능을 수행하는 전자식 주행안정성 프로그램(electronic stability program; ESP)과 같은 중대한 국면에서 차량의 동적 거동(dynamic behavior)을 수정하도록 설계된 운전 보조 시스템들을 통합하는 능동 안전 시스템들에 기초하여 이루어진다. 예를 들어, 자동차가 너무 높은 종방향 속도(longitudinal speed)로 커브를 돌면 도로의 곡률을 따라가기가 어려울 수 있고 자동차가 언더스티어(longitudinal speed)를 유발하기 시작할 수 있다. 이때, ESP 시스템은 운전자가 원하는 궤적을 차량이 유지하도록 자동으로 개입한다. 일반적으로, 운전자가 원하는 궤적에서 차량이 벗어날 경우, ESP 시스템은 차량의 궤적을 수정하기 위해 모터/엔진 토크 및/또는 제동 토크 설정값 신호들을 보내게 된다.

자동 운전은 또한 예방 조치를 수행하는 동안 위험한 국면들을 예측하려고 하는 예방 안전 시스템의 구현에 기초하여 이루어진다. 측면 제어 보조와 관련하여, 예를 들어 스티어링 및 제동 커맨드들을 양지 모두 제어할 수 있는 차선 유지를 위한 측면 제어 보조 시스템들(LKA 또는 차선 이탈방지 보조 시스템(lane keeping assist)이 언급될 수 있다.

이러한 시스템들은, 예를 들어 회전 시 승인된 임계값보다 높은 속도 또는 급속한 방향 전환을 시도하는 것과 같이, 운전자가 미숙한 조작을 수행할 때 차량 궤적의 안정성을 보장하는 데 양호한 성능을 제공한다.

그러나 ESP와 같은 운전자 보조 시스템들은 시스템의 선형 작동 영역에서 벗어나지 않기 때문에 완전 자동 주행 모드로 차량에서 구현될 때 상기 운전자 보조 시스템들의 성능이 저하됨을 보인다. 일반적인 경우는 최대 속도에 대한 정보 없이 급회전에 접근하는 완전 자동 주행 모드의 차량이며, 차선 이탈방지 시스템은 차선 경계들을 검출하게 됨으로써, 차량은 자율 모드에서 차량 궤적을 계속 유지하게 된다. 그러나 속도에 대한 정보가 없으면, ESP 시스템이 차량을 안정적으로 되돌리기에는 너무 늦기 때문에 차량이 이러한 회전의 최대 속도보다 훨씬 빠르게 주행할 수 있다.

문헌 KR100851120에는 자동차의 차선 유지보조(lane following) 시스템이 기재되어 있다. 이러한 시스템은 스티어링 및 제동 커맨드들의 조합을 통해 차량을 제어하기 위한 스티어링 제어 알고리즘에 기초하여 이루어진다. 상기 시스템은 차량의 스티어링 각도, 요 레이트(yaw rate), 가속도 및 속도를 측정하기 위한 한 세트의 온보드 센서들을 포함한다. 이는 또한 피드백 및 피드포워드 스티어링 제어 모듈을 공급하기 위해 차량 궤적 제어 모델에 기초하여 차량의 측정 불가능한 상태 변수들을 추정하는 것을 가능하게 하는 상태 관측기를 포함한다. 특히, 상기 상태 관측기는 차량 스티어링 제어 모듈에 공급하는 데 필요한 정보를 계산하기 위해 스티어링 휘일에 대한 횡방향 속도(lateral speed) 및 스티어링 각도 값들을 추정하는 데 사용된다. 상기 시스템은 또한 차선 지면 표시(lane ground marking)들을 검출하기 위한 카메라로 이루어진다. 이러한 카메라는 궤적의 곡률에 대한 정보를 포함하는 차선 검출 정보를 제공하기 위한 컴퓨팅 모듈에 연관된다.

상기 스티어링 제어 모듈은, 차량의 운전자와 주행 태스크들을 공유하기 위해, 차량의 동적 거동을 전자적으로 조절하기 위한 시스템의 액추에이터들, 특히 차량 스티어링 시스템의 스티어링 액추에이터 및 제동 액추에이터를, 차량의 온보드 센서들에 의해 제공된 정보, 상기 관측기에 의해 제공된 정보 및 차선 검출 정보에 기초하여 제어하는 것을 가능하게 한다.

상기 스티어링 및 제동 액추에이터들에 대한 커맨드들은 측정 불가능한 변수들을 추정하면서 횡방향 및 종방향 오차들에 기초하여 계산된다. 그러므로 이러한 시스템은 운전자에게 실시간 주행 보조를 제공해 주지만 차량이 미래에 무엇을 할 수 있는지 또는 무엇을 할 수 없는지 예측하는 것은 허용하지 못한다. 실제로 분명히 운전자의 조치들이 아직 존재하지 않는다. 실제로, 이는 궤적의 검출된 곡률 값에 대해 차량의 현재 거동을 비교하고 이러한 비교에 기초하여 리어 휠(rear wheel)들에 연관된 ESP 시스템에 영향을 줌으로써 시간 경과에 따라 각각의 반복에서 되풀이되는 직접적인 조치의 문제이다.

그러나 특히 완전 자율 주행 모드 차량의 경우, 상기 시스템은 차량의 물리적 경계들에 이를 수 있는 불안정한 국면들에 직면했을 때 반응할 수 있어야 한다. 일반적인 예는 회전 시 타이어들과 지면 간 그립(grip)에 의해 좌우되는 물리적 한계를 감안할 때 차량이 너무 높은 속도로 진입할 수 있는 급회전이다.

따라서, 차량에 자동 주행 기능들을 구현하는 맥락에서 차량의 안정성 한계가 초과될 수 있는 차량의 미래 상태들을 예측하여, 적절한 안전 전략이 사전에 채택되는 것을 허용할 수 있게 할 필요가 있다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 도로상에서 자동차의 움직임을 제어하는 장치에 관한 것이며, 상기 장치는, 특히 ESP 유형의 적어도 하나의 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈, 차선들에 대한 지면 표시들을 검출하기 위한 온보드 장치로서, 검출된 표시들에 따라 도로 레이아웃에 관련된 제1 정보를 제공할 수 있는 온보드 장치, 상기 자동차의 동적 거동에 관련된 제2 정보를 제공할 수 있는 한 세트의 온보드 측정 센서들, 상기 자동차의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치 및 상기 자동차의 횡방향 움직임을 제어하는 장치를 포함하며, 상기 자동차의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치 및 상기 자동차의 횡방향 움직임을 제어하는 장치는 상기 제1 및 제2 정보로부터 상기 자동차의 스티어링 시스템의 종방향 및 횡방향 제어를 위한 액추에이터들에 송신되는 종방향 움직임 및 횡방향 움직임에 대한 제어 커맨드들을 생성할 수 있고, 상기 자동차의 움직임을 제어하는 장치는, 상기 제1 및 제2 정보가 공급되는 상기 자동차의 동적 거동을 예측하는 모델로서, 다가오는 도로 부분을 정의하는 복수의 반복들을 통해 상기 자동차의 미래 위치들에 상응하는 상기 자동차의 한 세트의 미래 상태들을 결정할 수 있는, 상기 자동차의 동적 거동의 예측 모델을 포함하며, 상기 예측 모델은 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈에 접속되고, 상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈은 각각의 결정된 미래 상태에 대해 상기 자동차의 상기 결정된 미래 상태들을 정의하는 상태 변수들 중 적어도 하나의 상태 변수가 차량 주행 한계 값에 이르거나 차량 주행 한계 값을 초과하는지를 결정할 수 있으며 그로부터 상기 자동차의 적어도 하나의 미래 상태에 대해 상기 자동차에 대한 다가오는 위험 국면을 추론할 수 있는 것을 특징으로 한다.

따라서, 이러한 구성에 의해, 차량 모델은 차량 주행 한계 값이 위반되는 국면들에 상응하는 미래의 위치들을 식별하고 이러한 국면들을 방지하기 위해 사전에 결정을 내릴 수 있도록 차량 전방의 전체 궤적에 걸쳐 자율 모드 차량의 미래 위치들을 예측할 수 있다.

유리하게는, 상기 차량의 동적 거동을 예측하기 위한 모델은 입력으로서 상기 차량의 종방향 움직임 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치들에 상당하는 레귤레이터에 의해 전달되는 상기 차량의 액추에이터들에 대한 예측 제어 커맨드들, 현재 반복 중에 결정된 상기 차량의 미래 상태의 상태 변수들, 및 상기 차량의 횡방향 위치, 상기 차량의 횡방향 속도, 상기 요 각도 및 상기 차량의 요 레이트인 상기 차량의 현재 상태들을 수신한다.

유리하게는, 상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈은 차량 주행 한계 값을 정의하는 매개변수들 중에서, 상기 액추에이터들 및/또는 상기 차량의 동역학(dynamics)에 관련된 물리적 매개변수들을 포함한다.

바람직하게는, 상기 매개변수들은 적어도 최대 스티어링 각도 값, 최대 스티어링 휠 각속도 값, 최대 제동 능력을 나타내는 값 및 상기 차량의 최대 가속 능력을 나타내는 값을 포함한다.

유리하게는, 상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈은 상기 차량 주행 한계 값들과 관련하여 상기 차량의 결정된 미래 상태들을 비교하고 이러한 미래 상태들을 정의하는 상태 변수들 중 적어도 하나의 상태 변수가 해당 주행 한도 값에 이르게 되면 경고 신호를 생성하도록 설계된다.

유리하게는, 상기 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈은 상기 생성된 경고 신호를 수신하고, 상기 경고 신호를 수신할 때, 상기 상태 변수에 대한 예상 수정 조치를 제어하도록 설계된다.

유리하게는, 상기 예상 수정 조치는 제동 및/또는 스티어링 조치를 포함한다.

본 발명은 또한 위에서 설명한 바와 같은 장치를 포함하는 자동차에 관한 것이다.

본 발명의 다른 특징들 및 이점들은 예시적이고 비-제한적인 예로 그리고 첨부도면들을 참조하여 제공된 이하의 설명을 읽으면 더욱 분명해질 것이다.

도 1은 본 발명의 제어 장치의 아키텍처를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 제어 장치가 평가되는 차량의 궤적의 일 예를 그래프로 보여주는 도면이다.
도 3a는 도 2에 도시된 뚜렷한 곡선에 의해 형성되는 궤적 부분을 그래프로 보여주는 도면으로서, 이러한 궤적 부분 상에서 차량의 실제 및 예측 상태들의 변화를 보여준다.
도 3b는 도 3a의 곡선으로의 진입을 상세하게 보여주는 도면이다.
도 4는 도 2의 과정을 통해 추적될 궤적에 대한 차량의 실제 및 예측 상태들의 횡방향 오차의 시간 경과에 따른 변화들을 그래프로 보여주는 도면이다.
도 5는 스티어링 휠의 스티어링 각도의 최대값에 대한 실제 스티어링 휠 각도 및 예측 각도의 시간 경과에 따른 변화를 그래프로 보여주는 도면이다.
도 6은 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈의 해당 출력을 그래프로 보여주는 도면이다.

도 1을 참조하면, 자동차의 움직임을 제어하기 위한 장치(1)는 차선 지면 표시를 검출하기 위한 온보드 장치(10)를 포함한다. 이는 일반적으로 자동차에 대해 전방으로 향하는 온보드 카메라로서, 예를 들어 자동차 전방의 장면의 이미지를 획득할 수 있고 자동차 전방의 도로 표시를 검출할 수 있도록 윈드실드(windshield) 상단, 차량 루프와의 교차점에 설치되거나 차량 내부 백미러 뒤에 설치된 온보드 카메라이다. 이를 위해, 상기 카메라는 특히, 자동차가 따라가는 차선을 따라 지면상의 도로 표시 라인들을 검출하기 위해, 상기 카메라에 의해 제공되는 이미지 스트림을 취하여 이를 이미지 처리 기법들로 분석하는 처리 유닛과 연관된다. 상기 처리 유닛은 또한, 검출된 표시, 특히 차선 수, 갓길 너비, 중앙 차선 방향의 측면 편차 및 궤적의 곡률 프로파일에 기초하여 도로 레이아웃에 관련된 정보를 제공하도록 설계된다.

자동차에는 또한, 자동차의 동적 거동에 관련된 정보, 특히 자동차의 속도, 헤딩 각도(heading angle), 가속도, 요 레이트 등과 같은 정보를 제공할 수 있는 차량 장비의 다양한 아이템(스티어링 휠, 스티어링, 브레이크 등) 상에 배치된 한 세트의 온보드 센서들(11)이 장착되어 있다.

도로 레이아웃에 관련된 정보 및 자동차의 동적 거동에 관한 정보는 차량의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치(12) 또는 차량의 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치(13), 또는 횡방향 제어기에 전달되며, 상기 차량의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치(12) 및 차량의 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치(13), 또는 횡방향 제어기는, 예를 들어 중앙 차선을 따르기 위한 제어 전략을 적용함으로써 자율 모드로, 다시 말하면 운전자로부터의 어떠한 조치들도 없이 자동차를 스티어링하는 것을 가능하게 하도록 이러한 정보로부터 각각의 반복 지점에서 액추에이터들(14), 특히 적어도 하나의 차량용 종방향 제어 액추에이터 및 상기 차량 스티어링 시스템의 적어도 하나의 스티어링 액추에이터에 대한 종방향 움직임 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 커맨드들을 생성할 수 있다. 따라서, 차량의 종방향 위치결정을 위해, 차량의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치(12)는 차량 제동 및 가속 액추에이터를 제어하는 데 사용된다. 차량의 횡방향 위치결정을 위해, 차량의 횡방향 움직음을 제어하기 위한 장치(13)는 휠들의 스티어링 각도를 제어하기 위한 액추에이터들을 제어하는 데 사용된다.

이러한 2개의 제어 장치(12, 13)는 현재 차량 속도, 현재 차량 가속도, 주어진 반복 지점에서의 원하는 차량 속도, 주어진 반복 지점에서의 원하는 차량 가속도, 현재 요 레이트, 주어진 반복 지점에서의 원하는 요 레이트, 현재 차량 헤딩 오차, 현재 차량 횡방향 오차와 같은 입력/출력 변수들을 사용하는 레귤레이터들을 구현한다.

상기 제어 장치들(12, 13)의 출력들은 차량의 주행 보조 시스템들, 특히 차량에 장착된 ESP 시스템의 운전 지원 시스템을 관리하기 위한 모듈(15)에서 사용된다. 그러므로 이러한 시스템들은, 리액티브 유형(reactive type)의 보조만을 보장하는, 센서들로부터의 정보를 사용하여서만 피드백 제어된다. 현재에는 다가오는 도로 부분에 대한 차량 주행 한계 값들을 나타낼 수 있는 시스템이 없다. 다시 말하면, 이러한 시스템들은 블라인드(blind)이며, 긴급 제동이나 회전 속도 초과와 같은 차량 주행 한계 값들을 위반하는 국면들을 야기할 수 있는 차량의 미래 상태들을 예측할 수 없다.

따라서, 차량의 동적 거동을 예측하기 위한 모델(16)에, 한편으로는 차량의 동적 거동에 관련된 정보 및 다른 한편으로는 도로 레이아웃에 관련된 정보를 제공하도록 되어 있고, 그럼으로써 상기 모델(16)이 이러한 정보를 사용하여 차량의 미래 상태를 예측할 수 있게 된다.

그러므로 이러한 예측 모델(16)은, 전자 호라이즌(electronic horizon)에 이르기까지 차량의 미래 상태들에 상응하는 일련의 차량 위치들을 모델 출력으로서 예측하는 것을 가능하게 하기 위해 차량 횡방향 속도, 차량 종방향 속도, 차량 요 레이트 및 스티어링 각도를 포함하는 차량 상태 신호들, 및 도로 레이아웃 및 더 구체적으로는 도로의 곡률에 관한 정보에 민감하다. 상기 전자 호라이즌은 차량이 가까운 미래로, 다시 말하면 실제로는 온보드 검출 장치에 의해 허용되는 최대 가시거리에 이르기까지 움직일 수 있는 도로 환경에 관련된 한 세트의 정보로부터 형성된다.

이러한 미래 위치들 각각은 차량 스티어링, 가속기 및 제동 커맨드에 연관되며, 이는 이러한 미래 위치들 중 하나가 차량 주행 한계 값들 밖에 있는지를 평가하는 것을 가능하게 한다.

차량 예측 모델은 다음과 같이 결정된다.

여기서, u_v는 스티어링 휠 각도 커맨드이고 X_v는 상태 벡터이며, 다음과 같이 정의된다.

여기서 y_v는 차량 횡방향 위치이고, v_y는 차량 횡방향 속도이며, ψ_v는 차량 요 각도이고, ω_v는 차량 요 레이트이다.

매트릭스들 A, B 및 C는 아래와 같이 표기된다.

여기서 C_f 및 C_r은 각각 포워드 및 리어 휠들에서의 코너링 강성(cornering stiffness)에 상응하고, v_x는 차량의 속도이며, m은 차량의 질량이고, I_z는 수직축 Z에 대한 관성 모멘트이며, a 및 b는 각각 차량의 무게 중심에서부터 프론트 및 리어 휠들에 이르기까지의 거리이다.

이러한 차량 고유의 동적 모델은 안정성 한계를 포함하기 위해 PACEJKA 등에 의해 제안된 모델에 기초하여 개발된 타이어 거동의 기술 모델(descriptive model)에 접속될 수 있다.

상기 예측 모델(16)의 출력은 차량의 미래 위치들이 계산되는, 차량의 미래 상태들을 결정하기 위한 모듈(17)에 접속된다. 더 구체적으로는, 이러한 모듈(17)은 차량의 현재 속도, 차량의 위치 및 배향, 휠베이스(wheelbase) 및 스티어링 휠의 각도를 사용하여 첫 번째 반복을 계산한다. 다음으로, 미래 상태들에 대해, 상기 예측 모델(16)은 차량의 예측 레귤레이터(18)의 폐-루프 응답을 고려하여 전진 방향으로 실행되며, 이는 차량의 종방향 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치들(12, 13)에서 구현된 레귤레이터들과 동일한 응답을 제공한다. 따라서, 차량의 미래 위치들은 상기 위치들로의 차량의 종방향 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치들에 의해 나중에 적용될 것과 동일한 제어 전략을 사용하여 추정된다.

따라서, 입력 값들은 현재 반복의 시작 단계에서 수집된 레귤레이터(18)에 의해 제공되는 예측된 제어 커맨드들이고, 상태 값들은 이전 단계에서 상기 시스템의 상태를 특성화하는 업데이트된 상태 벡터(X_v)의 구성요소들이다.

따라서 차량의 미래 상태들을 결정하기 위한 모듈(17)의 출력은 위에서 나타낸 바와 같이 차량의 종방향 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치들(12, 13)에 상당하는 차량의 예측 레귤레이터(18)에 먼저 제공된다. 주요 차이점은 예측 레귤레이터의 출력이 또한 상기 예측 모델(16)에 공급하는데 사용되고, 그럼으로써 전체 전자 호라이즌에 걸친 차량의 미래 상태들이 예측 처리되는 것을 허용하게 된다는 것이다.

차량의 미래 상태들을 결정하기 위한 모듈(17)의 출력은 또한 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)에 전달된다. 이러한 모듈(19)은 차량의 액추에이터들 또는 차량 자체의 동역학으로부터의 모든 물리적 한계 값들을 포함한다. 이는 최대 스티어링 휠 각도, 최대 스티어링 휠 각속도, 최대 제동 능력 및 최대 가속 능력을 고려한다. 이는 이러한 최대값들과 관련하여 차량의 모든 미래 상태들을 모니터링하고 이러한 미래 상태들 중 하나가 차량의 한계 값들을 초과할 때 인디케이터 플래그(indicator flag)를 올리도록 설계된 것이다.

차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)은 차량의 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈(15)에 접속된다. 따라서 후자는 제어 장치들(12, 13)의 현재 출력과 위반 인디케이터들을 지니는 예측 레귤레이터의 출력들을 수신한다. 이는 차량 주행 한계 값들의 위반의 인디케이터가 올려진 미래 상태들에 따라 사전에 반응함으로써 차량의 동적 거동을 수정하는 것을 가능하게 한다.

이하의 예는 방금 설명한 원리들을 보여준다. 도 2는 X 및 Y 좌표상에서 뚜렷한 곡선(C)이 취해진 특정 궤적의 일 예를 보여준다. 전체 궤적은 도 1을 참조하여 위에서 설명한 바와 같이 차량의 움직임을 제어하기 위한 장치(1)가 장착된 차량에 의해 추종된 것이다. 도 3a 및 도 3b는 차량의 예측 모델이 제어 가능한 범위 밖에 있는, 다시 말하면 즉 차량의 주행 한계 값에 도달하거나 차량의 주행 한계 값을 초과하는 액추에이터 제어 신호들 또는 차량의 미래 상태들을 검출하는 정확한 순간을 더 정확하게 보여준다. 도 3a는 도 2의 뚜렷한 곡선(C)에서의 궤적 부분을 보여주는 반면, 도 3b는 뚜렷한 곡선(C)로의 진입을 상세하게 보여주는 도면이다. 도 3a는 차량에 의해 추종될 궤적(T), 온보드 센서들에 의해 결정된 차량의 실제 상태들(st_real), 및 상기 예측 모델(16)에 의해 제공되는 차량의 미래 또는 예측 상태들(st_predicted)을 보여준다. 따라서 차량은 차량의 한 세트의 실제 상태들(st_real)에 의해 정의된 궤적을 추종하지만, 상기 예측 모델은 예를 들어 800ms 전에 제어 가능한 범위를 벗어난 차량의 미래 상태들을 미리 검출할 수 있는데, 상기 차량의 미래 상태들은 라인의 종단(st_predicted)으로 나타나 있다.

도 4는 도 2의 과정 전반에 걸쳐 추종될 궤적에 대한 차량의 횡방향 오차(미터 단위)를 보여준다. 곡선(ε_real)은 추종될 궤적에 대한 차량의 실제 상태들의 횡방향 오차를 나타내고, 곡선(ε_predicted)은 추종될 궤적에 대해 800ms 앞서 차량의 예측된 상태들의 횡방향 오차를 나타낸다. 12초쯤 되면, 1미터 이상의 횡방향 오차들이 나타나며, 이것이 의미하는 것은 차량이 제어 가능한 범위를 벗어난다는 것이다.

도 5는 차량의 실제 상태 및 예측된 각도(α_predicted)로부터 초래되는 스티어링 휠 스티어링 각도(α_real)의 거동을 시간의 함수로서 보여줌과 아울러, 전동 스티어링 시스템에 의해 제공된 스티어링 휠 스티어링 각도의 최대값(α_max)이 약 65°로 설정됨을 보여준다. 이러한 예에서, 차량은 예측에 의해 스티어링 휠 스티어링 각도 상태들이 이루어지기 전에 최대 제어가능 값들에 도달하는 스티어링 휠 스티어링 각도 상태들을 검출하고 그에 따라 결정들을 내릴 수 있다. 도 5는 차량의 예측된 상태들의 시간 경과를 보여주며, 이는 나중에 차량의 실제 상태들에 상응하게 된다. 따라서 상기 예측 모델은 스티어링 각도가 최대값에 도달하는 잠재적으로 위험한 국면들에 상응하는 차량의 미래 상태들을 미리 결정하는 것을 가능하게 한다.

도 6은 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈의 상응하는 출력을 보여준다. 따라서, 위반 인디케이터(ld_predicted)를 올리는 것은 상기 스티어링 휠 스티어링 각도에 대한 차량의 미래 상태가 최대 허용 한계 값을 위반한 것으로 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈이 검출하는 경우를 보여준다. 이러한 경고는 차량의 제어 가능한 범위를 벗어난 차량의 하나 이상의 예측된 상태 변수들에 대해 발행될 수 있다. 본 명세서에서 제시된 예에서, 인디케이터(ld_predicted)를 올리는 것은 실제 상태가 이루어지기 약 0.8초 전에 스티어링 각도의 미래 변화에 작용할 것을 상기 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈(15)에 알리는 것을 가능하게 한다. 이때, 차량의 주행 보조 시스템들을 관리하기 위한 모듈(15)은 스티어링 각도가 최대 허용가능 한계 값을 위반하는 것을 방지하기 위한 목적으로 예측 수정 조치를 제어함으로써 이러한 국면을 사전에 조치 및 예방할 수 있다. 이러한 예상 수정 조치는 예를 들어 약간의 제동 및/또는 스티어링 조치일 수 있다. 따라서, 본 발명은 차량의 안정성 한계 값들이 초과될 수 있는 차량의 미래 상태를 예측하고 적절한 안전성 전략을 미리 채택함으로써 차량의 안전성을 증가시키는 것을 가능하게 한다.

Claims

도로상에서 자동차의 움직임을 제어하는 장치(1)로서, 상기 장치(1)는, 특히 ESP 유형의 적어도 하나의 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈(15), 차선들에 대한 지면 표시들을 검출하기 위한 온보드 장치(10)로서, 검출된 표시들에 따라 도로 레이아웃에 관련된 제1 정보를 제공할 수 있는 온보드 장치(10), 상기 자동차의 동적 거동에 관련된 제2 정보를 제공할 수 있는 한 세트의 온보드 측정 센서들(11), 상기 자동차의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치(12) 및 상기 자동차의 횡방향 움직임을 제어하는 장치(13)를 포함하며, 상기 자동차의 종방향 움직임을 제어하기 위한 장치(12) 및 상기 자동차의 횡방향 움직임을 제어하는 장치(13)는 상기 제1 및 제2 정보로부터 상기 자동차의 스티어링 시스템의 종방향 및 횡방향 제어를 위한 액추에이터들(14)에 송신되는 종방향 움직임 및 횡방향 움직임에 대한 제어 커맨드들을 생성할 수 있고, 상기 자동차의 움직임을 제어하는 장치(1)는, 상기 제1 및 제2 정보가 공급되는 상기 자동차의 동적 거동을 예측하는 모델(16)로서, 다가오는 도로 부분을 정의하는 복수의 반복들을 통해 상기 자동차의 미래 위치들에 상응하는 상기 자동차의 한 세트의 미래 상태들을 결정할 수 있는, 상기 자동차의 동적 거동의 예측 모델(16)을 포함하며, 상기 예측 모델은 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)에 접속되고, 상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)은 각각의 결정된 미래 상태에 대해 상기 자동차의 상기 결정된 미래 상태들을 정의하는 상태 변수들 중 적어도 하나의 상태 변수가 차량 주행 한계 값에 이르거나 차량 주행 한계 값을 초과하는지를 결정할 수 있으며 그로부터 상기 자동차의 적어도 하나의 미래 상태에 대해 상기 자동차에 대한 다가오는 위험 국면을 추론할 수 있는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제1항에 있어서,
상기 차량의 동적 거동을 예측하기 위한 모델(16)은 입력으로서 상기 차량의 종방향 움직임 및 횡방향 움직임을 제어하기 위한 장치들(12, 13)에 상당하는 레귤레이터(18)에 의해 전달되는 상기 차량의 액추에이터들에 대한 예측 제어 커맨드들, 현재 반복 중에 결정된 상기 차량의 미래 상태의 상태 변수들, 및 상기 차량의 횡방향 위치, 상기 차량의 횡방향 속도, 요 각도 및 상기 차량의 요 레이트인 상기 차량의 현재 상태들을 수신하는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈(19)은 차량 주행 한계 값을 정의하는 매개변수들 중에서, 상기 액추에이터들 및/또는 상기 차량의 동역학(dynamics)에 관련된 물리적 매개변수들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제3항에 있어서,
상기 매개변수들은 적어도 최대 스티어링 각도 값(α_max), 최대 스티어링 휠 각속도 값, 최대 제동 능력을 나타내는 값 및 차량의 최대 가속 능력을 나타내는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제3항 또는 제4항에 있어서,
상기 차량 주행 한계 값들의 위반을 결정하기 위한 모듈은 상기 차량 주행 한계 값들과 관련하여 상기 차량의 결정된 미래 상태들을 비교하고 이러한 미래 상태들을 정의하는 상태 변수들(α_predicted) 중 적어도 하나의 상태 변수가 해당 주행 한도 값(α_max)에 이르게 되면 경고 신호(ld_predicted)를 생성하도록 설계되는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제5항에 있어서,
상기 주행 보조 시스템을 관리하기 위한 모듈(15)은 상기 생성된 경고 신호를 수신하고, 상기 경고 신호를 수신할 때, 상기 상태 변수에 대한 예상 수정 조치를 제어하도록 설계되는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
제6항에 있어서,
상기 예상 수정 조치는 제동 및/또는 스티어링 조치를 포함하는 것을 특징으로 하는, 자동차의 움직임을 제어하는 장치.
자동차로서, 상기 자동차가 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 제어 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동차.