KR20220158108A

KR20220158108A - 운전자 상태에 따른 차량 제어 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20220158108A
Application number: KR1020210064559A
Authority: KR
Inventors: 지용관
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2021-05-20
Filing date: 2021-05-20
Publication date: 2022-11-30

Abstract

운전자 상태에 따른 차량 제어 장치 및 방법을 개시한다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집하는 주행패턴 수집부; 상기 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 상태 판단부; 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성하는 제어정보 생성부를 포함하는 차량 제어 장치 및 그의 동작 방법을 제공한다.

Description

운전자 상태에 따른 차량 제어 장치 및 방법{Method and Apparatus for Controlling Vehicle based on State of Driver}

본 발명의 실시예들은 운전자 상태에 따른 차량 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.

최근 운전자의 안전을 보장하고 주행 편의를 제공하기 위한 주행보조(driving assist) 및 운전자의 개입 없이 차량이 스스로 도로를 주행할 수 있도록 하는 자율주행(autonomous driving) 기술의 개발이 가속화되고 있다.

한편, 치명적인 교통사고 원인은 졸음운전으로 인해 발생한다. 많은 운전자들이 졸음운전을 경험하며, 졸음운전에 의해 사망하기도 한다. 졸음운전 외에도, 운전자의 신체에 문제가 생겨 운전자가 차량을 제어하지 못하는 상황이 발생할 수 있다.

졸음운전이나 심정지 등 운전자가 갑작스럽게 운전 불가 상태에 빠졌을 때 차량을 주행보조하거나 자율주행으로 제어하는 기술을 운전불능상태 지원시스템(Departed Driver Rescue and Exit Maneuver)라 한다.

DDREM에 따라 상시 운전자의 상태를 모니터링하기 위해, 차량 내부에 카메라, 생체신호 측정기, 압력 센서 등의 다양한 센서들이 구비되어야 한다.

하지만, 차량에 이러한 센서들을 장착하고, 센서들을 동작시키는 알고리즘을 설치하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다는 문제점이 있다.

본 발명의 실시예들은, 운전자의 주행패턴을 모니터링함으로써, 운전자를 모니터링하지 않고도 운전자의 상태를 판단하기 위한 차량 제어 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.

본 발명의 다른 실시예들은, 운전자의 상태를 판단하고 운전자의 상태에 따라 차량의 제어를 수행함으로써, 운전자가 갑작스레 제어불능 상태가 되더라도 운전자와 주변 차량의 안전을 도모하기 위한 차량 제어 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.

본 발명의 다른 실시예들은, 운전자가 제어불능 상태일 때 차량을 제어하되, 타 차량 또는 보행자와의 충돌 위험을 고려하여 제어함으로써, 충돌을 방지하기 위한 차량 제어 장치 및 방법을 제공하는 데 일 목적이 있다.

본 발명의 일 측면에 의하면, 차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집하는 과정; 상기 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 과정; 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성하는 과정을 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법을 제공한다.

본 실시예의 다른 측면에 의하면, 차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집하는 주행패턴 수집부; 상기 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 상태 판단부; 및 상기 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성하는 제어정보 생성부를 포함하는 차량 제어 장치를 제공한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 의하면, 운전자의 주행패턴을 모니터링함으로써, 운전자를 모니터링하지 않고도 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 운전자의 상태를 판단하고 운전자의 상태에 따라 차량의 제어를 수행함으로써, 운전자가 갑작스레 제어불능 상태가 되더라도 운전자와 주변 차량의 안전을 도모할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 운전자가 제어불능 상태일 때 차량을 제어하되, 타 차량 또는 보행자와의 충돌 위험을 고려하여 제어함으로써, 충돌을 방지할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 통합제어기를 예시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치를 예시한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 동작 방법을 설명하기 위해 예시한 순서도다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 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. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '~부', '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 통합제어기를 예시한 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 통합제어기(100)는 차량 내 통신부(110), V2X 통신부(120), 적어도 하나의 프로세서(130 및 132), 메모리(140) 및 내부 통신부(150)를 전부 또는 일부 포함한다. 도 1에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 통합제어기(100)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 통합제어기(integrated controller, 100)는 승용차, 택시, 승합차, 버스, 트럭 등 차량(10)에 탑재되어, 차량(10) 내/외부의 각종 장치들로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 저장, 가공 및 분석하여 차량(10)의 전반적인 구동을 제어한다.

통합제어기(100)는 차량 내 탑재된 적어도 하나의 제어기(160)와 연동하여 차량 내 각종 구동장치(미도시)를 전기적으로 제어하거나, 제어기(160)와는 독립적으로 차량 내 각종 구동장치를 직접 제어할 수 있다.

차량 내 통신부(110)는 차량에 탑재된 적어도 하나의 제어기(160) 및/또는 적어도 하나의 센서(170)와 통신하도록 구성된다.

차량 내 통신부(110)는 차량 내 존재하는 다양한 통신 프로토콜들을 이용하여 제어기(160) 및/또는 센서(170)와 데이터를 송수신할 수 있다. 통신 프로토콜은 CAN(Controller Area Network), CAN FD(CAN with Flexible Data rate), 이더넷(ethernet), LIN(Local Interconnect Network) 및 플렉스레이(FlexRay) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 차량에 탑재된 각종 장치 사이의 통신을 위한 프로토콜이면 어느 것이든 적용될 수 있다.

제어기(160)는 EMS(Engine Management System), ESC(Electronic Stability Control), ESP(Electronic Stability Program), VDC(Vehicle Dynamic Control), LKAS(Lane Keeping Assistance System), SCC(Smart Cruise Control), ACC(Adaptive Cruise Control), AEB(Autonomous Emergency Braking), FCA(Forward Collision-Avoidance Assist), HDA(Highway Driving Assist), HDP(Highway Driving Pilot), LDW(Lane Departure Warning), DAW(Driver Awareness Warning), DSW(Driver State Warning) 및/또는 차량 내 각종 구동장치를 전기적으로 제어하는 다른 장치 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 이하에서, 전술한 제어기(160)의 장치 및 기능을 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assist System; ADAS)라 한다.

센서(170)는 레이더(radar), 라이다(lidar), 초음파(ultrasonic) 센서, 카메라(camera), 휠 스피드(wheel speed) 센서, 액셀러레이터(accelerator) 레벨 감지 센서, 조향각(steering angle) 센서, 요레이트(yaw rate) 센서, GPS(Global Positioning System) 수신기 및 자이로스코프(gyroscope) 센서 중 하나 이상을 포함할 수 있으나, 상기 내용으로 한정되는 것은 아니며, 차량에 적용할 수 있는 모든 센서를 포함할 수 있다.

V2X 통신부(120)는 차량의 외부장치와 통신하도록 구성된다. 실시예들에 따라, V2X 통신부(120)는 타 차량(180)과 통신(V2V: Vehicle to Vehicle)하거나 인프라(190)와 통신(Vehicle to Infrastructure)할 수 있다. 인프라(190)는 예컨대, TIS(Transportation Information System) 또는 ITS(Intelligent Transport System) 등과 연동하여 교통정보를 주기적으로 송출하는 노변 기지국(roadside base station) 또는 서버일 수 있으나 이러한 예시에 한정되는 것은 아니며, 차량(10)과 통신 가능한 모든 인프라를 포함할 수 있다.

V2X 통신부(120)는 바람직하게는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 차량의 외부와 데이터를 송수신할 수 있다. 이를 위해, V2X 통신부(120)는 송신 안테나, 수신 안테나, 각종 통신 프로토콜을 구현 가능한 RF(Radio Frequency) 회로 및 RF 소자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

실시예들에 따라, 차량 내 통신부(110) 및 V2X 통신부(120)는 내부에 구비된 별도의 프로세서(미도시)에 의해 전반적인 동작이 제어될 수 있다. 차량 내 통신부(110) 및 V2X 통신부(120)는 하나 이상의 프로세서를 포함하거나, 프로세서를 포함하지 않을 수도 있다. 프로세서를 포함하지 않는 경우, 차량 내 통신부(110) 및 V2X 통신부(120)는 통합제어기(100) 내 적어도 하나의 프로세서(130 및 132)의 제어에 따라 동작될 수 있다.

프로세서(130 및 132)는 차량(10)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다. 실시예들에 따라, 각 프로세서(130 및 132)는 전자 제어 유닛(ECU: Electronic Controller Unit), 마이크로 컨트롤러 유닛(MCU: Micro Controller Unit), 애플리케이션 프로세서(AP: Application Processor), 중앙 처리 유닛(CPU: Central Processing Unit) 및/또는 각종 연산 처리 및 제어신호의 생성이 가능한 다른 전자 장치로 구현될 수 있다.

적어도 하나의 프로세서(130 및 132)는 차량(10)의 제어와 관련된 판단을 수행하고, 판단 결과에 따라 다른 제어기(160) 및/또는 구동장치(미도시)를 제어할 수 있다. 실시예들에 따라, 적어도 하나의 프로세서(130 및 132)는 차량 내 통신부(110) 및/또는 V2X 통신부(120)가 수신한 데이터에 기초하여 제어기(160) 및/또는 구동장치(미도시)를 제어하기 위한 제어명령을 생성할 수 있다.

적어도 하나의 프로세서(130 및 132)는 서로 다른 프로토콜 및 서로 다른 데이터 버스(data bus)를 사용하여 데이터를 송수신하는 제어기(160) 및/또는 센서(170)들 간의 통신지원을 위한 게이트웨이(gateway) 기능을 제공할 수 있다.

메모리(140)는 차량(10)의 구동에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장한다. 메모리(140)는 적어도 하나의 프로세서(130 및 132)에 입출력되는 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는 적어도 하나의 프로세서(130 및 132)에서 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(140)는 적어도 하나의 프로세서(130 및 132)의 처리 또는 제어를 위한 프로그램 등, 차량(10) 전반의 동작을 위한 다양한 데이터를 저장할 수 있다.

메모리(140)는 차량의 자율주행 및/또는 주행보조를 위해 필요한 각종 데이터를 저장하거나, 프로세서(130 및 132)에 의해 차량의 자율주행 및/또는 주행보조 기능이 제공되는 과정에서 생성되는 데이터를 저장할 수 있다.

메모리(140)에는 프로세서(130 및 132)에 의한 자율주행 및/또는 주행보조 제어에 요구되는 지도 정보가 저장되어 있을 수 있다. 메모리(140)는 지도 정보로서, 도로 단위의 정보를 제공하는 항법 지도(navigation map) 및/또는 차로(Lane) 단위의 도로 정보를 제공하는 정밀 도로 지도, 즉 3차원 고정밀 지도(HD-map: High Definition-map)를 저장할 수 있다. 메모리(140)에 저장된 지도 정보는 차선, 차로 중심선, 규제선, 도로 경계, 도로 중심선, 교통 표지, 노면 표지, 도로의 형상 및 높이, 차로 너비 등 차량(10)의 자율주행 및/또는 주행보조 제어에 필요한 동적 및 정적 정보를 제공할 수 있다.

메모리(140)에는 차량의 자율주행 및/또는 주행보조 제어를 위한 알고리즘이 저장되어 있을 수 있다. 프로세서(130 및 132)는 메모리(140)에 저장된 알고리즘을 실행하여 차량의 주변 환경에 능동적인 자율주행 및/또는 주행보조 제어를 수행할 수 있다.

내부 통신부(150)는 고장난(malfunctioning) 프로세서(130 및 132)를 정확하게 인지하지 못하는 경우 정상적인 프로세서(130 및 132)가 영향을 받게 되는 고장 전파 문제를 방지하고, 프로세서(130 및 132)들 간 또는 프로세서(130 및 132)와 메모리(140) 간 통신 속도를 향상시키기 위해 도입된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 내부 통신부(150)는 각 프로세서(130 및 132)들을 대신하여 메모리(140) 또는 프로세서(130 및 132)의 로컬 메모리(미도시)에 직접 액세스하는 DMA 제어기(Direct Memory Access controller, 미도시)를 포함할 수 있다.

내부 통신부(150)는 프로세서(130 및 132)들 간 또는 프로세서(130 및 132)와 메모리(140) 간의 데이터 전송을 수행한다. 이에 따라, 프로세서(130 및 132)는 연산 및 데이터 전송을 병렬로 진행(parallel processing)할 수 있게 된다. 예를 들어, 내부 통신부(150)는 프로세서(130 및 132) 대신 메모리(140)에 액세스하여 읽기/쓰기 작업을 수행할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130 및 132)는 읽기/쓰기 작업이 수행되는 동안 다른 연산 처리를 할 수 있으며, 작업이 완료되면 내부 통신부(150)로부터 완료 인터럽트를 수신하게 된다. 반면, 프로세서(130 및 132)가 완료 인터럽트를 수신하지 못하는 경우에는, 메모리(140)가 고장난 것으로 판단할 수 있다.

이와 같이 DMA 제어기를 이용하는 경우, 기존의 CAN 통신방식 대비 빠른 통신 속도를 구현할 수 있으며, 인터럽트를 수신 여부에 기초한 고장 인지가 가능하다.

실시예들에 따라, 프로세서(130 및 132)는 ACK 수신 여부에 기초하여 다른 프로세서(130 및 132)의 메시지 정상 수신 여부 및/또는 고장 여부를 인지할 수 있다.

예를 들어, 제1 프로세서(130)가 제2 프로세서(132)에게 메시지를 전송하고자 하는 경우, 제1 프로세서(130) 또는 내부 통신부(150)는 제2 프로세서(132)에게 인터럽트를 걸고, 인터럽트를 인지한 제2 프로세서(132)는 메시지를 확인하게 된다. 메시지를 확인한 제2 프로세서(132)는 메시지를 정상 수신했음을 알리는 ACK을 전송한다. 제2 프로세서(132) 또는 내부 통신부(150)는 제1 프로세서(130)에게 인터럽트를 걸고, ACK을 수신한 제1 프로세서(130)는 제2 프로세서가 메시지를 정상 수신했음을 인지하게 된다.

한편, 제2 프로세서(132)가 ACK을 전송하지 않는 경우에는, 제1 프로세서 및/또는 내부 통신부(150)가 메시지를 재전송하거나, 곧바로 제2 프로세서(132)가 고장난 것으로 판단할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치를 예시한 구성도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치(200)는 제어기정보 수집부(210), 주행패턴 수집부(220), 타차정보 수집부(230), 환경정보 수집부(240), 항법정보 수집부(250), 지도 관리부(260), 상태 판단부(270), 충돌 판단부(280) 및 제어정보 생성부(290)를 전부 또는 일부 포함한다. 차량 제어 장치(200)는 운전자 및 외부에 경고 알림을 제공하기 위한 경고 출력부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 차량 제어 장치(200)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치(200)는 차량(10)에 탑재된 장치로써, 도 1에서 통합제어기(100)의 구성요소들에 의해 구현될 수 있다. 즉, 통합제어기(100)의 구성요소를 기능별로 구분한 것이 차량 제어 장치(200)며, 차량 제어 장치(200)의 기능(동작)은 복수의 프로세서(130 및 132)에 의해 분산되어 수행될 수 있다. 예컨대, 제어기정보 수집부(210)의 기능은 제1 프로세서(130)에 의해 수행되고, 환경정보 수집부(240)의 기능은 제2 프로세서(132)에 의해 수행될 수 있다. 차량 제어 장치(200)의 일부 기능은 차량(10)의 외부 서버를 통해 구현될 수도 있다.

이하에서는, 설명의 편의를 위해 차량 제어 장치(200)에 포함된 모든 구성요소 기능이 단일한 프로세서(130 및 132)에 의해 수행되는 것으로 설명하기로 한다. 예컨대, 차량 제어 장치(200)의 기능은 제1 프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다. 이 경우, 차량 제어 장치(200)는 제1 프로세서(130)의 하위 구성요소일 수 있다.

한편, 본 실시예에서 제어기정보 수집부(210), 주행패턴 수집부(220), 타차정보 수집부(230), 환경정보 수집부(240) 및 항법정보 수집부(250)는 수집부로 통칭할 수 있다. 수집부는 기 저장된 정보뿐만 아니라 실시간으로 정보를 수집함으로써, 제어정보 생성부(290)가 다양하고 정확한 정보에 기초하여 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System; ADAS)을 제공할 수 있도록 한다.

제어기정보 수집부(210)는 차량 내 통신부(110)가 적어도 하나의 제어기(160)로부터 차량(10)의 ADAS 제어 정보를 수집할 수 있다.

제어기정보 수집부(210)는 차량 내 통신부(110)가 적어도 하나의 제어기(160)로부터 ADAS 제어 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 제어기정보 수집부(210)는 LKAS, ABS, AEB, ESC, VDC, ESP, HDA, HDA 2, HDA 3 또는 HDP 등 ADAS 제어 정보를 수집할 수 있다. 제어기정보 수집부(210)는 ADAS의 각 기능들에 대한 작동 유무, 작동 이력 또는 작동 가능 여부에 대한 정보를 수집할 수 있다. 차량(10)의 ADAS 제어 정보는 운전자에게 인터페이스를 통해 출력되거나 외부에 제공되거나 차량(10)의 제어에 이용된다.

주행패턴 수집부(220)는 차량 내 통신부(110)를 통해 적어도 하나의 센서(170)로부터 수신하는 차량(10)의 상태정보(이하, '주행패턴')를 수집한다.

주행패턴은 차량(10)의 주행정보 및 제어정보를 포함한다. 구체적으로, 주행패턴은 차량(10)의 위치, 속도, 방향, 수직가속, 수평가속, 전장, 차고, 차폭, 위치 정확도, 헤딩, 경로 이력, 예측 경로, 제동 시스템 상태, 지시등 상태, 이벤트 플래그, 슬립 발생 유무, 요레이트(yaw rate), 조향각, 조향각속도, 가속페달 위치정보, 브레이크페달 위치정보, 선회상태, 선회 반경, 횡활각(sideslip angle), 기울기, 각 차륜의 선회반경, 선회 슬립양, 엇갈림 각 및 운전자의 주행 모드 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 주행패턴은 실내외 온도차, 공조기 작동 상태, 내비게이션의 경로 설정 유무 및 미디어 장치 작동 상태를 더 포함할 수 있다. 나아가, 차량(10)의 제어정보는 제어기정보 수집부(210)에 의해 수집된 차량(10)의 ADAS 제어 정보를 포함할 수도 있다. 즉, 주행패턴 수집부(220)는 제어기정보 수집부(210)가 수집한 ADAS 제어 정보를 주행패턴으로 이용할 수 있다. 주행패턴은 이에 한정되는 것은 아니며, 차량(10)의 상태와 관련한 모든 정보를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 주행패턴 수집부(220)는 운전자의 주행패턴을 메모리(140) 또는 외부 서버에 저장할 수 있다. 기 저장된 주행패턴은 추후 수집되는 주행패턴과의 비교에 이용된다. 나아가, 기 저장된 주행패턴은 운전자의 상태를 판단하는 모델의 학습에 이용될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 주행패턴 수집부(220)는 차량 내 통신부(110)가 센서(170)로부터 수집한 데이터를 기초로 주행패턴을 직접 산출할 수 있다.

예를 들면, 주행패턴 수집부(220)는 휠 스피드 센서로부터 수신한 데이터에 기초하여 차량(10)의 차속을 산출할 수 있다. 주행패턴 수집부(220)는 각 차륜 간의 속도 차이를 이용하여 슬립 발생 유무를 판단할 수 있다.

주행패턴 수집부(220)는 요레이트 센서로부터 수신한 데이터에 기초하여 차량(10)의 현재 요레이트를 산출할 수 있다. 주행패턴 수집부(220)는 조향각 센서로부터 수신한 데이터에 기초하여, 조향각에 따른 추정 요레이트를 산출할 수 있다.

주행패턴 수집부(220)는 산출된 현재 요레이트 및 추정 요레이트를 기초로 차량(10)의 선회상태를 산출할 수 있다. 선회상태는 언더스티어(under steer), 오버스티어(over steer), 뉴트럴 스티어(neutral steer) 중 하나일 수 있다. 주행패턴 수집부(220)는 차량의 무게중심, 휠베이스, 조향각 대비 휠 각 등을 이용하여 각 차륜의 선회반경 및 선회 슬립양을 산출할 수 있다.

주행패턴 수집부(220)는 조향각 센서로부터 수신한 데이터에 기초하여, 차륜의 방향과 차량(10)의 진행 방향 사이의 엇갈림 각을 산출할 수 있다.

또한, 주행패턴 수집부(220)는 운전자의 조작에 따라 결정되는 차량의 주행 모드(예컨대, 자율 주행 모드/수동 주행 모드, 또는 스포츠 모드/에코 모드/안전 모드/일반 모드 등)을 수집할 수 있다.

타차정보 수집부(230)는 차량 내 통신부(110) 및/또는 V2X 통신부(120)를 통해 타 차량(180)의 상태정보(이하, '타차정보')를 수집한다. 타차정보는 타 차량(180)의 주행 정보 및 제어 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 타차정보 수집부(230)는 V2V 통신 방식을 이용할 수 있다.

구체적으로, 타차정보 수집부(230)는 V2X 통신부(120)를 통해 타 차량(180)으로부터 타 차량(180)의 주행 정보 및 제어 정보 중 적어도 하나를 수집할 수 있다.

타 차량(180)의 주행 정보는 타 차량(180)의 위치, 속도, 방향, 수직가속, 수평가속, 전장, 차고, 차폭, 위치 정확도, 헤딩(heading), 기울기, 상대적 위치, 경로 이력, 예측 경로, 제동 시스템 상태, 지시등 상태, 이벤트 플래그, 슬립 발생 유무, 요레이트(yaw rate), 조향각, 조향각속도, 가속페달 위치정보, 브레이크페달 위치정보, 선회상태, 선회 반경, 횡활각(sideslip angle), 기울기, 각 차륜의 선회반경, 선회 슬립양, 엇갈림 각 및 운전자의 주행 모드 등을 포함할 수 있다.

타 차량(180)의 제어 정보는 ADAS 작동 유무, 작동 이력 또는 작동 가능 여부 등을 포함한다. 예를 들면, 타 차량(180)의 제어 정보는 ABS 작동 유무, AEB 작동 유무, ESC, VDC, ESP 작동 정보 등을 포함할 수 있다.

타차정보 수집부(230)는 차량 내 통신부(110)를 통해 적어도 하나의 센서(170)로부터 타차정보를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 타차정보 수집부(230)는 차량 내 통신부(110)를 이용하여 차량의 전방, 좌측방, 우측방 및 후방 중 적어도 하나에 대한 타 차량(180)의 검출 여부, 타 차량(180)의 상대적 위치 및 상대적 속도 등 센서 데이터로 산출 가능한 타 차량(180)에 대한 모든 정보를 수집할 수 있다.

타차정보 수집에 이용되는 센서(170)는 차량의 전면, 좌측면, 우측면 및 후면 중 적어도 하나에 배치되는 레이더, 라이다, 초음파 센서, 카메라 중 하나 이상을 포함할 수 있으나, 센서의 종류, 배치 위치 및 배치 수는 특정 실시예로 한정되지 않는다.

본 발명의 일 실시예에 따른 타차정보 수집부(230)는 센서(170)로부터 수집한 데이터를 기초로 타차정보를 직접 산출할 수 있다. 예를 들어, 타차정보 수집부(230)는 센서(170)가 송신한 신호가 타 차량(180)에 반사되어 되돌아오는 시간 또는 센서(170)가 송수신한 신호의 세기를 분석하거나 센서(170)가 촬영한 이미지에 대하여 기 정의된 영상 처리 프로세싱을 적용함으로써 타 차량(180)의 위치, 속도 등 타차정보를 판단할 수 있다.

환경정보 수집부(240)는 V2X 통신부(120)를 통해 인프라(190)로부터 외부 환경에 대한 환경 정보를 수집한다. 환경 정보는 도로 정보, 교통 정보 및 날씨 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 환경정보 수집부(240)는 V2I 통신 방식을 이용할 수 있다.

도로 정보는 도로 종류, 도로 곡률 및 도로 경사도 및 도로 공사 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 도로 정보는 노면의 상태 정보, 도로의 폭 등 도로에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 도로의 종류는 고속도로, 지방국도 또는 시내도로 등을 포함한다. 노면의 상태 정보는 포장도로 여부, 비포장도로 여부, 비에 의해 젖었는지 여부, 눈이 쌓였는지 여부, 또는 온도 등을 포함한다.

교통 정보는 교통 흐름에 관한 정보를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 교통 흐름은 원활, 서행, 지체 및 정체로 구분될 수 있다. 교통 흐름은 타 차량(180)의 위치, 속도 및 수 등에 기초하여 구분될 수 있다. 이 외에도, 교통 흐름은 다양한 정보에 기초하여 네 가지 이상의 카테고리로 분류될 수 있다.

날씨 정보는 비, 눈, 안개, 우박, 해 등 기후에 관한 정보를 포함한다.

항법정보 수집부(250)는 차량 내 통신부(110), V2X 통신부(120) 및/또는 메모리(140)로부터 차량(10)의 항법정보(navigation information)를 수집한다. 항법정보는 차량(10)의 위치정보, 위치정보에 대응하는 지도정보, 경로정보 및 차량(10)이 주행 중인 도로의 도로 정보를 포함할 수 있다.

항법정보 수집부(250)는 차량 내 통신부(110)를 이용하여 차량(10)에 탑재된 내비게이션 장치에 운전자/탑승자가 입력한 목적지 정보 및 목적지 설정 따른 경로 정보(목적지까지의 후보 경로 중 운전자/탑승자가 선택한 최단 경로 또는 선호 경로 등)를 수집할 수 있다.

항법정보 수집부(250)는 GPS 수신기로부터 측위 되는 차량의 현재 위치를 기반으로 메모리(140)에 기 저장된 지도정보 중 현재 위치에 대응하는 지도정보를 추출하거나 V2X 통신부(120)를 이용하여 외부 서버로부터 현재 위치에 대응하는 지도정보를 수신할 수 있다.

지도 관리부(260)는 타차정보 및 환경정보를 기초로 차량(10)의 주변지도를 생성하고 관리한다. 예를 들어, 지도 관리부(260)는 차량(10) 및 타 차량(180)의 위치, 속도 및 헤딩각 등 주행정보 및 제어정보를 항법정보 수집부(250)가 수신한 지도정보에 반영함으로써 차량(10)의 주변지도를 생성할 수 있다. 지도 관리부(260)는 환경정보를 주변지도에 반영할 수도 있다. 한편, 주변지도 생성에 사용되는 차량(10)의 정보 및 타차정보는 상기 내용으로 한정되는 것은 아니며, 차량 제어 장치(200)가 수집할 수 있는 모든 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 지도 관리부(260)는 차량(10) 및 타 차량(180)의 주행경로를 추가로 고려하여 차량(10)의 주변지도를 생성할 수 있다. 지도 관리부(260)는 주변지도를 주기적으로 갱신할 수 있다.

지도정보는 내비게이션 맵 또는 정밀 지도(high-definition map)를 의미한다.

상태 판단부(270)는 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 운전자의 상태를 판단한다.

운전자의 시선, 눈을 깜빡이는 속도, 눈을 깜빡이는 빈도, 등받이 접촉 여부, 시선 이탈 여부, 음성, 심박수, 심전도, 혈압, 산소포화도 및 호흡 속도 등 운전자의 상태정보가 없더라도, 상태 판단부(270)는 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

예를 들면, 기 저장된 주행패턴은 운전자가 조향 제어를 수행하기 전에 지시등을 켜는 패턴을 포함할 수 있다. 반면, 수집된 주행패턴이 운전자가 지시등을 켜지 않은 채 조향 제어를 수행하는 것을 의미할 때, 상태 판단부(270)는 운전자의 상태가 비정상 상태인 것으로 판단할 수 있다. 이 외에도, 운전자가 평소 주행패턴과 달리 행동하는 경우 상태 판단부(270)는 다양한 주행패턴들을 이용하여 운전자가 비정상 상태인 것으로 판단할 수 있다. 상태 판단부(270)는 졸음운전이나 심정지 등 운전자가 갑작스럽게 운전 불가 상태에 빠졌는지 여부를 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상태 판단부(270)는 운전자의 상태를 직접 판단할 수도 있고, 서버를 이용하여 간접적으로 판단할 수도 있다.

상태 판단부(270)가 운전자의 상태를 직접 판단하는 경우, 기 저장된 주행패턴은 차량 내 메모리(140)에 저장된 것일 수 있다. 즉, 상태 판단부(270)는 메모리(140)에 저장된 주행패턴을 이용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

상태 판단부(270)가 서버를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 경우, 기 저장된 장소는 외부 서버에 저장된 것일 수 있다.

상태 판단부(270)가 서버를 이용하는 경우, V2X 통신부(120)는 수집된 주행패턴을 서버에게 전송할 수 있다. 서버는 수집된 주행패턴을 수신하고, 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴을 비교하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 이후, V2X 통신부(120)는 서버에 의해 판단된 운전자의 상태를 서버로부터 수신할 수 있다. 상태 판단부(270)는 수신된 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 상태를 판단한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상태 판단부(270)는 머신러닝(machine-learning) 또는 딥러닝(deep learning)을 통해 학습된 모델을 통해 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

상태 판단부(270)는 기 저장된 주행패턴에 기초하여 운전자의 상태를 판단하도록 학습된 모델을 이용함으로써, 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

구체적으로, 상태 판단부(270)는 학습된 모델에 수집된 주행패턴을 입력하고, 학습된 모델로부터 운전자의 상태를 획득할 수 있다. 상태 판단부(270)는 학습된 모델로부터 획득한 운전자의 상태에 기초하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 모델은 상태 판단부(270) 또는 서버에 의해 사전에 학습될 수 있다.

상태 판단부(270)가 모델을 학습시키는 경우, 상태 판단부(270)는 수집한 주행패턴, 기 저장된 주행패턴 및 운전자의 상태를 학습 데이터로 생성하고, 모델에 학습 데이터를 학습시킬 수 있다. 이때, 모델은 메모리(140)에 저장된다.

서버가 모델을 학습시키는 경우, 서버는 V2X 통신부(120)로부터 수신한 주행패턴과 기 저장된 주행패턴 및 운전자의 상태를 학습 데이터로 생성하고, 모델에 학습 데이터를 학습시킬 수 있다. 이때, 모델은 서버에 저장될 수 있다. 또한, 모델은 V2X 통신부(120)로 전송되어 차량 내 메모리(140)에 저장될 수 있다.

모델의 구조는 기계학습모델, 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 재귀 신경망 등 학습을 위한 다양한 구조일 수 있다.

모델의 학습 방법은 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning), 및/또는 강화 학습(reinforcement learning) 등의 방법일 수 있다. 모델의 바람직한 학습 방법은 지도형 학습 방법이다. 모델의 구체적인 학습 방법은 해당 분야에서 일반적인 바 자세한 설명은 생략하도록 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상태 판단부(270)는 운전자의 상태를 정상 상태 또는 비정상 상태로 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상태 판단부(270)는 운전자의 상태를 제어가능(controllable), 반제어가능(semi-controllable) 및 제어불능(uncontrollable) 중 어느 하나로 판단할 수 있다. 제어가능 상태는 정상 상태이며, 제어불능 상태는 비정상 상태이다. 반제어가능 상태는 정상 상태 또는 비정상 상태 중 하나로 임의로 설정될 수 있다.

제어가능 상태는 운전자가 차량(10)을 온전히 제어할 수 있는 상태를 의미한다. 제어가능 상태는 운전자가 약간의 통증 또는 약간의 졸림을 느끼더라도 차량(10)의 속도 및 조향을 제어할 수 있는 상태를 포함할 수 있다.

반제어가능 상태는 운전자가 차량(10)을 제어하기 어려운 상태를 의미한다. 즉, 반제어가능 상태는 운전자가 차량(10)의 속도 및 조향을 제어하기 어려운 상태를 의미한다. 예를 들어, 운전자의 졸음으로 인해 차량(10)이 차선을 넘어가거나 지그재그로 주행하는 경우, 상태 판단부(270)는 운전자가 반제어가능 상태에 있는 것으로 판단할 수 있다.

제어불능 상태는 운전자가 차량(10)을 제어할 수 없는 상태를 의미한다. 구체적으로, 제어불능 상태는 운전자가 차량(10)의 속도 및 조향을 완전히 제어할 수 없는 상태를 의미한다. 예를 들어, 운전자가 가속페달 또는 브레이크페달을 밟지 못하는 경우, 상태 판단부(270)는 운전자가 제어불능 상태에 있는 것으로 판단할 수 있다.

충돌 판단부(280)는 차량(10)의 이동 중에 타 차량(180) 또는 보행자와의 충돌 위험을 판단한다.

충돌 판단부(280)는 타차정보 및 환경정보를 고려하여 타 차량(180) 또는 보행자와의 충돌 위험도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 충돌 판단부(280)는 차량(10) 및 타 차량(180)의 위치, 속도, 주행경로와 교통흐름에 따라 예측되는 차량(10) 및 타 차량(180)의 거동 등을 기초로 충돌 위험도를 산출할 수 있다.

제어정보 생성부(290)는 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성한다. 제어정보는 차량(10)의 위치, 속도, 가속도, 방향, 제동, 경로 등에 대한 제어정보를 포함한다. 제어정보는 ADAS 기능을 제공하기 위해 필요한 정보들을 포함할 수 있다.

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어정보 생성부(290)는 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우 타차정보, 환경정보 및 주변지도에 기초하여 안내 경로를 생성한다. 차량(10)이 타차정보, 환경정보 및 주변지도에 기초하여 타 차량(180)과 충돌하지 않고 교통의 흐름을 방해하지 않도록, 제어정보 생성부(290)는 안내 경로를 생성한다.

제어정보 생성부(290)는 차량(10)이 안내 경로에 따라 이동하도록 차량(10)의 제어정보를 생성한다.

한편, 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우 제어정보 생성부(290)는 제어정보를 생성하여 ADAS 기능을 활성화할 수 있다. 운전자가 목적지에 안전하고 편리하게 도착할 수 있도록, 제어정보 생성부(290)는 ADAS 기능들 중 적어도 하나를 이용하여 운전자의 제어를 보조할 수 있다. 제어정보 생성부(290)는 SCC 기능을 이용하여 차량(10)의 속도 제어정보를 생성하고, LKAS 기능을 이용하여 조향 제어정보를 생성할 수 있다.

반면, 운전자의 상태가 정상 상태인 경우, 제어정보 생성부(290)는 운전자의 차량 제어를 보조하는 범위에서 제어정보를 생성할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어정보 생성부(290)는 차량(10)의 이동 중 충돌 판단부(280)가 판단한 충돌 위험에 따라 안내 경로를 수정할 수 있다. 제어정보 생성부(290)는 충돌 위험에 따라 수정된 안내 경로에 기초하여 차량(10)의 제어정보를 생성할 수 있다.

예를 들면, 제어정보 생성부(290)는 충돌 위험 없이 차로변경 가능하다고 판단된 경우, 직진 경로를 차로변경 경로로 수정하고, 차로변경을 위한 제어정보를 생성한다. 반대로, 제어정보 생성부(290)는 충돌 위험으로 인해 차로변경 불가능하다고 판단된 경우에는 직진 경로를 유지한다. 즉, 제어정보 생성부(290)는 차량(10)의 차로변경을 제어하는 도중 타 차량(180)과의 충돌 위험이 감지되면, 차로변경 제어를 중지하고, 차로 복귀를 위한 정보(차로복귀 경로, 차로복귀 제어 개시시점 및 제어량 등)를 산출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라 운전자가 비정상 상태로 판단될 때 차량(10)의 기존 안내 경로가 있는 경우, 제어정보 생성부(290)는 타차정보 및 환경정보에 기초하여 기존의 안내 경로에 대한 안전성을 판단할 수 있다. 기존의 안내 경로가 안전하지 않은 경우, 제어정보 생성부(290)는 새로운 안내 경로를 생성할 수 있다.

제어정보 생성부(290)는 차량이 새로운 안내 경로에 따라 이동하도록 차량의 제어정보를 생성한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어정보 생성부(290)는 운전자의 상태가 비정상 상태인 것으로 판단된 경우, 타차정보 및 환경정보에 기초하여 기 지정된 장소를 목적지로 하는 안내 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 기 저장된 장소는 병원, 소방서, 경찰서, 휴게소 또는 졸림쉼터 등 안전한 장소를 의미한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제어정보 생성부(290)는 기 지정된 장소가 차량(10)으로부터 소정의 범위 내에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 기 지정된 장소가 차량(10)으로부터 소정의 범위 내에 있지 않은 경우, 제어정보 생성부(290)는 차량(10)이 정차 구역에 정차하도록 안내 경로를 생성한다. 여기서, 정차 구역은 도로의 갓길 또는 주차장을 의미한다. 제어정보 생성부(290)는 타차정보 및 환경정보를 고려하여 차량(10)이 교통 흐름을 방해하지 않고 충돌하지 않도록 안내 경로를 생성할 수 있다.

제어정보 생성부(290)는 차량이 안내 경로에 따라 이동하도록 차량의 제어정보를 생성한다.

한편, 제어정보 생성부(290)는 차량 내 각종 제어기(160) 또는 구동장치(미도시)와의 통신 프로토콜 규격에 맞도록 제어정보를 구성하고, 차량 내 통신부(110)를 이용하여 해당 제어기(160) 또는 구동장치로 제어정보를 전송함으로써 차량(10)을 제어할 수 있다. 예컨대, 제어정보 생성부(290)는 산출된 제어 개시시점 및 제어량 등에 기초하여, MDPS(Motor Driven Power Steering) 모터, 엔진 제어 시스템(ECU: Engine Control Unit) 또는 변속 제어 시스템(TCU: Transmission Control Unit) 등을 제어하기 위한 제어정보를 각 제어기/구동장치의 통신 프로토콜 규격에 맞도록 구성하여 전송할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따라 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 차량 제어 장치(200)는 경고 출력부를 통해 운전자 및 외부에 경고를 출력할 수 있다.

경고 출력부는 음성, 진동 또는 영상을 통해 운전자에게 경고를 출력할 수 있다. 또한, 경고 출력부는 운전자의 단말을 통해 경고를 출력할 수도 있다.

경고 출력부는 통신을 통해 타 차량(180) 또는 외부 서버에 경고를 전송할 수 있다. 경고 출력부는 외부 서버에 운전자의 비정상 상태를 전송하여 응급 구조 요청을 전송할 수도 있다. 또한, 경고 출력부는 차량(10)의 외부에 경고를 전송함으로써, 타 차량(180) 또는 보행자에게 충돌 회피를 유도할 수 있다.

전술한 구성들을 통해, 차량 제어 장치(200)는 차량(10)이 DDREM 기능을 지원하지 못하는 경우, 운전자의 주행패턴만으로 운전자의 상태를 판단하고 차량(10)을 제어하거나 ADAS 기능을 제공할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 동작 방법을 설명하기 위해 예시한 순서도다.

도 3을 참조하면, 차량 제어 장치는 차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집한다(S300).

여기서, 운전자의 주행패턴은 차량의 주행정보 및 제어정보를 포함한다. 아래에서 언급되는 기 저장된 주행패턴을 식별하기 위해, 운전자의 주행패턴을 수집하기 전에 미리 주행패턴을 수집하여 저장할 수 있다.

차량 제어 장치는 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 운전자의 상태를 판단한다(S302).

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치는 운전자의 상태를 직접 판단할 수도 있고, 서버를 이용하여 간접적으로 판단할 수도 있다.

차량 제어 장치가 운전자의 상태를 직접 판단하는 경우, 기 저장된 주행패턴은 차량 내 메모리에 저장된 것일 수 있다.

차량 제어 장치가 서버를 이용하여 운전자의 상태를 판단하는 경우, 기 저장된 장소는 외부 서버에 저장된 것일 수 있다. 차량 제어 장치는 수집한 주행패턴을 서버에 전송하고, 서버로부터 운전자의 상태를 수신할 수 있다. 서버는 기 저장된 주행패턴과 수신한 주행패턴을 비교하여 운전자의 상태를 판단한다.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 차량 제어 장치는 기 저장된 주행패턴에 기초하여 운전자의 상태를 판단하도록 학습된 모델을 이용함으로써, 운전자의 상태를 판단한다. 즉, 기 저장된 주행패턴은 모델의 학습 데이터로 이용되는 것이다. 학습이 완료된 모델을 통해 차량 제어 장치는 수집한 주행패턴으로부터 운전자의 상태를 정확하게 판단할 수 있다.

차량 제어 장치는 운전자를 직접 모니터링 하지 않더라도, 운전자의 주행패턴, 즉 차량의 주행패턴을 통해 운전자의 상태를 판단할 수 있다.

한편, 차량 제어 장치는 통신을 통해 타 차량으로부터 타차정보를 수집하고, 인프라로부터 환경정보를 수집한다(S304).

타차정보는 타 차량의 주행 정보 및 제어 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 환경 정보는 도로 정보, 교통 정보 및 날씨 정보 중 적어도 하나를 포함한다.

차량 제어 장치는 타차정보 및 환경정보에 기초하여 주변지도를 생성한다(S306).

과정 S304 및 과정 S306은 과정 S300 및 S302의 수행 중에 함께 수행될 수 있다.

운전자의 상태가 정상 상태인 경우, 차량 제어 장치는 다시 운전자의 주행패턴을 수집한다(S300). 차량 제어 장치는 운전자의 차량 제어를 보조하는 범위에서 제어정보를 생성할 수 있다.

반대로, 차량 제어 장치는 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 타차정보, 환경정보 및 주변지도에 기초하여 안내 경로를 생성한다(S308).

본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치는 차량의 이동 중에 타 차량 또는 보행자와의 충돌 위험을 판단할 수 있다. 이때, 차량 제어 장치는 충돌 위험에 따라 안내 경로를 수정한다.

차량 제어 장치는 차량이 안내 경로에 따라 이동하도록 차량의 제어정보를 생성한다(S310).

제어정보는 차량(10)의 위치, 속도, 가속도, 방향, 제동, 경로 등에 대한 제어정보를 포함한다. 제어정보는 ADAS 기능을 제공하기 위해 필요한 정보들을 포함할 수 있다.

차량 제어 장치는 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 운전자 및 외부에 경고를 출력한다(S312).

차량 제어 장치는 음성, 진동 또는 영상을 통해 운전자에게 경고를 출력할 수 있다. 차량 제어 장치는 통신을 통해 타 차량, 보행자 또는 외부 서버에 경고를 전송할 수 있다. 여기서, 외부 서버는 병원, 소방서, 경찰서, 휴게소 등 운전자의 응급 구조 요청을 처리할 수 있는 장소의 서버를 의미한다. 즉, 차량 제어 장치는 경고 출력을 통해 타 차량과 보행자에게 충돌 회피를 유도하고, 원격 서버에 응급 구조 요청을 보낼 수 있다.

도 3에서는 과정 S300 내지 과정 S312를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 3에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 과정 S300 내지 과정 S312 중 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

한편, 도 3에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는　기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등의 비일시적인(non-transitory) 매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

또한, 본 발명의 구성 요소들은 메모리, 프로세서, 논리 회로, 룩-업 테이블(look-up table) 등과 같은 집적 회로 구조를 사용할 수 있다. 이러한 집적 회로 구조는 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치의 제어를 통해 본 명세서에 기술 된 각각의 기능을 실행한다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 특정 논리 기능을 수행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하고 하나 이상의 마이크로 프로세서 또는 다른 제어 장치에 의해 실행되는 프로그램 또는 코드의 일부에 의해 구체적으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 각각의 기능을 수행하는 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로 프로세서 등을 포함하거나 이에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 요소들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 명령어들을 하나 이상의 메모리에 저장할 수 있다.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 차량 100: 통합제어기
110: 차량 내 통신부 120: V2X 통신부
130 및 132: 프로세서 140: 메모리
150: 내부 통신부 160: 센서
170: 제어기 180: 타 차량
190: 인프라

Claims

차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집하는 과정;
상기 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 과정; 및
상기 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성하는 과정
을 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 기 저장된 주행패턴은 상기 차량 내 메모리에 저장된 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제2항에 있어서,
상기 운전자의 상태를 판단하는 과정은,
상기 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하도록 학습된 모델을 이용함으로써, 상기 운전자의 상태를 판단하는 과정을 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 기 저장된 주행패턴은 서버에 저장된 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제4항에 있어서,
상기 운전자의 상태를 판단하는 과정은,
상기 운전자의 주행패턴을 서버에게 전송하는 과정; 및
상기 수집된 주행패턴과 상기 기 저장된 주행패턴 간 비교에 기초하여, 상기 서버에 의해 판단된 상기 운전자의 상태를 수신하는 과정
을 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
통신을 통해 타 차량으로부터 타차정보를 수집하고, 인프라로부터 환경정보를 수집하는 과정; 및
상기 타차정보 및 상기 환경정보에 기초하여 주변지도를 생성하는 과정
을 더 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제6항에 있어서,
상기 차량의 제어정보를 생성하는 과정은,
상기 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 상기 타차정보, 상기 환경정보 및 상기 주변지도에 기초하여 안내 경로를 생성하는 과정; 및
상기 차량이 상기 안내 경로에 따라 이동하도록 상기 차량의 제어정보를 생성하는 과정
을 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제7항에 있어서,
상기 차량의 이동 중에 상기 타 차량 또는 보행자와의 충돌 위험을 판단하는 과정; 및
상기 충돌 위험에 따라 상기 안내 경로를 수정하는 과정
을 더 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 상기 운전자 및 외부에 경고를 출력하는 과정
을 더 포함하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
제1항에 있어서,
상기 운전자의 주행패턴은,
상기 차량의 주행정보 및 제어정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치의 동작 방법.
차량 내 통신을 통해 차량에 대한 운전자의 주행패턴을 수집하는 주행패턴 수집부;
상기 수집된 주행패턴과 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 상태 판단부; 및
상기 운전자의 상태에 기초하여 차량의 제어정보를 생성하는 제어정보 생성부
를 포함하는 차량 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 기 저장된 주행패턴은 상기 차량 내 메모리에 저장된 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제12항에 있어서,
상기 상태 판단부는,
상기 기 저장된 주행패턴에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하도록 학습된 모델을 이용함으로써, 상기 운전자의 상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 기 저장된 주행패턴은 서버에 저장된 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제14항에 있어서,
서버, 타 차량 및 서버와 통신을 수행하는 V2X 통신부를 더 포함하고,
상기 통신부는,
상기 수집된 주행패턴을 서버에게 전송하고, 상기 수집된 주행패턴과 상기 기 저장된 주행패턴 간 비교에 기초하여 상기 서버에 의해 판단된 운전자의 상태를 수신하고,
상기 상태 판단부는,
상기 수신된 운전자의 상태에 기초하여 상기 운전자의 상태를 판단하는 것 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제11항에 있어서,
통신을 통해 타 차량으로부터 타차정보를 수집하는 타차정보 수집부;
통신을 통해 인프라로부터 환경정보를 수집하는 환경정보 수집부; 및
상기 타차정보 및 상기 환경정보에 기초하여 주변지도를 생성하는 지도 관리부
를 더 포함하는 차량 제어 장치.
제16항에 있어서,
상기 제어정보 생성부는,
상기 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 상기 타차정보, 상기 환경정보 및 상기 주변지도에 기초하여 안내 경로를 생성하고, 상기 차량이 상기 안내 경로에 따라 이동하도록 상기 차량의 제어정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제17항에 있어서,
상기 차량의 이동 중에 상기 타 차량 또는 보행자와의 충돌 위험을 판단하는 충돌 판단부를 더 포함하고,
상기 제어정보 생성부는,
상기 충돌 위험에 따라 상기 안내 경로를 수정하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 운전자의 상태가 비정상 상태인 경우, 상기 운전자 및 외부에 경고를 출력하는 경고 출력부
를 더 포함하는 차량 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 운전자의 주행패턴은,
상기 차량의 주행정보 및 제어정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.