KR20230092060A - 차량용 최적 배터리 효율 운전 제어 방법 - Google Patents

차량용 최적 배터리 효율 운전 제어 방법 Download PDF

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우민수
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Abstract

본 발명의 하나의 실시예에 의한, 차량의 최적 효율 운전 제어 방법은, 차속 관련 상태변수와 휠 구동 입력변수를 토대로 차량의 종방향 운동방정식을 상태변수 모델화하는 제1 단계; 상기 상태변수와 입력변수로 휠 파워를 연산하는 제2 단계; 상기 휠 파워 연산을 이용하여 배터리 파워를 연산하는 제3 단계; 상기 배터리 파워를 근사화하는 제4 단계; 상기 근사화된 배터리 파워를 목적함수로 하고 적어도 하나의 제약조건을 부여하여 최소해를 산출해 휠 구동 제어 목표를 출력하는 제5 단계를 포함한다.

Description

차량용 최적 배터리 효율 운전 제어 방법{Vehicle Driving Controlling Method with Optimal Battery Energy Efficiency}
본 발명은 차량용 운전 제어 방법에 관한 것으로서, 특히, 최적의 배터리 효율로 차량의 운전을 제어하는 방법에 관한 것이다.
최근 운전자의 운전 편의성을 향상시키기 위한 주행기술이 꾸준히 개발되고 있으며, 그 기능이 점점 향상되고 있는 추세이다.
일례로, 크루즈 컨트롤은 단순 정속 주행 제어 수준을 넘어서 선행차량의 정차 및 출발까지 추종하며 제어되는 스마트 크루즈 컨트롤 기술로 발전되었으며, 한가한 시외도로 뿐만 아니라 도심지 등 다소 혼잡한 도로에서도 크루즈 컨트롤 주행이 가능하게 되었다.
이러한 크루즈 컨트롤은 자율주행기술의 발달로 더욱 진보될 것으로 전망되고 있다.
그러나, 종래의 크루즈 컨트롤은 주행 편의성 내지 안전성만을 고려하여 설계되어 있으며, 에너지 효율적인 측면이 고려되지 못해 미흡한 면이 있다.
탄소 정책에 따라 세계 각국에서는 전기차 등 친환경 차량에 대한 지원을 강화하고 있으며, 그러한 추세에 따라 향후 수 년 뒤에는 내연기관 차량은 도로에서 볼 수 없을 것으로 기대되고 있다.
이러한 친환경 차량은 일반적으로 친환경 에너지로부터 전원을 공급 받아 구동되는 모터에 의해 주행되는데, 예시적으로 하이브리드 차량 또는 전기차는 탑재된 배터리로부터 전원을 공급받아 모터가 구동하여 차량이 주행되고 있다.
전기차의 경우 배터리 1회 충전에 의한 주행거리 또는 전비는 매우 중요하며, 이를 향상시키기 위해 배터리 기술이 계속 개발되고 있지만, 배터리 기술 이외에도 최적의 에너지 효율로 차량을 주행시키기 위한 주행 제어 기술이 중요하다.
특히, 종래의 크루트 컨트롤은 전술한 바와 같이, 에너지 효율성 측면에서는 미흡하기 때문에 전기차의 전비를 늘리기 위한 최적 효율 운전 제어 방법이 요구된다.
본 발명은 배터리 전원으로 구동되는 친환경 차량에 있어 최적 효율 운전 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
크루즈 컨트롤에 적용되는 경우, 최적 효율로 크루즈 컨트롤 주행을 달성하는 운전 제어 방법을 제공한다.
본 발명의 하나의 실시예에 의한, 차량의 최적 효율 운전 제어 방법은, 차속 관련 상태변수와 휠 구동 입력변수를 토대로 차량의 종방향 운동방정식을 상태변수 모델화하는 제1 단계; 상기 상태변수와 입력변수로 휠 파워를 연산하는 제2 단계; 상기 휠 파워 연산을 이용하여 배터리 파워를 연산하는 제3 단계; 상기 배터리 파워를 근사화하는 제4 단계; 상기 근사화된 배터리 파워를 목적함수로 하고 적어도 하나의 제약조건(Constraint)을 부여하여 최소해를 산출해 휠 구동 제어 목표를 출력하는 제5 단계를 포함한다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 휠 구동 제어 목표는 휠 구동력 또는 제동력에 관한 제어 목표일 수 있다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 상태변수는 속도2을 포함하고, 상기 입력변수는 휠 구동력 및 휠 제동력을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 배터리 파워 연산은 상기 휠 파워와 모터 효율, 배터리 충방전 효율, 감속기 효율 중 적어도 하나의 효율을 곱셈 연산하여 얻어질 수 있다.
또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 상태변수 모델은, 설정 거리 이동에 대하여 공기저항, 구름저항, 중력저항 하에서 휠이 한 일과 차량 운동에너지 변화의 관계로부터 정의될 수 있다.
그리고, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 목적함수는, 목표 차속 추종 함수를 추가로 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 제약조건은 평균 차속 제약조건, 주행 차속 밴드 제약조건, 차속에 따른 모터 제약조건, 선행차와의 안전거리 제약조건, 도로 곡률에 따른 안전 차속 제약조건 중 적어도 하나의 제약조건을 포함할 수 있다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 전방의 설정 예측 범위(prediction horizon)마다 상기 제1 내지 제5 단계를 수행한다.
또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 예측 범위는 복수의 거리 또는 시간 기반의 스텝으로 분할되고, 상기 최소해는 상기 복수의 스텝 모두에 대해 산출되되, 상기 휠 구동 제어 목표는 상기 복수 스텝 중 첫 번 째 스텝에 상응하는 최소해로부터 얻어진다.
또한, 상기 예측 범위는 시간 거리 또는 주행 거리 범위로 정의될 수 있다. 예시적으로, 주행 거리 범위로 정의되는 경우 예측 범위는 1500m로 설정되고, 시간 거리 범위로 정의되는 경우 108초로 설정될 수 있다.
그리고, 상기 예측 범위의 설정은 일정할 수 있다. 즉, 차량 주행에 따라 예측 범위의 크기 범위(range)가 변동하지 않고 일정하게 유지될 수 있다.
한편, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 출력된 휠 제동력이 기준치 이하인 경우 상기 출력 제동력을 모두 회생제동력으로 분배하고, 상기 출력된 휠 제동력이 기준치를 초과하는 경우 회생제동력과 기계제동력으로 분배할 수 있다.
그리고, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 상기 배터리 파워를 근사화는 2차 평면 근사화를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 적어도 하나의 실시예에서, 사용자로부터 크루즈 컨트롤 주행모드를 선택받는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 하나의 실시예에 의한 차량용 운전 제어 장치는, 전방의 설정된 예측 범위의 도로 구간에 대하여 곡률 및 구배 정보와 속도제한 정보 및 단속카메라 위치 정보를 수집하고, 센서로부터 전방의 선행 차량과의 거리 정보를 수집하여, 평균 차속 제약조건과 주행 차속 밴드 제약조건과 차속에 따른 모터 제약조건과 선행차와의 안전거리 제약조건과 도로 곡률에 따른 차속 제약조건 중 적어도 하나의 제약조건으로 하고, 상기 예측 범위를 주행하는데 소요되는 배터리 파워를 목적함수로 하여 상기 목적함수의 최소해를 산출하는 주행 전략 제어 유닛; 및 상기 최소해로부터 도출된 구동력 및 제동력으로 모터 및 브레이크를 제어하도록 제어 신호를 출력하는 주행 보조 유닛을 포함한다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의하면, 배터리와 모터에 의한 주행을 포함하는 차량, 예컨대, 전기차나 하이브리드 차량에서 에너지 효율에 있어 최적 운전 제어를 달성할 수 있다.
본 발명의 적어도 하나의 실시예는, 독자적인 주행 제어 기술로, 또는 크루즈 컨트롤 등등과 같은 기존 주행 제어 기술에 접목되어 에너지 효율적으로 더 개선된 주행 제어를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예의 플로우 차트를 나타낸다.
도 2는 종방향 운동방정식의 상태변수 모델화에 대한 하나의 실시예를 설명하기 위한 차량 주행 모식도이다.
도 3은 예측 범위 길이에 따른 본 발명 실시예의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 4는 배터리 파워에 대한 1차 및 2차 평면 근사화를 예시한다.
도 5는 크루트 컨트롤에서 설정된 목표 차속에 근거하여 배터리 파워를 2차 평면 근사화하는 예를 나타낸다.
도 6은 예측 범위를 n개의 스텝으로 분할한 예를 나타낸다.
도 7은 '주행 차속 밴드 제약조건'에 대한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 '차속에 따른 모터 제약조건'에 대한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 '선행차와의 안전거리 제약조건'에 대한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 '도로 곡률에 따른 안전 차속 제약조건'에 대한 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 구속조건을 만족시키는 목적함수의 최적해 구하는 과정을 도식적으로 나타낸다.
도 12는 회생제동 및/또는 기계제동으로의 분배에 대한 예시이다.
도 13은 도 12의 각 경우에 대해 차량 주행에 따른 도로 높이, 차속, 구동력, 회생제동 및 기계제동력 등의 상태를 도식화해 나타낸 도면이다.
도 14는 세 가지 도로 유형에 따른 본 발명의 하나의 실시예의 시뮬레이션 결과이다.
도 15는 본 발명의 하나의 실시예에 의한 운전 제어 장치를 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 접미사 "모듈" 및 "부"는 단지 구성요소 간에 명칭적인 구분만을 위해 사용되는 것일 뿐으로, 물리화학적으로 구분 또는 분리되어 있다거나 그렇게 구분 또는 분리될 수 있음을 전제하는 것으로 해석되어서는 안된다.
“제1”, “제2” 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
“및/또는”이라는 용어는 그 대상이 되는 복수 항목들의 여하한 조합의 경우를 모두 포함하기 위해 사용된다. 예컨대, “A 및/또는 B”는 “A”, “B”, “A 및 B” 등 3 가지 경우를 모두 포함하는 의미이다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
실시예들의 설명에 있어서, 각 층(막), 영역, 패턴 또는 구조들이 기판, 각층(막), 영역, 패드 또는 패턴들의 "상/위(on)"에 또는 "하/아래(under)"에 형성된다는 기재는, 직접(directly) 또는 다른 층을 개재하여 형성되는 것을 모두 포함한다. 또한, “상/위” 또는 “하/아래”에 대한 기준은, 구성요소들 각각 또는 그들간의 속성이나 명세서에서 달리 표현하지 않는한, 원칙적으로 편의상 도면에 도시된 모습을 기준으로 하며, 구성요소들 간의 상대적인 위치 관계를 편의상 나타내기 위해 사용될 뿐, 실제 구성요소들의 위치를 한정하는 것으로 이해되서는 안 된다. 예컨대, “위 B”는 달리 언급되지 않거나 또는 A나 B의 속성 상 A가 B 위에 위치되지 않으면 안되는 경우가 아니라면, 도면 상에서 A 위에 B가 도시되어 있음을 나타내는 것일 뿐이며, 실제 실시 제품 등에서는 B가 A 밑에 위치할 수도 있고, B와 A가 옆으로 좌우 배치될 수도 있는 것이다.
또한, 도면에서 각 층(막), 영역, 패턴 또는 구조물들의 두께나 크기는 설명의 명확성 및 편의를 위하여 변형될 수 있으므로, 실제 크기를 전적으로 반영하는 것은 아니다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 유닛(Unit) 또는 제어 유닛(Control Unit)은 차량 특정 기능을 제어하는 제어 장치(Controller)의 명명에 널리 사용되는 용어일 뿐, 보편적 기능 유닛(Generic function unit)을 의미하는 것은 아니다. 예컨대, 각 유닛(Unit) 또는 제어 유닛(Control Unit)은 담당하는 기능의 제어를 위해 다른 제어기나 센서와 통신하는 통신 장치, 운영체제나 로직 명령어와 입출력 정보 등을 저장하는 메모리 및 담당 기능 제어에 필요한 판단, 연산, 결정 등을 수행하는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 의한 최적 효율 운전 제어 방법에 대한 플로우 차트이다.
먼저, 본 실시예의 운전 제어 방법은 차량용 운전 제어 장치로 구현되어 차량에 탑재될 수 있다. 예시적으로 운전 제어 장치는 주행 전략 제어 유닛과 주행 보조 유닛을 포함하며, 상세한 설명은 후술한다.
본 실시예의 운전 제어 방법은, 예시적으로 운전자의 주행 모드의 선택으로부터 시작될 수 있다(S10). 예시적으로, 운전석에는 크루즈 컨트롤, 스마트 크루즈 컨트롤, 펄스-앤-글라이드(pulse and glide) 등등의 주행모드를 선택할 수 있는 선택 버튼 또는 레버와 같은 주행모드 선택부가 구비될 수 있다.
본 실시예의 운전 제어 방법은 특별히 적용할 수 없는 이유가 없다면 기존 주행기술의 일부로 적용되어 구현될 수도 있다. 예컨대, 크루즈 컨트롤에 본 실시예의 제어 방법이 적용되어 기존 크루즈 컨트롤에 의한 제어 보다 에너지 효율이 향상된 주행이 구현될 수 있다.
또한, 본 실시예의 운전 제어 방법이 적용된 주행 제어 기술은 기존 기술과 차별화되어 명명될 수 있으며, 예시적으로 일명 '에코 크루즈 컨트롤(eco cruise control)'로 명명될 수 있다.
이 경우, 주행모드 선택부에는 에코 크루즈 컨트롤을 선택할 수 있도록 구비될 수 있으며, 운전자가 에코 크루즈 컨트롤을 선택함에 따라 본 실시예의 제어 방법이 실행되어 구현될 수 있다.
한편, 본 실시예의 운전 제어 방법은 다른 주행 기술에 의한 운전 제어가 진행되는 도중에 운전자의 선택에 의해 추가 기능이 부가되는 방식으로 구현될 수도 있다. 예시적으로, 일반 크루즈 컨트롤 주행모드로 주행하던 중, 예시적으로, 추가로 구비된 '에코(eco)'라는 버튼이 선택되면 본 실시예의 제어 방법이 적용된 크루즈 컨트롤 주행모드로 전환되는 방식으로 구현될 수도 있다.
본 실시예의 제어 방법이 시작되면(S10), 먼저, 운전자의 목표 차속이 설정된다(S20). 목표 차속은 예시적으로 운전자의 선택에 의해 결정되거나 또는 현재 주행 중인 차속으로 자동 설정될 수 있다.
여기서, 전술한 '에코' 버튼과 같은 예시의 경우, 목표 차속 설정(S20)은 본 제어 방법의 시작(S10)보다 선행될 수 있다. 즉, 일반 크루즈 컨트롤이 선택될 때 목표 차속이 설정되고(S20), 이후에 '에코' 버튼이 입력되면 본 제어 방법이 실행된다(S10).
다시 말하면, 본 제어 방법의 시작 명령과 목표 차속 설정의 순서는 본 실시예에 한정되지 않으며, 구현되는 실시예의 상황에 따라 변경 가능하다.
다음으로, 종방향 운동 방정식을 상태변수 모델화한다(S30).
그리고, 예측 범위 결정 및 그 예측 범위에 대한 주행환경정보를 수집한다(S40).
다음, 목적함수를 생성하는데(S50), 이를 위해 먼저 휠 파워를 연산하고(S51), 연산된 휠 파워를 이용해 배터리 파워를 연산하고(S52) 이를 근사화한다(S54).
운전자의 목표 차속 설정치에 따라 목표 차속 추종 함수를 생성하고(S53), 근사화된 배터리 파워 함수와 함께 각 가중치를 결정하여 목적함수를 생성한다(S55).
여기서, 제약조건으로서, 평균 차속 제약조건, 주행 차속 밴드 제약조건, 차속에 따른 모터 제약조건, 선행차와의 안전거리 제약조건, 도로 곡률에 따른 안전 차속 제약조건 등의 제약조건을 취합한다(S60).
그와 같은 제약조건을 부가하여 해당 예측 범위에 대한 위 목적함수의 최적해를 연산해 산출하며, 그 결과로 구동력 및/또는 제동력을 출력한다(S70).
이때, 출력된 제동력에 따라 회생제동 및/또는 기계제동으로 분배한다(S80).
이하에서는 본 실시예의 제어 방법에 대해 각 단계별로 상세히 설명한다.
1. 종방향 운동방정식의 상태변수 모델화(S30)
도 2는 종방향 구배 각도가 θ인 도로를 주행하는 차량을 나타내며, 이에 대한 종방향 운동방정식은 아래 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
여기서, v(k)는 k 번 째 스텝(도 6 및 후술하는 예측 범위의 스텝 설명 참조)에서의 속도, Ft는 휠 구동력, Fb는 휠 제동력, m은 차량 중량, Froll은 구름 저항, Fair는 공기 저항, Fg는 중력 저항, △s는 한 스텝의 이동 거리를 나타낸다.
위 운동방정식으로부터 상태변수 v2과 입력변수 Ft 및 Fb의 모델식을 아래 수학식 2와 같이 얻을 수 있다.
Figure pat00002
여기서, Ap, Bp, Bφ, 및 Φ는 아래 수학식 3과 같다.
Figure pat00003
또한, 여기서, ρ는 공기밀도, Cd는 공기저항 계수, Cr은 구름저항 계수를 나타낸다.
위 수학식 2의 상태변수 모델식을 스텝별로 나타내면 아래 수학식 4와 같다.
Figure pat00004
2. 예측 범위 결정 및 해당 구간의 주행환경정보 수집(S40)
예측 범위는 본 제어 방법에서 최적해(목표 구동력 및 제동력)를 산출하기 위한 정보 이용 구간에 해당한다.
예측 범위는 거리를 기준으로 설정될 수 있지만 시간을 기준으로 설정될 수도 있다.
최적해는 예측 범위 전체에 대한 정보를 이용해 산출되지만, 최적해 산출은 스텝 단위로 진행될 수 있다.
그리고, 한 스텝의 길이는 거리 기반일 경우 △s로, 시간 기반일 경우 △t로 정의될 수 있다.
예시적으로, 한 스텝 △s를 20m로 하고, 예측 범위을 1500m로 할 경우, 0 ~ 1500m 구간의 정보를 이용하여 최적해를 산출해 0 ~ 20m 범위에 대한 주행 제어의 목표 구동력 및 제동력을 구하고, 다음으로 20 ~ 1520m 지점을 후속 예측 범위로 설정해 해당 구간 정보를 이용하여 최적해를 산출해 20 ~ 40m 범위에 대해 목표 구동력 및 제동력을 얻으며, 같은 방식으로 후속 스텝 및 예측 범위에 대해서도 마찬가지로 진행한다. 본 예에서, 예측 범위는 1500m로 일정하게 유지되지만, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 총 주행 거리 5000m에 대해 예측 범위을 500m, 1000m, 1500m로 달리하여 최적해를 산출한 실시예 결과를 나타낸다.
도 3의 실시예에서 사용된 도로는 도시되는 바와 같이 2000 ~ 3000m 구간에서 강판 구간을 포함하고 있으며, 한 스텝의 길이는 20m로 동일하다.
세 가지 경우에 대한 전비 개선율은 예측 범위 500m인 경우는 3.5%, 예측 범위이 1000m인 경우는 5.4%, 예측 범위이 1500m인 경우는 5.9%로 나타났으며, 예측 범위 1500m의 경우가 효율이 가장 개선되었다.
예측 범위가 길수록 더 많은 전방 정보를 이용하게 되므로 효율은 더 개선되는 효과가 있을 수 있지만, 연산 부하가 증대되므로 적절히 절충할 필요가 있다.
예측 범위가 결정되면, 해당 예측 범위에 대한 주행환경정보를 수집한다.
주행환경정보는 실시간 변동 정보와 (적어도 해당 예측 범위 주행 동안은 변동하지 않는) 비변동 정보를 포함할 수 있다.
예시적으로 실시간 변동 정보는 선행 차량과의 거리를 포함하며, 비변동 정보는 도로의 곡률, 구배 등과 같은 도로 형상 관련 정보와 특정 도로 구간에 부여된 속도제한 정보 및 단속 카메라 위치 정보 등을 포함한다.
여기서, 예시적으로, 선행 차량과의 거리 정보는 레이다 또는 라이다와 같은 거리 측정 센서를 이용하여 수집될 수 있으며, 전술한 비변동 정보는 모두 네비게이션의 맵 데이터로부터 수집될 수 있다. 물론, 비변동 정보의 획득 수단을 네비게이션으로 한정할 필요는 없다.
3. 목적함수(S50)
(1) 휠 파워 및 배터리 파워 연산(S51, S52)
먼저, 휠 파워(Pm)는 아래 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00005
휠을 구동시키는 에너지원은 배터리이므로 휠 파워를 이용하여 시간 기반의 배터리 파워를 아래 수학식 6과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00006
여기서,
Figure pat00007
은 모터 효율,
Figure pat00008
는 배터리 충방전 효율을 나타낸다.
또한, 거리 기반의 배터리 파워를 아래 수학식 7과 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00009
(2) 배터리 파워 근사화(S54)
배터피 파워의 근사화는 시간 기반 또는 거리 기반에서 이루어질 수 있다. 편의상 이하에서는 거리 기반의 경우에 대해 설명한다.
배터리 파워는 상태변수와 입력변수 평면에서 1차 평면 또는 2차 평면으로 근사화 될 수 있다.
도 4a는 1차 평면 근사화의 경우를, 도 4b는 2차 평면 근사화의 경우를 나타내는데, 1차 평면 근사화의 경우는 목적함수 J에 대한 최적해 산출 시 제약조건(Au < B, 후술하는 바와 같이 모든 제약조건은 상태변수 모델식을 이용해 입력변수로 표현 가능함)의 꼭지점에서만 해가 획득 가능하므로, 2차 평면 근사화를 이용하는 것이 바람직하다.
2차 평면 근사화의 경우, 배터리 파워는 상태변수 및 입력변수의 함수로 아래 수학식 8과 같이 표현될 수 있으며, 2차 평면 핏팅을 통해 계수 p00, p10, p01, p02를 구한다.
Figure pat00010
이때, 전체 궤적을 2차 평면으로 핏팅할 경우 오차가 커질 수 있으므로, 목표 차속의 설정 밴드 영역에 대해서만 선택하여 핏팅을 실시함으로서 정확도를 높일 수 있다.
즉, 도 5와 같이, 예시적으로 운전자가 크루즈 컨트롤 설정으로서 차속을 50kph로 선택한 경우, +10kph의 속도 밴드 영역인 123 ~ 278kph 영역에 대해서만 핏팅을 실시한다.
한편, 배터리 파워 함수는 전술한 모델식을 이용하여 상태변수 없이 입력변수만의 함수로 표현될 수 있다.
(3) 목표 차속 추종 함수 생성(S53)
목표 차속 추종 함수는 도로의 구배가 없는 평지 주행의 경우 목표 차속을 추종할 수 있도록 하기 위함이며, 아래 수학식 9와 같은 함수로 정의될 수 있다.
Figure pat00011
(4) 목적함수 취합(S55)
먼저, 예시적으로, 예측 범위는 도 6에 보이는 바와 같이 전체 거리가 'Sph'이며, n개의 스텝(△s)으로 분할되어 연산된다.
그러한 예측 범위에 대한 배터리 함수 및 목표 차속 추종 함수를 합한 최종 목적함수는 아래 수학식 10과 같다.
Figure pat00012
여기서, ε는 유연 제약조건(Soft Constraint)을 위한 것으로서, 제약조건에 대해 순간적인 위배를 허용하기 위함이다. 예시적으로, 터브 스피드 한계 조건을 위해 설정될 수 있으며, 위배되는 양을 ε으로 표기하고 위배 양은 목적함수에 1차 및 2차 가중치 s1, s2의 설정에 의해 결정된다.
또한, w1 및 w2는 가중치로서, w1은 배터리 파워에 대한 가중이고, w2는 목표 차속 추종 함수에 대한 가중치이다.
n개 스텝에 대한 상태변수 및 입력변수는 각각 열 벡터 형태 U, X로 나타낼 수 있으며, 이를 이용해 위 수학식 10의 배터리 파워 함수는 아래 수학식 11과 같이 벡터 형태로 표현될 수 있다.
Figure pat00013
위 수학식 11은 전술한 바와 같이 2차 평면으로 근사화 시키면, 아래 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00014
또한, 위 상태변수 모델식은 벡터 형태로 표현하면, 아래 수학식 13과 같으며, 이를 위 수학식 12에 대입하여 적용하면 배터리 함수는 아래 수학식 14와 같이 정리된다.
Figure pat00015
Figure pat00016
목표 차속 추종 함수 또한 벡터 형식으로 표현 가능하며, 아래 수학식 15와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00017
여기서, C는 상수이며, 제외 가능하다.
4. 제약조건(S60)
(1) 평균 차속 제약조건(S61)
평균 차속 제약조건은, 예시적으로 크루즈 컨트롤 목표 차속을 추종하도록 하기 위한 것으로서, 예측 범위 내에서 v2의 평균값이 설정된 목표 속도 vtarget의 제곱보다 큰 조건으로 설정할 수 있다.
즉, 평균 차속 제약조건은 아래 수학식 16과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00018
여기서, α는 조정 파라미터이며, Np는 예측 범위를 나타내는 정수로서 위 수학식 10에서 n과 같다.
타임 페널티(time penalty)로 α를 설정하면, 운전자의 의지에 의해 주행 시간의 손해를 감수하더라도 추가 효율 개선을 요하는 경우 그 대응이 가능하다.
전기차 특성상 주행 잔여 거리가 부족하여 적극적인 에너지 절약 운전이 필요한 경우, α를 통해 대응 가능하다. 즉, α가 클수록 효율 개선율은 작아지고 주행시간은 짧아지며, 반대로 α가 작을 수록 효율 개선율은 커지고 주행시간은 길어진다.
한편, 본 명세서에는 생략하지만, 위 제약조건도 상태변수 모델식을 대입 적용하고, 벡터 형태로 나타낼 수 있다.
(2) 주행 차속 밴드 제약조건(S62)
본 제약조건은, 예시적으로 크루즈 컨트롤 목표 차속에 대한 +△v의 차속 밴드 제약조건이다.
종방향 구배가 있는 도로를 주행할 경우 에너지 효율적인 주행을 위해서는 그 목표 차속 이외에 허용할 수 있는 +△v가 필요하다.
예시적으로, 도 7에 보이는 바와 같이, 크루즈 컨트롤 목표 차속(vtarget)이 설정된 경우 강판 주행 및 그 전후에서 최대 속도(vmax) 및 최소 속도(vmin) 범위 내에서 목표 차속(vtarget)을 벗어나는 것이 허용된다.
즉, 강판 주행 전 'A' 구간 동안에 목표 차속(vtarget) 이하로 최소 속도(vmin) 까지 감속되고, 강판 주행 초기를 포함한 일부 'B' 구간에서 회생 제동을 실행하면서 최대 속도(vmax)까지 증속하고 유지한 후 강판 주행 이후인 'C' 구간에서 중립 제어를 통해 전비를 증가시키면서 다시 목표 차속(vtarget)으로 회귀한다.
주행 차속 밴드 제약조건은 수식으로 표현하면 아래 수학식 17과 같다.
Figure pat00019
여기서, ε는 선행차량과의 안전거리 확보를 위해 유연 제약조건으로 처리하기 위함이다.
(3) 차속에 따른 모터 제약조건(S63)
본 제약조건은 구동 모터의 토크 제한으로 인한 조건이다.
도 8의 왼쪽 선도는 모터 선도를 나타내는데, 이를 상태변수 및 입력변수로 변경하고, 모터 선도의 곡선 부분을 직선으로 근사화하면 오른쪽 선도와 같다.
도 8에서 Fmax 및 Fmin은 각각 아래 수학식 18과 같다.
Figure pat00020
예시적으로 본 제약조건은 도 8의 오른쪽 선도에서 구동력 및 제동력을 빗금친 영역 내로 제약하며, 그 최대 및 최소 조건을 수식으로 표현하면 아래 수학식 19와 같다.
Figure pat00021
여기서, Ft,max 및 Ft,min는 각각 아래의 수학식 20과 같다.
Figure pat00022
(4) 선행차와의 안전거리 제약조건(S64)
본 제약조건은 도 9에 보이는 바와 같이 선행차량과의 안전거리를 확보하기 위한 조건이다.
자차량(ego car)과 선행차량(preceding car) 사이의 거리(△L)는 안전거리(△Ls)보다 반드시 커야한다. 즉, 본 제약조건은 아래 수학식 21과 같다.
Figure pat00023
여기서, 위 식의 우변은 비례상수 h 및 정지 시의 최소 안전거리 ℓ을 이용해 아래 수학식 22와 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00024
위 수학식 22를 위 수학식 21에 대입하고 정리해, 최종 본 제약조건을 아래 수학식 23과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00025
(5) 도로 곡률에 따른 차속 제약조건(S65)
본 제약조건은 차량 선회 주행 시 안전을 위해 그 최대 차속을 제한하는 조건이다.
도 10과 같은 차량 주행 상태에서, 도로의 횡방향 경사도(도로 뱅크부 경사도) β, 도로 곡률
Figure pat00026
, 도로면의 마찰계수 f에 대해 차량에 작용하는 모든 힘의 총합은 0(제로)이 되는 조건으로부터 안전을 위한 최대 차속을 얻을 수 있으며, 차속을 그 최대 차속 이하로 제한하는 제약조건은 아래 수학식 24와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00027
여기서, g는 중력 가속도이다.
이상 5 가지 유형의 제약조건에 대해 설명하였지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 제약조건은 안전, 효율, 운전자의 요구 등등을 고려하여 더 추가될 수 있음은 당연하다.
또한, 본 명세서에서는 생략하였지만, 앞의 모든 제약조건 또한 상태변수 모델식을 이용해 입력변수로 나타낼 수 있으며, 벡터 형식으로 표현될 수 있다.
5. 최적해 산출(S70)
본 단계는 전술한 목적함수에 대하여 위 제약조건을 부여하여 최적해를 산출하는 과정이다.
도 11은 최적해 산출 과정을 도식적으로 나타낸 것이며, 도시되는 바와 같이 전술한 제약조건을 적용하여 2차 계획법으로 최적 구동력(u1opt) 및 최적 제동력(u2opt)을 산출한다.
최적해는 예측 범위 내의 모든 스텝에 대한 최적해 벡터 u*로 얻어질 수 있으며, 이 중 첫 번 째 입력값(도 6에서 첫 번 째 스텝에 상응하는 최적해)만을 사용할 수 있다.
즉, 최적해는 구동력과 제동력으로 표현되며, 매 스텝(거리 스텝 △s 또는 시간 스텝 △t)마다 2차 계획법의 최적해를 구하고 그 중 첫 번 째 입력값만을 사용하여 제어하는 반복적 구조, 즉, MPC(Model Predictive Control) 제어로 확장 가능하다.
최적해로 얻어진 제동력의 크기에 따라 회생제동 분배가 결정될 수 있는데(S80), 이하 이에 대해 설명한다.
먼저, 도 12는 세 가지 경우에 대한 회생제동 분배를 나타낸다. 도 12에서 Eh는 (강판 주행 직전) 위치에너지, Ed는 운동에너지, Er은 회생제동 에너지, Eb는 기계제동에 의해 소실되는 에너지를 의미한다.
'case 1'의 경우는 차량 위치에너지가 구동력에 의한 운동에너지로 모두 전환되는 경우로서 최적해 결과인 구동력 Ft*는 0 이상이고, 제동력 Fb*는 0이 산출되어 제동력이 요구되지 않는 경우이다.
'case 2'의 경우는 산출된 Fb*가 0보다 크고 기준치인 'Fmin 절대치' 이하인 경우로서, 산출된 제동력은 모두 회생제동으로 분배되는 경우이다. 이때 구동력은 회생제동을 고려해 'Ft* - Fb*'로 제어된다. 여기서, Fmin은 모터의 최대 회생 한도를 반경, 기어비, 효율 등을 고려해 휠에서의 힘으로 표현한 값이다.
'case 3'은 위치에너지가 매우 커서 산출된 Fb*가 상기 기준치 이상인 경우로서, 회생제동이 최대로 분배되고, 그 차인 'Fb* - Fmin'가 기계제동으로 분배된다.
이와 같은 세 가지 경우를 차의 이동 거리에 따라 그 차속과 구동력 및 회생제동과 기계제동 등의 제어 상태를 나타내면 도 13과 같다.
도 14a, b, c는 본 실시예의 방법을 적용하여 세 가지 유형의 도로를 주행하는 경우 차속, 구동력, 배터리 상태(SOC)의 시뮬레이션 결과를 나타내고 있으며, 내리막 구간이 길고 오르막이 짧은 경우인 'case 1'의 경우 39%의 개선율이 있었고, 내리막과 오르막 구간이 동일 정도의 구배와 구간 길이로 있는 경우인 'case 2'는 11.3%의 개선율이 달성되었다. 한편, 내리막 구간이 없고 오르막 구간만 있는 경우인 'case 3'은 2.7%의 개선율만 달성되었다.
이러한 결과로부터 알 수 있듯이, 본 실시예에 의한 제어는 단순 평지 및 오르막으로만 이루어진 지형에 대해서는 전비 개선 정도가 낮을 수 있지만, 내리막 지형에 대해서는 효율이 크게 개선됨을 알 수 있다.
그리고, 전비 개선 효과는 차량이 지닌 운동에너지를 도로 구배가 변하는 시점을 미리 알고 선제적으로 제어를 시행하는 지점에서 발생한다.
한편, 본 발명의 제어 방법은 도 15에 보이는 바와 같이, 주행 전략 제어 유닛(11)과 주행 보조 유닛(12)을 포함하는 차량용 운전 제어 장치(10)에 포함되어 구현될 수 있다.
운전자가 주행모드 선택부(40)를 통해 예시적으로 '에코 크루즈' 모드를 선택하면, 크루즈 컨트롤을 위한 목표 차속이 결정되고, 예측 범위마다 네비게이션 맵 데이터(20)로부터 도로 구배 및 곡률 정보, 도로 속도 제한 정보 및 단속 카메라 위치 정보 등을 수집하고, 레이다 또는 라이다 센서(30)로부터 선행 차량과의 거리 정보를 수집한다. 수집된 정보들을 이용하여 전술한 바와 같은 수식 및 최적해 산출 과정을 통해 해당 예측 범위에 대한 최적의 구동력 및 제동력을 얻는다.
이와 같이 얻어진 구동력 및 제동력 결과는 주행 보조 유닛(12)으로 전달되고, 주행 보조 유닛(12)은 목표 구동 토크 및 제동력을 모터(50) 및 브레이크(60)로 전송해 제어에 이용되도록 한다.
여기서, 최적해로 산출된 제동력의 크기에 따라 전술한 바와 같은 회생제동 분배가 결정되고, 그 분배 결과가 주행 보조 유닛(12)으로 전달될 수 있다. 도 15에서, Fb,r은 회생제동력을 Fb,m은 브레이크의 기계제동력을 나타낸다.
본 실시예에서 주행 전략 제어 유닛(11)은 데이터 입출력 장치, 판단, 연산, 결정 등을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서, 운영체제나 로직 명령어와 입출력 정보 등을 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 외부로부터 통신을 통해 정보를 수신할 필요가 있는 경우에는 통신장치가 추가될 수 있다. 다만, 통신장치는 차량 내 별도로 구비되고 주행 전략 제어 유닛(11)은 단지 해당 정보를 입출력 장치를 통해 수신하도록 구성될 수도 있다.
또한, 주행 보조 유닛(12)은, 데이터 입출력 장치, 판단, 연산, 결정 등을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서, 운영체제나 로직 명령어와 입출력 정보 등을 저장하는 메모리를 포함해 구성될 수 있다.
주행 전략 제어 유닛(11)과 주행 보조 유닛(12)은 물리적으로 분리되어 구성될 필요는 없으며, 하나로 통합된 통합 유닛으로 구성될 수도 있다. 이러한 통합 유닛 또한 데이터 입출력 장치, 판단, 연산, 결정 등을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서, 운영체제나 로직 명령어와 입출력 정보 등을 저장하는 메모리를 포함해 구성될 수 있다. 이 경우, 예시적으로, 하나의 프로세서가 주행 전략 제어 유닛(11)을 위한 판단, 연산 등의 기능 수행은 물론 주행 보조 유닛(12)을 위한 기능 수행도 수행한다.
또한, 전술한 실시예의 차량용 운전 제어 장치(10)는 하이브리드 차량이나 전기차 등과 같이 모터 구동에 의한 주행이 가능한 차량이라면 어느 것이든 적용 가능하다.
10 : 운전 제어 장치
20 : 네비게이션 (맵 데이터)
30 : 레이다 또는 라이다
40 : 주행모드 선택부(레버)
50 : 모터
60 : (기계) 브레이크

Claims (19)

  1. 차속 관련 상태변수와 휠 구동 입력변수를 토대로 차량의 종방향 운동방정식을 상태변수 모델화하는 제1 단계;
    상기 상태변수와 입력변수로 휠 파워를 연산하는 제2 단계;
    상기 휠 파워 연산을 이용하여 배터리 파워를 연산하는 제3 단계;
    상기 배터리 파워를 근사화하는 제4 단계;
    상기 근사화된 배터리 파워를 목적함수로 하고 적어도 하나의 제약조건을 부여하여 최소해를 산출해 휠 구동 제어 목표를 출력하는 제5 단계
    를 포함하는 차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 휠 구동 제어 목표는 휠 구동력 및/또는 제동력을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상태변수는 속도2을 포함하고, 상기 입력변수는 휠에 대한 구동력 및 제동력을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 파워 연산은 상기 휠 파워와 모터 효율, 배터리 충방전 효율, 감속기 효율 중 적어도 하나의 효율을 곱셈 연산하여 얻어지는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 상태변수 모델은, 설정 거리 이동에 대하여 공기저항, 구름저항, 중력저항 하에서 휠이 한 일과 차량 운동에너지 변화의 관계로부터 정의되는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 목적함수는, 목표 차속 추종 함수를 추가로 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제약조건은 평균 차속 제약조건을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제약조건은 주행 차속 밴드 제약조건을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제약조건은 차속에 따른 모터 제약조건을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제약조건은 선행차와의 안전거리 제약조건을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제약조건은 도로 곡률에 따른 안전 차속 제약조건을 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    전방의 설정 예측 범위(prediction horizon)마다 상기 제1 내지 제5 단계를 수행하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 예측 범위는 복수의 거리 또는 시간 기반의 스텝으로 분할되고, 상기 최소해는 상기 복수의 스텝 모두에 대해 산출되되, 상기 휠 구동 제어 목표는 상기 복수 스텝 중 첫 번 째 스텝에 상응하는 최소해로부터 얻어지는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 예측 범위는 시간 거리 또는 주행 거리 범위로 정의되는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 예측 범위는 일정한,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 출력된 휠 제동력이 기준치 이하인 경우 상기 출력 제동력을 모두 회생제동력으로 분배하고, 상기 출력된 휠 제동력이 기준치를 초과하는 경우 회생제동력과 기계제동력으로 분배하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 파워를 근사화는 2차 평면 근사화를 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    사용자로부터 크루즈 컨트롤 주행모드를 선택받는 단계를 추가로 포함하는,
    차량의 최적 효율 운전 제어 방법.
  19. 전방의 설정된 예측 범위의 도로 구간에 대하여 곡률 및 구배 정보와 속도제한 정보 및 단속카메라 위치 정보를 수집하고, 센서로부터 전방의 선행 차량과의 거리 정보를 수집하여, 평균 차속 제약조건과 주행 차속 밴드 제약조건과 차속에 따른 모터 제약조건과 선행차와의 안전거리 제약조건과 도로 곡률에 따른 차속 제약조건 중 적어도 하나의 제약조건으로 하고, 상기 예측 범위를 주행하는데 소요되는 배터리 파워를 목적함수로 하여 상기 목적함수의 최소해를 산출하는 주행 전략 제어 유닛; 및
    상기 최소해로부터 도출된 구동력 및 제동력으로 모터 및 브레이크를 제어하도록 제어 신호를 출력하는 주행 보조 유닛
    을 포함하는 차량용 운전 제어 장치.
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