KR20240093152A

KR20240093152A - Lane following assist apparatus and operatiing method thereof

Info

Publication number: KR20240093152A
Application number: KR1020220176136A
Authority: KR
Inventors: 김광일
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2022-12-15
Filing date: 2022-12-15
Publication date: 2024-06-24

Abstract

본 발명은 조향 시스템의 반응성 지연을 추정하여 차선 유지 제어를 수행하는 차선 유지 보조 장치 및 그 작동 방법에 관한 것으로, 차량의 조향각을 획득하는 검출기 및 상기 검출기와 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 조향각에 따른 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하고 추정된 요레이트 지연 정도에 기반하여 차선 유지 제어를 수행할 수 있다.The present invention relates to a lane keeping assist device that performs lane keeping control by estimating the response delay of a steering system and a method of operating the same, comprising a detector for acquiring a steering angle of a vehicle and a processor connected to the detector, the processor , it is possible to estimate the degree of yaw rate delay of the vehicle according to the steering angle and perform lane maintenance control based on the estimated degree of yaw rate delay.

Description

차선 유지 보조 장치 및 그 작동 방법{LANE FOLLOWING ASSIST APPARATUS AND OPERATIING METHOD THEREOF}LANE FOLLOWING ASSIST APPARATUS AND OPERATIING METHOD THEREOF}

본 발명은 조향 시스템의 반응성 지연을 추정하여 차선 유지 제어를 수행하는 차선 유지 보조 장치 및 그 작동 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a lane keeping assist device that performs lane keeping control by estimating the reactivity delay of a steering system and a method of operating the same.

차선 유지 보조(Lane Following Assist, LFA) 기능은 차선을 인식하여 차량이 차선을 이탈하지 않고 주행하도록 도와준다. LFA 기능은 목표 경로가 카메라를 통해 도출되면 이를 추종할 수 있는 목표 전륜 조향각을 생성하게 된다. 목표 전륜 조향각은 차량의 기어비를 이용하여 목표 핸들 조향각으로 변환되며 조향각 제어를 통해 목표 핸들 조향각을 추종하게 된다.The Lane Following Assist (LFA) function recognizes lanes and helps the vehicle drive without leaving its lane. The LFA function generates a target front wheel steering angle that can follow the target path when it is derived through the camera. The target front wheel steering angle is converted to the target steering angle using the vehicle's gear ratio, and the target steering angle is followed through steering angle control.

상용 차량의 경우 유압과 차량의 무게에 의해 전륜 조향각이 변경되어도 차량의 요레이트(yaw rate)가 변경될 때까지 시간 지연이 발생하게 되는데, 이를 고려하지 않을 경우 차선 유지 보조 기능이 저하된다. 또한, 트레일러가 달려 있는 상용 차량의 경우 싣고 있는 짐의 무게에 따라 시간 지연의 정도가 달라 차선 유지 보조 기능에 영향을 주게 된다.In the case of commercial vehicles, even if the front wheel steering angle changes due to hydraulic pressure and the weight of the vehicle, there is a time delay until the yaw rate of the vehicle changes. If this is not taken into account, the lane keeping assist function is deteriorated. Additionally, in the case of commercial vehicles with trailers, the degree of time delay varies depending on the weight of the load, which affects the lane keeping assist function.

KRKR 1020140075218 1020140075218 AA

본 발명은 차량의 무게 변화에 따른 차량의 요레이트 변경 시간 지연을 실시간으로 추정하는 차선 유지 보조 장치 및 그 작동 방법을 제공하고자 한다.The present invention seeks to provide a lane keeping assist device and a method of operating the same that estimate in real time the time delay in changing the yaw rate of a vehicle according to a change in the weight of the vehicle.

본 발명의 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치는 차량의 조향각을 획득하는 검출기 및 상기 검출기와 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 조향각에 따른 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하고 추정된 요레이트 지연 정도에 기반하여 차선 유지 제어를 수행할 수 있다.A lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention includes a detector that acquires the steering angle of a vehicle and a processor connected to the detector, wherein the processor estimates the degree of yaw rate delay of the vehicle according to the steering angle and estimates the estimated yaw rate. Lane maintenance control can be performed based on the degree of rate delay.

상기 프로세서는, 조향 시스템 모델을 이용하여 상기 조향각 및 차속에 기반한 요레이트를 계산할 수 있다.The processor may calculate a yaw rate based on the steering angle and vehicle speed using a steering system model.

상기 프로세서는, 계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트에 기반하여 지연 파라미터를 추정할 수 있다.The processor may estimate a delay parameter based on the calculated yaw rate and the yaw rate measured by the vehicle sensor.

상기 프로세서는, 스무딩 기법을 이용하여 상기 계측된 요레이트의 미분 값을 추정할 수 있다.The processor may estimate the differential value of the measured yaw rate using a smoothing technique.

상기 프로세서는, 상기 계산된 요레이트와 상기 계측된 요레이트의 오차 분산을 비용 함수로 설정할 수 있다.The processor may set the error variance between the calculated yaw rate and the measured yaw rate as a cost function.

상기 프로세서는, RLS (Recursive Least Square) 알고리즘을 이용하여 상기 비용 함수의 분산을 최소화하는 상기 지연 파라미터를 연산할 수 있다.The processor may calculate the delay parameter that minimizes the variance of the cost function using a Recursive Least Square (RLS) algorithm.

상기 프로세서는, 오차 분산 행렬의 크기가 기정해진 설정 값 이하가 되는 경우, 차량이 주행 중이 아닌 경우 또는 차량의 무게가 변경되는 경우에 상기 지연 파라미터의 업데이트를 결정할 수 있다.The processor may determine to update the delay parameter when the size of the error distribution matrix is less than or equal to a predetermined setting value, when the vehicle is not driving, or when the weight of the vehicle changes.

상기 프로세서는, 상기 요레이트 지연 정도를 추정하기 위한 주행 조건을 설정할 수 있다.The processor may set driving conditions for estimating the degree of yaw rate delay.

상기 주행 조건은, 차량 특성에 기반하여 결정되는 조향각 범위 및 차속 범위를 포함할 수 있다.The driving conditions may include a steering angle range and a vehicle speed range determined based on vehicle characteristics.

본 발명의 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 작동 방법은 차량의 조향각을 획득하는 단계, 상기 조향각에 따른 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하는 단계, 및 상기 추정된 요레이트 지연 정보에 기반하여 차선 유지 제어를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.A method of operating a lane maintenance assist device according to an embodiment of the present invention includes obtaining a steering angle of a vehicle, estimating a degree of yaw rate delay of the vehicle according to the steering angle, and determining the lane keeping assist device based on the estimated yaw rate delay information. It may include performing maintenance control.

상기 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하는 단계는, 조향 시스템 모델을 이용하여 상기 조향각 및 차속에 기반한 요레이트를 계산하는 단계, 및 계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트에 기반하여 지연 파라미터를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of estimating the degree of yaw rate delay of the vehicle includes calculating a yaw rate based on the steering angle and vehicle speed using a steering system model, and delay based on the calculated yaw rate and the yaw rate measured by a vehicle sensor. It may include the step of estimating parameters.

상기 지연 파라미터를 추정하는 단계는, 스무딩 기법을 이용하여 상기 계측된 요레이트의 미분 값을 추정하는 단계, 상기 계산된 요레이트와 상기 계측된 요레이트의 오차 분산을 비용 함수로 설정하는 단계, 및 RLS (Recursive Least Square) 알고리즘을 이용하여 상기 비용 함수의 분산을 최소화하는 상기 지연 파라미터를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.The step of estimating the delay parameter includes estimating a differential value of the measured yaw rate using a smoothing technique, setting the error variance of the calculated yaw rate and the measured yaw rate as a cost function, and It may include calculating the delay parameter to minimize the variance of the cost function using a Recursive Least Square (RLS) algorithm.

상기 작동 방법은 오차 분산 행렬의 크기가 기정해진 설정 값 이하가 되는 경우, 차량이 주행 중이 아닌 경우 또는 차량의 무게가 변경되는 경우에 상기 지연 파라미터의 업데이트를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The operating method may further include determining an update of the delay parameter when the size of the error distribution matrix becomes less than or equal to a predetermined setting value, when the vehicle is not running, or when the weight of the vehicle changes.

상기 작동 방법은 상기 요레이트 지연 정도를 추정하기 위한 주행 조건을 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.The operating method may further include setting driving conditions for estimating the degree of yaw rate delay.

본 발명은 자율주행 기능이 활성화된 상태에서 차량이 직진할 때 조향 시스템의 지연 정도를 추정하고 추정된 지연 정보를 제어에 반영하므로, 차로 유지 보조 기능의 성능을 개선할 수 있다.The present invention estimates the degree of delay in the steering system when the vehicle drives straight while the autonomous driving function is activated and reflects the estimated delay information in control, thereby improving the performance of the lane maintenance assist function.

또한, 본 발명은 차량의 무게가 크게 변화하는 경우 조향 시스템의 지연 정보를 추정하고 그 추정된 지연 정보를 반영하여 조향 시스템 제어를 수행하므로, 차로 유지 보조 기능의 성능을 향상시킬 수 있다.In addition, the present invention estimates delay information of the steering system when the weight of the vehicle changes significantly and performs steering system control by reflecting the estimated delay information, thereby improving the performance of the lane maintenance assist function.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 블록구성도를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 요레이트 지연 추정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 조향각 그래프를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오차 분산 그래프를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 요레이트 시간 지연을 도시한 그래프이다.Figure 1 shows a block diagram of a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating yaw rate delay estimation of a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.
Figure 3 is a flowchart showing a method of operating a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 shows a steering angle graph of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 shows an error distribution graph according to an embodiment of the present invention.
Figure 6 is a graph showing the yaw rate time delay of a vehicle according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail through illustrative drawings. When adding reference numerals to components in each drawing, it should be noted that identical components are given the same reference numerals as much as possible even if they are shown in different drawings. Additionally, when describing embodiments of the present invention, if detailed descriptions of related known configurations or functions are judged to impede understanding of the embodiments of the present invention, the detailed descriptions will be omitted.

본 발명의 실시 예의 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. 또한, 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 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In describing the components of the embodiments of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only used to distinguish the component from other components, and the nature, sequence, or order of the component is not limited by the term. Additionally, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as generally understood by a person of ordinary skill in the technical field to which the present invention pertains. Terms defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal sense unless explicitly defined in the present application. No.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 블록구성도를 도시한다.Figure 1 shows a block diagram of a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 차선 유지 보조 장치(100)는 덤프 트럭 및 트레일러 트럭 등과 같은 상용차량에 장착될 수 있다. 차선 유지 보조 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이 검출기(110), 조향 시스템(120), 메모리(130) 및 프로세서(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the lane keeping assist device 100 may be installed on commercial vehicles such as dump trucks and trailer trucks. The lane keeping assist device 100 may include a detector 110, a steering system 120, a memory 130, and a processor 140, as shown in FIG. 1 .

검출기(110)는 차량에 장착된 센서 및/또는 다른 전자제어장치(Electronic Control Unit, ECU)를 통해 조향각(예: steering wheel angle, 전륜 조향각), 차속(차량 속도) 및 요레이트(yaw rate)를 획득할 수 있다. 검출기(110)는 조향각 센서, 휠속 센서 및 요레이트 센서 등을 이용하여 조향각, 차속 및 요레이트를 측정(계측)할 수 있다. 검출기(110)는 측정된 조향각, 차속 및 요레이트를 포함하는 차량 정보를 프로세서(140)에 전송할 수 있다. 검출기(110)는 하중 센서 등을 이용하여 차량 무게를 계측할 수도 있다.The detector 110 measures steering angle (e.g., steering wheel angle, front wheel steering angle), vehicle speed (vehicle speed), and yaw rate through sensors and/or other electronic control units (ECU) mounted on the vehicle. can be obtained. The detector 110 can measure (measure) the steering angle, vehicle speed, and yaw rate using a steering angle sensor, a wheel speed sensor, and a yaw rate sensor. The detector 110 may transmit vehicle information including the measured steering angle, vehicle speed, and yaw rate to the processor 140. The detector 110 may measure the vehicle weight using a load sensor or the like.

조향 시스템(120)은 기정해진 목표 조향각에 기반하여 차륜을 조향할 수 있다. 조향 시스템(120)은 목표 조향각(예: 스티어링 휠 조향각)을 추종하도록 차륜의 조향각을 제어할 수 있다. 목표 조향각은 프로세서(140), 자율주행 제어기 또는 상위 제어기 등에 의해 결정될 수 있다.The steering system 120 may steer the wheels based on a predetermined target steering angle. The steering system 120 may control the steering angle of the wheels to follow a target steering angle (eg, steering wheel steering angle). The target steering angle may be determined by the processor 140, an autonomous driving controller, or a higher level controller.

메모리(130)는 조향 시스템 모델(1차 지연 모델), 추정 알고리즘, 차선 유지 보조 제어 로직 및 각종 설정 정보 등을 저장할 수 있다. 예를 들어, 조향 시스템 모델은 차속에 따른 조향각 대비 요레이트 지연을 나타낼 수 있다. 메모리(130)는 프로세서(140)에 의해 실행되는 명령어들을 저장할 수 있다. 메모리(130)는 플래시 메모리(flash memory), 하드디스크(hard disk), SSD(Solid State Disk), SD 카드(Secure Digital Card), RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM) 및/또는 EPROM(Erasable and Programmable ROM) 등의 저장매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.The memory 130 may store a steering system model (primary delay model), estimation algorithm, lane keeping assistance control logic, and various setting information. For example, a steering system model may represent yaw rate delay relative to steering angle depending on vehicle speed. Memory 130 may store instructions executed by processor 140. The memory 130 includes flash memory, hard disk, SSD (Solid State Disk), SD card (Secure Digital Card), RAM (Random Access Memory), SRAM (Static Random Access Memory), and ROM. It may be implemented as at least one of storage media such as Read Only Memory (Read Only Memory), Programmable Read Only Memory (PROM), Electrically Erasable and Programmable ROM (EEPROM), and/or Erasable and Programmable ROM (EPROM).

프로세서(140)는 검출기(110), 조향 시스템(120) 및 메모리(130)와 연결되며 차선 유지 보조 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(140)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), DSP(Digital Signal Processor), PLD(Programmable Logic Device), FPGA(Field Programmable Gate Array), CPU(Central Processing unit), 마이크로컨트롤러(microcontroller) 및/또는 마이크로프로세서(microprocessor) 등의 처리장치 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.The processor 140 is connected to the detector 110, the steering system 120, and the memory 130 and controls the overall operation of the lane keeping assist device 100. The processor 140 may include an application specific integrated circuit (ASIC), a digital signal processor (DSP), a programmable logic device (PLD), a field programmable gate array (FPGA), a central processing unit (CPU), a microcontroller, and/or It may be implemented with at least one processing device such as a microprocessor.

프로세서(140)는 검출기(110)를 통해 자율주행 중인 차량의 조향각, 차속 및 요레이트를 획득할 수 있다. 프로세서(140)는 획득된 조향각, 차속 및 요레이트를 기반으로 조향 시스템(120)의 반응성 지연 정도를 추정할 수 있다. 프로세서(140)는 추정된 반응성 지연 정도를 반영하여 조향 시스템(120)을 제어하므로 차선 유지 제어를 수행할 수 있다.The processor 140 may obtain the steering angle, vehicle speed, and yaw rate of the autonomous vehicle through the detector 110. The processor 140 may estimate the degree of responsiveness delay of the steering system 120 based on the obtained steering angle, vehicle speed, and yaw rate. The processor 140 controls the steering system 120 by reflecting the estimated degree of responsiveness delay, thereby performing lane keeping control.

프로세서(140)는 조향각과 차속에 기반하여 요레이트를 계산할 수 있다. 프로세서(140)는 조향 시스템 모델을 이용하여 차속에 따른 조향각에 대응되는 요레이트를 산출할 수 있다.The processor 140 may calculate the yaw rate based on the steering angle and vehicle speed. The processor 140 may use the steering system model to calculate a yaw rate corresponding to the steering angle according to vehicle speed.

프로세서(140)는 계산된 요레이트와 센서에 의해 측정된 요레이트를 이용하여 지연 파라미터를 실시간으로 추정할 수 있다. 이때, 프로세서(140)는 추정 알고리즘을 이용하여 지연 파라미터를 추정할 수 있다. 예를 들어, 추정 알고리즘으로는 RLS(Recursive Least Square) 알고리즘이 사용될 수 있다.The processor 140 can estimate the delay parameter in real time using the calculated yaw rate and the yaw rate measured by the sensor. At this time, the processor 140 may estimate the delay parameter using an estimation algorithm. For example, the RLS (Recursive Least Square) algorithm may be used as the estimation algorithm.

프로세서(140)는 지연 파라미터 연산을 위한 주행 조건을 설정할 수 있다. 이를 통해, 프로세서(140)는 지연 파라미터를 연산할 때 모든 주행 조건에서 연산하는 것이 아니라 제한된 조건에서만 연산하도록 할 수 있다. 예를 들어, 주행 조건으로는 조향각 범위 및/또는 차속 범위 등이 설정될 수 있다.The processor 140 may set driving conditions for delay parameter calculation. Through this, the processor 140 can calculate the delay parameter only under limited conditions rather than under all driving conditions. For example, a steering angle range and/or a vehicle speed range may be set as driving conditions.

프로세서(140)는 지연 파라미터의 업데이트가 필요한지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(140)는 지연 파라미터의 업데이트가 필요하다고 판단되는 경우 오차 분산 행렬을 리셋(reset)할 수 있다. 다시 말해서, 프로세서(140)는 지연 파라미터의 업데이트가 필요한 경우 오차 분산 행렬을 '0'이 아닌 기정해진 특정 값으로 초기화(설정)할 수 있다. 예를 들어, 트레일러가 장착된 차량의 무게가 임계치 이상 변화한 경우 프로세서(140)는 지연 파라미터의 업데이트가 필요하다고 판단할 수 있다. 프로세서(140)는 지연 파라미터의 업데이트가 필요하다고 판단되는 경우 지연 파라미터를 재연산할 수 있다.Processor 140 may determine whether update of the delay parameter is necessary. The processor 140 may reset the error distribution matrix when it is determined that update of the delay parameter is necessary. In other words, when the delay parameter needs to be updated, the processor 140 may initialize (set) the error distribution matrix to a specific predetermined value rather than '0'. For example, if the weight of a vehicle equipped with a trailer changes more than a threshold, the processor 140 may determine that an update of the delay parameter is necessary. The processor 140 may recalculate the delay parameter if it is determined that the delay parameter needs to be updated.

프로세서(140)는 추정된 지연 파라미터에 기반하여 차선 유지 제어를 수행할 수 있다. 즉, 프로세서(140)는 차량의 무게 변화로 인해 차량의 요레이트가 변경되는데 발생하는 지연 시간을 고려하여 조향 시스템(120)을 제어할 수 있다. 이로, 차량의 차선 유지 보조 기능의 성능이 개선될 수 있다.The processor 140 may perform lane maintenance control based on the estimated delay parameter. That is, the processor 140 can control the steering system 120 by considering the delay time that occurs when the yaw rate of the vehicle changes due to a change in the weight of the vehicle. As a result, the performance of the vehicle's lane keeping assist function can be improved.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 요레이트 지연 추정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating yaw rate delay estimation of a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.

차선 유지 보조 장치(100)는 차량 내부 센서(예: 조향각 센서)에 의해 계측되는 조향각(예: 전륜 조향각)과 차속을 조향 시스템 모델(210)에 입력할 수 있다. 조향 시스템 모델(210)은 입력된 조향각과 차속에 기반하여 요레이트를 계산하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 조향 시스템 모델(210)은 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.The lane keeping assist device 100 may input the steering angle (e.g., front wheel steering angle) and vehicle speed measured by a sensor inside the vehicle (e.g., steering angle sensor) into the steering system model 210. The steering system model 210 may calculate and output a yaw rate based on the input steering angle and vehicle speed. For example, the steering system model 210 can be expressed as [Equation 1].

여기서, 는 차속, 는 요레이트, 는 지연 파라미터, 는 게인(gain), 는 전륜 조향각, s는 주파수이다.here, is the vehicle speed, is the yaw rate, is the delay parameter, is the gain, is the front wheel steering angle, and s is the frequency.

차선 유지 보조 장치(100)는 계측된 요레이트 및 조향 시스템 모델(210)에서 계산된 요레이트를 추정 알고리즘(220)에 입력할 수 있다.The lane keeping assist device 100 may input the measured yaw rate and the yaw rate calculated from the steering system model 210 into the estimation algorithm 220.

추정 알고리즘(220)은 계측된 요레이트의 미분 값을 추정할 수 있다. 이때, 추정 알고리즘(220)는 스무딩(smoothing) 기법을 이용하여 미분 값을 추정할 수 있다. 스무딩 기법은 현재 시점에서의 미분 값을 계산하지 않고, 특정 과거 시점에서의 미분 값을 계산하기 때문에 미분 값 계산에 있어서 시간 지연에 의한 오차가 발생하지 않게 할 수 있다. 스무딩 기법에 의해 계산된 과거 시점에서의 미분 값은 현재 시점의 미분 값으로 가정해도 문제가 없는데, 시간 지연은 차량 종류나 무게에 따라 결정되기 때문이다.The estimation algorithm 220 may estimate the differential value of the measured yaw rate. At this time, the estimation algorithm 220 may estimate the differential value using a smoothing technique. Since the smoothing technique calculates the differential value at a specific past point in time rather than calculating the differential value at the current point in time, it can prevent errors due to time delay in calculating the differential value. There is no problem in assuming that the differential value at the past time calculated by the smoothing technique is the differential value at the present time, because the time delay is determined by the type or weight of the vehicle.

추정 알고리즘(220)은 스무딩 기법에 의해 추정되는 미분 값 을 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.The estimation algorithm 220 is a differential value estimated by a smoothing technique. can be expressed as [Equation 2].

여기서, k는 현재 시점, k-n은 과거 시점, 는 샘플링 타임으로 정의될 수 있다.Here, k is the current time, kn is the past time, can be defined as the sampling time.

추정 알고리즘(220)은 조향 시스템 모델(210)에서 계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트 간의 차이의 분산(오차 분산)으로 정의되는 비용 함수 를 설정할 수 있다. 비용 함수 는 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.The estimation algorithm 220 is a cost function defined as the variance (error variance) of the difference between the yaw rate calculated from the steering system model 210 and the yaw rate measured by the vehicle sensor. can be set. cost function can be expressed as [Equation 3].

여기서, y는 조향 시스템 모델(210)에서 계산된 출력 값(즉, 요레이트), 는 차량 센서에 의해 계측된 값(요레이트)을 포함하는 행렬 이고, 는 지연 파라미터 정보를 포함하는 행렬 일 수 있다.where y is the output value (i.e., yaw rate) calculated from the steering system model 210, is a matrix containing the values (yaw rate) measured by vehicle sensors ego, is a matrix containing delay parameter information It can be.

추정 알고리즘(220)은 RLS 알고리즘을 이용하여 설정된 비용 함수의 분산을 최소화하는 방향으로 지연 파라미터를 구할 수 있다. 지연 파라미터를 포함하는 행렬 은 [수학식 4]와 같이 나타낼 수 있다.The estimation algorithm 220 can obtain the delay parameter in a way that minimizes the variance of the set cost function using the RLS algorithm. Matrix containing delay parameters can be expressed as [Equation 4].

여기서, P는 오차 분산 행렬이고, 는 차량 센서에 의해 계측된 요레이트를 포함하는 정보이고, L은 파라미터 업데이트 게인이다.Here, P is the error variance matrix, is information including the yaw rate measured by the vehicle sensor, and L is the parameter update gain.

오차 분산 행렬 P는 [수학식 5]와 같이 나타낼 수 있다.The error variance matrix P can be expressed as [Equation 5].

파라미터 업데이트 게인 L은 [수학식 6]와 같이 나타낼 수 있다.The parameter update gain L can be expressed as [Equation 6].

파라미터 업데이트 게인 L의 크기는 오차 분산 행렬의 크기에 비례할 수 있다. 추정된 지연 파라미터와 실제 지연 파라미터 사이에 오차가 있을 경우, 오차 분산 행렬을 통해 파라미터 업데이트 게인에 반영될 수 있다. 업데이트가 진행되면서 추정 값이 실제 값과 비슷해지면 오차 분산 행렬은 '0'에 가깝게 나타날 수 있으며 동시에 업데이트 게인도 '0'에 가깝게 되면서 지연 파라미터가 업데이트 되지 않을 수 있다.The size of the parameter update gain L may be proportional to the size of the error distribution matrix. If there is an error between the estimated delay parameter and the actual delay parameter, it can be reflected in the parameter update gain through the error variance matrix. As the update progresses and the estimated value becomes similar to the actual value, the error variance matrix may appear close to '0', and at the same time, the update gain may also approach '0' and the delay parameter may not be updated.

오차 분산 행렬 리셋(221)은 차량의 무게 변화에 대응하여 오차 분산 행렬을 리셋(reset)할 수 있다. 시간 지연 값이 업데이트 되면서 실제 시간 지연 값과 비슷해지게 되면 오차 분산 행렬이 '0'에 가깝게 나타날 수 있다. 이때, 차량의 무게가 변화하면 시간 지연 값 업데이트가 잘 안되는 현상이 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 오차 분산 행렬 리셋(221)은 다음 특정 조건에서 오차 분산 행렬을 리셋할 수 있다.The error distribution matrix reset 221 may reset the error distribution matrix in response to a change in the weight of the vehicle. If the time delay value is updated and becomes similar to the actual time delay value, the error variance matrix may appear close to '0'. At this time, if the weight of the vehicle changes, time delay value updating may be difficult. To prevent this, the error distribution matrix reset 221 may reset the error distribution matrix under the following specific conditions.

[오차 분산 행렬 리셋 조건][Error distribution matrix reset conditions]

1) 오차 분산 행렬의 크기가 기정해진 설정 값 이하로 떨어진 상태1) A state in which the size of the error distribution matrix falls below the predetermined setting value.

2) 차량이 주행 중이 아닌 상태2) Vehicle is not running

3) 트레일러 하중 센서에서 측정되는 값이 변할 때(예: 차량 무게 증가)3) When the value measured by the trailer load sensor changes (e.g. vehicle weight increases)

오차 분산 행렬 리셋(221)은 추정 알고리즘(220)에서 출력되는 신뢰도 지표(즉, 오차 분산)에 기반하여 오차 분산 행렬의 리셋을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 오차 분산 행렬 리셋(221)은 추정 알고리즘(220)에서 출력되는 지연 파라미터의 값이 변화하는 경우 오차 분산 행렬의 리셋을 결정할 수 있다. 오차 분산 행렬 리셋(221)은 오차 분산 행렬의 리셋이 결정되면 오차 분산 행렬을 '0'이 아닌 기정해진 특정 값(임의 값)으로 리셋(초기화)할 수 있다.The error variance matrix reset 221 may determine the reset of the error variance matrix based on the reliability index (i.e., error variance) output from the estimation algorithm 220. In other words, the error distribution matrix reset 221 may determine the reset of the error distribution matrix when the value of the delay parameter output from the estimation algorithm 220 changes. The error distribution matrix reset 221 may reset (initialize) the error distribution matrix to a predetermined specific value (random value) rather than '0' when the reset of the error distribution matrix is determined.

주행 조건 설정(230)은 조향 시스템 모델(210)의 입력으로 사용되는 조향각과 차속의 범위 즉, 조향각 범위 및 차속 범위를 제한할 수 있다. 다시 말해서, 주행 조건 설정(230)은 차량 특성에 따라 조향각 최대값과 차속 최소값을 결정하여 설정할 수 있다. 조향각이 너무 클 경우 조향각 대비 요레이트 반응에 비선형성이 나타나게 되는데 이를 제한하기 위해 조향각 최대 값을 설정할 수 있다. 차속이 매우 낮은 구간에서도 조향각 대비 요레이트 반응에 비선형성이 나타나기 때문에 차속 최소 값을 설정할 수 있다.The driving condition setting 230 may limit the range of the steering angle and vehicle speed used as input to the steering system model 210, that is, the steering angle range and the vehicle speed range. In other words, the driving condition setting 230 can be set by determining the maximum steering angle value and minimum vehicle speed value according to vehicle characteristics. If the steering angle is too large, nonlinearity will appear in the yaw rate response compared to the steering angle. To limit this, the maximum steering angle value can be set. Even in sections where the vehicle speed is very low, the minimum vehicle speed value can be set because nonlinearity appears in the yaw rate response to the steering angle.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차선 유지 보조 장치의 작동 방법을 도시한 흐름도이다.Figure 3 is a flowchart showing a method of operating a lane keeping assist device according to an embodiment of the present invention.

차선 유지 보조 장치(100)는 조향각, 차속 및 요레이트를 계측할 수 있다(S100). 차선 유지 보조 장치(100)는 차량에 장착된 조향각 센서, 차속 센서 및 요레이트 센서 등과 같은 센서를 이용하여 전륜 조향각, 차속 및 요레이트를 계측할 수 있다.The lane keeping assist device 100 can measure the steering angle, vehicle speed, and yaw rate (S100). The lane keeping assist device 100 can measure the front wheel steering angle, vehicle speed, and yaw rate using sensors such as a steering angle sensor, vehicle speed sensor, and yaw rate sensor mounted on the vehicle.

차선 유지 보조 장치(100)는 조향각 및 차속에 기반하여 요레이트를 계산할 수 있다(S110). 차선 유지 보조 장치(100)는 조향 시스템 모델(210)을 이용하여 요레이트를 계산할 수 있다. 조향 시스템 모델(210)은 조향각 및 차속을 입력받으면 이를 이용하여 요레이트를 계산할 수 있다.The lane keeping assist device 100 can calculate the yaw rate based on the steering angle and vehicle speed (S110). The lane keeping assist device 100 may calculate the yaw rate using the steering system model 210. The steering system model 210 can calculate the yaw rate using the steering angle and vehicle speed.

차선 유지 보조 장치(100)는 계산된 요레이트와 계측된 요레이트에 기반하여 요레이트 지연 정보를 추정할 수 있다(S120). 차선 유지 보조 장치(100)는 추정 알고리즘(220)을 이용하여 지연 파라미터를 추정할 수 있다. 추정 알고리즘(220)은 스무딩 기법을 이용하여 계측된 요레이트의 미분 값을 구할 수 있다. 추정 알고리즘(220)은 조향 시스템 모델(210)에서 계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트 간의 차이의 분산(오차 분산)으로 정의되는 비용 함수를 설정할 수 있다. 추정 알고리즘(220)은 RLS 알고리즘을 이용하여 설정된 비용 함수의 분산을 최소화하는 지연 파라미터를 구할 수 있다.The lane keeping assist device 100 may estimate yaw rate delay information based on the calculated yaw rate and the measured yaw rate (S120). The lane keeping assist device 100 may estimate the delay parameter using the estimation algorithm 220. The estimation algorithm 220 can obtain the differential value of the measured yaw rate using a smoothing technique. The estimation algorithm 220 may set a cost function defined as the variance (error variance) of the difference between the yaw rate calculated in the steering system model 210 and the yaw rate measured by the vehicle sensor. The estimation algorithm 220 can obtain a delay parameter that minimizes the variance of the set cost function using the RLS algorithm.

차선 유지 보조 장치(100)는 추정된 지연 정보에 기반하여 차선 유지 제어를 수행할 수 있다(S130). 차선 유지 보조 장치(100)는 추정된 지연 정보를 고려하여 조향 시스템(120)을 제어하므로 차선 유지 보조 기능의 성능을 개선할 수 있다.The lane keeping assist device 100 may perform lane keeping control based on the estimated delay information (S130). The lane keeping assist device 100 controls the steering system 120 by considering the estimated delay information, thereby improving the performance of the lane keeping assist function.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 조향각 그래프를 도시하고, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오차 분산 그래프를 도시하고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 차량의 요레이트 시간 지연을 도시한 그래프이다.Figure 4 shows a steering angle graph of a vehicle according to an embodiment of the present invention, Figure 5 shows an error distribution graph according to an embodiment of the present invention, and Figure 6 shows a graph of the steering angle of a vehicle according to an embodiment of the present invention. This is a graph showing yaw rate time delay.

도 4를 참조하면, 정차 상태에서 a 시점에 차량 무게가 증가하고, b 시점에 조향 입력이 가해지고 있다.Referring to FIG. 4, in a stopped state, the weight of the vehicle increases at time a, and a steering input is applied at time b.

차선 유지 보조 장치(100)는 정차 상태에서 차량 무게가 변화한 경우 즉, a 시점에 오차 분산 행렬을 리셋할 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 차선 유지 보조 장치(100)는 오차 분산을 '0'이 아닌 기정해진 임의 값으로 초기화할 수 있다.The lane keeping assist device 100 may reset the error distribution matrix when the vehicle weight changes in a stopped state, that is, at point a. As shown in FIG. 5, the lane keeping assist device 100 may initialize the error variance to a predetermined random value rather than '0'.

도 6을 참조하면, 차량의 무게가 변화되기 전인 a 시점까지는 오차 분산 행렬의 리셋 유무와 관계없이 지연 파라미터가 실제 지연 파라미터의 값(예: 0.1)으로 잘 추정되는 것을 나타내고 있다. 차량 무게가 증가한 a 시점 이후에는 오차 분산 행렬 리셋을 한 경우만 지연 파라미터가 실제 지연 파라미터의 값(예: 0.4)으로 잘 추정되고, 오차 분산 행렬 리셋을 하지 않은 경우 지연 파라미터가 실제 지연 파라미터의 값으로 잘 추정되지 않음을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 6, it is shown that the delay parameter is well estimated as the actual delay parameter value (e.g., 0.1) regardless of whether the error distribution matrix is reset until point a before the weight of the vehicle changes. After point a when the vehicle weight increases, the delay parameter is well estimated as the value of the actual delay parameter (e.g. 0.4) only when the error distribution matrix is reset, and when the error distribution matrix is not reset, the delay parameter is estimated to be the value of the actual delay parameter. It can be confirmed that it is not estimated well.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an illustrative explanation of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations will be possible to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but rather to explain it, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope should be construed as being included in the scope of rights of the present invention.

Claims

차량의 조향각을 획득하는 검출기; 및
상기 검출기와 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 조향각에 따른 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하고 추정된 요레이트 지연 정도에 기반하여 차선 유지 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
A detector for acquiring the steering angle of the vehicle; and
Includes a processor connected to the detector,
The processor,
A lane maintenance assist device that estimates the degree of yaw rate delay of the vehicle according to the steering angle and performs lane maintenance control based on the estimated degree of yaw rate delay.

청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
조향 시스템 모델을 이용하여 상기 조향각 및 차속에 기반한 요레이트를 계산하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 1,
The processor,
A lane keeping assist device characterized by calculating a yaw rate based on the steering angle and vehicle speed using a steering system model.

청구항 2에 있어서,
상기 프로세서는,
계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트에 기반하여 지연 파라미터를 추정하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 2,
The processor,
A lane keeping assist device characterized in that it estimates a delay parameter based on the calculated yaw rate and the yaw rate measured by a vehicle sensor.

청구항 3에 있어서,
상기 프로세서는,
스무딩 기법을 이용하여 상기 계측된 요레이트의 미분 값을 추정하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 3,
The processor,
A lane keeping assist device characterized in that it estimates the differential value of the measured yaw rate using a smoothing technique.

청구항 3에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 계산된 요레이트와 상기 계측된 요레이트의 오차 분산을 비용 함수로 설정하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 3,
The processor,
Lane maintenance assistance device, characterized in that setting the error variance between the calculated yaw rate and the measured yaw rate as a cost function.

청구항 5에 있어서,
상기 프로세서는,
RLS (Recursive Least Square) 알고리즘을 이용하여 상기 비용 함수의 분산을 최소화하는 상기 지연 파라미터를 연산하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 5,
The processor,
Lane keeping assist device, characterized in that the delay parameter is calculated to minimize the variance of the cost function using the RLS (Recursive Least Square) algorithm.

청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
오차 분산 행렬의 크기가 기정해진 설정 값 이하가 되는 경우, 차량이 주행 중이 아닌 경우 또는 차량의 무게가 변경되는 경우에 상기 지연 파라미터의 업데이트를 결정하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 1,
The processor,
A lane keeping assist device characterized in that it determines an update of the delay parameter when the size of the error distribution matrix becomes less than a predetermined set value, when the vehicle is not driving, or when the weight of the vehicle changes.

청구항 1에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 요레이트 지연 정도를 추정하기 위한 주행 조건을 설정하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 1,
The processor,
A lane keeping assist device that sets driving conditions for estimating the degree of yaw rate delay.

청구항 8에 있어서,
상기 주행 조건은,
차량 특성에 기반하여 결정되는 조향각 범위 및 차속 범위를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치.
In claim 8,
The driving conditions are:
A lane keeping assist device comprising a steering angle range and a vehicle speed range determined based on vehicle characteristics.

차량의 조향각을 획득하는 단계;
상기 조향각에 따른 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하는 단계; 및
상기 추정된 요레이트 지연 정보에 기반하여 차선 유지 제어를 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.
Obtaining a steering angle of the vehicle;
estimating the degree of yaw rate delay of the vehicle according to the steering angle; and
A method of operating a lane keeping assist device, comprising: performing lane keeping control based on the estimated yaw rate delay information.

청구항 10에 있어서,
상기 차량의 요레이트 지연 정도를 추정하는 단계는,
조향 시스템 모델을 이용하여 상기 조향각 및 차속에 기반한 요레이트를 계산하는 단계; 및
계산된 요레이트와 차량 센서에 의해 계측된 요레이트에 기반하여 지연 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.
In claim 10,
The step of estimating the degree of yaw rate delay of the vehicle is,
calculating a yaw rate based on the steering angle and vehicle speed using a steering system model; and
A method of operating a lane keeping assist device, comprising the step of estimating a delay parameter based on the calculated yaw rate and the yaw rate measured by a vehicle sensor.

청구항 11에 있어서,
상기 지연 파라미터를 추정하는 단계는,
스무딩 기법을 이용하여 상기 계측된 요레이트의 미분 값을 추정하는 단계;
상기 계산된 요레이트와 상기 계측된 요레이트의 오차 분산을 비용 함수로 설정하는 단계; 및
RLS (Recursive Least Square) 알고리즘을 이용하여 상기 비용 함수의 분산을 최소화하는 상기 지연 파라미터를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.
In claim 11,
The step of estimating the delay parameter is,
estimating a differential value of the measured yaw rate using a smoothing technique;
Setting the error variance between the calculated yaw rate and the measured yaw rate as a cost function; and
A method of operating a lane keeping assist device, comprising calculating the delay parameter to minimize the variance of the cost function using a Recursive Least Square (RLS) algorithm.

청구항 11에 있어서,
오차 분산 행렬의 크기가 기정해진 설정 값 이하가 되는 경우, 차량이 주행 중이 아닌 경우 또는 차량의 무게가 변경되는 경우에 상기 지연 파라미터의 업데이트를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.
In claim 11,
Lane keeping assistance, further comprising determining an update of the delay parameter when the size of the error variance matrix is less than or equal to a predetermined set value, when the vehicle is not driving, or when the weight of the vehicle changes. How the device works.

청구항 11에 있어서,
상기 요레이트 지연 정도를 추정하기 위한 주행 조건을 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.
In claim 11,
A method of operating a lane keeping assist device, further comprising setting driving conditions for estimating the degree of yaw rate delay.

청구항 14에 있어서,
상기 주행 조건은,
차량 특성에 기반하여 결정되는 조향각 범위 및 차속 범위를 포함하는 것을 특징으로 하는 차선 유지 보조 장치의 작동 방법.In claim 14,
The driving conditions are:
A method of operating a lane keeping assist device, comprising a steering angle range and a vehicle speed range determined based on vehicle characteristics.