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KR20240102105A - 운전자 보조 장치 및 그를 가지는 차량 - Google Patents

운전자 보조 장치 및 그를 가지는 차량 Download PDF

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KR20240102105A
KR20240102105A KR1020220183550A KR20220183550A KR20240102105A KR 20240102105 A KR20240102105 A KR 20240102105A KR 1020220183550 A KR1020220183550 A KR 1020220183550A KR 20220183550 A KR20220183550 A KR 20220183550A KR 20240102105 A KR20240102105 A KR 20240102105A
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KR
South Korea
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vehicle
processor
weight
gravity
Prior art date
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KR1020220183550A
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English (en)
Inventor
김정완
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
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Publication date
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Abstract

본 발명의 차량은, 전륜 및 후륜; 전륜의 축의 무게를 검출하는 제1무게 센서; 후륜의 축의 무게를 검출하는 제2무게 센서; 감속도를 검출하는 가속도 센서; 차량의 무게값 및 차량의 축간 거리 값을 저장하는 메모리; 주행을 제어하고, 주행 중 제동 시 저장된 차량의 무게 값, 축간 거리 값, 제1무게 센서에 의해 검출된 제1무게 값, 제1무게 센서에 의해 검출된 제2무게 값, 가속도 센서에 의해 검출된 감속도 값 및 미리 설정된 중력 가속도 값에 기초하여 무게 중심 점의 값을 획득하고, 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 감속도를 제어하는 프로세서; 및 프로세서의 제어 명령에 대응하여 제동을 수행하는 제동 장치를 포함한다.

Description

운전자 보조 장치 및 그를 가지는 차량 {Advanced Driver Assistance Systems, and Vehicle having the same}
본 발명은 탑승자의 탑승 상태에 기초하여 자율 주행을 제어하는 운전자 보조 장치 및 그를 가지는 차량에 관한 것이다.
차량은 용도에 따라 개인적 용도 및 이동을 목적으로 사용되는 승용차(passenger vehicle)와, 상업적 용도 및 물건이나 사람의 운송을 목적으로 사용되는 상용차로 나뉠 수 있다.
상용차는 물건을 수송하는 트럭, 덤프 트럭, 밴, 지게차, 특수 작업차를 포함할 수 있고, 사람을 수송하는 버스와 택시를 포함할 수 있다.
최근, 운전자 부주의로 발생하는 사고를 방지하기 위하여 운전자에게 차량의 주행 정보를 전달해주고 운전자의 편의를 위한 안내 정보를 전달해주는 다양한 운전자 보조 장치들(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)이 개발되고 있다.
운전자 보조 장치의 일 예로, 차선을 인식하고 인식한 차선을 이탈하여 주행하는 것에 대응하여 경보를 출력하는 차선 이탈 경보(Lane Departure Warning, LDW) 기술과, 차선을 인식하고 인식한 차선의 위치 정보에 기초하여 차로를 유지하면서 주행하도록 조향을 제어하는 차로 유지 보조(Lane Following Assist, LFA) 기술과, 차선의 위치 정보, 도로 정보 및 현재 위치 정보에 기초하여 목적지까지 자율적으로 주행하되 장애물을 검출하고 검출된 장애물을 회피하면서 목적지까지 자율적으로 주행하는 자율 주행 기술이 있다.
이러한 운전자 보조 기술들은 버스에도 적용되고 있는 상태이다.
현재, 버스 내부에 탑승자들이 착석하였다는 것을 전제로 버스 적용을 위한 운전자 보조 기술들이 개발 중에 있다.
하지만 버스의내부에는 입석 상태의 탑승자도 존재할 수 있다. 이와 같이 버스 내에 착석 상태의 탑승자와 입석 상태의 탑승자가 모두 존재는 상태에서 사고가 발생하거나 버스가 급제동을 하게 되면, 입석 상태의 탑승자들이 착석 상태의 탑승자들보다 더 위험한 상황에 놓이게 된다. 이 때문에, 현재, 버스 내 입석 상태의 탑승자의 안전을 보장할 수 있는 운전자 보조 기술이 요구되고 있는 실정이다.
일 측면은 제동 시에 발생하는 차량의 전후방의 무게 차이에 기초하여 무게 중심의 높이 변화율을 획득하고 획득한 무게 중심의 변화율에 기초하여 입석 상태의 탑승자의 유무 및 비율을 획득하며 획득한 입석 상태의 탑승자의 유무 및 비율에 기초하여 정차 또는 감속도를 제어하는 운전자 보조 장치 및 그를 가지는 차량을 제공한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치는, 차량의 전륜 축의 제1 무게 값과 차량의 후륜 축의 제2 무게 값, 감속도 값을 수신하는 통신부; 차량의 무게값 및 차량의 축간 거리 값을 저장하는 메모리; 및 제동 시 저장된 차량의 무게 값, 축간 거리 값, 수신된 제1무게 값, 수신된 제2무게 값, 수신된 감속도 값 및 미리 설정된 중력 가속도 값에 기초하여 무게 중심 점의 값을 획득하고, 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단하고 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단되면 감속도를 제어하는 프로세서를 포함한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 메모리는, 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 제1테이블로 저장한다. 일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 수신된 제1무게 값, 수신된 제2무게 값 및 저장된 차량의 무게 값에 기초하여 차량의 총 무게 값을 획득하고 제1테이블로부터 획득한 차량이 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인하고 확인한 기준 무게 중심점의 값과 획득한 무게 중심점의 값의 차이에 기초하여 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 확인한 기준 무게 중심점의 값과 획득한 무게 중심점의 값 사이의 오차 값을 확인하고 확인한 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어나면 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 메모리는, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터를 제2테이블로 저장한다. 일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 제2테이블로부터 수신된 감속도 값에 대응하는 제1팩터를 확인하고 확인한 제1팩터에 기초하여 확인한 오차 값을 보정한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 메모리는, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도를 제3테이블로 저장하고, 안전도에 대응하는 제2팩터를 제4테이블로 저장한다. 일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 제3테이블로부터 확인한 오차 값에 대응하는 안전도를 판단하고, 제4테이블로부터 안전도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 확인한 제2팩터와 미리 설정된 최대 감속도 제한값에 기초하여 감속도 제한값을 획득하고, 획득한 감속도 제한값에 기초하여 감속을 제어한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 미리 설정된 시간 동안 획득한 오차 값이 변화하는 변화율을 획득하고, 획득한 변화율과 기준 변화율 범위를 비교하여 넘어짐 사고의 발생 가능성을 판단한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 획득한 변화율이 기준 변화율 범위를 벗어나면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하여 정차를 제어한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 획득한 감속도 제한값 및 획득한 무게 중심의 오차 값을 서버에 전송하도록 통신부를 제어한다.
일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 통신부는, 실내에 마련된 이미지 센싱부로부터 센싱 정보를 수신한다. 일 측면에 따른 운전자 보조 장치의 프로세서는, 센싱 정보에 기초하여 넘어짐 사고가 발생하였는지를 판단한다.
다른 측면에 따른 차량은, 전륜 및 후륜; 전륜의 축의 무게를 검출하는 제1무게 센서; 후륜의 축의 무게를 검출하는 제2무게 센서; 감속도를 검출하는 가속도 센서; 차량의 무게값 및 차량의 축간 거리 값을 저장하는 메모리; 자율 주행을 제어하고, 자율 주행 중 제동 시 저장된 차량의 무게 값, 축간 거리 값, 제1무게 센서에 의해 검출된 제1무게 값, 제1무게 센서에 의해 검출된 제2무게 값, 가속도 센서에 의해 검출된 감속도 값 및 미리 설정된 중력 가속도 값에 기초하여 무게 중심 점의 값을 획득하고, 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 감속도를 제어하는 프로세서; 및 프로세서의 제어 명령에 대응하여 제동을 수행하는 제동 장치를 포함한다.
다른 측면에 따른 차량의 메모리는, 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값들을 제1테이블로 저장한다. 다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 수신된 제1무게 값, 수신된 제2무게 값 및 저장된 차량의 무게 값에 기초하여 차량의 총 무게 값을 획득하고 제1테이블로부터 획득한 차량이 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인하고 확인한 기준 무게 중심점의 값과 획득한 무게 중심점의 값의 차이에 기초하여 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단한다.
다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 확인한 기준 무게 중심점의 값과 획득한 무게 중심점의 값 사이의 오차 값을 확인하고, 확인한 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어나면 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단한다.
다른 측면에 따른 차량의 메모리는, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터들을 제2테이블로 저장한다. 다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 제2테이블로부터 수신된 감속도 값에 대응하는 제1팩터를 확인하고 확인한 제1팩터에 기초하여 확인한 오차 값을 보정한다.
다른 측면에 따른 차량의 메모리는, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도들을 제3테이블로 저장하고, 안전도들에 대응하는 제2팩터들을 제4테이블로 저장한다. 다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 제3테이블로부터 확인한 오차 값에 대응하는 안전도를 판단하고, 제4테이블로부터 안전도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 확인한 제2팩터와 미리 설정된 최대 감속도 제한값에 기초하여 감속도 제한값을 획득하고, 획득한 감속도 제한값에 기초하여 감속을 제어한다.
다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 확인한 오차 값이 기준 오차 범위 이내이면 감속도 미제한을 수행한다.
다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 미리 설정된 시간 동안 획득한 오차 값이 변화하는 변화율을 획득하고, 획득한 변화율과 기준 변화율 범위를 비교하여 넘어짐 사고의 발생 가능성을 판단한다.
다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 획득한 변화율이 기준 변화율 범위를 벗어나면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하여 정차를 제어한다.
다른 측면에 따른 차량은 서버와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함한다. 다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 획득한 감속도 제한값 및 획득한 무게 중심의 오차 값을 서버에 전송하도록 통신부를 제어한다.
다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 서버로부터 수신된 빅데이터에 기초하여 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값들, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터들, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도들, 안전도들에 대응하는 제2팩터들을 업데이트한다.
다른 측면에 따른 차량은 실내에 마련된 이미지 센싱부;를 더 포함한다. 다른 측면에 따른 차량의 프로세서는, 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 이미지 센싱부에 의해 획득된 센싱 정보에 기초하여 실내의 탑승자들을 모니터링한다.
본 발명은 자율적으로 주행하는 차량 내 입석 상태의 탑승자의 안전을 향상시킬 수 있다.
본 발명은 입석 상태의 탑승자의 증가에 따른 무게 중심점의 높이 및 높이의 변화율을 이용하여 감속도의 제한값을 제어함으로써 차량을 안정적으로 감속시킬 수 있다.
본 발명은 미리 정해진 노선을 반복적으로 주행하는 버스로부터 위치 및 시간별 입석 상태의 탑승자의 존재 여부 및 수에 대한 정보를 수집하기 때문에 빅데이터를 용이하게 확보할 수 있다.
또한 본 발명은 불가피한 상황에서 많은 입석 상태의 탑승자들의 넘어짐 사고가 발생하더라도 이 사고를 인식하였을 때 안전한 장소까지 안전하게 주행하여 정차할 수 있고, 넘어짐 사고의 상황을 모니터링하여 사고 상황을 신고할 수 있기 때문에 2차 사고를 방지할 수 있다.
본 발명은 별도의 하드웨어 장치의 추가 없이 소프트웨어만을 이용하여 버스의 안전을 향상시킬 수 있어 제조 단가의 상승을 방지할 수 있다.
이와 같이 본 발명은 자율 주행 차량의 품질 및 상품성을 향상시킬 수 있고 나아가 사용자의 만족도를 높일 수 있으며 사용자의 편리성 및 차량의 안전성을 향상시킬 수 있고 제품의 경쟁력을 확보할 수 있다.
도 1은 실시 예에 따른 차량 중 버스의 외관 예시도이다.
도 2는 실시 예에 따른 차량 중 버스의 내장 예시도이다.
도 3은 실시 예에 따른 차량의 제어 구성도이다.
도 4는 실시 예에 따른 차량의 감속도에 대응하는 제1팩터의 그래프이다.
도 5는 실시 예에 따른 차량의 총 무게별 전륜의 무게 값과 후륜의 무게 값의 제1그래프이다.
도 6은 실시 예에 따른 차량의 총 무게별 전륜의 무게 값과 후륜의 무게 값의 제2그래프이다.
도 7은 실시 예에 따른 차량의 주행 횟수에 대응하는 무게 중심점의 오차 값의 그래프이다.
도 8은 실시 예에 따른 차량의 무게 중심의 오차 값에 대응하는 위험도의 그래프이다.
도 9는 실시 예에 따른 차량의 위험도에 대응하는 감속도 제한값의 그래프이다.
도 10은 실시 예에 따른 차량의 주행 횟수에 대응하는 변화율의 그래프이다.
도 11 실시 예에 따른 차량의 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값이 상이할 때, 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값의 그래프이다.
도 12a 및 도 12b는 실시 예에 따른 차량의 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값이 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값보다 작을 때, 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값의 그래프이다.
도 13는 실시 예에 따른 차량의 정차 시 감속 제한값의 그래프이다.
도 14는 실시 예에 따른 차량의 제어 순서도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시 예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시 예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 장치'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시 예들에 따라 복수의 '부, 장치'가 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 장치'가 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2, 제3 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시 예들에 대해 설명한다.
도 1은 실시 예에 따른 차량의 외관 예시도이고, 도 2는 실시 예에 따른 차량의 내장 예시도이다. 본 실시 예의 차량(1)은 승용차보다 많은 사람을 승차시킬 수 버스일 수 있다.
차량(1)은 내장과 외장을 갖는 차체(Body)와, 차체를 제외한 나머지 부분으로 주행에 필요한 기계 장치가 설치되는 차대(Chassis)를 포함한다.
도 1 에 도시된 바와 같이, 차체의 외장(110)은 뼈대를 이루고 차체의 하중을 지지하는 프레임과, 그 프레임의 외부를 둘러 싸는 패널(111)을 포함한다. 여기서 패널(111)은 프론트 패널(111a), 리어 패널(111b), 루프 패널(111c) 및 사이드 패널(111d)을 포함한다.
차량의 외장은, 프론트 패널(111a)과 사이드 패널(111d) 사이에 배치되고, 사람이 승차 및 하차하는 통로를 형성하는 도어(112)를 포함한다. 아울러 도어(112)는 차량의 후방 쪽 사이드 패널에 더 마련되는 것도 가능하다.
차량의 외장은 도어(112), 프론트 패널(111a) 및 사이드 패널(111d)에 각각 배치된 윈도우 글라스(113)와, 윈도우 글라스(113) 사이의 경계에 각각 마련된 필러(114)를 더 포함한다.
차체의 외장은 운전자에게 차량(1) 후방의 시야를 제공하는 사이드 미러(115) 등을 더 포함한다.
차량이 전기 차량일 경우, 차량의 차체에는 배터리와, 배터리 냉각 장치와, 공기 조화 장치가 마련되는 기계실(116)과, 화물을 싣는 화물실(117)이 마련될 수 있고, 기계실(116)과 화물실(117)은 별도의 도어에 의해 개폐 가능하다.
공기 조화 장치는 차체의 상부에 마련되되 루프 패널의 하부에 마련될 수 있다.
배터리, 배터리 관리 장치 및 배터리 냉각 장치는 차체의 상부 마련되되 루프 패널의 하부에 마련될 수 있다.
배터리, 배터리 관리 장치 및 배터리 냉각 장치는 차체의 하부에 마련되는 것도 가능하다.
차량의 차체의 하부에는 차륜을 구동시키는 구동 모터, 감속기, 전력 제어 장치 및 모터 제어 장치가 마련될 수 있다. 여기서 모터 제어 장치는 정류기, 인버터, 컨버터 등을 포함할 수 있다.
차량의 차대는 동력 장치, 구동 장치, 조향 장치, 제동 장치, 현가 장치를 포함할 수 잇고, 변속 장치를 더 포함할 수 있다.
도 2 에 도시된 바와 같이, 차체의 내장(120)은 운전자가 앉는 운전석(121)과, 운전자 외의 탑승자가 앉는 복수 개의 탑승석(122)과, 대시 보드(123)와, 대시 보드(123) 상에 배치되고 차량 주행 속도, 모터 회전수, 배터리 충전량 등 차량 정보를 안내하는 클러스터(124)를 포함할 수 있다.
클러스터(124)는 디지털 방식으로 구현할 수 있다. 이러한 디지털 방식의 클러스터는 차량 정보 및 주행 정보를 영상으로 표시할 수 있다.
차량의 내부에는 사용자의 운전 의지에 의해 조작되는 스티어링 휠(125), 브레이크 페달 및 액셀러레이터 페달이 마련될 수 있다.
차량은 오디오 모드, 비디오 모드, 내비게이션 모드, 방송(DMB) 모드, 라디오 모드를 수행하고, 내비게이션 모드 시 지도 정도, 경로 정보, 길 안내 정보를 표시하는 단말기를 더 포함할 수 있다.
단말기는 디스플레이 패널을 포함할 수 있고, 디스플레이 패널에 터치 패널이 일체화된 터치 스크린을 포함할 수도 있다.
단말기는 노선 정보를 표시할 수 있고, 현재 정류장 정보 및 다음 정류장 정보를 표시할 수 있다.
단말기는 정밀 지도 데이터 베이스를 저장할 수 있다.
정밀 지도 데이터 베이스는 각 차선과 교차로의 곡률, 도로의 종류, 도로의 경사도, 도로의 위치 정보, 신호등과 표지판의 정보 등을 포함하는 지도에 대한 데이터 베이스이다.
단말기는 정밀 지도 데이터 베이스를 캔통신을 통해 프로세서(162)에 전송할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 차량은 차량의 크기(VH) 및 무게에 대응하는 무게 중심점(CGH: Centner of mass and gravity)을 갖는다. 이 무게 중심점은 입석 상태의 탑승자의 인원 수 및 착석 상태의 탑승자의 인원 수에 따라 달라질 수 있다. 여기서 인원수는 탑승자들의 무게와 연관된 정보일 수 있다.
예를 들어, 탑승자들이 모두 탑승석에 앉아 있는 경우, 탑승자의 무게 중심점이 낮아지고, 이 경우 높이가 약 1m 인 차량의 베이스 플로(Base floor)의 높이에 탑승자의 무게 중심점의 값이 반영되어 차량의 무게 중심점의 값이 약 1.3m가 될 수 있다. 여기서 무게 중심점의 값은, 지면으로부터 무게 중심 점의 높이 값일 수 있다.
이와 같이 탑승자들이 모두 앉아 있을 때의 무게 중심 점의 값과 베이스 플로의 높이 값 사이의 높이 차이는 매우 작다.
그러나 탑승자들 중 일부가 입석 상태이면 입석 상태의 탑승자들의 무게 중심점의 값이 대략 1m가 되고, 이때 베이스 플로의 높이가 반영되어 차량의 무게 중심점의 값이 대략 2m가 될 수 있다. 즉 입석 상태의 탑승자가 존재할 때 차량의 무게 중심점의 값과 베이스 플로의 높이 값 사이의 높이 차이가 커지게 된다.
그리고 입석 상태의 탑승자의 비율에 따라 차량의 무게 중심 점의 값이 달라질 수 있다.
예를 들어, 차량의 총 무게가 11.5톤이고 입석 상태의 탑승자의 비율이 26%이면, 1.3m*74%+ 2m*26% = 약 1.49m로, 무게 중심점의 값이 대략 19cm 높아짐을 알 수 있다.
이와 같이 탑승자들 중 입석 상태의 탑승자의 수에 대응하여 차량의 무게 중심점의 값이 변화하기 때문에, 차량은 실시간으로 무게 중심점의 값을 획득하고 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 차량 내부의 입석 위험도 및 넘어짐의 가능성을 판단하고 판단 결과에 기초하여 차량의 감속도 또는 정지를 제어할 수 있다.
차량은 무게 중심점의 값의 차이와, 무게 중심점의 값의 변화율에 기초하여 입석 상태의 탑승자의 존재 및 인원 수를 획득할 수 있고, 획득한 입석 상태의 탑승자의 존재 및 인원 수에 기초하여 입석 위험도 및 넘어짐의 가능성을 판단할 수 있다.
차량은 노선 정보 및 정류장 정보를 저장할 수 있다. 노선 정보는 노선의 링크별 노선의 위치 정보를 포함할 수 있다. 정류장 정보는 정류장의 식별 정보 및 정류장의 위치 정보를 포함할 수 있다.
차량은 저장된 노선 정보와 정류장 정보에 기초하여 자율 주행을 제어할 수 있다.
차량은 자율 주행 중 노선 정보에 대응하는 입석 상태의 탑승자 정보를 획득하고 획득한 입석 상태의 탑승자 정보를 서버(2)에 전송할 수 있다. 입석 상태의 탑승자 정보는 입석 상태의 탑승자의 존재 여부 및 입석 상태의 탑승자의 인원수 정보를 포함할 수 있다.
차량은 자율 주행 중 가속도 센서(143)에 의해 검출된 가속도에 기초하여 제동 감속도가 발생하는 노선 내의 위치 정보 및 차량의 전륜과 후륜 간의 무게 변화 정보를 획득하고 획득한 노선 내의 위치 정보 및 두 차륜 간의 무게 변화 정보를 서버(2)에 전송할 수 있다.
여기서 제동 감속도가 발생하는 노선 내 위치 정보는, 기준 제동 감속도보다 큰 감속도가 발생하는 위치 정보일 수 있다.
제동 감속도가 발생하였을 때, 무게 중심점의 이동으로 후륜 보다 전륜에 더 많은 무게가 감지될 수 있다.
차량의 무게 중심점의 값은, 두 차륜 간의 무게 차이가 클수록 커질 수 있다.
차량은 입석 상태의 탑승자가 넘어지는 사고가 발생하였을 때 획득된 감속도 값을 서버(2)에 전송할 수 있다.
차량은 입석 상태의 탑승자가 없을 때 무게 중심점의 값의 오차의 변화율을 서버(2)에 전송할 수 있다.
무게 중심점의 값의 오차 변화율은, 넘어짐 판단을 위한 정보로 이용될 수 있다.
차량은 운전자에 의해 가속, 감속 및 조향 정보를 수신하고 수신한 가속, 감속 및 조향 정보에 기초하여 차량의 주행을 제어하는 수동 주행 모드와, 주변의 환경(예를 들어, 도로, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트(cyclist), 차선, 도로 표지판 등)을 감지하고, 감지된 환경에 응답하여 차량(1)의 가속, 감속 및 조향 중 적어도 하나를 제어하면서 자율 주행하는 자율 주행 모드를 수행할 수 있다.
본 실시 예의 차량으로 자율 주행이 가능한 버스에 대해 설명하도록 한다.
도 3은 실시 예에 따른 차량의 제어 구성도로, 도 4 내지 도 13을 참조하여 설명한다.
도 4는 실시 예에 따른 차량의 감속도에 대응하는 제1팩터의 그래프이고, 도 5는 실시 예에 따른 차량의 총 무게별 전륜의 무게 값과 후륜의 무게 값의 제1그래프이며, 도 6은 실시 예에 따른 차량의 총 무게별 전륜의 무게 값과 후륜의 무게 값의 제2그래프이다.
도 7은 실시 예에 따른 차량의 주행 횟수에 대응하는 무게 중심점의 오차 값의 그래프이고, 도 8은 실시 예에 따른 차량의 무게 중심의 오차 값에 대응하는 위험도의 그래프이며, 도 9는 실시 예에 따른 차량의 위험도에 대응하는 감속도 제한값의 그래프이다.
도 10은 실시 예에 따른 차량의 주행 횟수에 대응하는 변화율의 그래프이다.
도 11 실시 예에 따른 차량의 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값이 상이할 때, 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값의 그래프이다.
도 12a 및 도 12b는 실시 예에 따른 차량의 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값이 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값보다 작을 때, 전자식 제동 제어 유닛의 최대 감속 제한값과 운전자 보조 장치의 최대 감속 제한값의 그래프이다.
도 13는 실시 예에 따른 차량의 정차 시 감속 제한값의 그래프이다.
차량(1)은 입력부(131), 표시부(132), 스피커(133), 카메라(134), 장애물 검출부(135), 제1무게 센서(141), 제2무게 센서(142), 가속도 센서(143), 속도 센서(144), 제동 장치(150) 및 운전자 보조 장치(160)를 포함할 수 있다.
입력부(131)는 사용자 입력을 수신한다.
입력부(131)는 수동 주행 모드 또는 자율 주행 모드의 온 오프 명령을 수신할 수 있다.
입력부(131)는 노선 정보 및 정류장 정보를 수신할 수 있다.
입력부(131)는 차량(1) 내 헤드유닛 또는 센터페시아에 마련될 수 있고, 차량용 단말기(미도시, 오디오 비디오 내비게이션(AVN) 장치임)에 마련될 수도 있다.
입력부(131)는 각종 버튼이나 스위치, 페달(pedal), 키보드, 마우스, 트랙볼(track-ball), 각종 레버(lever), 핸들(handle)이나 스틱(stick) 등과 같은 하드웨어적인 장치를 포함할 수 있다.
또한, 입력부(131)는 터치 패드(touch pad) 등과 같은 GUI(Graphical User interface), 즉 소프트웨어인 장치를 포함할 수도 있다. 터치 패드는 터치 스크린 패널(Touch Screen Panel: TSP)로 구현되어 표시부(132)와 상호 레이어 구조를 이룰 수 있다.
터치 패드와 상호 레이어 구조를 이루는 터치 스크린 패널(TSP)로 구성되는 경우, 표시부(132)는 입력부로도 사용될 수 있다.
표시부(132)는 차량에서 수행 중인 기능에 대한 동작 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부(132)는 콘텐츠의 정보를 표시하거나, 음악 재생과 관련된 정보를 표시하는 것도 가능하고 외부의 방송 정보를 표시할 수 있다.
표시부(132)는 차량의 식별 정보, 노선 정보 및 정류장의 식별 정보 및 정류장의 위치 정보를 표시할 수 있다.
표시부(132)는 현재 위치 정보를 표시할 수 있고, 현재 위치에서 다음 정류장까지의 거리 정보 및 소요 시간 정보를 표시하는 것도 가능하다.
표시부(132)는 노선 정보 및 현재 위치 정보가 매칭된 지도 정보를 표시하는 것도 가능하다.
표시부(132)는 주행 방향 정보인 직진, 좌회전, 우회전 및 유턴 등에 대한 정보를 표시하는 것도 가능하다.
표시부(132)는 입석 상태의 탑승자의 증가에 대응하는 위험 안내 및 주의 메시지를 표시하는 가능 것도 가능하다.
표시부(132)는 LED 등과 같은 램프를 포함할 수 있다.
표시부(132)는 음극선관(Cathode Ray Tube: CRT), 디지털 광원 처리(Digital Light Processing: DLP) 패널, 플라즈마 디스플레이 패널(Plasma Display Penal), 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD) 패널, 전기 발광(Electro Luminescence: EL) 패널, 전기영동 디스플레이(Electrophoretic Display: EPD) 패널, 전기변색 디스플레이(Electrochromic Display: ECD) 패널, 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 패널 또는 유기 발광 다이오드(Organic Light Emitting Diode: OLED) 패널 등으로 마련될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
표시부(132)는 하나 또는 둘 이상일 수 있다.
둘 이상의 표시부(132)는 차량의 실내의 서로 다른 위치에 마련될 수 있다.
스피커(133)는 프로세서(162)의 제어 명령에 대응하여 사운드를 출력하되, 프로세서(162)의 제어 명령에 대응하는 레벨로 사운드를 출력할 수 있다.
스피커(133)는 콘텐츠의 정보를 사운드로 출력하거나, 음악 재생과 관련된 정보를 사운드로 출력하는 것도 가능하고 외부의 방송 정보를 사운드로 출력하는 것도 가능하다.
스피커(133)는 차량의 식별 정보, 노선 정보를 주기적으로 음성으로 출력하거나, 현재 정류장의 식별 정보, 현재 정류장의 위치 정보, 다음 정류장의 식별 정보 및 다음 정류장의 위치 정보를 음성으로 출력할 수 있다.
스피커(133)는 현재 위치 정보를 음성으로 출력할 수 있고, 현재 위치에서 다음 정류장까지의 거리 정보 및 소요 시간 정보를 음성으로 출력하는 것도 가능하다.
스피커(133)는 직진, 좌회전, 우회전 및 유턴 등에 대한 주행 방향 정보를 음성으로 출력하는 것도 가능하다.
스피커(133)는 입석 상태의 탑승자의 증가에 대응하는 위험 안내 음성 및 주의 음성을 출력하는 가능 것도 가능하다.
스피커(133)는 하나 또는 둘 이상일 수 있다.
둘 이상의 스피커(133)는 차량의 실내의 서로 다른 위치에 마련될 수 있다.
차량은 이미지 센싱부를 포함할 수 있다.
이미지 센싱부는 카메라(134) 및 장애물 검출부(135)를 포함할 수 있고 센싱 정보를 프로세서에 전송할 수 있다.
이미지 센싱부는 카메라(134) 및 라이다 센서를 포함할 수 있다.
카메라(134)는 차량(1)의 주변을 촬영하여 주변의 영상 정보를 획득할 수 있다.
카메라(134)는 하나 또는 둘 이상일 수 있다. 하나 또는 둘 이상의 카메라(134)는 CCD 또는 CMOS 이미지 센서를 포함할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 카메라(134)는 복수의 렌즈들 및 이미지 센서를 포함할 수 있다. 이미지 센서는 광을 전기 신호로 변환하는 복수의 포토 다이오드들을 포함할 수 있으며, 복수의 포토 다이오드들이 2차원 매트릭스로 배치될 수 있다.
하나의 카메라(134)가 마련된 경우, 하나의 카메라(134)는 차량의 전방의 영상을 획득하는 전방 카메라일 수 있다.
전방 카메라는 차량(1) 전방의 영상 정보를 획득할 수 있다. 차량(1) 전방의 영상 정보는 차량(1) 전방에 위치하는 도로, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 차선, 연석, 가드레일, 가로수 및 가로등 중 적어도 하나에 관한 형상 정보와 위치 정보를 포함할 수 있다.
둘 이상의 카메라가 마련된 경우, 둘 이상의 카메라(134)는 전방 카메라 외에, 차량의 후방을 촬영하는 후방 카메라를 포함할 수 있고, 차량의 좌측 측방을 촬영하는 제1사이드 카메라와 차량의 우측 측방을 촬영하는 제2사이드 카메라를 더 포함할 수 있다.
둘 이상의 카메라가 마련된 경우, 둘 이상의 카메라(134)는 전방 카메라 외에, 차량 내부를 모니터링하기 위한 실내 카메라를 더 포함할 수 있다.
차량의 실내에도 이미지 센싱부가 마련될 수 있다. 즉 차량의 실내에 마련된 이미지 센싱부는 카메라 및 라이다 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 센싱 정보를 프로세서에 전송할 수 있다.
장애물 검출부(135)는 차량 주변의 장애물의 존재 및 장애물의 위치 정보를 검출할 수 있다.
장애물 검출부(135)는 하나 또는 둘 이상의 레이더 센서를 포함할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 레이더 센서는 차량(1) 주변의 장애물(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트 등)의 상대 위치, 상대 거리, 상대 속도 등을 획득할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 레이더 센서는 전방에 대한 레이더 정보를 획득하는 전방 레이더 센서와, 좌우 측방에 대한 레이더 정보를 획득하는 복수 개의 코너 레이더 센서를 포함할 수 있다.
장애물 검출부(135)는 하나 또는 둘 이상의 라이다 센서를 포함할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 라이다 센서는 차량(1)과 근거리에 위치하는 도로, 다른 차량이나 비정형 정지물 정보에 대한 정보를 획득할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 라이다(LiDAR: Light Detection And Ranging) 센서는 레이저 레이다(Laser Radar) 원리를 이용한 비접촉식 거리 검출 센서이다. 라이다 센서(143)는 레이저를 송신하는 송신부와, 센서 범위 내에 존재하는 물체의 표면에 반사되어 돌아오는 레이저를 수신하는 수신부를 포함할 수 있다.
즉 라이다 센서는 차량 주변의 사물을 인식하기 위해 레이저 신호를 이용하는 기술로, 라이다 센서에서 송신된 펄스 레이저 신호가 주변의 사물과 부딪힌 후 되돌아오면, 프로세서에서 되돌아온 레이저 신호를 분석하여 사물의 위치나 운동 방향, 속도 등을 확인할 수 있다.
장애물 검출부(135)는 하나 또는 둘 이상의 초음파 센서를 더 포함할 수 있다.
하나 또는 둘 이상의 초음파 센서는 초음파를 일정시간 발생시킨 뒤 물체에 반사되어 돌아오는 신호를 검출한다.
하나 또는 둘 이상의 초음파 센서는 근거리 범위 내에서 보행자 등의 장애물의 유무를 판별하는데 사용될 수 있다.
제1무게 센서(141)는 차량의 전륜(Wf)의 축(Axis)에 인가되는 무게를 검출하고 검출한 무게에 대한 제1무게 정보를 출력한다.
제1무게 센서(141)는 로드셀, 압력센서, 중량 센서, 스트레인 게이지 중 어느 하나일 수 있다.
제2무게 센서(142)는 차량의 후륜(Wr)의 축(Axis)에 인가되는 무게를 검출하고 검출한 무게에 대한 제2무게 정보를 출력한다.
제2무게 센서(142)는 로드셀, 압력센서, 중량 센서, 스트레인 게이지 중 어느 하나로, 제1무게 센서(141)와 동일한 타입의 센서일 수 있다.
가속도 센서(143)는 차량(1)의 가속도를 검출한다.
차량(1)이 주행하거나 가속할 때의 가속도 센서(143)에서 검출된 가속도는, 차량의 가속도일 수 있다.
차량이 제동을 수행할 때의 가속도 센서(143)에서 검출된 가속도는, 차량의 제동 감속도일 수 있다.
가속도 센서(143)는 정전용량 방식, 피에조 저항 방식, 열 검지 방식 중 어느 하나의 동작 원리를 이용한 센서일 수 있다.
가속도 센서(143)를 대신하여 자이로 센서 또는 각속도 센서를 이용하는 것도 가능하다.
속도 센서(144)는 차량(1)의 주행 속도를 검출한다.
속도 센서(144)는 복수 개의 휠 속도 센서를 포함할 수 있다.
속도 센서(144)를 대신하여 가속도 센서(143)를 이용하는 것도 가능하다.
속도 센서(144)는 복수 개의 휠 속도 센서와 가속도 센서(143)를 포함할 수 있다.
속도 센서(144)가 가속도 센서(143)로 구현될 경우, 프로세서(162)는 가속도 센서(143)에 의해 검출된 종 가속도 정보에 기초하여 차량(1)의 가속도를 획득하고 획득한 가속도에 기초하여 차량(1)의 주행 속도를 획득하는 것도 가능하다.
속도 센서(144)가 가속도 센서(143)와 복수 개의 휠 속도 센서로 구현될 경우, 프로세서(162)는 가속도 센서(143)에 의해 검출된 가속도 정보와 복수 개의 휠 속도 센서에 의해 획득된 휠 속도 정보에 기초하여 차량(1)의 주행 속도를 획득하는 것도 가능하다.
제동 장치(150)는 차량(1)의 주행 속도를 감소시키거나 차량(1)을 정지시키는 장치일 수 있다.
제동 장치(150)는 수동 주행 모드 시 브레이크 페달의 가압 정보 및 운전자 보조 장치(160)의 제어 명령에 대응하여 차량의 주행 속도를 감소시키거나, 차량을 정지시키도록 한다.
제동 장치(150)는 자율 주행 모드 시 프로세서(162)의 제어 명령에 대응하는 감속도로 차량의 주행 속도를 감소시킬 수 있다.
제동 장치(150)는 브레이크 페달을 통한 운전자의 제동 의지 및/또는 차륜들의 슬립(slip)에 응답하여 제동 장치를 제어하기 위한 전자식 제동 제어 유닛(미도시)을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자식 제동 제어 유닛은 차량(1)의 제동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜의 제동을 일시적으로 해제할 수 있다(Anti-lock Braking Systems, ABS).
전자식 제동 제어 유닛은 차량(1)의 조향 시에 감지되는 오버스티어링(oversteering) 및/또는 언더스티어링(understeering)에 응답하여 차륜의 제동을 선택적으로 해제할 수 있다(Electronic stability control, ESC).
또한, 전자식 제동 제어 유닛은 차량(1)의 구동 시에 감지되는 차륜의 슬립에 응답하여 차륜을 일시적으로 제동할 수 있다(Traction Control System, TCS).
차량(1)은 차량의 주행 방향을 조절하는 조향 장치(미도시)를 더 포함할 수 있다.
조향 장치는 수동 주행 모드 시 사용자의 조향 의지에 따라 조작된 스티어링 휠의 조향 각도에 기초하여 차량(1)의 주행 방향을 조절할 수 있다.
조향 장치는 자율 주행 모드 시 프로세서(162)의 제어 명령에 기초하여 차량의 주행 방향을 제어할 수 있다.
이상의 전자 부품들은 차량용 통신 네트워크(NT)를 통하여 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전장 부품들은 이더넷(Ethernet), 모스트(MOST, Media Oriented Systems Transport), 플렉스레이(Flexray), 캔(CAN, Controller Area Network), 린(LIN, Local Interconnect Network) 등을 통하여 데이터를 주고 받을 수 있다.
차량은 서버(2)와 통신을 수행할 수 있다.
서버(2)는 차량(1)을 관리하는 서비스 센터, 제조사, 정비 센터 등에 마련된 서버일 수 있다. 또한 서버(2)는 차량(1)과 연계된 서비스를 제공하는 애플리케이션(즉, 앱) 서버일 수 있고, 텔레메틱스 서버 또는 플랫폼 서버일 수 있다.
서버(2)는 빅데이터를 수집하고 수집한 빅데이터를 차량(1)에 전송할 수 있다.
빅데이터는 차량별 노선 정보 및 정류장 정보를 포함할 수 있다.
노선 정보는 노선의 링크별 노선의 위치 정보를 포함할 수 있다. 정류장 정보는 정류장의 식별 정보 및 정류장의 위치 정보를 포함할 수 있다.
빅데이터는 노선 정보에 대응하는 입석 상태의 탑승자 정보를 포함할 수 있다. 입석 상태의 탑승자 정보는 입석 상태의 탑승자의 존재 여부 및 입석 상태의 탑승자의 수를 포함할 수 있다.
빅데이터는 노선 정보에 대응하는 넘어짐 사고 발생 시 감속도 제한값을 포함할 수 있다.
운전자 보조 장치(160)는 운전자에게 다양한 기능을 제공할 수 있다.
예를 들어, 운전자 보조 장치(160)은 차선 이탈 경보(Lane Departure Warning, LDW)와, 차선 유지 보조(Lane Keeping Assist, LKA)와, 상향등 보조(High Beam Assist, HBA)와, 자동 긴급 제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)과, 교통 표지판 인식(Traffic Sign Recognition, TSR)과, 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control, SCC)과, 사각지대 감지(Blind Spot Detection, BSD) 등을 제공할 수 있다.
운전자 보조 장치(160)는 주행 중 장애물과의 충돌을 방지하기 위한 충돌 방지 모드를 수행할 수 있다.
운전자 보조 장치(160)는 차량 스스로 도로 환경을 인식하고, 장애물과 주행 상황을 판단하며, 장애물을 회피하면서 계획된 주행 경로에 따라 차량의 주행을 제어함으로써 자동으로 목적지까지 주행하도록 하는 자율 주행 모드를 수행할 수 있다.
운전자 보조 장치(160)는 통신부(161), 프로세서(162) 및 메모리(163)를 포함할 수 있다.
통신부(161)는 차량 내부 장치들 간의 통신 및 차량과 외부 장치와의 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈, 유선 통신 모듈 및 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서 외부 장치는 서버(2)일 수 있다.
근거리 통신 모듈은 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 통신 모듈, WLAN(Wireless Local Access Network) 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 직비(Zigbee) 통신 모듈 등 근거리에서 무선 통신망을 이용하여 신호를 송수신하는 다양한 근거리 통신 모듈을 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈은 캔(Controller Area Network; CAN) 통신 모듈, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
통신부(161)는 각종 센서에서 검출된 정보들을 프로세서(162)에 전달할 수 있다.
통신부(161)는 프로세서(162)의 제어 명령을 제동 장치 및 그 외 각종 장치에 전달할 수 있다.
통신부(161)는 위치 수신기를 더 포함할 수 있다. 위치 수신기는 차량의 현재 위치에 대응하는 위치 정보를 수신한다.
이러한 위치 수신기는 GPS(Global Positioning System) 수신기를 포함할 수 있다. 여기서 GPS(Global Positioning System) 수신기는 복수의 GPS 위성의 신호를 수신하는 안테나 모듈 및 신호처리부를 포함한다.
신호 처리기는 복수의 GPS위성의 위치 신호에 대응하는 거리 및 시간 정보를 이용하여 현재의 위치를 획득하는 소프트웨어와, 획득된 차량의 위치 정보를 송신하는 송신부를 포함한다.
프로세서(162)는 카메라(134)의 영상 정보를 처리하는 이미지 시그널 프로세서 및/또는 하나 또는 둘 이상의 레이더 센서의 레이더 정보를 처리하는 디지털 시그널 프로세서 및/또는 하나 또는 둘 이상의 라이다 센서의 레이저 정보를 처리하는 디지털 시그널 프로세서를 포함할 수 있고, 하나 또는 둘 이상의 초음파 센서의 초음파 정보를 처리하는 디지털 시그널 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서(162)는 자율 주행 모드의 수행 시, 카메라(134)에 의해 획득된 영상 데이터에 기초하여 도로의 차선을 인식하고, 인식한 차선의 위치 정보와 형상 정보(실선, 중앙선, 점선 등)를 인식하며, 카메라(134)에 의해 획득된 영상 데이터에 기초하여 차량(1)의 전방에서 주행하는 다른 차량을 인식할 수 있다.
프로세서(162)는 인식한 차선의 위치 정보에 기초하여 주행하고 있는 차로를 인식하고 인식한 차로를 주행하는 전방의 다른 차량과 일정 거리를 유지하면서 다른 차량을 추종하도록 차량의 주행을 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 영상 정보, 레이더 정보, 라이다 정보 및 초음파 정보에 기초하여 도로의 차선, 도로의 구배, 차량(1) 전방의 장애물들(예를 들어, 다른 차량, 보행자, 사이클리스트, 연석, 가드레일, 가로수, 가로등 등)을 인식할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(162)는 레이다 정보, 라이다 정보 및 초음파 정보 중 적어도 하나에 기초하여 차량(1) 전방의 장애물들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다.
프로세서(162)는 영상 정보에 기초하여 차량(1) 전방의 장애물들의 위치 정보(방향) 및 유형 정보(예를 들어, 장애물이 다른 차량인지, 또는 보행자인지, 또는 사이클리스트인지, 또는 연석인지, 또는 가드레일인지, 또는 가로수인지, 또는 가로등인지 등)를 획득할 수 있고, 도로의 차선의 위치 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(162)는 카메라(134)의 영상 정보 및 장애물 검출부(135)의 장애물 검출 정보에 기초하여 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보를 획득하고 획득한 장애물들의 유형 정보와 위치 정보와 속도 정보에 기초하여 제동 신호 또는 조향 신호를 생성할 수 있다.
좀 더 구체적으로, 프로세서(162)는 전방 장애물들의 위치 정보(상대 거리)와 속도 정보(상대 속도)에 기초하여 차량(1)과 전방 장애물 사이의 충돌까지의 시간(Time to Collision, TTC)를 산출하고, 충돌까지의 시간과 미리 정해진 기준 시간 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경보하거나 제동 신호를 제동 장치(150)로 전송하거나, 조향 신호를 조향 장치에 전송할 수 있다.
프로세서(162)는 전방 장애물들의 위치 정보 중 방향 정보에 기초하여 조향 신호를 조향 장치에 전송할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(162)는 전방 장애물들의 속도 정보(즉 상대 속도)에 기초하여 충돌까지의 거리(Distance to Collision, DTC)를 산출하고, 충돌까지의 거리와 전방 장애물들까지의 거리 사이의 비교 결과에 기초하여 운전자에게 충돌을 경보하거나 제동 신호를 제동 장치(150)으로 전송할 수 있다.
프로세서(162)는 레이더 센서들 중 복수의 코너 레이더 센서들의 코너 레이더 정보 또는 라이다 센서들 중 복수의 코너 라이더 센서들의 레이저 정보에 기초하여 차량(1) 측방(전방 우측, 전방 좌측, 후방 우측, 후방 좌측)의 장애물들의 위치 정보(거리 및 방향) 및 속도 정보(상대 속도)를 획득할 수 있다.
프로세서(162)는 자율 주행 모드의 수행 시, 노선 정보 및 현재 위치 정보에 기초하여 현재 정류장의 식별 정보를 확인하고 확인한 현재 정류장의 식별 정보에 기초하여 현재 정류장 및 다음 정류장에 대한 정류장 안내 메시지의 출력을 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 정류장 안내 메시지의 출력을 제어할 때, 표시부(132) 및 스피커(133)를 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 자율 주행 모드의 수행 시, 노선 정보에 기초하여 자율 주행을 제어하고, 정류장의 위치 정보에 기초하여 차량의 정차를 제어하며, 탑승자의 하차 및 탑승자의 승차가 완료되면 주행을 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 차량 내부에 마련된 실내 카메라를 이용하여 실내 환경 및 실내 탑승자들을 모니터링할 수 있다.
프로세서(162)는 실내 카메라에 의해 모니터링된 정보에 기초하여 탑승자의 인원수를 확인하고, 탑승자들 중 입석 상태의 탑승자의 존재 및 입석 상태의 탑승자의 인원수를 확인할 수 있다.
프로세서(162)는 제1무게 센서(141)로부터 수신된 제1무게 정보와 제2무게 센서(142)로부터 수신된 제2무게 정보에 기초하여 차량 내 탑승자들의 무게 값을 획득하고, 탑승자들의 무게 값과 미리 저장된 차량의 무게 값을 합산하여 총 무게 값을 획득할 수 있다.
프로세서(162)는 메모리(163)에 저장된 정보에 기초하여 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인할 수 있다.
프로세서(162)는 자율 주행 중 제동 상태인지를 판단하고, 제동 상태라고 판단되면 가속도 센서(143)에 의해 검출된 감속도 값을 확인한다.
프로세서(162)는 자율 주행 중 제동이 필요한 상태라고 판단되면 제동에 필요한 전륜의 제동력(Bf)과 후륜의 제동력(Br)을 획득하고 상기 획득한 전륜의 제동력(Bf)과 후륜의 제동력(Br)에 기초하여 제동을 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 전륜의 제동력(Bf)에 기초하여 제동 시에 인가된 전륜의 동적 무게 값(Wf)을 획득할 수 있고, 후륜의 제동력(Br)에 기초하여 제동 시에 인가된 후륜의 동적 무게 값(Wr)을 획득할 수 있다.
후륜의 동적 무게 값(Wr)은 후륜의 무게 값(Wr)일 수 있다.
전륜의 동적 무게 값(Wf)은 전륜의 무게 값(Wf)일 수 있다.
프로세서(162)는 메모리(163)에 저장된 축간 거리(도 1 참조, 휠 베이스의 거리, l), 총 무게 값(W), 획득한 전륜의 무게 값(Wf), 획득한 후륜의 무게 값(Wr), 제1무게 센서(141)에 의해 검출된 전륜의 축 중 무게 값(Wfs)과 제2무게 센서(142)에 의해 검출된 후륜의 축 중 무게 값(Wrs), 가속도 센서(143)에 의해 검출된 감속도 값(a), 중력 가속도 값(g)에 기초하여 무게 중심점의 값(CGH, h)을 획득할 수 있다.
즉 프로세서(162)는 제동 상태라고 판단되면 제1무게 센서(141)로부터 수신된 제1무게 정보와 제2무게 센서(142)로부터 수신된 제2무게 정보에 기초하여 무게 중심점의 값을 획득할 수 있다.
프로세서(162)는 획득한 무게 중심점의 값과 기준 무게 중심점의 값을 비교하여 무게 중심점의 차이 값을 획득한다.
여기서 획득한 무게 중심점의 값과 기준 무게 중심점의 값 사이의 차이 값은, 오차 값일 수 있다.
프로세서(162)는 제동 시점에 확인한 감속도 값(a)과 제1팩터에 기초하여 오차 값을 보정할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 제1팩터는, 감속도 값에 대응하는 보정 비율일 수 있다.
즉 프로세서(162)는 제동 시점에 확인한 감속도 값에 대응하는 보정 비율을 확인하고 확인한 보정 비율로 오차 값을 보정할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 차량의 총 무게 값이 10000kg에서 1.5t(=1500kg) 증가하게 된 상태에서 0.01g에서 0.3g의 감속도로 제동을 수행하면, 1.5t만큼의 무게 증가의 전, 후의 전륜의 축의 무게 값이 78kg만큼 차이가 나고, 후륜의 축의 무게 값이 78kg만큼 차이가 나며, 이로 인해 무게 중심 점의 값(CGH)이 1.3m에서 1.41m로 증가하였음을 알 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 차량의 총 무게 값이 13500kg에서 5t(=5000kg) 증가하게 된 상태에서 0.01g에서 0.3g의 감속도로 제동을 수행하면, 5t만큼의 무게 증가의 전, 후의 전륜의 축의 무게 값이 250kg만큼 차이가 나고, 후륜의 축의 무게 값이 250kg만큼 차이가 나며, 이로 인해 무게 중심 점의 값(CGH)이 1.3m에서 1.56m로 증가하였음을 알 수 있다.
도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 차량의 총 무게 변화 값에 비례하여 무게 중심점의 값이 변화하는 것은 아니기 때문에, 프로세서(162)는 시험을 통해 획득된 제1팩터를 이용하여 무게 중심의 오차 값을 보정할 수 있다.
프로세서(162)는 감속도 계산 지연, 제1, 2 무게 센서의 분해능, 노면의 상태를 고려하여, 오차 값에 대한 기준 오차 범위를 설정할 수 있다.
프로세서(162)는 미리 설정된 오차 값에 허용 오차 값을 합산하여 기준 오차 값을 획득하고, 미리 설정된 오차 값부터 기준 값 까지를 기준 오차 범위(d)로 설정할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 제동 시점에 보정된 오차 값(a1)이 기준 오차 범위 이내에 존재하면 입석 위험이 존재하지 않는다고 판단하고, 제동 시점에 보정된 오차 값(a2)이 기준 오차 범위를 벗어나면 입석 위험이 존재한다고 판단할 수 있다.
프로세서(162)는 제동 시점에 보정된 오차 값이 기준 오차 값보다 크면 입석 위험이 존재한다고 판단할 수 있다.
여기서 보정된 오차 값이 기준 오차 값보다 크다는 것은, 입석 상태의 탑승자의 인원수가 기준 인원수보다 많다는 것을 의미한다.
프로세서(162)는 입석 위험이 존재한다고 판단되면 보정된 오차 값에 대응하는 위험도를 판단할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 위험도 0%는 보정된 오차 값이 기준 오차 값 이하일 때이고, 위험도 100%는 보정된 오차 값이 미리 설정된 최대 오차 값일 때이다.
즉 오차 값에 대응하는 위험도는, 시험에 의해 획득되어 미리 저장되어 있을 수 있다.
프로세서(162)는 판단된 위험도에 대응하는 감속도 제한 값을 확인한다.
프로세서(162)는 판단된 위험도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 최대 감속도 제한값과 확인한 제2팩터에 기초하여 감속도 제한 값을 확인할 수 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, 위험도에 대응하는 감속도 제한값(b)과 이를 결정하기 위한 제2팩터는 시험에 의해 획득되어 미리 저장되어 있을 수 있다.
제2팩터는 입석 상태의 탑승자의 사고 발생 시에 획득된 최대 감속도 값에 의해 설정된 정보일 수 있다.
프로세서(162)는 위험도가 0%이하이면 감속도의 제한없이 차량을 제어할 수 있다. 즉 프로세서(162)는 위험도가 0%이하이면 감속도 미제한을 수행한다.
프로세서(162)는 위험도가 0%를 초과하게 되면 위험도에 대응하는 감속도 제한값을 확인하고 확인한 감속도 제한값에 기초하여 차량을 제어할 수 있다.
위험도가 0%에 가까울수록 감속 제한의 개입이 작아져 큰 감속도로 제동을 수행하고, 위험도가 100%에 가까울수록 감속 제한의 개입이 커져 작은 감속도로 제동을 수행할 수 있다.
프로세서(162)는 미리 설정된 시간을 단위 시간으로 하여 보정된 오차 값의 변화율을 확인한다.
프로세서(162)는 확인한 변화율과 기준 변화율 범위를 비교하여 확인한 변화율이 기준 변화율 범위를 벗어나면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 미리 설정된 변화율과 허용 변화율을 합산하여 기준 변화율을 획득하고 미리 설정된 변화율에서 기준 변화율까지의 변화율을 기준 변화율 범위(c )로 설정할 수 있다.
여기서 미리 설정된 변화율, 허용 변화율, 기준 변화율 및 기준 변화율 범위는 미리 저장된 정보일 수 있다.
미리 설정된 변화율은, 차량 내에 입석 상태의 탑승자가 존재하지 않는 상태에서 무게 중심의 보정된 오차 값이 단위 시간 당 변화하는 변화율의 범위일 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이 프로세서(162)는 보정된 오차 값의 변화율이 기준 변화율 범위(e)를 벗어난다고 판단되면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하고 차량의 정차를 제어한다.
프로세서(162)는 보정된 오차 값의 변화율(a2)이 기준 변화율보다 크다고 판단되면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하고 차량의 정차를 제어한다.
프로세서(162)는 감속 제어 시 위험도에 대응하는 감속도 제한값의 감속도의 기울기가 미리 설정된 기울기 이상이라고 판단되면 차량의 감속에 의해 위험한 상황이 발생할 가능성이 존재한다고 판단할 수 있다.
도 11에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 감속 제어 시 미리 설정된 시간(c3) 내에 전자식 제동 제어 유닛(미도시)으로부터 최대 감속도 제한값(c1)이 수신되면 수신된 최대 감속도 제한값(c1)에 기초하여 감속을 수행할 수 있다.
프로세서(162)는 미리 설정된 최대 감속도 제한값(c2)으로 감속을 수행하였을 때와 동일한 제동 거리를 유지하도록 수신된 최대 감속도 제한값(c1)에 기초하여 감속을 제어할 수 있다.
도 12a에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 전자식 제동 제어 유닛(미도시)으로부터 전송된 최대 감속도 제한값이 미리 설정된 최대 감속도 제한값보다 작다고 판단되면 미리 설정된 최대 감속도 제한값(d1)에 기초하여 차량의 감속을 제어할 수 있다.
도 12b에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 긴급 제동 명령이 수신되면 확인한 감속도 제한값(d2)에 기초하여 차량의 감속을 제어할 수 있다.
도 13에 도시된 바와 같이, 프로세서(162)는 넘어짐의 사고가 발생하였다고 판단되면 최소 감속도 제한값으로 감속을 수행한 후 정차를 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 차량의 실내에 마련된 실내 카메라를 이용하여 실내를 모니터링하고 모니터링 정보에 기초하여 탑승자의 상태를 확인한다.
프로세서(162)는 탑승자의 상태 정보에 기초하여 넘어진 탑승자가 존재한다고 판단되면 지도 정보, 현재 위치 정보 및 카메라의 영상 정보에 기초하여 안전한 대피 장소를 확인하고 확인한 대피 장소까지 감속 주행을 수행하고, 대피 장소에 도착하였다고 판단되면 정차를 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 탑승자의 상태 정보에 기초하여 다친 탑승자가 존재하는지를 판단하고 다친 탑승자가 존재하지 않는다고 판단되면 자율 주행을 제어하고, 다친 탑승자가 존재한다고 판단되면 서버(2) 또는 응급 의료 센터에 사고 정보 및 차량의 현재 위치 정보를 전송할 수 있다.
프로세서(162)는 입력부(111)를 통해 무사고 정보가 수신되면 자율 주행을 다시 제어할 수 있다.
프로세서(162)는 넘어짐의 사고가 발생한 위치 정보, 입석 상태의 탑승자의 인원수, 무게 중심점의 값 및 감속도 제한 값을 서버(2)에 전송할 수 있다.
프로세서(162)는 서버(2)로부터 수신된 빅데이터에 기초하여 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값들, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터들, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도들, 안전도들에 대응하는 제2팩터들을 업데이트할 수 있다.
프로세서(162)는 서버(2)로부터 수신된 빅데이터에 기초하여 기준 오차 범위 및 기준 변화율 범위를 업데이트할 수 있다.
프로세서(162)는 서버(2)로부터 수신된 빅데이터에 기초하여 기준 오차값, 허용 오차값, 기준 변화율 및 허용 변화율을 업데이트할 수 있다.
프로세서(162)는 운전자 보조 장치(ADAS, 160)의 프로세서일 수 있다. 이 경우, 운전자 보조 장치(ADAS, 160)는 통신부(161), 프로세서(162) 및 메모리(163)를 포함할 수 있다.
프로세서(162)는 운전자 보조 장치(160)의 동작을 구현하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(미도시), 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(미도시)일 수 있다.
프로세서(162)는 차량(1)에 마련된 프로세서들 중 어느 하나일 수 있다. 이 경우 프로세서(162)는 차량(1)의 동작을 구현하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리(미도시), 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 프로세서(미도시)일 수 있다.
메모리(163)는 총 무게 별 기준 무게 중심점의 값을 저장할 수 있고, 무게 중심의 최대 값을 저장할 수 있다.
여기서 총 무게는 차량의 무게 값과 하나 또는 둘 이상의 탑승자의 무게 값을 합산한 무게일 수 있다.
메모리(163)는 차량의 총 무게 별 기준 무게 중심점의 값을 제1테이블로 저장할 수 있다.
메모리(163)는 미리 설정된 오차 값과, 허용 오차 값, 기준 오차 범위를 저장할 수 있다.
메모리(163)는 무게 중심의 오차 값에 대응하는 위험도를 저장할 수 있다.
메모리(163)는 차량의 무게 값, 축간 거리 값을 저장할 수 있고 중력 가속도 값을 저장할 수 있다.
메모리(163)는 제1팩터 및 제2팩터에 대한 정보를 저장할 수 있다.
메모리(163)는 감속도 값에 대응하는 제1팩터를 제2테이블로 저장할 수 있다.
메모리(163)는 안전도들에 각각 대응하는 제2팩터를 제3테이블로 저장할 수 있다.
메모리(163)는 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도를 제4테이블로 저장할 수 있다.
메모리(163)는 지도 정보 및 노선 정보를 저장하고, 정류장들의 식별 정보 및 정류장들의 위치 정보를 저장할 수 있다. 노선 정보는 노선의 링크별 위치 정보를 포함할 수 있다.
지도 정보는 차량이 주행하는데 필요한 도로 정보를 포함한다.
지도 정보는 기존의 지도보다 10배 이상 정밀하게 표현된 지도 정보로, 실제 도로 정보와 지도 정보 내의 도로 정보 간의 대략 10 내지 20cm이하의 오차를 갖는 정밀 지도일 수 있다.
예를 들어, 정밀지도는 실제 도로 내 차선의 위치, 분기 지점, 합류 지점, 도로 설치물의 종류, 건물, 설치물의 위치, 건물의 위치와 지도 상의 차선의 위치, 분기 지점, 합류 지점, 도로 설치물의 종류, 건물, 설치물의 위치, 건물의 위치 간 대략 10 내지 20cm이하의 오차를 갖는 지도 정보일 수 있다.
메모리(163)는 프로세서(162)가 영상 정보를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 레이더 정보를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 라이다 정보를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 초음파 정보를 처리하기 위한 프로그램 및/또는 데이터와, 프로세서(162)가 제동 신호 및/또는 조향 신호를 생성하기 위한 프로그램 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(163)는 캐쉬, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 및 플래시 메모리(Flash memory)와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리 소자 또는 하드디스크 드라이브(HDD, Hard Disk Drive), CD-ROM과 같은 저장 매체 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나 이에 한정되지는 않는다.
메모리(163)는 프로세서(162)와 관련하여 전술한 프로세서와 별개의 칩으로 구현된 메모리일 수 있고, 프로세서와 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
한편, 도 3에 도시된 각각의 구성요소는 소프트웨어 및/또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 및 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다.
도 14는 실시 예에 따른 차량의 제어 순서도이다.
차량은 노선 정보에 기초하여 자율 주행을 제어하고, 자율 주행 주행 중 노선 정보 및 현재 위치 정보에 기초하여 현재 정류장의 식별 정보를 확인하고 확인한 현재 정류장의 식별 정보에 기초하여 현재 정류장 및 다음 정류장에 대한 정류장 안내 메시지를 표시부(132) 및 스피커(133)를 통해 출력할 수 있다.
차량은 정류장의 위치 정보에 기초하여 차량의 정차를 제어하며, 탑승자의 하차 및 탑승자의 승차가 완료되면 주행을 다시 제어할 수 있다.
차량은 내부에 마련된 실내 카메라를 이용하여 실내 환경 및 실내 탑승자들을 모니터링할 수 있다.
차량은 실내 카메라에 의해 모니터링된 정보에 기초하여 탑승자의 인원수를 확인하고, 탑승자들 중 입석 상태의 탑승자의 존재 및 입석 상태의 탑승자의 인원수를 확인할 수 있다.
차량은 제1무게 센서(141)로부터 수신된 제1무게 정보와 제2무게 센서(142)로부터 수신된 제2무게 정보에 기초하여 차량 내 탑승자들의 무게 값을 획득하고, 탑승자들의 무게 값과 미리 저장된 차량의 무게 값을 합산하여 총 무게 값을 획득할 수 있다.
차량은 메모리(163)에 저장된 정보에 기초하여 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인할 수 있다.
차량은 장애물 정보 및 주행 속도 정보에 기초하여 제동이 필요한 상태인지를 판단하고, 제동이 필요한 상태라고 판단(171)되면 제동을 수행하되, 제동 시점에 가속도 센서(143)에 의해 검출된 감속도 값을 확인한다.
차량은 자율 주행 중 제동이 필요한 상태라고 판단되면 제동에 필요한 전륜의 제동력(Bf)과 후륜의 제동력(Br)을 획득하고 상기 획득한 전륜의 제동력(Bf)과 후륜의 제동력(Br)에 기초하여 제동을 제어할 수 있다.
차량은 전륜의 제동력(Bf)에 기초하여 제동 시에 인가된 전륜의 동적 무게 값(Wf)을 획득할 수 있고, 후륜의 제동력(Br)에 기초하여 제동 시에 인가된 후륜의 동적 무게 값(Wr)을 획득할 수 있다(172).
후륜의 동적 무게 값(Wr)은 후륜의 무게 값(Wr)일 수 있다.
전륜의 동적 무게 값(Wf)은 전륜의 무게 값(Wf)일 수 있다.
차량은 메모리(163)에 저장된 축간 거리(휠 베이스의 거리, l), 총 무게 값(W), 획득한 전륜의 무게 값(Wf), 획득한 후륜의 무게 값(Wr), 제1무게 센서(141)에 의해 검출된 전륜의 축 중 무게 값(Wfs)과 제2무게 센서(142)에 의해 검출된 후륜의 축 중 무게 값(Wrs), 가속도 센서(143)에 의해 검출된 감속도 값(a), 중력 가속도 값(g)에 기초하여 무게 중심점의 값(CGH, h)을 획득할 수 있다.
차량은 제동 상태라고 판단되면 제1무게 센서(141)로부터 수신된 제1무게 정보와 제2무게 센서(142)로부터 수신된 제2무게 정보에 기초하여 무게 중심점의 값을 획득할 수 있다.
차량은 획득한 무게 중심점의 값과 기준 무게 중심점의 값을 비교하여 무게 중심점의 차이 값을 획득한다(173). 여기서 획득한 무게 중심점의 값과 기준 무게 중심점의 값 사이의 차이 값은, 오차 값일 수 있다.
차량은 제동 시점에 확인한 감속도 값(a)과 제1팩터에 기초하여 오차 값을 보정할 수 있다(174).
제1팩터는, 감속도 값에 대응하는 보정 비율일 수 있다. 즉 차량은 제동 시점에 확인한 감속도 값에 대응하는 보정 비율을 확인하고 확인한 보정 비율로 오차 값을 보정할 수 있다.
차량은 감속도 계산 지연, 제1, 2 무게 센서의 분해능, 노면의 상태를 고려하여, 오차 값에 대한 기준 오차 범위를 설정할 수 있다.
차량은 미리 설정된 오차 값에 허용 오차 값을 합산하여 기준 오차 값을 획득하고, 미리 설정된 오차 값부터 기준 값 까지를 기준 오차 범위로 설정할 수 있다.
차량은 제동 시점에 보정된 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어나는지를 판단할 수 있다(175).
차량은 제동 시점에 보정된 오차 값이 기준 오차 범위 이내에 존재하면 입석 위험이 존재하지 않는다고 판단하여 감속도 제한값을 차량의 감속 시에 미적용한다(176).
반면 차량은 제동 시점에 보정된 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어난다고 판단되면 입석 위험이 존재한다고 판단할 수 있다.
아울러 차량은 제동 시점에 보정된 오차 값이 기준 오차 값보다 크면 입석 위험이 존재한다고 판단하는 것도 가능하다. 여기서 보정된 오차 값이 기준 오차 값보다 크다는 것은, 입석 상태의 탑승자의 인원수가 기준 인원수보다 많다는 것을 의미한다.
차량은 입석 위험이 존재한다고 판단되면 입석에 대한 위험도와 변화율을 획득할 수 있다(177).
차량은 단위 시간에 기초하여 보정된 오차 값의 변화율을 확인한다. 단위 시간은 미리 설정된 시간일 수 있다.
차량은 획득한 변화율이 기준 변화율 범위를 벗어나는지를 판단한다(178).
기준 변화율 범위는 미리 설정된 변화율에서 기준 변화율까지의 범위일 수 있다. 기준 변화율은 미리 설정된 변화율과 허용 변화율을 합산한 변화율이다.
미리 설정된 변화율은, 차량 내에 입석 상태의 탑승자가 존재하지 않는 상태에서 무게 중심의 보정된 오차 값이 단위 시간 당 변화하는 변화율의 범위일 수 있다.
미리 설정된 변화율, 허용 변화율, 기준 변화율 및 기준 변화율 범위는 미리 저장된 정보일 수 있다.
차량은 획득한 변화율이 기준 변화율 범위를 기준 변화율 범위를 벗어나지 않는다고 판단되면 넘어짐 사고 발생이 불가능하다고 판단할 수 있다.
차량은 판단된 위험도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 최대 감속도 제한값과 확인한 제2팩터에 기초하여 감속도 제한 값을 획득할 수 있다(179).
위험도에 대응하는 감속도 제한값과 이를 결정하기 위한 제2팩터는, 시험에 의해 획득되어 미리 저장되어 있을 수 있다. 제2팩터는 입석 상태의 탑승자의 사고 발생 시에 획득된 최대 감속도 값에 의해 설정된 정보일 수 있다.
위험도 0%는 보정된 오차 값이 기준 오차 값 이하일 때이고, 위험도 100%는 보정된 오차 값이 미리 설정된 최대 오차 값일 때이다.
차량은 위험도가 0%이하이면 감속도의 제한없이 차량을 제어할 수 있다.
차량은 위험도가 0%를 초과하게 되면 위험도에 대응하는 감속도 제한값을 획득하고 획득한 감속도 제한값에 기초하여 차량의 감속도를 제어할 수 있다(180).
차량은 보정된 오차 값의 변화율이 기준 변화율 범위를 벗어난다고 판단되면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하고(181) 차량의 정차를 제어한다(182).
차량은 보정된 오차 값의 변화율이 기준 변화율보다 크다고 판단되면 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하고 차량의 정차를 제어하는 것도 가능하다.
차량은 실내 카메라에 의해 획득된 영상 정보에 기초하여 넘어짐의 사고가 발생하였다고 판단되면 최소 감속도 제한값으로 감속을 수행한 후 정차를 제어할 수 있다.
차량은 차량의 실내에 마련된 실내 카메라를 이용하여 실내를 모니터링하고 모니터링 정보에 기초하여 탑승자의 상태를 확인한다(183).
차량은 승차의 상태 정보에 기초하여 넘어진 탑승자탑승자가 존재한다고 판단되면 지도 정보, 현재 위치 정보 및 카메라의 영상 정보에 기초하여 안전한 대피 장소를 확인하고 확인한 대피 장소까지 감속 주행을 수행하고, 대피 장소에 도착하였다고 판단되면 정차를 제어할 수 있다.
차량은 탑승자의 상태 정보에 기초하여 다친 탑승자가 존재하는지를 판단하고 다친 탑승자가 존재하지 않는다고 판단되면 자율 주행을 제어하고, 다친 탑승자가 존재한다고 판단되면 서버(2) 또는 응급 의료 센터에 사고 정보 및 차량의 현재 위치 정보를 전송할 수 있다.
차량은 입력부(111)를 통해 무사고 정보가 수신되면 자율 주행을 다시 제어할 수 있다.
차량은 넘어짐의 사고가 발생한 위치 정보, 입석 상태의 탑승자의 인원수, 무게 중심점의 값 및 감속도 제한 값을 서버(2)에 전송할 수 있다.
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다.본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1: 차량
2: 서버
110: 외장
111: 패널
112: 도어
113: 윈도우 글라스
114: 필러
120: 내장
121: 운전석
122: 탑승석
123: 대시보드
124: 클러스터
131: 입력부
132: 표시부
133: 스피커
134: 카메라
135: 장애물 검출부
141: 제1무게 센서
142: 제2무게 센서
143: 가속도 센서
144: 속도 센서
150: 제동 장치
160: 운전자 보조 장치

Claims (20)

  1. 차량의 전륜 축의 제1 무게 값과 상기 차량의 후륜 축의 제2 무게 값, 감속도 값을 수신하는 통신부;
    상기 차량의 무게값 및 상기 차량의 축간 거리 값을 저장하는 메모리; 및
    제동 시 상기 저장된 차량의 무게 값, 상기 축간 거리 값, 상기 수신된 제1무게 값, 상기 수신된 제2무게 값, 상기 수신된 감속도 값 및 미리 설정된 중력 가속도 값에 기초하여 무게 중심 점의 값을 획득하고, 상기 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단하고 상기 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단되면 감속도를 제어하는 프로세서를 포함하는 운전자 보조 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 제1테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 수신된 제1무게 값, 상기 수신된 제2무게 값 및 상기 저장된 차량의 무게 값에 기초하여 상기 차량의 총 무게 값을 획득하고 상기 제1테이블로부터 상기 획득한 차량이 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인하고 상기 확인한 기준 무게 중심점의 값과 상기 획득한 무게 중심점의 값의 차이에 기초하여 상기 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단하는 운전자 보조 장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 확인한 기준 무게 중심점의 값과 상기 획득한 무게 중심점의 값 사이의 오차 값을 확인하고 상기 확인한 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어나면 상기 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단하는 운전자 보조 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 메모리는, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터를 제2테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 제2테이블로부터 상기 수신된 감속도 값에 대응하는 제1팩터를 확인하고 상기 확인한 제1팩터에 기초하여 상기 확인한 오차 값을 보정하는 운전자 보조 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 메모리는, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도를 제3테이블로 저장하고, 상기 안전도에 대응하는 제2팩터를 제4테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 제3테이블로부터 상기 확인한 오차 값에 대응하는 안전도를 판단하고, 상기 제4테이블로부터 상기 안전도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 상기 확인한 제2팩터와 미리 설정된 최대 감속도 제한값에 기초하여 감속도 제한값을 획득하고, 상기 획득한 감속도 제한값에 기초하여 감속을 제어하는 운전자 보조 장치.
  6. 제 3항에 있어서, 상기 프로세서는,
    미리 설정된 시간 동안 상기 획득한 오차 값이 변화하는 변화율을 획득하고, 상기 획득한 변화율과 기준 변화율 범위를 비교하여 넘어짐 사고의 발생 가능성을 판단하는 운전자 보조 장치.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득한 변화율이 상기 기준 변화율 범위를 벗어나면 상기 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하여 정차를 제어하는 운전자 보조 장치.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 상기 획득한 감속도 제한값 및 상기 획득한 무게 중심의 오차 값을 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 운전자 보조 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 통신부는, 실내에 마련된 이미지센싱부로부터 센싱 정보를 수신하고,
    상기 프로세서는, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 넘어짐 사고가 발생하였는지를 판단하는 운전자 보조 장치.
  10. 전륜 및 후륜;
    상기 전륜의 축의 무게를 검출하는 제1무게 센서;
    상기 후륜의 축의 무게를 검출하는 제2무게 센서;
    가감속도를 검출하는 가속도 센서;
    차량의 무게값 및 상기 차량의 축간 거리 값을 저장하는 메모리;
    주행을 제어하고, 상기 주행 중 제동 시 상기 저장된 차량의 무게 값, 상기 축간 거리 값, 상기 제1무게 센서에 의해 검출된 제1무게 값, 상기 제1무게 센서에 의해 검출된 제2무게 값, 상기 가속도 센서에 의해 검출된 감속도 값 및 미리 설정된 중력 가속도 값에 기초하여 무게 중심 점의 값을 획득하고, 상기 획득한 무게 중심점의 값에 기초하여 감속도를 제어하는 프로세서; 및
    상기 프로세서의 제어 명령에 대응하여 제동을 수행하는 제동 장치를 포함하는 차량.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값들을 제1테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 수신된 제1무게 값, 상기 수신된 제2무게 값 및 상기 저장된 차량의 무게 값에 기초하여 상기 차량의 총 무게 값을 획득하고 상기 제1테이블로부터 상기 획득한 차량이 총 무게 값에 대응하는 기준 무게 중심점의 값을 확인하고 상기 확인한 기준 무게 중심점의 값과 상기 획득한 무게 중심점의 값의 차이에 기초하여 입석 상태의 탑승자가 존재하는지를 판단하는 차량.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 확인한 기준 무게 중심점의 값과 상기 획득한 무게 중심점의 값 사이의 오차 값을 확인하고, 상기 확인한 오차 값이 기준 오차 범위를 벗어나면 상기 입석 상태의 탑승자가 존재한다고 판단하는 차량.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 메모리는, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터들을 제2테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 제2테이블로부터 상기 수신된 감속도 값에 대응하는 제1팩터를 확인하고 상기 확인한 제1팩터에 기초하여 상기 확인한 오차 값을 보정하는 차량.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 메모리는, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도들을 제3테이블로 저장하고, 상기 안전도들에 대응하는 제2팩터들을 제4테이블로 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 제3테이블로부터 상기 확인한 오차 값에 대응하는 안전도를 판단하고, 상기 제4테이블로부터 상기 안전도에 대응하는 제2팩터를 확인하고, 상기 확인한 제2팩터와 미리 설정된 최대 감속도 제한값에 기초하여 감속도 제한값을 획득하고, 상기 획득한 감속도 제한값에 기초하여 감속을 제어하는 차량.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 확인한 오차 값이 상기 기준 오차 범위 이내이면 감속도 미제한을 수행하는 차량.
  16. 제 12항에 있어서, 상기 프로세서는,
    미리 설정된 시간 동안 상기 획득한 오차 값이 변화하는 변화율을 획득하고, 상기 획득한 변화율과 기준 변화율 범위를 비교하여 넘어짐 사고의 발생 가능성을 판단하는 차량.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득한 변화율이 상기 기준 변화율 범위를 벗어나면 상기 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단하여 정차를 제어하는 차량.
  18. 제 17항에 있어서,
    서버와 통신을 수행하는 통신부;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 상기 획득한 감속도 제한값 및 상기 획득한 무게 중심의 오차 값을 상기 서버에 전송하도록 상기 통신부를 제어하는 차량.
  19. 제 18항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 서버로부터 수신된 빅데이터에 기초하여 차량의 총 무게 값들에 각각 대응하는 기준 무게 중심점의 값들, 감속도 값들에 각각 대응하는 제1팩터들, 무게 중심점의 오차 값들에 각각 대응하는 안전도들, 상기 안전도들에 대응하는 제2팩터들을 업데이트 하는 차량.
  20. 제 18 항에 있어서,
    실내에 마련된 이미지 센싱부;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 넘어짐 사고의 발생 가능성이 존재한다고 판단되면 상기 이미지 센싱부에 의해 획득된 센싱 정보에 기초하여 상기 실내의 탑승자들을 모니터링 하는 차량.
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