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KR101077094B1 - 차량 위험운전 판단 시스템 및 방법 - Google Patents

차량 위험운전 판단 시스템 및 방법 Download PDF

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KR101077094B1 KR1020090033813A KR20090033813A KR101077094B1 KR 101077094 B1 KR101077094 B1 KR 101077094B1 KR 1020090033813 A KR1020090033813 A KR 1020090033813A KR 20090033813 A KR20090033813 A KR 20090033813A KR 101077094 B1 KR101077094 B1 KR 101077094B1
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Abstract

개시된 본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량에 설치되어 주행차량의 횡가속도를 검지하는 횡가속도 센서(lateral G-sensor)와, 주행차량에 설치되어 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(yaw rate sensor)와, 주행차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서(velocity sensor) 및 횡가속도 센서, 회전 각속도 센서 및 속도 센서를 제어하며, 센서로부터 검지되는 신호를 수신 및 분석하여 차량의 위험운전을 판단하는 제어부를 포함한다. 이에 의하면, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 선회구간에서의 운전행태를 판단할 수 있을 뿐만 아니라 사고발생시 사고원인을 판단할 수 있다.
위험운전, 안전운전, 급선회, 급회전, 카블랙박스, 주행기록장치, 사고기록장치

Description

차량 위험운전 판단 시스템 및 방법 {System and Method for inferring danger-driving of vehicles}
본 발명은 차량을 위험하게 운전하는지를 판단하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 차량 운전 데이터를 용이하게 분석할 수 있는 차량 위엄 운전 판단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
차량의 이용이 급속하게 늘어나면서 그에 따라 차량 사고 역시 비례하여 증가하고 있는 실정이나, 차량 사고의 경우에는 차량파손 등의 물적 손해는 물론 인명피해 등의 인적 손해도 발생하게 된다.
이러한 물적 및 인적 손해에 대한 법적 처리를 하기 위하여는 사고 원인을 밝히고 어느 차량 운전자에 귀책사유가 있는지를 판단하여 하나, 현재는 이를 판단하기 위한 객관적 증거자료를 수집하는데 한계가 있었다.
즉, 현재 사고를 판단하는 방법으로는 사고후 현장을 촬상하여 증거자료를 확보하거나, 사고시 현장 도로에 나타나는 스키드 마크를 분석하거나 현장 주위에 남겨진 차량 파편 등을 분석하여 사고 판단을 하고 있다.
그러나, 이러한 종래의 차량 사고 판단에서 촬상된 사진, 스키드 마크나 차 량 파편을 분석하여 어느 차량에 귀책사유가 있는지, 사고의 원인이 무엇인지 객관적으로 판단하는데 많은 어려움이 있어 법적 분쟁이 빈번하게 발생하였다.
최근에 이를 해결하기 위한 차량 주행 및 사고 기록장치가 개발되고 있으며, 이러한 장치에 의한 주행 및 사고기록장치를 간략하게 살펴보면, 차량에 차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서 및 차량 주변을 촬상하는 카메라가 설치되어 실시간으로 차량의 주행속도를 검지하고 카메라로 촬상된 영상을 저장한다. 이후, 사고후 저장부에 저장된 속도 데이터 및 영상을 분석하여 사고 판단을 한다.
그러나, 속도 데이터로는 단순히 주행중이냐 아니면 사고에 의하여 정지중이냐만을 판단할 수 있을 뿐 어떠한 원인에 의하여 사고가 발생했는지를 객관적으로 파악할 수 없으며, 카메라에 의하여 촬상된 영상을 분석하여 사고 원인을 판단할 수는 있으나, 데이터 분석을 함에 있어 자동으로 이를 판단할 수 있는 방법이 없으며 분석자가 일일이 육안으로 이를 확인해야 함으로써 비효율적이며 주관적인 감정이 적용될 수 있는 문제가 있다.
또한, 실시간으로 카메라에 의하여 촬영되는 영상을 저장하여야 함으로써 대용량의 저장부가 필요함으로써 제조단가가 올라가는 문제가 있다.
또한, 종래의 장치로는 사고발생후 사고원인을 조사하는 사후처리만을 할 수 있고, 사고 발생 위험이 높은 경우 이를 사고전에 경고를 하거나 하여 사고의 발생을 미연에 방지할 수 없다는 문제가 있다.
또한, 차량 운전자의 운전 습관에 대한 이력을 관리할 수 없으며 운전자 교육에 축적된 데이터를 사용할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 도출된 것으로서, 차량 운전자의 위험운전시 저장된 데이터로부터 그 위험운전의 형태를 용이하게 분석할 수 있는 차량 위험운전 판단 시스템 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템은, 주행차량에 설치되어 주행차량의 횡가속도를 검지하는 횡가속도 센서(lateral G-sensor); 주행차량에 설치되어 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(yaw rate sensor); 주행차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서(velocity sensor); 및 상기 횡가속도 센서, 회전 각속도 센서 및 속도 센서를 제어하며, 상기 센서로부터 검지되는 신호를 수신 및 분석하여 차량의 위험운전을 판단하는 제어부;를 포함한다.
여기서, 상기 제어부는, 회전 각속도(Y)가 최대 크기를 가지는 시간(Tmax)대에서, 상기 횡가속도(P)가 기준 횡가속도(Pr)보다 크고, 속도(V)가 기준 속도(Vr)보다 크고, 회전 각속도(Y)가 속도를 변수로 가지는 기저장된 회전 각속도 함수(Y(V))로 나타내는 기준 회전 각속도(Yr)보다 큰 경우 위험운전으로 판단한다.
이로써, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 선회구간에서의 운전행태를 판단할 수 있을 뿐만 아니라 사고발생시 사고원인을 판단할 수 있다.
또한, 상기의 센서에서 검지되는 신호, 검지시간 및 속도 대 회전각속도를 나타낸 함수를 포함하는 검지 신호 데이터가 저장되는 저장부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 객관적인 데이터를 확보하여 차후 분쟁발생시 증거자료를 확보할 수 있으며, 지속적으로 저장되는 데이터를 분석하여 운전자의 운전습관이나 행태를 분석하여 운전자 교육 등에 사용할 수 있다.
또한, 운전자를 식별하는 운전자 고유식별번호(ID)가 입력되거나 이를 검지하는 운전자 식별부;를 더 포함하며, 상기 제어부는, 상기 검지 신호 데이터와 운전자 식별번호를 매치시켜 상기 저장부에 저장하는 것이 바람직하다.
이로써, 해당 운전자에 대하여 다른 운전자의 데이터와 분리하여 운전 습관이나 행태를 관리할 수 있다.
또한, 상기 제어부에 의하여, 차량이 위험운전으로 판단되는 경우, 상기 차량 운전자에게 경고 메시지가 출력되는 경보부;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 상기 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 송신부;를 더 포함하며, 상기 관리센터는, 수신된 검지 신호 데이터를 데이터 베이스화하여 관리하는 것이 바람직하다.
이로써, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법은, 주행차량의 횡가속도, 회전각속도 및 주행속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계; 상기 신호검지 단계에서 검지된 각 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계; 상기 신호분석 단계에서 분석된 데이터에서, 회전 각속도가 최대크기를 나타낸 시간대의 주행 속도 및 횡가속도를 판단하는 데이터 분석 단계; 상기 데이터 분석 단계에서 판단된 데이터를 비교하여 위험운전 여부를 판단하는 위험운전 판단단계;를 포함하며, 상기 위험운전 판단단계는, 회전 각속도(Y)가 최대 크기를 가지는 시간(Tmax)대에서, 상기 횡가속도(P)가 기준 횡가속도(Pr)보다 크고, 속도(V)가 기준 속도(Vr)보다 크고, 회전 각속도(Y)가 속도를 변수로 가지는 기저장된 회전 각속도 함수(Y(V))로 나타내는 기준 회전 각속도(Yr)보다 큰 경우 위험운전으로 판단한다.
이로써, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 선회구간에서의 운전행태를 판단 할 수 있을 뿐만 아니라 사고발생시 사고원인을 판단할 수 있다.
여기서, 차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 식별번호 검지단계;를 더 포함하며, 상기 신호검지 단계에서 검지되는 신호, 검지 시간 및 운전자 식별번호가 매치되어 생성된 검지신호 데이터를 저장하는 데이터 저장단계;를 더 포함하는 것이 바람직하다.
이로써, 객관적인 데이터를 확보하여 차후 분쟁발생시 증거자료를 확보할 수 있으며, 지속적으로 저장되는 데이터를 분석하여 운전자의 운전습관이나 행태를 분석하여 운전자 교육 등에 사용할 수 있다. 또한, 해당 운전자에 대하여 다른 운전자의 데이터와 분리하여 운전 습관이나 행태를 관리할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 의하면, 상기 위험운전 판단단계에서 위험운전으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 경고메시지를 출력하는 경고출력 단계;를 더 포함한다.
이로써, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 상기 검지신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 전송단계;를 더 포함하며, 상기 데이터 전송단계에서 전송된 검지신호 데이터를 차량 운전자별로 데이터베이스화하여 관리하는 것이 바람직하다.
이로써, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
본 발명에 의하면, 분석자에 의한 주관적 및 육안에 의하여 사고원인 또는 위험운전을 판단하는 문제점을 해결하여, 자동으로 용이하게 선회구간에서의 운전행태를 판단할 수 있을 뿐만 아니라 사고발생시 사고원인을 판단할 수 있다.
또한, 객관적인 데이터를 확보하여 차후 분쟁발생시 증거자료를 확보할 수 있으며, 지속적으로 저장되는 데이터를 분석하여 운전자의 운전습관이나 행태를 분석하여 운전자 교육 등에 사용할 수 있으며, 해당 운전자에 대하여 다른 운전자의 데이터와 분리하여 운전 습관이나 행태를 관리할 수 있다.
또한, 사고 발생의 위험이 높은 위험운전시 사고전에 이를 경고함으로써 운전자에게 경각심을 일으켜 사고를 미연에 방지할 수 있다.
또한, 여러 차량의 위험운전 판단 데이터를 차량별 또는 운전자별로 일괄적으로 관리할 수 있어, 종합적인 이력관리를 할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험 운전 판단 시스템에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도, 도 2는 위험운전의 일 형태인 선회구간에서의 위험운전을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 의한 차량 위험운전 판단 시스템(100)은, 횡가속도 센서(Lateral G-sensor)(120), 회전 각속도 센서(Yaw rate sensor)(130), 속도 센서(Velocity sensor)(140) 및 제어부(110)를 포함한다.
횡가속도 센서(120)는 차량의 주행방향과 직교하는 방향 즉 횡방향 가속도(P)를 검지하는 것으로서, 차량의 주행방향과 직교하는 방향으로 가속되는 경우(도 2를 참조 : 예를 들어 선회구간에서 주행하는 경우) 즉, 차량의 조향을 좌 또는 우로 변경하면서 주행하는 경우 그 횡가속도가 변하게 되며 이때 차량의 횡가속도(P)를 검지한다.
회전 각속도 센서(130)는 차량의 회전 각속도(Y)를 검지하는 것으로서, 차량이 도 2에 도시된 바와 같이 선회구간에서 선회하면서 주행하는 경우 그 횡가속도(P)뿐만 아니라 회전 각속도(Y)가 변하게 됨으로 이때 차량의 회전 가속도(Y)를 검지한다.
속도 센서(140)는 차량의 주행방향의 주행속도(V)를 검지하는 것으로서, 선회구간에서 선회하면서 주행하는 경우에도 차량의 주행방향으로 속도가 변하게 됨으로 이때 차량의 주행 속도(V)를 검지한다.
제어부(110)는 횡가속도 센서(120), 회전 각속도 센서(130) 및 속도 센서(140)를 제어하며 이들 센서(120)(130)(140)로부터 검지되는 각 신호(P)(Y)(V)를 수신하여 위험운전 여부를 판단한다.
이하에서는, 도 2에 도시된 선회구간에서 차량의 위험운전 여부를 판단하는 방법에 대하여 설명한다. 선회구간에 적용된 적정속도를 초과해서 주행하는 경우 도로를 이탈하거나 옆차선의 차량과 충돌할 수 있으므로, 이를 판단하기 위한 것이다.
제어부(110)는 각 센서(120)(130)(140)로부터 검지된 신호(P)(Y)(V)를 분석하여, 회전 각속도(Y)의 크기가 최대가 되는 최대 회전 각속도(Ymax) 및 그때의 시간(Tmax)을 판단하고, 시간(Tmax)에서의 횡가속도(Y1) 및 차량 주행속도(V1)를 판단한다.
이후, 시간(Tmax)에서의 횡가속도(Y1)가 기준 횡가속도(Yr)보다 큰 지 판단하고(이하, '조건 1'이라 함), 시간(Tmax)에서의 차량 주행속도(V1)가 기준 주행속도(Vr)보다 큰지를 판단한다(이하, '조건 2'라 함).
또한, 최대 회전 각속도(Ymax)가 도 4C에 도시된 바와 같이 위험운전구간에 있는지 안전구간에 있는지를 판단한다(이하, '조건 3'이라 함).
조건 3에 대하여 보다 자세하게 설명하면, 도 5에 도시된 회전 각속도(Y)는 속도(V)를 변수로 하는 F(V)의 함수로 나타내며, 이러한 함수 F는 실험치에 의하여 구해질 수 있다.
차량의 선회반경에 따른 속도는 AASHTO(American Association of State Highway and Transportation Officials)에서 정의된 속도-곡선반경의 관계식을 통해 구할 수 있다.
여기서, V는 설계속도(km/h), R은 선회반경(m), e는 편경사(m/m), f는 측면 마찰계수이다.
Figure 112009023484880-pat00001
위 수학식 1에 따라 속도-선회반경의 관계 및 선회반경 대비 안전속도를 보면 다음과 같다. 즉, 20m에서 약 28km/h, 40m에서 약 37km/h, 60m에서 약 43km/h, 80m에서 약 47km/h, 100m에서 약 52km/h이다.
선회반경과 지정 속도에서 차량의 거동을 해석하기 위해, 도 3과 같이 차량의 운동을 모델링하여(4륜의 차량을 등가적인 전후륜 2륜의 차량으로 Bicycle Model을 설정하여 모델링) 차량의 선회 운동을 기술하는 운동방정식을 유도하면 아래의 수학식 2 및 수학식 3과 같다. 이는 차량 중심점의 옆미끄럼각(side slip angle) 와 회전각속도(yaw rate)에 대한 선형 연립 상미분 방정식이다.
Figure 112009023484880-pat00002
Figure 112009023484880-pat00003
여기서, m은 차량의 관성질량, I는 차량의 요관성모멘트(yawing inertia moment), V는 차량의 주행속도, Kf와 Kr은 전후륜 코너링파워(cornering stiffness), lf와 lr은 차량중심점과 전후 차축간의 거리, δ는 타이어 조향각이다.
옆미끄럼각 β와 회전각속도 r(본 발명의 실시예에서는 Y로 하였다)에 대한 선형 연립 상미분 방정식을 일정 속도 V에서 원하는 회전반경으로 차량을 선회시키기 위한 조타각 δ에 대해 수치적분을 통한 시뮬레이션을 수행하면 도 4와 같은 결과를 얻을 수 있다.
위의 시뮬레이션 결과 정상원 선회시 회전각속도와 횡방향 가속도에 대해 표로 정리하면 아래의 표 1과 같다.
입력 시뮬레이션 결과
선회반경(m) 속도(km/h) 조향각(deg) 횡가속도(g) 회전각속도(deg/s2)
20 28 140 0.22 22.1
40 37 77 0.27 14.7
60 43 55 0.24 11.4
80 47 43.3 0.22 9.3
100 52 36.8 0.22 8.2
시뮬레이션 결과를 보면 선회반경이 커지면 그에 대한 안전속도도 커지며 그 해당 속도에서 선회 시 회전각속도는 줄어드는 것을 볼 수 있다. 그러나 횡가속도는 거의 비슷한 값으로 나온 것을 확인할 수 있다. 이는 횡가속도 값이 대략 0.2g 이상이 되면 차량의 전복사고의 위험이 있을 수 있으므로 이를 고려하여 설계속도가 계산된 것임을 알 수 있으며, 이들 실험치를 차량의 속도(V)를 변수로 하는 회전각속도함수(Y)를 그래프로 나타내면 도 4와 같다.
도 4를 보면, 선회구간에서 과속에 대한 위험운전 판단 알고리즘은 횡가속도 0.2g 이상이면서 실제 검지된 최대 회전각속도(Ymax)가 도 5에 도시된 회전각속도 함수(F) 값을 기준으로 설정하면 된다. 그렇게 하면 여러 선회반경 형태를 모두 고려하면서 선회구간 과속을 선별할 수 있게 된다.
상기한 바와 같이, 제어부(110)는 각 센서(120)(130)(140)로 부터 검지된 신호(P)(Y)(V)가 조건 1, 조건 2 및 조건 3을 모두 만족하는지를 판단하고 모두 만족하는 경우, 선회구간에서 위험운전으로 판단한다.
한편, 급출발이나 급정거 등과 같은 위험운전을 판단하기 위하여 종가속도 센서(190)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 종가속도 센서(190)는 차량의 주행방향과 평행한 방향의 가속도를 검지하는 것으로, 횡가속도 센서(120)와 직교하는 방향의 가속도를 검지한다. 이로써, 선회구간에서의 위험운전 뿐만 아니라 여러 형태의 위험운전 형태를 판단할 수 있다.
또한, 제어부(110)는 실시간으로 검지되는 횡가속도 센서(120), 회전 각속도 센서(130), 속도 센서(140) 및 종가속도 센서(190)의 검지신호의 검지신호 및 검지시간을 포함하는 검지 신호 데이터를 저장부(150)에 저장하는 것이 바람직하다. 이때, 저장부(150)에는 시간을 변수로 하는 기준 회전각속도 함수가 미리 저장되는 것이 바람직하다. 이로써, 차량의 운행행태를 차후에 용이하게 파악할 수 있으며 사고가 발생한 경우 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석 및 증거자료로 활용할 수 있게 된다.
한편, 운전자의 고유식별번호를 입력 또는 검지할 수 있는 운전자 식별부(195)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 본 발명의 실시예에서는 운전자 식별부(195)는 예를 들어 키보드 형태의 입력수단, RF-ID를 이용한 입력수단 등 여러 입력매체가 될 수 있으며 특정한 입력수단으로 한정되지 않으며, 이러한 기술은 일반적인 기술이므로 자세한 설명은 생략한다.
제어부(110)는 운전자 식별부(195)에 의하여 어느 운전자인지를 판단할 수 있는 운전자 고유식별번호 정보를 상기의 검지신호, 검지시간 및 시간 대 검지신호로 분석된 정보데이터와 매치시켜 저장부(150)에 저장한다. 이로써, 여러 운전자별로 검지 신호 데이터를 확보할 수 있어, 운전자별 운전행태 또는 습관을 파악하여 상기한 사고원인 및 귀책사유 여부를 객관적으로 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 위험운전을 하는 운전자들을 교육함으로써 사고발생을 낮출 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 경고부(170)를 더 포함하며, 제어부(110)는 위험운전으로 판단되는 경우 운전자에게 경고메시지를 출력함으로써, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 방지하는 것이 바람직하다.
또한, 저장부(150)에 저장되는 신호 검지 데이터를 원격지의 관리센터(200)로 전송하는 데이터 전송부(160)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 이로써, 여러 복수의 차량의 신호 검지 데이터를 일괄적으로 관리할 수 있으며, 운수회사 등과 같이 복수의 차량을 관리하는 경우에 운전자별 또는 차량별로 이력을 관리할 수 있다.
본 발명을 설명하면서 신호 검지 데이터를 데이터 송신부(160)에 의하여 전송하는 기술에 대하여만 설명하였으나 이와 달리, 저장부(150)에 저장된 신호 검지 데이터를 직접 관리센터의 데이터 베이스로 이전하여 저장하는 것도 가능하다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의하면 차량의 주변을 촬상하는 카메라부(180)를 포함한다. 카메라부(180)는 차량이 주행되면서 차량 주변을 촬상하고 제어부(110)는 카메라부(180)에서 촬상된 영상을 신호 검지 데이터에 포함하여 저장부(150)에 저장한다. 이때, 데이터 처리 및 저장용량을 줄이기 위하여 제어부(150)는 위험운전으로 판단되는 경우에 카메라부(180)를 구동하여 촬상하도록 하여도 무방하다.
한편, 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단방법은, 주행차량의 횡가속도, 회전 각속도 및 주행 속도를 검지하는 신호검지 단계(S110), 검지된 신호를 분석하는 신호분석 단계(S120), 특정 데이터를 추출하여 분석하는 데이터 분석 단계(S125) 및 추출된 특정 데이터를 비교하여 위험운전 여부를 판단하는 위험운전 판단단계(S130)(S135)를 포함한다.
우선, 주행하는 차량의 횡가속도, 회전 각속도 및 주행 속도를 실시간으로 검지하고(S110), 검지된 신호를 각각 시간 대 신호크기 즉, 시간을 변수로 하는 신호크기 함수로 분석하여 특정 시간에서 검지 신호의 크기를 분석한다(S120).
이후, 신호분석단계(S120)에서 분석된 데이터로부터 회전 각속도(Y)가 최대 크기(Ymax)가 되는 시간(Tmax)을 판단하고, 시간(Tmax)대에서 차량의 주행 속도(V1) 및 횡가속도(P1)를 판단한다(S125).
이어서, 데이터 분석단계(S125)에서 판단된 횡가속도(P1)가 기준 횡가속도(Pr)보다 크고(조건 1), 주행 속도(V1)가 기준 속도(Vr)보다 크고(조건 2) 및 최대 회전 각속도(Ymax)가 속도를 변수로 하는 기저장된 기준 회전 각속도(Yr)(도 5 참조)의 크기(해당 주행 속도(V1)에서의 크기)보다 큰 지(조건 3)를 판단한다(S130).
상기의 조건 1 내지 조건 3을 모두 만족하는 경우, 선회구간에서 위험운전으로 판단하고 조건 1 내지 조건 3 중 하나라도 만족하지 않는 경우는 위험운전이 아닌 것으로 판단한다.
한편, 차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 단계(S105)를 더 포함함으로써, 차량 운전자별로 차량 주행형태나 습관을 판단할 수 있도록 한다. 따라서, 상기의 신호검지 단계(S110)에서 검지된 횡가속도, 회전 각속도, 주행 속도 및 운전자의 고유 식별번호를 매치하여 검지신호 데이터를 생성하고 저장하는 데이터 저장단계(S115)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 위험운전 판단단계(S135)에서 과속으로 선회구간을 주행, 즉 위험운전에 해당되는 것으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 이를 경고하는 경고출력 단계(S140)를 더 포함하여, 운전자에게 경각심을 일으켜 사고발생을 미연에 방지하도록 하는 것이 바람직하다.
이후, 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송(S145)하여 여러 차량으로부터 전송되어 오는 검지 신호 데이터를 데이터베이스화하여 차량별 또는 운전자별로 운전행태나 습관을 분석하여 운전자 교육에 활용하는 등 일괄적으로 그 이력을 관리하도록 하는 것이 바람직하다.
이상, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며 특허청구범위를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 수정과 변형실시가 가능하다 할 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 시스템을 나타낸 블록도,
도 2는 선회구간에서의 위험운전을 설명하기 위한 도면,
도 3은 선회구간에서의 위험운전을 판단하기 위하여 모델링하기 위한 도면,
도 4는 선회구간에서의 횡가속도 및 회전 각속도를 나타낸 도면,
도 5는 실험치에 의하여 구하여진 선회구간에서의 회전 각속도 함수를 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 차량 위험운전 판단 방법을 나타낸 흐름도이다.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 >
100 : 차량 위험 운전 판단 시스템 110 : 제어부
120 : 횡가속도 센서 130 : 회전 각속도 센서
140 : 속도 센서 150 : 저장부
160 : 데이터 송신부 170 : 경고부
180 : 카메라부 190 : 종가속도 센서
200 : 관리센터

Claims (12)

  1. 주행차량에 설치되어 주행차량의 횡가속도를 검지하는 횡가속도 센서(lateral G-sensor);
    주행차량에 설치되어 주행차량의 회전 각속도를 검지하는 회전 각속도 센서(yaw rate sensor);
    주행차량의 주행속도를 검지하는 속도 센서(velocity sensor); 및
    상기 횡가속도 센서, 회전 각속도 센서 및 속도 센서를 제어하며, 상기 센서로부터 검지되는 신호를 수신 및 분석하여 차량의 위험운전을 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 제어부는,
    회전 각속도(Y)가 최대 크기(Ymax)를 가지는 시간(Tmax)에서 횡가속도(P1)가 기준 횡가속도(Pr)보다 크고, 속도(V1)가 기준 속도(Vr)보다 크고, 회전 각속도(Ymax)가 속도를 변수로 가지는 기저장된 회전 각속도 함수(Y(V))로 나타내는 기준 회전 각속도(Yr)보다 큰 경우 위험운전으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기의 센서에서 검지되는 신호, 검지시간 및 속도 대 회전각속도를 나타낸 함수를 포함하는 검지 신호 데이터가 저장되는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    운전자를 식별하는 운전자 고유식별번호(ID)가 입력되거나 이를 검지하는 운전자 식별부;를 더 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 검지 신호 데이터와 운전자 식별번호를 매치시켜 상기 저장부에 저장하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  5. 제1항, 제3항 및 제4항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 제어부에 의하여, 차량이 위험운전으로 판단되는 경우, 상기 차량 운전자에게 경고 메시지가 출력되는 경보부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 시스템.
  6. 제1항, 제3항 및 제4항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 검지 신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 송신부;를 더 포함하며,
    상기 관리센터는, 수신된 검지 신호 데이터를 데이터 베이스화하여 관리하는 것을 특징으로 하는 위험운전 판단 시스템.
  7. 주행차량의 횡가속도, 회전각속도 및 주행속도를 실시간으로 검지하는 신호검지 단계;
    상기 신호검지 단계에서 검지된 각 신호를 시간대로 분석하는 신호분석 단계;
    상기 신호분석 단계에서 분석된 데이터에서, 회전 각속도가 최대크기를 나타낸 시간대의 주행 속도 및 횡가속도를 판단하는 데이터 분석 단계;
    상기 데이터 분석 단계에서 판단된 데이터를 비교하여 위험운전 여부를 판단하는 위험운전 판단단계;를 포함하며,
    상기 위험운전 판단단계는, 회전 각속도(Y)가 최대 크기(Ymax)를 가지는 시간(Tmax)에서, 상기 횡가속도(P1)가 기준 횡가속도(Pr)보다 크고, 속도(V1)가 기준 속도(Vr)보다 크고, 회전 각속도(Ymzx)가 속도를 변수로 가지는 기저장된 회전 각속도 함수(Y(V))로 나타내는 기준 회전 각속도(Yr)보다 큰 경우 위험운전으로 판단하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    차량 운전자의 고유 식별번호를 검지하는 식별번호 검지단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 신호검지 단계에서 검지되는 신호, 검지 시간 및 운전자 식별번호가 매치되어 생성된 검지신호 데이터를 저장하는 데이터 저장단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 방법.
  10. 제7항 내지 제9항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 위험운전 판단단계에서 위험운전으로 판단되는 경우, 차량 운전자에게 경고메시지를 출력하는 경고출력 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 방법.
  11. 제7항 내지 제9항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 신호검지 단계에서 검지된 검지신호 데이터를 원격지의 관리센터로 전송하는 데이터 전송단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 데이터 전송단계에서 전송된 검지신호 데이터를 차량 운전자별로 데이터베이스화하여 관리하는 것을 특징으로 하는 차량 위험운전 판단방법.
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