KR102727975B1

KR102727975B1 - 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR102727975B1
Application number: KR1020190131862A
Authority: KR
Inventors: 이희윤; 방재성; 전호균; 홍대기
Original assignee: 현대자동차주식회사; 기아 주식회사
Priority date: 2019-10-23
Filing date: 2019-10-23
Publication date: 2024-11-08
Anticipated expiration: 2039-10-23
Also published as: KR20210048619A; CN112693447A; US11325614B2; US20210122394A1

Abstract

본 발명은 자율주행 차량이 일정한 시간 동안 미리 설정된 주행 경로(일정 거리)를 주행할 때의 연비를 최적화하기 위한 목표 속도 프로파일을 산출하여, 미리 설정된 주행 경로를 주행하는 자율주행 차량의 목표속도로 제공함으로써, 연비를 향상시킬 수 있도록 한 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법을 제공하고자 한 것이다.

Description

자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING SPEED PROFILE OF SELF-DRIVING VEHICLE}

본 발명은 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 자율주행 차량이 주행 정보 및 환경에 따라 산출된 최적의 속도 프로파일을 기반으로 주행할 수 있도록 함으로써, 연비를 향상시킬 수 있도록 한 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법에 관한 것이다.

향후 출시될 자율주행 차량은 출발지로부터 미리 지정된 목적지까지 운전자의 개입 없이 차량 상태 및 주변 환경 등을 인식하며 완전하게 자동으로 주행할 수 있도록 한 차량을 말한다.

현재 자율주행 차량의 수준을 보면, 운전자가 정의하는 일정 속도 또는 일정한 패턴의 속도로 차량을 주행하도록 제어하는 크루즈 제어 기술, 미리 설정된 속도로 주행하면서 앞차와의 간격을 자동 조절하는 어드밴스트 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC: Advanced Smart Cruise Control), 주행 차선의 유지 및 이탈 방지를 위한 차선이탈 경고시스템(LDWS: Lane Departure Warning System) 및 차선유지 지원시스템(LKAS: Lane Keeping Assist System) 등을 포함하는 여러 가지 형태의 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)이 적용되고 있는 반자율 주행 수준에 도달해 있다.

특히, 향후 출시되는 자율주행 차량은 실시간으로 변하는 교통 환경 및 주변 동적 장애물과의 충돌 회피 등을 고려하여 안정적인 주행 경로를 생성하는 것이 중요하고, 또한 생성된 주행 경로를 주행할 때의 차량 연비 최적화를 위한 속도 프로파일을 기반으로 주행하도록 유도하는 것이 바람직하다.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출한 것으로서, 자율주행 차량이 일정한 시간 동안 미리 설정된 주행 경로(일정 거리)를 주행할 때의 연비를 최적화하기 위한 목표 속도 프로파일을 산출하여, 미리 설정된 주행 경로를 주행하는 자율주행 차량의 목표속도로 제공함으로써, 연비를 향상시킬 수 있도록 한 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 구현예는: 주행 경로 및 목표 도달시간 정보를 설정하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 내비게이션 유닛과, 상기 내비게이션 유닛에서 설정된 주행 경로의 구배 정보를 탐색하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 3D 맵 정보 제공 유닛과, 차량의 현재 속도정보 및 주행거리 정보를 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 차량 주행정보 제공 유닛을 포함하는 차량 주행정보 예측 장치; 및 상기 주행 경로를 따라 자율주행 차량이 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하는 차량 에너지 소모량 계산 유닛과, 상기 차량 주행정보 예측 장치 및 차량 에너지 소모량 계산 유닛에서 제공되는 정보들을 기반으로 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 거리 기반의 목표 속도 프로파일을 연산하는 속도 프로파일 계산 유닛을 포함하는 속도 프로파일 생성 장치; 로 구성된 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템을 제공한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 구현예는: 내비게이션 유닛을 이용하여 자율주행 차량의 주행 경로를 설정하는 단계; 3D 맵 정보 제공 유닛에서 상기 주행 경로에 존재하는 구배 정보를 탐색하는 단계; 차량 주행정보 제공 유닛에서 차량의 현재 속도정보 및 주행거리 정보를 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 단계; 차량 에너지 소모량 계산 유닛에서 상기 주행 경로를 따라 자율주행 차량이 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하는 단계; 및 상기 속도 프로파일 계산 유닛에서 상기 주행 경로, 구배 정보, 속도정보 및 주행거리 정보, 에너지 소모량을 기반으로 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 상기 주행 경로에서의 목표 속도 프로파일을 연산하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법을 제공한다.

상기한 과제 해결 수단을 통하여 본 발명은 다음과 같은 효과를 제공한다.

첫째, 자율주행 차량이 출발지부터 목적지까지의 주행 경로를 주행할 때, 연비 최적화를 위한 기준 속도 프로파일을 제공함으로써, 연비 향상 효과를 제공할 수 있다.

둘째, 기존의 오토크루즈 제어에 따른 일정한 속도 프로파일로 주행하는 것에 비하여, 원하는 주행 경로의 정보 및 환경에 맞게 산출된 최적의 속도 프로파일로 주행하는 것을 유도함으로써, 연비를 향상시킬 수 있다.

셋째, 비 자율주행 차량의 경우에도 원하는 주행 경로의 정보 및 환경에 맞는 최적의 속도 프로파일을 주행 안내 정보로 제공할 수 있다.

넷째, 자율주행 차량이 전기자동차 또는 하이브리드 차량인 경우, 원하는 주행 경로의 정보 및 환경에 맞게 산출된 최적의 속도 프로파일로 주행하는 것을 유도함으로써, 배터리 SOC 사용량을 절감할 수 있다.

다섯째, 자율주행 차량이 전기자동차 또는 하이브리드 차량인 경우, 원하는 주행 경로의 정보 및 환경에 맞게 산출된 최적의 속도 프로파일로 주행하는 것을 유도함으로써, 엔진과 모터 간의 보다 효율적인 동력 분배가 가능한 잇점을 제공할 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템을 도시한 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법을 도시한 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템에 의하여 산출된 속도 프로파일과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일을 비교한 그래프,
도 4는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 과정이 주행 경로의 거리별로 나누어진 세크먼트마다 이루어지는 것을 보여주는 그래프,
도 5a는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템에 의하여 산출된 속도 프로파일로 소정의 주행 경로를 일정 시간 주행할 때의 차속과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일로 동일 주행 경로를 일정 시간 주행할 때의 차속을 비교한 그래프,
도 5b는 도 5a에 도시한 차속으로 주행한 후, 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템에 의하여 산출된 속도 프로파일로 주행시 배터리 SOC 소모량과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일로 주행시 배터리 SOC 소모량을 비교한 그래프,
도 6은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 과정에서 교통 정보 등이 이용될 수 있음을 보여주는 그래프,
도 7은 본 발명의 속도 프로파일 계산 유닛에서 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하는 예를 보여주는 그래프.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조로 상세하게 설명하기로 한다.

첨부한 도 1은 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템을 도시한 구성도로서, 도면부호 100은 차량 주행정보 예측장치를 지시하고, 도면부호 200은 속도 프로파일 생성 장치를 지시한다.

상기 차량 주행정보 예측 장치(100)는 원하는 주행 경로에 대한 각종 정보를 주행 전에 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공하기 위하여 차량 내에 탑재되는 장치로서, 내비게이션 유닛(110)과, 3D 맵 정보 제공 유닛(120)과, ITS(Intelligent Transportation System) 정보 제공 유닛(130)과, 차량 주행정보 제공 유닛(140)을 포함하여 구성된다.

상기 내비게이션 유닛(110)은 운전자가 입력하는 출발지부터 목적지까지의 경로를 탐색하여 차량의 주행 경로를 설정하는 동시에 목표 도달시간을 설정하고, 설정된 주행 경로 및 목표 도달시간 정보를 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 전송하는 동시에 상기 3D 맵 정보 제공 유닛(120) 및 ITS 정보 제공 유닛(130)에 전송한다.

상기 3D 맵 정보 제공 유닛(120)은 상기 내비게이션 유닛(110)으로부터 전송된 주행 경로에 존재하는 거리 기반의 구배 정보를 탐색하고, 탐색된 구배 정보를 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다.

상기 ITS 정보 제공 유닛(130)은 상기 내비게이션 유닛(110)으로부터 전송된 주행 경로에 존재하는 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보(차량 평균속도), 제한속도 정보 등을 탐색하여 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다.

상기 차량 주행정보 제공 유닛(140)은 현재 차량의 주행 정보로서 앞차와의 거리, 주행 경로에서의 주행거리, 현재 속도정보 등을 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다.

한편, 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)는 상기와 같이 차량 주행정보 예측 장치(100)에서 제공되는 각종 정보들을 기반으로, 설정된 주행 경로에서의 최적 연비를 얻기 위한 속도 프로파일을 산출하기 위하여 차량 내에 탑재되는 일종의 프로세서로서, 차량 에너지 소모량 계산 유닛(210)과, 속도 프로파일 계산 유닛(220)과, 속도 프로파일 재계산 유닛(230) 등을 포함하여 구성된다.

상기 차량 에너지 소모량 계산 유닛(210)은 차량이 설정된 주행 경로를 따라 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에 제공한다.

예를 들어, 상기 차량 에너지 소모량 계산 유닛(210)은 전기자동차의 경우 배터리 SOC(State of Charge), 하이브리드 차량의 경우 등가 연료 소모량, 내연기관의 경우 연료 소모량 등과 같은 에너지 소모량을 계산하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에 제공한다.

상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)은 차량이 설정된 주행 경로를 따라 주행할 때, 상기와 같이 차량 주행정보 예측 장치(100)에서 제공되는 각종 정보들을 이용하는 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 거리 기반의 목표 속도 프로파일을 연산한다.

이때, 상기 목표 속도 프로파일은 연비 최적화를 위한 기준 속도 프로파일로서 자율주행 차량의 주행 제어를 위한 제어기에 제공될 수 있고, 이에 자율주행 차량이 설정된 주행 경로 내에서 기준 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행하여 연비 향상을 도모할 수 있다.

또한, 상기 목표 속도 프로파일은 비 자율주행 차량의 경우에도 원하는 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 안내 정보로서 제공될 수 있다.

상기 속도 프로파일 재계산 유닛(230)은 상기와 같이 산출된 목표 속도 프로파일에 따른 차량 속도와, 상기 차량 주행정보 제공 유닛(140)으로부터 제공되는 차량의 현재 속도를 비교하여 상이하게 다를 경우, 상기 목표 속도 프로파일을 다시 계산한다.

여기서, 상기와 같은 구성을 기반으로 하는 본 발명의 속도 프로파일 산출 과정을 순차적으로 살펴보기로 한다.

첨부한 도 2는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법을 도시한 순서도이다.

먼저, 차량 내에 탑재된 내비게이션 유닛(110)을 이용하여 자율주행 차량의 주행 경로를 설정한다(S101).

예를 들어, 운전자가 내비게이션 유닛(110)을 이용하여 출발지부터 목적지까지의 원하는 주행 경로를 설정한다.

연이어, 상기 S101 단계에서 설정된 차량의 주행 경로가 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공된다(S102).

또한, 상기 내비게이션 유닛(110)에서 설정된 주행 경로 및 목표 도달시간 정보가 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)을 비롯하여 상기 3D 맵 정보 제공 유닛(120) 및 ITS 정보 제공 유닛(130)에 전송된다.

이어서, 상기 3D 맵 정보 제공 유닛(120)에서 상기 내비게이션 유닛(110)으로부터 전송된 주행 경로에 존재하는 거리 기반의 구배 정보를 탐색하고, 상기 S101 단계에서 설정된 주행 경로에서의 구배 정보를 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다(S103).

또한, 상기 ITS 정보 제공 유닛(130)에서 상기 내비게이션 유닛(110)으로부터 전송된 주행 경로에 존재하는 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보(차량 평균속도), 제한속도 정보 등을 탐색하여 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다(S104).

또한, 상기 차량 주행정보 제공 유닛(140)에서 현재 차량의 주행 정보로서 앞차와의 거리, 주행 경로에서의 주행거리, 현재 속도정보 등을 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)에 제공한다(S105).

이어서, 상기 속도 프로파일 생성 장치(200)의 차량 에너지 소모량 계산 유닛(210)에서 설정된 주행 경로를 따라 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에 제공한다(S106).

예를 들어, 상기 차량 에너지 소모량 계산 유닛(210)은 전기자동차의 경우 현재 배터리 SOC(State of Charge) 소모량을 계산하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에 제공한다.

다음으로, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)은 상기와 같이 차량 주행정보 예측 장치(100)에서 제공되는 각종 정보들이 대입되는 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여, 설정된 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일인 목표 속도 프로파일을 연산한다(S107).

좀 더 상세하게는, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)은 설정된 주행 경로에서의 구배 정보, 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보, 제한속도 정보, 설정된 주행 경로에서의 주행 거리 및 에너지 소모량 등을 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 대입하여, 설정된 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일인 목표 속도 프로파일을 연산한다.

예를 들어, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에 의하여 실행되는 다이내믹 프로그래밍 알고리즘(Dynamic programming algorithm)은 아래의 수학식 1 내지 4에 의하여 진행된다.

상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘은 아래의 수학식 1에서 보듯이, 거리 d에 따른 차량속도 v(d)를 상태변수로 정의하고, 거리 d에 따른 제어변수 u(d)를 제어변수로 정의하여(d=1,2,3,…,D), 최초 주행부터(d=1) 목적지에 도달(d=D) 하였을 때, 필요한 비용함수 J₁ _,D를 최소화하는 최적 비용함수 J*_1,D를 만족하는 거리에 따른 최적 속도 프로파일 v(d)함수를 찾는 것이 목적이다.

수학식 1에서, 차량의 초기속도 v(0)은 v_initial로, 차량의 최종속도 v(d)는 v_final로 정의되며, 차량 가속도 는 차량 파워트레인 모델함수를 기반으로 로 나타낼 수 있고, 제어변수 u(d)는 동력원의 토크(전기차의 경우 모터 토크)로 표현될 수 있다.

상기 거리 d에서의 순간 비용함수(instantaneous cost) L은 v(d), u(d)에 따라 결정되는 것으로서, 아래의 수학식 2와 같이 배터리 에너지 소모량 ΔSOC와 구간별 걸린 시간 Δtime의 가중치(ω) 합으로 표현될 수 있고, 거리 d-1 에서 d 까지 이동하였을 때 걸린 ΔSOC 및 Δtime 은 SOC 변화량 추정치()를 이용하여 계산될수 있다.

한편, J_k _,D는 거리(d=k)에서 거리 D까지 가는 경로의 비용 함수로서 아래의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.

또한, 상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 따라 거리(d=k)에서 거리 D까지 가는 최적 비용함수 J*_k,D는 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

이와 같은 수학식 1 내지 4를 기반으로, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)은 설정된 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일(v(d))인 목표 속도 프로파일을 용이하게 연산할 수 있다.

또한, 상기 거리 d에 따른 차량속도 v(d)를 다이나믹 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 탐색하는 과정에서 차량의 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보, 제한속도 정보를 상태변수(차량 속도)의 제한조건(Constraints)으로 적용하고, 이러한 제한조건을 만족하는 차량 속도 프로파일만을 다이나믹 프로그래밍을 이용하여 구할 수 있다.

바람직하게는, 상기 다이나믹 프로그래밍 알고리즘은 v(d) 속도에서 다음 v(d+1) 속도로 변경될 때 각 비용함수를 계산하여 최적 경로를 탐색하며, 이때 다음속도 v(d+1)의 탐색과정에서 속도 제한조건을 다음속도 v(d+1) 탐색범위에 적용하여, 제한조건을 만족하지 않는 범위의 속도(e.g. 현재속도 v(d)에서 다음속도 v(d+1) 속도 탐색 시에 최고속도보다 높은 속도는 다음속도 v(d+1) 탐색 범위에 적용하지 않음)는 최적 속도 프로파일 계산시 제외한다.

도 6을 참조하면, 차량의 최고속도 제한, 또는 최저속도는 단순히 적용하여 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 적용할 수 있고, 구간별 차량 정체 정보 또는 차량 평균속도를 이용하여 차량의 속도 범위를 지정하여(e.g. 평균속도 + 5 km/h, -5 km/h) 차량의 최적 속도프로파일 생성에 이용할 수 있으며, 교통신호정보의 경우 차량의 속도 프로파일 정보로부터 예상 주행시간을 추정하여 적색신호일 때 해당 위치의 속도를 제한함으로써 차량의 속도 프로파일에 교통신호 정보를 반영할 수도 있다.

바람직하게는, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)은 설정된 주행 경로를 임의의 가변 가능한 복수의 세그먼트로 구획하고, 구획된 각 세그먼트별 현재 속도에 따른 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 일정 시간 내에 연료소모량이 가장 적은 목표 속도 프로파일을 연산한다.

이때, 상기 주행 경로를 복수의 세그먼트로 구획할 때, 주행 경로마다 일률적으로 구획하는 것이 아니라, 설정된 주행 경로에 따라 최적화된 세그먼트를 제공하기 위하여 가변 가능하게 구획하는 것이 바람직하다.

상기 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하는 하나의 실시 예는 다음과 같다.

도 7을 참조하면, A 지점에서 C 지점까지의 최적속도 프로파일을 계산할 때, A 지점에서 다음 B 지점의 속도는 B-1,2,3,4,…으로 정해질 수 있고, 이 중 차량 속도 제한(vehicle speed constraint)를 만족하지 못하는 B-4는 제외되고, B-1,2,3에 대해 순간 비용함수 L 을 계산한다.

또한, 속도가 A 에서 B-1으로 선형적으로 변경된다고 가정할 때, 차량 파워트레인 모델을 이용하여 속도 차이로부터 차량의 요구 토크를 계산할 수 있고, 이를 바탕으로 SOC 소모량을 추정할 수 있다.

계산된 순간 비용함수(L = ΔSOC+ωㆍΔtime) 값이 도 7에서 보듯이 0.4791라고 가정했을 때, B-1 지점의 비용함수는 0.4791로 정의되고,마찬가지로 B-2는 0.1519, B-3는 0.1656 이라고 정의된다.

마찬가지로, B-1, B-2, B-3에서 C로 속도가 변경될 때의 순간 비용함수(L = ΔSOC+ωㆍΔtime) 값을 각각 계산하였을 때, B-1 에서 C 로 속도가 변경되었을 때 비용함수를 0.2022, B-2에서 C 로 변경되었을 때 비용함수를 0.1605, B-3에서 C로 변경되었을 때 비용함수를 0.1321 이라고 가정하면, 이때 B-3 에서 C로 이동할 때가 0.1656 + 0.1321=0.2977 로 가장 적은 비용함수 합을 가지므로 A에서 C 지점으로 이동 시에 최적화됨 경로는 A, B-3, C 경로임을 알 수 있다.

이와 같이, 상기 다이나믹 프로그래밍 알고리즘에 의거하여 거리에 따른 속도를 이산화하고, 각 속도 경로의 순간 비용함수(배터리 사용량과 주행 소요시간의 가중치 합)를 계산함으로써 최적 속도 프로파일을 해로 얻는 것이 가능하다.

또한, 상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘의 계산 부하 저감 및 목표 속도 프로파일의 효과적인 최적화를 위하여, 도 4에 도시된 바와 같이 주행 경로를 임의의 가변 가능한 복수의 세그먼트로 구획하고, 구획된 각 세그먼트 별로 리시드 호리즌(Receding horizon)을 설정한 후, 이를 이용하여 목표 속도 프로파일의 계산을 수행하도록 하는 것이 바람직하다.

좀 더 상세하게는, 상기 목표 속도 프로파일 계산을 각 세그먼트(segment) 별로 수행하되, 차량이 예측 호리즌(prediction horizon) 도달 전에 미리 계산을 수행하도록 한다.

이때, 주행 경로는 일정거리(e.g. 4km) 또는 구배 정보 및 차량 컨트롤 유닛의 계산속도에 따라 정해진 거리를 세그먼트로 정의하며, 해당 세그먼트에서 상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 통해 도출되는 목표속도 프로파일에 대한 계산이 차량이 해당 세그먼트에 도달하기 전에 미리 완료되어야 한다.

상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 차량 주행 전체 영역에 대해 계산하기에는 많은 연산 량이 필요하므로, 도 4에 도시된 바와 같이 세그먼트를 나누어 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 수행하되, 해당 세그먼트의 전체 길이를 리시드 호리즌(Receding horizon)을 설정하고, 이 설정 구간에서 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 수행하며, 계산 시의 차량 최종 속도(v_final)은 해당 구간의 차량 평균속도로 가정한다.

또한, 상기 다이내믹 프로그래밍 알고리즘 계산 결과 중 리시드 호리즌(Receding horizon) 전체 결과를 사용하지 않고, 앞의 일정부분 구간(e.g.75 % 구간)의 속도 프로파일 결과만을 사용하는데, 이를 예측 호리즌(prediction horizon)으로 설정하여, 다음 세그먼트는 이전 세그먼트의 리시드 호리즌(Receding horizon)이 끝나는 시점이 아닌 예측 호리즌(prediction horizon)이 끝나는 시점에서 시작하도록 한다. 이는 다이내믹 프로그래밍 알고리즘 계산 시에 차량의 마지막 속도를 해당 구간의 평균속도로 가정함으로써 생기는 속도 프로파일의 국부 최적화 현상을 막기 위해 수행하는 것이다.

다음으로, 상기 S107 단계에서 연산된 목표 속도 프로파일이 차량의 주행 제어기(300)(예를 들어, 전기자동차는 모터 제어기, 하이브리드 차량은 엔진 제어기 및 모터 제어기의 상위 제어기인 하이브리드 제어기, 내연기관 차량은 엔진 제어기)에 제공되어, 자율주행 차량이 설정된 주행 경로에서 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행을 하도록 한다(S108).

예를 들어, 상기 주행 제어기(300)에서 상기 목표 속도 프로파일을 전송받아서, 자율주행 차량이 주행 경로 내에서 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행하도록 제어하게 된다.

상기와 같이 산출된 본 발명의 목표 속도 프로파일과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일을 비교한 도 3의 그래프를 참조하면, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일은 일정한 속도를 나타내지만, 본 발명의 목표 속도 프로파일은 주행 경로의 정보 및 환경에 맞는 속도 프로파일을 나타내므로, 결국 기존의 오토크루즈 제어에 따른 일정한 속도 프로파일로 주행하는 것에 비하여 본 발명의 목표 속도 프로파일에 의하여 주행하는 것이 연비 향상에 유리한 점을 제공할 수 있다.

첨부한 도 5a는 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템에 의하여 산출된 속도 프로파일로 소정의 주행 경로를 일정 시간 주행할 때의 차속과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일로 동일 주행 경로를 일정 시간 주행할 때의 차속을 비교한 시뮬레이션 결과 그래프이다.

도 5a에서 보듯이, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일(점선)은 일정한 속도를 나타내지만, 본 발명의 목표 속도 프로파일(실선)은 주행 경로의 정보 및 환경에 맞게 높낮이가 다른 속도 프로파일을 나타낸다.

첨부한 도 5b는 도 5a에 도시한 차속으로 주행한 후, 본 발명에 따른 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템에 의하여 산출된 속도 프로파일로 주행시 배터리 SOC 소모량과, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일로 주행시 배터리 SOC 소모량을 비교한 그래프이다.

도 5b에서 보듯이, 기존 오토크루즈 제어에 의한 속도 프로파일로 주행한 후 배터리 SOC 잔량은 88.48%이고, 본 발명의 목표 속도 프로파일로 주행한 후 배터리 SOC 잔량은 88.65%이므로, 아래의 표 1에 기재된 바와 같이 약 11% 가량의 배터리 SOC 소모량을 절감할 수 있다.

이와 같이, 자율주행 차량이 설정된 주행 경로를 주행할 때, 상기 주행 제어기에 의하여 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행을 하게 되고, 목표 속도 프로파일은 연비 최적화를 위한 기준 속도 프로파일이므로 연비 향상 효과를 얻을 수 있다.

한편, 차량의 현재 속도가 목표 속도 프로파일과 달라지는 경우가 발생하는지 여부를 확인하여(S109), 차량의 현재 속도가 목표 속도 프로파일과 달라진 경우 목표 속도 프로파일을 재계산하는 단계가 더 진행될 수 있다(S110).

보다 상세하게는, 상기 자율주행 차량이 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행하는 중, 운전자의 개입 또는 차량의 주행 상태에 따라 차량의 속도가 목표 속도 프로파일과 달라지거나, 운전자가 내비게이션 유닛을 통해 목적지 정보를 변경하는 등의 주행 주건 및 환경 등이 변경되었을 때, 목표 속도 프로파일을 재계산하는 단계가 진행된다.

이를 위해, 상기 속도 프로파일 재계산 유닛(230)에서 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에서 산출된 목표 속도 프로파일과, 상기 차량 주행정보 제공 유닛(140)으로부터 제공되는 차량의 현재 속도를 비교하여 상이하게 다를 경우, 상기 속도 프로파일 계산 유닛(220)에서 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하는 과정과 동일하게 새로운 목표 속도 프로파일을 산출하게 된다.

물론, 상기 S110 단계에서 새롭게 연산된 목표 속도 프로파일이 차량의 주행 제어기에 제공되어, 자율주행 차량이 계속해서 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행을 하도록 함으로써, 기존 오토크루즈 제어에 따른 주행에 비하여 연비 향상을 도모할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 속도 프로파일 산출 시스템 및 방법은 자율주행 차량의 연비 최적화를 위한 속도 프로파일을 산출하는 것이지만, 비자율주행 차량에도 적용하여 연비 최적화 속도프로파일을 계산한 후 연비운전 가이드로 활용할 수 있다.

100 : 차량 주행정보 예측장치
110 : 내비게이션 유닛
120 : 3D 맵 정보 제공 유닛
130 : ITS 정보 제공 유닛
140 : 차량 주행정보 제공 유닛
200 : 속도 프로파일 생성 장치
210 : 차량 에너지 소모량 계산 유닛
220 : 속도 프로파일 계산 유닛
230 : 속도 프로파일 재계산 유닛
300 : 주행 제어기

Claims

주행 경로 및 목표 도달시간 정보를 설정하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 내비게이션 유닛과, 상기 내비게이션 유닛에서 설정된 주행 경로의 구배 정보를 탐색하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 3D 맵 정보 제공 유닛과, 차량의 현재 속도정보 및 주행거리 정보를 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 차량 주행정보 제공 유닛을 포함하는 차량 주행정보 예측 장치; 및
상기 주행 경로를 따라 자율주행 차량이 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하는 차량 에너지 소모량 계산 유닛과, 상기 차량 주행정보 예측 장치 및 차량 에너지 소모량 계산 유닛에서 제공되는 정보들을 기반으로 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 거리 기반의 목표 속도 프로파일을 연산하는 속도 프로파일 계산 유닛을 포함하는 속도 프로파일 생성 장치;
상기 속도 프로파일 계산 유닛은,
상기 주행 경로에서의 구배 정보, 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보, 제한속도 정보, 설정된 주행 경로에서의 주행 거리 및 에너지 소모량 등을 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 대입하여, 상기 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일인 목표 속도 프로파일을 연산하고,
상기 목표 속도 프로파일을 연산할 때, 상기 설정된 주행 경로를 임의의 가변 가능한 세그먼트들로 구획하고, 각 세그먼트별 현재 속도에 따른 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하며,
상기 다이나믹 프로그래밍 알고리즘에 의거하여 거리에 따른 속도를 이산화하고, 배터리 사용량과 주행 소요시간의 가중치 합인 각 속도 경로의 순간 비용함수를 계산하여 최적 속도 프로파일을 해로 얻도록 구성된 것임을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 차량 주행정보 예측 장치는 상기 내비게이션 유닛에서 설정된 주행 경로의 교통신호정보, 차량 평균속도, 제한속도 정보를 탐색하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 ITS 정보 제공 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 속도 프로파일 생성 장치는 상기 목표 속도 프로파일과 차량의 현재 속도를 비교하여 상이한 경우, 목표 속도 프로파일을 다시 계산하는 속도 프로파일 재계산 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 목표 속도 프로파일을 전송받아서 상기 주행 경로 내에서 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행하도록 제어하는 주행 제어기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 시스템.
내비게이션 유닛을 이용하여 자율주행 차량의 주행 경로를 설정하는 단계;
3D 맵 정보 제공 유닛에서 상기 주행 경로에 존재하는 구배 정보를 탐색하는 단계;
차량 주행정보 제공 유닛에서 차량의 현재 속도정보 및 주행거리 정보를 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 단계;
차량 에너지 소모량 계산 유닛에서 상기 주행 경로를 따라 자율주행 차량이 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하는 단계;
속도 프로파일 계산 유닛에서 상기 주행 경로, 구배 정보, 속도정보 및 주행거리 정보, 에너지 소모량을 기반으로 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 상기 주행 경로에서의 목표 속도 프로파일을 연산하는 단계;
를 포함하고,
상기 속도 프로파일 계산 유닛은,
상기 주행 경로에서의 구배 정보, 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보, 제한속도 정보, 설정된 주행 경로에서의 주행 거리 및 에너지 소모량 등을 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 대입하여, 상기 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일인 목표 속도 프로파일을 연산하고,
상기 목표 속도 프로파일을 연산할 때, 상기 설정된 주행 경로를 임의의 가변 가능한 세그먼트들로 구획하고, 각 세그먼트별 현재 속도에 따른 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하며,
상기 다이나믹 프로그래밍 알고리즘에 의거하여 거리에 따른 속도를 이산화하고, 배터리 사용량과 주행 소요시간의 가중치 합인 각 속도 경로의 순간 비용함수를 계산하여 최적 속도 프로파일을 해로 얻도록 구성된 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
ITS 정보 제공 유닛에서 상기 주행 경로에 존재하는 교통신호정보, 차량 평균속도, 제한속도 정보를 탐색하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
상기 차량 에너지 소모량 계산 유닛은 전기자동차의 경우 현재 배터리 SOC(State of Charge) 소모량을 계산하여 상기 속도 프로파일 계산 유닛에 제공하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
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청구항 5에 있어서,
상기 목표 속도 프로파일이 자율주행 차량의 주행 제어기에 제공되어, 상기 주행 경로에서의 주행 속도가 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 조절되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
청구항 5에 있어서,
차량의 현재 속도가 목표 속도 프로파일과 달라지는 경우, 상기 목표 속도 프로파일을 재계산하는 단계가 더 진행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 목표 속도 프로파일을 재계산하는 단계는 상기 속도 프로파일 계산 유닛에서 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하는 과정과 동일하게 진행되는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량의 속도 프로파일 산출 방법.
주행 경로 및 목표 도달시간 정보를 설정하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 내비게이션 유닛과, 상기 내비게이션 유닛에서 설정된 주행 경로의 구배 정보를 탐색하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 3D 맵 정보 제공 유닛과, 차량의 현재 속도정보 및 주행거리 정보를 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 차량 주행정보 제공 유닛을 포함하는 차량 주행정보 예측 장치; 및
상기 주행 경로를 따라 자율주행 차량이 주행할 때 현재 속도에서의 에너지 소모량을 계산하는 차량 에너지 소모량 계산 유닛과, 상기 차량 주행정보 예측 장치 및 차량 에너지 소모량 계산 유닛에서 제공되는 정보들을 기반으로 다이내믹 프로그래밍 알고리즘을 실행하여 거리 기반의 목표 속도 프로파일을 연산하는 속도 프로파일 계산 유닛을 포함하는 속도 프로파일 생성 장치;
로 구성된 속도 프로파일 산출 시스템을 포함하되,
상기 속도 프로파일 계산 유닛은,
상기 주행 경로에서의 구배 정보, 교통신호정보, 구간별 차량 정체 정보, 제한속도 정보, 설정된 주행 경로에서의 주행 거리 및 에너지 소모량 등을 다이내믹 프로그래밍 알고리즘에 대입하여, 상기 주행 경로에서의 연비 향상을 위한 최적의 속도 프로파일인 목표 속도 프로파일을 연산하고,
상기 목표 속도 프로파일을 연산할 때, 상기 설정된 주행 경로를 임의의 가변 가능한 세그먼트들로 구획하고, 각 세그먼트별 현재 속도에 따른 에너지 소모량 및 구간별 주행시간의 가중치 합을 이용하여 목표 속도 프로파일을 연산하며,
상기 다이나믹 프로그래밍 알고리즘에 의거하여 거리에 따른 속도를 이산화하고, 배터리 사용량과 주행 소요시간의 가중치 합인 각 속도 경로의 순간 비용함수를 계산하여 최적 속도 프로파일을 해로 얻도록 구성된 것임을 특징으로 하는 자율주행 차량.
청구항 13에 있어서,
상기 차량 주행정보 예측 장치는 상기 내비게이션 유닛에서 설정된 주행 경로의 교통신호정보, 차량 평균속도, 제한속도 정보를 탐색하여 속도 프로파일 생성 장치에 제공하는 ITS 정보 제공 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량.
청구항 13에 있어서,
상기 속도 프로파일 생성 장치는 상기 목표 속도 프로파일과 차량의 현재 속도를 비교하여 상이한 경우, 목표 속도 프로파일을 다시 계산하는 속도 프로파일 재계산 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량.
청구항 13에 있어서,
상기 목표 속도 프로파일을 전송받아서 상기 주행 경로 내에서 목표 속도 프로파일에 맞는 속도로 주행하도록 제어하는 주행 제어기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량.