KR20150051548A - Driver assistance systems and controlling method for the same corresponding to dirver's predisposition - Google Patents
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Abstract
본 발명은 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템의 제어방법은, 차량을 운전하는 운전자를 인식하는 단계; 차량의 제동신호 입력시 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간을 기반으로 학습 임계값을 상기 인식된 운전자 별로 설정하는 단계; 상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량의 운전자에게 경고하는 단계; 및 상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량을 제동하는 단계를 포함한다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a driving assistance system that reflects a tendency of a driver and a control method thereof. A method of controlling a driver assistance system that reflects a tendency of a driver according to an embodiment of the present invention includes: recognizing a driver driving a vehicle; Setting a learning threshold value for each recognized driver based on a collision estimated time calculated from a relative distance and a relative velocity with respect to a target object when a braking signal of the vehicle is input; Warning the driver of the vehicle according to the collision estimated time calculated from the relative distance between the set learning threshold value and the new target object and the relative speed; And braking the vehicle according to a collision expected time calculated from a relative distance between the set learning threshold and a new target object and a relative speed.
Description
본 발명은 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 운전자의 제동 입력 성향을 반영하는 운전보조시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a driving assistance system that reflects a tendency of a driver and a control method thereof, and more particularly, to a driving assistance system that reflects a braking input tendency of a driver and a control method thereof.
운전보조시스템은 첨단 감지 센서가 위험 사항을 감지하여 시각적, 청각적, 촉각적 요소를 통해 사고의 위험이 있음을 경고은 물론, 전방 충돌 회피를 위한 속도 감속 또는 제동을 적극적으로 수행하는 차량의 안전장치이다. 또한, 운전보조시시템은 차선 이탈 경고, 사각지대 감시, 향상된 후방감시 등을 수행할 수 있다.The driver assistance system is a safety device that detects the danger and notifies the driver of the risk of an accident through visual, auditory and tactile factors, as well as a vehicle safety device that actively performs speed reduction or braking for avoiding frontal collision to be. In addition, the driving assistance system can perform lane departure warning, blind spot monitoring, and improved rearward surveillance.
운전보조시스템은 그 기능에 따라 다양한 종류로 구분된다. 전방충돌 경고 시스템(Forward Collision Warning System, FCW)은 주행 차선의 전방에서 동일한 방향으로 주행 중인 자동차를 감지하여 전방 자동차와의 충돌 회피를 목적으로 운전자에게 시각적, 청각적, 촉각적 경고를 주기 위한 시스템이다.The driving assist system is divided into various types according to its functions. The Forward Collision Warning System (FCW) is a system that provides visual, auditory, and tactile warning to drivers for the purpose of avoiding collision with the forward vehicle by detecting the vehicle in the same direction ahead of the driving lane to be.
자동 비상제동 시스템(Advanced Emergency Braking System, AEBS)은 주행 차선의 전방에 위치한 자동차와의 충돌 가능성을 감지하여 운전자에게 경고를 주고 운전자의 반응이 없거나 충돌이 불가피하다고 판단되는 경우, 충돌을 완화 및 회피시킬 목적으로 자동차를 자동적으로 감속시키기 위한 시스템이다.The Advanced Emergency Braking System (AEBS) detects the possibility of collision with an automobile located in front of the driving lane and warns the driver. If the driver does not respond or it is determined that a collision is inevitable, It is a system for automatically decelerating the vehicle for the purpose of making it possible.
적응 순항제어 시스템(Adaptive Cruise Control, ACC)은 운전자의 설정조건에 의해 주행차선의 전방에서 동일한 방향으로 주행 중인 자동차를 자동으로 감지하여 그 자동차의 속도에 따라 자동적으로 가·감속하며 안전거리를 유지하고 목표 속도로 자동 주행하기 위한 시스템이다.The Adaptive Cruise Control (ACC) automatically detects the vehicle in the same direction in front of the driving lane according to the driver's setting conditions and automatically adjusts and decelerates according to the speed of the vehicle and maintains the safety distance And automatically runs at the target speed.
이러한 운전보조시스템은 제조사의 일정한 기준에 따라 작동되어 운전자의 운전습관이 반영되지 못하는 문제점이 있었다.Such a driving assist system operates according to a certain standard of the manufacturer, and thus the driving habits of the driver are not reflected.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION [0006] The present invention provides a driver assistance system and a control method thereof, which reflect a tendency of a driver.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템의 제어방법은, 차량을 운전하는 운전자를 인식하는 단계; 차량의 제동신호 입력시 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간을 기반으로 학습 임계값을 상기 인식된 운전자 별로 설정하는 단계; 상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량의 운전자에게 경고하는 단계; 및 상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량을 제동하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of controlling a driver assistance system that reflects a driver's tendency according to an embodiment of the present invention includes: recognizing a driver driving a vehicle; Setting a learning threshold value for each recognized driver based on a collision estimated time calculated from a relative distance and a relative velocity with respect to a target object when a braking signal of the vehicle is input; Warning the driver of the vehicle according to the collision estimated time calculated from the relative distance between the set learning threshold value and the new target object and the relative speed; And braking the vehicle according to a collision expected time calculated from a relative distance between the set learning threshold and a new target object and a relative speed.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템의 제어방법은, 차량을 운전하는 운전자를 인식하는 단계; 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출하는 단계; 차량의 제동신호 입력시 상기 산출된 충돌예상시간이 설정값보다 작은 경우 산출된 충돌예상시간을 저장하는 단계; 및 상기 저장된 충돌예상시간으로부터 학습 임계값을 상기 인식된 운전자 별로 산출하여 저장하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of controlling a driver assistance system that reflects a driver's tendency according to an embodiment of the present invention includes: recognizing a driver driving a vehicle; Calculating a collision expected time from a relative distance and a relative speed with respect to the target object; Storing a calculated collision prediction time when the calculated collision prediction time is less than a set value when a braking signal of the vehicle is input; And calculating and storing a learning threshold value for each recognized driver from the stored estimated collision time.
상기 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 운전자의 성향을 반영하는 운전보조시스템은, 객체와의 상대거리및 상대속도를 감지하는 레이더 모듈; 차량 외부의 영상을 촬영하여 목표 객체를 인식하는 카메라 모듈; 상기 차량을 운전하는 운전자를 인식하는 운전자 인식 모듈; 운전자의 조작에 따라 상기 차량을 제동하는 제동신호를 출력하는 제동 입력 모듈; 및 상기 레이더 모듈이 감지한 상기 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출하고 상기 제동 입력 모듈로부터 상기 제동신호가 입력될 때의 상기 산출된 충돌예상시간을 기반으로 상기 운전자 인식 모듈이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 설정하는 컨트롤러를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a driving assistance system including a radar module for sensing a relative distance and a relative speed with respect to an object, A camera module for capturing an image outside the vehicle and recognizing a target object; A driver recognition module for recognizing a driver driving the vehicle; A braking input module for outputting a braking signal for braking the vehicle in response to a driver's operation; And calculating a collision predicted time from a relative distance and a relative speed with respect to the target object detected by the radar module, and based on the calculated collision estimated time when the braking signal is input from the braking input module, And a controller for setting a learned threshold value for each recognized driver.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.The details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.
본 발명의 운전보조시스템 및 그 제어방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.According to the driving assistance system and the control method of the present invention, one or more of the following effects can be obtained.
첫째, 평소 운전자의 제동 입력 성향을 반영한 자동 비상제동 시스템 및/또는 적응 순항제어 시스템을 구현할 수 있는 장점이 있다.First, there is an advantage that an automatic emergency braking system and / or an adaptive cruise control system that reflects the driver's braking input tendency can be implemented.
둘째, 운전자의 차량 제동시 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간으부터 학습 임계값을 산출하여 운전자의 성향을 정확하게 반영할 수 있는 장점도 있다.Second, there is an advantage that the driver's tendency can be accurately reflected by calculating the learning threshold value from the collision prediction time calculated from the relative distance and the relative velocity with the target object in the braking of the driver.
셋째, 운전자별로 학습 임계값을 설정하여 다양한 운전자가 차량을 운전하는 경우에도 운전자의 성향을 반영할 수 있는 장점도 있다.Third, there is an advantage in that even if a driver operates a vehicle by setting a learning threshold value for each driver, the driver's tendency can be reflected.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템에 대한 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 비전 모듈 및 레이더 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 제어방법에서 학습 임계값을 학습하는 방법에 대한 순서도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 제어방법에서 학습 임계값을 이용한 자동 비상제동 방법에 대한 순서도이다.1 is a block diagram of a driving assistance system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating the operation of a vision module and a radar module of a driving assistance system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of learning a learning threshold value in a driving assistance system control method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an automatic emergency braking method using a learning threshold value in a driving assistance system control method according to an exemplary embodiment.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 운전보조시스템 및 그 제어방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings for explaining a driving assistance system and a control method thereof according to embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템에 대한 블럭도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 비전 모듈 및 레이더 모듈의 동작을 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a block diagram of a driving assistance system according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating an operation of a vision module and a radar module of a driving assist system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템은, 객체와의 상대거리및 상대속도를 감지하는 레이더 모듈(132)과, 차량 외부의 영상을 촬영하여 목표 객체를 인식하는 비전 모듈(131)과, 운전자의 조작에 따라 차량을 제동하는 제동 신호를 출력하는 제동 입력 모듈(122)과, 제동 입력 모듈(122)로부터 제동 신호가 입력될 때 레이더 모듈(132)이 감지한 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출하여 산출된 충돌예상시간을 기반으로 학습 임계값을 설정하는 컨트롤러(111)를 포함한다.A driving assist system according to an embodiment of the present invention includes a radar module 132 for detecting a relative distance and a relative speed with respect to an object, a
가속 입력 모듈(121)은 차량의 속도를 증가시키기 위한 운전자의 조작 장치이다. 가속 입력 모듈(121)은 동력/제동 모듈(192)의 동력을 증가시켜 차량의 속도를 증가시킨다. 일반적으로 가속 입력 모듈(121)은 차량 엔진의 회전을 증가시켜 차량의 속도를 증가시킨다. 가속 입력 모듈(121)은 일반적으로 가속 페달로서 차량의 운전석 하부에 페달 형태로 구비된다.The
가속 입력 모듈(121)은 운전자의 조작에 따라 가속 정도가 입력될 수 있다. 가속 입력 모듈(121)이 가속 페달인 경우 답력에 따라 가속 정도가 입력될 수 있다.The
운전자가 가속 입력 모듈(121)을 작동하면, 가속 입력 모듈(121)은 가속 정도가 포함된 가속 신호를 컨트롤러(111)에 출력한다. 컨트롤러(111)는 입력된 가속 신호에 따라 동력/제동 모듈(192)을 제어하여 차량을 가속시킨다. 실시예에 따라 가속 입력 모듈(121)은 동력/제동 모듈(192)을 직접 제어하여 차량을 가속시킬 수 있다.When the driver operates the
제동 입력 모듈(122)은 차량의 속도를 감소시키거나 차량을 정지시키기 위한 운전자의 조작 장치이다. 제동 입력 모듈(122)은 동력/제동 모듈(192)의 동력을 감소시키거나 제동력을 발생시켜 차량을 감속하거나 정지시킨다. 일반적으로 제동 입력 모듈(122)은 차량의 바퀴의 디스크에 마찰력을 인가하는 브레이크를 동작하여 차량의 속도를 감소 시킨다. 실시예에 따라 제동 입력 모듈(122)은 차량 엔진의 회전을 직접 감소시키거나 리타더(retarder)와 같은 감속장치를 작동시킬 수 있다. 제동 입력 모듈(122)은 일반적으로 브레이크 페달로서 차량의 운전석 하부에 페달 형태로 구비된다.The
제동 입력 모듈(122)은 운전자의 조작에 따라 감속 정도가 입력될 수 있다. 제동 입력 모듈(122)이 브레이크 페달인 경우 답력에 따라 감속 정도가 입력될 수 있다.The
운전자가 제동 입력 모듈(122)을 작동하면, 제동 입력 모듈(122)은 감속 정도가 포함된 제동 신호를 컨트롤러(111)에 출력한다. 컨트롤러(111)는 입력된 제동 신호에 따라 동력/제동 모듈(192)을 제어하여 차량을 감속시키거나 정지시킨다. 실시예에 다라 제동 입력 모듈(122)은 동력/제동 모듈(192)을 직접 제어하여 차량을 감속시키거나 정지시킬 수 있다.When the driver operates the
속도 감지 모듈(141)은 차량의 현재 속도를 감지한다. 속도 감지 모듈(141)은 차량의 바퀴의 회전속도를 감지하거나 차량의 엔진과 연결된 변속기의 출력축의 회전속도를 감지하여 차량의 현재 속도를 산출한다. 속도 감지 모듈(141)은 회전속도를 감지하는 속도 센서와 차량의 현재 속도값을 산출하는 프로세서 등을 포함할 수 있다.The
속도 감지 모듈(141)은 감지된 차량의 속도값을 컨트롤러(111)에 출력한다.The
자세 감지 모듈(142)은 차량의 자세 변동을 감지한다. 자세 감지 모듈(142)은 피치(pitch)축, 요(yaw)축, 롤(roll)축 중 적어도 하나의 변동을 감지하며 본 실시예에서는 요축의 변동(yaw rate)을 감지한다. 즉, 본 실시예에서 자세 감지 모듈(142)은 차량의 요축 변화(yaw rate)를 감지하여 차량의 회전 정도를 감지한다. 자세 감지 모듈(142)은 자세 변동을 감지하는 자이로 센서 또는 가속도 센서와, 변동값을 산출하는 프로세서 등을 포함할 수 있다.The
자세 감지 모듈(142)은 감지된 차량의 자세 변동값을 컨트롤러(111)에 출력한다.The
운전자 인식 모듈(151)은 현재 차량을 운전하는 운전자를 인식하여 분간한다. 운전자 인식 모듈(151)은 다양한 방법으로 차량의 운전자를 인식할 수 있다. 운전자 인식 모듈(151)은 운전자가 소유한 차량용 스마트키 또는 포브키(FOB key), 차량용 리모콘에 따라 운전자를 인식하거나, 운전자별 차량 시트 설정에 따라 운전자를 인식할 수 있다.The driver recognition module 151 recognizes and distinguishes the driver who is currently driving the vehicle. The driver recognition module 151 can recognize the driver of the vehicle in various ways. The driver recognition module 151 recognizes the driver according to the vehicle smart key, the FOB key, and the remote controller for the vehicle owned by the driver, or recognizes the driver according to the driver's seat setting.
운전자 인식 모듈(151)은 인식된 운전자 정보를 컨트롤러(111)에 출력한다.The driver recognition module 151 outputs the recognized driver information to the controller 111. [
비전 모듈(131)은 차량 외부의 영상을 촬영하여 차량 외부의 객체(Object)를 인식하고 객체의 종류를 분간하는 장치이다. 비전 모듈(131)은 일반적으로 차량의 전단에 배치되어 차량 전방의 영상을 촬영한다.The
도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 비전 모듈(131)은 도로(R)를 구분할 수 있으며, 도로(R) 상의 다양한 객체(O)를 촬영하여 인식하고 이를 분간할 수 있다. 비전 모듈(131)은 객체(O)의 형상을 인식하여 객체(O)가 차량인지 사람인지 단순한 물체인지 분간할 수 있으며, 차량인 경우 승용차인지 트럭인지 이륜차인지 분간할 수 있다. As shown in FIG. 2 (a), the
비전 모듈(131)은 도로(R) 상의 차선(L)을 인식할 수 있으며, 차선(L)이 일반적인 차선인지 중앙선인지 연석선인지 분리차선인지 분간할 수 있다. 또한, 비전 모듈(131)은 도로 상의 연석 이나 도보 등을 인식하여 분간할 수 있다.The
비전 모듈(131)은 인식된 차선(L)을 통하여 차선(L)과 차선(L) 사이인 차로(N)를 인식할 수 있다. 비전 모듈(131)은 비전 모듈(131)이 설치된 주체 차량(H)이 주행중인 차로(N)를 인식할 수 있다. 주체 차량(H)은 본 발명의 운전보조시스템이 장착된 차량이다. 또한, 비전 모듈(131)은 인식된 객체(O)가 어느 차로(N) 상에 배치되었는지 또는 인식된 객체(O)가 차선(L) 상에 걸쳐있는지 인식할 수 있다.The
상술한 객체(O)의 인식과 분간은 비전 모듈(131) 자체에서 수행되거나 비전 모듈(131)에서 촬영된 영상을 통하여 컨트롤러(111)에서 수행될 수 있다.The recognition and the discrimination of the object O can be performed in the
비전 모듈(131)은 일정한 시계(Field of View)를 가지고 있다. 도 2의 (a)에 도시된 바와 같이 비전 모듈(131)은 시계(F) 내에 객체(O) 들을 촬영한다. 실시예에 따라 비전 모듈(131)은 촬영 방향을 상하 및/또는 좌우로 변경할 수 있다. 즉, 비전 모듈(131)은 시계(F)의 중심을 상하 및/또는 좌우로 변경할 수 있다.The
비전 모듈(131)은, 영상을 촬영하는 카메라와, 촬영된 영상을 처리하는 프로세서와, 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 비전 모듈(131)은 카메라의 촬영 방향를 변경할 수 있는 구동장치를 포함할 수 있다.The
비전 모듈(131)은 촬영된 영상 데이터를 컨트롤러(111)에 출력하거나, 인식되어 분간된 객체(O)의 정보를 컨트롤러(111)에 출력할 수 있다.The
레이더 모듈(132)은 특정 객체(O)에 전자기파를 발사한 후 객체(O)에서 반사되는 전자기파를 수신하여 객체(O)와의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지하는 장치이다. 레이더 모듈(132)은 일반적으로 차량의 전단에 배치되어 차량 전방의 특정 객체(O)와의 거리 등을 산출한다. 실시예에 따라, 레이더 모듈(132)은 객체(O)에 레이저를 발사하는 라이더(Lidar)일 수 있다.The radar module 132 is a device that emits an electromagnetic wave to a specific object O and then receives an electromagnetic wave reflected from the object O and senses a distance, a position, a direction, and a speed with respect to the object O. The radar module 132 is generally disposed at the front end of the vehicle to calculate a distance to a specific object O in front of the vehicle and the like. According to an embodiment, the radar module 132 may be a lidar that fires a laser at the object O. [
레이더 모듈(132)은 도 2의 (b)에 도시된 바와 같은 다양한 객체(O) 중 특정된 객체인 목표 객체(T)까지의 거리, 위치, 방향, 속도 등을 감지한다. 목표 객체(T)는 레이더 모듈(132) 및 비전 모듈(131)이 감지한 데이터로부터 컨트롤러(111)가 추적할 객체(O)로 선정한 것으로서, 일반적으로 레이더 모듈(132) 및 비전 모듈(131)이 설치된 주체 차량(H)이 운행중인 차로(N) 상에 주체 차량(H)의 전방에서 가장 가까운 거리에 있는 차량으로 인식된 객체(O)이다. 레이더 모듈(132)은 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도를 감지할 수 있다.The radar module 132 detects the distance, the position, the direction, the speed, and the like to the target object T which is a specified one among the various objects O as shown in FIG. 2 (b). The target object T is selected from the data detected by the radar module 132 and the
레이더 모듈(132)은, 전자기파를 발사하는 레이더와, 레이더가 수신된 전자기파에 대한 정보를 처리하는 프로세서와, 데이터를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.The radar module 132 may include a radar that emits electromagnetic waves, a processor that processes information about the electromagnetic waves received by the radar, and a memory that stores data.
레이더 모듈(132)은 객체(O)와의 거리, 위치, 방향, 속도 등의 정보를 컨트롤러(111)에 출력할 수 있으며, 본 실시예에서 레이더 모듈(132)은 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도를 컨트롤러(111)에 출력한다.The radar module 132 may output information such as the distance to the object O, the position, the direction, and the velocity to the controller 111. In this embodiment, And the relative speed to the controller 111.
경고 모듈(191)은 차량을 운전하는 운전자에게 경고를 하는 장치로서, 실시예에 따라 시각적, 청각적, 촉각적으로 다양하게 경고를 할 수 있다. 경고 모듈(191)은 운전석의 계기판, 헤드업 디스플레이, 내비게이션, 통합 정보 디스플레이 장치 등에 경고를 표시할 수 있다. 경고 모듈(191)은 차량의 스피커를 통하여 소리로 경고를 할 수 있다. 경고 모듈(191)은 차량의 핸들을 진동시키거나 안전벨트를 조여 운전자에게 경고할 수 있다.The warning module 191 is a device for giving a warning to the driver who drives the vehicle. The warning module 191 can warn various audiences visually, audibly and tactually according to the embodiment. The warning module 191 may display a warning on the dash panel of the driver's seat, head-up display, navigation, integrated information display device and the like. The warning module 191 can aloud a warning through the speaker of the vehicle. The warning module 191 can warn the driver by vibrating the handle of the vehicle or tightening the seat belt.
경고 모듈(191)은 컨트롤러(111)의 제어에 따라 동작하여 운전자에게 경고를 할 수 있다.The warning module 191 may operate under the control of the controller 111 to alert the driver.
동력/제동 모듈(192)은 차량을 가속하거나 감속하거나 제동하는 장치이다. 동력/제동 모듈(192)은 회전력을 발생시켜 차량의 바퀴를 회전시키는 엔진 및/또는 모터와, 엔진 및/또는 모터의 회전비를 변경하는 변속기를 포함할 수 있다. 동력/제동 모듈(192)은 제동력을 발생하거나 엔진 및/또는 모터의 회전을 감소시키는 브레이크 및/또는 리타더를 포함할 수 있다.The power /
동력/제동 모듈(192)은 컨트롤러(111)의 제어에 따라 동작하거나, 가속 입력 모듈(121) 또는 제동 입력 모듈(122)에 의하여 동작될 수 있다.The power /
메모리(112)는 프로그램, 명령 및 데이터를 저장한다. 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 데이터를 저장하거나 메모리(112)에 저장된 프로그램, 명령 또는 데이터를 호출한다.
컨트롤러(111)는 가속 입력 모듈(121), 제동 입력 모듈(122), 비전 모듈(131), 레이더 모듈(132), 속도 감지 모듈(141), 자세 감지 모듈(142) 및 운전자 인식 모듈(151)로부터 데이터를 전달받아 이를 처리하며 처리된 결과에 따라 경고 모듈(191) 및 동력/제동 모듈(192)을 제어한다. 컨트롤러(111)는 각 모듈과의 데이터 통신을 위한 CAN(Controller Area Network) 등의 통신장치를 포함할 수 있다.The controller 111 includes an
컨트롤러(111)는 레이더 모듈(132)이 감지한 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출한다. 컨트롤러(111)는 목표 객체(T)와의 상대거리(D)와 목표 객체(T)와의 상대속도(V)로부터 충돌예상시간(tc)를 다음과 같이 연산한다.The controller 111 calculates the collision predicted time from the relative distance and the relative speed with respect to the target object T sensed by the radar module 132. [ The controller 111 calculates the collision estimated time tc from the relative distance D with the target object T and the relative velocity V between the target object T as follows.
충돌예상시간(tc) = 상대거리(D) / 상대속도(V)(Tc) = relative distance (D) / relative speed (V)
컨트롤러(111)는 운전보조시스템의 다양한 기능 구현을 위하여 목표 객체(T)에 대한 충돌예상시간(tc)을 지속적으로 연산한다.The controller 111 continuously calculates the collision expected time tc for the target object T for various functions of the driving assistance system.
컨트롤러(111)는 제동 입력 모듈(122)로부터 제동 신호가 입력될 때의 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작은 경우 충돌예상시간을 메모리(112)에 저장한다. 설정값은 기준이되는 충돌예상시간의 값으로서 기설정되어 메모리(112)에 저장된다. 컨트롤러(111)는 메모리에 저장된 설정값을 호출하여 산출된 충돌예상시간(tc)과 비교한다.The controller 111 stores the collision prediction time in the
컨트롤러(111)는 제동 입력 모듈(122)로부터 제동 신호가 입력될 때마다 충돌예상시간을 산출한 후 산출된 충돌예상시간이 설정값보다 작은 경우 이를 메모리(112)에 저장한다. 따라서, 메모리(112)에는 복수의 충돌예상시간이 저장된다.The controller 111 calculates a collision prediction time each time a braking signal is input from the
컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 충돌예상시간(tc)으로부터 학습 임계값을 산출한다. 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 충돌예상시간(tc)을 기반으로 다양한 방법으로 학습 임계값을 산출할 수 있으며, 본 실시예에서 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 복수의 충돌예상시간(tc)에 대한 이동평균을 산출하여 산출된 이동평균값을 학습 임계값으로 설정한다. 예를 들어, 컨트롤러(111)는 최근에 저장된 10개의 충돌예상시간에 대한 평균을 학습 임계값으로 설정한다.The controller 111 calculates a learning threshold value from the collision predicted time tc stored in the
컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 산출하는 것이 바람직하다. 컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자가 제동 입력 모듈(122)을 조작할 때 산출된 충돌예상시간을 해당 운전자의 충돌예상시간으로 메모리(112)에 저장한다. 컨트롤러(111)는 운전자별로 저장된 충돌예상시간으로부터 각 운전자의 학습 임계값을 산출한다.The controller 111 preferably calculates a learning threshold value for each driver recognized by the driver recognition module 151. [ The controller 111 stores the estimated collision time calculated when the driver recognized by the driver recognition module 151 operates the
컨트롤러(111)는 산출된 학습 임계값을 메모리(112)에 저장한다. 컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 메모리(112)에 저장하는 것이 바람직하다.The controller 111 stores the calculated learning threshold value in the
컨트롤러(111)는 새로운 목표 객체(T')와의 충돌예상시간(T')과 설정된 학습 임계값에 따라 경고 모듈(191)을 작동하여 운전자에 경고하거나, 동력/제동 모듈(192)을 작동하여 차량을 제동한다. 새로운 목표 객체(T')는 현재 컨트롤러(111)가 추적중인 목표 객체로서 상술한 목표 객체(T)와 같을 수도 있고 다를 수도 있다.The controller 111 operates the warning module 191 according to the estimated collision time T 'with the new target object T' and the set learning threshold value to warn the driver or operates the power /
컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자에 따라 학습 경계값을 메모리(112)로부터 호출하는 것이 바람직하다.The controller 111 preferably calls the learning boundary value from the
컨트롤러(111)는 레이더 모듈(132)이 감지한 새로운 목표 객체(T')와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간(tc')을 산출한다. 컨트롤러(111)는 새로운 목표 객체(T')에 대한 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 경고 가중치를 가한 값보다 작은 경우 경고 모듈(191)을 동작하여 운전자에게 경고한다. 컨트롤러는 학습 임계값에 경고 가중치를 더하거나 곱하여 충돌예상시간(tc')과 비교할 수 있으며, 본 실시예에서는 학습 임계값에 경고 가중치를 곱하여 충돌예상시간(tc')과 비교한다.The controller 111 calculates the collision estimated time tc 'from the relative distance and the relative speed with respect to the new target object T' sensed by the radar module 132. The controller 111 operates the warning module 191 to warn the driver when the collision estimated time tc 'for the new target object T' is less than the value obtained by adding the warning weight to the learning threshold value. The controller can compare the learning threshold value with the estimated collision time tc 'by adding or multiplying the warning weight value. In this embodiment, the learning threshold value is multiplied by the warning weight value and compared with the estimated collision time tc'.
컨트롤러(111)는 새로운 목표 객체(T')에 대한 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 동력/제동 모듈(192)을 동작하여 차량을 제동한다.The controller 111 operates the power /
경고 가중치 및 제동 가중치는 기설정되어 메모리(112)에 저장된 것이며 경고 가중치가 제동 가중치보다 큰 값으로 설정된다.The warning weight and the braking weight are preset and stored in the
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 제어방법에서 학습 임계값을 학습하는 방법에 대한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of learning a learning threshold value in a driving assistance system control method according to an embodiment of the present invention.
운전자 인식 모듈(151)이 운전자를 인식한다(S210). 운전자 인식 모듈(151)은 다양한 방법으로 차량의 운전자를 인식할 수 있으며, 본 실시예에서는 운전자가 소유한 차량용 스마트키에 따라 운전자를 인식한다. 운전자 인식 모듈(151)은 인식된 운전자 정보를 컨트롤러(111)에 출력하고, 컨트롤러(111)는 운전자 정보를 메모리(112)에 저장한다.The driver recognition module 151 recognizes the driver (S210). The driver recognition module 151 can recognize the driver of the vehicle in various ways. In this embodiment, the driver recognition module 151 recognizes the driver according to the vehicle smart key owned by the driver. The driver recognition module 151 outputs the recognized driver information to the controller 111 and the controller 111 stores the driver information in the
레이더 모듈(132)은 비전 모듈(131)이 인식한 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도를 감지한다(S220). 목표 객체(T)는 레이더 모듈(132) 및 비전 모듈(131)이 감지한 데이터로부터 컨트롤러(111)가 추적할 객체(O)로 선정한 것으로서, 일반적으로 레이더 모듈(132) 및 비전 모듈(131)이 설치된 주체 차량(H)이 운행중인 차로(N) 상에 주체 차량(H)의 전방에서 가장 가까운 거리에 있는 차량으로 인식된 객체(O)이다.The radar module 132 detects the relative distance and the relative speed with respect to the target object T recognized by the vision module 131 (S220). The target object T is selected from the data detected by the radar module 132 and the
레이더 모듈(132)은 감지된 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도를 컨트롤러(111)에 출력한다.The radar module 132 outputs the relative distance and the relative speed to the detected target object T to the controller 111. [
컨트롤러(111)는 목표 객체(T)와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간(tc)를 산출한다(S230). 컨트롤러(111)는 목표 객체(T)와의 상대거리(D)와 목표 객체(T)와의 상대속도(V)로부터 충돌예상시간(tc)을 다음과 같이 연산한다.The controller 111 calculates the collision expected time tc from the relative distance and the relative velocity with the target object T (S230). The controller 111 calculates the collision estimated time tc from the relative distance D between the target object T and the target object T and the relative velocity V between the target object T and the target object T as follows.
충돌예상시간(tc) = 상대거리(D) / 상대속도(V)(Tc) = relative distance (D) / relative speed (V)
컨트롤러(111)는 운전보조시스템의 다양한 기능 구현을 위하여 목표 객체(T)에 대한 충돌예상시간(tc)을 지속적으로 연산한다.The controller 111 continuously calculates the collision expected time tc for the target object T for various functions of the driving assistance system.
컨트롤러(111)는 제동 신호 입력시 산출된 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작은지 판단한다(S240). 운전자가 제동 입력 모듈(122)을 조작할 때 제동 입력 모듈(122)은 컨트롤러(111)에 제동 신호를 출력하고, 컨트롤러(111)는 제동 신호가 입력될 때의 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작은지 판단한다.The controller 111 determines whether the estimated collision time tc calculated at the time of inputting the braking signal is smaller than the set value (S240). When the driver operates the
산출된 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 크거나 같은 경우 컨트롤러(111)는 계속하여 충돌예상시간(tc)를 산출한다(S230).If the calculated collision expected time tc is equal to or greater than the set value, the controller 111 continues to calculate the collision estimated time tc (S230).
산출된 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작은 경우 컨트롤러(111)는 산출된 충돌예상시간(tc)을 메모리(112)에 저장한다(S250). 컨트롤러(111)는 제동 입력 모듈(122)로부터 제동 신호가 입력될 때마다 충돌예상시간을 산출한 후 산출된 충돌예상시간이 설정값보다 작은 경우 이를 메모리(112)에 저장한다. 따라서, 메모리(112)에는 복수의 충돌예상시간이 저장된다.If the calculated collision prediction time tc is smaller than the set value, the controller 111 stores the calculated collision prediction time tc in the memory 112 (S250). The controller 111 calculates a collision prediction time each time a braking signal is input from the
컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 운전자 정보를 이용하여 운전자별로 충돌예상시간을 저장하는 것이 바람직하다. 컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)에 의하여 인식된 운전자에 대한 충돌예상시간을 해당 운전자의 충돌예상시간으로 저장하는 것이 바람직하다.The controller 111 preferably stores the estimated collision time for each driver by using the driver information stored in the
실시예에 따라 컨트롤러(111)는 제동 신호가 입력될 때의 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작거나 같은지 판단하여 충돌예상시간(tc)이 설정값보다 작거나 같은 경우 산출된 충돌예상시간(tc)을 메모리(112)에 저장할 수 있다.According to the embodiment, the controller 111 determines whether the collision expected time tc when the braking signal is input is less than or equal to the set value, and when the collision estimated time tc is less than or equal to the set value, (tc) may be stored in the
컨트롤러(111)는 저장된 충돌예상시간에 대한 이동평균값을 인식된 운전자의 학습 임계값으로 저장한다(S260). 실시예에서 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 복수의 충돌예상시간(tc)에 대한 이동평균을 산출하여 산출된 이동평균값을 학습 임계값으로 설정한다. 예를 들어, 컨트롤러(111)는 최근에 저장된 10개의 충돌예상시간에 대한 평균을 학습 임계값으로 설정한다.The controller 111 stores the moving average value for the estimated collision time as a learned threshold value of the recognized driver (S260). In the embodiment, the controller 111 calculates a moving average of a plurality of collision estimated time tc stored in the
컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 산출한다. 컨트롤러(111)는 운전자별로 저장된 충돌예상시간으로부터 각 운전자의 학습 임계값을 산출한다.The controller 111 calculates a learning threshold value for each driver recognized by the driver recognition module 151. [ The controller 111 calculates the learning threshold value of each driver from the estimated collision time stored for each driver.
컨트롤러(111)는 산출된 학습 임계값을 메모리(112)에 저장한다. 컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 메모리(112)에 저장한다.The controller 111 stores the calculated learning threshold value in the
도 4는 일 실시예에 따른 운전보조시스템의 제어방법에서 학습 임계값을 이용한 자동 비상제동 방법에 대한 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an automatic emergency braking method using a learning threshold value in a driving assistance system control method according to an exemplary embodiment.
운전자 인식 모듈(151)이 운전자를 인식한다(S310). 운전자 인식 모듈(151)은 인식된 운전자 정보를 컨트롤러(111)에 출력하고, 컨트롤러(111)는 운전자 정보를 메모리(112)에 저장한다.The driver recognition module 151 recognizes the driver (S310). The driver recognition module 151 outputs the recognized driver information to the controller 111 and the controller 111 stores the driver information in the
컨트롤러(111)는 운전보조시스템이 작동중인지 판단한다(S320). 컨트롤러(111)는 특히 운전보조시스템 중 자동 비상제동 시스템이 작동중인지 판단한다.The controller 111 determines whether the driving assist system is operating (S320). The controller 111 judges whether the automatic emergency braking system among the driving assist systems is in operation.
운전보조시스템이 작동중인 경우 레이더 모듈(132)은 비전 모듈(131)이 인식한 목표 객체(T')와의 상대거리 및 상대속도를 감지한다(S330). 목표 객체(T')는 현재 컨트롤러(111)가 추적중인 목표 객체로서 상술한 목표 객체(T)와 같을 수도 있고 다를 수도 있다. 레이더 모듈(132)은 감지된 목표 객체(T')와의 상대거리 및 상대속도를 컨트롤러(111)에 출력한다.When the driving assist system is in operation, the radar module 132 senses the relative distance and the relative speed with respect to the target object T 'recognized by the vision module 131 (S330). The target object T 'may be the same as or different from the above-described target object T as the target object being tracked by the current controller 111. The radar module 132 outputs the relative distance and the relative speed to the detected target object T 'to the controller 111.
컨트롤러(111)는 목표 객체(T')와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간(tc)를 산출한다(S330). 컨트롤러(111)는 목표 객체(T')와의 상대거리(D)와 목표 객체(T)와의 상대속도(V)로부터 충돌예상시간(tc')을 다음과 같이 연산한다.The controller 111 calculates the collision expected time tc from the relative distance and the relative speed with respect to the target object T '(S330). The controller 111 calculates the collision estimated time tc 'from the relative distance D between the target object T' and the target object T as follows.
충돌예상시간(tc') = 상대거리(D) / 상대속도(V)The estimated collision time (tc ') = relative distance (D) / relative speed (V)
컨트롤러(111)는 운전보조시스템의 기능 구현을 위하여 목표 객체(T')에 대한 충돌예상시간(tc')을 지속적으로 연산한다.The controller 111 continuously calculates the collision expected time tc 'for the target object T' in order to realize the function of the driving assist system.
컨트롤러(111)는 인식된 운전자의 학습 임계값을 호출한다(S350). 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 운전자 정보를 호출하고, 해당 운전자의 학습 임계값을 메모리(112)에서 호출한다.The controller 111 calls the learning threshold of the recognized driver (S350). The controller 111 calls the driver information stored in the
본 단계는 S310 단계와 동시에 수행될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(111)는 운전자 인식 모듈(151)이 인식한 운전자에 따라 학습 경계값을 메모리(112)로부터 호출할 수 있다.This step may be performed simultaneously with step S310. For example, the controller 111 may call the learning boundary value from the
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작은지 판단한다(S360). 실시예에 따라 컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 가중치를 더한 보다 작은지 판단할 수 있다.The controller 111 determines whether the estimated collision time tc 'is smaller than a value obtained by multiplying the learning threshold value by the warning weight (S360). According to the embodiment, the controller 111 can determine whether the collision estimated time tc 'is less than the learning threshold value plus the weight.
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 크거나 같은 경우 컨트롤러(111)는 계속하여 충돌예상시간(tc')를 산출한다(S340). 경고 가중치는 기설정되어 메모리(112)에 저장된다. 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 경고 가중치를 호출하여 이를 학습 임계값과 곱하여 충돌예상시간(tc')과 비교한다.The controller 111 continues to calculate the estimated collision time tc 'at step S340 when the estimated collision time tc' is equal to or greater than the value obtained by multiplying the learning threshold value by the warning weight. The warning weight is preset and stored in the
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 경고 모듈(191)을 동작하여 운전자에게 경고한다(S370). 경고 모듈(191)은 운전석의 계기판, 헤드업 디스플레이, 내비게이션, 통합 정보 디스플레이 장치 등에 경고를 표시하거나, 차량의 스피커를 통하여 소리로 경고를 하거나, 차량의 핸들을 진동시키거나 안전벨트를 조여 운전자에게 경고할 수 있다.The controller 111 operates the warning module 191 to warn the driver when the collision estimated time tc 'is smaller than the learning threshold value multiplied by the warning weight (S370). The warning module 191 displays a warning on the instrument panel of the driver's seat, a head-up display, a navigation system, an integrated information display device, a warning sound through the speaker of the vehicle, a vibration of the steering wheel of the vehicle, I can warn you.
실시예에 따라, 컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작거나 같은 경우 경고 모듈(191)을 동작하여 운전자에게 경고할 수 있다.According to an embodiment, the controller 111 may alert the driver by operating the warning module 191 if the collision prediction time tc 'is less than or equal to the learning threshold multiplied by the warning weight.
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은지 판단한다(S380). 제동 가중치는 기설정되어 메모리(112)에 저장된다. 컨트롤러(111)는 메모리(112)에 저장된 제동 가중치를 호출하여 이를 학습 임계값과 곱하여 충돌예상시간(tc')과 비교한다. 제동 가중치는 경고 가중치보다 작은 것이 바람직하다.The controller 111 determines whether the estimated collision time tc 'is smaller than the learning threshold multiplied by the braking weight (S380). The braking weight is preset and stored in the
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 크거나 같은 경우 계속하여 충돌예상시간(tc')를 산출한다(S340).The controller 111 continues to calculate the collision estimated time tc '(S340) when the estimated collision time tc' is equal to or greater than the value obtained by multiplying the learning threshold value by the braking weight.
컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 동력/제동 모듈(192)을 동작하여 차량을 제동한다(S390). 동력/제동 모듈(192)의 브레이크 및/또는 리타더는 컨트롤러(111)의 제어에 따라 엔진 및/또는 모터의 회전을 감소시키거나 제동력을 발생하여 차량을 제동한다. 컨트롤러(111)는 제동 입력 모듈(122)로부터 제동 신호가 출력되지 않은 경우에도 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 동력/제동 모듈(192)을 제어하여 차량을 자동으로 제동한다.The controller 111 operates the power /
실시예에 따라, 컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작거나 같은 경우 동력/제동 모듈(192)을 동작하여 차량을 제동할 수 있다.According to the embodiment, the controller 111 may operate the power /
실시예에 따라, 적응 순항제어 시스템이 작동중인 경우 컨트롤러(111)는 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 감속 가중치를 곱한 값보다 작은지 판단할 수 있다. 충돌예상시간(tc')이 학습 임계값에 감속 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 동력/제동 모듈(192)을 동작하여 차량을 감속하거나 제동할 수 있다. 감속 가중치는 제동 가중치보다 큰 것이 바람직하다.According to the embodiment, when the adaptive cruise control system is in operation, the controller 111 may determine whether the collision expected time tc 'is less than the learning threshold multiplied by the deceleration weight. If the estimated collision time tc 'is smaller than the learning threshold value multiplied by the deceleration weight, the power /
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It should be understood that various modifications may be made by those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the present invention.
Claims (9)
차량을 운전하는 운전자를 인식하는 단계;
차량의 제동신호 입력시 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간을 기반으로 학습 임계값을 상기 인식된 운전자 별로 설정하는 단계;
상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량의 운전자에게 경고하는 단계; 및
상기 설정된 학습 임계값과 새로운 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 산출된 충돌예상시간에 따라 상기 차량을 제동하는 단계를 포함하는 운전보조시스템의 제어방법.A control method of a driving assist system reflecting a tendency of a driver,
Recognizing a driver driving the vehicle;
Setting a learning threshold value for each recognized driver based on a collision estimated time calculated from a relative distance and a relative velocity with respect to a target object when a braking signal of the vehicle is input;
Warning the driver of the vehicle according to the collision estimated time calculated from the relative distance between the set learning threshold value and the new target object and the relative speed; And
And braking the vehicle in accordance with the estimated collision time calculated from the relative distance between the set learning threshold value and the new target object and the relative speed.
상기 차량의 운전자에게 경고하는 단계는 상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 차량의 운전자에게 경고하고,
상기 차량을 제동하는 단계는 상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 차량을 제동하고,
상기 경고 가중치는 상기 제동 가중치보다 큰 운전보조시스템의 제어방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of warning the driver of the vehicle alerts the driver of the vehicle when the estimated collision time is less than a value obtained by multiplying the learning threshold by the warning weight,
The step of braking the vehicle may include braking the vehicle if the expected collision time is less than a value obtained by multiplying the learning threshold value by the braking weight,
Wherein the warning weight is greater than the braking weight.
차량을 운전하는 운전자를 인식하는 단계;
목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출하는 단계;
차량의 제동신호 입력시 상기 산출된 충돌예상시간이 설정값보다 작은 경우 산출된 충돌예상시간을 저장하는 단계; 및
상기 저장된 충돌예상시간으로부터 학습 임계값을 상기 인식된 운전자 별로 산출하여 저장하는 단계를 포함하는 운전보조시스템의 제어방법.A control method of a driving assist system reflecting a tendency of a driver,
Recognizing a driver driving the vehicle;
Calculating a collision expected time from a relative distance and a relative speed with respect to the target object;
Storing a calculated collision prediction time when the calculated collision prediction time is less than a set value when a braking signal of the vehicle is input; And
And calculating and storing a learning threshold value for each of the recognized drivers from the stored estimated collision time.
상기 목표 객체는 상기 차량 외부의 영상을 촬영하여 객체를 인식하는 비전 모듈과 특정 객체와의 거리 및 속도를 감지하는 레이더 모듈로부터 선정되고,
상기 목표 객체와의 상기 상대거리 및 상기 상대속도는 상기 레이더 모듈로부터 감지되는 운전보조시스템의 제어방법.The method of claim 3,
Wherein the target object is selected from a radar module that detects a distance and a speed between a vision module for capturing an image of the outside of the vehicle and an object,
Wherein the relative distance to the target object and the relative speed are detected from the radar module.
새로운 목표 객체와의 충돌예상시간을 산출하는 단계;
상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 차량의 운전자에게 경고하는 단계; 및
상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 차량을 제동하는 단계를 더 포함하는 운전보조시스템의 제어방법.The method of claim 3,
Calculating a collision expected time with a new target object;
Warning the driver of the vehicle when the collision expected time is less than the learning threshold multiplied by the warning weight; And
And braking the vehicle if the estimated collision time is less than a value obtained by multiplying the learning threshold value by the braking weight value.
상기 경고 가중치는 상기 제동 가중치보다 큰 운전보조시스템의 제어방법.6. The method of claim 5,
Wherein the warning weight is greater than the braking weight.
객체와의 상대거리 및 상대속도를 감지하는 레이더 모듈;
차량 외부의 영상을 촬영하여 목표 객체를 인식하는 카메라 모듈;
상기 차량을 운전하는 운전자를 인식하는 운전자 인식 모듈;
운전자의 조작에 따라 상기 차량을 제동하는 제동신호를 출력하는 제동 입력 모듈; 및
상기 레이더 모듈이 감지한 상기 목표 객체와의 상대거리 및 상대속도로부터 충돌예상시간을 산출하고 상기 제동 입력 모듈로부터 상기 제동신호가 입력될 때의 상기 산출된 충돌예상시간을 기반으로 상기 운전자 인식 모듈이 인식한 운전자 별로 학습 임계값을 설정하는 컨트롤러를 포함하는 운전보조시스템.A driver assistance system reflecting driver's propensity,
A radar module for sensing a relative distance and a relative speed with the object;
A camera module for capturing an image outside the vehicle and recognizing a target object;
A driver recognition module for recognizing a driver driving the vehicle;
A braking input module for outputting a braking signal for braking the vehicle in response to a driver's operation; And
Calculating a collision predicted time from a relative distance and a relative speed with respect to the target object sensed by the radar module, and based on the calculated collision estimated time when the braking signal is input from the braking input module, And a controller for setting a learning threshold for each recognized driver.
상기 차량을 운전하는 운전자에 경고를 하는 경고 모듈; 및
상기 차량을 제동하는 동력/제동 모듈을 더 포함하고,
상기 컨트롤러는 상기 설정된 학습 임계값과 상기 카메라 모듈이 인식한 새로운 목표 객체와의 충돌예상시간에 따라 상기 경고 모듈을 동작하고 상기 동력/제동 모듈을 동작하여 상기 차량을 제동하는 운전보조시스템.8. The method of claim 7,
A warning module for warning a driver driving the vehicle; And
Further comprising a power / brake module for braking the vehicle,
Wherein the controller operates the warning module according to the estimated collision time between the set learning threshold value and a new target object recognized by the camera module, and operates the power / brake module to brake the vehicle.
상기 컨트롤러는 상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 경고 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 경고 모듈을 동작하고, 상기 충돌예상시간이 상기 학습 임계값에 제동 가중치를 곱한 값보다 작은 경우 상기 동력/제동 모듈을 동작하여 상기 차량을 제동하고,
상기 경고 가중치는 상기 제동 가중치보다 큰 운전보조시스템.9. The method of claim 8,
Wherein the controller operates the warning module if the expected collision time is less than a value obtained by multiplying the learning threshold by an alert weight and if the expected collision time is less than a value obtained by multiplying the learning threshold by a braking weight, Operating the module to brake the vehicle,
Wherein the warning weight is greater than the braking weight.
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Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170056296A (en) * | 2015-11-13 | 2017-05-23 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and Method for altering blind spot detection region |
US9849865B2 (en) | 2015-12-15 | 2017-12-26 | Hyundai Motor Company | Emergency braking system and method of controlling the same |
KR20180061755A (en) * | 2016-11-30 | 2018-06-08 | 주식회사 만도 | Driver Assistance System having Controller and Controlling Method thereof |
KR20200005864A (en) * | 2018-07-09 | 2020-01-17 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus and method for adjusting a warning time |
KR102057453B1 (en) * | 2018-07-06 | 2020-01-22 | 전자부품연구원 | Acceleration and deceleration device and method of vehicle based on driving habits |
CN111319620A (en) * | 2018-12-13 | 2020-06-23 | 现代自动车株式会社 | Vehicle and control method thereof |
KR20210038791A (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-08 | 한국자동차연구원 | Back warning apparatus for older driver and method thereof |
CN114347986A (en) * | 2022-01-25 | 2022-04-15 | 厦门金龙联合汽车工业有限公司 | Intelligent energy-saving and safety control method for new energy vehicle |
CN114670851A (en) * | 2022-04-20 | 2022-06-28 | 北京理工大学重庆创新中心 | Assisted driving system, method, terminal and medium based on optimal tracking algorithm |
CN115042794A (en) * | 2022-06-30 | 2022-09-13 | 中国第一汽车股份有限公司 | Method, device, equipment and storage medium for adjusting collision safety sensitivity |
CN115649179A (en) * | 2022-10-12 | 2023-01-31 | 东风商用车有限公司 | FCW Sensitivity Automatic Switching System and Method |
CN116424316A (en) * | 2023-04-17 | 2023-07-14 | 武汉未来幻影科技有限公司 | A method for controlling vehicle operation and related equipment |
CN116901946A (en) * | 2023-08-29 | 2023-10-20 | 东风商用车有限公司 | A method and device for lane change suppression determination of intelligent driving commercial vehicles |
KR20240136506A (en) | 2023-03-06 | 2024-09-19 | 현대모비스 주식회사 | Driving assistance method and system reflecting driver's tendency |
CN118977736A (en) * | 2024-10-21 | 2024-11-19 | 南昌智能新能源汽车研究院 | A state switching control method and system for high-level autonomous driving system |
-
2013
- 2013-11-04 KR KR1020130133126A patent/KR20150051548A/en not_active Ceased
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170056296A (en) * | 2015-11-13 | 2017-05-23 | 현대자동차주식회사 | Apparatus and Method for altering blind spot detection region |
US9849865B2 (en) | 2015-12-15 | 2017-12-26 | Hyundai Motor Company | Emergency braking system and method of controlling the same |
KR20180061755A (en) * | 2016-11-30 | 2018-06-08 | 주식회사 만도 | Driver Assistance System having Controller and Controlling Method thereof |
KR102057453B1 (en) * | 2018-07-06 | 2020-01-22 | 전자부품연구원 | Acceleration and deceleration device and method of vehicle based on driving habits |
KR20200005864A (en) * | 2018-07-09 | 2020-01-17 | 현대모비스 주식회사 | Apparatus and method for adjusting a warning time |
CN111319620A (en) * | 2018-12-13 | 2020-06-23 | 现代自动车株式会社 | Vehicle and control method thereof |
KR20210038791A (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-08 | 한국자동차연구원 | Back warning apparatus for older driver and method thereof |
CN114347986B (en) * | 2022-01-25 | 2023-03-31 | 厦门金龙联合汽车工业有限公司 | Intelligent energy-saving and safety control method for new energy vehicle |
CN114347986A (en) * | 2022-01-25 | 2022-04-15 | 厦门金龙联合汽车工业有限公司 | Intelligent energy-saving and safety control method for new energy vehicle |
CN114670851A (en) * | 2022-04-20 | 2022-06-28 | 北京理工大学重庆创新中心 | Assisted driving system, method, terminal and medium based on optimal tracking algorithm |
CN115042794A (en) * | 2022-06-30 | 2022-09-13 | 中国第一汽车股份有限公司 | Method, device, equipment and storage medium for adjusting collision safety sensitivity |
CN115649179A (en) * | 2022-10-12 | 2023-01-31 | 东风商用车有限公司 | FCW Sensitivity Automatic Switching System and Method |
CN115649179B (en) * | 2022-10-12 | 2025-03-25 | 东风商用车有限公司 | FCW sensitivity automatic switching system and method |
KR20240136506A (en) | 2023-03-06 | 2024-09-19 | 현대모비스 주식회사 | Driving assistance method and system reflecting driver's tendency |
CN116424316A (en) * | 2023-04-17 | 2023-07-14 | 武汉未来幻影科技有限公司 | A method for controlling vehicle operation and related equipment |
CN116901946A (en) * | 2023-08-29 | 2023-10-20 | 东风商用车有限公司 | A method and device for lane change suppression determination of intelligent driving commercial vehicles |
CN118977736A (en) * | 2024-10-21 | 2024-11-19 | 南昌智能新能源汽车研究院 | A state switching control method and system for high-level autonomous driving system |
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