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KR20240103497A - 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법 - Google Patents

차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법 Download PDF

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KR20240103497A
KR20240103497A KR1020220185743A KR20220185743A KR20240103497A KR 20240103497 A KR20240103497 A KR 20240103497A KR 1020220185743 A KR1020220185743 A KR 1020220185743A KR 20220185743 A KR20220185743 A KR 20220185743A KR 20240103497 A KR20240103497 A KR 20240103497A
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KR
South Korea
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vehicle
information
processor
predicted
behavior
Prior art date
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Pending
Application number
KR1020220185743A
Other languages
English (en)
Inventor
김철중
이경수
김자유
Original Assignee
현대모비스 주식회사
서울대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대모비스 주식회사, 서울대학교산학협력단 filed Critical 현대모비스 주식회사
Priority to KR1020220185743A priority Critical patent/KR20240103497A/ko
Priority to US18/341,977 priority patent/US20240208290A1/en
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Abstract

차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치는, 차량의 전방 노면 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 감지하는 센서, 및 상기 센서를 통해 감지된 정보 및 액추에이터 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하고, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 프로세서를 포함한다.

Description

차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법{APPARATUS FOR CONTROLLING SUSPENSION OF VEHICLE AND METHOD THEREOF}
본 발명은 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전방 노면 정보를 이용하여 차량 역학에 기반한 차량 거동을 예측하고 예측된 차량 거동 정보에 따라 서스펜션을 제어할 수 있도록 하는 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 차량은 주행 중에 과속 방지턱, 비포장도로, 포트홀(Pothole) 등 노면 상태가 원활하지 못한 곳을 주행할 경우, 차량 바닥면이 긁히거나 충격, 진동 등에 의해 안전사고가 발생할 수 있다.
차량의 서스펜션(Suspension)은 차축과 연결되도록 설치되며, 상술한 바와 같이 차량의 주행중에 노면으로부터 받는 진동이나 충격을 차체에 직접적으로 전달되지 않도록 제어함으로써 차체, 승객, 화물 등의 손상과 안전사고를 방지하고 차량의 승차감을 좋게 하는 장치이다.
서스펜션은 현가장치로 불리우며, 노면으로부터 충격을 완화시키는 섀시 스프링(Chassis spring), 섀시 스프링의 자유진동을 제어하여 승차감을 좋게 하는 쇼크 앱소버(Shock absorber), 차량의 롤링(Rolling)을 방지하는 스태빌라이저 바(Stabilizer bar) 등으로 구성된다.
한편, 근래에는 주행 상황이나 노면 상태에 따라 서스펜션의 강도를 자동으로 조절해주는 전자제어 서스펜션(ECS, Electronic Controlled Suspension)이 차량에 장착되고 있다.
또한, 주행 중 노면으로부터 차체로 전달되는 충격(력)을 완화시켜 승차감을 향상시키기 위해 에어　스프링을 사용하는　에어 서스펜션(air suspension)이 차량에 장착되고 있다. 에어　스프링은 그 내부의 공기압을 적절하게 제어함으로써　에어　스프링을 딱딱하거나 부드럽게 가변시킬 수 있다. 특히,　에어　서스펜션에 적용되는　에어　스프링은 내부의 공기 압력을 제어하여 차체 높이(차고)를 조정할 수 있다.
이러한 서스펜션은 카메라를 통해 획득된 전방 노면 정보를 미리 설정된 노면의 타입(혹은 모드)에 따라 구분하여 댐핑 등을 제어하는 방식을 적용하고 있다.
그러나, 종래의 서스펜션 제어 방법은 미리 설정된 노면의 타입(혹은 모드)들이 다양한 조건의 노면을 대응하기 쉽지 않고, 미리 정해진 모드에 따라 제어함에 있어 제어의 오차가 발생하는 문제점이 있다.
이에, 전방 노면 정보를 이용하여 차량 역학에 기반한 차량 거동을 예측하고 예측된 차량 거동 정보에 따라 서스펜션을 제어할 수 있도록 하는 기술 개발이 요구되고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2021-0076289호(2021.06.24. 공개, 전자제어 현가장치 제어 방법 및 장치)에 개시되어 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 전방 노면 정보를 이용하여 차량 역학에 기반한 차량 거동을 예측하고 예측된 차량 거동 정보에 따라 서스펜션을 제어할 수 있도록 하는 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치는, 차량의 전방 노면 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 감지하는 센서, 및 상기 센서를 통해 감지된 정보 및 액추에이터 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하고, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 프로세서를 포함한다.
본 발명에서 상기 프로세서는, 상기 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 상기 차량 거동을 예측할 수 있다.
본 발명에서 상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 차량의 차고 및 강성 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
본 발명에서 상기 프로세서는, 상기 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 하이(high) 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 소프트(soft) 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값을 초과하며 제1 기준값 미만인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 상기 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 하드(hard) 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 제1 기준값은 상기 제2 기준값 보다 더 큰 값일 수 있다.
본 발명에서 상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 상기 산출된 평가 지수를 기반으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
본 발명에서 상기 프로세서는, 상기 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력을 산출하고, 상기 산출된 댐핑 제어 입력으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 차량의 서스펜션 제어 방법은, 프로세서가, 차량의 전방 노면 정보, 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보 중 적어도 하나의 정보를 수신하는 단계, 상기 프로세서가 상기 수신한 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하는 단계, 및 상기 프로세서가 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계를 포함한다.
본 발명은 상기 차량 거동을 예측하는 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 상기 차량 거동을 예측할 수 있다.
본 발명은 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 차량의 차고 및 강성 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
본 발명은 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 하이(high) 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 소프트(soft) 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값을 초과하며 제1 기준값 미만인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 상기 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 상기 강성을 하드(hard) 모드로 동작하도록 제어하며, 상기 제1 기준값은 상기 제2 기준값 보다 더 큰 값일 수 있다.
본 발명은 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 상기 산출된 평가 지수를 기반으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
본 발명은 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력을 산출하고, 상기 산출된 댐핑 제어 입력으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법은, 전방 노면 정보를 이용하여 차량 역학에 기반한 차량 거동을 예측하고 예측된 차량 거동 정보에 따라 서스펜션을 제어함으로써, 다양한 조건의 노면을 대응할 수 있고, 실제 차량 거동과 예측된 차량 거동간의 정합성을 확인한 이후 보다 정확하게 서스펜션을 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 거동 예측에 따라 에어스프링을 제어하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 거동 예측에 따라 에어스프링을 제어하는 시점을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 이러한 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 이용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍 가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 거동 예측에 따라 에어스프링을 제어하는 방법을 설명하기 위한 도면, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 거동 예측에 따라 에어스프링을 제어하는 시점을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치(100)는 센서(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.
메모리(120)는 차량의 서스펜션 제어 장치(100)의 동작과 관련된 데이터들을 저장하는 구성이다. 특히, 메모리(120)에는 전방 노면 정보, 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하고, 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 어플리케이션(프로그램 또는 애플릿) 등이 저장될 수 있으며, 저장되는 정보들은 필요에 따라 프로세서(130)에 의해 취사 선택될 수 있다. 즉, 메모리(120)에는 서스펜션 제어 장치(100)의 구동을 위한 운영 체제나 제어 어플리케이션(프로그램 또는 애플릿)의 실행 과정에서 발생되는 여러 종류가 데이터가 저장된다. 이때, 메모리(120)는 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 계속 유지하는 비휘발성 저장장치 및 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치를 통칭하는 것이다. 또한, 메모리(120)는 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 메모리(120)는 저장된 정보를 유지하기 위하여 전력이 필요한 휘발성 저장장치 외에 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
센서(110)는 차량의 전방 노면 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 감지할 수 있다.
이에 센서(110)는 전방 노면 정보를 감지하는 제1 센서(112) 및 차량 상태 정보를 감지하는 제2 센서(114)를 포함할 수 있다.
제1 센서(112)는 카메라, 라이다 센서, 레이더 센서, 초음파 센서 등으로 구현될 수 있으며, 차량의 전방 노면 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 전방 노면 정보는 노면 높이, 노면 거리, 노면의 상태(일례로, 오르막길, 내리막길, 굴곡) 등을 포함할 수 있다. 노면 거리는 차량이 주행하는 방향으로의 거리를 나타낸다
제1 센서(112)는 차량의 전방 노면영상을 촬영하고, 촬영한 노면영상 내에 노면의 높이, 거리 등을 포함하는 전방 노면 정보를 인지할 수 있다. 제1 센서(112)는 차량의 프론트 윈드 쉴드에 장착될 수 있으며, 차량의 전방 노면영상을 촬영할 수 있다. 이러한 제1 센서(112)는 촬영한 전방의 노면영상으로부터 노면의 높이, 깊이, 길이 등의 전방 노면 정보를 인지할 수 있다.
제2 센서(114)는 서스펜션 변위, 수직가속도, 롤, 피치 등의 차량 상태 정보를 감지할 수 있다. 이러한 제2 센서(114)는 차고센서, IMU 센서, 가속도 센서, 휠속 센서, 조향각 센서, 횡가속도 센서 등을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 센서(110)를 통해 감지된 정보 및 액추에이터 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하고, 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어할 수 있다. 여기서, 액추에이터 정보는 댐퍼의 감쇠력, 에어스프링의 강성 등 사용자에 의해 제어되는 액추에이터의 값을 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 센서(112)로부터 수신한 전방 노면 정보, 제2 센서(114)로부터 수신한 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보에 기초하여 차량의 거동을 예측할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 칼만필터 등을 이용하여 차량 거동을 예측할 수 있다.
프로세서(130)는 아래 수학식 1을 이용하여 차량 거동을 예측할 수 있다.
[수학식 1]
여기서, xk는 예측된 차량 거동, xk-1은 차량 상태 정보(현재 차량 거동), uk-1은 액추에이터 정보, wk-1은 전방 노면 정보일 수 있다. F는 차량 7자유도의 매트릭스, G는 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스, Gw는 차량 노면 정보가 차량에 어느 정도 영향을 주는지를 나타내는 매트릭스(노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스)를 의미하는 것으로, 이들은 미리 정해진 값일 수 있다. 예측된 차량 거동 정보는 수직가속도, 피치(Pitch), 롤(Roll), 요(Yaw) 등 거동 성분들의 예측값을 포함할 수 있다. 따라서, 예측된 차량 거동 정보는 수직가속도 예측값, 롤 예측값, 피치 예측값 등을 포함할 수 있다. 수직가속도는 차량이 수직방향으로 움직이는 거동을, 피치는 차량이 전후 상하 방향으로 움직이는 거동을 나타내고, 롤은 진행 방향 좌우로 움직이는 거동을 나타내며, 요는 수평을 유지한 채 좌우로 회전하는 거동을 나타낼 수 있다.
프로세서(130)는 수학식 1과 같이 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 차량 거동을 예측할 수 있다.
차량 거동 정보가 예측되면, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 차고, 에어스프링의 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
프로세서(130)는 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 차량의 차고 및 스프링의 강성 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
구체적으로, 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 하이(high) 모드로 동작하게 하고, 강성을 소프트(soft) 모드로 동작하도록 제어할 수 있다. 또한, 거동 성분 예측값이 제2 기준값 초과이며 제1 기준값 미만인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어할 수 있다. 또한, 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 강성을 하드(hard) 모드로 동작하도록 제어할 수 있다. 여기서, 제1 기준값은 제2 기준값보다 큰 값일 수 있다. 차고 및 강성을 제어하기 위해 사용되는 거동 성분의 종류 및 기준정보(제1 기준값 및 제2 기준값)는 사용자에 의해 변경 가능하다.
예를 들어, 예측된 차량 거동 정보 중에서 수직가속도 예측값을 이용하여 차고 및 강성을 제어하는 방법에 대해 도 2를 참조하여 설명하기로 한다. 이때, 수직가속도 예측값은 최대 수직가속도 예측값일 수 있다. 수직가속도 예측값(Az,pre(k))이 제1 기준 수직가속도(예: 0.3g) 이상인 경우, 프로세서(130)는 차고(Target level)를 하이(high) 모드로 제어하고, 에어스프링의 강성(Target stiffness)을 소프트(soft) 모드로 제어할 수 있다. 또한, 수직가속도 예측값(Az,pre(k))이 제1 기준 수직가속도 미만이고 제2 기준 수직가속도(예: 0.15g)를 초과하는 경우, 프로세서(130)는 차고(Target level)를 노멀(normal) 모드로 제어하고, 에어스프링의 강성(Target stiffness)을 노멀(normal) 모드로 제어할 수 있다. 또한, 수직가속도 예측값(Az,pre(k))이 제2 기준 수직가속도 이하인 경우, 프로세서(130)는 차고(Target level)를 노멀(normal) 모드로 제어하고, 에어스프링의 강성(Target stiffness)을 하드(hard) 모드로 제어할 수 있다.
상술한 바와 같이 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 따라 차량이 장애물에 도달하기 전(서스펜션 변위가 변하기 전에)에 차량의 차고 및 강성을 변경하여 보다 향상된 승차감을 제공할 수 있다.
예를 들어, 도 3과 같이 차량 거동 정보가 예측된 경우 에어스프링의 강성을 제어하는 방법에 대해 설명하기로 한다. 도 3을 참조하면, 예측된 차량 거동 정보에서 A지점의 값이 일정값 이상 크므로, 프로세서(130)는 10초가 되기 전(B)에 에어스프링의 강성을 하드(hard) 모드로 제어함으로써, 보다 향상된 승차감을 제공할 수 있다.
예측된 차량 거동 정보에 기초하여 서스펜션의 차고 및 강성을 제어하는 것은 시스템의 응답성과 특성에 따라 모드 천이가 가능하다. 하지만 댐퍼의 감쇠력 제어의 경우 노면에 따라 연속적으로 변하는 차량 거동에 대응하여 제어하여야 하므로 서스펜션의 차고 및 강성과 달리 연속적인 제어가 필요하다.
이에, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 댐퍼의 감쇠력을 예측 제어(프리뷰 제어)할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 종래의 전방 노면 정보 없이 댐퍼의 감쇠력을 제어하는 로직에 전방 노면 정보에 기초한 피드포워드 제어를 더함으로써, 댐퍼의 감쇠력을 예측 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 전방 노면 정보 및 차량 상태 정보에 기초하여 예측된 차량 거동 정보를 기반으로 댐퍼 감쇠력을 연산할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 산출된 평가 지수를 기반으로 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 포함된 각 거동 성분들의 값을 조합하여 평가 지수를 산출할 수 있다. 평가 지수는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 승차감을 평가하기 위한 지수일 수 있다. 평가 지수가 산출되면, 프로세서(130)는 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력을 산출하고, 산출된 댐핑 제어 입력으로 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
프로세서(130)는 서스펜션(미도시)과 전기적으로 연결될 수 있으며, 서스펜션의 동작을 제어할 수 있다. 서스펜션은 차륜 각각에 마련되는 스프링(미도시) 및 댐퍼(미도시)를 포함할 수 있다. 스프링은 노면의 상태에 따라 압축 또는 인장하면서 왕복 운동을 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량의 서스펜션 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 프로세서(130)는 차량의 전방 노면 정보, 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보 중 적어도 하나를 수신한다(S402). 이때, 프로세서(130)는 제1 센서(112)로부터 노면의 높이, 길이 등을 포함하는 전방 노면 정보를 수신할 수 있고, 제2 센서(114)로부터 서스펜션 변위, 수직가속도, 롤, 피치 등의 차량 상태 정보를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 통신 네트워크를 통해 액추에이터들의 제어값을 포함하는 액추에이터 정보를 수신할 수 있다.
S402 단계가 수행되면, 프로세서(130)는 전방 노면 정보, 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보 중 적어도 하나에 기초하여 차량의 거동을 예측한다(S404). 이때, 프로세서(130)는 수학식 1과 같이 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 차량 거동을 예측할 수 있다.
S404 단계가 수행되면, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 차고, 에어스프링의 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어한다(S406).
프로세서(130)는 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 차량의 차고 및 스프링의 강성 중 적어도 하나를 제어할 수 있다.
구체적으로, 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 하이모드로 동작하게 하고, 강성을 소프트모드로 동작하도록 제어할 수 있다. 또한, 거동 성분 예측값이 제2 기준값 초과이며 제1 기준값 미만인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어할 수 있다. 또한, 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 프로세서(130)는 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 강성을 하드모드로 동작하도록 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 산출된 평가 지수를 기반으로 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 예측된 차량 거동 정보에 포함된 각 거동 성분들의 값을 조합하여 평가 지수를 산출할 수 있다. 평가 지수는 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 승차감을 평가하기 위한 지수일 수 있다. 평가 지수가 산출되면, 프로세서(130)는 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력(댐핑 전류)을 산출하고, 산출된 댐핑 제어 입력(댐핑 전류)으로 댐퍼의 감쇠력을 제어할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 본 발명의 일 측면에 따른 차량의 서스펜션 제어 장치 및 방법은, 전방 노면 정보를 이용하여 차량 역학에 기반한 차량 거동을 예측하고 예측된 차량 거동 정보에 따라 서스펜션을 제어함으로써, 다양한 조건의 노면을 대응할 수 있고, 실제 차량 거동과 예측된 차량 거동간의 정합성을 확인한 이후 보다 정확하게 서스펜션을 제어할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
100 : 서스펜션 제어 장치
110 : 센서
112 : 제1 센서
114 : 제2 센서
120 : 메모리
130 : 프로세서

Claims (12)

  1. 차량의 전방 노면 정보 및 차량 상태 정보 중 적어도 하나의 정보를 감지하는 센서; 및
    상기 센서를 통해 감지된 정보 및 액추에이터 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하고, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 프로세서
    를 포함하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 상기 차량 거동을 예측하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 차량의 차고 및 강성 중 적어도 하나를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 하이(high) 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 소프트(soft) 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값을 초과하며 제1 기준값 미만인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 상기 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 하드(hard) 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 제1 기준값은 상기 제2 기준값 보다 더 큰 값인 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 상기 산출된 평가 지수를 기반으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력을 산출하고, 상기 산출된 댐핑 제어 입력으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 장치.
  7. 프로세서가, 차량의 전방 노면 정보, 차량 상태 정보 및 액추에이터 정보 중 적어도 하나의 정보를 수신하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 수신한 정보에 기초하여 차량 거동을 예측하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계
    를 포함하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 차량 거동을 예측하는 단계에서,
    상기 프로세서는, 상기 차량 상태 정보와 차량 7자유도의 매트릭스의 연산, 액추에이터 정보와 시스템 컨트롤 인풋 매트릭스의 연산, 및 노면 정보의 차량 영향에 대한 매트릭스와 액추에이터 정보의 연산 중 적어도 하나의 연산에 기초하여 상기 차량 거동을 예측하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서,
    상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 포함된 적어도 하나의 거동 성분 예측값을 기 설정된 기준정보와 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 차량의 차고 및 강성 중 적어도 하나를 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서,
    상기 프로세서는, 상기 거동 성분 예측값이 제1 기준값 이상인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 하이(high) 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 소프트(soft) 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값을 초과하며 제1 기준값 미만인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드(normal mode)로 동작하게 하고, 상기 강성을 노멀 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 거동 성분 예측값이 제2 기준값 이하인 경우, 상기 차량이 장애물에 도달하기 일정 시간 전에 상기 차고를 노멀 모드로 동작하게 하고, 상기 강성을 하드(hard) 모드로 동작하도록 제어하며,
    상기 제1 기준값은 상기 제2 기준값 보다 더 큰 값인 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서,
    상기 프로세서는, 상기 예측된 차량 거동 정보에 기초하여 평가 지수를 산출하고, 상기 산출된 평가 지수를 기반으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 차량의 차고, 강성 및 댐퍼의 감쇠력 중 적어도 하나를 제어하는 단계에서,
    상기 프로세서는, 상기 평가 지수를 낮추는 것과 댐핑 제어 입력을 크게 하는 것 사이에서 최적이 되도록 하는 댐핑 제어 입력을 산출하고, 상기 산출된 댐핑 제어 입력으로 상기 댐퍼의 감쇠력을 제어하는 것을 특징으로 하는 차량의 서스펜션 제어 방법.
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