| 1 |
1
주행과 관련된 둘 이상의 차량 상태들에 대한 제1 센싱 데이터를 감지하여 출력하는 센서부; 및상기 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 차량이 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태인지를 판별하는 도로 판별부;를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 2 |
2
제1 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터는, 조향각(Steering angle), 요 레이트(Yaw rate), 종가속도(Ax), 횡가속도(Ay) 및 휠 속도(Wheel speed) 중 둘 이상을 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 3 |
3
제1 항에 있어서,상기 제1 상태는, 노면이 정상 상태인 도로 상태를 포함하고,상기 제2 상태는, 노면에 비 또는 눈이 온 도로 상태를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 4 |
4
제3 항에 있어서,도로가 제1 및 제2 상태일 때에 각각 측정된 주행과 관련된 둘 이상의 차량 상태들에 대한 다수의 센싱 데이터가 학습 데이터로 저장된 메모리;를 더 포함하고,상기 도로 판별부는, 상기 제1 센싱 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여 상기 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태인지를 판별하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 5 |
5
제1 항에 있어서,상기 도로 판별부에 의한 판별 결과, 상기 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태임을 나타내는 정보를 표시하는 디스플레이부;를 더 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 6 |
6
제3 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 도로가 상기 제1 또는 제2 상태일 때에 상기 차량에 구비되어 있지 않은 센서에서 측정 가능한 적어도 하나의 제2 센싱 데이터를 추정하는 추정부;를 더 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 7 |
7
제6 항에 있어서, 상기 추정부는,도로가 제1 상태일 때의 제2 센싱 데이터를 추정하는 제1 추정기; 및도로가 제2 상태일 때의 제2 센싱 데이터를 추정하는 제2 추정기;를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 8 |
8
제7 항에 있어서,상기 제1 및 제2 추정기는, 도로가 제1 상태 또는 제2 상태일 때의 각각의 제1 센싱 데이터가 입력값일 때에 상기 차량에 구비되어 있지 않은 센서로부터 실제 측정되는 각각의 타겟 센싱 데이터가 출력값으로 연산되는 NARXNN(Nonlinear Auto Regressive with eXogenous input Neural Network) 알고리즘이 모델링되어 있는, 차량용 도로 상태 추정 시스템
|
| 9 |
9
차량의 센서부를 통해 주행과 관련된 둘 이상의 차량 상태들에 대한 제1 센싱 데이터를 감지하여 출력하는 단계; 및상기 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 차량이 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태인지를 판별하는 단계;를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 10 |
10
제9 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터는, 조향각(Steering angle), 요 레이트(Yaw rate), 종가속도(Ax), 횡가속도(Ay) 및 휠 속도(Wheel speed) 중 둘 이상을 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 11 |
11
제9 항에 있어서,상기 제1 상태는, 노면이 정상 상태인 도로 상태를 포함하고,상기 제2 상태는, 노면에 비 또는 눈이 온 도로 상태를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 12 |
12
제11 항에 있어서,도로가 제1 및 제2 상태일 때에 각각 측정된 주행과 관련된 둘 이상의 차량 상태들에 대한 다수의 센싱 데이터가 학습 데이터로 메모리에 저장되는 단계;를 더 포함하고,상기 판별 단계는, 상기 제1 센싱 데이터와 상기 학습 데이터를 비교하여 상기 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태인지를 판별하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 13 |
13
제9 항에 있어서,상기 판별 결과, 상기 운행 중인 도로의 상태가 제1 상태 또는 제2 상태임을 나타내는 정보를 표시하는 단계;를 더 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 14 |
14
제11 항에 있어서,상기 제1 센싱 데이터를 이용하여 상기 도로가 상기 제1 또는 제2 상태일 때에 상기 차량에 구비되어 있지 않은 센서에서 측정 가능한 적어도 하나의 제2 센싱 데이터를 추정부를 통해 추정하는 단계;를 더 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 15 |
15
제14 항에 있어서, 상기 추정부는,도로가 제1 상태일 때의 제2 센싱 데이터를 추정하는 제1 추정기; 및도로가 제2 상태일 때의 제2 센싱 데이터를 추정하는 제2 추정기;를 포함하는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
| 16 |
16
제15 항에 있어서,상기 제1 및 제2 추정기는, 도로가 제1 상태 또는 제2 상태일 때의 각각의 제1 센싱 데이터가 입력값일 때에 상기 차량에 구비되어 있지 않은 센서로부터 실제 측정되는 각각의 타겟 센싱 데이터가 출력값으로 연산되는 NARXNN(Nonlinear Auto Regressive with eXogenous input Neural Network) 알고리즘이 모델링되어 있는, 차량용 도로 상태 추정 시스템의 도로 상태 추정 방법
|
