| 1 |
1
차량의 전방 주시 거리를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model, 이하 다이나믹 모델이라 함) 및 키네마틱 횡방향 모션 모델(kinematic lateral motion model, 이하 키네마틱 모델이라 함)을 생성하는 생성부;카메라 센서 및 관성 측정 센서를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 측정부;상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 상기 다이나믹 모델 및 상기 키네마틱 모델 각각에 대하여 주행 조건에 따른 적용 적합도를 나타내는 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률에 따른 가중치를 각 모델에 적용하는 인터랙션 다중 모델 필터(IMM Filter: Interaction Multiple Model Filter); 및상기 가중치가 적용된 융합 모델을 이용하여 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 제어부를 포함하되, 상기 인터랙션 다중 모델 필터는 인터랙션(interaction), 필터링(filtering), 업데이트(updating) 및 조합(combination)의 네 단계의 절차를 수행하고, 상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 인터랙션에서, 이전 샘플링 시간에서 각 모델의 적용 적합도를 나타내는 유지 및 변경 확률을 산출하고, 상기 산출된 유지 및 변경 확률을 이용하여 각 모델에 대한 초기 상태 및 초기 공분산을 추정하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
삭제
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 다이나믹 모델 및 상기 키네마틱 모델의 상기 유지 및 변경 확률은 하기 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 필터링에서, 현재 샘플링 시간에서 측정된 차로 정보 및 차량 모션 정보로부터 산출된 각 모델의 계수와 상기 추정된 초기 상태 및 초기 공분산을 이용하여 이전 샘플링 시간에 대한 현재 샘플링 시간의 현재 상태 및 현재 공분산의 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 필터링에서, 각 모델의 칼만 필터(Kalman filter)의 이노베이션(innovation) 및 공분산을 산출한 후, 상기 각 모델의 칼만 필터를 이용하여 상기 예측값을 교정하여 현재 상태 및 현재 공분산을 추정하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 업데이트에서, 가우시안 가정에 따른 상기 각 모델의 우도 함수(likelihood function)를 상기 각 모델의 칼만 필터의 이노베이션 및 공분산을 이용하여 산출하고, 상기 산출된 우도 함수를 이용하여 상기 각 모델에 대한 현재의 유지 및 변경 확률을 산출하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 현재의 유지 및 변경 확률은 하기 수학식으로 산출되는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 조합에서, 상기 현재의 유지 및 변경 확률과 상기 추정된 현재 상태 및 현재 공분산을 이용하여 상기 다이나믹 모델 및 상기 키네마틱 모델의 합쳐진 상태 및 공분산을 산출함으로써, 상기 가중치를 각 모델에 적용하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 10 |
10
제1항에 있어서,상기 다이나믹 모델 및 상기 키네마틱 모델의 시스템 상태 함수는 전방 주시 지점(look-ahead point)에서의 횡방향 차로 중심 오프셋(lateral lane center offset) , 횡방향 속도 오차 , 차량 무게중심에서의 헤딩 각도 오차(heading angle error) 및 요레이트(yaw rate) 를 포함하는 상태 벡터를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 차로 정보는 상기 및 상기 를 포함하고,상기 차량 모션 정보는 상기 를 포함하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 장치
|
| 12 |
12
차량의 전방 주시 거리를 고려한 다이나믹 횡방향 모션 모델(dynamic lateral motion model, 이하 다이나믹 모델이라 함) 및 키네마틱 횡방향 모션 모델(kinematic lateral motion model, 이하 키네마틱 모델이라 함)을 생성하는 단계;카메라 센서 및 관성 측정 센서를 이용하여 차로 정보 및 차량 모션 정보를 측정하는 단계;인터랙션 다중 모델 필터를 이용하여 상기 차로 정보 및 상기 차량 모션 정보를 이용하여 상기 다이나믹 모델 및 상기 키네마틱 모델 각각에 대하여 주행 조건에 따른 적용 적합도를 나타내는 확률을 산출하고, 상기 산출된 확률에 따른 가중치를 각 모델에 적용하는 단계; 및상기 가중치가 적용된 융합 모델을 이용하여 차량의 스티어링 토크를 산출하고, 상기 산출된 스티어링 토크를 이용하여 상기 차량의 차로 유지를 위한 횡방향 모션 제어(lateral motion control)를 수행하는 단계를 포함하되,상기 인터랙션 다중 모델 필터는 인터랙션(interaction), 필터링(filtering), 업데이트(updating) 및 조합(combination)의 네 단계의 절차를 수행하고, 상기 인터랙션 다중 모델 필터는 상기 인터랙션에서, 이전 샘플링 시간에서 각 모델의 적용 적합도를 나타내는 유지 및 변경 확률을 산출하고, 상기 산출된 유지 및 변경 확률을 이용하여 각 모델에 대한 초기 상태 및 초기 공분산을 추정하는 것을 특징으로 하는 차로 유지 제어 방법
|
