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인공신경망이나 서포트 벡터 머신에 의하여 학습된 알고리즘에 따라 차량 상에서 동작하는 차량도어의 개폐보조력 예측 시스템에 의해 수행되는 차량도어의 개폐보조력 예측 방법으로서,상기 차량이 정지한 위치에서 상기 차량에 설치된 센서를 통해 상기 차량의 현재의 종축 경사도 및 횡축 경사도를 획득하여 제1 입력쌍으로 저장하는 단계;상기 차량도어에 결합하는 센서를 통해 탑승자에 의해 상기 차량도어가 열리는 힘 데이터를 획득하여 시간 구간당 단위 힘에 대한 제2 입력쌍으로 반복 저장하는 단계; 및상기 제1 입력쌍과 상기 반복 저장되는 각각의 제2 입력쌍의 4개의 변수를 상기 학습된 알고리즘에 의해 계산하여 상기 시간 구간에서 각각 필요한 힘을 예측하는 단계를 포함하는, 차량도어의 개폐보조력 예측 방법
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청구항 1에 있어서,상기 예측하는 단계 후에,상기 예측된 힘의 세기에서 상기 학습된 알고리즘에 의한 상기 시간 구간별 기준 힘의 세기를 뺀 차분 힘의 세기로 모터 구동력을 보정하는 단계를 더 포함하는, 차량도어의 개폐보조력 예측 방법
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청구항 2에 있어서,상기 기준 힘의 세기는 상기 차량이 평지에 정차된 상태에서 상기 모터 구동력에 설정된 힘의 세기인, 차량도어의 개폐보조력 예측 방법
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청구항 1에 있어서,상기 시간 구간은 0
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차량에 탑재되는 전자제어장치들 중 적어도 하나에 배치되는 차량도어의 제어 시스템으로서,상기 차량이 정지한 위치에서 상기 차량에 설치된 센서로부터 상기 차량의 현재 종축 경사도 및 횡축 경사도를 획득하여 제1 입력쌍으로 저장하고, 상기 차량도어에 설치된 센서를 통해 탑승자에 의해 상기 차량도어가 열리는 힘 데이터를 획득하여 시간 구간당 단위 힘에 대한 제2 입력쌍으로 반복 저장하는 예측데이터 인터페이스; 및상기 제1 입력쌍과 상기 반복 저장되는 각각의 제2 입력쌍의 4개의 변수를 인공신경망이나 서포트 벡터 머신 모델을 기반으로 학습된 알고리즘에 의해 계산하여 상기 시간 구간에서 각각 필요한 힘을 예측하는 데이터처리부를 포함하는, 차량도어 제어 시스템
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청구항 5에 있어서,상기 데이터처리부에서 예측된 힘의 세기에서 상기 인공신경망이나 서포트 벡터 머신 모델을 기반으로 학습된 알고리즘에 의한 상기 시간 구간별 기준 힘의 세기를 뺀 차분 힘의 세기로 상기 차량도어의 개폐보조력을 제공하는 모터의 구동력을 보정하는 모터보정 인터페이스를 더 포함하는, 차량도어 제어 시스템
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