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현가 장치;주행 중 주행 상태 정보를 검출하고 상기 검출된 주행 상태 정보에 대한 검출 신호를 출력하는 복수 개의 검출부;노면의 상태별 검출 정보와 현가 장치의 제어 전략에 대한 정보를 저장하는 저장부; 및상기 복수 개의 검출부에서 출력되는 검출 신호에 기초하여 노면의 상태에 대한 검출 정보를 획득하고, 상기 저장부에 저장된 정보와 상기 획득된 검출 정보에 기초하여 상기 노면의 상태를 인식하고 상기 인식된 노면의 상태와 상기 저장부에 저장된 정보에 기초하여 상기 현가 장치의 동작을 제어하는 제어부를 포함하는 차량
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제 1 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 획득된 검출 정보, 상기 인식된 노면의 상태 및 상기 제어되는 현가 장치의 동작 정보에 기초하여 상기 저장부에 저장된 정보를 업데이트하는 차량
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제 1 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 노면의 상태를 인식할 때, 상기 복수 개의 검출부 중 상기 주행 중 상기 노면에 상태에 대응하여 검출 신호가 변화되는 적어도 하나의 검출부를 확인하고, 상기 확인된 적어도 하나의 검출부에서 검출된 검출 신호를 이용하는 차량
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제 3 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 검출부는,주행 속도를 검출하는 속도 검출부와, 차체의 전방의 좌우의 차륜 및 후방의 좌우의 차륜에 각각 마련되고 각 차륜의 회전 속도를 검출하는 복수 개의 휠 속도 검출부와, 상기 차체의 수직 가속도를 검출하는 수직 가속도 검출부 중 적어도 하나를 포함하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 검출부와 상기 제어부 사이에서 통신을 수행하는 샤시 캔 통신부를 더 포함하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 제어부는,딥 러닝을 이용하여 상기 노면의 상태를 인식하는 차량
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제 6 항에 있어서, 상기 제어부는,미리 설정된 주기로 노면의 상태를 인식하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 인식된 노면의 상태가 포장 상태라고 판단되면 속도 검출부에서 출력된 검출 신호에 기초하여 주행 속도를 획득하고 상기 획득된 주행 속도가 기준 속도 이하이면 상기 현가 장치를 소프트하게 제어하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 인식된 노면의 상태가 포장 상태라고 판단되면 속도 검출부에서 출력된 검출 신호에 기초하여 주행 속도를 획득하고 상기 획득된 주행 속도가 기준 속도를 초과하면 상기 현가 장치를 하드하게 제어하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 인식된 노면의 상태가 방지턱이 존재하는 상태라고 판단되면 상기 방지턱에 도달한 차륜에 마련된 현가 장치를 소프트하게 제어하고, 상기 방지턱을 통과한 차륜에 마련된 현가 장치를 하드하게 제어하는 차량
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제 4 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 인식된 노면의 상태가 비포장 상태라고 판단되면 복수 개의 차륜에 각각 마련된 현가 장치를 소프트하게 제어하는 차량
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차체의 전후좌우에 각각 마련된 복수 개의 차륜;상기 복수 개의 차륜에 각각 마련된 복수 개의 현가 장치;컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기반의 딥 러닝 프로그램을 저장하는 저장부;주행 중 주행 상태 정보를 검출하고 상기 검출된 주행 상태 정보에 대한 검출 신호를 출력하는 복수 개의 검출부; 및상기 복수 개의 검출부에서 출력되는 검출 신호 중 노면의 상태에 대응하여 변화하는 검출 신호를 확인하고 상기 확인된 검출 신호를 상기 딥 러닝 프로그램의 입력 데이터로 적용하여 상기 노면의 상태를 인식하고 상기 인식된 노면의 상태에 기초하여 상기 현가 장치의 동작을 제어하는 제어부를 포함하는 차량
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제 12 항에 있어서, 상기 노면의 상태에 대응하여 변화하는 검출 신호는, 주행 속도에 대한 검출 신호, 상기 복수 개의 차륜의 회전 속도에 대한 검출 신호, 상기 차체의 수직 가속도에 대한 검출 신호 중 적어도 하나를 포함하는 차량
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제 12 항에 있어서, 상기 복수 개의 검출부와 상기 제어부 사이에서 통신을 수행하는 샤시 캔 통신부를 더 포함하는 차량
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차체의 전후좌우에 각각 마련된 복수 개의 차륜과, 복수 개의 차륜에 각각 마련된 복수 개의 현가 장치를 포함하는 차량의 제어 방법에 있어서,주행 중 복수 개의 검출부를 통해 출력되는 검출 신호들을 각각 확인하고,상기 확인된 검출 신호들 중 노면의 상태에 대응하여 변화하는 검출 신호를 확인하고,상기 확인된 검출 신호들을 신호 처리하여 노면의 상태에 대응하는 검출 정보를 획득하고,저장부에 저장된 노면의 상태별 검출 정보와 상기 획득된 검출 정보에 기초하여 상기 노면의 상태를 인식하고,상기 인식된 노면의 상태와 상기 저장부에 저장된 노면의 상태별 현가 장치의 제어 전략에 대한 정보에 기초하여 상기 복수 개의 현가 장치의 동작을 각각 제어하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 노면의 상태에 대응하는 검출 정보를 획득하는 것은,주행 속도에 대한 검출 신호, 상기 복수 개의 차륜의 회전 속도에 대한 검출 신호, 상기 차체의 수직 가속도에 대한 검출 신호 중 적어도 하나를 획득하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 복수 개의 현가 장치의 동작을 각각 제어하는 것은,상기 인식된 노면의 상태가 포장 상태라고 판단되면 속도 검출부에서 출력된 검출 신호에 기초하여 주행 속도를 획득하고,상기 획득된 주행 속도가 기준 속도 이하이면 상기 복수 개의 현가 장치를 소프트하게 제어하고, 상기 획득된 주행 속도가 기준 속도를 초과하면 상기 복수 개의 현가 장치를 하드하게 제어하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 복수 개의 현가 장치의 동작을 각각 제어하는 것은,상기 인식된 노면의 상태가 방지턱이 존재하는 상태라고 판단되면 상기 방지턱에 도달한 차륜에 마련된 현가 장치를 소프트하게 제어하고, 상기 방지턱을 통과한 차륜에 마련된 현가 장치를 하드하게 제어하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 방지턱을 통과한 차륜이 전륜이라고 판단되면 상기 방지턱에 후륜이 도달하기 전에 상기 후륜에 마련된 현가 장치를 소프트하게 제어하는 것을 더 포함하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 복수 개의 현가 장치의 동작을 각각 제어하는 것은,상기 인식된 노면의 상태가 비포장 상태라고 판단되면 상기 현가 장치를 소프트하게 제어하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법
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제 15 항에 있어서, 상기 노면의 상태를 인식하는 것은,상기 노면의 상태에 대응하여 변화하는 검출 신호를 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 기반의 딥 러닝 프로그램의 입력 데이터로 입력시켜 상기 노면의 상태를 인식하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법
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