| 1 |
1
차량에 구비되어 주행 중 차량의 각 상태를 측정한 센서신호를 전송하는 차량 내부 센서;상기 센서신호를 수신하여 휠 너트의 풀림을 추정하기 위한 특징신호를 생성하는 센서신호 특징 추출부; 및상기 특징신호를 입력으로 수신하는 신경망 시스템으로 이루어지며, 상기 신경망 시스템의 출력에 의해 차량의 진동 상황을 추정하여 휠 너트의 풀림 여부를 판단하는 휠 너트 풀림 추정부;를 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 센서신호 특징 추출부는,상기 센서신호를 수신하여 저장한 후, 저장되어 있는 시간 도메인 상의 센서신호를 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform : DFT)하여 주파수 도메인 신호로 변환하고, 상기 주파수 도메인 신호의 크기(magnitude)를 휠 너트의 풀림 여부를 판단하기 위한 특징신호로 생성하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 센서신호 특징 추출부는,상기 센서신호가 포함되어 있는 CAN 메시지를 일정시간 t초 단위로 저장하여, 휠 너트의 풀림 여부를 판단하기 위한 시간 도메인 상의 센서신호를 결정하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 센서신호 특징 추출부는,상기 차량 내부 센서로부터 주행 중인 차량에 구비된 각 타이어(전륜 좌측(FL), 전륜 우측(FR), 후륜 좌측(RL) 및 후륜 우측(RR))의 휠속 정보와, 스티어링각과, 스티어링 속도와, 종가속도와, 횡가속도 및 요레이트를 포함하는 센서신호를 수신하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 5 |
5
청구항 2에 있어서,상기 휠 너트 풀림 추정부는,상기 센서신호 특징 추출부에서 생성된 특징신호를 입력으로 수신한 후 주행 중인 차량에 구비된 각 타이어에서의 떨림 정도를 추정하여 출력하는 공유블록; 및상기 공유블록의 출력을 입력으로 수신한 후 휠 너트의 풀림 여부를 추정하여 출력하는 너트 풀림 추정 블록;을 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 6 |
6
청구항 5에 있어서,상기 공유블록과 너트 풀림 추정 블록은 모두 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)으로 이루어진 신경망 시스템인 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 7 |
7
청구항 5에 있어서,상기 너트 풀림 추정 블록의 추정 결과에 대한 신뢰도를 예측할 수 있는 판단 신뢰도 추정부;를 더 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 8 |
8
청구항 7에 있어서,상기 판단 신뢰도 추정부는,상기 공유블록의 출력을 입력으로 수신한 후, 그 입력에 대한 너트 풀림 추정 결과의 신뢰 여부를 추정하여 출력하는 다층 퍼셉트론으로 이루어진 신경망 시스템인 판단 신뢰도 추정 블록;을 포함하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서,상기 판단 신뢰도 추정 블록은,상기 공유블록의 출력에 대한 신뢰 여부를 판단하는 학습을 위해, 상기 너트 풀림 추정 블록에서의 추정 결과(yi)와 휠 너트의 실제 상태() 사이의 오류 값()들을 정렬하고, 오류 값이 일정비율(p%) 이하이면 신뢰도가 1의 값을 갖고, 일정비율 이하가 아니면((1-p)%) 신뢰도가 0의 값을 갖도록 설정하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 10 |
10
청구항 8에 있어서,상기 판단 신뢰도 추정 블록은,상기 공유블록의 출력에 기반하여 판단된 신뢰도 추정 결과(ci)와, 상기 너트 풀리 추정 블록에서의 추정 결과와 휠 너트의 실제 상태 사이의 오류 값을 토대로 설정된 신뢰도() 사이의 오류 값()을 이용하여 학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 11 |
11
청구항 8에 있어서,상기 판단 신뢰도 추정부에서 출력되는 신뢰도를 일정한 기준값(cth)과 비교한 후, 그 비교 결과에 따라 상기 휠 너트 풀림 추정부에서의 추정 결과에 대한 보정 여부를 결정하는 판단 결과 보정부;를 더 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 12 |
12
청구항 11에 있어서,상기 판단 결과 보정부는,상기 판단 신뢰도 추정부에서 예측된 신뢰도가 일정한 기준값보다 클 경우에는 상기 휠 너트 풀림 추정부에서 출력되는 추정 결과를 휠 너트의 현재 상태를 나타내는 휠 너트 풀림정보로 사용자에게 제공하고, 예측된 신뢰도가 일정한 기준값 이하일 경우에는 현재의 추정 결과 대신 그 전에 제공하였던 휠 너트 풀림정보를 휠 너트의 현재 상태로 보정하여 제공하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 13 |
13
차량에 구비되어 주행 중 차량의 각 상태를 측정한 센서신호를 전송하는 차량 내부 센서; 및상기 차량 내부 센서에서 전송되는 시계열적으로 변하는 센서신호를 입력으로 수신하는 순환 신경망(RNN : Recurrent Neural Network) 시스템으로 이루어지며, 상기 순환 신경망 시스템의 출력에 의해 차량의 진동 상황을 추정하여 휠 너트의 풀림 여부를 판단하는 휠 너트 풀림 추정부;를 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 14 |
14
청구항 13에 있어서,상기 휠 너트 풀림 추정부는,상기 차량 내부 센서에서 전송되는 시계열적인 센서신호를 직접 입력으로 수신한 후, 주행 중인 차량에 구비된 각 타이어에서의 떨림 변화를 추정하여 출력하는 순환 신경망 시스템으로 이루어진 공유블록; 및상기 공유블록의 출력을 입력으로 수신한 후 휠 너트의 풀림 여부를 추정하여 출력하는 너트 풀림 추정 블록;을 포함하는 휠 너트 풀림 판단 장치
|
| 15 |
15
주행 중인 차량에 구비된 차량 내부 센서에서 전송되는 센서신호를 수신하여, 휠 너트의 풀림을 추정하기 위한 특징신호를 생성하는 센서 정보 판독 단계; 및상기 특징신호를 입력으로 수신하는 신경망 시스템의 출력에 의해 차량의 진동 상황을 추정하는 휠 너트 풀림 판단 단계;를 포함하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
| 16 |
16
청구항 15에 있어서,상기 센서 정보 판독 단계는,상기 차량 내부 센서로부터 차량에 구비된 네 타이어 각각의 휠속, 스티어링각, 스티어링속도, 종가속도, 횡가속도 및 요레이트를 포함하는 센서신호를 수신한 후 일정시간 t초 단위로 저장하여, 횔 너트의 풀림 여부를 판단하기 위한 시간 도메인 상의 센서신호를 결정하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
| 17 |
17
청구항 15에 있어서,상기 센서 정보 판독 단계는,상기 차량 내부 센서로부터 수신하여 저장한 시간 도메인 상의 센서신호를 이산 푸리에 변환(DFT)하여 주파수 도메인 신호로 변환하고, 상기 주파수 도메인 신호의 크기를 휠 너트의 풀림 여부를 판단하기 위한 특징신호로 생성하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
| 18 |
18
청구항 17에 있어서,상기 휠 너트 풀림 판단 단계는,상기 특징신호를 기반으로 신경망 시스템으로 이루어진 공유블록에 의해 차량에 구비된 각 타이어에서의 떨림 정도를 추정하고, 추정된 각 타이어에서의 떨림 정도를 기반으로 신경망 시스템으로 이루어진 너트 풀림 추정 블록에 의해 각 타이어에서의 휠 너트 풀림 여부를 추정하는 것을 특징으로 하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
| 19 |
19
청구항 18에 있어서상기 휠 너트 풀림 판단 단계에서 횔 너트의 풀림 여부를 판단하기 위해 인가되었던 입력과 동일한 상기 공유블록의 출력을 입력으로 수신한 후, 기 학습되어 있는 내용에 따라 상기 휠 너트 풀림 판단 단계의 추정 결과에 대한 신뢰도를 추정하는 판단 신뢰도 예측 단계;를 더 포함하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
| 20 |
20
청구항 19에 있어서상기 판단 신뢰도 예측 단계에서 출력되는 신뢰도 추정 결과(C)를 미리 설정되어 있는 일정한 기준값(Cth)과 비교하여, 신뢰도 추정 결과(C)가 기준값보다 클 경우에는 상기 휠 너트 풀림 판단 단계에서의 추정 결과를 휠 너트 풀림정보로 출력하고, 신뢰도 추정 결과(C)가 기준값 이하일 경우에는 상기 휠 너트 풀림 판단 단계에서의 추정 결과 대신 그 전에 제공하였던 휠 너트 풀림정보를 휠 너트의 현재 상태로 보정하여 제공하는 판단 결과 보정단계;를 더 포함하는 휠 너트 풀림 판단 방법
|
