차량이 움직이는 동안 차량의 동작들을 모니터링하고 필요에 따라 조직적인 경고들 및 지원을 제공하기 위해 자동화 시스템을 통합하여 차량들은 꾸준히 더 안전해지고 있다. 그러나, 차량 탑승자들의 존재를 신뢰성 있게 검출하고 이들을 어린이, 비교적 작은 성인들, 또는 다른 분류들에 따라 정확하게 분류하는 것에 어려움들이 남아있다. 특히, 에어백과 같은 차량이 탑승자를 보호하기 위해 안전 조치를 지원하거나 제정하려고 할 때 정확한 분류는 중요할 수 있다.
도 1 대표적인 차량 안전 시스템 - 에어백
테슬라는 본 발명을 통하여 차량 탑승자를 검출 또는 분류하기 위한 시스템들 및 방법을 제시하여 효과적인 차량 안전시스템 구축이 가능하게끔 한다. 해당 시스템은 탑승자 중량 센서들, 탑승자 존재 센서들 및 탑승자 중량 센서들 및 탑승자 존재 센서들과 통신하도록 구성된 논리 장치들로 구성된다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 제어 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 시스템(100)은 사용자 인터페이스(120), 컨트롤러(130), 통신 모듈(132), 오리엔테이션 센서(140), 속도 센서(142), 자이로스코프/가속도계(144), 글로벌 항법 위성 시스템(global navigation satellite system, GNSS; 146), 온도 센서(148), 습도 센서(148), 조향 센서/액추에이터( 150), 추진 시스템(160)을 통해 차량(110)의 오리엔테이션, 위치, 가속도, 속도, 온도 또는 다른 환경 조건 및 상태를 측정한다. 측정한 데이터 및 탑승자 분류 시스템 (occupant classification system, OCS; 200)을 통해 탑승자 구속 시스템(170)에서 효과적인 좌석 벨트 센서 및 잠금 메커니즘, 그리고 에어백 전개 시스템이 이루어질 수 있도록 한다.
도 2 차량 액세서리 시스템의 블록도
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 OCS(200)의 도면을 도시한다. OCS(200)는 탑승자 중량 센서(222) 및 승객 좌석(210)의 쿠션(212) 내에 배치된 탑승자 존재 센서(224) 및 승객 좌석(210)의 등받이(216) 내에 배치된 탑승자 존재 센서(226)를 갖는 승객 좌석(210)으로 구성된다. 탑승자 중량 센서(222) 및 탑승자 존재 센서들(224 및 226)은 각각의 센서 리드(223, 225, 및 227)를 통해 OCS 컨트롤러(230)와 전기적으로 결합되고 통신(예를 들어, 센서 신호들 및 데이터를 송수신)하도록 구성된다. 그리고 통신 링크들(173 및 175)을 통해 에어백 컨트롤러(172) 및 에어백 조립체(174)에 연결되어 에어백의 안전한 제어를 용이하게 할 수 있다.
도 3 OCS(200) 도면
도 4는 본 개시의 실시예에 따른, OCS(200)의 다양한 요소들을 이용하여 차량 탑승자를 검출 및 분류하기 위한 프로세스(600)의 흐름도를 도시한다. 블록(602)에서, 논리 장치는 탑승자 중량 센서 신호들 및 탑승자 존재 센서 신호들을 수신한다. 예를 들어, 시스템(100)의 컨트롤러(130) 및 OCS(200)의 OCS 컨트롤러(230)는 탑승자 중량 센서(222)로부터 승객 좌석(210)과 관련된 탑승자 중량 센서 신호들을, 탑승자 존재 센서(224 및 226)로부터 탑승자 존재 센서 신호들을 수신한다. 블록(604)에서, 논리 장치는 수신된 탑승자 중량 센서 신호들에 기초하여 추정 탑승자 중량을 결정한다. 컨트롤러(130) 및 OCS 컨트롤러(230)는 탑승자 중량 센서 신호들을 수신한 뒤, 온도 센서(148) 및 습도 센서(149)로부터 얻은 온도, 습도에 따라 해당 데이터를 교정하여 정확한 탑승자 중량을 결정한다. 블록(606)에서, 논리 장치는 수신된 탑승자 존재 센서 신호들에 기초하여 탑승자 존재 응답을 결정한다. 이러한 탑승자 존재 응답은 예를 들어 승객 좌석(210)의 탑승자의 커버리지 영역 및 존재에 대응할 수 있거나 간단히 탑승자의 존재 또는 비-존재를 나타내는 부울 값일 수 있다. 블록(608)에서, 논리 장치는 추정 탑승자 가중치 및 탑승자 존재 응답에 기초하여 탑승자 분류 상태를 결정한다. 대표적으로 탑승자가 존재하며 해당 탑승자의 중량이 작을 경우, 작은 탑승자에, 중량이 크면 큰 탑승자로 분류될 수 있으며 이외의 경우에는 존재하지 않음으로 분류할 수 있다. 블록(610)에서, 논리 장치는 탑승자 분류 상태를 에어백 컨트롤러(172) 및/또는 차량(110)의 사용자 인터페이스(110)에 보고한다.
도 4 차량 탑승자를 검출 및/또는 분류하기 위한 다양한 동작들의 흐름도
자율주행 자동차의 개발을 통한 차량에 탑재된 기반 시스템과 센서 기술들은 점점 발전하고 있다. 관련되어 차량 탑승자를 분류하고 안전 시스템을 확충하는 기술 또한 해당 기술들의 발전에 따라 더 가속화 될 것으로 예상된다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
02-568-2670
차량이 움직이는 동안 차량의 동작들을 모니터링하고 필요에 따라 조직적인 경고들 및 지원을 제공하기 위해 자동화 시스템을 통합하여 차량들은 꾸준히 더 안전해지고 있다. 그러나, 차량 탑승자들의 존재를 신뢰성 있게 검출하고 이들을 어린이, 비교적 작은 성인들, 또는 다른 분류들에 따라 정확하게 분류하는 것에 어려움들이 남아있다. 특히, 에어백과 같은 차량이 탑승자를 보호하기 위해 안전 조치를 지원하거나 제정하려고 할 때 정확한 분류는 중요할 수 있다.
도 1 대표적인 차량 안전 시스템 - 에어백
테슬라는 본 발명을 통하여 차량 탑승자를 검출 또는 분류하기 위한 시스템들 및 방법을 제시하여 효과적인 차량 안전시스템 구축이 가능하게끔 한다. 해당 시스템은 탑승자 중량 센서들, 탑승자 존재 센서들 및 탑승자 중량 센서들 및 탑승자 존재 센서들과 통신하도록 구성된 논리 장치들로 구성된다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 차량 제어 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 시스템(100)은 사용자 인터페이스(120), 컨트롤러(130), 통신 모듈(132), 오리엔테이션 센서(140), 속도 센서(142), 자이로스코프/가속도계(144), 글로벌 항법 위성 시스템(global navigation satellite system, GNSS; 146), 온도 센서(148), 습도 센서(148), 조향 센서/액추에이터( 150), 추진 시스템(160)을 통해 차량(110)의 오리엔테이션, 위치, 가속도, 속도, 온도 또는 다른 환경 조건 및 상태를 측정한다. 측정한 데이터 및 탑승자 분류 시스템 (occupant classification system, OCS; 200)을 통해 탑승자 구속 시스템(170)에서 효과적인 좌석 벨트 센서 및 잠금 메커니즘, 그리고 에어백 전개 시스템이 이루어질 수 있도록 한다.
도 2 차량 액세서리 시스템의 블록도
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 OCS(200)의 도면을 도시한다. OCS(200)는 탑승자 중량 센서(222) 및 승객 좌석(210)의 쿠션(212) 내에 배치된 탑승자 존재 센서(224) 및 승객 좌석(210)의 등받이(216) 내에 배치된 탑승자 존재 센서(226)를 갖는 승객 좌석(210)으로 구성된다. 탑승자 중량 센서(222) 및 탑승자 존재 센서들(224 및 226)은 각각의 센서 리드(223, 225, 및 227)를 통해 OCS 컨트롤러(230)와 전기적으로 결합되고 통신(예를 들어, 센서 신호들 및 데이터를 송수신)하도록 구성된다. 그리고 통신 링크들(173 및 175)을 통해 에어백 컨트롤러(172) 및 에어백 조립체(174)에 연결되어 에어백의 안전한 제어를 용이하게 할 수 있다.
도 3 OCS(200) 도면
도 4는 본 개시의 실시예에 따른, OCS(200)의 다양한 요소들을 이용하여 차량 탑승자를 검출 및 분류하기 위한 프로세스(600)의 흐름도를 도시한다. 블록(602)에서, 논리 장치는 탑승자 중량 센서 신호들 및 탑승자 존재 센서 신호들을 수신한다. 예를 들어, 시스템(100)의 컨트롤러(130) 및 OCS(200)의 OCS 컨트롤러(230)는 탑승자 중량 센서(222)로부터 승객 좌석(210)과 관련된 탑승자 중량 센서 신호들을, 탑승자 존재 센서(224 및 226)로부터 탑승자 존재 센서 신호들을 수신한다. 블록(604)에서, 논리 장치는 수신된 탑승자 중량 센서 신호들에 기초하여 추정 탑승자 중량을 결정한다. 컨트롤러(130) 및 OCS 컨트롤러(230)는 탑승자 중량 센서 신호들을 수신한 뒤, 온도 센서(148) 및 습도 센서(149)로부터 얻은 온도, 습도에 따라 해당 데이터를 교정하여 정확한 탑승자 중량을 결정한다. 블록(606)에서, 논리 장치는 수신된 탑승자 존재 센서 신호들에 기초하여 탑승자 존재 응답을 결정한다. 이러한 탑승자 존재 응답은 예를 들어 승객 좌석(210)의 탑승자의 커버리지 영역 및 존재에 대응할 수 있거나 간단히 탑승자의 존재 또는 비-존재를 나타내는 부울 값일 수 있다. 블록(608)에서, 논리 장치는 추정 탑승자 가중치 및 탑승자 존재 응답에 기초하여 탑승자 분류 상태를 결정한다. 대표적으로 탑승자가 존재하며 해당 탑승자의 중량이 작을 경우, 작은 탑승자에, 중량이 크면 큰 탑승자로 분류될 수 있으며 이외의 경우에는 존재하지 않음으로 분류할 수 있다. 블록(610)에서, 논리 장치는 탑승자 분류 상태를 에어백 컨트롤러(172) 및/또는 차량(110)의 사용자 인터페이스(110)에 보고한다.
도 4 차량 탑승자를 검출 및/또는 분류하기 위한 다양한 동작들의 흐름도
자율주행 자동차의 개발을 통한 차량에 탑재된 기반 시스템과 센서 기술들은 점점 발전하고 있다. 관련되어 차량 탑승자를 분류하고 안전 시스템을 확충하는 기술 또한 해당 기술들의 발전에 따라 더 가속화 될 것으로 예상된다.
특허법인ECM
변리사 김시우
swkim@ecmpatent.com
02-568-2670