지능형 자동차를 위한 모델 기반 고장 진단 알고리즘

Abstract

본 논문에서는 좌우측, 전방카메라를 포함하는 AVM System과 정밀 측위를 위한 DGPS센서를 기존 차량 내부 센서 (IMU, Wheel Speed Sensor)를 이용하여 고장 진단을 한다. 차량 내부 센서는 자체적인 고장 진단과 함께 고장 허용제어까지 효율적으로 가능하게 하는 Generalized Observer Scheme (GOS) 전략을 택하였고, Reliability Indexed Sensor Fusion을 적용함으로써 차속 추정의 정확도를 높였다. 차량 내부 센서는 GOS를 통하여 고장진단이 수행되고, 이를 기준으로 AVM System의 고장과 DGPS시스템의 고장을 진단한다. 각 ADAS센서는 고유의 Track을 생성하고, 차량 내부 상태변수들 간의 관계를 이용하여 Residual을 생성하게 된다. 마지막으로 False Alarm개선을 하는 방법으로써 Robust Residual Evaluation의 한 방법인 Adaptive Threshold를 적용 하였다. 이를 차량 동역학 프로그램인 CarSim과 MathWork社의 Simulink의 Co-Simulation을 통하여 검증한다.