The engineering technology of automotive system is currently edging toward improving fuel economy. Idle Stop and Go (ISG) is one of the major technologies that have been known for improving fuel efficiency and reducing emissions of Internal Combustion (IC) engine by preventing unnecessary fuel consumption, due to engine idling, by stopping an operation of an engine while a vehicle is not moving. A typical idle stop and go system stops the engine automatically several seconds later when the vehicle stops. Subsequently, in the case that a driver's intention to drive the vehicle is detected, for example, when a brake pedal is released or a gear is changed, the system automatically restarts the engine even without the operation of an ignition key. Therefore, in the conventional idle stop and go system, there is a problem that it is uncomfortable and not applied properly to the circumstance based on the precise information of target vehicle's motion. To solve these problems, the traveling model of a vehicle in a mathematical form is needed to design a particular ISG controller based on the recognition of vehicle idling condition. However, it is almost impossible to model the vehicle traffic condition as well as the driver behavior which is somewhat random and highly nonlinear. Thus, an ultrasonic sensor, wheel-speed sensors and an inclinometer are used to acquire host and target vehicle information which is used to recognize the circumstances of traffic congestion. The performance of the designed ISG model has been validated through the comparisons with a typical ISG model and a fuzzy model based expert knowledge system. Using various traffic congestion data, the proposed ISG controller is verified to be more robust to sensor noise and driver's meaningless drive pattern compared to other controllers.
This research concludes that overall efficiency of the control system can be improved significantly even without using an expensive radar sensor. Furthermore, the developed control algorithm can be applied to any vehicle using typical vehicle data such as host vehicle speed, relative distance and target vehicle acceleration.
차량 연비는 현재 및 향후 계속되는 유가상승으로 운전자들에게 가장 민감한 사안으로 부각되어 차량을 비교하는 척도로서 중요하게 인식되고 있다. 특히 Idle Stop and Go (ISG) 기술은 자동차의 불필요한 공회전으로 인한 연료 소모를 줄여 연비를 향상시킬 뿐만 아니라 이는 배기가스를 적게 배출하여 지구 온난화의 주범인 CO2를 줄이는 최적의 방법으로 알려져 있다. 따라서 전세계 완성차 회사에서도 획기적인 연비향상을 차세대 자동차 산업의 최우선 역점 목표로 인식하고 있으며, 지구환경 보존의 노력과 향후 더욱 심화될 고유가 시대를 대비하기 위한 Idle Stop and Go뿐만 아니라 Camless engine, Dual Clutch, Eco Driving 등과 같은 선행기술을 개발하기 위해 최선의 노력을 기울이고 있다.
기존에 연구된 ISG 시스템은 차량이 정지한 뒤 수초 후에 자동으로 차량의 시동을 끄거나 운전자의 의지에 따라 기어의 위치나 브레이크/클러치 페달의 입력을 통하여 수동적으로 시동을 끄도록 설계되어 있다. 그러나 기존의 ISG 제어기의 경우 운전자에게 불편함을 느끼게 할 뿐만 아니라 앞 차량의 정확한 주행정보에 따른 다양한 주행 환경 에서 효과적으로 대처하지 못하여 보다 높은 연비효율을 얻지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 공회전 상황을 인지를 할 수 있는 ISG 제어기를 구성하기 위해 정확한 차량의 수학적인 모델이 필요하다. 그러나 운전자들마다 운전특성이 다르고 도로 정체 구간 및 시간대에 따른 환경 변수들이 비선형성을 무한히 내포하고 있기 때문에 수학적인 모델링은 불가능하다. 따라서, 초음파 차간거리 센서, 휠속 센서, 그리고 경사도 센서를 통하여 주행 차량 및 앞 차량의 정보를 얻어내어 운전자의 불편함뿐만 아니라 교통 정체 상황을 인지할 수 있도록 ISG 시스템을 구성하였다. 주행 실험 데이터를 기반으로 하여 MATLAB/Simulink를 이용하여 ISG 상황인식 알고리즘이 설계되었다. 설계된 전문가적 지식 기반의 ISG 제어기는 기존의 ISG 제어기가 일정거리나 속도 이상인 경우 시동이 켜진 상태를 유지하는 것과는 달리 앞 차량의 가속도 변화를 통해 차량의 유무를 판단하는 등 도로 상황에 따른 알맞은 판단을 내리는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 제안된 제어기는 많은 규칙과 계산량으로 인해 실차에 적용이 불가능하기 실시간 제어가 가능하도록 때문에 퍼지 클러스터링과 신경회로망을 적용하여 새롭게 ISG 제어기를 설계하였다. 기존의 ISG시스템의 단순 규칙기반 제어기와 실험데이터를 기반으로 하여 구성된 전문가적 지식기반의 ISG 제어기의 성능과 새롭게 구성된 ISG 제어기의 성능을 비교/분석하였다. 클러스터링과 신경회로망을 이용하여 새롭게 재구성된 ISG 제어기는 최적화된 규칙과 소속함수의 구성으로 센서의 노이즈 성분에 강하고 갑작스러운 상황 예를 들면 차량이 끼어들거나 차선변경하는 상황에서도 앞 차량의 움직임을 근거로 강건하게 제어하므로 불필요한 engine on/off가 빈번히 발생하지 않고 최적제어를 통해 연비를 향상시키는 성능을 보였다. 또한 학습데이터 구간 이외의 주행 실험 데이터에 Off-line으로 구성된 퍼지신경회로망 ISG 제어기를 적용함으로써 만족할 만한 성능의 신뢰성을 보여주었다. 본 연구는 레이더 센서와 같은 고가의 센서를 사용하지 않고 차종에 상관없이 동일한 차간거리, 주행차량의 속도, 앞 차량의 가속도 정보를 이용하여 상황인식 알고리즘을 설계하였기 때문에 모든 차량에 동일하게 적용할 수 있다는 점이 큰 장점이다. 향후 저속구간에서의 ACC (Active Cruise Control) 혹은 ABS (Anti-lock Brake System)와의 연계를 통해 그 성능을 극대화 할 수 있을 것으로 예상된다. 뿐만 아니라 현재 정체구간에서 운전자의 피로도를 경감 시키고자 연구되고 있는 TJA (Traffic Jam Assist) 와의 접목도 고려해 볼 만하다.
