(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一次的に学習されたアルゴリズムにより車両で動作する車両ドアの開閉補助力予測システムによって実行される車両ドアの開閉補助力予測方法であって、
前記車両が停止した位置で前記車両に設置されたセンサーを通じて前記車両の現在の縦軸傾斜度および横軸傾斜度を取得して第１入力値として保存する段階と、
前記車両ドアに結合されたセンサーを通じて搭乗者によって前記車両ドアが開かれる力データを時間区間において取得して、当該時間区間とこれに対応して取得された力とを第２入力値として異なる時間区間ごとに反復保存する段階と、
前記第１入力値と前記反復保存されるそれぞれの第２入力値の四つの変数を前記アルゴリズムによって計算して前記時間区間でそれぞれ必要な力を予測する段階を含むことを特徴とする車両ドアの開閉補助力予測方法。
【請求項２】
前記予測する段階後に、予測された前記必要な力の強さから前記一次的に学習されたアルゴリズムによる前記時間区間別基準力の強さを抜いた差分の力の強さでモーター駆動力を補正する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の車両ドアの開閉補助力予測方法。
【請求項３】
前記基準力の強さは前記車両が平地に停車された状態で前記モーター駆動力に設定された力の強さであることを特徴とする請求項２に記載の車両ドアの開閉補助力予測方法。
【請求項４】
前記時間区間は０．１秒であることを特徴とする請求項１に記載の車両ドアの開閉補助力予測方法。
【請求項５】
車両に搭載される電子制御装置の中の少なくとも一つに配置される車両ドアの制御システムとして、前記車両が停止された位置で前記車両に設置されたセンサーから前記車両の現在の縦軸傾斜度および横軸傾斜度を取得して第１入力値として保存して、前記車両ドアに設置されたセンサーを通じて搭乗者によって前記車両ドアが開かれる力データを時間区間において取得して、当該時間区間とこれに対応して取得された力とを第２入力値として異なる時間区間ごとに反復保存する予測データインターフェース及び前記第１入力値と前記反復保存されるそれぞれの第２入力値の四つの変数を一次的に学習されたアルゴリズムによって計算して、前記時間区間でそれぞれ必要な力を予測するデータ処理部を含むことを特徴とする車両ドア制御システム。
【請求項６】
前記データ処理部で予測された力の強さで前記一次的に学習されたアルゴリズムによる前記時間区間別基準力の強さを抜いた差分力の強さで前記車両ドアの開閉補助力を提供するモーターの駆動力を補正するモーター補正インターフェースをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の車両ドア制御システム。
【請求項７】
前記アルゴリズムはサポートベクターマシンの推定モデルを含むことを特徴とする請求項５に記載の車両ドア制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両ドアの開閉補助力予測技術に関し、より詳しくは、サポートベクターマシンを利用した車両ドアの開閉補助力予測方法及びこれを利用する車両ドア制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピューティング能力の向上をベースに車両での使用者便利性および安全性を向上させるための知能型技術を活用したシステムが活発に開発されている。国内だけでなく北米とヨーロッパ地域で搭乗者の便宜性および安全性のための定速走行装置（Ｃｒｕｉｓｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ）、歩行者エアーバック（Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ａｉｒｂａｇ）、衝突対応安全システム（Ｐｒｅ−Ｃｒａｓｈ  Ｓａｆｅｔｙ  Ｓｙｓｔｅｍ）等が開発されている。
【０００３】
自動車ドアの場合も自動スライディング  ドア（Ａｕｔｏ  Ｓｌｉｄｉｎｇ  Ｄｏｏｒ）、パワーアシスト  ドア（Ｐｏｗｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｄｏｏｒ）等が商用化されていてあり、また自動ドアに対する研究が行っている。
【０００４】
しかし、ドアを角度により与えられた速度或いは一定の速度で開閉する単純方式は使用者の開閉力による速度変化がないので、高速動作である場合は事故の危険性が高くて、低速である場合は使用者に、異質感を与えることもある。
【０００５】
また、車両諸元、車両のドア形状、重さ、摩擦などのような車両設計変数を考慮して予測モデルを導き出すのはモーターの誤作動、作動期間が長くなるにつれ発生するモーターの摩耗などによる誤差を反映しないために使用者が必要な補償力の予測値に対する信頼性が低くなることもある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は前記のような従来技術の問題点を解決するためのもので車両が駐車された地形の条件により可変的に適用されるドア開閉補助力予測方法を提供することにその目的がある。また、本発明の他の目的は傾斜面で重力相殺を利用した車両ドアの開閉力補助システムとは違った方式の予測モデルを利用する車両ドアの開閉補助力予測方法を提供するところにある。
【０００７】
予測モデルは実際の補償力データを学習、反映して予測値を導出できる学習アルゴリズムとして、人工神経網（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＡＮＮ）やサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ、ＳＶＭ）アルゴリズムを適用できるし、より望ましく信頼性が高いサポートベクターマシンアルゴリズムを適用することができる。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、使用者の力を考慮してドアの動作速度を制御するシステムで構成することによって既に提示された角度と重力による力に対する補償法だけでない使用者がドアに加える外力を追加で考慮して具現される、車両ドアの開閉補助力予測方法及びこれを利用する開閉補助力システムを提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記技術的課題を解決するための本発明の一側面によれば、一次的に学習されたアルゴリズムにより車両上で動作する車両ドアの開閉補助力予測システムによって実行される車両ドアの開閉補助力予測方法として、車両が停止した位置で車両に設置されたセンサーを通じて車両の現在の縦軸傾斜度および横軸傾斜度を取得して第１入力値で保存する段階、車両ドアに結合するセンサーを通じて搭乗者によって車両ドアが開かれる力データを時間区間において取得して、当該時間区間とこれに対応して取得された力とを第２入力値として異なる時間区間ごとに反復保存する段階、および第１入力値と反復保存されるそれぞれの第２入力値の四つの変数を前記のアルゴリズムによって計算して前記の時間区間でそれぞれ必要な力を予測する段階を含む、車両ドアの開閉補助力予測方法が提供されることを特徴とする。
【００１０】
一実施例で、車両ドアの開閉補助力予測方法は、前記予測する段階後で、予測された前記必要な力の強さから一次的に学習されたアルゴリズムによる時間区間別基準力の強さを抜いた力の強さでモーター駆動力を補正する段階をさらに含むことを特徴とする。
【００１１】
一実施例で、基準力の強さは車両が平地に停車された状態でモーター駆動力に設定された基本的な力の強さでありうる。一実施例で、時間区間は０．１秒でありうる。
【００１２】
本発明の他の側面によれば、車両に搭載される電子制御装置の中の少なくとも一つに配置される車両ドアの制御システムとして、車両が停止した位置で車両に設置されたセンサーから前記車両の現在の縱軸傾斜度および横軸傾斜度を取得して第１入力値で保存して、前記車両ドアに設置されたセンサーを通じて搭乗者によって前記車両ドアが開かれる力データを時間区間において取得して、当該時間区間とこれに対応して取得された力とを第２入力値として異なる時間区間ごとに反復保存する予測データインターフェース及び第１入力値と前記反復保存されるそれぞれの第２入力値の四つの変数を一次的に学習されたアルゴリズムによって計算して前記時間区間でそれぞれ必要な力を予測するデータ処理部を含む、車両ドア制御システムが提供されるのを特徴とする。
【００１３】
一実施例で、車両ドア制御システムは、データ処理部で予測された力の強さで一次的に学習されたアルゴリズムによる前記時間区間別基準力の強さを抜いた力の強さで前記車両ドアの開閉補助力を提供するモーターの駆動力を補正するモーター補正インターフェースをさらに含むことを特徴とする。また、前記アルゴリズムはサポートベクターマシンの推定モデルを含むことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、傾斜度、使用者の力などの条件による開閉力設定のために作動補助力に対する学習モデルを実現して比較して、予測モデルの学習のために縮小模型を製作して実験を通じて学習データを得ることができる実験モデルを構成して、実際の補償力データを学習、反映して適正値を導出できる学習アルゴリズムを開発して、これを適用できるシステムを提供することができるし、学習方法のうちで人工神経網（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、ＡＮＮ）とサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ、ＳＶＭ）アルゴリズムを適用して実際の測定値と比較及び検証した結果、車両のドア開閉補助力予測のために相対的に高い適用性を持つサポートベクターマシンを提供する効果がある。
【００１５】
このように、本発明の予測方法によれば、傾斜、使用者の力などにより車両用ドア開閉駆動モーターが補償しなければならない適正な力を予測して時間により駆動することによって使用者が平地と同じ力でドアを制御できるシステムを提供する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】一般的な車体でドアに作用する力を説明するための座標システムの例示図
【図２】一般的な車両ドアで平面と傾斜条件での補助力を比較して現わしたグラフ
【図３】ＣＡＴＩＡを利用した車両ドアの学習シミュレーションモデルのデザインに対する例示図
【図４】学習シミュレーションモデルのためのシミュレーターと測定装置に対する例示図
【図５】シミュレーションモデルと実際の車両の間のドア作動力を比較したグラフ
【図６】本実施例に採用可能な神経網モデルの構造に対する例示図
【図７】ＡＮＮ及びＳＶＭを利用して測定データと予測値で予測された力を比較して現わしたグラフ
【図８】本発明の一実施例による車両ドアの開閉補助力予測方法に対する流れ図
【図９】図８の車両ドアの開閉補助力予測方法を実現することができる予測システム（車両ドアの開閉補助力予測装置）に対する概略的なブロック
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、説明する本発明は様々多様な変更を加えることができて色々な実施例を持つことができるが、特定実施例を図面に例示して詳しく説明する。しかし、これは本発明を特定の実施形態に対して限定しようとするのではなくて、本発明の思想及び技術範囲に含まれるすべての変更、均等物ないし代替物を含むことで理解されなければならない。
【００１８】
以下、添付された図面を参照して、本発明の望ましい実施例をより詳しく説明する。以下の説明では先に縮小模型を製作して実験を通じて学習データを得ることができる実験モデルに対して説明して、人工神経網とサポートベクターマシンのアルゴリズムを通した予測結果値を比較及び分析してサポートベクターマシンの優秀な信頼性を立証して、最後に開閉補助力に対する予測アルゴリズムの結論を導き出すようにする。
【００１９】
図１は一般的な車体でドアに作用する力を説明するための座標システムの例示である。図２は一般的な車両ドアで平面と傾斜条件での補助力を比較して現わしたグラフである。
【００２０】
車両の開閉力補助実験のための座標系は図１のように現わすことができる。車両駐車時には大部分が平地に駐停車をすることになるが、地形により車両傾斜度が大きい場合もある。このような傾斜度は縦（Ｌａｔｅｒａｌ）方向と横（Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ）方向の傾斜度を持つようになる。このような傾斜度を色々な車両ドアの開閉は平地での動作より多くの力が要求される。
【００２１】
例えば、横方向で３０°傾いた傾斜度に駐車をする場合、図２のように傾斜度が０である平地より多くの力が要求されることが分かる。後述する本実施例ではこのような力の差をモーターが補償してドアを開閉することができるようにすることによって傾斜度がある地形でも平地のようなドア動作ができるようにして、これによって使用者に便宜を提供しようとする。このために、後述する本実施例ではモーターが提供しなければならない開閉補助力に対する推定モデルを提供する。
【００２２】
図３はＣＡＴＩＡを利用した車両ドアの学習シミュレーションモデルのデザインに対する例示図である。前述した補償力に対する推定モデルを構成するために実際の開閉補助力に対する標本データが必要で、このような標本データを利用した学習が絶対的である。しかし、学習データベースを構築するために実差にすぐに適用するのは傾斜度の実現、車両ドアの角度測定、使用者の力に対する実現などが容易ではない。従って、学習データベースの効果的な構築のために本実施例では学習用縮小モデルを構成して多様な地形の変化条件に対する測定を可能にする。全体的な設計モデルを例示すれば、図３のようになる。
【００２３】
本実施例では地形の変化による入力値が開閉補助力出力値に影響を与えるという入出力関係を設定して実験データを得た。実際の地形の変化に近づくよう傾くことを実現するために図１の座標基準として傾斜角を縦軸（ｘ３）と横軸（ｘ４）で区分して、これを適用するために縮小模型を支持するプロファイルを図３のように軸の回転及び固定が可能なアングルジョイントブラケット（Ａｎｇｌｅ  Ｊｏｉｎｔ  Ｂｒａｃｋｅｔ）を軸ごとに構成して地形環境を縦軸傾斜度（Ｌａｔｅｒａｌ  Ｓｌｏｐｅ、  −３０°≦Ｘ３≦３０°）横軸傾斜度（Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ  Ｓｌｏｐｅ、−１５°≦Ｘｄ≦１５°）を調節して実験可能ように設計した。
【００２４】
ドアの開閉力に対する重要変数のうちの一つは作動時間として、ドアの作動時間が短いほど速い速度を必要になる。これはドア作動において力の増加を意味する。従って、本実施例ではドアの作動時間を基準としてデータを抽出して、これを利用して平地での力と任意の傾斜状態での力の関係を少ない誤差で分類しようとした。
【００２５】
即ち、本実施例では何人かの実験対象者が数回ドアを閉じる作動時間を算出して、これに対する平均作動時間を抽出して適正時間（２．５秒）を選定して実験を進めた。力データはプッシュープルゲージ（Ｐｕｓｈ−ｐｕｌｌ  Ｇａｕｇｅ）を利用して図４のような方法を通じて測定することができる。図４は学習シミュレーションモデルのためのシミュレーターと測定装置に対する例示図である。
【００２６】
車両ドアの作動時間０．１秒間隔で力データを測定して初期力が０の場合を除いた１回２４区間のデータを得た。そしてこのようなデータ三つを数回測定した後、適切な増加と減少を見せる最適な実験データ五つを平均で傾斜角当り２４個のデータを取得する方式で実験を行った。
【００２７】
また、縦軸傾斜度は５間隔で０から３０まで６個の傾斜条件で区分して、横軸傾斜度は２間隔で０から１０まで六つの傾斜条件で区分して実験したし、合計３６種類の傾斜条件によるデータを確保した。実際に車両に適用可能にするためにいくつかの傾斜状況で実際の車両のデータを比較して信頼性を確保した。
【００２８】
実際の車両のドアはゆるやかな傾斜での作動時、ドアが開いたり閉じたりする時を基準として縮小モデルと同じ傾斜度で実験したし、図５で見えるように縮小模型との一貫した傾向を見せる関連性を検証した。図５はシミュレーションモデルと実際の車両でのドア作動力を比較したグラフである。
【００２９】
学習に使われる学習データではドアの回転時間（Ｘ１）、平地での力（Ｘ２）、縦軸傾斜度（Ｘ３）、横軸傾斜度（Ｘ４）そして傾斜時の力（Ｙ）で選定した。多様な傾斜でのデータを抽出して比較した結果、ドア作動開始区間の初期力と最後の区間の力の大きさの差は小さいと判断されたし、傾斜とは関係なく増加と減少を見せる不規則なデータを持つ区間を見せた。従って前後区間０．５秒のデータを排除して０．５秒から２．０秒までのデータだけ学習データベースで構築したし、これを表１に現わした。
【００３０】
【表１】
0006272925.tif 000002
【００３１】
本実施例では人工神経網及びサポートベクターマシンモデリングのために車両が駐車したり停車した位置での地形の２軸傾斜度、平地での０．１秒当たりドア作動力を入力値にして、それぞれの傾斜条件ごとのドア作動力を出力値で学習データを構成することができる。
【００３２】
入力変数は時間、平地力、縦軸傾斜度、横軸傾斜度の四つで構成される。出力値は四つの変数による傾斜時の区間別に必要な力に対応することができる。このように、本実施例では学習されたアルゴリズムに任意の傾斜角を与えた時の出力値を実測されたサンプル値と比較して学習の有効性を検証することができる。
【００３３】
以下、予測アルゴリズムに適用するために人工神経網学習モデルとサポートベクターマシンモデリングを比較した実験例を例示する。図６は本実施例に採用可能な神経網モデルの構造に対する例示図である。
【００３４】
本実施例での人工回路網学習モデルは傾斜角と使用者の力、車両ドアの開閉のための力の非線形関係を知って予測するのに利用される。人工神経網は使用される活性関数により非線形問題を解決することができる。
【００３５】
人工神経網の構造は図６のように入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、隠匿層（Ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）及び出力層（Ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）で構成されることができて、表２のように隠匿層のニューロン数が８、１０、１２、１４個である時の学習結果を比較して現わした。
【００３６】
【表２】
0006272925.tif 000003
【００３７】
本実施例による予測システムの特性上傾斜度の変化があるたびに使用者がドアを作動する前にアルゴリズムを計算して、それに該当する出力値を導き出した後モーターが作動しなければならない。従って、本実施例の予測システムでは学習時間もまた重要な変数の中に一つになる。
【００３８】
本実施例での学習取りまとめ条件は平均自乗誤差（Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｅｒｒｏｒ、ＭＳＥ）値が０．０００５以下や設定反復回数（１０，０００回）を超過する場合に取りまとめるように設定することができる。隠匿層に対する比較結果は１４個のニューロン数で作られた隠匿層の推定モデルが比較的短い学習時間と高い決定係数（Ｒ２）を見せることによってある程度優秀な予測能力を持つ構造だと評価された。
【００３９】
次に、サポートベクターマシンモデリングに対し説明する。一般的に統計的方法を通した学習での正確度は学習データによって制約を受ける。従って収集されたデータの量と分布により関数の性能が左右されると見ることができる。このような伝統的な統計的学習方法（例えば、人工神経網）での経験的リスクを最小化させる方法とは違ってサポートベクターマシンは構造的リスクの最小化を通じてエラーを最小化させる方法を利用する。
【００４０】
本実施例ではドアに作動する力の非線形モデルとして、サポートベクターマシン回帰モデルを使う。このようなサポートベクターマシン回帰モデルを使うために学習データは先に言及した人工神経網の学習データと同一に構成することができる。
【００４１】
サポートベクターマシンの最適回帰モデル
[式１]
0006272925.tif 000004
を救うための最適化モデルは下の数学式１及び数学式２のように構成される。
【００４２】
【数１】
0006272925.tif 000005
【００４３】
【数２】
0006272925.tif 000006
【００４４】
ここで、スラッグ変数（Ｓｌａｃｋ  Ｖａｒｉａｂｌｅ）ξはデータのサンプル位置が正しく分類されたのか判別できる変数であり、Ｃは使用者が設定しなければならない媒介変数として余白をできる限り大きくして、これと同時に０＜ξであるサンプルの数をできる限り少なくする二つの目的中どれか一つに比重を置くのかを決める変数である。ラグランジ（Ｌａｇｒａｎｇｅａｎ）最適モデルは拘束条件を含んで次の数３のように表現されることができる。
【００４５】
【数３】
0006272925.tif 000007
【００４７】
【数４】
0006272925.tif 000008
【００４８】
【数５】
0006272925.tif 000009
【００４９】
前記、説明した人工神経網学習モデルとサポートベクターマシン回帰モデルのうち最適な予測モデルを選定するために図７及び下記の表３のように学習データ以外の傾斜変数を任意に定義して縦軸傾斜度、横軸傾斜度の順序でそれぞれ１０゜／５゜、２３゜／０゜、２３゜／５゜、１０゜／３゜、２０゜／−３゜を検証データで適用した。図７はＡＮＮ及びＳＶＭを利用して測定データと予測値で予測された力を比較して現わしたグラフである。
【００５０】
【表３】
0006272925.tif 000010
【００５１】
そして検証データを学習させて該当傾斜条件で実際に必要な測定される力と推定モデルに対する予測値を比較した。
【００５２】
表３と図７の検証データに対する比較結果を見れば、予測結果はサポートベクターマシンの推定モデルを通じて予測された値が人工神経網モデルより実際の値と類似の予測を現わすことを確認することができる。全体的にサポートベクターマシンの推定モデルに対する予測値の誤差が人工神経網学習モデルの場合より少なく現れた。即ち、人工神経網の場合は開始と終わりの部分で予測値の誤差が相対的に大きく現れたし、サポートベクターマシンの場合は開始の部分だけで相対的に大きい誤差値が現れたことが分かる。
【００５３】
前述した実施例の実験結果に基づいて車両ドアの開閉補助力予測方法とこれを利用する車両ドア制御システムを構成すれば次のとおりになる。図８は本発明の一実施例による車両ドアの開閉補助力予測方法に対する流れ図である。
【００５４】
図８を参照すれば、検証データを通した予測に信頼性が相対的に高いサポートベクターマシンを利用して必要な開閉力補助量を予測する開閉力補助システムを構成することができる。
【００５５】
即ち、本実施例の予測方法では搭乗者が下車または、乗車するまでは車両が止まった後搭乗者がドア取っ手を引いてドアに力を集中する場合を考慮して、一次的に学習されたアルゴリズムを持つシステムが搭載されている車両が任意の傾斜がある場所に駐・停車する時（Ｓ８１）車両に設置されているセンサーを通じて現在の縦・横軸傾斜度を入力値（ｘ３，ｘ４）で保存する（Ｓ８２，Ｓ８３）。
【００５６】
そして２次的に搭乗者がドアを開こうと思う時（Ｓ８４）ドアに設置されたセンサー（力の測定が可能なセンサー）を通じて所定の時間区間（０．１秒）当たり力を入力値（Ｘ１，Ｘ２）で保存する（Ｓ８５，Ｓ８６）。
【００５７】
このように保存された毎時間区間当たり四つの変数はアルゴリズム（例えば、サポートベクターマシン回帰モデルを利用した学習モデルを利用するアルゴリズム）によって計算されて該当時間区間でもこれに対し対応するドア動作区間で必要な力を予測することができる（Ｓ８７、Ｓ８７ａ）。
【００５８】
前記の予測によれば、予測された力（Ｆｐｒｅｄ，Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  ｆｏｒｃｅ  ｖａｌｕｅ）と使用者が平地で必要な力（Ｆ０，Ｆｏｒｃｅ  ｏｎ  ｔｈｅ  ｆｌａｔ）であらかじめ設定／学習された該当区間の力との差をモーターが補償しなければならない力で取得することができる（Ｓ８８、Ｓ８９）。
【００５９】
このように車両ドアの動作区間ごとの予測値を導き出してモーターの回転力でもこのような回転力に対応する力（ＦＭ、ｍｏｔｅｒ  ｆｏｒｃｅ）を時間によりモーターの出力を常時変換／制御することによってドアを押したり引く時使用者によってドアが開かれる間リアルタイムに変わるモーターの駆動を補償制御できて、これによって傾斜条件でも搭乗者が平地に駐車あるいは停車された車両と似た力で車両ドアを開いたり閉じられるように車両ドアを制御することができる。
【００６０】
図９は図８の車両ドアの開閉補助力予測方法を実現することができる予測システム（車両ドアの開閉補助力予測装置に対応する）に対する概略的なブロックである。図９を参照すれば、本実施例による予測システムは予測データインターフェース（１２）、データ処理部（１４）、モーター補正インターフェース（１６）及び保存部（１８）を含むことができる。
【００６１】
予測データインターフェース（１２）は車両の第１センサーに連結されて第１センサーから第１センサーデータを取得する。第１センサーはタイヤ圧力センサー、ジャイロ  センサー、赤外線センサーまたは、これらの組合を包含できて、第１センサーデータは車両の横軸傾斜度と縦軸傾斜度に対する情報を含むことができる。駐車あるいは停車された車両の横軸傾斜度と縦軸傾斜度は保存部（１８）に第１データ値（ｘ３、ｘ４）で保存されることができる。
【００６２】
また、予測データインターフェース（１２）は車両の第２センサーに連結されて第２センサーから第２センサーデータを取得する。第２センサーは車両のドアに結合してドアの作動時にドアに加えられる力を測定するセンサーを含む。
【００６３】
第２センサーは圧力センサー、変位センサー、重力センサーまたは、これらの組合を包含できて、第２センサーデータはドア動作区間でもこれに対し対応する時間区間（０．１）当たり力を測定して保存部（１８）に保存することができる。第２センサーデータは毎区間当たり力として複数（例えば、ｎ個）の第２データ  ペア｛（ｘ１、ｘ２）、（ｘ１_１、ｘ２_１）、（ｘ１_２、ｘ２_２）、・・・・・・、（ｘ１_ｎ−１、ｘ２_ｎ−２）｝で保存されることができる。
【００６４】
保存部（１８）は第１センサーデータと第２センサーデータの組合に対応する四つの変数でそれぞれ成り立った複数のデータ三つを保存することができる。また、保存部（１８）車両ドアの開閉補助力予測を遂行するためにデータの入力、処理及び出力に必要なプログラムやモジュールあるいは命令語の集合を保存することができる。また、保存部（１８）は学習モデルや予測アルゴリズムのためのデータ辞典や資料の定義を保存することができる。
【００６５】
このような保存部（１８）はメモリーシステムを包含できて、メモリーシステムはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）でもＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような保存媒体形態のメインメモリと、フロッピーディスク、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、磁気テープなどの長期（ｌｏｎｇ−ｔｅｒｍ）保存媒体形態の補助メモリーの中の一つ以上のメモリーあるいは保存手段で具現されるが、これに対し限定されはしない。
【００６６】
データ処理部（１４）はサポートベクターマシン回帰モデルと同じ所定の学習モデルを利用するアルゴリズムを通じて四つの変数を計算して車両ドアの毎作動区間で要求される力を予測することができる。また、データ処理部（１４）は予測データインターフェース（１２）とモーター補正インターフェース（１６）を制御したりこれらと連動することができる。
【００６７】
このようなデータ処理部（１４）は、プロセッサ、マイクロプロセッサー（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、または、これと類似の手段でもこのような手段に相応する機能を行う構成部を含むことができる。データ処理部（１４）は計算を遂行する演算装置（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ：ＡＬＵ）、データ及び命令語（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓ）の一時的な保存のためのレジスター、そしてインターフェース装置を制御したり管理するためのコントローラーを具備することができる。
【００６８】
前記のデータ処理部（１４）はデジタル（Ｄｉｇｉｔａｌ）社のアルファ（Ａｌｐｈａ）、Ｍｉｐｓテクノロジー、Ｎｅｃ、Ｉｄｔ、シーメンス（Ｓｉｅｍｅｎｓ）等のｍｉｐｓ、インテル（Ｉｎｔｅｌ）とサイリクス（Ｃｙｒｉｘ）、Ａｍｄ及びネクスジェン（Ｎｅｘｇｅｎ）を含む会社のｘ８６及びＩｂｍとモトローラ（Ｍｏｔｏｒｏｌａ）のパワーＰＣ（ＰｏｗｅｒＰＣ）のような多様なアーキテクチャー（Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を具備することができるが、これに対し限定されはしない。
【００７０】
一方、本実施例でモーター補正インターフェース（１６）は基本的にデータ処理部（１４）の予測結果をモーターに伝達する一方向信号伝達手段で説明しているけれど、これに対し限定されなくて、モーターに結びついた第２センサーから第２センサーデータを取得してデータ処理部（１４）に伝達するように具現されることができる。この場合、モーター補正インターフェース（１６）は予測データインターフェース（１２）の一部と組み合わせた形態を持つことができる。
【００７１】
本実施例によれば、既存の自動ドアと違い車両の駐車／停車された地形の傾斜条件により機械学習である人工神経網学習モデルやサポートベクターマシン回帰モデルを利用するドアの開閉補助力予測モデルを提供できて、傾斜度と使用者の力条件による柔軟なドア開閉力を提供するようにドアに結びついた補助開閉力提供モーターの駆動力を効果的に補償することができる。
【００７２】
特に、車両ドアの開閉補助力予測モデルを実際の測定値と比較・検証して車両のドア開閉を補助するにあたってサポートベクターマシンが高い適用の可能性を持ったものを確認することができた。このように、本実施例の予測モデルを利用すれば、傾斜度と使用者の力により車両ドアに結びついたモーターが補償しなければならない適正力を作動時間により常時制御できる開閉力補助システムを提供することができる。
【００７３】
以上では本発明に対する技術思想を添付図面とともに敍述したが、これは本発明の望ましい実施例を例示的に説明したことであって本発明を限定するのではない。また本発明が属する技術分野で通常の知識を持った者なら誰も本発明の技術的思想の範疇を離脱しない範囲内で多様な変形および模倣が可能だということは自明なのである。
【符号の説明】
【００７４】
１２：予測データＩ／Ｆ
１４：データ処理部
１６：モーター補正Ｉ／Ｆ
１８：保存部
【図１】
0006272925.tif 000011
【図２】
0006272925.tif 000012
【図３】
0006272925.tif 000013
【図４】
0006272925.tif 000014
【図５】
0006272925.tif 000015
【図６】
0006272925.tif 000016
【図７】
0006272925.tif 000017
【図８】
0006272925.tif 000018
【図９】
0006272925.tif 000019