Recently, most vehicles has the Automatic transmission system as their transmission system. The automatic transmission system operates with fixed shift patterns. In the opposite of manual operation, it is easy and convenient for driving. Though these merit, the system can not evaluate the driver s intension because of usage of fixed shift pattern. To consider driver s intension, we must consider both the driving intensity of driver and the status of vehicle. In this paper, we developed flexible automatic transmission system by using the proposed moduled neural networks which can learn the status of th vehicle and driver s intensity. As a results, we compare the transmission system using fixed shift pattern and the proposed transmission system and show the good performance in the change of shift position.
최근 차량의 경우 미리 설정된 쉬프트 패턴에 의해 변속되도록 고안된 자동변속기가 장착되어 있다. 자동변속기는 기존에 운전자가 수동으로 조작하는 방식과 달리, 자동으로 변속되므로 편안하고 편리하지만, 고정된 패턴을 이용해 변속하기 때문에 운전자의 의지를 반영하지 못한다. 운전자의 의지를 반영하기 위해서는 운전자의 성향뿐만 아니라, 차량의 상태도 같이고려해야한다. 이에, 차량의 상태와 운전자의 조작상태를 모듈 화시켜 학습하여 종합적인 운전성향을 판단하고, 반영하여 변속을 결정하고자 한다. 본 논문에서는 모듈화된 신경망을 이용한 운전의지 판단 알고리즘을 자동차의 자동변속기에 적용하여, 기존에 운전자마다 동일하게 적용되던 고정된 패턴에 의해 변속되던 결과와 비교해 봄으로서, 운전자마다 다른 유동적인 운전의지를 반영한 결과가 우수함을 보이고자 한다.
