(57)【要約】【課題】タイヤ力を精度良く推定する演算モデルを生成することができる演算モデル生成システムおよび演算モデル生成方法を提供する。【解決手段】演算モデル生成システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２および演算モデル更新部３３を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０の加速度を取得する。タイヤ力算出部３２は、加速度に基づいてタイヤ力Ｆを算出する演算モデル３２ｂを有し、センサ情報取得部３１により取得された加速度を入力して演算モデル３２ｂによりタイヤ力Ｆを算出する。演算モデル更新部３３は、タイヤ１０で計測されるタイヤ軸力とタイヤ力算出部３２により算出されたタイヤ力Ｆとを比較し、演算モデルを更新する。【選択図】図１
2020104790.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤの加速度を取得する情報取得部と、
加速度に基づいてタイヤ力を算出する演算モデルを有し、前記情報取得部により取得された加速度を入力して前記演算モデルによりタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、
前記タイヤで計測されるタイヤ軸力と前記タイヤ力算出部により算出されたタイヤ力とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新部と、
を備えることを特徴とする演算モデル生成システム。
【請求項２】
前記タイヤの加速度を計測する加速度センサを備え、
前記加速度センサは、前記タイヤのホイールのリム部およびタイヤ本体の少なくとも一方に配設されていることを特徴とする請求項１に記載の演算モデル生成システム。
【請求項３】
前記加速度センサは前記タイヤの径方向の加速度を計測し、
前記タイヤ力算出部は鉛直方向のタイヤ力を算出することを特徴とする請求項２に記載の演算モデル生成システム。
【請求項４】
前記加速度センサは、前記タイヤの径方向、軸方向および前後方向の加速度を計測し、
前記タイヤ力算出部は、鉛直方向、前記タイヤの横方向および前後方向のタイヤ力を算出することを特徴とする請求項２に記載の演算モデル生成システム。
【請求項５】
前記タイヤ力算出部は、前記加速度センサによる計測結果に基づいて、前記タイヤの路面接地状態における加速度を抽出する前処理部を有することを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載の演算モデル生成システム。
【請求項６】
前記タイヤの空気圧および温度の少なくとも一方を計測する計測器を備え、
前記演算モデルは、前記計測器による計測結果をタイヤ力の算出に用いることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の演算モデル生成システム。
【請求項７】
タイヤの加速度を取得する情報取得ステップと、
加速度に基づいてタイヤ力を算出する演算モデルに基づき、前記情報取得ステップにより取得された加速度を入力して前記演算モデルによりタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、
前記タイヤで計測されるタイヤ軸力と前記タイヤ力算出ステップにより算出されたタイヤ力とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新ステップと、
を備えることを特徴とする演算モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、演算モデル生成システムおよび演算モデル生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、タイヤおよび路面間の摩擦係数の推定方法としては、車両の加速度やエンジントルク等の車両情報を用いる方法が知られている。車両情報を用いた場合、各タイヤ近傍で発生している振動など実際の走行状態におけるタイヤの挙動は反映されておらず、摩擦係数の推定に当たって算出されるタイヤ力の算出精度は低いと考えられる。
【０００３】
特許文献１には従来の路面状態判別方法が記載されている。この路面判別方法は、タイヤに取り付けた加速度センサにより検出したタイヤ振動の時系列波形を窓掛け手段により窓掛けし、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を抽出して時間窓毎の特徴ベクトルを算出する。算出された時間窓毎の特徴ベクトルと、予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出する。路面状態判別方法は、このカーネル関数を用いた識別関数の値を比較して路面状態を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−０３５２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の路面状態判別方法は、タイヤに取り付けた加速度によって検出されるタイヤ振動の特徴に基づいて、路面がＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷおよびＩＣＥのいずれの状態であるかを判別する。特許文献１に記載の路面状態判別方法は、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷおよびＩＣＥの４つの路面状態を判別しているにすぎず、タイヤおよび路面間の摩擦係数等の推定にあたって改善の余地があることに本発明者は気づいた。
【０００６】
すなわち、タイヤおよび路面間における摩擦係数の推定等を行う上で、タイヤ力の算出精度を上げるためには、タイヤの挙動を反映したタイヤ力の算出手法を検討する必要がある。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、タイヤ力を精度良く推定する演算モデルを生成することができる演算モデル生成システムおよび演算モデル生成方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のある態様は演算モデル生成システムである。演算モデル生成システムは、タイヤの加速度を取得する情報取得部と、加速度に基づいてタイヤ力を算出する演算モデルを有し、前記情報取得部により取得された加速度を入力して前記演算モデルによりタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、前記タイヤで計測されるタイヤ軸力と前記タイヤ力算出部により算出されたタイヤ力とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新部と、を備える。
【０００９】
本発明の別の態様は演算モデル生成方法である。演算モデル生成方法は、タイヤの加速度を取得する情報取得ステップと、加速度に基づいてタイヤ力を算出する演算モデルに基づき、前記情報取得ステップにより取得された加速度を入力して前記演算モデルによりタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、前記タイヤで計測されるタイヤ軸力と前記タイヤ力算出ステップにより算出されたタイヤ力とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、タイヤ力を精度良く推定する演算モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る演算モデル生成システムの機能構成を示すブロック図である。
【図２】タイヤの回転軸を含む断面図である。
【図３】図３（ａ）および図３（ｂ）は、加速度センサの配設位置によるタイヤの回転時の計測データの相違について説明するためのグラフである。
【図４】タイヤ力推定装置による演算モデル更新の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５（ａ）〜図５（ｃ）は、リム部に加速度センサを配設した場合の推定したタイヤ力Ｆおよび計測タイヤ軸力を示すグラフである。
【図６】図６（ａ）〜図６（ｃ）は、トレッド部に加速度センサを配設した場合の推定したタイヤ力Ｆおよび計測タイヤ軸力を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図６を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。
【００１３】
（実施形態）
図１は、実施形態に係る演算モデル生成システム１００の機能構成を示すブロック図である。演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０に配設された加速度センサ２０によって計測された加速度を、タイヤ力推定装置３０において、タイヤ力Ｆを算出する演算モデルに入力し、演算モデルの出力としてタイヤ力Ｆを算出する。演算モデル生成システム１００は、演算モデルとして例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルを用い、タイヤ１０に働くタイヤ軸力を計測して教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって演算モデルの精度を高める。演算モデル生成システム１００は、演算モデルに学習させた後、タイヤ力を推定するタイヤ力推定システムとしても機能し得る。
【００１４】
演算モデル生成システム１００は、ある仕様のタイヤ１０について、タイヤ１０（ホイールを含む）での回転試験において演算モデルの学習を実行することができ、また実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両の走行時に演算モデルの学習を実行することもできる。タイヤの仕様には、例えばメーカー、商品名、タイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。
【００１５】
演算モデルに学習させた後、演算モデル生成システム１００をタイヤ力推定システムとして機能させる場合について説明する。演算モデル生成システム１００は、タイヤ力推定システムとしては、例えば、推定したタイヤ力Ｆに基づくタイヤおよび路面間の摩擦係数の推定に用いられる。また、演算モデル生成システム１００は、推定したタイヤ力Ｆを車両に搭載された車両制御装置９０等に提供し、車両制御装置９０等によって横滑りや制動距離等についての情報を車両の運転者等へ報知する。また、演算モデル生成システム１００は、車両制御装置９０が車両を自動運転する機能を有する場合には、自動運転における車速制御等に用いるデータとして、推定したタイヤ力Ｆを車両制御装置９０へ提供する。
【００１６】
演算モデル生成システム１００は、加速度に加えて、タイヤ温度およびタイヤ空気圧等の計測データを入力とする演算モデルを構築するものであってもよい。また、演算モデルは、タイヤ１０の径方向における加速度を入力とし、タイヤ力Ｆのうち鉛直方向成分を出力とする形式や、タイヤ１０の径方向、軸方向および前後方向の３軸加速度を入力とし、タイヤ力Ｆの３軸方向成分を出力する形式としてもよい。更に演算モデルは、例えばタイヤ１０の径方向および軸方向における２軸加速度を入力とし、タイヤ力Ｆのうち鉛直方向および横方向の２軸方向成分を出力する形式としてもよい。演算モデルは、任意の組合せによる２軸加速度を入力として、タイヤ力Ｆのうち対応する２軸方向成分を出力する形式としてもよい。
【００１７】
図２は、タイヤ１０の回転軸を含む断面図である。タイヤ１０の中央部にはホイール１５が嵌め合わされている。ホイール１５は、車軸を連結するハブ部１５ａを中心にして、ディスク部１５ｂが放射状に延びて円筒状をなすリム部１５ｃを支持している。リム部１５ｃにタイヤ本体１１のビード部１１ａが嵌め合わされる。加速度センサ２０は、タイヤ１０において、車両側の部品等との機械的干渉がない任意の箇所に配置できる。図２には、加速度センサ２０をリム部１５ｃに配設した例と、タイヤ本体１１のトレッド部１１ｃに配設した例を示す。これらの例示のほか、加速度センサ２０は、ハブ部１５ａ、ディスク部１５ｂ、ビード部１１ａおよびサイド部１１ｂ等に配設してもよい。尚、図２に示すように、タイヤ力Ｆは、タイヤ１０の前後方向の前後力Ｆｘ、横方向の横力Ｆｙ、および鉛直方向の荷重Ｆｚの各成分を有する。
【００１８】
図３（ａ）および図３（ｂ）は、加速度センサの配設位置によるタイヤ１０の回転時の計測データの相違について説明するためのグラフである。図３（ａ）はリム部１５ｃに加速度センサ２０を配設した場合の径方向の加速度を示し、図３（ｂ）はタイヤ本体１１のトレッド部１１ｃに加速度センサ２０を配設した場合の径方向の加速度を示している。図３（ａ）および図３（ｂ）において横軸は時間、縦軸は加速度を表している。タイヤ１０が回転する際に、加速度センサ２０は、タイヤ１０の外周面が路面と接触した状態（以下、路面接触状態と表す。）で生じる加速度と、外周面が路面と非接触の状態（以下、路面非接触状態と表す。）で生じる加速度を計測する。
【００１９】
図３（ｂ）に示すように、トレッド部１１ｃに加速度センサ２０を配設した場合、加速度センサ２０は、負方向に伸びる加速度（図３（ｂ）に示すＡ点）などを計測する。トレッド部１１ｃに配設した加速度センサ２０では、路面接触状態の位置に来る僅かな時間にＡ点のような加速度波形を計測しており、この波形を取り逃さないように、サンプリング周波数を高くする必要がある。一方、図３（ａ）に示すように、リム部１５ｃに加速度センサ２０を配設した場合、加速度の計測データには図３（ｂ）のＡ点のような局所的な波形データは認められず、トレッド部１１ｃに加速度センサ２０を配設した場合よりもサンプリング周波数を低くすることができる。
【００２０】
図１に戻り、タイヤ１０には、圧力ゲージ２１および温度センサ２２が配設されている。圧力ゲージ２１および温度センサ２２は、例えばタイヤ１０のエアバルブに配設されており、それぞれタイヤ空気圧およびタイヤ１０の温度を計測する。温度センサ２２は、タイヤ１０の温度を正確に計測するために、タイヤ１０のビード部１１ａ、サイド部１１ｂおよびトレッド部１１ｃ等に配設されていてもよい。尚、タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ等が取り付けられていてもよい。
【００２１】
タイヤ力推定装置３０は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、演算モデル更新部３３および通信部３４を有する。タイヤ力推定装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。タイヤ力推定装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００２２】
センサ情報取得部３１は、無線通信等により加速度センサ２０、圧力ゲージ２１および温度センサ２２からタイヤ１０で計測された加速度、空気圧および温度の情報を取得する。通信部３４は、車両制御装置９０等の外部装置との間で有線または無線通信等によって通信し、タイヤ１０について推定したタイヤ力Ｆを通信回線、例えばＣＡＮ（コントロールエリアネットワーク）を介して外部装置へ送信する。外部装置は、通信回線を通じてタイヤ１０に関する情報を収集するサーバーであってもよい。
【００２３】
タイヤ力算出部３２は、前処理部３２ａおよび演算モデル３２ｂを有する。前処理部３２ａは、センサ情報取得部３１により取得した加速度データについて、リサンプリング処理や、フィルタ処理を行う。また、前処理部３２ａは、加速度データ中の路面接触状態の期間を求め、窓処理によって路面接触状態の加速度データを切り出すようにしてもよい。
【００２４】
演算モデル３２ｂは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３２ｂは、加速度データ、タイヤ空気圧およびタイヤ温度を入力層のノードへ入力し、中間層への重みづけを設けた入力層からのパスによって演算を実行する。演算モデル３２ｂは、中間層から出力層への重みづけを設けたパスによって更に演算を行い、出力層のノードからタイヤ力Ｆを出力する。ニューラルネットワーク等の学習モデルでは、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。
【００２５】
演算モデル更新部３３は、タイヤ力比較部３３ａおよび更新処理部３３ｂを有する。タイヤ力比較部３３ａは、演算モデル３２ｂによって算出されたタイヤ力Ｆを、タイヤ軸力計測部４０によって計測された教師データとしてのタイヤ軸力と比較し、誤差を更新処理部３３ｂへ出力する。
【００２６】
更新処理部３３ｂは、演算モデル３２ｂによって算出されたタイヤ力Ｆの誤差に基づいて、演算モデル上のパスの重みづけを更新する。演算モデル３２ｂによるタイヤ力Ｆの演算、タイヤ力比較部３３ａによる教師データとの比較、および更新処理部３３ｂでの演算モデルの更新を繰り返すことによって、演算モデルの精度が高められる。
【００２７】
次に演算モデル生成システム１００の動作を説明する。図４は、タイヤ力推定装置３０による演算モデル更新の手順を示すフローチャートである。タイヤ力推定装置３０は、センサ情報取得部３１によって加速度センサ２０、圧力ゲージ２１および温度センサ２２から、タイヤ１０で計測された加速度、空気圧および温度の時系列データの取得を開始する（Ｓ１）。また、前処理部３２ａによって、取得された各センサの時系列データに対してリサンプリング処理やフィルタ処理等を実行する（Ｓ２）。これらと並行して、演算モデル更新部３３は、タイヤ軸力計測部４０からタイヤ軸力の計測データの取得を開始する（Ｓ３）。
【００２８】
前処理部３２ａによって処理された時系列データを入力として、演算モデル３２ｂによりタイヤ力を算出する（Ｓ４）。タイヤ力比較部３３ａにより、演算モデル３２ｂによって算出されたタイヤ力Ｆと、タイヤ軸力計測部４０によって計測された教師データとしてのタイヤ軸力と比較する（Ｓ５）。タイヤ力比較部３３ａは、比較の結果として演算モデル３２ｂによって算出されたタイヤ力Ｆとタイヤ軸力計測部４０によって計測されたタイヤ軸力との誤差を更新処理部３３ｂへ出力する。
【００２９】
更新処理部３３ｂにより、タイヤ力比較部３３ａから入力されたタイヤ力Ｆの誤差に基づいて演算モデルを更新し（Ｓ６）、処理を終了する。タイヤ力推定装置３０は、これらの処理を繰り返すことによって、演算モデルを更新し、タイヤ力の推定の精度が高められる。
【００３０】
図５（ａ）〜図５（ｃ）は、リム部１５ｃに加速度センサ２０を配設した場合の推定したタイヤ力Ｆおよび計測タイヤ軸力を示すグラフである。図５（ａ）は前後力Ｆｘを、図５（ｂ）は横力Ｆｙを、図５（ｃ）は荷重Ｆｚを表すグラフである。図５（ａ）〜図５（ｃ）において横軸は時間、縦軸は力を表している。リム部１５ｃに加速度センサ２０を配設した本例では、サンプリング周波数を１００Ｈｚとしている。図５（ａ）〜図５（ｃ）において「実績」は実際のタイヤ軸力（教師データ）を、「予測値」は推定したタイヤ力を表している。
【００３１】
図５（ａ）に示す前後力Ｆｘおよび図５（ｂ）に示す横力Ｆｙについて見れば、推定したタイヤ力Ｆは、計測されたタイヤ軸力と時間的にほぼ同じタイミングで各力の立ち上がりが得られている。図５（ｃ）に示す荷重Ｆｚについて見れば、推定したタイヤ力Ｆは、計測されたタイヤ軸力と時間的にやや早いタイミングで各力の立ち上がりが生じている箇所が見られるものの、力の大きさは概ね計測されたタイヤ軸力と同等に得られている。
【００３２】
図６（ａ）〜図６（ｃ）は、トレッド部１１ｃに加速度センサ２０を配設した場合の推定したタイヤ力Ｆおよび計測タイヤ軸力を示すグラフである。図６（ａ）は前後力Ｆｘを、図６（ｂ）は横力Ｆｙを、図６（ｃ）は荷重Ｆｚを表すグラフである。図６（ａ）〜図６（ｃ）において横軸は時間、縦軸は力を表している。トレッド部１１ｃに加速度センサ２０を配設した本例では、サンプリング周波数を２００Ｈｚとしている。図６（ａ）〜図６（ｃ）において「実績」は実際のタイヤ軸力（教師データ）を、「予測値」は推定したタイヤ力を表している。
【００３３】
図６（ａ）に示す前後力Ｆｘ、図６（ｂ）に示す横力Ｆｙ、および図６（ｃ）に示す荷重Ｆｚのいずれについても、推定したタイヤ力Ｆは、計測されたタイヤ軸力と時間的にほぼ同じタイミングで各力の立ち上がりが得られている。また、前後力Ｆｘ、横力Ｆｙ、および荷重Ｆｚのいずれについても、力の大きさは概ね計測されたタイヤ軸力と良く一致した結果が得られている。
【００３４】
演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０に配設した加速度センサ２０によって計測された加速度を用い、演算モデルを更新することで、タイヤ力Ｆを精度良く推定する演算モデルを生成することができる。演算モデル生成システム１００は、演算モデルを更新するために、タイヤ１０に働くタイヤ軸力を計測して教師データとして利用することができる。
【００３５】
演算モデル生成システム１００は、加速度センサ２０をタイヤ１０のリム部１５ｃに配設することで、タイヤ本体１１に配設した場合に比べて、タイヤ１０の重量アンバランスを抑制し、加速度データのサンプリング周波数を低く設定することができる。また、加速度センサ２０は、タイヤ本体１１に配設するよりも、タイヤ１０のリム部１５ｃに配設する方が容易である。
【００３６】
図５（ａ）〜図５（ｃ）および図６（ａ）〜図６（ｃ）に示す例では３軸方向のタイヤ力Ｆを推定したが、演算モデル生成システム１００は、任意の１軸、または任意の２軸の組合せについてタイヤ力を推定する演算モデルを用いてもよい。例えば、演算モデルは、タイヤ１０の径方向における加速度を入力とし荷重Ｆｚを出力とする形式や、タイヤ１０の径方向および軸方向における２軸加速度を入力とし横力Ｆｙおよび荷重Ｆｚを出力する形式などとすることができる。
【００３７】
演算モデル生成システム１００により推定したタイヤ力Ｆは、路面間の摩擦係数の推定に利用することができ、さらに、車両制御における横滑りや制動距離等の導出に用いるデータ、および自動運転における車速制御等に用いるデータとして利用できる。
【００３８】
次に実施形態に係る演算モデル生成システム１００の特徴について説明する。
実施形態に係る演算モデル生成システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２および演算モデル更新部３３を備える。情報取得部としてのセンサ情報取得部３１は、加速度センサ２０で計測されるタイヤ１０の加速度を取得する。タイヤ力算出部３２は、加速度に基づいてタイヤ力Ｆを算出する演算モデル３２ｂを有し、センサ情報取得部３１により取得された加速度を入力して演算モデル３２ｂによりタイヤ力Ｆを算出する。演算モデル更新部３３は、タイヤ１０で計測されるタイヤ軸力とタイヤ力算出部３２により算出されたタイヤ力Ｆとを比較し、演算モデルを更新する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０に配設した加速度センサ２０によって計測されたタイヤの加速度を用い、演算モデルを更新することで、タイヤ力Ｆを精度良く推定する演算モデルを生成することができる。
【００３９】
またタイヤ１０の加速度を計測する加速度センサ２０を備え、加速度センサ２０は、ホイール１５のリム部１５ｃおよびタイヤ本体１１の少なくとも一方に配設されている。演算モデル生成システム１００は、加速度センサ２０をハブ部１５ａに配設することでタイヤ１０の重量アンバランスを抑制することができる。また、演算モデル生成システム１００は、加速度センサ２０をタイヤ本体１１に配設することでタイヤ力Ｆの推定の精度を高めることができる。
【００４０】
また加速度センサ２０はタイヤ１０の径方向の加速度を計測し、タイヤ力算出部３２は鉛直方向のタイヤ力（荷重Ｆｚ）を算出する。このように、演算モデル生成システム１００は、１軸方向のタイヤ力Ｆの推定に用いることができる。
【００４１】
また加速度センサ２０は、タイヤ１０の径方向、軸方向および前後方向の加速度を計測し、タイヤ力算出部３２は、鉛直方向、タイヤ１０の横方向および前後方向のタイヤ力Ｆ（Ｆｘ，ＦｙおよびＦｚ）を算出する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤ力Ｆの３軸方向の成分の推定することに用いることができる。
【００４２】
またタイヤ力算出部３２は、加速度センサ２０による計測結果に基づいて、タイヤ１０の路面接地状態における加速度を抽出する前処理部３２ａを有する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤ力Ｆの推定におけるデータ量および演算量の増大を抑制することができる。
【００４３】
またタイヤ１０の空気圧および温度の少なくとも一方を計測する計測器（圧力ゲージ２１および温度センサ２２）を備え、演算モデル３２ｂは、該計測器による計測結果をタイヤ力の算出に用いる。これにより、演算モデル生成システム１００は、加速度、空気圧および温度の各情報を入力することで、タイヤ力Ｆの推定の精度を更に高めることができる。
【００４４】
演算モデル生成方法は、情報取得ステップ、タイヤ力算出ステップおよび演算モデル更新ステップを備える。情報取得ステップは、ホイール１５を有するタイヤ１０に配設された加速度センサ２０で計測されるタイヤ１０の加速度を取得する。タイヤ力算出ステップは、加速度に基づいてタイヤ力Ｆを算出する演算モデル３２ｂに基づき、情報取得ステップにより取得された加速度を入力して演算モデル３２ｂによりタイヤ力Ｆを算出する。演算モデル更新ステップは、タイヤ１０で計測されるタイヤ軸力とタイヤ力算出ステップにより算出されたタイヤ力Ｆとを比較し、演算モデルを更新する。これにより、演算モデル生成方法は、タイヤ１０に配設した加速度センサ２０によって計測された加速度を用い、演算モデルを更新することで、タイヤ力Ｆを精度良く推定する演算モデルを生成することができる。
【００４５】
以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。
【符号の説明】
【００４６】
１０  タイヤ、  １５  ホイール、  １５ａ  ハブ部、  ２０  加速度センサ、
２１  圧力ゲージ（計測器）、  ２２  温度センサ（計測器）、
３１  センサ情報取得部（情報取得部）、  ３２  タイヤ力算出部、
３２ａ  前処理部、  ３２ｂ  演算モデル、  ３３  演算モデル更新部、
１００  演算モデル生成システム。
【図１】
2020104790.tif 000003
【図２】
2020104790.tif 000004
【図３】
2020104790.tif 000005
【図４】
2020104790.tif 000006
【図５】
2020104790.tif 000007
【図６】
2020104790.tif 000008