(57)【要約】【課題】タイヤの摩耗の度合いの誤判定を防ぐことのできる方法とその装置を提供する。【解決手段】タイヤ内に配置された加速度センサーにより検出されたタイヤに入力するタイヤ周方向の加速度波形の踏み込み点を含む領域、及び、蹴り出し点を含む領域の一方もしくは両方の加速度波形から、当該タイヤの摩耗の度合いを判定する際に、前記検出されたタイヤ周方向の加速度波形を用いて、タイヤの走行している路面の路面粗さについて判定するとともに、タイヤの走行している路面が予め設定された路面粗さよりも粗い路面はないと判定された場合のみ、前記タイヤの摩耗の度合いを判定するようにした。【選択図】図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤ内に配置された加速度センサーにより検出された前記タイヤに入力するタイヤ周方向の加速度波形の踏み込み点を含む領域、及び、蹴り出し点を含む領域の一方もしくは両方の加速度波形から、当該タイヤの摩耗の度合いを判定するタイヤ摩耗検知方法において、
前記加速度波形から、前記タイヤの走行している路面の路面粗さを判定するとともに、前記タイヤの走行している路面が予め設定された路面粗さよりも粗い路面はないと判定された場合のみ、前記タイヤの摩耗の度合いを判定することを特徴とするタイヤ摩耗検知方法。
【請求項２】
前記加速度波形のうちの踏み込み前の加速度波形の情報と、予め設定しておいた路面粗さ毎の踏み込み前の加速度波形の情報とを比較し、その比較結果から、前記路面が、予め設定された路面粗さよりも粗い路面であるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載のタイヤ摩耗検知方法。
【請求項３】
走行中のタイヤの摩耗の度合いを検知する装置であって、
前記タイヤ内に設置されて、前記タイヤに入力するタイヤ周方向加速度を検出する加速度センサーと、
前記加速度センサーで検出したタイヤ周方向加速度の時系列波形である加速度波形を抽出する加速度波形抽出手段と、
前記抽出された加速度波形の踏み込み点を含む領域、及び、蹴り出し点を含む領域の一方もしくは両方の加速度波形から、当該タイヤの摩耗の度合いを判定する摩耗判定手段と、
前記加速度波形のうちの踏み込み前の加速度波形の情報を取得する加速度情報取得手段と、
前記取得された踏み込み前の加速度波形の情報と、予め設定しておいた路面粗さ毎の踏み込み前の加速度波形の情報とを比較し、その比較結果から、前記タイヤの走行している路面が、予め設定された路面粗さよりも粗い路面であるか否かを判定する路面粗さ判定手段とを備え、
前記摩耗判定手段は、
前記路面粗さ判定手段が、前記タイヤの走行している路面が予め設定された路面粗さよりも粗い路面ではないと判定した場合のみ、前記タイヤの摩耗の度合いを判定することを特徴とするタイヤ摩耗検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中のタイヤの摩耗の度合いを判定して検知する方法とその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、タイヤが摩耗すると、湿潤路における排水性能が低下するので、自動車の走行安定性を高めるためには、タイヤの摩耗状態を予め検知しておく必要がある。
タイヤの摩耗状態を検知する方法としては、タイヤのインナーライナー部に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤトレッドの振動の時系列波形（以下、加速度波形という）から、踏み込み点を含む領域の時系列波形を抽出して周波数分析し、得られた周波数スペクトルから、所定の周波数帯域の振動レベルである踏み込み側帯域値を算出し、この帯域値と予め設定された閾値とを比較して、タイヤの摩耗が進展しているか否かを判定して検知する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５０７２４６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記特許文献１の方法では、車両の走行している路面の路面粗さが大きい場合には、加速度波形の振幅が大きくなるだけでなく、踏み込み点Ｐf以外にもピークが出現したりするなどして、踏み込み点Ｐfの特定が困難となり、その結果、タイヤの摩耗の度合いを誤判定してしまうおそれがあった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、タイヤの摩耗の度合いの誤判定を防ぐことのできる方法とその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、タイヤ内に配置された加速度センサーにより検出された前記タイヤに入力するタイヤ周方向の加速度波形の踏み込み点を含む領域、及び、蹴り出し点を含む領域の一方もしくは両方の加速度波形から、当該タイヤの摩耗の度合いを判定するタイヤ摩耗検知方法において、前記加速度波形から、前記タイヤの走行している路面の路面粗さを判定するとともに、前記タイヤの走行している路面が予め設定された路面粗さよりも粗い路面はないと判定された場合のみ、前記タイヤの摩耗の度合いを判定することを特徴とする。
ここで、踏み込み点は、加速度センサーが設置されたタイヤ周上の位置（以下、計測点という）が路面に衝突する時刻もしくはタイヤ周上の位置を指し、蹴り出し点は、計測点が路面から離れる時刻もしくはタイヤ周上の位置を指す。
このように、タイヤの走行している路面が粗い路面でない場合のみ、タイヤの摩耗の度合いを判定するようにしたので、タイヤの摩耗の度合いを精度よく検知できる。
また、検出する加速度の方向をタイヤ周方向としたので、１つの加速度センサーで、路面の粗さ判定とタイヤの摩耗の度合いの判定とを行うことができる。
【０００７】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施の形態に係るタイヤ摩耗検知装置の構成を示す図である。
【図２】加速度センサー及び圧力センサーの配置例を示す図である。
【図３】新品のタイヤと摩耗したタイヤの検出波形とFilter後波形を示す図である。
【図４】タイヤの変形と加速度波形のピークレベルを示す図である。
【図５】Filter後波形のピーク値の算出方法を示す図である。
【図６】接地時間と回転時間の算出方法を示す図である。
【図７】加速度波形における踏み込み前領域を示す図である。
【図８】路面の粗さの異なる試験路を走行させたときの加速度波形を示す図である。
【図９】路面の粗さの異なる試験路を走行させたときの基準ピーク値と接地時間比の平均値を示す図である。
【図１０】本実施の形態に係るタイヤの摩耗の度合いの検知方法を示すフローチャートである。
【図１１】サポートベクトルマシーンを用いたタイヤの摩耗の度合いの判定結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施の形態に係るタイヤ摩耗検知装置１０の構成を示す図で、タイヤ摩耗検知装置１０は、センサー部１０Ａと、タイヤ摩耗判定部１０Ｂと、路面粗さ判定部１０Ｃとを備える。
センサー部１０Ａは、振動検出手段としての加速度センサー１１と、タイヤ内圧計測手段としての圧力センサー１２とを備え、タイヤ摩耗判定部１０Ｂは、第１の加速度波形抽出手段２１と、ピーク値算出手段２２と、接地時間算出手段２３と、回転時間算出手段２４と、規格化ピーク値算出手段２５と、接地時間比算出手段２６と、摩耗判定手段２７とを備える。
また、路面粗さ判定部１０Ｃは、第２の加速度波形抽出手段３１と、踏み前波形抽出手段３２と、加速度情報算出手段３３と、路面粗さ判定手段３４とを備える。
タイヤ摩耗判定部１０Ｂと路面粗さ判定部１０Ｃとを構成する各手段は、例えば、コンピュータのソフトウェア、及び、ＲＡＭ，ＲＯＭから構成される。
加速度センサー１１は、図２に示すように、タイヤ１のインナーライナー部２のタイヤ気室３側のほぼ中央部に配置されて、路面から当該タイヤ１のトレッド４に入力する振動を加速度として検出する。本例では、加速度センサー１１の検出方向をタイヤ周方向になるように配置して、路面から入力するタイヤ周方向振動を検出する。以下、加速度センサー１１の位置（厳密には、加速度センサー１１の径方向外側にあるトレッド４表面の位置）を計測点という。
また、圧力センサー１２は、リム５のタイヤ気室３側に配置されて、タイヤ１内の空気圧（以下、内圧Ｐという）を計測する。
本例では、タイヤ摩耗判定部１０Ｂと路面粗さ判定部１０Ｃについても、タイヤ１内に配置するとともに、タイヤの摩耗の度合いの判定結果を、例えば、送信機１０Ｆにより、車体側に設けられた車両制御装置に送るようにしているが、タイヤ摩耗判定部１０Ｂと路面粗さ判定部１０Ｃとを車体側に設置し、加速度センサー１１と圧力センサー１２の出力とを、送信機１０Ｆにより、タイヤ摩耗判定部１０Ｂと路面粗さ判定部１０Ｃとに送る構成としてもよい。
【００１０】
まず、タイヤ摩耗判定部１０Ｂの各手段について説明する。
第１の加速度波形抽出手段２１は、加速度センサー１１で検出した走行中のタイヤ１に入力する振動を時系列に配列したタイヤ振動の時系列波形である加速度波形を抽出する。
図３（ａ），（ｂ）は、それぞれ、新品のタイヤ（New）と摩耗したタイヤ（Worn）の加速度波形（以下、検出波形という）で、図３（ｃ），（ｄ）は、各加速度波形を、例えば、カットオフ周波数が数百Ｈｚ以下のローパスフィルタを通して得られた加速度波形（以下、Filter後波形という）である。
なお、本例では、新品（New）の溝深さは８ｍｍで、摩耗大品（Worn out）の残溝深さは２ｍｍである。
第１の加速度波形抽出手段２１は、このFilter後波形を、ピーク値算出手段２２と、接地時間算出手段２３と、回転時間算出手段２４とに送る。
図４に示すように、タイヤ１の接地端部では、タイヤ１が外側に撓むように変形するが、この変形は、タイヤの摩耗が進展しているほど大きく、その結果、同図の実線で示す摩耗したタイヤ（Worn）の加速度波形に出現するに正・負２つのピーク（踏み込み点Ｐfと蹴り出し点Ｐk）の値（以下、ピーク値という）が、ともに、破線で示す新品のタイヤ（New）のピーク値よりも大きくなる。
この撓み変形の周波数は、踏み込みや蹴り出しなどの、接地時におけるブロックの変形周波数に比較して低周波側にあることから、本例では、上記のように、このFilter後波形を用いて、タイヤ１の摩耗状態を検知するようにしている。
【００１１】
図５に示すように、ピーク値算出手段２２は、Filter後波形に出現する踏み込み点Ｐfにおける加速度の大きさＶfを算出してこれをピーク値Ｖpとする。
なお、ピーク値Ｖpとしては、同図に示す、蹴り出し点Ｐkにおける加速度の大きさＶkとしてもよいし、踏み蹴りの平均値（Ｖf＋Ｖk）/２としてもよい。
あるいは、また、Ｖp＝（ａ・Ｖf＋ｂ・Ｖk）のような、踏み蹴りの演算値としてもよい。
図６は接地時間ＣＴと回転時間ＲＴの算出方法を示す図で、接地時間算出手段２３は、踏み込み点Ｐfの時刻ｔ11と蹴り出し点Ｐkの時刻ｔ12との差から、計測点が路面と接している時間である接地時間ＣＴを算出し、回転時間算出手段２４は、前記蹴り出し点Ｐkの時刻ｔ12と次の蹴り出し点Ｐkの時刻ｔ22との差から、タイヤ１が１回転する時間である回転時間ＲＴを算出する。なお、回転時間ＲＴを、前記踏み込み点Ｐfの時刻ｔ11と次の踏み込み点Ｐfの時刻ｔ21との差から算出してもよい。
規格化ピーク値算出手段２５は、ピーク値算出手段２２で算出されたピーク値Ｖpを、回転時間算出手段２４で算出されたタイヤ１の回転時間ＲＴを用いて規格化した規格化ピーク値Ｖnpを算出する。
これは、加速度の大きさがタイヤ回転速度に依存するためで、加速度の大きさをタイヤ回転速度の２乗で除することで、加速度の大きさを規格化すれば、タイヤ回転速度の影響を適正に補正することができる。なお、タイヤの回転速度は、タイヤ回転時間ＲＴに反比例するので、本例では、ピーク値Ｖpを回転時間ＲＴを用いて規格化した。
規格化ピーク値Ｖnpは、以下の式を用いて算出される。
Ｖnp＝Ｖp・(ＲＴ)2、ＲＴ；タイヤの回転時間
接地時間比算出手段２６は、接地時間ＣＴの回転時間ＲＴに対する割合である接地時間比（ＣＴＲ）を算出する。ＣＴＲ＝(ＣＴ)/(ＲＴ)である。
ＣＴＲは、接地時間ＣＴを回転時間ＲＴで規格化したもので、接地時間ＣＴに代えてＣＴＲを用いることにより、接地時間ＣＴについてもタイヤ回転速度の影響を適正に補正することができる。
【００１２】
摩耗判定手段２７は、摩耗判定部２７ａと記憶部２７ｂとを備える。
はじめに、記憶部２７ｂについて説明する。
記憶部２７ｂは、予め求めておいた、摩耗状態識別モデルを記憶する。
摩耗状態識別モデルは、タイヤの摩耗の度合いが小さい状態（Ｎ；例えば、残溝深さが４ｍｍ以上）であるか大きい状態（Ｍ；例えば、残溝深さが４ｍｍ未満）であるかを識別関数ｆNM（ｘ）により分離するための基準特徴ベクトルＹZSVと、基準特徴ベクトルＹZSVを重み付けするラグランジュ乗数λZとを備える（Ｚ＝ＮまたはＭ）。
基準特徴ベクトルＹZSVとラグランジュ乗数λZとは、摩耗の度合いの異なるタイヤを搭載した試験車両を様々な速度で走行させて得られた加速度波形から規格化ピーク値ＶnpZと接地時間比ＣＴＲとを算出するとともに、そのときの内圧ＰAを計測した後、これら規格化ピーク値ＶnpZ、接地時間比ＣＴＲZ、及び、内圧ＰZを成分とする特徴ベクトルＹZ＝（ＶnpZ，ＣＲＴZ，ＰZ）を求めた後、これら特徴ベクトルＹZを学習データとして、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）により、基準特徴ベクトルＹZSV、及び、ラグランジュ乗数λZを求めることで、摩耗状態識別モデルを構築する。
【００１３】
摩耗判定部２７ａは、規格化ピーク値算出手段２５にて算出された規格化ピーク値Ｖnpと、接地時間比算出手段２６で算出した接地時間比ＣＴＲと、圧力センサー１２で計測した内圧Ｐとを成分とする特徴量ベクトルＸ（Ｖnp，ＣＲＴ，Ｐ）と、記憶部２７ｂに記録されているサポートベクトルＹNSVとＹMSVV、及び、ラグランジュ乗数λN，λMを用いて、カーネル関数ＫN（Ｘ，ＹNSV）とＫM（Ｘ，ＹMSVV）とを算出した後、これらのカーネル関数ＫN（Ｘ，ＹNSV），ＫM（Ｘ，ＹMSVV）を用いて、タイヤの摩耗の度合いを識別するための識別関数ｆNMの値を求め、この識別関数ｆNMの値により、タイヤの摩耗の度合いがＮ状態（小さい状態）であるか、Ｍ状態（大きい状態）であるかを識別する。
なお、上記カーネル関数ＫN，ＫMとしては、ガウシアンカーネルが好適に用いられる。
また、後述するように、路面粗さ判定部１０Ｃから中止信号が出力された場合には、摩耗判定手段２７（摩耗判定部２７ａ）は摩耗状態の判定動作を中止するか、もしくは、判定を行わない。
【００１４】
次に、路面粗さ判定部１０Ｃの各手段について説明する。
第２の加速度波形抽出手段３１は、加速度センサー１１の出力から加速度波形を抽出する。抽出する加速度波形の長さとしては、図７に示すように、踏み込み点Ｐfに出現するピークを少なくとも２つ含む長さ、もしくは、蹴り出し点Ｐkに出現するピークを少なくとも２つ含む長さとする。同図のＲＴは、図６に示した回転時間である。
なお、路面が粗い路面である場合には、そのままの波形では、ピーク位置の特定が難しいので、図６に示したような、Filter後波形を用いて踏み込み点Ｐf及び蹴り出し点Ｐkの位置を特定すればよい。
踏み前波形抽出手段３２は、第２の加速度波形抽出手段３１で抽出した加速度波形から踏み込み前領域の加速度波形を抽出する。ここで、踏み込み前領域とは、踏み込み点Ｐfより前の領域で、領域幅Ｔfが最大で０．４５×Ｔである領域をいう。ちなみに、本例では、Ｔf＝０．３×Ｔとしたが、必要な情報量を得るためには、領域幅Ｔfを、Ｔf≧０．０３×Ｔとすることが好ましい。
なお、第２の加速度波形抽出手段３１を省略して、第１の加速度波形抽出手段２１で抽出した加速度波形を踏み前波形抽出手段３２に送る構成としてもよい。
【００１５】
加速度情報算出手段３３は、踏み前波形抽出手段３２で抽出した踏み込み前領域の加速度波形から加速度情報を算出する。
本例では、加速度情報として、以下に示す加速度のR.M.S値Ｓを用いた。
Ｓ＝（a12+a22+a32+……+aN2）1/2×（１／Ｎ）
ここで、akはｔ＝ｔkにおける加速度、Ｎはサンプリング数である。
図８（ａ）〜（ｄ）に、路面の粗さの異なる試験路の状態と、これらの試験路を走行させたときに得られた加速度波形を示す。（ａ）図は凹凸の殆どない平滑路面、（ｂ）図は路面粗さが小さい路面、（ｃ）図は路面粗さが中程度の路面、（ｄ）図は路面粗さが大きな路面である。
（ａ）図〜（ｄ）図を比較してわかるように、路面粗さ大きくなるにしたがって、加速度波形の振幅が大きくなっていることがわかる。これは、路面粗さが粗いほど路面からタイヤへの入力が大きくなるためである。振幅が大きくなると、踏み込み点Ｐf以外にもピークが出現したりするなどして、踏み込み点Ｐfの特定が困難となり、その結果、ピーク値Ｖpが求まらなくなる。したがって、路面粗さが粗いほど路面を走行した場合には、タイヤの摩耗状態を精度よく検知することが困難となる。
図９は、新品のタイヤ（New)と摩耗の大きいタイヤ（Worn)とを、それぞれ、平滑路面、路面粗さが小さい路面、及び、路面粗さが中程度の路面を走行したときの規格化ピーク値Ｖnpの平均値（G peak・RT2）と接地時間比ＣＴＲ（ＣＴ/ＲＴ）の平均値とを比較した図である。なお、平均は、タイヤ７０回転の平均である。
同図に示すように、平滑路面と路面粗さが小さい路面では、車速が30〜90km/hの範囲では、同図の白丸で示す新品のタイヤ（New)の規格化ピーク値Ｖnpと、同図の黒丸で示す摩耗の大きいタイヤ（Worn)との間に明確な差が見られるだけでなく、接地時間比ＣＴＲについては、新品のタイヤ（New)と摩耗の大きいタイヤ（Worn)との差が確な差が見られる。
これに対して、路面粗さが中程度の路面になると、新品のタイヤ（New)の規格化ピーク値Ｖnpと、摩耗の大きいタイヤ（Worn)との差が小さくなるだけでなく、接地時間比ＣＴＲについても、新品のタイヤ（New)と摩耗の大きいタイヤ（Worn)との差が小さくなるので、タイヤの摩耗の度合いの検知精度が低下する。
なお、加速度波形のR.M.S値Ｓも速度依存性を有するので、回転時間ＲＴを用いて規格化すれば、路面粗さを精度よく検知することができる。
規格化R.M.S値Ｓnは、以下の式で算出される。
Ｓn=Ｓ×（ＲＴ）2、ＲＴ；タイヤの回転時間  
なお、規格化R.M.S値Ｓnを求める際に用いる回転時間ＲＴとしては、タイヤ摩耗判定部１０Ｂの回転時間算出手段２４で算出した回転時間ＲＴであってもよいし、路面粗さ判定部１０Ｃに回転時間算出手段２４と同様の手段を設けて回転時間ＲＴを求めてもよい。
【００１６】
路面粗さ判定手段３４は、加速度情報算出手段３３で算出した加速度のR.M.S値Ｓを回転時間ＲＴで規格化した規格化R.M.S値Ｓnを用いて、タイヤの走行している路面の路面粗さを判定する。
具体的には、図８（ｃ）に示した、路面粗さが中程度の路面を走行した時の加速度の規格化R.M.S値Ｓn 3と、図８（ｂ）に示した、路面粗さが小さい路面を走行した時の加速度波形の規格化R.M.S値Ｓn2との平均値（Ｓn3＋Ｓn2）/２を閾値Ｋsとし、この閾値Ｋsを用いて、摩耗の度合いの検知が可能か否かを判定する。
なお、閾値Ｋsとしては、Ｓn2＜Ｋs＜Ｓn3であればよい。
すなわち、路面粗さ判定手段３４は、加速度情報算出手段３３で算出した加速度加速度の規格化R.M.S値Ｓnが上記の閾値Ｋsを超えているか否かを判定するとともに、Ｓ＞Ｋsである場合には、タイヤ摩耗判定部１０Ｂに摩耗判定を中止するための指令信号である中止信号を出力する。
【００１７】
次に、本発明によるタイヤ摩耗検知方法について、図１０のフローチャートを参照して説明する。
まず、加速度センサー１１にて走行中のタイヤ２０のタイヤ周方向振動を検出するとともに、圧力センサー１２にて、タイヤ内圧Ｐを計測する（ステップＳ１１）。
次に、踏み前波形抽出手段３２にて、タイヤ周方向振動波形から、踏み込み前領域Ｔfの加速度波形を抽出（ステップＳ１２）した後、踏み込み前領域の加速度情報である加速度波形の規格化R.M.S値Ｓnを算出する（ステップＳ１３）。
そして、路面粗さ判定手段３４にて、算出された規格化R.M.S値Ｓnが閾値Ｋsを超えているか否かを判定する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１４において、規格化R.M.S値Ｓnが閾値Ｋs以下である場合、すなわち、タイヤの走行している路面の路面粗さが、予め設定された路面粗さよりも粗い路面はないと判定された場合には、ステップＳ１５に進み、第１の加速度波形抽出手段２１で抽出した加速波形（Filter後波形）を用いてタイヤの摩耗の度合いの判定を行う。
ステップＳ１５の詳細については後述する。
タイヤの摩耗度合いの判定が終了した後には、判定回数が所定回数ＮMに達したか否かを判定する（ステップＳ１６）。
判定回数が所定回数ＮMに達した場合には、判定回数の多い状態を当該タイヤの摩耗の度合いとし（ステップＳ１７）、判定処理を終了する。
ステップＳ１６にて、判定回数が所定回数ＮMに達しない場合には、ステップＳ１１に戻って、走行中のタイヤのタイヤ周方向振動の検出を継続する。
一方、ステップＳ１４にて、規格化R.M.S値Ｓnが閾値Ｋsを超えた場合には、路面粗さ判定手段３４は、タイヤ摩耗判定部１０Ｂに中止信号を出力（ステップＳ１６）してから、ステップＳ１１に戻って、走行中のタイヤのタイヤ周方向振動の検出を継続する。
中止信号が出力されたときには、タイヤの摩耗の度合いの判定を中止する。
【００１８】
ステップＳ１５の詳細は以下の通りである。
まず、第１の加速度波形抽出手段２１にて、加速度波形を抽出（ステップＳ１５１）した後、ローパスフィルタを用いて、Filter後波形を求める（ステップＳ１５２）。
次に、ピーク値算出手段２２と接地時間算出手段２３と回転時間算出手段２４とを用い、Filter後波形から、踏み込み点Ｐfにおける加速度の大きさＶfであるピーク値Ｖpと、接地時間ＣＴと回転時間ＲＴとを算出する（ステップＳ１５３）。
そして、規格化ピーク値算出手段２５にて、ピーク値Ｖpを回転時間ＲＴで規格化した規格化ピーク値Ｖnpを算出するとともに、接地時間比算出手段２６にて接地時間比ＣＴＲを算出（ステップＳ１５４）した後、上記算出された規格化ピーク値Ｖnpと接地時間比ＣＴＲと、圧力センサー１２で計測された内圧Ｐとを成分とする特徴量ベクトルＸ（Ｖnp，ＣＲＴ，Ｐ）と、予めタイヤの摩耗の度合い毎に求めておいた特徴ベクトルを学習データとして構築した判別モデルとに基づいて、機械学習のアルゴリズムを用いて、前記タイヤの摩耗の度合いがＮ状態（小さい状態）であるか、Ｍ状態（大きい状態）であるかを判別する（ステップＳ１５５）。
本例では、機械的学習のアルゴリズムとして、上記のサポートベクトルマシーンを用いたが、ニューラルネットワークなどの他の機械学習のアルゴリズムを用いてもよい。
ニューラルネットワークの場合には、特徴量ベクトルＸ（Ｖnp，ＣＲＴ，Ｐ）の成分である規格化ピーク値Ｖpと接地時間比ＣＲＴと内圧Ｐとが入力され、タイヤの摩耗の度合いが出力される。出力は、例えば、タイヤの摩耗の度合いがＮ状態（小さい状態）を「０」、Ｍ状態（大きい状態）を「１」とするなどすればよい。
なお、路面粗さ判定部１０Ｃから中止信号が出力された場合には、ステップＳ１５の摩耗度合いの判定動作を中止するか、もしくは、判定を行わない。
【００１９】
［実験例］
図１１は、内圧Ｐを、200kPa、230kPa、及び、260kPaとし、複数本の摩耗の度合いがＮ状態のタイヤとＭ状態のタイヤとを、それぞれ、予め設定された路面粗さよりも粗い路面ではない路面を走行させたときの、サポートベクトルマシーンを用いたタイヤの摩耗の度合いの判定結果を示す図で、Frontは前輪、Rearは後輪である。
なお、試験に用いたタイヤのタイヤサイズは195/65R15である。
Front（前輪）の方がタイヤに作用する荷重がRear（後輪）よりも大きいので、内圧Ｐが同じならば、Front（前輪）の方が接地時間比ＣＴＲが大きい。
学習には、Front−200kPaのときと、Rear−260kPaのときのデータを用いた。
同図のNewの正答率（Accuracy）は、摩耗の度合いがＮ状態のタイヤをＮ状態と判定したときの正答率で、Wornの正答率（Accuracy）は、摩耗の度合いがＭ状態のタイヤをＭ状態と判定したときの正答率である。また、Aveの正答率（Accuracy）は、平均の正答率を示す。
なお、予め設定された路面粗さよりも粗い路面を走行させた場合には、Ｎ状態とＭ状態とで、規格化ピーク値Ｖpと接地時間比ＣＲＴの一方または両方の差が少ないので、摩耗の度合いの判定はできなかった。
同図からわかるように、平均の正答率がいずれも８０％を超えていることから、粗い路面はない路面を走行させることにより、摩耗の度合いを精度よく検知できることが確認された。
【００２０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００２１】
例えば、前記実施の形態では、規格化ピーク値Ｖnpと接地時間比ＣＴＲと、圧力センサー１２で計測された内圧Ｐとを成分とする特徴量ベクトルＸ（Ｖnp，ＣＲＴ，Ｐ）を用いてタイヤの摩耗の度合いを検知したが、温度センサーを設けて、タイヤ気室３内の温度Ｔとを計測し、この計測された温度（タイヤ内温度）を特徴量ベクトルＸの成分に追加すれば、摩耗の度合いの検知精度を更に向上させることができる。
また、前記実施の形態では、タイヤの摩耗の度合いを、Ｎ状態（残溝深さが４ｍｍ以上）とＭ状態（残溝深さが４ｍｍ未満）の２つとしたが、Ａ状態（残溝深さが５ｍｍ以上）とＢ状態（残溝深さが３ｍｍ〜５ｍｍ）とＣ状態（残溝深さが３ｍｍ未満）の３とするなどしてもよい。
また、前記実施の形態では、路面粗さが中程度の路面を走行した時の加速度加速度の規格化R.M.S値Ｓn3と、路面粗さが小さい路面を走行した時の加速度波形の規格化R.M.S値Ｓn2との平均値（Ｓn3＋Ｓn2）/２を閾値Ｋsとしたが、別途、タイヤが走行する路面の路面粗さの指標である１０点平均面粗さＲzや平均粗さＲαと、そのときの規格化R.M.S値Ｓnとの関係を求めておき、１０点平均面粗さＲzや平均粗さＲαが所定の値よりも大きくなったときの規格化R.M.S値Ｓnzを閾値Ｋsとしてもよい。
また、前記実施の形態では、機械学習アのルゴリズムを用いて、タイヤの摩耗の度合いを検知したが、規格化ピーク値Ｖnpに閾値Ｋtを設け、Ｖnp≦Ｋtならタイヤの摩耗の度合いがＮ状態で、Ｖnp＞ＫtならとＭ状態としてもよい。
但し、タイヤの摩耗の度合いの検知精度を高めるためには、閾値Ｋtを、接地時間比ＣＲＴ及び内圧Ｐ毎に設定することが望ましい。
【符号の説明】
【００２２】
１  タイヤ、２  インナーライナー部、３  タイヤ気室、４  トレッド、５  リム、
１０  タイヤ摩耗検知装置、１０Ａ  センサー部、１０Ｂ  タイヤ摩耗判定部、
１０Ｃ  路面粗さ判定部、１１  加速度センサー、１２  圧力センサー、
２１  第１の加速度波形抽出手段、２２  ピーク値算出手段、２３  接地時間算出手段、２４  回転時間算出手段、２５  規格化ピーク値算出手段、２６  接地時間比算出手段、
２７  摩耗判定手段、２７ａ  摩耗判定部、２７ｂ  記憶部、
３１  第２の加速度波形抽出手段、３２  踏み前波形抽出手段、
３３  加速度情報算出手段、３４  路面粗さ判定手段。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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