(57)【要約】【課題】路面状態の推定に係る演算量を減少させて、モジュールの大きさ、重さを抑制可能な路面状態推定方法及び路面状態推定装置並びにタイヤを提供する。【解決手段】走行中のタイヤの振動を検出するステップと、前記検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出するステップと、前記抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するステップと、前記抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出するステップと、一方の時刻における振動レベルと、他方の時刻における振動レベルとの比である振動レベル比を算出するステップと、前記算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定するステップとを備える。【選択図】図５
2020032897.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行中のタイヤの振動を検出するステップと、
前記検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出するステップと、
前記抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するステップと、
前記抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出するステップと、
前記算出された一方の時刻における振動レベルと、前記算出された他方の時刻における振動レベルとの比である振動レベル比を算出するステップと、
前記算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定するステップと、
を備える路面状態推定方法。
【請求項２】
前記周波数帯域は、０以上１ｋＨｚ以下の範囲と、１ｋＨｚより高く５ｋＨｚ以下の範囲とから選択されたことを特徴とする請求項１記載の路面状態推定方法。
【請求項３】
前記路面状態は、前記振動レベル比を入力値とする機械学習により推定される請求項１又は請求項２記載の路面状態推定方法。
【請求項４】
走行中のタイヤの振動を検出する振動検出手段と、
前記検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出する信号抽出手段と、
前記信号抽出手段により抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理手段により抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出する振動レベル算出手段と、
前記振動レベル算出手段により算出された一方の時刻における振動レベルと、前記算出された他方の時刻における振動レベルとの比を算出する振動レベル比算出手段と、
前記振動レベル比算出手段により算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段と、
を備える路面状態推定装置。
【請求項５】
前記フィルタ処理手段により抽出される前記周波数帯域は、０以上１ｋＨｚ以下の範囲と、１ｋＨｚより高く５ｋＨｚ以下の範囲とから選択されることを特徴とする請求項４記載の路面状態推定装置。
【請求項６】
前記路面状態推定手段は、前記振動レベル比を入力値とする機械学習により路面状態を推定する請求項４又は請求項５記載の路面状態推定装置。
【請求項７】
走行中のタイヤの振動を検出する振動検出手段と、
前記検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出する信号抽出手段と、
前記信号抽出手段により抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理手段により抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出する振動レベル算出手段と、
前記振動レベル算出手段により算出された一方の時刻における振動レベルと、前記算出された他方の時刻における振動レベルとの比を算出する振動レベル比算出手段と、
を備えたタイヤ。
【請求項８】
前記振動レベル比算出手段により算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段をさらに備えた請求項７記載のタイヤ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面状態推定方法に及び路面状態推定装置並びにタイヤ関し、特に、車両の走行時のタイヤの振動に基づいて路面の状態を推定する方法及び路面の状態を推定する装置並びに路面の状態を推定するための装置を備えたタイヤに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、タイヤ内に、振動を検出する加速度センサと、加速度センサにより検出されたタイヤ振動を処理する信号処理手段とをモジュール化して設け、加速度センサにより検出されたタイヤ振動における蹴出前の領域の高周波と低周波の振動レベル比を算出することにより、タイヤ振動に含まれる速度や路面凹凸の影響を相殺した上で、振動レベル比に基づいて路面状態を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２００６/１３５０９０
【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、加速度センサにより検出されるタイヤ振動は、タイヤの接地時間に関連するため、タイヤの回転速度に比例してレベルが高くなる。そのため速度を考慮したアルゴリズムが必要となり、演算が複雑になり演算量も多くなる。演算量は、センサモジュールの大きさ、消費電力に密接に関係する。例えば、演算量が多い場合には、高速なＣＰＵや大きなメモリ容量が必要であり、消費電力も大きくなり結果として電池の容積も大きくなるためモジュールの大きさや重さが大きくなり、タイヤに対する入力が増え、アンバランス振動も増えるため望ましくない。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、路面状態の推定に係る演算量を減少させ、モジュールの大きさ、重さを抑制可能な路面状態推定方法及び路面状態推定装置並びにタイヤ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】
【０００５】
上記課題を解決するための路面状態推定方法として、走行中のタイヤの振動を検出するステップと、検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出するステップと、抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するステップと、抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出するステップと、一方の時刻における振動レベルと、他方の時刻における振動レベルとの比である振動レベル比を算出するステップと、算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定するステップとを備える態様とした。
本態様によれば、路面状態の推定に係る演算量が減少するため、モジュールの大きさ、重さを抑制することができる。その結果として小電力化することができる。また、一方の時刻における振動レベルと、他方の時刻における振動レベルとの比である振動レベル比に基づいて路面状態を推定しているため、タイヤの回転速度や路面の凹凸によるタイヤへの入力の影響を相殺し、路面状態を推定できる。
また、路面状態推定方法の他の態様として、周波数帯域を０以上１ｋＨｚ以下の範囲と、１ｋＨｚより高く５ｋＨｚ以下の範囲とから選択したり、路面状態の推定を振動レベル比を入力値とする機械学習により推定しても良い。
また、上記課題を解決するための路面状態推定装置の構成として、走行中のタイヤの振動を検出する振動検出手段と、検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出する信号抽出手段と、信号抽出手段により抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するフィルタ処理手段と、フィルタ処理手段により抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出する振動レベル算出手段と、振動レベル算出手段により算出された一方の時刻における振動レベルと、算出された他方の時刻における振動レベルとの比を算出する振動レベル比算出手段と、振動レベル比算出手段により算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段とを備える構成とし、フィルタ処理手段により抽出される周波数帯域を０以上１ｋＨｚ以下の範囲と、１ｋＨｚより高く５ｋＨｚ以下の範囲とから選択したり、路面状態推定手段が振動レベル比を入力値とする機械学習により路面状態を推定するようにしても良い。
また、走行中のタイヤの振動を検出する振動検出手段と、検出されたタイヤの振動の信号における異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動信号を抽出する信号抽出手段と、信号抽出手段により抽出された部分振動信号毎に、所定の周波数帯域の成分を抽出するフィルタ処理手段と、フィルタ処理手段により抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出する振動レベル算出手段と、振動レベル算出手段により算出された一方の時刻における振動レベルと、算出された他方の時刻における振動レベルとの比を算出する振動レベル比算出手段とをタイヤが備えるようにしたり、さらに、振動レベル比算出手段により算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段をさらにタイヤが備えるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】路面状態推定装置のブロック図である。
【図２】タイヤ側装置の取付状態を示す図である。
【図３】信号処理手段のハードウェア構成図である。
【図４】タイヤが１回転したときのタイヤ振動の波形を示す図である。
【図５】信号処理手段の処理を示す流れ図である。
【図６】振動レベルの速度の依存性を示すグラフ及び高周波成分の振動レベルを低周波成分の振動レベルで除したときの速度の依存性を示すグラフである。
【図７】路面状態を推定する決定木の一例を示す図である。
【図８】路面状態の推定方法の処理を示す概略フロー図である。
【図９】路面状態推定装置の他の形態を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、発明の実施形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明される特徴の組み合わせのすべてが発明の解決手段に必須であるとは限らず、選択的に採用される構成を含むものである。
【０００８】
図１は、実施形態に係る路面状態の推定方法を実施するための路面状態推定装置１の一構成例を示すブロック図である。同図に示すように、路面状態推定装置１は、タイヤ側装置２と車体側装置４とで構成される。タイヤ側装置２は、タイヤ１０の振動を検出する振動検出手段として機能する加速度センサ１１と、加速度センサ１１から出力される信号を処理する信号処理手段１２と、信号処理手段１２による処理結果を車体側装置４に送信する送信手段１９と、加速度センサ１１や信号処理手段１２及び送信手段１９等に電力を供給する図外の電源とを備える。タイヤ側装置２は、例えば、加速度センサ１１、信号処理手段１２、送信手段１９及び電源と一体的にされた１つのモジュールとして構成される。電源には、ボタン電池等の電池、或いはタイヤ１０の回転により発電するタイヤ内発電装置等が適用可能である。
【０００９】
図２は、タイヤ側装置２の取付状態を示す図である。図２に示すように、タイヤ側装置２は、加速度センサ１１がタイヤ幅方向の中央部ＣＬに配置されるように、タイヤトレッド１０ａの裏面（タイヤ気室側）のインナーライナー１０ｂに図外の固定手段により設けられる。より詳細には、加速度センサ１１の加速度の検出方向が、走行中のタイヤ１０に生じるタイヤ周方向の振動を検出するように配置される。例えば、加速度センサ１１には、２００００Ｈｚまでの振動を検出可能なものが適用される。また、加速度センサ１１は、少なくともタイヤ周方向の振動を検出できるものであれば良く、１軸、或いは２軸や３軸等の複数の方向の加速度を同時に検出可能なものであっても良いが、電力消費の観点からすれば、タイヤ周方向の振動を検出するための１軸の加速度センサ１１が好ましい。
【００１０】
また、加速度センサ１１によるタイヤ振動の検出方向は、タイヤ周方向に限定されず、タイヤ径方向やタイヤ幅方向であっても良い。例えば、加速度センサ１１によるタイヤ振動の検出方向をタイヤ径方向に設定した場合、タイヤ１０に対する加速度センサ１１の取り付け誤差の影響が少なく、加速度センサ１１により検出されるタイヤ振動の出力が大きくＳ/Ｎ比が高いという利点がある。一方で、検出されるタイヤ振動に遠心加速度の影響を受けるため、タイヤ１０が高速回転したときに、タイヤ振動の出力が大きくなりすぎるため、回転速度の影響を打ち消すための処理が必要となる。また、タイヤ幅方向に設定した場合、タイヤ振動の信号が小さいため、十分な情報が得られ難く、信号を増幅する等の処理が必要となる。これらの点を踏まえると、タイヤ周方向の振動を検出するように配置することが好適である。
【００１１】
図３は、信号処理手段１２のハードウェア構成図である。信号処理手段１２は、演算手段としてのＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶手段１２Ｂ、入出力手段１２Ｃとを含む。記憶手段１２Ｂには、加速度センサ１１から入力された信号を処理するためのプログラム等が格納される。そして、ＣＰＵ１２Ａが記憶手段１２Ｂに記憶されたプログラムに従った処理を実行することにより、後述の各手段として機能する。入出力手段１２Ｃは、加速度センサ１１と接続され、加速度センサ１１から出力されるタイヤ振動の信号が入力される入力インターフェース、ＣＰＵ１２Ａによる演算結果を送信手段１９に出力する出力インターフェースとして機能する。信号処理手段１２は、例えば、省スペース、小電力化すべくワンチップコンピュータ等のように構成される。
【００１２】
図４は、タイヤが１回転したときのタイヤ振動の波形の一例を示す図である。図５は、信号処理手段１２の処理を示す流れ図である。図１，図５に示すように、信号処理手段１２は、信号抽出手段１５と、フィルタ処理手段１６と、振動レベル算出手段１７と、振動レベル比算出手段１８とを備える。信号処理手段１２は、タイヤ１０が一回転する毎、即ち、タイヤ側装置２が一回転する毎に検出されたタイヤ振動に基づいて処理を実行する。
【００１３】
図５に示すように、信号抽出手段１５は、例えば、領域設定部１５Ａと、サンプリング部１５Ｂとを備え、図４に示す、加速度センサ１１により検出されたタイヤ振動の信号から異なる時刻のタイヤ振動の信号を複数か所、本実施形態では２か所から抽出する。
【００１４】
図４に示すように、領域設定部１５Ａは、例えば、入力されたタイヤ振動に含まれる正負のピーク値、踏み込み点（踏込時）のピークｐｆと、蹴り出し点（蹴出時）のピークｐｒとを検出し、検出されたピークｐｆ；ｐｒの時刻の中間点を接地中心Ｘとして算出し、算出した接地中心Ｘよりも前の時刻の範囲を前方領域Ｒｆ、後の時刻の範囲を後方領域Ｒｒとして設定する。
【００１５】
サンプリング部１５Ｂは、領域設定部１５Ａにより設定された各領域Ｒｆ；Ｒｒに処理対象となるサンプリング領域を設定する。サンプリング領域の設定は、例えば、前方領域Ｒｆ及び後方領域Ｒｒのそれぞれに対し、所定の時間幅の窓関数を掛けて、前方領域Ｒｆに一か所、後方領域Ｒｒに一か所の計２箇所にサンプリング領域ｗｆ；ｗｒを設定する。そして、設定したサンプリング領域ｗｆ；ｗｒに含まれるタイヤ振動の信号を部分振動信号（前方抽出信号Ｓｆ、後方抽出信号Ｓｒ）として抽出する。抽出された前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒは、フィルタ処理手段１６に出力される。
【００１６】
なお、サンプリング部１５Ｂにおいて窓関数を掛ける位置は、接地中心Ｘの時刻を基準として前方領域Ｒｆ及び後方領域Ｒｒに所定時間間隔でオフセットした位置等適宜設定すれば良いが、ピークｐｆ；ｐｒを含むピークｐｆ；ｐｒ近傍のタイヤ振動には推定すべき路面状態を示す有効な情報が含まれているため、ピークｐｆ；ｐｒの近傍、或いはピークｐｆ；ｐｒを含むように設定すると良い。
【００１７】
フィルタ処理手段１６は、信号抽出手段１５により抽出された前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから複数の異なる帯域の信号を抽出する所謂フィルター処理を実行する。例えば、フィルタ処理手段１６は、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから、０以上１ｋＨｚ以下の範囲と、１ｋＨｚより高く５ｋＨｚ以下の範囲とから所定の周波数帯域を選択する。周波数帯域の選択を上記各範囲とすることにより、路面状態を示す特徴を好適に得ることができる。本実施形態におけるフィルタ処理手段１６は、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから低周波帯域（成分）を抽出する低周波成分抽出部２０と、高周波帯域（成分）を抽出する高周波成分抽出部２２とを備える。なお、フィルタ処理手段１６は、上述の周波数帯域から信号を抽出するバンドパスフィルタとして構成しても良い。
【００１８】
本実施形態では、低周波とは１ｋＨｚ以下の信号をいい、高周波とは１ｋＨｚよりも高い信号をいうものとする。低周波成分抽出部２０は、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒの１ｋＨｚ以下の信号を通過させる所謂ローパスフィルタ（ＬＰＦ）である。なお、以下、の説明において、低周波成分抽出部２０をＬＰＦ２０と言う場合がある。高周波成分抽出部２２は、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒの１ｋＨｚより高い信号を通過させる所謂ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）である。
【００１９】
高周波成分抽出部２２は、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから下限値の異なる帯域の異なる高周波成分を抽出する複数のハイパスフィルタ（ＨＰＦ）２２Ａ〜２２Ｄを備える。具体的には、周波数が１ｋＨｚよりも高い高周波信号を抽出する第１ＨＰＦ２２Ａと、２ｋＨｚよりも高い高周波信号を抽出する第２ＨＰＦ２２Ｂと、３ｋＨｚよりも高い信号を抽出する第３ＨＰＦ２２Ｃと、４ｋＨｚよりも高い信号を抽出する第４ＨＰＦ２２Ｄと、を備える。
【００２０】
前方抽出信号ＳＦ及び後方抽出信号Ｓｒは、フィルタ処理手段１６のＬＰＦ２０による処理により低周波信号Ｌｓｆ及び低周波信号Ｌｓｒが抽出され、第１ＨＰＦ２２Ａによる処理により高周波信号Ｈｓｆ１及び高周波信号Ｈｓｒ１が抽出され、第２ＨＰＦ２２Ｂによる処理により高周波信号Ｈｓｆ２及び高周波信号Ｈｓｒ２が抽出され、第３ＨＰＦ２２Ｃによる処理により高周波信号Ｈｓｆ３及び高周波信号Ｈｓｒ３が抽出され、第４ＨＰＦ２２Ｄによる処理により高周波信号Ｈｓｆ４及び高周波信号Ｈｓｒ４が抽出される。
【００２１】
振動レベル算出手段１７は、フィルタ処理手段１６により抽出された低周波信号Ｌｓｆ、低周波信号Ｌｓｒ、高周波信号Ｈｓｆ１、高周波信号Ｈｓｒ１、高周波信号Ｈｓｆ２、高周波信号Ｈｓｒ２、高周波信号Ｈｓｆ３、高周波信号Ｈｓｒ３、高周波信号Ｈｓｆ４、高周波信号Ｈｓｒ４の振動レベルを算出する。
【００２２】
具体的には、振動レベル算出手段１７は、各信号Ｌｓｆ、Ｌｓｒ、Ｈｓｆ１〜４、Ｈｓｒ１〜４毎に、２乗して時間積分したものを積分区間の時間で平均化し、平方根をとることで振動レベルを算出する。即ち、振動レベル算出手段１７は、各信号Ｌｓｆ、Ｌｓｒ、Ｈｓｆ１〜４、Ｈｓｒ１〜４のＲＭＳ（２乗平均平方根）を演算することで、各信号Ｌｓｆ、Ｌｓｒ、Ｈｓｆ１〜４、Ｈｓｒ１〜４毎の所謂実効値を振動レベルとして算出する。
【００２３】
振動レベル算出手段１７の処理により前方抽出信号Ｓｆに含まれる低周波信号Ｌｓｆの低周波振動レベルＰＬｓｆ、高周波信号Ｈｓｆ１の高周波振動レベルＰＨｓｆ１、高周波信号Ｈｓｆ２の高周波振動レベルＰＨｓｆ２、高周波信号Ｈｓｆ３の高周波振動レベルＰＨｓｆ３、高周波信号Ｈｓｆ４の高周波振動レベルＰＨｓｆ４が算出され、後方抽出信号Ｓｒに含まれる低周波信号Ｌｓｒの低周波振動レベルＰＬｓｒ、高周波信号Ｈｓｒ１の高周波振動レベルＰＨｓｒ１、高周波信号Ｈｓｒ２の高周波振動レベルＰＨｓｒ２、高周波信号Ｈｓｒ３の高周波振動レベルＰＨｓｒ３、高周波信号Ｈｓｒ４の高周波振動レベルＰＨｓｒ４が算出される。
【００２４】
振動レベル比算出手段１８は、振動レベル算出手段１７により算出された各信号Ｌｓｆ、Ｌｓｒ、Ｈｓｆ１〜４、Ｈｓｒ１〜４の振動レベル比を算出する。
本実施形態における振動レベル比とは、前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから得られた低周波の振動レベルＰＬｓｆ及びＰＬｓｒにより、前方抽出信号Ｓｆの高周波の振動レベルＰＨｓｆ１、ＰＨｓｆ２、ＰＨｓｆ３、ＰＨｓｆ４及び後方抽出信号Ｓｒの高周波の振動レベルＰＨｓｒ１、ＰＨｓｒ２、ＰＨｓｒ３、ＰＨｓｒ４を除算して算出される。
【００２５】
具体的には、振動レベル比は、次のように算出される。
高周波振動レベルＰＨｓｆ１を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ１を、高周波振動レベルＰＨｓｆ２を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ２を、高周波振動レベルＰＨｓｆ３を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ３を、高周波振動レベルＰＨｓｆ４を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ４を算出する。
高周波振動レベルＰＨｓｆ１を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ５を、高周波振動レベルＰＨｓｆ２を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ６を、高周波振動レベルＰＨｓｆ３を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ７を、高周波振動レベルＰＨｓｆ４を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ８を算出する。
高周波振動レベルＰＨｓｒ１を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ９を、高周波振動レベルＰＨｓｒ２を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ１０を、高周波振動レベルＰＨｓｒ３を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ１１を、高周波振動レベルＰＨｓｒ４を低周波振動レベルＰＬｓｆで除して振動レベル比Ｒ１２を算出する。
高周波振動レベルＰＨｓｒ１を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ１３を、高周波振動レベルＰＨｓｒ２を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ１４を、高周波振動レベルＰＨｓｒ３を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ１５を、高周波振動レベルＰＨｓｒ４を低周波振動レベルＰＬｓｒで除して振動レベル比Ｒ１６を算出する。そして、算出された振動レベル比Ｒ１乃至Ｒ１６は、送信手段１９に出力され、送信手段１９を介して車体側装置４に出力される。
【００２６】
本実施形態では、説明の便宜上、振動レベル比を前方抽出信号Ｓｆ及び後方抽出信号Ｓｒから得られた低周波の振動レベルＰＬｓｆ及びＰＬｓｒにより、前方抽出信号Ｓｆの高周波の振動レベルＰＨｓｆ１、ＰＨｓｆ２、ＰＨｓｆ３、ＰＨｓｆ４及び後方抽出信号Ｓｒの高周波の振動レベルＰＨｓｒ１、ＰＨｓｒ２、ＰＨｓｒ３、ＰＨｓｒ４を除算するものとして説明したが、これに限定されない。
【００２７】
例えば、前方抽出信号Ｓｆから得られた高周波成分の振動レベルＰＨｓｆ１、ＰＨｓｆ２、ＰＨｓｆ３、ＰＨｓｆ４を、後方抽出信号Ｓｒから得られた高周波成分の振動レベルＰＨｓｒ１、ＰＨｓｒ２、ＰＨｓｒ３、ＰＨｓｒ４により除算したものを上述の振動レベル比に加えても良く、さらに、前方抽出信号Ｓｆから得られた低周波成分の振動レベルＰＬｓｆを、後方抽出信号Ｓｒから得られた低周波成分の振動レベルＰＬｓｒで除した振動レベル比を加えても良い。このように、振動レベル比を増やすことにより、タイヤ振動に含まれる路面状態を示すより多くの特徴を取得することができる。即ち、上述のように算出される振動レベルや振動レベルに基づいて算出される振動レベル比は、路面状態を示す特徴量と言える。
【００２８】
上述のように得られる振動レベル比のうち、特に、前方抽出信号Ｓｆから得られた高周波成分の振動レベルを後方抽出信号Ｓｒから得られた高周波成分の振動レベルで除して算出された振動レベル比や、前方抽出信号Ｓｆから得られた低周波成分の振動レベルを後方抽出信号Ｓｒから得られた低周波成分の振動レベルで除して算出された振動レベル比も路面状態を示す有力な特徴量である。
【００２９】
図６（ａ）は、振動レベルの速度の依存性を示すグラフ、図６（ｂ）は、高周波成分の振動レベルを低周波成分の振動レベルで除したときの速度の依存性を示すグラフである。
図６（ａ）に示すように、低周波、高周波ともに速度の上昇とともに振動レベルが上昇することが分かる。また、図６（ｂ）に示すように、高周波成分は、速度の上昇に応じて振動レベルが大きく増加するが、高周波成分の振動レベルを低周波成分の振動レベルで除すと、速度にかかわらず、振動レベルの変化はほぼ横ばいとなる結果が得られている。したがって、上述のように振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６を算出することにより、タイヤ１０が高速で回転したときの遠心力の影響や、路面の凹凸の影響を打ち消すことができる。
【００３０】
車体側装置４は、タイヤ側装置２から送信される振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６を受信する受信手段３１と、上記受信された振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６に基づいて車両の走行している路面の状態を推定する路面状態推定手段３３とを備える。
【００３１】
受信手段３１は、タイヤ側装置２の送信手段１９から送信される振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６を受信可能に構成される。
【００３２】
路面状態推定手段３３は、演算手段としてのＣＰＵ、ＲＯＭ，ＲＡＭ等の記憶手段、入出力手段とを備える。記憶手段には、路面状態を推定するためのプログラム等が格納される。そして、ＣＰＵが記憶手段に記憶されたプログラムを実行することにより、タイヤ側装置２から入力された振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６に基づいて路面状態を推定する。入出力手段は、受信手段３１と接続され、タイヤ側装置２から送信される振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６の信号が入力される入力インターフェース、ＣＰＵによる演算結果を出力する出力インターフェースとして機能する。
【００３３】
路面状態推定手段３３は、所謂機械学習に基づいて路面状態を判定する。ここでは、決定木により路面状態を推定するものとして説明するが、決定木に限定されない。
図７は、路面状態を推定する決定木の一例を示す図である。同図に示す、α１、α２、α３は、路面状態を判定するための説明変数であり、例えば、各説明変数α１、α２、α３には、振動レベル比に基づいて設定された比較値（しきい値）β１（α１に対応）、β２（α２に対応）、β３（α３に対応）がそれぞれ設定される。
【００３４】
決定木における説明変数は、上記タイヤ側装置２が装着された車両により、ＤＲＹ路面、ＷＥＴ路面を走行して、ＤＲＹ路面における振動レベル比のデータ集合（以下、ＤＲＹデータという）、ＷＥＴ路面における振動レベル比のデータ集合（以下ＷＥＴデータという）を取得し、ＤＲＹデータ、ＷＥＴデータに基づいて、決定木における説明変数α１、α２、α３に設定される比較値（しきい値）β１、β２、β３や説明変数α１、α２、α３により路面状態を推定するための判定順序等が設定される。
【００３５】
設定された説明変数α１、α２、α３の数値や、各説明変数α１、α２、α３に紐付けされる比較値β１、β２、β３、及び説明変数α１、α２、α３により路面状態を推定するための判定順序等は、記憶手段に記憶させておく。そして、図７に例示した決定木に、算出された振動レベル比Ｒ１〜Ｒ１６を順次入力値として入力し、ＤＲＹ路面か、或はＷＥＴ路面かを判定させ、判定結果の多数決により路面状態がＤＲＹかＷＥＴかを判定する。したがって、上記信号処理手段１２による処理は、路面状態を示す特徴量をタイヤ振動から抽出しているものと言える。
また、路面状態推定手段３３による処理は、信号処理手段１２により振動レベル比を算出したときの周波数帯域及びタイヤ振動から抽出した波形の組み合わせを機械学習によって選択しているともいうことができる。
【００３６】
このように、機械学習により、路面状態を推定することにより、判断の難しい路面状態であっても効率的に路面状態を推定することができる。また、上記例では、路面状態の判定をＤＲＹとＷＥＴとして説明したが、路面状態推定手段３３による路面状態の判定は、これに限定されず、ＩＣＥ（凍結）路面、ＳＮＯＷ（雪）路面等の他の路面を判定させることもできる。また、上述のように、機械学習により選択された特徴量（ここでは説明変数α１、α２、α３としたもの）のみを処理することで、演算量を減らすことができる。
【００３７】
図８は、本実施形態に係る路面状態の推定方法の処理を示す概略フロー図である。
車両の走行に伴なうタイヤ１０の回転により、路面状態に応じたタイヤ振動が加速度センサ１１により検出され、検出されたタイヤ振動が信号処理手段１２に出力される。
次に、信号抽出手段１５により、入力されたタイヤ振動の異なる時刻の２か所から所定時間幅の部分振動を抽出するサンプリングを実行する（Ｓ１０１）。
次に、フィルタ処理手段１６により、Ｓ１０１により抽出された部分振動から所定の周波数帯域の成分を抽出するフィルタ処理を実行する（Ｓ１０２）。
次に、振動レベル算出手段１７により、Ｓ１０２により抽出された周波数帯域毎の振動レベルを算出する平均化処理を実行する（Ｓ１０３）。
次に、振動レベル比算出手段１８により、Ｓ１０３により算出された一方の時刻における振動レベルと、前記算出された他方の時刻における振動レベルとの比である振動レベル比を算出する（Ｓ１０４）。
次に、路面状態推定手段３３により、Ｓ１０４により算出された振動レベル比に基づいて路面状態を推定する（Ｓ１０５）。
加速度センサ１１からタイヤ振動の信号が入力される毎に、上記Ｓ１０１〜Ｓ１０５を繰り返すことにより、タイヤ１０が一回転する毎の路面の状態が推定される。
推定された結果は、車両に設けられた表示装置、例えばドライバーの所有するスマートフォン、カーナビゲーション装置等の表示装置に出力したり、車両を制御する制御装置に出力したり、道路を管理する道路管理者にスマートフォンを介して出力する等適宜構成すれば良い。
【００３８】
以上説明したように、本実施形態に係る路面状態推定方法によれば、加速度センサ１１の検出したタイヤ振動を処理することにより、速度の影響を受けることなくタイヤ振動が検出されたときの路面状態を表す特徴量として振動レベル比を取得することができる。また、得られた振動レベル比は、速度が異なるものを一括で扱うことが可能となるため速度情報が不要となる。また、振動レベル比の算出は、シンプルな除算のみとなり、タイヤ側装置２の動作時の、計算量を減少させることができる。その結果、大きなＣＰＵ１２Ａや大容量の記憶手段１２Ｂが不要となり、モジュールの大きさの大型化や重さの増加を抑制できる。その結果、省電力化がなされ、動作時間の長寿命化を図ることができる。
【００３９】
なお、上記実施形態では、タイヤ１０が一回転する毎に検出されたタイヤ振動に基づいて路面状態を推定するものとして説明したが、これに限定されない。即ち、上記実施形態では、タイヤ内センサーが一回転する間に取得された加速度信号に基づいて、路面状態を判定するものとしたが、例えば、タイヤ内センサーが、２回転する間に取得されたタイヤ振動の信号に基づいて路面状態を判定しても良い。
【００４０】
また、上述のように、タイヤ１０が一回転する毎に路面状態を推定することで、急激な路面の変化をすばやく把握することができるが、タイヤ１０が所定回数回転したときに、路面状態を推定するようにしても良い。
【００４１】
また、上記実施形態では、タイヤ一回転の設定を接地前、接地後として設定したが、これに限定されない。即ち、領域設定部１５Ａによるタイヤ振動の区画処理において２つの領域に分けるものとしたがこれに限定されず、２以上の複数の領域に分けて処理しても良い。このように複数の領域に分けた場合、各領域毎に信号処理手段１２による処理を実行することにより、その路面の状態を示す特徴量のサンプリング数を多く取得できるため、路面状態を推定するときの推定精度を向上させることができる。
【００４２】
なお、上記実施形態では、信号抽出手段１５においてサンプリング領域を、タイヤ接地面近傍に現れるタイヤ振動の２つのピーク位置を基準として、所定時間幅の窓かけ処理を実行して抽出するものとして説明したが、これに限定されず、領域設定部１５Ａにより設定された前方領域Ｒｆ及び後方領域Ｒｒをサンプリング領域としても良い。
【００４３】
また、信号抽出手段１５では、領域設定部１５Ａにより設定された前方領域Ｒｆ及び後方領域Ｒｒのそれぞれから、サンプリング部１５Ｂにより一か所づつサンプリング領域を設定するものとして説明したが、後方領域Ｒｒにはサンプリング領域を設定せずに、前方領域Ｒｆからサンプリング領域を２箇所設定しても良く、また、前方領域Ｒｆにはサンプリング領域を設定せずに、後方領域Ｒｒからサンプリング領域を２箇所設定しても良い。
【００４４】
また、高周波成分抽出部２２において、タイヤ振動の信号から４段階で高周波成分の信号を抽出するものとしたが、説明の便宜上の数であって、これに限定されない。例えば、さらに、５ｋＨｚよりも高い信号を抽出する第５ハイパスフィルタを設ける等、より高い周波数の信号を抽出するようにしても良く、信号処理手段１２を構成するハードウェアの処理能力に応じて設定すれば良い。
【００４５】
また、１ｋＨｚを境界として、低周波帯域及び高周波帯域を設定したが、必ずしもこれに限定されず、タイヤ１０の構造や特性に応じて、帯域を設定すれば良い。
【００４６】
また、上述の路面状態推定装置１では、タイヤ側装置２と車体側装置４として説明したが、例えば、図９に示すように、タイヤ１０の振動を検出する加速度センサ１１と、加速度センサ１１から出力される信号を処理する信号処理手段１２と、路面状態推定手段３３とを一体的に構成し、タイヤ側装置２としても良い。即ち、上述のように、機械学習により路面状態を判定することで演算量を減らすことができるため、路面状態推定手段３３として機能するハードウェア構成を小さくすることができ、タイヤ側装置２に含ませてタイヤ１０内に設けることが可能となる。この場合、路面状態推定手段３３により推定された路面状態を送信手段１９により車体側装置４に送信し、車体側装置４の受信手段３１で受信し、受信した内容（判定された路面状態）を表示手段に表示してドライバーに報知することができる。
また、車体側装置４の受信手段３１で受信した路面状態は、車体の挙動を制御する制御装置に出力したり、さらに、車両に搭載された無線通信装置やドライバーの保有するスマートフォン等の無線通信機器を介して道路管理施設に出力するようにしても良い。
【符号の説明】
【００４７】
１  路面状態推定装置、２  タイヤ側装置、４  車体側装置、
１０  タイヤ、１１  加速度センサ、１２  信号処理手段、１５  信号抽出手段、
１６  バンドパスフィルタ、１７  振動レベル算出手段、１８  振動レベル比算出手段、
３３  路面状態推定手段。
【図１】
2020032897.tif 000003
【図２】
2020032897.tif 000004
【図３】
2020032897.tif 000005
【図４】
2020032897.tif 000006
【図５】
2020032897.tif 000007
【図６】
2020032897.tif 000008
【図７】
2020032897.tif 000009
【図８】
2020032897.tif 000010
【図９】
2020032897.tif 000011