(57)【要約】      （修正有）【課題】減圧感度の小さい環境下でも安定して減圧判定を行えるタイヤ空気圧低下検出装置を提供する。【解決手段】車両の各輪のタイヤの回転速度情報を検出する手段と、回転速度情報から、回転速度情報の周波数特性を推定する手段と、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する手段とを備えたタイヤ空気圧低下検出装置。周波数特性推定手段は、回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定する手段を含んでいる。判定手段は、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる手段、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する手段、および算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする手段を含んでいる。【選択図】図４
2010091396.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段
を含んでいることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項２】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段
を含んでいることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項３】
前記パラメータ推定手段が、最小二乗法により線形モデルのパラメータを推定するように構成されている請求項１または２に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項４】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する検出工程と、
この検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を含んでおり、
前記推定工程は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するように構成されており、且つ、
前記判定工程は、
適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる第１の工程、
初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する第２の工程、および
第２の工程において算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする第３の工程
を含んでいることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項５】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する検出工程と、
この検出工程において得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する演算工程と、
この演算工程において得られる回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を備えており、
前記推定工程は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するように構成されており、且つ、
前記判定工程は、
適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる第１の工程、
初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する第２の工程、および
第２の工程において算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする第３の工程
を含んでいることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項６】
前記パラメータを推定する工程において、最小二乗法により線形モデルのパラメータを推定するように構成されている請求項４または５に記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項７】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、および、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段を含んでいることを特徴とするタイヤの空気圧低下検出プログラム。
【請求項８】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、および、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段を含んでいることを特徴とするタイヤの空気圧低下検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づき、当該タイヤの空気圧低下を検出するタイヤ空気圧低下検出装置および方法、ならびにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車が安全に走行できるための要素の１つとして、タイヤの空気圧をあげることができる。空気圧が適正値よりも低下すると、操縦安定性や燃費が悪くなり、タイヤバーストの原因となる場合がある。このため、タイヤ空気圧の低下を検出し、運転者に警報を出して適切な処置を促すタイヤ空気圧警報装置（Ｔｉｒｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）は、環境保全および運転者の安全性確保という見地から重要な技術である。
【０００３】
従来の警報装置は、直接検知型と間接検知型の２つに分類することができる。直接検知型は、タイヤホイール内部に圧力センサを組み込むことでタイヤの空気圧を直接計測するものである。空気圧の低下を高精度に検出することができる一方で、専用のホイールが必要となることや実環境での耐故障性能に問題があることなど、技術的、コスト的な課題を残している。
【０００４】
一方、間接検知型はタイヤの回転情報から空気圧を推定する方法であり、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｌｏａｄｅｄ  Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式と、共振周波数（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ＲＦＭ）方式（例えば、特許文献１参照）に細分類することができる。ＤＬＲ方式は、減圧したタイヤが走行時につぶれることで動荷重半径が小さくなり、その結果正常圧のタイヤよりも速く回転する現象を利用し、４つのタイヤの回転速度を比較することで圧力低下を検出する方式である。車輪速センサから得られる車輪の回転速度信号だけを用いて比較的簡単に演算処理できることから、主に一輪のパンクを検出することを目的として広く研究が進められてきた。しかし、車輪の回転速度を相対比較しているに過ぎないため、４輪が同時に減圧する場合（自然漏れ）は検知することができない。また、車両の旋回、加減速や荷重の偏りなどの走行条件によっても車輪速差が生じるため、全ての走行状態を通じて精度良く減圧を検知できないという問題がある。
【０００５】
他方、ＲＦＭ方式は、減圧によって車輪速信号の周波数特性が変化することを利用して正常圧との差異を検出する方式である。ＤＬＲ方式と異なり、あらかじめ保持しておいた各輪の正常値との絶対比較であるため、４輪同時減圧にも対応でき、より良い間接検知方式として注目されている。しかし、走行条件によっては強いノイズなどが原因で、目的とする領域の周波数の推定値が車両速度や路面状況に頑健でないなどの課題がある。本発明は、ＲＦＭ方式に基づくタイヤの状態検知装置に関するものである。以下、ＲＦＭ方式の基本原理についてより詳しく述べる。
【０００６】
車両が走行すると、タイヤが路面から力を受けることで現れる前後方向のねじれ運動と、サスペンションの前後の運動とが連成共振を起こす。この共振現象は、車輪の回転運動にも影響を及ぼすため、アンチロックブレーキングシステム（Ａｎｔｉ−Ｌｏｃｋ  Ｂｒａｋｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＡＢＳ）に搭載された車輪センサから取得される車輪速信号にも共振現象に関する情報が含まれる。また、連成共振はタイヤのねじれ剛性に起因した固有の振動モードであるため、その励起状態はタイヤの物理特性を構成する空気圧の変化にのみ依存して変化し、車両速度や路面の変化に依存することはほとんどない。すなわち、空気圧が低下するとタイヤのねじれ運動のダイナミクスが変化するため、車輪速信号を周波数解析すると、連成共振が作るピーク（共振ピーク）は減圧時では正常圧時よりも低周波数側に現れる。
【０００７】
図８は、空気圧が正常であるタイヤと正常圧から２５％減圧したタイヤを車両に装着し、一定時間の間に得られたそれぞれの車輪加速度信号（車輪速信号の時間階差を計算して得られる）に対して高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＦＦＴ）を適用することで得られるパワースペクトルを表わしている。
【０００８】
４０〜５０Ｈｚ付近の成分がタイヤの前後方向の振動と車両のサスペンションとが共振することによって起こる振動であり、内圧の変化によってピーク値をもつ周波数（共振周波数）がより低周波側に移動していることが分かる。この現象は、前述の特性からタイヤや車両の種類、走行速度や路面の状況などから独立して現れるため、ＲＦＭ方式ではこの共振周波数に着目し、初期化時に推定した基準周波数よりも相対的に低いと判断される場合に警報を出す。ここで、ＡＢＳから取得される車輪速信号から共振周波数を推定する必要があるが、計算資源が限られる車載の計算機では必要な時系列データを記憶させておくことが難しいため、ＦＦＴによる周波数分析を行うことは困難である。このため、従来の手法においては、以下に述べるオンライン手法を用いて共振周波数を推定している。
【０００９】
振動は２次モデルで記述できることから、車輪速信号を２次の自己回帰（Ａｎｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ；ＡＲ）モデルに基づいて時系列解析を行う。具体的には、次の式（１）で示されるモデルにおけるパラメータθ＝{ａ1、・・・、ａK}をカルマンフィルタ（逐次最小二乗法）で推定する。
【００１０】
【数１】
2010091396.tif 000003
【００１１】
ここで、ｙ（ｔ）は時刻ｔにおける車輪速、εは白色ノイズを表しており、Ｋはモデルの次数である（ここでは、２次モデルを仮定しているため、Ｋ=２となる）。ＡＲモデルを表わす伝達関数の極に対応する周波数が共振周波数として推定されるため、前記モデルにより共振ピークが正しく抽出されていれば、正確に共振周波数を得ることができる。
【００１２】
【特許文献１】特開平５−１３３８３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかし、タイヤや車両の種類によっては、正常圧時と減圧時の共振周波数の差（以下、「減圧感度」という）が小さい場合がある。路面が滑らかな道路を走行した場合など、目的とする信号とは独立に混入するノイズの影響が相対的に大きくなるときは共振周波数を安定して推定することが困難となるが、減圧感度が共振周波数の推定分散よりも小さい場合は正確に減圧判定を行うことが難しい。このような場合に、共振周波数以外に、タイヤ空気圧に依存して変化する他の指標を補助的に用いることが考えられる。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、共振周波数に加えて、正常圧時と減圧時の２つの周波数特性が作る領域の面積を補助指標として用いることで、減圧感度の小さい環境下においても安定した減圧判定を行うことができるタイヤ空気圧低下検出装置および方法、ならびにタイヤの空気圧低下検出プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１の観点に係るタイヤ空気圧低下検出装置（以下、単に「検出装置」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段
を含んでいることを特徴としている。
【００１５】
本発明の第１の観点に係る検出装置では、共振周波数に加えて、正常圧時の周波数特性と減圧時の周波数特性が作る所定領域の面積を減圧判定の補助指標として用いるので、減圧感度を改善することができ、共振周波数を用いるだけでは推定分散に埋もれる場合であっても前記補助指標を加えて２次元で減圧判定することにより、より頑健に正確な減圧判定を行うことができる。
【００１６】
本発明の第２の観点に係る検出装置は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段
を含んでいることを特徴としている。
【００１７】
本発明の第２の観点に係る検出装置においても、第１の観点に係る検出装置と同様、頑健に正確な減圧判定を行うことができる。また、第２の観点に係る検出装置では、車輪加速度データを用いているが、この車輪加速度データは車輪速度データよりも変化が少ないことから、演算精度を上げることができる。
【００１８】
なお、前記パラメータ推定手段を、最小二乗法により線形モデルのパラメータを推定するように構成することができる。最小二乗法によりパラメータを推定するので、与えられたデータに対する最適解を求めることができる。
【００１９】
本発明の第３の観点に係るタイヤ空気圧低下検出方法（以下、単に「検出方法」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する検出工程と、
この検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を含んでおり、
前記推定工程は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するように構成されており、且つ、
前記判定工程は、
適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる第１の工程、
初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する第２の工程、および
第２の工程において算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする第３の工程
を含んでいることを特徴としている。
【００２０】
本発明の第３の観点に係る検出方法では、共振周波数に加えて、正常圧時の周波数特性と減圧時の周波数特性が作る所定領域の面積を減圧判定の補助指標として用いるので、減圧感度を改善することができ、共振周波数を用いるだけでは推定分散に埋もれる場合であっても前記補助指標を加えて２次元で減圧判定することにより、より頑健に正確な減圧判定を行うことができる。
【００２１】
本発明の第４の観点に係る検出方法は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する検出工程と、
この検出工程において得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する演算工程と、
この演算工程において得られる回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定工程と
を備えており、
前記推定工程は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するように構成されており、且つ、
前記判定工程は、
適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる第１の工程、
初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する第２の工程、および
第２の工程において算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする第３の工程
を含んでいることを特徴としている。
【００２２】
本発明の第４の観点に係る検出方法においても、第３の観点に係る検出方法と同様、頑健に正確な減圧判定を行うことができる。また、第４の観点に係る検出方法では、車輪加速度データを用いているが、この車輪加速度データは車輪速度データよりも変化が少ないことから、演算精度を上げることができる。
【００２３】
なお、前記パラメータを推定する工程において、最小二乗法により線形モデルのパラメータを推定するように構成することができる。最小二乗法によりパラメータを推定するので、与えられたデータに対する最適解を求めることができる。
【００２４】
本発明の第５の観点に係るタイヤの空気圧低下検出プログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、および、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段を含んでいることを特徴としている。
【００２５】
本発明の第６の観点に係るタイヤの空気圧低下検出プログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、および、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでおり、且つ、
前記判定手段は、
第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、
第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および
第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段を含んでいることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の検出装置および方法、ならびにタイヤの空気圧低下検出プログラムによれば、減圧感度の小さい環境下でも安定して減圧判定を行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の検出装置および方法、ならびにタイヤの空気圧低下検出プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係る検出装置は、４輪車両に備えられた４つのタイヤの左前輪（ＦＬ）、右前輪（ＦＲ）、左後輪（ＲＬ）および右後輪（ＲＲ）の回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１を備えている。
【００２８】
前記車輪速度検出手段１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させてパルスの数から回転角速度および車輪速度を測定するための車輪速センサまたはダイナモのように回転を利用して発電を行い、この電圧から回転角速度及び車輪速度を測定するためのものを含む角速度センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出手段１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２には、例えばタイヤが減圧していることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子またはＣＲＴなどで構成された表示器３、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン４、タイヤの減圧をドライバーに知らせる警報器５が接続されている。
【００２９】
制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。
【００３０】
前記車輪速度検出手段１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力される。そして、この車輪速パルスを所定のサンプリング周期ΔＴ（秒）、例えばΔＴ＝０．００５秒毎にサンプリングすることで、車輪速信号の時系列データを得ることができる。ここで、サンプリング周期は着目しているタイヤの共振周波数が現れる帯域を観察するために十分な周期とする必要がある。
【００３１】
本実施の形態に係る検出装置は、車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１、この車輪速度検出手段により得られる回転速度情報から当該情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、および推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段とで主に構成されている。そして、タイヤの空気圧低下検出プログラムは、前記制御ユニット２を周波数特性推定手段、および判定手段として機能させる。前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、線形モデルのパラメータを推定するパラメータ推定手段を含んでいる。また、前記判定手段は、第１の工程として、適宜に選定された第１周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせるスケール合わせ手段、第２の工程として、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の第１周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する面積算出手段、および第３の工程として、前記面積算出手段により算出された面積を−１から１までの間にスケーリングするスケーリング手段を含んでいる。
【００３２】
本発明では、前述した問題を解決するために、共振周波数とともに、以下の方法で算出される値を減圧判定のための補助指標として用いる。
（１）まず、図３に示されるように、適当に選定された周波数におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む適当な帯域における周波数特性全体を正規化することによりゲインのスケールを合わせる。図３の例では２５Ｈｚ（第１周波数）におけるゲインを最小値とし、共振ピークを含む帯域である２５〜４４Ｈｚの周波数特性を０〜１００のスケールで正規化している。実線は正常圧時、破線は２５％減圧時の特性を表わす。
【００３３】
なお、本発明では共振周波数を含むある範囲の周波数（ｂＨｚ〜ｃＨｚ）のゲインを正規化するが、この範囲の下限値である「ｂＨｚ」は、小さすぎると２０Ｈｚ付近に存在するバネ下共振によるピークの影響をうけるため望ましくない。一方、大きすぎると共振周波数に接近するため、後述する面積を求める効果が薄れる。したがって、概ね２５〜３５Ｈｚの間で設定するのが望ましい（実施例参照）。
また、補助指標となる面積は、「ｂＨｚ」から初期化時に取得した基準となる共振周波数（ｄＨｚ）までを範囲として求めるため、ｃ＞ｄの条件を満たす限り、範囲の上限値である「ｃＨｚ」はどのように設定してもよい。
【００３４】
（２）ついで、初期化時に得た基準となる周波数特性と現時点で推定された周波数特性が、前記帯域の最小周波数から基準周波数までの間に作る領域の面積を算出する（図４参照）。図４において、実線は初期化時に得た基準となる周波数特性、破線は現時点で推定された周波数特性を表わす。
（３）最後に、前項で算出された面積を−１から１までの間にスケーリングする。
なお、減圧判定時は、推定した共振周波数も同様にスケーリングし、前記の補助指標と合わせて２次元のデータを用いる。すなわち、事前の実験などで収集された正常圧時と減圧時のデータを用いて、２次元平面上にあらかじめ最適な判別直線を決定しておき、実際の減圧判定時において、走行時に得られた２次元データがこの判別直線のどちら側に分類されるかを計算することで減圧判定を行う。後述する実施例で示すように、各指標を独立に用いた場合と比べて減圧感度が大きくなるため、より頑健な異常検出を行うことが可能である。
【００３５】
[実施例]
本発明の検出方法の有効性を確認するために、クラス分散比（Ｃｌａｓｓ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｒａｔｉｏ；ＣＶＲ）を用いた判別性能を評価した。ＣＶＲρとは、手書き文字認識や遺伝子判別など、特徴量を入力としてある種の分類を行うシステムの良さを評価するための指標であり、クラス間分散Ｓhとクラス内分散Ｓwを用いて以下の式（２）で定義される。
【００３６】
【数２】
2010091396.tif 000004
【００３７】
式（２）より、共振周波数の推定分散Ｓwが小さいほど、また、減圧感度Ｓhが大きいほどＣＶＲは大きい値を取ることが分かる。
図５〜７は本発明を適用した場合の評価結果を示す。フィッシャー判別分析（Ｆｉｓｈｅｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＦＤＡ  ）を用いて２つの指標から構成される２次元平面上からＣＶＲが最大となる最適な１次元の特徴軸（図５〜７において点線で描かれる斜めの線）を取り出して各データをこの特徴軸へ射影したとき、共振周波数のみで計算される場合と比較してＣＶＲが改善されていることが分かる。本発明における補助指標は共振周波数と相関が強いが、判別するための独立した情報が含まれていると考えられ、このことが判別性能を改善していると考えられる。
【００３８】
図５における中央の散布図の「○」印は正常圧条件、「×」印は減圧条件を示す。また、縦軸は前述した本発明の３つのステップ（１）〜（３）において算出された補助指標、横軸は初期化時に記憶した基準となる共振周波数と各時点で推定された共振周波数との差を−１から１までの間で正規化した指標を表わす。散布図において、点線で描かれる斜めの線はＣＶＲが最大となる最適な１次元の特徴軸である。散布図の左方および下方にあるグラフは、各軸に対する１次元の散布図と、ガウシアンカーネルを用いたカーネル密度推定による共振周波数の推定値の分布を表わす。また、各グラフ中の数字は各指標を用いて評価したクラス分散比を表わす。なお、前述した本発明の３つのステップ（１）〜（３）において、第１のステップ（１）で周波数特性を正規化するときは２５〜４４Ｈｚを対象領域とし、２５Ｈｚのゲインを最小値として採用した。本発明を適用することでＣＶＲは８．１４から９．５９へと改善された。
【００３９】
図６は本発明を適用した場合の評価結果の他の例を示しており、グラフの仕様は図５と同じである。図６では、前述した本発明の３つのステップ（１）〜（３）において、第１のステップ（１）で周波数特性を正規化するときは３０〜４４Ｈｚを対象領域とし、３０Ｈｚのゲインを最小値として採用した。本発明を適用することでＣＶＲは８．２３から８．９８へと改善された。
【００４０】
図７は本発明を適用した場合の評価結果のさらに他の例を示しており、グラフの仕様は図５と同じである。図７では、前述した本発明の３つのステップ（１）〜（３）において、第１のステップ（１）で周波数特性を正規化するときは３５〜４４Ｈｚを対象領域とし、３５Ｈｚのゲインを最小値として採用した。本発明を適用することでＣＶＲは８．５５から９．６６へと改善された。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の検出装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】本発明におけるゲインのスケール合わせを説明する図である。
【図４】本発明において算出される最小周波数から基準周波数までの間に作られる領域の面積を説明する図である。
【図５】本発明を適用した場合の評価結果の例を示す図である。
【図６】本発明を適用した場合の評価結果の他の例を示す図である。
【図７】本発明を適用した場合の評価結果のさらに他の例を示す図である。
【図８】２分間の車輪加速度信号に対してＦＦＴを適用したときのパワースペクトル密度の分布を表す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１      車輪速度検出手段
２      制御ユニット
２ａ    インターフェース
２ｂ    ＣＰＵ
２ｃ    ＲＯＭ
２ｄ    ＲＡＭ
３      表示器
４      初期化ボタン
５      警報器
【図１】
2010091396.tif 000005
【図２】
2010091396.tif 000006
【図３】
2010091396.tif 000007
【図４】
2010091396.tif 000008
【図５】
2010091396.tif 000009
【図６】
2010091396.tif 000010
【図７】
2010091396.tif 000011
【図８】
2010091396.tif 000012