(57)【要約】【課題】車両が走行する路面の状況をより直接的に表す。【解決手段】国際法１０−２０法に基づいて乗員の前頭極部に配置された電極から取得した電気信号に適応度関数を用いた最適化処理と重判別分析とを組み合わせて繰り返し実行することにより、乗員から取得した電気信号の周波数成分のうち、路面状況に反応する成分を抽出する。抽出された周波数成分の組み合わせを路面状況を表す指標として決定する。【選択図】図２
2010195218.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が所定の路面を走行する際に、前記路面の状況を検出する路面状況検出方法であって、
国際法１０−２０法に基づいて前記車両の乗員の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する信号取得工程と、
前記走行が開始された時刻からの経過時間に応じて前記電気信号に時間周波数解析を施す解析工程と、
前記時間周波数解析によって求められた前記電気信号の周波数成分からなる第Ｎ群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことにより前記第Ｎ群から周波数成分を選択する最適化工程と、
前記最適化工程において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋１群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する分析工程とを有し、
前記分析工程において算出された前記判別的中率を前記適応度関数に代入し、前記最適化工程を再度実行し、
再度実行される前記最適化工程では、前記判別的中率が代入された適応度関数を用いて前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分から周波数成分を選択し、
再度実行される前記最適化工程において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋２群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋２群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出し、
前記分析工程とを最適化工程とを繰り返し実行することによって選択された前記電気信号の周波数成分の組み合わせを前記路面の状況を表す指標に決定する路面状況検出方法。
【請求項２】
前記信号取得工程では、国際法１０−２０法に基づくＦｐ１に配置される電極から電気信号を取得する請求項１に記載の路面状況検出方法。
【請求項３】
前記適応度関数は、遺伝的アルゴリズムである請求項１に記載の路面状況検出方法。
【請求項４】
車両が所定の路面を走行する際に、前記路面の状況を検出する路面状況検出装置であって、
国際法１０−２０法に基づいて前記車両の乗員の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する信号取得部と、
前記走行が開始された時刻からの経過時間に応じて前記電気信号に時間周波数解析を施す解析部と、
前記時間周波数解析によって求められた前記電気信号の周波数成分からなる第Ｎ群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことにより前記第Ｎ群から周波数成分を選択する最適化演算部と、
前記最適化演算部において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋１群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する分析部とを有し、
前記分析部において算出された前記判別的中率を前記適応度関数に代入し、前記最適化演算部において前記最適化処理を再度実行し、
再度実行される前記最適化処理では、前記判別的中率が代入された適応度関数を用いて前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分から周波数成分を選択し、
再度実行される前記最適化処理において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋２群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋２群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出し、
前記分析部における重判別分析と、前記最適化演算部における最適化処理とを繰り返し実行することによって選択された前記電気信号の周波数成分の組み合わせを前記路面の状況を表す指標に決定する路面状況検出装置。
【請求項５】
前記信号取得部は、国際法１０−２０法に基づくＦｐ１に配置される請求項４に記載の路面状況検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両が走行する路面の状況を検出する路面状況検出方法及び路面状況検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動四輪車などの車両が走行する路面の状況（以下、路面状況と適宜省略する）を推定する装置が開示されている（例えば、特許文献１）。具体的に、特許文献１に記載された装置は、タイヤの内部圧力に応じて路面状況（路面粗さ）を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２４９５２５号公報（第６〜７頁、第５図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上述した路面荒さ推定装置は、タイヤの内部圧力Ｐを各々検出する圧力センサ３５〜３８及び車輪の車輪速度信号を各々検出する車輪速センサ３１〜３４を備える。つまり、路面荒さ推定装置は、車両に組み込まれている。また、路面状況の推定に、タイヤ内圧、車輪速、サスペンションの共振周波数等を使用している。タイヤ内圧、車輪速、サスペンションの共振周波数等の検出される値は、車種、タイヤの種類、サスペンションの種類によって異なることが予想されるため、路面荒さ推定装置を稼働させる前のキャリブレーションが難しい。
【０００５】
一般的に、目的の推定値を算出するにあたり、推定値に関わりのあるパラメータが少ないほど演算が簡易的であり、的確な値が得られる。そこで、路面状況の推定においても、路面状況を直接的に知ることができる新たな指標が求められている。
【０００６】
そこで、本発明は、より直接的に路面状況を表すことが可能な路面状況検出方法及び路面状況検出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】
【０００７】
上述した課題を解決するため、本発明の第１の特徴は、次のような特徴を有する。車両が所定の路面を走行する際に、前記路面の状況を検出する路面状況検出方法であって、国際法１０−２０法に基づいて前記乗員の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する信号取得工程と、前記走行が開始された時刻からの経過時間に応じて前記電気信号に時間周波数解析を施す解析工程と、前記時間周波数解析によって求められた前記電気信号の周波数成分からなる第Ｎ群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことにより前記第Ｎ群から周波数成分を選択する最適化工程と、前記最適化工程において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋１群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する分析工程とを有し、前記分析工程において算出された前記判別的中率を前記適応度関数に代入し、前記最適化工程を再度実行し、再度実行される前記最適化工程では、前記判別的中率が代入された適応度関数を用いて前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分から周波数成分を選択し、再度実行される前記最適化工程において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋２群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋２群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出し、前記分析工程とを最適化工程とを繰り返し実行することによって選択された前記電気信号の周波数成分の組み合わせを前記路面の状況を表す指標に決定することを要旨とする。
【０００８】
本発明の第１の特徴によれば、国際法１０−２０法に基づいて乗員の前頭極部に配置された電極から取得した電気信号に適応度関数を用いた最適化処理と、重判別分析とを組み合わせて繰り返し実行する。これにより、乗員から取得された信号のうち抽出された周波数のみを用いることで直接的に路面状況を表すことができる。
【０００９】
本発明の第２の特徴は、本発明の第１の特徴に係り、前記信号取得工程では、国際法１０−２０法に基づくＦｐ１に配置される電極から電気信号を取得することを要旨とする。
【００１０】
本発明の第２の特徴によれば、Ｆｐ１に配置される電極１箇所から電気信号を取得するため、乗員にかかる負担が低減される。また、電極は、１箇所に付ければ良いため、測定装置を装着することのストレスの影響を受けて、測定結果が不正確になることを防止できる。
【００１１】
本発明の第３の特徴は、本発明の第１の特徴に係り、前記適応度関数は、遺伝的アルゴリズムであることを要旨とする。
【００１２】
遺伝的アルゴリズムと重判別分析とを併用することにより、取得した電気信号を示す周波数成分のうち、路面状況に反応する成分を確実に抽出することができる。
【００１３】
本発明の第４の特徴は、車両が所定の路面を走行する際に、前記路面の状況を検出する路面状況検出装置であって、国際法１０−２０法に基づいて前記乗員の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する信号取得部と、前記走行が開始された時刻からの経過時間に応じて前記電気信号に時間周波数解析を施す解析部と、前記時間周波数解析によって求められた前記電気信号の周波数成分からなる第Ｎ群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことにより前記第Ｎ群から周波数成分を選択する最適化演算部と、前記最適化演算部において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋１群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する分析部とを有し、前記分析部において算出された前記判別的中率を前記適応度関数に代入し、前記最適化演算部において前記最適化処理を再度実行し、再度実行される前記最適化処理では、前記判別的中率が代入された適応度関数を用いて前記第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分から周波数成分を選択し、再度実行される前記最適化処理において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋２群に重判別分析を施すことにより前記第Ｎ＋２群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出し、前記分析部における重判別分析と、前記最適化演算部における最適化処理とを繰り返し実行することによって選択された前記電気信号の周波数成分の組み合わせを前記路面の状況を表す指標に決定することを要旨とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、より直接的に路面状況を表すことができる路面状況検出方法及び路面状況検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、路面状況検出装置を使用して行われる路面状況のタイヤ性能の評価試験を説明する模式図である。
【図２】図２は、路面状況検出装置を説明する構成図である。
【図３】図３は、路面状況検出方法を説明するフローチャートである。
【図４】車両を走行させるテストコースの一例を説明する模式図である。
【図５】図３におけるステップＳ２を具体的に説明するフローチャートである。
【図６】図６は、複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に対して最初に割り当てられた遺伝子表現（第１世代）の一例を示す図である。
【図７】図７は、路面状況を特徴付ける周波数帯域の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明に係る路面状況検出方法及び路面状況検出装置の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
具体的には、（１）路面状況検出装置の構成、（２）路面状況検出方法の説明、（３）作用・効果、（４）その他の実施形態について説明する。
【００１８】
（１）路面状況検出装置の構成
図１を参照して、路面状況検出装置１について説明する。具体的には、（１−１）乗員から電気信号を取得する試験、（１−２）路面状況検出装置の構成、について説明する。
【００１９】
（１−１）乗員から電気信号を取得する試験
図１は、路面状況検出装置１を使用して行われる路面状況のタイヤ性能の評価試験を説明する模式図である。
【００２０】
路面状況検出装置１は、評価装置本体１０と、信号取得部２０とを有する。路面状況検出装置１は、タイヤ１０１が装着された車両１００が所定の路面（後述する）を走行する際に乗員３から取得可能な電気信号を用いて路面状況を表す。評価装置本体１０の詳細は後述する。
【００２１】
信号取得部２０は、国際法１０−２０法に基づいて乗員３の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する。信号取得部２０は、電極２１と、電極２２とを有する。電極２１は、Ｆｐ１に配置され、Ｆｐ１における電気信号を取得する。電極２２は、基準電極である。電極２２は、例えば、耳たぶ等に配置される。電極２１における電位と電極２２における電位との差を差動アンプにより増幅している。これにより、ノイズを除去し、微弱な脳波信号を正確に抽出することができる。
【００２２】
乗員３は、Ｆｐ１箇所に信号取得部２０を装着した状態で、車両１００に搭乗する。路面状況検出装置１は、車両が所定のテストコースを走行する間、信号取得部２０を介して、乗員３のＦｐ１から取得可能な電気信号を取得する。
【００２３】
（１−２）路面状況検出装置の構成
図２は、路面状況検出装置１を説明する構成図である。路面状況検出装置１は、評価装置本体１０と、信号取得部２０とを有する。信号取得部２０は、電極である。信号取得部２０は、乗員３の前頭極部のＦｐ１に取り付けられる。
【００２４】
評価装置本体１０は、信号取得部２０において取得された電気信号が供給される信号入力部１１と、信号入力部１１に供給された電気信号から路面状況を算出する演算部１２と、演算部１２による解析の結果を表示する表示部１３とを有する。
【００２５】
また、評価装置本体１０は、使用者からの入力を受け付けるキーボード、マウス等の入力部１４や、ハードディスクドライブ、半導体メモリ等で構成される記憶部１５を備える。
【００２６】
具体的に、演算部１２は、周波数解析演算部１２１と、最適化演算部１２２と、分析演算部１２３とを有する。
【００２７】
周波数解析演算部１２１は、電気信号の時間周波数解析を行う。心理学において、脳波は、周波数帯域によって、δ波、θ波、α波、β波の４つに大別される。例えば、δ波は、４Ｈｚ未満の周波数帯域の脳波である。δ波は、覚醒時には出現せず、深い睡眠状態の時に頻繁に出現する。θ波は、４Ｈｚ以上８Ｈｚ未満の周波数帯域の脳波である。浅い睡眠時に頻繁に出現する。α波は、８Ｈｚ以上１３Ｈｚ未満の周波数帯域の脳波である。閉眼安静状態のとき、後頭部側に目立って出現し、開眼すると出現が抑制される。また、リラックスを評価する指標とされている。β波は、１３Ｈｚ以上の周波数帯域の脳波である。前頭部、側頭部に優勢に見られる。規則性も少ない。
【００２８】
本実施形態では、Ｆｐ１から取得される電気信号を解析することによって、上述した周波数帯域の脳波を分離する。周波数解析としては、高速フーリエ変換、ウェーブレット変換等を用いることができる。本実施形態では、高速フーリエ変換を用いる。
【００２９】
脳波は、複数の因子が複雑に絡み合った時系列信号であるため、周波数解析のみでは脳波の特徴量を抽出することは難しい。本実施形態では、多変数解析を使用して特徴を抽出する。
【００３０】
最適化演算部１２２は、時間周波数解析によって求められた電気信号の周波数成分からなる第Ｎ群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことにより第Ｎ群から周波数成分を選択する。本実施形態では、最適化演算部１２２は、最適化処理の手法の一例として、遺伝的アルゴリズムを用いる。時間周波数解析によって求められた電気信号の周波数成分に対して最適化処理を施す。
【００３１】
分析演算部１２３は、最適化演算部１２２において選択された周波数成分からなる第Ｎ＋１群に重判別分析を施すことにより第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する。
【００３２】
路面状況検出装置１では、分析演算部１２３において算出された判別的中率を適応度関数に代入し、最適化演算部１２２において最適化処理を再度実行する。再度実行される最適化処理では、判別的中率が代入された適応度関数を用いて、第Ｎ＋１群に含まれる個々の周波数成分から周波数成分を選択する。
【００３３】
再度実行される最適化処理において、第Ｎ＋１群から選択された周波数成分からなる第Ｎ＋２群に重判別分析を施す。これにより、第Ｎ＋２群に含まれる個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する。
【００３４】
路面状況検出装置１では、分析演算部１２３における重判別分析と、最適化演算部１２２における最適化処理とを繰り返し実行することによって、最終的に抽出された電気信号の周波数成分の組み合わせを路面の状況を表す指標として決定する。
【００３５】
（２）路面状況検出方法の説明
次に、図面を参照して、路面状況検出方法について説明する。具体的に、（２−１）路面状況検出方法の全体説明、（２−２）ステップＳ１、（２−３）ステップＳ２、（２−４）ステップＳ３、について説明する。
【００３６】
（２−１）路面状況検出方法の全体説明
図３は、路面状況検出方法を説明するフローチャートである。図３に示すように、路面状況検出方法は、ステップＳ１〜Ｓ３を有する。ステップＳ１は、信号取得工程である。ステップＳ１において、乗員３の前頭極部に配置された電極から電気信号を取得する。ステップＳ２は、解析工程である。解析工程には、走行が開始された時刻からの経過時間に応じて電気信号に時間周波数解析を施す解析工程と、時間周波数解析によって求められた前記電気信号の周波数成分からなる群に適応度関数を用いて最適化処理を施すことによって周波数成分を選択する最適化工程と、最適化工程において選択された周波数成分からなる群に重判別分析を施すことにより、個々の周波数成分の尤度を表す判別的中率を算出する分析工程とが含まれる。ステップＳ３は、路面状況の指標を決定する決定工程である。ステップＳ２の処理の詳細は後述する。
【００３７】
（２−２）ステップＳ１：乗員から電気信号を取得する処理
ステップＳ１において、具体的に、乗員から電気信号を取得する処理について説明する。乗員は、前頭極部に電極を装着した状態で、評価対象のタイヤが装着された車両でテストコースを走行する。
【００３８】
テストコースは、一般舗装路、一般舗装路よりも平坦でない荒れた路面、うねり路面、轍路、コーナリング、ウェット路面、着雪路面、凍結路面などを有する。一般舗装路では、直進安定性、レーンチェンジ性能、コーナリング安定性等の操縦安定性を評価する。荒れた路面及びうねり路面では、不整路における操縦安定性を評価する。轍路では、ウォブリング等の轍路における操縦安定性を評価する。ウェット路面、着雪路面、凍結路面では、ウェット路・氷雪路における操縦安定性を評価する。また、一般舗装路や荒れた路面における騒音、振動、段差における乗り心地、不整路における乗り心地を評価する。更に、制動性能、加速・減速性能を評価する。
【００３９】
図４は、テストコースの一例を説明する模式図である。テストコース２００は、少なくとも、平坦に舗装された直進路面Ｒ１と、荒れた路面Ｒ２と、Ｒ２よりも起伏の大きい荒れた路面Ｒ３と、轍路Ｒ４と、バンク角の大きいコーナＲ５と、うねり路面Ｒ６と、バンク角の小さいコーナＲ７とを有する。
【００４０】
走行時に、車両１００が各セクション（Ｒ１〜Ｒ７）に差し掛かると、脳波の測定開始を意味するタイムスタンプが脳波とともに記録されてもよい。またセクションを通過し終わったとき、終了を意味するタイプスタンプが脳波とともに記録されてもよい。これにより、車両が所定のセクションを走行する期間（開始タイムスタンプから終了タイムスタンプでの期間）の脳波が抽出し易くなる。
【００４１】
（２−３）ステップＳ２：解析処理
次に、図５を用いてステップＳ２において実行される具体的な工程について説明する。ステップＳ２は、更に、ステップＳ２１乃至Ｓ２５を有する。
【００４２】
まず、ステップＳ２１において、信号取得部２０から供給された電気信号の時間周波数解析を行う。具体的に、走行が開始された時刻からある時間経過した後にＦｐ１から取得される脳波の電気信号を高速フーリエ変換を用いて複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に分解する。
【００４３】
続いて、ステップＳ２２において、複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に対して初期の遺伝子集団を決定する。すなわち、複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に対してランダムに発生させた０又は１の値を割り当てる。なお、ここでは、０又は１でなくてもよい。アナログ値であってもよい。
【００４４】
図６は、遺伝子表現の一例を示す。複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に対して最初に割り当てられた遺伝子表現を第１世代（第Ｎ群に相当）という。
【００４５】
ステップＳ２３において、ステップＳ２２において決定された遺伝子表現を有する複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に対して重判別分析を施し、複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）に含まれる判別的中率を算出する。重判別分析としては、マハラノビス汎距離による判別分析を用いる。判別的中率を遺伝的アルゴリズムの適応度関数に代入し、遺伝的アルゴリズムの固体（初回は、第１世代）の適応度を算出する。
【００４６】
ステップＳ２４において、適用度が終了条件に達した否か判別する。終了条件に達した場合には、ステップＳ３に進む。
【００４７】
一方、ステップＳ２４において、適用度が終了条件に達しない場合には、ステップＳ２３に戻り、第１世代に対して重判別分析を施すことによって第１世代から選択された第２世代（第Ｎ＋１群に相当）の周波数成分の判別的中率を算出する。判別的中率を遺伝的アルゴリズムの適応度関数に代入し、第２世代の遺伝子表現を有する複数の周波数帯域（４Ｈｚ〜２２Ｈｚ）の適応度を算出する。
【００４８】
ステップＳ２４において、適用度が終了条件に達しない場合には、ステップＳ２３の工程に戻る前に、遺伝的アルゴリズムにおける「選択（selection）」を行って適応度を調整する。選択（selection）には、ルーレット方式、スケーリング方式、ランク方式、トーナメント方式、エリート保存戦略方式等がある。また、遺伝的アルゴリズムにおける「交叉（crossover）」を行って遺伝子表現を組み替える。交叉（crossover）には、１点交叉、複数点交叉、一様交叉等がある。また、遺伝的アルゴリズムにおける「突然変異（mtation）」を行って遺伝子表現を組み替えてもよい。終了条件に達するまでステップＳ２３〜ステップＳ２５を繰り返し行う。
【００４９】
（２−４）ステップＳ３
決定工程Ｓ３では、解析工程Ｓ２における処理に基づき、最終的に抽出された遺伝子表現によって表される周波数帯域の群を路面状況を表す指標として決定する。図７は、路面状況を特徴付ける周波数帯域の一例を示す図である。図７において、１が割り当てられた周波数帯域（ＡＢＤＦＩＪＫＰＱＲ）を、ある状態の路面Ｒｎを表す指標として扱うことができる。
【００５０】
（３）作用・効果
路面状況検出装置１によれば、国際法１０−２０法に基づいて乗員の前頭極部に配置された電極から取得した電気信号に適応度関数を用いた最適化処理と、重判別分析とを組み合わせて繰り返し実行する。これにより、乗員から取得された信号のうち抽出された周波数のみを用いることで直接的に路面状況を表すことができる。
【００５１】
路面状況検出装置１によれば、国際法１０−２０法に基づくＦｐ１に配置される電極から電気信号を取得する。このように、Ｆｐ１に配置される電極１箇所から電気信号を取得するため、路面状況検出装置１によれば、乗員にかかる負担が低減される。また、電極は、１箇所に付ければ良いため、測定装置を装着することのストレスの影響を受けて、測定結果が不正確になることを防止できる。
【００５２】
（４）その他の実施形態
上述したように、本発明の実施形態を通じて本発明の内容を開示したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００５３】
本発明は、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は、上述の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００５４】
１…タイヤ性能評価装置、３…乗員、１０…評価装置本体、１１…信号入力部、１２…演算部、１３…表示部、１４…入力部、１５…記憶部、２０…信号取得部、２１…電極、２２…電極、１００…車両、１０１…タイヤ、１２１…周波数解析演算部、１２２…最適化演算部、１２３…分析演算部、２００…テストコース
【図１】
2010195218.tif 000003
【図２】
2010195218.tif 000004
【図３】
2010195218.tif 000005
【図４】
2010195218.tif 000006
【図５】
2010195218.tif 000007
【図６】
2010195218.tif 000008
【図７】
2010195218.tif 000009