(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する装置であって、
前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪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車両質量を推定する車両質量推定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴とする車両質量推定装置。 
【請求項２】
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項１に記載の車両質量推定装置。 
【請求項３】
所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段を更に備えている請求項１又は２に記載の車両質量推定装置。
【請求項４】
車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する方法であって、
前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出工程と、
前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定工程と
を含んでおり、
前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定工程は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定工程は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定工程は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴とする車両質量推定方法。 
【請求項５】
前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項４に記載の車両質量推定方法。 
【請求項６】
所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却工程を更に含んでいる請求項４又は５に記載の車両質量推定方法。
【請求項７】
車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定するためにコンピュータを、
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪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車輪加速度情報を算出し、当該車輪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、及び
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段
として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴とする車両質量推定プログラム。 
【請求項８】
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出する請求項７に記載の車両質量推定プログラム。
【請求項９】
コンピュータを、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段としてさらに機能させる請求項７又は８に記載の車両質量推定プログラム。
【請求項１０】
走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する装置であって、
請求項１〜３のいずれかに記載の車両質量推定装置と、
前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、
前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段と
を備えたことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項１１】
走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する方法であって、
請求項４〜６のいずれかに記載の車両質量推定方法と、
前記車輪回転速度情報検出工程において検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出工程と、
前記車両質量推定方法で得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正工程と
を含むことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１２】
走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出するためにコンピュータを、
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪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車輪加速度情報を算出し、当該車輪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、
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段、
前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段、及び
前記車両質量推定手段から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段
として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴とするタイヤ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、車両質量推定装置、方法及びプログラム、並びにタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
タイヤが減圧すると規定内圧（正常空気圧）のタイヤより外径（タイヤの有効転がり半径）が減少するため、他の正常なタイヤに比べると車輪速度（回転角速度）が増加する。この原理に基づいて、走行中のタイヤの回転角速度の相対比較により当該タイヤの減圧を検知する装置は、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｌｏａｄｅｄ  Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式のタイヤ空気圧低下検出装置として知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このような検出装置では、例えば以下の式（１）で示されるような判定値ＤＥＬ１〜ＤＥＬ３を用いてタイヤの減圧を判定している。
【０００４】
【数１】
0005538279.tif 000002
【０００５】
ここで、Ｆ１〜Ｆ４は、それぞれ左前輪タイヤ、右前輪タイヤ、左後輪タイヤ及び右後輪タイヤの車輪速度である。
【０００６】
ところで、ＤＬＲ方式のタイヤ空気圧低下検出装置では、車両の質量を推定する技術が重要である。なぜなら、タイヤの動荷重半径は、タイヤ空気圧に依存して変化するが、タイヤの負荷荷重にも依存して変化するからである。すなわち、正常内圧時の学習値を基準にしてタイヤの減圧を検知するＤＬＲ方式の場合、実走行時の車両質量が正常内圧時（学習時）の車両質量から変化すると、荷重変化によって前記判定値ＤＥＬが変化しているのか、又は、減圧によって変化しているのかを区別することができないことから、正確にタイヤの減圧を検知することができなくなるからである。
【０００７】
そこで、荷重によるタイヤ外径の減少を考慮（補正）してタイヤ空気圧の低下を検出する技術が種々提案されている。例えば、本出願人の出願に係る特許文献２及び特許文献３では、タイヤのドライビングスティフネスが（輪荷重／内圧）に比例することを利用して、以下の式（２）より車両質量を推定し、この推定された車両質量を用いて、荷重による動荷重半径の減少を定量的に補正している。
ｍ（α＋ｇｓｉｎ（θ））＋ＡＶ２＝Ｆｘ＝Ｔ／Ｒ    ・・・・・・（２）
ここで、ｍは車両質量、αは車両加速度、ｇは重力加速度、θは路面の傾斜角、Ａは空力抵抗、Ｖは車両速度、Ｆｘは駆動力、Ｔは車両の全アクスルシャフトトルク、Ｒはタイヤ負荷半径である。
【０００８】
特許文献２〜３記載の技術では、車両情報である速度、加速度及びアクスルシャフトトルクに加えて、走行路面の傾斜角の情報が必要であり、これらの情報が車両質量の推定精度に大きな影響を与える。
特許文献２記載の技術では、ＧＰＳ装置から得られる情報を利用しているが、かかるＧＰＳ装置を装備していない車両では、少なくとも路面の傾斜角θに関する情報を入手することができないので、精度良く車両質量を推定することができない。
【０００９】
そこで、特許文献３記載の技術では、ＧＰＳ装置を装備していなくても車両質量を推定することができる方法が提案されている。具体的には、短時間間隔では、路面の勾配が変化する可能性が低いという前提のもとで、所定の短時間のデータに対し、前記式（２）の関係について、坂道勾配が関係するｍｇｓｉｎ（θ）を定数項として、逐次最小二乗法により車両質量ｍを推定している。
さらに、短時間においても異常値をリジェクトすることで、坂道勾配の変化があった場合の影響を極力排除して、残ったデータ群について、Ｆｘ−（ｍｇｓｉｎ（θ）＋ＡＶ２）を従属変数として、車両加速度αについて逐次最小二乗を行うことで、補正された車両質量を求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開昭６３−３０５０１１号公報
【特許文献２】特開２００９−０４００８０号公報
【特許文献３】特開２０１０−２４９５９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、短時間データによって推定されたデータの異常値をリジェクトしたとしても、完全に路面勾配の影響を排除することは難しく、アップダウンのある路面等を走行した場合には、荷重推定精度が低下するという弊害を排除することは難しい。
【００１２】
また、特許文献２〜３記載の技術に共通して、精度の良いアクスルシャフトトルクの情報が必要であるという課題、及び車両加速度αについて逐次最小二乗を行うことから、車両加速度の変化が小さい定速走行のような場合には精度良く車両質量を推定することが難しいという課題が残されていた。
【００１３】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、車両の走行状態に依存することなく且つアクスルシャフトトルク等の情報を必要とすることなく、車輪の回転速度情報から車両質量を推定することができる車両質量推定装置、方法及びプログラム、並びに、これらを利用したタイヤ空気圧低下検出装置、方法及び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】
（１）本発明の車両質量推定装置は、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する装置であって、
前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪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車両質量を推定する車両質量推定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴としている。
【００１５】
本発明の車両質量推定装置では、前輪と後輪の周波数特性（周波数ゲインの大きさの積分値）の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。
また、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。
【００１７】
（２）前記（１）の車両質量推定装置において、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出することが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。
【００１９】
（３）前記（１）〜（２）のいずれかの車両質量推定装置において、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段を更に備えていることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時（例えば、１００ｋｍ／ｈ以上での走行時）や低速走行時（例えば、４０ｋｍ／ｈ以下での走行時）では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。
【００２０】
（４）本発明の車両質量推定方法は、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定する方法であって、
前記車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出工程と、
前記車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定工程と、
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定工程と
を含んでおり、
前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定工程は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定工程は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定工程は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴としている。
【００２１】
本発明の車両質量推定方法では、前輪と後輪の周波数特性（周波数ゲインの大きさの積分値）の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。
また、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。
【００２３】
（５）前記（４）の車両質量推定方法において、前記周波数特性推定工程は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出するこのが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。
【００２５】
（６）前記（４）〜（５）のいずれかの車両質量推定方法において、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却工程を更に含んでいることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時（例えば、１００ｋｍ／ｈ以上での走行時）や低速走行時（例えば、４０ｋｍ／ｈ以下での走行時）では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。
【００２６】
（７）本発明の車両質量推定プログラムは、車両に装着された車輪の回転速度情報に基づいて当該車両の質量を推定するためにコンピュータを、
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪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車輪加速度情報を算出し、当該車輪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、及び
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段
として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴としている。
【００２７】
本発明の車両質量推定プログラムでは、前輪と後輪の周波数特性（周波数ゲインの大きさの積分値）の比を利用して車両質量を推定しており、アクスルシャフトトルクなどの情報を必要とせず、車輪速信号から車両質量を推定することができる。また、車両の走行状態に依存することなく車両質量を推定することができ、一定加速度状態では推定精度が悪化するという問題を解消することができる。
また、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出することで、左右輪に含まれる同位相のノイズを除去することができ、推定精度を向上させることができる。
【００２９】
（８）前記（７）の車両質量推定プログラムにおいて、前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪それぞれの所定の限定された帯域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出することが好ましい。この場合、荷重による変化で周波数特性が変化する周波数帯のみに着目することで、他の外乱による影響を小さくすることができる。
【００３１】
（９）前記（７）〜（８）の車両質量推定プログラムにおいて、コンピュータを、所定の加減速走行時、旋回時、高速走行時及び低速走行時の回転速度情報を棄却するデータ棄却手段としてさらに機能させることが好ましい。急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、データを棄却することで推定精度を向上させることができる。また、高速走行時（例えば、１００ｋｍ／ｈ以上での走行時）や低速走行時（例えば、４０ｋｍ／ｈ以下での走行時）では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、同じくデータを棄却することで推定精度を向上させることができる。
【００３２】
（１０）本発明のタイヤ空気圧低下検出装置は、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する装置であって、
前記（１）〜（３）のいずれかの車両質量推定装置と、
前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、
前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段と
を備えたことを特徴としている。
【００３３】
（１１）本発明のタイヤ空気圧低下検出方法は、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出する方法であって、
前記（４）〜（６）のいずれかの車両質量推定方法と、
前記車輪回転速度情報検出工程において検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出工程と、
前記車両質量推定方法で得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正工程と
を含むことを特徴としている。
【００３４】
（１２）本発明のタイヤ空気圧低下検出プログラムは、走行中の車両のタイヤ減圧判定値を算出し、得られた減圧判定値の、正常内圧時における基準値からの変化の大きさに基づいてタイヤ空気圧の低下を検出するためにコンピュータを、
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪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車輪加速度情報を算出し、当該車輪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、
推定された周波数特性に基づいて車両質量を推定する車両質量推定手段、
前記車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段、及び
前記車両質量推定手段から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段
として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定し、
前記周波数特性推定手段は、時系列データの分散を利用して周波数特性を推定し、且つ、
前記周波数特性推定手段は、車両の左右輪の回転速度情報の差分を算出し、当該車両の前輪及び後輪の各回転速度情報を求めることを特徴としている。
【発明の効果】
【００３５】
本発明の車両質量推定装置、方法及びプログラムによれば、両の走行状態に依存することなく且つアクスルシャフトトルク等の情報を必要とすることなく、車輪の回転速度情報から車両質量を推定することができる。また、本発明のタイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラムによれば、荷重による減圧判定値の変動を定量的に補正することができ、タイヤ空気圧低下の検出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明のタイヤ空気圧低下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に示されるタイヤ空気圧低下検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】１名乗車時（軽積）の前輪と後輪の周波数特性の一例を示す図である。
【図４】フル積載時（定積）の前輪と後輪の周波数特性の一例を示す図である。
【図５】推定された車両質量の時系列結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の車両質量推定装置、方法及びプログラム、並びに、タイヤ空気圧低下検出装置、方法及びプログラム実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置を示すブロック図であり、図２は、図１に示されるタイヤ空気圧低下検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【００３８】
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置は、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）及び右後輪（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（車輪回転情報検出手段）１を備えている。
【００３９】
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、パルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速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、プラズマ表示素子又は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、及び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。
【００４０】
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。
【００４１】
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にしたがってリ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。サンプリング周期は、タイヤに加わる負荷荷重によって変化するタイヤのねじり共振周波数（通常、３０〜５０Ｈｚである）付近の周波数特性を含む必要があるため、１００Ｈｚ以上のサンプリング周期とすることが望ましい。
【００４２】
本実施の形態に係る車両質量推定装置は、車輪速度検出手段（車輪回転情報検出手段）１、車輪の回転速度情報から車輪加速度情報を算出し、当該車輪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車両質量を推定する車両質量推定手段とで主に構成されている。前記周波数特性推定手段は、車両の前輪及び後輪の各周波数領域における周波数ゲインの大きさの積分値を算出し、又、前記車両質量推定手段は、前輪及び後輪それぞれの積分値の比率と、予め求めておいた当該比率と車両質量との関係とに基づいて車両質量を推定する。
【００４３】
また、本実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出装置は、かかる車両質量推定装置と、車輪回転速度情報検出手段により検出された車輪速度回転情報から得られる各輪の車輪速度からタイヤ減圧判定値を求める減圧判定値算出手段と、前記車両質量推定装置から得られる車両質量に基づいてタイヤ減圧判定値を補正する補正手段とで主に構成されている。
【００４４】
さらに、車両質量推定プログラムは、前記制御ユニット２にインストールされており、当該制御ユニット２を周波数特性推定手段及び車両質量推定手段として機能させる。また、タイヤ空気圧低下検出プログラムも、前記制御ユニット２にインストールされており、当該制御ユニット２を周波数特性推定手段、車両質量推定手段、減圧判定値算出手段、及び補正手段として機能させる。
【００４５】
本発明では、タイヤに作用する負荷荷重に応じて当該タイヤの周波数特性が変化することに着目して車両の質量を推定している。タイヤの周波数特性のなかでも、特にタイヤのねじり共振付近の周波数特性が荷重によって変化する。つまり、タイヤの負荷荷重によって、タイヤの前後力が変化し、その結果、ねじり共振付近の周波数特性が変化する。具体的に、タイヤへの負荷荷重が増えて、タイヤがたわむ、すなわちタイヤの負荷半径が小さくなると、当該タイヤに加わる前後力が大きくなって、ねじり共振付近の周波数ゲインが大きくなる。
【００４６】
一般的に、タイヤのねじり共振付近の周波数特性は、タイヤへの負荷荷重以外に路面や車両走行速度の影響を受ける。具体的に、スムースな路面よりも荒れた路面の方が周波数ゲインが大きくなる。また、走行速度が速くなると、ねじり共振付近の周波数特性がブロードになる。これらの問題を解決するために、本発明では、前輪と後輪の周波数特性の比を用いている。すなわち、路面粗さの影響や走行速度による周波数の変化の影響は、前輪及び後輪とも同じように現れる。そこで、前輪と後輪の比をとることで、前述した路面や走行速度の影響を排除している。
【００４７】
つぎに、前輪及び後輪の周波数特性の評価に基づいて車両質量を換算する方法について説明する。
通常、荷重変化に伴う車両の軸重変化は、後輪が支配的である。すなわち、１名乗車時と最大積載時との軸重差をみると、前輪の軸重差は非常に小さく、後輪がその荷重増加分の大部分を受け持っている。したがって、前後輪の周波数特性値の比（後輪の周波数特性値／前輪の周波数特性値）を評価している本発明の方法は、より正確には、車両の質量を推定しているというよりは、前後輪の軸重比を評価しているといえる。
【００４８】
図３及び図４は、それぞれ１名乗車時（軽積）とフル積載時（定積）の前輪及び後輪の周波数特性の一例を示している。１名乗車時では、前輪と後輪の周波数特性に大きな違いは見られないが、フル積載時には、後輪の周波数特性だけが変化している（ゲインが大きくなる）ことが分かる。本発明では、かかる後輪の周波数特性の変化を利用して車両質量を推定することを特徴としている。
【００４９】
〔車両質量推定〕
つぎに本実施の形態に係る車両質量推定方法について詳細に説明する。
本実施の形態では、左右の車輪速信号の差分をとっている。これにより、左右輪に含まれる同位相のノイズ成分を除去することができ、車両質量推定の精度を向上させることができる。
ついで、得られた前輪及び後輪の各車輪速データを時間微分することで、前輪及び後輪の各車輪加速度データとする。
【００５０】
ついで、車輪速信号の周波数特性の評価を行う。周波数特性の評価は、種々の方法により行うことができ、例えば高速フーリエ変換、自己回帰モデルによる時系列推定、及び時系列データの分散などを利用して行うことができる。
例えば高速フーリエ変換を利用する場合、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度データに対して高速フーリエ変換処理を施す。１回の高速フーリエ変換処理に用いる車輪加速度データとしては、走行速度が大きく変化していない５〜２０秒程度のデータを用いることが望ましい。
【００５１】
ついで、所定の帯域のゲインの和、すなわちゲインの積分値を前輪及び後輪のそれぞれについて算出する。この所定の帯域は、本発明において特に限定されるものではないが、タイヤのねじり共振を含む必要があるため、例えば前輪及び後輪ともに２０〜６０Ｈｚの帯域とすることができ、かかる帯域のゲインの和（Ｇａｉｎ＿Ｆ、Ｇａｉｎ＿Ｒ）を算出する。なお、前輪と後輪の所定の帯域は、必ずしも同じである必要はなく、互いに異なっていてもよい。
【００５２】
ついで、前輪のゲイン和（Ｇａｉｎ＿Ｆ）と後輪のゲイン和（Ｇａｉｎ＿Ｒ）との比を荷重インデックスＬＩとして求める。
ＬＩ＝（Ｇａｉｎ＿Ｆ／Ｇａｉｎ＿Ｒ）
【００５３】
ついで、事前に求めておいた荷重換算係数ｍ１、ｍ２を用いて、以下の式（３）に従いＬＩ値を荷重（車両質量）Ｌｏａｄに換算する。
Ｌｏａｄ＝ＬＩ×ｍ１＋ｍ２・・・・・・（３）
ｍ１及びｍ２は、例えば、複数種類の異なる荷重積載状態（１名乗車、１名乗車＋荷物１００ｋｇ、１名乗車＋荷物１５０ｋｇなど）で走行実験を行い、得られるＬＩ値とそのときの実質量との一次回帰により求めることができる。
【００５４】
本実施の形態では、推定精度を向上させるために、高速フーリエ変換処理から荷重換算処理までのプロセスを複数回（例えば、１００回）繰り返して実施し、それらの平均値を推定車両質量としている。
【００５５】
また、本実施の形態では、走行条件に応じて、得られる車輪速データを棄却している。例えば、急な加減速走行時や急な旋回時などにおいては車輪速信号が乱れている可能性があるため、推定精度を向上させるために、データを棄却することが望ましい。データの棄却は、車両に搭載されている横方向加速度センサの情報やヨーレートセンサの情報、車輪回転速度情報から算出される横方向加速度、又は車輪回転速度情報から算出される前後加速度をもとに行うことができる。また、高速走行時（例えば、１００ｋｍ／ｈ以上での走行時）や低速走行時（例えば、４０ｋｍ／ｈ以下での走行時）では、周波数特性が大きく変化して正確な質量推定が困難になる可能性があるため、このような高速又は低速走行時でのデータを棄却することが望ましい。
【００５６】
なお、周波数特性を評価する手法としては、前述したように高速フーリエ変換以外の方法でも良く、例えば、自己回帰モデルによる時系列推定及び時系列データの分散などを利用して行うことができる。制御ユニット２のＣＰＵ２ｂのリソースが充分ある場合は、周波数特性の評価が容易な高速フーリエ変換処理が好ましいが、ＣＰＵ２ｂのリソースが限定されている場合には、自己回帰モデルによる時系列推定や時系列データの分散が利用される。
【００５７】
車輪速信号の分散を評価する場合、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度信号の絶対値を所定時間分だけ平均化したものを周波数特性値とすることができる。実際の分散は、平均値からの各データのばらつきを評価したものであるが、本実施の形態では、車輪加速度はほぼゼロであるため、車輪加速度の絶対値の平均値を計算することで、分散とほぼ同様の値を求めることができる。本明細書における「分散」は、「車輪加速度の絶対値の平均値」を意味している。
【００５８】
また、分散を周波数特性値として利用する場合、当該分散を計算する前に、車輪加速度データに対して所定の帯域通過フィルタ処理を施しておくことで、前述したように評価する帯域を限定することができる。
【００５９】
[試験例]
本発明の車両質量推定方法の精度を検証する試験を行った。ＦＦ車に４輪とも基準内圧のタイヤ（２１５／６０Ｒ１７）を装着して、一般道を４０〜１００ｋｍ／ｈの速度で約３５分間試験走行を行った。車両の荷重条件を以下の(1)〜（５）のように変化させた。
荷重条件
（１）１名乗車（１８３０ｋｇ）
（２）１名乗車＋１０５ｋｇ（１９３５ｋｇ）
（３）１名乗車＋２１０ｋｇ（２０４０ｋｇ）
（４）１名乗車＋３１５ｋｇ（２１４５ｋｇ）
（５）１名乗車＋４３５ｋｇ（２２６５ｋｇ）
【００６０】
車輪速信号を５ｍｓ毎の車輪速データにリサンプリングした。左右の車輪速信号の差分を計算し、それらのデータの時間微分値を計算することで、車輪加速度を算出した。ついで、前輪及び後輪それぞれの車輪加速度の絶対値の１秒分の移動平均値を計算し、前輪についての移動平均値と後輪についての移動平均値との比（Ｌ１）を計算した。
【００６１】
ついで、得られたＬ１を前述した式（３）に従い荷重（Ｌｏａｄ）に換算し、得られた荷重値をさらに２分間のデータで移動平均した。このようにして推定された荷重の時系列結果を図５に示す。図５における５つの真値は、小さいほうから順に前記荷重条件（１）〜（５）にそれぞれ対応している。図５に示されるように、それぞれの荷重条件において、真の車両質量（真値）を精度良く推定できていることが分かる。
【００６２】
〔タイヤ空気圧低下検出〕
次に、本実施の形態に係るタイヤ空気圧低下検出方法について説明する。
本発明では、タイヤ空気圧の低下を検出する指標として動荷重半径の変化を検出するＤＬＲ方式を採用しているが、このＤＬＲ方式において用いられる減圧判定値ＤＥＬとしては、従来知られている種々のものを適宜採用することができる。例えば、ＤＥＬ１、ＤＥＬ２及びＤＥＬ３として、前記式（１）で示されるものを用いることができる。ここで、式（１）におけるＦ１〜Ｆ４は、それぞれ左前輪タイヤ、右前輪タイヤ、左後輪タイヤ及び右後輪タイヤの車輪速度である。
【００６３】
本実施の形態では、前述した車両質量推定方法により推定された車両質量に基づいて、減圧判定値ＤＥＬの補正が行われる。ＤＥＬ１、ＤＥＬ２及びＤＥＬ３のいずれも荷重の影響を受けるが、車両のトランクには重い荷物を載せる場合が多いため、特にＤＥＬ２において荷重変動の影響が大きいので、ここではＤＥＬ２の補正について説明する。なお、ＤＥＬ１及びＤＥＬ３についても、ＤＥＬ２と同様に補正を行うことができ、これにより減圧検出の精度を高めることができる。
【００６４】
ＤＥＬ２は、以下の式に示されるように前後の車輪速度を比較した指標である。
ＤＥＬ２＝[{（Ｆ１＋Ｆ２）／（Ｆ３＋Ｆ４）}−１]×１００（％）
通常、タイヤ空気圧が低下すると、当該タイヤの動荷重半径が小さくなるため、減圧したタイヤだけ速く回転する。例えば、後輪が減圧した場合、後輪の車輪回転速度が大きくなるため、前記ＤＥＬ２の値は小さくなる（マイナスの値となる）。一方、積載荷重が増えることでもタイヤの動荷重半径は小さくなる。そして、その荷重増加分は大半を後輪が受け持つので、当該後輪の車輪回転速度が大きくなり、ＤＥＬ２の値は小さくなる。これらＤＥＬ２の変化量は、タイヤの構造や車両のフル積載荷重にもよるが、１名乗車からフル積載になったときのＤＥＬ２の変化量と、タイヤ空気圧が１０〜３０％程度変化したときのＤＥＬ２の変化量とは同程度である。従って、ＤＥＬ２の値だけを減圧判定の指標とすると、タイヤ空気圧が低下したのか、積載荷重が増えたのかを判断することができない。
【００６５】
そこで、荷重の変化とＤＥＬ２の変化量との関係が事前に分かっており、且つ走行時の車両質量が分かれば、当該車両質量によって、走行時に得られるＤＥＬ２を補正することが可能となる。具体的には、例えば以下の式によりＤＥＬ２を補正することができる。
ＤＥＬ２Ｚ＝ＤＥＬ２−Ｃ１×ＤｉｆＬ
ここで、ＤＥＬ２は荷重補正前のＤＥＬ２、ＤＥＬ２Ｚは荷重補正後のＤＥＬ２、Ｃ１は補正係数（例えば、−０．０００６）、ＤｉｆＬは、基準内圧で学習したときの荷重と現在（走行時）の荷重との差分である。なお、補正係数Ｃ１は、基準内圧において複数の積載条件で実験走行を行うことにより車両毎に事前に求めておくことができる。
【００６６】
そして、この荷重補正されたＤＥＬ２Ｚと、基準圧時に学習しておいたＤＥＬ２との変化量が所定の閾値を超えたときに警報器５によりドライバーに警報を発することができる。
【００６７】
つぎに本発明のタイヤ空気圧低下検出方法の実施例を説明するが、本発明はもとよりかかる実施例のみに限定されるものではない。
[実施例及び比較例]
前述した試験例と同じ車両、タイヤ及び荷重推定条件で実験走行を行った。住友ゴム工業株式会社の岡山テストコースの周回路（アスファルト路）にて速度４０〜１００ｋｍ／ｈで３０分間計測をした。
【００６８】
<実施例１>
１名乗車、４輪基準内圧でＤＥＬ２の値を学習するとともに、推定荷重の平均値を学習した。その後、フル積載（１名＋４３５ｋｇ）にして基準内圧で走行したが、ＤＥＬ２Ｚ（荷重補正後のＤＥＬ２）の変化量は、０．３４５−０．３４＝０．００５であり、警報閾値（０．２）以下であったので、警報は発せられなかった。つまり、誤警報とはならなかった。
【００６９】
＜比較例１＞
１名乗車、４輪基準内圧でＤＥＬ２の値を学習した後に、フル積載にして基準内圧で走行した。ＤＥＬ２の変化量は、０．０８−０．３４＝−０．２６であり、警報閾値（−０．２）を超えたので警報を発した。つまり、誤警報となった。
【００７０】
＜実施例２＞
フル積載、４輪基準内圧でＤＥＬ２の値と推定荷重の平均値とを学習した。その後、１名乗車、後輪２輪を２５％減圧させた状態で走行した。ＤＥＬ２の変化量は、−０．２２３−０．０８＝−０．３０３であり、警報閾値（−０．２）を超えたため警報を発した。正確に減圧を検出することができた。
【００７１】
＜比較例２＞
フル積載、４輪基準内圧でＤＥＬ２の値を学習した後に、１名乗車、後輪２輪を２５％減圧させた状態で走行した。ＤＥＬ２の変化量は、０．０３−０．０８＝−０．０５であり、警報閾値（−０．２）を超えなかったので、減圧を検出することができなかった。
実施例１及び比較例１の結果を表１に、実施例２及び比較例２の結果を表２にまとめる。なお、実施例及び比較例において、ＤＥＬ２の荷重補正係数Ｃ１は−０．０００６とした。
【００７２】
【表１】
0005538279.tif 000003
【００７３】
【表２】
0005538279.tif 000004
【００７４】
〔その他の変形例〕
なお、本発明は前述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲内において種々の変更が可能である。例えば、前述した実施の形態では、推定された車両質量で減圧判定値ＤＥＬ２を補正しているが、減圧判定値を補正する以外に、例えば推定質量で警報閾値を補正することも可能である。この場合、推定質量に応じて、警報閾値が変動することになる。
【符号の説明】
【００７５】
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】
0005538279.tif 000005
【図２】
0005538279.tif 000006
【図３】
0005538279.tif 000007
【図４】
0005538279.tif 000008
【図５】
0005538279.tif 000009