(57)【要約】【課題】ピーク位置の検出や車輪速の計測を行うことなくタイヤ振動の時系列波形から路面状態を判別するとともに、タイヤサイズ変更に対するロバスト性を路面状態の判別に付与する。【解決手段】加速度センサーにより検出したタイヤ振動の時系列波形を窓掛け手段により窓掛けして、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を抽出して時間窓毎の特徴ベクトルを算出した後、時間窓毎の特徴ベクトルと、予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出し、このカーネル関数を用いた識別関数の値を比較して路面状態を判別するようにした。【選択図】図８
2014035279.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してタイヤの接している路面の状態を判別する方法であって、
走行中のタイヤの振動を検出するステップ（ａ）と、
前記検出されたタイヤの振動の時系列波形を取り出すステップ（ｂ）と、
前記タイヤ振動の時系列波形に所定の時間幅の窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出するステップ（ｃ）と、
前記時間窓毎の時系列波形からそれぞれ特徴ベクトルを算出するステップ（ｄ）と、
前記ステップ（ｄ）で算出した時間窓毎の特徴ベクトルと、予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出するステップ（ｅ）と、
前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別するステップ（ｆ）とを有し、
前記ステップ（ｆ）では、
路面状態毎に求めた識別関数の値を比較して路面状態を判別することを特徴とする路面状態判別方法。
【請求項２】
前記特徴ベクトルが、
前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形の特定周波数帯域の振動レベル、
前記特定周波数帯域の振動レベルの時変分散、
及び、前記時系列波形のケプストラム係数のいずれか１つ、または、複数、または、全部であり、
前記特定周波数帯域の振動レベルは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形の周波数スペクトル、もしくは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形をバンドパスフィルタを通して得られた時系列波形から求められる特定周波数帯域の振動レベルであることを特徴とする請求項１に記載の路面状態判別方法。
【請求項３】
前記カーネル関数が、
グローバルアライメントカーネル関数、または、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数、または、前記２つのカーネル関数の和、または、差、または、積、または、商であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の路面状態判別方法。
【請求項４】
走行中のタイヤの振動を検出してタイヤの接している路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、
タイヤトレッド部のインナーライナー部の気室側に配設された、走行中のタイヤの振動を検出するタイヤ振動検出手段と、
前記タイヤ振動検出手段で検出された前記タイヤ振動の時系列波形を予め設定した時間幅で窓掛けして時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出する窓掛け手段と、
前記抽出された時間窓毎の時系列波形における特定周波数の振動レベルを成分とする特徴ベクトルもしくは前記振動レベルの関数を成分とする特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手段と、
予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルを記憶する記憶手段と、
前記特徴ベクトル算出手段で算出した時間窓毎の特徴ベクトルと、前記記憶手段に記憶された路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出するカーネル関数算出手段と、
前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別する路面状態判別手段とを備え、
前記路面状態判別手段は、
路面状態毎に求めた識別関数の値を比較して路面状態を判別することを特徴とする路面状態判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行する路面の状態を判別する方法とその装置に関するもので、特に、走行中のタイヤ振動の時系列波形のデータのみを用いて路面状態を判別する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行中のタイヤ振動を検出して路面状態を推定する方法としては、検出されたタイヤ振動の時系列波形を踏込み前領域―接地面領域―蹴出し後領域、あるいは、踏込み前領域―踏み込み領域―接地面領域―蹴出し領域―蹴出し後領域などの複数の領域に分割し、前記各領域から、例えば、踏込み前領域と接地面領域における低周波帯域の振動成分と高周波帯域での振動成分のように、路面状態が異なると振動レベルが大きく変化する周波数帯域の振動レベルと振動レベルが路面状態によらない周波数帯域の振動レベルを抽出し、これらの振動レベルの比から車両の走行している路面の状態を推定する方法が提案されている（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】ＷＯ  ２００６/１３５９０９  Ａ１
【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、前記従来の方法では、接地時間が車輪速により変化するため、タイヤ振動の時系列波形に出現する蹴り出し位置などのピーク位置を基準として特定時間位置の始点を決定し、車輪速を用いて各領域の時間幅を決めていた。そのため、車輪速を計測する必要があるだけでなく、時系列波形のピーク位置を基準としているため、領域幅の設定精度が必ずしも十分とはいえなかった。
また、タイヤのサイズが異なるタイヤでは、接地長が変化するため、タイヤサイズ毎に領域幅を設定し直す必要があった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、ピーク位置の検出や車輪速の計測を行うことなくタイヤ振動の時系列波形から路面状態を判別するとともに、タイヤサイズ変更に対するロバスト性を路面状態の判別に付与することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明は、走行中のタイヤの振動を検出してタイヤの接している路面の状態を判別する方法であって、走行中のタイヤの振動を検出するステップ（ａ）と、前記検出されたタイヤの振動の時系列波形を取り出すステップ（ｂ）と、前記タイヤ振動の時系列波形に所定の時間幅の窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出するステップ（ｃ）と、前記時間窓毎の時系列波形からそれぞれ特徴ベクトルを算出するステップ（ｄ）と、前記ステップ（ｄ）で算出した時間窓毎の特徴ベクトルと、予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出するステップ（ｅ）と、前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別するステップ（ｆ）とを有し、前記ステップ（ｆ）では、路面状態毎に求めた識別関数の値を比較して路面状態を判別することを特徴とする。
このように、タイヤ振動の時系列波形に窓関数をかけて抽出した時系列波形から算出した時間窓ｉ毎の特徴ベクトルＸiと、ＤＲＹ路面の特徴ベクトルＹDjやＷＥＴ路面の特徴ベクトルＹWjなどの予め路面状態毎に求めておいたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓ｊ毎の路面特徴ベクトルＹkjとから算出したカーネル関数Ｋ（Ｘ，Ｙ）を用いて路面状態を判別するようにしたので、接地時間や接地長に無関係に路面状態の判別を行うことができる。したがって、車輪速の計測を行うことなく路面状態を判別できるとともに、タイヤサイズ変更に対するロバスト性を路面状態の判別に付与することができる。
【０００７】
また、本願発明は、前記特徴ベクトルを、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形の特定周波数帯域の振動レベル、前記特定周波数帯域の振動レベルの時変分散、及び、前記時系列波形のケプストラム係数のいずれか１つ、または、複数、または、全部としたものである。
なお、前記特定周波数帯域の振動レベルは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形の周波数スペクトル、もしくは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の時系列波形をバンドパスフィルタを通して得られた時系列波形から求められる。
タイヤの振動の路面状態による違いはタイヤ振動の時系列波形そのものにも表れるが、本発明では、時系列波形そのものよりも路面状態の違いをより反映するファクターである周波数に依存する値を特徴ベクトルとして用いたので、路面状態の判別精度を更に向上させることができる。
【０００８】
また、本願発明は、前記カーネル関数を、グローバルアライメントカーネル関数（ＧＡカーネル）、または、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数（ＤＴＷカーネル）、または、前記２つのカーネル関数の和、または、差、または、積、または、商としたことを特徴とする。
このように、カーネル関数として、ＧＡカーネルやＤＴＷカーネルを用いれば、時系列波形を直接扱えるので、路面状態の判別精度を更に向上させることができる。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、走行中のタイヤの振動を検出してタイヤの接している路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、タイヤトレッド部のインナーライナー部の気室側に配設された、走行中のタイヤの振動を検出するタイヤ振動検出手段と、前記タイヤ振動検出手段で検出された前記タイヤ振動の時系列波形を予め設定した時間幅で窓掛けして時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出する窓掛け手段と、前記抽出された時間窓毎の時系列波形における特定周波数の振動レベルを成分とする特徴ベクトルもしくは前記振動レベルの関数を成分とする特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手段と、予め算出しておいた路面状態毎に求められたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルを記憶する記憶手段と、前記特徴ベクトル算出手段で算出した時間窓毎の特徴ベクトルと、前記記憶手段に記憶された路面特徴ベクトルとからカーネル関数を算出するカーネル関数算出手段と、前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別する路面状態判別手段とを備え、前記路面状態判別手段が、路面状態毎に求めた識別関数の値を比較して路面状態を判別することを特徴とする。
このような構成を採ることにより、請求項１に記載の路面状態判別方法を確実に実現することができるので、接地時間や接地長に無関係に路面状態を判別できるとともに、路面状態の判別精度を向上させることのできる路面状態判別装置を得ることができる。
【００１０】
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】
【００１１】
【図１】本実施の形態に係る路面状態判別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】加速度センサーの装着位置の一例を示す図である。
【図３】タイヤ振動の時系列波形の一例を示す図である。
【図４】タイヤ振動の時系列波形から特徴ベクトルを算出する方法を示す図である。
【図５】入力空間を示す模式図である。
【図６】入力空間上における、ＤＲＹ路面特徴ベクトルとＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルとを示す図である。
【図７】ＤＲＹ路面特徴ベクトルとＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルとのＧＡカーネルの算出方法を示す図である。
【図８】算出した特徴ベクトルと路面特徴ベクトルとのＧＡカーネルの算出方法を示す図である。
【図９】本発明による路面状態判別方法を示すフローチャートである。
【図１０】ＤＴＷカーネルの算出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１３】
図１は、路面状態判別装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
路面状態判別装置１０は、タイヤ振動検出手段としての加速度センサー１１と、振動波形抽出手段１２と、窓掛け手段１３と、特徴ベクトル算出手段１４と、記憶手段１５と、カーネル関数算出手段１６と、路面状態判別手段１７とを備える。
振動波形抽出手段１２〜路面状態判別手段１７の各手段は、例えば、コンピュータのソフトウェア、及び、ＲＡＭ等のメモリーから構成される。
加速度センサー１１は、図２に示すように、タイヤ２０のインナーライナー部２１のタイヤ気室２２側のほぼ中央部に一体に配置されて、路面Ｒの入力による当該タイヤ２０の振動を検出する。加速度センサー１１の出力であるタイヤ振動の信号は、例えば、増幅器で増幅された後、デジタル信号に変換されて振動波形抽出手段１２に送られる。
【００１４】
振動波形抽出手段１２では、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動の信号から、タイヤの一回転毎に、タイヤ振動の時系列波形を抽出する。
図３はタイヤ振動の時系列波形の一例を示す図で、タイヤ振動の時系列波形は、踏み込み位置近傍と蹴り出し位置近傍に大きなピークを有しており、かつ、タイヤ２０の陸部が接地する前の踏み込み前領域Ｒfにおいても、タイヤ２０の陸部が路面から離れた後の蹴り出し後領域Ｒkにおいても、路面状態によって異なる振動が出現する。一方、踏み込み前領域Ｒfの前の領域と蹴り出し後領域Ｒkの後の領域（以下、路面外領域という）とは路面の影響を殆ど受けていないので、振動レベルも小さく、路面の情報も含んでいない。
【００１５】
窓掛け手段１３は、図４に示すように、前記抽出された時系列波形を予め設定した時間幅（時間窓幅ともいう）Ｔで窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出して特徴ベクトル算出手段１４に送る。
時間窓毎に抽出されたタイヤ振動の時系列波形のうち、踏み込み前領域Ｒf、接地面領域Ｒt、及び、蹴り出し後領域Ｒkのいずれも含んでいない領域（以下、路面外領域という）の時系列波形は、前述したように、路面の情報も含んでいないので、本例では、カーネル関数の計算速度を速めるため、路面外時系列波形は特徴ベクトル算出手段１４には送らないようにしている。
なお、路面外領域の定義としては、例えば、タイヤ振動の時系列波形に対してバックグラウンドレベルを設定し、このバックグラウンドレベルよりも小さな振動レベルを有する領域を路面外領域とすればよい。
【００１６】
特徴ベクトル算出手段１４は、図４に示すように、抽出された各時間窓の時系列波形のそれぞれに対して特徴ベクトルＸi（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは抽出された時間窓の時系列波形の数）算出する。
本例では、特徴ベクトルＸiとして、タイヤ振動の時系列波形を、それぞれ、0-1kHz、1-2kHz、2-3kHz、3-4kHz、4-5kHzのバンドパスフィルタにそれぞれ通して得られた特定周波数帯域の振動レベル（フィルター濾過波のパワー値）ａik（ｋ＝１〜６）を用いた。特徴ベクトルは、Ｘi＝（ａi1，ａi2，ａi3，ａi4，ａi5，ａi6）で、特徴ベクトルＸiの数はＮ個である。
図５は、特徴ベクトルＸiの入力空間を示す模式図で、各軸は特徴量である特定周波数帯域の振動レベルａikを表し、各点が特徴ベクトルＸiを表している。実際の入力空間は特定周波数帯域の数が６つなので時間軸と合わせると７次元空間になるが、同図は２次元（横軸がａ1、縦軸がａ2）で表している。
例えば、車両がＤＲＹ路面を走行しているとすると、グループＣを形成する点は、車両がＳＮＯＷ路面を走行しているときに算出した特徴ベクトルＸ’iから成るグループＣ’と区別することができれば、車両がＤＲＹ路面を走行しているかＳＮＯＷ路面を走行しているかを判定できる。
【００１７】
記憶手段１５は、予め求めておいた、ＤＲＹ路面とそれ以外の路面、ＷＥＴ路面とそれ以外の路面、ＳＮＯＷ路面とそれ以外の路面、ＩＣＥ路面とそれ以外の路面とを、分離超平面を表わす識別関数ｆ（ｘ）により分離するための４つの路面モデルを記憶する。
路面モデルは、タイヤに加速度センサーを取り付けたタイヤを搭載した試験車両を、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥの各路面で様々な速度で走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形から算出された時間窓毎の特徴ベクトルである路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）を入力データとして、学習により求められる。
なお、学習に使うタイヤサイズは１種類でもよいし、複数種でもよい。
前記路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）の添え字Ａは、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥを示している。添え字ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）は時間窓で抽出した時系列波形の数（窓の番号）を示し、添え字ｋは、ベクトルの成分を示している。すなわち、ｙjk＝（ａj1，ａj2，ａj3，ａj4，ａj5，ａj6）である。また、ＳＶはサポートベクトルの略で、学習によって選択される識別境界の近傍のデータを表わす。
なお、本例のように、カーネル関数として、グローバルアライメントカーネル関数（ＧＡカーネル）やダイナミックタイムワーピングカーネル関数（ＤＴＷカーネル）を用いる場合には、路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）は、［ベクトルｙiの次元数（ここでは、６）×窓の数Ｎ］の行列となる。
以下、路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）を単にＹASVと記す。
【００１８】
各路面特徴ベクトルＹASVの算出方法は、前述した特徴ベクトルＸjと同様で、例えば、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDSVなら、ＤＲＹ路面を走行したときのタイヤ振動の時系列波形を時間幅Ｔで窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出し、抽出された各時間窓の時系列波形のそれぞれに対してＤＲＹ路面特徴ベクトルＹD算出する。なお、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDのベクトルｙiの次元数は、特徴ベクトルＸiと同じく６次元である。その後、ＹDを学習データとしてサポートベクトルマシーン（ＳＶＭ）によって学習することにより、サポートベクトルＹDSVを選択する。なお、記憶手段１５にはＹDを全て記憶する必要はなく、上記選択されたＹDSVのみを記憶すればよい。
ＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWSV、ＳＮＯＷ路面特徴ベクトルＹSSV、ＩＣＥ路面特徴ベクトルＹISVについても、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDSVと同様にして求めることができる。
ここで、時間幅Ｔが、特徴ベクトルＸjを求める場合の時間幅Ｔと同じ値であることが肝要である。時間幅Ｔが一定なら、時間窓の時系列波形の数Ｍはタイヤ種と車速によって異なる。すなわち、路面特徴ベクトルＹASVの時間窓の時系列波形の数Ｍは、特徴ベクトルＸjの時間窓の時系列波形の数Ｎとは必ずしも一致しない。例えば、タイヤ種が同じでも、特徴ベクトルＸjを求めるときの車速がＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDSVを求めたときの車速よりも遅い場合には、Ｍ＞Ｎとなり、速い場合にはＭ＜Ｎとなる。
【００１９】
路面モデルは、各路面特徴ベクトルＹAを学習データとして、ＳＶＭにより構築する。
図６は、入力空間上における、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDSVと、ＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルＹnDSVを示す概念図で、同図の黒丸がＤＲＹ路面、薄い色の丸がＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルである。
なお、前述したように、ＤＲＹ路面特徴ベクトルもＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルも行列であるが、グループの識別境界の求め方を説明するため、図６では、ＤＲＹ路面特徴ベクトルとＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルとをそれぞれ２次元のベクトルで示した。
グループの識別境界は、一般には、線形分離が不可能である。そこで、カーネル法を用いて、路面特徴ベクトルＹDSV及びＹnDSVを非線形写像φによって高次元特徴空間に写像して線形分離を行うことで、元の入力空間において路面特徴ベクトルＹDSV及びＹnDSVに対して非線形な分類を行う。
具体的には、データの集合Ｘ＝（ｘ1，ｘ2，……ｘn）と所属クラスｚ＝｛１、−１｝とを用いて、データを識別する最適な識別関数ｆ（ｘ）＝ｗTφ（ｘ）−ｂを求める。ここで、データは路面特徴ベクトルＹDj，ＹnDjで、所属クラスはｚ＝１が同図のχ1で示すＤＲＹ路面のデータで、ｚ＝−１がχ2で示すＤＲＹ路面以外の路面のデータである。また、ｗは重み係数、ｂは定数で、ｆ（ｘ）＝０が識別境界である。
識別関数ｆ（ｘ）＝ｗTφ（ｘ）−ｂは、例えば、ラグランジュ未定乗数法を用いて最適化される。最適化問題は、以下の式（１），（２）に置き換えられる。
【数１】
2014035279.tif 000003
ここで、α，βは複数ある学習データの指標である。また、λはラグランジュ乗数で、λ＞０である。
このとき、内積φ（ｘα）φ（ｘβ）をカーネル関数Ｋ（ｘα，ｘβ）に置き換えることで、識別関数ｆ（ｘ）＝ｗTφ（ｘ）−ｂを非線形できる。なお、φ（ｘα）φ（ｘβ）は、ｘαとｘβを写像φで高次元空間へ写像した後の内積である。
ラグランジュ乗数λは、前記の式（２）について、最急下降法やＳＭＯ（Sequential Minimal Optimization）などの最適化アルゴリズムを用いて求めることができる。このとき、カーネル関数を使っているので、高次元の内積を直接求める必要がない。したがって、計算時間を大幅に縮減できる。
【００２０】
本例では、カーネル関数Ｋ（ｘα，ｘβ）として、グローバルアライメントカーネル関数（ＧＡカーネル）を用いた。ＧＡカーネルＫ（ｘα，ｘβ）は、図７及び以下の式（３），（４）に示すように、ＤＲＹ路面特徴ベクトルｘi＝ＹDiとＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルｘｊ＝ＹnDjとの類似度を示すローカルカーネルκij（ｘi，ｘj）の総和もしくは総積から成る関数で、時間長さの異なる時系列波形を直接比較することができる。
ローカルカーネルκij（ｘi，ｘj）は、時間間隔Ｔの窓毎に求められる。
なお、図７は、時間窓の数が６であるＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjと、時間窓の数が４であるＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルＹnDjとのＧＡカーネルを求めた例である。
【数２】
2014035279.tif 000004
【００２１】
ＤＲＹ路面とＤＲＹ路面以外の路面とを区別するには、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjとＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルＹnDjとを分離する分離超平面である識別関数ｆ（ｘ）に対してマージンを持たせることで、ＤＲＹ路面とＤＲＹ路面以外の路面とを精度よく区別することができる。
マージンとは、分離超平面から一番近いサンプル（サポートベクトル）までの距離をいい、識別境界である分離超平面はｆ（ｘ）＝０である。そして、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjは全てｆ（ｘ）≧＋１の領域にあり、ＤＲＹ路面以外の路面特徴ベクトルＹnDjは、ｆ（ｘ）≦−１の領域にある。
ＤＲＹ路面とそれ以外の路面とを区別するＤＲＹ路面モデルは、ｆ（ｘ）＝＋１の距離にあるサポートベクトルＹDSVと、ｆ（ｘ）＝−１の距離にあるサポートベクトルＹnDSVととを備えた入力空間である。前記ＹDSVと前記ＹnDSVとは、一般に複数個存在する。
ＷＥＴ路面とそれ以外の路面とを区別するＷＥＴモデル、ＳＮＯＷ路面とそれ以外の路面とを区別するＳＮＯＷモデル、及び、ＩＣＥ路面とそれ以外の路面とを区別するＩＣＥモデルについても同様である。
【００２２】
カーネル関数算出手段１６は、特徴ベクトル算出手段１４にて算出された特徴ベクトルＸiと、記憶手段１５に記録されているＤＲＹモデル、ＷＥＴモデル、ＳＮＯＷモデル、及び、ＩＣＥモデルの各サポートベクトルＹASV，ＹnASV（Ａ＝Ｄ，Ｗ，Ｓ，Ｉ）から、それぞれＧＡカーネルＫD（Ｘ，Ｙ）、ＫW（Ｘ，Ｙ），ＫS（Ｘ，Ｙ），ＫI（Ｘ，Ｙ）を算出する。
ＧＡカーネルＫ（Ｘ，Ｙ）は、図８にも示すように、前記の［数２］において、ｘiを特徴ベクトルＸiとし、ｘjを路面特徴ベクトルＹAj，ＹnAjとしたときのローカルカーネルκij（Ｘi，Ｙj）の総和もしくは総積から成る関数で、時間長さの異なる時系列波形を直接比較することができる。なお、同図は、ｘjが路面特徴ベクトルＹAjの例で、特徴ベクトルＸiの時間窓の数はｎ＝５で、路面特徴ベクトルＹAjの時間窓の数はｍ＝４である。
本例のように、特徴ベクトルＸiを求めた場合の時間窓の時系列波形の数ｎと、路面特徴ベクトルＹAj（もしくはＹnAj）求めた場合の時間窓の時系列波形の数ｍとが異なっている場合でも、特徴ベクトルＸi，ＹAj間（もしくはＸi，ＹnAj間）の類似度を求めることができる。
【００２３】
路面状態判別手段１７では、以下の式（５）〜（８）に示す、カーネル関数ＫA（Ｘ，Ｙ）を用いた４つの識別関数ｆA（ｘ）の値に基づいて路面状態を判別する（Ａ＝Ｄ，Ｗ，Ｓ，Ｉ）。
【数３】
2014035279.tif 000005
ｆDはＤＲＹ路面とその他の路面とを識別する識別関数、ｆWはＷＥＴ路面とその他の路面とを識別する識別関数、ｆSはＳＮＯＷ路面とその他の路面とを識別する識別関数、ｆIはＩＣＥ路面とその他の路面とを識別する識別関数である。
また、ＮDSVはＤＲＹモデルのサポートベクトルの数、ＮWSVはＷＥＴモデルのサポートベクトルの数、ＮSSVはＳＮＯＷモデルのサポートベクトルの数、ＮISVはＩＣＥモデルのサポートベクトルの数である。
識別関数のラグランジュ乗数λDなどの値は、ＤＲＹ路面とその他の路面とを識別する識別関数を求める際の学習により求められる。
本例では、識別関数ｆD，ｆW，ｆS，ｆIをそれぞれ計算し、計算された識別関数ｆAの最も大きな値を示す識別関数から路面状態を判別する。
【００２４】
次に、路面状態判別装置１０を用いて、タイヤ２０の走行している路面の状態を判別する方法について、図９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によりタイヤ２０が走行している路面Ｒからの入力により発生したタイヤ振動を検出し（ステップＳ１０）、検出されたタイヤ振動の信号からタイヤ振動の時系列波形を抽出する（ステップＳ１１）。
そして、抽出されたタイヤ振動の時系列波形を予め設定した時間幅Ｔで窓掛けして、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を求める。ここで、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形の数をｍ個とする（ステップＳ１２）。
次に、抽出された各時間窓の時系列波形のそれぞれに対して特徴ベクトルＸi＝（ｘi1，ｘi2，ｘi3，ｘi4，ｘi5，ｘi6）を算出する（ステップＳ１３）。本例では時間幅Ｔを3msec.とした。また、特徴ベクトルＸiの数はｍ＝６個である。
特徴ベクトルＸiの各成分ｘi〜ｘi6（ｉ＝１〜６）は、前述したように、タイヤ振動の時系列波形のフィルター濾過波のパワー値である。
次に、算出された特徴ベクトルＸiと、記憶手段１５に記録されている路面モデルのサポートベクトルＹAkとから、ローカルカーネルκij（Ｘi，Ｙj）を算出した後、ローカルカーネルκij（Ｘi，Ｙj）の総和を求めて、グローバルアライメントカーネル関数ＫD（Ｘ，Ｙ），ＫW（Ｘ，Ｙ），ＫS（Ｘ，Ｙ），ＫI（Ｘ，Ｙ）をそれぞれ算出する（ステップＳ１４）。
そして、カーネル関数ＫA（Ｘ，Ｙ）を用いた４つの識別関数ｆD（ｘ），ｆW（ｘ），ｆS（ｘ），ｆI（ｘ）をそれぞれ計算（ステップＳ１５）した後、計算された識別関数ｆA（ｘ）の値を比較して、最も大きな値を示す識別関数の路面状態を当該タイヤ２０の走行している路面の路面状態と判別する（ステップＳ１６）。
【００２５】
このように、本実施の形態では、加速度センサー１１により検出したタイヤ振動の時系列波形を窓掛け手段１３により窓掛けし、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を抽出して特徴ベクトルＸiを算出した後、特徴ベクトルＸと路面特徴ベクトルＹとのカーネル関数ＫA（Ｘ，Ｙ）を求め、このカーネル関数ＫA（Ｘ，Ｙ）を用いた４つの識別関数ｆD（ｘ），ｆW（ｘ），ｆS（ｘ），ｆI（ｘ）の値からを当該タイヤ２０の走行している路面の路面状態を判別するようにしたので、ピーク位置の検出や車輪速の計測を行うことなく、路面状態を判別することができる。
また、接地長に無関係に路面状態の判別を行うことができるので、タイヤサイズ変更に対するロバスト性を向上させることができる。
【００２６】
なお、前記実施の形態では、タイヤ振動検出手段を加速度センサー１１としたが、圧力センサーなどの他の振動検出手段を用いてもよい。また、加速度センサー１１の設置箇所についても、タイヤ幅方向中心から幅方向に所定距離だけ離隔した位置に１個ずつ配設したり、ブロック内に設置するなど他の箇所に設置してもよい。また、加速度センサー１１の個数も１個に限るものではなく、タイヤ周方向の複数箇所に設けてもよい。
また、前記例では、特徴ベクトルＸiをフィルター濾過波のパワー値ｘikとしたが、フィルター濾過波のパワー値ｘikの時変分散を用いてもよい。時変分散はlog[ｘik(t)2+ｘik(t-1)2]で表わせる。
あるいは、特徴ベクトルＸiを、タイヤ振動時系列波形をフーリエ変換したときの特定周波数帯域の振動レベルであるフーリエ係数、もしくは、ケプストラム係数としてもよい。
ケプストラムは、フーリエ変換後の波形をスペクトル波形とみなし、再度フーリエ変換して得られるか、もしくは、ＡＲスペクトルを波形とみなし、更にＡＲ係数を求めて得られる（LPC Cepstrum）もので、絶対レベルに影響されずにスペクトルの形状を特徴付けできるので、フーリエ変換により得られる周波数スペクトルを用いた場合よりも判別精度が向上する。
【００２７】
また、前記実施の形態では、カーネル関数としてＧＡカーネルを用いたが、以下の式（９）または式（１０）に示すような、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数（ＤＴＷカーネル）を用いてもよい。
【数４】
2014035279.tif 000006
なお、πは経路、Ａ（ｘi，ｘj）は可能な全ての経路
図１０に示すように、ＤＴＷカーネルＫ’（Ｘ，Ｙ）は、ローカルカーネルκij（Ｘi，Ｙj）の総和を求める際に、例えば、同図の太い実践示すような、全ての経路の中で、κ’ij（Ｘi，Ｙj）の総和が最大または最小になる経路の総和から成る。
図１０の例では、特徴ベクトルＸiの個数をｍ＝６、路面特徴ベクトルＹjの個数をｎ＝４とすると、ローカルカーネルκij（Ｘi，Ｙj）が式（１１）のときには、ＤＴＷカーネルＫ1’（Ｘ，Ｙ）は以下のようになる。
【数５】
2014035279.tif 000007
【実施例】
【００２８】
４台のタイヤサイズが異なる試験車両Ａ〜Ｄに、それぞれ、加速度センサーが取り付けられたタイヤを装着し、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥの各路面でそれぞれ３０〜９０km/hで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形からカーネル関数を計算し、ＳＶＭモデルで学習したモデルを用いて路面状態を判別した結果を以下の表１に示す。
【表１】
2014035279.tif 000008
ＳＶＭモデルは、ＤＲＹとそれ以外、ＷＥＴとそれ以外、ＳＮＯＷとそれ以外、ＩＣＥとそれ以外を判別する４つのモデルを構築し、学習に使用した以外のテスト用データをそれぞれのモデルに入力したときのＳＶＳスコアが最も高いモデルの路面状態を、当該車両が走行している路面の状態とした。
試験車両Ａは前輪駆動車でタイヤサイズは165/70R14である。
試験車両Ｂは後輪駆動車でタイヤサイズは195/65R15である。
試験車両Ｃは前輪駆動車でタイヤサイズは195/60R15である。
試験車両Ｄは前輪駆動車でタイヤサイズは185/70R14である。
なお、各タイヤのトレッドパターンについては、全て一定（ブリヂストン；BLIZZK REV02）とした。
学習用のデータは試験車両Ａでの全データの２/３をあてた。
また、特徴ベクトルＸとしてLPC  Cepstramを用いた場合と、バンドパスフィルタ濾過波のパワー値ｘikを用いた場合と、LPC Cepstramとバンドパスフィルタ濾過波のパワー値ｘikの両方を用いた場合の３通りについて路面判別し、その結果を正答率（％）で示した。
表１から明らかなように、車両Ａ〜Ｄのいずれの場合にもほぼ８５％以上の高い正答率が得られた。特に、LPC Cepstramとバンドパスフィルタ濾過波のパワー値ｘikの両方を用いた場合には、タイヤ断面幅が大きくかつ扁平率の低いタイヤを搭載した試験車両Ｃを除いて、９５％以上の高い正答率が得られたことから、本願発明を適用することにより、路面状態を精度よく判別できることが確認された。
【００２９】
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。
【００３０】
本発明によれば、ピーク位置の検出や車輪速の計測を行うことなくタイヤ振動の時系列波形を分割できるとともに、タイヤサイズに対してロバストに路面状態を判別できるので、ＡＢＳやＶＳＣ等の車両制御の精度を格段に向上させることができる。
【符号の説明】
【００３１】
１０  路面状態判別装置、１１  加速度センサー、１２  振動波形抽出手段、
１３  窓掛け手段、１４  特徴ベクトル算出手段、１５  記憶手段、
１６  カーネル関数算出手段、１７  路面状態判別手段、
２０  タイヤ、２１  インナーライナー部、２２  タイヤ気室、Ｒ  路面。
【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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