(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の車輪に取り付けられた空気タイヤの圧力を測定するための装置であって、
（ａ）センサー群であって、車両が移動しながらあるいは車両が当該センサー群の上に静止した状態で前記タイヤが当該センサー群と接触するときに前記タイヤによって加えられる力の分布の二次元パターンを与える二次元アレイ状のロードセンサー群と、
（ｂ）前記タイヤ及び車両の型式とは無関係に、前記力の分布データからタイヤ圧を決定するためにプログラムされているコンピュータと、
（ｃ）求めたタイヤ圧を表示する手段とを具備することを特徴とするタイヤ圧測定装置。
【請求項２】
前記二次元アレイ状のロードセンサー群が、マトリクス状に配置された複数の感圧部材と、これら複数の感圧部材を列方向に電気的に接続する列の導電体と、
これら複数の感圧部材を行方向に電気的に接続する行の導電体とからなり、かつ、前記複数の感圧部材が、車両のタイヤの全てのフットプリントが接触するのに十分に大きい領域にわたって配置されていることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項３】
前記ロードセンサー群が、圧電性素子又は圧電抵抗性素子からなることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項４】
前記ロードセンサー群が、ガソリン供給ポンプにアプローチする又ガソリン供給ポンプに隣接する車通路においてモニターされることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項５】
前記コンピュータのプログラムが、ニューラルネットワークを含むことを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項６】
前記タイヤ圧を表示する手段が、前記車両に近接して設けられた画面表示装置であることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項７】
前記コンピュータが、平均接触圧を決定するために前記力分布データを用いることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項８】
前記タイヤ圧が、ニューラルネットワーク認識により前記コンピュータによって決定されることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項９】
前記ニューラルネットワークが、前記ロードセンサー群上のタイヤの位置に不感受性である入力で学習される請求項８に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークが擬圧力、合成力、中間圧力、力の幅のデータ、アスペクト比又はこれらの組み合わせで学習されることを特徴とする請求項５又は８に記載のタイヤ圧測定装置。
【請求項１１】
前記力の分布のパターンにおける相違が、タイヤ圧における相違を指示するために使用されることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ圧測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は車両の車輪に取り付けられた空気タイヤの圧力を測定するための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
車両を支持する空気タイヤは、安全性、快適性、道路走行性、燃料消費経済性、タイヤの摩耗寿命性、もしくはこれらの結合において最適条件を達成するために、適切な圧力に保たれるべきである。
【０００３】
過少膨張のタイヤは、主にトレッドの肩部でタイヤへの荷重を支えることが多い。この場合、タイヤと道路の係合パターンはこれらの肩部の間で幾分凹状となる。このような条件のもとで道路上でタイヤを連続的に使用することは、タイヤ中央部分での適切な摩擦接触が保たれないので、過剰な摩耗を肩部で引き起こすことになる。これは、タイヤ寿命を通常以下とし、明らかに不均一な摩耗を招く。一方、過大膨張のタイヤは、肩部の間のトレッド中央領域でかなりの摩耗を受けるが、肩部では通常以下の摩耗を受ける。タイヤの全能力が使用されていないので、いずれの場合も無駄を生じさせる。その他の状況として、“ずれ”若しくは“すべり”が大きくなる傾向がある。さらに、特に空気圧が足らない場合には、過度の応力やひずみがタイヤカーカスの側壁にかかり、タイヤカーカスをその寿命以前に劣化させることとなる。
【０００４】
タイヤメーカーはタイヤの動作仕様を提供している。自動車メーカーもまたタイヤの膨張特性を規定している。しかしながら、これらの両規格を厳格に守ったとしても、タイヤ動作条件が当該車両の当該タイヤで正しいことを必ずしも意味しない。特定のタイヤの空気圧が、トレッドの全幅に亘って道路との十分な係合、接触を行わせるのに十分であり、車両の重量が、タイヤ肩部間でかつタイヤ中央部においても均等な道路との係合領域で支持されている場合に理想的な条件は存在することとなる。このような状態のときに、タイヤトレッドは均一に摩耗し、トレッドの寿命及び最大安定性はタイヤの道路に対する最大のグリップもしくは摩擦によって達成される。
【０００５】
過去において、車両の運転者もしくはガソリンスタンドの従業員は、膨張の具合を評価するのに、荷重がかかった状態でのタイヤの目視にある程度たよっていた。肩部でタイヤが激しく摩耗すると、タイヤの過少膨張によって、まもなくそのまわりのトレッドパターンがなくなる。しかしながら、トレッドパターンがなくなったことが見えたときには、状態を是正するには遅すぎる。反対に、過大膨張のタイヤはトレッドの中央部分で荷重を支持し、そこでは、特定のタイヤで支持される荷重の割当分がトレッドの中央の道路との係合面において非常に小さくなることから摩耗が急速に起り、むき出しになった部分がカバーのいたるところに現われる。このような状況が目視されるときは、カバーが殆どその動作寿命近くなるまでトレッド中央部分で過剰な摩耗が発生してしまっていることが多い。もちろん、そのような判定はタイヤによって支えられている荷重の差異によって影響を受ける。例えば、一人の運転者と一人の乗客が乗って通常に車両が運転されている場合には、ある条件が存在する。二、三人余分の乗客を乗せたり、手荷物もしくはそのほかの積荷を支えることになると、条件は著しく変ってきて、タイヤ圧の調整がなされるべきである。
【０００６】
また、車両の運転者は、タイヤの過少膨張に付随する軟らかい弾性の効いた乗車を望むこともある。あるいは、車両の運転でより応答性のある操縦と高い燃料経済性とを達成するために、タイヤの過大膨張を望むことがある。本発明は任意のタイヤ膨張条件を表示する手段を提供する。
【０００７】
従来技術において、Ｇ．Ｈ．Ｌｅｎｄｅｒｍａｎの米国特許第３，９７３，４３６号（１９７６年８月１０日）は、スプリングを装架した直線アレイ状のレバー・アーム群からなり、該アレイ上に静止したタイヤのプロフィール形状を検出し、増幅するために提案されたタイヤ膨張圧評価装置を開示している。操作者は、傾斜したレバーの端部によって形成された目視パターンを観察するため、車両の外に居る必要がある。本発明は上記米国特許の技術思想にいくつかの改良を加えたものであり：データは車両が移動中であっても停止中であっても得ることができる；センサー手段はより正確である；人間の関与および判定は必要でない；二次元アレイ状の生データを集める；生データは、ディジタルコンピュータを用いたデータ処理および情報内容抽出に好適な電気信号として得られる；高度のパターン認識方法論、例えば、よく学習され、読取値を解釈するのに用いることのできるニュラルネットワークを採用することができる。車速はタイヤの膨張圧と併行して測定することができる。読み取りパターンの表示は、さらに簡便であり、例えば、コンピュータ駆動のディスプレイスクリーン上のグラフィック及び英数字として、或いは印刷レポートとして表示される。本発明の処理の特徴は、生データから形成されるパターンはしばしば複雑でありその意味がはっきりしないので、特に重要である。
【０００８】
【発明の構成及び作用】
本発明の目的は、空気タイヤの圧力を適切かつ敏速に表示する装置を提供することにある。この装置はアレイ状のロードセンサー群を含む。該ロードセンサーは、タイヤが回転するときにタイヤの幅を横切る線に沿ってタイヤと接触する直線アレイ状のセンサー群もしくはタイヤと接触する二次元アレイ状のセンサー群により得られる、タイヤにより加えられる力の分布の二次元パターンを提供する。タイヤ圧を決定するようにプログラムされたコンピュータによって、力の分布は分析される。この分析は、タイヤ若しくは車両の型式に本質的には関係しない。決定された圧力は、例えば画面表示若しくは印刷様式で表示される。表示画面は陰極線管（ＣＲＴ）のような電子式のものとすることができる。
【０００９】
タイヤ圧は、データから抽出した特徴をニューラルネットワークに与える分析技術によって決定することができる（例３、例４参照）。その他の方法も使用可能である（例５参照）。
【００１０】
本発明はタイヤの圧力を測定する装置に係るもので、本質的にタイヤや車両の型式とは無関係に機能する。
【００１１】
本発明の課題は以下のように記すことができる。タイヤはセンサー群に入力を与え、センサー群はコンピュータへデータを与え、コンピュータはデータを処理して出力である圧力を提供する。後述するようにデータの個々の特徴は不完全であるかも知れないが、信頼性のおける出力が望まれる。本装置はこの信頼性のおける出力を達しうるものである。
【００１２】
本装置は、好ましくは、ガソリンスタンドの敷地内の例えばガソリン供給ポンプのそばの車道で使用される。センサー群は、通常、該車道の領域内に設置される（図１）。センサー群は車道の中に埋設してもよい（図２）。圧電性もしくは圧電抵抗性の高分子フィルムのような平板検知素子を用いると、センサー群は薄いマット内にはめ込むことができる。
【００１３】
図２及び図３は該車道に埋め込まれたセンサー群を示す図であり、図２は斜視図、図３は断面図である。センサー群２は該車道１０中に埋め込まれたピット・ライナー４内に設置されている。センサー群２の感知領域６は弾性層８（エラストマー層）で覆われている。車両の運動方向は矢印１２の方向である。
【００１４】
図６の（Ａ）は過大膨張（適正な膨張より大きい膨張）したタイヤのプロフィールの傾向を示し、図６の（Ｂ）は過少膨張（適正な膨張より小さい膨張）したタイヤのプロフィールの傾向を示している。最大の静止摩擦を与える適正な膨張では、タイヤはプロフィール全体に亘って水平面と均一な力で接触すると考えられている。
【００１５】
例１  タイヤ圧が力の分布に与える影響
直線アレイ状に配列された８個の歪ゲージ・ロードセルを組込んだセンサー・アレイを作製し、図２に示すようにガソリン供給ポンプのそばの車道のピット・ライナー内に設置した。使用したロードセルはオハイオ州コロンブス所在のセンソテック（Ｓｅｎｓｏｔｉｃ）社製の型式ＳＰ、一点圧縮型のものであった。荷重は、３０°Ｆから１３０°Ｆの範囲において温度補償された箔歪ゲージを取付けたアルミニウム製の片持ち梁の１−７／１６インチ×１−５／３２インチの水平面上にかけられるようになっている。メーカーの言う非線形性は、フルスケールの読みに対して±０．０３％であり、フルスケールの定格重量は１００ｌｂで５０％迄のオーバーロードは許容される。所望により、該メーカーによって提供されている型式ＳＡ−１０のマルチチャンネル電子パッケージを用いると、センサー群中の任意のセンサーよって検知された力のマニュアル読取りを行うことができた。該パッケージはロードセルにＤＣ１０ボルトの励起電圧を供給するものであった。時々、５０ｌｂ及び１００ｌｂの死荷重をかけ、各ロードセルの較正のチェックを行った。
【００１６】
複数の片持ち梁は互い違いに設置され、ロードセル面どうしが約１／１６インチだけ離間して隣接し、その１−７／１６インチの寸法が車両運動方向に沿ったセンサー面の長さになるとともに、その１−５／３２の寸法がタイヤの横断方向に沿った長さとなるようにした。センサー・アレイの全幅の測定値は約９−３／４インチであった。
【００１７】
試験は、１９８５年型式サーブのターボの３ドア乗用車の前輪にピレリ１９５／５０／Ｒ１５のタイヤを装着して行った。これらの試験では、ロードセル群は車道と同じ高さ位置になるように設置した。図７に、タイヤ圧を１２、２０、２９、３３及び３８ｐｓｉに設定して力の分布を測定したときの試験結果を示す。これらのデータは表１にまとめてある。車両メーカーの推奨する膨張圧は２７乃至２９ｐｓｉである。
【００１８】
【表１】
0003567282.tif 000002
【００１９】
図７より、過少膨張（１２ｐｓｉ又は２０ｐｓｉ）のタイヤの接触力は中央で最小になるということが分かる。適正なタイヤ膨張圧（２９ｐｓｉ）では、力は全センサーに亘って、より均一に分布する傾向がある。過大膨張（３３ｐｓｉ又は３８ｐｓｉ）のタイヤでは、より複雑なパターンとなり、過大膨張の観念が示唆される。
【００２０】
ノイズ源の存在すると測定値が分散する傾向がある。このノイズ源は、センサー偏差（オフセット）や尺度係数の変動、タイヤ幅とセンサー幅の不均衡、センサーに対するタイヤの位置（位相）変動、及び例えばタイヤの角度変位に起因する、センサーと接触しているトレッド（踏面）・パターンの変動などを含む。
【００２１】
平均接触圧（擬圧力）
高速道設計の技術者達は、通常、タイヤ跡の全体に亘って接触圧は均一で、かつタイヤの膨張圧の大きさに対して等しいと仮定している（ケイ・マルシェック（Ｋ．Ｍａｒｓｅｋ）等著「貨物車のタイヤと舗装道との接触の圧力分布の実験的決定（Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｔｒｕｃｋ  Ｔｉｒｅ−Ｐａｖｅｍｅｎｔ  Ｃｏｎｔａｃｔ）」運輸報告（Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ  Ｒｅｃｏｒｄ）１０７０，ｐ９−１４，１９８７）。しかしながら、実際の圧力分布は均一圧力モデルからはかなりずれている。平均的な力検出センサー・アレイは、力分布を、静的又は動的に、つまり、タイヤが静止して平面的なセンサー・アレイに接触している状態で又は車両がセンサー・アレイの上を動いている時に測定する手段を提供するが、以下では、直線状センサー・アレイを使用した場合につき議論する。もちろん、二次元センサー・アレイも使用することができる。しかしながら、直線状センサー・アレイは、より経済的である。ロードセルの直線状アレイは、車両が該アレイ上を動くとき、実時間で接触圧の分布を測定する手段を提供する。
【００２２】
車両が直線状センサー・アレイの上を動くと、アレイ中の各センサーは時間的に変化する力を受ける。この時間に依存したデータは、平均接触圧もしくは擬圧力を算出するために、下記に述べるようにして用いることができる。擬圧力は、それ自身で或いはタイヤ膨張圧を推定する他の手段と組合せて使用することができる。
【００２３】
図８の（Ｃ）は、実際の接触圧が図８の（Ｂ）のように均一に分布している場合に、速度ｖで動いている車両について任意のセンサーで予測した力Ｆ（ｔ）の時間依存性を模式的に示したものである。時間軌跡は台形形状で、側辺が上昇及び下降し、高台領域が殆んど一定の接触圧をもつものとして表わされている（実験的時間軌跡の例として、図９の（Ａ）及び（Ｂ）並びに図１０の（Ａ）及び（Ｂ）を参照）。センサーは車両運動方向に沿った有限な長さｌであるので、ｌ／ｖの時間がタイヤがセンサーを覆った後、覆わなくなるまでに必要とされる。
【００２４】
ある点での接触圧は、タイヤ跡の面内で急激に変化し、またトレッド・ギャップの領域では消失するので、センサーの感知領域の寸法及び形状を持つ面積にかかる合計の力をその面積で除した局所的接触圧Ｐｃを定義して考えることとする。すなわち、
Ｐｃ＝Ｆ（ｔ）／ｗｌ                                （１）
ここで、ｗはセンサーの幅、ｌはセンサーの長さを表わす。ある時刻でのＰｓと表記される擬圧力は次の式で与えられる。
Ｐｓ＝合計の力／全面積                            （２）
ここで、合計の力＝Σ∫ＰｃｄＡ                            （３）
全面積  ＝Σ∫ｄＡ                                （４）
式中、ｄＡ＝ｗｄｘであり、ｘは直線状センサー・アレイに垂直と仮定される車両走行路に沿った距離を表わし、総和は、タイヤ跡で接触しているセンサーの数すべてについてとられる。式（３）に式（１）のＰｃを代入し、ｄｘ＝ｖｄｔを導入すると次式となる。
合計の力＝Σ（ｖ／ｌ）・∫Ｆ（ｔ）ｄｔ            （５）
同様に、
0003567282.tif 000003
ここで、Ｌはあるセンサー位置でのタイヤ跡部分の局所的長さであり、ｔ１は通過時間である。式（５）と式（６）を式（２）に代入し、共通因子ｖを消去することにより、車速ｖに無関係な結果が得られる。
Ｐｓ＝（Σ∫Ｆ（ｔ）ｄｔ）／ｗｌΣｔ１              （７）
【００２５】
上記で使用したｄｘ＝ｖｄｔの変換は、一つの単純化された仮定を表わしたものである。事実、最初にセンサー面に接触したトレッド部分は、負荷が時間とともに変っていっても、そのままである。タイヤがトレッドを有しない特別な場合には、関係式は正確なものとなる。
【００２６】
式（７）は、測定されうる変数の項だけで表わしたものである。式の運用でｔ２よりもむしろｔ１の時間を選定することは（図８の（Ｃ）を参照）重要な特徴である。時間ｔ１は、タイヤが最初にセンサーに接触した瞬間からタイヤが最初にセンサーから離れた時刻迄の時間を測定したものである。
【００２７】
タイヤがセンサーから離れる間の速度が検出可能である。図８の（Ｃ）を参照すると、ｔ２−ｔ１の時間では、車速ｖはセンサーの既知長さｌからυ＝ｌ／（ｔ２−ｔ１）なる式を用いて決定される。得られた車速と既知の時間間隔のそれぞれにおける差異は、車両の加速度もしくは減速度を計算するのに用いることができる。また、必要に応じて、ニュートンの力学の法測を用いて、測定された力の補正値を推定することもできる。測定される力に対する補正値は、走行路のスピードでも、例えば運転者が急にブレーキを掛けたときなどは、無視できない程度である。この補正した力は、本出願において開示されているどのようなデータ変形モードにおいても使用することができる。一方、過剰な加速度もしくは減速度の存在を簡単に検知して、予測が悪影響を及ぼし、測定を拒否すべきものであるということを認識することは望まれるところである。
【００２８】
既に述べたように、本発明のセンサー・アレイは、アレイ上の一つのセンサー上を車両が覆った後、覆わなくなるまでの信号の時間間隔に基づいて車速を決定可能とする。表２は、上記技法によって決定された車速を掲載したものである。
【００２９】
【表２】
0003567282.tif 000004
次の例は、試験データを用いて式（７）を適用した場合を示したものである
。
【００３０】
例２  タイヤ跡での力の動的測定及び擬圧力の算出
例１のセンサー・アレイ兼読取機構を、ディジタルデータ・ログ装置で自動化した。このディジタルデータ・ログ装置は、型式  ８８００Ａ  ３２Ｋ，１２ビットメモリを備えたＬｅｇｒｏｒｙ  Ｍｏｄｅｌ  ８２１２Ａ  波形デジタイザからなり、１つのアクティブ・チャンネルの最大サンプリング速度が１００ｋＨｚで、３２チャネルで５ｋＨｚの同時サンプリングが可能である。得られたデータは、型式８９０１  ＧＰＩＢの測定制御装置（Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）を介して、インテル８０２８７演算コプロセッサ、４０メガバイト・ハードディスク装置、アジストソフト（Ａｓｙｓｔ  ｓｏｆｔｗａｒｅ）を備えたＣｏｍｐａｑ  ３８６ＳＸコンピュータへ転送された。ここでは、傾斜平面図、軸測投象図、輪郭図が演算、表示可能である。
【００３１】
図９は、動的に得られた正常膨張のタイヤのタイヤ跡での力の分布を示したものである。軸測投象図では、８個のセンサーチャンネルのそれぞれについて、力は垂直軸（任意単位）に表わされ、時間は水平軸（任意単位）に表わされる。図９の（Ｃ）の輪郭プロットの形状は正常な膨張圧のタイヤでは非常に典型的なパターン、一つのピークパターンもしくは台風の目状パターンとなる。図１０は、過少膨張のタイヤでの同様な図を示す。ツィン・ピーク（猫の目）状パターンは過少膨張のタイヤで非常に典型的なものである。
【００３２】
表３は、静的（車両がセンサー上に静止）に得られたデータ及び動的（車両がセンサー上を移動）に得られたデータのチャンネル毎のセンサー読取値を比較したものである。これらの数値は、車両が静止していても、動いていても（ほぼ一定の速度で）、与えられたタイヤ圧に関係なく、同等のものであることが分かる。
【００３３】
上記の事から、タイヤ跡のデータは車両が動いていても検出できることが明らかである。
【００３４】
【表３】
0003567282.tif 000005
【００３５】
本実施例は、一次元列のセンサー群から得られる、時間により変動する信号を用いることにより二次元パターンを得ることを記載するものであるが、本発明のタイヤ圧検出装置では、空間的に二次元状のセンサー群を用いてもよいことが理解される。このような二次元状センサー群は、例えば、感圧導電性フィルム、ロードセル、圧電センサー等から構成することができる。
【００３６】
図４は、そのような二次元アレイの形態を示す図である。別々の感圧部材２０のマトリックスは、車のタイヤ（１又は複数）の全てのフットプリントが接触するのに十分に大きい領域にわたって配置されている。感圧部材２０は、列の導電体２４および行（カラム）の導電体２５により電気的に接続されている。各感圧部材２０は、読み出しを提供するために電気的にサンプリングできる局部接触圧力を表わす（抵抗、電圧等の）状態を取得する。図示された形態では、読み出しには電気スイッチ２２を用いているが、このスイッチを多重系にしてセンサーの状態を迅速かつ順番通りにサンプリングするようにしてもよい。例えば、第二列の導電体および第三行の導電体のみをスイッチオンするときに、それらの交差する所に位置するセンサーのみが読み出されるようにする。このようにすると、二次元列のフットプリント力が容易に得られる。そのような列は、図５のように配置され、ここでは、センサー列とそのスイッチは、舗道３０内に備え付けられたフレーム２６の範囲内でエラストマーなどの注封材料２８中に埋め込まれることにより自然環境から保護されている。
【００３７】
１９９０年式のポンティアックグランプリＬＥ乗用車の右後方車輪にレース用トレッドレス平滑タイヤ（ミッキートンプソンＥＴ  Ｄｒａｇ  ２６．０／８．５−１５）を取付けて、更にデータを動的に得た。約５ｐｓｉ〜３８ｐｓｉ迄の範囲の７段階のタイヤ膨張圧で、例１に記載されたセンサー群の上を、一定の回数だけ通過させた。車速は、３〜５ｍ／時の範囲で定速とした。８個のセンサー・チャンネルでの時系列データを収集し、式（７）を用いて処理した。その結果を図１１に示した。対角線２は、タイヤ圧がすべての状態で擬圧力と同じ大きさを持っている理想的状態での偶奇性（パリティ）を表わしたものである。プロットされている点は式（７）から算出したものである。
【００３８】
通常、タイヤによる不完全なセンサーの被覆が発生するタイヤ端部でのセンサーの読取りに対しては何ら補正は行わなかった。より幅の狭いセンサーを用いるとこの場所の誤差源を低減させることができる。端部補正を行うことも可能である。
【００３９】
トレッドのあるタイヤで更に試験をしてみると、図１１と同様な結果が得られたが、データはよりばらついていた。ばらつきを軽減するために、より大きなトレッドの面積に亘って平均化すべく、長さのより長いセンサーが使用することができる。また、同じ目的で、センサーの最初のラインに平行配置して、さらに一もしくはそれ以上のセンサーを追加設置することもできる。追加センサーをずらして配置させると、ばらつきが更に軽減されることとなる。
【００４０】
要するに、本例はデータ修正の別の手段に寄与し、この手段で、アレイ状のロードセルがタイヤ圧の一つの尺度としての擬圧力を推定するために用いることができる。
【００４１】
あるタイヤと別のタイヤの擬圧力の相違が、あるタイヤ又は別のタイヤの検査が必要であることの警告として、タイヤ膨張圧の変化を検出するために使用することができることは注目に値する。この方法で使用しているように、本装置は、実際のタイヤ圧を読取るに際して、絶対的に較正される必要はない。同様に、所望により、タイヤ圧の推定値とともに他の特徴も同様に使用することができる。これらの値は、上記もしくは下記のいずれ方法によっても決定することができる。
【００４２】
タイヤパターンのニューラルネットワーク認識
ニューラルネットワークとは、監視された学習プロセスによってデータ固有のパターンに学習することができる演算手法である。学習されたネットワークは、該ネットワークに以前に存在していなかった入力データを分類するために使用することができる（例えば、ランメルハルト・ディー・イー（Ｒｕｍｍｅｌｈａｒｔ，Ｄ．Ｅ．）、カレランド（ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ）著、「平行分配処理（Ｐａｒａｌｌｅｌ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．１，ファウンデーヨン、（１９８８）、ＭＩＴプレス、マサチューセッツ州ケンブリッジ、及び「ニューラルワークス、プロフェッショナルＩＩ・ユーザーズガイド（Ｎｅｕｒａｌ  Ｗｏｒｋｓ  Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ  ＩＩ：Ｕｓｅｒｓ  Ｇｕｉｄｅ）」Ｖｏｌ．１，ニューラルコンピューティング、（１９８９．１０）、ニューラル・ウェア・インコーポレーティッド（Ｎｅｕｒａｌ  Ｗａｒｅ，Ｉｎｃ．）刊、ペンシルバニア州ピッツバークを参照されたい。
【００４３】
タイヤがアレイ状のロードセルの上を移動していったとき、複数のロードセル上でタイヤが完全に同一位相になることはあり得ない。つまり、タイヤの端部に位置するロードセル上での部分被覆のため、タイヤ端部でずれが生じる。また、タイヤ跡の幅も、センサー・アレイの幅と同一とはならない。これらの或いはその他の非理想的要因が力の分布に複雑な様相を与える傾向がある。次の例は、力の分布の複雑な様相がニューラルネットワークを使用して、如何に都合よく解釈できるかを示す。
【００４４】
フィードフォーワード・アーキテクチャーをもつニューラルネットワークは図１２のように定義される。ネットワークは、調整可能な重みづけにより層から層へ結合された、人工的なニューロンからなるの三つの層から構成されている。一定のユニット出力をもつバイアスセルは、中間層及び出力層の人工的ニューロン群に、調整可能な重みづけにより結合されている。データは、入力層の人工ニューロン群に供給され、かつ換算力を示している。ネットワークの学習プロセスの最初では、ネットワークの重みづけは、ランダムに選ばれた数値が割り振られる。
【００４５】
例えば、ニューロン１をニューロン８へ結びつける重みづけはＷ８１と表わされ、ニューロン６をニューロン９へ結びつける重みづけはＷ９６と表わされる。ネットワークの中間層もしくは出力層でのニューロンｊへの重みづけ入力は、Ｎｅｔｊと表わされる値を得るために、下記の式に従って総和がとられる。
【数１】
0003567282.tif 000006
ここで、Ｏｉは下層のｉ番目のニューロン出力であり、Ｗｊｉはニューロンｉからニューロンｊへと結びつけ重みづけである。入力層での任意のニューロンに対する出力もその入力と同じである。中間層で任意のニューロンに対する出力も、上記合計式を用いて、非線型処理を下記のように施して範囲０〜１に再編される。
Ｏｕｔｊ＝１／｛１＋ｅｘｐ（−Ｎｅｔｊ）｝        （９）
まず、入力層に加えられた値の（ベクトル）入力に応じて、ネットワーク出力層のニューロンの出力膨張圧△は、これらの入力と関連する正確な値から大きくずれた値である。各々がその関連パラメータ△を持ち、前述のように各セットの各メンバーが任意に生成された入力ベクトルの学習セットを用いると、ネットワークの重みづけが、全体に亘る最小自乗誤差が最小になるように調整される。この最適化は、当業者にとって公知な種々の方法のうちの任意の方法で行うことができる。
【００４６】
例３  タイヤデータの実験値で学習されたニューラルネットワーク
表４に掲載されている車両／タイヤの組合せ群でのタイヤ跡における力の分布を検出するために、例１で記載した８個の直線アレイ状のロードセル群を使用した。タイヤ跡の中央での力の読みが表示されるように、センサー群の上に停止した車両に取付けられたタイヤの子午線に沿ってデータを得た。タイヤ圧が、自動車メーカーの推奨値である正常膨張の４０％〜１３０％迄の範囲のタイヤ膨張圧で、合計３５回の試験を行った。各試験で一連の力を読みとり、これを一様な一定の値で正規化し、６つのニューロン群の入力層、４つのニューロン群の中間層及び単一の出力層を持つニューラルネットワーク（図１２参照）の入力値とした。タイヤと接触したロードセルのセンサー群の数は、試験毎に異っていた。実際の膨張圧は、このネットワークの学習の間に、正規化され、目標出力を提供した。
【００４７】
学習に次いで、学習セットからの入力をネットワークに供給し、復元した膨張圧、即ち適切に正規化されていないネットワークの出力を書き留め、プロットした結果、図１３のパリティ・プロットを得た。この図から、このネットワークは学習セットのパターンを高い精度（平均に対する標準偏差値で約２％）で学習認識していることが分かる。ニューラルネットワークが中間層で３つのニューロンを用いて構成されると、学習は若干劣化したものになる（平均に対する標準偏差値は約４％となる）。
【００４８】
タイヤや車両の代表的な数及び形式でニューラルネットワークの学習を行うことによって、このネットワークは、これ迄に教示されていなかったタイヤ圧を推論するのに用いることができる。また、このニューラルネットワークは、トレッドの変動、不明な位相及びセンサー配置に対するタイヤ幅の不均衡等によるノイズの存在の下で、力の分布のパターンを分類する能力を有していることがわかる。学習が行われたネットワーク／センサー・システムは、運転者がタイヤ圧を自動測定するのに便宜よく使用することができる。
【００４９】
【表４】
0003567282.tif 000007
【００５０】
本発明の主たる狙いは、独自の能力をもつ装置を定めることにあるが、その動作を達成するために外部より提供された情報、例えば、タイヤ型式、車両型式、車両重量の知識、或いはその他のデータ等と組合せて本発明を使用可能であることが理解されるべきである。かかる情報は、本発明の実施に必要な判断機能を達成するために特別に学習された特定のニューラルネットワークの選択を可能にする。
【００５１】
１つのセンサー・アレイは、該アレイ上を通過する車両の前輪及び後輪から信号を得る役割を行う。
【００５２】
車両の進行方向に対するタイヤ跡の傾斜度は、車両がセンサー・アレイを傾斜して通過したときのタイヤ跡の読取りを補正するのに使用することができる。
【００５３】
また、本発明は、車両が決められた場所を通過する回数を計測するカウンターとしての機能を果たす。この機能は、例えばセンサーが力と時間の発生を伝送する回数を記録するカウンターを作動させることによって達成することができる。
【００５４】
例４  二次元データパターンから抽出された特徴で学習されたニューラルネットワーク
学習データに含まれない車両／タイヤの組合せのタイヤ圧を予測する例３に記載されたタイプのニューラルネットワークの性能は、図１３の復元精度よりも精度の点で劣る。本発明者は、生のデータから特徴を抽出し、これらの特徴をニューラルネットワークに対する入力として用いることにより、より正確な予測を行うことができることを見出した。この固有な特徴は、センサー群に対する任意のタイヤの位相と無関係であることが望ましい。これらの特徴は、任意のタイヤのタイヤ跡での力の分布を測定することにより決定することができる。固有な特徴はこの分布から演算される。さらに同じタイヤで他の位相位置で試験を繰り返すことによりこの特徴が再決定される。演算された特徴が何回かの試験で程よく一定であるならば、その特徴はニューラルネットを学習させるのに用いることができる。そのような特徴の一群は、以下に述べるように確認されている。
【００５５】
前記で定義した（式（７）を参照）擬圧力Ｐｓは有効な特徴を与える。隣接した０．５インチ幅の２０個のセンサーからなるアレイを用いれば、擬圧力は、トレッドタイヤで平均標準偏差３．５％の再現性のあるものとなる。擬圧力Ｐｓに対するタイヤ圧力ＰＴの比ＰＴ／ＰＳは通常、約０．３３〜０．６７のかなり狭い範囲に亘って変化する。ニューラルネットワークはＰＴよりもむしろＰＴ／ＰＳの目標出力に対して学習される。この場合、ニューラルネットワークは、限定された変動範囲をもつ補正因子を演算する。
【００５６】
タイヤ跡のデータパルスの中間時刻において能動センサーに加わる全ての力の総和ＳＦは別の適切なる特徴点を与える。
【数２】
0003567282.tif 000008
【００５７】
中間時刻は、便宜的にもっとも長いデータトレースにより定義され、該トレースタイヤで子午中心近くのトレースに相当している。これに相当する力の値は中間スライスデータ若しくはスライスデータとして以下に述べているものである。
【００５８】
別の特徴は、中間の圧力ＰＯの尺度で与えられる。ＰＯは中央に配置された何個かのセンサーについての平均としてスライスデータから便宜的に抽出される。例えば、０．５インチ幅のセンサー群を用いた場合、能動センサーの個数は、通常、８〜１２である。タイヤ跡の両側における最外部の３個の能動センサーからの読取りを除去して、２〜６個のセルについて平均をとることによりＰＯ値を得る。ＰＯの値は、試験毎に適切な再現性があった。
【００５９】
本作業で実用性をもって使われている更に別の特徴は、下記の式で定義される力幅ＷＦである。
【数３】
0003567282.tif 000009
【００６０】
式（１１）で与えられているｉは、スライスデータにおける個々の力の値について、力で重みづけされた中心を定義している。ｉはセンサー・アレイの一端から他端へ連続的に決められたセンサー番号を表わしている。従って、ｉはセンサー幅群の中心位置を表わしている。ＷＦを表わしている式（１２）は、力の分布の幅、即ちタイヤ幅の尺度を定める。
【００６１】
【表５】
0003567282.tif 000010
【００６２】
表の最下欄は、４つの特徴値の各々の平均値に対する標準偏差の比を列記したものである。ＰＯ及びＰＳ双方とも、（一合計あたり）２．０％もしくはそれより良い再現性を示している。ＷＦ及びＳＦはより大きなバラツキを示しているが、それでもタイヤ圧に対して有効な寄与をしている。
【００６３】
特徴データベースが、７車両の右前・後輪タイヤのタイヤ跡から得られたデータを用いて確立された。４つの膨張圧（３７．７、２９．０、２４．７、１１．６ｐｓｉ）の各々で３回以上の繰り返し読取りがなされた。車両及びタイヤの一覧は表６に与えられている。
【００６４】
【表６】
0003567282.tif 000011
【００６５】
三層のニューラルネットワークは、同じ数の入力層と中間層の人工的ニューロン群及び一つの出力層ニューロンを持つように構成された。総和で表わされる伝達関数を入力ニューロン群を除いてすべてに適用した。単一の出力を持つバイアスニューロンは、可変的重みづけをもって、中間相及び出力層に結合された。
【００６６】
ネットワークの重みづけは、例えば、１３６のデータベクトル及びそれらに関連する目標の圧力値（タイヤ膨張圧）からなる学習セットについて誤差が最小になるように決定した。ニッサンセダンはこの試験のセットから除去した。目標を復元させるにあたっての学習されたネットワークの精度を、図１４に示す。平均圧力に対するずれの自乗平均比は学習セット全体に対し１．７％であった。
【００６７】
次に、ネットワーク／センサー方式を以前に適用していなかったニッサンセダンについて試験を行った。予測圧力は表７に掲載した通りで、ニューラルネットワークが実際の圧力のかなり良好な推定をもたらしていることが分る。データベースにより多くの車種を組入れることにより、この方法の精度を更に改良することができる。
【００６８】
【表７】
0003567282.tif 000012
【００６９】
例５  力のパターンの分類の代替手段
ニューラルネットワークは、タイヤ圧を力のパターンから導きだした特徴に関連付けさせるための有用な手段を提供するが、しかし他の手段を提供することもできる。この例の目的はさらに別の方法を示すことにある。しかし、本発明はいかなる特定の方法の使用に限定されるものではないことが理解されるであろう。
【００７０】
指数則回帰
タイヤ圧ＰＴは、指数則回帰分析（ｐｏｗｅｒ  ｌａｗ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いてＰＯ、ＰＳ、ＷＦ、ＳＦおよびＡＲの特徴に関連付けることができる。ここで、ＡＲは、フットプリント長さをフットプリント幅で割ったものとして定義される付加的な特徴の縦横比である。指数則表現の対数変換は、その問題をスプレッドシートプログラムが簡便に扱うことのできる標準線形に変換する。９２２ポイントデータベースは、９２ポイントのテストセットを与えるために分離された１０番目毎のデータポイントとともに用い、一方残りの８３０ポイントはトレーニングセットとして保持された。トレーニングセットは指数則モデルの指数を決定し、下記の関係を与えた。
【数４】
0003567282.tif 000013
ＰＴテストの標準誤差は７．８８％である。この誤差は、ニューラルネットワークにより達成された５．０７％の標準誤差に比較できる（表８を参照）。この結果は、指数則回帰はまずまずのモデルを与えるが、その予測はニューラルネットワークにより提供されるものほど正確ではないことを示している。ニューラルネットワークはデータに内在するさらに複雑な依存性を把握する。
【００７１】
この指数則は、個々の入力された特徴に関して予測の平均感度を示す際に有用性を有する。特徴の部分的な変化あたりの予測された膨張圧力の部分的な変化はその特徴の指数により数値的に与えられる。したがって、最も大きい指数を生じる最も重要な変数はＳＦとＦＷである。さらに、式（２４）を吟味すると、ＳＦとＦＷはほとんどＳＦ／ＦＷ＝ＰＭの単純な比率としてその関係式に入り、ここでＰＭは基本的にはミッドスライス平均圧力である。
【００７２】
ラジアル基本関数モデル
ラジアル基本関数（ＲＢＦ）は近似理論で最近開発された技術を表わしている（Ｐｏｗｅｌｌ，  Ｍ．Ｊ．Ｄ．，  Ｔｈｅ  ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  １９９０，  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，  Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＤＡＭＰＴ  １９９０／ＮＡ１１を参照）。ＲＢＦの実例は、ｒ３、（ｒ２＋ｃ）１／２および（ｒ２＋ｃ）−１／２であり、ここでｒは変数の多次元空間における距離であり、そしてｃは調整可能な定数である。
【００７３】
上記の同じトレーニングセットおよびテストセットを用いて、モデリングを５０ｒ３基本関数を用いて実施した。表８に示した結果は５．１１％のトレーニングの標準誤差と５．０８％の試験の標準誤差を与えた。
【００７４】
ラジアル基本関数方法論はニューラルネットワーク方法論の結果と匹敵する結果を与える。一つまたはその他の方法論の選択、または別の匹敵する方法論の選択は簡便性に基づいて選択してもよい。
【００７５】
【表８】
0003567282.tif 000014
【００７６】
【数５】
0003567282.tif 000015
ここでＸｉは目標値（実際の膨張圧力）であり、Ｙｉは予測値であり、そしてＮはデータベクター（ポイント）の数である。
【図面の簡単な説明】
【図１】車道でのタイヤセンサーを示す図である。
【図２】直線アレイ状のロードセル・センサー群を示す斜視図である。
【図３】図２のロード・センサー群の断面図である。
【図４】二次元状アレイ状ロード・センサー群の概略図である。
【図５】図４のロード・センサー群の断面図である。
【図６】タイヤ形状及び接触力がタイヤ膨張圧にどのように関係しているかを示す図であり、（Ａ）は過大膨張、（Ｂ）は過少膨張を示す図である。
【図７】表１のデータの接触力の分布を示す図である。
【図８】（Ａ）はロードセルセンサーの幅がｗである複数のストリップを説明するためのタイヤ跡を構成的に示した図で、ｘは車両の進行方向である。
（Ｂ）は長さＬのストリップに沿っての方形波状接触圧の分布の説明図で、ｌはセンサー感知領域の長さである。
（Ｃ）は有限寸法のセンサーのサンプリングによる台形状接触圧分布を示す図である。
【図９】（Ａ）〜（Ｃ）はタイヤ圧２９ｐｓｉ（Ｍｅｒｃｕｒｙ  Ｔｏｐａｚ）で動的状態で得られたタイヤ跡の力を示し、（Ａ）は軸側投象側面図、（Ｂ）は軸側投象回転図、（Ｃ）は輪郭図である。
【図１０】（Ａ）〜（Ｃ）はタイヤ圧２５ｐｓｉ（Ｍｅｒｃｕｒｙ  Ｔｏｐａｚ）で動的に得られたタイヤ跡の力を示し、（Ａ）は軸側投象側面図、（Ｂ）は軸側投象回転図、（Ｃ）は輪郭図である。
【図１１】動的タイヤ跡測定から決定された擬圧力とタイヤ圧の関係を示す図である。
【図１２】タイヤ膨張圧を決定するニューラルネットワークを示す図である。
【図１３】実験的にタイヤ膨張圧を認識することにおけるニューラルネットワークの性能を示す（３８の学習セットの復元）図である。
【図１４】例４の入力データに対するニューラルネットワークの性能を示す図である。
【符号の説明】
２  センサー群
４  ピット・ライナー
６  感知領域
８  弾性層
１０  ガソリン供給ポンプのそばの車道
２０  感圧部材
２２  スイッチ
２４  列の導電体
２５  行の導電体
【図１】
0003567282.tif 000016
【図２】
0003567282.tif 000017
【図３】
0003567282.tif 000018
【図４】
0003567282.tif 000019
【図５】
0003567282.tif 000020
【図６】
0003567282.tif 000021
【図７】
0003567282.tif 000022
【図８】
0003567282.tif 000023
【図９】
0003567282.tif 000024
【図１０】
0003567282.tif 000025
【図１１】
0003567282.tif 000026
【図１２】
0003567282.tif 000027
【図１３】
0003567282.tif 000028
【図１４】
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