(57)【要約】【課題】  計測データに重畳されたノイズ成分を適正に除去して、対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近い計測データを得る方法を提供する。【解決手段】  デジタル信号に変換された互いに隣接するｋ＋１番目の計測データＰk+1からｋ番目の計測データＰkを減算した量である動き量Ｄkを算出し、時間フレーム順に、上記Ｄkと動き量Ｄk+1とを比較し、異符号の場合のみ、絶対値の小さい方の動き量をノイズ成分とみなして上記絶対値の小さい方の動き量を０に置換え、絶対値の大きい方の動き量を、上記２つの動き量を加算した値に置換えて上記絶対値の大きい動き量の中の上記ノイズ成分と対を成すノイズ成分を除去するノイズ成分対除去操作を行ってノイズ成分が重畳されている動き量を置換え、最後に、１番目の計測データＰ1と上記ノイズ成分対を除去した動き量の積算値とから新たな計測データｐkを求めるようにした。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル信号に変換されて出力される計測データに重畳されたノイズ成分を除去する方法であって、上記ノイズ成分が時間軸に沿って並べられたデータのうちの一つの時間フレームに出現した場合には、上記時間フレームに隣接する時間フレームのデータ、あるいは、上記時間フレームに所定の範囲内で０を挟んで近接する時間フレームのデータに、上記ノイズが出現した時間フレームのデータに含まれるノイズ成分と対を成す、上記ノイズ成分と符号が異なり、かつ、同じ絶対値を有するノイズ成分が含まれているとして、上記計測データから上記ノイズ成分対を除去するようにしたことを特徴とする計測データのノイズ除去方法。
【請求項２】
デジタル信号に変換された計測データを時間軸方向に沿って並べて番号付けした、互いに隣接するｋ番目の時間フレームのデータＰkとｋ＋１番目の時間フレームのデータＰk+1とから、ｋ＋１番目のデータＰk+1からｋ番目のデータＰkを減算した量である動き量Ｄkを算出し、上記フレーム番号順に、互いに隣接する動き量Ｄkと動き量Ｄk+1とを比較し、上記動き量Ｄkと動き量Ｄk+1とが同符号が少なくとも一方が０の場合には何も操作をせず、異符号の場合には、絶対値の小さい方の動き量をノイズ成分とみなして０に置換え、絶対値の大きい方の動き量を上記２つの動き量を加算した値に置換えて上記絶対値の大きい動き量の中の上記ノイズ成分と対を成すノイズ成分を除去するノイズ成分対除去操作を行った後、動き量が置換えられた場合には上記置換えられた動き量を用いて、動き量が置換えられなかった場合には上記算出された動き量を用いて、次に隣接する動き量Ｄk+1と動き量Ｄk+2について、上記ノイズ成分対を除去する操作を行ってノイズ成分対を除去した動き量を順次演算し、１番目の計測データと上記ノイズ成分対を除去した動き量の積算値とからノイズ成分対を除去した計測データを求めるようにしたことを特徴とする請求項１に記載の計測データのノイズ除去方法。
【請求項３】
上記ノイズ成分対を除去した動き量に対して、更に、互いに０を挟んで近接する符号の異なる動き量Ｄmと動き量Ｄｎとに対して、上記ノイズ成分対を除去する操作を順次行って上記動き量を再度置換え、このノイズ成分対の除去を再度行って得られた各動き量を用いてノイズ成分対を除去した計測データを求めるようにしたことを特徴とする請求項２に記載の計測データのノイズ除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル信号に変換された計測データからデータに重畳されたノイズ成分を除去する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ビデオトラッカーなどのビデオカメラで対象物の動きを計測する際には、２値化した画像の重心位置を算出したり、公知のパターンマッチングを用いて上記計測対象物の位置情報を得ているが、照明のふらつきや周辺環境の変化によりデータにノイズが乗ってしまい、上記位置情報の測定精度が低下してしまう場合があった。そこで、従来は、分解能を粗くして移動平均をとるなどの対策を行っていた（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−１４８０１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来の方法では、ヒステリシスロスや摩擦熱のような方向性のない値の計算を行った場合、ノイズが乗ると実際には発生していない大きな値が算出されたり、繰り返し再現性が低下したりするといった問題点があった。
また、対象物の動きを計測する場合にも、分解能を粗くして移動平均をとった場合には、対象物の急激な変化に対応できず、分解能も低いといった欠点があった。
【０００４】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、計測データに重畳されたノイズ成分を適正に除去して、対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近い計測データを得る方法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】
【０００５】
本発明者らは、鋭意検討を重ねた結果、計測する対象物の動き（変位）、あるいは、状態変化は連続性を持つが、ノイズは往復運動する、すなわち、デジタル信号に変換された計測データにおいては、ある時間フレームに増加方向のノイズ成分が乗った場合には、そのすぐ後に、上記増加方向のノイズ成分とほぼ同じ大きさの減少方向のノイズ成分が乗るケースが圧倒的に多い、というノイズの特徴に注目し、上記往復運動するノイズ成分を計測データから除去することにより、上記計測データを対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近いものに変換することができることを見いだし、本発明に到ったものである。
すなわち、本願の請求項１に記載の発明は、デジタル信号に変換されて出力される計測データに重畳されたノイズ成分を除去する方法であって、上記ノイズ成分が時間軸に沿って並べられたデータのうちの一つの時間フレームに出現した場合には、上記時間フレームに隣接する時間フレームのデータ、あるいは、上記時間フレームに所定の範囲内で０を挟んで近接する時間フレームのデータに、上記ノイズが出現した時間フレームのデータに含まれるノイズ成分と対を成す、上記ノイズ成分と符号が異なり、かつ、同じ絶対値を有するノイズ成分が含まれているとして、上記計測データから上記ノイズ成分対を除去するようにしたことを特徴とする。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の計測データのノイズ除去方法において、デジタル信号に変換された計測データを時間軸方向に沿って並べて番号付けした、互いに隣接するｋ番目の時間フレームのデータＰkとｋ＋１番目の時間フレームのデータＰk+1とから、ｋ＋１番目のデータＰk+1からｋ番目のデータＰkを減算した量である動き量Ｄkを算出し、上記フレーム番号順に、互いに隣接する動き量Ｄkと動き量Ｄk+1とを比較し、上記動き量Ｄkと動き量Ｄk+1とが同符号が少なくとも一方が０の場合には何も操作をせず、異符号の場合には、絶対値の小さい方の動き量をノイズ成分とみなして０に置換え、絶対値の大きい方の動き量を上記２つの動き量を加算した値に置換えて上記絶対値の大きい動き量の中の上記ノイズ成分と対を成すノイズ成分を除去するノイズ成分対除去操作を行った後、動き量が置換えられた場合には上記置換えられた動き量を用いて、動き量が置換えられなかった場合には上記算出された動き量を用いて、次に隣接する動き量Ｄk+1と動き量Ｄk+2について、上記ノイズ成分対を除去する操作を行ってノイズ成分対を除去した動き量を順次演算し、１番目の計測データと上記ノイズ成分対を除去した動き量の積算値とからノイズ成分対を除去した計測データを求めるようにしたことを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の計測データのノイズ除去方法において、上記ノイズ成分対を除去した動き量に対して、更に、互いに０を挟んで近接する符号の異なる動き量Ｄmと動き量Ｄｎとに対して、上記ノイズ成分対を除去する操作を順次行って上記動き量を再度置換え、このノイズ成分対の除去を再度行って得られた各動き量を用いてノイズ成分対を除去した計測データを求めるようにしたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、デジタル信号に変換されて出力される計測データに重畳されたノイズ成分を除去する際に、上記ノイズ成分が時間軸に沿って並べられたデータのうちの一つの時間フレームに出現した場合には、上記時間フレームに隣接する時間フレームのデータ、あるいは、上記時間フレームに所定の範囲内で０を挟んで近接する時間フレームのデータに、上記ノイズが出現した時間フレームのデータに含まれるノイズ成分と対を成す、上記ノイズ成分と符号が異なり、かつ、同じ絶対値を有するノイズ成分が含まれているとして、上記計測データから上記ノイズ成分対を除去するようにしたので、上記計測データを対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近いものに変換することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の最良の形態について、図面に基づき説明する。
最良の形態１．
図１は、本実施の形態１に係る計測データのノイズ除去方法のフローチャートである。
はじめに、デジタル信号に変換されて出力される計測データを時間軸に沿って番号付けし、時間フレーム（ｋ）における計測データをＰkとし、時間フレーム（ｋ＋１）における計測データをＰk+1とする（ステップＳ１）。図２（ａ）は、上記計測データＰkの一例を示す図で、横軸は時間フレームの番号、縦軸は対象物の重心位置や摩擦熱のような位置座標や状態量を表わす計測データである。
ここで、時間フレーム（ｋ）から時間フレーム（ｋ＋１）における計測データの真の変位量（あるいは、状態変化量）をΔk,k+1とすると、ノイズ成分が乗っていない場合には、Ｐk+1＝Ｐk＋Δk,k+1となる。一方、ノイズ成分が乗った場合には、上記ノイズ成分は、上記変化量Δk,k+1に対する誤差として現れるので、ノイズ成分ｎk,k+1が乗ったときの変位量（みかけの変位量）をδk,k+1とすると、このみかけの変位量δk,k+1は、δk,k+1＝Δk,k+1＋ｎk,k+1と表わせる。なお、ノイズが乗らない場合には、ｎk,k+1＝０とすればよい。
また、本例では、計測データＰkにノイズ成分ｎk-1,kが重畳された場合には、上記Ｐkに隣接するＰk+1には、Ｐk+1に重畳されるノイズ成分ｎk,k+1に加えて、上記ノイズ成分ｎk-1,kと大きさが同じで符号の異なるノイズ成分（−ｎk-1,k）が重畳される。
したがって、上記計測データＰkは、具体的には、以下のように表わせる。
Ｐ1＝Ｐ1，Ｐ2＝Ｐ1＋Δ1,2＋ｎ1,2，Ｐ3＝Ｐ2＋Δ2,3−ｎ1,2＋ｎ2,3，‥‥，
Ｐk＝Ｐk-1＋Δk-1,k−ｎk-2,k-1＋ｎk-1,k，‥‥，Ｐｎ＝Ｐｎ-1＋Δｎ-1,ｎ−ｎｎ-2,n-1＋ｎｎ-1,n
【０００９】
次に、上記計測データＰkと計測データＰk+1とから動き量Ｄk＝Ｐk+1−Ｐkを算出する（ステップＳ２）。
動き量Ｄkは具体的には以下のように表わせる。
Ｄ1＝Ｐ2−Ｐ1＝Δ1,2＋ｎ1,2 
Ｄ2＝Ｐ3−Ｐ2＝Δ2,3−ｎ1,2＋ｎ2,3
‥‥
Ｄk＝Ｐk+1−Ｐk＝Δk,k+1−ｎk-1,k＋ｎk,k+1
‥‥
すなわち、上記動き量Ｄkは、上記みかけの変位量δk,k+1そのものを表わしている。
図２（ｂ）は、上記図２（ａ）に示した計測データＰkから算出された動き量Ｄkを示す図で、この図には、互いに符号が異なる隣接する動き量Ｄk，Ｄk+1が現れている箇所が何ヶ所かある。
ところで、計測対象物の変化は連続的であるが、ノイズ成分は絶対値が等しく符号の異なるノイズ成分対として現れるものが圧倒的に多いので、上記符号が異なる動き量Ｄk及び動き量Ｄk+1の少なくとも一方はノイズ成分である可能性が高いと考えられる。
しかしながら、上記のように、上記動き量Ｄkにはノイズ成分ｎk,k+1の他に、前の動き量Ｄk-1に含まれるノイズ成分ｎk-1,kとノイズ成分対を構成する、上記ノイズ成分ｎk-1,kと大きさが同じで符号の異なるノイズ成分−ｎk-1,kが含まれている可能性があるので、上記符号が異なる動き量Ｄk，Ｄk+1の一方が上記ノイズ成分対（ｎk-1,，−ｎk-1,）のいずれかであるとして除去するわけにはいかない。
本例では、以下に示すように、ノイズの除去処理を時間フレームの番号順に行うことにより、上記ノイズ成分対（ｎk-1,k，−ｎk-1,k）を除去する。
【００１０】
上記処理を番号順に行うため、まず、ｋ＝１とし（ステップＳ３）、最初の動き量Ｄ1と２番目の動き量Ｄ2との符号を比較する（ステップＳ４）。
動き量Ｄ1と動き量Ｄ2とが同符号か、少なくとも一方が０である場合には、上記動き量Ｄ1と動き量Ｄ2とにはノイズ成分対（ｎ1,2，−ｎ1,2）が含まれていない、すなわち、ノイズ成分ｎ1,2は０であるとして、ステップＳ８へとぶ。
一方、動き量Ｄ1と動き量Ｄ2とが異符号である場合には、ステップＳ５に進んで、動き量Ｄ1の大きさと動き量Ｄ2の大きさとを比較する。そして、動き量Ｄ1の大きさが動き量Ｄ2の大きさよりも小さい場合には、上記動き量Ｄ1がノイズ成分ｎ1,2であるとみなして、上記ノイズ成分ｎ1,2を除去する。すなわち、上記動き量Ｄ1の値を０に置換える。また、同時に、上記動き量Ｄ2中のノイズ成分（−ｎ1,2）を除去する。具体的には、Ｄ1＝ｎ1,2であるので、Ｄ2を（Ｄ1＋Ｄ2）に置換えれば、Ｄ2＝Δ2,3＋ｎ2,3となる。したがって、上記Ｄ2中のノイズ成分（−ｎ1,2）を除去することができる。すなわち、ステップＳ６において、動き量Ｄ1及び動き量Ｄ2を、それぞれ、Ｄ1＝０、Ｄ2＝Ｄ1＋Ｄ2に置換えて、ステップＳ８へ進む。
逆に、動き量Ｄ2の大きさが動き量Ｄ1の大きさ以上の場合には、上記動き量Ｄ2がノイズ成分(−ｎ1,2)であるとみなして、新たな動き量Ｄ2を０とするとともに、動き量Ｄ1を、新たな動き量Ｄ1＝Ｄ1＋Ｄ2（＝Δ1,2）に置換えることにより、上記動き量Ｄ1中のノイズ成分ｎ1,2を除去して（ステップＳ７）、ステップＳ８へ進む。
なお、計測データＰkにはノイズ成分対が連続して入ることは殆どないので、ｎ2,3＝０とすると、変位量Δ2,3も０となるので、新たな動き量Ｄ1とＤ2とは、それぞれ、Δ1,2＝０、Δ2,3＝０となる場合も含めて、Ｄ1＝Δ1,2、Ｄ2＝Δ2,3＋ｎ2,3となる。
【００１１】
ステップＳ８は、上記操作全てのｋについてが完了したかどうかを判断するステップで、ここでは、まだｋ＝１なので、ステップＳ９に進み、次の時間フレームの動き量Ｄ2，Ｄ3について、上記ステップＳ４〜ステップＳ８までの操作を行う。但し、上記動き量Ｄ2が置換えられている場合には、置換えられた動き量を用い、動き量が置換えられなかった場合には上記算出されたままの動き量を用いる。
上記のように、動き量Ｄkが置換えられた場合でも、置換えられなかった場合でも、動き量Ｄkは前の時間フレームに関するノイズ成分（ｎk-1,kまたは−ｎk-1,k）が上記操作により除去されているか持っていないので、Ｄk＝Δk,k+1＋ｎk,k+1となる。一方、上記Ｄkに隣接する動き量Ｄk+1は、操作前なのでＤk+1＝Δk+1,k+2−ｎk,k+1＋ｎk+1,k+2のままである。
ステップＳ５では、上記時間フレームｋの動き量Ｄkの大きさと、隣接する時間フレームｋ＋１の動き量Ｄk+1の大きさとを比較する。そして、上記Ｄkの大きさが上記Ｄk+1の大きさよりも小さい場合には、上記Ｄkはノイズ成分ｎk,k+1とみなして、上記Ｄkの値を０に置換えるとともに、上記Ｄk+1中のノイズ成分（−ｎk,k+1）を除去する。具体的には、動き量Ｄkを０に置換え、動き量Ｄk+1をＤk＋Ｄk+1（＝Δk+1,k+2＋ｎk+1,k+2）に置換えて（ステップＳ６）、ステップＳ８へ進む。逆に、動き量Ｄkの大きさが動き量Ｄk+1の大きさ以上の場合には、上記動き量Ｄk+1がノイズ成分(−ｎk,k+1)であるとして動き量Ｄk+1を０に置換えるとともに、上記動き量Ｄkを、新たな動き量Ｄk＝Ｄk＋Ｄk+1（＝Δk,k+1）に置換えて（ステップＳ７）、ステップＳ８へ進む。
このように、ｋ＞１においても、置換えられた動き量Ｄkは、ノイズ成分対（ｎk,k+1，−ｎk,k+1）を含まない値となる。すなわち、上記のような操作を時間フレームの番号順に行って、ノイズ成分対を含む動き量Ｄkを順次置換えることにより、動き量Ｄkは全て上述した計測データの真の変位量（あるいは、状態変化量）Δk,k+1となる。
【００１２】
ステップＳ８において、ｋ＝Ｎ−１（Ｎ；時間フレーム数）になった場合には、操作が完了したとしてステップＳ１０に進む。
図３（ａ）は、上記図２（ｂ）の動き量Ｄkのうち、ノイズ成分対を含んだ動き量Ｄkについては、上記ノイズ成分対を除去した値に置換えた動き量Ｄkを示す図で、上記操作が完了した段階では、隣接する動き量Ｄk，Ｄk+1の符号が異なる箇所はなく、ノイズ成分対（ｎk,k+1，−ｎk,k+1）が完全に除去されていることがわかる。
ステップＳ１０では、上記動き量Ｄk＝Δk,k+1を用いて、以下の式（１）に示すように、最初の計測データＰ1に上記動き量Ｄkを積算して、新たな計測データｐkを算出する。
ｐk＝Ｐ1＋Ｄ1＋Ｄ2＋‥‥＋Ｄk-1
＝Ｐ1＋Δ1,2＋Δ2,3＋‥‥＋Δk-1,k  （ｋ＝２〜Ｎ）‥‥（１）
これにより、図３（ｂ）に示すような、ノイズ成分を除去した計測データｐkを得ることができる。
【００１３】
このように、本最良の形態１によれば、デジタル信号に変換された互いに隣接するｋ＋１番目の計測データＰk+1からｋ番目の計測データＰkを減算した量である動き量Ｄkを算出し、時間フレーム順に、上記Ｄkと動き量Ｄk+1とを比較し、異符号の場合のみ、絶対値の小さい方の動き量をノイズ成分とみなして上記絶対値の小さい方の動き量を０に置換え、絶対値の大きい方の動き量を、上記２つの動き量を加算した値に置換えて上記絶対値の大きい動き量の中の上記ノイズ成分と対を成すノイズ成分を除去するノイズ成分対除去操作を行ってノイズ成分が重畳されている動き量を置換え、最後に、１番目の計測データＰ1と上記ノイズ成分対を除去した動き量の積算値とから新たな計測データｐkを求めるようにしたので、上記計測データｐkを対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近いものに変換することができる。
【００１４】
最良の形態２．
上記最良の形態１では、ｋ番目の時間フレームに増加方向のノイズ成分が重畳された場合には、そのすぐ後のｋ＋１番目の時間フレームに、上記ノイズ成分と対を成す、上記増加方向のノイズ成分とほぼ同じ大きさの減少方向のノイズ成分が重畳されるとし、ノイズ成分対を除去するようにしたが、ノイズの性質や時間フレームの間隔によっては、上記ノイズ成分と対を成すノイズ成分がｋ＋１番目の時間フレームではなく、ｋ＋２番目あるいはｋ＋３番目の時間フレームなど、上記ｋ番目の時間フレームに近接する時間フレームに重畳される場合がある。
図４（ｂ）は、図４（ａ）に示すような時間変化をする計測データＰkから算出された動き量Ｄkを示す図で、この動き量Ｄkについて、上記最良の形態１と同様のノイズ成分対除去操作を行った結果を図４（ｃ）に示す。この図４（ｃ）では、隣接する動き量Ｄk，Ｄk+1の符号が異なる箇所はないが、０を挟んで近接する動き量Ｄ5と動き量Ｄ8とは符号が異なる。本例では、上記のように、互いに０を挟んで近接する符号が異なる動き量Ｄmと動き量Ｄｎがある場合、時間フレームｍと時間フレームｎとが所定間隔以内（ここでは、５フレーム以内）の場合には、上記動き量Ｄｍと動き量Ｄｎとにはノイズ成分対が含まれていると考えてこれを除去する。また、時間フレームｍと時間フレームｎとの所定間隔が所定量を超えている場合、すなわち、離れている場合には、上記動き量Ｄ5も動き量Ｄ8も真の動き量であるとして何も操作をしない。
このような操作を図４（ｃ）の動き量Ｄkについて行った結果を図５（ａ）に示す。
図５（ｂ）は、上記図５（ａ）の動き量Ｄkを用いて変換した新たな計測データｐkを示すグラフで、これにより、隣接する動き量Ｄk，Ｄk+1に含まれるノイズ成分対だけでなく、所定の間隔内で近接する動き量Ｄｍと動き量Ｄｎとに含まれるノイズ成分対についても除去することができるので、計測データｐkを、対象物の実際の動き、あるいは、状態変化のデータに更に近づけることができる。
【実施例】
【００１５】
以下、本発明を、タイヤの路面との摩擦エネルギーを計測する踏面観察試験機に適用した例を示す。上記踏面観察試験機は、タイヤと路面との間に働く力（３分力）を路面に埋め込んだ分力計で計測するとともに、タイヤ表面の路面に対する動きを、タイヤトレッド上に打たれた点を追跡するビデオトラッカーによって計測して、タイヤのすべり波形を検出する。
図６（ａ）は、ビデオトラッカーから出力されるデジタル信号から成る計測データで、このすべり波形（上記点の前後方向の変位ＳXと左右方向の変位ＳYの計測データ）には細かいノイズが重畳されている。図６（ｂ）は上記すべり波形から求めた動き量Ｄkの時間変化を示す図で、この動き量Ｄkに、図７（ａ）に示すような接地分力Ｆi（ｉ＝ｘ，ｙ，ｚ）を掛けあわせると、図７（ｂ）に示すような各計測点における摩耗エネルギーＥWが計算され、これを積分することで、タイヤ１回転当たりの摩耗エネルギーが求められる。
上記図６（ａ）のノイズの重畳されたすべり波形から求めたタイヤの摩擦エネルギーは、ＥW ＝24.0（J/m2）であった。
次に、上記図６（ａ）のすべり波形から、上記最良の形態１で示した、隣接する時間フレームに重畳されるノイズ成分対を除去する操作を行うと、図８（ａ）に示すようなノイズの少ないすべり波形になる。図８（ｂ）は上記図８（ａ）のすべり波形を用いて求めた摩耗エネルギーで、その値はＥW ＝14.7（J/m2）であった。
更に、上記図８（ａ）のすべり波形から、上記最良の形態２で示した、近接する時間フレームに重畳されるノイズ成分対も除去すると、図９（ａ）に示すようなすべり波形が得られる。このすべり波形はノイズも更に少なく、連続性を持った波形になっており、実際測定点の動きに近い波形になっていると考えられる。図９（ｂ）は上記図９（ａ）のすべり波形を用いて求めた摩耗エネルギーで、その値はＥW ＝13.4（J/m2）であった。
上記図８（ｂ）のグラフと図９（ｂ）のグラフ、特に、図９（ｂ）のグラフは、ともに、踏み込み端から立ち上がった摩耗エネルギーの値がタイヤが接地している間には極めてゆっくりと上昇し、タイヤ蹴り出し端にて急激に増加する、という摩耗エネルギーの特徴がよく表われており、真の値に近いことがわかる。
ちなみに、図６（ａ）に示したすべり波形での動き量の積分値は４９であるのに対し、図８（ａ）のすべり波形では動き量の積分値が２８に、図９（ａ）のすべり波形では動き量の積分値が１９に減少していることから、本発明による計測データのノイズ除去方法を適用することにより、動き量のノイズによる計測データの算出誤差を十分に低減できることが確認された。
【産業上の利用可能性】
【００１６】
このように、本発明によれば、デジタル信号に変換されて出力される計測データに重畳された、隣接する時間フレーム、あるいは、上記時間フレームに所定の範囲内で０を挟んで近接する時間フレームのデータに含まれるノイズ成分対を除去するようにしたので、上記計測データを対象物の実際の動き、あるいは、状態変化に近いものに変換することができ、計測データの信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の最良の形態１に係る計測データのノイズ除去方法のフローチャートである。
【図２】本最良の形態１に係るノイズ除去方法に用いた計測データとその動き量の一例を示す図である。
【図３】本最良の形態１に係る置換えられた動き量と、この置換えられた動き量を用いて変換した計測データの一例を示す図である。
【図４】本最良の形態２に係るノイズ除去方法に用いた計測データとその動き量及び置換えられた動き量の一例を示す図である。
【図５】本最良の形態２に係る再度置換えられた動き量と、この再度置換えられた動き量を用いて変換した計測データの一例を示す図である。
【図６】ビデオとラッカーで検出したすべり波形とその動き量を示す図である。
【図７】タイヤ入力と摩擦エネルギーの時間変化を示す図である。
【図８】隣接するデータに含まれるノイズ成分対を除去したすべり波形と摩擦エネルギーの時間変化とを示す図である。
【図９】隣接するデータ及び近接するデータに含まれるノイズ成分対を除去したすべり波形と摩擦エネルギーの時間変化とを示す図である。
【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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