(57)【要約】【課題】タイヤのグリップ状況を直接計測する手段を提供すると共に、加振の必要が無く、横滑り状態を計測することが出来る方法を提供する。【解決手段】タイヤの回転軸に検出歯車と磁気センサからなるタイヤ回転速度センサを取り付け、該タイヤ回転速度センサの出力に周波数領域での解析を施し、スリップにより励起される振動を検出してタイヤのグリップ状況、即ち、スリップ率及びスリップ角を得る。タイヤのスリップ発生と回転変動発生の因果関係を利用して、回転変動を検出することでタイヤのスリップを直接検出することができる。そのため、精度良くタイヤのグリップ状態を把握することができる。【選択図】  図１
2006126164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤ回転速度センサと時間周波数領域解析部とからなり、
該タイヤ回転速度センサはタイヤの回転軸に取り付けられ、
該時間周波数領域解析部は該タイヤ回転速度センサの出力を時間周波数領域で解析し、該時間周波数領域解析部で得られた特徴点からタイヤのグリップ状況を計測することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項２】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記タイヤ回転速度センサはタイヤ回転速度に比例した周波数のパルスを出力することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項３】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記周波数領域解析部はＷａｖｅｌｅｔ変換を含むことを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項４】
請求項３記載のタイヤグリップセンサであって、
前記周波数領域解析部はＷａｖｅｌｅｔ変換で得た特定の周波数成分についての振幅またはパワーのヒストグラム解析を含み、ヒストグラムの頂点の座標を前記特徴点とすることを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項５】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記周波数領域解析部は短時間高速フーリエ変換を含むことを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項６】
請求項５記載のタイヤグリップセンサであって、
前記周波数領域解析部は短時間高速フーリエ変換で得た特定の周波数成分についての振幅またはパワーのヒストグラム解析を含み、ヒストグラムの頂点の座標を前記特徴点とすることを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項７】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記時間周波数領域解析部で得られた特徴点と、スリップ率の情報からタイヤのグリップ状況を計測することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項８】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記時間周波数領域解析部で得られた特徴点と、タイヤ温度の情報からタイヤのグリップ状況を計測することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項９】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記タイヤ温度は外気温情報を元に推定することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項１０】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記タイヤ回転速度センサは、
タイヤの回転軸に取り付けられた検出歯車と
該検出歯車に近接した少なくとも２つの磁気センサからなり、
前記周波数領域解析部は該少なくとも２つの磁気センサの信号の時間差の逆数に比例した値をタイヤ回転速度として処理することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項１１】
請求項１記載のタイヤグリップセンサであって、
駆動系特性除去機能を有し、
前記タイヤ回転速度センサの出力は該駆動系特性除去機能に入力され、
前記駆動系特性除去機能は入力された前記該タイヤ回転速度センサの出力から駆動系特性を除去し、前記周波数領域解析部に入力することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項１２】
請求項１１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記駆動系特性除去機能は、
駆動系特性推定機能と、減算機能とを有し、
前記駆動系特性推定機能は、タイヤ１回転を周期として、タイヤ複数回転分の検出歯車の個々の歯の通過速度または通過所要時間の平均または加重平均をとって駆動系特性を推定し、
前記減算機能は入力された前記該タイヤ回転速度センサの出力から、検出歯車の対応する歯についての該駆動系特性推定機能で推定された駆動系特性を減算することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項１３】
請求項１１記載のタイヤグリップセンサであって、
前記駆動系特性除去機能は、
駆動系特性推定機能と、減算機能とを有し、
前記駆動系特性推定機能は、
駆動系を構成する減速機構のギア比がＭ：Ｎであるとき、
タイヤ（[ＭとＮの最小公倍数]/Ｎ）回転を周期として、複数周期分の検出歯車の個々の歯の通過速度または通過所要時間の平均または加重平均をとって駆動系特性を推定し、
前記減算機能は入力された前記該タイヤ回転速度センサの出力から、検出歯車の対応する歯についての該駆動系特性推定機能で推定された駆動系特性を減算することを特徴とするタイヤグリップセンサ。
【請求項１４】
請求項１記載のタイヤグリップセンサを自動車の少なくとも１つ以上の車輪に有し、
該タイヤグリップセンサが検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が予め定められた所定の値を上回った場合には、該当するタイヤのブレーキ力を弱めることを特徴とするアンチロックブレーキ制御装置。
【請求項１５】
請求項１記載のタイヤグリップセンサを自動車の少なくとも１つ以上の車輪に有し、
該タイヤグリップセンサが検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が加速時に予め定められた所定の値を上回った場合には、該当するタイヤの駆動力を弱めることを特徴とする車両安定化制御装置。
【請求項１６】
請求項１記載のタイヤグリップセンサを自動車の少なくとも１つ以上の操舵車輪に有し、
該タイヤグリップセンサが検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が予め定められた所定の値を上回った場合には、該当するタイヤの操舵角を減少させることを特徴とする車両安定化制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はタイヤグリップセンサにかかり、特にタイヤグリップの検出に好適な高信頼制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
交通事故の軽減のために従来のパッシブセーフティに加えて、アクティブセーフティ技術が開発されている。アクティブセーフティ技術として、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）、衝突検出・被害軽減技術、車両安定化技術、X-by-Wireシステムによる制動・駆動・操舵制御などが開発されている。
【０００３】
これらのアクティブセーフティ技術のためにはタイヤのグリップ（摩擦）力を検出することが不可欠である。従来の走行状態のタイヤのグリップ状態の検出はたとえば特開2001-4650号公報に示されるように操舵角、ヨーレートセンサなどから推定値を求める方法が提案されている。また、「車輪の振動現象と制動力最大化制御」、浅野勝宏ほか、豊田中央研究所Ｒ＆Ｄレビュー、Vol.34, No.2,1999.6,(http://www.tytlabs.co.jp/japanese/review/rev342pdf/342_027asano.pdf)や特開平10-2813号公報に示されるようにタイヤ-車体系の共振ゲインの変化から摩擦力勾配を求める直接的方法も提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開2001-4650号公報
【特許文献２】特開平10-2813号公報
【特許文献３】特開平8-132831号公報
【非特許文献１】「車輪の振動現象と制動力最大化制御」、浅野勝宏ほか、豊田中央研究所Ｒ＆Ｄレビュー、 Vol.34,No.2,1999.6, (http://www.tytlabs.co.jp/japanese/review/rev342pdf/342_027asano.pdf)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これら従来技術のうち特開2001-4650号公報に代表される推定による方法では道路環境などのパラメータ等の変動要因により推定誤差が含まれてしまう。そこで本発明は推定誤差を避けるためにタイヤのグリップ状況を直接計測する手段を提供することを第１の目的とする。
【０００６】
また特開平10-2813号公報に示される方法はタイヤのグリップ状態を直接計測するため、上記推定に伴う誤差を含まない方法であるが、タイヤの横滑りを計測できないこと、共振状態を計測するために計測対象を加振することが必要である点でさらに改良の余地がある。目的をＡＢＳ制御に限定すれば、ＡＢＳの動作に伴い加振され、タイヤの周方向のすべりを検出すれば十分である。しかしステアリング制御をも含めた総合的な車両安定制御のためには、ＡＢＳによる加振の必要がなく、横滑り状態をも計測できる方法が望まれる。そこで本発明では、加振の必要がなく、横滑り状態をも計測できる方法を提供することを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を次のようにして解決する。タイヤのスリップによりスリップの振動が励起され、タイヤ回転速度のゆらぎが発生することから、タイヤ回転速度のゆらぎを解析することによりタイヤのグリップ状況即ち、スリップ率及びスリップ角を得る。そのため、例えばタイヤの回転軸に検出歯車と磁気センサからなるタイヤ回転速度センサを取り付け、該タイヤ回転速度センサの出力に周波数領域での解析を施し、スリップにより励起される振動を検出してタイヤのグリップ状況即ち、スリップ率及びスリップ角を得る。
【０００８】
図１に示すようにタイヤがスリップすると振動が発生する。タイヤが断続的にスリップした場合には図１に示すようにスリップした瞬間だけ摩擦力とスリップ距離との積に相当する励起エネルギがインパルス的にタイヤに加わり、タイヤおよび駆動系の周波数特性１０に従って、共振周波数での振動１１が断続的に発生すると考えることができる。
【０００９】
タイヤのスリップは周方向と横方向（回転軸方向）とに分けられる。周方向のスリップはスリップ率で、横方向のスリップはスリップ角であらわされる。参考文献１（酒井秀男、タイヤ工学、グランプリ出版、(1987)）によればタイヤの周方向の共振周波数は、
ｆｏｔｈ＝sqrt[{3ks+(kt+kr)w2/4r2}/3m]/2π
ただし、
ks：横方向ばね定数、kt：周方向ばね定数、kr：半径方向ばね定数、
w：ベルト幅, r：半径, m：質量
と表され、８０Ｈｚ程度とされている。また、横方向の共振周波数は、
ｆｏｘ＝sqrt(4(2kt+kr)/3mπ)/2π
と表され、５０Ｈｚ程度とされている。
【００１０】
スリップ率で表される周方向のスリップによる振動は周方向であるためそのまま周方向の振動即ち回転速度変動となる。一方スリップ角で表される横方向のスリップによる横方向の振動は直接周方向の振動即ち回転速度変動とはならないが、タイヤの接地状況を変化させるため、図２に示すように周方向のスリップによる周方向の振動を変調する作用がある。従って、変調後の周方向の振動１１'には周方向のスリップによる周方向の振動の周波数ｆｏｔｈの成分に加えて、横方向のスリップによる周波数ｆｏｙの横方向の振動との変調により生じたｆｏｔｈ＋ｆｏｙ、ｆｏｔｈ〜ｆｏｙの周波数の成分からなる。なお、横方向のスリップによる横方向の振動周波数ｆｏｙは直行方向であるので変調後の周方向の振動１１'には含まれない。
【００１１】
以上は簡単のために単一の周波数で共振すると単純化して仮定しているが、実際にはタイヤ、駆動系それぞれに複数の共振点が存在する上、高調波での共振、タイヤの転動により発生する他の周波数での振動のためこ、れよりも複雑な現象であると考えることができる。いずれにせよ、横方向のスリップが直行方向である周方向のタイヤ振動、即ち回転変動に影響を与え、周方向スリップ、横方向のスリップが異なる周波数の成分に影響を与えることは、以上により説明することができる。
【発明の効果】
【００１２】
タイヤのスリップ発生と回転変動発生の因果関係を利用して、回転変動を検出することでタイヤのスリップを直接検出することができる。そのため、タイヤのグリップ状況を直接計測する手段を提供すると共に、加振の必要が無く、横滑り状態を計測することができ、精度良くタイヤのグリップ状態を把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に本発明の実施例について図に基づいて説明を加える。
【００１４】
図３は本発明の基本的な実施例である。タイヤ１の回転軸に検出歯車２２と磁気センサ２１からなるタイヤ回転速度センサ２を取り付け、該タイヤ回転速度センサ２の出力２３に時間周波数領域解析３を施し、タイヤのグリップ状況即ち、スリップ率及びスリップ角を得る。なお、時間周波数領域解析３は専用の演算ユニットで実現またはＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）、ＶＳＣ（車両安定化制御）装置用のコントロールユニット内で実現することが考えられる。
【００１５】
時間周波数領域解析３は、スリップによる振動の発生が連続でなく断続的であることから、図４に示すようなWavelet変換３１、図６に示すような短時間ＦＦＴ（高速フーリエ変換）などが考えられる。
【００１６】
Wavelet変換３１では図５左に示すような時間領域での波形に対して、図５右に示すような時間周波数領域での強度分布が得られる。ここで図５右では縦軸を周波数、横軸を時間として時間周波数領域での強度分布を等高線で示している。
【００１７】
短時間ＦＦＴ３２は、サンプリングしたデータの一部分のデータについてＦＦＴを施し、ＦＦＴを施す個所を順次ずらしてゆく方法で、Wavelet変換３１と同様に時間ごとの周波数分布を得ることができる。
【００１８】
図７にタイヤ回転速度センサ出力に短時間ＦＦＴを施した実際の結果を示す。グラフでは時間及び周波数ごとのパワーを３次元で表したものを２次元に投影したものである。図からわかるように、周波数分布は定常ではなく時間と共に変化している。またWavelet変換３１によっても同様な結果が得られることはいうまでもない。
【００１９】
図８は短時間ＦＦＴ３２を施した後にヒストグラム解析３３を施し、特徴点抽出３４によりスリップ率、スリップ角などのタイヤのグリップ状況を得る実施例である。なお、Ｗａｖｅｌｅｔ変換３１を施した後にヒストグラム解析３３を施し、特徴点抽出３４によりスリップ率、スリップ角などのタイヤのグリップ状況を得ることも同様に可能である。
【００２０】
先に述べたように入力信号に短時間ＦＦＴ３２を施せば時間後ごとの周波数分布が得られる。特定の周波数に着目すると振幅即ちエネルギーは時間と共に変化し、例えば図９のａ、ｂ、ｃの期間についての短時間ＦＦＴの結果は図に示すように変化する。ヒストグラム解析３３を施してこの変化を振幅（エネルギ）ごとの出現頻度分布として分析、即ちヒストグラムにするとタイヤのスリップにより断続的に発生する振動の特徴をつかむことができる。スリップが大きくなると、スリップにより加振されるエネルギが大きくなるのでヒストグラムの振幅（エネルギ）が大きい側の分布が増える。そこで特徴点抽出３４によりヒストグラムの特徴を抽出することによりスリップ率、スリップ角などのタイヤのグリップ状況に関する情報を得ることができる。抽出すべき特徴点としては、分布の平均値、分布のピーク（最頻値）、ピークの高さ（最頻値の度数）、裾野の傾きなどが考えられる。
【００２１】
実際の実験データに図８に示すように短時間ＦＦＴ３２とヒストグラム解析３３を施した結果を図１０、図１１に示す。図１０は周波数２０Ｈｚにおけるスリップ角ごとのヒストグラム分布である。プロットは実測値を表し、曲線は最小二乗法により６次関数にフィッティングした結果である。このグラフよりオーバーラップが大きいものの、スリップ角が０°から６°と大きくなるにつれてヒストグラムの振幅（エネルギ）が大きい側の分布が大きくなっていることがわかる。
【００２２】
２０Ｈｚ〜５０Ｈｚの比較的低い周波数での分布にスリップ角依存性が見られる。これはスリップ角が直接周方向の振動を発生させるのではなく、図２に示すように接周方向の振動を変調することにより間接的に回転速度変動を生じさせることに起因するものと思われる。
【００２３】
図１１はスリップ率ごとのヒストグラム分布である。図１０と同様にプロットは実測値を表し、曲線は最小二乗法により６次関数にフィッティングした結果である。スリップ率が０％から１２．５％と大きくなるに従って、ヒストグラムの振幅（エネルギ）が大きい側の分布が大きくなっていることがわかる。
【００２４】
８０Ｈｚ〜２００Ｈｚの比較的高い周波数での分布にスリップ率依存性が見られる。
【００２５】
以上の結果から、図１２の実施例に示すように短時間ＦＦＴ３２を施した後に異なる周波数についてヒストグラム解析３３、３３'を施し、特徴点抽出３４、３４'によりスリップ角、スリップ率の情報を抽出することができる。
【００２６】
以上述べたように本発明によれば、タイヤのスリップ発生と回転変動発生の因果関係を利用して、回転変動を検出することでタイヤのスリップを直接検出することができる。そのため、精度良くタイヤのグリップ状態を把握することができ、車両安定化制御などへの活用が期待できる。
【００２７】
図１３は、短時間ＦＦＴ３２を施した後に異なる周波数についてヒストグラム解析３３、３３'を施し、特徴点抽出３４、３４'により得られた特徴点を表す値（分布の平均値、分布のピーク（最頻値）、ピークの高さ（最頻値の度数）、裾野の傾きなど）を元に推定式３５によりスリップ角、スリップ率を推定する実施である。推定式３５は表す値（分布の平均値、分布のピーク（最頻値）、ピークの高さ（最頻値の度数）、裾野の傾きなど）の１次または数次の多項式で表される。
【００２８】
図１４は、特徴点抽出３４、３４'により得られた特徴点を表す値（分布の平均値、分布のピーク（最頻値）、ピークの高さ（最頻値の度数）、裾野の傾きなど）と、スリップ率推定機能２６により推定されたスリップ率を元に推定式３５によりスリップ角を推定する実施である。実験の結果では、スリップ率によるタイヤ回転速度の揺らぎ発生のゲインが、スリップ角に比べて小さいことがわかっており、スリップ率を別のスリップ率推定機能３６により推定した方が精度を高められる場合もある。
【００２９】
この場合のスリップ率推定機能３６は、タイヤの回転速度の測定値と路面に送信した電波の反射波のドップラーシフトによる絶対車速との比をスリップ率とする方法や、自他のタイヤの回転速度との比をスリップ率とする方法などが考えられる。
【００３０】
図１５は、特徴点抽出３４、３４'により得られた特徴点を表す値（分布の平均値、分布のピーク（最頻値）、ピークの高さ（最頻値の度数）、裾野の傾きなど）と、タイヤ温度情報３７を元に推定式３５によりスリップ角を推定する実施である。実験の結果では、タイヤの温度が上昇するとタイヤ回転速度の揺らぎが大きくなることがわかった。そのため、タイヤ温度情報３７により温度特性を補正する実施例である。
【００３１】
更に、図１６に示すように、タイヤ温度推定機能３８で推定したタイヤ温度情報３７を元に推定式３５によりスリップ角を推定することも可能である。
タイヤ温度推定機能は例えば次のように実現される。
【００３２】
まず、タイヤにはタイヤの回転速度ｖに比例した熱が加わり、また周囲温度Ｔａとの温度差に比例した熱が放熱されるとすると、タイヤの温度Ｔの時間経過にともなう変化は、
ｄＴ/ｄｔ＝Ｋ１・ｖ/Ｃ−Ｋ２（Ｔ−Ｔａ）
ただし、Ｃ：タイヤの熱容量、Ｋ１、Ｋ２：比例定数
と表される。ここで、ｄ/ｄｔ＝ｓとおいて式を変形すると
Ｔ＝｛Ｋ１・ｖ/Ｃ＋Ｋ２・Ｔａ｝/（Ｋ２＋ｓ）
と１次遅れで表され、上式によりタイヤ温度を推定することができる。
【００３３】
Ｔａは２５°Ｃとしても良いが、外気温情報３９として外部から入力してもよい。外気温情報３９は吸気温度としてエンジン制御ユニットで使われている場合が多いため、個別配線、またはシリアル通信などによりエンジン制御ユニットから入力することが考えられる。
【００３４】
図１７は、駆動系特性除去機能７でタイヤ特性（タイヤユニフォーミティ）を除去した除去後データ７４を生成し、除去後データ７４について時間周波数領域解析３を施し、タイヤのグリップ状況即ち、スリップ率及びスリップ角を得る実施例である。
【００３５】
なお、本明細書ではエンジンやモータなどの原動機からタイヤに駆動力を伝える機構を動力系、該動力系とタイヤの総体を駆動系と呼ぶことにする。
【００３６】
時間周波数領域解析３は、スリップによる振動の発生が連続でなく断続的であることから、図４に示すようなWavelet変換３１、図６に示すような短時間ＦＦＴ（高速フーリエ変換）などが考えられる。
【００３７】
図１８は、駆動系特性除去機能７の実施例である。タイヤ特性抽出機能７１はタイヤ回転速度センサ２の出力２３からタイヤ特性７２を抽出し、減算機能７３でタイヤ回転速度センサ２の出力２３からタイヤ特性７２を減算して、除去後データ７４を得る。
【００３８】
以上に述べた実施例によれば、タイヤ特性（タイヤユニフォーミティ）による回転速度揺らぎ成分を除去することができるために、タイヤのスリップに起因する揺らぎ成分をより容易に検出できるようになり、タイヤのスリップ率やスリップ角などのグリップ状況をより高精度に検出することが可能になる。
【００３９】
またさらに図１９に示すように動力系特性抽出機能７１で動力系特性７２‘を抽出し、減算機能７３でタイヤ回転速度センサ２の出力２３から減算することで、動力系特性（動力系ユニフォーミティ）による回転速度揺らぎ成分を除去することができるために、タイヤのスリップに起因する揺らぎ成分をより容易に検出できるようになり、タイヤのスリップ率やスリップ角などのグリップ状況をより高精度に検出することが可能になる。
【００４０】
タイヤ特性抽出機能７１の動作の実施例を図２０に示す。タイヤ回転速度センサ２の出力２３をタイヤ１回転を周期として、タイヤ複数回転分の検出歯車２２の個々の歯の通過速度または通過所要時間をタイヤ特性抽出機能７１で平均してタイヤ特性７２を得る。単純平均をとるだけでなく、過去の値よりも直前の値に重きを置いた加重平均をとれば、常に最新のタイヤの特性を得ることができ、タイヤ特性の経時変化に追従することができる。
【００４１】
例えば、図２１に示すように、タイヤ回転速度センサ２の出力２３が与えられた場合に、複数回転分の検出歯車２２の個々の歯の通過速度または通過所要時間の値を平均するとタイヤ特性７２が得られる。なお、図２１において縦軸は個々の歯の通過速度または通過所要時間、横軸は時刻（検出歯車２２の個々の歯に対応）である。
【００４２】
減算機能７３では、タイヤ回転速度センサ２の出力２３から検出歯車２２の対応する歯についてのタイヤ特性７２を減算することで除去後データ７４を得る。
【００４３】
例えば、図２３に示すように、上側の実線がタイヤ回転速度センサ２の出力２３、破線がタイヤ特性７２とすると、下側のように両者の差にあたる除去後データ７４が得られる。
【００４４】
以上、図２０〜図２３ではタイヤ特性７２の除去方法について述べたが、図２０において原動機がモータのように１回転で回転特性が完結する場合は、モータ１回転を周期として平均または加重平均をとり、図２２においてモータ１回転を周期として減算すればエンジンを対象にした動力系特性７２‘の除去が可能である。同様に、原動機が４サイクルの内燃エンジンである場合は一つの気筒の全行程が完結するまでにエンジンは２回転するためエンジン２回転を周期として平均または加重平均をとり、特に図示しないが図２２においてエンジン２回転を周期として減算すればエンジンを対象にした動力系特性７２‘の除去が可能である。また、減速機構のギア比がＭ：Ｎであれば、原動機がモータである場合は図２０においてタイヤ（[ＭとＮの最小公倍数]/Ｎ）回転を周期として平均または加重平均をとり図２２において車輪の[ＭとＮの最小公倍数]/Ｎを周期として減算すれ減速機構を対象にした動力系特性７２‘の除去が可能である。同様に、原動機が４サイクルの内燃エンジンである場合は、特に図示しないが図２０においてタイヤ（２×[ＭとＮの最小公倍数]／Ｎ）回転を周期として平均または加重平均をとり特に図示しないが図２２において車輪の（２×[ＭとＮの最小公倍数]／Ｎ）を周期として減算すれば減速機構を対象にした動力系特性７２‘の除去が可能である。
【００４５】
図２４は本発明に好適な回転速度センサの実施例である。検出歯車２２に近接させて一定間隔を置いて磁気センサ２１Ａ，２１Ｂを設置する。検出歯車２２を回転させると、磁気センサ２１Ａ，２１Ｂの出力２３Ａ，２３Ｂは時間差Δｔをもった信号となる。この時間差は回転速度の逆数に比例するため、時間差Δｔにより回転速度を算出できる。従来技術では、単一の磁気センサ（例えば磁気センサ２１Ａ）を用いたため、磁気センサ２１Ａの出力２３Ａの立上がりまたは立下りの間隔から回転速度を算出していた。検出歯車２２の加工誤差により歯の間隔に誤差があった場合には出力２３Ａの立上がりまたは立下りの間隔も変動し、計測誤差が生じた。本実施例によれば検出歯車２２の歯の加工精度に左右されることなく高精度で回転速度を検出することができる。検出歯車２２の歯の加工精度の唯一の影響はサンプリングタイミングのバラツキ（ジッタ）に限られ影響が小さい。
【００４６】
特に本発明のように回転変動を検出するためには、回転速度の誤差が計測に大きな影響を与えるため、本実施例のようなセンサは有効である。また本実施例のように磁気センサ２１Ａ，２１Ｂをひとつのパッケージ２１に封止すれば従来のセンサと同じような取り付け方法で実現することができる。
【００４７】
また、本実施例のセンサによれば、図１８〜図２３の実施例において、タイヤ特性７２や動力系特性７２‘などの駆動系特性を抽出するに際して、検出歯車固有の形状誤差に基づく誤差量発生がないので、特開平８−１３２８３１に示されているような誤差量を除去する手段を講じる必要がなくなる上、誤差量を除去するフィルタの周波数特性により高い周波数成分が失われることなくタイヤ特性７２を推定することができる。
【００４８】
図２５は磁気センサ２１をＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）コントローラ４と共用している実施例である。磁気センサ２１の出力２３をＡＢＳコントローラと共用することにより新たな追加のセンサを用いることなくタイヤのスリップ率、スリップ角を直接計測することが可能となり、コスト上昇を抑えることが可能である。
【００４９】
図２６は本発明のタイヤグリップセンサ６を用いたＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）の実施例である。本発明の提供するタイヤグリップセンサ６が検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が予め定められた所定の値を上回った場合に、ＡＢＳ（アンチロックブレーキシステム）コントローラ４は該当するタイヤのブレーキ力を弱める動作をすれば、ブレーキのスキッドを防止することができる。
【００５０】
図２７は本発明のタイヤグリップセンサ６を用いた車両安定化制御システムの実施例である。本発明の提供するタイヤグリップセンサ６が検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が予め定められた所定の値を上回った場合に、車両安定化制御器５は該当するタイヤの駆動力を弱める動作をすれば、タイヤの空転を防止することができる。また、本発明の提供するタイヤグリップセンサ６が検出したタイヤスリップ率またはスリップ角が予め定められた所定の値を上回った場合に、車両安定化制御器５は該当するタイヤの操舵角を減少させる動作をすれば、不適切なステアリング操作によるタイヤの横滑りを防止することができる。
【００５１】
以上述べたように図２５、２６、２７の実施例によれば、タイヤのグリップ状況を確実に検出して制御することができるのでより高精度に的確に制御をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、タイヤのグリップ力検出に用いることにより、車両の走行状態検出に有効である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の原理を示す図。
【図２】本発明の原理を示す図。
【図３】本発明の基本的な実施例を示す図。
【図４】Wavelet変換を用いた実施例を示す図。
【図５】Wavelet変換を用いた処理の実施例を示す図。
【図６】短時間ＦＦＴを用いた実施例を示す図。
【図７】短時間ＦＦＴの結果の実施例を示す図。
【図８】短時間ＦＦＴとヒストグラム解析を用いた実施例を示す図。
【図９】短時間ＦＦＴとヒストグラム解析を用いた処理の実施例を示す図。
【図１０】実施例におけるスリップ角データの例を示す図。
【図１１】実施例におけるスリップ率データの例を示す図。
【図１２】短時間ＦＦＴとヒストグラム解析を用いた処理の実施例を示す図。
【図１３】推定式によりスリップ角とスリップ率を推定する実施例を示す図。
【図１４】別方式で推定したスリップ率を用いて推定式によりスリップ角を推定する実施例を示す図。
【図１５】タイヤ温度情報を用いて推定式によりスリップ角とスリップ率を推定する実施例を示す図。
【図１６】タイヤ温度推定情報と用いて推定式によりスリップ角とスリップ率を推定する実施例を示す図。
【図１７】タイヤ特性除去した後に時間周波数解析を施す実施例を示す図。
【図１８】駆動系特性除去機能の実施例を示す図。
【図１９】駆動系特性除去機能が駆動系特性除去機能を有する実施例を示す図。
【図２０】タイヤ特性抽出機能の実施例を示す図。
【図２１】タイヤ特性抽出機能の動作を示す図。
【図２２】減算機能の実施例を示す図。
【図２３】減算機能の動作を示す図。
【図２４】回転速度センサの実施例を示す図。
【図２５】回転速度センサをＡＢＳコントローラと共用した実施例を示す図。
【図２６】ＡＢＳコントローラの実施例を示す図。
【図２７】車両安定化制御の実施例を示す図。
【符号の説明】
【００５４】
１…タイヤ、２…タイヤ回転速度センサ、２１…磁気センサ、２２…検出歯車、３…時間周波数領域解析、３１…Ｗａｖｅｌｅｔ変換、３２…ＦＦＴ、３３…ヒストグラム解析、３４…特徴点抽出。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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