(57)【要約】【課題】ドライバーによる車両の運転態度や、搭載されているアシスタント・システムを、状況に適合させることができるように、ハイドロプレーニングのおそれをできるだけ早い時点において認識する。【解決手段】本件発明は、車両のタイヤにおいて発生する水飛沫を基に、路面状態を分類することに関する。この際、一台のカメラによって車両の一つの車輪の周りの空間が捕捉され、該カメラによって捕捉された画像が、水飛沫を検出するために分析される。検出された水飛沫、例えば、該水飛沫の角度、方向乃至飛距離を基に、乾燥した路面、濡れた路面、乃至、ハイドロプレーニング・リスクの有る路面への区別が実施される。【選択図】図１
2018181328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下のステップ：
画像取得手段（１１）によって画像データを用意するステップ（Ｓ１）、但し、該画像取得手段（１１）は、少なくとも車両（１）の車輪の周りの空間を捕捉する；
提供された画像データ内において水飛沫を検出するステップ（Ｓ２）；並びに、
提供さ入れた画像データ内に検出された水飛沫を用いて路面状態を分類するステップ（Ｓ３）；  
を包含し、
但し、該路面状態分類が、少なくとも、乾燥した路面、濡れた路面、並びに、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面の区別を包含している
ことを特徴とする路面状態を検出するための方法。
【請求項２】
路面状態を分類するステップ（Ｓ３）が、更に、ミクロ・ハイドロプレーニングの危険性の検出を包含していることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
水飛沫を検出するステップ（Ｓ２）が、画像データ内での水飛沫が飛び出す位置の、画像データ内での水飛沫が飛び出す角度の、画像データ内での水飛沫の水量の、画像データ内での水滴の数の、飛翔距離或いは飛翔方向の割り出し、及び／或いは、該水飛沫の水滴形状や噴射形状の区別も包含していることを特徴とする請求項１或いは２に記載の方法。
【請求項４】
水飛沫を検出するステップ（Ｓ２）が、水飛沫が含まれる画像データの割合の割り出しも包含していることを特徴とする請求項１から３のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項５】
水飛沫を検出するステップ（Ｓ２）が、画像データ内における水飛沫の割合の変化の検出も包含していることを特徴とする請求項１から４のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項６】
分類された路面状態を、車両（１）の表示手段及び／或いは制御手段に伝達するステップも包含している請求項１から５のうち何れか一項に記載の方法。
【請求項７】
以下：
車両（１）の車輪（２１）の周りの空間の少なくとも一部の画像データを捕捉し、用意することができるように構成された画像取得手段（１１）；並びに、
提供された画像データ内において、水飛沫を検出し、画像データ内において検出された水飛沫を用いて路面状態を分類する様に構成された評価手段（１２）
を包含し、
但し、  該路面状態分類が、少なくとも、乾燥した路面、濡れた路面、並びに、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面の区別を包含している
ことを特徴とする路面状態を検出するための装置。
【請求項８】
画像取得手段が捕捉する領域を少なくとも一部、照明できるように構成されている照明手段（１３）を包含していることを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
予め設定されている路面状態が、分類された際に、シグナル通信を出力する様に構成されている該シグナル通達手段を包含していることを特徴とする請求項７或いは８に記載の装置。
【請求項１０】
他の装置に分類された路面状態を伝達できるように構成された伝達手段を包含していることを特徴とする請求項７から９の何れかに記載の装置。
【請求項１１】
請求書７から１０のうち何れか一項に記載の装置を装備したことを特徴とする車両（１）。
【請求項１２】
該車両（１）の少なくとも一つの機能を、分類された路面状態を用いて適合させることができるように構成された制御手段を包含していることを特徴とする請求項１１に記載の車両（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面状態を検出するための方法及び装置に関する。本発明は、特に、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面の認識に関する。本発明は、更に、路面状態を割り出すための装置を装備した車両にも関する。
【背景技術】
【０００２】
ハイドロプレーニングとは、濡れた路面の水膜上にタイヤが浮く現象のことを言う。この際、タイヤのグリップ面の下に、水の楔が入り込み、グリップが失われてしまう。ハイドロプレーニング状態の間、操舵力も制動力も路面には伝わらない。即ち、ハイドロプレーニングの発生は、車両の運転において、著しい危険を意味する。更に、多くの場合、ハイドロプレーニングは、ドライバーに対して然程の予告も無く、即ち、ドライバーにとって唐突に発生するため非常に危険である。ハイドロプレーニング中、タイヤは、路面との接触を完全に失い、車両は、言わば「泳いでいる」状態になる。この状態においては、車両を、操舵することも、制動することも不可能である。ハイドロプレーニングは、時間単位当たりの排水量に依存して、特定の速度以上において発生するため、事故は、高い速度で発生し、重大になることが多々ある。  
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
よって、ドライバーによる車両の運転態度や、搭載されているアシスタント・システムを、状況に適合させることができるように、ハイドロプレーニングのおそれをできるだけ早い時点において認識することは、目指すに値することである。このためには、路面状態を認識できることが求められる。特に、ハイドロプレーニングのおそれを伴うような路面状態を認識できることが必要になる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、特許請求項１の特徴を有する路面状態を検出するための方法、特許請求項７の特徴を有する路面状態を検出するための装置、並びに、特許請求項１１の特徴を有する車両を開示する。
【０００５】
それによれば：
路面状態を検出するための方法が、考案された。該方法は、画像データを提供するステップを包含している。該画像取得手段は、この際、車両の車輪の周りの空間の少なくとも一部を捕捉する。該方法は、提供された画像データ内において、水飛沫を検出するステップも包含している。該方法は、更に、提供された画像データにおいて検出された水飛沫を用いて、路面状態を分類するステップも包含している。該路面状態分類は、少なくとも、乾燥した路面、濡れた路面、並びに、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面の区別を包含している。
【０００６】
更には：
路面状態を検出するための装置も、考案された。該装置は、画像取得手段と評価手段を包含している。該画像取得手段は、画像データを少なくとも車輪の周りの空間の少なくとも一部を捕捉し、捕捉した画像データを提供することができる仕様になっている。該評価手段は、提供された画像データ内において、水飛沫を検出し、画像データ内において検出された水飛沫を用いて、路面状態を分類することができる仕様になっている。尚、該評価手段による路面状態分類は、少なくとも、乾燥した路面、濡れた路面、並びに、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面の区別を包含している。  
【０００７】
即ち、更には：
本発明に係る路面状態を検出するための装置を搭載した車両も、考案された。
【０００８】
発明の長所  
本件発明は、ハイドロプレーニングが、通常、車両のドライバーや、自律的に、或いは、一部自動的に走行する車両のアシスタント・システムにとっても、不意に起こるものであると言う知見に基づいてなされたものである。ハイドロプレーニングが発生する際、タイヤのグリップ面の下に、水の楔が入り込み、グリップが失われてしまう。僅かな水深において濡れた路面においては、ハイドロプレーニングが発生しない限り、タイヤは、水を、トレッドパターンの溝によって受けることができる。水は、表面張力によって、タイヤに張り付き、遠心力によって、ホイールハウス内で弾き飛ばされる。ハイドロプレーニングが、迫っている、或いは、発生しそうな場合、タイヤは、より多くの水を押しのけなければならない。この際、ホイールハウス内において、タイヤから弾き飛ばされる水の量も増える。この際更には、動圧も増すため、より多くの水が、横方向と前方向にも押しやられる。  
【０００９】
よって、本発明は、これらの知見に基づき、迫っているハイドロプレーニングを、車両の少なくとも一つの車輪とその周りの空間における水飛沫を評価することによって検出すると言うアイデアに基づいている。この際、少なくとも三つの異なる状態を区別することができる。路面が乾燥している場合、通常、水飛沫は無いため、水飛沫の不在によって、路面は乾燥していると判断できる。一方、水飛沫があることは、少なくとも路面が濡れている、即ち、路面上に水があると言う状況証拠である。車両のタイヤと路面が直接的に接触している間、該水飛沫の少なくとも大部分は、車輪のラジアル方向への動きによってホイールハウス内で弾き飛ばされる水飛沫である。ハイドロプレーニングの確率が増すにつれ、これに加え、横方向、場合によっては、前方向にすら水飛沫が飛び始める。即ち、車両の車輪における水飛沫の分析からハイドロプレーニング・リスクの存在、或いは、ハイドロプレーニングが発生していることを割り出すことができる。
【００１０】
水飛沫の外観とハイドロプレーニングとの間に直接的な関係を導くことができるため、検出された水飛沫から、直接的に、ハイドロプレーニングが発生し得るリスクを割り出すことができる。この際、場合によっては、煩雑であったり、エラーを内包したりする可能性のある特別なセンサーのキャリブレーションは、必要ない。そのため、水飛沫の検出、特に少なくとも一つの車輪とそれを取り巻く空間における水飛沫の光学的捕捉による水飛沫の検出によれば、非常に信頼性のあるハイドロプレーニングが発生し得るリスクの検出が、達成できる。特に、タイヤ交換や車両タイヤの一つの乃至複数のパラメータが変わった後も、ハイドロプレーニング・リスクを検出するためのシステムの適合を実施する必要はない。  
【００１１】
この様な信頼性の高いハイドロプレーニング・リスクの検出によれば、車両のドライバーに、早期に、危険な状況にあることを知らせることができる。更には、ハイドロプレーニング・リスクに関する情報を、ドライバー・アシスタント・システムにおいて、並びに、自律的に、或いは、一部自動的に運転するシステムにおいて使用すれば、車両の走行方法を該当する天候状態に適合させることも可能になる。これにより、有意に安全が向上される。
【００１２】
ある実施形態によれば、該路面状態の分類は、更に、ミクロ・ハイドロプレーニングのおそれの検出も包含している。ここで言う、ミクロ・ハイドロプレーニングとは、車両が、特に車両の少なくとも一つの車輪が、ハイドロプレーニングする寸前にある状態のことである。ミクロ・ハイドロプレーニングの状態においては、車両のタイヤと路面とが直接的に接触している接触ゾーンが、略ゼロ、或いは、少なくとも最低限に減っている。この状態において該車両は、まだ限定的に制動可能、及び／或いは、操舵可能ではあるが、ハイドロプレーニングする寸前である。これは、例えば、高速において制動した際に、有意に制動距離が延びるなどの結果として、現れる。この状態ではまだコントロールしながら車両の走行挙動に介入できるため、この状態には、特に大きな意味がある。
【００１３】
ある実施形態によれば、該水飛沫検出は、画像データ内での水飛沫が飛び出す位置の割り出し、画像データ内での水飛沫が飛び出す角度の割り出し、画像データ内での水飛沫の水量の割り出し、画像データ内での水滴の数の割り出し、及び／或いは、該水飛沫の飛翔距離及び／或いは飛翔方向の割り出しも包含している。画像データ内における水飛沫を評価するために、更なるパラメータを設けることも、もちろん可能である。この様な水飛沫の独特な特徴の割り出しと評価によれば、ハイドロプレーニングが発生する確率と走行状況の危険度を正確に割り出すことが可能である。
【００１４】
ある実施形態によれば、該水飛沫検出は、水飛沫が含まれる画像データの割合の割り出しも包含している。これは、例えば、画像データ内の水飛沫を示すピクセルの数を割り出すことによって可能である。また、例えば、水飛沫を含む画像データと水飛沫を含まない画像データの面積比、ピクセル数比、或いは、他の比率を割り出すことによっても可能である。  
【００１５】
ある実施形態によれば、該水飛沫検出は、画像データ内における水飛沫の割合の変化の検出も包含している。即ち、例えば、画像データ内において水飛沫乃至水滴と関連するピクセルの経時的増加や減少を割り出すことも可能である。
【００１６】
ある実施形態によれば、該方法は、分類された路面状態を、車両の表示手段及び／或いは制御手段に伝達するステップも包含している。この様にすることで、分類された路面状態を、車両のドライバーに対して示し、該ドライバーは、運転態度を適合させることができる。また、制御手段が、路面状態の分類を受信して評価し、ドライバー・アシスタント・システム、或いは、自律的に、或いは、一部自動的に運転するシステムにおいて、分類された路面状態に従って制御工程を適合させることも可能である。更には、路面状態の分類は、伝達手段を介して、他の車両、或いは、中央データ処理施設に伝達することも可能である。  
【００１７】
該路面状態の割り出しのための装置のある実施形態によれば、該装置は、照明手段も包含している。該照明手段は、画像取得手段が捕捉する領域を少なくとも一部、照明できるように構成されている。該照明は、この際、可視光線、乃至、非可視光線によって実施できる。特に、例えば、該照明は、赤外線、予め設定されている波長の光、或いは、予め設定されている波長スペクトルによって実施可能である。この様にすることで、暗い場合や光の条件が悪い場合でも、車両の車輪付近における水飛沫の信頼性ある検出を実施することが可能になる。
【００１８】
該路面状態の割り出しのための装置のある実施形態によれば、該装置は、シグナル通達手段も包含している。該シグナル通達手段は、予め設定されている路面状態が、分類された際に、シグナル通信を出力する様に構成されている。該シグナル通信は、車両のドライバーに出力される、例えば、光学的、聴覚的、或いは、触覚的なシグナルであることができる。更に、該シグナル通信は、例えば、車両の他のユニットに伝達される電気的シグナルも包含できる。この様にすることで、車両制御は、自動的に、分類された路面状態に適合されることができる。また、該シグナル通信は、例えば、他の車両や中央データ処理施設など外部装置への分類された路面状態の伝達も包含していることができる。
【００１９】
路面状態を割り出すための装置を装備したある車両の実施形態によれば、該車両は、該車両の少なくとも一つの機能を分類された路面状態を用いて適合させることができるように構成された制御装置を包含している。この様にすることで、分類された路面状態に従って、車両の走行挙動を適合させることができる。これにより、走行の安全性を向上することができる。
【００２０】
上記の実施形態やその発展形態は、有意義である限り、互いに自由に組み合わせることが可能である。更なる可能な形態や発展形態、並びに、本発明の実施形態には、上記の本発明に係る特徴や以下に実施例と関連して述べる本発明に係る特徴の具体的には記述されない組み合わせも包含される。更に、本発明の各々の基本形に対する改善や捕捉として当業者が個別的アスペクトを加えた場合も包含される。  
【００２１】
以下本発明を、概略的な図として描かれている実施例を参照しながら詳しく説明する。図の説明：
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ある実施形態に係る路面状態を検出するための装置を装備した動力車両の模式図である。
【図２】路面が濡れている際の車両タイヤ用スリー・ゾーン・モデルの模式図である。
【図３】ある実施形態に係る路面状態検出の際に用いられる、水飛沫軌道の模式図である。
【図４】ある実施形態に係る路面状態を検出するための方法の基礎となるフローチャートの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
図１は、ある実施形態に係る路面状態を検出するための装置を装備した車両１の模式的描写を示している。該路面状態を検出するための装置は、少なくとも一つの画像取得手段１１と評価手段１２を包含している。該画像取得手段１１は、例えば、カメラや、複数のカメラを有するカメラシステムであることができる。該画像取得手段１１の該カメラは、基本的に任意、適宜なカメラ、例えば、モノクロ画像を撮影するためのカメラ、或いは、カラー画像データを捕捉するためのカメラであることができる。特に好ましくは、該画像取得手段１１は、車両１に既存のドライバー・アシスタント・システムの、或いは、車両１の他の任意のシステムのカメラであることも可能である。該画像取得手段１１は、車両１の車輪２１、車両１の車両側方、或いは、少なくとも一つの車輪２１を取り巻く領域に向けられている。言い換えれば、少なくとも一つの車輪２１、或いは、該車輪２１を取り巻くホイールハウス、或いは、車両１の側方が、画像取得手段１１の視野（英語：ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  ｖｉｅｗ  -  ＦＯＶ）内にある。
【００２４】
路面状態を検出するためには、車両１の少なくとも一つの車輪２１を画像取得手段によって捕捉すれば、基本的には、十分である。しかしながら、更に、車両１の複数の車輪２１を一つの乃至複数の画像取得手段１１によって光学的に捕捉することも可能である。例えば、車両１の後輪２１、乃至、両側の後輪２１を、画像取得手段１１によって捕捉することができる。更には、付加的乃至代案的に、車両１の片側乃至両側の前輪２２を、これも、一つの乃至複数の画像取得手段１１によって光学的に捕捉することも可能である。但し、発生する水飛沫の効果が後輪の場合よりも大きいため、好ましくは、片側の乃至両側の前輪が、使用される。
【００２５】
該画像取得手段１１は、この際、車両１の車輪２１の画像データを可視光線スペクトルにおいて捕捉することができる。この場合、カラー乃至モノクロ画像データを捕捉することができる。付加的乃至代案的には、画像データを、可視光線ではない赤外線及び／或いは紫外線の波長領域において捕捉することも可能である。  
【００２６】
該画像取得手段１１は、この際、車両１の少なくとも一つの車輪２１全体を捕捉することができる。更には、車両１の車輪２１の周りの他の領域も光学的に捕捉することができる。しかしながら、車輪２１の一つの部分領域と該部分領域の適宜な周辺領域のみを画像取得手段１１によって、光学的に捕捉することも可能である。該画像取得手段１１によって捕捉されるべき領域は、この際、車輪２１の少なくとも一部、乃至、車両１のホイールハウスの一部の他、濡れた路面業態において、車両１が動く際に車輪２１によって押しのけられることによって水飛沫が立ち得る周辺領域も包含していてよい。
【００２７】
該画像取得手段１１は、例えば、視野領域（ＦＯＶ）を、予め定められているリフレッシュレートによって、周期的に捕捉し、対応する画像データを提供することができる。但し、基本的には、画像データを捕捉するためのリフレッシュレートを他のパラメータ、例えば車両速度やこれに類するものに依存させても良い。  
【００２８】
例え光加減が不利であったり、暗かったりしても画像取得手段１１による光学的捕捉を可能にするため、画像取得手段１１の視野領域、乃至、場合によっては、その部分領域を、適宜な照明手段１３を用いて照明することが可能である。該照明手段１３から照射された光は、特に、画像取得手段１１によって捕捉される波長領域に合わされたものであることが好ましい。例えば、画像取得手段１１によって赤外線を捕捉する場合、照明手段１３からも対応する波長領域の赤外線を照射することができる。可視光線ではない光、例えば、赤外線を使用することにより、他人、特に、他の車両のドライバーや車両１の周辺部の人に迷惑をかけない。
【００２９】
該画像取得手段１１によって捕捉された画像データは、その後、評価手段１２に提供される。該評価手段１２は、該画像取得手段１１から提供された画像データを処理し、特に、提供された画像データ内において水飛沫に帰属されるエレメントを検出する。画像データ内において検出されるべき水飛沫とは、該画像取得手段１１によって監視されている車輪２１によって押しのけられた水、及び／或いは、各々の車輪２１に付着し、該車輪２１のラジアル方向の動きのために、該車輪２１から弾き飛ばされた水のことである。該評価手段１２は、この際、検出された水飛沫の一つの乃至複数の典型的な特徴を画像データ内において割り出す。画像データ内の該水飛沫の典型的な特徴を基に、評価手段１２によって、路面状態の分類が実施される。該路面状態分類は、その際、少なくとも三つの路面状態クラス：即ち、乾燥した路面、濡れた路面、並びに、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面と言ったレベルの路面状態を包含している。  
【００３０】
画像取得手段１１によって捕捉された画像データ内に、水飛沫が全く、或いは、略なにも検出されない場合、該路面は、乾燥した路面に分類される。一方、画像取得手段１１によって捕捉された画像データに水飛沫が捕捉された場合、該路面は、少なくとも濡れた路面であり、場合によっては、ハイドロプレーニング・リスクを有している可能性もあり得る。よって、水飛沫がある場合、水飛沫の一つの乃至複数の典型的特徴からハイドロプレーニングが発生し得るリスクを割り出す、乃至、場合によっては、ハイドロプレーニング・リスクの確率を推定するために、付加的な分析を行う。  
【００３１】
濡れた路面の場合、先ずは、水の一部が、車輪２１に付着する。この水は、車輪の動きにより、次の瞬間、部分的に弾き飛ばされる。ハイドロプレーニング・リスクが無い濡れた路面でも発生し得るこの水飛沫は、車輪２１によって、車両１のホイールハウス内に弾き飛ばされる水飛沫である。この様な水飛沫が発生した場合、路面は、少なくとも濡れた路面に分類される。
【００３２】
濡れた路面の場合は、路面上の水は先ず、車輪２１のタイヤのプロフィールの溝によって、流出されることができる。水が十分に流出されることができている間は、タイヤのプロファイルの凸部が、路面と接触しており、グリップ効果や制動効果は維持されている。水量が増すにつれ、及び／或いは、車両１の速度が上がるにつれ、水は、側方や場合によっては前方にすら押しやられる様になる。これに伴ってハイドロプレーニングのリスクが増してくる。よって、水飛沫の増加、特に、横方向、及び／或いは、前方への水飛沫の検出は、ハイドロプレーニングのリスクが増してきていることのヒントとして評価できる。検出される水飛沫が、予め定められている閾値を超えた場合、路面状態は、「ハイドロプレーニング・リスク有り」と評価される。この際、車輪からホイールハウス内で弾き飛ばされる水飛沫量、並びに、側方や前方に飛ばされる水飛沫の何れか、或いは、これら水飛沫の総量を、ハイドロプレーニング・リスクを検出するための判断基準として評価することができる。  
【００３３】
水飛沫量を見るには、様々なパラメータを用いることが可能である。例えば、画像取得手段１１から提供された画像データの画像（Ｆｒａｍｅ）内のピクセル（Ｐｉｘｅｌ）全てを評価し、水飛沫に帰属するものと、水飛沫に帰属しないものに分類することが可能である。即ち、水飛沫に帰属するピクセルの数が、第一閾値を超えた時、該路面は、少なくとも濡れた路面に分類され、更なる閾値を超えた場合、該路面は、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面に分類されることができる。更には、画像内の水飛沫に帰属する総面積を求めることも可能である。この場合、第一閾値を超えた場合、該路面は、濡れた路面であると分類され、第二閾値を超えた場合、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面に分類される。また、捕捉した画像データ内の水飛沫が占める割合の変化を評価し、水飛沫の割合が急激に増した場合、濡れた路面、或いは、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面であると判断することも可能である。この場合の、乾燥した路面、濡れた路面、及び、ハイドロプレーニング・リスクを有する路面を区別するための閾値も、必要に応じて、更なるパラメータ、即ち、例えば、車両１の走行速度やワイパーの作動、該気温などに基づいて適合されることもできる。  
【００３４】
更には、画像取得手段１１によって捕捉された画像データ内における水飛沫の角度を割り出し、路面状態の分類を、該画像データ内の一つの乃至場合によっては複数の水飛沫の角度を基に実施することも可能である。また、路面状態の分類を水飛沫の飛距離、及び／或いは、水飛沫の飛んだ方向に基づいて実施することも可能である。水滴の形状や飛び散っている水の噴射形状など更なるパラメータを、路面状態の分類のために用いることも可能である。  
【００３５】
必要に応じて、路面状態の分類を、上記の三つの路面状態の他、更に一つの乃至複数の路面状態に分類することも可能である。即ち、例えば、「ミクロ・ハイドロプレーニング」と呼ばれる更なる路面状態も可能である。このミクロ・ハイドロプレーニングと呼ばれる路面状態は、車輪２１は、まだ  −  場合によっては非常に弱い  −  グリップ効果を路面に対して有してはいるものの、完全にハイドロプレーニングする直前である路面状態を指すものである。  
【００３６】
図２は、タイヤ３０と路面３５他の接触を説明するためのスリー・ゾーン・モデルの模式的描写を示している。路面３５上には、水３７があるが、ここでは、斜線で示されている。タイヤ３０と路面３５との接触面は、三つの領域３１−３３に分割できる。車両が、即ち、タイヤ３０が、矢印で示した走行方向に動くと、タイヤには、先ず、該タイヤ３０と路面３５の間の水が楔状になってある接近ゾーン３１が形成される。この接近ゾーン３１は、移行ゾーン３２につながっている。移行ゾーン３２につながっている接触ゾーン３３の領域では、タイヤ３０は、路面３５と直接的に接触しており、これにより、相応のグリップ効果が達成されている。水嵩の増加、及び／或いは、速度の増加に伴い、接触ゾーン３３、即ち、タイヤ３０と路面３５との間の接触面積が、減少する。接触ゾーン３３の面積がゼロに近づくと、ハイドロプレーニングのリスクが迫っていることを意味する。よって、この状態が、ミクロ・ハイドロプレーニングと呼ばれている。接触ゾーン３３が、無くなる、即ち、タイヤ３０と路面３５の領域全体に水がある場合、ハイドロプレーニングが発生し、この状態にある間は、車両を、コントロール下に運転したり、制動したりすることはできない。  
【００３７】
図３は、走行方向Ｆにおけるタイヤ３０からの各々の水飛沫方向の模式的描写を示している。乾燥した路面では、言うまでも無く、水飛沫は発生しないが、濡れた路面の場合、上述の如く、先ず、タイヤ３０の表面に水が付着して、タイヤ３０のラジアル方向の動きに伴い、タイヤ３０から弾き飛ばされる水飛沫が、形成される。この水飛沫は、主に、車両のホイールハウス内の後方に弾き飛ばされ、ホイールハウスの後部の横側から、水滴として、乃至、噴水の様に排出される。この水飛沫は、図３では、符号４３で示されている部分のものである。水嵩が増すにつれ、及び／或いは、走行速度が増すにつれ、側方である方向４２に押しやられる水飛沫が増してくる。更には、タイヤ３０前方である走行方向Ｆにも、言ってみれば「押し波」の様なものが形成され、場合によっては、前方の方向４１にも水飛沫が発生する。双方のケースにおいて、これらの水飛沫は、ハイドロプレーニング・リスクがある時の高い水圧によって生じるものである。水が、主に排出される領域は、それぞれ、タイヤと路面が接触している領域、所謂、タイヤのへたり部である。遠心力によってホイールハウス内で弾き飛ばされ、横方向にホイールハウスから飛び散る水は、タイヤ周辺全域においてより密度の高いスプレー現象を起こす。    
【００３８】
要するに、水飛沫が、方向４３にだけ発生している場合、単に濡れた路面であり、方向４２と４１への水飛沫が、増えるにつれ、ミクロ・ハイドロプレーニング、乃至、ハイドロプレーニングの確率が上がってきていると判断できる。よって、水飛沫の量及び／或いは方向から路面状態、特に好ましくは、迫っているハイドロプレーニングの確率を推定することができる。
【００３９】
路面状態の分類、特に、濡れた路面やハイドロプレーニング・リスクの検出に関するヒントは、該車両のドライバーに対して出力されることができる。例えば、ハイドロプレーニング・リスクが高まってきている際には、該車両のドライバーに対して、光学的及び／或いは聴覚的及び／或いは触覚的なシグナルを出力することができる。これにより、該車両のドライバーは、例えば、速度を下げるなど、運転態度を適合させ、ハイドロプレーニングによる、コントロールできない走行挙動を予防することができる。
【００４０】
更には、路面状態の分類、特に、濡れた路面の検出、並びに、ハイドロプレーニング・リスクの検出、場合によっては、ミクロ・ハイドロプレーニングの検出、或いは、ハイドロプレーニングの確率の割り出しは、該車両１の他のシステムに提供することも可能である。例えば、ドライバー・アシスタント・システムは、ハイドロプレーニングによって、コントロールの利かない走行挙動に陥ることを回避するために、路面状態の分類にもといて基づいて自動的に車両の走行挙動に介入すること、及び、場合によっては、ハイドロプレーニングが、起こった際に、ハイドロプレーニング中の危険な操舵操作及び／或いは制動操作を回避するために、車両の操縦に介入することが可能である。更には、自律的に、或いは、一部自動的に運転するシステムにおいて、路面状態の分類に応じて、走行挙動を適合させることができる。  
【００４１】
また、検出された路面状態を、特に好ましくは、ハイドロプレーニング・リスクの有無やハイドロプレーニングの確率を、例えば、無線インターフェースやこれに類似するコミュニケーション手段によって、他の車両、乃至、中央計算システムにこれを伝達することができる。この様にすることで、他の交通参加者も、路面状態の分類を使用することができる。
【００４２】
図４は、ある実施形態に係る路面状態を検出するための方法の模式的描写を示している。第一ステップＳ１では、先ず、画像取得手段１１によって、画像データが捕捉され、提供される。該画像取得手段１１は、この際、上述した如く、車両の少なくとも一つの車輪２１、該車輪２１を取り巻く領域、及び／或いは、車両１の車両側方に向けられている。該ステップＳ２では、捕捉する画像データ内に水飛沫が検出される。提供された画像データ内において検出された水飛沫を用いて、ステップＳ３において、路面状態が、分類される。該分類には、少なくとも三つの路面状態：「乾燥した路面、湿った路面、ハイドロプレーニングする路面」が、包含されている。更に、一つの乃至複数の他の路面状態も可能である。特に、該分類は、例えば、ここでは、ミクロ・ハイドロプレーニングと呼んでいるハイドロプレーニングが迫っている路面状態も包含していることができる。
【００４３】
要約すると、本件発明は、車両のタイヤにおいて発生する水飛沫を基に、路面状態を分類することに関する。この際、一台のカメラによって車両の一つの車輪の周りの空間が捕捉され、該カメラによって捕捉された画像が、水飛沫を検出するために分析される。検出された水飛沫、例えば、該水飛沫の角度、方向乃至飛距離を基に、乾燥した路面、濡れた路面、乃至、ハイドロプレーニング・リスクの有る路面への区別が実施される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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