(57)【要約】【課題】タイヤに制駆動力が作用した場合でも、路面状態を精度よく判定できる方法を提供する。【解決手段】検出された走行中のタイヤの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して、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した後、この時間窓毎の特徴ベクトルと、加速度センサーを備えたタイヤを搭載した車両を複数の路面状態の路面でそれぞれ走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面モデルとを用いて走行中の路面の状態を判別する際に、前記路面モデルを、制駆動力の大きさに応じて複数構築するとともに、前記タイヤに作用する制動駆動力を推定し、前記特徴ベクトルと前記推定された制駆動力の大きさに応じた路面モデルとを用いて、路面の状態を判別するようにした。【選択図】図７
2018004419.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、加速度センサーを備えたタイヤを搭載した車両を複数の路面状態の路面でそれぞれ走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面モデルとを用いて走行中の路面の状態を判別するステップ（ｅ）とを備えた路面状態判別方法において、
前記路面モデルを、制駆動力の大きさに応じて複数構築するとともに、
前記タイヤに作用する制動駆動力を推定するステップを設け、
前記ステップ（ｅ）では、
前記特徴ベクトルと前記推定された制駆動力の大きさに応じた路面モデルとを用いて、路面の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】
前記路面モデルを予め路面状態毎に構成された隠れマルコフモデルとするとともに、
前記ステップ（ｅ）では、
前記特徴ベクトルの尤度を、前記複数の隠れマルコフモデルのそれぞれについて算出し、前記算出された尤度を用いて路面状態を判別す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】
前記ステップ（ｅ）では、
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した後、前記カーネル関数を用いて前記路面モデルを識別する識別関数の値に基づいて路面状態を判別す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４】
前記推定された制駆動力の大きさが、予め設定された範囲を超えた場合には、路面状態の判別を行わないようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の路面状態判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の路面状態を判別する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、路面状態を判別する方法として、加速度センサーで検出した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して、時間窓毎の特徴ベクトルを算出した後、加速度センサーを備えたタイヤを搭載した車両を複数の路面状態の路面でそれぞれ走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面モデル（隠れマルコフモデル）毎に時間窓毎の特徴ベクトルの尤度を算出し、尤度の最も大きな路面モデルに対応する路面をタイヤが走行している路面の路面状態であると判別する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
また、路面モデルを用いて路面状態を判別する方法として、時間窓毎の特徴ベクトルと、予め求めておいた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て路面モデルを識別する別関数の値を比較して路面状態を判別する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−６５３３号公報
【特許文献２】特開２０１４−３５２７９号公報
【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、前記特許文献１，２では、タイヤにかかる制駆動力を加味したカテゴリ構成になっていないため、加減速時や上り坂、下り坂において路面状態の判定精度が低下してしまうといった問題点があった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、タイヤに制駆動力が作用した場合でも、路面状態を精度よく判定でき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】
【０００６】
本発明は、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、加速度センサーを備えたタイヤを搭載した車両を複数の路面状態の路面でそれぞれ走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面モデルとを用いて走行中の路面の状態を判別するステップ（ｅ）とを備えた路面状態判別方法において、前記路面モデルを、制駆動力の大きさに応じて複数構築するとともに、前記タイヤに作用する制動駆動力を推定するステップを設け、前記ステップ（ｅ）では、前記特徴ベクトルと前記推定された制駆動力の大きさに応じた路面モデルとを用いて、路面の状態を判別することを特徴とする。
このように、路面モデルを用いて路面状態を判別する際に、路面モデルを、制駆動力の大きさに応じて複数構築しておけば、タイヤに制駆動力が作用した場合でも、路面状態を精度よく判別することができる。
また、本発明を、隠れマルコフモデルを用いた路面判別や、カーネル関数を用いた路面判別に適用したので、路面状態の判別精度が大幅に向上した。
また、前記推定された制駆動力の大きさが、予め設定された範囲を超えた場合には、路面状態の判別を行わないようにしたので、路面状態の誤判定を防止することができる。
【０００７】
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】
【０００８】
【図１】本発明の実施の形態１に係る路面状態判別装置の構成を示す図である。
【図２】加速度センサーの配置例を示す図である。
【図３】タイヤ振動の時系列波形と、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形の抽出方法とを示す図である。
【図４】路面ＨＭＭの一例を示す図である。
【図５】尤度算出に用いた路面ＨＭＭを示す図である。
【図６】状態遷移系列の模式図である。
【図７】本実施の形態１に係る路面状態判別方法を示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態２に係る路面状態判別装置の構成を示す図である。
【図９】入力空間を示す模式図である。
【図１０】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１１】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１２】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１３】本実施の形態２に係る路面状態判別方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る路面状態判別装置１０の機能ブロック図で、同図において、１１は振動検出手段としての加速度センサー、１２は制駆動力推定手段、１３は制駆動力判定手段、１４は振動波形検出手段、１５は窓掛け手段、１６は特徴ベクトル算出手段、１７は記憶手段、１８は尤度算出手段、１９は路面状態判別手段である。
制駆動力判定手段１３〜路面状態判別手段１９での各手段は、例えば、コンピュータのソフトウェア及びＲＡＭ等の記憶装置により構成され、図示しない車体側に設けられる。
加速度センサー１１は、図２に示すように、タイヤ１のインナーライナー部２のタイヤ幅方向中心に、検出方向がタイヤ周方向になるように配置されて、路面からトレッド３に入力する作用するタイヤ周方向加速度を検出する。以下、加速度センサー１１の位置（厳密には、加速度センサー１１の径方向外側にあるトレッド３表面の位置）を計測点という。
加速度センサー１１の出力は、例えば、送信機１１Ｆにより振動波形検出手段１４に送られる。
【００１０】
制駆動力推定手段１２は、タイヤにかかる制駆動力Ｊを推定する。具体的には、アクセル開度及びギアポジションからタイヤにかかる駆動力を推定し、ブレーキペダル踏み力もしくはブレーキ油圧から制動力を推定する。Ｊ＞０が駆動力で、Ｊ＜０が制動力である。
なお、タイヤにかかる制駆動力Ｊは、車体加速度、路面勾配情報のいずれか両方の情報から推定してもよいし、車体速度、車輪速度、路面勾配情報のいずれかまたは複数の情報からタイヤにかかる制駆動力Ｊを推定してもよい。
制駆動力判定手段１３は、推定された制駆動力Ｊから、タイヤ１の状態が路面状態の判定が可能な状態か否かを判定する。具体的には、推定された制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が予め設定された閾値ＪMaxを超えた場合には、検出された振動波形からは路面状態の判別が困難であるとして、振動波形検出手段１４に、振動波形の検出を中止する中止指令信号を送り、路面状態の判別を中止させる。
一方、推定された制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内（−ＪMax≦Ｊ≦ＪMax）である場合には、制駆動力Ｊのデータを尤度算出手段１８に出力する。
なお、ＪMaxとしては、０．２Ｇ〜０．８Ｇの範囲とすることが好ましい。本例では、ＪMax＝０．４Ｇとした。
【００１１】
振動波形検出手段１４は、図３に示すような、加速度センサー１１の出力である走行中のタイヤ１に入力するタイヤ周方向振動を時系列に配列した時系列波形を検出する。
窓掛け手段１５は、タイヤ周方向振動の時系列波形を予め設定した時間幅（時間窓幅）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する。
特徴ベクトル算出手段３２は、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Ｘtを算出する。本例では、特徴ベクトルＸtとして、タイヤ振動の時系列波形をそれぞれ、周波数領域がｆka−ｆkbのｋ個のバンドパスフィルターＢＰ（ｋ）に通して抽出した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）ｘktを用いた。特徴ベクトルＸの次元はｋ次元で、本例では、特定周波数帯域を、0-0.5kHz、0.5-1kHz、1-2kHz、2-3kHz、3-4kHz、4-5kHzの６つとしたので、ｋ＝６となる。
特徴ベクトルＸtは時間窓毎に求められるので、時間窓の総数をＮ個とすると特徴ベクトルＸtの数もＮ個となる。
【００１２】
記憶手段１７は、路面状態及び制駆動力Ｊ毎に構成された複数の隠れマルコフモデル（以下、路面ＨＭＭという）を記憶する。路面ＨＭＭは、路面内ＨＭＭ（road）と路面外ＨＭＭ（silent）とから成る。路面内ＨＭＭ（road）は、タイヤ振動の時系列波形のうちの路面領域に出現する振動波形から構成され、路面外ＨＭＭ（silent）は、無情報領域の振動波形から構成される。
路面ＨＭＭは、図４に示すように、タイヤ振動の時系列波形に対応した７つの状態Ｓ1〜Ｓ7を有し、各状態Ｓ1〜Ｓ7は、それぞれ、特徴ベクトルＸtの出力確率ｂij（Ｘ）と状態間の遷移確率ａij（Ｘ）の２種類のパラメータにより構成されている（ｉ，ｊ＝１〜７）。
本例では、各路面ＨＭＭの開始状態Ｓ1と終了状態Ｓ7とを除く５つの状態Ｓ2〜Ｓ6で前記タイヤ振動の時系列波形を５つの状態に分割する学習を行って、各路面ＨＭＭの特徴ベクトルＸの出力確率ｂij（Ｘ）と状態間の遷移確率ａij（Ｘ）とを求めた。
出力確率ｂij（Ｘ）は状態が状態Ｓiから状態Ｓjに遷移するときに特徴ベクトルＸが出力される確率を表す。出力確率ｂij（Ｘ）は混合正規分布を仮定する。
遷移確率ａij（Ｘ）は状態が状態Ｓiから状態Ｓjに遷移する確率を表す。
なお、特徴ベクトルＸの次元がｋ次元の場合には、出力確率ｂijは特徴ベクトルＸのｋ成分ｘk毎に設定される。
【００１３】
本例では、予め、加速度センサー１１を備えたタイヤ１を搭載した車両を、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥの各路面で、それぞれ、タイヤ１に作用する制駆動力Ｊの範囲を変えて走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして、図１に示すような、１６個の路面内ＨＭＭ（road）と、１個の路面外ＨＭＭ（silent）とから成る１７個の路面ＨＭＭを構築した。
同図において、ＤＲＹ（Ｊ１）は、ＤＲＹ路面を、制駆動力の範囲がＪ１＝−０．４Ｇ〜−０．２Ｇで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面ＨＭＭで、ＤＲＹ（Ｊ１）は、ＤＲＹ路面を、制駆動力の範囲がＪ１＝−０．４Ｇ〜−０．２Ｇで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面ＨＭＭ、ＤＲＹ（Ｊ２）は、制駆動力の範囲がＪ２＝−０．２Ｇ〜０Ｇで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面ＨＭＭ、ＤＲＹ（Ｊ３）は、制駆動力の範囲がＪ３＝０Ｇ〜０．２Ｇで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面ＨＭＭ、ＤＲＹ（Ｊ４）は、制駆動力の範囲がＪ４＝０．２Ｇ〜０。４Ｇで走行させて得られたタイヤ振動の時系列波形のデータを学習用データとして構築した路面ＨＭＭである。
ＷＥＴ（Ｊ１）〜ＷＥＴ（Ｊ４）、ＳＮＯＷ（Ｊ１）〜ＳＮＯＷ（Ｊ４）、ＩＣＥ（Ｊ１）〜ＩＣＥ（Ｊ４）も同様である。
【００１４】
尤度算出手段１８は、図５に示すように、複数（ここでは、５個）の路面ＨＭＭのそれぞれについて補正された特徴ベクトルＸt（Ｐ）の尤度を算出する。
尤度を算出する路面ＨＭＭは、制駆動力判定手段１３から出力された制駆動力Ｊが含まれる制駆動力の範囲Ｊｍ（ｍは１〜４のいずれか）の路面内ＨＭＭ（road）と路面外ＨＭＭ（silent）である。例えば、制駆動力がＪ＝０．１Ｇであれば、尤度を算出する路面内ＨＭＭは、ＤＲＹ（Ｊ３）、ＷＥＴ（Ｊ３）、ＳＮＯＷ（Ｊ３）、ＩＣＥ（Ｊ３）、及び、路面外ＨＭＭ（silent）の５個となる。
尤度は、本出願人らが特願２０１１−１４０９４３号において提案したように、まず、時間窓毎に出力確率Ｐ（Ｘt）を以下の式（１），（２）を用いて算出する。
【数１】
2018004419.tif 000003
Ｘ；データ系列
ｔ；時刻
Ｓ；状態数
Ｍs；混合ガウス分布の成分の数
ｃjsm；ｍ番目の混合成分の混合比
μ；ガウス分布の平均ベクトル
σ；ガウス分布の分散共分散行列
遷移確率π（Ｘt）は、路面ＨＭＭが７状態であるので、７×７の行列で表わせる。この遷移確率π（Ｘt）としては、前記路面ＨＭＭの学習により求められた特徴ベクトルＸtの状態間の遷移確率ａij（Ｘt）を用いればよい。
そして、算出した出力確率Ｐ（Ｘt）と遷移確率π（Ｘt）との積である時間窓毎の出現確率Ｋ（Ｘt）を求め、この時間窓毎の出現確率Ｋ（Ｘt）を全ての時間窓について掛け合わせて尤度Ｚを求める。すなわち、尤度Ｚは、Ｚ＝ΠＰ（Ｘt）・遷移確率π（Ｘt）により求められる。あるいは、それぞれの時間窓毎に計算された出現確率Ｋ（Ｘt）の対数をとって、全ての時間窓について足し合わせることで尤度Ｚを求めてもよい。
ところで、路面ＨＭＭの状態が状態Ｓ1から状態Ｓ7まで遷移する経路（状態遷移系列）は、図６に示すように、複数存在する。すなわち、各路面ＨＭＭのそれぞれについて、尤度Ｚは状態遷移系列毎に異なる。
本例では、周知のビタビアルゴリズムを適用して最も尤度Ｚが大きい状態遷移系列ＺMを求め、この状態遷移系列を検出されたタイヤ振動の時系列波形に対応する状態遷移系列とするとともに、前記尤度ＺMを当該路面ＨＭＭのＺとする。
尤度ＺMは路面ＨＭＭ毎に求められる。
路面状態判別手段１９は、尤度算出手段１８により算出された複数の隠れマルコフモデル毎の尤度を比較し、最も尤度が大きくなる隠れマルコフモデルに対応する路面状態を当該タイヤが走行している路面の路面状態であると判定する。
【００１５】
次に、本実施の形態１に係る路面状態の判定方法について、図７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にて走行中のタイヤ１のタイヤ周方向振動を検出するとともに、制駆動力推定手段１２は、タイヤにかかる制駆動力Ｊを推定する（ステップＳ１０）。
次に、推定された制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内（−ＪMax≦Ｊ≦ＪMax）であるか否かを判定する（ステップＳ１１）。
制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内にある場合には、ステップＳ１２に進んで、加速度センサー１１の出力であるタイヤ周方向振動を時系列に配列した時系列波形を検出した後、タイヤ振動のデータである時系列波形を予め設定した時間窓で窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出する（ステップＳ１３）。
一方、推定された制駆動力Ｊが、Ｊ＜−ＪMax、もしくは、Ｊ＞ＪMaxである場合には、タイヤ振動の時系列波形の抽出を中止する。
本例では、ＪMax＝０．４Ｇ、Ｊ＝０．１Ｇとした。
【００１６】
ステップＳ１４では、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Ｘt＝（ｘ1t，ｘ2t，ｘ3t，ｘ4t，ｘ5t，ｘ6t）を算出する。
次に、１番目（Ｎ＝１）の路面ＨＭＭについて、時間窓毎に出現確率Ｋ（Ｘt）＝出力確率Ｐ（Ｘt）×遷移確率π（Ｘt）を求め（ステップＳ１５）、この出現確率Ｋ（Ｘt）を全ての時間窓について掛け合わせて１番目の路面ＨＭＭにおける尤度Ｚ１を算出する（ステップＳ１６）。ここで、Ｊ＝０．１Ｇとすると、１番目のモデルはＤＲＹ（Ｊ３）となり、残りのモデルは、ＷＥＴ（Ｊ３）、ＳＮＯＷ（Ｊ３）、ＩＣＥ（Ｊ３）、及び、路面外ＨＭＭ（silent）の４つである。
次に、全てのモデルについて尤度Ｚの算出が終了したか否かを判定（ステップＳ１７）し、終了していない場合には、ステップＳ１５に戻って次のモデルであるＷＥＴ（Ｊ３）における尤度Ｚ２を算出する。
５個全てのモデルの尤度Ｚの計算が終了した場合には、ステップ１８に進んで、路面状態を判別する。具体的には、路面ＨＭＭ毎に算出された尤度Ｚ１〜Ｚ５を比較し、最も尤度が大きくなる路面ＨＭＭに対応する路面状態を当該タイヤが走行している路面の路面状態とする。
【００１７】
なお、前記実施の形態２では、推定した制駆動力Ｊの範囲［Ｊｍ］を４つにしたが、例えば、［Ｊ１（制動）］＝−０．４Ｇ〜−０．１Ｇ、［Ｊ２（定速）］＝−０．１Ｇ〜０．１Ｇ、［Ｊ３（駆動）］＝０．１Ｇ〜０．４Ｇの３つとしてもよいし、５つ以上としてもよい。また、閾値ＪMaxも０．４Ｇに限るものではなく、０．２Ｇ〜０．８Ｇの範囲にあればよい。これば、ＪMax＜０．２Ｇでは、制駆動力Ｊによる影響を補正する範囲が狭すぎ実用的でないからである。また、ＪMax＞０．８Ｇでは、制駆動力Ｊが大きいため、特徴ベクトルの成分である特定周波数帯域の振動レベルｘktの算出が困難であるので、閾値ＪMaxとしては、０．２Ｇ〜０．８Ｇの範囲とすることが好ましい。
また、前記実施の形態２では、路面状態の判別をするための尤度Ｚの計算を推定した制駆動力Ｊに応じて行ったが、推定した制駆動力Ｊは、路面状態の判定を行うか否かの判定のみに使用し、路面状態については、１７個の尤度Ｚ１〜Ｚ１７を比較し、最も尤度が大きくなる路面ＨＭＭに対応する路面状態を当該タイヤが走行している路面の路面状態としてもよい。
【００１８】
実施の形態２．
図８は、本実施の形態２に係る路面状態判別装置２０の機能ブロック図で、同図において、１は振動検出手段としての加速度センサー、１２は制駆動力推定手段、１３は制駆動力判定手段、１４は振動波形検出手段、１５は窓掛け手段、１６は特徴ベクトル算出手段、２１は記憶手段、２２はカーネル関数算出手段、２３は路面状態判別手段である。
なお、実施の形態１と同符号の加速度センサー１１から特徴ベクトル算出手段１６までの各手段は、実施の形態１と同じものである。
すなわち、加速度センサー１１は走行中のタイヤ１のタイヤ周方向振動を検出し、  制駆動力推定手段１２は、タイヤにかかる制駆動力Ｊを推定する。
制駆動力判定手段１３は、推定された制駆動力Ｊから、タイヤ１の状態が路面状態の判定が可能な状態か否かを判定するとともに、推定された制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内（−ＪMax≦Ｊ≦ＪMax）である場合には、制駆動力Ｊのデータをカーネル関数算出手段２２に出力する。
【００１９】
振動波形検出手段１４は、タイヤ周方向振動を時系列に配列した時系列波形を検出する。
窓掛け手段１５は、タイヤ周方向振動の時系列波形を予め設定した時間幅（時間窓幅）で窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出する。
特徴ベクトル算出手段１６は、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Ｘtを算出する。
本例では、特徴ベクトルＸt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）ｘkt（ｋ＝１〜６）を用いた。
特徴ベクトルＸtは時間窓毎に求められるので、時間窓の総数をＮ個とすると特徴ベクトルＸtの数もＮ個となる。以下、窓番号がｉの特徴ベクトルをＸiとして、Ｘiの成分であるパワー値をｘkiと記載する。
【００２０】
図９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。
記憶手段２１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１６個の路面モデルを記憶する。
【００２１】
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、それぞれ、タイヤ１に作用する制駆動力Ｊの範囲を変えて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。
路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）の添え字Ａは、制駆動力Ｊの範囲がそれぞれ［Ｊ１］＝−０．４Ｇ〜−０．２Ｇ、［Ｊ２］＝−０．２Ｇ〜０Ｇ、［Ｊ３］＝０Ｇ〜０．２Ｇ、［Ｊ４］＝０．２Ｇ〜０．４Ｇである、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥ、すなわち、図８に示した、ＤＲＹ（Ｊ１）〜ＤＲＹ（Ｊ４）、ＷＥＴ（Ｊ１）〜ＷＥＴ（Ｊ４）、ＳＮＯＷ（Ｊ１）〜ＳＮＯＷ（Ｊ４）、ＩＣＥ（Ｊ１）〜ＩＣＥ（Ｊ４）を示している。
また、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。
以下、路面特徴ベクトルＹASV（ｙjk）を単にＹASVと記す。
【００２２】
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ＹD2SVなら、ＤＲＹ路面を、タイヤに前記のＪ２の範囲にある制駆動力Ｊがかかった状態で走行した時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ＹD2算出する。なお、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹD2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、ＹD2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ＹD2SVを選択する。なお、記憶手段１５にはＹD2を全て記憶する必要はなく、上記選択されたＹD2SVのみを記憶すればよい。ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹD1SV、ＹD3SV、及び、ＹD4SVについても、ＷＥＴ路面特徴ベクトルＹW1SV〜ＹW4SV、ＳＮＯＷ路面特徴ベクトルＹS1SV〜ＹS4SV、ＩＣＥ路面特徴ベクトルＹI1SV〜ＹI4SVについても、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDS1Vと同様にして求めることができる。
本例では、路面状態の判別を、推定した制駆動力Ｊに応じて行う。
具体的には、推定した制駆動力Ｊが［Ｊｍ］（ｍ＝１〜４）の範囲である場合には、路面状態が、制駆動力が［Ｊｍ］のＤＲＹ路面か、制駆動力が［Ｊｍ］のＷＥＴＷ路面か、制駆動力が［Ｊｍ］のＳＮＯＷ路面、制駆動力がＪｍのＩＣＥ路面かを判別する。
以下、制駆動力が［Ｊｍ］の路面状態の路面をＡ路面、その路面特徴ベクトルＹAm及びＹAmSVを、ＹA及びＹASVとして説明する。
【００２３】
路面モデルは、本出願人らが特願２０１２−１７６７７９号において提案したように、各路面特徴ベクトルＹAを学習データとして、ＳＶＭにより構築することができる。
図１０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、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１０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。
【００２４】
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（３），（４）に置き換えられる。
【数２】
2018004419.tif 000004
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。
【００２５】
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１１及び以下の式（５），（６）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。
【数３】
2018004419.tif 000005
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１１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。
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。
【００２６】
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。
【００２７】
カーネル関数算出手段２２は、特徴ベクトル算出手段１６で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１２にも示すように、前記の［数３］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。
【００２８】
路面状態判別手段２３では、以下の式（７）〜（１０）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４】
2018004419.tif 000006
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。
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。
すなわち、推定した制駆動力Ｊが［Ｊ１］＝−０．４Ｇ〜−０．２Ｇの範囲である場合には、識別関数ｆD1，ｆW1，ｆS1，ｆI1をそれぞれ計算し、計算された識別関数ｆA1の最も大きな値を示す識別関数から路面状態を判別し、推定した制駆動力Ｊが［Ｊ２］＝−０．２Ｇ〜０Ｇの範囲である場合には、識別関数ｆD2，ｆW2，ｆS2，ｆI2をそれぞれ計算し、計算された識別関数ｆA2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。
推定した制駆動力Ｊが［Ｊ３］＝０Ｇ〜０．２Ｇの場合も、［Ｊ４］＝０．２Ｇ〜０．４Ｇの場合も同様である。
【００２９】
次に、本実施の形態３に係る路面状態の判定方法について、図１３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にて走行中のタイヤ１のタイヤ周方向振動を検出するとともに、制駆動力推定手段１２は、タイヤにかかる制駆動力Ｊを推定する（ステップＳ２０）。
次に、推定された制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内（−ＪMax≦Ｊ≦ＪMax）であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。
制駆動力Ｊの大きさ｜Ｊ｜が閾値ＪMax以内にある場合には、ステップＳ２２に進んで、加速度センサー１１の出力であるタイヤ周方向振動を時系列に配列した時系列波形を検出した後、タイヤ振動のデータである時系列波形を予め設定した時間窓で窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の時系列波形を抽出する（ステップＳ２３）。
一方、推定された制駆動力Ｊが、Ｊ＜−ＪMax、もしくは、Ｊ＞ＪMaxである場合には、タイヤ振動の時系列波形の抽出を中止する。
本例では、ＪMax＝０．４Ｇ、Ｊ＝０．１Ｇとした。
【００３０】
ステップＳ２４では、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Ｘt＝（ｘ1t，ｘ2t，ｘ3t，ｘ4t，ｘ5t，ｘ6t）を算出する。
次に、特徴ベクトルＸiと推定された制駆動力Ｊとから、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Ｓ２５）。
なお、厳密には、推定された制駆動力Ｊの範囲が［Ｊｍ］である場合、サポートベクトルはＹAmk、グローバルアライメントカーネル関数はＫDm（Ｘ，Ｙ），ＫWm（Ｘ，Ｙ），ＫSm（Ｘ，Ｙ），ＫIm（Ｘ，Ｙ）となるが、以下、添え字ｍを省略して説明数する。
次に、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Ｓ２６）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１の走行している路面の路面状態と判別する（ステップＳ２７）。
【００３１】
なお、前記実施の形態３では、路面状態の判別を推定した制駆動力Ｊに応じて行ったが、推定した制駆動力Ｊは、路面状態の判定を行うか否かの判定のみに使用し、路面状態については、１６個の識別関数ｆD1〜ｆD4，ｆW1〜ｆw4，ｆS1〜ｆS4DｆI1〜ｆI4を用いて判別してもよい。
【符号の説明】
【００３２】
１  タイヤ、２  インナーライナー部、３  トレッド、４  ホイールリム、
５  タイヤ気室、
１０  路面状態判別装置、１１  加速度センサー、１２  制動力推定手段、
１３  制駆動力判定手段、１４  振動波形検出手段、１５  窓掛け手段、
１６  特徴ベクトル算出手段、１７  記憶手段、１８  尤度算出手段、
１９  路面状態判別手段。
【図１】
2018004419.tif 000007
【図２】
2018004419.tif 000008
【図３】
2018004419.tif 000009
【図４】
2018004419.tif 000010
【図５】
2018004419.tif 000011
【図６】
2018004419.tif 000012
【図７】
2018004419.tif 000013
【図８】
2018004419.tif 000014
【図９】
2018004419.tif 000015
【図１０】
2018004419.tif 000016
【図１１】
2018004419.tif 000017
【図１２】
2018004419.tif 000018
【図１３】
2018004419.tif 000019