(57)【要約】      （修正有）【課題】コスト面での課題を解決することができるタイヤ空気圧低下検出装置を提供する。【解決手段】各車輪の回転速度情報を検出する手段と、得られる車輪回転速度情報の周波数特性を推定する手段と、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する手段とを備え、周波数特性を推定する手段は、車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する手段、擬似入力データを生成する手段、推定された線形モデルパラメータと擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する手段、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する同定手段、及び２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数推定手段を含む。前記空気圧低下を判定する手段は、推定された共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する。【選択図】図４
2011102077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項２】
車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段と、
この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項３】
前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ、及び、この温度センサで検出された温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する補正手段を備えている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項４】
前記パラメータ推定手段が、最小二乗法により３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するように構成されている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項５】
前記パラメータ同定手段が、２次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すように構成されている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項６】
前記パラメータ同定手段が、最小二乗法により２次の線形モデルを同定するように構成されている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項７】
車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第１の工程、
擬似入力データを生成する第２の工程、
第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第３の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第４の工程、及び
２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第５の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項８】
車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する工程と、
この車輪回転加速度情報を演算する工程において演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第１の工程、
擬似入力データを生成する第２の工程、
第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第３の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第４の工程、及び
２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第５の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項９】
前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサからの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する工程をさらに含む請求項７〜８のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１０】
前記第１の工程において、最小二乗法により３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する請求項７〜８のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１１】
前記第４の工程で２次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施す請求項７〜８のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１２】
前記第４の工程において、最小二乗法により２次の線形モデルを同定する請求項７〜８のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１３】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。
【請求項１４】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段、この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関する。さらに詳しくは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車が安全に走行できるための要素の１つとして、タイヤの空気圧をあげることができる。空気圧が適正値よりも低下すると、操縦安定性や燃費が悪くなり、タイヤバーストの原因となる場合がある。このため、タイヤ空気圧の低下を検出し、運転者に警報を出して適切な処置を促すタイヤ空気圧警報装置（Ｔｉｒｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）は、環境の保護や運転者の安全性の確保という見地から重要な技術である。
【０００３】
従来の警報装置は、直接検知型と間接検知型の２つに分類できる。直接検知型は、タイヤホイール内部に圧力センサを組み込むことでタイヤの空気圧を直接計測するものである。空気圧の低下を高精度に検出することができる一方で、実環境での耐故障性能に問題があるなど、技術的、コスト的な課題を残している。
【０００４】
一方、間接検知型はタイヤの回転情報から空気圧を推定する方法であり、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｌｏａｄｅｄ  Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式と、共振周波数（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ＲＦＭ）方式に細分類することができる。ＤＬＲ方式は、減圧したタイヤが走行時につぶれることで動荷重半径が小さくなり、その結果正常圧のタイヤよりも速く回転する現象を利用し、４つのタイヤの回転速度を比較することで圧力低下を検出する方式である。車輪速センサから得られる車輪の回転速度信号だけを用いて比較的簡単に演算処理できることから、主に一輪のパンクを検出することを目的として広く研究が進められてきた。しかし、車輪の回転速度を相対比較しているに過ぎないため、４輪が同時に減圧する場合（自然漏れ）は検知することができない。また、車両の旋回、加減速や荷重の偏りなどの走行条件によっても車輪速差が生じるため、全ての走行状態を通じて精度良く減圧を検知できないという問題がある。
【０００５】
他方、ＲＦＭ方式は、減圧によって車輪速信号の周波数特性が変化することを利用して正常圧との差異を検出する方式である。ＤＬＲ方式と異なり、あらかじめ保持しておいた各輪の正常値との絶対比較であるため、４輪同時減圧にも対応でき、より良い間接検知方式として注目されている。しかし、走行条件によっては強いノイズなどが原因で、目的とする領域の周波数の推定値が車両速度や路面状況に頑健でないなどの課題がある。本発明は、ＲＦＭ方式に基づくタイヤの状態検知装置に関するものである。以下、この方式の基本原理についてより詳しく述べる。
【０００６】
車両が走行すると、タイヤが路面から力を受けることで現れる前後方向のねじれ運動と、サスペンションの前後の運動とが連成共振を起こす。この共振現象は、車輪の回転運動にも影響を及ぼすため、アンチロックブレーキングシステム（Ａｎｔｉ−Ｌｏｃｋ  Ｂｒａｋｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＡＢＳ）に搭載された車輪センサから取得される車輪速信号にも共振現象に関する情報が含まれる。また、連成共振はタイヤのねじれ剛性に起因した固有の振動モードであるため、その励起状態はタイヤの物理特性を構成する空気圧の変化にのみ依存して変化し、車両速度や路面の変化に依存することはほとんどない。すなわち、空気圧が低下するとタイヤのねじれ運動のダイナミクスが変化するため、車輪速信号を周波数解析すると、連成共振が作るピーク（以下、「共振ピーク」という）は減圧時では正常圧時よりも低周波数側に現れる。この現象は、前述した特性からタイヤや車両の種類、走行速度や路面の状況などから独立して現れるため、ＲＦＭ方式では共振周波数に着目し、初期化時に推定した基準周波数よりも相対的に低いと判断される場合に警告を出す。ここで、車両に搭載されているＡＢＳなどから取得される車輪速信号から共振周波数を推定する必要があるが、本出願人は、先に共振周波数の推定方法を提案している（特願２００８−１２９０５５。以下、「先願発明」という）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
この先願発明では、共振ピークを含む特定の周波数領域の特性を効果的に抽出するために、以下のような多段階の手続きを踏んでいる。
まず、時系列データである車輪速信号を高次の自己回帰（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ；ＡＲ）モデルに基づいて解析する。次に、時系列解析により推定されたＡＲモデルのパラメータと推定に用いた実際の車輪速信号とから、モデルに与えられたと仮定できる入力信号を復元する。そして、この入力信号と出力信号（車輪速信号）に帯域通過フィルタなどの適当な信号処理を施した後に、２次の自己回帰移動平均（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ；ＡＲＭＡ）モデルに基づいてシステムを決定する。
【０００８】
すなわち、先願発明では、図５に示されるように、推定した線形パラメータと、その推定に利用した車輪速信号とから入力データを生成し、この入出力データを用いて２次に低次元化するという操作を行っている。
【０００９】
ここで、入力データを生成する際は、理想的には線形パラメータの推定に使用した出力データを用いて入力データを生成し、対応した入出力データを用いてシステムを同定することが望ましい。この場合、バッチ的な処理として推定に用いた出力データの全てをいったん内部メモリに記憶しておく必要がある。
【００１０】
例えば、１０００個の出力データｙ１〜ｙ１０００により３次の線形パラメータ（ａ１、ａ２、ａ３）を推定した場合、これらａ１、ａ２、ａ３とｙ１〜ｙ１０００とから、入力となるｕ１〜ｕ１０００を生成し、次にｕ１〜ｕ１０００及びｙ１〜ｙ１０００の入出力データを用いてシステム同定を行う。
【００１１】
通常、時系列推定により精度よく線形パラメータを推定するためには、ある程度の数の（出力）データが必要となる。  
【００１２】
しかし、一般的に車載コンピュータでは、コスト的な制約から十分な容量の内部メモリをもつことは難しいため、全ての出力データを内部メモリに記憶しておくことは現実的ではない。そこで、入力データの生成には、線形パラメータの推定に利用した出力データを用いるのではなく、線形パラメータが推定された以降に得られる出力データを用いて順次入力データを生成し、当該入出力データを用いてシステム同定を行うという方法を採用している。
【００１３】
ただし、この方法は、時系列推定の結果が十分収束し、安定して線形パラメータが推定されていることが前提となっており、仮にシステムが変化して線形パラメータが安定して推定されていない状況では、入力データを精度良く生成することができず、結果としてシステム同定の精度が悪くなる問題がある。
【００１４】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、既存の計算資源を用いて高精度のシステム同定を行うことができ、コスト面での課題を解決することができるタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラム提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第１の観点に係るタイヤ空気圧低下検出装置（以下、単に「検出装置」ともいう）は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【００１６】
本発明の第１の観点に係る検出装置では、前記先願発明の効果（車両速度や路面からの振動の大きさに応じて、推定された共振周波数を補正することなく、安定して精度良くタイヤのねじり方向の共振周波数を推定することができる）に加え、当該先願発明と同等の処理を逐次的に行うことで、既存の計算資源だけで発明を実施することができ、コスト面での課題を解決することができる。また、線形パラメータの推定に用いた出力とは異なる出力を用いて入力を推定しなければならないという弊害がない。
さらに、第２の工程以降は、サンプリング間隔毎に絶えず実施する必要はなく、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、例えば、計算処理負荷を低減させる必要がある場合などは、１００回のサンプリング毎に１回処理を行うなど、容易に計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。
【００１７】
また、本発明の第２の観点に係る検出装置は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段と、
この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【００１８】
本発明の第２の観点に係る検出装置においても、前記第１の観点に係る検出装置と同様、先願発明の効果に加え、当該先願発明と同等の処理を逐次的に行うことで、既存の計算資源だけで発明を実施することができ、コスト面での課題を解決することができる。また、線形パラメータの推定に用いた出力とは異なる出力を用いて入力を推定しなければならないという弊害がない。さらに、回転速度情報よりも変化が少ない回転加速度情報を含む時系列信号に対し時系列推定を行っているので、演算精度を上げることができる。
【００１９】
タイヤ近傍の温度により共振周波数を補正することで推定精度を向上させることができるため、前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ、及び、この温度センサで検出された温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する補正手段を備えていることが望ましい。
【００２０】
限られた計算資源を有効利用することができるため、前記パラメータ推定手段が、最小二乗法により３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するように構成されていることが望ましい。
【００２１】
また、フィルタリング処理を施すことで対象外の信号成分を除去することができ、時系列推定の精度をより向上させることができるため、前記パラメータ同定手段が、２次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すように構成されていることが望ましい。
【００２２】
限られた計算資源を有効利用することができるため、前記パラメータ同定手段が、最小二乗法により２次の線形モデルを同定するように構成されていることが望ましい。
【００２３】
本発明の第３の観点に係るタイヤ空気圧低下検出方法（以下、単に「検出方法」ともいう）は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第１の工程、
擬似入力データを生成する第２の工程、
第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第３の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第４の工程、及び
２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第５の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【００２４】
本発明の第３の観点に係る検出方法では、前記先願発明の効果に加え、当該先願発明と同等の処理を逐次的に行うことで、既存の計算資源だけで発明を実施することができ、コスト面での課題を解決することができる。また、線形パラメータの推定に用いた出力とは異なる出力を用いて入力を推定しなければならないという弊害がない。
さらに、第２の工程以降は、サンプリング間隔毎に絶えず実施する必要はなく、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、例えば、計算処理負荷を低減させる必要がある場合などは、１００回のサンプリング毎に１回処理を行うなど、容易に計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。
【００２５】
また、本発明の第４の観点に係る検出方法は、車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する工程と、
この車輪回転加速度情報を演算する工程において演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第１の工程、
擬似入力データを生成する第２の工程、
第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第３の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第４の工程、及び
２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第５の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【００２６】
本発明の第４の観点に係る検出方法においても、前記第３の観点に係る検出方法と同様、先願発明の効果に加え、当該先願発明と同等の処理を逐次的に行うことで、既存の計算資源だけで発明を実施することができ、コスト面での課題を解決することができる。また、線形パラメータの推定に用いた出力とは異なる出力を用いて入力を推定しなければならないという弊害がない。さらに、回転速度情報よりも変化が少ない回転加速度情報を含む時系列信号に対し時系列推定を行っているので、演算精度を上げることができる。
【００２７】
タイヤ近傍の温度により共振周波数を補正することで推定精度を向上させることができるため、前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサからの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する工程をさらに含むことが望ましい。
【００２８】
限られた計算資源を有効利用することができるため、前記第１の工程において、最小二乗法により３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定することが望ましい。
【００２９】
また、フィルタリング処理を施すことで対象外の信号成分を除去することができ、時系列推定の精度をより向上させることができるため、前記第４の工程で２次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すことが望ましい。
【００３０】
限られた計算資源を有効利用することができるため、前記第４の工程において、最小二乗法により２次の線形モデルを同定することが望ましい。
【００３１】
本発明の第５の観点に係るタイヤの空気圧低下検出プログラム（以下、単に「プログラム」ともいう）は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【００３２】
また、本発明の第６の観点に係るプログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段、この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
【発明の効果】
【００３３】
本発明の検出装置及び方法、並びにプログラムによれば、車載計算機の計算資源を増やすことなく、空気圧低下警報システムの性能を大きく改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の検出装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の検出方法の工程説明図である。
【図４】本発明の一実施の形態に係る検出装置の構成を機能面で捉えたブロック図である。
【図５】先願発明の検出方法の工程説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明の検出装置及び検出方法、並びにプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係る検出装置は、４輪車両に備えられた４つのタイヤの左前輪（ＦＬ）、右前輪（ＦＲ）、左後輪（ＲＬ）および右後輪（ＲＲ）の回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段（車輪回転速度情報検出手段）１を備えている。
【００３６】
前記車輪速度検出手段１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させ、パルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサや、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、この電圧から回転角速度及び車輪速度を測定するためのものを含む角速度センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出手段１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２には、例えばタイヤが減圧していることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子またはＣＲＴなどで構成された表示器３、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン４、タイヤ減圧であることをドライバーに知らせる警報器５、及びタイヤ近傍の温度を検出する温度センサ６が接続されている。
【００３７】
制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。
【００３８】
前記車輪速度検出手段１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力される。そして、この車輪速パルスを所定の周期ΔＴ（ｓｅｃ）、例えばΔＴ＝０．００５秒で再サンプリングすることにより、車輪速信号の時系列データを得ることができる。着目するタイヤのねじり方向の共振周波数は数十Ｈｚ付近に現れるため、ナイキスト周波数内にそれが含まれるようにサンプリング周期を設定する必要がある。
【００３９】
本実施の形態に係る検出装置は、車輪速度検出手段（車輪回転速度情報検出手段）１と、この車輪速度検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段とで主に構成されている。そして、タイヤの空気圧低下検出プログラムは、前記制御ユニット２を、周波数特性推定手段及び空気圧低下判定手段として機能させる。
【００４０】
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、第２の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、第３の工程として、第１の工程で推定された線形モデルパラメータと第２の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、第４の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、２次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び第５の工程として、２次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段を含んでいる。また、タイヤ近傍の温度に基づいて、推定された共振周波数を補正する補正手段も含んでいる。
【００４１】
また、本実施の形態に係る検出装置において、前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されている。
【００４２】
本発明では、時系列データである車輪の回転信号を用いて、一旦、高次（３次以上の整数）の線形モデルとしてパラメータを時系列推定し、ついで擬似入力データを生成する。そして、推定された線形モデルパラメータと擬似入力データとから線形モデルに対する出力を推定する。次に、推定された出力と前記擬似入力データを利用して、線形モデルをシステム同定し直している。以下、本発明の特徴である周波数特性を推定する工程について詳細に説明する。
【００４３】
〔周波数特性推定工程〕
一般に、入力とそれに対応するシステムの出力が与えられる問題では、入出力のペアをデータとして仮定したモデルのパラメータを決定することでシステムの振る舞いを最良に近似できる。一方、出力しか得られない問題では、入力に白色雑音を仮定したモデルに基づいてそのパラメータを決定する。本発明が扱う問題は、タイヤに生じる物理現象をモデル化し、車輪の回転信号のみからそのモデルパラメータを決定する。すなわち、入力として仮定される路面刺激を得ることができないため、後者の方法が採られる。
【００４４】
ここで、実際の車輪の回転信号には様々な振動が含まれるため、着目する周波数帯域だけを通過させるフィルタを適用することで、余分な振動成分を除去し、残った振動成分に対してシステムを推定するのが一般的である。着目する周波数としては、タイヤのねじり方向の共振成分がタイヤの内圧に依存していることから、いかなる内圧においても共振周波数を含むように、数十Ｈｚの帯域を通過させるフィルタが用いられる。フィルタを通過した信号は１つの共振成分しか含まないので、２次の線形モデルで十分とも考えられる。
【００４５】
しかし、出力信号しか得られない時系列推定において、出力信号だけに対して所定の通過帯域をもつフィルタを適用した場合、得られた信号はフィルタの中心周波数に向かって引っ張られる傾向があり、真の共振点からずれる問題がある。この傾向は、通過帯域幅を狭く設定するほど顕著に現れる。
【００４６】
また、タイヤのねじり方向の共振成分はタイヤ内圧に依存して変化するものの、車輪の回転信号に含まれる振動成分は、車両速度や路面の凹凸などによっても変化することが知られている。その結果、共振点からのずれを回避するためにフィルタの通過帯域幅を大きくとると、ねじり共振以外の振動成分の除去が十分でなく、時系列推定の精度が低下する問題がある。
【００４７】
そこで、本発明では車輪の回転信号を用いて高次（３次以上）のＡＲモデルのパラメータを推定した後、擬似入力データを生成し、ついでこの擬似入力データと前記パラメータとから、線形モデルに対する出力データを推定する。次に、推定された出力と前記擬似入力データを用いて、２次のＡＲＭＡモデルのパラメータを同定する。
【００４８】
２次に低次元化する際にバンドパスフィルタのような所定の通過帯域幅をもったフィルタを通しても、入出力信号両方にフィルタを施すことで、信号をひずませることなく所定の帯域のみについてシステムを推定することが可能である。
【００４９】
また、高次モデルのパラメータからタイヤのねじり方向の共振点である４０Ｈｚ付近のピーク周波数を計算することは演算処理が複雑になることから容易でないが、本発明のように２次に低次元化することで、共振点の算出を容易にすることができる。
【００５０】
次に、本実施の形態の検出装置の動作を順に説明する。図４は、本実施の形態の検出装置の構成を機能面で捉えたブロック図である。
（１）まず、車輪速度検出手段により、車輪の回転信号を検出する。
（２）ついで、車輪速度演算手段により、前記車輪の回転信号を所定の周期にしたがって再サンプリングすることで、車輪速信号を得る。その周期は、着目するタイヤのねじり方向の共振周波数を考慮して決める必要がある。具体的には、サンプリング周期は、着目しているタイヤのねじり方向の共振周波数が数十Ｈｚ付近に現れることから、１００Ｈｚ以上のサンプリング周期とすることが望ましい。
【００５１】
（３）次に、得られた車輪速度を微分して、車輪加速度とする。車輪速信号を時系列データとして時系列解析することもできるが、車輪加速度データのほうが車輪速度データよりも変化が少ないことから、演算精度を上げる点からは、車輪加速度データを時系列データとすることが望ましい。
【００５２】
（４）ついで、演算された車輪の回転加速度データを時系列データとして、時系列解析を行う。
まず、第１の工程において、回転加速度データを時系列信号として、以下の式（１）のｎ次（ｎは３以上の整数）の線形モデルとして、時系列推定手段により各パラメータを時系列推定する。時系列推定は、コンピュータリソースなどを考慮すると最小二乗法を用いて行うことが望ましい。
【００５３】
【数１】
2011102077.tif 000003
【００５４】
ここに、ｙ（ｋ）は車輪回転加速度の時系列信号、ｎはモデル次数（３以上の整数）、ａiは各パラメータ、ｗ（ｋ）は外乱である。
【００５５】
（５）ついで、第２の工程において、擬似入力データ生成手段により擬似白色２値信号を生成する。擬似白色２値信号は種々の方法で生成することができるが、一般的な生成方法として、Ｍ系列の生成がある。周期Ｎ＝２ｎ−１のＭ系列は、次式（２）により生成することができる。
【００５６】
【数２】
2011102077.tif 000004
【００５７】
（６）ついで、第３の工程において、出力データ推定手段により、第１の工程で推定された各パラメータと第２の工程で生成された擬似入力信号とから出力を推定する。具体的には、第１の工程における時系列推定では、システムへの入力は外乱ｗ（ｋ）として定義されており、この外乱ｗ（ｋ）はタイヤが路面から受ける力であると仮定している。
以下の式（３）のように、前記外乱ｗ（ｋ）に、第２の工程で生成した擬似入力信号を代入し、第１の工程で推定した各パラメータを用いて出力信号であるｙ（ｋ）を推定する。ｙ（ｋ）の初期値はゼロとする。
【００５８】
【数３】
2011102077.tif 000005
【００５９】
（７）ついで、第４の工程において、パラメータ同定手段により、第２の工程で生成した擬似入力信号と、第３の工程で計算（推定）された出力信号とから２次のＡＲＭＡモデルパラメータを同定する。このときの伝達関数Ｇ（ｚ）は、以下の式（４）で表すことができる。
【００６０】
【数４】
2011102077.tif 000006
【００６１】
ここで、ｚ-1は１サンプル遅延である。
ただし、２次に低次元化する際、特にタイヤの共振周波数に着目するために、入力信号及び出力信号に対して所定の通過帯域幅をもったフィルタ手段によるフィルタリング処理を施した後、システム同定を行うことが望ましい。
【００６２】
（８）ついで、第５の工程において、２次に低次元化したモデルのパラメータから、共振周波数推定手段により共振周波数を推定する。共振特性を、連続時間２次系モデル式（５）に近似させると、共振周波数は、以下の式（６）で表される。
【００６３】
【数５】
2011102077.tif 000007
【００６４】
【数６】
2011102077.tif 000008
【００６５】
ここで、ωnは固有振動数、ζは減衰係数、ωpは共振周波数である。
【００６６】
（９）ついで、第６の工程において、タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ（例えば、車載の外気温センサなど）からの温度情報に基づいて、周波数補正手段により、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する。これは、タイヤの周囲温度が高くなるとタイヤを構成するゴムの硬度が下がり、タイヤのねじり方向の剛性が小さくなることで共振周波数が低くなるのを補正するものである。逆に、タイヤの周囲温度が低くなるとタイヤを構成するゴムの硬度が上がり、タイヤのねじり方向の剛性が大きくなることで共振周波数が高くなるのを補正するものである。
【００６７】
温度情報としては、タイヤのサイドウォールの温度情報が最も適しているが、タイヤ付近の雰囲気温度又は外気温度でも実用できる。補正の方法としては、推定された共振周波数をωp、補正係数をα、補正後の共振周波数をωpp、タイヤ周囲温度をＴｅｍｐとすると、以下の式（７）に基づいて補正される。
【００６８】
【数７】
2011102077.tif 000009
【００６９】
補正された共振周波数が所定値よりも小さくなった場合に、タイヤの空気圧が低下したと判断して、ドライバーに警報を発する。または、タイヤ交換を行った場合やタイヤ空気圧を調整した場合に、基準内圧下でのタイヤのねじり方向の共振周波数を学習する初期化ボタンを設けておき、当該初期化ボタンが押されたときの値を基準値として学習・記憶し、当該基準値から所定値以上下がった場合に、空気圧の低下を警報することもできる。
【符号の説明】
【００７０】
１      車輪速度検出手段
２      制御ユニット
２ａ    インターフェース
２ｂ    ＣＰＵ
２ｃ    ＲＯＭ
２ｄ    ＲＡＭ
３      表示器
４      初期化ボタン
５      警報器
６      温度センサ
【図１】
2011102077.tif 000010
【図２】
2011102077.tif 000011
【図３】
2011102077.tif 000012
【図４】
2011102077.tif 000013
【図５】
2011102077.tif 000014