(57)【要約】      （修正有）【課題】タイヤの摩耗状態を正確に推定するシステムを提供する。【解決手段】車両１０上に配置された少なくとも１つのセンサ２４とＣＡＮバスシステムとを有する。センサ２４は、車両１０に関連する選択されたパラメータを測定し、第１のデータセットと第２のデータセットと第３のデータセットとを含むパラメータに関するデータをＣＡＮバスシステムを介して伝達する。回転半径推定器は第１のデータセットを受信してタイヤ１２に関する回転半径を推定する。加速スリップ推定器は第２のデータセットおよび回転半径を受信して加速時のタイヤ１２のスリップを推定する。制動スリップ推定器は第３のデータセットおよび回転半径を受信して制動時のタイヤ１２のスリップを推定する。タイヤスリップ分析器は加速時のタイヤのスリップの推定値と制動時のタイヤのスリップの推定値を相関付けてタイヤ１２の摩耗状態を推定する。【選択図】図１
2019011048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤ摩耗状態推定システムであって、
車両を支持する少なくとも１つのタイヤと、
前記車両上に配置されたＣＡＮバスシステムと、
前記車両上に配置され、前記ＣＡＮバスシステムと電子通信する少なくとも１つのセンサであって、前記車両と関連する選択されたパラメータを測定し、第１のデータセットと、第２のデータセットと、第３のデータセットとを含む、前記選択されたパラメータに関するデータを前記ＣＡＮバスシステムを介して伝達する少なくとも１つのセンサと、
前記第１のデータセットを受信して、前記少なくとも１つのタイヤに関する回転半径を推定するように動作する回転半径推定器と、
前記第２のデータセットおよび前記推定された回転半径を受信して、前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤのスリップを推定するように動作する加速スリップ推定器と、
前記第３のデータセットおよび前記推定された回転半径を受信して、前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤのスリップを推定するように動作する制動スリップ推定器と、
前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップの推定値と前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップの推定値とを相関付けて、前記少なくとも１つのタイヤの推定された摩耗状態を生成するタイヤスリップ分析器と、を有することを特徴とするタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項２】
前記第１のデータセットは、車輪の速度と、前記車両の速度と、前記車両の加速度と、車両スロットルの位置とを含む、請求項１に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項３】
前記回転半径推定器は、選択された期間にわたって前記第１のデータセットからデータパラメータごとのヒストグラムを生成し、バッチモード推定を使用して前記回転半径を推定する、請求項２に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項４】
前記第２のデータセットは、前記車両の速度と、前記車両の加速度と、車両スロットルの位置とを含む、請求項１に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項５】
選択された期間にわたる前記第２のデータセットからデータパラメータごとのヒストグラムを生成し、選択された特徴に従って各スリップヒストグラムにおけるデータを特徴付けるように動作する加速事象抽出器をさらに備える、請求項４に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項６】
前記選択された特徴は、平均値と、中央値と、２５パーセンタイルと、７５パーセンタイルと、四分位範囲と、９パーセンタイルと、９１パーセンタイルとを含む、請求項５に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項７】
前記加速事象抽出器は、前記選択された特徴をスクリーニングして加速に最も適切な特徴を選択する、請求項６に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項８】
前記選択された特徴のうち加速に最も適切な前記特徴は、前記中央値と前記２５パーセンタイルとを含む、請求項７に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項９】
前記加速スリップ推定器は、前記選択された特徴のうち加速に最も適切な前記特徴の特徴視覚化およびモデルフィッティングを実行して、前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記推定されたスリップを算出する、請求項８に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１０】
前記第３のデータセットは、前記車両の速度と、前記車両の加速度と、ブレーキペダル位置と、ハンドル角度とを含む、請求項１に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１１】
選択された期間にわたる前記第３のデータセットからデータパラメータごとのヒストグラムを生成し、選択された特徴に従って各スリップヒストグラムにおけるデータを特徴付けるように動作する制動事象抽出器をさらに備える、請求項１０に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１２】
前記選択された特徴は、平均値と、中央値と、２５パーセンタイルと、７５パーセンタイルと、四分位範囲と、９パーセンタイルと、９１パーセンタイルとを含む、請求項１１に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１３】
前記制動事象抽出器は、前記選択された特徴をスクリーニングして制動に最も適切な特徴を選択する、請求項１２に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１４】
前記選択された特徴のうち制動に最も適切な前記特徴は、前記平均値と前記７５パーセンタイルとを含む、請求項１３に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１５】
前記制動スリップ推定器は、前記選択された特徴のうち制動に最も適切な前記特徴の特徴視覚化およびモデルフィッティングを実行して、前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記推定されたスリップを算出する、請求項１４に記載のタイヤ摩耗状態推定システム。
【請求項１６】
車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法であって、
前記車両上に配置されＣＡＮバスシステムと電子的に通信する少なくとも１つのセンサを設けるステップと、
前記少なくとも１つのセンサを使用して、前記車両に関連する選択されたパラメータを測定するステップと、
第１のデータセットと、第２のデータセットと、第３のデータセットとを含む、前記選択されたパラメータに関するデータを、前記ＣＡＮバスシステムを介して伝達するステップと、
前記第１のデータセットによって前記少なくとも１つのタイヤに関する回転半径を推定するステップと、
前記第２のデータセットおよび前記推定された回転半径によって、前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤのスリップを推定するステップと、
前記第３のデータセットおよび前記推定された回転半径によって、前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップを推定するステップと、
前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップの前記推定値と前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップの前記推定値を相関付けて、前記少なくとも１つのタイヤの推定された摩耗状態を生成するステップとを含むことを特徴とする、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法。
【請求項１７】
前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップを推定する前記ステップは、選択された期間にわたる前記第２のデータセットからデータパラメータごとのヒストグラムを生成し、選択された特徴に従って各スリップヒストグラムにおけるデータを特徴付けることを含む、請求項１６に記載の、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法。
【請求項１８】
前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップを推定する前記ステップは、前記選択された特徴のうちで最も適切な特徴の組の特徴視覚化およびモデルフィッティングを実行して、前記車両が加速する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記推定されたスリップを算出することを含む、請求項１７に記載の、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法。
【請求項１９】
前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップを推定する前記ステップは、選択された期間にわたる前記第３のデータセットからデータパラメータごとのヒストグラムを生成し、選択された特徴に従って各スリップヒストグラムにおけるデータを特徴付けることを含む、請求項１６に記載の、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法。
【請求項２０】
前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記スリップを推定する前記ステップは、前記選択された特徴のうちで最も適切な特徴の組の特徴視覚化およびモデルフィッティングを実行して、前記車両が制動する間の前記少なくとも１つのタイヤの前記推定されたスリップを算出することを含む、請求項１９に記載の、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概ねタイヤ監視システムに関する。より詳細には、本発明は、タイヤ摩耗を予測するシステムに関する。具体的には、本発明は、加速事象および制動事象中のタイヤスリップに基づいてタイヤ摩耗状態を推定するシステムおよび方法を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
タイヤ摩耗は、安全性、信頼性および性能などの車両要因において重要な役割を果たす。トレッド摩耗は、タイヤのトレッドからの材料の損失を指し、このような車両要因に直接影響する。したがって、タイヤが受けるトレッド摩耗の量の監視と測定の少なくとも一方を行うことが望ましい。
【０００３】
トレッド摩耗の監視と測定の少なくとも一方を行う１つの手法は、タイヤトレッド内に配置された摩耗センサを使用することによって実施され、直接方法または直接手法と呼ばれている。タイヤに取り付けられたセンサからタイヤ摩耗を測定する直接手法は、複数の課題を有する。センサを未硬化のタイヤすなわち「グリーン」タイヤ内に配置し、その後タイヤを高温で硬化すると、摩耗センサが損傷を受ける場合がある。また、センサの耐久性は、タイヤの数百万サイクルの要件を満たす上で問題となる場合がある。さらに、直接測定手法における摩耗センサは、タイヤが高速で回転する際に均一性の問題を生じさせないほど小さくなければならない。最後に、摩耗センサは、コストがかかる場合があり、タイヤのコストを著しく増大させることがある。
【０００４】
このような課題のために、タイヤ摩耗状態の間接的な推定を含む、タイヤの寿命にわたるトレッド摩耗の予測を伴う代替手法が開発された。このような代替手法の従来技術では、最適な予測技術がなく、それにより、トレッド摩耗予測の精度と信頼性の少なくとも一方が低下するため、いくつかの問題が生じている。例えば、タイヤ摩耗状態を間接的に推定する１つの手法では、長手方向力と長手方向スリップとの間の関係によって決定されるタイヤの長手方向剛性が注目されている。しかし、長手方向の力の推定では、標準的な車両システムの信号ではない車輪トルク情報が必要である。その代わり、そのような推定では、内燃機関（ＩＣＥ）管理システムからのエンジントルク情報を使用することができる。しかしながら、エンジントルク情報は、長手方向の力を推定する際の全ての駆動条件の下で正確であるとは限らず、それによって、タイヤの長手方向剛性および摩耗状態の推定はそれほど正確ではなくなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
その結果、当技術分野では、実際面において従来技術のシステムよりも優れており、タイヤ摩耗状態を正確にかつ確実に推定することが可能なシステムおよび方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の例示的な一態様によれば、タイヤ摩耗状態推定システムが提供される。このシステムは、車両を支持する少なくとも１つのタイヤを含む。車両上にＣＡＮバスシステムが配置され、かつ車両上に少なくとも１つのセンサが配置され、ＣＡＮバスシステムと電子的に通信する。少なくとも１つのセンサが、車両に関連する選択されたパラメータを測定し、第１のデータセットと、第２のデータセットと、第３のデータセットとを含む、選択されたパラメータに関するデータをＣＡＮバスシステムを介して伝達する。回転半径推定器が、第１のデータセットを受信して、少なくとも１つのタイヤに関する回転半径を推定するように動作可能である。加速スリップ推定器が、第２のデータセットおよび推定された回転半径を受信して、車両が加速する間の少なくとも１つのタイヤのスリップを推定するように動作可能である。制動スリップ推定器が、第３のデータセットおよび推定された回転半径を受信して、車両が制動する間の少なくとも１つのタイヤのスリップを推定するように動作可能である。タイヤスリップ分析器が、車両が加速する間の少なくとも１つのタイヤのスリップの推定値と車両が制動する間の少なくとも１つのタイヤのスリップの推定値を相関付けて、少なくとも１つのタイヤの推定された摩耗状態を生成する。
【０００７】
本発明の例示的な実施形態の別の態様によれば、車両を支持するタイヤの摩耗状態を推定する方法が提供される。この方法は、車両上に配置されＣＡＮバスシステムと電子的に通信する少なくとも１つのセンサを設けることを含む。少なくとも１つのセンサを使用して、車両に関連する選択されたパラメータが測定される。第１のデータセットと、第２のデータセットと、第３のデータセットとを含む、選択されたパラメータに関するデータが、ＣＡＮバスシステムを介して伝達される。第１のデータセットによって、少なくとも１つのタイヤに関する回転半径が推定される。第２のデータセットおよび推定された回転半径によって、車両が加速する間の少なくとも１つのタイヤのスリップが推定される。第３のデータセットおよび推定された回転半径によって、車両が制動する間の少なくとも１つのタイヤのスリップが推定される。車両が加速する間の少なくとも１つのタイヤのスリップの推定値と車両が制動する間の少なくとも１つのタイヤのスリップの推定値が相関付けられ、少なくとも１つのタイヤの推定された摩耗状態が生成される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】車両およびセンサが搭載されたタイヤの斜視図である。
【図２】従来技術において使用され、タイヤの長手方向剛性を算出するための長手方向力と長手方向スリップとの関係を示す図である。
【図３】従来技術における、長手方向力および長手方向スリップからのタイヤの長手方向剛性の推定を示す図である。
【図４】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態を示す流れ図である。
【図５】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関するタイヤ回転半径の推定において使用されるパラメータを示すヒストグラムである。
【図６】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、加速中のタイヤスリップの推定において使用されるパラメータを示すヒストグラムである。
【図７】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、制動中のタイヤスリップの推定において使用されるパラメータを示すヒストグラムである。
【図８】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する特徴抽出を示す図である。
【図９】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する特徴選択を示す図である。
【図１０】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、車両が制動しているときの特徴視覚化を示すグラフである。
【図１１】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、車両が制動しているときのモデルフィッティングを示すグラフである。
【図１２】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、車両が加速しているときの特徴視覚化を示すグラフである。
【図１３】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、車両が加速しているときのモデルフィッティングを示すグラフである。
【図１４】本発明のタイヤ摩耗状態推定システムおよび方法の例示的な実施形態に関する、ユーザへの情報表示の例示的な実装形態の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
（定義）
以下の用語は、本明細書において以下のように定義される。
【００１０】
「ＡＮＮ」または「人工ニューラルネットワーク」は、学習フェーズの間ネットワーク内を流れる外部情報または内部情報に基づいて構造を変化させる非線形統計データモデリング用の適応手段である。ＡＮＮニューラルネットワークは、入力と出力との間の複雑な関係をモデル化するため、または、データにおけるパターンを発見するために使用される非線形統計データモデリング手段である。
【００１１】
タイヤの「アスペクト比」は、タイヤの断面幅（ＳＷ）に対する断面高さ（ＳＨ）の比を百分率として表すために、この比に１００％を乗算した値を意味する。
【００１２】
「非対称トレッド」は、タイヤの中心面または赤道面ＥＰに対して対称ではないトレッドパターンを有するトレッドを意味する。
【００１３】
「軸方向」は、タイヤの回転軸に平行な線または方向を意味する。
【００１４】
「ＣＡＮバス」は、コントローラエリアネットワーク（Controller Area Network）の略語である。
【００１５】
「チェーファー」は、リムとの接触によってコードプライが摩耗したり切れたりしないように保護し、リムの上方の屈曲を分散させる材料の狭いストリップである。
【００１６】
「周方向」は、軸方向に対して直交し、環状のトレッドの表面の周囲に沿って延びる線または方向を意味する。
【００１７】
「赤道中心面（ＣＰ）」は、トレッドの中心を通り、タイヤの回転軸に直交する平面を意味する。
【００１８】
「フットプリント」は、タイヤが回転または転動するときにタイヤトレッドと平坦な面とによって形成される接触部分または接触領域を意味する。
【００１９】
「車内側」は、タイヤが車輪上に取り付けられ、車輪が車両上に取り付けられたときに、タイヤにおける車両に最も近い側を意味する。
【００２０】
「カルマンフィルタ」は、いくつかの仮定された条件が満たされるときに推定された誤差共分散を最小限に抑えるという点で最適である予測子−修正子型推定器（Predictor-Corrector Type Estimator）を実現する１組の数式である。
【００２１】
「横方向」は、軸方向を意味する。
【００２２】
「横方向縁部」は、標準荷重の下においてタイヤを膨張させた状態で測定された、軸方向において最も外側のトレッドの接触部分すなわちフットプリントに接する線であって、赤道中心面に平行な線を意味する。
【００２３】
「ルーエンバーガー観測器（Luenberger Observer）」は、状態観測器または推定モデルである。「状態観測器」は、所与の実システムの入力および出力の測定値からこの実システムの内部状態の推定値を提供するシステムである。状態観測器は、通常、コンピュータによって実装され、多くの実用的な用途の基礎をもたらす。
【００２４】
「ＭＳＥ」は、平均二乗誤差（Mean Square Error）の略語であり、ここでは、カルマンフィルタが最小化する測定信号と推定信号との間の誤差である。
【００２５】
「正味接触面積」は、トレッドの全周にわたる横方向縁部間のトレッド部材に接触する地面の全面積を、横方向縁部間のトレッド全体の総面積で除算した値を意味する。
【００２６】
「非方向性トレッド」は、好ましい順走行方向を有さず、かつトレッドパターンを好ましい走行方向に揃えるうえで車両上の１つまたは２つ以上の特定の車輪位置に配置する必要がないトレッドを意味する。反対に、方向性トレッドパターンでは、特定の車両位置への位置決めを必要とする好ましい走行方向を有する。
【００２７】
「アウトボード側」は、タイヤが車輪上に取り付けられ、車輪が車両上に取り付けられたときに、タイヤにおける車両に最も遠い側を意味する。
【００２８】
「圧電膜センサ」は、屈曲によって生じる圧電効果を利用して、圧力、加速度、ひずみまたは力を、電荷に転換することによって測定する、膜体の形状をした装置である。
【００２９】
「ＰＳＤ」は、パワースペクトル密度（ＦＦＴ（高速フーリエ変換）と同義の専門用語）である。
【００３０】
「ラジアル（半径方向の）」および「半径方向に」は、半径方向においてタイヤの回転軸に向かうかまたは回転軸から離れる方向を意味する。
【００３１】
「リブ」は、少なくとも1つの周方向溝と、第２の周方向溝または横方向縁部とのいずれかによって画定される、トレッド上の周方向に延びるゴムのストリップであって、全深さ溝によって横方向に分割されていないストリップを意味する。
【００３２】
「サイプ」は、トレッド面を細分して静止摩擦力を向上させる、タイヤの
トレッド部材に成形された小さい長穴であり、サイプは、タイヤのフットプリントで開いたままの溝とは対照的に、幅が概ね狭く、タイヤのフットプリントで閉じている。
【００３３】
「トレッド部材」または「摩擦部材」は、互いに隣接する溝を有する形状によって画定されるリブまたはブロック部材を意味する。
【００３４】
「トレッドアーク幅」は、トレッドの横方向縁部間で測定されるトレッドの円弧長を意味する。
【００３５】
（実施形態）
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各図面において同じ機能を有するものには同じ符号を付け、その説明を省略する場合がある。
【００３６】
まず、図２および図３を参照すると分かるように、従来技術では、タイヤ摩耗状態を間接的に推定する１つの手法として、長手方向力３０と長手方向スリップ３２との間の関係によって決定されるタイヤの長手方向剛性２８が注目されている。長手方向力３０は、長手方向力の式３４を使用して算出され、長手方向スリップ３２は、長手方向スリップの式３６を使用して算出される。長手方向力３０と長手方向スリップ３２との関係を示す曲線の勾配３８によってタイヤの長手方向剛性２８が得られ、さらにタイヤの長手方向剛性２８はタイヤ摩耗状態を示す。しかしながら、長手方向力の式３４には車輪トルク情報ＴｄおよびＴｂが必要であり、これらの情報は標準的な車両システムの信号にはない。その代わりに、内燃機関（ＩＣＥ）管理システムからのエンジントルク情報が使用されることが少なくない。エンジントルク情報は、長手方向力３０を推定する際の全ての駆動条件の下で正確であるとは限らないので、従来技術２６ではタイヤの長手方向剛性２８の推定がそれほど正確ではなく、したがって、タイヤ摩耗状態の推定がそれほど正確ではない。
【００３７】
次に、図１および図４〜図１４を参照すると、本発明によるタイヤ摩耗状態推定システムの例示的な実施形態が５０に示されている。特に図１に示されているように、システム５０は、車両１０を支持する各タイヤ１２上のトレッド摩耗を推定する。車両１０として乗用車が示されているが、本発明はそれに限定されない。本発明の原理は、より多いタイヤまたはより少ないタイヤによって車両が支持されることがある商用トラックのような他の車両カテゴリにも適用される。
【００３８】
各タイヤ１２は、従来の構成を有しており、車輪１４上に取り付けられている。各タイヤは、道路との経時的な摩擦によって摩耗する周方向トレッド１６まで延びる一対のサイドウォール１８を含んでいる。各タイヤ１２は、タイヤ圧および温度などのいくつかのリアルタイムタイヤパラメータを検出することを目的としてタイヤに取り付けられたセンサすなわちトランスジューサ２４を備えることが好ましい。また、センサ２４は、特定のタイヤ１２ごとにタイヤ識別情報（タイヤＩＤ）を含み、測定された各パラメータおよびタイヤＩＤを、分析のために車両ＣＡＮバス５２（図４）に組み込まれたプロセッサのようなリモートプロセッサに送信することが好ましい。センサ２４は、タイヤ圧力監視（ＴＰＭＳ）モジュールまたはセンサであってもよく、市販の種類のセンサを使用することができる。センサ２４は、接着剤などの適切な手段によってタイヤ１２のインナーライナ２２に取り付けられることが好ましい。センサ２４は、タイヤキャビティ２０内の圧力を検出する圧電センサなどの、任意の公知の構成を有してもよい。
【００３９】
タイヤ摩耗状態推定システム５０およびそれに付随する方法は、直接的なセンサ測定によってタイヤ摩耗状態を測定する従来技術の方法によってもたらされる課題の解決を試みる。したがって、本システムおよび方法は、本明細書では摩耗状態を推定する「間接」摩耗検知システムおよび方法と呼ばれる。タイヤに取り付けられたセンサからタイヤ摩耗を測定する従来技術の直接手法は、上記に記載された複数の課題を有する。タイヤ摩耗状態推定システム５０およびそれに付随する方法は、間接手法を利用し、タイヤトレッド１６に直接取り付けられた各タイヤ摩耗センサの使用に伴う問題を回避する。
【００４０】
タイヤ摩耗状態推定システム５０の各態様は、車両ＣＡＮバスを介してアクセス可能なプロセッサ上で実行されることが好ましく、車両ＣＡＮバスは、センサ２４からのデータの入力と、適切な記録媒体に記録され、かつ、プロセッサと電子通信されているルックアップテーブルまたはデータベースからのデータの入力とを可能にする。タイヤ摩耗状態推定システム５０では、タイヤ摩耗またはタイヤの長手方向剛性２８を直接推定するのではなく、車両１０が制動と加速の少なくとも一方を行う間のタイヤのスリップを分析することを重視する。本明細書では、説明の都合上、「トレッド摩耗」という用語を、「タイヤ摩耗」という用語と交換可能に使用する場合がある。
【００４１】
次に、図４に移り、タイヤ摩耗状態推定システム５０は、車両上に取り付けられ、車両ＣＡＮバスシステム５２と電子通信するセンサによって測定されるいくつかのパラメータを使用することを含む。具体的には、ＣＡＮバス５２は、車輪速度５４、車両速度５６、車両加速度５８、およびスロットル位置６０を回転半径推定器６２に電子的に伝達する。図５に示されているように、回転半径推定器６２は、車輪速度５４、車両速度５６、車両加速度５８、およびスロットル位置６０の各データを記録し、選択された期間にわたるパラメータごとのヒストグラム５４ａ、５６ａ、５８ａ、および６０ａを生成する。回転半径推定器６２は、バッチモード推定を使用して、タイヤ１２の回転半径推定値６４を生成する。米国特許第９６６３１１５号明細書に記載のＣＡＮバスアクセス可能なセンサ入力からタイヤ力を推定する方法、米国特許出願第２０１７／０１１３４９４号明細書に記載の間接タイヤ摩耗状態予測システムおよび方法、および、米国特許出願第２０１７／０１０２２９３号明細書に記載のロバストなタイヤ力推定システムのような、回転半径を推定する他の技術が使用されてもよい。これらの技術の特許権および特許を受ける権利は、本願の出願人であるＧｏｏｄｙｅａｒ  Ｔｉｒｅ  ＆  Ｒｕｂｂｅｒ  Ｃｏｍｐａｎｙによって所有され、本技術は参照によって本明細書に組み込まれる。
【００４２】
図４に戻る。ＣＡＮバス５２は、さらに車両速度５６、車両加速度５８およびスロットル位置６０を加速事象抽出器６６に電子的に伝達する。図６に示されているように、加速事象抽出器６６は、車両速度５６、車両加速度５８およびスロットル位置６０の各データを記録し、選択された期間にわたる各パラメータのヒストグラム５６ｂ、５８ｂおよび６０ｂを生成する。加速事象抽出器６６は、図８に示されているように平均値、中央値、２５パーセンタイル、７５パーセンタイル、四分位範囲（ＩＱＲ）すなわちミッドスプレッド（midspread）、９パーセンタイルおよび９１パーセンタイルのような選択された特徴６８に従ってスリップヒストグラム５６ｂ、５８ｂおよび６０ｂにおけるデータを特徴付ける。そして、加速事象抽出器６６は、図９に示されているように特徴６８をスクリーニングして加速に最も適切な特徴を選択する。特徴６８のうちで最も適切な特徴は事前に決定されることが好ましい。加速に関しては、例えば、中央値および２５パーセンタイルが特徴６８のうちで最も適切な特徴であり、それゆえ、中央値および２５パーセンタイルは、抽出された加速事象７０と呼ぶことができる。
【００４３】
再び図４を参照すると、抽出された加速事象７０および回転半径推定値６４は、加速スリップ推定器７２に電子的に伝達される。加速スリップ推定器７２は、バッチモード推定を使用して、車両１０が加速しているときのスリップを推定する。
【００４４】
図１２および図１３に示されているように、加速スリップ推定器７２は、抽出された加速事象７０の特徴視覚化７４およびモデルフィッティング７６を実行する。抽出された加速事象７０である２つの最も適切な特徴を抽出した後、分類アルゴリズムがサポートベクターマシン（ＳＶＭ）アルゴリズムに基づく二項分類器のように使用される。この二項分類器の性能が図１３に示されている。加速スリップ推定器７２は、長手方向スリップの式３６（図３）を使用して、車両１０が加速している間のタイヤ１２の推定スリップ９４を算出する。
【００４５】
図４に戻り、ＣＡＮバス５２は、車両速度５６および車両加速度５８と、ブレーキペダル位置７８およびハンドル角度８０とを制動事象抽出器８２に電子的に伝達する。図７に示されているように、制動事象抽出器８２は、車両速度５６、車両加速度５８、ブレーキペダル位置７８およびハンドル角度８０の各データを記録し、選択された期間にわたる各パラメータのヒストグラム５６ｃ、５８ｃ、７８ｃ、および８０ｃを生成する。制動事象抽出器８２は、図８に示されているように、平均値、中央値、２５パーセンタイル、７５パーセンタイル、四分位範囲（ＩＱＲ）すなわちミッドスプレッド、９パーセンタイル、および９１パーセンタイルなどの選択された特徴６８に従ってスリップヒストグラム５６ｃ、５８ｃ、７８ｃおよび８０ｃにおけるデータを特徴付ける。そして、制動事象抽出器８２は、図９に示されているように特徴６８をスクリーニングして制動に最も適切な特徴を選択する。特徴６８のうちで最も適切な特徴は事前に決定されることが好ましい。制動に関しては、例えば、平均値および７５パーセンタイルが特徴６８のうちで最も適切な特徴であり、それゆえ、平均値および７５パーセンタイルは、抽出された制動事象８４と呼ぶことができる。
【００４６】
再び図４を参照する、抽出された制動事象８４および回転半径推定値６４は制動スリップ推定器８６に電子的に伝達される。制動スリップ推定器８６は、バッチモード推定を使用して、車両１０が制動しているときのスリップを推定する。
【００４７】
図１０および図１１に示されているように、制動スリップ推定器８６は、抽出された制動事象８４の特徴視覚化８８およびモデルフィッティング９０を実行する。抽出された制動事象８４である２つの最も適切な特徴を抽出した後、分類アルゴリズムがサポートベクターマシン（ＳＶＭ）アルゴリズムに基づく二項分類器のように使用される。この二項分類器の性能が図１１に示されている。制動スリップ推定器８６は、長手方向スリップの式３６（図３）を使用して、車両１０が制動している間のタイヤ１２の推定スリップ９６を算出する。
【００４８】
したがって、一方が制動データ８６に基づき、一方が加速データに基づく、２つの別個の分類器または推定器が、タイヤ摩耗状態を予測する。最後に、２つの分類器または推定器７２および８６による予測がタイヤスリップ分析器９６において加重多数決によって組み合わされ、タイヤ摩耗状態に関する最終的な予測が行われる。
【００４９】
また、各推定器７２および８６とタイヤスリップ分析器９６との少なくとも一方は、センサ２４（図１）からタイヤ固有の情報を受信する。例えば、センサ２４は、タイヤ識別情報、タイヤ圧およびタイヤ温度を、車両ＣＡＮバス５２を介して各推定器７２および８６とタイヤスリップ分析器９６との少なくとも一方に送信してもよい。タイヤの温度、タイヤ空気圧、および、製造業者およびタイヤタイプによるタイヤ構成は、タイヤ１２のスリップ挙動に影響を与え、特徴抽出を使用するタイヤ摩耗の推定に考慮される。低温のタイヤは高温のタイヤよりもスリップが大きくなるため、タイヤ温度の変化はタイヤ１２のスリップ挙動の変動を引き起こす。同様に、圧力の高いタイヤは圧力の低いタイヤよりも大きいスリップを受ける場合があるので、タイヤ圧の変化は、タイヤ１２のスリップ挙動の変動を引き起こす。タイヤ構成もタイヤ１２のスリップ挙動に影響を与える。評価中の特定のタイヤ１２を識別することによって得られるタイヤ識別情報は、構成タイプおよび製造業者を識別するのを可能にする。構成タイプおよび製造業者を識別する際に、スリップ挙動に対するタイヤ識別情報の特定の影響が確認される場合がある。
【００５０】
タイヤの温度、タイヤ空気圧およびタイヤ構成の影響の程度および大きさは、経験的に判定され、アクセス可能なデータベースに格納されてもよい。タイヤ識別情報を認識することによってタイヤを識別し、タイヤ圧を測定し、タイヤ温度を測定した後、用意されたデータベースを参照することによって圧力、温度および構成の影響を判定してもよい。そのような情報は、タイヤ１２の摩耗状態を正確に推定できるように各推定器７２および８６とタイヤスリップ分析器９６の少なくとも一方に入力される。
【００５１】
タイヤ摩耗状態推定システム５０は、タイヤ１２の摩耗状態をＣＡＮバスシステム５２に出力する。摩耗状態は、分析のために、ＣＡＮバスシステム５２との電子通信を介して、車両１０上の他の制御システム、車両のユーザ、技術者、または中心組織に伝達されてもよい。タイヤ摩耗状態推定システム５０の各態様は、車両１０上に実装されたプロセッサで実行されてもよい。代替的に、システム５０の各態様は、図１４に示されているように、クラウドベースのサーバ９８内のプロセッサのようなリモートプロセッサで実行されてもよい。
【００５２】
より具体的には、上述のデータは、車両１０上のＣＡＮバスシステム５２からサーバ９８に無線によって送信されてもよい（１００）。サーバ９８は、回転半径推定器６２と、加速事象抽出器６６と、加速スリップ推定器７２と、制動事象抽出器８２と、制動スリップ推定器８６と、タイヤスリップ分析器９６との少なくとも１つを含んでもよい。タイヤ摩耗状態が算出された後、無線によるＣＡＮバスシステム５２への送信１００と、スマートフォンなどの、ユーザまたは技術者が利用できる表示用の装置１０４への無線による送信１０２との少なくとも一方によって、算出結果が送信されてもよい。
【００５３】
このように、本発明のタイヤ摩耗状態推定システム５０は、制動と加速の少なくとも一方の間にタイヤスリップ挙動をリアルタイムに監視することによってタイヤ１２の摩耗状態を推定し、それは従来技術よりも正確である。
【００５４】
本発明は、タイヤ１２の摩耗状態を推定する方法も含む。この方法は、上記において提示された説明による、図１〜図１４に示された各ステップを含む。
【００５５】
本発明の全体的な概念または動作に影響を与えずに、上述のタイヤ摩耗状態推定システムの構造および方法が変更または再構成されてもよく、あるいは当業者に公知の構成部材またはステップが省略または追加されてもよい。
【００５６】
本発明について好ましい実装形態を参照しながら説明した。当業者には、この説明を読んで理解したときに潜在的な修正実施形態および変更実施形態が構想されよう。すべてのそのような修正実施形態および変更実施形態が、添付の特許請求の範囲に記載された本発明またはその均等物の範囲に含まれることを理解されたい。
【符号の説明】
【００５７】
１０  車両
１２  タイヤ
１４  車輪
１６  トレッド
２２  インナーライナ
２４  センサまたはトランスジューサ
５０  タイヤ摩耗状態推定システム
５２  ＣＡＮバス
６２  回転半径推定器
６６  加速事象抽出器
７２  加速スリップ推定器
８２  制動事象抽出器
８６  制動スリップ推定器
９６  タイヤスリップ分析器
９８  クラウドベースのサーバ
１００、１０２  無線送信
１０４  装置
【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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