(57)【要約】【課題】路面状態の判別精度を確保しつつ、時間伸縮の計算量を削減する。【解決手段】加速度センサーにより検出したタイヤ振動の時系列波形を窓掛け手段により時間Ｔで窓掛けして、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を抽出して時間窓毎の特徴ベクトルＸiを算出した後、この時間窓毎の特徴ベクトルＸiと、予め算出しておいた路面状態毎に求めておいた時間窓毎の特徴ベクトルである基準特徴ベクトルＹASVJとからカーネル関数ＫAを算出する際に、検出されたタイヤ振動の時系列波形から、踏み込み点の時刻ｔf、蹴り出し点の時刻ｔk、もしくは、接地中心点の時刻ｔcのいずれかの時刻含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出し、この切り出された時系列波形である切り出し波形に窓関数をかけて時間窓毎の切り出し波形を抽出して、時間窓毎の特徴ベクトルＸiを算出するようにした。【選択図】図８
2019218023.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量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量と、予め路面状態毎に求めておい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量から選択される基準特徴量とからカーネル関数を算出するステップ（ｅ）と、前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて走行中の路面の状態を判別するステップ（ｆ）と、
を備えた路面状態判別方法において、
前記タイヤ振動の時系列波形における踏み込み点の時刻をｔf、蹴り出し点の時刻をｔk、前記時刻ｔfと前記時刻ｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻をｔcとし、前記時系列波形の周期をＴとしたとき、
前記ステップ（ｃ）では、
前記検出されたタイヤ振動の時系列波形から、前記時刻ｔf、ｔk、もしくは、ｔcのいずれかの時刻含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出し、この切り出された時系列波形である切り出し波形に窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出し、
前記ステップ（ｅ）では、
前記時間窓毎の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいたタイヤ振動の時系列波形から切り出された、時間長さＴcが１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある基準切り出し波形から算出された時間窓毎の特徴量から選択される基準特徴量とからカーネル関数を算出することを特徴とする路面状態判別方法。
【請求項２】
前記特徴量が、
前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形の特定周波数帯域の振動レベル、
前記特定周波数帯域の振動レベルの時変分散、
及び、前記切り出し波形のケプストラム係数のいずれか１つ、または、複数、または、全部であり、
前記特定周波数帯域の振動レベルは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形の周波数スペクトル、もしくは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形をバンドパスフィルタを通して得られた時系列波形から求められる特定周波数帯域の振動レベルであ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】
前記カーネル関数が、グローバルアライメントカーネル関数、または、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数、または、前記カーネル関数の演算値であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の路面状態判別方法。
【請求項４】
走行中のタイヤの振動を検出して、前記タイヤの走行する路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、
タイヤトレッド部のインナーライナー部の気室側に配設されて、走行中のタイヤの振動を検出するタイヤ振動検出手段と、
前記タイヤ振動の時系列波形における踏み込み点の時刻をｔf、蹴り出し点の時刻をｔk、前記時刻ｔfと前記時刻ｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻をｔcとし、前記時系列波形の周期をＴとしたとき、
前記検出されたタイヤ振動の時系列波形から、前記時刻ｔf、ｔk、もしくは、ｔcのいずれかの時刻含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出す波形切り出し手段と、
前記切り出された時系列波形である切り出し波形に窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出する窓掛け手段と、
前記抽出された時間窓毎の切り出し波形における特定周波数の振動レベルを成分とする特徴量もしくは前記振動レベルの関数を成分とする特徴量を算出する特徴量算出手段と、
予め予め路面状態毎に求めておいた路面状態毎のタイヤ振動の時系列波形から切り出された、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形である基準切り出し波形から算出された時間窓毎の特徴量から選択される基準特徴量と前記基準特徴量に対応するラグランジェ未定乗数とを記憶する記憶手段と、
前記特徴量算出手段で算出した時間窓毎の特徴量と、前記記憶手段に記憶された基準特徴量とからカーネル関数を算出するカーネル関数算出手段と、
前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別する路面状態判別手段とを備えることを特徴とする路面状態判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中のタイヤの振動の時系列波形のデータのみを用いて路面状態を判別する方法とその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行中のタイヤの振動の時系列波形のデータのみを用いて路面状態を判別する方法として、タイヤの振動の時系列波形に窓関数をかけて抽出した時系列波形から算出される時間窓毎の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいた時間窓毎の特徴量である基準特徴量とから算出したカーネル関数を用いて路面状態を判別する方法が提案されている。
基準特徴量は、予め路面状態毎に求めておい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量を学習データとして、機械学習（ＳＶＭ）により求められる（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】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、時間伸縮は、取得された時系列波形を比較するために必要な操作であるものの、計算量が多いため、計算時間が長く、処理が非常に重くなってしまう、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、時間伸縮の計算量を削減しても路面状態の判別精度を確保することができる路面状態判別方法と路面状態判別装置と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量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量と、予め路面状態毎に求めておい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量から選択される基準特徴量とからカーネル関数を算出するステップ（ｅ）と、前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて走行中の路面の状態を判別するステップ（ｆ）と、を備えた路面状態判別方法において、前記タイヤ振動の時系列波形における踏み込み点の時刻をｔf、蹴り出し点の時刻をｔk、前記時刻ｔfと前記時刻ｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻をｔcとし、前記時系列波形の周期をＴとしたとき、前記ステップ（ｃ）では、前記検出されたタイヤ振動の時系列波形から、前記時刻ｔf、ｔk、もしくは、ｔcのいずれかの時刻含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出し、この切り出された時系列波形である切り出し波形に窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出し、前記ステップ（ｅ）では、前記時間窓毎の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいたタイヤ振動の時系列波形から切り出された、時間長さＴcが１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある基準切り出し波形から算出された時間窓毎の特徴量から選択される基準特徴量とからカーネル関数を算出することを特徴とする。
これにより、カーネル関数Ｋ（Ｘ，Ｙ）を算出するために使用する基準特徴量の数を削減できるので、路面状態の判別精度を確保しつつ、計算速度を速くすることができる。
【０００７】
なお、前記の特徴ベクトルＸiとしては、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形の特定周波数帯域の振動レベル、前記特定周波数帯域の振動レベルの時変分散、及び、前記切り出し波形のケプストラム係数のいずれか１つ、または、複数、または、全部等が挙げられる。また、前記特定周波数帯域の振動レベルは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形の周波数スペクトル、もしくは、前記窓関数をかけて抽出した時間窓毎の切り出し波形をバンドパスフィルタを通して得られた時系列波形から求めることができる。
また、前記カーネル関数を、グローバルアライメントカーネル関数、または、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数、または、前記カーネル関数の演算値とすれば、路面状態の判別精度を向上させることができる。  
【０００８】
また、本発明は、  走行中のタイヤの振動を検出して、前記タイヤの走行する路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、タイヤトレッド部のインナーライナー部の気室側に配設されて、走行中のタイヤの振動を検出するタイヤ振動検出手段と、前記タイヤ振動の時系列波形における踏み込み点の時刻をｔf、蹴り出し点の時刻をｔk、前記時刻ｔfと前記時刻ｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻をｔcとし、前記時系列波形の周期をＴとしたとき、前記検出されたタイヤ振動の時系列波形から、前記時刻ｔf、ｔk、もしくは、ｔcのいずれかの時刻含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出す波形切り出し手段と、前記切り出された時系列波形である切り出し波形に窓関数をかけて時間窓毎の時系列波形を抽出する窓掛け手段と、前記抽出された時間窓毎の切り出し波形における特定周波数の振動レベルを成分とする特徴量もしくは前記振動レベルの関数を成分とする特徴量を算出する特徴量算出手段と、予め予め路面状態毎に求めておいた路面状態毎のタイヤ振動の時系列波形から切り出された、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形である基準切り出し波形から算出された時間窓毎の特徴量から選択される基準特徴量と前記基準特徴量に対応するラグランジェ未定乗数とを記憶する記憶手段と、前記特徴量算出手段で算出した時間窓毎の特徴量と、前記記憶手段に記憶された基準特徴量とからカーネル関数を算出するカーネル関数算出手段と、前記カーネル関数を用いた識別関数の値に基づいて路面状態を判別する路面状態判別手段とを備えることを特徴とする。
このような構成を採ることにより、時間伸縮の計算量を削減しても路面状態の判別精度を確保することができる路面状態判別装置と得ることができる。
【０００９】
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】
【００１０】
【図１】本実施の形態に係る路面状態判別装置の機能ブロック図である。
【図２】加速度センサーの装着位置の一例を示す図である。
【図３】タイヤ振動の時系列波形と波形の切り出し方の一例を示す図である。
【図４】タイヤ振動の時系列波形から特徴ベクトルを算出する方法を示す図である。
【図５】入力空間を示す模式図である。
【図６】入力空間上における、ＤＲＹ路面の路面特徴ベクトルとＷＥＴ路面の路面特徴ベクトルとを示す図である。
【図７】ＧＡカーネルの算出方法を示す図である。
【図８】本発明による路面状態判別方法を示すフローチャートである。
【図９】波形の切り出し幅と判別精度との関係を示す図である。
【図１０】波形の切り出し方の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態
図１は、本実施の形態に係る路面状態判別装置１０の構成を示す図である。
路面状態判別装置１０は、タイヤ振動検出手段としての加速度センサー１１と、波形切り出し手段１２と、窓掛け手段１３と、特徴ベクトル算出手段１４と、記憶手段１５と、カーネル関数算出手段１６と、路面状態判別手段１７とを備え、タイヤ２０の走行している路面が、ＤＲＹ路面であるかＷＥＴ路面であるかの２路面判別を行う。
波形切り出し手段１２〜路面状態判別手段１７までの各手段は、例えば、コンピュータのソフトウェア、及び、ＲＡＭ等のメモリーから構成される。
加速度センサー１１は、図２に示すように、タイヤ２０のインナーライナー部２１のタイヤ気室２２側のほぼ中央部に一体に配置されて、路面からの入力による当該タイヤ２０の振動を検出する。加速度センサー１１の出力であるタイヤ振動の信号は、例えば、増幅器で増幅された後、デジタル信号に変換されて波形切り出し手段１２に送られる。
【００１２】
波形切り出し手段１２は、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動の時系列波形から路面状態の判定に使用する部分を切り出して窓かけ手段１３に送る。
図３（ａ）はタイヤ振動の時系列波形の一例を示す図で、タイヤ振動の時系列波形は、踏み込み点Ｐf近傍と蹴り出し点Ｐk近傍に大きなピークを有しており、かつ、タイヤ２０の陸部が接地する前の踏み込み前領域Ｒf、タイヤ２０の陸部が路面から離れた後の蹴り出し後領域Ｒk、及び、タイヤ２０の陸部が路面に接地している接地領域Ｒsにおいては、路面状態によって異なる振動が出現する。以下、踏み込み前領域Ｒfから蹴り出し後領域Ｒkまでの領域を路面領域という。一方、踏み込み前領域Ｒfの前の領域と蹴り出し後領域Ｒkの後の領域（以下、路面外領域という）とは路面の影響を殆ど受けていないので、振動レベルも小さく、路面の情報も含んでいない。
ここで、タイヤ２０が１回転する時間である振動の時系列波形の周期をＴとする。この周期Ｔは、例えば、図３（ｂ）に示すように、時間的に隣接する２つの踏み込み点Ｐfの時間間隔、もしくは、２つの蹴り出し点Ｐkの時間間隔から算出すればよい。
本例では、前記タイヤ振動の時系列波形から、踏み込み点Ｐfにおける時刻ｔf含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０（Ｔ：タイヤ振動の時系列波形の周期）の範囲にある時系列波形を切り出し、この切り出された時系列波形である切り出し波形を窓かけ手段１３に送る。以下、上記のＴKを切り出し幅という。
【００１３】
タイヤ振動の時系列波形の切り出し方の例を図３（ｂ）に示す。
同図において、ｔfは踏み込み点Ｐfの時刻、ｔkは蹴り出し点Ｐkの時刻、ｔcは時刻ｔfと時刻をｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻である。
従来は、接地中心点の時刻ｔcを中心に、その前後３Ｔ/８分の波形（ＴK＝３Ｔ/４）を切り出し、その波形（路面領域の波形）から算出した特徴ベクトルＸiと路面Ａの基準特徴ベクトルＹASVとをＧＡカーネルを用いて比較することで、路面状態を判別していた。
これに対して、本例では、接地中心点の時刻ｔcから３Ｔ/８だけ前の時刻を始点とし、踏み込み点Ｐfの時刻ｔfを含む、切り出し幅ＴKが、例えば、１３Ｔ/４０、３Ｔ/８、１９Ｔ/４０などの波形を切り出し、切り出した波形である切り出し波形を窓掛け手段１３に送るようにしている。
なお、図３（ｂ）の時系列波形では、ＴK＝１３Ｔ/４０の場合には、終点が踏み込み点ｔfの時刻となり、ＴK＝３Ｔ/８の場合には、終点が接地中心点の時刻ｔcとなる。また、１９Ｔ/４０の場合には、終点が蹴り出し点Ｐkの時刻ｔkよりも後になっている。
【００１４】
窓掛け手段１３は、図４に示すように、前記切り出された切り出し波形を予め設定した時間幅（時間窓幅ともいう）ΔＴで窓掛けし、時間窓毎にタイヤ振動の切り出し波形を抽出して特徴ベクトル算出手段１４に送る。
なお、同図のＴKは切り出し幅で、ここでは、ＴK＝３Ｔ/８とした。
特徴ベクトル算出手段１４は、図４に示すように、抽出された各時間窓の切り出し波形のそれぞれに対して特徴ベクトルＸi（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは抽出された時間窓毎の時系列波形の数）算出する。
このように、切り出し幅ＴKを狭くすると、時間窓の数も少なくなるので、特徴ベクトルＸi数も少なくなる
本例では、算出する特徴ベクトルＸiとして、タイヤ振動の時系列波形を、それぞれ、0-0.5kHz、0.5-1kHz、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）ａik（ｋ＝１〜６）を用いた。特徴ベクトルは、Ｘi＝（ａi1，ａi2，ａi3，ａi4，ａi5，ａi6）で、特徴ベクトルＸiの数はＮ個である。
図５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３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。
同図において、グループＣがＤＲＹ路面を走行しているときの特徴ベクトルＸiの集合で、グループＣ’がＷＥＴ路面を走行しているときの特徴ベクトルＸ’iの集合とすると、グループＣとグループＣ’とを区別することができれば、タイヤの走行している路面がＤＲＹ路面かＷＥＴ路面かを判別することができる。
【００１５】
記憶手段１５は、予め求めておいた、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを識別するためのＤＷ識別モデルを記憶する。
ＤＷ識別モデルは、ＤＲＹ路面とＷＥＴ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基準特徴量である基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）と、基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）に対応するラグランジュ乗数λAとを備える。
基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）及びλAは、通常は、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路面とＷＥＴ路面にて、様々な速度で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ＹA（ｙjk）を入力データとして、学習により求められる。
例では、タイヤ振動の時系列波形から切り出した切り出し波形から算出した時間窓毎の特徴ベクトルを路面特徴ベクトルＹA（ｙjk）として、基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）及びλAを求めているので、基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）の数も少なくなる。
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。
基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）の添え字Ａは、ＤＲＹもしくはＷＥＴを示している。
また、添字ｊ（ｊ＝１〜Ｍ）は時間窓毎に抽出した時系列波形の窓番号を示し、添字ｋはベクトルの成分を示している（ｋ＝１〜６）。すなわち、ｙjk＝（ａj1，ａj2，ａj3，ａj4，ａj5，ａj6））である。
なお、本例のように、グローバルアライメントカーネル関数を用いる場合には、基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）は、ベクトルｙiの次元数（ここでは、６×Ｍ（Ｍ；窓の数））の行列となる。
以下、路面特徴ベクトルＹA（ｙjk）及び基準特徴ベクトルＹAK（ｙjk）を、それぞれ、ＹA、ＹAKと記す。
【００１６】
路面特徴ベクトルＹA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路面の基準特徴ベクトルＹDなら、ＤＲＹ路面を走行したときのタイヤ振動の時系列波形から切り出した切り出し波形を時間幅ΔＴで窓掛けし、時間窓毎に切り出し波形を抽出し、抽出された各時間窓の切り出し波形のそれぞれに対してＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDを算出する。同様に、ＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWは、ＷＥＴ路面を走行したときの時間窓毎の切り出し波形から算出される。
また、基準特徴ベクトルＹAKは、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDとＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWとを学習データとしたサポートベクトルマシーン（ＳＶＭ）により、サポートベクトルとして選択された特徴ベクトルである。
ここで、時間幅ΔＴが、特徴ベクトルＸjを求める場合の時間幅ΔＴと同じ値であることが肝要である。時間幅Ｔが一定なら、時間窓の切り出し波形の数Ｍはタイヤ種と車速によって異なる。すなわち、基準徴ベクトルＹAの時間窓の切り出し波形の数Ｍは、特徴ベクトルＸjの時間窓の切り出し波形の数Ｎとは必ずしも一致しない。例えば、タイヤ種が同じでも、特徴ベクトルＸjを求めるときの車速が路面特徴ベクトルＹAを求めたときの車速よりも遅い場合には、Ｍ＞Ｎとなり、速い場合にはＭ＜Ｎとなる。
【００１７】
図６は、入力空間上におけるＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDとＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWを示す概念図で、同図の黒丸がＤＲＹ路面、白丸がＷＥＴ路面である。
なお、前述したように、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDもＷＥＴ路面特徴ベクトルＹW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６では、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDとＷＥＴ路面特徴ベクトルＹW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ＹV及びＹW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ＹD及びＹWに対して非線形な分類を行う。
ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを区別するには、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjとＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWj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ＷＥＴ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。また、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjは全てｆ（ｘ）≧＋１の領域にあり、ＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWjは全てｆ（ｘ）≦−１の領域にある。
【００１８】
次に、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、ｗは重み係数を表すベクトルで、ｂは定数である。
また、データはＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDjとＷＥＴ路面特徴ベクトルＹWjであり、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ＷＥＴ路面のデータである。ｆ（ｘ）＝０が識別境界で、１/||ｗ||が路面特徴ベクトルＹAj（Ａ＝Ｄ，Ｗ）とｆ（ｘ）＝０との距離である。
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（１），（２）に置き換えられる。
【数１】
2019218023.tif 000003
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である路面特徴ベクトルＹAjは、識別関数ｆ（ｘ）には関与しない（サポートベクトルではない）ベクトルデータである。
ここで、内積φT（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、φT（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。
このように、内積φT（ｘα）φ（ｘβ）を直接求めずに、カーネル関数Ｋ（ｘα，ｘβ）に置き換えるようにすれば、高次元の内積を直接求める必要がないので、計算時間を大幅に縮減できる。
【００１９】
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７及び以下の式（３），（４）に示すように、特徴ベクトルｘαと特徴ベクトルｘβとの類似度を示すローカルカーネルκij（ｘαi，ｘβj）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。ローカルカーネルκij（ｘαi，ｘβj）は、時間間隔Ｔの窓毎に求められる。
なお、図７は、時間窓の数が３である特徴ベクトルｘαiと、時間窓の数が２である特徴ベクトルｘβとのＧＡカーネルを求めた例である。
この例では、切り出し幅がＴK＝３Ｔ/８であるので、窓数も、切り出し幅がＴK＝３Ｔ/４である従来の半分になっている。
【数２】
2019218023.tif 000004
ここで、||ｘαi−ｘβｉj||は、特徴ベクトル間の距離(ノルム）で、σは定数である。
【００２０】
カーネル関数算出手段１６は、特徴ベクトル算出手段１４にて算出された特徴ベクトルＸiと、記憶手段１５に記憶されているＤＲＹ路面の基準特徴ベクトルＹDKとＷＥＴ路面の基準特徴ベクトルＹWKとから、ＤＲＹＧＡカーネルＫD（Ｘ，ＹDK）とＷＥＴＧＡカーネルＫW（Ｘ，ＹWK）とを算出する。
ＤＲＹＧＡカーネルＫD（Ｘ，ＹDK）は、上記式（３）及び（４）において、特徴ベクトルｘiαを特徴ベクトル算出手段１４で算出された特徴ベクトルＸiとし、特徴ベクトルｘβをＤＲＹ路面の基準特徴ベクトルＹDKjとしたときのローカルカーネルκij（Ｘi，ＹDKj）の総和もしくは総積から成る関数で、ＷＥＴＧＡカーネルＫW（Ｘ，ＹWK）は、特徴ベクトルｘβをＷＥＴ路面の基準特徴ベクトルＹWKjとしたときのローカルカーネルκij（Ｘi，ＹWKj）の総和もしくは総積から成る関数である。これらのＧＡカーネルＫD（Ｘ，ＹDK）及びＫW（Ｘ，ＹWK）を用いることで、時間長さの異なる時系列波形（切り出し波形）を直接比較することができる。
なお、上記のように、特徴ベクトルＸiを求めた場合の時間窓の切り出し波形の数ｎと路面特徴ベクトルＹAj求めた場合の時間窓の切り出し波形の数ｍとが異なっている場合でも、特徴ベクトルＸiと基準特徴ベクトルＹASVj間の類似度を求めることができる。
【００２１】
路面状態判別手段１７では、以下の式（５）式に示す、カーネル関数ＫD（Ｘ，ＹDK）とカーネル関数ＫW（Ｘ，ＹWD）を用いた識別関数ｆDW（ｘ）の値とに基づいて路面状態を判別する。
【数３】
2019218023.tif 000005
ここで、ＮDKVはＤＲＹ路面の基準特徴ベクトルＹDKjの個数で、ＮWKはＷＥＴ路面の基準特徴ベクトルＹWKjの個数である。
本例では、識別関数ｆDWを計算し、ｆDW＞０であれば、路面がＤＲＹ路面であると判別し、ｆDW＜０であれば、路面がＷＥＴ路面であると判別する。
【００２２】
次に、路面状態判別装置１０を用いて、タイヤ２０の走行している路面の状態を判別する方法について、図８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によりタイヤ２０が走行している路面からの入力により発生したタイヤ振動を検出し（ステップＳ１０）、この検出されたタイヤ振動の時系列波形から、蹴り出し点の時刻ｔkを含む、切り出し幅ＴKが、ＴK＝３Ｔ/８である時系列波形を切り出す（ステップＳ１１）。
そして、切り出されたタイヤ振動の時系列波形である切り出し波形に、予め設定した時間幅ΔＴで窓掛けして、時間窓毎の切り出し波形を求める。ここで、時間窓毎の切り出し波形の数をｍ個とする（ステップＳ１２）。
次に、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Ｘi＝（ｘi1，ｘi2，ｘi3，ｘi4，ｘi5，ｘi6）を算出する（ステップＳ１３）。本例では時間幅Ｔを3msec.とした。また、特徴ベクトルＸiの数は６個である。
特徴ベクトルＸiの各成分ｘi1〜ｘi6（ｉ＝１〜６）は、前述したように、タイヤ振動の時系列波形（切り出し波形）のフィルター濾過波のパワー値である。
次に、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路面及びＷＥＴ路面の基準特徴ベクトルＹAKjとの中から、ＤＲＹ路面の基準特徴ベクトルＹDKとＷＥＴ路面の基準用特徴ベクトルＹWKとを取出し（ステップＳ１４）、これら基準特徴ベクトルＹDK及びＹWKと、特徴ベクトルＸiとから、ローカルカーネルκij（Ｘi，ＹAKj）を算出した後、ローカルカーネルκij（Ｘi，ＹAKj）の総和を求めて、ＧＡカーネル関数ＫA（Ｘ，ＹAK）をそれぞれ算出する（ステップＳ１５）。
Ａ＝ＤであるＧＡカーネル関数ＫD（Ｘ，ＹDK）がＤＲＹ路面のＧＡカーネル関数で、Ａ＝ＷであるＧＡカーネル関数ＫW（Ｘ，ＹWK）がＷＥＴ路面のＧＡカーネル関数である。
そして、ＤＲＹ路面のＧＡカーネル関数ＫDとＷＥＴ路面のＧＡカーネル関数ＫWとを用いた識別関数ｆDW（ｘ）を計算（ステップＳ１６）し、ｆDW＞０であれば、路面がＤＲＹ路面であると判別し、ｆDW＜０であれば、路面がＷＥＴ路面であると判別する。（ステップＳ１７）。
切り出し波形は、路面領域の波形の切り出し幅の約５０％と少ないので、カーネル関数Ｋ（Ｘ，Ｙ）の演算に使用するデータ量を削減でき、その結果、演算時間を速くすることができる。
【００２３】
［実施例］
ＤＲＹ路面のサポートベクトルとＷＥＴ路面のサポートベクトルとを、予めＤＲＹ路面とＷＥＴ路面求めておいた、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面を走行したときのタイヤ振動の時系列波形（切り出し波形）から算出された時間窓毎の特徴である路面データを学習データとして、機械学習（ＳＶＭ）により求めた。
具体的には、以下の表１に示すように、使用した路面データを、訓練用（Train用）とテスト用（Test用）との分け、ＤＲＹ路面のサポートベクトルとＷＥＴ路面のサポートベクトルとを求めた後、ＤＲＹ路面のサポートベクトルとＷＥＴ路面のサポートベクトルの境界面とを求めた。このとき、サポートベクターマシーンのハイパーパラメータＣ，σは、それぞれ、Ｃ＝２、σ＝１２５とした。
このとき、サポートベクトルの数は最大で４１５個であった。
【表１】
2019218023.tif 000006
図９は、切り出し幅と判別精度との関係を示す図で、「全波形」は、切り出した波形が路面領域の全波形（１００％）であるとき、すなわち、切り出し幅Ｔkが３Ｔ/４の場合を指す。
「蹴り後まで」は、踏み込み前領域Ｒfから蹴り出し点の直後までの波形で、切り出し幅Ｔkは１９Ｔ/４０（６３％）である。
「接地中心」は、全波形の前半分の波形で、切り出し幅Ｔkは３Ｔ/８（５０％）である。
「踏みまで」は、踏み込み前領域Ｒfの時系列波形で、切り出し幅Ｔkは１３Ｔ/４０（４３％）である。
同図から明らかなように、ＤＲＹ/ＷＥＴの２路面判別であれば、切り出し幅Ｔkが１３Ｔ/４０であっても、十分な判別精度を得ることができることが確認された。
【００２４】
以上、本発明を実施の形態及び実施例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００２５】
例えば、前記実施の形態では、タイヤ振動の時系列波形から、踏み込み点Ｐfの時刻ｔfを含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出し、この切り出された時系列波形である切り出し波形をとしたが、図１０（ａ），（ｂ）に示すように、蹴り出し点Ｐkの時刻ｔkを含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形や、踏み込み点Ｐfの時刻ｔfと蹴り出し点Ｐkの時刻ｔkの中間の時刻である接地中心点の時刻ｔcを含む、時間長さＴKが、１３Ｔ/４０＜ＴK＜１９Ｔ/４０の範囲にある時系列波形を切り出し波形をとしても、路面状態の判別精度を確保しつつ、カーネル関数Ｋ（Ｘ，Ｙ）の演算時間を速くすることができる。
【００２６】
また、前記実施の形態では、ＤＷ識別モデルを用いてタイヤ２０の走行している路面が、ＤＲＹ路面であるかＷＥＴ路面であるかの２路面判別を行ったが、以下の６つの路面識別モデルを用いれば、タイヤ２０の走行している路面が、ＤＲＹ路面、ＷＥＴ路面、ＳＮＯＷ路面、ＩＣＥ路面のいずれであるか判別することができる。
ここで、Ａ，Ａ’＝ＤＲＹ，ＷＥＴ，ＳＮＯＷ，ＩＣＥ（Ａ≠Ａ’）とすると、ＡＡ’識別モデルは、Ａ路面とＡ’路面とを分離超平面を表わす識別関数ｆAA’（ｘ）により分離するための基準特徴量であるＡ路面特徴ベクトルＹAKとラグランジュ乗数λAA’、及び、Ａ’路面特徴ベクトルＹA’Kラグランジュ乗数λA’ Aを備える。
基準特徴量ＹASV及びλAは、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，ＩＣＥの各路面にて、様々な速度で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ＹA（ｙjk）を入力データとして、学習により求められる。
なお、Ａ路面のデータは、図６のχ1で示すｚ＝１に所属するデータで、Ａ’路面のデータは、χ2で示すｚ＝−１に所属するデータである。
【００２７】
ところで、基準特徴ベクトルＹAKに対応するラグランジュ乗数λAが識別モデル毎にあることに注意する必要がある。例えば、ＤＲＹ路面特徴ベクトルＹDK対応する３つのラグランジュ乗数λDW，λDS，λDIはそれぞれ異なる値をもつ。他の路面特徴ベクトルＹWK，ＹSK，ＹIKについても同様である。
ＧＡカーネル関数ＫA（Ｘ，ＹAK）の算出方法は実施の形態と同様で、Ａ＝ＤであるＧＡカーネル関数ＫD（Ｘ，ＹDK）がＤＲＹ路面のＧＡカーネル関数、Ａ＝ＷであるＧＡカーネル関数ＫW（Ｘ，ＹWK）がＷＥＴ路面のＧＡカーネル関数、Ａ＝ＳであるＧＡカーネル関数ＫS（Ｘ，ＹSK）がＳＮＯＷ路面のＧＡカーネル関数、Ａ＝ＩであるＧＡカーネル関数ＫI（Ｘ，ＹIK）がＩＣＥ路面のＧＡカーネル関数である。
路面状態の判別は、以下の式（６）〜（１１）に示す６つの識別関数ｆAA’（ｘ）を用いて行う。
【数４】
2019218023.tif 000007
上記のように、識別関数がｆAA’（ｘ）であれば、Ａ路面のデータがｚ＝１に所属するデーで、Ａ’路面のデータがｚ＝−１に所属するデータであるので、６つの識別関数ｆAA’から、以下のように路面判別することができる。
ｆDW ＞０、ｆDS＞０、ｆDI＞０であれば、路面がＤＲＹ路面であると判別する。
ｆDW ＜０、ｆWS＞０、ｆWI＞０であれば、路面がＷＥＴ路面であると判別する。
ｆDS ＜０、ｆWS＞０、ｆSI＞０であれば、路面がＳＮＯＷ路面であると判別する。
ｆDI ＜０、ｆWI＜０、ｆSI＜０であれば、路面がＩＣＥ路面であると判別する。
【００２８】
また、前記実施の形態では、タイヤ振動検出手段を加速度センサー１１としたが圧力センサーなどの他の振動検出手段を用いてもよい。また、加速度センサー１１の設置箇所についても、タイヤ幅方向中心から幅方向に所定距離だけ離隔した位置に１個ずつ配設したり、ブロック内に設置するなど他の箇所に設置してもよい。
また、前記実施の形態では、特徴ベクトルＸiをフィルター濾過波のパワー値ｘikとしたが、フィルター濾過波のパワー値ｘikの時変分散（log[ｘik(t)2+ｘik(t-1)2]）を用いてもよい。あるいは、特徴ベクトルＸiを、タイヤ振動時系列波形をフーリエ変換したときの特定周波数帯域の振動レベルであるフーリエ係数、もしくは、ケプストラム係数としてもよい。ケプストラムは、フーリエ変換後の波形をスペクトル波形とみなし、再度フーリエ変換して得られるか、もしくは、ＡＲスペクトルを波形とみなし、更にＡＲ係数を求めて得られる（LPC Cepstrum）もので、絶対レベルに影響されずにスペクトルの形状を特徴付けできるので、フーリエ変換により得られる周波数スペクトルを用いた場合よりも判別精度が向上する。
また、前記実施の形態では、カーネル関数としてＧＡカーネルを用いたが、ダイナミックタイムワーピングカーネル関数（ＤＴＷカーネル）を用いてもよい。あるいは、ＧＡカーネルとＤＴＷカーネル演算値を用いてもよい。
【符号の説明】
【００２９】
１０  路面状態判別装置、１１  加速度センサー、１２  波形切り出し手段、
１３  窓掛け手段、１４  特徴ベクトル算出手段、１５  記憶手段、
１６  カーネル関数算出手段、１７  路面状態判別手段、
２０  タイヤ、２１  インナーライナー部、２２  タイヤ気室。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2019218023.tif 000011
【図５】
2019218023.tif 000012
【図６】
2019218023.tif 000013
【図７】
2019218023.tif 000014
【図８】
2019218023.tif 000015
【図９】
2019218023.tif 000016
【図１０】
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