(57)【要約】      （修正有）【課題】路面の凹凸の度合いを精度よく推定する。【解決手段】タイヤ内に設置された加速度センサ１１と、前記加速度センサ１１の出力からタイヤに入力する加速度情報を取得する加速度情報取得手段１２，１３，１４と、予め設定しておいた路面粗さ毎の加速度情報１５Ｍを記憶する記憶手段１５と、前記取得した加速度情報と前記記憶手段１５に記憶された路面粗さ毎の加速度情報とを比較して、前記路面の状態を推定する路面状態推定手段１６とを備え、前記加速度センサ１１の出力から路面の状態を推定するようにした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤの走行している路面の状態を推定する方法であって、
タイヤ内に設置された加速度センサによりタイヤに入力する加速度情報を取得する第１のステップと、
前記取得した加速度情報と、予め設定しておいた路面粗さ毎の加速度情報とを比較する第２のステップと、
前記比較結果から前記路面の状態を推定する第３のステップと、
を備えることを特徴とする路面状態推定方法。
【請求項２】
前記第１のステップで取得する加速度情報、もしくは、前記第２のステップで比較する加速度情報が、前記加速度センサで検出した加速度波形のうちの踏み込み前の加速度波形の情報としたことを特徴とする請求項１に記載の路面状態推定方法。
【請求項３】
タイヤの走行している路面の状態を推定する装置であって、
タイヤ内に設置された加速度センサと、
前記加速度センサの出力からタイヤに入力する加速度情報を取得する加速度情報取得手段と、
予め設定しておいた路面粗さ毎の加速度情報を記憶する記憶手段と、
前記取得した加速度情報と前記記憶手段に記憶された路面粗さ毎の加速度情報とを比較して、前記路面の状態を推定する路面状態推定手段と、
を備えることを特徴とする路面状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路面の凹凸状態を推定する方法とその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行している路面が、大きな凹凸がある、いわゆる悪路である場合には、変速機を含む駆動系に掛るトルクが大きく変動する。そこで、車両の走行している路面の凹凸状態を推定し、この推定された路面の凹凸状態に応じて駆動力を制御することができれば、車両を安定して走行させることができる。
従来、路面の凹凸状態を推定する方法として、路面の凹凸に応じて変化する車輪速度を検出し、その変動分が所定の閾値を超えた場合に、車両の走行している路面が悪路である、と判定する方法や、車輪もしくは車輪と一定の関係を持って回転する回転部材の回転加速度を求め、この回転加速度をフィルタ処理したフィルタ処理値に基づいて路面の凹凸状態を判定する方法が提案されている（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２００４−１３８５４９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、上記特許文献１に記載の方法では、タイヤを介して回転部材に伝達される振動から路面の凹凸状態を推定しているため、大きな凹凸しか検出できないだけでなく、路面凹凸の度合いを精度よく推定することが困難である、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、路面の凹凸の度合いを精度よく推定することのできる方法とその装置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】
発明者は、鋭意検討の結果、タイヤ内に設置された加速度センサの出力波形が、タイヤの走行している路面の凹凸の度合いにより大きく異なることから、この加速度波形の情報を用いれば、路面の凹凸の度合いを精度よく推定することができることを見出し、本発明に到ったものである。
すなわち、本発明は、タイヤの走行している路面の状態を推定する方法であって、タイヤ内に設置された加速度センサによりタイヤに入力する加速度情報を取得する第１のステップと、前記取得した加速度情報と、予め設定しておいた路面粗さ毎の加速度情報とを比較する第２のステップと、前記比較結果から前記路面の状態を推定する第３のステップと、を備えることを特徴とする。
このように、路面の凹凸状態を、路面に直接接しているタイヤに作用する振動情報（加速度情報）から推定したので、路面の凹凸の度合いを精度よく推定することができる。
また、本発明は、前記第１のステップで取得する加速度情報、もしくは、前記第２のステップで比較する加速度情報が、前記加速度センサで検出した加速度波形のうちの踏み込み前の加速度波形の情報としたものである。
これにより、タイヤの構造やトレッドパターンの影響を受けることなく路面の凹凸の度合いを推定できるので、路面の凹凸の度合いの推定精度を更に向上させることができる。
【０００７】
また、本発明は、タイヤの走行している路面の状態を推定する装置であって、タイヤ内に設置された加速度センサと、前記加速度センサの出力からタイヤに入力する加速度情報を取得する加速度情報取得手段と、予め設定しておいた路面粗さ毎の加速度情報を記憶する記憶手段と、前記取得した加速度情報と前記記憶手段に記憶された路面粗さ毎の加速度情報とを比較して、前記路面の状態を推定する路面状態推定手段と、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、路面の凹凸の度合いを精度よく推定することのできる路面状態推定装置を得ることができる。
【０００８】
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】
【０００９】
【図１】本実施の形態に係る路面状態推定装置の構成を示す図である。
【図２】加速度センサの取付け例を示す図である。
【図３】踏み込み前領域の加速度波形の切り出し方法の一例を示す図である。
【図４】１０点平均粗さＲｚの算出方法を示す図である。
【図５】路面粗さと加速度波形との関係を示す図である。
【図６】路面粗さと踏み込み前領域の加速度のR.M.S値との関係を示す図である。
【図７】本発明による路面状態推定方法を示すフローチャートである。
【図８】路面粗さの他の指標の算出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態
図１は、本実施の形態に係る路面状態推定装置１０の構成を示す図である。
路面状態推定装置１０は、加速度センサ１１と、加速度波形抽出手段１２と、踏み前波形抽出手段１３と、加速度情報算出手段１４と、記憶手段１５と、路面状態推定手段１６とを備え、タイヤの走行している路面の路面粗さを推定する。
加速度波形抽出手段１２と踏み前波形抽出手段１３と加速度情報算出手段１４とにより、加速度情報取得手段を構成する。
加速度波形抽出手段１２〜路面状態推定手段１６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等の記憶装置により構成される。
加速度センサ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、路面からタイヤトレッド２２に入力するタイヤ周方向加速度を検出する。
加速度波形抽出手段１２は、図３に示すような、加速度センサ１１から出力されるタイヤ周方向加速度の時系列波形であるタイヤ径方向加速度波形（以下、加速度波形という）を抽出する。なお、抽出する加速度波形の長さとしては、踏み込み点Ｐfに出現するピークを少なくとも２つ含む長さ、もしくは、蹴り出し点Ｐkに出現するピークを少なくとも２つ含む長さとする。これにより、加速度波形から当該タイヤ２０が１回転するのに要する時間である回転時間Ｔを求めることができる。
なお、図５に示すように、路面の凹凸の度合いが大きいときには、そのままの波形では、ピーク位置の特定が難しいので、例えば、カットオフ周波数が数百ｋＨｚ以下のローパスフィルタを通した加速度波形を用いて踏み込み点Ｐf及び蹴り出し点Ｐkの位置を特定すればよい。
踏み前波形抽出手段１３は、加速度波形抽出手段１２で抽出した加速度波形から、踏み込み前領域の加速度波形を抽出する。ここで、踏み込み前領域とは、踏み込み点Ｐfより前の領域で、領域幅Ｔfが最大で０．４５×Ｔである領域をいう。ちなみに、本例では、Ｔf＝０．３×Ｔとしたが、必要な情報量を得るためには、領域幅Ｔfを、Ｔf≧０．０３×Ｔとすることが好ましい。
【００１１】
加速度情報算出手段１４は、踏み前波形抽出手段１３で抽出した踏み込み前領域の加速度波形から加速度情報を算出する。
本例では、加速度情報として、加速度のR.M.S値Ｓを用いた。
Ｓ＝（a12+a22+a32+……+aN2）1/2×（１／Ｎ）
ここで、akはｔ＝ｔkにおける加速度、Ｎはサンプリング数である。
記憶手段１５は、予め求めておいた路面粗さ毎の加速度情報であるＲz−Ｓマップ１５Ｍを記憶する。
ここで、Ｒzは、タイヤが走行する路面の路面粗さの指標である１０点平均面粗さで、Ｓはそのときの加速度のR.M.S値である。
図４に示すように、１０点平均粗さＲz［ｍｍ］は、路面の凹凸の状態を示す粗さ曲線から、その平均線の方向に基準長さＬ（ここでは、４０ｍｍ）だけ抜き取り、この抜き取り部分の平均線から、最も高い山頂から５番目までの山頂の標高（Ｘ）の平均値の絶対値と、最も低い谷底から５番目までの谷底の標高（Ｙ）の平均値の絶対値の和で表せる。
Ｒz［ｍｍ］＝｜Ｘ1+Ｘ2+Ｘ3+Ｘ4+Ｘ5｜/５+｜Ｙ1+Ｙ2+Ｙ3+Ｙ4+Ｙ5｜/５
一方、ＳRは、加速度センサを搭載した車両を、様々な１０点平均粗さＲzの路面を走行させたときの、踏み込み前領域の加速度波形から算出した加速度情報（加速度のR.M.S値）である。本例では、タイヤサイズが195/65R15のタイヤを搭載した車両を速度５０km/hで走行させて、路面粗さ毎の加速度のR.M.S値Ｓを求めた。
Ｒzによる加速度波形の違いを図５（ａ）〜（ｄ）に示す。
同図に示すように、Ｒzが大きくなるにしたがって、加速度の振幅が大きくなっていることがわかる。これは、路面粗さが粗いほど路面からタイヤへの入力が大きくなるためである。
図６はＲz−ＳRマップ１５Ｍを示す図で、同図から明らかなように、１０点平均粗さＲzと加速度のR.M.S値とは高い相関（Ｒ2＝０．９７７４）を示すので、このＲz−Ｓマップを用いれば、路面の状態を精度よく推定することができる。
路面状態推定手段１６は、加速度情報算出手段１４で算出した加速度のR.M.S値Ｓと、記憶手段１５に記憶されているＲz−Ｓマップとから、１０点平均粗さＲzを求めることで、タイヤの走行している路面の路面粗さを推定する。例えば、Ｓ＝８．２［Ｇ］なら、路面の１０点平均粗さＲzは４である、と推定できる。
【００１２】
次に、本発明による路面状態推定方法について、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１１により、タイヤ２０に入力するタイヤ周方向加速度信号を検出（ステップＳ１０）した後、このタイヤ周方向加速度信号から加速度波形を抽出する（ステップＳ１１）。
そして、この抽出された加速度波形から、時間的に隣接する、２つの蹴り出し点Ｐkに出現するピーク間の時間間隔を求めて、これを当該タイヤ２０が１回転するのに要する時間である回転時間Ｔとする（ステップＳ１２）。
次に、加速度波形から、踏み込み前領域の加速度波形を抽出し（ステップＳ１３）、この抽出された踏み込み前領域の加速度波形から、加速度情報である加速度のR.M.S値Ｓを算出する（ステップＳ１４）。
次に、記憶手段１５に予め記憶しておいた路面粗さ毎の加速度情報であるＲz−Ｓマップ１５Ｍと、前記算出された加速度のR.M.S値Ｓとを比較して、路面粗さの指標である１０点平均粗さＲzを求めることで、タイヤの走行している路面の状態（路面粗さ）を推定する（ステップＳ１５）。
【００１３】
以上、本発明を実施の形態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。
【００１４】
例えば、前記実施の形態では、タイヤ周方向加速度から路面の凹凸の度合いを推定したが、タイヤ径方向加速度を用いてもよい。すなわち、路面からの入力は、タイヤ周方向の入力とタイヤ径方向の入力に分離可能なので、タイヤ径方向加速度を用いても、路面の凹凸の度合いを精度よく推定できる。
また、前記実施の形態では、踏み込み前領域の加速度波形から抽出した踏み込み前領域の加速度のR.M.S値Ｓを用いて路面粗さを推定したが、踏み込み前から蹴り出し後までの加速度波形を用いてもよい。但し、接地面から蹴り出し後加速度レベルは、タイヤの構造やトレッドパターンの影響を受けやすいので、本例のように、踏み込み前領域の加速度波形を用いることが好ましい。
また、前記実施の形態では、加速度情報を踏み込み前領域の加速度のR.M.S値Ｓとしたが、下記に示すように、加速度のR.M.S値Ｓに代えて、タイヤ回転速度（もしくは、車速）で補正したR.M.S値Ｓ’を用いれば、路面の凹凸の度合いを更に精度よく推定することができる。
Ｓ’=Ｓ×Ｔ2、
Ｔ；タイヤの回転時間
また、前記実施の形態では、路面粗さの指標を１０点平均粗さＲzとしたが、平均粗さＲαなどのＲz以外の路面粗さの指標を用いてもよい。平均粗さＲαは、図４に示した基準長さＬ内の凹凸のピーク値Ｚｋ（ｋ＝１〜Ｎ；Ｎは基準長さＬ内の凹凸数）と平均線との距離を｜Ｚk｜とすると、Ｒα［ｍｍ］＝（｜Ｚ1｜+｜Ｚ2｜+……+｜ＺN｜）/Ｎで表せる。
なお、図８に示すように、ピーク値Ｚｋとして平均線Ｚmとの距離が、所定の閾値Ｚa（＞０）よりも大きなピーク値Ｚｋをもつ凹凸のみを選んで、その平均線Ｚmとの距離の平均値を路面粗さの指標としてもよい。
あるいは、｜Ｚk｜の最大値である｜Ｚmax｜を路面粗さの指標としてもよい。
【符号の説明】
【００１５】
１０  路面状態推定装置、１１  加速度センサ、１２  加速度波形抽出手段、
１３  踏み前波形抽出手段、１４  加速度情報算出手段、１５  記憶手段、
１５Ｍ  Ｒz−Ｓマップ、１６  路面状態推定手段、
２０  タイヤ、２１  インナーライナー部、２２  タイヤトレッド。
【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】
2019006351.tif 000009
【図８】
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