(57)【要約】【課題】少ない演算量で、路面判別を精度よく行う方法とその装置を提供する。【解決手段】路面状態判別装置１０を、タイヤの従動輪に装着されて従動輪加速度波形を検出する従動輪側加速度センサー１１と、駆動輪に装着されて駆動輪加速度波形を検出する駆動輪側加速度センサー２１と、従動輪加速度波形と駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出する特徴量算出手段１３，２３と、予め路面状態毎に求めておいた路面特徴量を記憶する記憶手段１５と、前記算出された特徴量と前記路面特徴量とから、従動輪と駆動輪の接している路面の状態を判別する手段１４，２４，１６とから構成するとともに、手段２４，１６では、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、手段１４，１６では、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行うようにした。【選択図】図１
2019123324.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤに装着された振動検出手段により検出した走行中のタイヤの振動の時間変化波形からタイヤの接している路面の状態を判別する方法であって、
前記タイヤの従動輪に装着された振動検出手段と前記タイヤの駆動輪に装着された振動検出手段とにより前記従動輪の振動の時間変化波形である従動輪加速度波形と前記駆動輪の振動の時間変化波形である駆動輪加速度波形とを検出するステップと、
前記従動輪加速度波形と前記駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出するステップと、
前記算出された従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいた路面特徴量とから、前記従動輪と駆動輪の接している路面の状態をそれぞれ判別するステップとを備え、
前記路面の状態を判別するステップでは、
前記駆動輪特徴量を用いて、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、
前記従動輪特徴量を用いてＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行うことを特徴とする路面状態判別装置。
【請求項２】
前記特徴量が、経験的モード分解のアルゴリズムを用いて取得された固有振動モードにヒルベルト変換を行って抽出した、瞬時周波数と瞬時振幅のいずれか一方または両方のデータの分布の統計量であり、
前記路面の状態を判別するステップでは、
前記特徴量と前記予め路面状態毎に求めておいた特徴量とからカーネル関数を算出した後、前記算出されたカーネル関数を用いた識別関数の値から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】
走行中のタイヤの振動を検出してタイヤの接している路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、
前記タイヤの従動輪に装着されて前記従動輪の振動の時間変化波形である従動輪加速度波形を検出する従動輪振動検出手段と、
前記タイヤの駆動輪に装着されて前記駆動輪の振動の時間変化波形である駆動輪加速度波形を検出する駆動輪振動検出手段と、
前記従動輪加速度波形と前記駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出する特徴量算出手段と、
予め路面状態毎に求めておいたタイヤ振動の時間変化波形を用いて算出された路面特徴量を記憶する記憶手段と、
前記算出された特徴量と前記路面特徴量とから、前記従動輪と駆動輪の接している路面の状態を判別する路面状態判別手段とを備え、
前記路面状態判別手段は、
前記駆動輪の特徴量を用いて、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、
前記従動輪の特徴量を用いてＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行う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、車両の走行する路面の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ベクトルである特定周波数帯域の振動レベルと、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路面特徴量とから算出したＧＡカーネルなどの関数を用いて、路面状態がＤＲＹ/ＷＥＴ/ＳＮＯＷ/ＩＣＥのいずれかであるかを判別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２０１４−３５２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、従来の路面状態判別方法では、路面の判別に、ＤＲＹ路面とＤＲＹ路面以外の路面との判別等の「１対他」の判別を行っているため、他種の路面を１度に判別しようとすると、単純にその路面数分だけ演算が多くなることになる。このことが、計算の小型化を図る際には障害となる。
一方、他種の路面判別には、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別等の「１対１」の判別方法がある。この「１対１」の判別方法は、上記の「１対他」の判別方法に比較して判別精度が高いものの、演算量が「１対他」の判別方法よりも多くなってしまう、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、少ない演算量で、路面判別を精度よくかつ確実に行う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】
本発明者らは、鋭意検討の結果、図９に示すように、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面とを比較すると、路面摩擦係数の低いＩＣＥ路面では、タイヤに駆動力が入ると、接地面におけるステックスリップ振動が発生するため、加速度波形の接地領域に高周波成分が発生するが、従動輪では、高周波成分の発生がないので、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面やＳＮＯＷ路面との判別については、駆動輪で行うことが好ましいことから、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面の判別や、ＩＣＥ路面と同様に、路面摩擦係数の低いＳＮＯＷ路面との判別については、駆動輪で行うことが好ましいことを見出し、本発明に到ったものである。
すなわち、本発明は、タイヤに装着された振動検出手段により検出した走行中のタイヤの振動の時間変化波形からタイヤの接している路面の状態を判別する方法であって、前記タイヤの従動輪に装着された振動検出手段と前記タイヤの駆動輪に装着された振動検出手段とにより前記従動輪の振動の時間変化波形である従動輪加速度波形と前記駆動輪の振動の時間変化波形である駆動輪加速度波形とを検出するステップと、前記従動輪加速度波形と前記駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出するステップと、前記算出された従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいた路面特徴量とから、前記従動輪と駆動輪の接している路面の状態をそれぞれ判別するステップとを備え、前記路面の状態を判別するステップでは、前記駆動輪特徴量を用いて、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、ＤＲＹ路面ともしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、前記従動輪特徴量を用いてＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行うことを特徴とする。
なお、ＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面とは、ＩＣＥ路面、もしくは、ＳＮＯＷ路面、もしくは、氷雪路面のいずれかを指すものとする。
これにより、「１対他」の判別方法に比較して判別精度が高い「１対１」の判別方法を用いても、少ない演算量で、路面判別を精度よくかつ確実に行うことができる。
【０００７】
また、本発明は、前記特徴量が、経験的モード分解のアルゴリズムを用いて取得された固有振動モードにヒルベルト変換を行って抽出した、瞬時周波数と瞬時振幅のいずれか一方または両方のデータの分布の統計量であり、前記路面の状態を判別するステップでは、前記特徴量と前記予め路面状態毎に求めておいた特徴量とからカーネル関数を算出した後、前記算出されたカーネル関数を用いた識別関数の値から路面状態を判別することを特徴とする。
このように、タイヤの振動の時間変化波形から抽出する特徴量を、時間に依存しない統計量とすることで、演算量を大幅に削減することができるようにしたので、路面状態を速やかにかつ精度よく判別することができる。
なお、上記の路面状態毎の特徴量は、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た、機械学習（サポートベクターマシーン）により求められる。
【０００８】
また、本発明は、走行中のタイヤの振動を検出してタイヤの接している路面の状態を判別する路面状態判別装置であって、前記タイヤの従動輪に装着されて前記従動輪の振動の時間変化波形である従動輪加速度波形を検出する従動輪振動検出手段と、前記タイヤの駆動輪に装着されて前記駆動輪の振動の時間変化波形である駆動輪加速度波形を検出する駆動輪振動検出手段と、前記従動輪加速度波形と前記駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出する特徴量算出手段と、予め路面状態毎に求めておいたタイヤ振動の時間変化波形を用いて算出された路面特徴量を記憶する記憶手段と、前記算出された特徴量と前記路面特徴量とから、前記従動輪と駆動輪の接している路面の状態を判別する路面状態判別手段とを備え、前記路面状態判別手段では、前記駆動輪特徴量を用いて、ＤＲＹ路面と路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、もしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、前記従動輪特徴量を用いてＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行うことを特徴とする。
上記の構成の路面状態判別装置をＩＣＥ用いれば、少ない演算量で、路面判別を精度よくかつ確実に行うことができる。
【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構成を示す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の一例を示す図である。
【図４】固有振動モードの取得方法を示す図である。
【図５】特徴データの取得方法を示す図である。
【図６】特徴量の分布状態を示す模式図である。
【図７】入力空間と特徴空間における分離超平面を示す模式図である。
【図８】本実施の形態に係る路面状態の判別方法を示すフローチャートである。
【図９】従動輪と駆動輪における、ＤＲＹ路面の加速度波形とＩＣＥ路面の加速度波形とを比較した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１は、路面状態判別装置１０の構成を示す機能ブロック図である。
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１１，２１と、従動輪加速度波形抽出手段１２と、駆動輪加速度波形抽出手段２２と、従動輪特徴量算出手段１３と、駆動輪特徴量算出手段２３と、従動輪識別関数演算手段１４と、駆動輪識別関数演算手段２４と、記憶手段１５と、路面状態判別手段１６とを備える。
加速度センサー１１は、従動輪に装着された加速度センサー（以下、従動輪側加速度センサーという）で、加速度センサー２１は、駆動輪に装着された加速度センサー（以下、駆動輪側加速度センサーという）で、従動輪加速度波形抽出手段１２〜路面状態判別手段１６、及び、駆動輪加速度波形抽出手段２２、駆動輪識別関数演算手段２４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。
従動輪側加速度センサー１１は、図２に示すように、駆動輪のタイヤ（以下、駆動輪３０Ｄという）のインナーライナー部３１のタイヤ気室３２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駆動輪３０Ｄの振動を検出する。
一方、駆動輪側加速度センサー２１は、従動輪のタイヤ（以下、従動輪３０Ｃという）のインナーライナー部３１のタイヤ気室３２側のほぼ中央部に一体に配置されて、路面Ｒからの入力による従動輪３０Ｃの振動を検出する。
従動輪側加速度センサー１１の出力である従動輪３０Ｃのタイヤ振動の信号と、駆動輪側加速度センサー２１の出力である駆動輪３０Ｄのタイヤ振動の信号とは、それぞれ、図示しない増幅器で増幅された後、デジタル信号に変換されて、従動輪加速度波形抽出手段１２と駆動輪加速度波形抽出手段２２に送られる。
なお、従動輪３０Ｃと駆動輪３０Ｄを区別しない場合には、単に、タイヤ３０という。
【００１２】
従動輪加速度波形抽出手段１２は、従動輪側加速度センサー１１で検出したタイヤ振動の信号から、タイヤ３０の一回転毎に、タイヤ振動の時系列波形である加速度波形（以下、従動輪加速度波形という）を抽出し、駆動輪加速度波形抽出手段２２は、駆動輪側加速度センサー２１で検出したタイヤ振動の信号からタイヤ振動の時系列波形である加速度波形（以下、駆動輪加速度波形という）を抽出する。
図３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、踏み込み位置近傍と蹴り出し位置近傍に大きなピークを有しており、かつ、タイヤの陸部が接地する前の踏み込み前領域Ｒfにおいても、タイヤの陸部が路面から離れた後の蹴り出し後領域Ｒkにおいても、路面状態によって異なる振動が出現する。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。
なお、路面外領域の定義としては、例えば、加速度波形に対してバックグラウンドレベルを設定し、このバックグラウンドレベルよりも小さな振動レベルを有する領域を路面外領域とすればよい。
本例では、加速度波形のうちの。路面の情報を含む、踏み込み前領域Ｒfから蹴り出し後領域Ｒkまで領域である路面内領域の加速度波形を計測データｘ1(t)とし、この計測データｘ1(t)を、経験的モード分解（Empirical Mode Decomposition
; EMD）のアルゴリズムを用いて複数の固有振動モード（Intrinsic Mode Function ; IMF）に分解した後、各IMFに対してヒルベルト変換を行って特徴量を算出する。
【００１３】
従動輪特徴量算出手段１３は、固有振動モード抽出部１３ａと、特徴データ算出部１３ｂと、特徴量算出部１３ｃとを備え、従動輪加速度波形抽出手段１２により抽出した従動輪加速度波形から、従動輪特徴量を算出する。
固有振動モード抽出部１３ａは、計測データｘ1(t)から、EMDのアルゴリズムを用いて複数のIMF（Ｃ1，Ｃ2，……，Ｃn）を取得するとともに、取得された複数のIMFから任意のIMFＣkを抽出する。
ここで、IMFの求め方について説明する。
まず、図４に示すように、計測データｘ1(t)の全ての極大点と極小点とを抽出し、極大点を結んだ上側包絡線ｅmax(t)と極小点を結んだ下側包絡線ｅmin(t)とを求めた後、上側包絡線ｅmax(t)と下側包絡線ｅmin(t)との局所平均ｍ1(t)＝（ｅmax(t)＋ｅmin(t)）/２を算出する。
次に、計測データｘ1(t)と局所平均ｍ1(t)との差分波形ｙ1(t)＝ｘ1(t)−ｍ1(t)を求める。差分波形ｙ1(t)は対称性が乏しく、IMFとはいえない。そこで、差分波形ｙ1 (t)に計測データｘ1 (t)に対して行った処理と同様の処理を行い、差分波形ｙ2(t)を求める。更に、この処理を繰り返し行って、差分波形ｙ3(t)，ｙ4(t)，……，ｙm(t)を求める。差分波形ｙk(t)はｋが大きくなるほど対称性が高く、IMFに近くなる。
差分波形がIMFとなる条件としては、ｙk(t)のゼロクロス点の数とピーク数が、IMFを求める過程で４〜８回連続して変化せず、かつ、ゼロクロス点の数とピーク数が一致するとうい条件が提案されている。なお、局所平均ｍk(t)の標準偏差が閾値以下になった時点における差分波形ｙk-1(t)をIMFとしてもよい。
この計測データｘ1(t)から抽出しIMFを、第１のIMFＣ1という。
【００１４】
次に、第１のIMFＣ1と計測データｘ1(t)とから第２のIMFＣ2を抽出する。具体的には、計測データｘ1(t)から第１のIMFＣ1を引いたデータｘ2(t)＝ｘ1(t)−IMFＣ1を新たな計測データとし、この新たな計測データｘ2(t)に対して、上記の計測データｘ1(t)に対する処理と同様の処理を行って第２のIMFＣ2を抽出する。
この処理を、繰り返し、第ｎのIMFＣnが、極値が１つである波形になった時点で、IMFを求める処理を終了する。抽出されるIMFの個数は元波形（計測データ）により変化するが、通常は、１０〜１５個のIMFが抽出される。
なお、IMFＣkは、高周波成分から順番に抽出される。
また、全てのIMFＣkの和は、計測データｘ1(t)に等しい。
ところで、路面判別のためには、タイヤ振動の高周波成分に着目する必要があるので特徴量を算出するためのIMFとしては、第１のIMFＣ1や第２のIMFＣ2などの低い番号のIMFを用いればよい。
なお、計算量を低減するには、使用するIMFのみを抽出して、そこで計算をとめるようにすればよい。例えば、第３のIMFＣ3のみを使用する場合には、第４のIMFＣ4以降を抽出する計算を省略してもよい。
以下、使用するIMFである第ｋのIMFＣkをＸk(t)とする。
【００１５】
特徴データ算出部１３ｂは、得られたIMFＸk(t)についてヒルベルト変換を行い、波形のゼロクロス点における瞬時周波数ｆk(t)と、瞬時振幅ａk(t)の極大値とを算出する。瞬時周波数ｆk(t)は、位相関数θk(t)の時間微分である。
Ｘk(t)のヒルベルト変換Ｙk(t)は、以下の式（１）で求められる。
［数１］
2019123324.tif 000003
このヒルベルト変換により、特徴データを算出するための解析波形Ｚk(t)は、以下の式（２）〜（４）のように表せる。
［数２］
2019123324.tif 000004
図５に示すように、各IMFＸk(t)の波形は、複数の時刻tjにおいてのゼロクロス点を有し、時刻tjと時刻t
j+1との間に、瞬時振幅の極大値を有する。
そこで、同図の太線で示す、時刻tjと時刻t
j+1との間の波形を、周波数ｆkjが瞬時周波数ｆk(tj)で、振幅ａkjが瞬時振幅ａk(tj’)の波形ｃk,jの一部（λk,j/２）であるとみなし、この周波数ｆkjと振幅ａkjとを各IMFＸk(t)の特徴データとする。ここで、tj’＝（tj＋tj+1）/２である。
特徴量算出部１３ｃは、IMFＸk(t)の特徴データである、周波数ｆk,jに対する振幅ａk,jの分布から、統計量である、平均μk、標準偏差σk、及び、歪度ｂ1 kを算出する。
これらの統計量は、時間に依存しない統計量であるので、これらの統計量を特徴量として採用する。なお、特徴量はＣk毎に求まる。
【００１６】
図６は、特徴量をＸ＝（μ，σ，ｂ1）としたときの、特徴量の入力空間を示す模式図で、ａ１軸が平均μ、ａ2軸が標準偏差σ、ａ3軸が歪度ｂ1である。
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量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量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。
同様に、ＳＮＯＷ路面やＩＣＥ路面を走行したときの加速度波形からも、ＳＮＯＷ路面における特徴量の分布やＩＣＥ路面における特徴量の分布を求めることができる。
なお、図１では省略したが、駆動輪特徴量算出手段２３の構成及び動作は、従動輪特徴量算出手段１３と同じで、駆動輪加速度波形抽出手段２２により抽出された駆動輪加速度波形からIMFＣkを抽出した後、駆動輪特徴量である、平均μk、標準偏差σk、及び、歪度ｂ1 kを、Ｃk毎に求める。
以下、使用する特徴量を第１のIMFＣ1の特徴量とする。
【００１７】
記憶手段１５は、予め求めておいた、Ｄ/Ｗ識別モデル、Ｄ/Ｓ識別モデル、Ｄ/Ｉ識別モデル、及び、Ｓ/Ｉ識別モデルの４つの識別モデルを記憶する。
Ｄ/Ｗ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ｆDW（ｘ）により分離するための特徴量である基準特徴量ＹDSV（ｙjk）及びＹWSV（ｙjk）と、基準特徴量ＹDSV（ｙjk）及びＹWSV（ｙjk）をそれぞれ重み付けするラグランジュ乗数λD及びλWを記憶する。
Ｄ/Ｓ識別モデルは、基準特徴量ＹDSV（ｙjk），ＹSSV（ｙjk）、及び、ラグランジュ乗数λD，λSを記憶し、Ｄ/Ｉ識別モデルは、基準特徴量ＹDSV（ｙjk），ＹISV（ｙjk）、及び、ラグランジュ乗数λD，λIを記憶する。
また、Ｓ/Ｉ識別モデルは、基準特徴量ＹSSV（ｙjk），ＹISV（ｙjk）、及び、ラグランジュ乗数λS，λIを記憶する。
各識別モデルは、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特徴量ＹA＝（μA，σA，ｂ1A）を求めた後、ＹAを学習データとして、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）により構築される。ここで、添え字Ａは、ＤＲＹ、ＷＥＴ、ＳＮＯＷ、及び、ＩＣＥを示している。また、ＳＶＭにより選択された識別境界の近傍の特徴量を路面特徴量ＹASVという。
なお、Ｄ/Ｗ識別モデルは、従動輪側加速度センサー１１の出力である従動輪加速度波形を用いて構築され、Ｄ/Ｓ識別モデル、Ｄ/Ｉ識別モデル、及び、Ｓ/Ｉ識別モデルは、駆動輪側加速度センサー２１の出力である駆動輪加速度波形を用いて構築される。
【００１８】
図７は、入力空間上におけるＤＲＹ路面特徴量ＹDとＷＥＴ路面特徴量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路面特徴量ＹDもＷＥＴ路面特徴量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７では、ＤＲＹ路面特徴量ＹDとＷＥＴ路面特徴量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、路面特徴量ＹＤ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量ＹD及びＹWに対して非線形な分類を行う。
ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを区別する際には、ＤＲＹ路面特徴量ＹDとＷＥＴ路面特徴量ＹWとを分離する分離超平面である識別関数ｆDW（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（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、図７に示すように、ＤＲＹ路面特徴量ＹDは全てｆDW（ｘ）≧＋１の領域にあり、ＷＥＴ路面特徴量ＹWは、ｆDW（ｘ）≦−１の領域にある。
ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを区別するＤ/Ｗ識別モデルは、ｆDW（ｘ）＝＋１の距離にあるサポートベクトルＹDSVと、ｆDW（ｘ）＝−１の距離にあるサポートベクトルＹWSVとを備えた入力空間である。ＹDSVとＹWSVとは、一般に複数個存在する。
Ｄ/Ｓ識別モデル、Ｄ/Ｉ識別モデル、及び、Ｓ/Ｉ識別モデルについても同様である。
【００１９】
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ｆDW（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路面特徴量ＹDjとＷＥＲ路面特徴量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||が路面特徴量ＹAj（Ａ＝Ｄ，Ｗ）とｆ（ｘ）＝０との距離である。
識別関数ｆDW（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（６），（７）に置き換えられる。
［数３］
2019123324.tif 000005
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。なお、λ＝０である路面特徴量ＹAjは、識別関数ｆ（ｘ）に寄与しない（サポートベクトルではない）ベクトルデータである。
ラグランジュ乗数は、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。
また、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、内積φT（ｘα）φ（ｘβ）を直接求めずに、カーネル関数Ｋ（ｘα，ｘβ）に置き換えることで、識別関数ｆ（ｘ）＝ｗTφ（ｘ）−ｂを非線形できる。
ラグランジュ乗数λは、前記の式（７）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。
Ｄ/Ｓ識別モデル、Ｄ/Ｉ識別モデル、及び、Ｓ/Ｉ識別モデルについても、同様に、基準特徴量ＹASV（ｙjk）、及び、ラグランジュ乗数λAを求めることができる。
本例では、カーネル関数Ｋ（ｘα，ｘβ）として、以下の式に示す、ガウシアンカーネル（ＲＢＦカーネル）を用いた。
［数４］
2019123324.tif 000006
【００２０】
従動輪識別関数演算手段１４は、カーネル関数算出部１４ａと識別関数演算部１４ｂとを備え、ＤＲＹ路面特徴量ＹDとＷＥＴ路面特徴量ＹWとを分離する分離超平面である識別関数ｆDW（ｘ）の値を計算する。
カーネル関数算出部１４ａは、従動輪特徴量算出手段１３にて算出された特徴量Ｘと記憶手段１５に記録されているＤ/Ｗモデルの各サポートベクトルＹDSVとＹWSVとから、上記式（８）を用いて、ガウシアンカーネルＫD（Ｘ，ＹDSV）とＫW（Ｘ，ＹWSV）とを算出する。
識別関数演算部１４ｂでは、カーネル関数ＫD（Ｘ，ＹDSV），ＫW（Ｘ，ＹWSV）を用いて、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを識別するための識別関数ｆD W（ｘ）の値を求める。
識別関数ｆD W（ｘ）の値は、下記の式（９）を用いて計算する。
［数５］
2019123324.tif 000007
なお、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である。また、識別関数のラグランジュ乗数λD，λWなどの値は、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを識別する識別関数を求める際の学習により求められる。
駆動輪識別関数演算手段２４は、カーネル関数算出部２４ａと識別関数演算部２４ｂとを備え、ＤＲＹ路面特徴量ＹDとＳＮＯＷ路面特徴量ＹSとを分離するる識別関数ｆDS（ｘ）の値、ＤＲＹ路面特徴量ＹDとＩＣＥ路面特徴量ＹIとを分離する識別関数ｆDI（ｘ）の値、及び、ＳＮＯＷ路面特徴量ＹSとＩＣＥ路面特徴量ＹIとを分離する識別関数ｆSI（ｘ）の値を計算する。
カーネル関数算出部２４ａは、駆動輪特徴量算出手段２３にて算出された特徴量Ｘと記憶手段１４に記録されているＤ/Ｓモデル、Ｄ/Ｉモデル、Ｓ/Ｉモデルの各サポートベクトルＹDSV，ＹSSV，ＹISVから、上記式（８）を用いて、ガウシアンカーネルＫD（Ｘ，ＹDSV）とＫS（Ｘ，ＹSSV）とＫI（Ｘ，ＹISV）とを算出する。
識別関数演算部２４ｂでは、カーネル関数ＫD（Ｘ，ＹDSV），ＫS（Ｘ，ＹSSV），ＫI（Ｘ，ＹWSV）を用いて、識別関数ｆDS（ｘ）、，ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）の値を求める。
識別関数ｆDS（ｘ），ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）の値は、下記の式（１０）〜（１２）を用いて計算する。
［数６］
2019123324.tif 000008
路面状態判別手段１６は、従動輪識別関数演算手段１４で計算された識別関数ｆD W（ｘ）の値と、駆動輪識別関数演算手段２４で計算された識別関数ｆDS（ｘ），ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）の値とから、路面状態がＤＲＹ/ＷＥＴ/ＳＮＯＷ/ＩＣＥのいずれかであるかを判別する。
【００２１】
次に、路面状態判別装置１０を用いて、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１１，２１により路面Ｒからの入力により発生したタイヤ振動をそれぞれ検出し（ステップＳ１０）、検出されたタイヤ振動の信号から、駆動輪３０Ｄタイヤ振動の時系列波形である駆動輪加速度波形と従動輪３０Ｃタイヤ振動の時系列波形である従動輪加速度波形とを抽出する（ステップＳ１１）。
そして、抽出されたタイヤ振動の時系列波形のデータから、EMDのアルゴリズムを用いて複数のIMFＣ1〜Ｃnを取得した後（ステップＳ１２）後、これらのIMFの中から、低い番号の第１〜第３のIMFＣ1〜Ｃ3を抽出して、路面状態の判別に使用する使用するIMFＣkを選択し、これをＸk(t)とする（ステップＳ１３）。
次に、Ｘk(t)に対してヒルベルト変換を行って、特徴データであるゼロクロス点における瞬時周波数ｆk(t)と、瞬時振幅ａk(t)の極大値とを算出（ステップＳ１４）した後、瞬時周波数ｆk(t)に対する瞬間振幅ａk(t)の分布から統計量を算出し、この算出された統計量を特徴量Ｘkとする（ステップＳ１５）。本例では、統計量を平均μk、標準偏差σk、及び、歪度ｂ1 kをとした。
なお、ステップＳ１２〜ステップＳ１５までの各ステップは、駆動輪加速度波形と従動輪加速度波形のそれぞれに対して行い、駆動輪加速度波形から駆動輪特徴量を算出し、従動輪加速度波形から従動輪特徴量を算出する。なお、本例では、駆動輪特徴量と従動輪特徴量とを区別せずに、特徴量Ｘkと記す。
次に、算出された特徴量Ｘkと、記憶手段１５に記録されている識別モデルのサポートベクトルＹDSV，ＹWSV，ＹSSV，ＹISVとから、ガウシアンカーネルＫD（Ｘ，ＹDSV），ＫW（Ｘ，ＹWSV），ＫS（Ｘ，ＹSSV），ＫI（Ｘ，ＹISV）を求め（ステップＳ１６）た後、カーネル関数ＫA（Ｘ，Ｙ）を用いた４つの識別関数ｆDW（ｘ），ｆDS（ｘ），ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）をそれぞれ計算する（ステップＳ１７）。
最後に、４つの識別関数ｆDW（ｘ），ｆDS（ｘ），ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）の計算値を用いて路面状態を判別する（ステップＳ１８）。
路面状態の判別は、はじめに、駆動輪特徴量とＤ/Ｓ識別モデル、Ｄ/Ｉ識別モデル、及び、Ｓ/Ｉ識別モデルを用いて計算した識別関数ｆDS（ｘ），ｆDI（ｘ），ｆSI（ｘ）ｆDW（ｘ）の値から、路面がＤＲＹ路面か、ＳＮＯＷ路面か、ＩＣＥ路面かを判別する。
具体的には、ｆD S（ｘ）＜０、かつ、ｆSＩ（ｘ）＞０であればＳＮＯＷ路面と判別し、、ｆD S（ｘ）＜０、かつ、ｆSＩ（ｘ）＜０であればＩＣＥ路面と判別する。
また、ｆD S（ｘ）＞０、かつ、ｆDＩ（ｘ）＞０であれば、従動輪特徴量とＤ/Ｗ識別モデルとを用いて計算した識別関数ｆDW（ｘ）の値から、路面がＤＲＹ路面か、ＷＥＴかを判別する。そして、ｆDW（ｘ）＞０であれば、ＤＲＹ路面と判別し、ｆDW（ｘ）＜０であればＷＥＴ路面と判別する。
これにより、ＷＥＴ路面とＳＮＯＷ路面との判別、及び、ＷＥＴ路面とＩＣＥ路面との判別をすることなく、ＤＲＹ路面とＷＥＴ路面とを判別することができる。
【００２２】
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。
【００２３】
例えば、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１１，２１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１１，２１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、加速度センサー１１，２１の個数も１個に限るものではなく、タイヤ周方向の複数箇所に設けてもよい。
また、前記実施の形態では、特徴量を算出するためのIMFとして第１のIMFＣ1を用いたが、他のIMFを用いてもよい。なお、上記したように、路面判別のためには、タイヤ振動の高周波成分に着目する必要があるので特徴量を算出するためのIMFとしては、低い番号のIMFを用いることが好ましい。
また、前記実施の形態では、特徴量を、平均μ、標準偏差σ、及び、歪度ｂ1としたが、更に尖度ｂ2などの他の統計量を加えてもよい。あるいは、平均μ、標準偏差σ、歪度ｂ1、尖度ｂ2などの中から複数の統計量を組み合わせてもよい。
【００２４】
また、路面状態の識別に用いる特徴量としては、振動波形から抽出される特定周波数帯域の振動レベル、または、複数の特定周波数帯域の振動レベルから演算される演算値など、他の特徴量を用いてもよい。
また、温度センサーなどで取得した温度情報を用い、外気温が低温（例えば、５℃以下）である場合には、駆動輪加速度波形のみを用いて、路面がＤＲＹ路面か、ＳＮＯＷ路面か、ＩＣＥ路面かを判別し、外気温が低温でない場合には、従動輪加速度波形のみを用いて、路面がＤＲＹ路面かＷＥＴ路面かを判別すれば、演算量を更に少なくできる。
【符号の説明】
【００２５】
１０  路面状態判別装置、１１  従動輪側加速度センサー、
１２  従動輪加速度波形抽出手段、１３  従動輪特徴量算出手段、
１３ａ  固有振動モード抽出部、１３ｂ  特徴データ算出部、１３ｃ  特徴量算出部、
１４  従動輪識別関数演算手段、１４ａ  カーネル関数算出部、１４ｂ  識別関数演算部、１５  記憶手段、１６  路面状態判別手段、２１  駆動輪側加速度センサー、
２２  駆動輪加速度波形抽出手段、２３  駆動輪特徴量算出手段、
２４  駆動輪識別関数演算手段、
３０Ｄ  駆動輪、３０Ｃ  従動輪、３１  インナーライナー部、３２  タイヤ気室、
Ｒ  路面。
【図１】
2019123324.tif 000009
【図２】
2019123324.tif 000010
【図３】
2019123324.tif 000011
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2019123324.tif 000015
【図８】
2019123324.tif 000016
【図９】
2019123324.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月18日(2019.1.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
タイヤに装着された振動検出手段により検出した走行中のタイヤの振動の時間変化波形からタイヤの接している路面の状態を判別する方法であって、
前記タイヤの従動輪に装着された振動検出手段と前記タイヤの駆動輪に装着された振動検出手段とにより前記従動輪の振動の時間変化波形である従動輪加速度波形と前記駆動輪の振動の時間変化波形である駆動輪加速度波形とを検出するステップと、
前記従動輪加速度波形と前記駆動輪加速度波形とから、それぞれ、従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量とを算出するステップと、
前記算出された従動輪の特徴量と駆動輪の特徴量と、予め路面状態毎に求めておいた路面特徴量とから、前記従動輪と駆動輪の接している路面の状態をそれぞれ判別するステップとを備え、
前記路面の状態を判別するステップでは、
前記駆動輪特徴量を用いて、ＤＲＹ路面とＩＣＥ路面との判別とＤＲＹ路面とＳＮＯＷ路面との判別、もしくは、ＤＲＹ路面とＩＣＥ・ＳＮＯＷ路面との判別を行い、
前記従動輪特徴量を用いてＤＲＹ路面とＷＥＴ路面との判別を行うことを特徴とする路面状態判別方法。