(57)【要約】【課題】現在の最新技術よりも、より簡単により迅速に実行できる摩擦係数を決定する方法を提案すること。【解決手段】本発明は、地面を走行中のタイヤの最大摩擦係数μｍａｘを決定する方法であって、少なくとも１つの緩やかに変化するパラメータに依存しないメイン伝達関数ＦＴ１からの出力として最大摩擦係数μｍａｘを決定するステップと、前記緩やかに変化するパラメータに依存する伝達プレ関数ＦＴ２からの出力としてメイン伝達関数ＦＴ１の少なくとも１つの入力Ｎ３を決定するステップとを含む方法を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地面を走行中のタイヤの最大摩擦係数（μｍａｘ）を決定する方法であって、
少なくとも１つの緩やかに変化するパラメータに依存しないメイン伝達関数（ＦＴ１）からの出力として最大摩擦係数（μｍａｘ）を決定するステップと、
前記緩やかに変化するパラメータに依存する伝達プレ関数（ＦＴ２）からの出力としてメイン伝達関数（ＦＴ１）の少なくとも１つの入力（Ｎ３）を決定するステップとを含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
メイン伝達関数（ＦＴ１）の特徴が学習方法によって決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
伝達プレ関数（ＦＴ２）が数理モデルタイプである、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
メイン伝達関数（ＦＴ１）および伝達プレ関数（ＦＴ２）が、共通の入力をもつ、請求項１から３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
共通の入力が、タイヤに及ぼす駆動力または制動力（Ｆｘ）の値、タイヤに及ぼす横向き推力（Ｆｙ）の値、タイヤに及ぼす荷重力（ＦＺ）の値、タイヤの圧力（Ｐ）の値、およびタイヤのキャンバ（γ）の値によって構成される集合の中の要素のいずれか１つから選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
緩やかに変化するパラメータがタイヤの摩耗および／またはエージングを特徴づける、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
「測定されたパラメータ」と呼ばれるパラメータ（Ｎ）を測定するステップと、
緩やかに変化するパラメータに依存しかつ測定されたパラメータ（Ｎ）をその入力として受ける、伝達プレ関数（ＦＴ２）の第１伝達サブ関数（ＳＦＴ１）からの出力として修正されたパラメータ（Ｎ２）を決定するステップと、
修正されたパラメータ（Ｎ２）と参照パラメータ（Ｎ１）との間の差をとることによって、メイン伝達関数（ＦＴ１）の前記少なくとも１つの入力（Ｎ３）を決定するステップとを含む、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
測定されたパラメータがタイヤのセルフアラインメントトルク（Ｎ）である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
参照パラメータ（Ｎ１）が、プレ関数（ＦＴ２）の一部を形成しかつ緩やかに変化するパラメータに依存しない第２伝達サブ関数（ＳＦＴ２）からの出力として決定される、請求項７または請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地面を走行するタイヤの最大摩擦（ａｄｈｅｓｉｏｎ）係数を決定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
タイヤの最大摩擦係数は、タイヤの走行状況の関数として、詳細には、タイヤが走行している道路のタイプの関数として、または温度の関数として変化する。
【０００３】
タイヤが地面とのグリップを失うことに近いかどうかを判定するために、走行するタイヤの最大摩擦係数をリアルタイムで知ることは非常に有利である。
【０００４】
タイヤの摩擦に関するこの情報を、結果として運転を適合させることを可能にするために、そのタイヤを備える車両の運転者に、あるいは車両のロードホールディングを制御するための電子装置に伝えることができる。
【０００５】
現在の最新技術では、詳細にはＷＯ  ０３／０６６４００では、タイヤに加えられる力の３つの成分、セルフアラインメントトルク、タイヤの圧力、タイヤのキャンバを測定することによって、摩擦係数を決定することが可能であることが示されている。
【０００６】
入力として、様々な測定されたパラメータを受け、かつ出力として、タイヤの摩擦の評価を提供する伝達関数を使用することによって、摩擦係数を決定することが可能である。例えば、伝達関数の特徴を、ニューラルネットワークの重みを学習する従来の方法を使用することによって、決定することができる。
【０００７】
しかし、学習期間は、タイヤが、その間、様々な使用条件におかれるテストが行われることを必要とする。詳細には、伝達関数の特徴を決定することを最適化するために、タイヤの摩耗またはエージングなど緩やかに変化するパラメータを考慮することも必要である。
【０００８】
数多くのパラメータが考慮されるので、現在の最新技術で使用される伝達関数は、非常に複雑で使用するのが高価であり、かつ長い学習を必要とする関数である。伝達関数の特徴がすべてのパラメータを考慮することを保証するために、パラメータの各々が、他のものから独立して、変化させられるテストを行うことが必要である。
【特許文献１】國際公開第０３／０６６４００号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の詳細な目的は、現在の最新技術よりも、より簡単により迅速に実行できる摩擦係数を決定する方法を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この目的のために、本発明は、地面を走行中のタイヤの最大摩擦係数を決定する方法であって、
少なくとも１つの緩やかに変化するパラメータに依存しないメイン伝達関数からの出力として最大摩擦係数を決定するステップと、
前記緩やかに変化するパラメータに依存する伝達プレ関数からの出力としてメイン伝達関数の少なくとも１つの入力を決定するステップとを含むことを特徴とする、方法を提案する。
【００１１】
伝達関数は、パラメータにおける変化とは独立に、関数の特徴を決定できる場合、パラメータに依存しないと言われる。例えば、ニューラルネットワークの係数を学習をすることから得られた特徴をもつ関数によって、関数がそれに依存しないはずのパラメータを変化させることなく、関数の特徴が決定される。しかし、関数の特徴が決定されると、そのことは、パラメータが関数への入力として使用されることを排除しない。
【００１２】
本発明によって、メイン伝達関数は、緩やかに変化するパラメータに依存しない。
したがって、それは少なくとも１つ、より少ないパラメータをもつので、現在の最新技術におけるものより早く学習されることが可能である。
【００１３】
さらに、それが緩やかに変化し、かつモデル化が簡単であり、かつ数理的タイプのモデルを実行する伝達プレ関数から得ることができる１つのパラメータの関数であるので、メイン伝達関数の入力を決定することは比較的簡単である。
【００１４】
これらの２つのステップを組み合わせることによって、現在の最新技術におけるよりも、より簡単で、より迅速な方法で最大摩擦係数を決定することが可能である。
【００１５】
走行するタイヤの最大摩擦係数を決定するための本発明の方法は、１つまたは複数の以下の特徴も含むことができる。
メイン伝達関数の特徴は、学習方法によって決定される。
伝達プレ関数は数理モデルタイプである。
メイン伝達関数および伝達プレ関数は共通の入力をもつ。
共通の入力が、タイヤに及ぼす駆動力または制動力の値、タイヤに及ぼす横向き推力の値、タイヤに及ぼす荷重力の値、タイヤの圧力の値、およびタイヤのキャンバの値によって構成される集合の中の要素のいずれか１つから選択される。
緩やかに変化するパラメータは、タイヤの摩耗および／またはエージングを特徴づける。
本発明の方法の間で、
「測定されたパラメータ」と呼ばれるパラメータを測定するステップと、
緩やかに変化するパラメータに依存しかつ測定されたパラメータをその入力として受ける、伝達プレ関数の第１伝達サブ関数からの出力として修正されたパラメータを決定するステップと、
修正されたパラメータと参照パラメータとの間の差をとることによって、メイン伝達関数の前記少なくとも１つの入力を決定するステップ。
測定されたパラメータはタイヤのセルフアラインメントトルクである。
参照パラメータは、伝達プレ関数の一部を形成しかつ緩やかに変化するパラメータに依存しない第２伝達サブ関数からの出力として決定される。
【００１６】
本発明を、純粋に例として与えられかつ添付の図面を参照してなされた以下の説明を読むと、よりよく理解できる。
【００１７】
道路を走行するタイヤと車輪を含むアセンブリへの考慮が以下になされる。
【００１８】
道路上のタイヤの最大摩擦係数μｍａｘをリアルタイムで測定することが望まれる。
【００１９】
例えば、文書ＷＯ  ０３／０６６４００から、摩擦係数μｍａｘは、詳細には、以下のパラメータに依存することが知られている。
タイヤに加えられる駆動力または制動力Ｆｘ、
タイヤに加えられる横向き推力Ｆｙ、
タイヤによって保持される荷重ＦＺ、
セルフアラインメントトルクＮ、すなわち、垂直軸の周りでタイヤに及ぼすモーメント、
タイヤのキャンバγ、および
タイヤ圧Ｐ。
【００２０】
これらの様々なパラメータを、タイヤまたは車輪に装着されたセンサで測定することができる。
【００２１】
現在の最新技術では、摩擦係数μｍａｘは、学習に基づく近似関数を使って、例えば、ニューラルネットワークの重みの学習によって、これらの６つのパラメータから推定される。
【００２２】
実際には、６つの上述のパラメータに加えて、摩擦係数μｍａｘは、緩やかに変化しかつタイヤの摩耗およびエージングに特有のパラメータにも依存する。
【００２３】
タイヤが摩耗したとき、またはそれが古くなったとき、そのトレッドの摩擦特性が変化し、したがって、上で発明されたモデルは修正されなければならない。一般に、トレッドの摩耗は、接触領域の形状に変化を引き起こし、一方で、タイヤのゴムのエージングがグリップの性質を修正する。
【００２４】
摩擦係数μｍａｘを評価するために、考慮しなければならない数多くのパラメータのために、この評価は、学習に基づく近似関数によって得るには複雑になりすぎる。
【００２５】
本発明は、その複雑さを減らしかつ入力のうちの少なくとも１つを緩やかに変化するパラメータに依存させるために、近似関数への入力の数を減らすことを提案する。
【００２６】
これをするために、利用できる入力パラメータの中で、例えばタイヤの摩耗またはエージングのパラメータなど、すなわち、緩やかに変化し、数理モデルでモデル化することができる変化を示すパラメータと、モデル化するには複雑である変化を示す残りのパラメータとの間で区別がつけられる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
地面を走行中のタイヤの最大摩擦係数μｍａｘを決定するための本発明の方法が図１のフローチャートによって線図で表される。
【００２８】
その方法は、４つの関数ＦＴ１、ＳＦＴ１、ＳＦＴ２およびΔならびに８つの入力を使って、最大摩擦係数を決定することを提案する。
【００２９】
メイン伝達関数ＦＴ１は、タイヤに加えられる３つの力Ｆｘ、ＦｙおよびＦｚ、圧力Ｐ、キャンバγならびにセルフアラインメントトルクＮ３を入力として受ける。
【００３０】
セルフアラインメントトルクＮ３は、詳細には、新しいタイヤが地面に完全なグリップをもつ場合に新しいタイヤがさらされるであろう理想のセルフアラインメントトルクの値Ｎ１と、このタイヤが完全に新しい場合にこのタイヤがさらされるであろうセルフアラインメントトルクの値Ｎ２とを比較する関数Δを含む、伝達プレ関数ＦＴ２からの出力として得られる。
【００３１】
言い換えれば、セルフアラインメントトルクＮ３はタイヤの摩耗およびエージングに依存せず、それは、タイヤの摩擦の最大レベルに関する情報を伝える。タイヤの全接触領域が道路を完全につかむ場合、Ｎ３はゼロである。そうではなく、タイヤが部分的にスリップする場合、Ｎ３はゼロではない。
【００３２】
タイヤが完全に新しい場合にタイヤがさらされるであろうセルフアラインメントトルクの値Ｎ２は、伝達プレ関数ＦＴ２の一部を形成し、かつタイヤのエージングおよび摩耗のパラメータの特徴に依存し、かつ測定されたセルフアラインメントトルクをその入力として受ける第１伝達サブ関数ＳＦＴ１からの出力として得られる。
【００３３】
参照セルフアラインメントトルクの値Ｎ１は、伝達プレ関数ＦＴ２の一部を形成する第２伝達サブ関数ＳＦＴ２からの出力として得られる。値Ｎ１は理想的で、理論的な値であるので、第２伝達サブ関数ＳＦＴ２は、緩やかに変化するパラメータに依存しない数学的関数などの数理モデルであり得る。
【００３４】
第２伝達サブ関数ＳＦＴ２は、タイヤに加えられる３つの力Ｆｘ、ＦｙおよびＦｚに加えて圧力Ｐおよびキャンバγを入力として受ける。
【００３５】
まとめると、したがって、本発明の方法は、
セルフアラインメントトルクＮを測定するステップと、
新しいタイヤが同じ応力下にさらされるであろうセルフアラインメントトルクに対応する修正されたセルフアラインメントトルクＮ２を得るように、緩やかに変化するパラメータの関数としてセルフアラインメントトルクＮを修正するステップと、
参照セルフアラインメントトルクＮ１と修正されたセルフアラインメントトルクＮ２との間の差をとることによって、メイン伝達関数ＦＴ１の入力Ｎ３を決定するステップであって、地面への完全なグリップを仮定した場合に、トルクＮ１が、新しいタイヤが同じ応力下にさらされるであろうセルフアラインメントトルクに対応するステップと、
トルクＮ３をその入力として受けるメイン伝達関数ＦＴ１からの出力として最大摩擦係数μｍａｘを決定するステップとを含む。
【００３６】
見ることができるように、６つのパラメータ、すなわち、現在の最新技術の方法におけるのと同じ数が、メイン伝達関数ＦＴ１への入力として供給される。しかし、現在の最新技術とは違って、関数ＦＴ１は、伝達プレ関数ＦＴ２からの出力として決定され、かつ緩やかに変化するパラメータに依存する入力Ｎ３を介して緩やかに変化する２つのパラメータ、すなわち、タイヤの摩耗およびエージングを考慮にいれる。
【００３７】
伝達関数ＦＴ１、ＳＦＴ１およびＳＦＴ２の詳細な説明が続く。
【００３８】
図２は、Ｆｘがゼロで、Ｆｚが一定の場合における、２つの与えられた摩擦係数に対するセルフアラインメントトルクＮと横力Ｆｙとの間の関係を示す。
【００３９】
このグラフで、３つのゾーンを見ることができる。ゾーン１はタイヤの接触領域のスリップがない場合に対応し、ゾーン２は部分的なスリップに対応し、ゾーン３は完全なスリップに対応する。
【００４０】
見ることができるように、ゾーン１にあるとき、すなわち、タイヤが完全に道路に摩擦するとき、セルフアラインメントトルクＮの値は、横方向の推力Ｆｙの値に実質的に比例し、比例係数は、ほとんど接触領域の長さに比例して依存する。
【００４１】
伝達サブ関数ＳＦＴ２から出力された値Ｎ１は、タイヤが完全なグリップをもつ、すなわち、タイヤがゾーン１に見いだされるように振る舞うという仮定に対応する。したがって、横向き推力Ｆｙだけが変化するとき、Ｎ１を、以下のように決定することができる。
Ｎ１＝Ｎ０＋ａ１＊Ｆｙ
【００４２】
しかし、実際には、タイヤに作用する応力は多くあり、動的であり、結合されているので、以下の要素を考慮することが好ましい。
保持される荷重および接触圧力の両方の関数としての接触領域の長さの変化、
横向き推力がないとき、任意のキャンバによって生成されるセルフアラインメントトルクの値の変化、および
横向き応力と走行方向の応力との間に存在する結合。
【００４３】
タイヤの動作を分析し、実験的テストを実行した後で、発明者は、これらの現象を考慮した以下の方程式を使用することを提案する。
【数１】
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【００４４】
したがって、第２伝達サブ関数ＳＦＴ２は、本質的に多項式であり、少数の係数を使用して、タイヤの振る舞いのすべてを考慮することを可能にする。
【００４５】
しかし、この第２伝達サブ関数ＳＦＴ２を定義するために、任意の他のタイプのモデルを使用することが可能である。
【００４６】
第２伝達サブ関数ＳＦＴ２からの出力で得られたセルフアラインメントトルクＮ１の値が理想的な値であるとすれば、それはタイヤの緩やかな変化を考慮にいれていない。
【００４７】
それを、実際に測定されたセルフアラインメントトルクＮの値と比べることができるためには、したがって、第１伝達サブ関数ＳＦＴ１を使用することによって緩やかに変化するパラメータの影響を修正することが必要である。
【００４８】
この第１伝達サブ関数ＳＦＴ１は、セルフアラインメントトルクＮと横向き推力Ｆｙとの間に存在する関係に作用する。
【００４９】
図２に関して上で述べたように、この曲線はセルフアラインメント係数Ｎが横向き推力Ｆｙに比例する第１ゾーンをもつ。
【００５０】
この第１ゾーンで、タイヤは完全なグリップの振る舞いを示す。
【００５１】
タイヤのエージングおよび摩耗は、原点Ｎ０での縦座標および第１ゾーンの直線の傾きａ１を修正する傾向がある。
【００５２】
これらの緩やかな変化を修正するために、したがって、伝達サブ関数ＳＦＴ１が、タイヤの摩耗およびエージングによって引き起こされた原点における縦座標の変化の値ΔＮ０と傾斜の変化の値Δａ１を知ることが必要である。
【００５３】
これらの値を決定するために、タイヤの動作範囲に応じて、２つの異なる方法に進むことが可能である。
【００５４】
第１範囲では、タイヤに課された応力が小さく、かつタイヤの動作が、タイヤが完全にグリップしているというタイヤの仮定に従うことが確かであることが仮定される。
【００５５】
実際には、これは、応力が小さいとき、例えば、タイヤが乾いた道路上を直線に走行するときに起こる。
【００５６】
そのような状況下では、伝達サブ関数ＳＦＴ１は、測定されたセルフアラインメントトルクと、第２伝達サブ関数ＳＦＴ２からの出力のところで得られた理論的トルクとを比較し、それから、２つのトルクの値を等しくさせるために、測定されたトルクＮに加えられなければならない原点ΔＮ１の縦座標および傾斜Δａ１への修正を決定する。
【００５７】
それから、次に、これらの修正値を、タイヤに加えられる応力によらず、測定されたセルフアラインメントトルクＮの測定値を修正するために使用することができる。
【００５８】
第２範囲では、タイヤは高いレベルの応力にさらされる。
【００５９】
したがって、タイヤが地面に完全なグリップをもつと仮定することはもはやできない。
【００６０】
測定されたセルフアラインメントトルクＮと、完全なグリップに対する理想のセルフアラインメントトルクＮ２との間の差は、地面のスリップのタイヤの接触領域の部分からの結果であり、タイヤのパラメータにおける緩やかな変化からの結果ではない。
【００６１】
そのような状況下で、伝達サブ関数ＳＦＴ１でパラメータとして使用される、原点における縦座標の値および傾斜の値を更新することが可能であり、それからこれらの値は定数として保存される。
【００６２】
傾きおよび原点での縦座標の値が知られると、第１伝達サブ関数ＳＦＴ１は以下のようになる。
Ｎ２＝Ｎ−（ΔＮ０＋Δａ１＊Ｆｙ）
【００６３】
実際に測定されたセルフアラインメントトルクＮの関数とし、ならびに横力Ｆｙの関数としてのＮ１およびＮ２における変化は、図３のグラフに示される。低いレベルの横応力の下、２つのグラフが実質的に一致することがわかり、このことを、タイヤが完全なグリップの振る舞いを示すという事実によって説明することができる。
【００６４】
その後で、理想的なセルフアラインメントトルクＮ１と、関数Δによって修正されたセルフアラインメントトルクＮ２との間の差をとることによって、メイン伝達関数ＦＴ１への入力Ｎ３が決定される。
横力Ｆｙの関数としてのＮ３の変化が図４に示される。
【００６５】
これらの２つの値の間に存在しうるこの差Ｎ３が、最大摩擦係数μｍａｘに関する情報を伝える。
【００６６】
タイヤが動作の完全なグリップモードにあるとき、値Ｎ１およびＮ２は実質的に等しく、したがって、Ｎ３はゼロである。
【００６７】
対照的に、タイヤが不完全なグリップモードで動作するとき、Ｎ３はゼロでない。
【００６８】
言い換えれば、部分Ｎ３は、完全なグリップで動作するタイヤによっては説明されないセルフアラインメントトルクＮの部分に対応する。したがって、Ｎ３は、タイヤのスリップに関する情報、すなわち、最大摩擦に関する情報を伝える。
【００６９】
したがって、本発明は、簡単な数学的関数を使用してモデル化できる振る舞いを示すパラメータと、数学的モデルによってモデル化するには複雑すぎるパラメータとを分離する。
【００７０】
この分離が、メイン伝達関数ＦＴ１への入力の数を、簡単な方法ではモデル化できない振る舞いを示す入力に限定することを可能にする。
【００７１】
言い換えれば、メイン伝達関数ＦＴ１の目的は、摩擦に関連するが、十分には知られていず、プレ関数ＦＴ２によって考慮できるほどには簡単化されない態様をモデル化することである。
【００７２】
これらの現象は、関数の方法でのモデル化が難しいので、メイン伝達関数ＦＴ１は、学習によって決定される係数をもつニューラルネットワークを利用する。
【００７３】
トルクＮ３がゼロでないときにだけ、メイン伝達関数ＦＴ１を実行することが重要である。Ｎ３がゼロのとき、タイヤは道路に完全なグリップをもち、測定されたパラメータは摩擦係数に関する情報を伝えない。
【００７４】
メイン伝達関数によるデータの処理は、Ｎ３の絶対値が、評価の早期性と評価の品質との間の妥協を達成するように選択される一定の閾値より大きいときだけ、好ましくは、起動される。実際には、閾値を、トルクＮを測定するときに生じるノイズのレベル、すなわち２メートルデカニュートン（ｍ・ｄａＮ）程度、より若干大きい値に選択すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の方法のフローチャートである。
【図２】２つの異なる与えられた摩擦係数に対するタイヤに及ぼす横向き推力の関数としてのタイヤのセルフアラインメントトルクを示すグラフである。
【図３】実際に測定されたセルフアラインメントトルクＮの関数とし、ならびに横力Ｆｙの関数としての理論的トルクＮ１および修正されたトルクＮ２の変化を示すグラフである。
【図４】横力Ｆｙの関数としてのＮ３の変化を示すグラフである。
【符号の説明】
【００７６】
μｍａｘ  摩擦係数
Ｆｘ  駆動力または制動力
Ｆｙ  横力
ＦＺ  荷重力
Ｎ  実際に測定されたセルフアラインメントトルク
Ｎ１  理論的トルク
Ｎ２  修正されたトルク
Ｎ３  セルフアラインメントトルク
γ  キャンバ
ＦＴ１  メイン伝達関数
ＳＦＴ１  第１伝達サブ関数
ＳＦＴ２  第２伝達サブ関数
Δ  関数
ＦＴ２  伝達プレ関数
Ｐ  圧力
Ｎ０  原点
ａ１  傾き
ΔＮ０  原点での縦軸の変化の値
Δａ１  傾きの変化の値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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