(57)【要約】  発明は、車両の載荷後に、スマート通信デバイスを使用して、前輪アセンブリと後輪アセンブリとを含む自動車両の重量を推定するための方法に関し、方法は、（ｉ）スマート通信デバイスで、車両を識別するステップと、（ｉｉ）識別された車両に基づいて、撮影された車輪の車輪アセンブリの変位を決定するために、スマート通信デバイスのカメラを使って、載荷後の車両の少なくとも１つの車輪の写真を捕捉し、処理するステップと、（ｉｉｉ）測定されたチルト角度に基づく対向する車輪アセンブリの変位、撮影された車輪の車輪アセンブリの変位、及び、識別された車両を決定するために、スマート通信デバイスの加速度計又は傾斜計のうちの少なくとも１つを使用して、載荷後の車両の少なくとも１つのチルト角度を測定するステップと、（ｉｖ）車両の総荷重値を決定するために、スマート通信デバイスの演算ユニットを使用して、撮影された車輪の車輪アセンブリ上の荷重値、及び、対向する車輪アセンブリ上の荷重値を、前記車輪アセンブリのそれぞれの変位に基づいて計算するステップと、（ｖ）スマート通信デバイスを使用して、ユーザに車両の荷重の状態を示すステップ、を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の載荷後に、スマート通信デバイスを使用して、前輪アセンブリと後輪アセンブリとを備える前記自動車両の重量を推定するための方法であって、
（ｉ）前記スマート通信デバイスで前記車両を識別するステップと、
（ｉｉ）前記スマート通信デバイスのカメラを使用して、載荷後の前記車両の少なくとも１つの車輪の写真を捕捉し、処理して、前記識別された車両に応じて、前記撮影された車輪の前記車輪アセンブリのクリアランスを決定するステップと、
（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で撮影された前記車輪に対向する前記車輪アセンブリのクリアランスを、前記スマート通信デバイスの加速度計又は傾斜計のうちの少なくとも１つを使用して、載荷後の前記車両の傾きの角度を測定することか、前記スマート通信デバイスの前記カメラを使用して、ステップ（ｉｉ）で撮影された前記車輪の前記車輪アセンブリに対向する前記車輪アセンブリの少なくとも１つの車輪の写真を捕捉し、処理すること、のいずれかによって、決定するステップと、
（ｉｖ）前記車両の総荷重値を決定するために、前記スマート通信デバイスの演算ユニットを使用して、前記撮影された車輪の前記車輪アセンブリ上の荷重値、及び、前記対向する車輪アセンブリ上の荷重値を、これらの車輪アセンブリのそれぞれの前記クリアランスに応じて計算するステップと、
（ｖ）前記スマート通信デバイスを使用して、前記車両の負荷状態をユーザに伝えるステップ、を含む、車両の重量を推定するための方法。
【請求項２】
前記車両は前記車両の後部に配設された積載空間を備え、前記撮影された車輪は前記車両の後輪であり、前記後輪アセンブリの前記クリアランスの決定を可能にすること、及び、前記対向する車輪アセンブリは前記前輪アセンブリであることを特徴とする、請求項１に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項３】
前記車両の各後輪の写真が撮影され、処理されること、及び、前記後輪アセンブリの前記クリアランスは、撮影された各後輪の平均クリアランスにより決定されることを特徴とする、請求項２に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項４】
前記ユーザに伝えるステップ（ｖ）が、３つのレベルで照光式及び／又は可聴式のインジケータを用いて実行され、第１レベルは、認可された最大量と比較して前記車両が過積載であるという情報に対応し、第２レベルは、前記認可された最大量と比較して前記車両が過積載されているリスクがあるという情報に対応し、第３レベルは、荷重が前記認可された最大量を下回るという情報に対応することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項５】
１つの車輪の写真を撮影するステップ（ｉｉ）は、加速度計を用いて検出された、前記スマート通信デバイスの鉛直位置付けに依拠することを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項６】
前記車両を識別するステップ（ｉ）が、
（ｉ．１）載荷前に、ステップ（ｉｉ）で撮影されるべき前記車輪の、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の距離を決定するステップと、
（ｉ．２）載荷前に、前記車両の前記傾きの角度を決定するステップと、
（ｉ．３）前記識別された車両の、許容可能な総荷重を決定するステップ、を含むことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項７】
画像を捕捉し、処理するステップ（ｉｉ）が、
（ｉｉ．０）前記車両の１つの車輪の写真を撮影するサブステップと、
（ｉｉ．１）前記車輪の前記捕捉された写真をグレイスケール画像に変換するサブステップと、
（ｉｉ．２）ファジーガウス型の第１フィルタを使用して、前記画像の鮮明度を改善するサブステップと、
（ｉｉ．３）ソーベル型の第２フィルタを使用して、前記画像の輪郭を取得するサブステップと、
（ｉｉ．４）前記画像を２つの部分、すなわち、前記車輪に関する第１部分と、前記車輪ハウジングに関する第２部分に分解するサブステップと、
（ｉｉ．５）最小二乗法によって、前記車輪ハウジングの前記中心点及び半径を計算するサブステップと、
（ｉｉ．６）前記車輪ハウジングの前記半径、及び、前記識別された車両に応じて、前記車輪の最小半径及び最大半径の値を計算するサブステップと、
（ｉｉ．７）メキシコ帽型ウェーブレット式の第３フィルタを使用して、前記車輪の前記中心点付近の点の集結を改善するサブステップと、
（ｉｉ．８）前記車輪中心点におけるポイントの集積に基づいて前記車輪の前記中心点を計算し、前記車輪中心点と前記車輪ハウジングの前記中心点との間の、載荷後の距離を計算するサブステップと、
（ｉｉ．９）載荷後と載荷前との、前記車輪中心点と前記車輪ハウジングの前記中心点との間の距離の差異を使用して、前記撮影された車輪の前記車輪アセンブリのクリアランスを計算するサブステップ、を含むことを特徴とする、請求項６に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項８】
前記対向する車輪アセンブリの前記クリアランスを決定するステップ（ｉｉｉ）が、載荷前と載荷後の、前記傾きの角度の差異の測定に基づくことを特徴とし、前記傾きの角度は、前記車両のＸ軸に沿った、地球基準座標系と車両基準座標系との間の角度として選ばれる、請求項６又は７に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項９】
前記傾きの角度を測定するステップ（ｉｉｉ）において、一定の既定の閾値を超える加速のいかなる検出も、前記スマート通信デバイスが落下したことを示すとみなされ、ステップ（ｉｉｉ）は再度行われる必要があることを特徴とする、請求項８に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項１０】
前記前輪アセンブリ及び前記後輪アセンブリ上の前記荷重値を計算するステップ（ｉｖ）は、荷重／クリアランスマップ内の補間によって実行されることを特徴とする、請求項１から９のいずれか一項に記載の車両の重量を推定するための方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法の実行のためのスマート通信デバイス（１０）であって、前記スマート通信デバイスが、
車両の重量を推定するための方法を始動させるようプログラムされたアプリケーション（１４）と、
車両の重量を推定するための前記アプリケーションを開始するための人間−機械インターフェース（１６）と、
前記車両を識別するための手段と、
前記車両の少なくとも１つの車輪の写真を撮影するためのカメラ（２０）と、
地球基準座標系と車両基準座標系との間の傾きの角度を測定するための、加速度計（２２）及び／又は傾斜計（２４）のうちの少なくとも１つと、
画像処理、及び、クリアランス値と荷重値の計算のステップを実行するようプログラムされた演算ユニット（１２）と、
ユーザの車両の負荷状態につき前記ユーザに警報を発する、画像インターフェース及び／又はオーディオインターフェース（２６）のうちの少なくとも１つを備えることを特徴とする、スマート通信デバイス。
【請求項１２】
請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法の実行のための、請求項１１に記載のスマート通信デバイス向けのアプリケーションであって、それが、前記アプリケーションのユーザの視点から、
ａ）前記ユーザの車両を識別するステップと、
ｂ）前記アプリケーションによって示された、少なくとも１つの車輪の写真を撮影するステップと、
ｃ）前記スマート通信デバイスを、前記車両のドッキングステーション内に配置し、この配置の後に有効化するステップと、
ｄ）前記車両の負荷状態を前記ユーザに伝えるステップ、を含むことを特徴とする、アプリケーション。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して、自動車両の総重量を推定するための方法に関する。より具体的には、発明は、載荷後の車両の総重量を推定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車両の総重量を知ることは、緩衝システム、空気圧不足検出システム、（電気推進エンジン、燃焼エンジン、又はハイブリッドエンジンための）エンジン制御システム、坂道発進システム、過積載検出システム、照明システム、ブレーキ及び／又はエネルギー回収システムなどのような、車両内の多数の搭載システムの正しい動作のために必要である。
【０００３】
現在、自動車両の重量を推定するための、２群の方法が存在する。第１群は、地対車体クリアランスセンサ、地対車軸クリアランスセンサ、センサベアリングなどのような補足的センサを使用する、直接システムを含む。第２群は、車両内に存在するセンサのみを使用して車両の総重量を推定する、間接システムを含む。この群は、例えば、帰納的最小二乗型の技術を使用して重量を推定する方法を含む。
【０００４】
例えば、ＦＲ２  ８５７  ０９０には、帰納的最小二乗アルゴリズムによって車両の重量が推定される、車両の総重量を推定するための方法が記載されている。この方法は、ある時点の単一の瞬間に基づいて、あらゆる推定を行う。車両動力学方程式に内在する、及び、推定される必要があるか、又はそれらの式に代入される値を有する、様々な力及び車両パラメータの、数、複雑度、並びにばらつきのために、この推定には問題が生ずる。
【０００５】
同様のアプローチが、ＵＳ６  ２４９  ７３５において考察されている。この文書には、車両のエンジントルク及び加速度の測定を使用する方法が記載されている。加速度は、スピードの導関数の離散近似、及び、フィルタリングによって計算されるが、これは、ノイズの問題を発生させ、推定の正確性並びにロバスト性に影響を与える。
【０００６】
更に、車両加速度を使用しない方法は、ノイズの影響を受けにくいが、それらは、車両が運転される地表の勾配を考慮しない。
【０００７】
問題の更なる態様も存在し、その中では、直接的な解決法（追加部品）と間接的な解決法（調整及び検証試験）の両方に、非常に高いコストが発生する。更に、これらのシステムは、調整が困難であり、かつ、ロバスト性が低い。
【発明の概要】
【０００８】
本発明の１つの目的は、第一に、ユーザが、補足的センサを必要とせずに、簡単な方法で自身の車両の過積載を検出することを可能にする、載荷後の自動車両の重量を推定するための方法を提案することにより、従来技術文書の上述の欠点に対処することである。
【０００９】
この目的のため、発明の第１の態様は、車両の載荷後に、スマート通信デバイスを使用して、前輪アセンブリと後輪アセンブリとを備える自動車両の重量を推定するための方法に関し、方法は、以下のステップを含む。（ｉ）スマート通信デバイスで、車両を識別するステップと、（ｉｉ）スマート通信デバイスのカメラを使用して、載荷後の車両の少なくとも１つの車輪の写真を捕捉し、処理して、識別された車両に応じて、撮影された車輪の車輪アセンブリのクリアランスを決定するステップと、（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）で撮影された車輪に対向する車輪アセンブリのクリアランスを、スマート通信デバイスの加速度計又は傾斜計のうちの少なくとも１つを使用して、載荷後の車両の傾きの角度を測定することか、スマート通信デバイスのカメラを使用して、ステップ（ｉｉ）で撮影された車輪の車輪アセンブリに対向する車輪アセンブリの少なくとも１つの車輪の写真を捕捉し、処理すること、のいずれかによって、決定するステップと、（ｉｖ）スマート通信デバイスの演算ユニットを使用して、撮影された車輪の車輪アセンブリ上の荷重値、及び、対向する車輪アセンブリ上の荷重値を、これらの車輪アセンブリのそれぞれのクリアランスに応じて計算し、それによって、車両の総荷重値を決定するステップと、（ｖ）スマート通信デバイスを使用して、ユーザに車両の負荷状態を伝えるステップ。
【００１０】
車両の荷重を推定するためのこの方法は、適切なアプリケーションを備えた、英語の用語法では「スマートフォン」としても知られる、インテリジェント携帯電話又はコンピュータ電話のようなスマート通信デバイスを所有するユーザによって、非常に早く容易に、実行されることが可能である。この解決法は、車両内にいかなる追加部品も必要としないことから、コストに関して大変競争力が高く、車両内のいかなる要素にも依存しないことから、信頼性も高い。ゆえに、この解決法により、いかなるユーザも、載荷後に自身の車両の負荷状態を確認すること、及び、過剰燃料消費、走行性能低下、又は、関連車種向けの（特に合計車両重量評価すなわちＧＶＷＲに関する）安全法規の違反に顕著につながりうる、過積載のいかなるリスクをも防止することが、可能になる。
【００１１】
有利には、車両は車両の後部に配設された載荷空間を備え、撮影される車輪は車両の後輪であって、後輪アセンブリのクリアランスの決定を可能にし、対向する車輪アセンブリは前輪アセンブリである。後輪を撮影することによって、後部積載空間を有する車両の後輪アセンブリのクリアランスの測定の信頼性が、荷重は原則的にこの領域内に印加されることから、高まる。有利には、車両の各後輪の写真が撮影されて処理され、後輪アセンブリのクリアランスは、撮影された各後輪の平均クリアランスにより決定される。これは、特に荷重が車両のＸ軸に沿って分散していなければ、後輪アセンブリのクリアランスの測定の信頼性を高める。
【００１２】
有利な変形例により、ユーザに伝えるステップ（ｖ）が、３つのレベルの照光式及び／又は可聴式のインジケータを用いてで実行され、第１レベルは、認可された最大量と比較して車両が過積載であるという情報に対応し、第２レベルは、認可された最大量と比較して車両が過積載されているリスクがあるという情報に対応し、第３レベルは、荷重が認可された最大量を下回るという情報に対応する。例えば、赤色表示は車両の過積載状態を示し、オレンジ色表示は過積載のリスクを示し、かつ、緑色表示は認可された載荷レベルを示すことになる。
【００１３】
別の有利な変形例により、車輪の写真を撮影するステップ（ｉｉ）は、加速度計を用いて検出された、スマート通信デバイスの鉛直位置付けに依拠する。車輪の写真の撮影中のスマート通信デバイスの鉛直位置付けの検出により、画像内の視差の問題が回避されること、及び、撮影された車輪の車輪アセンブリのクリアランスの値に関して信頼性が高まることによって、処理が簡素化される。
【００１４】
別の有利な変形例により、車両を識別するステップ（ｉ）は、（ｉ．１）載荷前に、ステップ（ｉｉ）で撮影されるべき車輪の、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の距離を決定するステップと、（ｉ．２）載荷前に、車両の傾きの角度を決定するステップと、（ｉ．３）識別された車両の、許容可能な総荷重を決定するステップ、を含む。車両を識別するこの最初のステップは、重量推定の信頼性を高める一方で、その後のステップにおける計算を簡素化する。ステップ（ｉ．３）も、重量計側されるべき車両が、地球基準座標系において平らな地表に駐車していない場合には、不可欠である。
【００１５】
別の有利な変形例により、画像処理するステップ（ｉｉ）は、以下のサブステップを含む。（ｉｉ．０）車両の車輪の写真を撮影するサブステップと、（ｉｉ．１）捕捉された車輪の写真をグレイスケール画像に変換するサブステップと、（ｉｉ．２）ファジーガウス型の第１フィルタを使用して、画像の鮮明度を改善するサブステップと、（ｉｉ．３）ソーベル型の第２フィルタを使用して、画像の輪郭を取得するサブステップと、（ｉｉ．４）画像を２つの部分、すなわち、車輪に関する第１部分と、車輪ハウジングに関する第２部分とに分解するサブステップと、（ｉｉ．５）最小二乗法によって、車輪ハウジングの中心点及び半径を計算するサブステップと、（ｉｉ．６）車輪ハウジングの半径、及び、識別された車両に応じて、車輪の最小半径と最大半径の値を計算するサブステップと、（ｉｉ．７）メキシコ帽型ウェーブレット式の第３フィルタを使用して、車輪の中心点付近の点の集結を改善するサブステップと、（ｉｉ．８）車輪中心点におけるポイントの集積に基づいて車輪の中心点を計算し、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の載荷後の距離を計算するサブステップと、（ｉｉ．９）載荷後と載荷前との、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の距離の差異を使用して、撮影された車輪の車輪アセンブリのクリアランスを計算するサブステップ。
【００１６】
この画像処理方法は、最初に車両が正確に識別されれば、非常に信頼性が高い。特にそれは、車輪ハウジングの半径と、最小及び最大の車輪半径、並びに、車輪の中心点及び車輪ハウジングの中心点の正確な検出のために、使用されることが可能である。
【００１７】
別の有利な変形例により、対向する車輪アセンブリのクリアランスを決定するステップ（ｉｉｉ）は、載荷前と載荷後の傾きの角度の差異の測定に基づき、傾きの角度は、車両のＸ軸に沿った、地球基準座標系と車両基準座標系との間の角度として選ばれる。具体的には、傾きの角度を測定することによってクリアランスを決定するこのステップは、積載空間に対向する車輪アセンブリについて、特段に簡単で、かつ、信頼性が高い。有利には、傾きの角度を測定するステップ（ｉｉｉ）において、一定の既定の閾値を超える加速のいかなる検出も、スマート通信デバイスが落下したことを示すとみなされ、ステップ（ｉｉｉ）は再度行われる必要がある。この変形例は、デバイスの落下によって引き起こされる、傾きの角度の非現実的な測定を防止するために使用されることが可能である。
【００１８】
別の有利な変形例により、前輪アセンブリ及び後輪アセンブリ上の荷重値を計算するステップ（ｉｖ）は、荷重／クリアランスのマップ内の補間によって実行される。このマップは、各車両モデル向けに描かれ、アプリケーションの開始時に正確に識別される必要がある。それによって、関連する車輪アセンブリ上の荷重値を、計算を必要とせずに、直接的かつ簡単な様態で決定することが可能になる。
【００１９】
発明の第２の態様は、発明の第１の態様による方法を実行するためのスマート通信デバイスに関し、スマート通信デバイスは、車両の重量を推定するための方法を始動させるようプログラムされたアプリケーションと、車両を識別するための手段と、車両の少なくとも１つの車輪の写真を撮影するためのカメラと、地球基準座標系と車両基準座標系との間の傾きの角度を測定するための、加速度計及び／又は傾斜計のうちの少なくとも１つと、画像処理、及び、クリアランス値と荷重値の計算のステップを実行するようプログラムされた演算ユニットと、ユーザの車両の負荷状態につきユーザに警報を発する、画像インターフェース及び／又はオーディオインターフェースのうちの少なくとも１つを、備えることを特徴とする。
【００２０】
発明の第３の態様は、第１の態様による方法の実行のための、発明の第２の態様によるスマート通信デバイス向けのアプリケーションに関し、それは、アプリケーションのユーザの視点から、以下のステップを含むことを特徴とする。ａ）ユーザの車両を識別するステップと、ｂ）アプリケーションによって示された、少なくとも１つの車輪の写真を撮影するステップと、ｃ）スマート通信デバイスを、車両のドッキングステーション内に配置し、この配置の後に有効化するステップと、ｄ）車両の負荷状態をユーザに伝えるステップ。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
本発明の他の特徴及び利点は、非限定的な実施例によって提示され、添付の図面に図示されている、発明の一実施形態の、以下の詳細な説明を読むことにより、一層明白になるであろう。
【図１】発明の一実施形態による、スマート通信デバイスの概略的表現である。
【図２】発明の一実施形態による、車両の重量を推定するための方法の図を示す。
【図３】車両の載荷後の、前輪アセンブリ及び後輪アセンブリのクリアランスの概略的表現である。
【図４】発明の一実施形態による、画像処理のステップの詳細な図を示す。
【図４Ａ】実行される画像処理のサブステップを示す。
【図４Ｂ】実行される画像処理のサブステップを示す。
【図４Ｃ】実行される画像処理のサブステップを示す。
【図４Ｄ】実行される画像処理のサブステップを示す。
【図５Ａ】既定の車両モデルのための車輪サスペンションに関する、荷重／クリアランスの関連性の例を示す。
【図５Ｂ】車両の総荷重の決定の実験結果を示す。
【図６】スマート通信デバイスのための軸の定義の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図１は、発明の一実施形態による、スマート通信デバイスの概略的表現である。スマート通信デバイス１０は、プログラマブル中央ユニット１２を備える。車両の重量を推定するためのアプリケーション１４は、この中央ユニット１２の中にプログラムされる。人間−機械インターフェース１６は、車両の重量を推定するためのアプリケーション１４を開始するために使用される。車両を識別するための手段は、例えば、前もって非揮発性メモリ１８内に記録されているモデルのリストからの、人間−機械インターフェース１６を介しての車両モデルの選択という形で、提供される。スマート通信デバイスの傾きの角度を測定するための、加速度計２２及び／又は傾斜計２４のうちの少なくとも１つと共に、カメラ２０も、車両の少なくとも１つの車輪の写真を撮影するために提供され、中央ユニット１２は、画像処理、及び、クリアランス値と荷重値の計算のステップを実行するようプログラムされる。画像インターフェース及び／又はオーディオインターフェース２６のうちの少なくとも１つも、ユーザの車両の負荷状態につきユーザに警報を発するために提供される。この画像インターフェース及び／又はオーディオインターフェース２６は、部分的に又は完全に、人間−機械インターフェース１６に接続されうる。情報として、通常この種の通信デバイス向けに規定されるようなｘ、ｙ及びｚの軸が図６に示されている。
【００２３】
図２は、発明の一実施形態による、車両の重量を推定するための方法の図を示す。予備的ステップは、車両の荷重を推定するためのアプリケーションを開始するステップである。
【００２４】
アプリケーションが開始されると、ユーザは、車両の重量の推定が可能になるように、第１のステップ（ｉ）で自身の車両を識別する必要がある。この目的のために、ユーザは、例えば、人間−機械インターフェースを介して、前もって記録されているリストから自身の車両モデルを選択するよう促されることがある。前もって記録されている車両モデルは、少なくとも、撮影されるべき車輪の、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の距離（ステップｉ．１）と共に、この車両モデルについての許容可能な総荷重（ステップｉ．３）に関する情報を含む必要がある。代替的には、撮影されるべき車輪の、車輪中心点と車輪ハウジングの中心点との間の距離（ステップｉ．１）は、載荷前の車両の車輪の写真を撮影することによって手作業で決定されうるが、その写真のその後の処理は、ステップ（ｉｉ．１）から（ｉｉ．８）までに関しては、図４で詳細に説明されている処理と同様となる。加えて、車両の識別は、車両の載荷前の車両の傾きの角度の決定（ステップｉ．２）を含みうる。この傾きの測定は、好ましくは、（重力に基づく）地球基準座標系と（車両に基づく）車両基準座標系の間で、車両のＸ軸に沿って、すなわち、車両の長手方向軸に沿って行われることになる。この目的を達成するために、スマート通信デバイスは、好ましくは、例えば既知の配向を有するドッキングステーションという形で、この目的のために設けられた車両内のある位置に位置付けられる。
【００２５】
第２のステップ（ｉｉ）では、ユーザは、載荷後の自身の車両の少なくとも１つの車輪の写真を撮影するよう促される。好ましくは、ユーザは、積載空間側の端部に配置された車輪の写真を撮影するよう促される。ゆえに、大概の車両に関しては、積載空間は車両の後部に配置されており、ユーザは従って、自身の車両の後輪の写真を撮影するよう促されることになる。この写真は次いで、図４を参照して詳細が説明される画像処理方法によって処理される。実行される画像処理に基づき、アプリケーションは、撮影された車輪の車輪アセンブリのクリアランスを決定するが、そのクリアランスは、原則として、後輪アセンブリのクリアランスとなる。
【００２６】
第３のステップ（ｉｉｉ）では、ユーザは、好ましくは、スマート通信デバイスを自身のドッキングステーション内に位置付けて、車両の載荷後の地球基準座標系と車両基準座標系との間の、Ｘ軸に沿った車両の傾きを、少なくとも１回測定する。この目的のため、測定された傾きが実際に車両のＸ軸に沿った傾きであることを担保するために、通信デバイスを正確にその位置に位置付けられるようになっている。載荷前に類似の測定が行われている場合、車両の識別中に、載荷前と載荷後の傾きの精密な差異を計算し、それによって、載荷されている間に車両が駐車している地面の勾配を相殺することが可能になる。載荷後に、及び有利には載荷前と載荷後の両方に、測定された傾きに基づき、アプリケーションは、撮影された車輪の車輪アセンブリに対向する車輪アセンブリ、例えば前輪アセンブリのクリアランスを決定する。
【００２７】
第４のステップ（ｉｖ）では、アプリケーションは、車両の前輪アセンブリ及び後輪アセンブリ上の荷重値を計算し、その値から、２つの荷重を合算することによって、車両の総荷重値を割り出す。この総荷重値は次いで、通信デバイスによって表示されることが可能である。
【００２８】
第５のステップ（ｖ）では、アプリケーションは、通信デバイスの画像インターフェース及び／又はオーディオインターフェースを動作させて、ユーザの車両の負荷状態につきユーザに警報を発する。ゆえに、例えば、通信デバイスは、重量が０．９５×最大重量を上回る場合に赤色警報を表示するが、ここで「最大重量」とは、認可された最大荷重に対応する校正定数である。デバイスは、重量が０．８×最大重量から０．９５×最大重量までの範囲内である場合に、黄色警報を表示する。デバイスは、重量が０．８×最大重量を下回る場合に、緑色警報を表示する。０．８及び０．９５というレベルは２つの閾値であり、それらは校正パラメータでもある。それらが要件を満たすよう変更されうることは、明らかである。警報レベルの数は、変更可能であり、かつ、アプリケーションの種類に依存しうる。過積載の見込み、又は荷重と信頼度を、例えば９５％或いは９９％と表示することも可能である。
【００２９】
図３は、車両の載荷後の、前輪アセンブリΔＡＶ及び後輪アセンブリΔＡＲＲのクリアランスの概略的表現である。この図に示す実施例では、車両は水平な地面上に駐車されている。車両は、車両の前輪中心点ＣＲＡＶと後輪中心点ＣＲＡＲＲを表す２つの点によって、及び、車両の前輪ハウジング中心点ＣＰＡＶと後輪ハウジング中心点ＣＰＡＲＲによって、概略的に表現されており、これらの点は、車両の車輪アセンブリのクリアランスを決定するために使用される。しかし、車両が載荷されている時に、車輪ハウジングの中心点以外の車両上の点が車輪サスペンションと共に中心に向かって押圧を受けている場合には、車輪ハウジングの中心点以外のこれらの点が考慮される可能性があることは、明白であろう。車両の前輪中心点ＣＲＡＶと後輪中心点ＣＲＡＲＲとの間の距離は、車両の車輪前後間隔Ｌである。
【００３０】
加えて、「クリアランス」という用語は概して、載荷中のサスペンションの可撓性による、シャーシに対する車軸の鉛直揺動に対応する距離を意味すると受け取られることになる。この実施例では今後、クリアランスは、対応する車輪中心点に対する、車輪ハウジングの中心点の鉛直揺動を表すことになる。
【００３１】
載荷前に、識別によって、特に積載空間が車両の後部に位置する場合には、車輪中心点ＣＲＡＲＲと車輪ハウジング中心点ＣＰＡＲＲとの間の、載荷前の後部での距離
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と、必要であれば、地球基準座標系と車両基準座標系との間の、車両のＸ軸に沿った傾きの角度とを（この角度がゼロでない場合には）、決定することが、顕著に可能になる。この測定は、最初の識別ステップにおいてスマート通信デバイスが非ゼロの傾きを検出すると、スマート通信デバイスによって自動的に行われ、記録されうる。
【００３２】
図４を参照して下記に詳細が明かされるステップ（ｉｉｉ）において、通信デバイスは、車輪中心点ＣＲＡＲＲと、中心に向かって押圧されている車輪ハウジングの中心点ＣＰＡＲＲとの間の、載荷後の後部での距離
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を決定する。
【００３３】
ステップ（ｉｖ）において、通信デバイスは、撮影された車輪に対向する車輪アセンブリ、すなわち、本実施例では前輪アセンブリの、クリアランスを計算する。この目的を達成するために、通信デバイスは、好ましくは、車両中のこの目的のために設けられたドッキングステーション内に配置される。通信デバイスが既定の位置にある時に、それは、自動か手動（すなわちユーザの行為によって）のいずれかで、車両の傾きを測定することが可能である。ゆえに、例えば３秒の間に、通信デバイスは、その加速度計によって測定された３つの成分の平均値を出す。ｇｘｉＰｈ、ｇｙｉＰｈ及びｇｚｉＰｈという値が取得される。３秒の測定の間に通信デバイスが落下すると、加速成分のうち少なくとも１つが１．５ｇを超過し、次いでデバイスが移動したと見なされ、測定が再度行われることが必要になる。角速度のうちの１つが、絶対値で０．１ｒａｄ／ｓという閾値を超過する場合、同じ手順を辿ることが可能である。有利には、通信デバイスは、測定中に進捗バーを表示する。この測定中に、通信デバイスが、ｇｙｉＰｈとｇｚｉＰｈのパラメータのマイナス値によって示されうる正しい向きで、保持されていることが確認される必要がある。
【００３４】
計算が終わると、通信デバイスは、例えば
2015527579.tif 000005
を計算することによって、地球基準座標系と車両基準座標系との間の、車両のＸ軸に沿った載荷後の傾きの角度αａｐｃを推定する。
【００３５】
通信デバイスは次いで、次の数式
2015527579.tif 000006
を使用して、車輪中心点ＣＲＡＶと中心に向かって押圧されている車輪ハウジング中心点ＣＰＡＶとの間の、載荷後の前部での距離
2015527579.tif 000007
を割り出す。
【００３６】
地面の勾配が考慮されることになる場合には、次の一般式
2015527579.tif 000008
が使用されうる。
ここで、
2015527579.tif 000009
であり、αａｖｃは、車両の識別中に規定される、載荷前の傾きである。Ｌは、これも車両の識別中に規定される、車両の車輪前後間隔である。
【００３７】
図４は、発明の好ましい一実施形態による、画像捕捉及び画像処理のステップ（ｉｉ）の、詳細な図を示す。
【００３８】
上述のように、ユーザは、アプリケーションによって、自身の車両の少なくとも１つの車輪、例えば後輪の写真を撮影する（ステップｉｉ．０）よう促される。写真は、好ましくは、通信デバイスが「直立」している、すなわち、それに内蔵された加速度計の測定値が、ゼロに近いｘ成分とｚ成分、及び、ゼロを下回るｙ成分を示す条件で（電話は上下逆になる）、撮影される。スマート通信デバイスのｘ成分、ｙ成分及びｚ成分は、図６に示されている。
【００３９】
照光式及び／又は可聴式及び／又は振動式の信号が、ユーザが写真の捕捉を始められるように、これらの条件があることを、ユーザに伝えうる。一変形例では、条件が満たされた時に、写真の自動捕捉が提供されうる。
【００４０】
通信デバイスは次いで、ユーザによって撮影された後輪の写真の処理を開始し、対応するサスペンションのクリアランスを計算することを可能にする。通信デバイスがグレイスケール写真の直接撮影が可能ではない場合に写真が撮られると、その写真は、グレイスケールに変換される（ステップｉｉ．１、ただし必要な場合のみ）。この変換は、例えば、次の重量を信号の各ＲＧＢレベルに加えて、実行されうる。
ｇｒａｙ＿ｉｍａｇｅ＝０．３×ｐｈｏｔｏ＿ｒｅｄ＋０．５９×ｐｈｏｔｏ＿ｇｒｅｅｎ＋０．１１×ｐｈｏｔｏ＿ｂｌｕｅ
ここで、ｐｈｏｔｏ＿ｒｅｄは赤色光度であり、ｐｈｏｔｏ＿ｇｒｅｅｎは緑色光度であり、かつ、ｐｈｏｔｏ＿ｂｌｕｅは青色光度である。画像がグレイスケールに変換されると、ガウスフィルタを用いて画像をぼかすことで、処理が始まる。この処理により、人工的な画像グラデーション、欠陥等を減少させることが可能になる。
【００４１】
次いで、幅及び高さの方向における画像の導関数を計算するために、「ソーベル」フィルタ処理が加えられ（ステップｉｉ．３）、次いで、両方の方向が結び付けられる。この処理により、画像内に存在する輪郭を取得することが可能になる（図４Ａを参照のこと）。
【００４２】
画像は次いで、２つの部分、すなわち車輪ハウジングと車輪に分解される（ステップｉｉ．４）。
【００４３】
分離された車輪ハウジングについて、最小二乗法によって、輪郭を形成する点を含有する円が計算される（ステップｉｉ．５）。ゆえに、画素単位の、車輪ハウジングの中心点
2015527579.tif 000010
及び半径
2015527579.tif 000011
が得られる（図４Ｂを参照のこと）。
【００４４】
分離された車輪について、第１段階は、ソーベルフィルタ処理中に計算された強度勾配に対して垂直な方向を包含するマトリクスである、方向マップの計算である。このベクトルによって示された方向にある点と、ｒ＿ｍｉｎからｒ＿ｍａｘへと変化する距離が、次いで画像内で集積される。ｒ＿ｍｉｎとｒ＿ｍａｘというこれらの値は、画素単位の、先行するステップで推定された車輪ハウジングの半径の値
2015527579.tif 000012
及び、リム径と車輪ハウジングの半径との間の（既知の）理論比ＲＪ／ＰＲを使用して、計算される（ステップｉｉ．６）（図４Ｃを参照のこと）。
【００４５】
処理は、カーディナルサインと同様に、結果としてもたらされる画像をメキシコ帽型フィルタ又はメキシコ帽型ウェーブレットフィルタでフィルタ処理する（ステップｉｉ．７）ことによって、継続する。これにより、車輪の中心点付近の点の集結の改善が可能になる（図４Ｄを参照のこと）。
【００４６】
車輪の中心点
2015527579.tif 000013
が次いで、車輪中心点における点の集積に基づいて、計算される（ステップｉｉ．８）。
【００４７】
本発明の文脈では、車輪中心点と車輪ハウジング中心点の両方を規定するために、他の形態の画像処理が使用されうる。
【００４８】
処理を完遂するために、車輪中心点と車輪ハウジング中心点との間の、画素単位の距離が計算され、その後にそれは、画素単位とメートル単位の車輪ハウジングの半径の間の比率を使用して、メートルに変換される（理論半径）。実験結果は、図５Ｂに示されている。計算の結果は、載荷後の、車輪中心点と車輪ハウジング中心点との間の距離
2015527579.tif 000014
である。この距離は、車両の載荷が増大するにつれて減少する。
【００４９】
従って、工場での校正という最初のステップにより、車両の既知の重量に応じてこの距離
2015527579.tif 000015
を示すマップを描くこと、及び、その後に、
2015527579.tif 000016
を推定することによってこの重量を決定すること、が可能になる。
【００５０】
両方の後輪を、２つの車輪の平均値である距離
2015527579.tif 000017
を計算するために、撮影することをユーザが求められる、より先進的なバージョンのアプリケーションを思い描くことができる。
【００５１】
しかし、老朽化、及び、特にシャーシとサスペンションとの間の結合部におけるクリープ現象を勘案するために、アプリケーションはその後、以下の演算
2015527579.tif 000018
を実行することによって、後輪アセンブリのクリアランスを割り出す（ステップｉｉ．９）。
ここで、
2015527579.tif 000019
は、載荷前の（空荷状態での）前部の距離を表す。この値は、例えば、ユーザに空荷状態の車両の撮影を求めることか、データベースにアクセスして、車両識別子についてそれに問い合わせること、のいずれかによって、車両識別の段階において割り出される。
【００５２】
ユーザは、原則的にサスペンションの様々な部材の老朽化による、この空荷距離の変動を勘案するために、空荷状態で車両を定期的に（例えば年に１、２回）撮影することを求められることもある。
【００５３】
図５Ａは、既定の車両モデルのための車輪サスペンションの、荷重／クリアランスの関連性の例を示す。処理ステップ（ｉｉ）の完遂時に得られる後部クリアランス値は、マップ内での補間によって後輪アセンブリ上の載荷の値を計算するステップにおいて、使用されることが可能である。
【００５４】
この図は、履歴現象を明示している。車両が徐々に載荷されていくと、クリアランスはカーブａ１を辿るのに対して、関連性は、車両が降荷される時にカーブａ２を辿る。
【００５５】
不確実性を限定するために、破線で示された中央値カーブが使用されている。
【００５６】
発明の別の実施形態により、ユーザは、車両の４つの車輪を撮影して、特に載荷状況の評価を改善することにより、重量推定の正確性の改善を可能にするよう求められる。
【００５７】
車輪の各々の撮影、及び、規定通りの画像処理、又は、結果として車輪中心点と車輪ハウジング中心点の決定をもたらす他の任意の画像処理により、次いで、各車輪アセンブリのためのクリアランスの決定が可能になる。車輪の識別中に、各車輪のクリアランスが決定されるべきであり、それによって車輪の各々の撮影が必要になることが明示されると、各車輪の無荷重クリアランスは、車両の既知の特徴、並びに、例えば平らな地面上の既知のクリアランスの補間によって容易に決定されうる道の勾配にのみ、依拠することになるため、車両の長手方向及び横断方向の傾きの角度を決定することは必要ではなくなる。
【００５８】
簡素化された変形例は、車輪アセンブリのクリアランスの決定のために、各車輪アセンブリ内の車輪のうち１つのみを測定するというものである。
【００５９】
添付の特許請求の範囲によって規定されている発明の範囲から逸脱することなく、本明細書で説明された発明の種々の実施形態に対して、当業者にとって明白となる様々な修正及び／又は改善がなされうることは、明らかである。
【００６０】
特に、車両の識別は、各車両に割り振られた固有の英数字コードであるＶＩＮ（「車両識別番号」を表す）の使用時に、使用されうる。ＶＩＮが使用されている場合、様々な計算に必要なパラメータは、中央サーバから取得することが可能である。
【００６１】
ＶＩＮは、スマート通信デバイスによって、例えばＯＢＤ（搭載型診断）診断インターフェースを介して、車両に送信されたリクエストによって取得され、応答は次いで順次、データベースに伝送される可能性があり、そのデータベースが、様々な計算のために必要なパラメータを返信しうる。
【００６２】
加えて、デバイスの正確性を改善するために、ユーザがスマート通信デバイスを自身のドッキングステーション内に位置付けて、車両の載荷前の、地球基準座標系と車両基準座標系との間の、Ｘ軸に沿った車両の傾きを、少なくとも１回測定するよう求められる、車両識別ステップ（ステップ（ｉｉｉ））において、有利には、車両のＹ軸に沿った傾きに関する、車輪ハウジング中心点と車輪中心点との間の距離の、後の決定を訂正するために、車両のＹ軸に沿った傾き（横断方向の傾き）を決定できるようにもなっている。
【００６３】
有利には、Ｘ軸に沿った載荷後の傾きの決定中に、Ｙ軸沿った傾きも決定できるようになっており、この決定は、有利には、各車輪アセンブリの単一の車輪の測定と連動する。
【００６４】
ゆえに、傾きの差異がより一層正確に測定される。
【００６５】
Ｙ軸に沿った車両の傾きは、地面の盛り上がりによるものであることがあり、片側の車輪のうちの１つ又は両方の車輪が歩道上にある一方で、もう片側の２つの車輪が車道上にある状態で車両が駐車している時に、発生しうる。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
2015527579.tif 000028
【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
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【国際調査報告】
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2015527579.tif 000032
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