(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤを取り付けたＮ個の車輪を備える走行車輌の１または２以上の空気タイヤの減圧を判定する方法であって、計画タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、および計画圧力未満の圧力範囲における１または２以上のタイヤの組み合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲において、さらに、加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運転条件と車輌速度の或る範囲の運転条件において車輌を運転し、各運転条件における各車輪について車輪角速度に比例する速度値（Ｃｎ）を導き出して設定速度値群とし、各設定速度値群に関連するタイヤ圧群との関係を判定して保存するセットアップ手順を行ない、そののち、通常の運転において、時間の間隔を空けて、車輌の車輪の車輪速度信号をモニタリングし、これらのモニタリングした速度信号に基づいて前記設定速度値群と比較可能な通常運転速度値群を導き出し、これと関連するタイヤ減圧を、前記設定速度値群およびそれに関連するタイヤ圧群と比較することにより求めることを特徴とする走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法であって、
前記セットアップ手順が、学習能力のある情報処理システムに対して、設定速度値群をタイヤ圧群にマッピングすることを教えるセットアップ手段を含み、
前記設定速度値群が学習能力のある情報処理システムに送られ、該システムが、ニューロードの入力層およびニューロードの出力層を有するニューラルネットワークであり、各設定速度値群が前記入力層の異なるニューロードに供給され、各タイヤ減圧が前記ニューロードの出力層のニューロードのひとつから出力として取り出される方法。
【請求項２】
前記ニューラルネットワークが複数の追加ニューロード隠し層を有してなる請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークが多層知覚ネットワークである請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記多層知覚ネットワークが、ニューロードの入力層、ニューロードの出力層、およびふたつのニューロード隠し層からなる請求項３記載の方法。
【請求項５】
車輪速度から圧力を求めるための関係を判定するため、速度値と圧力との関係のあいだの仲介として速度パラメータを用い、前記速度パラメータのそれぞれが少なくともふたつの速度値からなる請求項１、２、３または４記載の方法。
【請求項６】
前記仲介の速度パラメータが、各車輌速度値（Ｃｎ）の合計を車輪数ｎで割ってえられる平均速度パラメータ（Ａ）と、各車輪ｎの速度に関連したパラメータとからなる請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記速度パラメータが、車輪の前部に位置する車輪の速度値の合計と車輌の後部に位置する車輪の速度の合計の差に関連するパラメータを含む請求項５または６記載の方法。
【請求項８】
前記速度パラメータが、車輌の左側の車輪の速度値の合計と車輪の右側の速度値の合計の差に関連するパラメータを含む請求項５、６または７記載の方法。
【請求項９】
前記速度パラメータが、対角線上に向かい合う車輪群の速度値の合計の差に関連するパラメータを含む請求項５、６、７または８記載の方法。
【請求項１０】
車輌が４つの車輪を有しており、速度パラメータが、８つの速度パラメータ（ＣＰ１−ＣＰ８）、すなわち
ＣＰ１＝平均速度パラメータＡ＝（Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４）／４
ＣＰ２＝１−（Ｃ１／Ａ）
ＣＰ３＝１−（Ｃ２／Ａ）
ＣＰ４＝１−（Ｃ３／Ａ）
ＣＰ５＝１−（Ｃ４／Ａ）
ＣＰ６＝（（Ｃ１＋Ｃ２）−（Ｃ３＋Ｃ４））／Ａ
ＣＰ７＝（（Ｃ１＋Ｃ３）−（Ｃ２＋Ｃ４））／Ａ
ＣＰ８＝（（Ｃ１＋Ｃ４）−（Ｃ２＋Ｃ３））／Ａ
であり、Ｃ１−Ｃ４がそれぞれ車輌の前左側、前右側、後左側および後右側の各車輪の速度値である８つの速度パラメータからなる請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記車輌が４つの車輪を有してなる請求項１、２、３、４、５、６、７、８または９記載の方法。
【請求項１２】
前記車輌が２つの車輪を有してなる請求項１、２、３、４、５、６、７、８または９記載の方法。 
【請求項１３】
前記車輪速度値Ｃｎが、電子式アンチロックブレーキシステムの各車輪信号発生器からの、所定時間間隔の信号カウント数またはパルス数として計算される請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１または１２記載の方法。
【請求項１４】
前記車輪信号発生器が、車輪１回転につき９６のパルスを発生する請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記時間間隔が５秒である請求項１３または１４記載の方法。
【請求項１６】
学習された情報処理システムがニューロコンピュータにより実行される請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４または１５記載の方法。
【請求項１７】
請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５または１６記載の方法に従ってタイヤ減圧値を求めることを含む、車輌の減圧タイヤを検出する方法であって、各タイヤ減圧を当該タイヤの所要の計画減圧と比較し、１または２以上の記憶されたタイヤ減圧が所要の減圧よりも低いときにアラームを作動させて、車輌の１または２以上のタイヤが減圧していることを警告する方法。」
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法に関し、さらに詳しくは、走行中の車輌の、部分的にまたは完全に空気の抜けたタイヤを検知することに関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
走行中の車輌のタイヤ圧を測定する従来の方法は、回転するタイヤおよび車輌に関連づけられた無線送信機や、車体に固定された圧力センサーに通じる、車輌ハブの回転シール付連結チューブ（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇ  ｔｕｂｅ）を利用している。このような装置は、高価であり、また信頼性が低い。
【０００３】
車輌の別のタイヤと比較することで減圧タイヤを検知する方法も提言されている。このような１つのシステムは、車輪から送られる速度信号、たとえば、近代の自動車にますます増えつつあるアンチロックブレーキシステムから出る信号を利用している。これらの最近の減圧警報システムは、タイヤから圧力がなくなると生じるタイヤ回転半径の僅かな変化に起因する、車輪速度の僅かな上昇を識別するために、様々な方法で車輪速度信号を比較している。これらのシステムには克服しなければならない大きな問題が２つある。第一の問題は、タイヤの減圧に起因する車輪速度の変化と、タイヤの減圧に起因する変化より遥かに大きい速度信号の変化を容易に発生させる、旋回、ブレーキ、加速、負荷の不均等や変化などの車輌要因に起因する変化とを確実に区別することにより誤った警報を防ぐことである。第二の問題は、タイヤへの更に大きな破損を防ぐため、または極端な減圧のばあいにおいては、自動車の事故を防ぐための行動を運転者が起こせるように充分に素早い警報を発することである。
【０００４】
ヨーロッパ特許公開第０２９１２１７号明細書に記載された減圧警報システムは、前述の大きな問題の両方をほぼ克服しており、通常の大半の運転状況でタイヤの減圧を警報できる方法を四輪車に提供している。しかし、このような減圧警報システムは、或る特定の車輌の種類や型式のみに限定されることが多い車輌関連定数を予め決定する必要がある。このような定数は、徹底したセットアップ手順のもとで車輪の速度をモニタリングし、そののち、専門の統計学者と車輌エンジニアが、えられたデータを詳しく分析してから漸く決定される。このような、方法を改良するための時間と費用は、どの車輌についても最大の信頼性と適合性とを備える、汎用的な減圧警報システムの開発に対して高い障壁となる。
【０００５】
しかし前記のシステムでもタイヤ圧を測定することはないので、減圧を感知するのに用いると、複雑な車輌関連定数の決定を含めて、複雑なセットアップが必要となる。
【０００６】
本発明の目的は、前述した従来技術の欠点を克服し、車輌定数を決定する必要がなく、タイヤ圧の測定を行う必要もなく、容易にセットアップできるシステムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明によると、タイヤを取り付けたＮ個の車輪を備える走行車輌の１または２以上の空気タイヤの減圧を判定する方法であって、計画タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、および計画圧力未満の圧力範囲における１または２以上のタイヤの組み合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲において、さらに、加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運転条件と車輌速度の或る範囲において、各車輪について車輪角速度に比例する速度値（Ｃｎ）を導き出し；設定速度値群と、各々の関連タイヤ圧との関係を判定して保存するセットアップ手順を行ない；そののち、通常の運転において、時間の間隔を空けて、車輌の車輪の車輪速度信号をモニタリングし、これらのモニタリングした速度信号に基づいて等価の通常運転速度値群を導き出し、これと関連するタイヤ減圧を求めることを特徴としている。
【０００８】
最も簡単な実施例では、車輪速度値群と、関連するタイヤ圧とは、全範囲の車輌動作条件において保存される。これがセットアップ手順を構成し、そののち、通常の車輌運転中にモニタリングされた速度値群が、タイヤ圧を判定するのに用いられる。学習能力のある情報処理システムに対して、速度値をタイヤ圧群にマッピングすることを教えるセットアップ手順によって圧力をうるのがさらに好ましい。学習能力のある情報処理システムは、ニューラルネットワークでもよい。好ましいニューラルネットワークの１つに、多層知覚ネットワーク（Ｍｕｌｔｉ−Ｌａｙｅｒ  Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）がある。
【０００９】
関係を、より効率的に判定するため、速度値と関係のあいだの仲介として、速度パラメータを用いることができる。仲介の速度パラメータは、平均速度パラメータ、および／または車輌の前輪と後輪の速度値の合計の差、および／または車輌の左側と右側の車輪の速度値の合計の差、および／または対角線上に向かい合う車輪群の速度値の合計の差、から構成することができる。
【００１０】
好ましくは、車輌は、３つ以上の任意の数の車輪を備えることができる。四輪車のばあい、速度パラメータは、８つの速度パラメータからなるのが好ましい。
【００１１】
二輪車のばあい、サスペンションのたわみで決定されるもう一つの信号を、「速度」値として用いる。
【００１２】
速度値は、電子式アンチロックブレーキシステムの車輪信号発生装置からの速度信号によって供給されるのが好ましい。
【００１３】
本発明の他の局面では、予想圧力との比較を行なって、１または２以上のタイヤがいつ減圧するのかを決定し、必要に応じて警報信号を発することができる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
本発明のさらに他の局面は、以下の図面と関係づけられた、単なる例示にすぎない実施例の説明により明らかになるであろう。
【００１５】
図１は本発明の第一実施例のための四輪乗用車の概略図である。
【００１６】
図１に示した乗用車Ｋは、車輌の前左側、前右側、後左側、後右側に各々位置する４つの車輪Ｗ１−Ｗ４を備えたサルーンモデルである。車は、４つの車輪Ｗ１−Ｗ４の各々において、車輪の１回転毎に９６パルスの信号を発する車輪信号発生装置を利用する、産業用標準電子アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）を取り付けていた。車は、さらに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の信号発生装置から各々連続５秒にわたり発せられるパルスＣ１−Ｃ４の数をカウントするコンピュータ設備を取り付けていた。車はまた、このデータを記憶し、各タイヤのタイヤ圧を別々に入力し記憶する手段を備えていた。
【００１７】
セットアップ手順において、車は、すべての通常速度範囲と、直進運転、左右旋回、加速とブレーキなどの運転条件で運転された。これは、４つのタイヤ全部を２．４バールの計画タイヤ圧にして行ない、４つのタイヤのひとつを順番に０．２バール刻みで１．６バールのタイヤ圧まで下げてゆきながら、ほかの３つのタイヤは計画圧力に保って、反復した。したがって、セットアップ手順の完了後には、記憶手段が、各５秒間のグループ別データに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の瞬間車輪信号パルス数Ｃ１−Ｃ４と、車輪Ｗ１−Ｗ４の各タイヤの瞬間タイヤ圧を記憶していた。
【００１８】
そののち、通常運転において、各連続５秒間の４輪の速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４を再びモニタリングし、電子手段によって、セットアップ手順で記憶した信号パルス数と比較した。各車輪のカウントが同じ車輪のモニタリングした車輪カウントに等しくなる、一致する記憶パルス数セットが見つかり、さらにそのデータグループの記憶タイヤ圧の１つが、２．４バールの計画タイヤ圧より小さい圧力であったばあい、アラームを発して、運転者に減圧タイヤが検知されたことを警告した。
【００１９】
本発明の第二の好ましい実施例では、記憶された車輪信号パルス数データを用いて、以下のように定める８つの仲介セットアップ速度パラメータＣＰ１−ＣＰ８を計算した。
【００２０】
ＣＰ１＝平均速度パラメータＡ＝（Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４）／４
ＣＰ２＝１−（Ｃ１／Ａ）
ＣＰ３＝１−（Ｃ２／Ａ）
ＣＰ４＝１−（Ｃ３／Ａ）
ＣＰ５＝１−（Ｃ４／Ａ）
ＣＰ６＝（（Ｃ１＋Ｃ２）−（Ｃ３＋Ｃ４））／Ａ
ＣＰ７＝（（Ｃ１＋Ｃ３）−（Ｃ２＋Ｃ４））／Ａ
ＣＰ８＝（（Ｃ１＋Ｃ４）−（Ｃ２＋Ｃ３））／Ａ
【００２１】
前記定義から、ＣＰ１は車輌の平均速度に直接関係するパラメータであり、ＣＰ２−ＣＰ５は各車輪の速度にも関係するパラメータであることがわかる。パラメータＣＰ６−ＣＰ８は、各々前輪と後輪、左輪と右輪、および対角向かい合わせ車輪の差に関係している。
【００２２】
これら８つの仲介セットアップ速度パラメータは、学習能力のある情報処理システムに、速度値を４種類のタイヤ圧にマッピングすることを教えるために使用した。
【００２３】
使用した学習能力のある情報処理システムは、当該技術分野において多層知覚ネットワークとして知られる種類のニューラルネットワークであった。該知覚ネットワークは、各々８つのセットアップ速度パラメータの１つに対応する８つのニューロード（ｎｅｕｒｏｄｅ）を備える入力層、ニューロードの２つの隠し層（ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）、およびタイヤの４つのタイヤ圧にマッピングする４つのニューロードの出力層を備えていた。
【００２４】
２つのニューロード隠し層は、各々５つと４つのニューロードを備えていた。ニューラルネットワークのニューロードの各々において、入力刺激を出力反応信号に翻訳する変換機能は、ハイパブリックタンジェント関数Ｔａｎｈ（ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ  ｔａｎｇｅｎｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｔａｎｈ）に基づく、周知のシグモイド関数の１つであった。
【００２５】
使用した多層知覚ネットワークは、市販のニューラルネットワークシステムの１つであり、このシステムは、ネットワークが特定の情報処理タスクを学ぶことを可能にする学習ルーチンを共通に備えている。多層知覚ネットワークは、このような学習ルーチンを用いて、入力層に適用される８つのセットアップ速度パラメータＣＰ１−ＣＰ８に反応して、出力層における４つのタイヤ圧を予測するように学習させた。この学習は、ランダムに選んだセットアップ手順から、１本の減圧タイヤに関係する記憶データの半分を用いて実行した。
【００２６】
学習終了後、タイヤ圧を予測するばあいのニューラルネットワークの信頼性を、１本の減圧タイヤに関係する記憶データのすべてを用いて評価した。この信頼性評価の一部は、表１〜１１に記載している。表１〜１１に示してあるのは、速度パラメータの計算値ＣＰ１−ＣＰ８、タイヤの実際の減圧、およびこれらの速度パラメータを学習したネットワークに適用してえられる予想タイヤ圧である。表１〜１１は２１６のデータ群の結果を示し、このうち５０％（すなわち１０８）は、１．６バールに減圧したタイヤに関係し、残りは２．４バールの通常圧のタイヤに関係する。通常圧のタイヤと減圧タイヤとを区別するニューラルネットワークの信頼性を、表１２に示しており、表１２は予想タイヤ圧の分離マトリックスを表わしている。表１２において、ランク付けするために、表１〜１１の予想タイヤ圧を０．１バールで四捨五入した。こうして表１２からは、減圧タイヤの１０８のデータ群において、１０２のデータ群が１．６−１．８バールのタイヤに関係し、５つのデータ群が１．８−１．９バールのタイヤに関係し、１つが１．９−２．１バールのタイヤに関係すると、ネットワークが予想したことが理解される。同様に、通常圧タイヤの１０８のデータ群については、９９のデータ群が２．２バールを超える圧のタイヤに関係し、２群が２．１−２．２バールのタイヤに関係し、４群が１．９−２．１バールのタイヤに関係し、３群が１．８−１．９バールのタイヤに関係すると、ネットワークが予想した。このように、正確な予想は２１６のうち２０１であった。しかし、学習したニューラルネットワークが、適正な予想帯域の選択によって２つのデータグループを識別できることが明白に証明されている。
【００２７】
【表１】
0003771960.tif 000002
【００２８】
【表２】
0003771960.tif 000003
【００２９】
【表３】
0003771960.tif 000004
【００３０】
【表４】
0003771960.tif 000005
【００３１】
【表５】
0003771960.tif 000006
【００３２】
【表６】
0003771960.tif 000007
【００３３】
【表７】
0003771960.tif 000008
【００３４】
【表８】
0003771960.tif 000009
【００３５】
【表９】
0003771960.tif 000010
【００３６】
【表１０】
0003771960.tif 000011
【００３７】
【表１１】
0003771960.tif 000012
【００３８】
【表１２】
0003771960.tif 000013
【００３９】
そののち、学習したニューラルネットワークを本発明の方法において実現し、通常の運転でモニタリングされる４つの車輪速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４から導いた、対応する８つの通常運転パラメータからタイヤ圧を予測した。車輪のタイヤ圧はデジタル読取り装置に表示された。
【００４０】
他の実施例では、予想タイヤ圧を車輌の計画タイヤ圧と比較し、タイヤが減圧していることがわかったばあいは、アラームが作動して、運転者に減圧していることを警告した。
【００４１】
学習したネットワークのニューロードのためのネットワークの重み（ｗｅｉｇｈｔ）を引き出すことによって、車輌ベースマイクロコンピュータ（ｖｅｈｉｃｌｅ−ｂａｓｅｄ  ｍｉｃｒｏ−ｃｏｍｐｕｔｅｒ）や同等の処理装置において従来のコンピュータ技術を利用して、学習不可能ネットワークでも、学習した情報処理システムを実現できる。
【００４２】
本発明の方法を多層知覚ネットワークを用いて説明したが、他の種類のニューラルネットワーク情報処理システムを用いることもできる。たとえば、周知のＫＯＨＯＮＥＮネットワーク、放射ベース機能ネットワーク（ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、その他、パラメータ群を状態群にマッピングすることが可能なあらゆるネットワークである。
【００４３】
また、たとえば、各タイヤ毎にすべての圧力を用いて、前述した学習様式を変えうることも理解すべきである。
【００４４】
さらに、前記実施例は、単一のトレーニングないし学習プロセスを用いている。随時または車輌を駆動するたびに、再学習を行なうことも可能である。後者のばあい、圧力誤差を較正してなくすことを防ぐため、予防策が必要である。
【００４５】
前記の実施例は、ニューラルネットワークを学習するばあい、およびそののち通常運転でのタイヤのモニタリングに学習したネットワークを適用するばあいの両方において、８つのパラメータＣＰ１−８を利用しているが、この点に関し、現実の車輪速度信号数を用いることも可能である。しかし、車輪速度信号数から導いた前記パラメータを利用すると、ネットワークの学習時間が減り、予想タイヤ圧の正確さが高まることがわかっている。
【００４６】
本発明の方法は、オートバイ、自動車、４輪以上を備える多軸トラックなどの、２または３以上の車輪をもついかなる車輌にも適用できる。
【００４７】
他の実施例では、車輪速度値以外の信号をモニタリングすることができる。これには、ハンドルの位置、ショックアブソーバの圧力、ばねの長さやたわみ、アンチロックブレーキシステムの作動状況などがある。２輪のオートバイのばあい、各車輪の速度値以外に、サスペンションのたわみのモニタリングが、とりわけ有効な「速度」値となる。
【００４８】
神経情報処理システムへの付加的入力として、このような付加的信号を利用することは、本発明の方法を別の種類の車輌に応用するばあいに、学習時間を最小化しかつ学習したネットワークの精度を最大化する手助けとなる。
【００４９】
【発明の効果】
本発明の方法によれば、車輌定数を決定する必要がなく、タイヤ圧を測定する必要もなく、容易にセットアップできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法が適用される四輪乗用車の概略図である。
【符号の説明】
Ｋ  乗用車
Ｗ１  前左側輪
Ｗ２  前右側輪
Ｗ３  後左側輪
Ｗ４  後右側輪
【図１】
0003771960.tif 000014