JP2004168286A - 路面状態推定装置、路面摩擦状態推定装置、路面状態物理量演算装置、及び路面状態報知装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 車両が走行することによりタイヤから発生するタイヤ発生音を、タイヤ発生音検出センサ10が検出する。車輪速を車輪速検出センサ12が検出する。前処理器14は、検出されたタイヤ発生音から、路面状態及びタイヤ発生音の発生源に対応する特徴量を計算する。特徴ベクトル生成器16は、前処理器14での特徴量と、検出された車輪速と、を成分とする特徴ベクトルを生成する。判定処理器20は、特徴ベクトル生成器16で生成された特徴ベクトルと、判定マップメモリ22に記憶された・複数の路面状態の各々毎に対応して記憶された路面状態及びタイヤ発生音の発生源に対応する特徴ベクトルと、に基づいて、車両が走行する路面の状態を推定する。
【選択図】 図1
Description
ポンピングノイズ
ゴムの衝突ノイズ
タイヤボディの振動ノイズ
スキールノイズ
である。
(変形例)
次に、第1の実施の形態の変形例を説明する。以下に示す2つの変形例は何れも、上記前処理器14の部分が異なる。よって、主として異なる部分のみを説明する。
即ち、路面μ推定器54は、路面状態推定器52により推定された路面状態と、路面μ推定器54が各路面状態毎に対応して記憶する最大路面摩擦係数μsと、から、現在走行している路面(タイヤ発生音が検出された路面)の最大路面摩擦係数μsを推定するものである。
路面μ推定器64が各路面状態毎及び車輪速毎に対応して記憶している最大路面摩擦係数μsと、から現在走行している路面(タイヤ発生音が検出された路面)の最大路面摩擦係数μsを推定し、これを出力する。
具体例1
マップ修処理器118では、μ判定マップメモリ112に予め次の代表的な前方路面特徴量の特徴ベクトルを記憶しておく。
x1=(x11,x12,…x1d)
x2=(x21,x22,…x2d)
・
・
・
xn=(xn1,xn2,…xnd)
ここで各要素xn1,xn2,…xnd等はそれぞれ前方路面特徴量を示す。
x1 → μ1
x2 → μ2
・
・
・
xn → μn
今現在の前方路面特徴ベクトルをxaとすると、μ判定処理器110では最初に、xaとμ判定マップ1に記憶されている特徴ベクトルx1,x2,…xnとのd次元の特徴空間での距離を演算し、最も距離の短いマップの特徴ベクトルを選択する。
湿潤アスファルト路面に相等 x2 → μ2 = 0.6
圧雪路面 x3 → μ3 = 0.2
氷盤路面 x4 → μ4 = 0.1
上記演算の結果、xaに最も距離の近い特徴ベクトルがx1とすると、x1のポインタが指示するアドレスに記憶されているμ1=0.8を今現在の前方路面摩擦係数として出力する。
μs1,μs2…μsi…μsnとする。
過去の路面摩擦係数真値をμri、その時点の推定摩擦係数をμsiとすると、
ei=μri−μsi
μri=0.9、μsi=0.8だったとすると
ei=0.1
従ってマップ修正処理器118では、次式により、乾燥アスファルト路面に相当するμ値を更新する。
μ1new=μ1+ei
=0.8+0.1
でx1に対するμ1を0.9に修正する。
ニューラルネットワークを用いて誤差逆伝播法によりマップを修正する計算例を示す。
x1=(x11,x12,…x1d)
x2=(x21,x22,…x2d)
・
・
・
xn=(xn1,xn2,…xnd)
をニューラルネットワークの学習データとし、それに1対1に対応する路面摩擦係数μ1,μ2,…,μnを教師データとして、学習データの特徴ベクトルを入力し、それに対応する教師データが出力されるよう、ニューラルネットワークを学習させておく。そして、学習で得られたニューラルネットワークの重み係数をμ判定マップメモリ112、126に記憶させておく。ここで出力層で出力される路面摩擦係数の値を示すベクトルについて説明する。
M=(1,…0,…0) → μs=0.1
M=(0,1…0,…0) → μs=0.2
・
・
・
M=(0,0…0,…1) → μs=1.0
従って、特徴ベクトルx1=(x11,x12,…x1d)に対応する教師データμ1=0.1の場合、ニューラルネットにx1を入力すると出力層yμs=0.1に相当するM=(1,…0,…0)になるようにニューラルネットを学習させる。
12、12A 車輪速検出センサ(車輪速検出手段)
14、14N1、14N2 前処理器(計算手段)
16 特徴ベクトル生成器
20、20A 判定処理器(推定手段)
22 判定マップメモリ(記憶手段)
102 前方路面特徴量検出器(検出手段、第2の検出手段)
112 μ判定マップメモリ(記憶手段)
104 現在路面特徴量検出器(検出手段、第1の検出手段)
126 μ判定マップメモリ(記憶手段)
107 路面摩擦係数真値記憶装置(記憶手段)
106 遅れ時間処理器(同期手段)
110 μ判定処理器(推定手段)
124 μ判定処理器(推定手段)
118 マップ修正処理器(修正手段)
132 マップ修正処理器(修正手段)
Claims (27)
- 車両が走行することによりタイヤから発生するタイヤ発生音を検出するタイヤ発生音検出手段と、
前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音から、路面状態及びタイヤ発生音の発生源に対応する少なくとも1つの特徴量を計算する計算手段と、
複数の路面状態の各々毎に、路面状態及びタイヤ発生音の発生源に対応する特徴量を記憶する記憶手段と、
前記計算手段により計算された特徴量と、前記記憶手段に複数の路面状態の各々毎に対応して記憶された特徴量と、に基づいて、車両が走行する路面の状態を推定する推定手段と、
を備えた路面状態推定装置。 - 車輪速を検出する車輪速検出手段を更に備え、
前記記憶手段は、複数の路面状態の各々及び複数の車輪速の各々毎に対応して特徴量を記憶し、
前記推定手段は、前記計算手段により計算された特徴量、前記車輪速検出手段により検出された車輪速、及び、前記記憶手段に複数の路面状態の各々及び複数の車輪速の各々毎に対応して記憶された路面状態に基づいて、車両が走行する路面の状態を推定する、
ことを特徴とする請求項1記載の路面状態推定装置。 - 前記計算手段は、前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音の波形と少なくとも1つの予め定められた長さの基本波形との相関値を求めることにより、路面状態及びタイヤ発生音の発生源に対応する少なくとも1つの特徴量を計算することを特徴とする請求項1又は請求項2記載の路面状態推定装置。
- 前記計算手段は、ウェーブレット変換を用いることを特徴とする請求項1乃至請求項3の何れか1項に記載の路面状態推定装置。
- 前記計算手段は、前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音の波形と少なくとも1つのウェーブレットの基本波形との相関値を求めることを特徴とする請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の路面状態推定装置。
- 前記基本波形は、各々振幅が第1の範囲内の値である2つの第1の領域と、該2つの第1の領域に挟まれ、振幅が該第1の範囲より大きくかつ該第1の範囲より広い第2の範囲内の値である第2の領域と、を備えたことを特徴とする請求項3乃至請求項5の何れか1項に記載の路面状態推定装置。
- 前記計算手段は、前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音の波形と少なくとも1つの路面状態に対応する基本波形との相関値を求めることを特徴とする請求項3記載の路面状態推定装置。
- 前記計算手段は、予め定められた原波形を路面状態に対応するように変形することにより、前記基本波形を設定することを特徴とする請求項7記載の路面状態推定装置。
- 路面状態を表す特徴量を検出する検出手段と、
各々異なる路面状態を表す複数の特徴量に対応して路面とタイヤとの間の摩擦状態である路面摩擦状態を記憶する記憶手段と、
前記検出手段により検出された路面状態を表す特徴量と、前記記憶手段に各々異なる路面状態を表す複数の特徴量に対応して記憶された路面摩擦状態と、に基づいて、前記検出手段により前記特徴量が検出される対象となる路面の路面摩擦状態を推定する推定手段と、
前記検出手段により前記特徴量が検出される対象となる路面の予め求められた路面摩擦状態と、前記推定手段により推定された路面摩擦状態と、に基づいて、前記記憶手段に記憶された路面摩擦状態を修正する修正手段と、
を備えた路面摩擦状態推定装置。 - 前記検出手段は、前方路面の路面状態を表す特徴量を検出することを特徴とする請求項9に記載の路面摩擦状態推定装置。
- 前記検出手段は、現在走行している路面の路面状態を表す特徴量を検出することを特徴とする請求項9に記載の路面摩擦状態推定装置。
- 前記検出手段は、請求項1に記載の路面状態推定装置であることを特徴とする請求項11に記載の路面摩擦状態推定装置。
- 現在走行している路面の路面状態を表す特徴量を検出する第1の検出手段と、
前方路面の路面状態を表す特徴量を検出する第2の検出手段と、
前記第2の検出手段により検出された前方路面の路面状態を表す特徴量を、前記第2の検出手段により前記特徴量が検出される対象となった路面の前記第1の検出手段により検出された前記特徴量に同期させる同期手段と、
各々異なる路面状態を表す複数の特徴量に対応して路面とタイヤとの間の摩擦状態である路面摩擦状態を記憶する記憶手段と、
前記第1の検出手段により検出された現在走行している路面状態を表す特徴量、前記同期手段により同期された前記第2の検出手段により検出された前方路面の路面状態を表す特徴量、及び前記記憶手段に各々異なる路面状態を表す複数の特徴量に対応して記憶された路面摩擦状態と、に基づいて、前記第1の検出手段により前記特徴量が検出される対象となる路面の路面摩擦状態を推定する推定手段と、
を備えた路面摩擦状態推定装置。 - 前記第1の検出手段により前記特徴量が検出される対象となる路面の予め求められた路面摩擦状態と、前記推定手段により推定された路面摩擦状態と、に基づいて、前記記憶手段に記憶された路面摩擦状態を修正する修正手段を備えた請求項13記載の路面摩擦状態推定装置。
- 車両が走行予定の前方路面の輝度情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前方路面の輝度情報と、路面状態を表す路面状態物理量を演算するためのパラメータと、に基づいて、路面状態物理量を演算する演算手段と、
を備えた路面状態物理量演算装置であって、
前記演算手段は、前記検出手段により検出された前方路面の輝度情報に基づいて前記パラメータを修正し、該修正したパラメータと、前記検出手段により検出された前方路面の輝度情報と、に基づいて、路面状態を表す路面状態物理量を演算することを特徴とする路面状態物理量演算装置。 - 前記検出手段は、前方路面側の領域を複数の領域に分割しかつ該分割した複数の領域各々の輝度情報を検出し、
前記パラメータは、前記検出された複数の領域各々の輝度情報を各路面状態毎に分類するための値であり、
前記演算手段は、前記検出された複数の領域各々の輝度情報を前記パラメータにより各路面状態毎に分類することにより、前記路面状態物理量を演算する、
ことを特徴とする請求項15記載の路面状態物理量演算装置。 - 前記検出手段は、前方路面側の領域を複数の領域に分割しかつ該分割した複数の領域各々の輝度情報を検出し、
前記パラメータは、前記検出された複数の領域各々の輝度情報が得られる確率を最大にする値であり、
前記演算手段は、前記パラメータにより最大となった、前記検出された複数の領域各々の輝度情報が得られる確率を演算することにより、前記路面状態物理量を演算する、
ことを特徴とする請求項15記載の路面状態物理量演算装置。 - 複数の路面状態の各々毎に、輝度情報に基づいて定まる各路面の路面状態を表す路面状態物理量を記憶する記憶手段と、
前方路面の輝度情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前方路面の輝度情報と、前記記憶手段により複数の路面状態の各々毎に記憶された各路面の路面状態を表す路面状態物理量と、に基づいて、前方路面の路面状態を推定する推定手段と、
を備えた路面状態推定装置。 - 前記推定手段は、前記検出手段により検出された前方路面の輝度情報から路面状態物理量を求め、該求めた路面状態物理量と、前記記憶手段により複数の路面状態の各々毎に記憶された各路面の路面状態物理量と、に基づいて、前方路面の路面状態を推定する請求項18記載の路面状態推定装置。
- 請求項1記載の路面状態推定装置と、
前記路面状態推定装置により推定された路面状態と、前記路面状態推定装置により路面状態が推定される際に前記検出手段により検出された輝度情報と、に基づいて、前記記憶手段に記憶されかつ該路面状態推定装置により推定された路面状態に対応する路面状態物理量を更新する更新手段と、
を更に備えた請求項18記載の路面状態推定装置。 - 車両が現在走行している現在走行路面の路面状態を検出する現在路面状態検出手段と、
前方路面の路面状態を検出する前方路面状態検出手段と、
前記現在路面状態検出手段により検出された現在走行路面の路面状態と、前記前方路面状態検出手段により検出された前方路面の路面状態と、を比較し、何れか一方の路面状態が変化した場合に、該変化した路面状態を報知する報知手段と、
を備えた路面状態報知装置。 - 前記報知手段は、前記前方路面の路面状態が前記現在路面の路面状態から変化した後、前記現在路面の路面状態が変化した場合、該変化した現在路面の路面状態を報知する請求項21記載の路面状態報知装置。
- 現在走行している現在走行路面の路面状態を検出する現在路面状態検出手段と、
前方路面の路面状態を検出する前方路面状態検出手段と、
前記前方路面状態検出手段により検出された前方路面の路面状態を、前記現在路面状態検出手段により現在路面の路面状態が検出される対象となった現在路面に同期させる同期手段と、
前記現在路面状態検出手段により検出された現在路面の路面状態と、前記同期手段により、前記現在路面状態検出手段により現在路面の路面状態が検出される対象となった現在路面に同期された前記前方路面状態検出手段により検出された前方路面の路面状態と、に基づいて、現在路面の路面状態を報知する報知手段と、
を備えた路面状態報知装置。 - 車両が走行する路面の路面状態を検出する路面状態検出手段と、
前記路面と前記車両のタイヤとの間の摩擦状態である路面摩擦状態を推定する路面摩擦状態推定手段と、
前記路面状態検出手段により検出された路面状態と、前記路面摩擦状態推定手段により推定された路面摩擦状態と、に基づいて、最終の路面摩擦状態を推定する最終路面摩擦状態推定手段と、
を備えた路面摩擦状態推定装置。 - 複数の路面状態の各々毎に、各路面状態に対応する路面摩擦状態の範囲を予め定めておき、
前記各路面状態に対応する路面摩擦状態の範囲、前記路面状態検出手段により検出された路面状態、及び前記路面摩擦状態推定手段により検出された路面摩擦状態に基づいて、前記路面摩擦状態検出手段により検出された路面摩擦状態が、前記路面状態検出手段により検出された路面状態に対応する路面摩擦状態の範囲内か否かを判断する判断手段を更に備え、
前記最終路面摩擦状態推定手段は、前記判断手段により、前記路面摩擦状態検出手段により検出された路面摩擦状態が、前記路面状態推定手段により検出された路面状態に対応する路面摩擦状態の範囲内であると判断された場合に、前記路面状態検出手段により検出された路面状態と、前記路面摩擦状態推定手段により検出されかつ該路面状態に対応する路面摩擦状態の範囲内であると判断された路面摩擦状態と、に基づいて、最終の路面摩擦状態を推定する、
ことを特徴とする請求項24路面摩擦状態推定装置。 - 車両が走行することによりタイヤから発生するタイヤ発生音を検出するタイヤ発生音検出手段と、
車輪速を検出する車輪速検出手段と、
複数の路面状態の各々毎に、タイヤ発生音の発生源に対応する特徴量と車輪速との関係を記憶する記憶手段と、
前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音、前記車輪速検出手段により検出された車輪速、及び前記記憶手段に前記複数の路面状態の各々毎に記憶された関係に基づいて、路面状態を推定する推定手段と、
を備えた路面状態推定装置。 - 前記タイヤ発生音検出手段により検出された車両が走行することによりタイヤから発生するタイヤ発生音と、前記車輪速検出手段により検出された車輪速と、に基づいて、前記記憶手段に記憶された関係を更新する更新手段を更に備え、
前記推定手段は、前記タイヤ発生音検出手段により検出されたタイヤ発生音、前記車輪速検出手段により検出された車輪速、及び前記記憶手段に前記複数の路面状態の各々毎に記憶されかつ前記更新手段により更新された関係に基づいて、路面状態を推定する、
ことを特徴とする請求項26記載の路面状態推定装置。
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