JP2021089164A - 走行支援システムおよび走行支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】精度良くタイヤ力を推定し、更には限界タイヤ力を推定し車両の走行を支援することができる走行支援システムおよび走行支援方法を提供する。【解決手段】走行支援システム１００は、センサ情報取得部３３、領域情報取得部３２およびタイヤ力算出部３５を備える。センサ情報取得部３３は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量を取得する。領域情報取得部３２は、タイヤ１０が路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する。タイヤ力算出部３５は、センサ情報取得部３３によって取得したタイヤ１０の物理量、および領域情報取得部３２によって取得した外部領域情報を演算モデル３５ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の走行時におけるタイヤで発生する力や路面との摩擦を推定して車両の運転に応用する走行支援システムおよび走行支援方法に関する。

車両の走行支援システムでは、路面の摩擦値および制動距離の推定し、車両外部の障害物や他車両への衝突回避のために、運転者に代わってブレーキ操作や操舵を自動的に制御し、運転者を支援することが検討されている。

特許文献１には従来の摩擦値の決定方法および車両機能の制御方法が記載されている。車両のタイヤと車道の間の接触における摩擦値の決定方法は、処理センサ信号を発生させるために、処理規定を使用してセンサ信号を処理するステップであって、この場合、センサ信号は、少なくとも１つの検出装置により読み取られた、車両のタイヤと車道の間の接触位置を有する周辺領域に関する、摩擦値と相関可能な少なくとも状態データを表わすステップと、前記処理センサ信号を使用して摩擦値を決定するステップと、を有する。車両機能の制御方法は、摩擦値を使用して発生された制御信号を受信するステップと、受信制御信号を使用して車両機能を操作するステップと、を有する。

特表２０１９−０３４７２１号公報

特許文献１に記載の摩擦値の決定方法では、センサ信号の一例として車両の走行データを用いている。本発明者は、タイヤで発生しているタイヤ力をより精度良く推定することで、自動制御による車両の走行支援において改善の余地があることに気づいた。さらに本発明者は、車両の走行を支援するために、タイヤ力および限界タイヤ力に基づいて路面の滑り易さを評価し、道路上の滑り易い箇所について情報を提供し得ることに気付いた。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、精度良くタイヤ力を推定し、更には限界タイヤ力を推定し車両の走行を支援することができる走行支援システムおよび走行支援方法を提供することにある。

本発明のある態様は走行支援システムである。走行支援システムは、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、タイヤが路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する領域情報取得部と、前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量、および前記領域情報取得部によって取得した外部領域情報を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、を備える。

本発明の別の態様は走行支援方法である。走行支援方法は、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、タイヤが路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する領域情報取得ステップと、前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量、および前記領域情報取得ステップによって取得した外部領域情報を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、を備える。

本発明によれば、精度良くタイヤ力を推定し、更には限界タイヤ力を推定し車両の走行を支援することができる。

実施形態に係る走行支援システムの機能構成を示すブロック図である。 演算モデルの学習について説明するための模式図である。 タイヤ力推定装置によるタイヤ力推定処理の手順を示すフローチャートである。 タイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンを説明するための模式図である。 サーバ装置を含む走行支援システムの機能構成を示すブロック図である。 サーバ装置の機能構成を示すブロック図である。

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図６を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

（実施形態）
図１は、実施形態に係る走行支援システム１００の機能構成を示すブロック図である。走行支援システム１００は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によってタイヤ１０で発生している加速度、空気圧および温度等のタイヤ物理量を車両の走行時に計測し、さらにタイヤ１０が路面に接触している位置の周辺領域に関して外部領域情報を取得する。外部領域情報は、タイヤと路面との間の滑り易さに関係する状況を示す情報であり、例えば気象情報、路面の凹凸などの情報である。

走行支援システム１００は、取得したタイヤ１０の物理量および外部領域情報を演算モデル３５ａに入力し、タイヤ力および限界タイヤ力を算出する。演算モデル３５ａは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルである。演算モデル３５ａは、タイヤ１０において実際に計測したタイヤ力および限界タイヤ力を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって精度が高められる。限界タイヤ力は、タイヤ１０が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ１０の鉛直方向の荷重に、路面との最大摩擦係数を掛けた値である。

走行支援システム１００は、算出したタイヤ力の限界タイヤ力に対するマージンを算出することで、車両が走行した路面上でのタイヤ１０の滑り易さを評価する。走行支援システム１００は、マージンの大きさに基づいて滑り易さの程度を評価する。

走行支援システム１００は、精度良く算出されたタイヤ力、限界タイヤ力、およびタイヤ力の限界タイヤ力に対するマージンなどの情報を車両制御装置へ提供し、車両の走行を支援することができる。また、走行支援システム１００は、外部装置としてのサーバ装置等を含み、外部装置において、評価した路面の滑り易さの程度を地図上での位置に対応付けて蓄積し、蓄積された情報を配信して提供することができる。例えば、提供された路面の滑り易さの情報は、車両に設けられた表示装置に表示される地図上において、滑り易い位置や区間を明示すること等によって利用することができる。

走行支援システム１００は、センサ２０およびタイヤ力推定装置３０を備える。センサ２０は、加速度センサ２１、圧力センサ２２および温度センサ２３等を有し、加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などタイヤ１０における物理量を計測する。センサ２０は、タイヤ１０に生じる歪を計測するために歪ゲージを有していてもよい。これらのセンサは、タイヤ１０の物理量として、タイヤ１０の変形や動きに関わる物理量を計測している。

加速度センサ２１は、タイヤ１０のゴム材料等で形成されたタイヤ本体部分またはタイヤ１０の一部をなすホイール１５に配設されており、タイヤ１０とともに機械的に運動しつつ、タイヤ１０に生じる加速度を計測する。加速度センサ２１は、タイヤ１０の周方向、軸方向および径方向の３軸における加速度を計測する。圧力センサ２２および温度センサ２３は、例えばタイヤ１０のエアバルブへの装着やホイール１５への固定によって配設されており、それぞれタイヤ１０の空気圧および温度を計測する。また圧力センサ２２および温度センサ２３は、タイヤ１０のインナーライナー等に配設されていてもよい。

センサ２０は、タイヤ１０における加速度および歪、タイヤ空気圧、並びにタイヤ温度などタイヤ１０の物理量を計測しており、計測したデータをタイヤ力推定装置３０へ出力する。タイヤ力推定装置３０は、センサ２０で計測されたデータに基づいてタイヤ力Ｆを推定する。

タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ１１等が取り付けられていてもよい。例えば、タイヤ１０に取り付けたＲＦＩＤ１１の固有情報に応じて、演算モデル３５ａを予め用意したデータ群の中から選択して設定してもよいし、またはサーバ装置などで提供されるデータベースから選択するようにしてもよい。また、ＲＦＩＤ１１の固有情報に対してタイヤ１０の仕様が記録され、更にタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３５ａがデータベースで提供されてもよい。ＲＦＩＤ１１の固有情報からタイヤ１０の仕様を呼び出し、演算モデル３５ａを設定してもよいし、呼び出したタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３５ａをデータベースから選択するようにしてもよい。

タイヤ力推定装置３０は、位置情報取得部３１、領域情報取得部３２、センサ情報取得部３３、通信部３４およびタイヤ力算出部３５を有する。タイヤ力推定装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。タイヤ力推定装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。

位置情報取得部３１は、ＧＰＳ受信機５０によって計測される車両の位置データを取得し、領域情報取得部３２へ出力する。領域情報取得部３２は、位置情報取得部３１から入力される車両の位置データに基づき、タイヤ１０が路面に接触している位置の周辺領域について、気象情報、路面の凹凸などの外部領域情報を通信部３４を介して取得する。気象情報、路面の凹凸などの外部領域情報は、タイヤと路面との間の滑り易さに関係する状況を示す情報であり、タイヤ力および限界タイヤ力と相関関係を有しており、演算モデル３５ａへの入力要素となる。領域情報取得部３２は、気象情報、路面の凹凸など情報のほか、気温、時間帯、道路交通情報による路面の凍結情報など、タイヤ力および限界タイヤ力と相関関係を有する情報を取得するようにしてもよい。

センサ情報取得部３３は、無線通信等によりセンサ２０で計測された加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等のタイヤ物理量を取得する。通信部３４は、外部装置との間で有線または無線通信等によって通信し、領域情報取得部３２で取得する外部領域情報を当該外部装置から受信する。また通信部３４は、後述するように位置データ、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージン情報を外部のサーバ装置へ送信する。

タイヤ力算出部３５は、演算モデル３５ａおよび補正処理部３５ｂを有し、領域情報取得部３２およびセンサ情報取得部３３からの情報を演算モデル３５ａに入力し、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力を算出する。図１に示すように、タイヤ力Ｆは、タイヤ１０の前後方向の前後力Ｆｘ、横方向の横力Ｆｙ、および鉛直方向の荷重Ｆｚの３軸方向成分を有する。タイヤ力算出部３５は、これら３軸方向成分のすべてを算出してもよいし、少なくともいずれか１成分の算出または任意の組合せによる２成分の算出を行うようにしてもよい。

タイヤ力算出部３５は、演算モデル３５ａによって算出したタイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力に基づいて、タイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンを算出する。タイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンは、タイヤ力Ｆが限界タイヤ力よりも小さいほど大きい。

演算モデル３５ａは、ニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３５ａは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）型であり、その原型であるいわゆるＬｅＮｅｔで使用された畳み込み演算およびプーリング演算を備える学習型モデルなどを用いる。演算モデル３５ａは、入力層に入力されたデータに対して畳み込み演算およびプーリング演算などを用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達し、中間層の各ノードに対して線形演算等を実行して全結合し、出力層の各ノードへ結び付ける。全結合では、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。演算モデル３５ａの出力層の各ノードには、３軸方向のタイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力が出力される。

図２は演算モデル３５ａの学習について説明するための模式図である。演算モデル３５ａへの入力データは、センサ情報取得部３３によって取得されたタイヤ物理量、および領域情報取得部３２によって取得された外部領域情報等である。タイヤ物理量には、加速度、タイヤ空気圧、タイヤ温度およびタイヤに生じる歪などを用いる。外部領域情報には、天候、気温および降水量などの気象情報、並びに、路面の凹凸、温度および凍結状態等の路面情報を用いる。入力データは、これらの他、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータによる車重、速度などを用いてもよい。

演算モデル３５ａの学習の際には、演算結果としてのタイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力と、教師データとを比較して演算モデル３５ａの更新を繰り返すことによって演算モデル３５ａの精度が高められる。また、演算モデル３５ａは、基本的にタイヤ１０の仕様に応じて例えばモデル内の全結合部における階層数等の構成や重みづけが変わるが、各仕様のタイヤ１０（ホイールを含む）での回転試験において演算モデル３５ａの学習を実行することができる。

但し、厳密にタイヤ１０の仕様ごとに演算モデル３５ａの学習を実行する必要性はない。例えば乗用車用タイヤ、トラック用タイヤなどのタイプ別に演算モデル３５ａを学習させて構築し、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力が一定の誤差範囲内で推定されるようにすることで、複数の仕様に含まれるタイヤ１０に対して１つの演算モデル３５ａを共用し、演算モデル数を低減してもよい。また演算モデル３５ａは、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を試験走行させて演算モデル３５ａの学習を実行することもできる。タイヤ１０の仕様には、例えばタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。

また演算モデル３５ａは、タイヤ１０を接地させる接地面の路面摩擦係数（最大摩擦係数）を変えて回転試験を行って学習させてもよい。さらには、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を路面摩擦係数の異なる路面を試験走行させて演算モデル３５ａの学習を実行することもできる。

補正処理部３５ｂは、タイヤ１０の状態に基づいて演算モデル３５ａを補正する。タイヤ１０は、車両への装着時にアライメント誤差が生じ、経時的にゴム硬度等の物性値が変化し、走行することによって摩耗が進行する。アライメント誤差、物性値や摩耗等の要素を含むタイヤ１０の状態が使用状況によって変化し、演算モデル３５ａによるタイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力の算出に誤差が生じる。補正処理部３５ｂは、演算モデル３５ａの誤差を低減するためにタイヤ１０の状態に応じた補正項を演算モデル３５ａに付加する処理を行う。

次に走行支援システム１００の動作を説明する。図３は、タイヤ力推定装置３０によるタイヤ力推定処理の手順を示すフローチャートである。タイヤ力推定装置３０の位置情報取得部３１により位置データを取得し、領域情報取得部３２により外部領域情報の取得を開始する（Ｓ１）。センサ情報取得部３３は、センサ２０で計測されたタイヤ１０における加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのタイヤ物理量の取得を開始する（Ｓ２）。

タイヤ力算出部３５は、外部領域情報およびタイヤ物理量を演算モデル３５ａに入力し、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力を算出する（Ｓ３）。タイヤ力算出部３５は、算出したタイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンを算出し（Ｓ４）、処理を終了する。タイヤ力推定装置３０は、ステップＳ１からステップＳ４までの処理を繰り返すことによって、時系列的にタイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを算出して推定する。

図４は、タイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンを説明するための模式図である。図４では、横軸にタイヤ力Ｆの前後力Ｆｘ、縦軸にタイヤ力Ｆの横力Ｆｙをとり、原点を中心とする円で限界タイヤ力を示している。演算モデル３５ａによって算出されたタイヤ力Ｆ１およびＦ２について、タイヤ力Ｆ１はタイヤ力Ｆ２よりも小さく、限界タイヤ力に対してマージンが大きい。

限界タイヤ力は、タイヤ１０と路面との最大摩擦係数に依存して大きさが変わる。また、タイヤ力Ｆ１は、車両の走行ルートのカーブなどで車両の左右方向に加速度が生じる場合などに大きくなる。一般に、カーブが多い道路、降雨確率が高い地域などでは、タイヤ力Ｆが大きく、限界タイヤ力が小さくなる傾向にあり、マージンは小さくなる。

走行支援システム１００は、タイヤ物理量および外部領域情報を入力とする演算モデル３５ａによって、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンの算出精度を高めることができる。タイヤ力推定装置３０は、算出したタイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを車両制御装置等へ出力する。例えば車両制御装置は、タイヤ力推定装置３０から入力されたタイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンに基づいて、制動距離の推定、車両制御および自動運転への適用、更には車両の安全走行に関する情報の報知などを行うことができる。

図５はサーバ装置７を含む走行支援システム１００の機能構成を示すブロック図であり、図６はサーバ装置７の機能構成を示すブロック図である。タイヤ力推定装置３０は、位置データ、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを算出し、通信ネットワーク９を介してサーバ装置７へ送信する。サーバ装置７は、受信した位置データ、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを蓄積し、路面の滑り易さの程度を評価する。

サーバ装置７は、通信部７１、記憶部７２およびタイヤ路面状態評価部７３を備える。通信部７１は、通信ネットワーク９１を介して車両から送信される位置データ、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを受信する。記憶部７２は、ハードディスク等の記憶装置で構成されており、通信部７１によって受信した位置データ、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを記憶する。

タイヤ路面状態評価部７３は、記憶部７２に記憶されたタイヤ力Ｆ、限界タイヤ力およびマージンを読み出し、現在のタイヤ摩擦特性（種別や摩耗度などの影響によるグリップの低下度など）と路面の滑り易さの程度を評価し、位置データに対応付けてタイヤの状態（空気圧やタイヤ温度など）、タイヤ摩擦特性、および滑り易さの程度を記憶部７２に記憶させる。路面の滑り易さの程度は、例えば多段階で評価されてもよい。

サーバ装置７は、記憶部７２に記憶された位置データおよび路面の滑り易さの程度を車両側へ通信部７１を介して配信する。配信された位置データおよび路面の滑り易さの程度に基づいて、車両に設けられた表示装置に表示される地図上において、滑り易い位置や区間を明示すること等によって、車両の走行を支援することができる。また、滑り易い位置や区間などを把握することによって、補修などの道路の保守管理に利用することができる。

次に実施形態に係る走行支援システム１００の特徴について説明する。
実施形態に係る走行支援システム１００は、センサ情報取得部３３、領域情報取得部３２およびタイヤ力算出部３５を備える。センサ情報取得部３３は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量を取得する。領域情報取得部３２は、タイヤ１０が路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する。タイヤ力算出部３５は、センサ情報取得部３３によって取得したタイヤ１０の物理量、および領域情報取得部３２によって取得した外部領域情報を演算モデル３５ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。これにより、走行支援システム１００は、センサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量、および外部領域情報に基づいてタイヤ力Ｆを精度良く推定することができる。

またタイヤ力算出部３５は、更に演算モデル３５ａにより限界タイヤ力を算出する。これにより、走行支援システム１００は、算出したタイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力によって、車両の走行を支援することができる。

またタイヤ力算出部３５によって算出されたタイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンを算出し、外部装置であるサーバ装置７へ送信する送信部としての通信部３４を更に備える。これにより、走行支援システム１００は、車両の走行の際に算出されたタイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンをサーバ装置７へ提供し、サーバ装置７において路面の滑り易さに関する評価や、データ蓄積を図ることができる。

外部装置であるサーバ装置７は、通信部３４によって送信されたマージンに基づいて滑り易さの程度を評価するタイヤ路面状態評価部７３、および車両の位置と滑り易さの程度を対応付けて記憶する記憶部７２を有する。これにより、走行支援システム１００は、車両の走行の際に算出されたタイヤ力Ｆの限界タイヤ力に対するマージンに基づいて路面の滑り易さを評価し、車両の走行を支援することができる。

走行支援方法は、センサ情報取得ステップ、領域情報取得ステップおよびタイヤ力算出ステップを備える。センサ情報取得ステップは、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量を取得する。領域情報取得ステップは、タイヤ１０が路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する。タイヤ力算出ステップは、センサ情報取得ステップによって取得したタイヤ１０の物理量、および領域情報取得ステップによって取得した外部領域情報を演算モデル３５ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。この走行支援方法によれば、センサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量、および外部領域情報に基づいてタイヤ力Ｆを精度良く推定することができる。

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

１０ タイヤ、 ２０ センサ、 ３２ 領域情報取得部、
３３ センサ情報取得部、 ３４ 通信部（送信部）、 ３５ タイヤ力算出部、
３５ａ 演算モデル、 ７ サーバ装置（外部装置）、 ７２ 記憶部、
７３ タイヤ路面状態評価部、 １００ 走行支援システム。

Claims (5)

1. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、
   タイヤが路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する領域情報取得部と、
   前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量、および前記領域情報取得部によって取得した外部領域情報を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、
   を備えることを特徴とする走行支援システム。
2. 前記タイヤ力算出部は、更に前記演算モデルにより限界タイヤ力を算出することを特徴とする請求項１に記載の走行支援システム。
3. 前記タイヤ力算出部によって算出されたタイヤ力の限界タイヤ力に対するマージンを算出し、外部装置へ送信する送信部を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の走行支援システム。
4. 前記外部装置は、前記送信部によって送信されたマージンに基づいて滑り易さの程度を評価するタイヤ路面状態評価部、および車両の位置と滑り易さの程度を対応付けて記憶する記憶部を有することを特徴とする請求項３に記載の走行支援システム。
5. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、
   タイヤが路面に接触する位置の周辺領域に関する外部領域情報を取得する領域情報取得ステップと、
   前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量、および前記領域情報取得ステップによって取得した外部領域情報を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、
   を備えることを特徴とする走行支援方法。

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