JP2023074814A - 推定システム、推定方法、及び推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成により回転体の状態を推定すること。【解決手段】推定システムは、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置可能な第１センサであって、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じた第１センサ信号を出力する第１センサと、第１センサ信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定するプロセッサと、を備え、プロセッサは、第１センサ信号を特定の区間で分割することによって第１区間信号を生成し、第１区間信号に基づいて回転体の状態を推定する。【選択図】図３

Description

本開示は、推定システム、推定方法、及び推定プログラムに関する。

車両におけるタイヤの状態を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、自動車のタイヤ／車輪組立体の外側に間隔を空けて配置された２つのレーザ装置を用いて、タイヤのキャンバ角を測定する技術が記載されている。特許文献２には、タイヤのインナーライナー部に設けられ、タイヤの幅方向中心に位置する加速度センサを用いて、タイヤに作用する荷重を推定する技術が記載されている。

特開平８－２４７７４５号公報 特開２０１９－４９４８８号公報

特許文献１に記載の技術では、タイヤの外側にレーザ装置を取り付ける必要があるので、装置が大掛かりとなり、車両の走行を妨げるおそれがある。特許文献２に記載の技術では、インナーライナー部に加速度センサが取り付けられた専用のタイヤを準備する必要がある。

本開示では、簡易な構成により回転体の状態を推定可能な推定システム、推定方法、及び推定プログラムが説明される。

本開示の一側面に係る推定システムは、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置可能な第１センサであって、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じた第１センサ信号を出力する第１センサと、第１センサ信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定するプロセッサと、を備える。プロセッサは、第１センサ信号を特定の区間で分割することによって第１区間信号を生成し、第１区間信号に基づいて回転体の状態を推定する。

本開示の別の側面に係る推定方法は、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、区間信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定することと、を含む。

本開示の更に別の側面に係る推定プログラムは、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、区間信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定することと、をコンピュータに実行させる命令を含む。

本開示の各側面及び各実施形態によれば、簡易な構成により回転体の状態を推定することができる。

図１は、一実施形態に係る推定システムを搭載した車両を概略的に示す図である。 図２は、図１に示される回転体の斜視図である。 図３は、図１に示される推定システムの構成を概略的に示す構成図である。 図４は、図１に示されるセンサモジュールの分解斜視図である。 図５は、図１に示されるセンサモジュールに作用する力を説明するための図である。 図６は、図１に示されるセンサから出力されるセンサ信号を説明するための図である。 図７は、等速走行時のセンサ信号の一例を示す図である。 図８は、加速走行時のセンサ信号の一例を示す図である。 図９は、図１に示されるプロセッサが行う推定方法を示すフローチャートである。 図１０は、区間信号の生成処理の一例を説明するための図である。 図１１は、区間信号の生成処理の別の例を説明するための図である。 図１２は、区間信号の生成処理の更に別の例を説明するための図である。 図１３は、区間信号の生成処理の更に別の例を説明するための図である。 図１４は、キャンバ角が０度である場合の路面からの反力を説明するための図である。 図１５は、ポジティブキャンバでの路面からの反力を説明するための図である。 図１６は、ネガティブキャンバでの路面からの反力を説明するための図である。 図１７は、キャンバ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。 図１８は、スリップ角を説明するための図である。 図１９は、スリップ角が生じている際にセンサモジュールに作用する力を説明するための図である。 図２０は、スリップ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。 図２１は、ピークピーク値及び第２ピーク値を説明するための図である。 図２２は、スリップ角、キャンバ角、荷重、及び空気圧が変化した場合のピークピーク値と減衰率との関係を示す図である。 図２３は、図２２の一部拡大図である。 図２４は、推定モデルを説明するための図である。 図２５は、別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。 図２６は、センサモジュールの配置例を示す図である。 図２７は、キャンバ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。 図２８は、スリップ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。 図２９は、更に別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。 図３０は、更に別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。

［１］実施形態の概要
本開示の一側面に係る推定システムは、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置可能な第１センサであって、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じた第１センサ信号を出力する第１センサと、第１センサ信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定するプロセッサと、を備える。プロセッサは、第１センサ信号を特定の区間で分割することによって第１区間信号を生成し、第１区間信号に基づいて回転体の状態を推定する。

本開示の別の側面に係る推定方法は、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、区間信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定することと、を含む。

本開示の更に別の側面に係る推定プログラムは、ホイールとホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、区間信号に基づいて、ホイール及びタイヤを含む回転体の状態を推定することと、をコンピュータに実行させる命令を含む。

これらの推定システム、推定方法、及び推定プログラムを含む本開示に係る技術（以下、単に「本開示に係る技術」と称することがある。）において、ホイールとタイヤとの間に配置されたセンサ（第１センサ）は、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号（第１センサ信号）を出力するよう構成される。センサ（第１センサ）には、ホイールを介して車両からの荷重が作用する。センサ（第１センサ）には、タイヤを介して路面からの反力が作用する。これらの力は回転体の状態に応じて変化し得るので、本開示に係る技術により、センサ信号（第１センサ信号）に基づいて回転体の状態を推定することができる。したがって、本開示に係る技術により、センサ（第１センサ）をホイールとタイヤとの間に配置する簡単な構成によって、回転体の状態を推定することが可能となる。

いくつかの実施形態では、第１センサは、ホイールに含まれるリムとタイヤとの間に配置されてもよい。ホイールがリムを含む場合には、リムにタイヤが装着される。したがって、第１センサをリムとタイヤとの間に配置する簡単な構成によって、回転体の状態を推定することが可能となる。

いくつかの実施形態では、回転体は、回転体の回転軸方向における両端である第１端及び第２端を含んでもよい。第１センサは、回転軸方向における回転体の中心よりも第１端に近い位置に配置されてもよい。第１センサが回転軸方向における回転体の中心に配置されている場合、例えば、キャンバ角が正方向及び負方向のいずれに変化しても、第１センサ信号は同じように変化する。一方、上記構成では、第１センサ信号は非対称に変化する。したがって、回転体の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

いくつかの実施形態では、推定システムは、ホイールとタイヤとの間に配置可能な第２センサであって、ホイールとタイヤとによる押圧力に応じた第２センサ信号を出力する第２センサを更に備えてもよい。第２センサは、回転軸方向における回転体の中心よりも第２端に近い位置に配置されてもよい。プロセッサは、第２センサ信号を特定の区間で分割することによって第２区間信号を生成し、第２区間信号に更に基づいて状態を推定してもよい。この場合、第１センサと第２センサとは、回転軸方向における回転体の中心に対して、互いに反対側に配置される。第１センサから出力される第１センサ信号と第２センサから出力される第２センサ信号とでは、回転体の状態の変化に応じて、互いに異なる変化が生じる。したがって、異なる変化が生じる２つのセンサ信号を用いて回転体の状態が推定されるので、１つのセンサ信号を用いて回転体の状態を推定する構成と比較して、回転体の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

いくつかの実施形態では、特定の区間は、回転体の１回転分の区間であってもよい。回転体が回転すると、回転体のうちの路面に接触する箇所が変化するので、第１センサと接触箇所との相対的な位置関係が変化する。このため、第１センサ信号は、回転体が１回転するごとに同様の波形形状となる周期性を有している。したがって、回転体の１回転分の第１区間信号を解析することで、回転体の状態を推定することが可能となる。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、第１区間信号から算出される互いに異なる複数の波形特性に基づいて、回転体の状態を推定してもよい。第１区間信号から算出される波形特性は、回転体の状態を表す指標となり得る。したがって、これらの特性を用いることによって、回転体の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

いくつかの実施形態では、複数の波形特性は、第１区間信号の最大値、第１区間信号の最小値、第１区間信号の最大値と最小値との差分、第１区間信号の標準偏差、第１区間信号の分散、第１区間信号の平均値、第１区間信号の中央値、及び第１区間信号の変曲点における値のうちの少なくとも１つに基づく値を含んでもよい。これらの特性を用いることによって、回転体の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、回転体の状態を推定するための機械学習モデルを用いて、回転体の状態を推定してもよい。この場合、機械学習モデルを十分に学習させることにより、回転体の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

いくつかの実施形態では、回転体の状態は、キャンバ角、スリップ角、回転体に付加されている荷重、及び空気圧の少なくとも１つを含んでもよい。キャンバ角が変化したときの第１センサ信号の変化の傾向、スリップ角が変化したときの第１センサ信号の変化の傾向、荷重が変化したときの第１センサ信号の変化の傾向、及び空気圧が変化したときの第１センサ信号の変化の傾向は、互いに異なっている。したがって、キャンバ角、スリップ角、荷重、及び空気圧を分離して推定することができる。

いくつかの実施形態では、第１センサとプロセッサとは、センサモジュールを構成してもよい。センサモジュールは、回転体に設けられてもよい。プロセッサは、回転体の外部に設けられた外部装置に推定結果を出力してもよい。この場合、センサモジュール内において第１センサ信号が処理され、推定結果が外部装置に出力される。外部装置において、第１センサ信号を処理する構成と比較して、センサモジュールと外部装置との間の通信量を削減することが可能となる。

いくつかの実施形態では、第１センサは、押圧力に応じて電気エネルギーを生成する圧電素子であってもよい。プロセッサは、圧電素子によって生成された電気エネルギーを用いて動作してもよい。この場合、プロセッサは、外部から電力の供給を受けることなく、動作可能である。したがって、外部から電力を供給するための配線等が不要となるので、推定システムの構成を簡易化することが可能となる。

いくつかの実施形態では、第１センサは、押圧力に応じて電気エネルギーを生成する圧電素子であってもよい。プロセッサは、圧電素子によって生成された電気エネルギーの電圧又は電流を第１センサ信号として用いることで、回転体の状態を推定してもよい。この場合、圧電素子をホイールとタイヤとの間に配置する簡単な構成によって、回転体の状態を推定することが可能となる。

［２］実施形態の例示
以下、図面を参照しながら本開示の実施形態が詳細に説明される。なお、図面の説明において同一要素には同一符号が付され、重複する説明は省略される。

図１～図４を参照して、一実施形態に係る推定システムを説明する。図１は、一実施形態に係る推定システムを搭載した車両を概略的に示す図である。図２は、図１に示される回転体の斜視図である。図３は、図１に示される推定システムの構成を概略的に示す構成図である。図４は、図１に示されるセンサモジュールの分解斜視図である。図１に示される推定システム１は、回転体２の状態を推定するシステムである。推定システム１は、例えば、車両Ｖに搭載可能である。車両Ｖは、回転体２を備え、回転体２の回転により移動可能に構成されている。車両Ｖの例は、自動車、自転車、及びバイクを含んでもよい。本実施形態では、車両Ｖの例として自動車を用いて説明を行うが、本開示に係る技術は自動車への適用に限定されない。車両Ｖは、前後左右に設けられた４つの回転体２を備えている。

図２に示されるように、回転体２は、回転軸ＡＸを中心として回転可能な要素である。回転体２は、外端部２ａ（第１端；図１４参照）と、内端部２ｂ（第２端；図１４参照）と、を有する。外端部２ａ及び内端部２ｂは、回転軸ＡＸが延びる方向（回転軸方向）における回転体２の両端である。外端部２ａは、車両Ｖの外側に面している。回転体２は、ホイール２１と、タイヤ２２と、を含む。

ホイール２１は、回転軸ＡＸ回りの回転力をタイヤ２２に伝える部材である。ホイール２１は、剛性を有する部材により構成されてもよい。ホイール２１の構成材料の例は、スチール、マグネシウム、アルミニウム及びステンレスといった金属材料を含んでもよく、炭素繊維等の樹脂素材を含んでもよい。図２に示される具体例においては、ホイール２１は、リム２３と、複数のスポーク２４と、を含む。リム２３は、ホイール２１の外縁を成す円環状の部材である。リム２３の外周に沿ってタイヤ２２が装着される。複数のスポーク２４のそれぞれは、ホイール２１の中心からリム２３まで放射状に延びている。リム２３とスポーク２４とは、一体的に構成されてもよく、別体で構成されてもよい。

タイヤ２２は、ホイール２１に装着される円環状の部材である。タイヤ２２は、ホイール２１の外周（リム２３）に沿って設けられる。タイヤ２２は、可撓性を有する部材により構成されてもよい。タイヤ２２の構成材料の例は、ゴム等の樹脂を含んでもよい。

図３に示されるように、推定システム１は、センサモジュール３を含む。センサモジュール３は、回転体２に作用する押圧力を検出することが可能なモジュールである。センサモジュール３は、回転体２に設けられる。具体的には、センサモジュール３は、ホイール２１（リム２３）とタイヤ２２との間に配置されている。センサモジュール３は、例えば、上下方向においてホイール２１（リム２３）とタイヤ２２とによって挟まれていてもよい。本実施形態では、複数のセンサモジュール３が、ホイール２１（リム２３）の外周に沿って等間隔に設けられている。いくつかのセンサモジュール３が外端部２ａ（アウターリム）に配置されている。センサモジュール３は、内端部２ｂ（インナーリム）に配置されてもよい。

なお、１つの回転体２に設けられるセンサモジュール３の数及び位置は、適宜選択可能である。本実施形態では、１つの回転体２に複数のセンサモジュール３が設けられているが、例えば、１つの回転体２に１つのセンサモジュール３が設けられてもよい。この構成に限定されず、１つの回転体２に設けられるセンサモジュールの数は、例えば、２個でもよく、３個でもよく、４個でもよく、５個でもよく、６個でもよく、７個でもよく、８個でもよく、９個でもよく、１０個でもよく、１１個以上であってもよい。１つの回転体２には、例えば、スポーク２４と同じ数のセンサモジュール３が設けられてもよい。１つの回転体２には、例えば、互いに隣り合う２つのスポーク２４の間の間隔と同じ数のセンサモジュール３が設けられてもよい。１つの回転体２に複数のセンサモジュール３が設けられる場合、各センサモジュール３は、例えば、ホイール２１（リム２３）の外周に沿って等間隔に配置されてもよい。他の形態として、複数のセンサモジュール３は、ホイール２１（リム２３）の外周に沿って異なる間隔で配置されてもよい。更に他の形態として、複数のセンサモジュール３のうち、少なくとも一部のセンサモジュール３がホイール２１（リム２３）の外周に沿って等間隔に配置され、他のセンサモジュール３は、ホイール２１（リム２３）の外周に沿って異なる間隔で配置されてもよい。

図４に示される具体例の場合、各センサモジュール３は、ホイール２１（リム２３）とタイヤ２２との間に配置可能に構成されている。各センサモジュール３は、圧電素子３１（第１センサ）と、バックプレート３２と、基板３３と、基板３４と、基材３５と、を含む。圧電素子３１は、圧電素子３１に作用する押圧力等の外力に応じた電気エネルギーを生じる素子である。圧電素子３１の例は、ピエゾセラミックス素子（ピエゾ素子）を含んでもよい。圧電素子３１は、板状に形成されてもよい。

バックプレート３２は、圧電素子３１を保護する板状部材である。バックプレート３２は、金属部材（例えば、ステンレス鋼）によって構成されてもよく、樹脂部材によって構成されてもよい。バックプレート３２は、例えば、圧電素子３１よりもひと回り大きい板状の形状を有している。バックプレート３２は、圧電素子３１に重ね合わせられることによって、圧電素子３１の応力を緩和することもできる。バックプレート３２の厚さによって、センサモジュール３に作用する押圧力に応じた圧電素子３１の変形量が調整される。

基板３３，３４は、圧電素子３１において生じた電気エネルギーをセンサ信号（第１センサ信号）として取り出す板状部材である。具体的には、基板３３，３４は、圧電素子３１において生じた電気エネルギーの電圧又は電流を、センサ信号として取り出してもよい。本実施形態においては、一例として、電圧をセンサ信号として扱う場合について説明する。基板３３，３４は、フレキシブルプリント基板（ＦＰＣ）であってもよい。基板３３は、例えば、本体部３３ａと、配線部３３ｂと、を含むよう構成されてもよい。本体部３３ａは、後述の積層構造を成す部分である。配線部３３ｂは、センサモジュール３を外部の回路等に接続する部分である。基板３４は、本体部３４ａと、配線部３４ｂと、を含む。本体部３４ａは、後述の積層構造を成す部分である。配線部３４ｂは、センサモジュール３を外部の回路等に接続する部分である。本実施形態では、基板３３の形状は、基板３４の形状と実質的に同一であるが、基板３３の形状は、基板３４の形状と異なっていてもよい。本体部３３ａ，３４ａは、例えば、バックプレート３２と実質的に同程度の大きさに形成されてもよい。

基材３５は、センサモジュール３をホイール２１に取り付ける部材である。基材３５は、リム２３に沿った形状を有している。基材３５には、後述の積層構造を収容可能な凹部３５ａが設けられている。

図４に示される具体例においては、圧電素子３１にバックプレート３２が重ね合わせられ、互いに重ね合わせられた圧電素子３１及びバックプレート３２が基板３３の本体部３３ａと基板３４の本体部３４ａとによって挟まれる。つまり、基板３３、バックプレート３２、圧電素子３１、及び基板３４がその順に積層されることによって積層構造が形成され、当該積層構造が基材３５の凹部３５ａに収容される。このようにして、センサモジュール３が形成される。センサモジュール３は、リム２３とタイヤ２２との間の所望の位置に配置される。図４に示される具体例においては、センサモジュール３は、基材３５の凹部３５ａが設けられている面とは反対側の面がリム２３と接触するように、回転体２に配置されてよい。この場合、基板３３の本体部３３ａのバックプレート３２とは反対側の面がタイヤ２２と接触している。

各センサモジュール３は、例えば、回路要素として、圧電素子３１を含む。各センサモジュール３は、例えば、圧電素子３１に加えて、アナログデジタル（ＡＤ）変換器４１と、プロセッサ４２と、通信インターフェース４３と、電力変換器４４と、蓄電装置４５と、を含んでもよい。ＡＤ変換器４１、プロセッサ４２、通信インターフェース４３、電力変換器４４、及び蓄電装置４５は、基板３３又は基板３４に実装されてもよい。

ＡＤ変換器４１は、圧電素子３１から出力されたアナログ信号のセンサ信号をデジタル信号のセンサ信号に変換する回路要素である。ＡＤ変換器４１は、デジタル信号のセンサ信号をプロセッサ４２に出力する。

プロセッサ４２は、センサ信号に基づいて、回転体２の状態を推定する回路要素である。プロセッサ４２によって推定される回転体２の状態は、キャンバ角、スリップ角、回転体２に付加されている荷重、及び空気圧の少なくとも１つを含む。プロセッサ４２は、通信インターフェース４３を介して外部装置５に推定結果を出力してもよい。プロセッサ４２が行う処理の詳細は、後述される。プロセッサ４２の例は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、付加支援プロセッサ（ＡＳＰ）、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及び集積回路（ＩＣ）を含むが、これらに限定されない。プロセッサ４２は、マルチコア構成を有してもよい。

通信インターフェース４３は、通信ネットワークＮＷ１を介して、センサモジュール３が外部装置５との間でデータを送受信することを可能とするハードウェアである。通信ネットワークＮＷ１は、有線通信ネットワークとして構成されてもよく、無線通信ネットワークとして構成されてもよく、それらを組み合わせた通信ネットワークとして構成されてもよい。通信ネットワークＮＷ１の例は、インターネット、イントラネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮ（Ｗｉ－Ｆｉ等）、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）、及び移動通信ネットワーク等のうち１つ以上を含んでもよい。通信インターフェース４３は、例えば、特定の通信プロトコルに準拠してもよい。

電力変換器４４は、圧電素子３１によって生成されたセンサ信号（電圧）を蓄電装置４５に充電可能に変換する装置である。電力変換器４４は、例えば、パワーコンディショナである。後述のように、センサ信号が周期的に変化する交流信号を含む場合、電力変換器４４は、整流回路を含んでもよい。

蓄電装置４５は、充放電可能な装置である。蓄電装置４５は、圧電素子３１によって生成されたセンサ信号を電気エネルギー（電力）として蓄積し、センサモジュール３内の回路要素に電気エネルギーを供給する。例えば、プロセッサ４２は、圧電素子３１によって生成された電気エネルギーを用いて動作する。蓄電装置４５の例は、リチウムイオン電池等の蓄電池、及びコンデンサを含んでもよい。

外部装置５は、センサモジュール３と通信可能な装置である。外部装置５は、例えば、車両Ｖに乗車している人（搭乗者）に、回転体２の状態に関する推定結果を提示するよう構成されてもよい。外部装置５は、例えば、車両Ｖに含まれる他の機器に対して、回転体２の状態に関する推定結果を提供するよう構成されてもよい。外部装置５は、例えば、車両Ｖの外部に配置される機器（例えば、通信回線を介して接続可能なサーバ等）に対して、回転体２の状態に関する推定結果を提供するよう構成されてもよい。

外部装置５は、回転体２の外部に設けられ、車両Ｖ内に配置されてもよい。外部装置５の例は、車載器及び搭乗者が所有する携帯端末を含んでもよい。携帯端末の例は、スマートフォン、タブレット端末、及びラップトップコンピュータ等を含んでもよい。外部装置５は、例えば、プロセッサ５１と、メモリ５２と、通信インターフェース５５と、を含んでもよい。外部装置５は、例えば、入力装置５３と、出力装置５４と、通信インターフェース５６と、をさらに含んでもよい。

プロセッサ５１は、外部装置５における制御及び演算を行う回路要素である。プロセッサ５１は、プロセッサ４２と同様に構成される。プロセッサ５１の例は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＰ、マイクロコンピュータ、ＰＬＣ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、及びＩＣを含むが、これらに限定されない。プロセッサ５１は、マルチコア構成を有してもよい。メモリ５２は、主記憶装置と補助記憶装置とを含み得る。主記憶装置は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及びリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）等で構成される。補助記憶装置の例は、半導体メモリ及びハードディスク装置を含む。

入力装置５３は、外部装置５の利用者からの入力を受け付ける装置である。入力装置５３の例は、タッチパネル、キーボード、及びマウスを含んでもよい。出力装置５４は、外部装置５の外部に情報を出力する装置である。出力装置５４の例は、ディスプレイ及びスピーカを含んでもよい。

通信インターフェース５５は、通信ネットワークＮＷ１を介して、外部装置５がセンサモジュール３との間でデータを送受信することを可能とするハードウェアである。通信インターフェース５５は、例えば、特定の通信プロトコルに準拠してもよい。通信インターフェース５６は、通信ネットワークＮＷ２を介して、外部装置５が、車両Ｖの外部に配置される機器（例えば、通信ネットワークＮＷ２を介して接続可能なサーバ（不図示）等）との間でデータを送受信することを可能とするハードウェアである。通信ネットワークＮＷ２は、有線通信により構成されてもよく、無線通信により構成されてもよく、それらの組み合わせにより構成されてもよい。通信ネットワークＮＷ２の例は、インターネット、イントラネット、ＷＡＮ、ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、及び移動通信ネットワーク等のうち１つ以上を含んでもよい。通信インターフェース５６は、例えば、特定の通信プロトコルに準拠してもよい。

プロセッサ５１、メモリ５２、入力装置５３、出力装置５４、通信インターフェース５５、及び通信インターフェース５６は、例えば、バス５７によって互いに通信可能に接続されていてもよい。

次に、図５～図８を参照して、センサ信号を詳細に説明する。図５は、図１に示されるセンサモジュールに作用する力を説明するための図である。図６は、図１に示されるセンサから出力されるセンサ信号を説明するための図である。図７は、等速走行時のセンサ信号の一例を示す図である。図８は、加速走行時のセンサ信号の一例を示す図である。

図５に示される具体例においては、センサモジュール３は、リム２３の外側のフランジと、タイヤ２２のビードとの間に配置され、リム２３のフランジ及びタイヤ２２のビードと接触している。圧電素子３１には、ホイール２１（リム２３）を介して車両Ｖの重量Ｗが押圧力として作用し、タイヤ２２を介して路面からの反力Ｒが押圧力として作用する。圧電素子３１は、ホイール２１とタイヤ２２とによる押圧力に応じたセンサ信号を出力する。具体的には、センサ信号の大きさは、例えば、圧電素子３１に作用する押圧力の大きさと、単位時間当たりの押圧力の変化量と、によって変化する。なお、本実施形態では、センサモジュール３は、圧電素子３１が押圧力を受けると負のセンサ信号を出力するように構成されているが、押圧力を受けると正のセンサ信号を出力するように構成されてもよい。圧電素子３１に作用する押圧力が大きくなるにつれて、センサ信号の絶対値は大きくなる。

具体的には、回転体２が１回転する間に、回転体２（タイヤ２２の外周面）のうちの路面に接触する箇所が変化するので、圧電素子３１と路面との相対的な位置関係が変化する。例えば、圧電素子３１が路面に近づくほど、ホイール２１（リム２３）を介して圧電素子３１に作用する車両Ｖの重量Ｗが大きくなり、タイヤ２２を介して圧電素子３１に作用する路面からの反力Ｒが最も大きくなる。圧電素子３１が路面に最も近づいたときに、ホイール２１（リム２３）を介して圧電素子３１に作用する車両Ｖの重量Ｗが最も大きくなり、タイヤ２２を介して圧電素子３１に作用する路面からの反力Ｒが最も大きくなる。このとき、リム２３と路面との間に位置するタイヤ２２の部分は、押し縮められて弾性変形する。回転体２が更に回転すると、ホイール２１（リム２３）を介して圧電素子３１に作用する車両Ｖの重量Ｗが小さくなり、タイヤ２２を介して圧電素子３１に作用する路面からの反力Ｒも小さくなる。そして、押し縮められていたタイヤ２２が復元する。このとき、タイヤ２２に弾性振動が生じることがあり、この場合、圧電素子３１に作用する応力は、振動しながら減衰する。

図６に示される具体例においては、回転体２が１回転する間、センサ信号は、負方向に凸の急峻なピークを有した後、正方向に凸の急峻なピークを有する。センサ信号は、その後振動しながら減衰する。車両Ｖが等速度で走行している場合には、回転体２の回転速度は概ね一定である。したがって、図７に示されるように、一定の周期で１回転分の波形が繰り返される。車両Ｖが加速走行している場合には、回転体２の回転速度が徐々に高くなる。したがって、図８に示されるように、１回転分の波形の周期が短くなる。加速走行時には、路面からの反力が大きくなることがあり、この場合、負のピークの絶対値が徐々に大きくなる。

次に、図９を参照して、プロセッサ４２により実施される推定方法を説明する。図９は、図１に示されるプロセッサが行う推定方法を示すフローチャートである。プロセッサ４２は、例えば、コンピュータ読み出し可能な非一時的記録媒体（non-transitory recording medium）に格納されている推定プログラムを読み出し、推定プログラムを実行することによって、推定方法を実施してもよい。なお、このような記録媒体は、例えば、プロセッサ４２がアクセス可能なＲＯＭ等を含んでもよい。図９に示される一連の処理は、例えば、一定の時間が経過するごとに開始される。

まず、プロセッサ４２は、圧電素子３１からセンサ信号を取得する（ステップＳ１）。具体的には、プロセッサ４２は、例えば、ＡＤ変換器４１によってデジタル信号に変換されたセンサ信号を取得してもよい。

続いて、プロセッサ４２は、センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成する（ステップＳ２）。以下に、図１０～図１３を参照して、区間信号の生成処理のいくつかの例を説明するが、区間信号の生成処理は、これらの例に限定されない。図１０～図１３は、区間信号の生成処理の一例を説明するための図である。図１０～図１３の横軸は、時間を示す。図１０の縦軸は、電圧を示す。図１１～図１３の縦軸は、規格化出力を示す。規格化出力は、センサ信号の電圧値を所定の電圧値で除算することによって得られる値を表す。なお、センサ信号は、ノイズ成分を含むことがある。したがって、プロセッサ４２は、センサ信号からノイズ成分を除去し、ノイズ成分が除去されたセンサ信号を用いて、区間信号を生成してもよい。

図１０に示されるように、プロセッサ４２は、ウィンドウ制御によりセンサ信号をある特定の区間信号に分割してもよい。具体的には、プロセッサ４２は、時間幅を有するウィンドウを用い、センサ信号のうち、ウィンドウに含まれる部分を区間信号として選択してもよい。ウィンドウの時間幅は、予め与えられた固定値であってもよく、変更可能な設定値であってもよい。ウィンドウの時間幅は、例えば、５秒程度である。ウィンドウの時間幅は、これに限られず、１秒以上、５秒未満であってもよく、５秒以上であってもよい。プロセッサ４２は、ウィンドウをある時間だけシフトし、センサ信号のうち、シフトされたウィンドウに含まれる部分を次の区間信号として選択する。ウィンドウをシフトする時間（シフト時間）は、例えば、１秒程度であってもよい。シフト時間は、これに限られず、ウィンドウの時間幅以下の時間であってもよい。以下同様にして、プロセッサ４２は、ウィンドウをシフトするごとに、区間信号を選択する。この手法によれば、例えば、固定のウィンドウを用いることによって、プロセッサ４２の処理負荷が軽減され得る。

ウィンドウの時間幅は、動的に設定されてもよい。例えば、プロセッサ４２は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いてセンサ信号の基本周期を特定し、基本周期をウィンドウの時間幅として設定してもよい。

別の手法として、図１１に示されるように、プロセッサ４２は、センサ信号に含まれる極大値及び極小値を用いて区間信号を選択してもよい。具体的に説明すると、プロセッサ４２は、例えば、センサ信号のうちの極大値判定用の閾値を超えている区間におけるピークを極大値として特定してもよい。プロセッサ４２は、例えば、センサ信号のうちの極小値判定用の閾値を下回る区間におけるピーク（ボトム）を極小値として特定してもよい。極大値判定用の閾値と、極小値判定用の閾値とは、予め設定されていてもよい。なお、センサ信号において極大値と極小値とが交互に出現する場合、プロセッサ４２は、この事実を制約条件として用いて極大値及び極小値を特定してもよい。この場合、プロセッサ４２は、連続する極大値及び極小値を１つずつ含むようにウィンドウを設定し、センサ信号のうちのウィンドウに含まれる部分を区間信号として選択してもよい。

回転体２が路面と接しながら回転する際、ある状況においては、圧電素子３１が路面に最も近づいたときに、センサ信号の極小値が出現し、圧電素子３１が路面から離れたとき（圧電素子３１に作用する押圧力が解除されたとき）に、センサ信号の極大値が出現する。この場合、連続する極大値及び極小値を１つずつ含む区間は、回転体２の１回転分のセンサ信号に相当し得る。以上のことから、本手法によれば、回転体２の回転速度が変化した場合でも、回転体２の１回転分のセンサ信号が、区間信号として選択され得る。この場合、本手法によれば、上述の特定の区間として、回転体２の１回転分の区間を選択することが可能であり、プロセッサ４２は、センサ信号を回転体２の１回転分の区間で分割することによって区間信号を生成することができる。

更に別の手法として、図１２に示されるように、プロセッサ４２は、センサ信号に含まれるゼロクロス点を用いて区間信号を選択してもよい。具体的に説明すると、プロセッサ４２は、例えば、センサ信号のうち、センサ信号が負の値から正の値に変化する際のゼロクロス点を特定する。そして、プロセッサ４２は、連続する２つのゼロクロス点の間をウィンドウとして設定し、センサ信号のうちのウィンドウに含まれる部分を区間信号として選択する。

回転体２が路面と接しながら回転する際、ある状況においては、圧電素子３１が路面に最も近づいてから路面から離れる間に、センサ信号は極小値から極大値に急峻に変化する。この場合、センサ信号が負の値から正の値に変化する際のゼロクロス点は、圧電素子３１が路面に最も近づいてから路面から離れる際に出現する。したがって、連続する２つのゼロクロス点によって規定される区間は、回転体２の１回転分のセンサ信号に相当し得る。以上のことから、本手法によれば、回転体２の回転速度が変化した場合でも、回転体２の１回転分のセンサ信号が、区間信号として選択され得る。この場合、本手法によれば、上述の特定の区間として、回転体２の１回転分の区間を選択可能であり、プロセッサ４２は、センサ信号を回転体２の１回転分の区間で分割することによって区間信号を生成することができる。

なお、圧電素子３１が路面に最も近づいてから路面から離れるとき以外にも、センサ信号は、負の値から正の値に変化することがある。この場合、プロセッサ４２は、センサ信号の単位時間当たりの変化量（変化率）が予め定められた値よりも大きいという条件を更に用いてゼロクロス点を特定してもよい。

更に別の手法として、図１３に示されるように、プロセッサ４２は、ホイール２１に設けられた加速度センサから出力される加速度信号を用いて区間信号を選択してもよい。当該加速度センサは、例えば、ホイール２１の中心に配置されてもよい。具体的に説明すると、プロセッサ４２は、加速度信号の１周期分をウィンドウとして設定し、センサ信号のうちのウィンドウに含まれる部分を区間信号として選択する。

回転体２の回転に合わせて、加速度センサが検出する重力加速度の方向が変化するので、加速度信号は、周期的な波形を有する。例えば、回転体２の回転速度が一定である場合、加速度信号は正弦波となる。この場合、加速度信号の１周期は、回転体２の１回転に相当する。以上のことから、本手法によれば、回転体２の回転速度が変化した場合でも、回転体２の１回転分のセンサ信号が、区間信号として選択され得る。この場合、本手法によれば、上述の特定の区間として、回転体２の１回転分の区間を選択可能であり、プロセッサ４２は、センサ信号を回転体２の１回転分の区間で分割することによって区間信号を生成することができる。

加速度信号は、ノイズ成分を含むことがある。したがって、プロセッサ４２は、加速度信号からノイズ成分を除去し、ノイズ成分が除去された加速度信号を用いて、図１３に示される手法を実施してもよい。

続いて、プロセッサ４２は、区間信号に基づいて回転体２の状態を推定する（ステップＳ３）。上述のように、プロセッサ４２によって推定される回転体２の状態は、例えば、キャンバ角、スリップ角、回転体２に付加されている荷重、及び空気圧の少なくとも１つを含む。つまり、回転体２の状態を表すパラメータは、キャンバ角、スリップ角、荷重、及び空気圧を含んでもよい。各パラメータが変化すると、センサ信号の波形が変化する。各パラメータがセンサ信号の波形に及ぼす影響度は、互いに異なっていてもよい。

以下に、図１４～図２３を参照して、各パラメータがセンサ信号の波形に及ぼす影響度を説明する。図１４は、キャンバ角が０度である場合の路面からの反力を説明するための図である。図１５は、ポジティブキャンバでの路面からの反力を説明するための図である。図１６は、ネガティブキャンバでの路面からの反力を説明するための図である。図１７は、キャンバ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。図１８は、スリップ角を説明するための図である。図１９は、スリップ角が生じている際にセンサモジュールに作用する力を説明するための図である。図２０は、スリップ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。図２１は、ピークピーク値及び第２ピーク値を説明するための図である。図２２は、スリップ角、キャンバ角、荷重、及び空気圧が変化した場合のピークピーク値と減衰率との関係を示す図である。図２３は、図２２の一部拡大図である。

図１４～図１６に示されるように、キャンバ角θが変化すると、回転体２が路面ＲＳから受ける反力が変化する。キャンバ角θは、例えば、車両Ｖを正面から見たときの回転体２の傾斜角度として表され得る。なお、キャンバ角θは、例えば、路面ＲＳに対する回転体２の傾斜として表されてもよい。図１４～図１６に示される具体例においては、キャンバ角θは、回転体２の中心軸ＣＸ１と路面ＲＳの法線方向とが成す角度として表される。中心軸ＣＸ１は、回転体２の垂直軸である。回転体２の上端が外側に傾いている場合、キャンバ角θは正の値（ポジティブ）である。この状態は、回転体２の上端が正方向に傾いている（ポジティブキャンバ）、と表され得る。回転体２の上端が内側に傾いている場合、キャンバ角θは負の値（ネガティブ）である。この状態は、回転体２の上端が負方向に傾いている（ネガティブキャンバ）、と表され得る。なお、図１４～図１６に示される具体例において、回転体２の上端は、路面ＲＳと反対側の端部を表す。

図１４に示されるように、キャンバ角θが０度である場合には、回転体２（タイヤ２２）の路面ＲＳと接触する部分には路面ＲＳから均等な反力が作用する。図１５に示されるように、キャンバ角θがポジティブである場合には、回転体２の外端部２ａに向かうにつれて路面ＲＳからの反力が大きくなる。図１６に示されるように、キャンバ角θがネガティブである場合には、回転体２の内端部２ｂに向かうにつれて路面ＲＳからの反力が大きくなる。

本実施形態における一例として、センサモジュール３が外端部２ａ（アウターリム）に配置されている場合について説明する。この場合、図１７に示されるように、キャンバ角θが大きくなるにつれて、圧電素子３１が路面ＲＳから受ける反力は大きくなる。したがって、キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサ信号のピークピーク値が大きくなる。ピークピーク値は、例えば、図１７における負方向における極小値と正方向における極大値との差分の絶対値として表されてもよい。さらに、路面ＲＳから受ける反力に起因して、タイヤ２２のビードがリム２３のフランジに近づくので、圧電素子３１はタイヤ２２のビード及びリム２３のフランジに押さえ付けられる。したがって、圧電素子３１の自由度が低下する。なお、本実施形態において、圧電素子３１の自由度は、例えば圧電素子３１が変形可能な程度を表してもよい。これにより、キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサ信号のピーク後の振動が小さくなる傾向がある。

一方、キャンバ角θが小さくなるにつれて、圧電素子３１が路面ＲＳから受ける反力は小さくなる。これにより、キャンバ角θが小さくなるにつれて、センサ信号のピークピーク値が小さくなる。さらに、タイヤ２２のビードとリム２３のフランジとが圧電素子３１を押さえ付ける力が弱まるので、圧電素子３１の自由度が大きくなる。これにより、キャンバ角θが小さくなるにつれて、センサ信号のピーク後の振動が大きくなる傾向がある。

図１８に示されるように、スリップ角φは、車両Ｖを上方から見たとき（例えば、路面上に存在する車両Ｖあるいは回転体２を見下ろすとき）の回転体２の傾斜角度である。具体的には、スリップ角φは、回転体２の向きＣＸ２と車両Ｖの進行方向Ｆとが成す角度である。回転体２の向きＣＸ２は、例えば、回転体２の回転軸ＡＸが延びる方向と直交し、路面と略平行な向きであってもよい。以下、説明のため、回転体２の前端が進行方向Ｆに対して車両Ｖの外側に傾いている場合のスリップ角φが、正の値として表される。回転体２の前端が進行方向Ｆに対して車両Ｖの内側に傾いている場合のスリップ角φが、負の値として表される。なお、図１８には、車両Ｖの右側の回転体２が示されている。この回転体２では、進行方向Ｆを基準として右方向が車両Ｖの外側であり、進行方向Ｆを基準として左方向が車両Ｖの内側である。車両Ｖの左側の回転体２では、進行方向Ｆを基準として左方向が車両Ｖの外側であり、進行方向Ｆを基準として右方向が車両Ｖの内側である。

図１９に示されるように、スリップ角φが変化すると、圧電素子３１の自由度が変化する。スリップ角φが正の値である場合には、回転体２の外端部２ａに向かうにつれて、タイヤ２２のビードがリム２３のフランジに近づくような力が大きくなる。この場合、例えば、回転体２の内端部２ｂ（インナーリム側）におけるタイヤ２２とリム２３との押圧力よりも、回転体２の外端部２ａ（アウターリム側）におけるタイヤ２２とリム２３との押圧力のほうが大きい。センサモジュール３が外端部２ａ（アウターリム）に配置されている場合、圧電素子３１はタイヤ２２のビードに押さえられるので、圧電素子３１の自由度が小さくなる。よって、図２０（特には、図２０においてスリップ角が正の場合）に示されるように、センサ信号のピーク後の振動が抑えられる。

一方、スリップ角φが負の値である場合には、回転体２の外端部２ａに向かうにつれて、リム２３のフランジからタイヤ２２のビードが引き離れるような力を受ける。この場合、例えば、回転体２の内端部２ｂ（インナーリム側）におけるタイヤ２２とリム２３との押圧力よりも、回転体２の外端部２ａ（アウターリム側）におけるタイヤ２２とリム２３との押圧力のほうが小さい。したがって、タイヤ２２のビードが圧電素子３１を押圧する力が緩和されることから、圧電素子３１の自由度が大きくなる。よって、図２０に示されるようにセンサ信号のピーク後の振動が大きくなる。

スリップ角φが変化しても、圧電素子３１に作用する路面からの反力はそれほど変わらないことがある。これに対して、スリップ角φが大きいほど、タイヤ２２のビードが圧電素子３１を押さえつける力が大きくなることがある。このため、場合によっては、スリップ角φが大きくなると、センサ信号のピークピーク値がわずかに大きくなることがある。

荷重が変化すると、圧電素子３１が車体から受ける力が変化する。具体的には、荷重が大きくなるにつれて、回転体２が車体から受ける力が大きくなる。この際、センサモジュール３に加わる押圧力が大きくなることから、センサ信号のピークピーク値が大きくなる。一方、荷重が小さくなるにつれて、回転体２が車体から受ける力が小さくなる。この際、センサモジュール３に加わる押圧力が小さくなることから、センサ信号のピークピーク値が小さくなる。つまり、荷重の変化により、圧電素子３１によって生じる電圧が変化するので、センサ信号の波形は縦軸方向（電圧値）に伸縮される。

空気圧が変化すると、タイヤ２２の弾性率が変化する。空気圧が高いほどタイヤ２２が縮みにくくなるので、路面から圧電素子３１に作用する反力が小さくなる。これにより、センサ信号のピークピーク値が小さくなる。一方、空気圧が低いほどタイヤ２２が縮みやすくなるので、路面から圧電素子３１に作用する反力が大きくなる。これにより、センサ信号のピークピーク値が大きくなる。つまり、空気圧の変化に応じて、圧電素子３１によって生じる電圧が変化するので、センサ信号の波形は縦軸方向に伸縮される。

プロセッサ４２は、各パラメータがセンサ信号の波形に及ぼす影響度に基づき、回転体２の状態を推定する。以下に、回転体２の状態推定処理のいくつかの例を説明するが、回転体２の状態推定処理は、これらの例に限定されない。

１つの手法として、プロセッサ４２は、区間信号から算出される互いに異なる複数の波形特性に基づいて、回転体２の状態を推定してもよい。複数の波形特性は、区間信号の最大値、区間信号の最小値、区間信号における最大値と最小値との差分（ピークピーク値）、区間信号の標準偏差、区間信号の分散、区間信号の平均値、区間信号の中央値、区間信号の変曲点における値、及び区間信号の波長のうちの少なくとも１つに基づく値を含む。例えば、複数の波形特性として、上記例示した値のうち１つ以上の値がそのまま用いられてもよく、２つ以上の値の組合せが用いられてもよく、これらの値から適切な計算式により算出された値が用いられてもよい。

回転体２の状態を表すパラメータ（キャンバ角、スリップ角、荷重、及び空気圧）ごとに、当該パラメータの変化量と各波形特性の変化量との関係が予め測定され、記憶されていてよい。具体的には、回転体２の状態を表すパラメータごとに、当該パラメータだけが変化した場合の当該パラメータの変化量と各波形特性の変化量との関係が記憶されていてもよい。ここで、状態推定処理に用いられる波形特性の数は、回転体２の状態を表すパラメータのうちの推定対象となるパラメータの数と同数以上であってもよい。

一例として、各パラメータの変化に対するピークピーク値及び減衰率の変化を説明する。減衰率は、圧電素子３１が路面から遠ざかる際に生じるセンサ信号の波形の減衰率である。減衰率は、第２ピーク値をピークピーク値で除算することによって得られる値である。図２１に示されるように、第２ピーク値として、例えば、区間信号における最大値の次に生じる電圧の正方向に凸のピーク値が用いられ得る。区間信号が最大値以外に正方向に凸のピーク値を有しない場合には、例えば、最大値の次に区間信号の傾きの変化率が正から負に切り替わる変曲点での値が、第２ピーク値として用いられてもよい。

図２２及び図２３に示される例では、キャンバ角が０度、スリップ角が０度、荷重が５３００Ｎ、空気圧が２４０ｋＰａである場合の回転体２の状態が基準状態として用いられている。基準状態とは、ある特定の速度、特定のキャンバ角、特定のスリップ角、特定の荷重、及び特定の空気圧での回転体２の状態を表す。基準状態では、ピークピーク値は２．９Ｖ、減衰率は０．０４２である。

図２２及び図２３に示される例においては、キャンバ角が大きくなるにつれて、ピークピーク値が大きくなり、減衰率が小さくなる。具体的には、基準状態からキャンバ角だけが－５度から＋５度まで変更されると、ピークピーク値は１．６Ｖから３．７Ｖまで増加し、減衰率は０．０７７から０．０３０まで減少する。スリップ角が大きくなるにつれて、ピークピーク値は大きくなり、減衰率は小さくなる。具体的には、基準状態からスリップ角だけが－１度から＋１度まで変更されると、ピークピーク値は２．６Ｖから３．４Ｖまで増加し、減衰率は０．２００から－０．４６０まで減少する。

図２２及び図２３に示される例においては、荷重が大きくなるにつれて、ピークピーク値は大きくなり、減衰率は大きくなる。具体的には、基準状態から荷重だけが３０００Ｎから７６００Ｎまで変更されると、ピークピーク値は１．８Ｖから３．８Ｖまで増加し、減衰率は０．０３７から０．０５２まで増加する。空気圧が大きくなるにつれて、ピークピーク値は小さくなり、減衰率は小さくなる。具体的には、空気圧だけが１６０ｋＰａＮから２６０ｋＰａまで変更されると、ピークピーク値は２．９Ｖから２．６Ｖまで減少し、減衰率は０．１００から０．０８３まで減少する。

プロセッサ４２は、実測値と基準値とを比較することによって、回転体２の状態を推定してもよい。基準値は、回転体２の基準状態における各波形特性の値である。実測値は、区間信号から得られた各波形特性の値である。具体的に説明すると、プロセッサ４２は、いずれかの波形特性において実測値が基準値と異なる場合、回転体２の状態が基準状態から変化したと判定する。そして、プロセッサ４２は、各波形特性の変化量に基づいて、推定対象のパラメータの値を算出してもよい。一例として、プロセッサ４２は、図２２及び図２３に示される関係を用いて、回転体２の状態を推定してもよい。この場合、プロセッサ４２は、例えば、回転体２の状態のうちの２つのパラメータを推定対象とし、推定対象以外のパラメータが変化していないと仮定して、実測値から推定対象である２つのパラメータの値を算出してもよい。

プロセッサ４２は、複数のパラメータのうちのいずれか１つが変化したと仮定し、各波形特性の変化量（実測値から基準値を減算することによって得られる値）からいずれのパラメータが変化したかを推定してもよい。

別の手法として、プロセッサ４２は、ｋ－ｍｅａｎｓ法等のクラスタリング手法を用いて、回転体２の状態を判定してもよい。具体的には、プロセッサ４２は、区間信号から得られる各波形特性の実測値に基づいて、回転体２の各パラメータに応じて設定されたクラスタのいずれかに当該区間信号を分類する。プロセッサ４２は、区間信号が分類されたクラスタに対応する状態を、回転体２の状態として推定する。

更に別の手法として、プロセッサ４２は、推定モデルＭを用いて、回転体２の状態を推定してもよい。推定モデルＭは、例えば、回転体２の状態を推定するために学習された機械学習モデルであってもよい。図２４を参照して、推定モデルＭを説明する。図２４は、推定モデルを説明するための図である。図２４に示されるように、推定モデルＭは、例えば、学習データを用いた機械学習により生成されてもよい。機械学習のアルゴリズムとしては、ランダムフォレスト、ＬｉｇｈｔＧＢＭ、及び深層学習等のアルゴリズムが用いられてもよい。なお、推定モデルＭは、例えば、回転体２の状態を特定のカテゴリ（例えば、キャンバ角の範囲、スリップ角の範囲、及び荷重の範囲等）に分類する分類器であってもよく、回転体２の状態の推定値を出力する回帰モデルであってもよい。

学習データは、例えば、センサモジュール３によって事前に取得されたセンサ信号から区間信号を生成し、その区間信号から算出した特徴量ベクトルを含んでもよい。特徴量ベクトルは、複数の波形特性の値を要素として含んでもよい。当該特徴量ベクトルは、例えば、区間信号の最大値、区間信号の最小値、区間信号のピークピーク値、区間信号の標準偏差、区間信号の分散、区間信号の平均値、区間信号の中央値、区間信号の変曲点における値（例えば、第２ピーク値）、区間信号の波長、及びこれらの値から算出された値のうちの、１以上の値を要素として含んでもよい。これに限定されず、特徴量ベクトルは、例えば、区間信号に含まれる全データそのもの（例えば、電圧値そのもの）であってもよい。学習データには、回転体２の状態に応じたラベルが付与されてもよい。ラベルの例は、通常走行、キャンバ角の変化、及びスリップ角の変化を含んでもよい。ラベルとして、パラメータの変化量が用いられてもよい。例えば、ラベルとして、キャンバ角の範囲、スリップ角の範囲、荷重の範囲、及び空気圧の範囲等が用いられてもよい。

推定モデルＭは、区間信号から算出された特徴量ベクトルを入力として受け取り、推定結果を出力する。推定結果は、回転体２の状態を示す情報である。推定結果は、いずれのパラメータが変化したかを示す情報を含んでもよい。推定結果は、各パラメータの変化量を含んでもよい。推定結果は、各パラメータの範囲（例えば、キャンバ角の範囲、スリップ角の範囲、荷重の範囲、及び空気圧の範囲等）を含んでもよい。

図２４の例においては、推定モデルＭは、１つのモデルですべての状態を推定するように構成されている。これに限られず、推定モデルＭは、推定するパラメータ（例えば、キャンバ角、スリップ角、荷重、及び空気圧等）ごとに設けられた複数の推定モデルを含んでもよい。各推定モデルは、当該推定モデルに割り当てられた状態を推定する。

続いて、プロセッサ４２は、推定結果を出力する（ステップＳ４）。本実施形態では、プロセッサ４２は、例えば、通信インターフェース４３を介して推定結果を外部装置５に出力してもよい。外部装置５は、推定結果を受信すると、例えば、出力装置５４を用いて推定結果を搭乗者に提示してもよい。例えば、出力装置５４がディスプレイの場合には、出力装置５４は、推定結果を表示する。これに限定されず、外部装置５は、例えば、受信した推定結果を、車両Ｖに設置された他の機器に提供してもよい。外部装置５は、例えば、受信した推定結果を、車両Ｖの外部に配置される機器（例えば、通信ネットワークＮＷ２を介して接続可能なサーバ等）に提供してもよい。

以上により、推定方法の一連の処理が終了する。

以上説明した推定システム１、推定方法、及び推定プログラムでは、ホイール２１とタイヤ２２との間に配置された圧電素子３１から、ホイール２１とタイヤ２２とによる押圧力に応じたセンサ信号が出力される。圧電素子３１には、ホイール２１を介して車両Ｖ（車体）からの重量Ｗが作用し、タイヤ２２を介して路面からの反力Ｒが作用する。これらの力は回転体２の状態に応じて変化し得るので、センサ信号に基づいて回転体２の状態を推定することができる。したがって、圧電素子３１（センサモジュール３）をホイール２１とタイヤ２２との間に配置する簡単な構成によって、回転体２の状態を推定することが可能となる。

ホイール２１がリム２３を含む場合には、リム２３にタイヤ２２が装着される。この場合、圧電素子３１は、リム２３とタイヤ２２との間に配置される。したがって、圧電素子３１（センサモジュール３）をリム２３とタイヤ２２との間に配置する簡単な構成によって、回転体２の状態を推定することが可能となる。

回転軸ＡＸの延びる方向における回転体２の中心に圧電素子３１が配置されている場合、例えば、キャンバ角が正方向及び負方向のいずれに変化しても、センサ信号は同じように変化する。一方、上述の実施形態において、圧電素子３１が外端部２ａに配置されている場合、キャンバ角等の変化に対してセンサ信号は非対称に変化する。ここで、「センサ信号が非対称に変化する」とは、キャンバ角が正方向に変化した場合と、負方向に変化した場合と、でセンサ信号が異なる、ということを表している。例えば、キャンバ角がポジティブ方向に大きくなると、回転体２の外端部２ａに向かうにつれて路面からの反力が大きくなることから、センサ信号のピークピーク値が大きくなる。例えば、キャンバ角が小さくなると、回転体２の内端部２ｂに向かうにつれて路面からの反力が大きくなることから、センサ信号のピークピーク値が小さくなる。すなわち、圧電素子３１を回転体２における外端部２ａに配置することで、回転体２の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

一方、圧電素子３１が内端部２ｂに配置されていても、キャンバ角等の変化に対してセンサ信号は非対称に変化する。この場合、キャンバ角に応じて、回転体２の内端部２ｂにおける路面からの反力が変化する。このため、圧電素子３１が内端部２ｂに配置された構成においても、回転体２の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

上述のように、区間信号は、例えば、回転体２の１回転分の区間で分割することによって生成されてもよい。回転体２が回転すると、回転体２のうちの路面に接触する箇所が変化するので、圧電素子３１と接触箇所との相対的な位置関係が変化する。このため、ある状況においては、センサ信号は、回転体２が１回転するごとに同様の波形形状となる周期性を有している。この場合、回転体２の１回転分の区間信号を解析することで、回転体２の状態を推定することが可能となる。

区間信号から算出される波形特性は、回転体２の状態を表す指標となり得る。したがって、区間信号から算出される互いに異なる複数の波形特性を用いることによって、回転体２の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

区間信号の最大値、区間信号の最小値、区間信号のピークピーク値、区間信号の標準偏差、区間信号の分散、区間信号の平均値、区間信号の中央値、及び区間信号の変曲点における値は、区間信号の波形特性を表す値である。回転体２の状態が変化すると、これらの値が変化し得る。したがって、これらの値のうちの少なくとも１つに基づく値を用いることによって、回転体２の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

プロセッサ４２は、推定モデルＭを用いて、回転体２の状態を推定してもよい。この場合、推定モデルＭを十分に学習させることにより、回転体２の状態の推定精度を向上させることが可能となる。

上述のように、キャンバ角が変化したときのセンサ信号の変化の傾向、スリップ角が変化したときのセンサ信号の変化の傾向、荷重が変化したときのセンサ信号の変化の傾向、及び空気圧が変化したときのセンサ信号の変化の傾向は、互いに異なっていることがある。この場合、キャンバ角、スリップ角、荷重、及び空気圧を分離して推定することができる。

上述のように、圧電素子３１は、押圧力に応じて電気エネルギーを生成する。例えば、プロセッサ４２は、圧電素子３１によって生成された電気エネルギーを用いて動作するよう構成されてもよい。この構成によれば、プロセッサ４２は、センサモジュール３の外部から電力の供給を受けることなく、動作可能である。したがって、センサモジュール３の外部から電力を供給するための配線等が不要となるので、推定システム１の構成を簡易化することが可能となる。

上述のように、圧電素子３１とプロセッサ４２とは、センサモジュール３を構成してもよい。このようなセンサモジュール３は、回転体２に設けられてもよい。プロセッサ４２は、回転体２の外部に設けられた外部装置５に推定結果を出力するよう構成されてもよい。この構成では、センサモジュール３内においてセンサ信号が処理され、推定結果が外部装置５に出力される。この場合、外部装置５においてセンサ信号を処理する構成と比較して、センサモジュール３と外部装置５との間の通信量が削減され得る。これにより、通信に要する電力が削減され得るので、圧電素子３１によって生成された電気エネルギーを有効に利用することが可能となる。

次に、図２５を参照して、別の実施形態に係る推定システムを説明する。図２５は、別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。図２５に示される推定システム１Ａは、１つのセンサモジュール３に代えて、複数のセンサモジュール３Ａ及び１つの制御モジュール４を含む点において、推定システム１と主に相違する。

各センサモジュール３Ａは、回路要素として、ＡＤ変換器４１、プロセッサ４２、通信インターフェース４３、電力変換器４４、及び蓄電装置４５を含まない点においてセンサモジュール３と主に相違する。

各センサモジュール３Ａは、例えば、センサモジュール３と同様の物理的構造を有するよう構成されてもよく、圧電素子３１と、バックプレート３２と、基板３３と、基板３４と、基材３５と、を含んでもよい。複数のセンサモジュール３Ａは、例えば、同一の回転体２に設けられてもよい。各センサモジュール３Ａは、ホイール２１（リム２３）とタイヤ２２との間に配置されている。具体的には、各センサモジュール３Ａは、リム２３のフランジとタイヤ２２のビードとの間に配置され、リム２３のフランジ及びタイヤ２２のビードと接触している。

本実施形態では、いくつかのセンサモジュール３Ａが外端部２ａ（アウターリム）に配置されており、いくつかのセンサモジュール３Ａが内端部２ｂ（インナーリム）に配置されている。外端部２ａに配置されているセンサモジュール３Ａの数は、内端部２ｂに配置されているセンサモジュール３Ａの数と同じであってもよく、異なっていてもよい。すべてのセンサモジュール３Ａが外端部２ａ及び内端部２ｂのいずれかだけに配置されてもよい。

制御モジュール４は、１つの回転体２に設けられた複数のセンサモジュール３Ａから出力されたセンサ信号を処理するモジュールである。制御モジュール４は、例えば、ホイール２１の中心に設けられてもよい。図２５に示される具体例の場合、制御モジュール４は、ＡＤ変換器４１と、プロセッサ４２と、通信インターフェース４３と、電力変換器４４と、蓄電装置４５と、を含む。なお、ＡＤ変換器４１及び通信インターフェース４３は、プロセッサ４２に統合されていてもよい。ＡＤ変換器４１、プロセッサ４２、通信インターフェース４３、電力変換器４４、及び蓄電装置４５は、処理対象の信号が複数のセンサ信号である点において、センサモジュール３のＡＤ変換器４１、プロセッサ４２、通信インターフェース４３、電力変換器４４、及び蓄電装置４５とそれぞれ相違する。

次に、図２６～図２８を参照して、複数のセンサモジュール３Ａの配置例を説明する。図２６は、センサモジュールの配置例を示す図である。図２７は、キャンバ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。図２８は、スリップ角ごとのセンサ信号の一例を示す図である。図２６に示される例では、１つのセンサモジュール３Ａが外端部２ａ（アウターリム）に配置され、１つのセンサモジュール３Ａが内端部２ｂ（インナーリム）に配置されている。外端部２ａに配置されているセンサモジュール３Ａを「センサモジュール３Ａｏ」と称し、内端部２ｂに配置されているセンサモジュール３Ａを「センサモジュール３Ａｉ」と称することとする。

具体的には、センサモジュール３Ａｏは、外端部２ａにおいてホイール２１（リム２３）とタイヤ２２との間に配置されている。より具体的には、センサモジュール３Ａｏは、リム２３の外側のフランジとタイヤ２２のビードとの間に配置され、リム２３の外側のフランジ及びタイヤ２２のビードと接触している。センサモジュール３Ａｉは、内端部２ｂにおいてホイール２１（リム２３）とタイヤ２２との間に配置されている。より具体的には、センサモジュール３Ａｉは、リム２３の内側のフランジとタイヤ２２のビードとの間に配置され、リム２３の内側のフランジ及びタイヤ２２のビードと接触している。

キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１が路面から受ける反力は大きくなる。これにより、図２７に示されるように、キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１から出力されるセンサ信号（以下、「第１センサ信号」と称する場合がある。）のピークピーク値は大きくなる。さらに、路面から受ける反力に起因して、タイヤ２２のビードがリム２３の外側のフランジに近づくので、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１はタイヤ２２のビード及びリム２３の外側のフランジに押さえ付けられる。したがって、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１の自由度が低下する。よって、キャンバ角θが大きくなるにつれて、第１センサ信号のピーク後の振動が抑えられる。

キャンバ角θが小さくなるにつれて、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１が路面から受ける反力は小さくなる。したがって、キャンバ角θが小さくなるにつれて、第１センサ信号のピークピーク値は小さくなる。さらに、タイヤ２２のビードとリム２３の外側のフランジとがセンサモジュール３Ａｏの圧電素子３１を押さえ付ける力が弱まるので、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１の自由度が大きくなる。したがって、キャンバ角θが小さくなるにつれて、第１センサ信号のピーク後の振動が大きくなる。

一方、キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１が路面から受ける反力は小さくなる。したがって、キャンバ角θが大きくなるにつれて、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１から出力されるセンサ信号（以下、「第２センサ信号」と称する場合がある。）のピークピーク値は小さくなる。さらに、タイヤ２２のビードとリム２３の内側のフランジとがセンサモジュール３Ａｉの圧電素子３１を押さえ付ける力が弱まるので、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１の自由度が大きくなる。したがって、キャンバ角θが大きくなるにつれて、第２センサ信号のピーク後の振動が大きくなる。

キャンバ角θが小さくなるにつれて、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１が路面から受ける反力は大きくなる。したがって、キャンバ角θが小さくなるにつれて、第２センサ信号のピークピーク値は大きくなる。さらに、路面から受ける反力に起因して、タイヤ２２のビードがリム２３の内側のフランジに近づくので、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１はタイヤ２２のビード及びリム２３の内側のフランジに押さえ付けられる。したがって、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１の自由度が低下する。よって、キャンバ角θが小さくなるにつれて、第２センサ信号のピーク後の振動が抑えられる。

スリップ角φが大きくなるにつれて、タイヤ２２のビードがリム２３の外側のフランジに近づくので、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１はタイヤ２２のビードに押さえ付けられる。したがって、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１の自由度が小さくなる。よって、図２８に示されるように、スリップ角φが大きくなるにつれて、第１センサ信号のピーク後の振動が抑えられる。スリップ角φが小さくなるにつれて、タイヤ２２のビードとリム２３の外側のフランジとがセンサモジュール３Ａｏの圧電素子３１を押さえ付ける力が弱まるので、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１の自由度が大きくなる。したがって、図２８に示されるように、スリップ角φが小さくなるにつれて、第１センサ信号のピーク後の振動が大きくなる。

一方、スリップ角φが大きくなるにつれて、タイヤ２２のビードとリム２３の内側のフランジとがセンサモジュール３Ａｉの圧電素子３１を押さえ付ける力が弱まるので、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１の自由度が大きくなる。したがって、図２８に示されるように、スリップ角φが大きくなるにつれて、第２センサ信号のピーク後の振動が大きくなる。スリップ角φが小さくなるにつれて、タイヤ２２のビードがリム２３の内側のフランジに近づくので、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１はタイヤ２２のビードに押さえ付けられる。したがって、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１の自由度が小さくなる。よって、図２８に示されるように、スリップ角φが小さくなるにつれて、第２センサ信号のピーク後の振動が抑えられる。

ＡＤ変換器４１は、図２８に示されるように、第１センサ信号及び第２センサ信号を受信すると、それぞれをデジタル信号に変換し、デジタル信号の第１センサ信号及び第２センサ信号をプロセッサ４２に出力してもよい。プロセッサ４２は、ＡＤ変換器４１からデジタル信号の第１センサ信号を取得すると、第１センサ信号を特定の区間で分割することによって第１区間信号を生成してもよい。プロセッサ４２は、ＡＤ変換器４１からデジタル信号の第２センサ信号を取得すると、第２センサ信号を特定の区間で分割することによって第２区間信号を生成してもよい。

第１区間信号及び第２区間信号の生成処理は、例えば、推定システム１における区間信号の生成処理と同様であってもよい。プロセッサ４２は、第１区間信号及び第２区間信号に基づいて回転体２の状態を推定してもよい。回転体２の状態推定処理は、推定システム１における回転体２の状態推定処理と同様であってもよい。プロセッサ４２は、推定結果を出力してもよい。

推定システム１Ａにおいても、推定システム１と共通の構成については、推定システム１と同様の効果が奏される。推定システム１Ａでは、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１とセンサモジュール３Ａｉの圧電素子３１とは、回転軸ＡＸが延びる方向における回転体２の中心に対して、互いに反対側に配置される。センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１は、例えば、回転軸ＡＸが延びる方向における回転体２の中心に対して、外端側に配置されてもよい。センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１は、例えば、回転軸ＡＸが延びる方向における回転体２の中心に対して、内端側に配置されてもよい。

センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１から出力されるセンサ信号と、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１から出力されるセンサ信号とでは、回転体２の状態の変化に応じて、互いに異なる変化が生じる。具体的には、図２７及び図２８に示されるように、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１から出力されるセンサ信号とセンサモジュール３Ａｉの圧電素子３１から出力されるセンサ信号とでは、相反する変化が生じることがある。このように相反する変化が生じる２つのセンサ信号を用いて回転体２の状態が推定される場合、外乱等による影響が低減され得る。結果として、１つのセンサ信号を用いて回転体２の状態を推定する構成（推定システム１）と比較して、回転体２の状態の推定精度が改善されることがある。

次に、図２９を参照して、更に別の実施形態に係る推定システムを説明する。図２９は、更に別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。図２９に示される推定システム１Ｂは、センサモジュール３に代えてセンサモジュール３Ｂを含む点、及び外部装置５Ｂを更に含む点において、推定システム１と主に相違する。

センサモジュール３Ｂは、プロセッサ４２を含まない点においてセンサモジュール３と主に相違する。センサモジュール３Ｂでは、ＡＤ変換器４１は、デジタル信号のセンサ信号を通信インターフェース４３に出力する。通信インターフェース４３は、通信ネットワークＮＷ１を介してデジタル信号のセンサ信号を外部装置５Ｂに送信する。

外部装置５Ｂは、プロセッサ５１に代えてプロセッサ５１Ｂを含む点において外部装置５と主に相違する。プロセッサ５１Ｂは、センサモジュール３Ｂから送信されたセンサ信号に基づいて回転体２の状態を推定する点において、プロセッサ５１と主に相違する。プロセッサ５１Ｂは、例えば、プロセッサ４２と同様にして、回転体２の状態を推定するよう構成されてもよい。プロセッサ５１Ｂは、例えば、推定結果を出力装置５４に出力してもよい。

推定システム１Ｂにおいても、推定システム１と共通の構成については、推定システム１と同様の効果が奏される。さらに、推定システム１Ｂでは、外部装置５Ｂのプロセッサ５１Ｂが回転体２の状態を推定する。この場合、例えば、消費電力、物理的なサイズ、及び冷却等の制約が緩和されることから、プロセッサ５１Ｂとして、センサモジュール３に含まれるプロセッサ４２よりも高い演算能力を有するプロセッサを採用することができる。このようなプロセッサ５１Ｂが採用された場合、したがって、回転体２の状態の推定に要する時間を短縮することが可能となる。

次に、図３０を参照して、更に別の実施形態に係る推定システムを説明する。図３０は、更に別の実施形態に係る推定システムを概略的に示す構成図である。図３０に示される推定システム１Ｃは、外部装置５Ｂに代えて外部装置５Ｃを含む点、及びサーバ６を更に含む点において、推定システム１Ｂと主に相違する。

外部装置５Ｃは、プロセッサ５１Ｂに代えてプロセッサ５１を含む点において外部装置５Ｂと主に相違する。プロセッサ５１は、外部装置５のプロセッサ５１と同様に、外部装置５Ｃにおける制御及び演算を行う回路要素である。通信インターフェース５５は、センサモジュール３Ｂからセンサ信号を受信すると、センサ信号を通信インターフェース５６に出力する。通信インターフェース５６は、通信ネットワークＮＷ２を介してセンサ信号をサーバ６に送信するよう構成されてもよい。

サーバ６は、例えば、外部装置５Ｃと同様のハードウェア構成を有してもよい。サーバ６のプロセッサは、外部装置５Ｃから送信されたセンサ信号に基づいて回転体２の状態を推定してもよい。この場合、サーバ６のプロセッサは、例えば、プロセッサ４２と同様の処理により、回転体２の状態を推定してもよい。

推定システム１Ｃにおいても、推定システム１Ｂと共通の構成については、推定システム１Ｂと同様の効果が奏される。さらに、推定システム１Ｃでは、サーバ６のプロセッサが回転体２の状態を推定する。この構成によれば、例えば、複数の異なる車両Ｖの回転体２にセンサモジュール３Ｂが設置された場合でも、個々の車両Ｖ内の外部装置５に回転体２の状態を推定する機能を実装する必要が無い。すなわち、サーバ６は、個々の車両Ｖに備えられた外部装置５を介して収集した信号に基づいて、個々の車両Ｖに設けられた回転体２の状態を推定することができる。

なお、本開示に係る推定システム、推定方法、及び推定プログラムは上記実施形態に限定されない。

例えば、センサモジュール３，３Ｂ及び制御モジュール４は、電力変換器４４及び蓄電装置４５を含まなくてもよい。この場合、センサモジュール３，３Ｂ及び制御モジュール４は、電池を含んでもよく、外部から電力の供給を受けてもよい。

なお、上記実施形態では、センサモジュール３，３Ａ，３Ｂ（の圧電素子３１）は、外端部２ａ又は内端部２ｂに配置されているが、ホイール２１及びタイヤ２２の構成に応じた位置に配置され得る。センサモジュール３，３Ａ，３Ｂ（の圧電素子３１）は、回転軸ＡＸが延びる方向における回転体２の中心よりも、外端又は内端に近い位置に配置されていればよい。図２６に示される例では、センサモジュール３Ａｏの圧電素子３１は、上記中心よりも外端に近い位置に配置されればよく、センサモジュール３Ａｉの圧電素子３１は、上記中心よりも内端に近い位置に配置されればよい。

本開示において使用される「第１」及び「第２」といった呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、及び何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことのいずれも意味しない。本開示において、第１の要素が使用される場合、２以上の要素の存在を前提とすることを意味しない。

１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ…推定システム、２…回転体、２ａ…外端部（第１端）、２ｂ…内端部（第２端）、３，３Ａ，３Ｂ…センサモジュール、４…制御モジュール、５，５Ｂ，５Ｃ…外部装置、２１…ホイール、２２…タイヤ、２３…リム、３１…圧電素子（第１センサ、第２センサ、センサ）、４２…プロセッサ、５１，５１Ｂ…プロセッサ、ＡＸ…回転軸、Ｍ…推定モデル（機械学習モデル）。

Claims (14)

1. ホイールと前記ホイールに装着されたタイヤとの間に配置可能な第１センサであって、前記ホイールと前記タイヤとによる押圧力に応じた第１センサ信号を出力する第１センサと、
   前記第１センサ信号に基づいて、前記ホイール及び前記タイヤを含む回転体の状態を推定するプロセッサと、
   を備え、
   前記プロセッサは、前記第１センサ信号を特定の区間で分割することによって第１区間信号を生成し、前記第１区間信号に基づいて前記状態を推定する、推定システム。
2. 前記第１センサは、前記ホイールに含まれるリムと前記タイヤとの間に配置される、請求項１に記載の推定システム。
3. 前記回転体は、前記回転体の回転軸方向における両端である第１端及び第２端を含み、
   前記第１センサは、前記回転軸方向における前記回転体の中心よりも前記第１端に近い位置に配置されている、請求項１又は請求項２に記載の推定システム。
4. 前記ホイールと前記タイヤとの間に配置可能な第２センサであって、前記ホイールと前記タイヤとによる押圧力に応じた第２センサ信号を出力する第２センサを更に備え、
   前記第２センサは、前記中心よりも前記第２端に近い位置に配置され、
   前記プロセッサは、前記第２センサ信号を前記特定の区間で分割することによって第２区間信号を生成し、前記第２区間信号に更に基づいて前記状態を推定する、請求項３に記載の推定システム。
5. 前記特定の区間は、前記回転体の１回転分の区間である、請求項１～請求項４のいずれか一項に記載の推定システム。
6. 前記プロセッサは、前記第１区間信号から算出される互いに異なる複数の波形特性に基づいて、前記状態を推定する、請求項１～請求項５のいずれか一項に記載の推定システム。
7. 前記複数の波形特性は、前記第１区間信号の最大値、前記第１区間信号の最小値、前記最大値と前記最小値との差分、前記第１区間信号の標準偏差、前記第１区間信号の分散、前記第１区間信号の平均値、前記第１区間信号の中央値、及び前記第１区間信号の変曲点における値のうちの少なくとも１つに基づく値を含む、請求項６に記載の推定システム。
8. 前記プロセッサは、前記状態を推定するための機械学習モデルを用いて、前記状態を推定する、請求項１～請求項７のいずれか一項に記載の推定システム。
9. 前記状態は、キャンバ角、スリップ角、前記回転体に付加されている荷重、及び空気圧の少なくとも１つを含む、請求項１～請求項８のいずれか一項に記載の推定システム。
10. 前記第１センサと前記プロセッサとは、センサモジュールを構成しており、
    前記センサモジュールは、前記回転体に設けられ、
    前記プロセッサは、前記回転体の外部に設けられた外部装置に推定結果を出力する、請求項１～請求項９のいずれか一項に記載の推定システム。
11. 前記第１センサは、前記押圧力に応じて電気エネルギーを生成する圧電素子であり、
    前記プロセッサは、前記圧電素子によって生成された前記電気エネルギーを用いて動作する、請求項１～請求項１０のいずれか一項に記載の推定システム。
12. 前記第１センサは、前記押圧力に応じて電気エネルギーを生成する圧電素子であり、
    前記プロセッサは、前記圧電素子によって生成された前記電気エネルギーの電圧又は電流を前記第１センサ信号として用いることで、前記回転体の前記状態を推定する、請求項１～請求項１１のいずれか一項に記載の推定システム。
13. ホイールと前記ホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、前記ホイールと前記タイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、
    前記センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、
    前記区間信号に基づいて、前記ホイール及び前記タイヤを含む回転体の状態を推定することと、
    を含む推定方法。
14. ホイールと前記ホイールに装着されたタイヤとの間に配置されたセンサから、前記ホイールと前記タイヤとによる押圧力に応じたセンサ信号を取得することと、
    前記センサ信号を特定の区間で分割することによって区間信号を生成することと、
    前記区間信号に基づいて、前記ホイール及び前記タイヤを含む回転体の状態を推定することと、
    をコンピュータに実行させる推定プログラム。

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