JP5523023B2 - 路面状態の推定方法とその装置、及び、車両制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、走行中の路面がＷＥＴ状態であるか否かを推定するとともに、そのＷＥＴ状態が浅いＷＥＴ状態か深いＷＥＴ状態か、ハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態か否かを推定する方法とその装置、及び、車両制御方法に関するものである。

自動車の走行安定性を高めるため、走行中の路面の状態を精度良く推定し、車両制御へフィードバックすることが求められている。走行中の路面の状態を推定することができれば、制駆動や操舵といった危険回避の操作を起こす前に、例えば、ＡＢＳブレーキのより高度な制御等が可能になり、安全性が一段と高まることが予想される。

走行中の路面の状態を推定する方法としては、例えば、走行中のタイヤの振動を検出し、この検出されたタイヤの振動の時系列波形から、踏み込み位置より前の時間領域（踏み込み前領域）の振動を抽出するとともに、この振動の低周波領域（１ｋＨｚ〜２ｋＨｚ帯域）の振動成分の大きさに対する高周波領域（３ｋＨｚ〜５ｋＨｚ帯域）の振動成分の大きさの比である振動レベル比Ｒを算出し、この振動レベル比Ｒから路面状態が高μ路面であるか低μ路面であるかを推定する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、走行中のタイヤから発生するタイヤ発生音を検出し、この検出されたタイヤ発生音の波形をウェーブレット変換処理し、各ウェーブレット成分を時間−周波数分析して、タイヤ発生音のホッピングノイズ成分の大きさ、ゴム衝突ノイズ成分の大きさ、及び、タイヤボディノイズ成分の大きさを比較することにより、路面が乾燥アスファルト路面か、湿潤アスファルト路面か、氷路面か、圧雪路面かを推定する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。

ＷＯ ２００６/１３５０９０ Ａ１ 特開２００４−１６８２８６号公報

しかしながら、タイヤの振動から路面状態を推定する方法では、路面が水深の深いＷＥＴ路面であるか否かについては精度よく推定できるが、図４に示すように、路面がやや濡れたような浅いＷＥＴ路面であるか否かの判定を行うことが難しかった。
一方、タイヤ発生音から路面状態を推定する方法では、路面が浅いＷＥＴ路面であるか否かについては精度よく推定できるが、水深の深いＷＥＴ路面では、音検出装置へ水が飛散することを防ぐことが困難であるだけでなく、図７に示すように、深いＷＥＴ路面では水の跳ね上げが大きいため、波形がホワイトノイズに埋もれてしまい、路面に特徴的な音を観測することができないといった問題点があった。

本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、走行中の路面状態を精度よく推定することのできる方法とその装置、及び、路面の状態に基づいて車両の走行状態を制御する方法を提供することを目的とする。

本願の請求項１に記載の発明は、走行中の路面温度と、タイヤ振動の大きさと、タイヤ発生音の大きさとから、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態にあるか否かを推定する方法であって、路面温度が予め設定された基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさが予め設定された振動閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されるＷＥＴ状態である第１の路面状態にあると判定し、路面温度が予め設定された前記基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさが予め設定された音圧閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されないＷＥＴ状態である第２の路面状態にあると判定することを特徴とする。
このように、路面温度とタイヤ振動とタイヤ発生音とから路面状態を推定するようにしたので、タイヤ振動のみによる推定もしくはタイヤ発生音のみによる推定に比較して、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態にあるか否かを正確に推定することができる。また、路面のＷＥＴ状態を、水深が深くハイドロプレーニング現象の発生し易い第１の路面状態と、水深が浅くハイドロプレーニング現象の発生が予測されない第２の路面状態とを明確に区別できるので、ハイドロプレーニング現象の発生の予測を確実に行うことができる。
なお、タイヤ振動は走行中の路面からタイヤに入力する振動であり、タイヤ発生音はタイヤが路面に接地する際にタイヤ接地面付近に発生する音をいう。
また、ハイドロプレーニング現象は、水膜が形成された路面を車両が高速で走行した場合に、タイヤと路面との間に水が入り込んでしまって、ハンドルやブレーキが効きにくくなる現象で、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるＷＥＴ状態とは、水膜の厚さである水深が所定の値（１ｍｍ〜３ｍｍ）を超えている路面の状態を指す。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の路面状態の推定方法において、第１の路面状態を、路面に２ｍｍを超えた厚さの水膜が形成されている状態とし、第２の路面状態を、路面に厚さが２ｍｍ以下の水膜が形成されている状態としたもので、これにより、タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさと第１の路面状態との対応が更に明確になるとともに、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさと第２の路面状態との対応が更に明確になるので、路面状態の推定精度を更に向上させることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の路面状態の推定方法において、車輪速度を計測するとともに、路面が第１の路面状態にあると判定された場合には、前記車輪速度と予め設定された警告速度とを比較し、前記車輪速度が前記警告速度を超えている場合に、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されると判定することを特徴とする。このように、予め警告速度を設定しておくことにより、後述するように、運転者に警告を発したり、走行速度を抑制するなどの制御を行うことができるので、車両の走行安全性を向上させることができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜請求項３のいずれかに記載の路面状態の推定方法において、路面が第１の路面状態にあるか否かを判定した後に、第２の路面状態にあるか否かを判定することを特徴とする。このように、タイヤ振動による判定を先に行って路面が第１の路面状態にあるか否かを判定した方が、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態であるか否かの判定を精度よく行うことができる。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の路面状態の推定方法において、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさを、走行中のタイヤの振動の振動波形の踏み込み位置より前の踏み込み前領域に対応する時間範囲の信号を抽出し、この抽出された時間範囲の信号を周波数解析して得られる周波数スペクトルを用いて算出するようにしたものである。これにより、路面状態との相関の高いタイヤ振動の振動成分の大きさを精度よく算出できるので、路面状態の推定精度が向上する。

請求項６に記載の発明は、請求項１〜請求項４のいずれかに記載の路面状態の推定方法において、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさを、前記音圧信号をＮ分の１オクターブ解析して得られる周波数スペクトルを用いて算出するようにしたものである。これにより、路面状態との相関の高いタイヤ発生音の音圧成分の大きさを精度よく算出できるので、路面状態の推定精度が向上する。

また、請求項７に記載の発明は、車両の走行状態を制御する方法であって、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の路面状態の推定方法により推定した路面状態に基づいて車両の走行状態を制御することを特徴とする。このように、推定された路面状態に基づいて、ＡＢＳブレーキ等を制御して車両の走行状態を制御すれば、車両の安全性を更に高めることができる。

請求項８に記載の発明は、走行中の路面の状態を推定する装置であって、走行中の路面温度を計測する路面温度計測手段と、タイヤ発生音を検出するタイヤ発生音検出手段と、タイヤ振動を検出するタイヤ振動検出手段と、車輪速度を検出する車輪速検出手段と、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさを算出する振動成分算出手段と、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさを算出する音圧成分算出手段と、前記計測された路面温度と、前記振動成分の大きさと、前記音圧成分の大きさとから、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態にあるか否かを推定する路面状態推定手段と、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを推定する予測手段と、を備え、前記路面状態推定手段は、路面温度が予め設定された基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさが予め設定された振動閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されるＷＥＴ状態である第１の路面状態にあると判定し、路面温度が予め設定された前記基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさが予め設定された音圧閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されないＷＥＴ状態である第２の路面状態にあると判定し、前記予測手段は、路面が前記第１の路面状態にあると判定された場合には、前記車輪速検出手段で検出した車輪速度と予め設定された警告速度とを比較して、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを推定することを特徴とする。
このような構成を採ることにより、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを精度よく推定することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の路面状態の推定装置であって、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されると推定された場合に、運転者に警報を発する警報装置を備えたことを特徴とする。これにより、ハイドロプレーニング現象の発生予測を運転者に認識させることができるので、車両の走行安定性を向上させることができる。

なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。

本実施の形態に係る路面状態推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 センサーの配置を示す図である。 タイヤ振動波形における踏み込み前領域、接地面領域、蹴り出し後領域を示す図である。 踏み込み前領域におけるタイヤ振動の周波数スペクトルを示す図である。 乾燥路面走行時のタイヤ発生音のオクターブ分布波形を示す図である。 浅いＷＥＴ路面走行時のタイヤ発生音のオクターブ分布波形を示す図である。 深いＷＥＴ路面走行時のタイヤ発生音のオクターブ分布波形を示す図である。 本実施の形態に係る路面状態の推定方法を示すフローチャートである。 乾燥路面走行時におけるタイヤ振動の振動レベル差と振動閾値のdBG値との差と、音圧信号の音圧レベル差の時間変化を示す図である。 浅いＷＥＴ路面走行時におけるタイヤ振動の振動レベル差と振動閾値のdBG値との差、音圧信号の音圧レベル差の時間変化を示す図である。 深いＷＥＴ路面走行時におけるタイヤ振動の振動レベル差と振動閾値のdBG値との差、音圧信号の音圧レベル差の時間変化を示す図である。 本発明による路面状態の推定方法を示すフローチャートである。 本発明による路面状態の推定方法による路面状態の推定結果を示す表である。 従来の路面状態の推定方法による路面状態の推定結果を示す表である。

以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施の形態に係る路面状態推定装置１０の機能ブロック図である。
路面状態推定装置１０は、路面温度計測手段としての赤外線温度センサー１１と、振動検出手段としての加速度センサー１２と、音圧信号検出手段としてのマイクロフォン１３と、回転速度検出手段としての車輪速センサー１４と、振動レベル算出手段１５と、音圧レベル算出手段１６と、路面状態推定手段１７と、警報手段１８とを備える。
赤外線温度センサー１１と加速度センサー１２とマイクロフォン１３と車輪速センサー１４とは路面状態推定装置１０のセンサー部１０Ａを構成する。振動レベル算出手段１５と音圧レベル算出手段１６と路面状態推定手段１７とは演算処理部１０Ｂを構成する。

赤外線温度センサー１１は、図２（ａ）に示すように、車体２０のフロントのバンパー２１の下部に設置されて、路面から放射される、波長が赤外線領域の熱放射を計測して当該路面の温度を計測する。赤外線温度センサー１１の出力は、路面状態推定手段１７に入力される。
加速度センサー１２は、図２（ｂ）に示すように、前輪２２Ｆのタイヤ２２Ｔのインナーライナー部２３のタイヤ気室２４側のほぼ中央部に配置されて、当該タイヤ２２Ｔのトレッド２５に入力する振動を検出する。なお、本例では、上記加速度センサー１２の検出方向をタイヤ周方向になるように配置して、路面から入力するタイヤ周方向のトレッド振動を検出する。加速度センサー１２の出力は、振動レベル算出手段１５に入力される。
本例では、加速度センサー１２の出力を車体側の演算処理部１０Ｂに送信する送信機１２ｚを設けるとともに、演算処理部１０Ｂに受信機１０ｚを設けることで、タイヤ２２Ｔに取付けられた加速度センサー１２の出力であるタイヤ振動のデータを無線伝送により、演算処理部１０Ｂの振動レベル算出手段１５に送信するようにしている。
送信機１２ｚは加速度センサー１２と一体にインナーライナー部２３に配置されるが、送信機１２ｚをタイヤ２２Ｔのバルブ２２ｖに取付ける構成としてもよい。

マイクロフォン１３は、図２（ａ）に示すように、車体２０の、後輪２２Ｒ前方のフレーム２６の下部に取付けられて、走行時に後輪２２Ｒのタイヤ２２Ｔが路面に接地する際にタイヤ接地面付近に発生するタイヤ発生音の音圧信号を検出する。マイクロフォン１３の出力は、音圧レベル算出手段１６に入力される。
車輪速センサー１４は、車輪の回転速度（以下、車輪速という）を検出するもので、本例では、外周部に歯車が形成され車輪とともに回転するローターと、このローターと磁気回路を構成するヨークと、磁気回路の磁束変化を検出するコイルとを備え、車輪（ここでは、前輪２２Ｆ）の回転角度を検出する周知の電磁誘導型の車輪速センサーを用いている。ヨークとコイルとは図示しないナックルに装着される。車輪速センサー１４の出力は、振動レベル算出手段１５と路面状態推定手段１７とに入力される。
なお、車輪速センサー１４としては、リング多極マグネットと磁気抵抗素子とを組み合わせたものなど、他の構成の車輪速センサーを用いてもよい。あるいは、図示しないトランスミッションの回転速度を検出し、これを車輪速としてもよい。

演算処理部１０Ｂを構成する、振動レベル算出手段１５、音圧レベル算出手段１６、及び、路面状態推定手段１７は、それぞれ、マイクロコンピュータのソフトウェアにより構成される。演算処理部１０Ｂは、車体２０の後輪２２Ｒ前方のフレーム２６上に取付けられる。
振動レベル算出手段１５は、振動波形検出部１５１と、振動レベル分布演算部１５２と、時間領域信号抽出部１５３と、周波数分析部１５４と、振動レベル算出部１５５と、振動レベル比演算部１５６とを備え、送信機１２ｚから送信され受信機１０ｚで受信した加速度センサー１２の出力であるタイヤ振動のデータから、振動レベル演算値を求めて、これを路面状態推定手段１７に出力する。

振動波形検出部１５１は、加速度センサー１２の出力信号の大きさである振動レベルを時系列に配列した振動波形を求める。
振動レベル分布演算部１５２は、車輪速センサー１４からの出力パルスを用いて、前記振動波形をタイヤの所定の位置に対応する振動波形に変換し、図３に示すような、タイヤ振動レベルの分布を求める。
時間領域信号抽出部１５３は、タイヤ接地面近傍に現れるタイヤ振動のピーク位置から、当該タイヤ２２Ｔの正確な踏み込み点Ａと蹴り出し点Ｂとを特定するとともに、振動レベル分布のデータを、踏み込み前領域、接地面領域、蹴り出し後領域の３つの領域のデータに分割し、これらの領域のうち、踏み込み前領域における振動レベルの時系列波形を抽出する。

周波数分析部１５４は、前記時系列波形を、例えば、ＦＦＴアナライザーを用いて周波数分析し、図４のグラフに示すような、踏み込み前領域のタイヤ振動の周波数スペクトルを求める。周波数スペクトルの横軸は周波数（Ｈｚ）で、縦軸は振動レベル（ｄＢＧ）である。同図の細い実線が乾燥アスファルト路面走行時、破線が浅いＷＥＴ路面（ここでは、やや水で濡れている状態の路面；セミウェット）走行時、太実線が深いＷＥＴ路面（ここでは、水深２ｍｍ路面）走行時の周波数スペクトルである。
深いＷＥＴ路面が第１の路面状態に対応する路面状態で、浅いＷＥＴ路面が第２の路面状態に対応する路面状態である。
振動レベル算出部１５５は、図４に示す踏み込み前領域における周波数スペクトルから、低周波帯域（例えば、１〜２ｋＨｚ帯域）の振動成分の大きさＧ_Lと高周波帯域（例えば、３〜５ｋＨｚ帯域）での振動成分の大きさＧ_Hとを算出する。
振動レベル比演算部１５６は、低周波帯域の振動成分の大きさＧ_Lと高周波帯域の振動成分の大きさＧ_Hとから振動レベル演算値を算出する。本例では、振動レベル演算値を、低周波帯域の振動成分の大きさＧ_Lに対する高周波帯域の振動成分の大きさＧ_Hとの比である振動レベル比Ｒとした。Ｒ＝（Ｇ_H/Ｇ_L）である。
なお、Ｇ_LとＧ_Hとをデシベル単位（dBG）で表した時には、振動レベル比Ｒは、Ｇ_LのdBG値とＧ_HのdBG値との差になる。

音圧レベル算出手段１６は、周波数分析部１６１と、音圧レベル算出部１６２と、音圧レベル比演算部１６３とを備え、マイクロフォン１３から出力されるタイヤ発生音の音圧信号のデータから音圧レベル演算値を求めて、これを路面状態推定手段１７に出力する。
周波数分析部１６１は、タイヤ発生音の音圧信号をＮ分の１オクターブ分析して、図５〜図７に示すような、音圧信号の分布波形（オクターブ分布波形）を求める。オクターブ分布波形は、Ｎ分の１オクターブの帯域に区切ったオクターブバンド毎に音圧レベル（バンドパワー）を測定して求めるもので、本例では、Ｎ＝３とした。
オクターブ分布波形の横軸は周波数（Ｈｚ）で、縦軸はバンドパワー（ｄＢ）である。図５が乾燥路面走行時、図６がセミウェット路面（浅いＷＥＴ路面）走行時、図７が水深２ｍｍ路面（深いＷＥＴ路面）走行時のオクターブ分布波形である。

音圧レベル算出部１６２は、オクターブ分布波形から、低周波帯域（例えば、５００Ｈｚ）でのバンドパワー値Ｐ_Aと高周波帯域（例えば、８０００Ｈｚ）でのバンドパワー値Ｐ_Bとを算出する。
音圧レベル比演算部１６３は、低周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Aと高周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Bとから音圧レベル演算値を算出する。本例では、音圧レベル演算値を、低周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Aに対する高周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Bとの比である音圧レベル比Ｑとした。Ｑ＝（Ｐ_B/Ｐ_A）である。
なお、Ｐ_AとＰ_Bとをデシベル単位（ｄＢ）で表した場合、音圧レベル比ＱはＰ_BのｄＢ値とＰ_AのｄＢ値との差になる。

路面状態推定手段１７は、赤外線温度センサー１１から入力される路面温度Ｔのデータと、振動レベル算出手段１５から入力される振動レベル比Ｒのデータと、音圧レベル算出手段１６から入力される音圧レベル比Ｑのデータと、車輪速センサー１４から入力される車輪速Ｖのデータとを用いて、路面の状態がＷＥＴ状態にないか、浅いＷＥＴ状態か、あるいは、深いＷＥＴ状態かを判定するとともに、その判定結果を、ＡＢＳブレーキなどの制御を行って車両の走行状態を制御する車両制御装置３０に出力する。
また、路面状態推定手段１７が、路面が深いＷＥＴ状態であると判定した時には、車輪速度と予め設定された警告速度とを比較し、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを判定し、この判定結果を警報手段１８に出力する。
なお、判定の手順については、後述する。

警報手段１８は運転席近傍に設置されて、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるという信号が入力されたときに、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーにハイドロプレーニング現象の発生が予測されることを認識させる。
なお、警報用のブザーを駆動し、警報音により、ドライバーにハイドロプレーニング現象の発生が予測されることを認識させるようにしてもよいし、警報用のブザーとＬＥＤとを併用してもよい。
また、注意用のＬＥＤや警告用のＬＥＤを設けて、路面が浅いＷＥＴ状態であるという信号が入力されたときには注意用のＬＥＤを点灯させて注意を促し、路面が深いＷＥＴ状態であるという信号が入力されたときには警告用のＬＥＤを点灯させて警告を発するようにしてもよい。

次に、本実施の形態に係る路面状態推定装置１０を用いて走行中の路面の状態を推定する方法について説明する。
まず、センサー部１０Ａの各センサー（赤外線温度センサー１１，加速度センサー１２，マイクロフォン１３，車輪速センサー１４）により、走行中の路面温度Ｔ、タイヤ２２Ｔの振動、タイヤ発生音、及び、車輪速Ｖをそれぞれ計測する。
路面温度Ｔのデータは直接路面状態推定手段１７に出力される。
タイヤ２２Ｔの振動のデータである加速度センサー１２の出力は、送信機１２ｚから送信され、演算処理部１０Ｂの受信機１０ｚで受信されて振動レベル算出手段１５に入力される。
タイヤ発生音を含むタイヤ接地面付近の音のデータであるマイクロフォン１３の出力は音圧レベル算出手段１６に出力される。
車輪速Ｖのデータは振動レベル算出手段１５と路面状態推定手段１７とに出力される。

そして、振動レベル算出手段１５に入力された加速度センサー１２の出力と車輪速Ｖのデータから、踏み込み前領域における振動レベルの時系列波形を抽出してこれを周波数分析して周波数スペクトルを求め、この周波数スペクトルから、１〜２ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさＧ_Lと３〜５ｋＨｚ帯域での振動成分の大きさＧ_Hとを算出した後、低周波帯域の振動成分の大きさＧ_Lと高周波帯域の振動成分の大きさＧ_Hとの比である振動レベル比Ｒ＝（Ｇ_H/Ｇ_L）を演算する。振動レベル比Ｒは路面状態推定手段１７に出力される。

一方、マイクロフォン１３の出力である音圧信号をＮ分の１オクターブ分析してオクターブ分布波形を求め、このオクターブ分布波形から、基準点Ａ（５００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Aと基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Bとを算出した後、低周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Aと高周波帯域のバンドパワー値Ｐ_Bとの比である音圧レベル比Ｑ＝（Ｐ_A/Ｐ_B）を演算する。音圧レベル比Ｑは路面状態推定手段１７に出力される。

そして、路面状態推定手段１７にて、路面温度Ｔのデータと、振動レベル比Ｒのデータと、音圧レベル比Ｑのデータと、車輪速Ｖのデータとを用いて、路面状態を推定する。
以下、路面状態推定手段１７における路面状態の推定方法について、図８のフローチャート（以下、フロー１という）を参照して説明する。
始めに、路面上の水分が凍っているか否かを判断する。具体的には、路面温度Ｔのデータと予め設定された基準温度Ｔ0とを比較する（ステップＳ１１）。本例では、基準温度Ｔ0をＴ0＝−３℃とした。
計測された路面温度Ｔが基準温度Ｔ0以下の場合には、路面が凍っている状態、すなわち、ＷＥＴ状態ではないと判定する。
計測された路面温度Ｔが基準温度Ｔ0を超えている場合には、ステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２では、タイヤ振動から路面が深いＷＥＴ状態であるか否かを判定する。具体的には、踏み込み前領域の周波数スペクトルから算出した１〜２ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさＧ_Lに対する３〜５ｋＨｚ帯域での振動成分の大きさＧ_Hとの比である振動レベル比Ｒ＝（Ｇ_H/Ｇ_L）と予め設定された振動閾値Ｋpとを比較し、振動レベル比Ｒ＝（Ｇ_H/Ｇ_L）と予め設定された振動閾値Ｋpとの比が１を超えたときに深いＷＥＴ状態であると判定する。
本例では、図４のグラフに示すように、低周波帯域の振動成分の大きさＧ_Lと高周波帯域の振動成分の大きさＧ_HとをともにdBG単位としているので、振動レベル比Ｒに代えて、振動レベル差Ｒ’（dBG）＝Ｇ_H（dBG）−Ｇ_L（dBG）と振動閾値Ｋpとを比較し、振動レベル差Ｒ’と振動閾値ＫpのdBG値との差が０を超えたときに深いＷＥＴ状態である判定する。本例では、ＫpのdBG値を−２０（dBG）とした。

図９〜図１１の上段のグラフは、乾燥アスファルト路面走行時、セミウェット路面走行時、及び、水深２ｍｍ路面走行時におけるタイヤ振動の振動レベル差Ｒ’と振動閾値ＫpのdBG値との差の時間変化を示したもので、各グラフを比較してわかるように、路面状態が深いＷＥＴ状態にある水深が２ｍｍの路面における周波数スペクトルでは、振動レベル差Ｒ’とＫpのdBG値との差が０dBGをはるかに超えている。これに対して、路面状態が浅いＷＥＴ状態（セミウェット）の場合、及び、路面状態が乾燥路の場合には、振動レベル差Ｒ’とＫpのdBG値との差は０dBGに達していない。したがって、振動レベル差Ｒ’と予め設定された振動閾値ＫpのdBG値との差から路面状態が深いＷＥＴ状態にあるか否かを判定することができる。

路面状態が深いＷＥＴ状態である場合には、ハイドロプレーニング現象が発生する可能性がある。そこで、路面状態が深いＷＥＴ状態であると判定された場合には、ステップＳ１３に進んで、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを判定する。
すなわち、車両が、水深が２ｍｍ以上である深いＷＥＴ状態の路面を走行すると、タイヤの排水能力が低下して、タイヤ２２Ｔと裏面との間に水が入り込んでしまうため、ハンドルやブレーキが効きにくくなる、いわゆる、ハイドロプレーニング現象（アクアプレーニング現象ともいう）が発生する恐れがある。このハイドロプレーニング現象は、車輪速Ｖが大きくなるほど発生しやすいことが知られている。
そこで、ステップＳ１３では、計測された車輪速Ｖと予め設定された基準となる車輪速である警告速度Ｖ0とを比較する。本例では、警告速度Ｖ0をＶ0＝４０ｋｍ/ｈとした。
計測された車輪速Ｖが警告速度Ｖ0を超えた場合には、ハイドロプレーニング現象の発生は予測されると判定し、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるという信号を警報手段１８に出力して、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーにハイドロプレーニング現象の発生が予測されることを認識させる。
一方、計測された車輪速Ｖが警告速度Ｖ0以下の場合には、路面状態が深いＷＥＴ状態にはあるが、ハイドロプレーニング現象の発生は予測されないと判定する。但し、運転者がスピードを上げる可能性もあるので、路面が深いＷＥＴ状態であるという信号を警報手段に出力して、警告用のＬＥＤを点灯させて警告を発するようにすることが好ましい。

路面状態が深いＷＥＴ状態にないと判定された場合には、ステップＳ１４に進んで、路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定する。具体的には、検出された音圧レベルの演算値である音圧レベル比Ｑと予め設定された音圧閾値Ｋqとを比較する。なお、本例では、音圧閾値をＫq＝１、すなわち、本例では、音圧レベル比Ｑそのもので、路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定する。
路面が乾燥アスファルト路面の場合には、図５に示すように、基準点Ａ（５００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Aが基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Bよりも高いので、音圧レベル比Ｑは１以上になる。一方、セミウェット路面走行時には、図６に示すように、音圧レベル比Ｑは１未満となる。したがって、音圧レベル比Ｑから、路面が浅いＷＥＴ路面であるか否かを判定することができる。
なお、路面が深いＷＥＴ路面である場合には、図７に示すように、スペクトルがホワイトノイズで満たされるため、正しい判定はできない。

図９〜図１１の中段のグラフは、乾燥アスファルト路面走行時、セミウェット路面走行時、及び、水深２ｍｍ路面走行時におけるタイヤ発生音の音圧レベル比ＱをdB単位で測定した音圧レベル差Ｑ’の時間変化を示したもので、各グラフを比較してわかるように、路面状態が乾燥路である場合には、音圧レベル差Ｑ’が０dBGを超えている。これに対して、路面状態が浅いＷＥＴ状態（セミウェット）の場合には、音圧レベル差Ｑ’は０dBGに達していない。したがって、音圧レベル差Ｑ’から路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定することができる。なお、路面が深いＷＥＴ路面である場合には、スペクトルがホワイトノイズで満たされることから、音圧レベル差Ｑ’も０dBGの前後にばらついしまい、正しい判定はできない。
路面状態が浅いＷＥＴ状態にある場合でも、雨が降り続くと路面状態が深いＷＥＴ状態に移行する可能性があるので、路面が浅いＷＥＴ状態であるという信号を警報手段に出力して、注意用のＬＥＤを点灯させて注意を促すようにすることが好ましい。

このように本実施の形態では、赤外線温度センサー１１，加速度センサー１２，マイクロフォン１３，車輪速センサー１４により、走行中の路面温度Ｔ、タイヤ２２Ｔの振動、タイヤ発生音、及び、車輪速Ｖをそれぞれ計測するとともに、タイヤ２２Ｔの振動のデータである加速度センサー１２の出力と車輪速Ｖのデータとから、踏み込み前領域における振動の周波数スペクトルの１〜２ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさＧ_Lと３〜５ｋＨｚ帯域での振動成分の大きさＧ_Hとの比である振動レベル比Ｒ＝（Ｇ_H/Ｇ_L）を演算し、マイクロフォン１３の出力である音圧信号をＮ分の１オクターブ分析してオクターブ分布波形から基準点Ａ（５００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Aと基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Bとの比である音圧レベル比Ｑ＝（Ｐ_A/Ｐ_B）を演算し、路面温度Ｔのデータと、振動レベル比Ｒのデータと、音圧レベル比Ｑのデータと、車輪速Ｖのデータとを用いて、路面状態を推定するようにしたので、路面の状態を精度良く推定することができる。

具体的には、路面温度Ｔのデータと予め設定された基準温度Ｔ0とを比較して、路面がＷＥＴ状態か否かを判定し、路面がＷＥＴ状態にあるときには、タイヤ振動から路面が深いＷＥＴ状態であるか否かを判定する。そして、路面状態が深いＷＥＴ状態である場合には、計測された車輪速Ｖと予め設定された基準となる車輪速である警告速度Ｖ0とを比較し、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されか否かを判定する。そして、ハイドロプレーニング現象の発生が予測される場合には、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーにハイドロプレーニング現象の発生が予測されることを認識させる。
また、路面状態が深いＷＥＴ状態にないと判定された場合には、タイヤ発生音から、路面が浅いＷＥＴ路面であるか否かを判定する。
したがって、本発明の路面状態推定装置１０で推定された路面状態の情報を車両制御手段３０に出力して、車両の走行状態を制御するようにすれば、ＡＢＳブレーキのより高度な制御等が可能になり、車両の安全性を更に高めることができる。

なお、前記実施の形態では、踏み込み前領域における振動レベルの時系列波形をＦＦＴ分析して得られた踏み込み前領域における周波数スペクトルから、低周波帯域の振動成分と高周波帯域の振動成分を算出したが、前記時系列波形を、低周波帯域の振動成分と高周波帯域の振動成分をそれぞれ抽出するためのバンドパスフィルを通過させて、蹴り出し前領域における低周波振動レベルのパワー値と高周波振動レベルのパワー値とをそれぞれ算出するようにしてもよい。
また、上記例では、踏み込み前領域の周波数スペクトルから算出した１〜２ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさＧ_Lと３〜５ｋＨｚ帯域での振動成分の大きさＧ_Hとから路面状態を推定したが、路面状態の推定に用いる周波数帯域はこれに限るものではない。また、路面状態の推定に用いる周波数帯域を３つ以上してもよい。この場合も、予め、３つ以上の周波数帯域の振動成分の大きさと路面状態との関係を求めておいて、これらの周波数帯域の振動成分の大きさの比などから路面状態を推定してもよい。

なお、踏み込み前領域の周波数スペクトルから算出した３〜５ｋＨｚ帯域での振動成分の大きさＧ_Hと予め設定された閾値ＫHとを比較してもよい。この場合、振動レベルは車輪速Ｖにより変化するので、閾値ＫHは、車輪速Ｖに応じて可変とすることが好ましい。
また、前記例では、タイヤ振動の時系列波形から、踏み込み前領域の時系列波形を抽出して路面状態を推定したが、踏み込み位置より後の踏み込み領域に対応する時間範囲の信号を抽出して路面状態を推定してもよい。あるいは、踏み込み前領域と接地面領域に対応する時間範囲の信号を抽出して路面状態を推定してもよい。

また、前記例では、タイヤ発生音の音圧信号をＮ分の１オクターブ分析してオクターブ分布波形を求め、このオクターブ分布波形の基準点Ａ（５００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Aと基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Bとから音圧レベル比Ｑを演算したが、音圧信号をＦＦＴ分析して、基準点Ａ（５００Ｈｚ）での音圧レベルと基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）での音圧レベルを算出して音圧レベル比Ｑを演算してもよい。
また、上記例では、２つの基準点のバンドパワー値から路面状態を推定したが、３個以上のバンドパワー値の比から路面状態を推定してもよい。

なお、基準点Ａ（５００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Aもしくは基準点Ｂ（８０００Ｈｚ）のバンドパワー値Ｐ_Bと予め設定された閾値Ｋrとを比較して路面状態を推定することも可能であるが、マイクロフォン１３には、タイヤ発生音以外の音も入力するので、本例のように、２つの基準点のバンドパワー値の比から推定する方が推定精度は向上する。
なお、基準点を１個とした場合には、音圧レベルは車輪速Ｖにより変化するので、閾値Ｋrは、車輪速Ｖに応じて可変とすることが好ましい。
また、オクターブ分布波形を求める際のＮとしては、Ｎ＝３に限定されるものではないが、音圧分布の均一性と分解能との関係から、Ｎ＝３とすることが好ましい。

また、上記例では、タイヤ振動から路面が深いＷＥＴ状態であるか否かを判定した後に、音圧信号から路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定したが、図１２のフローチャート（以下、フロー２という）に示すように、音圧信号から路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定した後に、タイヤ振動から路面が深いＷＥＴ状態であるか否かを判定するようにしてもよい。
このフロー２では、まず、路面温度Ｔのデータと予め設定された基準温度Ｔ0とを比較して、路面がＷＥＴ状態にあるか否かを判定する（ステップＳ２１）。
路面がＷＥＴ状態にあると判定された場合には、ステップＳ２２に進んで、音圧レベル比Ｑと予め設定された音圧閾値Ｋqとを比較し、路面状態が浅いＷＥＴ状態にあるか否かを判定する。
路面状態が浅いＷＥＴ状態にないと判定された場合には、ステップＳ２３に進んで、タイヤ振動から路面が深いＷＥＴ状態であるか否かを判定する。そして、路面状態が深いＷＥＴ状態である場合には、ハイドロプレーニング現象が発生する可能性があるので、ステップＳ２４に進んで、計測された車輪速Ｖと予め設定された基準となる車輪速である警告速度Ｖ0とを比較し、計測された車輪速Ｖが警告速度Ｖ0を超えた場合には、ハイドロプレーニング現象の発生は予測されると判定し、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるという信号を警報手段１８に出力して、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーにハイドロプレーニング現象の発生が予測されることを認識させる。
一方、計測された車輪速Ｖが警告速度Ｖ0以下の場合には、路面状態が深いＷＥＴ状態にあると判定する。
また、ステップＳ２３で、路面が深いＷＥＴ状態にはないと判定された場合には、路面が凍っている状態でもなく、また、浅いＷＥＴ状態でも深いＷＥＴ状態でもない（ここでは、乾燥路面）であるので、ＷＥＴ以外の状態と判定する。
なお、判定方法の詳細については、フロー１の場合と同様であるので、省略した。
［実施例］

試験車両である４輪駆動車のバンパーに赤外線温度センサーを取付けるとともに、左前輪インナーライナー部に加速度センサーを取付け、左後輪前方車両下部にマイクロフィルムを取付けた車両を準備し、乾燥路面、浅いＷＥＴ路面、及び、深いＷＥＴ路面を走行させて、路面状態を図８のフロー１を用いて推定した結果を図９〜図１１に示す。なお、タイヤサイズは、265/65R17で、走行速度は６０ｋｍ/ｈである。
乾燥路面及び浅いＷＥＴ路面（セミウェット路）は、北海道の一般道で、深いＷＥＴ路面は、水深２ｍｍのテストコースを用いた。
各図において、浅いＷＥＴ路面を走行したときの計測ポイント数は２１６ポイント、深いＷＥＴ路面を走行したときの計測ポイント数は１５７ポイント、ＷＥＴ以外の路面（乾燥路面）を走行したときの計測ポイント数は２５１ポイントである。また、これらの計測ポイントで推定した推定結果が正しかった確率を示す判定率（％）を図１３（ａ）の表にまとめた。また、参考のため、図１２のフロー２を用いて推定した推定結果を図１３（ｂ）の表に示す。

図９に示す乾燥路面走行時においては、タイヤ振動から求めた振動レベル差Ｒ’と振動閾値ＫpのdBG値との差は全て０dBG以下であり、音圧レベル差Ｑ’は全て０dBG以上である。すなわち、図１３（ａ）に示すように、判定結果は全てＷＥＴ以外であることを示している。これにより、ＷＥＴ以外の路面については、確実にＷＥＴ以外であると判定できることが確認された。なお、フロー２を用いて推定した結果も同様である。
図１０に示すセミウェット路面走行時においては、タイヤ振動から求めた振動レベル差Ｒ’と振動閾値ＫpのdBG値との差は殆どが０dBG以下であり、音圧レベル差Ｑ’は全て０dBG以下である。これを図１３（ａ）の表で見ると、浅いＷＥＴを正しく判定した判定率は９７．７％であり、路面が浅いＷＥＴ状態であることを正確に推定できることが確認された。なお、フロー２を用いて推定した場合には、判定率は１００％であった。

図１１に示す水深２ｍｍ路面（深いＷＥＴ路面）走行時においては、タイヤ振動から求めた振動レベル差Ｒ’と振動閾値ＫpのdBG値との差は全て０dBGを超えている。一方、音圧レベル差Ｑ’は０dBG未満のものが少しある。フロー１では、先に深いＷＥＴ状態か否かを判定するので、図１３（ａ）の表では、深いＷＥＴを正しく判定した判定率が１００％となる。したがって、路面が深いＷＥＴ状態であることを正確に推定できることが確認された。
一方、先に浅いＷＥＴ状態か否かを判定するフロー２では、図１３（ｂ）の表に示すように、深いＷＥＴ状態の判定率が８８．５％と、フロー１に比較して推定精度が低かったことから、先に深いＷＥＴ状態か否かを判定する方が好ましいことがわかる。

なお、比較のため、音のみで判定を行った場合と、タイヤ振動のみで判定を行った場合についての結果を図１４（ａ），（ｂ）の表に示す。
図１４（ａ）の表に示すように、音のみの判定では浅いＷＥＴ状態については確実に判定できるが、深いＷＥＴ状態については、判定率が８８．５％と低かった。
一方、図１４（ｂ）の表に示すように、タイヤ振動のみの判定では深いＷＥＴ状態については確実に判定できるが、浅いＷＥＴ状態については、判定率が９７．７％であった。したがって、音のみの判定、もしくは、タイヤ振動のみの判定よりは、音とタイヤ振動の両方を用いて路面状態を推定することで推定精度が向上することが確認された。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。

以上説明したように、本発明によれば、走行中の路面の状態を精度よく推定することができるので、この推定された路面状態に基づいて車両の走行状態を制御するようにすれば、車両の走行安全性を向上させることができる。

１０ 路面状態推定装置、１０Ａ センサー部、１０Ｂ 演算処理部、
１０ｚ 受信機、１１ 赤外線温度センサー、１２ 加速度センサー、１２ｚ 送信機、１３ マイクロフォン、１４ 車輪速センサー、１５ 振動レベル算出手段、
１５１ 振動波形検出部、１５２ 振動レベル分布演算部、
１５３ 時間領域信号抽出部、１５４ 周波数分析部、１５５ 振動レベル算出部、
１５６ 振動レベル比演算部、１６ 音圧レベル算出手段、１６１ 周波数分析部、
１６２ 音圧レベル算出部、１６３ 音圧レベル比演算部、１７ 路面状態推定手段、
１８ 警報手段、２０ 車体、２１ バンパー、２２Ｆ 前輪、２２Ｒ 後輪、
２２Ｔ タイヤ、２３ インナーライナー部、２４ タイヤ気室、２５ トレッド、
２６ フレーム、３０ 車両制御装置。

Claims (9)

1. 走行中の路面温度と、タイヤ振動の大きさと、タイヤ発生音の大きさとから、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態にあるか否かを推定する方法であって、
   前記路面温度が予め設定された基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさが予め設定された振動閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されるＷＥＴ状態である第１の路面状態にあると判定し、
   路面温度が予め設定された前記基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさが予め設定された音圧閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されないＷＥＴ状態である第２の路面状態にあると判定することを特徴とする路面状態の推定方法。
2. 第１の路面状態は、路面に２ｍｍを超えた厚さの水膜が形成されている状態であり、第２の路面状態は、路面に厚さが２ｍｍ以下の水膜が形成されている状態であることを特徴とする請求項１に記載の路面状態の推定方法。
3. 車輪速度を計測するとともに、路面が第１の路面状態にあると判定された場合には、前記車輪速度と予め設定された警告速度とを比較し、前記車輪速度が前記警告速度を超えている場合に、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されると判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の路面状態の推定方法。
4. 路面が第１の路面状態にあるか否かを判定した後に、第２の路面状態にあるか否かを判定することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の路面状態の推定方法。
5. 前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさは、
   走行中のタイヤの振動の振動波形の踏み込み位置より前の踏み込み前領域に対応する時間範囲の信号を抽出し、この抽出された時間範囲の信号を周波数解析して得られる周波数スペクトルを用いて算出されることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の路面状態の推定方法。
6. 前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさは、
   前記音圧信号をＮ分の１オクターブ解析して得られる周波数スペクトルを用いて算出されることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の路面状態の推定方法。
7. 車両の走行状態を制御する際に、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の路面状態の推定方法により推定した路面状態に基づいて車両の走行状態を制御することを特徴とする車両制御方法。
8. 走行中の路面の状態を推定する装置であって、
   走行中の路面温度を計測する路面温度計測手段と、
   タイヤ発生音を検出するタイヤ発生音検出手段と、
   タイヤ振動を検出するタイヤ振動検出手段と、
   車輪速度を検出する車輪速検出手段と、
   前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさを算出する振動成分算出手段と、
   前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさを算出する音圧成分算出手段と、
   前記計測された路面温度と、前記振動成分の大きさと、前記音圧成分の大きさとから、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測される状態にあるか否かを推定する路面状態推定手段と、
   ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを推定する予測手段と、
   を備え、
   前記路面状態推定手段は、
   路面温度が予め設定された基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ振動の２ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域の振動成分の大きさが予め設定された振動閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されるＷＥＴ状態である第１の路面状態にあると判定し、
   路面温度が予め設定された前記基準温度を超えており、かつ、前記タイヤ発生音の１０Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の音圧成分の大きさが予め設定された音圧閾値を超えている場合には、路面がハイドロプレーニング現象の発生が予測されないＷＥＴ状態である第２の路面状態にあると判定し、
   前記予測手段は、
   路面が前記第１の路面状態にあると判定された場合には、前記車輪速検出手段で検出した車輪速度と予め設定された警告速度とを比較して、ハイドロプレーニング現象の発生が予測されるか否かを推定することを特徴とする路面状態の推定装置。
9. ハイドロプレーニング現象の発生が予測されると推定された場合に、運転者に警報を発する警報装置を備えたことを特徴とする請求項８に記載の路面状態の推定装置。

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