JP7521915B2 - Method and device for compressing in-tire sensor data - Google Patents
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Description
本発明は、タイヤ内センサーで計測した時系列波形データを圧縮する方法とその装置に関するものである。 The present invention relates to a method and device for compressing time-series waveform data measured by an in-tire sensor.
従来、タイヤ内に設置された加速度センサーにより計測した、走行中のタイヤ振動の時系列波形のデータを用いて、路面状態を判別する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
前記検出した時系列波形のデータは、通常、増幅された後、所定のサンプリング周波数でＡ/Ｄ変換され、タイヤ内に設けられた送信機から、車体側に搭載された車両制御装置の路面状態判別手段に送られる。路面状態判別手段では、時系列波形のデータから、走行中の路面の状態がＤＲＹ路面であるか、ＷＥＴ路面であるかなどの路面判別を行い、車両制御装置では、路面状態判別手段の判別結果に基づいて、ブレーキ装置等の制御方法を変更するなどして、車両の走行状態をより安定化させる。
Conventionally, a method has been proposed for determining road surface conditions using time-series waveform data of tire vibrations during traveling, measured by an acceleration sensor installed in the tire (see, for example, Patent Document 1).
The detected time-series waveform data is usually amplified, A/D converted at a predetermined sampling frequency, and sent from a transmitter installed in the tire to a road surface condition discrimination means of a vehicle control device mounted on the vehicle body. The road surface discrimination means discriminates the road surface condition, such as whether the road surface on which the vehicle is traveling is a dry surface or a wet surface, from the time-series waveform data, and the vehicle control device changes the control method of the brake device, etc., based on the discrimination result of the road surface condition discrimination means, thereby making the vehicle's traveling condition more stable.
ところで、タイヤ内に設置されたセンサー（以下、タイヤ内センサーという）には、タイヤの高速回転に対応して、サンプリング周波数や量子化分解能を高くするなど、高いセンシング精度が求められるだけでなく、乗り心地への影響を抑えるため、バッテリの軽量化が求められている。しかし、高いセンシング精度を得るためには、送信データが大容量化するため、バッテリの容量を大きくする必要があるだけでなく、安定性、すなわち、バッテリの長寿命化が求められている。
一般に、バッテリの軽量化と大容量化（あるいは、長寿命化）とは、互いに相反する性質であるため、機能や要件を低下させることなく、バッテリの長寿命化を図ることが課題となっている。
Incidentally, sensors installed inside tires (hereinafter referred to as in-tire sensors) are required to have not only high sensing accuracy, such as high sampling frequency and quantization resolution, to cope with the high speed rotation of the tire, but also to have lighter batteries to minimize the impact on ride comfort. However, to obtain high sensing accuracy, the amount of transmitted data increases, so not only is it necessary to increase the battery capacity, but stability, i.e., to extend the battery life, is also required.
Generally, lightweight batteries and large capacity batteries (or long life batteries) are mutually exclusive desires, and therefore the challenge is to extend the life of batteries without compromising their functionality or requirements.
その解決策の１つとして、送信データ量の削減が考えられる。
例えば、タイヤ内に、マイクロコンピュータから成る演算装置を設けて、前記計測した時系列波形のデータから、ＣＴＲ（Contact
Time Ratio）などの特徴量を抽出し、この抽出された特徴量を車体側に送信する手法を採れば、送信データ量を大幅に削減できることが、期待される。
しかしながら、特徴量は、一般には、時系列波形ではないため、例えば、特徴量に異常値が出力された場合でも、どのような波形が内部ロジックで処理されたのかを、後から追跡することが不可能であった。
One possible solution to this problem is to reduce the amount of data transmitted.
For example, a calculation device consisting of a microcomputer is provided in the tire, and CTR (Contact Time Ratio) is calculated from the measured time series waveform data.
It is expected that the amount of data transmitted can be significantly reduced by adopting a method of extracting features such as the Traffic Accuracy Rate (TCR) and transmitting these features to the vehicle.
However, because a feature is generally not a time-series waveform, for example, even if an abnormal value is output as a feature, it is impossible to trace later what kind of waveform was processed by the internal logic.
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、タイヤ内センサーで計測した時系列波形データのデータ量を削減する方法を提供することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the problems of the past, and aims to provide a method for reducing the amount of time-series waveform data measured by an in-tire sensor.
本発明は、タイヤ内に設置されたセンサーで計測された時系列波形のデータの圧縮方法であって、前記時系列波形のデータから、タイヤ複数回転分の時系列波形を抽出するステップと、前記抽出された時系列波形を、タイヤ１回転毎に時間領域の波形から周波数領域の波形に変換するステップと、前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形から代表波形を生成するステップと、を備え、前記代表波形を生成するステップでは、前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形において同じ次数の周波数成分を利用して、各次数の周波数成分の代表値を求め、前記求められた各次数の周波数成分の代表値を、前記代表波形の周波数成分とする、ことを特徴とする。
これにより、抽出された複数の時系列波形のデータを効果的に圧縮することができるので、生データ（複数回転分の時系列波形のデータ）をそのまま送信する場合に比較して、送信データ量を大幅に削減することができる。
なお、送信する波形は、上記の代表波形であってもよいし、上記の代表波形を逆変換して復元した時系列波形であってもよい。
The present invention is a method for compressing time-series waveform data measured by a sensor installed inside a tire, comprising the steps of: extracting a time-series waveform for multiple tire revolutions from the time-series waveform data; converting the extracted time-series waveform from a time-domain waveform to a frequency-domain waveform for each tire revolution ; and generating a representative waveform from the multiple tire revolutions converted into the frequency domain, wherein the step of generating the representative waveform involves using frequency components of the same order in the multiple tire revolutions converted into the frequency domain to find a representative value of the frequency components of each order, and setting the found representative value of the frequency components of each order as the frequency component of the representative waveform.
This allows the extracted data of multiple time-series waveforms to be effectively compressed, significantly reducing the amount of data transmitted compared to transmitting the raw data (data of multiple rotations' worth of time-series waveforms) as is.
The waveform to be transmitted may be the representative waveform described above, or may be a time-series waveform restored by inversely converting the representative waveform described above.
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。 Note that the above summary of the invention does not list all of the necessary features of the present invention, and subcombinations of these features may also constitute inventions.
図１は、本実施の形態を示す図で、１０は加速度センサー、２０は本発明によるタイヤ内センサーデータの処理装置、３０は車両制御装置である。
加速度センサー１０は、図２に示すように、タイヤ１のインナーライナー部２のタイヤ気室３側のほぼ中央部に配置されたセンサーケース１０Ｃ内に収納されて、路面からトレッド４に入力する振動を加速度として検出する。本例では、加速度センサー１０を、検出方向がタイヤ径方向になるように配置して、路面から入力するタイヤ径方向加速度を検出している。なお、図は省略するが、センサーケース１０Ｃには、加速度センサー１０の出力を増幅する増幅器やＡ/Ｄ変換器などが収納されている。
タイヤ内センサーデータの処理装置(以下、データ処理装置２０という）は、加速度波形抽出手段２１と、波形変換手段２２と、代表波形生成手段２３と、送信機２４とを備え、前記の加速度センサー１０とともに、センサーケース１０Ｃ内に収納される。なお、データ処理装置２０は、ホイール５のリム部６などに設置してもよい。
加速度波形抽出手段２１～代表波形生成手段２３までの各手段は、例えば、コンピュータのソフトウェア、及び、ＲＡＭ等のメモリーから構成される。
車両制御装置３０は、受信機３１と、波形復元手段３２と、路面状態判別手段３３と、車両制御手段３４とを備える。車両制御装置３０は車体側に設置される。
FIG. 1 is a diagram showing the present embodiment, in which 10 is an acceleration sensor, 20 is a processing device for in-tire sensor data according to the present invention, and 30 is a vehicle control device.
As shown in Fig. 2, the
The in-tire sensor data processing device (hereinafter referred to as data processing device 20) includes acceleration waveform extraction means 21, waveform conversion means 22, representative waveform generation means 23, and a
Each of the means from the acceleration waveform extraction means 21 to the representative waveform generation means 23 is composed of, for example, computer software and a memory such as a RAM.
The
加速度波形抽出手段２１は、加速度センサー１０で検出されたタイヤ径方向加速度の時系列波形から、タイヤ複数回転分の時系列波形を抽出する。
なお、抽出する時系列波形としては、生データでもよいし、フィルタリングされたものでもよい。
波形変換手段２２は、周波数変換手法の一つである離散コサイン変換（DCT；Discrete Cosine
Transform）を用いて、加速度波形抽出手段２１で抽出されたタイヤ複数回転分の時系列波形を、それぞれ、周波数領域の波形に変換する。
代表波形生成手段２３は、波形変換手段２２で周波数領域に変換された複数の波形の平均値を周波数毎に求め、この求められた周波数成分の平均値を周波数成分とした波形を生成し、これを代表波形とする。なお、平均化する際に、低い次数の周波数成分のみを抽出して平均化すれば、データ量を削減することができる。
送信機２４は、代表波形生成手段２３で生成された代表波形を車両制御装置３０に送信する。
車両制御装置３０の受信機３１は、データ処理装置２０の送信機２４から送信された代表波形を受信して波形復元手段３２に送る。
波形復元手段３２は、受信した代表波形に逆変換処理を施し、周波数領域の波形を時間領域の波形に逆変換することで、タイヤ径方向加速度の時系列波形を復元する。
なお、逆変換には、逆離散コサイン変換（IDCT）を用いる。
路面状態判別手段３３は、復元されたタイヤ径方向加速度の時系列波形を用いて、車両の走行している路面の状態を判別する。
車両制御手段３４は、判別された路面の状態に応じて、ＡＢＳブレーキなどの制御条件を変更することで、車両の走行安全性を向上させる。
The acceleration waveform extracting means 21 extracts a time series waveform for a number of tire revolutions from the time series waveform of the tire radial acceleration detected by the
The extracted time-series waveform may be raw data or may be filtered data.
The waveform transformation means 22 performs discrete cosine transformation (DCT), which is one of the frequency transformation techniques.
Using the acceleration waveform extracting means 21, the time series waveforms corresponding to multiple tire revolutions are converted into waveforms in the frequency domain.
The representative waveform generating means 23 calculates the average value of the multiple waveforms converted into the frequency domain by the waveform converting means 22 for each frequency, generates a waveform whose frequency components are the average values of the calculated frequency components, and sets this as the representative waveform. Note that when averaging, if only low-order frequency components are extracted and averaged, the amount of data can be reduced.
The
The
The waveform restoration means 32 performs an inverse transformation process on the received representative waveform, and thereby restores a time-series waveform of the tire radial acceleration by inversely transforming the frequency domain waveform into a time domain waveform.
For the inverse transformation, an inverse discrete cosine transform (IDCT) is used.
The road surface condition determining means 33 determines the condition of the road surface on which the vehicle is traveling by using the time-series waveform of the restored radial acceleration.
The vehicle control means 34 improves the driving safety of the vehicle by changing the control conditions of the ABS brakes and the like in accordance with the determined road surface condition.
次に、本実施の形態に係るタイヤ内センサーデータの圧縮方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。
まず、タイヤ１のインナーライナー部２に設置された加速度センサー１０にて、路面からタイヤ１に入力するタイヤ径方向加速度を検出する（ステップＳ１０）。
次に、加速度波形抽出手段２１にて、加速度センサー１０で検出されたタイヤ径方向加速度の時系列波形から、タイヤ１回転毎に時系列波形を順次して、波形変換手段２２に送る（ステップＳ１１）。抽出処理は、タイヤＭ周分の波形が得られるまで継続する（ステップＳ１２）。
図５（ａ）～（ｃ）は、抽出された時系列波形ａi（ｔ）の一例を示す図で、図では、ｉ＝０，１，２の３個の波形を示す（ｉ＝０～Ｍ－１）。ここで、時系列波形ａi（ｔ）のデータ数をＮiとすると、ｔ＝０～Ｎi－１である。
ところで、Ｍ個の時系列波形ａ0（ｔ）～ａNi-1（ｔ）を平均した波形を求め、この平均した波形を送信データとすれは、データ量を圧縮できるので、Ｍ個の時系列波形ａ0（ｔ）～ａNi-1（ｔ）をそのまま送信する場合に比較して、送信データ量を大幅に低減することができる。
しかしながら、時系列のデータをそのまま平均することは困難である。
これは、一般には、データ数Ｎiが、全ての時系列波形ａi（ｔ）について同じになることがないので、単純な算術演算のみでは、時系列波形ａ0（ｔ）～ａNi-1（ｔ）を平均した波形を求めることができないからである。
そこで、本発明では、以下のステップＳ１３～Ｓ１４に示すように、加速度波形抽出手段２１で抽出された時系列波形ａ0（ｔ）～ａNi-1（ｔ）を、それぞれ、時間領域の波形から周波数領域の波形ｂ0（ｋ）～ｂNi-1（ｋ）に変換することで平均化を可能とした。
Next, a method for compressing in-tire sensor data according to this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the
Next, the acceleration waveform extraction means 21 sequentially extracts time series waveforms for each tire revolution from the time series waveform of the tire radial acceleration detected by the
5(a) to 5(c) are diagrams showing an example of the extracted time-series waveform a i (t), and in the diagram, three waveforms with i = 0, 1, and 2 are shown (i = 0 to M-1). Here, if the number of data points in the time-series waveform a i (t) is N i , then t = 0 to N i -1.
Incidentally, by calculating an average waveform of M time-series waveforms a 0 (t) to a Ni-1 (t) and using this average waveform as transmission data, the amount of data can be compressed, and therefore the amount of transmission data can be significantly reduced compared to the case where the M time-series waveforms a 0 (t) to a Ni-1 (t) are transmitted as is.
However, it is difficult to directly average time series data.
This is because, in general, the number of data N i is not the same for all time-series waveforms a i (t), and therefore it is not possible to obtain the average waveform of the time-series waveforms a 0 (t) to a Ni-1 (t) by simple arithmetic operations alone.
Therefore, in the present invention, as shown in the following steps S13 to S14, the time-series waveforms a 0 (t) to a Ni-1 (t) extracted by the acceleration waveform extraction means 21 are converted from time-domain waveforms to frequency-domain waveforms b 0 (k) to b Ni-1 (k), respectively, thereby making it possible to average them.
ステップＳ１３では、離散コサイン変換（DCT）の手法を用いて、時系列波形ａ0（ｔ）～ａNi-1（ｔ）の、それぞれを、周波数領域の波形ｂ0（ｋ）～ｂNi-1（ｋ）に変換する。但し、ｋ＝０～Ｎi－１であり、データ数は、周波数変換前と同じである。
図６（ａ）～（ｃ）は、周波数領域の波形ｂi（ｋ）の一例を示す図で、図では、ｉ＝０，１，２の３個の波形を示す。但し、０次成分は平均なので省略する。
ステップＳ１４では、周波数領域の波形ｂi（ｋ）を平均化した波形ｂave（ｋ）を算出し、これを周波数領域の代表波形とする。
DCTでは、低周波成分に情報量が圧縮される特性があるため、高周波成分を使わないことによる損失が小さく、かつ、高精度な波形の再現が可能であることから、本例では、低周波成分のみを抽出し平均化する。
具体的には、まず、平均する成分の次数の最大値Ｋを決定する。次数の最大値Ｋは、Ｋ≦min（Ｎi）を満たす値に設定される（但し、ｉ＝０～Ｍ－１）。
次に、周波数領域の波形ｂi（ｋ）の次数ｋが０～Ｋ－１までの各成分ｂi,kを、それぞれ、以下の式（１）を用いて平均することで、周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）を生成する。
図７（ａ）に、２５０次までの周波数成分を平均化して生成した周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）の例を示す。但し、０次成分は省略した。
このように、時系列波形ａi（ｔ）では、データ数Ｎiのバラつきにより、時間領域での波形の平均が困難であったが、本手法を導入することで、タイヤ複数回転分の波形を平均した代表波形ｂave（ｋ）を生成することが可能となった。
生成した周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）は、波形復元手段３２に送られる（ステップＳ１５）。
このように、周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）、すなわち、Ｋ個のパラメータｂavv,kを車体側に送信すれば、Ｍ個の時系列波形ａi（ｔ）を送信する場合に比較して、送信データ量を大幅に低減できる。すなわち、送信データ量は平均することで、１/Ｍ倍となることに加えて、高周波成分を除外することで、送信データ量を更に低減できる。
なお、本例では、送信する波形を、上記の周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）としたが、後述する、復元された時間領域の代表波形ａave（ｔ）であってもよい。
ステップＳ１６では、逆離散コサイン変換（IDCT）を用いて、周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）を時間領域の波形に逆変換することで、タイヤ径方向加速度の時系列波形を復元する。図７（ｂ）に、復元された時間領域の代表波形ａave（ｔ）を示す。
復元された時間領域の代表波形ａave（ｔ）は、路面状態の判別だけでなく、タイヤの摩耗や荷重などの検知に利用可能であることはいうまでもない。
In step S13, the time-series waveforms a 0 (t) to a Ni-1 (t) are converted into frequency-domain waveforms b 0 (k) to b Ni-1 (k), respectively, using a discrete cosine transform (DCT), where k=0 to N i -1, and the number of data is the same as before the frequency transform.
6(a) to 6(c) are diagrams showing examples of waveforms b i (k) in the frequency domain, and show three waveforms where i = 0, 1, and 2. However, the zeroth-order component is omitted because it is an average.
In step S14, the waveform b ave (k) is calculated by averaging the waveform b i (k) in the frequency domain, and this is set as the representative waveform in the frequency domain.
DCT has the property that the amount of information is compressed into low-frequency components, so the loss caused by not using high-frequency components is small and it is possible to reproduce the waveform with high accuracy. Therefore, in this example, only the low-frequency components are extracted and averaged.
Specifically, first, the maximum order K of the components to be averaged is determined. The maximum order K is set to a value that satisfies K≦min(N i ) (where i=0 to M−1).
Next, each component b i,k of the frequency domain waveform b i (k), where k is from 0 to K−1, is averaged using the following equation (1) to generate a representative waveform b ave (k) in the frequency domain.
7A shows an example of a representative waveform b ave (k) in the frequency domain generated by averaging frequency components up to the 250th order, where the 0th order component is omitted.
In this way, with the time-series waveform a i (t), it was difficult to average the waveform in the time domain due to the variation in the number of data N i . However, by introducing this method, it has become possible to generate a representative waveform b ave (k) by averaging the waveforms over multiple tire revolutions.
The generated representative waveform b ave (k) in the frequency domain is sent to the waveform restoration means 32 (step S15).
In this way, by transmitting the representative waveform b ave (k) in the frequency domain, i.e., K parameters b avv,k to the vehicle body side, the amount of transmitted data can be significantly reduced compared to the case of transmitting M time-series waveforms a i (t). In other words, the amount of transmitted data is 1/M times larger by averaging, and further reduced by removing high-frequency components.
In this example, the waveform to be transmitted is the representative waveform b ave (k) in the frequency domain described above, but it may be a restored representative waveform a ave (t) in the time domain, which will be described later.
In step S16, the frequency domain representative waveform b ave (k) is inversely transformed into a time domain waveform using an inverse discrete cosine transform (IDCT), thereby restoring a time series waveform of tire radial acceleration. Figure 7(b) shows the restored time domain representative waveform a ave (t).
It goes without saying that the restored representative waveform a ave (t) in the time domain can be used not only to distinguish the road surface condition, but also to detect tire wear, load, and the like.
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。 The present invention has been described above using an embodiment, but the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiment. It is clear to those skilled in the art that various modifications and improvements can be made to the above embodiment. It is clear from the claims that forms with such modifications or improvements can also be included in the technical scope of the present invention.
例えば、前記実施の形態では、タイヤ内センサーを加速度センサー１０とし、タイヤ径方向加速度ａi（ｔ）を検出したが、必要に応じて、センサーの検出方向を変更し、タイヤ周方向加速度波形やタイヤ幅方向加速度波形を検出してもよい。また、圧縮する波形としては、タイヤ径方向加速度を微分した加速度微分波形などのように、加速度波形に演算を施した波形であってもよい。
また、タイヤ内センサーとしては、加速度センサー１０に限るものではなく、角速度センサーや歪みセンサーなどの、タイヤ内に設置されて、走行時のタイヤの変形に関わる物理量を計測するセンサーであればよい。
また、前記実施の形態では、変換手法として離散コサイン変換（DCT）を用いたが、離散フーリエ変換（DFT）、離散ウエーブレット変換（DWT；マザーウエーブレットは任意に選択可）など、他の変換手法を用いてもよい。
また、前記実施の形態では、複数の周波数領域の波形ｂi（ｋ）の振幅ｂi,kを、次数ｋ毎に平均した平均値を周波数領域の代表波形ｂave（ｋ）の振幅ｂave,kとしたが、平均値に代えて、中央値や最頻値などの他の統計値を用いてもよい。
また、前記実施の形態では、加速度センサー１０で検出されたタイヤ径方向加速度の時系列波形から、タイヤ１回転毎に時系列波形を抽出したが、タイヤ１回転毎に時系列波形としては、必ずしも、タイヤ１回転分である必要はなく、時系列波形のうちの、走行時におけるタイヤの変形に関する情報を含む領域、具体的には、タイヤ接地端、または、タイヤ膨出点接地面外において、タイヤが最も膨れる点）の一方もしくは両方を含む領域であればよい。
For example, in the above embodiment, the tire internal sensor is the
Furthermore, the in-tire sensor is not limited to the
In addition, in the above embodiment, the discrete cosine transform (DCT) is used as the transformation method, but other transformation methods such as the discrete Fourier transform (DFT) and the discrete wavelet transform (DWT; the mother wavelet can be selected arbitrarily) may also be used.
In addition, in the above embodiment, the amplitudes b i,k of multiple frequency domain waveforms b i (k) are averaged for each order k to obtain the amplitude b ave,k of the frequency domain representative waveform b ave (k). However, instead of the average, other statistical values such as the median or the mode may be used.
In the above embodiment, a time series waveform is extracted for each tire revolution from the time series waveform of the tire radial acceleration detected by the
１ タイヤ、２ インナーライナー部、３ タイヤ気室、４ トレッド、
５ ホイール、６ リム部、１０ 加速度センサー、１０Ｃ センサーケース、
２０ タイヤ内センサーデータの処理装置、２１ 加速度波形抽出手段、
２２ 波形変換手段、２３ 代表波形生成手段、２４ 送信機、
３０ 車両制御装置、３１ 受信機、３２ 波形復元手段、３３ 路面状態判別手段、
３４ 車両制御手段。
1 Tire, 2 Inner liner portion, 3 Tire chamber, 4 Tread,
5 Wheel, 6 Rim portion, 10 Acceleration sensor, 10C Sensor case,
20: Tire in-sensor data processing device; 21: Acceleration waveform extraction means;
22 waveform conversion means, 23 representative waveform generation means, 24 transmitter,
30 vehicle control device, 31 receiver, 32 waveform restoration means, 33 road surface condition determination means,
34 vehicle control means.
Claims (5)
前記時系列波形のデータから、タイヤ複数回転分の時系列波形を抽出するステップと、
前記抽出された時系列波形を、タイヤ１回転毎に時間領域の波形から周波数領域の波形に変換するステップと、
前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形から代表波形を生成するステップと、を備え、
前記代表波形を生成するステップでは、
前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形において同じ次数の周波数成分を利用して、各次数の周波数成分の代表値を求め、
前記求められた各次数の周波数成分の代表値を、前記代表波形の周波数成分とする、ことを特徴とするタイヤ内センサーデータの圧縮方法。 A method for compressing time-series waveform data measured by a sensor installed in a tire, comprising the steps of:
extracting a time series waveform corresponding to a plurality of tire revolutions from the time series waveform data;
converting the extracted time series waveform from a time domain waveform to a frequency domain waveform for each tire revolution ;
generating a representative waveform from the plurality of waveforms for one tire rotation transformed into the frequency domain,
In the step of generating the representative waveform,
determining a representative value of the frequency components of each order by using frequency components of the same order in the waveforms of the plurality of tire rotations converted into the frequency domain;
a representative value of the frequency components of each order obtained is set as a frequency component of the representative waveform.
予め設定された次数以下の周波数成分のみを抽出して、前記代表値を求めることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ内センサーデータの圧縮方法。 In the step of generating the representative waveform,
2. The method for compressing in-tire sensor data according to claim 1, wherein the representative value is obtained by extracting only frequency components equal to or lower than a preset order .
前記時系列波形のデータから、タイヤ複数回転分の時系列波形を抽出する加速度波形抽出手段と、
前記抽出された時系列波形を、タイヤ１回転毎に時間領域の波形から周波数領域の波形に変換する波形変換手段と、
前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形から代表波形を生成する代表波形生成手段と、を備え、
前記代表波形生成手段は、前記周波数領域に変換された複数のタイヤ１回転分の波形において同じ次数の周波数成分を利用して、各次数の周波数成分の代表値を求め、
前記求められた各次数の周波数成分の代表値を、前記代表波形の周波数成分とする、ことを特徴とするタイヤ内センサーデータの圧縮装置。 A compression device for compressing time-series waveform data measured by a sensor installed in a tire, comprising:
an acceleration waveform extracting means for extracting a time series waveform for a plurality of tire revolutions from the time series waveform data;
a waveform conversion means for converting the extracted time series waveform from a time domain waveform to a frequency domain waveform for each tire rotation ;
a representative waveform generating means for generating a representative waveform from the plurality of waveforms for one tire rotation converted into the frequency domain,
the representative waveform generating means uses frequency components of the same order in the waveforms of the plurality of tire rotations converted into the frequency domain to obtain a representative value of the frequency components of each order;
a representative value of the frequency components of each order found by the tire sensor is set as a frequency component of the representative waveform.
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