WO2011145356A1 - 路面状態推定方法 - Google Patents

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WO2011145356A1
WO2011145356A1 PCT/JP2011/050417 JP2011050417W WO2011145356A1 WO 2011145356 A1 WO2011145356 A1 WO 2011145356A1 JP 2011050417 W JP2011050417 W JP 2011050417W WO 2011145356 A1 WO2011145356 A1 WO 2011145356A1
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khz
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road surface
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泰史 花塚
泰通 若尾
啓詩 森永
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株式会社ブリヂストン
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    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
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    • G01B17/08—Measuring arrangements characterised by the use of infrasonic, sonic or ultrasonic vibrations for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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    • B60T2210/10—Detection or estimation of road conditions
    • B60T2210/12—Friction
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/068—Road friction coefficient

Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating a road surface condition during traveling, and particularly to a method for subdividing and estimating a snow road condition.
  • the vibration of the tire during traveling is detected, and the time region before the depression position (the region before depression) is detected from the time-series waveform of the detected tire vibration.
  • the vibration level ratio R which is the ratio of the magnitude of the vibration component in the high frequency region (3 kHz to 5 kHz band) to the magnitude of the vibration component in the low frequency region (1 kHz to 2 kHz band) of this vibration, is extracted.
  • a method for calculating and estimating whether the road surface state is a high ⁇ road or a low ⁇ road from the vibration level ratio R has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
  • the conventional method for estimating the road surface condition it is possible to determine whether the running road surface is a compressed snow road or an icy road, but the snow road is a snow covered road with fresh snow, or the surface becomes a sherbet. I could not classify the snow road more finely, such as whether it was a snow road.
  • the present invention has been made in view of conventional problems, and an object of the present invention is to provide a road surface state estimation method capable of further subdividing and estimating a running snow road.
  • the invention according to claim 1 of the present application is a method for estimating the state of a road surface during traveling, and is a vibration in a tire circumferential direction of a traveling tire or a tire width direction detected by an acceleration sensor installed in the tire.
  • the time-series waveform of the vibrations at the stepping side region R1 before the stepping side peak appearing at the stepping end, the stepping region R2 forming the stepping side peak, the stepping side peak and the kicking end A pre-kicking region R3 between the appearing kicking side peak, a kicking region R4 forming the kicking side peak, and a post kicking region R5 after the kicking side peak and step (a) separating, 0.5 kHz of the time from the series waveform, the bandwidth value P 11 is selected from 2 kHz ⁇ 8 kHz band of the depression front region R1, the depression front region R1 A band value P 12 is selected from 1.5kHz band, the band value P 21 is selected from 1 kHz ⁇ 3 kHz bandwidth of the depression region
  • the function value f1 and the function value f2 obtained by substituting the band values P 21 and P 51 into the discriminant function F2 w 21 ⁇ P 21 + w 22 ⁇ P 51 -K2 obtained in advance are f1 ⁇ When 0 and f2 ⁇ 0, it is estimated that the running road surface is a snowy road. And butterflies. As a result, it is possible to estimate that the road surface is a snowy road with fresh snow, so it is possible to use a simple method that uses only the output of the acceleration in the tire circumferential direction or the acceleration in the tire width direction detected by the acceleration sensor. In addition, it is possible to estimate the snow road condition in more detail.
  • the band value P ij may be an average value of vibration levels in a designated frequency band, or an average value of a region having a vibration level that has a particularly large difference depending on conditions in the designated frequency band. There may be. Alternatively, it may be an average value or a sum of one or a plurality of vibration levels set in advance in a designated frequency band.
  • the discrimination function used for the determination in the present invention is a function for discriminating two or more sets. As shown in FIG.
  • F1 w 11 ⁇ P 11 + w 12 ⁇ P 12 -K1
  • w 11 , w 12 , and K1 are a set of band values (P 11 , P 12 ) actually obtained for the condition A
  • the two-variable discriminant function F2 but also the multi-variable discriminant functions F3, F4, F7, and F8 can be obtained in the same manner.
  • the time series waveform of the tire circumferential vibration or the tire width direction vibration of the running tire detected by the acceleration sensor installed in the tire is displayed on the depression side that appears at the depression end.
  • the discriminant function F′3 w '31 ⁇ P 52 + w' 32 ⁇ P 31 + w '33 ⁇ P 41 + w' 34 ⁇ P 53 -K'3 function value F'3 obtained by substituting the can, when it is F'3 ⁇ 0
  • the road surface during traveling is estimated to be a sherbet-like snow road.
  • the road surface is a sherbet-like snow road, and therefore, it is possible to perform a simple method using only the output of the acceleration in the tire circumferential direction or the acceleration in the tire width direction detected by the acceleration sensor.
  • the condition of the road can be estimated in more detail.
  • a time-series waveform of vibration in the tire circumferential direction or vibration in the tire width direction of a running tire detected by an acceleration sensor installed in the tire is displayed on the depression side that appears at the depression end.
  • a time-series waveform of vibration in the tire circumferential direction or vibration in the tire width direction of a running tire detected by an acceleration sensor installed in the tire is displayed on the depression side that appears at the depression end.
  • the road surface is a pressure snow road, so the state of the snow road can be determined by a simple method using only the acceleration in the tire circumferential direction or the acceleration in the tire width direction detected by the acceleration sensor. Can be estimated in more detail.
  • the time series waveform of the tire circumferential vibration or the tire width direction vibration of the running tire detected by the acceleration sensor installed in the tire is displayed on the depression side that appears at the depression end.
  • the step (A) of dividing into a kick-out region R4 that forms a peak on the kick-out side and a post-kick-out region R5 after the peak on the kick-out side, and from the time-series waveform, obtains a bandwidth value P 12 is selected as the band value P 11 is selected from 2 kHz ⁇ 8 kHz band region R1 from 0.5 kHz ⁇ 1.5 kHz band of the depression front region R1 Whether the bandwidth value P 11, P 12 previously obtained identification function F1 w 11 ⁇ P 11 + w 12 ⁇ P 12 -K1 function values f1 obtained by substituting the be satisfied with f1 ⁇ 0
  • the band value P 21 selected from the 1 kHz to 3 kHz band of the stepping region R2 and the 1 kHz of the post-kicking region R5 A band value P 51 selected from the ⁇ 4 kHz band is obtained, and the band values
  • step (C) it is determined whether or not the obtained function value f2 satisfies f2 ⁇ 0, and if f2 ⁇ 0, the running road surface is estimated to be a snowy road,
  • the post-kick region R5 kHz ⁇ 4 kHz and bandwidth value P 52 is selected from the band
  • the band value P 345 selected from 7 kHz ⁇ 10 kHz band region R345 spanning the region R5 after kicking the the region R4 kick the the front region R3 out the kick
  • a band value P 41 selected from the 7 kHz to 10 kHz band in the region R4 and a band value P 53 selected from the 7 kHz to 10 kHz band in the post-kick region R5 are obtained, and the band
  • the discriminant function F′4 w ′ 41 ⁇ P 42 + w ′ 42 ⁇ P 51
  • the step (E) for estimating that the running road surface is a frozen road and the step (E )
  • a band value P 11 selected from the 2 kHz to 8 kHz band of the pre-stepping region R1 and a band selected from the band of 1 kHz or less of the pre-stepping region R1 band to be selected as the value P 13 from 2 kHz ⁇ 4 kHz band of the depression region R2 P 22 and 4kHz ⁇ of the depression area 4kHz ⁇ 2 kHz ⁇ bandwidth value P 32 and kick out the front region R3 is selected from 4kHz band of 10kHz band is
  • the value P 22 and the depression area 4 kHz ⁇ 10 kHz band is selected from band value P 23 and kick the front region R3 of R2 kHz ⁇ band value P is selected from 1 kHz ⁇ 4kHz band of 4kHz ⁇ 10 kHz band value P 33 and kick out the region R4 is selected from the band of the band values P 32 before kicking the the region R3 is selected from 4kHz band 42 and a band value P 51 selected from the 1 kHz to 4 kHz band of the post-kick region R5 are obtained, and the band values P 11 , P 13 , P 22 , P 23 , P 32 , P 33 , P 450 are determined in advance.
  • Obtained discrimination function F7 w 71 ⁇ P 11 + w 72 ⁇ P 13 + w 73 ⁇ P 22 + w 74 ⁇ P 23 + w 75 ⁇ P 32 + w 76 ⁇ P 33 + w 77 ⁇ P 450 -K7
  • the obtained function value f7 is f7 ⁇ 0, or the band functions P 11 , P 13 , P 22 , P 23 , P 32 , P 33 , P 42 , P 51 are obtained in advance.
  • Step (F) in which it is estimated that the road surface is a smooth dry road, and the band values P 11 , P 13 , P 22 , P when f7 ⁇ 0 or f′7 ⁇ 0 in step (F).
  • P 32, P 33, P 42, discriminant function obtained in advance the P 51 F8 w 81 ⁇ P 11 + w 82 ⁇ P 13 + w 83 ⁇ P 22 + w 84 ⁇ P 23 + w 85 ⁇ P 32 + w 86 ⁇ P 33 + w 87 ⁇ P 42 + w 88 ⁇ P 51 -K8 function value f8 obtained by substituting the can, in the case of f8 ⁇ 0, the road surface during running is estimated to be a snow-packed road, f8 ⁇ A step (G) of estimating that the running road surface is a rough dry road when it is zero.
  • the road surface condition can be changed to “snow-covered road”, “sorbet-like snow road”, “WET” by a simple method using only the output of the acceleration in the tire circumferential direction or the acceleration in the tire width direction detected by the acceleration sensor. It can be estimated by subdividing into six states: “road”, “snow road”, “frozen road”, and “dry road”.
  • a sixth aspect of the present invention is the road surface state estimating method according to the fifth aspect, wherein the road surface temperature and the tire generated sound during traveling are detected between the step (E) and the step (F). and step (H), and step (I) for obtaining a band power value P B of the band power values P a and the high frequency band in the low frequency band which is calculated from the octave distribution waveform of 10 Hz ⁇ 10 kHz of the tire generated sound, A step (J) of determining whether there is an inclusion on the road surface from the road surface temperature and the band power values P A and P B is provided.
  • the road surface temperature is preset.
  • the sound pressure level ratio Q (P B / P A ) that is lower than the reference temperature or the ratio of the band power value P B in the high frequency band to the band power value P A in the low frequency band is less than 1.
  • the band selected from the 2 kHz to 4 kHz band of the post-kicking region R5 Obtaining a value P 52 and a band value P 345 selected from a 7 kHz to 10 kHz band of a region R345 straddling the pre-kicking region R3, the kicking region R4, and the post-kicking region R5, or the kicking A band value P 52 selected from the 2 kHz to 4 kHz band in the post-feed area R5, a band value P 31 selected from the 7 kHz to 10 kHz band in the pre-kick area R3, and a 7 kHz to 10 kHz band in the kick area R4 obtains a bandwidth value P 53 is selected from 7
  • a monitoring acceleration sensor is installed on the suspension, and the acceleration detected by the monitoring acceleration sensor is detected.
  • the value of exceeds the preset threshold value the estimation of the road surface condition is stopped.
  • the invention according to claim 8 is the road surface state estimation method according to any one of claims 1 to 7, wherein the road surface state is photographed and an image of the photographed road surface state is displayed on a display screen. The estimated road surface state is displayed on the display screen. As a result, the estimation of the road surface state and the actual road surface state during traveling can be synchronized and made visible to the driver, so that the traveling safety of the vehicle can be improved.
  • FIG. It is a functional block diagram which shows the structure of the road surface state estimation system which concerns on this Embodiment. It is a figure which shows arrangement
  • FIG. It is a functional block diagram which shows the structure of the arithmetic unit which estimates a road surface state. It is a figure which shows the area before stepping in, the stepping area, the area before kicking out, the area kicking out, and the area after kicking out in the time series waveform of tire vibration. It is a figure which shows the octave distribution waveform of a sound pressure signal. It is a flowchart which shows the estimation method of the road surface state by this invention. It is a figure which shows an example of the frequency spectrum of the area before stepping on.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a road surface state estimation system 1 according to an embodiment of the present invention.
  • Each component of the road surface state estimation system 1 is distributed and installed in a tire 10 mounted on a vehicle, a vehicle body 20 and a vehicle interior 20M, and a management center 40 that accumulates and manages data such as estimated road surface state. Is done.
  • an acceleration sensor 11, an amplifier 12, an A / D converter 13, a tire side transmission device 14, a power reception device 15, and a power supply device 16 are arranged.
  • the vehicle body 20 and the interior 20M include a road surface thermometer 21, a microphone 22, a wheel speed sensor 23, a monitoring acceleration sensor 24, a camera 25, a GPS 26, a computing device 27, a road surface information recording unit 28, A monitor 29, a receiving device 30, a vehicle-side transmitting device 31, a power feeding device 32, and an alarm device 33 are installed.
  • a data server 41 and a display device 42 are installed in the management center 40.
  • the acceleration sensor 11 is arranged at a substantially central portion on the tire air chamber 10 b side of the inner liner portion 10 a of the tire 10 of the front wheel 20 ⁇ / b> F, and is input to the tread 10 c of the tire 10 from the road surface R. Is detected.
  • the acceleration sensor 11 is arranged so that the detection direction is the tire circumferential direction.
  • the amplifier 12 includes a low-pass filter, removes high-frequency noise components from the time series waveform (acceleration waveform) of the tire circumferential vibration detected by the acceleration sensor 11, and outputs it to the A / D converter 13.
  • the A / D converter 13 outputs the A / D converted acceleration waveform to the tire-side transmission device 14.
  • the tire side transmission device 14 transmits the A / D converted acceleration waveform to the reception device 30 provided on the vehicle body 20 side by radio.
  • the power receiving device 15 receives the RF signal for power supply transmitted from the power supply device 32 and outputs it to the power supply device 16.
  • the power receiving device 15 is constituted by a receiving coil, and a plurality of receiving coils are arranged on the circumference of the tire 10 at equal intervals, so that the RF signal is received almost continuously when the tire 10 rotates. I can do it.
  • the power supply device 16 converts the RF signal received by the power receiving device 15 into power and charges the capacitor, and supplies the power to the amplifier 12, the A / D converter 13, and the tire side transmission device 14.
  • the tire-side transmitting device 14 and the power receiving device 15 may be disposed on the inner liner portion 10a integrally with the acceleration sensor 11, but may be configured to be attached to the valve 10v of the tire 10.
  • the road surface thermometer 21 is composed of, for example, an infrared temperature sensor, and is installed in the lower part of the front bumper 20a of the vehicle body 20 as shown in FIG. To measure the temperature of the road surface R.
  • the temperature data measured by the road surface thermometer 21 is output to the arithmetic unit 27 and the road surface information recording means 28.
  • the microphone 22 is attached to the lower part of the frame 20b in front of the rear wheel 20R of the vehicle body 20, and detects the sound pressure signal of the tire generated sound. Tire generated sound is generated near the tire contact surface when the tire 10 of the rear wheel 20R contacts the road surface R when the vehicle is traveling.
  • the sound pressure signal of the tire generated sound detected by the microphone 22 is output to the arithmetic unit 27.
  • the wheel speed sensor 23 detects the rotational speed of the wheel (hereinafter referred to as the wheel speed).
  • the wheel speed a rotational speed of the wheel
  • a rotor having a gear formed on the outer peripheral portion thereof and rotating together with the wheel, and a yoke constituting the rotor and a magnetic circuit
  • a coil that detects a change in magnetic flux of the magnetic circuit
  • uses a known electromagnetic induction type wheel speed sensor that detects a rotation angle of a wheel (here, the front wheel 20F).
  • the yoke and the coil are attached to a knuckle 52 that is rotatably attached to the axle 51.
  • the wheel speed data detected by the wheel speed sensor 23 is output to the arithmetic unit 27 and the road surface information recording means 28.
  • the monitoring acceleration sensor 24 is attached to the knuckle 52 and detects tread vibration (acceleration of the suspension part) transmitted from the tire 10 to the lower part of the vehicle spring via the wheel 53.
  • the vibration data under the vehicle spring detected by the monitoring acceleration sensor 24 is output to the arithmetic unit 27.
  • the camera 25 is composed of, for example, a CCD color camera, and is installed on the roof 20c of the vehicle body 20 as shown in FIG. 2, and photographs the state of the road surface (road surface in front of the vehicle) R on which the vehicle is to pass.
  • the GPS 26 is installed in a driver's seat within the vehicle 20M and measures the absolute position of the vehicle on the ground.
  • the image data of the video imaged by the camera 25 and the vehicle position data measured by the GPS 26 are output to the road surface information recording means 28.
  • the computing device 27 includes tire vibration data detected by the acceleration sensor 11, road surface temperature data detected by the road surface thermometer 21, tire generated sound data detected by the microphone 22, and wheels detected by the wheel speed sensor 23. Estimate the road surface condition while driving from the speed data.
  • the tire vibration data is transmitted from the tire-side transmitting device 14 to the receiving device 30 and is output from the receiving device 30 to the arithmetic device 27. Details of the arithmetic unit 27 will be described later.
  • the road surface information recording means 28 is measured by the road surface thermometer 21, the road surface state during traveling estimated by the computing device 27, the image data of the video taken by the camera 25, the vehicle position data measured by the GPS 26, and Display image data obtained by synthesizing the temperature data and the wheel speed data detected by the wheel speed sensor 23 is generated and output to the monitor 29 and the vehicle-side transmitter 31.
  • the monitor 29 displays the display image data input from the road surface information recording means 28 on the display screen.
  • the arithmetic device 27 and the road surface information recording means 28 are each constituted by microcomputer software, and are installed in the vicinity of the driver's seat together with the monitor 29.
  • the receiving device 30 receives tire vibration data transmitted from the tire-side transmitting device 14 and outputs the tire vibration data to the arithmetic device 27.
  • the vehicle-side transmission device 31 includes information on the vehicle (estimated road surface state information, road surface image data, vehicle position data, road surface temperature data, and wheels) input to the road surface information recording means 28. Speed data) is transmitted to the data server 41 of the management center 40.
  • the power feeding device 32 includes a high frequency generation unit and a power supply coil, and transmits the high frequency generated by the high frequency generation unit to the power reception device 15 as an RF signal for power supply from the power supply coil.
  • the power feeding device 32 is installed in the tire house 20 d of the vehicle body 20 at a position facing a receiving coil (not shown) of the power receiving device 15 provided in the tire 10.
  • the alarm device 33 is installed in the vicinity of the driver's seat, and when it is estimated that the road surface is a deep WET state or a frozen road, the driver should be cautiously driven by lighting or blinking an alarm LED. Warning. Note that an alarm buzzer may be driven to cause the driver to recognize that the occurrence of a hydroplaning phenomenon is predicted by an alarm sound, or an alarm buzzer and an LED may be used in combination.
  • the data server 41 of the management center 40 aggregates and stores vehicle information sent from the vehicle on which the road surface state estimation system 1 is mounted, and from the aggregated data, for example, a road surface in a predetermined area. Create statistical data, such as combining the state data with the map data of the area.
  • the display device 42 displays statistical data or vehicle data of a specific vehicle on the display screen.
  • the management center 40 and each vehicle can communicate with each other, and the statistical data created by the data server 41 is fed back to each vehicle, so that warnings and cautions for vehicles passing the road surface in a predetermined area can be provided. If prompted, the traveling safety of the vehicle can be further improved.
  • the computing device 27 includes a tire vibration data processing unit 27A, a sound data processing unit 27B, and road surface state estimating means 27C.
  • the tire vibration data processing unit 27A includes a vibration waveform detection unit 27a, a region signal extraction unit 27b, and a band value calculation unit 27c.
  • the tire vibration data processing unit 27A converts tire vibration data detected by the acceleration sensor 11 into a band value P ij and the road surface state. It outputs to the estimation means 27C.
  • the vibration waveform detecting means 27a calculates the time for one revolution of the tire from the peak position on the depression side or the peak position on the kicking side of the acceleration signal that is the output signal of the acceleration sensor 11 as shown in FIG.
  • an acceleration waveform for one rotation of the tire is detected using the wheel speed detected by the wheel speed sensor 23.
  • the region signal extraction means 27b generates an acceleration waveform for one rotation of the tire before the stepping side peak R1 that appears at the stepping end and the stepping side peak.
  • the band value calculating means 27c passes the time-series waveform of each of the regions R1 to R5 through a bandpass filter, and calculates a band value P ij that is the magnitude of the vibration component in a predetermined frequency region as shown below.
  • the subscript i indicates a region, and the subscript j indicates an extracted frequency region.
  • a band pass filter is provided for each frequency region.
  • the frequency analyzing means 27d analyzes the sound pressure signal of the tire generated sound by 1 / N octave to obtain a sound pressure signal distribution waveform (octave distribution waveform) as shown in FIG.
  • Sound pressure level calculation means 27e from octave distribution waveform, a low frequency band (e.g., 500 Hz) band power values P A and the high frequency band (e.g., 9000 Hz) calculates a band power value P B with.
  • Sound pressure level ratio calculating means 27f calculates the sound pressure level calculated value from a band power value P B of band power values P A and the high frequency band of the low frequency band.
  • the sound pressure level calculation value is a sound pressure level ratio Q which is a ratio of the band power value P B in the high frequency band to the band power value P A in the low frequency band.
  • Q (P B / P A ).
  • the road surface state estimating means 27C is configured to calculate the tire circumferential vibration band value P ij input from the tire vibration data processing unit 27A, the sound pressure level ratio Q input from the sound data processing unit 27B, and the road surface thermometer 21.
  • the road surface is “snow-covered road”, “shallow sherbet-like snow road”, “deep sherbet-like snow road”, “shallow WET road”, “deep WET road”, It is determined which of the eight states of “frozen road”, “pressed snow road”, and “dry road”, and the determination result is output to the road surface information recording means 28. It is also possible to determine whether the “drying path” is a “rough drying path” or a “smooth drying path”.
  • the determination result is output to the alarm device 33.
  • the road surface state estimation unit 27C stops the road surface determination.
  • the band value P 11 selected from the 2 kHz to 8 kHz band in the pre-step-down region R1 has a value on a wet road or a sherbet-like snow road from a value on a dry road (dry). Also grows.
  • the band value P 12 selected from the 0.5 kHz to 1.5 kHz band in the pre-step-in region R1 has a small difference depending on the road surface condition. Therefore, using the band value P 12 as a reference value, a difference (dB difference) P 11 -P 12 between the band value P 11 and the band value P 12 is obtained, and the magnitude of this difference P 11 -P 12 is obtained.
  • the threshold value K1 is set and the difference P 11 -P 12 is greater than or equal to the threshold value K1, it is determined that there is an inclusion such as water or snow on the road surface.
  • the difference P 11 -P 12 is smaller than the threshold value K1, there is no inclusion such as water or snow on the road surface, or the water film or the sherbet-like snow layer is thin. Is determined.
  • the discriminant function F1 w 11 ⁇ P 11 + w 12 ⁇ P 12 ⁇ K1 is set.
  • the coefficient w 11 of the discrimination function is about +1 and the coefficient w 12 is about ⁇ 1.
  • step S1 the process proceeds to step S2 to determine whether the inclusions on the road surface are soft with fresh snow.
  • the inclusion is fresh snow, the impact when stepping on is reduced by the snow, and the road surface becomes slippery.
  • the value of the bandwidth value P 21 is selected from 1 kHz ⁇ 3 kHz band of depression region R2 in Snowy path is smaller than the value in the WET road or a dry road.
  • the band value P 51 selected from the 1 kHz to 4 kHz band of the post-kick region R5 is also small.
  • a threshold value is set for the band value P 21 , the band value P 51 , or the sum P 2151 of the band value P 21 and the band value P 51, and P 21 , P 51 , or the sum P 2151 is greater than the threshold value. Is smaller, it can be determined that the road surface is a snow covered road with fresh snow.
  • the discrimination function F2 w 21 ⁇ P 21 + w 22 ⁇ P 51 -K2 is set.
  • step S2 the process proceeds to step S3 to determine whether the inclusion on the road surface is water or snow, that is, whether the road surface is a deep WET road or a deep sherbet-like snow road.
  • the inclusion is a sherbet-like snow
  • the vibration component in the high-frequency region of the kicking vibration becomes larger than the case where the inclusion is water, while the road surface becomes slippery.
  • the vibration component in the low region becomes large. Therefore, as shown in the frequency spectrum of the post-kick region R5 in FIG. 10, the value of the band value P 52 selected from the 2 kHz to 4 kHz band of the post-kick region R5 is smaller in the sherbet-like snow road and is 7 kHz.
  • the value of the band value P 53 selected from the ⁇ 10 kHz band is larger on the sherbet-like snow road.
  • the value of the bandwidth value P 31 is selected from 7 kHz ⁇ 10 kHz bandwidth before kicking region R3 is towards the sherbet-like snowy road becomes larger.
  • the value of the band value P 41 selected from the 7 kHz to 10 kHz band of the kick-out area R4 is also increased. Therefore, the inclusions are water or sherbet-like snow from the band values P 52 , P 31 , P 41 , P 53 , or the difference between the band values P 52 and the band values P 31 , P 41 , P 53.
  • the discriminant function F′3 w ′ 31 ⁇ P 52 + w is previously applied to the band values P 52 , P 31 , P 41 , and P 53 in various road surface conditions.
  • '32 ⁇ P 31 + w' 33 ⁇ P 41 + w ' set the 34 ⁇ P 53 -K'3 road surface it is preferable to determine whether the sherbet-like snowy road. That is, when the function value f′3 obtained by substituting the band values P 52 , P 31 , P 41 , and P 53 into the discrimination function F′3 is f′3 ⁇ 0, it is a deep WET path.
  • the band values P 52 , P 31 , P 41 , P 53 , or the difference between the band value P 52 and the band values P 31 , P 41 , P 53 can be obtained with higher accuracy. it can.
  • the band value P selected from the 7 kHz to 10 kHz band of the region R345 straddling the pre-kicking region R3, the kicking region R4, and the post-kicking region R5.
  • step S4 determines whether or not the road surface is slippery. Since a slippery road surface other than a snowy road, a sherbet-like snow road, or a deep WET road is a frozen road, it is determined in step 4 whether or not the road surface is a frozen road.
  • the road surface is slippery, in particular, as shown in the band value P 42 selected from the 1 kHz to 4 kHz band of the kicking region R4 and the frequency spectrum of the post kicking region R5 in FIG. 12, the post kicking region R5 The band value P 51 selected from the 1 kHz to 4 kHz band becomes smaller.
  • the function value f′4 obtained by substituting the band values P 42 and P 51 into the discriminant function F′4 w ′ 41 ⁇ P 42 + w ′ 42 ⁇ P 51 ⁇ K′4 obtained in advance.
  • the process proceeds to step S5.
  • the process immediately proceeds to step S7 without determining whether the water on the road surface can take a liquid state.
  • a low frequency band e.g., 500 Hz
  • band power value P A in the water on the road surface regardless of whether a liquid state, change the speed.
  • the band power value P B in a high frequency band also changes depending on the speed, but increases when a sound of water splashing water is detected.
  • step S6 it is determined whether the inclusion on the road surface is water or snow, that is, whether the road surface is a shallow WET road or a shallow sherbet-like snow road.
  • This determination is the same as the determination in step S3, and the function value f′3 obtained by substituting the band values P 52 , P 31 , P 41 , and P 53 into the discrimination function F′3 is f′3 ⁇ 0. Is determined to be a shallow WET road, and when f′3 ⁇ 0, it is determined that the road surface is a shallow sherbet-like snow road.
  • the determination may be made using the function value f3 obtained by substituting the band values P 52 and P 345 for the discriminant function F3.
  • step S7 and step S8 it is determined whether the road surface is a snowy road or a dry road (DRY).
  • the band value P 11 selected from the 2 kHz to 8 kHz band of the pre-depression region R1 and the band value P 13 selected from the frequency band of 1 kHz or less are the road surface.
  • the band value P 11 and the band value P 13 are larger on the snowy road than on the smooth dry road.
  • the band value P 11 and the band value P 13 are larger in the rough drying path than in the smooth drying path.
  • the impact during stepping is alleviated by snow.
  • the snow-capped road is smaller than the dry road in the band value P 22 selected from the 2 kHz to 4 kHz band and the band value P 32 selected from the 2 kHz to 4 kHz band in the pre-kicking region R3.
  • the band value P 23 selected from the 4 kHz to 10 kHz band of the stepping region R2 and the 4 kHz to 10 kHz band of the pre-kicking region R3 are selected.
  • the bandwidth value P 33, towards the snow-packed road is greater than a dry road.
  • the kicking region R4 as shown in the frequency spectrum of the kicking region R4 in FIG. 16 and the frequency spectrum of the post-kicking region R5 in FIG.
  • the band value P 42 selected from the 1 kHz to 4 kHz band and the band value P 51 selected from the 1 kHz to 4 kHz band in the post-kick region R5 are reduced. Can be determined.
  • step S8 if f′7 ⁇ 0, it is determined that the road is a snowy road or a rough dry road, and the process proceeds to step S8. Further, instead of the band values P 42 and P 51 , a band value P 450 selected from the 1 kHz to 4 kHz band of the region R450 extending over the kicking region R4 and the post-kicking region R5 is obtained, and the band values P 11 , P 13 , P 22 , P 23 , P 32 , P 33 , P 450 are obtained in advance.
  • the discriminant function F7 w 71 ⁇ P 11 + w 72 ⁇ P 13 + w 73 ⁇ P 22 + w 74 ⁇ P 23 + w 75 ⁇ P 32 + w 76 ⁇ P 33 + w 77 ⁇ P 450
  • the function value f7 obtained by substituting for K7 is f7 ⁇ 0, it is estimated that the running road surface is a smooth dry road. Also good.
  • the function value f8 obtained by substituting into is f8 ⁇ 0
  • the running road surface is a compressed snow road.
  • the discriminant function F7 and discriminant function F8 are band values (P 11 , P 13 , P 22 , P 23 , P 32) obtained by actually running the vehicle on a smooth dry road, a rough dry road, and a snowy road. , P 33 , P 42 , P 51 ) calculated using a known method such as the least square method, Mahalanobis distance, or SVM from the set data, and the coefficient w mn of the discriminant function F7 and the discriminant function F8 Of course, the coefficient w mn is different.
  • the acceleration sensor 11, the road surface thermometer 21, and the microphone 22 detect the tire circumferential vibration, the road surface temperature T, and the tire generated sound of the tire 10, respectively. From the vibration data, the band values P 11 , P 12 , and P 13 in the pre-depression region R1, the band values P 21 , P 22 , and P 23 in the depressing region R2, and the band values P 31 and P in the pre-kick-out region R3 are obtained.
  • the discrimination function Fk for determination is obtained in advance and the road surface state is determined based on the sign of the function value fk obtained by substituting the band value P ij for this Fk, the estimation accuracy of the road surface state Can be significantly increased.
  • the band value P ij is obtained by passing the time series waveform of each region R1 to R5 of the tire circumferential vibration through the band pass filter.
  • the band value P ij is obtained by performing FFT analysis on the time series waveform.
  • the band value P ij may be obtained from the obtained frequency spectrum.
  • the band value P ij and a band value P ij of the tire circumferential direction vibration change the detection direction of the acceleration sensor 11 in the tire width direction, obtains a bandwidth value P 'ij in the tire width direction vibration
  • the road surface state may be estimated using the band value P ′ ij .
  • the vibration in the tire width direction has a smaller amplitude than the vibration in the tire circumferential direction, it is preferable to use the vibration in the tire circumferential direction to increase the estimation accuracy as in this example.
  • power is supplied from the power supply device 32 on the vehicle body side to the power supply device 16.
  • power may be supplied to the power supply device 16 by power generation in the tire.
  • a rotor that is magnetized to rotate by rolling of the tire 10 a stator made of a high permeability material adjacent to the rotor, and a magnetic circuit including the rotor and the stator are provided. And a power generation device including the generated power generation coil.
  • the road surface state is estimated by detecting the vibration of the tire 10, the road surface temperature T, and the tire generated sound.
  • the snow road can be subdivided and estimated.
  • the shallow sorbet-like snow road is determined to be a deep sorbet-like snow road, a dry road, or a compressed snow road
  • the shallow WET road is determined to be a deep WET road, a compressed snow road, or a dry road. If the setting value that distinguishes “shallow” is changed and the discriminant function F1 and discriminant function F2 used to determine the inclusion in step S1 are created, the accuracy of estimation does not decrease. Further, when such road surface determination is performed, steps S5 and S6 may be omitted in the flowchart shown in FIG.
  • the road surface being traveled is a snowy road What is necessary is just to determine that there exists. In the case of f1 ⁇ 0 or f2 ⁇ 0, the road surface is other than a snowy road, so that the following snow road condition estimation may be continued.
  • the discriminant function F′3 w ′ 31 ⁇ P in which the band values P 52 , P 31 , P 41 , and P 53 are obtained in advance.
  • There identification function F8 w 81 ⁇ P 11 + w 82 ⁇ P 13 + w 83 ⁇ P 22 + w 84 ⁇ P 23 + w 85 ⁇ P 32 + w 86 ⁇ P 33 + w 87 ⁇ P 42 + w substituted in 88 ⁇ P 51 -K8 It is determined
  • An infrared temperature sensor is attached to the bumper of the four-wheel drive vehicle that is the test vehicle, an acceleration sensor is attached to the inner liner of the left front wheel, and a microphone is attached to the lower part of the vehicle in front of the left rear wheel.
  • the road surface condition was estimated by driving on a general road. Table 1 shows the correct answer rates of the estimation results when the road surface condition visually determined in the running vehicle is “correct”.
  • the tire size is 265 / 65R17, and the running speed is 60 km / h. As can be seen from Table 1, it was confirmed that by using the road surface estimation method according to the present invention, snow road conditions can be subdivided and estimated.
  • the correct answer rate is low between the sherbet-like snowy road and the frozen road, but this is because it is difficult to distinguish between the shallow sherbet-like snow on the snowy road and the frozen state because the standard road surface condition is visually observed inside the vehicle. This is probably due to this.
  • the present invention it is possible to accurately estimate the state of the road surface during traveling and to subdivide the snow road, so that the driver can recognize the estimated road surface state. If the running state of the vehicle is controlled based on the estimated road surface state, the running safety of the vehicle can be improved.
  • 1 road surface condition estimation system 10 tires, 11 acceleration sensor, 12 amplifier, 13 A / D converter, 14 tire side transmission device, 15 power receiving device, 16 power supply device, 20 vehicle body, 20M in the car, 21 road surface thermometer, 22 microphone, 23 wheel speed sensor, 24 Acceleration sensor for monitoring, 25 Cameras, 26 GPS, 27 arithmetic unit, 28 road surface information recording means, 29 monitor, 30 receiving device, 31 vehicle side transmitting device, 32 power feeding device, 33 alarm device, 40 management center, 41 data server, 42 Display device.

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Abstract

　走行中の雪路を更に細分化して推定することのできる路面状態推定方法を提供するために、加速度センサー、路面温度計、及び、マイクロフォンにより、タイヤのタイヤ周方向振動、路面温度Ｔ、及び、タイヤ発生音をそれぞれ検出するとともに、タイヤの振動のデータから、踏み込み前領域Ｒ１の帯域値Ｐ11，Ｐ12，Ｐ13と、踏み込み領域Ｒ２の帯域値Ｐ21，Ｐ22，Ｐ23と、蹴り出し前領域Ｒ３の帯域値Ｐ31，Ｐ32，Ｐ33と、蹴り出し領域Ｒ４の帯域値Ｐ41，Ｐ42と、蹴り出し後領域Ｒ５の帯域値Ｐ51，Ｐ52，Ｐ53とを算出し、タイヤ発生音のデータから低周波帯域のバンドパワー値ＰAと高周波帯域のバンドパワー値ＰBとの比である音圧レベル比Ｑ＝（ＰA/ＰB）を演算し、帯域値Ｐijと、路面温度Ｔのデータと、音圧レベル比Ｑと、車輪速のデータとを用いて、路面状態を推定する。

Description

路面状態推定方法
　本発明は、走行中の路面状態を推定する方法に関するもので、特に、雪路の状態を細分化して推定する方法に関するものである。
　自動車の走行安全性を高めるため、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）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路であるか低μ路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設定周波数範囲内の音圧レベルの平均値を算出し、この平均値を基準値と比較することにより、路面がかなり濡れたアスファルト路か、やや濡れたアスファルト路か、乾いたアスファルト路か、もしくは、氷路かを推定する方法や、複数の周波数範囲の音圧レベルの平均値の比を基準値と比較して、路面が雪上路か、冠水路か、氷上路か、もしくは、乾燥路かを推定する方法も提案されている（例えば、特許文献２，３参照）。
ＷＯ　２００６/１３５０９０　Ａ１ 特開平６－１７４５４３号公報 特開平８－２６１９９３号公報
　しかしながら、従来の路面状態を推定する方法では、走行中の路面が圧雪路か氷路かを判定することはできるが、雪路を新雪が積もっている積雪路か、表面がシャーベット状になっている雪路であるかなど、雪路を更に細かく分類できなかった。
　本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、走行中の雪路を更に細分化して推定することのできる路面状態推定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、走行中の路面の状態を推定する方法であって、タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、前記時系列波形から、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と、前記踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ12と、前記踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ21と、前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｂ）と、前記帯域値Ｐ11，Ｐ12，Ｐ21，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が積雪路であるか否かを推定するステップ（ｃ）とを有し、前記ステップ（ｃ）では、前記帯域値Ｐ11，Ｐ12を予め求めておいた識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１に代入して得られた関数値ｆ１と、前記帯域値Ｐ21，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２に代入して得られた関数値ｆ２とが、ｆ１≧０かつｆ２＜０である場合に、走行中の路面が積雪路であると推定することを特徴とする。
　これにより、路面が新雪が積もっている積雪路であることを推定することができるので、加速度センサーで検出されるタイヤ周方向の加速度もしくはタイヤ幅方向の加速度の出力のみを用いた簡単な方法で、雪路の状態を更に細かく推定できる。
　なお、帯域値Ｐijは、指定された周波数帯域の振動レベルの平均値であってもよいし、指定された周波数帯域のなかの、条件による差異が特に大きな振動レベルを有する領域の平均値であってもよい。あるいは、指定された周波数帯域のなかの予め設定された１つもしくは複数の振動レベルの平均値もしくは和であってもよい。
　また、本発明で判定に用いられる識別関数は、２つ以上の集合を識別するための関数で、図１８に示すように、ある条件Ａ（ここでは、水や雪などの路面上の介在物とタイヤとが衝突するという条件）を満たす場合には、Ｐ11≧Ｐ12であり、条件Ａを満たさない場合には、Ｐ11＜Ｐ12であるとすると、条件Ａを満たす帯域値（Ｐ11，Ｐ12）の集合と、条件Ａを満たさない帯域値（Ｐ11，Ｐ12）の集合との境界線は、Ｐ11＝Ｐ12である。このとき、識別関数はＦ１＝Ｐ11－Ｐ12（ｗ11＝１，ｗ12＝－１，Ｋ１＝０）で、境界線はＦ１＝０となる。すなわち、Ｆ１に（Ｐ11，Ｐ12）を代入したときに、Ｆ１≧０のときには、Ｐ11≧Ｐ12で、Ｆ１＜０のときには、Ｐ11＜Ｐ12である。
　一般的な識別関数は、Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１で、ｗ11，ｗ12，Ｋ１は、条件Ａについて実際に求めた帯域値（Ｐ11，Ｐ12）の集合のデータから、最小二乗法、マハラノビス距離、あるいは、ＳＶＭなどの周知の手法を用いて算出できる。
　二変数の識別関数Ｆ２だけでなく、多変数の識別関数Ｆ３，Ｆ４，Ｆ７，Ｆ８についても同様に求めることができる。
　なお、関数Ｆ’１＝Ｐ12－Ｐ11も、識別関数Ｆ１＝Ｐ11－Ｐ12と同様の識別を行うことのできる識別関数である。この識別関数Ｆ’１を用いた場合には、判定の符号が逆転する。また、一般の識別関数Ｆ＝ｗ1・Ｐ1＋ｗ2・Ｐ2＋……＋ｗn・Ｐn－Ｋも、識別関数Ｆ’＝ｗ’1・Ｐ1＋ｗ’2・Ｐ2＋……＋ｗ’n・Ｐn－Ｋ’（ｗ’k＝－ｗk，Ｋ’＝－Ｋ）も同様の識別を行うことができ、識別関数Ｆ’を用いた場合には、判定の符号が逆転する。
　請求項２に記載の発明は、タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、前記時系列波形から、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求めるステップ（ｄ）と、前記帯域値Ｐ52，Ｐ345の大きさ、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53の大きさに基づいて、走行中の路面がシャーベット状の雪路であるか否かを推定するステップ（ｅ）とを有し、前記ステップ（ｅ）では、前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３が、ｆ３＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３＜０である場合に、走行中の路面がシャーベット状の雪路であると推定することを特徴とする。
　これにより、路面がシャーベット状の雪路であることを推定することができるので、加速度センサーで検出されるタイヤ周方向の加速度もしくはタイヤ幅方向の加速度の出力のみを用いた簡単な方法で、雪路の状態を更に細かく推定できる。
　請求項３に記載の発明は、タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、前記時系列波形から、前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を求めるか、または、前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｆ）と、前記帯域値Ｐ450の大きさ、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が凍結路であるか否かを推定するステップ（ｇ）とを有し、前記ステップ（ｇ）では、前記帯域値Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ４＝ｗ41・Ｐ450－Ｋ４に代入して得られた関数値ｆ４が、ｆ４＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０である場合に、走行中の路面が凍結路であると推定することを特徴とする。
　これにより、路面が凍結路であることを推定することができるので、加速度センサーで検出されるタイヤ周方向の加速度もしくはタイヤ幅方向の加速度の出力のみを用いた簡単な方法で、雪路の状態を更に細かく推定できる。
　請求項４に記載の発明は、タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、前記時系列波形から、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と、前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と、前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と、前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と、前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と、前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と、前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と、前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｈ）と、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が圧雪路であるか否かを推定するステップ（ｉ）とを有し、前記ステップ（ｉ）では、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７に代入して得られた関数値ｆ’７と、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８に代入して得られた関数値ｆ８とが、ｆ’７＜０かつ、ｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると推定することを特徴とする。
　これにより、路面が圧雪路であることを推定することができるので、加速度センサーで検出されるタイヤ周方向の加速度もしくはタイヤ幅方向の加速度の出力のみを用いた簡単な方法で、雪路の状態を更に細かく推定できる。
　請求項５に記載の発明は、タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（Ａ）と、前記時系列波形から、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ12とを求め、前記帯域値Ｐ11，Ｐ12を予め求めておいた識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１に代入して得られた関数値ｆ１が、ｆ１≧０を満たしているか否かを判定するステップ（Ｂ）と、前記ステップ（Ｂ）においてｆ１≧０である場合に、前記踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ21と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、前記帯域値Ｐ21，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２に代入して得られた関数値ｆ２が、ｆ２＜０を満たしているか否か判定し、ｆ２＜０である場合に走行中の路面が積雪路であると推定するステップ（Ｃ）と、前記ステップ（Ｃ）においてｆ２≧０である場合に、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求め、前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３が、ｆ３＜０を満たしているか否か、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３＜０を満たしているか否かを判定し、前記関数値ｆ３がｆ３＜０または前記関数値ｆ’３がｆ’３＜０である場合には走行中の路面がシャーベット状の雪路であると推定し、前記関数値ｆ３がｆ３≧０または前記関数値ｆ’３がｆ’３≧０である場合にはＷＥＴ路であると推定するステップ（Ｄ）と、前記ステップ（Ｂ）においてｆ１＜０である場合に、前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を求めるか、または、前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、前記帯域値Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ４＝ｗ41・Ｐ450－Ｋ４に代入して得られた関数値ｆ４が、ｆ４＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０である場合に、走行中の路面が凍結路であると推定するステップ（Ｅ）と、前記ステップ（Ｅ）においてｆ４≧０またはｆ’４≧０である場合に、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と、前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450とを求めるか、または、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ７＝ｗ71・Ｐ11＋ｗ72・Ｐ13＋ｗ73・Ｐ22＋ｗ74・Ｐ23＋ｗ75・Ｐ32＋ｗ76・Ｐ33＋ｗ77・Ｐ450－Ｋ７に代入して得られた関数値ｆ７が、ｆ７≧０である場合、または、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７に代入して得られた関数値ｆ’７が、ｆ’７≧０である場合に、走行中の路面が平滑な乾燥路であると推定するステップ（Ｆ）と、前記ステップ（Ｆ）においてｆ７＜０またはｆ’７＜０である場合に、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８に代入して得られた関数値ｆ８が、ｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると推定し、ｆ８≧０である場合に、走行中の路面が粗い乾燥路であると推定するステップ（Ｇ）とを有することを特徴とする。
　これにより、加速度センサーで検出されるタイヤ周方向の加速度もしくはタイヤ幅方向の加速度の出力のみを用いた簡単な方法で、路面状態を、「積雪路」、「シャーベット状の雪路」、「ＷＥＴ路」、「圧雪路」、「凍結路」、「乾燥路」の６つの状態に細分化して推定できる。
　請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の路面状態推定方法において、前記ステップ（Ｅ）と前記ステップ（Ｆ）との間に、走行中の路面温度とタイヤ発生音とを検出するステップ（Ｈ）と、タイヤ発生音の１０Ｈｚ～１０ｋＨｚのオクターブ分布波形から算出される低周波帯域でのバンドパワー値ＰAと高周波帯域でのバンドパワー値ＰBとを求めるステップ（Ｉ）と、前記路面温度とバンドパワー値ＰA，ＰBとから、路面上に介在物があるか否かを判定するステップ（Ｊ）とを設け、前記ステップ（Ｉ）では、前記路面温度が予め設定された基準温度よりも低いか、または低周波帯域のバンドパワー値ＰAに対する高周波帯域のバンドパワー値ＰBとの比である音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）が１未満である場合には、路面上に介在物がないと判定して前記ステップ（Ｆ）に進み、前記ステップ（Ｉ）において路面上に介在物があると判定された場合には、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求め、前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ３≧０またはｆ’３≧０であるか否かを判定し、前記関数値ｆ３または関数値ｆ’３が、ｆ３＜０またはｆ’３＜０である場合には走行中の路面が浅いシャーベット状の雪路であると推定し、前記関数値ｆ３または関数値ｆ’３が、ｆ３≧０またはｆ’３≧０である場合には浅いＷＥＴ路であると推定することを特徴とする。
　これにより、「シャーベット状の雪路」と「ＷＥＴ路」についても、それぞれ、「浅いシャーベット状の雪路」と「深いシャーベット状の雪路」、「浅いＷＥＴ路」と「深いＷＥＴ路」とに細分化して推定できるので、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７に記載の発明は、請求項１～請求項６のいずれかに記載の路面状態推定方法において、サスペンションに監視用の加速度センサーを設置するとともに、前記監視用の加速度センサーで検出した加速度の値が予め設定した閾値を超えた場合には路面状態の推定を中止することを特徴とする。
　これにより、タイヤに、突起や縁石を乗り越えたときのような、過度な入力があった場合に、その間の路面状態の推定データを削除することができるので、誤った路面推定を避けることができ、推定精度を向上させることができる。
　請求項８に記載の発明は、請求項１～請求項７のいずれかに記載の路面状態推定方法において、路面状態を撮影し、この撮影された路面状態の映像を表示画面に表示するとともに、前記表示画面に前記推定された路面状態を表示することを特徴とする。
　これにより、路面状態の推定と実際の走行中の路面の状態とを同期させて運転者に視認させることができるので、車両の走行安全性を向上させることができる。
　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システムの構成を示す機能ブロック図である。 センサー等の配置を示す図である。 路面状態の推定を行う演算装置の構成を示す機能ブロック図である。 タイヤ振動の時系列波形における踏み込み前領域、踏み込み領域、蹴り出し前領域、蹴り出し領域、及び、蹴り出し後領域を示す図である。 音圧信号のオクターブ分布波形を示す図である。 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。 踏み込み前領域の周波数スペクトルの一例を示す図である。 踏み込み領域の周波数スペクトルの一例を示す図である。 蹴り出し後領域の周波数スペクトルの一例を示す図である。 蹴り出し後領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 蹴り出し前領域の周波数スペクトルの一例を示す図である。 蹴り出し後領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 踏み込み前領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 踏み込み領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 蹴り出し前領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 蹴り出し領域の周波数スペクトルの一例を示す図である。 蹴り出し後領域の周波数スペクトルの他の例を示す図である。 識別関数を説明するための図である。
　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、本発明の実施の形態に係る路面状態推定システム１の構成を示す機能ブロック図である。
　路面状態推定システム１の各構成要素は、車両に搭載されるタイヤ１０と、車体２０及び車内２０Ｍと、推定された路面状態などのデータを集積して管理する管理センター４０とに分散されて設置される。
　タイヤ１０には、加速度センサー１１と、増幅器１２と、Ａ／Ｄ変換器１３と、タイヤ側送信装置１４と、受電装置１５と、電力供給装置１６とが配置される。
　車体２０及び車内２０Ｍには、路面温度計２１と、マイクロフォン２２と、車輪速センサー２３と、監視用加速度センサー２４と、カメラ２５と、ＧＰＳ２６と、演算装置２７と、路面情報収録手段２８と、モニター２９と、受信装置３０と、車両側送信装置３１と、給電装置３２と、警報装置３３とが設置されている。
　管理センター４０には、データサーバー４１と表示装置４２とが設置されている。
　加速度センサー１１は、図２に示すように、前輪２０Ｆのタイヤ１０のインナーライナー部１０ａのタイヤ気室１０ｂ側のほぼ中央部に配置されて、路面Ｒから当該タイヤ１０のトレッド１０ｃに入力する振動を検出する。なお、本例では、加速度センサー１１の検出方向をタイヤ周方向になるように配置している。
　増幅器１２はローパスフィルタを備え、加速度センサー１１で検出したタイヤ周方向の振動の時系列波形（加速度波形）から高周波ノイズ成分を除去して、Ａ／Ｄ変換器１３に出力する。
　Ａ／Ｄ変換器１３は、Ａ／Ｄ変換された加速度波形をタイヤ側送信装置１４に出力する。
　タイヤ側送信装置１４は、Ａ／Ｄ変換された加速度波形を、無線にて、車体２０側に設けられた受信装置３０に送信する。
　受電装置１５は、給電装置３２から送信された電力供給用のＲＦ信号を受信してこれを電力供給装置１６に出力する。本例では、受電装置１５を受信用コイルで構成するとともに、複数の受信用コイルをタイヤ１０の周上に等間隔に配列することで、タイヤ１０の回転時には、ほぼ連続してＲＦ信号を受信できるようにしている。
　電力供給装置１６は、受電装置１５で受信したＲＦ信号を電力に変換してコンデンサーに充電し、電力を増幅器１２、Ａ／Ｄ変換器１３、タイヤ側送信装置１４に供給する。
　タイヤ側送信装置１４と受電装置１５とは、加速度センサー１１と一体にインナーライナー部１０ａに配置してもよいが、タイヤ１０のバルブ１０ｖに取付ける構成としてもよい。
　路面温度計２１は、例えば、赤外線温度センサーから構成され、図２に示すように、車体２０のフロントのバンパー２０ａの下部に設置されて、路面Ｒ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Ｒの温度を計測する。路面温度計２１で計測された温度のデータは演算装置２７と路面情報収録手段２８とに出力される。
　マイクロフォン２２は、車体２０の、後輪２０Ｒ前方のフレーム２０ｂの下部に取付けられて、タイヤ発生音の音圧信号を検出する。タイヤ発生音は車両の走行時に後輪２０Ｒのタイヤ１０が路面Ｒに接地する際にタイヤ接地面付近に発生する。マイクロフォン２２で検出したタイヤ発生音の音圧信号は、演算装置２７に出力される。
　車輪速センサー２３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２０Ｆ）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、車軸５１に回転自在に取付けられたナックル５２に装着される。車輪速センサー２３で検出された車輪速のデータは、演算装置２７と路面情報収録手段２８とに出力される。
　監視用加速度センサー２４はナックル５２に取付けられて、タイヤ１０からホイール５３を介して車両バネ下部に伝播されたトレッド振動（サスペンション部の加速度）を検出する。監視用加速度センサー２４で検出された車両バネ下部の振動のデータは、演算装置２７に出力される。
　カメラ２５は、例えば、ＣＣＤカラーカメラから構成され、図２に示すように、車体２０の屋根２０ｃに設置されて、車両が通過しようとする路面（車両前方の路面）Ｒの状態を撮影する。
　また、ＧＰＳ２６は、車内２０Ｍの運転席に設置されて、車両の地上での絶対位置を測定する。
　カメラ２５で撮影された映像の画像データと、ＧＰＳ２６で測定された車両の位置データとは、路面情報収録手段２８に出力される。
　演算装置２７は、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動のデータと、路面温度計２１で検出した路面温度のデータと、マイクロフォン２２で検出したタイヤ発生音のデータと、車輪速センサー２３で検出した車輪速のデータとから走行中の路面状態を推定する。タイヤ振動のデータは、タイヤ側送信装置１４から受信装置３０に送信され、受信装置３０から演算装置２７に出力される。
　演算装置２７の詳細については後述する。
　路面情報収録手段２８は、演算装置２７で推定した走行中の路面の状態と、カメラ２５で撮影された映像の画像データと、ＧＰＳ２６で測定された車両の位置データと、路面温度計２１で計測された温度のデータと、車輪速センサー２３で検出された車輪速のデータとを合成した表示用画像データを作成し、これをモニター２９と車輌側送信装置３１とに出力する。
　モニター２９は、路面情報収録手段２８から入力された表示用画像データを表示画面に表示する。
　演算装置２７と路面情報収録手段２８とは、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、モニター２９とともに、運転席近傍に設置される。
　受信装置３０は、タイヤ側送信装置１４から送信されたタイヤ振動のデータを受信して演算装置２７に出力する。
　車両側送信装置３１は、路面情報収録手段２８に入力された当該車両の情報（推定された路面状態の情報、路面Ｒの画像データ、車両の位置データ、路面Ｒの温度のデータ、及び、車輪速のデータ）を管理センター４０のデータサーバー４１に送信する。
　給電装置３２は、高周波発生手段と電力供給用コイルとを備え、高周波発生手段で発生させた高周波を、電力供給用コイルから電力供給用のＲＦ信号として受電装置１５に送信する。給電装置３２は、車体２０のタイヤハウス２０ｄに、タイヤ１０に設けられた受電装置１５の図示しない受信コイルに対向する位置に設置される。
　警報装置３３は運転席近傍に設置されて、路面が深いＷＥＴ状態もしくは凍結路であると推定された場合に、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慎重な運転をするように警告する。
　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。
　管理センター４０のデータサーバー４１は、路面状態推定システム１を搭載した車両から送られてくる車両の情報を集計して保存するとともに、集計されたデータから、例えば、所定の広さの地域における路面状態のデータを当該地域の地図データに合成したりなどした統計データを作成する。
　表示装置４２は、統計データもしくは特定車両の車両データを表示画面に表示する。
　なお、管理センター４０と各車両とを相互通信可能にし、データサーバー４１で作成した統計データを、各車両にフィードバックすることで、所定の領域の路面を通過する車両に対しての警告や注意を促すようにすれば、車両の走行安全性を更に向上させることができる。
　演算装置２７は、図３に示すように、タイヤ振動データ処理部２７Ａと、音データ処理部２７Ｂと、路面状態推定手段２７Ｃとを備える。
　タイヤ振動データ処理部２７Ａは、振動波形検出手段２７ａと領域信号抽出手段２７ｂと帯域値算出手段２７ｃとを備え、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動のデータを帯域値Ｐijに変換して路面状態推定手段２７Ｃに出力する。
　振動波形検出手段２７ａは、図４(ａ)に示すような、加速度センサー１１の出力信号である加速度信号の踏み込み側のピーク位置もしくは蹴り出し側のピーク位置から、タイヤが一回転する時間を算出するとともに、車輪速センサー２３で検出した車輪速度を用いて、タイヤ一回転分の加速度波形を検出する。
　領域信号抽出手段２７ｂは、図４(ｂ)に示すように、タイヤ一回転分の加速度波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分割し、各領域Ｒ１～Ｒ５における振動レベルの時系列波形を抽出する。
　帯域値算出手段２７ｃは、各領域Ｒ１～Ｒ５の時系列波形をバンドパスフィルターに通して、以下に示すような、所定の周波数領域の振動成分の大きさである帯域値Ｐijを算出する。なお、添字ｉは領域を指し、添字ｊは抽出した周波数領域を指す。
　バンドパスフィルターは周波数領域毎に設ける。
　Ｐ11；踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ12；踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ13；踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値
　Ｐ21；踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ22；踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ23；踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ31；蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ32；蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ33；蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ41；蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ42；蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ51；蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ52；蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　Ｐ53；蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値
　音データ処理部２７Ｂは、周波数分析手段２７ｄと、音圧レベル算出手段２７ｅと、音圧レベル比演算手段２７ｆとを備え、音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）を算出して路面状態推定手段２７Ｃに出力する。
　周波数分析手段２７ｄ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。
　音圧レベル算出手段２７ｅ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ＰAと高周波帯域（例えば、９０００Ｈｚ）でのバンドパワー値ＰBとを算出する。
　音圧レベル比演算手段２７ｆは、低周波帯域のバンドパワー値ＰAと高周波帯域のバンドパワー値ＰB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ＰAに対する高周波帯域のバンドパワー値ＰBとの比である音圧レベル比Ｑとした。Ｑ＝（ＰB/ＰA）である。
　路面状態推定手段２７Ｃは、タイヤ振動データ処理部２７Ａから入力されるタイヤ周方向の振動の帯域値Ｐijと、音データ処理部２７Ｂから入力される音圧レベル比Ｑと、路面温度計２１から入力される路面温度Ｔのデータとを用いて、路面が「積雪路」、「浅いシャーベット状の雪路」、「深いシャーベット状の雪路」、「浅いＷＥＴ路」、「深いＷＥＴ路」、「凍結路」、「圧雪路」、「乾燥路」の８つの状態のいずれであるかを判定し、その判定結果を、路面情報収録手段２８に出力する。なお、「乾燥路」が「粗い乾燥路」か「平滑な乾燥路」かの判定も可能である。
　また、深いＷＥＴ状態もしくは凍結路であると判定したときには、この判定結果を警報装置３３に出力する。
　なお、監視用の加速度センサー２４で検出したサスペンション部の加速度の値が予め設定した閾値を超えた場合には、路面状態推定手段２７Ｃは路面の判定を中止する。
　以下に、路面状態の推定方法について、図６のフローチャートを参照して説明する。
　始めに、路面上に水や雪などの介在物があるか否かを判定する（ステップＳ１）。
　路面上に水や雪などの介在物がある場合には、踏み込み時において、水膜や雪とタイヤとが衝突するので、図７の踏み込み前領域Ｒ１の時系列波形をＦＦＴにより周波数分析して得られた周波数スペクトルに示すように、踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11は、ＷＥＴ路やシャーベット状の雪路での値が乾燥路（ｄｒｙ）での値よりも大きくなる。しかし、踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ12は路面状態による差が小さい。そこで、帯域値Ｐ12を基準値として、帯域値Ｐ11と帯域値Ｐ12との差（ｄＢの差）Ｐ11－Ｐ12を求めるとともに、この差Ｐ11－Ｐ12の大きさに対して閾値Ｋ１を設定し、差Ｐ11－Ｐ12の大きさが閾値Ｋ１以上である場合には、路面上に水や雪などの介在物があると判定する。また、差Ｐ11－Ｐ12の大きさが閾値Ｋ１よりも小さい場合には、路面上に水や雪などの介在物がないか、あってもその水膜もしくはシャーベット状の雪の層が薄いと判定する。
　本例では、様々な路面状態における帯域値Ｐ11と帯域値Ｐ12との関係を予め実験的に求めて識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１を設定し、実際に算出した帯域値Ｐ11と帯域値Ｐ12とを識別関数Ｆ１に代入して得られた関数値ｆ１が、ｆ１≧０を満たしているか否かにより、路面上に水や雪などの介在物があるか否かを判定した。なお、識別関数の係数ｗ11は約＋１で、係数ｗ12は約－１である。
　ステップＳ１においてｆ１≧０である場合には、ステップＳ２に進んで、路面上の介在物が、新雪が積もった柔らかいものかどうかを判定する。
　介在物が新雪である場合には、踏み込み時の衝撃が雪により緩和されるとともに、路面が滑り易くなる。したがって、図８の踏み込み領域Ｒ２の周波数スペクトルに示すように、積雪路における踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ21の値は、ＷＥＴ路や乾燥路での値よりも小さくなるとともに、図９の蹴り出し後領域Ｒ５の周波数スペクトルに示すように、蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51も小さくなる。
　したがって、帯域値Ｐ21、帯域値Ｐ51、あるいは、帯域値Ｐ21と帯域値Ｐ51との和Ｐ2151に対して閾値を設定し、Ｐ21，Ｐ51、あるいは、和Ｐ2151が閾値よりも小さい場合に、路面が新雪が積もった積雪路であると判定することができる。
　本例では、様々な路面状態における帯域値Ｐ21と帯域値Ｐ51との関係を予め実験的に求めて識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２を設定し、実際に算出した帯域値Ｐ21と帯域値Ｐ51とを識別関数Ｆ２に代入して得られた関数値ｆ２が、ｆ２＜０を満たしているか否かにより、路面が積雪路であるか否かを判定した。なお、識別関数の係数ｗ21及び係数ｗ22は約＋１である。
　ステップＳ２においてｆ２≧０である場合には、ステップＳ３に進んで、路面上の介在物が水か雪か、すなわち、路面が深いＷＥＴ路か、深いシャーベット状の雪路であるかどうかを判定する。
　介在物がシャーベット状の雪である場合には、介在物が水である場合に比べて蹴り出しの振動のうち周波数の高い領域での振動成分が大きくなる一方、路面が滑り易くなるため、周波数の低い領域での振動成分が大きくなる。したがって、図１０の蹴り出し後領域Ｒ５の周波数スペクトルに示すように、蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52の値はシャーベット状の雪路の方が小さく、７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53の値はシャーベット状の雪路の方が大きくなる。一方、図１１の蹴り出し前領域Ｒ３の周波数スペクトルに示すように、蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31の値はシャーベット状の雪路の方が大きくなる。また、蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41の値も大きくなる。
　したがって、帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53、もしくは、帯域値Ｐ52と帯域値Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53との差から、介在物が水であるかシャーベット状の雪であるかを判定することができる。なお、このように、パラメータが多くなった場合には、様々な路面状態における帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53に対して予め識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３を設定して路面がシャーベット状の雪路であるか否かを判定することが好ましい。すなわち、識別関数Ｆ’３に帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３≧０である場合には深いＷＥＴ路であると判定し、ｆ’３＜０である場合には路面がシャーベット状の雪路であると判定する。これにより、帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53、もしくは、帯域値Ｐ52と帯域値Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53との差を判定に用いる場合よりも高い精度を得ることができる。
　また、帯域値Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53に代えて、蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345を求め、帯域値Ｐ345と帯域値Ｐ52とを予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３が、ｆ３＜０である場合に、走行中の路面がシャーベット状の雪路であると判定するようにしてもよい。
　ステップＳ１においてｆ１＜０である場合には、ステップＳ４に進んで、路面が滑り易いか否かを判定する。積雪路、シャーベット状の雪路、深いＷＥＴ路以外の路面で滑り易い路面は凍結路であるので、このステップ４では、路面が凍結路か否かを判定する。
　路面が滑り易い場合には、特に、蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と、図１２の蹴り出し後領域Ｒ５の周波数スペクトルに示すように、蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とが小さくなる。そこで、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０である場合には、走行中の路面が凍結路であると判定し、ｆ’４≧０である場合にはステップＳ５に進む。
　また、帯域値Ｐ42，Ｐ51に代えて、前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ４＝ｗ41・Ｐ450－Ｋ４に代入して得られた関数値ｆ４が、ｆ４＜０である場合走行中の路面が凍結路であると判定するようにしてもよい。
　ステップＳ５では、路面上に薄い水膜もしくは浅いシャーベット状の雪があるか否かを判定する。水膜やシャーベット状の雪の層が薄い場合には、ステップＳ１の判定では、水膜やシャーベット状の雪はないと判定されるので、ここでは、走行中の路面温度Ｔとタイヤ発生音から算出された音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）とを用いて、路面上に薄い水膜もしくは浅いシャーベット状の雪があるか否かを判定する。
　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とを比較し、計測された路面温度Ｔが基準温度Ｔ0以上である場合には、路面上の水が液体状態を取り得るか否かを判定する。路面温度Ｔが基準温度Ｔ0よりも低い場合には、路面上の水が液体状態を取り得るか否かの判定を行わずに、直ちにステップＳ７に進む。本例では、基準温度Ｔ0をＴ0＝－３℃とした。
　路面上の水が液体状態を取り得るか否かの判定は、音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）を用いて行う。低周波帯域（例えば、５００Ｈｚ）でのバンドパワー値ＰAは、路面上の水が液体状態であるか否かにかかわらず、速度により変化する。一方、高周波帯域（例えば、９０００Ｈｚ）でのバンドパワー値ＰBも速度により変化するが、タイヤが水を跳ねる音を検出したときに大きくなる。したがって、算出された音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）が１以上であったときには路面上の水が液体状態を取り得る。
　すなわち、路面温度Ｔが基準温度Ｔ0よりも低いか、または、音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）が１未満である場合には、路面上に介在物（水または雪）がないと判定してステップＳ７に進み、路面温度Ｔが基準温度Ｔ0以上で、かつ、音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）が１以上である場合には、路面上に介在物があると判定してステップＳ６に進む。
　ステップＳ６では、路面上の介在物が水か雪か、すなわち、路面が浅いＷＥＴ路か、浅いシャーベット状の雪路であるかどうかを判定する。この判定は、ステップＳ３における判定と同一で、識別関数Ｆ’３に帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３≧０である場合には浅いＷＥＴ路であると判定し、ｆ’３＜０である場合には、路面が浅いシャーベット状の雪路であると判定する。なお、識別関数Ｆ３に帯域値Ｐ52，Ｐ345を代入して得られた関数値ｆ３を用いて判定してもよい。
　最後に、ステップＳ７及びステップＳ８において、路面が圧雪路か乾燥路（ＤＲＹ）かを判定する。
　図１３の踏み込み前領域Ｒ１の周波数スペクトルに示すように、踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と１ｋＨｚ以下の周波数帯域から選択される帯域値Ｐ13とは、路面の粗さが粗いと大きくなる。すなわち、圧雪路では、平滑な乾燥路よりも、帯域値Ｐ11と帯域値Ｐ13とが大きくなる。なお、図示していないが、粗い乾燥路でも、帯域値Ｐ11と帯域値Ｐ13とが平滑な乾燥路よりも大きくなる。
　また、圧雪路では、雪により、踏み込み時の衝撃が緩和されるので、図１４の踏み込み領域Ｒ２の周波数スペクトルと、図１５の蹴り出し前領域Ｒ３の周波数スペクトルに示すように、踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と、蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32とは、圧雪路のほうが乾燥路よりも小さくなる。しかしながら、圧雪路では、雪による踏面内の微小な滑りが生じるので、踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と、蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33とは、圧雪路のほうが乾燥路よりも大きくなる。
　更に、滑り易い場合には蹴り出し時の剪断力が低下するので、図１６の蹴り出し領域Ｒ４の周波数スペクトルと、図１７の蹴り出し後領域Ｒ５の周波数スペクトルに示すように、蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と、蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とが小さくなるので、これによっても、圧雪路か乾燥路とを判別することができる。
　ステップＳ７では、走行中の路面が平滑な乾燥路と圧雪路または粗い乾燥路とを識別する識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７を設定し、帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７に代入して得られた関数値ｆ’７が、ｆ’７≧０である場合に、走行中の路面が平滑な乾燥路であると判定する。一方、ｆ’７＜０である場合には、圧雪路もしくは粗い乾燥路であると判定しステップＳ８へ進む。
　また、帯域値Ｐ42，Ｐ51に代えて、蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を求め、帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ７＝ｗ71・Ｐ11＋ｗ72・Ｐ13＋ｗ73・Ｐ22＋ｗ74・Ｐ23＋ｗ75・Ｐ32＋ｗ76・Ｐ33＋ｗ77・Ｐ450－Ｋ７に代入して得られた関数値ｆ７が、ｆ７≧０である場合に、走行中の路面が平滑な乾燥路であると推定するようにしてもよい。
　ステップＳ８では、路面が圧雪路か粗い乾燥路かを識別する識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８を設定し、帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８に代入して得られた関数値ｆ８が、ｆ８≧０である場合に、走行中の路面が粗い乾燥路であると推定し、ｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると判定する。
　なお、識別関数Ｆ７と識別関数Ｆ８は、実際に車両を平滑な乾燥路と粗い乾燥路と圧雪路とで走行させて求めた帯域値（Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51）の集合のデータから、最小二乗法、マハラノビス距離、あるいは、ＳＶＭなどの周知の手法を用いて算出したもので、識別関数Ｆ７の係数ｗmnと識別関数Ｆ８の係数　ｗmnは当然異なる。
　このように本実施の形態では、加速度センサー１１、路面温度計２１、及び、マイクロフォン２２により、タイヤ１０のタイヤ周方向振動、路面温度Ｔ、及び、タイヤ発生音をそれぞれ検出するとともに、タイヤ１０の振動のデータから、踏み込み前領域Ｒ１の帯域値Ｐ11，Ｐ12，Ｐ13と、踏み込み領域Ｒ２の帯域値Ｐ21，Ｐ22，Ｐ23と、蹴り出し前領域Ｒ３の帯域値Ｐ31，Ｐ32，Ｐ33と、蹴り出し領域Ｒ４の帯域値Ｐ41，Ｐ42と、蹴り出し後領域Ｒ５の帯域値Ｐ51，Ｐ52，Ｐ53とを算出し、タイヤ発生音のデータから低周波帯域のバンドパワー値ＰAと高周波帯域のバンドパワー値ＰBとの比である音圧レベル比Ｑ＝（ＰA/ＰB）を演算し、帯域値Ｐijと、路面温度Ｔのデータと、音圧レベル比Ｑと、車輪速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、雪路の状態を細分化して推定できるとともに、路面の状態を精度良く推定することができる。
　また、判定用の識別関数Ｆｋを予め求めておき、このＦｋに帯域値Ｐijを代入して得られた関数値ｆｋの正負によって、路面状態を判定するようにしたので、路面状態の推定精度を著しく高めることができる。
　なお、前記実施の形態では、タイヤ周方向振動の各領域Ｒ１～Ｒ５の時系列波形をバンドパスフィルターを通すことで帯域値Ｐijを求めたが、前記時系列波形をＦＦＴ分析して得られた周波数スペクトルから帯域値Ｐijを求めるようにしてもよい。
　また、前記例では、帯域値Ｐijをタイヤ周方向振動の帯域値Ｐijとしたが、加速度センサー１１の検出方向をタイヤ幅方向に変更し、タイヤ幅方向振動の帯域値Ｐ’ijを求め、この帯域値Ｐ’ijを用いて路面状態を推定するようにしてもよい。但し、タイヤ幅方向の振動はタイヤ周方向の振動に比べて振幅が小さいので、本例のように、タイヤ周方向の振動を用いる方が推定精度を高める上では好ましい。
　また、前記例では、車体側の給電装置３２から電力供給装置１６に電力を供給したが、タイヤ内発電により電力供給装置１６に電力を供給するようにしてもよい。タイヤ内発電を行う装置としては、例えば、タイヤ１０の転動により回転する着磁されたローターと、このローターに隣接する高透磁率材から成るステータと、ローター及びステータを含む磁気回路内に設けられた発電コイルとを備えた発電装置などが挙げられる。
　また、前記例では、タイヤ１０の振動と路面温度Ｔとタイヤ発生音とを検出して路面状態を推定したが、タイヤ周方向振動のデータのみを用いて路面状態を推定しても、雪路を細分化して推定することができる。この場合、浅いシャーベット状の雪路は、深いシャーベット状の雪路か乾燥路もしくは圧雪路と判定され、浅いＷＥＴ路は深いＷＥＴ路か圧雪路もしくは乾燥路と判定されるが、「深い」と「浅い」とを区別する設定値を変更して、ステップＳ１の介在物の判定に使用する識別関数Ｆ１及び識別関数Ｆ２を作成すれば、推定の精度が低下することはない。また、このような路面判定を行う場合には、図６に示したフローチャートにおいて、ステップＳ５，Ｓ６を省略すればよい。
　また、本発明による路面状態の推定方法を用いて雪路状態のみを細分化する推定を行うことも可能である。
　すなわち、路面が積雪路であるか否かを推定するには、加速度センサー１１で検出したタイヤ周方向振動の帯域値Ｐ11，Ｐ12を、予め求めておいた識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１に代入して得られた関数値ｆ１と、前記帯域値Ｐ21，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２に代入して得られた関数値ｆ２とが、ｆ１≧０かつｆ２＜０を満たしているか否かを判定し、ｆ１≧０かつｆ２＜０である場合に、走行中の路面が積雪路であると判定すればよい。なお、ｆ１＜０もしくはｆ２≧０の場合には、路面が積雪路以外であるので、以下の雪路状態の推定を続けて行えばよい。
　また、路面がシャーベット状の雪路であるか否かを推定するには、帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３＜０を満たしているか否かを判定し、ｆ’３＜０である場合に、走行中の路面がシャーベット状の雪路であると判定すればよい。
　また、路面が凍結路であるか否かを推定するには、帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０を満たしているか否かを判定し、ｆ’４＜０である場合に、走行中の路面が凍結路であると判定すればよい。
　また、路面が圧雪路であるか否かを推定するには、帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７に代入して得られた関数値ｆ’７と、帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８に代入して得られた関数値ｆ８とが、ｆ’７＜０かつｆ８＜０を満たしているか否かを判定し、ｆ’７＜０かつｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると判定すればよい。
　［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、左前輪のインナーライナー部に加速度センサーを取付け、左後輪前方の車両下部にマイクロフォンを取付けた車両を準備し、冬季北海道の一般道を走行して路面状態を推定した。
　走行中の車内において目視で判別した路面状態を「正」としたときの推定結果の正答率を表１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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
 　表１からわかるように、本発明による路面推定方法を用いることにより、雪路の状態を細分化して推定できることが確認された。シャーベット状の雪路と凍結路とでは正答率が低いが、これは、なお、基準となる路面状態が車内の目視によるため、圧雪路上の浅いシャーベット状の雪と凍結状態との判別がつけにくいことによるものと考えられる。
　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とともに、雪路を細分化して推定できるので、この推定された路面状態を運転者に認識させたり、推定された路面状態に基づいて車両の走行状態を制御したりすれば、車両の走行安全性を向上させることができる。
　１　路面状態推定システム、１０　タイヤ、１１　加速度センサー、
１２　増幅器、１３　Ａ／Ｄ変換器、１４　タイヤ側送信装置、
１５　受電装置、１６　電力供給装置、２０　車体、２０Ｍ　車内、
２１　路面温度計、２２　マイクロフォン、２３　車輪速センサー、
２４　監視用加速度センサー、２５　カメラ、２６　ＧＰＳ、
２７　演算装置、２８　路面情報収録手段、２９　モニター、
３０　受信装置、３１　車両側送信装置、３２　給電装置、
３３　警報装置、４０　管理センター、４１　データサーバー、
４２　表示装置。

Claims (8)

  1. 　タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、
    　前記時系列波形から、
    前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と、
    前記踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ12と、
    前記踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ21と、
    前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｂ）と、
    　前記帯域値Ｐ11，Ｐ12，Ｐ21，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が積雪路であるか否かを推定するステップ（ｃ）とを有し、
    　前記ステップ（ｃ）では、前記帯域値Ｐ11，Ｐ12を予め求めておいた識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１に代入して得られた関数値ｆ１と、前記帯域値Ｐ21，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２に代入して得られた関数値ｆ２とが、ｆ１≧０かつｆ２＜０である場合に、走行中の路面が積雪路であると推定することを特徴とする路面状態推定方法。
  2. 　タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、
    　前記時系列波形から、
    前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、
    または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求めるステップ（ｄ）と、
    　前記帯域値Ｐ52，Ｐ345の大きさ、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53の大きさに基づいて、走行中の路面がシャーベット状の雪路であるか否かを推定するステップ（ｅ）とを有し、
    　前記ステップ（ｅ）では、前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３が、ｆ３＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３＜０である場合に、走行中の路面がシャーベット状の雪路であると推定することを特徴とする路面状態推定方法。
  3. 　タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、
    　前記時系列波形から、
    前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を求めるか、
    または、前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｆ）と、
    　前記帯域値Ｐ450の大きさ、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が凍結路であるか否かを推定するステップ（ｇ）とを有し、
    　前記ステップ（ｇ）では、前記帯域値Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ４＝ｗ41・Ｐ450－Ｋ４に代入して得られた関数値ｆ４が、ｆ４＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０である場合に、走行中の路面が凍結路であると推定することを特徴とする路面状態推定方法。
  4. 　タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（ａ）と、
    　前記時系列波形から、
    前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と、
    前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と、
    前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と、
    前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と、
    前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と、
    前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と、
    前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と、
    前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求めるステップ（ｈ）と、
    　前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51の大きさに基づいて、走行中の路面が圧雪路であるか否かを推定するステップ（ｉ）とを有し、
    　前記ステップ（ｉ）では、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７に代入して得られた関数値ｆ’７と、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８に代入して得られた関数値ｆ８とが、ｆ’７＜０かつ、ｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると推定することを特徴とする路面状態推定方法。
  5. 　タイヤ内に設置された加速度センサーで検出した走行中のタイヤのタイヤ周方向の振動もしくはタイヤ幅方向の振動の時系列波形を、踏み込み端に出現する踏み込み側のピークよりも前の踏み込み前領域Ｒ１と、前記踏み込み側のピークを形成する踏み込み領域Ｒ２と、前記踏み込み側のピークと蹴り出し端に出現する蹴り出し側のピークとの間の蹴り出し前領域Ｒ３と、前記蹴り出し側のピークを形成する蹴り出し領域Ｒ４と、前記蹴り出し側のピークよりも後の蹴り出し後領域Ｒ５とに分けるステップ（Ａ）と、
    　前記時系列波形から、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の０．５ｋＨｚ～１．５ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ12とを求め、前記帯域値Ｐ11，Ｐ12を予め求めておいた識別関数Ｆ１＝ｗ11・Ｐ11＋ｗ12・Ｐ12－Ｋ１に代入して得られた関数値ｆ１が、ｆ１≧０を満たしているか否かを判定するステップ（Ｂ）と、
    　前記ステップ（Ｂ）においてｆ１≧０である場合に、前記踏み込み領域Ｒ２の１ｋＨｚ～３ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ21と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、前記帯域値Ｐ21，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ２＝ｗ21・Ｐ21＋ｗ22・Ｐ51－Ｋ２に代入して得られた関数値ｆ２が、ｆ２＜０を満たしているか否か判定し、ｆ２＜０である場合に走行中の路面が積雪路であると推定するステップ（Ｃ）と、
    　前記ステップ（Ｃ）においてｆ２≧０である場合に、
    前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、
    または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求め、
    前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３が、ｆ３＜０を満たしているか否か、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ’３＜０を満たしているか否かを判定し、前記関数値ｆ３がｆ３＜０または前記関数値ｆ’３がｆ’３＜０である場合には走行中の路面がシャーベット状の雪路であると推定し、前記関数値ｆ３がｆ３≧０または前記関数値ｆ’３がｆ’３≧０である場合にはＷＥＴ路であると推定するステップ（Ｄ）と、
    　前記ステップ（Ｂ）においてｆ１＜０である場合に、
    前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450を求めるか、
    または、前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、
    前記帯域値Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ４＝ｗ41・Ｐ450－Ｋ４に代入して得られた関数値ｆ４が、ｆ４＜０である場合、または、前記帯域値Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’４＝ｗ’41・Ｐ42＋ｗ’42・Ｐ51－Ｋ’４に代入して得られた関数値ｆ’４が、ｆ’４＜０である場合に、走行中の路面が凍結路であると推定するステップ（Ｅ）と、
    　前記ステップ（Ｅ）においてｆ４≧０またはｆ’４≧０である場合に、
    前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と、前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ４５０の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ450とを求めるか、
    または、前記踏み込み前領域Ｒ１の２ｋＨｚ～８ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ11と前記踏み込み前領域Ｒ１の１ｋＨｚ以下の帯域から選択される帯域値Ｐ13と前記踏み込み領域Ｒ２の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ22と前記踏み込み領域Ｒ２の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ23と前記蹴り出し前領域Ｒ３の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ32と前記蹴り出し前領域Ｒ３の４ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ33と前記蹴り出し領域Ｒ４の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ42と前記蹴り出し後領域Ｒ５の１ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ51とを求め、
    前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ450を予め求めておいた識別関数Ｆ７＝ｗ71・Ｐ11＋ｗ72・Ｐ13＋ｗ73・Ｐ22＋ｗ74・Ｐ23＋ｗ75・Ｐ32＋ｗ76・Ｐ33＋ｗ77・Ｐ450－Ｋ７に代入して得られた関数値ｆ７が、ｆ７≧０である場合、または、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ’７＝ｗ’71・Ｐ11＋ｗ’72・Ｐ13＋ｗ’73・Ｐ22＋ｗ’74・Ｐ23＋ｗ’75・Ｐ32＋ｗ’76・Ｐ33＋ｗ’77・Ｐ42＋ｗ’78・Ｐ51－Ｋ’７に代入して得られた関数値ｆ’７が、ｆ’７≧０である場合に、走行中の路面が平滑な乾燥路であると推定するステップ（Ｆ）と、
    　前記ステップ（Ｆ）においてｆ７＜０またはｆ’７＜０である場合に、前記帯域値Ｐ11，Ｐ13，Ｐ22，Ｐ23，Ｐ32，Ｐ33，Ｐ42，Ｐ51を予め求めておいた識別関数Ｆ８＝ｗ81・Ｐ11＋ｗ82・Ｐ13＋ｗ83・Ｐ22＋ｗ84・Ｐ23＋ｗ85・Ｐ32＋ｗ86・Ｐ33＋ｗ87・Ｐ42＋ｗ88・Ｐ51－Ｋ８に代入して得られた関数値ｆ８が、ｆ８＜０である場合に、走行中の路面が圧雪路であると推定し、ｆ８≧０である場合に、走行中の路面が粗い乾燥路であると推定するステップ（Ｇ）とを有することを特徴とする路面状態推定方法。
  6. 　前記ステップ（Ｅ）と前記ステップ（Ｆ）との間に、
    　走行中の路面温度とタイヤ発生音とを検出するステップ（Ｈ）と、
    　タイヤ発生音の１０Ｈｚ～１０ｋＨｚのオクターブ分布波形から算出される低周波帯域でのバンドパワー値ＰAと高周波帯域でのバンドパワー値ＰBとを求めるステップ（Ｉ）と、
    　前記路面温度とバンドパワー値ＰA，ＰBとから、路面上に介在物があるか否かを判定するステップ（Ｊ）とを設け、
    　前記ステップ（Ｉ）では、前記路面温度が予め設定された基準温度よりも低いか、または低周波帯域のバンドパワー値ＰAに対する高周波帯域のバンドパワー値ＰBとの比である音圧レベル比Ｑ＝（ＰB/ＰA）が１未満である場合には、路面上に介在物がないと判定して前記ステップ（Ｆ）に進み、
    　前記ステップ（Ｉ）において路面上に介在物があると判定された場合には、
    前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と、前記蹴り出し前領域Ｒ３と前記蹴り出し領域Ｒ４と前記蹴り出し後領域Ｒ５に跨る領域Ｒ３４５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ345とを求めるか、
    または、前記蹴り出し後領域Ｒ５の２ｋＨｚ～４ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ52と前記蹴り出し前領域Ｒ３の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ31と前記蹴り出し領域Ｒ４の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ41と前記蹴り出し後領域Ｒ５の７ｋＨｚ～１０ｋＨｚ帯域から選択される帯域値Ｐ53とを求め、
    前記帯域値Ｐ52，Ｐ345を予め求めておいた識別関数Ｆ３＝ｗ31・Ｐ52＋ｗ32・Ｐ345－Ｋ３に代入して得られた関数値ｆ３、または、前記帯域値Ｐ52，Ｐ31，Ｐ41，Ｐ53を予め求めておいた識別関数Ｆ’３＝ｗ’31・Ｐ52＋ｗ’32・Ｐ31＋ｗ’33・Ｐ41＋ｗ’34・Ｐ53－Ｋ’３に代入して得られた関数値ｆ’３が、ｆ３≧０またはｆ’３≧０であるか否かを判定し、前記関数値ｆ３または関数値ｆ’３が、ｆ３＜０またはｆ’３＜０である場合には走行中の路面が浅いシャーベット状の雪路であると推定し、前記関数値ｆ３または関数値ｆ’３が、ｆ３≧０またはｆ’３≧０である場合には浅いＷＥＴ路であると推定することを特徴とする請求項５に記載の路面状態推定方法。
  7. 　サスペンションに監視用の加速度センサーを設置するとともに、前記監視用の加速度センサーで検出した加速度の値が予め設定した閾値を超えた場合には路面状態の推定を中止することを特徴とする請求項１～請求項６のいずれかに記載の路面状態推定方法。
  8. 　路面状態を撮影し、この撮影された路面状態の映像を表示画面に表示するとともに、前記表示画面に前記推定された路面状態を表示することを特徴とする請求項１～請求項７のいずれかに記載の路面状態推定方法。
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