CN111452797B - 运算模型生成系统及运算模型生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够生成高精度地推测轮胎力的运算模型的运算模型生成系统、及运算模型生成方法。运算模型生成系统(100)具备传感器信息获得部(31)、轮胎力计算部(32)以及运算模型更新部(33)。传感器信息获得部(31)获得轮胎(10)的加速度。轮胎力计算部(32)具有基于加速度计算轮胎力(F)的运算模型(32b)，输入通过传感器信息获得部(31)获得的加速度并通过运算模型(32b)计算轮胎力(F)。运算模型更新部(33)对利用轮胎(10)测量的轮胎轴力与通过轮胎力计算部(32)计算的轮胎力(F)进行比较，并更新运算模型。

Description

运算模型生成系统及运算模型生成方法
技术领域
本发明涉及一种运算模型生成系统及运算模型生成方法。
背景技术
一般而言，作为轮胎及路面间的摩擦系数的推测方法，已知使用车辆的加速度、发动机转矩等车辆信息的方法。在使用了车辆信息的情况下，未反映在各轮胎附近产生的振动等实际的行驶状态下的轮胎的行为，认为当推测摩擦系数时所计算的轮胎力的计算精度低。
在专利文献1中记载有现有的路面状态判别方法。该路面判别方法通过窗口化部件对由安装于轮胎的加速度传感器检测的轮胎振动的时序波形进行窗口化，并提取每个时间窗的轮胎振动的时序波形来计算每个时间窗的特征向量。根据所计算的每个时间窗的特征向量、和路面特征向量来计算内核函数，其中，路面特征向量为根据在每个预先计算的路面状态下求出的轮胎振动的时序波形所计算的每个时间窗的特征向量。在路面状态判别方法中，比较使用了该内核函数的识别函数的值来判别路面状态。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利公开2014-035279号公报
发明内容
(一)要解决的技术问题
专利文献1所记载的路面状态判别方法基于由安装于轮胎的加速度传感器检测的轮胎振动的特征来判别路面是DRY(干燥)、WET(湿润)、SNOW(雪地)以及ICE(冰面)的哪种状态。本发明人发现，专利文献1所记载的路面状态判别方法仅判别DRY、WET、SNOW以及ICE的四个路面状态，在推测轮胎及路面间的摩擦系数等的方面具有改善的余地。
即，为了在进行轮胎及路面间的摩擦系数的推测等的基础上提高轮胎力的计算精度，而需要研究反映了轮胎的行为的轮胎力计算方法。
本发明鉴于上述情况而完成，其目的在于提供一种能够生成高精度地推测轮胎力的运算模型的运算模型生成系统、及运算模型生成方法。
(二)技术方案
本发明的一个方式是运算模型生成系统。运算模型生成系统具备：信息获得部，其获得轮胎的加速度；轮胎力计算部，其具有基于加速度计算轮胎力的运算模型，输入通过所述信息获得部获得的加速度并通过所述运算模型计算轮胎力；以及运算模型更新部，其对利用所述轮胎测量的轮胎轴力与通过所述轮胎力计算部计算的轮胎力进行比较，并更新所述运算模型。
本发明的另一方式是运算模型生成方法。运算模型生成方法具备：信息获得步骤，获得轮胎的加速度；轮胎力计算步骤，基于根据加速度计算轮胎力的运算模型，输入通过所述信息获得步骤获得的加速度并通过所述运算模型来计算轮胎力；以及运算模型更新步骤，对利用所述轮胎测量的轮胎轴力与通过所述轮胎力计算步骤计算的轮胎力进行比较，并更新所述运算模型。
(三)有益效果
根据本发明，能够生成高精度地推测轮胎力的运算模型。
附图说明
图1是表示实施方式的运算模型生成系统的功能结构的框图。
图2是包含轮胎的旋转轴的剖视图。
图3的(a)及图3的(b)是用于对加速度传感器的配设位置造成的轮胎旋转时的测量数据的差异进行说明的图表。
图4是表示轮胎力推测装置进行运算模型更新的流程的流程图。
图5的(a)～图5的(c)是表示在轮辋部配设了加速度传感器的情况下所推测的轮胎力F及测量轮胎轴力的图表。
图6的(a)～图6的(c)是表示在胎面部配设了加速度传感器的情况下所推测的轮胎力F及测量轮胎轴力的图表。
附图标记说明
10-轮胎；15-车轮；15a-轮毂部；20-加速度传感器；21-压力计(测量器)；22-温度传感器(测量器)；31-传感器信息获得部(信息获得部)；32-轮胎力计算部；32a-预处理部；32b-运算模型；33-运算模型更新部；100-运算模型生成系统。
具体实施方式
下面以优选的实施方式为基础并参照图1到图6对本发明进行说明。对各附图所示的相同或者同等的构成要素、部件标注相同的附图标记，并适当省略重复的说明。另外，为了容易理解，对各附图中的部件的尺寸适当放大、缩小进行表示。另外，在各附图中省略对于说明实施方式不重要的部件的一部分而进行表示。
(实施方式)
图1是表示实施方式的运算模型生成系统100的功能结构的框图。对于运算模型生成系统100，在轮胎力推测装置30中向计算轮胎力F的运算模型输入由配设于轮胎10的加速度传感器20测量的加速度，并计算轮胎力F作为运算模型的输出。运算模型生成系统100使用例如神经网络等学习型模型作为运算模型，测量作用于轮胎10的轮胎轴力作为教师数据，通过反复利用运算的执行和运算模型的更新进行学习来提高运算模型的精度。运算模型生成系统100使运算模型进行学习后，也能够作为推测轮胎力的轮胎力推测系统发挥作用。
对于某个规格的轮胎10，运算模型生成系统100能够在轮胎10(包括车轮)的旋转试验中执行运算模型的学习，另外也能够将轮胎10装配于实际的车辆中，并在该车辆行驶时执行运算模型的学习。轮胎的规格包括例如厂商、商品名、轮胎大小、轮胎宽度、扁平率、轮胎强度、轮胎外径、负荷指数、生产年月日等与轮胎的性能相关的信息。
对使运算模型学习后，使运算模型生成系统100作为轮胎力推测系统发挥作用的情况进行说明。作为轮胎力推测系统，运算模型生成系统100用于例如基于所推测的轮胎力F来推测轮胎及路面间的摩擦系数。另外，运算模型生成系统100向搭载于车辆的车辆控制装置90等提供所推测的轮胎力F，并利用车辆控制装置90等向车辆的驾驶员等通知关于横向滑动、制动距离等的信息。另外，在车辆控制装置90具有自动驾驶车辆的功能的情况下，运算模型生成系统100向车辆控制装置90提供所推测的轮胎力F作为用于自动驾驶中的车速控制等的数据。
运算模型生成系统100可以构筑运算模型，该运算模型除了输入加速度之外，还输入轮胎温度及轮胎气压等测量数据。另外，运算模型可以是以轮胎10的径向上的加速度为输入、以轮胎力F中的铅垂方向成分为输出的形式，或者是以轮胎10的径向、轴向以及前后方向的三轴加速度为输入、以轮胎力F的三轴向成分为输出的形式。而且，运算模型还可以是例如以轮胎10的径向及轴向上的双轴加速度为输入、以轮胎力F中的铅垂方向及横向的双轴向成分为输出的形式。运算模型还可以是以任意的组合的双轴加速度为输入，并以轮胎力F中对应的双轴向成分为输出的形式。
图2是包含轮胎10的旋转轴的剖视图。在轮胎10的中央部嵌合有车轮15。车轮15以连结车轴的轮毂部15a为中心，盘部15b呈放射状延伸并支撑呈圆筒状的轮辋部15c。在轮辋部15c嵌合有轮胎主体11的胎圈部11a。加速度传感器20在轮胎10中可以配置于与车辆侧的部件等没有机械性干扰的任意位置。在图2中示出将加速度传感器20配设于轮辋部15c的例子、和配设于轮胎主体11的胎面部11c的例子。除了这些例示之外，加速度传感器20可以配设于轮毂部15a、盘部15b、胎圈部11a以及胎侧部11b等。此外，如图2所示，轮胎力F具有轮胎10的前后方向的前后力Fx、横向的横向力Fy、以及铅垂方向的载荷Fz的各成分。
图3的(a)及图3的(b)是用于对加速度传感器的配设位置造成的轮胎10旋转时的测量数据的差异进行说明的图表。图3的(a)表示将加速度传感器20配设于轮辋部15c的情况下的径向的加速度，图3的(b)表示将加速度传感器20配设于轮胎主体11的胎面部11c的情况下的径向的加速度。在图3的(a)及图3的(b)中，横轴表示时间，纵轴表示加速度。当轮胎10旋转时，加速度传感器20测量在轮胎10的外周面与路面接触的状态(以下表示为路面接触状态)下产生的加速度、和外周面与路面不接触的状态(以下表示为路面非接触状态)下产生的加速度。
如图3的(b)所示，在将加速度传感器20配设于胎面部11c的情况下，加速度传感器20测量朝向负方向延伸的加速度(图3的(b)所示的A点)等。在配设于胎面部11c的加速度传感器20中，在到达路面接触状态的位置的短时间内测量如A点那样的加速度波形，为了不遗漏该波形，而需要提高采样频率。另一方面，如图3的(a)所示，在轮辋部15c配设了加速度传感器20的情况下，在加速度的测量数据中未识别出如图3的(b)的A点那样的局部的波形数据，与在胎面部11c配设了加速度传感器20的情况相比能够降低采样频率。
返回图1，在轮胎10配设压力计21及温度传感器22。压力计21及温度传感器22配设于例如轮胎10的气阀，并分别测量轮胎气压及轮胎10的温度。为了准确测量轮胎10的温度，温度传感器22可以配设于轮胎10的胎圈部11a、胎侧部11b以及胎面部11c等。此外，为了识别各轮胎，轮胎10可以安装有例如附加有固有识别信息的RFID等。
轮胎力推测装置30具有传感器信息获得部31、轮胎力计算部32、运算模型更新部33以及通信部34。轮胎力推测装置30是例如PC(个人计算机)等信息处理装置。对于轮胎力推测装置30中的各部，在硬件方面能够通过以计算机的CPU为代表的电子元件、机械部件等实现，在软件方面能够通过计算机程序等实现，在此，描述通过它们的协作而实现的功能块。因而，本领域技术人员可以理解这些功能块能够通过硬件、软件的组合以各种方式实现。
传感器信息获得部31通过无线通信等从加速度传感器20、压力计21以及温度传感器22获得利用轮胎10测量的加速度、气压以及温度的信息。通信部34与车辆控制装置90等外部装置之间通过有线或者无线通信等进行通信，并经由通信线路、例如CAN(控制器局域网络)向外部装置发送对轮胎10推测的轮胎力F。外部装置可以是通过通信线路收集与轮胎10相关的信息的服务器。
轮胎力计算部32具有预处理部32a及运算模型32b。预处理部32a对通过传感器信息获得部31获得的加速度数据进行重新采样处理、过滤处理。另外，预处理部32a可以求出加速度数据中的路面接触状态的期间，并通过窗口处理来切出路面接触状态的加速度数据。
运算模型32b使用例如神经网络等学习型模型。运算模型32b向输入层的节点输入加速度数据、轮胎气压以及轮胎温度，并利用设置了朝向中间层的权重的从输入层起的路径来执行运算。运算模型32b利用设置了从中间层朝向输出层的权重的路径进一步运算，并从输出层的节点输出轮胎力F。在神经网络等的学习模型中，除了线性运算之外，还可以使用激活函数等执行非线性运算。
运算模型更新部33具有轮胎力比较部33a以及更新处理部33b。轮胎力比较部33a将由运算模型32b计算的轮胎力F与由轮胎轴力测量部40测量的作为教师数据的轮胎轴力进行比较，并向更新处理部33b输出误差。
更新处理部33b基于由运算模型32b计算的轮胎力F的误差来更新运算模型上的路径的权重。通过重复利用运算模型32b进行的轮胎力F的运算、利用轮胎力比较部33a进行的与教师数据的比较、以及在更新处理部33b中的运算模型的更新，来提高运算模型的精度。
接着说明运算模型生成系统100的操作。图4是表示轮胎力推测装置30进行的运算模型更新的流程的流程图。轮胎力推测装置30开始通过传感器信息获得部31从加速度传感器20、压力计21以及温度传感器22获得利用轮胎10测量的加速度、气压以及温度的时序数据(S1)。另外，利用预处理部32a对所获得的各传感器的时序数据执行重新采样处理、过滤处理等(S2)。与这些并行地，运算模型更新部33开始从轮胎轴力测量部40获得轮胎轴力的测量数据(S3)。
将由预处理部32a处理的时序数据作为输入，通过运算模型32b计算轮胎力(S4)。通过轮胎力比较部33a，比较由运算模型32b计算的轮胎力F、与由轮胎轴力测量部40测量的作为教师数据的轮胎轴力(S5)。轮胎力比较部33a将由运算模型32b计算的轮胎力F与由轮胎轴力测量部40测量的轮胎轴力的误差作为比较的结果向更新处理部33b输出。
通过更新处理部33b，基于从轮胎力比较部33a输入的轮胎力F的误差来更新运算模型(S6)，并结束处理。轮胎力推测装置30通过重复这些处理来更新运算模型，提高轮胎力的推测精度。
图5的(a)～图5的(c)是表示在轮辋部15c配设了加速度传感器20的情况下所推测的轮胎力F及测量轮胎轴力的图表。图5的(a)是表示前后力Fx的图表，图5的(b)是表示横向力Fy的图表，图5的(c)是表示载荷Fz的图表。在图5的(a)～图5的(c)中，横轴表示时间，纵轴表示力。在轮辋部15c配设了加速度传感器20的本例中，将采样频率设定为100Hz。在图5的(a)～图5的(c)中，“实绩”表示实际的轮胎轴力(教师数据)，“预测值”表示所推测的轮胎力。
如果观察图5的(a)所示的前后力Fx及图5的(b)所示的横向力Fy，所推测的轮胎力F在时间上与所测量的轮胎轴力在基本上相同的时刻获得各力的上升。如果观察图5的(c)所示的载荷Fz，可以看出所推测的轮胎力F在时间上与所测量的轮胎轴力在稍早的时刻产生各力的上升的位置，但获得了大致与所测量的轮胎轴力相等的力的大小。
图6的(a)～图6的(c)是表示在胎面部11c配设了加速度传感器20的情况下所推测的轮胎力F及测量轮胎轴力的图表。图6的(a)是表示前后力Fx的图表，图6的(b)是表示横向力Fy的图表，图6的(c)是表示载荷Fz的图表。在图6的(a)～图6的(c)中，横轴表示时间，纵轴表示力。在胎面部11c配设了加速度传感器20的本例中，将采样频率设定为200Hz。在图6的(a)～图6的(c)中，“实绩”表示实际的轮胎轴力(教师数据)，“预测值”表示所推测的轮胎力。
关于图6的(a)所示的前后力Fx、图6的(b)所示的横向力Fy、以及图6的(c)所示的载荷Fz的任意一个，所推测的轮胎力F在时间上与所测量的轮胎轴力在基本上相同的时刻获得各力的上升。另外，关于前后力Fx、横向力Fy、以及载荷Fz的任意一个，获得的结果为，力的大小大致与测量的轮胎轴力非常吻合。
运算模型生成系统100使用由配设于轮胎10的加速度传感器20测量的加速度来更新运算模型，从而能够生成高精度地推测轮胎力F的运算模型。为了更新运算模型，运算模型生成系统100能够测量作用于轮胎10的轮胎轴力来作为教师数据使用。
运算模型生成系统100通过在轮胎10的轮辋部15c配设加速度传感器20，从而与配设于轮胎主体11的情况相比，能够抑制轮胎10的重量不平衡，并将加速度数据的采样频率设定为较低。另外，与配设于轮胎主体11相比，加速度传感器20更容易配设于轮胎10的轮辋部15c。
在图5的(a)～图5的(c)以及图6的(a)～图6的(c)所示的例子中推测了三轴向的轮胎力F，但运算模型生成系统100可以对任意的单轴、或者任意的双轴的组合使用推测轮胎力的运算模型。例如，运算模型可以是以轮胎10的径向上的加速度为输入并以载荷Fz为输出的形式、以及以轮胎10的径向及轴向上的双轴加速度为输入并以横向力Fy及载荷Fz为输出的形式等。
通过运算模型生成系统100推测的轮胎力F能够用于路面间的摩擦系数的推测，而且，能够作为用于导出车辆控制中的横向滑动、制动距离等的数据、以及用于自动驾驶中的车速控制等的数据使用。
接着对实施方式的运算模型生成系统100的特征进行说明。
实施方式的运算模型生成系统100具备传感器信息获得部31、轮胎力计算部32以及运算模型更新部33。作为信息获得部的传感器信息获得部31获得由加速度传感器20测量的轮胎10的加速度。轮胎力计算部32具有基于加速度计算轮胎力F的运算模型32b，输入通过传感器信息获得部31获得的加速度并通过运算模型32b计算轮胎力F。运算模型更新部33对利用轮胎10测量的轮胎轴力与通过轮胎力计算部32计算的轮胎力F进行比较，并更新运算模型。由此，运算模型生成系统100使用由配设于轮胎10的加速度传感器20测量的轮胎的加速度来更新运算模型，从而能够生成高精度地推测轮胎力F的运算模型。
另外，具备测量轮胎10的加速度的加速度传感器20，加速度传感器20配设于车轮15的轮辋部15c以及轮胎主体11的至少一者。运算模型生成系统100通过将加速度传感器20配设于轮毂部15a而能够抑制轮胎10的重量不平衡。另外，运算模型生成系统100通过将加速度传感器20配设于轮胎主体11而能够提高轮胎力F的推测精度。
另外，加速度传感器20测量轮胎10的径向的加速度，轮胎力计算部32计算铅垂方向的轮胎力(载荷Fz)。这样，运算模型生成系统100能够用于推测单轴向的轮胎力F。
另外，加速度传感器20测量轮胎10的径向、轴向以及前后方向的加速度，轮胎力计算部32计算铅垂方向、轮胎10的横向以及前后方向的轮胎力F(Fx、Fy以及Fz)。由此，运算模型生成系统100能够用于推测轮胎力F的三轴向成分。
另外，轮胎力计算部32具有预处理部32a，该预处理部32a基于加速度传感器20的测量结果提取轮胎10的接触路面状态下的加速度。由此，运算模型生成系统100能够抑制轮胎力F的推测中的数据量及运算量的增大。
另外，具备测量轮胎10的气压及温度的至少一者的测量器(压力计21及温度传感器22)，运算模型32b将该测量器的测量结果用于轮胎力的计算。由此，运算模型生成系统100通过输入加速度、气压以及温度的各信息，而能够进一步提高轮胎力F的推测精度。
运算模型生成方法具备：信息获得步骤、轮胎力计算步骤以及运算模型更新步骤。信息获得步骤获得由加速度传感器20测量的轮胎10的加速度，其中，加速度传感器20配设于具有车轮15的轮胎10。轮胎力计算步骤基于根据加速度计算轮胎力F的运算模型32b，输入通过信息获得步骤获得的加速度，并通过运算模型32b计算轮胎力F。运算模型更新步骤对利用轮胎10测量的轮胎轴力与通过轮胎力计算步骤计算的轮胎力F进行比较，并更新运算模型。由此，运算模型生成方法通过使用由配设于轮胎10的加速度传感器20测量的加速度来更新运算模型，而能够生成高精度地推测轮胎力F的运算模型。
以上以本发明的实施方式为基础进行了说明。本领域技术人员应该理解，这些实施方式仅为示例，可在本发明的权利要求的范围内进行各种变形及变更，另外这样的变形例及变更也包含在本发明的权利要求书中。因而，本说明书中的记述及附图应被视为说明性而非限制性的。

Claims (5)

1.一种运算模型生成系统，其特征在于，具有：
加速度传感器，其测量轮胎的径向、轴向以及前后方向中至少两个轮胎的加速度；
信息获得部，其获得所述轮胎的加速度；
轮胎力计算部，其具有基于加速度计算轮胎力的运算模型，输入通过所述信息获得部获得的加速度并通过所述运算模型计算铅垂方向、所述轮胎的横向以及前后方向的轮胎力；以及
运算模型更新部，其对利用所述轮胎测量的轮胎轴力与通过所述轮胎力计算部计算的轮胎力进行比较，并更新所述运算模型。
2.根据权利要求1所述的运算模型生成系统，其特征在于，
所述加速度传感器配设于所述轮胎的车轮的轮辋部及轮胎主体的至少一者。
3.根据权利要求1或2所述的运算模型生成系统，其特征在于，
所述轮胎力计算部具有预处理部，所述预处理部基于所述加速度传感器的测量结果提取所述轮胎的接触路面状态下的加速度。
4.根据权利要求1或2所述的运算模型生成系统，其特征在于，
所述运算模型生成系统具备测量所述轮胎的气压及温度的至少一者的测量器，
所述运算模型将所述测量器的测量结果用于轮胎力的计算。
5.一种运算模型生成方法，其特征在于，具有：
加速度测量步骤，通过测量轮胎的加速度的加速度传感器，测量所述轮胎的径向、轴向以及前后方向中至少两个轮胎的加速度；
信息获得步骤，获得所述轮胎的加速度；
轮胎力计算步骤，基于根据加速度计算轮胎力的运算模型，输入通过所述信息获得步骤获得的加速度并通过所述运算模型来计算铅垂方向、所述轮胎的横向以及前后方向的轮胎力；以及
运算模型更新步骤，对利用所述轮胎测量的轮胎轴力与通过所述轮胎力计算步骤计算的轮胎力进行比较，并更新所述运算模型。
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