CN113785296A - 轮胎物理信息推测系统 - Google Patents

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Abstract

轮胎物理信息推测系统(100)具备：物理信息推测部(32)、数据获取部(31)。物理信息推测部(32)具有从输入层到输出层的学习型的运算模型(32a)，以推测因轮胎(10)的运动而产生的与轮胎(10)相关的物理信息。数据获取部(31)获取向输入层(50)的输入数据。运算模型(32a)具有特征提取部，该特征提取部在从输入层朝向输出层的中途运算中执行卷积运算并提取特征量。

Description

轮胎物理信息推测系统
技术领域
本发明涉及一种轮胎物理信息推测系统。
背景技术
通常作为轮胎与路面间的摩擦系数的推测方法，已知有使用车辆的加速度、发动机扭矩等车辆信息的方法。
专利文献1记载了现有的路面摩擦推测系统。该路面摩擦推测系统使用了在车辆的多个轮胎上安装的多个轮胎负载推测传感器。根据传感器数据来推测各轮胎的负载及滑移角。从多个车辆CAN总线传感器获得车辆加速度及偏航率操作参数，动态观测模型针对多个轮胎分别计算出横向及纵向的力推测值。对于各轮胎，根据每个轮胎的横向及纵向的力推测值，来计算单独车轮力推测值。根据各轮胎中的动态滑移角推测值及多个轮胎的各自的单独车轮力推测值，来生成基于模型的摩擦推测值。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2015-081090号公报
发明内容
(一)要解决的技术问题
关于专利文献1记载的路面摩擦推测系统，在轮胎力的推测中需要使用基于来自车辆侧的车辆加速度及偏航率操作参数的信息的、例如四轮车辆模型等动态观测模型。另外，关于路面摩擦推测系统，为了推测摩擦推测值而使用神经网络，但是运算量巨大，有可能难以实时地推测轮胎力、路面摩擦系数等与轮胎相关的物理信息。
本发明针对上述情况而完成，其目的在于，提供一种能够实时地推测与轮胎相关的物理信息的轮胎物理信息推测系统。
(二)技术方案
本发明的一个方式是轮胎物理信息推测系统。关于轮胎物理信息推测系统，其特征在于，具备：物理信息推测部，其具有从输入层到输出层的学习型的运算模型，以推测因轮胎的运动而产生的与轮胎相关的物理信息；以及数据获取部，其获取向所述输入层的输入数据，所述运算模型具有特征提取部，该特征提取部在从所述输入层朝向所述输出层的中途运算中执行卷积运算并提取特征量。
(三)有益效果
根据本发明，能够实时地推测与轮胎相关的物理信息。
附图说明
图1是用于说明实施方式的轮胎物理信息推测系统的概要的示意图。
图2是表示实施方式的轮胎物理信息推测系统的功能结构的框图。
图3是表示运算模型的结构的示意图。
图4是用于说明运算模型中的运算内容的一例的示意图。
图5是表示通过轮胎物理信息推测装置进行的轮胎物理信息推测处理的步骤的流程图。
图6是表示作为输入数据的加速度数据的一例的曲线图。
图7的(a)～图7的(d)是表示卷积运算后的数据的一例的曲线图。
图8的(a)～图8的(d)是表示池化运算后的数据的一例的曲线图。
图9的(a)～图9的(d)是表示全耦合运算的结果的一例的曲线图。
图10是表示变形例的轮胎物理信息推测系统的功能结构的框图。
附图标记说明
10-轮胎；31-数据获取部；32-物理信息推测部；32a-运算模型；50-输入层；51-特征提取部；51a-卷积运算；51b-池化运算；54-输出层；100-轮胎物理信息推测系统。
具体实施方式
下面对本发明基于优选实施方式并参照图1至图10进行说明。对于各图中示出的相同或者同等的结构要素、部件标注相同的标号，并适当省略重复的说明。另外，为了容易理解，对于各图中的部件的尺寸适当放大、缩小进行表示。另外，在各图中省略了一部分对于说明实施方式而言不重要的部件进行表示。
(实施方式)
图1是用于说明实施方式的轮胎物理信息推测系统100的概要的示意图。轮胎物理信息推测系统100具备：在轮胎10上配设的传感器20以及轮胎物理信息推测装置30。另外，轮胎物理信息推测系统100可以包含服务器装置40等，该服务器装置40用于经由通信网络91来获取：通过轮胎物理信息推测装置30推测的轮胎力F、路面摩擦系数等轮胎物理信息，并进行存储，对轮胎物理信息进行监视。
传感器20测量：轮胎10中的加速度及应变、轮胎气压、以及轮胎温度等轮胎10的物理量，并将测量的数据向轮胎物理信息推测装置30输出。轮胎物理信息推测装置30基于通过传感器20测量的数据来推测轮胎物理信息。轮胎物理信息推测装置30在推测轮胎物理信息的运算中使用了通过传感器20测量的数据，但是也可以从车辆控制装置90等获取车辆加速度等来自车辆侧的信息，并用于推测轮胎物理信息的运算。
轮胎物理信息推测装置30将推测的轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息例如向车辆控制装置90输出。车辆控制装置90将从轮胎物理信息推测装置30输入的轮胎物理信息例如用于：制动距离的推测、对车辆控制的应用、以及向驾驶员通知与车辆的安全行驶相关的信息等。另外，车辆控制装置90也能够使用地图信息、气象信息等来提供未来与车辆的安全行驶相关的信息。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，轮胎物理信息推测系统100将推测的轮胎物理信息作为自动驾驶中的车速控制等所使用的数据向车辆控制装置90提供。
图2是表示实施方式的轮胎物理信息推测系统100的功能结构的框图。轮胎物理信息推测系统100的传感器20具有：加速度传感器21、应变计22、压力计23以及温度传感器24等，对轮胎10的物理量进行测量。作为轮胎10的物理量而言，这些传感器测量与轮胎10的变形、运动相关的物理量。图1到图10
加速度传感器21及应变计22与轮胎10一起机械地运动，并且分别测量在轮胎10中产生的加速度及应变量。加速度传感器21例如配设于轮胎10的胎面、胎侧、胎圈以及车轮等，并且测量轮胎10的周向、轴向以及径向三轴上的加速度。
应变计22配设于轮胎10的胎面、胎侧以及胎圈等，并且测量配设位置上的应变。另外，压力计23及温度传感器24例如配设于轮胎10的气阀，并且分别测量轮胎气压及轮胎温度。为了准确地测量轮胎10的温度，温度传感器24可以直接配设于轮胎10。为了识别各轮胎，轮胎10可以安装有例如附加了固有的识别信息的RFID11等。
轮胎物理信息推测装置30具有：数据获取部31、物理信息推测部32以及通信部33。轮胎物理信息推测装置30例如是PC(个人计算机)等信息处理装置。关于轮胎物理信息推测装置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、机械部件等来实现，并且在软件方面能够通过计算机程序等实现，这里描述了通过它们的协作而实现的功能块。因此，本领域人员可以理解这些功能块能够通过硬件、软件的组合以多种方式实现。
数据获得部31通过无线通信等获得：通过传感器20测量的加速度、应变、气压以及温度的信息。利用有线或者无线通信等，在通信部33与车辆控制装置90、以及服务器装置40等外部装置之间进行通信。通信部33将通过传感器20测量的轮胎10的物理量、以及对轮胎10推测的轮胎物理信息等，经由例如CAN(控制局域网)、因特网等通信线路向外部装置发送。
物理信息推测部32具有运算模型32a及修正处理部32b，将来自数据获取部31的信息输入运算模型32a，推测轮胎力F、路面摩擦系数等轮胎物理信息。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这三个轴向成分。物理信息推测部32可以计算出全部这三个轴向成分，也可以计算出至少任一成分或者任意组合的两个成分。
运算模型32a使用神经网络等学习型模型。图3是表示运算模型32a的结构的示意图。运算模型32a是CNN(Convolutional Neural Network：卷积神经网络)型，是具备在其原型即所谓的LeNet中使用的卷积运算及池化运算的学习型模型。运算模型32a具备：输入层50、特征提取部51、中间层52、全耦合部53以及输出层54。将通过数据获取部31获取的时序的数据向输入层50输入。特征提取部51使用卷积运算51a及池化运算51b来提取特征量，并向中间层52的各节点传递。
全耦合部53利用执行使用了加权的线性运算等的全耦合的路径，将中间层52的各节点与输出层54的各节点连结。在全耦合部53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。
将三个轴向的轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息向输出层54的各节点输出。关于输出层54，存在：输出三个轴向的轮胎力F的情况、输出路面摩擦系数的情况、输出轮胎力及路面摩擦系数双方的情况。
另外，关于输出层54，可以在路面摩擦系数的推测中输出路面摩擦系数的推测值，也可以将路面摩擦系数分类成干燥、湿润、积雪或者结冰状态等类别并输出属于哪个类别。
关于运算模型32a，例如通过将在轮胎10中测量的轮胎轴力作为教师数据进行学习，从而获得轮胎力F的推测精度良好的模型。另外，关于运算模型32a，虽然例如全耦合部53中的层级数等的结构、加权基本上会根据轮胎10的规格而改变，但是能够在对各规格的轮胎10(包含车轮)的旋转试验中执行运算模型32a的学习。其中，不需要严格地按照轮胎10的规格来执行运算模型32a的学习。例如，可以按照轿车用轮胎、卡车用轮胎等类型进行学习来构建运算模型32a，并在一定的误差范围内推测轮胎力F，从而对多个规格所包含的轮胎10共用一个运算模型32a，来减少运算模型数量。另外，关于运算模型32a，也能够将轮胎10装配于实际的车辆，使该车辆进行试验行驶，来执行运算模型32a的学习。在轮胎10的规格中，例如包括：轮胎大小、轮胎宽度、扁平率、轮胎强度、轮胎外径、负载指数、生产年月日等与轮胎的性能相关的信息。
另外，关于运算模型32a，也可以改变使轮胎10接地的接地面的路面摩擦系数，来进行旋转试验并进行学习。而且，也能够将轮胎10装配于实际的车辆，使该车辆在路面摩擦系数不同的路面上进行试验行驶，来执行运算模型32a的学习。
图4是用于说明运算模型32a中的运算内容的一例的示意图。在图4中，作为向运算模型32a的输入数据，使用了三个轴向的加速度数据。在传感器20中按时序测量加速度数据，并利用窗函数切取一定时间区间的数据作为输入数据。例如输入数据设定为对应于各轴在一定的时间区间内包含的250个加速度数据。在轮胎10中测量的加速度对应于轮胎10的每一周旋转具有周期性。关于利用窗函数切取的输入数据的时间区间，可以设定为相当于轮胎10的旋转周期的时间，以使输入数据自身具有周期性。
此外，关于窗函数，可以切取比相当于轮胎10的一次旋转量短或长的时间区间中的输入数据，只要至少在切取的输入数据中包含周期性的信息，即能够进行运算模型32a的学习。
在运算模型32a中，对输入的数据例如使用20个过滤器执行第一次的卷积运算，获得248×1(数据大小)×3(信道数：相当于加速度数据的三轴的量)×20(过滤器数)的卷积运算后的数据。关于运算模型32a，一边使过滤器相对于加速度数据等时序的输入数据进行移动一边执行卷积运算。过滤器长度设定为3，但是只要适当设定为1～5程度的大小即可。此外，关于卷积运算，将时序的输入数据中的连续的过滤器长度量的数据(例如A1、A2、A3)分别乘以过滤器内的各值(f1、f2、f3)，并将相乘得到的值相加而得到A1×f1+A2×f2+A3×f3。此外，可以进行向输入数据的端部附加“0(零)”的数据的零划分来执行卷积运算。另外，关于卷积运算中的过滤器的移动量，虽然通常为一个输入数据，但是为了缩小运算模型32a而能够适当变更。
对于第一次的卷积运算后的数据，执行第一次的最大值池化运算，获得124×3×20的数据。在执行最大值池化运算后，例如使用50个过滤器，执行第二次的卷积运算，获得122×3×50的数据。进而执行第二次的最大值池化运算，获得61×3×50的特征量数据，并向中间层52的各节点输出。
中间层52的节点数为61×3×50，将该节点数向由一层或多层构成的全耦合部53输入，向输出层54进行运算。关于输出层54，例如设定为三个轴向上的轮胎力F。
修正处理部32b基于轮胎10的状态对运算模型32a进行修正。关于轮胎10，在向车辆装配时会产生校准误差，橡胶硬度等物性值会随时间经过而发生变化，并且因行驶而发生磨损。包括校准误差、物性值、磨损等要素在内的轮胎10的状态会根据使用状况而发生变化，在利用运算模型32a计算轮胎力F时产生误差。为了降低运算模型32a的误差，修正处理部32b进行如下处理：向运算模型32a附加与轮胎10的状态对应的修正项。
服务器装置40从轮胎物理信息推测装置30获得：通过传感器20测量的轮胎10的物理量、对轮胎10推测的轮胎力F以及路面摩擦系数等轮胎物理信息。服务器装置40可以存储：在多个车辆中对轮胎10测量的物理量、以及通过轮胎物理信息推测装置30推测的轮胎物理信息等。
接着对轮胎物理信息推测系统100的操作进行说明。图5是表示通过轮胎物理信息推测装置30进行的轮胎物理信息推测处理的步骤的流程图。轮胎物理信息推测装置30利用数据获得部31获得：通过传感器20测量的轮胎10中的加速度、应变、轮胎气压以及轮胎温度等物理量(S1)。
物理信息推测部32从在数据获取部31中获取的数据中，提取一定时间区间的输入数据(S2)。图6是表示作为输入数据的加速度数据的一例的曲线图。图6所示的加速度数据是三个轴向中的一个轴向的时序数据，在轮胎10中产生的加速度会根据轮胎10的旋转而变化。
在轮胎物理信息的推测中，至少需要将相当于一轴的量(例如周向)的加速度数据作为输入数据。另外，在轮胎物理信息的推测中，例如也可以将轮胎10的相当于周向及轴向的两轴的量的加速度数据作为输入数据，也可以将相当于三轴的量的加速度数据作为输入数据。此外，也可以将轮胎10中的应变、轮胎气压以及轮胎温度中的至少一种以上的时序数据包含在输入数据中。
关于运算模型32a的特征提取部51，通过针对输入数据的卷积运算51a及池化运算51b，来执行提取特征量的处理(S3)。图7的(a)～图7的(d)是表示卷积运算后的数据的一例的曲线图，图8的(a)～图8的(d)是表示池化运算后的数据的一例的曲线图。
在图7的(a)～图7的(d)中，示出了使用四个不同的过滤器执行卷积运算的结果，但是过滤器的数量不限于此。另外，图8的(a)～图8的(d)所示的数据分别表示对图7的(a)～图7的(d)所示的卷积运算后的数据进行池化运算后的数据。图8的(a)～图8的(d)所示的池化运算表示利用提取两个数据中的最大值的方法进行的池化运算，但是池化运算的数据数量、以及池化方法不限于此。利用该池化运算提取特征量并且减少数据量，并能够执行运算模型32a中的运算。
关于运算模型32a的全耦合部53，对在特征提取部51中提取并向中间层52的各节点输入的特征量执行基于全耦合的运算(S4)。图9的(a)～图9的(d)是表示全耦合运算的结果的一例的曲线图。图9的(a)～图9的(d)所示的数据分别表示对图8的(a)～图8的(d)所示的池化运算后的数据进行基于全耦合的运算后的数据。
关于基于全耦合的运算，从中间层52朝向输出层54执行，并且是压缩数据数量的维度压缩处理。关于在全耦合运算中使用的加权等的参数，在运算模型32a的学习中确定，并利用修正处理部32b根据轮胎10的状况进行修正。通过全耦合运算，例如将轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息向输出层54的各节点输出。
关于运算模型32a，通过使用CNN型，从而利用窗函数将加速度数据时序性地切取，一边移动过滤器一边执行卷积运算，因此不需要使运算开始配合特定的时刻。这样，关于轮胎物理信息推测系统100，通过使用CNN型的运算模型32a，从而能够利用通过传感器20测量的时序数据，实时地推测轮胎物理信息。
关于轮胎物理信息推测系统100，构建了如下的运算模型32a，该运算模型32a基于因周期运动即轮胎10的旋转而产生的测量数据，实时地推测轮胎物理信息。关于轮胎物理信息推测系统100，例如即使路面发生变化而引起轮胎力F等发生变化，也能够简单地进行计算，因此能够进行例如1秒后的预测，能够保证实时性。
另外，关于轮胎物理信息推测系统100，通过提取特征量，从而能够减少基于全耦合的运算量，减少推测时的计算处理量。
关于轮胎物理信息推测系统100，即使在通过传感器20进行测量并向运算模型32a输入的数据存在多个种类的情况下，也能够针对受到在轮胎10中产生的相同的现象的影响的多个种类的数据，学习轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息成为怎样的输出值，提高了推测精度。
关于轮胎物理信息推测系统100，通过使用提取的数据与决策树、RNN(RecurrentNeural Network：循环神经网络)、DNN(Deep Neural Network：深度神经网络)等方法进行组合，从而能够以更高的精度构建计算成本较低的运算模型32a。
(变形例)
图10是表示变形例的轮胎物理信息推测系统100的功能结构的框图。在图10所示的变形例中，从车辆控制装置90获取向运算模型32a输入的数据。此外，也能够将来自车辆控制装置90的数据、来自传感器20的数据(参照图2)双方，用作向运算模型32a输入的数据。
关于车辆控制装置90，在车辆的数字转速计等中，例如获取：车辆的行驶速度、三个轴向的加速度及三个轴的角速度等行驶数据、以及与车辆的重量及车轴相关的轴重等载荷数据。关于车辆控制装置90，将这些行驶数据及载荷数据向轮胎物理信息推测装置30输出。
关于轮胎物理信息推测装置30，对从车辆控制装置90输入的数据，利用运算模型32a推测：轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息。此外，关于运算模型32a，例如通过利用实际车辆的试验行驶来执行如下的学习进行构建，所述学习预先针对从车辆控制装置90输入的数据推测轮胎物理信息。
在上述的实施方式及变形例中，作为利用运算模型32a推测的轮胎物理信息，对轮胎力F及路面摩擦系数进行了说明，但是也能够推测例如用于安装轮胎10的车轮螺母等紧固部件的松弛。在轮胎10中测量的加速度数据中表示因车轮螺母等紧固部件的松弛而产生的振动，因此通过另外的与轮胎力F的比较，从而利用CNN型来构建对紧固部件的松弛进行推测的运算模型32a并进行学习。轮胎物理信息推测系统100、基于在实际的车辆行驶时获取的加速度数据等输入数据，执行利用运算模型32a进行的运算，能够实时地推测轮胎10的紧固部件的松弛。
另外，传感器20不限于利用图1说明的各传感器，例如也可以使用设置于轮胎10或者轮胎10的周边的传声器等。关于运算模型32a，也可以使用通过传声器等采集的音频数据来推测轮胎物理信息。
虽然在上述的实施方式及变形例中，关于运算模型32a，使用了CNN型LeNet模型，但是也可以使用所谓的DenseNet模型、ResNet模型、MobileNet模型、PeleelNet模型等模型结构。另外，也可以在运算模型32a中取入Dense Block、Residual Block、Stem Block等模块结构来构建模型。另外，关于轮胎力的模型，可以针对成分Fx、Fy、Fz使模型各自独立，也可以对卷积层和池化层进行综合，成为能够仅将全耦合层的运算与Fx、Fy、Fz分别输出的模型结构。
接着对实施方式的轮胎物理信息推测系统100的特征进行说明。
关于实施方式的轮胎物理信息推测系统100，具备：物理信息推测部32、数据获取部31。关于物理信息推测部32，具有从输入层50到输出层54的学习型的运算模型32a，以推测因轮胎10的运动而产生的与轮胎10相关的物理信息。关于数据获取部31，获取向输入层50的输入数据。关于运算模型32a，具有特征提取部51，该特征提取部51在从输入层50朝向输出层54的中途运算中，执行卷积运算51a，提取特征量。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，能够实时地推测轮胎力F及路面摩擦系数等轮胎物理信息。
另外，关于特征提取部51，除了卷积运算之外，还执行池化运算51b。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，能够提取特征量并且减少数据量，并执行运算模型32a中的运算。
另外，关于输入数据，包含在轮胎10中测量的加速度数据。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，通过利用设置于轮胎10的加速度传感器21来测量在轮胎10运动时产生的加速度，从而能够实时地推测轮胎力及路面摩擦系数等轮胎物理信息。
另外，关于输入数据，包含安装了轮胎10的车辆中的加速度数据。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，通过从车辆侧获取加速度数据，从而能够实时地推测轮胎力及路面摩擦系数等轮胎物理信息。
另外，关于轮胎物理信息，是在轮胎10中产生的轮胎力。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，能够实时地推测轮胎力F。
另外，关于轮胎物理信息，是轮胎10与路面之间的路面摩擦系数信息。由此，关于轮胎物理信息推测系统100，能够实时地推测路面摩擦系数。
以上基于本发明的实施方式进行了说明。这些实施方式仅为例示，本领域人员可理解在本发明范围内能够进行各种变形及变更，并且这样的变形例及变更也包含在本发明范围内。因此，在本说明书中的记述与附图为例示性而非限定性。
工业实用性
本发明涉及一种轮胎物理信息推测系统。

Claims (6)

1.一种轮胎物理信息推测系统，其特征在于，具备：
物理信息推测部，其具有从输入层到输出层的学习型的运算模型，以推测因轮胎的运动而产生的与轮胎相关的物理信息；以及
数据获取部，其获取向所述输入层的输入数据，
所述运算模型具有特征提取部，该特征提取部在从所述输入层朝向所述输出层的中途运算中执行卷积运算并提取特征量。
2.根据权利要求1所述的轮胎物理信息推测系统，其特征在于，
所述特征提取部除了卷积运算之外还执行池化运算。
3.根据权利要求1或2所述的轮胎物理信息推测系统，其特征在于，
所述输入数据包含在轮胎中测量的加速度数据。
4.根据权利要求1或2所述的轮胎物理信息推测系统，其特征在于，
所述输入数据包含安装了轮胎的车辆中的加速度数据。
5.根据权利要求1至4的任一项所述的轮胎物理信息推测系统，其特征在于，
所述物理信息是在轮胎上产生的轮胎力。
6.根据权利要求1至4的任一项所述的轮胎物理信息推测系统，其特征在于，
所述物理信息是轮胎与路面之间的路面摩擦系数信息。
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