JP2002172920A - タイヤ空気圧推定装置 - Google Patents

タイヤ空気圧推定装置

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JP2002172920A
JP2002172920A JP2001276997A JP2001276997A JP2002172920A JP 2002172920 A JP2002172920 A JP 2002172920A JP 2001276997 A JP2001276997 A JP 2001276997A JP 2001276997 A JP2001276997 A JP 2001276997A JP 2002172920 A JP2002172920 A JP 2002172920A
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frequency
tire
estimating
tire pressure
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Hidekazu Ono
英一 小野
Katsuhiro Asano
勝宏 浅野
Koji Umeno
孝治 梅野
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Toyota Central R&D Labs Inc
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    • B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
    • B60C23/061—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle by monitoring wheel speed
    • B60C23/062—Frequency spectrum analysis of wheel speed signals, e.g. using Fourier transformation
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Abstract

(57)【要約】 【課題】直接タイヤ空気圧を検出するセンサを用いるこ
となく、高速走行時のタイヤ空気圧を推定する。 【解決手段】車輪速センサ３０と、車輪速センサ３０で
検出された車輪速からタイヤと路面との間の摩擦状態を
表す摩擦状態推定値を推定する路面摩擦状態推定手段３
２と、路面摩擦状態推定手段３２で推定された摩擦状態
推定値に基づいて、タイヤの空気圧の低下を推定するタ
イヤ空気圧推定手段３４と、推定されたタイヤ空気圧の
低下を表示する表示手段３６と、から構成されている。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、タイヤの空気圧推
定装置にかかり、特に、直接タイヤの空気圧を測定する
センサを用いることなく、タイヤと路面との間の摩擦状
態を表す摩擦状態推定値を推定し、推定した摩擦状態推
定値からタイヤの空気圧の低下を推定するタイヤの空気
圧推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来よ
り、タイヤの空気圧を検出するために、タイヤ内に圧力
センサを設けて、直接タイヤ圧力を検出することが提案
されている。しかしながら、タイヤ空気圧を直接検出す
る方法では、タイヤ毎にセンサを設けることが必要であ
ることからコスト高になる、という問題がある。また、
車両が高速走行している場合には、センサで検出した検
出信号を効率良く車体側に伝送することができなくなる
ため、タイヤの空気圧を検出することが困難になる。
【０００３】また、特開平８−１６４７２０号公報に
は、タイヤ回転角速度の増加を検出することにより、タ
イヤ空気圧の低下に伴うタイヤ動荷重半径の減少を検出
する技術が記載されている。この技術についてさらに説
明する。駆動時の車輪角速度ω、車体速度ｖ、スリップ
率ｓ（駆動時には−１＜ｓ＜０）、動荷重半径ｒの間に
は、以下の関係がある。
【０００４】 ｓ＝（ｖ−ｒω）／ｒω ・・・（１） ここで、上記（１）式を車輪角速度に関して整理する
と、次のように表される。
【０００５】 ω＝ｖ／｛（１＋ｓ）ｒ｝ ・・・（１’） したがって、スリップ率の小さい低速の領域では、動荷
重半径の減少は車輪角速度の増加として検出されるた
め、例えば、左右輪の車輪角速度の差を用いることによ
ってパンク等に伴う片輪の空気圧の低下を検出すること
ができる。
【０００６】しかしながら、図１示すタイヤ空気圧、タ
イヤ路面間の摩擦力（駆動力に相当する）、及びスリッ
プ率の関係から理解されるように、走行時の空気圧抵抗
に対抗するために大きな駆動力を必要とする高速走行時
においては、大きな駆動力を必要としない低速走行時と
比較して、タイヤ空気圧の低下に伴ってスリップ率が大
きく変化し、スリップ率ｓ（−１＜ｓ＜０）が０に近づ
く結果、上記（１’）式の（１＋ｓ）は増加する。
【０００７】この結果、空気圧低下に伴う動荷重半径の
低下と（１＋ｓ）の増加の影響が互いに打ち消し合い、
高速走行時の駆動輪では、空気圧低下の影響が車輪角速
度に現れなくなり、大きな駆動力を必要とする高速走行
時の駆動輪においてタイヤ空気圧低下の検出精度が低下
する、という問題がある。
【０００８】本発明は、上記問題点を解消するためにな
されたもので、直接タイヤ空気圧を検出するセンサを用
いることなく、高速走行時の駆動輪においてもタイヤ空
気圧を推定することが出きるタイヤの空気圧推定装置を
提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】まず、本発明の原理につ
いて説明する。タイヤ空気圧の低下に伴うタイヤの接地
面積の増加は、タイヤと路面間の摩擦状態の変化として
表れ、図１と同様の図２に示すように、タイヤ路面間の
摩擦力とスリップ率（またはスリップ速度）との関係を
表す曲線における接線の傾き（路面μ勾配）は、タイヤ
の空気圧が低くなるに従って増加する。すなわち、タイ
ヤ空気圧が低下するに従って路面μ勾配が増加する。
【００１０】路面μ勾配の増加は、車輪減速度運動モデ
ルに基づく路面μ勾配推定手法などによって路面μ勾配
を推定した後、推定した路面μ勾配から増加を推定して
もよいし、後述するように路面μ勾配の増加に伴う帯域
周波数の増加を推定したり、特定周波数の振動レベルが
減少することを検出することによっても推定できる。こ
こで、制動力勾配は、スリップ速度（または、スリップ
率）と制動力との関係を表す曲線の接線の勾配（傾き）
によって表され、制動力勾配の他、タイヤに駆動力を与
えたときの駆動力勾配は、いずれもタイヤと路面との間
の滑り易さを表す物理量、すなわちタイヤと路面との間
の摩擦状態を示す摩擦状態推定値であり、タイヤのグリ
ップ状態を表す路面μ勾配と等価な物理量である。この
ため、以下では、制動力勾配の増加の推定について説明
することにより、この路面μ勾配増加の推定について説
明する。
【００１１】図３に示すように、車輪共振系の力学モデ
ルは、リム１０とベルト１２との間に各々ばね定数Ｋ
１、Ｋ２のタイヤのねじればね要素１４、１６を介在さ
せると共に、リム１０と車体との間にばね定数Ｋ３のば
ね要素１８とダンパ２０とを並列接続したサスペンショ
ン要素を介在させたモデルで表される。このモデルにお
いて路面からの外乱（路面外乱）は、ベルト１２からば
ね要素１４、１６、リム１０に伝達されて車輪速ωに影
響を与えると共に、サスペンション要素を介して車体に
伝達される。
【００１２】ここで、１次の車輪減速度運動、２次のサ
スペンション前後共振、２次のタイヤ回転共振を統合し
た５次の車輪フルモデルを用いて、制動力勾配と路面外
乱から車輪速までの伝達特性について説明する。
【００１３】図４は、制動力勾配が３００Ｎｓ／ｍ〜１
００００Ｎｓ／ｍの限界制動領域からタイヤ特性に余裕
のある低スリップ領域の範囲における、路面外乱から車
輪速までの周波数応答を表すゲイン線図、すなわち周波
数と路面外乱の振幅に対する車輪速の振幅ゲインとの関
係を示したものである。
【００１４】図４において、限界付近等の制動力勾配が
比較的小さな領域においては、車輪速の周波数特性は、
低周波数領域のゲインは大きく、高周波数領域のゲイン
は小さくなっている。このため、制動力勾配が比較的小
さな領域においては低周波数領域のゲインと高周波数領
域のゲインとの差は大きくなる。
【００１５】これに対し、定常走行等の制動力勾配が比
較的大きな領域においては、車輪速の周波数特性におい
て低周波数領域のゲインは制動力勾配が比較的小さな領
域に比較して小さくなっている。また、高周波数領域の
ゲインは、タイヤの回転共振（４０Ｈｚ付近）の発生等
の影響によって制動力勾配が比較的小さな領域に比較し
てそれほど小さくはなっていない。この結果、制動力勾
配が比較的大きな領域においては低周波数領域のゲイン
と高周波数領域のゲインとの差は小さくなっている。同
様に、低周波数領域の車輪速信号の振動レベルと高周波
数領域の車輪速信号の振動レベルとの差も上記の低周波
数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの差と同様に
変化する。
【００１６】以上のことから、低周波数領域のゲインと
高周波数領域のゲインとの差、または低周波数領域の車
輪速信号の振動レベルと高周波数領域の車輪速信号の振
動レベルとの差は、制動力勾配が大きくなるのに伴って
小さくなる値であり、この特性を利用することにより上
記の差から制動力勾配の増加（路面μ勾配の増加）を推
定することができる。ここでは、制動力変化に伴うμ勾
配変化の検出について説明したが、同様にタイヤ空気圧
が減少し、接地長が増加することに伴うμ勾配の増加に
ついても検出することが可能であり、これによってタイ
ヤ空気圧の低下を推定することができる。なお、上記で
は差を用いたが、比を用いても同様である。
【００１７】また、図４において、タイヤ回転共振（ね
じれ共振）が発生する４０Ｈｚ付近の周波数帯域に着目
した場合、制動力勾配が大きくなるに従ってタイヤ回転
共振の共振ピーク波形が尖鋭になっている。また、タイ
ヤ回転共振の共振ピーク波形は、制動力勾配が大きくな
るに従って全体的な周波数特性が高周波側に移行してい
る。すなわち、この車輪特性を１次遅れモデルで近似し
た場合、図８に示すように、制動力勾配が大きくなるに
従って周波数帯域が高くなることが理解できる。
【００１８】したがって、車輪特性を１次遅れモデルで
近似して、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に
変化するときの周波数である帯域周波数を推定すれば、
路面外乱から車輪速までの伝達特性の帯域周波数から制
動力勾配の増加（路面μ勾配の増加）を推定することが
でき、これによってタイヤ空気圧の低下を推定すること
ができる。なお、２次、３次等の遅れモデルにおいても
１次遅れモデルと略同様の特性を備えているので、車輪
特性を低次の遅れ特性に近似してその伝達特性の帯域周
波数を推定すれば、上記と同様に帯域周波数の値から制
動力勾配の増加を推定することができる。
【００１９】また、図２５に示すように、車輪速信号の
ＰＳＤ（Power Spectral Density）は、高速で走行する
場合には、４０Ｈｚ付近のねじれ共振は小さく、タイヤ
空気圧正常時には殆ど共振特性は観測されない。一方、
タイヤ空気圧が低下すると、特に、ばね下共振からねじ
れ共振までの車輪速信号の振動レベルが低下する。この
ため、ねじれ共振周波数より低い周波数領域を含む周波
数領域の高周波遮断特性に着目すると、タイヤ空気圧が
低下した場合、ねじれ共振周波数より低い低周波数領域
のゲインが低下する分、この低周波数領域より高い高周
波領域における高周波数成分が相対的に増加する。従っ
て、帯域周波数の変化や車輪速信号の振動レベルの変化
等の周波数遮断特性変化に着目することによって、タイ
ヤ空気圧を判定することができる。
【００２０】また、複数輪の場合には、各輪の路面から
の外乱入力レベルは等しいと仮定できることから、タイ
ヤ空気圧低下に伴って生じるタイヤの路面との接地長増
加に伴う車輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い
周波数領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変
化を比較することにより、少なくとも１つの車輪の空気
圧の低下を判定することができる。
【００２１】なお、着目する高周波遮断特性は、図２５
より、ねじれ共振周波数以下の周波数領域の高周波遮断
特性が好ましく、ねじれ共振周波数以下でかつばね下共
振周波数以上の周波数領域の高周波遮断特性がより好ま
しい。また、高周波遮断特性に代えて、ねじれ共振周波
数より低い周波数領域を含む周波数領域、好ましくはね
じれ共振周波数以下の周波数領域、より好ましくはねじ
れ共振周波数以下でかつばね下共振周波数以上の周波数
領域における振動抑制特性の変化を用いてもよい。
【００２２】本発明は上記原理に基づいてなされたもの
であり、第１の発明は、車輪速度を検出する車輪速セン
サと、車輪速センサで検出された車輪速に基づいて、タ
イヤと路面との間の摩擦状態を表す摩擦状態推定値を推
定する路面摩擦状態推定手段と、前記路面摩擦状態推定
手段で推定された摩擦状態推定値に基づいて、タイヤの
空気圧を推定するタイヤ空気圧推定手段と、を含んで構
成したものであり、第２の発明は、１つの車輪の車輪速
度を検出する車輪速センサと、車輪速センサで検出され
た車輪速に基づいて、タイヤと路面との間の摩擦状態を
表す摩擦状態推定値を推定する路面摩擦状態推定手段
と、前記路面摩擦状態推定手段で推定された摩擦状態推
定値に基づいて、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気
圧推定手段と、を含んで構成したものである。
【００２３】また、第３の発明は、複数の車輪各々に設
けられた車輪速度を検出する車輪速センサと、車輪速セ
ンサで検出された複数の車輪各々の車輪速に基づいて、
タイヤと路面との間の摩擦状態を表す摩擦状態推定値を
推定する路面摩擦状態推定手段と、前記路面摩擦状態推
定手段で推定された摩擦状態推定値に基づいて、タイヤ
の空気圧を推定するタイヤ空気圧推定手段と、を含んで
構成したものである。複数輪としては、左右の前輪、左
右の後輪、または一方の後輪とこれの対角輪を使用する
ことができる。
【００２４】上記各発明の路面摩擦状態推定手段では、
１つの車輪の車輪速度を検出する場合には、路面外乱か
ら車輪速までの伝達特性を低次元のモデルに近似したと
きの該モデルの周波数応答を表すゲイン線図において、
ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の値に変化すると
きの周波数、または、路面外乱から車輪速までの伝達特
性の周波数応答を表すゲイン線図のねじれ共振周波数よ
り低い低周波数領域における特性量と該低周波数領域よ
りも高い高周波数領域における特性量との差または比、
を摩擦状態推定値として推定することができる。この特
性量としては、車輪速信号の振動レベルを用いることが
できる。また、各周波数帯域における車輪速信号の振動
レベルを摩擦状態推定値として推定することができる。
【００２５】また、複数の車輪の車輪速度を検出する場
合には、路面摩擦状態推定手段は、路面外乱から車輪速
までの伝達特性を低次元のモデルに近似したときの該モ
デルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲインが
所定範囲の値から所定範囲外の値に変化するときの周波
数、特定の周波数帯における車輪速信号の振動レベル、
及び、特定周波数領域の高周波数領域でゲインが大きく
なる周波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理する
ことによって得られる特定の周波数領域における車輪速
信号の振動レベル、の少なくとも１つを摩擦状態推定値
として複数の車輪の各々について推定するすることがで
きる。
【００２６】上記の低次元のモデルとしては、１次遅れ
モデルを用いることができる。
【００２７】上記で説明したように、路面外乱から車輪
速までの伝達特性の周波数応答を表すゲイン線図のねじ
れ共振周波数より低い低周波数領域における特性量と該
低周波数領域より高い高周波数領域における特性量の差
または比、路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元
のモデルに近似したときの該モデルの周波数応答を表す
ゲイン線図において、ゲインが所定範囲の値から所定範
囲外の値に変化するときの周波数（帯域周波数）、特定
周波数帯域における車輪速信号の振動レベル、制動力勾
配、駆動力勾配、及び、路面μ勾配等の摩擦状態推定値
は、タイヤ空気圧と関連しており、タイヤ空気圧が低下
すると摩擦状態推定値が増加するので、摩擦状態推定値
に基づいて摩擦状態推定値の増加を推定すれば、タイヤ
の空気圧低下を推定することができる。
【００２８】また、第３の発明において、複数輪の摩擦
状態推定値の差または比に基づいてタイヤの空気圧を推
定するようにすれば、差または比を求めることによって
走行する路面の影響が除去されるので、１輪のパンクな
ど片輪の空気圧を精度良く推定することができる。
【００２９】上記第２の発明において、接地長増加に伴
う車輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い周波数
領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変化を摩
擦状態推定値として推定してもよく、第３の発明におい
て、接地長増加に伴う車輪速周波数特性のねじれ共振周
波数より低い周波数領域を含む周波数領域における周波
数遮断特性変化、または、接地長増加に伴うねじれ共振
周波数より低い周波数領域を含む周波数領域における振
動抑制特性の変化を摩擦状態推定値として推定してもよ
い。
【００３０】また、１つの車輪の検出値からタイヤ空気
圧を推定する場合には、更に、１つの車輪の車輪速度を
検出する車輪速センサと、車輪速センサで検出された車
輪速に基づいて、車輪速周波数特性のねじれ共振周波数
より低い周波数領域を含む周波数領域における周波数遮
断特性変化からタイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧
推定手段と、を含んで構成することができ、１つの車輪
の車輪速度を検出する車輪速センサと、車輪速センサで
検出された車輪速度信号に基づいて、ねじれ共振周波数
より低い低周波数領域における車輪速信号の特性量と該
低周波数領域よりも高い高周波数領域における車輪速信
号の特性量とを検出する検出手段と、前記検出手段で検
出された特性量を相対比較することによって、タイヤの
空気圧を推定するタイヤ空気圧推定手段と、を含んで構
成することができ、１つの車輪の車輪速度を検出する車
輪速センサと、車輪速センサで検出された車輪速度信号
に基づいて、複数の周波数領域における車輪速信号の特
性量を検出する検出手段と、前記検出手段で検出された
複数の特性量を比較することによって、タイヤの空気圧
を推定するタイヤ空気圧推定手段と、を含んで構成する
ことができる。
【００３１】そして、複数の車輪の検出値からタイヤ空
気圧を推定する場合には、更に、複数の車輪各々の車輪
速度を検出する車輪速センサと、車輪速センサで検出さ
れた複数の車輪各々の車輪速に基づいて、車輪速周波数
特性のねじれ共振周波数より低い周波数領域を含む周波
数領域における周波数遮断特性変化、または、ねじれ共
振周波数より低い周波数領域を含む周波数領域における
振動抑制特性の変化からタイヤの空気圧を推定するタイ
ヤ空気圧推定手段と、を含んで構成することができ、複
数の車輪各々の車輪速度を検出する車輪速センサと、車
輪速センサで検出された複数の車輪各々の車輪速に基づ
いて、複数の周波数帯域における車輪速度信号の特性
量、または特定周波数領域の高周波数領域でゲインが大
きくなる周波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理
することによって得られる特定の周波数領域における車
輪速信号の特性量を各車輪毎に検出する検出手段と、前
記検出手段で検出された複数の特性量を相対比較するこ
とによって、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推
定手段と、を含んで構成することもできる。
【００３２】車輪速信号の特性量としては、車輪速信号
の振動レベルを用いることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。第１の実施の形態は、接地長増加に伴う車
輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い周波数領域
を含む周波数領域における周波数遮断特性変化を摩擦状
態推定値として用い、1輪毎の空気圧低下を推定するよ
うにしたものである。より具体的には、路面外乱から車
輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似し、この１
次遅れモデルの周波数応答から車輪速の時系列データに
基づいて帯域周波数を推定し、この推定した帯域周波数
を摩擦状態推定値として用い、1輪毎の空気圧低下を推
定するようにしたものである。
【００３４】図５に示すように、本実施の形態は、所定
のサンプリング周期で車輪速度を検出し、車輪速の時系
列データを出力する車輪速センサ３０と、車輪速センサ
３０で検出された車輪速からタイヤと路面との間の摩擦
状態を表す摩擦状態推定値を推定する路面摩擦状態推定
手段３２と、路面摩擦状態推定手段３２で推定された摩
擦状態推定値に基づいて、タイヤの空気圧の低下を推定
するタイヤ空気圧推定手段３４と、推定されたタイヤ空
気圧の低下を表示する表示手段３６と、から構成されて
いる。表示手段に代えてまたは表示手段と共にタイヤ空
気圧の低下を警報する警報手段を設けるようにしてもよ
い。
【００３５】路面摩擦状態推定手段３２は、以下で説明
するように、車輪速の時系列データに基づいて帯域周波
数を推定する帯域周波数推定手段で構成することができ
る。以下では、路面摩擦状態推定手段として帯域周波数
推定手段を用いた場合について説明する。
【００３６】この帯域周波数は、路面外乱から車輪速ま
での伝達特性を低次元のモデルに近似したときの該モデ
ルの周波数応答を表すゲイン線図において、ゲインが所
定範囲の値から所定範囲外の値に変化するときの周波数
で与えられる。このゲイン線図は、入力の振幅（路面外
乱の振幅）に対する出力の振幅（車輪速の時系列データ
の振幅）の割合で表されるゲインと周波数との関係を表
す線図である。低次元のモデルとしては、路面外乱から
車輪速までの伝達特性を１次遅れモデルに近似したモデ
ルを使用することができる。
【００３７】タイヤ空気圧推定手段３４は、図６に示す
ように、帯域周波数推定手段で推定されれた摩擦状態推
定値としての帯域周波数から路面外乱によるノイズ等に
よる帯域周波数の推定ばらつきを低減するためのローパ
スフィルタ処理を行うローパスフィルタ３４Ａ、及びロ
ーパスフィルタ処理後の帯域周波数を基準値と比較し
て、帯域周波数が基準値を越えたとき、すなわち帯域周
波数が増加したときにタイヤ空気圧が低下したと判定し
て、タイヤ空気圧の低下を示す判定信号を出力する判定
手段３４Ｂから構成されている。ローパスフィルタ３４
Ａは、路面外乱等に依存した帯域周波数の推定ばらつき
を低減するためのものであり、フィルタの周波数は推定
ばらつきを低減すると共に、パンク時のタイヤ空気圧変
化に対して推定値が充分追従できる値に設定する。
【００３８】上記基準値は、所定帯域の車輪速の時系列
データを通過させるバンドパスフィルタ３４Ｄ、バンド
パスフィルタ３４Ｄ出力から振動レベルを検出する振動
レベル検出器３４Ｅ、及び振動レベル検出器３４Ｅ出力
に基づいて基準値を設定する基準値設定器３４Ｆから構
成された基準値設定手段によって車輪速の振動レベルが
大きくなるに従って小さくなるように設定される。ま
た、別途設けた上下加速度センサの出力の変動レベルに
応じて設定することもできる。
【００３９】次に、本実施の形態の作用について説明す
る。本実施の形態の帯域周波数推定手段では、全ての周
波数を含む外乱である白色外乱が路面からタイヤに入力
したと仮定し、最小自乗法を用いて１次遅れモデルの帯
域周波数を同定する。
【００４０】図７は、帯域周波数を同定するためのアル
ゴリズム、図８は、図３の車輪フルモデルに白色外乱を
加えたときに図７のアルゴリズムによって同定される帯
域周波数と対応する１次遅れモデルのゲイン線図を示し
たものである。
【００４１】まず、図７に基づいて帯域周波数を同定す
るためのアルゴリズムについて説明する。ステップ１０
０において車輪速センサ３０で検出された車輪速度の時
系列データに白色外乱を加えたデータを取り込み、ステ
ップ１０２において２次のバタワスフィルタを用いて、
例えば２Ｈｚのハイパスフィルタと例えば２０Ｈｚのロ
ーパスフィルタからなるフィルタによる前処理を行う。
車輪速信号をハイパスフィルタに入力してハイパスフィ
ルタ処理することにより、車輪の加速度の定常成分が除
去され、ローパスフィルタ処理することにより車輪速信
号の平滑化処理を行うことができる。
【００４２】次のステップ１０４において、オンライン
最小自乗法を用いて前処理された車輪速の時系列データ
から帯域周波数の時系列データを推定する。まず、車輪
速度センサ３０によって、サンプル時間τ毎に離散化し
て検出された車輪速の時系列データをステップ１０２の
フィルタによる前処理後の車輪速の時系列データをω
[ｋ]（ｋはサンプル時間τを単位とするサンプル時刻で
あり、ｋ＝１,２,・・・)とし、以下のステップ１及び
ステップ２を繰り返すことにより、検出された車輪速度
の時系列データから制動力勾配の時系列データを推定す
る。ステップ１：
【００４３】
【数１】
【００４４】なお、(２)式のφ [k] は、１サンプル時
間での車輪速度の変化量にサンプル時間τを乗算した値
（車輪速の変化に関する物理量）であり、(３)式のｙ
[ｋ]は、１サンプル時間の車輪速度の変化量（ω[ｋ−
１]−ω[ｋ−２]、ω[ｋ]−ω[ｋ−１]）の１サンプル
時間での変化量（ω[ｋ−１]−ω[ｋ−２]−（ω[ｋ]−
ω[ｋ−１]））（車輪速度の変化の変化に関する物理
量）である。ステップ２：
【００４５】
【数２】
【００４６】という漸化式から推定値θ、すなわち、制
動力勾配を推定する。ただし、（５）、（６）式のλは
過去のデータを取り除く度合いを示す忘却係数（例えば
λ＝０．９８）であり、Ｔは行列の転置を示す。
【００４７】なお、(４)式のθ[ｋ]は、車輪速度の変化
に関する物理量の履歴及び車輪速度の変化の変化に関す
る物理量の履歴を表す物理量である。
【００４８】なお、上記ではオンライン最小自乗法を用
いて帯域周波数を推定する例について説明したが、補助
変数法等他のオンライン同定法を用いて帯域周波数を推
定することもできる。
【００４９】上記のようにして推定された１次遅れモデ
ルにおける帯域周波数の推定結果の例を図８に示す。ま
た、図８のゲイン線図より理解されるように、近似され
た１次遅れモデルのゲインは、制動力勾配が３００Ｎｓ
／ｍ以外では、車輪フルモデルのゲイン線図の定常ゲイ
ンと反共振点（４０Ｈｚ付近）におけるゲインを通過す
る特性として同定されており、低次元化により１５Ｈｚ
付近のサスペンション前後共振と４０Ｈｚ付近のタイヤ
回転振動の共振特性とが無視されている。また、制動力
勾配が３００Ｎｓ／ｍと小さいときには、１次遅れモデ
ルでは反共振点を通過していないことから共振は現れ
ず、１次遅れモデルの振動特性と車輪フルモデルの特性
とが良く一致していることが理解できる。これは、制動
力勾配が３００Ｎｓ／ｍ以下の限界付近の制動領域にお
いては、サスペンション前後共振やタイヤ回転振動によ
る共振の影響が小さく、車輪減速度運動モデルが支配的
になっているためである。したがって、このような限界
付近では、車輪運動は以下の車輪減速度運動モデルで近
似できると考えられる。
【００５０】
【数３】
【００５１】ただし、νwは車輪速度（ｍ／ｓ）、ｗは
路面外乱、ｋは制動力勾配（Ｎｓ／ｍ）、ＲCはタイヤ
有効半径（ｍ）、Ｊは車両慣性モーメントであり、νw
の１階微分の係数は帯域周波数を表している。
【００５２】ところで、上記（７）式は、限界領域にお
いて、帯域周波数ω0と制動力勾配との間に、
【００５３】
【数４】
【００５４】という関係があることを示している。
【００５５】また、低スリップ領域においては、最小自
乗法の適用により図９の関係が導き出せる。この図は、
車輪フルモデルにおける制動力勾配と白色外乱を加えた
ときの車輪速データから同定された帯域周波数との関係
を示したものである。なお、図９の帯域周波数は、単位
を[ｒａｄ／ｓ]で表した。制動力勾配は、帯域周波数が
増加するに従って単調増加しており、帯域周波数の増加
の推定から制動力勾配の増加を推定することができる。
実験結果との比較ホイール圧一定の条件で制動を行った
ときのスリップ率と、本実施の形態により推定された制
動力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）と
の関係が、真値とどの程度一致しているかを以下に示
す。なお、真値は、ホイール圧をランプ的に上昇させた
ときのスリップ率と制動力との関係を次に示す荷重移動
を考慮したブラッシュモデルによって近似して、この近
似モデルから制動力勾配を演算して求めたものである。
【００５６】まず、荷重移動を考慮したブラッシュモデ
ルについて説明する。
【００５７】図１０に示すように、タイヤ変位ΔＲが荷
重Ｎに比例する（ΔＲ＝ｋZＮ）と仮定した場合、ブレ
ーキスティッフネスＫSは以下の式に示すように荷重Ｎ
に比例する。
【００５８】 ＫS＝ｋS0Ｎ ・・・（９） この場合、制動力Ｆxと横力Ｆyは次のように記述され
る。
【００５９】 Ｆx＝μＮｃｏｓ（１−ζs 3） Ｆy＝μＮｓｉｎ（１−ζs 3） ・・・（１０） ただし、合成スリップをκとすると、 ζs＝１−κｋS0／（３μ） ・・・（１１） である。ここで、前後スリップをκx、横スリップを
κy、すべりの方向をｔａｎθとすると、これらの関係
は以下のようになる。
【００６０】κ＝√（κx 2＋κy 2） κx＝（ｕ−Ｒω）／（Ｒω） κy＝Ｋβν／（ＫSＲω） ｔａｎθ＝κx／κy ただし、ωは車輪回転速度、ｕは前後速度、νは横速
度、Ｒは動荷重半径である。
【００６１】 また、荷重Ｎを前後力Ｆxに比例して増加
する、すなわち、Ｎ＝Ｎ0＋ｋNＦxと仮定すると、制動
力及び横力は以下のように表すことができる。
【００６２】 Ｆx＝μＮ0ｃｏｓ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3）） ・・・（１２） Ｆy＝μＮ0ｓｉｎ（１−ζs 3）／（１−μｋNｃｏｓ（１−ζs 3）） ・・・（１３） 図１１、図１２は、寒冷地用のスタッドレスタイヤを用
い、圧雪路と氷盤路においてホイール圧一定の条件で直
進制動を行った時のスリップ率と推定された制動力及び
制動力勾配（スリップ率に関する勾配に変換して表示）
の関係を示したものである。ここで、スリップ率、制動
力、及び制動力勾配推定値のいずれも制動開始から５秒
間の平均値を示している。なお、破線で示す真値は、ホ
イール圧をランプ的に上昇させたときのスリップ率と制
動力との関係を（１２）式の荷重平均を考慮したブラッ
シュモデルによって近似し、この近似モデルから制動力
勾配を演算して求めたものである。
【００６３】制動力勾配は、車輪速度から帯域周波数を
同定し、同定された値から図９のマップを用いて制動力
勾配（制動力のスリップ速度に対する勾配）を求め、更
に車輪速度を乗じて制動力のスリップ率に対する勾配と
して示したものである。
【００６４】本実施の形態によって推定された制動力勾
配の推定値は、制動力勾配の小さな限界制動領域から制
動力勾配の比較的大きな原点付近の低スリップ領域まで
ブラッシュモデルから導出された制動力勾配と比較的よ
い一致が見られていることが分かり、制動力勾配と帯域
周波数とがよく一致していることが理解できる。
【００６５】なお、上記では、制動力勾配と帯域周波数
とがよく一致していることを説明したが、制動力勾配、
駆動力勾配、路面μ勾配は、何れもタイヤと路面との間
の滑り易さを表す物理量であり、各々等価な値であるの
で、駆動力勾配と帯域周波数、路面μ勾配と周波数帯域
とも同様によく一致しているので、帯域周波数の増加を
推定することで、制動時のみならず、駆動時及び定常走
行時においても路面μ勾配変化や、路面μ勾配変化を引
き起こすタイヤ空気圧の低下を推定することができる。
【００６６】本実施の形態においては、４輪の摩擦状態
推定値を独立に推定し、各々の輪に関して基準値との比
較を行う結果、１輪毎の空気圧低下を独立に検出するこ
とができる。このため、１輪のパンクの他、自然漏れな
どによる４輪の空気圧同時低下についても検出可能にな
る。
【００６７】次に、本発明の第２の実施の形態について
説明する。本実施の形態において図示していない部分は
第１の実施の形態と同様である。本実施の形態は、第１
の実施の形態と同様に、ねじれ共振周波数より低い周波
数領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変化を
摩擦状態推定値として用い、周波数遮断特性変化を表す
車輪速の帯域周波数を摩擦状態推定値として左右輪の帯
域周波数の差（または比）に基づいて片輪の空気圧低下
を判定するようにしたものである。なお、左右輪として
は、左右の前輪、左右の後輪、または一方の後輪とこれ
の対角輪を使用することができる。
【００６８】本実施の形態のタイヤ空気圧推定手段は、
図１３に示すように、左右輪各々に取り付けられた輪速
センサ３０Ｒ，３０Ｌと、車輪速センサ３０Ｒ，３０Ｌ
各々に接続された路面摩擦状態推定手段としての帯域周
波数推定手段３２Ｒ，３２Ｌとで構成され、左右輪各々
の帯域周波数が推定される。
【００６９】また、右輪帯域周波数と左輪帯域周波数と
の差を演算する減算回路４０が、第１の実施形態のロー
パスフィルタ３４Ａの前段に接続されている。なお、判
定手段３４Ｂはローパスフィルタ出力の絶対値を演算す
る点以外は第１の実施の形態の判定手段と同一であり、
基準値設定手段は第１の実施の形態と同一であるので記
載を省略する。
【００７０】本実施の形態によれば、第１の実施の形態
と同様に車輪速の時系列データから推定された左右輪帯
域周波数は、減算回路４０に入力され右輪帯域周波数と
左輪帯域周波数との差が演算される。この減算回路４０
での演算は、左右輪帯域周波数のいずれを基準として減
算してもよい。左右輪帯域周波数の差は、ローパスフィ
ルタ３４Ａでローパスフィルタ処理され、フィルタ処理
後の左右輪帯域周波数差は判定手段３４Ｂに入力され、
判定手段３４Ｂでフィルタ処理後の左右周波数帯域差の
絶対値が演算され、この絶対値と基準値とが比較され、
左右輪帯域周波数差の絶対値が基準値を越えた場合に、
左右輪帯域周波数差が増加したためタイヤ空気圧の低下
と判断される。
【００７１】本実施の形態では、左右輪帯域周波数の推
定値の差から片輪の空気圧低下に伴う帯域周波数の増加
を推定している。車輪速の帯域周波数は、路面外乱によ
る入力周波数の影響を受け、高周波の外乱が相対的に多
い平滑路面では帯域周波数は高めに、また低周波の外乱
が多い荒れたアスファルト路面などでは帯域周波数は低
めに推定される傾向にある。しかしながら、本実施の形
態のように帯域周波数の差からタイヤ空気圧低下を検出
する場合には、帯域周波数差を求めることによって走行
する路面の影響が除去されるので、１輪のパンクなど片
輪の空気圧低下を精度良く検出することができる。
【００７２】図１４は、後輪について、車速１７０ｋｍ
／ｈで左右輪同圧（２５０ｋＰａ）で走行したとき、右
輪の圧力が５０ｋＰａ低下した状態で走行したとき、及
び右輪の圧力が１００ｋＰａ低下した状態で走行したと
きのローパスフィルタ処理後の左右輪帯域周波数差（右
輪帯域周波数−左輪帯域周波数）を示したものである。
フィルタ処理後の帯域周波数差は、圧力低下に伴い正方
向に大きくなり、右輪の帯域周波数が左輪と比較して大
きくなっていることが理解できる。また、空気圧判定の
基準となる基準値を１２ｒａｄ／ｓとすると、左右輪の
空気圧の差が１００ｋＰａの場合には、推定開始から１
分以内でフィルタ処理後の帯域周波数差が基準値を上回
り、空気圧低下が判定できることが理解できる。
【００７３】なお、上記の実施の形態では、左右輪を使
用する例について説明したが、左右いずれか一方の前後
輪を用いるようにしてもよい。
【００７４】次に、本発明の第３の実施の形態について
説明する。本実施の形態は、ねじれ共振周波数より低い
周波数領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変
化を摩擦状態推定値として用い、周波数遮断特性変化を
表す特定の周波数領域の振動レベル、すなわち振幅を摩
擦状態推定値として左右輪の振動レベルの比較から片輪
の空気圧低下を判定するようにしたものである。なお、
左右輪としては、左右の前輪、左右の後輪、または一方
の後輪とこれの対角輪を使用することができる。
【００７５】本実施の形態では、図１５に示すように、
左右輪各々に対して１つずつ一対の車輪速センサ３０
Ｒ，３０Ｌが取り付けられ、車輪速センサ３０Ｒ，３０
Ｌの各々には路面摩擦状態推定手段３２Ｒ，３２Ｌが接
続され、一対の路面摩擦状態推定手段に対して図１６に
示すタイヤ空気圧推定手段３４が接続されている。
【００７６】路面摩擦状態推定手段３２Ｒ，３２Ｌは同
一の構成であるため、一方の路面摩擦状態推定手段３２
Ｒについて説明する。路面摩擦状態推定手段３２Ｒは、
複数のバンドパスフィルタ４６1、４６2、・・・、４６
6と、バンドパスフィルタの出力端の各々に接続された
複数の振動レベル演算手段４８1、４８2、・・・、４８
6とから構成されている。
【００７７】本実施の形態では、バンドパスフィルタの
透過周波数帯は、対象とする全周波数帯域を隣り合う複
数の周波数帯域に分割した帯域に定められている。具体
的には、バンドパスフィルタの透過周波数帯は、各々１
５〜１７．５Ｈｚ、１７．５〜２０Ｈｚ、２０〜２２．
５Ｈｚ、２２．５〜２５Ｈｚ、２５〜２７．５Ｈｚ、２
７．５〜３０Ｈｚの６つの周波数帯域とした。各振動レ
ベル演算手段は、バンドパスフィルタを通過した周波数
帯域の車輪速信号の振動レベル、すなわち振幅を演算し
て出力する。したがって、この路面摩擦状態推定手段か
らは、複数の周波数帯域、すなわち６つの周波数帯域の
各々の振動レベルが摩擦状態推定値として出力される。
本実施の形態では、バンドパスフィルタによって各周波
数帯域毎の振動レベルを演算する例について説明した
が、ＦＦＴによって各周波数における振動レベル成分を
演算してもよい。振動レベル演算手段は、フィルタ通過
後の車輪速を２乗しデシベル表現する。左右各々の振動
レベル演算手段からは、右輪振動レベル１〜右輪振動レ
ベル６の信号、左輪振動レベル１〜左輪振動レベル６の
信号が出力される。
【００７８】本実施の形態で設定している周波数領域
は、空気圧の相違が結果に現れ易く、かつ旋回やタイヤ
の種類による影響が現れ難い周波数帯域を設定してい
る。なお、本実施の形態では、周波数帯域を細かく分割
して設定しているが、この理由は、図１７に示すよう
に、サスペンション前後共振等の影響による車輪速の振
動レベルの異なる領域毎に振動レベルの比較を行うため
である。本実施の形態では周波数領域を均等に分割して
設定したが、サスペンション前後共振特性の影響を受け
る領域については周波数帯域を細かく分割して設定し、
サスペンション前後共振特性の影響を受けない領域につ
いては周波数帯域を広く分割して設定するようにして、
演算の効率化を図るようにしてもよい。
【００７９】タイヤ空気圧推定手段３４は、図１６に示
すように、各々同じ周波数帯域において右輪振動レベル
と左輪振動レベルとの差を演算する減算回路５１〜５６
と、減算回路５１〜５６から出力された右輪振動レベル
と左輪振動レベルとの差を平均化する平均化手段３４Ｃ
と、平均化後の振動レベルを平滑化するローパスフィル
タ３４Ａと、平滑化後の振動レベルの絶対値を予め設定
された基準値と比較し、基準値を越えた場合にタイヤ空
気圧の低下と判定する判定手段とからなる。
【００８０】平均化手段３４Ｃでは、振動レベルの差を
加算し振動レベルの差の個数で除算して求めた相加平均
値を演算して出力してもよく、周波数領域に応じて種々
の重みを考慮した重み付け平均を行い、空気圧の相違が
出力に強調されるようにチューニングすることも可能で
ある。
【００８１】周波数領域に応じて種々の重みを考慮した
平均化を行うことにより、空気圧の変化が発生しやすい
周波数領域にのみ着目することが可能であるため、タイ
ヤの種類の相違の影響が出にくく、左右輪に異なる種類
のタイヤを装着した場合においても正確に空気圧低下を
推定することができる。
【００８２】図１８は、後輪について、時速２００ｋｍ
／ｈで左右輪同圧（２８０ｋＰａ）で走行したとき、左
輪の圧力が５０ｋＰａ低下した状態で走行したとき、及
び左輪の圧力が１００ｋＰａ低下した状態で走行したと
きのローパスフィルタ処理後の平均振動レべル差（右輪
平均振動レベル−左輪平均振動レベル）を示したもので
ある。タイヤ空気圧の低下に伴いフィルタ処理後の平均
振動レベル差は、正方向に大きくなり、左輪の振動レベ
ルが右輪と比較して小さくなっていることが理解でき
る。また、空気圧判定の基準となる基準値を２．５ｄＢ
とすると、左右の空気圧の差が１００ｋＰａの場合に
は、推定開始から４分以内でフィルタ処理後の振動レベ
ル差が基準値を上回り、空気圧低下が判定できることが
理解できる。
【００８３】次に本発明の第４の実施の形態について説
明する。本実施の形態は、接地長増加に伴う車輪速周波
数特性のねじれ共振周波数より低い周波数領域を含む周
波数領域における周波数遮断特性変化、具体的には、ね
じれ共振周波数より低い低周波数領域の振動レベルとこ
の低周波数領域より高い高周波数領域の振動レベルとの
差を摩擦状態推定値として用い、各輪の空気圧低下を独
立に推定するようにしたものである。本実施の形態は、
図５で説明したように、車輪速センサ、路面摩擦状態推
定手段、タイヤ空気圧推定手段、及び表示手段から構成
されている。
【００８４】本実施の形態の路面摩擦状態推定手段は、
図１９に示すように、低周波数領域の車輪速信号を抽出
するための第１のバンドパスフィルタ４０Ａ、及びフィ
ルタ処理後の車輪速信号から振動レベルを演算する第１
の振動レベル演算手段４２Ａからなる低周波数特性量演
算手段と、高周波数領域の車輪速信号を抽出するための
第２のバンドパスフィルタ４０Ｂ、及びフィルタ処理後
の車輪速信号から振動レベルを演算する第２の振動レベ
ル演算手段４２Ｂからなる高周波数特性量演算手段と、
低周波数特性量演算手段で演算された低周波数特性量と
高周波数特性量演算手段で演算された高周波数特性量と
の偏差を摩擦状態推定値として出力する特性量演算手段
４４とから構成されている。
【００８５】低周波数特性量演算手段における第１のバ
ンドパスフィルタ４０Ａは、車輪速運動における比較的
低周波数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波
数が設定されており、本実施の形態では、１５〜３０Ｈ
ｚの周波数の車輪速信号が透過するように設定されてい
る。また、高周波数特性量演算手段における第２のバン
ドパスフィルタ４０Ｂは、車輪速運動における比較的高
周波数の領域の車輪速信号を透過するように透過周波数
が設定されており、本実施の形態では３０〜５０Ｈｚの
周波数の車輪速信号が通過するように設定されている。
【００８６】第１の振動レベル検出手段４２Ａは、バン
ドパスフィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル
表現した振動レベルを示す信号を低周波数特性量として
出力し、第２の振動レベル検出手段４２Ｂは、バンドパ
スフィルタ透過後の車輪速信号を２乗してデシベル表現
した振動レベルを示す信号を高周波数特性量として出力
する。
【００８７】特性量演算手段４４は、低周波数特性量と
高周波数特性量との差を摩擦状態推定値として出力す
る。
【００８８】図４で説明したように、空気圧が正常な路
面μ勾配（図４の制動力勾配と等価な値）が比較的小さ
な領域においては、車輪速の周波数特性は、低周波数領
域のゲインは大きく、高周波数領域のゲインは小さいの
で、低周波数領域のゲインと高周波数領域のゲインとの
差を表す摩擦状態推定値は大きくなる。これに対し、空
気圧が低下し路面μ勾配が比較的大きくなる領域におい
ては、車輪速の周波数特性は低周波数のゲインが路面μ
勾配の比較的小さな領域に比較して小さくなっている。
また、高周波数領域のゲインは、タイヤの回転共振の発
生などの影響によって路面μ勾配の比較的小さな領域に
比較してそれほど小さくならない。この結果、摩擦状態
推定値は小さくなる。従って、低周波数領域の振動レベ
ルと高周波数領域の振動レベルとの差（または比）を表
す摩擦状態推定値は、空気圧低下により路面μ勾配が大
きくなるのに伴って小さくなる値であり、この特性を利
用することにより上記の差からタイヤ空気圧の低下を推
定することができる。
【００８９】タイヤ空気圧推定手段は、図６で説明した
ように、各輪の摩擦状態推定値をローパスフィルタ処理
するローパスフィルタとフィルタ処理後の摩擦状態推定
値を基準値と比較し、摩擦状態推定値が基準値を超えた
ときに空気圧の低下と判定する判定手段から構成されて
いる。
【００９０】ローパスフィルタは、路面外乱などに依存
した摩擦状態推定値の推定ばらつきを低減するためのも
のでああり、フィルタの周波数は、推定ばらつきを低減
すると共にパンク時の空気圧変化に対しては推定値が充
分追従できるような値に設定する。
【００９１】本実施の形態においても、４輪の摩擦状態
推定値を独立に推定し、各々の車輪に関して基準値との
比較を行う結果、１輪毎の空気圧低下を独立に検出する
ことができる。このため、１輪のパンクの他、自然漏れ
などによる４輪の空気圧同時低下についても検出可能に
なる。
【００９２】次に、本発明の第５の実施の形態を説明す
る。本実施の形態は、第３の実施の形態と同様に複数の
周波数領域の振動レベルを摩擦状態推定値として用い、
タイヤ空気圧の低下を検出するようにしたものである。
本実施の形態は、図５で説明したように、車輪速セン
サ、路面摩擦状態推定手段、タイヤ空気圧推定手段、及
び表示手段から構成されている。なお、本実施の形態に
おいて図１５と対応する部分には同一の符号を付して説
明する。
【００９３】図２０に示すように、本実施の形態の摩擦
状態推定値演算手段は、複数のバンドパスフィルタ４６
1、４６2、・・・、４６6と、バンドパスフィルタの出
力端の各々に接続された複数の振動レベル演算手段４８
1、４８2、・・・、４８6とから構成され、複数の振動
レベル演算手段の各々には、ニューラルネットワークか
ら構成された空気圧低下推定手段５０が接続されてい
る。
【００９４】本実施の形態では、バンドパスフィルタの
透過周波数帯は、対象とする全周波数帯域を隣り合う複
数の周波数帯域に分割した帯域に定められている。具体
的には、バンドパスフィルタの透過周波数帯は、各々１
０〜２０Ｈｚ、２０〜３０Ｈｚ、３０〜４０Ｈｚ、４０
〜５０Ｈｚ、５０〜６０Ｈｚ、６０〜７０Ｈｚの６つの
周波数帯域とした。この摩擦状態推定値演算手段から
は、複数の周波数帯域、すなわち６つの周波数帯域の各
々の振動レベルが摩擦状態推定値として出力される。本
実施の形態では、バンドパスフィルタによって各周波数
帯域毎の振動レベルを演算する例について説明したが、
ＦＦＴによって各周波数成分を演算してもよい。
【００９５】上記で説明したように、空気圧が正常で路
面μ勾配が小さい場合、車輪速の周波数帯域は低く周波
数特性は低い周波数領域からゲインが落ち込む。また、
空気圧が低下し路面μ勾配が大きい場合、車輪速の帯域
周波数は高く周波数成分は、高い周波数までゲインの落
ち込みがない。このため、各周波数領域の振動レベルを
比較することによって、空気圧低下の推定が可能にな
る。
【００９６】タイヤ空気圧推定手段は、摩擦状態推定値
としての各周波数帯域の振動レベルから、路面μ勾配に
応じて帯域周波数が変化することを利用し、ニューラル
ネットワークによって空気圧低下に伴う路面μ勾配の増
加を推定する。このニューラルネットワークは、入力
層、中間層、出力層の３層構造で構成されており、６つ
の振動レベルを入力して空気圧低下を２段階に推定す
る。ニューラルネットワークの学習は、空気圧が高、低
の２段階における車輪速の周波数特性を用いてバックプ
ロパゲーション手法によって行われる。これにより、ニ
ューラルネットワークは、空気圧の低下に伴って路面μ
勾配が大きくなるのに従って各周波数帯域の振動レベル
が大きくなる性質を学習し、各周波数帯域の振動レベル
から空気圧低下を推定することができる。
【００９７】次に本発明の第６の実施の形態を説明す
る。本実施の形態は、第３の実施の形態における複数の
バンドパスフィルタに変えて１つのバンドパスフィルタ
を用いたものである。第３の実施の形態では、左右輪の
振動レベルの差を検出するために図１７に示すように、
周波数領域を複数の周波数帯域に細分化し、各々の周波
数帯域の振動レベル差を演算し、これらの平均値を用い
て、空気圧低下を検出した。本実施の形態では、注目す
べき特定周波数領域（例えば、１５〜３０Ｈｚ）におけ
る車輪速信号のＰＳＤ（Power Spectral Density）が高
周波数領域程小さくなる特徴があることに着目し、図２
１に示す高周波帯域でゲインが大きくなる周波数重みフ
ィルタを用いて、フィルタ処理後の左右輪の振動レベル
の差から片輪の周波数低下を推定するものである。図２
２に、周波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理し
た時のＰＳＤを示す。この図から理解されるように、周
波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理することに
よって、空気圧が正常な車輪と比較すると、空気圧が低
下した車輪の振動レベルの低下が顕著に表れている。
【００９８】第６の実施の形態は、図２３に示ように、
左右輪各々に対して１つずつ取り付けられた一対の車輪
速センサ（図示せず）の各々に接続された周波数重みフ
ィルタ６０Ｒ，６０Ｌと、周波数重みフィルタ６０Ｒ，
６０Ｌの各々に接続されると共にフィルタ処理された信
号の振動レベルを演算する一対の振動レベル演算手段６
２Ｒ，６２Ｌを含んで構成されている。
【００９９】振動レベル演算手段６２Ｒ，６２Ｌの出力
端は、振動レベル演算手段６２Ｒで演算された振動レベ
ルから振動レベル演算手段６２Ｌで演算された振動レベ
ルを減算した差を演算する減算回路６４に接続されてい
る。減算回路６４は、上記で説明したように、路面外乱
によるノイズ等による推定ばらつきを低減するためのロ
ーパスフィルタ処理を行うローパスフィルタ６６に接続
され、ローパスフィルタ６６はローパスフィルタ処理後
の差を基準値と比較して、差が基準値を越えたとき、す
なわち差が増加したときにタイヤ空気圧が低下したと判
定して、タイヤ空気圧の低下を示す判定信号を出力する
判定手段６８に接続されている。
【０１００】周波数重みフィルタ６０Ｒ，６０Ｌは、図
２１に示すように高周波領域でゲインが大きくなる周波
数特性を有したバンドパスフィルタであり、空気圧変化
時に特性変動が生じ易い周波数領域の車輪速振動レベル
が略フラットになるように設定されている。
【０１０１】振動レベル演算手段は、周波数重みフィル
タ処理後の車輪速信号を２乗すると共に対数演算により
デシベル表現した各輪の車輪速信号の振動レベルを演算
する。
【０１０２】ローパスフィルタは、各輪の振動レベルの
差をフィルタ処理することによって推定値の平滑化を行
なう。
【０１０３】判定手段は、平滑化処理後の左右輪の振動
レベル差に車速に応じたゲインを乗じて左右輪空気圧さ
の推定値を演算すると共に、基準値と比較して推定値の
絶対値が基準値を越えた空気圧低下と判定し、空気圧低
下警報を出力する。
【０１０４】図２４は、左後輪の空気圧を右輪の空気圧
に対して０、５０、１００ｋＰａと低下させて、１９０
ｋｍ／ｈで定常走行した場合の、本実施の形態によって
推定された左右輪の空気圧差の推定結果を示したもので
ある。左後輪の空気圧を１００ｋＰａ低下させた場合に
は、推定開始から４分程で基準値を越えており、空気圧
の低下の判定が行なわれている。
【０１０５】なお、本実施の形態では、振動レベルの差
に代えて比を用いるようにしてもよい。
【０１０６】本実施の形態では、周波数重みフィルタを
用いることによってバンドパスフィルタを１つのみの構
成としている。このため、複数のバンドパスフィルタを
用いる実施の形態と比較して、演算負荷をて低減するこ
とができる、という効果が得られる。
【０１０７】なお、上記１輪毎のタイヤ空気圧低下を推
定する実施の形態では、左右輪各々に路面摩擦状態推定
手段を設け、推定された摩擦状態推定値の差または比を
演算することにより、走行する路面の影響を除去したタ
イヤ空気圧低下を検出することができる。
【０１０８】上記各実施の形態では、周波数遮断特性変
化を利用する例について説明したが、周波数遮断特性変
化に代えて、接地長増加に伴うねじれ共振周波数より低
い周波数領域を含む周波数領域における振動抑制特性の
変化を摩擦状態推定値として推定し、推定した振動抑制
特性の変化を比較してタイヤ空気圧の低下を検出しても
よい。
【０１０９】
【発明の効果】以上説明したように第１の発明によれ
ば、直接タイヤ空気圧を検出するセンサを用いることな
く、高速走行時の駆動輪においてもタイヤ空気圧を検出
することができるタイヤの空気圧推定装置を提供するこ
とができる、という効果が得られる。
【０１１０】また、第２の発明によれば、左右輪の摩擦
状態推定値の差または比に基づいてタイヤの空気圧を推
定しているので、走行する路面の影響を除去して１輪の
パンクなど片輪の空気圧を精度良く推定することができ
る、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】高速走行時と低速走行時とにおける空気圧と路
面摩擦状態との関連を比較して示す線図である。
【図２】空気圧と路面摩擦状態との関連を示す線図であ
る。
【図３】本発明の原理を説明するための力学モデルを示
すブロック図である。
【図４】路面外乱から車輪速までの周波数応答を示すゲ
イン線図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態を示すブロック図で
ある。
【図６】本発明の第１の実施の形態のタイヤ空気圧推定
手段の詳細を示すブロック図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態の帯域周波数を推定
するアルゴリズムを示す流れ図である。
【図８】１次遅れモデルの路面外乱から車輪速までの周
波数応答を示すゲイン線図である。
【図９】帯域周波数と制動力勾配との関係を示す線図で
ある。
【図１０】タイヤ変位を説明するための図である。
【図１１】直進制動時の制動力の推定値と真値とを比較
して示す線図である。
【図１２】直進制動時の制動力勾配の推定値と真値とを
比較して示す線図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態を示すブロック図
である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態の帯域周波数差の
時系列データを示す線図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態を示すブロック図
である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態のタイヤ空気圧推
定手段の詳細を示すブロック図である。
【図１７】空気圧低下に伴う車輪速信号の振動レベルの
低下を示す線図である。
【図１８】推定された振動レベル差の時系列データを示
す線図である。
【図１９】本発明の第４の実施の形態を示すブロック図
である。
【図２０】本発明の第５の実施の形態を示すブロック図
である。
【図２１】周波数重みフィルタの特性を示す線図であ
る。
【図２２】周波数重みフィルタでの処理後の振動レベル
を正常輪と空気圧低下輪とで比較して示す線図である。
【図２３】本発明の第６の実施の形態を示すブロック図
である。
【図２４】第６の実施の形態による空気圧差の推定結果
を示す線図である。
【図２５】空気圧正常時と空気圧低下時との周波数と車
輪速ＰＳＤとの関係を比較して示す線図である。
【符号の説明】
３０ 車輪速センサ ３２ 路面摩擦状態推定手段 ３４ タイヤ空気圧推定手段 ３６ 表示手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 梅野 孝治 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 Ｆターム(参考） 2F055 AA12 BB20 CC59 DD20 EE40 FF49

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】車輪速度を検出する車輪速センサと、 車輪速センサで検出された車輪速に基づいて、タイヤと
    路面との間の摩擦状態を表す摩擦状態推定値を推定する
    路面摩擦状態推定手段と、 前記路面摩擦状態推定手段で推定された摩擦状態推定値
    に基づいて、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推
    定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  2. 【請求項２】１つの車輪の車輪速度を検出する車輪速セ
    ンサと、 車輪速センサで検出された車輪速に基づいて、タイヤと
    路面との間の摩擦状態を表す摩擦状態推定値を推定する
    路面摩擦状態推定手段と、 前記路面摩擦状態推定手段で推定された摩擦状態推定値
    に基づいて、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推
    定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  3. 【請求項３】路面摩擦状態推定手段は、接地長増加に伴
    う車輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い周波数
    領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変化を摩
    擦状態推定値として推定する請求項２記載のタイヤ空気
    圧推定装置。
  4. 【請求項４】路面摩擦状態推定手段は、 ａ．路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデ
    ルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン
    線図において、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の
    値に変化するときの周波数、または、 ｂ．路面外乱から車輪速までの伝達特性の周波数応答を
    表すゲイン線図のねじれ共振周波数より低い低周波数領
    域における特性量と該低周波数領域よりも高い高周波数
    領域における特性量との差または比、 を摩擦状態推定値として推定する請求項２または請求項
    ３記載のタイヤの空気圧推定装置。
  5. 【請求項５】前記特性値は、車輪速信号の振動レベルで
    ある請求項４記載のタイヤの空気圧推定装置。
  6. 【請求項６】タイヤ空気圧推定手段は、前記摩擦状態推
    定値と基準値とを比較することによって、タイヤの空気
    圧を推定する請求項３〜５のいずれか１項記載のタイヤ
    の空気圧推定装置。
  7. 【請求項７】路面摩擦状態推定手段は、複数の周波数帯
    域における車輪速信号の振動レベルを摩擦状態推定値と
    して推定する請求項２記載のタイヤの空気圧推定装置。
  8. 【請求項８】タイヤ空気圧推定手段は、複数の周波数帯
    域における車輪速信号の振動レベルを比較することによ
    って、タイヤの空気圧を推定する請求項７記載のタイヤ
    の空気圧推定装置。
  9. 【請求項９】１つの車輪の車輪速度を検出する車輪速セ
    ンサと、 車輪速センサで検出された車輪速に基づいて、車輪速周
    波数特性のねじれ共振周波数より低い周波数領域を含む
    周波数領域における周波数遮断特性変化からタイヤの空
    気圧を推定するタイヤ空気圧推定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  10. 【請求項１０】複数の車輪各々の車輪速度を検出する車
    輪速センサと、 車輪速センサで検出された複数の車輪各々の車輪速に基
    づいて、タイヤと路面との間の摩擦状態を表す摩擦状態
    推定値を推定する路面摩擦状態推定手段と、 前記路面摩擦状態推定手段で推定された摩擦状態推定値
    に基づいて、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推
    定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  11. 【請求項１１】路面摩擦状態推定手段は、接地長増加に
    伴う車輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い周波
    数領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変化、
    または、接地長増加に伴うねじれ共振周波数より低い周
    波数領域を含む周波数領域における振動抑制特性の変化
    を摩擦状態推定値として推定する請求項１０記載のタイ
    ヤ空気圧推定装置。
  12. 【請求項１２】路面摩擦状態推定手段は、 ａ．路面外乱から車輪速までの伝達特性を低次元のモデ
    ルに近似したときの該モデルの周波数応答を表すゲイン
    線図において、ゲインが所定範囲の値から所定範囲外の
    値に変化するときの周波数、 ｂ．特定の周波数帯における車輪速信号の振動レベル、
    及び、 ｃ．特定周波数領域の高周波数領域でゲインが大きくな
    る周波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理するこ
    とによって得られる特定周波数領域における車輪速信号
    の振動レベル、の少なくとも１つを摩擦状態推定値とし
    て複数の車輪の各々について推定する請求項１０または
    請求項１１記載のタイヤの空気圧推定装置。
  13. 【請求項１３】タイヤ空気圧推定手段は、前記ａで推定
    された周波数の差または比と基準値とを比較することに
    よって、または前記ｂまたはｃで推定された振動レベル
    の差または比と基準値とを比較することによって、タイ
    ヤの空気圧を推定する請求項１２記載のタイヤの空気圧
    推定装置。
  14. 【請求項１４】１つの車輪の車輪速度を検出する車輪速
    センサと、 車輪速センサで検出された車輪速度信号に基づいて、ね
    じれ共振周波数より低い低周波数領域における車輪速信
    号の特性量と該低周波数領域よりも高い高周波数領域に
    おける車輪速信号の特性量とを検出する検出手段と、 前記検出手段で検出された特性量を相対比較することに
    よって、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推定手
    段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  15. 【請求項１５】前記タイヤ空気圧推定手段は、低周波数
    領域における車輪速信号の特性量と高周波数領域におけ
    る車輪速信号の特性量との差または比と基準値との比較
    によって、前記特性量の相対比較を行なう請求項１４記
    載のタイヤの空気圧推定装置。
  16. 【請求項１６】複数の車輪各々の車輪速度を検出する車
    輪速センサと、 車輪速センサで検出された複数の車輪各々の車輪速に基
    づいて、車輪速周波数特性のねじれ共振周波数より低い
    周波数領域を含む周波数領域における周波数遮断特性変
    化、または、ねじれ共振周波数より低い周波数領域を含
    む周波数領域における振動抑制特性の変化からタイヤの
    空気圧を推定するタイヤ空気圧推定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  17. 【請求項１７】１つの車輪の車輪速度を検出する車輪速
    センサと、 車輪速センサで検出された車輪速度信号に基づいて、複
    数の周波数領域における車輪速信号の特性量を検出する
    検出手段と、 前記検出手段で検出された複数の特性量を比較すること
    によって、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧推定
    手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  18. 【請求項１８】複数の車輪各々の車輪速度を検出する車
    輪速センサと、 車輪速センサで検出された複数の車輪各々の車輪速に基
    づいて、複数の周波数帯域における車輪速度信号の特性
    量、または特定周波数領域の高周波数領域でゲインが大
    きくなる周波数重みフィルタを用いて車輪速信号を処理
    することによって得られる特定周波数領域における車輪
    速信号の特性量を各車輪毎に検出する検出手段と、 前記検出手段で検出された複数の特性量を相対比較する
    ことによって、タイヤの空気圧を推定するタイヤ空気圧
    推定手段と、 を含むタイヤ空気圧推定装置。
  19. 【請求項１９】タイヤ空気圧推定手段は、前記特性量の
    差または比と基準値との比較によって、前記特性量の相
    対比較を行なう請求項１８記載のタイヤ空気圧推定装
    置。
  20. 【請求項２０】前記特性量は、振動レベルである請求項
    １４、１５、１７〜１９のいずれか１項記載のタイヤ空
    気圧推定装置。
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