JP2006162479A - タイヤ空気圧監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 高速走行時やタイヤを別のタイヤに交換した場合でのタイヤ空気圧低下を精度よく素早く検知することができ、更に４つのタイヤが同時に空気圧低下した場合でもタイヤ空気圧の低下を精度よく素早く検知することができるタイヤ空気圧監視装置を提供する。
【解決手段】 各車輪速センサＶＳから出力される検出信号から算出した車輪速と車体速とから輪径比を算出して、この算出した輪径比に基づいて各車輪Ｗのタイヤ空気圧を監視する第１タイヤ空気圧監視装置２と、各車輪速センサＶＳから出力される検出信号から算出した、現在走行時の速度域に対応する各車輪Ｗの振動周波数基準スペクトルと、現在走行時の振動周波数現在スペクトルのパターンの比較結果に基づいて各車輪Ｗのタイヤ空気圧を監視する第２タイヤ空気圧監視装置３を備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、自動車等の車両に搭載されるタイヤ空気圧監視装置に係り、詳しくは走行時におけるタイヤの空気圧低下を間接的に監視するタイヤ空気圧監視装置に関する。

車輪のタイヤ空気圧の低下を、各車輪に取付けた空気圧センサで直接検知する方法ではなく、走行時におけるタイヤ空気圧の低下を、タイヤ空気圧が低下したときにタイヤ径が変化する（短くなる）ことを利用して間接的に検知する方法が知られている。

例えば、空気圧の低い車輪ほどその径が小さくなって速く回転することに着目して、各車輪に設けたＡＢＳ（アンチスキッドブレーキシステム）等に用いる車輪速センサで検出される車輪の回転角速度から、４輪車両の４つのタイヤのうちの対角線上にある一対のタイヤの回転角速度の和と他の一対のタイヤの回転角速度の和との比を求めて、タイヤ空気圧の低下を検知する装置（例えば、特許文献１参照）や、タイヤ振動周波数スペクトルのピーク値が車両の速度域に応じて、ＲＯＭ等に記憶されている正常空気圧時の値に対して低下あるいはシフト（周波数軸上での移動）することからタイヤ空気圧の低下を検知する装置（例えば、特許文献２参照）等が知られている。
特開平６−９２１１４号公報（請求項１、段落番号［００４８］〜［００５３］等） 特許第２８３６６５２号公報（請求項１，４、図４等）

ところで、前記特許文献１の検知装置では、前記したように４輪車両の４つのタイヤのうちの対角線上にある一対のタイヤの回転角速度の和と他の一対のタイヤの回転角速度の和との比からタイヤ空気圧低下を検知することにより、４つのタイヤのうちの、１つのタイヤのみあるいは３つのタイヤ同時の空気圧低下は検知できるものの、２つのタイヤ同時や４つのタイヤ同時の空気圧低下は検知することができなかった。

さらに、前記特許文献１の検知装置では、タイヤ空気圧の低下を応答性よく素早く検知することができるが、車両の走行速度が速くなるにつれて遠心力でタイヤの動荷重半径（ＤＬＲ）が増大することにより、高速走行時（例えば、１２０km/h程度以上）ではタイヤ空気圧の低下を精度よく検知することが難しかった。

また、前記特許文献２の検知装置では、４つのタイヤ同時の空気圧低下は検知することができるが、タイヤの特性や径が製造バラツキや銘柄等によって多少異なることにより、別の銘柄等のタイヤに交換した場合などには、タイヤ空気圧の低下を精度よく検知することが難しかった。さらに、前記特許文献２の検知装置では、タイヤ振動周波数スペクトルを得るには一定の走行時間（走行距離）が必要なので、タイヤ空気圧の低下を素早く検知できなかった。

そこで、本発明は、高速走行時やタイヤを別のタイヤに交換した場合でもタイヤ空気圧の低下を精度よく素早く検知することができ、さらに４つのタイヤが同時に空気圧低下した場合でもタイヤ空気圧の低下を精度よく素早く検知することができるタイヤ空気圧監視装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するために請求項１に係る発明は、車両の各車輪の路面状態に起因する振動をそれぞれ検出する前記車輪ごとに設けた車輪振動検出手段と、前記各車輪振動検知手段で検出した検出値をそれぞれ入力し、前記各車輪の前輪側および後輪側について前記検出値の変化のパターンをタイヤ固有の影響を除去してそれぞれ特徴抽出し、この特徴抽出した検出値の変化のパターンを前記各車輪の前輪側と後輪側とでパターンマッチングし、一致したパターンの時間差を求め、このように求めた時間差と予め記憶している基準長さとから、タイヤ空気圧に依存しない車体速を算出する車体速算出手段と、前記各車輪のタイヤ空気圧の変化に依存して変化する車輪速をそれぞれ算出する車輪速算出手段と、算出された前記車体速と前記車輪速とから前記各車輪の車輪径の変化度合いを演算し、この演算結果に基づいて前記各車輪のタイヤ空気圧の低下を判定する第１空気圧低下判定手段と、を備えた第１タイヤ空気圧監視手段と、前記車輪振動検出手段で検出した検出値に所定の変換処理を行い、走行時に発生する前記各車輪の振動の周波数とその周波数のゲインとからなる振動周波数スペクトルデータを作成する振動周波数スペクトルデータ作成手段と、前記各車輪のタイヤ空気圧が正常値にあるときの基準となる振動周波数スペクトルデータを、振動周波数基準スペクトルデータとして測定された前記車体速または前記車輪速と対応つけて複数記憶する振動周波数基準スペクトルデータ記憶手段と、測定された現在の車輪速または車体速に基づいて、前記振動周波数基準スペクトルデータ記憶手段から振動周波数基準スペクトルデータを読み出すとともに、この読み出した振動周波数基準スペクトルデータのパターンと前記振動周波数スペクトルデータ作成手段により作成した現在の振動周波数スペクトルデータのパターンとを比較し、その比較結果に基づいて前記各車輪のタイヤ空気圧の低下を判定する第２空気圧低下判定手段と、を備えた第２タイヤ空気圧監視手段とを有し、前記第１タイヤ空気圧監視手段と前記第２タイヤ空気圧監視手段とで同時に前記各車輪のタイヤ空気圧を監視することを特徴としている。

請求項１の発明によれば、第１タイヤ空気圧監視手段では、タイヤ空気圧の変化に応じて変化する各車輪の車輪速と、タイヤ空気圧の変化に依存しない車体速とから各車輪の車輪径の変化度合いを演算し、この演算結果に基づいて各車輪のタイヤ空気圧の低下を判定することにより、４つの車輪のタイヤ空気圧が同時に低下した場合でも素早く検知することができ、また、第２タイヤ空気圧監視手段では、タイヤ空気圧が低下すると路面との接地面積が広くなること、接地面積が広くなると外乱の影響が大きくなり振動周波数スペクトルがブロードになることを利用して、タイヤ空気圧の低下がなく接地面積が狭い正常な状態での振動周波数スペクトル（振動周波数基準スペクトルデータ）と、現在走行しているときの振動周波数スペクトル（振動周波数現在スペクトルデータ）のパターンを比較することにより、高速走行時（例えば、１２０km/h程度以上）に遠心力によってタイヤの動荷重半径（ＤＬＲ）が増大した場合でも、その影響を受けることなく、タイヤ空気圧の低下を精度よく検知できる。

また、請求項２に係る発明は、前記第１タイヤ空気圧監視手段および前記第２タイヤ空気圧監視手段の少なくとも一方が、前記各車輪のいずれかのタイヤ空気圧が低下したと判定すると、空気圧低下警報を報知することを特徴としている。

請求項２の発明によれば、第１タイヤ空気圧監視手段と第２タイヤ空気圧監視手段の少なくともどちらか一方が、タイヤ空気圧が低下したと判定すると、空気圧低下警報を報知することにより、タイヤ空気圧が低下したことをより素早く運転者に知らせることができる。

請求項１に記載の発明によれば、第１タイヤ空気圧監視手段と第２タイヤ空気圧監視手段とで同時に各タイヤの空気圧を監視するこができるので、高速走行時やタイヤを別のタイヤに交換した場合でも、タイヤ空気圧低下を精度よく素早く検知することができ、更に４つの車輪のタイヤ空気圧が同時に低下した場合でも精度よく素早く検知することができる。

また、請求項２に記載の発明によれば、第１タイヤ空気圧監視手段と第２タイヤ空気圧監視手段の少なくともどちらか一方が、タイヤ空気圧が低下したと判定すると空気圧低下警報を報知することにより、タイヤ空気圧の低下を直ぐに運転者に知らせることができる。

以下、本発明を図示の実施形態に基づいて説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るタイヤ空気圧監視装置を示す概略構成図である。なお、本実施形態では、車両（自動車）のハブに装着されるホイールとこのホイールに取付けたタイヤとを車輪と称し、前記タイヤ空気圧監視装置でタイヤの空気圧の低下を監視するものである。

図１に示すように、この車両Ｃの４つの車輪Ｗ（左前輪Ｗfl，右前輪Ｗfr，左後輪Ｗrl，右後輪Ｗrr）には、車輪速を検出する車輪速センサＶＳ（左前輪車輪速センサＶＳfl，右前輪車輪速センサＶＳfr，左後輪車輪速センサＶＳrl，右後輪車輪速センサＶＳrr）がそれぞれ設けられている。車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）は、例えば、ホール素子等を用いて車輪速度パルスを生成する公知のホイールセンサであり、それぞれ対応する各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（左前輪車輪速Ｖfl，右前輪車輪速Ｖfr，左後輪車輪速Ｖrl，右後輪車輪速Ｖrr）に応じた検出信号を出力する。なお、本実施形態において、符号に添えられるfl，fr，rl，rrの添字は、flが左前輪側、frが右前輪側、rlが左後輪側、rrが右後輪側であることを示す。

車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）は、ＡＢＳ（アンチスキッドブレーキシステム）等を搭載した車両には設置されており、本実施形態では、ＡＢＳ等の制御に用いる前記車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）を車輪振動検出手段として用いている。

タイヤ空気圧監視装置１は、第１タイヤ空気圧監視装置２と第２タイヤ空気圧監視装置３を備えており、第１タイヤ空気圧監視装置２と第２タイヤ空気圧監視装置３の少なくともどちらか一方でタイヤ空気圧の低下を検知すると、タイヤ空気圧低下を報知するように構成されている。

［第１タイヤ空気圧監視装置］
図２は、第１タイヤ空気圧監視装置２の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第１タイヤ空気圧監視装置２は、前記各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）と第１制御部（ＥＣＵ）２ａと空気圧警告灯１５を備えており、第１制御部（ＥＣＵ）２ａは、安定判別演算部４、積算演算部５、平均車輪速演算部６、輪径比演算部７、平均輪径比演算部８、空気圧低下判定部９、重み演算部１０、および車体速演算部１１を有している。前記各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）と空気圧警告灯１５は、後記する第２タイヤ空気圧監視装置３と兼用で使用される。また、車体速演算部１１は、車輪速履歴保存部１２、相互相関関数演算部１３、および絶対車体速演算部１４を有している。なお、第１制御部（ＥＣＵ）２ａ、不図示のＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、周辺回路、入出力インタフェース等から構成されている。

安定判別演算部４は、車両Ｃの走行状態を判別し、走行状態が安定しているときに各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）でそれぞれ検出された各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に応じた検出値に基づいて、後段の各処理を行わせる。即ち、安定判別演算部４は、例えば左前輪Ｗflと右前輪Ｗfr間の車輪速差（左前輪Ｗflの車輪速Ｖflと右前輪Ｗfrの車輪速Ｖfrとの差）等から旋回走行や加減速走行、低μ路面走行等に係るパラメータを算出し、これらパラメータが所定の閾値より大きい場合（つまり、旋回走行等により安定走行が成立していない場合）のデータを除いて各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に応じた検出値を、積算演算部５および車体速演算部１１の車輪速履歴保存部１２に出力する。なお、安定判定演算部４における判定処理は、本実施形態では１０ミリ秒間隔で行われる。

積算演算部５は、左前輪車輪速（Ｖfl）を積算する第１積算演算部５ａと、右前輪車輪速（Ｖfr）を積算する第２積算演算部５ｂと、左後輪車輪速（Ｖrl）を積算する第３積算演算部５ｃと、右後輪車輪速（Ｖrr）を積算する第4積算演算部５ｄを有している。第１〜第４積算演算部５ａ〜５ｄは、安定判別演算部４を通して入力される各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）を積算して、読み出し自在に記憶する。なお、前記積算を繰り返した回数（積算回数＝ＰＮＴＭ）も読み出し自在に記憶される。

積算演算部５で予め定められた回数積算が行われると、この積算演算部５の後段の平均車輪速演算部６で平均車輪速を演算する。すなわち、平均車輪速演算部６は、第１積算演算部５ａから入力される所定回数積算された左前輪車輪速（Ｖfl）からその平均車輪速Ｖ１を演算する第１平均車輪速演算部６ａと、所定回数積算された右前輪車輪速（Ｖfr）からその平均車輪速Ｖ２を演算する第２平均車輪速演算部６ｂと、所定回数積算された左後輪車輪速（Ｖrl）からその平均車輪速Ｖ３を演算する第３平均車輪速演算部６ｃと、所定回数積算された右後輪車輪速（Ｖrr）からその平均車輪速Ｖ４を演算する第４平均車輪速演算部６ｄを有している。

平均車輪速演算部６の第１〜第４平均車輪速演算部６ａ〜６ｄで得られる平均車輪速Ｖ１〜Ｖ４は、以下の式（１）〜（４）に基づいて演算処理される。なお、各式において、ＰＮＴＮは前記の通り積算回数である。
Ｖ１＝ΣＶfl／ＰＮＴＮ…式（１）
Ｖ２＝ΣＶfr／ＰＮＴＮ…式（２）
Ｖ３＝ΣＶrl／ＰＮＴＮ…式（３）
Ｖ４＝ΣＶrr／ＰＮＴＮ…式（４）

前記した各式において、ＰＮＴＮ（積算回数）を１００回とすれば、例えば１０ミリ秒毎に演算処理しているときには、平均車輪速演算部６では１０００ミリ秒（＝１秒）間におけるそれぞれの平均車輪速Ｖ１〜Ｖ４（各車輪Ｗのタイヤ空気圧の変化に依存した車輪速）が演算されることになる。

また、車体速演算部（車輪速履歴保存部１２、相互相関関数演算部１３、絶対車体速演算部１４）１１は、安定判別演算部４を通して入力される各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）から、タイヤ空気圧の変化（即ちタイヤの直径）に依存しない絶対的な車体速Ｖｖを演算（推定）する（詳細は後記する）。この車体速Ｖｖは、前記した平均車輪速演算部６の第１〜第４平均車輪速演算部６ａ〜６ｄで平均車輪速Ｖ１〜Ｖ４を算出したのと同じ区間での速度である。これは、後記する平均輪径比演算部８で算出する輪径比を適切なものとするためである。

輪径比演算部７は、平均車輪速演算部６で演算された前記各平均車輪速Ｖ１〜Ｖ４と車体速演算部１１の絶対車体速演算部１４で演算された前記車体速Ｖｖに基づいて、各車輪（タイヤ）の輪径比を演算する。すなわち、輪径比演算部７は、第１平均車輪速演算部６ａから入力される平均車輪速Ｖ１と絶対車体速演算部１４から入力される車体速Ｖｖに基づいて左前輪Ｗflの輪径比Ｒ１を演算する第１輪径比演算部７ａと、第２平均車輪速演算部６ｂから入力される平均車輪速Ｖ２と絶対車体速演算部１４から入力される車体速Ｖｖに基づいて右前輪Ｗfrの輪径比Ｒ２を演算する第２輪径比演算部７ｂと、第３平均車輪速演算部６ｃから入力される平均車輪速Ｖ３と絶対車体速演算部１４から入力される車体速Ｖｖに基づいて左後輪Ｗrlの輪径比Ｒ３を演算する第３輪径比演算部７ｃと、第４平均車輪速演算部６ｃから入力される平均車輪速Ｖ４と絶対車体速演算部１４から入力される車体速Ｖｖに基づいて右後輪Ｗrrの輪径比Ｒ４を演算する第４輪径比演算部７ｄを有している。

輪径比演算部７の第１〜第４輪径比演算部７ａ〜７ｄで得られる輪径比Ｒ１〜Ｒ４は、以下の式（５）〜（８）に基づいて演算処理される。
Ｒ１＝（Ｖ１−Ｖｖ）／Ｖｖ…式（５）
Ｒ２＝（Ｖ２−Ｖｖ）／Ｖｖ…式（６）
Ｒ３＝（Ｖ３−Ｖｖ）／Ｖｖ…式（７）
Ｒ４＝（Ｖ４−Ｖｖ）／Ｖｖ…式（８）

平均輪径比演算部８は、輪径比演算部７で演算された前記各輪径比Ｒ１〜Ｒ４と重み演算部１０で演算された安定走行性の重み（以下、重みという）ＷＴに基づいて、各車輪（タイヤ）Ｗの平均輪径比を演算する。即ち、平均輪径比演算部８は、第１輪径比演算部７ａから入力される輪径比Ｒ１と前記重みＷＴに基づいて左前輪Ｗflの平均輪径比Ｒ１aを演算する第１平均輪径比演算部８ａと、第２輪径比演算部７ｂから入力される輪径比Ｒ２と前記重みＷＴに基づいて右前輪Ｗfrの平均輪径比Ｒ２aを演算する第２平均輪径比演算部８ｂと、第３輪径比演算部７ｃから入力される輪径比Ｒ３と前記重みＷＴに基づいて左後輪Ｗrlの平均輪径比Ｒ３aを演算する第３平均輪径比演算部８ｃと、第４輪径比演算部７ｄから入力される輪径比Ｒ４と前記重みＷＴに基づいて右後輪Ｗrrの平均輪径比Ｒ４aを演算する第４平均輪径比演算部８ｄを有している。

なお、重み演算部１０で演算される前記重みＷＴは、安定判別演算部４で判別した安定状態（例えば、定速で直進走行時）に対して重み付けをするためのパラメータであり、安定判別演算部４で判別演算した安定走行状態の値が高くなるほど“１”に近い値となり、逆に安定走行状態が低くなるほど“０”に近い値となる。

平均輪径比演算部８の第１〜第４平均輪径比演算部８ａ〜８ｄで得られる平均輪径比Ｒ１a〜Ｒ４aは、以下の式（９）〜（１２）に基づいて演算処理される。なお、各式において、（ｎ）および（ｎ−１）は配列変数のインデックス部分である。
Ｒ１a（ｎ）＝Ｒ１a（ｎ−１）×（ｍ−ＷＴ）／ｍ＋Ｒ１（ｎ）×ＷＴ／ｍ…式（９）
Ｒ２a（ｎ）＝Ｒ２a（ｎ−１）×（ｍ−ＷＴ）／ｍ＋Ｒ２（ｎ）×ＷＴ／ｍ…式（１０）
Ｒ３a（ｎ）＝Ｒ３a（ｎ−１）×（ｍ−ＷＴ）／ｍ＋Ｒ３（ｎ）×ＷＴ／ｍ…式（１１）
Ｒ４a（ｎ）＝Ｒ４a（ｎ−１）×（ｍ−ＷＴ）／ｍ＋Ｒ４（ｎ）×ＷＴ／ｍ…式（１２）

なお、各式において、ｍは以下の式（１３）で表される。
ｍ＝ＤＥＰＮ１（ｎ−１）＋ＷＴ…式（１３）
但し、ｍは積算回数（ＰＮＴＮ）ごとにＷＴだけ、移動平均回数（ＤＥＰＮ１）を上限に増加する。

空気圧低下判定部９は、平均輪径比演算部８で演算された各平均輪径比Ｒ１a（ｎ）〜Ｒ４a（ｎ）と予め記憶しているそれらの閾値とを比較し、前記各平均輪径比Ｒ１a（ｎ）〜Ｒ４a（ｎ）がそれに対応する閾値より大きい場合には、閾値より大きい平均輪径比の車輪のタイヤ空気圧が低下していると判定し、空気圧警告灯１５を点灯する。空気圧警告灯１５は、車両Ｃのインストルメンツパネル（不図示）に設置されている。なお、空気圧警告灯１５には、各車輪Ｗに対応して４つの警告灯を有しており、タイヤ空気圧が低下した車輪に対応した警告灯を点灯するように構成されている。

《車体速演算部の詳細》
次に、前記したタイヤ空気圧の変化（タイヤ直径の変化）に依存しない絶対的な車体速（Ｖｖ）の測定を行う車体速演算部（車輪速履歴保存部１２、相互相関関数演算部１３、絶対車体速演算部１４）１１について説明する。

図３（ａ）は、車輪（タイヤ）Ｗと路面とより生じる振動を模式的に示した図、図３（ｂ）は、車輪速Ｖの検出値の変動曲線（タイヤのユニフォーミティの崩れ（タイヤ一周における強度や密度の不均一性）を含む）を示した図、図３（ｃ）は、車輪速Ｖの検出値の変動曲線（タイヤのユニフォーミティの崩れの除去後）を示した図である。

車体速演算部１１では、車両Ｃの車輪（タイヤ）Ｗを介して入力される路面との振動を検知する車輪振動検出手段としての前記車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）から車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）の検出値をそれぞれ入力し、特徴抽出及びパターンマッチングを行い、車輪Ｗの前輪側及び後輪側の車輪速の変化のパターンをマッチングすることで、タイヤ空気圧の変化に依存しない車体速（Ｖｖ）を算出する。

なお、タイヤはゴムやスチールワイヤ等を巻いて製造するため、タイヤ一周の強度や密度に不均一性（ユニフォーミティの崩れ）が存在する。このため、図３（ａ）に示すように車輪（タイヤ）Ｗが路面上を回転すると、見かけ上車両Ｃが一定速度で走行していても、各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）から出力される車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）の時間変動（検出値の変動曲線）には、図３（ｂ）に示すように、タイヤのアンバランス（ユニフォーミティの崩れ）による周期の大きな変動が生じる。そして、この周期の大きな変動に、路面バンプ等による周期の小さな変動が重畳される。

車体速演算部１１では、路面バンプ等による車輪速変動から絶対的な車体速（Ｖｖ）を求めるものであることから、図３（ｃ）に示すように、タイヤのユニフォーミティの崩れによる変動成分を図示しないバンドパスフィルタで除去し（つまり、タイヤ固有の影響を除去し）、後の処理を円滑に行えるようにする。なお、この絶対的な車輪速（Ｖｖ）が早いほど、タイヤのユニフォーミティの崩れによる車輪速変動の周期（周波数）、路面バンプ等による車輪速変動の周期（周波数）、は全体的に短周期になる（高周波数帯域にシフトする）。このため、バンドパスフィルタは、車輪速が速くなるほど高い周波数帯域の車輪速の変動を通過するように、車輪速応動に構成してある。

車輪速履歴保存部１２は、前記バンドパスフィルタで処理された車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）を、本実施形態では１０ミリ秒ごとに、１００回分（１秒分）記憶する機能を有する。相互相関関数演算部１３は、フーリエ変換の一種である相互相関関数を演算し、車輪速履歴保存部１２に記憶されている左前輪側の車輪速（Ｖfl）の変化パターンに対する左後輪側の車輪速（Ｖrl）の変化パターンのマッチング、右前輪側の車輪速（Ｖfr）の変化パターンに対する右後輪側の車輪速（Ｖrr）の変化パターンのマッチングを行い、両者の位相差（時間差Δｔ）を求める処理を行う機能を有する。絶対車体速演算部１４は、前記時間差Δｔから絶対的な車体速（Ｖｖ）を求める処理を行う機能を有する。

次に、相互相関関数演算部１３及び絶対車体速演算部１４の演算処理動作を、図４のフローチャート及び数式を参照して説明する。

《相互相関関数演算部、絶対車体速演算部の演算処理動作》
相互相関関数演算部１３は、車輪速履歴保存部１２に保存された車輪速に対して、相互相関関数演算回数（ＣＮＴＤＴ）を決定する。即ち、車輪速履歴保存部１２に保存されているいずれかの車輪速Ｖから、車両Ｃのホイールベース間距離（ＷＢ）の概略通過時間（ＴＢＦＮ）を演算し、相互相関関数演算の実行に必要なデータ数（ＢＦＮ）を、次の式（１４）、（１５）に基づいて決定する。
ＴＢＦＮ＝ＷＢ×３．６／Ｖ …式（１４）
ＢＦＮ＝ＴＢＦＮ／ＬＰ …式（１５）
なお、ＬＰは、データのサンプリング間隔であり、本実施形態では１０ミリ秒である。

このようにして、データ数（ＢＦＮ）が決まったら相互相関関数演算回数（ＣＮＴＤＴ）を、次の式（１６）により決定する（ステップＳ１）。
ＣＮＴＤＴ＝ＰＮＴＭ／ＢＦＮ…式（１６）
なお、ＰＮＴＭは、積算演算部５で積算を繰り返した回数（積算回数）である。

次に、次の式（１７）、（１８）、（１９）、（２０）に基づいて各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）の平均値（ＶＷflsv，ＶＷfrsv，ＶＷrlsv，ＶＷrrsv）を演算する（ステップＳ２）。ここで、式（１７）、（１８）は、車輪速履歴保存部１２に記憶されている前輪側の車輪速（Ｖfl，Ｖfr）を相互相関関数演算回数（ＣＮＴＤＴ）に相当する個数を読み出して、その平均を求める式に相当する。また、式（１９）、（２０）は、車輪速履歴保存部１２に記憶されている後輪側の車輪速（Ｖrl，Ｖrr）を相互相関関数演算回数（ＣＮＴＤＴ）の２倍に相当する個数（２・ＣＮＴＤＴ）を読み出し、その平均を求める。なお、後輪側の車輪速（Ｖrl，Ｖrr）を多く読み出すのは、最初に前輪（Ｗfl，Ｗfr）において路面との間で生じた事象が、その後、後輪（Ｗrl，Ｗrr）でいつ起こったかを見過ごすことなく検出するためである。
ＶＷflsv＝ΣＶfl／ＣＮＴＤＴ …式（１７）
ＶＷfrsv＝ΣＶfr／ＣＮＴＤＴ …式（１８）
ＶＷrlsv＝ΣＶrl／（２・ＣＮＴＤＴ） …式（１９）
ＶＷrrsv＝ΣＶrr／（２・ＣＮＴＤＴ） …式（２０）

なお、式（１７）、（１８）におけるΣは、１〜ＣＮＴＤＴ（１刻み）まで各車輪速（Ｖhl，Ｖfr）を加算する関数であり、式（１９）、（２０）におけるΣは、１〜２・ＣＮＴＤＴ（１刻み）まで各車輪速（Ｖrl，Ｖrr）を加算する関数である。つまり、式（１７）、（１８）については、車輪速履歴保存部１２から車輪速（Ｖfl，Ｖfr）のデータを１〜ＣＮＴＤＴの個数分だけ読み出し、式（１９）、（２０）については車輪速履歴保存部１２から車輪速（Ｖrl，Ｖrr）のデータを１〜２・ＣＮＴＤＴの個数分だけ読み出し、それぞれ平均値（ＶＷflsv〜ＶＷrrsv）を求める処理を行う。

次に、ステップＳ２で求めた平均値（ＶＷflsv〜ＶＷrrsv）を利用して正規化を行う（ステップＳ３）。各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）の正規化（ＶＷfln，ＶＷfrn，ＶＷrln，ＶＷrrn）は、次の式（２１）〜（２４）により行われる。
ＶＷfln（ｎ）＝Ｖfl（ｎ）−ＶＷflsv …式（２１）
ＶＷfrn（ｎ）＝Ｖfr（ｎ）−ＶＷfrsv …式（２２）
ＶＷrln（ｎｎ）＝Ｖrl（ｎｎ）−ＶＷrlsv …式（２３）
ＶＷrrn（ｎｎ）＝Ｖrr（ｎｎ）−ＶＷrrsv …式（２４）
なお、ｎは１〜ＣＮＴＤＴまでの正の整数（１刻み）である。また、ｎｎは１〜２・ＣＮＴＤＴまでの正の整数（１刻み）である。

ステップＳ３にて正規化が終わると、相互相関関数の演算を行う（ステップＳ４）。左前輪flと左後輪rlとの相互相関関数ＳＴrlの演算は、次の式（２５）により行われ、右前輪frと右後輪rrとの相互相関関数ＳＴrrの演算は、次の式（２６）により行われる。
ＳＴrl（ｎ）＝ΣΣＶＷfln（ｎ）・ＶＷrln（ｎ＋ｎｎｎ） …式（２５）
ＳＴrr（ｎ）＝ΣΣＶＷfrn（ｎ）・ＶＷrrn（ｎ＋ｎｎｎ） …式（２６）

ここで、ｎは１〜ＣＮＴＤＴの正の整数（１刻み）、ｎｎｎは０〜ＣＮＴＤＴ（相互相関関数演算回数の正の整数（１刻み））である。即ち、この式（２５）、（２６）におけるΣΣは、畳み込み積分を繰り返して行う関数を示している。なお、この式（２５）、（２６）は、コンピュータプログラムにおけるＦＯＲ−ＮＥＸＴループ、ＤＯ−ＣＯＮＴＩＮＵＥループ等のループ関数を、ループカウンタをｎ及びｎｎｎとして２重ループにし、配列変数ＳＴrl（ｎ），ＳＴrr（ｎ）に相互相関関数の演算結果を格納することに相当する。

ちなみに、配列変数ＳＴrl（ｎ），ＳＴrr（ｎ）の演算結果が大きくなるのは、正規化した車輪速の曲線（図５（ａ），（ｂ）参照）における山と山、谷と谷が掛け合わされるような演算が行われる場合である。即ち、図５（ａ）と図５（ｂ）の各パターンが一致し、かつ位相が一致するような演算が行われる場合である（そのような演算結果となるｎの値を後で求めて時間差Δｔとする）。なお、配列変数ＳＴrl（ｎ），ＳＴrr（ｎ）が小さくなるのは、山と谷、谷と山が掛け合わされるような演算である（マイナスの値になる）。

ステップＳ４で相互相関関数の演算が終わると、次の式（２７）、（２８）の関数を実行して、最大値を選択（抽出）する（ステップＳ５）。
ＳＴrl（ｍａｘ）＝ｍａｘ｜ＳＴrl（１），ＳＴrl（２），… ，ＳＴrl（ＣＮＴＤＴ）｜ …式（２７）
ＳＴrr（ｍａｘ）＝ｍａｘ｜ＳＴrr（１），ＳＴrr（２），… ，ＳＴrr（ＣＮＴＤＴ）｜ …式（２８）

これらの式で車両Ｃの左右の最大値を示すＳＴrl（ｍａｘ），ＳＴrr（ｍａｘ）のそれぞれのｍａｘの値（ｍａｘ値）が求まり、このｍａｘ値から、次の式（２９）により位相遅れ時間を演算する（ステップＳ６）。即ち、ＳＴrl（ｎ）が最大値となるｎの値（＝ｍａｘ値）、およびＳＴrr（ｎ）が最大値となるｎの値（ｍａｘ値）が求まる。それぞれｎの値が求まれば、この値から式（２９）により時間差Δｔが演算される。
Δｔ（秒）＝１０（ミリ秒）／１０００（ミリ秒／秒）×（ｎ−１）…式（２９）

なお、前記時間差Δｔは、請求項１の「一致したパターンの時間差」に相当する。また、式（２９）の１０（ミリ秒）という値は、本実施形態でのデータのサンプリング間隔である。また、ｎから１を引くのは、区間数を求めるためである。

そして、時間差Δｔが求まれば、次の式（３０）により車両Ｃの絶対的な車体速（Ｖｖ）を演算する（ステップＳ７）。
Ｖｖ（ｋｍ/時）＝ＷＢ（ｍ）／Δｔ（秒）×３６００（秒／ｈ）／１０００（ｍ／km）…式（３０）

そして、この車体速（Ｖｖ）を車両Ｃの左側前後輪と右側前後輪で求めて平均すれば、平均車体速（ＡＶｖ）が求まる（ステップＳ８）。なお、本実施形態では、この平均車体速（ＡＶｖ）を、車両Ｃの絶対的な車体速（Ｖｖ）として取り扱う。

《絶対的な車体速の模式的説明》
図６（ａ）〜（ｃ）は、前記した車両Ｃの絶対的な車体速（Ｖｖ）の測定を模式的に説明した図であり、図６（ａ）は、車両Ｃがａ地点及びｂ地点を含む道路をｂ地点側へと走行する様子を模式的に示した図、図６（ｂ）は、その際における車輪速の変化を時系列で示した図、図６（ｃ）は、図６（ｂ）に示した車輪速をデジタルフィルタで処理した後の検出値の変化を時系列で示した図である。

図６において、車両Ｃがｂ地点側に向けて走行すると（図６（ａ）参照）、タイヤのユニフォーミティの崩れによる車輪速（Ｖfl〜Ｖrr）の変動にバンプ等による車輪速（Ｖfl〜Ｖrr）の変動が重畳されるが（図６（ｂ）の前輪側と後輪側を参照）、バンドパスフィルタで処理すると、ユニフォーミティの崩れの成分が除去される（図６（ｃ）の前輪側と後輪側を参照）。このため、路面上のバンプ等を検出し易くなる。図６の（ｂ）、（ｃ）は、ａ地点やｂ地点で前輪（Ｗfl，Ｗfr）に発生した事象は、時間（時間差Δｔ）をおいて後輪（Ｗrl，Ｗrr）に発生することを示している。

すなわち、前記図５に示したように、（ａ）のパターンと（ｂ）のパターンとがある量ずれて略一致しているが、このパターンのずれの量が位相差（時間差Δｔ）になる。なお、図５（ａ），（ｂ）において、横軸一つの目盛りが１０ミリ秒に相当するので、前輪側と後輪側との時間差（Δｔ）は、前記した式（２９）により、
Δｔ＝１０（ミリ秒）×（１５−１）／１０００（ミリ秒／秒）＝０．１４（秒）である。

よって、車両Ｃのホイールベース間距離ＷＢを例えば２．８３（ｍ）とすると、絶対的な車体速（Ｖｖ）は、前記した式（３０）により、
Ｖｖ＝ＷＢ／Δｔ×３６００／１０００
＝２．８３／０．１４×３．６＝７３（ｋｍ／ｈ）となる。

なお、本実施形態において、図４のステップＳ１〜Ｓ３の処理が、特許請求の範囲の請求項１に記載した「タイヤ固有の影響を除去」、および「特徴抽出」に相当する。また、図４のステップＳ４〜Ｓ６の処理が、特許請求の範囲の請求項１に記載した「パターンマッチング」に相当する。

このようにして車体速演算部１１により、タイヤ空気圧（タイヤ径）の変化に依存しない車両Ｃの絶対的な車体速（Ｖｖ）を演算（測定）することができる。

《第１タイヤ空気圧監視装置による監視動作》
次に、前記のように構成された第１タイヤ空気圧監視装置２によるタイヤ空気圧の監視動作（タイヤ空気圧の低下検知動作）を、図７に示すフローチャートを参照して説明する。

先ず、車両走行時において、安定判別演算部４で、前記したように各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）で検出された各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に基づいて車両Ｃの走行状態を判別演算し（ステップＳ１１）、車両Ｃが安定走行状態（すなわち、定速で直進走行時）であるか否かを判定する（ステップＳ１２）。

なお、安定判別演算部４による１回ごとの安定走行状態の判別演算処理時間が本実施形態では１０ミリ秒と短時間なので、後段の演算をより信頼性のあるものにするために、安定判別演算部４は、安定走行状態の判別回数（積算回数）をカウントしている。よって、本実施形態では、安定判別演算部４による安定走行判別演算が１０ミリ秒ごとに行われているので、安定走行状態の判別回数（積算回数）が１００回のときに、積算判別時間（以下、安定時間という）が１０００ミリ秒（＝１秒）となる。

ステップＳ１２で、非安定走行状態（旋回走行時、加減速走行時、低μ路面走行時、悪路走行時など）であると判別した場合（ＮＯ）は、前記安定時間をカウントする安定時間カウンタをクリアしてリセットし（ステップＳ１３）、ＲＥＴＵＲＮに移行する。

一方、ステップＳ１２で、安定走行状態（定速で直進走行時）であると判別した場合（ＹＥＳ）は、前記したように積算演算部５の第１〜第４積算演算部５ａ〜５ｄにて各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）を演算する（ステップＳ１４）と共に、車体速演算部１１の車輪速履歴保存部１２に各車輪速Ｖ（Ｖfl〜Ｖrr）を記憶する（ステップＳ１５）。

次に、ステップＳ１６で、前記安定時間（本実施形態では、1秒）が経過したか否かを判定し、この安定時間を経過していない場合（ＮＯ）は、安定時間カウンタを１つインクリメントし（ステップＳ１７）、ＲＥＴＵＲＮに移行する。

一方、ステップＳ１６で、前記安定時間（本実施形態では、1秒）を経過している場合（ＹＥＳ）、即ち、ステップＳ１４の各車輪速演算が１０００ミリ秒（１秒）間積算（安定時間カウンタが“１００”）されると、前記したように平均車輪速演算部６の第１〜第４平均車輪速演算部６ａ〜６ｄにより、前記式（１）〜（４）に基づいて各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の平均車輪速Ｖ１〜Ｖ４を演算する（ステップＳ１８）。本実施形態では、１０ミリ秒ごとに得られる各車輪速のデータが１０００ミリ秒（＝１秒）分積算されると、安定時間が経過したと判断する。よって、ステップＳ１６は、前記安定時間カウンタが“１００”になった否かを判定するものである。

次に、ステップＳ１５で車輪速履歴保存部１２に記憶した各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に基づいて、前記したように相互相関関数演算部１３により相互相関関数を演算し（ステップＳ１９）、タイヤ空気圧に依存しない絶対的な車体速（Ｖv）を演算する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０による車両Ｃの絶対的な車体速（Ｖv）は、前記図４に示したフローチャートに基づいて演算される。

次に、前記したように輪径比演算部７の第１〜第４輪径比演算部７ａ〜７ｄにより、前記式（５）〜（８）に基づいて各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の輪径比（Ｒ１〜Ｒ４）を演算する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１で演算された各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の輪径比Ｒ１〜Ｒ４は記憶される。

次に、前記したように平均輪径比演算部８の第１〜第４平均輪径比演算部８ａ〜８ｄにより、前記式（９）〜（１２）に基づいて各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の平均輪径比Ｒ１a〜Ｒ４aを演算する（ステップＳ２２）。

次に、前記したように空気圧低下判定部９により、ステップＳ２２で算出した各平均輪径比と予め設定した閾値を各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）ごとに比較し（ステップＳ２３）、閾値よりも算出した平均輪径比の方が大きい場合（ＹＥＳ）は、閾値より大きい平均輪径比の車輪のタイヤ空気圧が低下していると判定し、空気圧警告灯１５を点灯する（ステップＳ２４）。一方、ステップＳ２３で、閾値よりも算出した各平均輪径比の方が小さい場合（ＮＯ）、各車輪のタイヤ空気圧は低下していないと判定し、ＲＥＴＵＲＮに移行する。

このように、本実施形態の第１タイヤ空気圧監視装置２によれば、車両Ｃの１輪ごとのタイヤ空気圧の低下を精度よく検出することができるので、２つのタイヤ同時や４つのタイヤ同時の空気圧低下も精度よく素早く検知することができる。

［第２タイヤ空気圧監視装置］
次に、第２タイヤ空気圧監視装置３について説明する。図８は、第２タイヤ空気圧監視装置３の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第２タイヤ空気圧監視装置３は、前記各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）と第２制御部（ＥＣＵ）３ａと前記空気圧警告灯１５を備えており、第２制御部（ＥＣＵ）３ａは、入出力インタフェース２１、安定判別演算部２２、第１バッファコントローラ２３（２３fl，２３fr，２３rl，２３rr）、第１データバッファ２４（２４fl，２４fr，２４rl，２４rr）、基準スペクトルデータ作成部２５（２５fl，２５fr，２５rl，２５rr）、第２バッファコントローラ２６（２６fl，２６fr，２６rl，２６rr）、第２データバッファ２７（２７fl，２７fr，２７rl，２７rr）、スペクトルデータ作成部２８（２８fl，２８fr，２８rl，２８rr）、空気圧低下判定部２９（２９fl，２９fr，２９rl，２９rr）等から構成されている。

入出力インタフェース２１は、第２タイヤ空気圧監視装置３で処理する信号の入力と、第２タイヤ空気圧監視装置３からの信号等の出力とを行う。本実施形態の場合、第２タイヤ空気圧監視装置３に対しては、入出力インタフェース２１を介し、各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）から出力される車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に応じた検出信号が入力し、前記空気圧警告灯１５への点灯／消灯信号が出力される。

安定判別演算部２２は、車両Ｃの走行状態を判別し、走行状態が安定しているときに各車輪速センサＶＳ（ＶＳfl，ＶＳfr，ＶＳrl，ＶＳrr）でそれぞれ検出された各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）の車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に応じた検出値に基づいて、後段の各処理を行わせる。安定判別演算部２２も、前記した第１空気圧監視装置２の安定判別演算部２２と同様に、例えば左前輪Ｗflと右前輪Ｗfr間の車輪速差（左前輪Ｗflの車輪速Ｖflと右前輪Ｗfrの車輪速Ｖfrとの差）等から旋回走行や加減速走行、低μ路面走行等に係るパラメータを算出し、これらパラメータが所定の閾値より大きい場合（つまり、旋回走行等により安定走行が成立していない場合）のデータを除いて各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に応じた検出値を、第１バッファコントローラ２３（２３fl，２３fr，２３rl，２３rr）に通過させる。

第１バッファコントローラ２３（２３fl，２３fr，２３rl，２３rr）は、安定判別演算部２２から入力した各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）を例えば数ミリ秒間隔でそれぞれ取得し、これらを第１データバッファ２４（２４fl，２４fr，２４rl，２４rr）に各車輪ごと、各車速域ごとのデータとして記憶させると共に、記憶させた車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）を読み出す機能を有する。なお、図９のデータ処理の流れを示す図では、左前輪Ｗflについての車輪速Ｖflに応じた検出値が、第１バッファコントローラ２３flから第１データバッファ２４flに各車速域ごと（図では１０km/hごと）に分類されて記憶されることを示している（速度域分類）。

第１データバッファ２４（２４fl，２４fr，２４rl，２４rr）は、車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）の記憶を行うランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、データの読み書きは第１バッファコントローラ２３を介して行われる。

第１バッファコントローラ２３flは、第１データバッファ２４flに車輪速Ｖflが所定量（例えば、１０２４個）以上蓄えられた場合、これらに基づき移動平均処理を行って平均化および安定化された平均基準車速データを作成する。なお、図９は、左前輪Ｗflの車輪速Ｖflに応じた検出値が、第１バッファコントローラ２３flにおいて、速度域ごと（図では１０km/hごと）に平均化および安定化されることを模式的に示している。ここで、移動平均は、例えば、１０２４個ある車輪速Ｖflの検出値の１番目から１０番目までの平均、２番目から１１番目までの平均、３番目から１２番目までの平均…１０１５番目から１０２４番目までの平均といったように算出していく。

基準スペクトルデータ作成部２５（２５fl，２５fr，２５rl，２５rr）は、第１バッファコントローラ２３（２３fl，２３fr，２３rl，２３rr）が作成した各車輪Ｗごとに、各車速域ごとの例えば１０１５個の平均基準車速データに基づき、各車輪Ｗごとに、各車速域ごとに振動周波数基準スペクトルデータを高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により演算・作成し、さらにこれらを各車輪Ｗごとに、各車速域ごとのスペクトルデータのゲインの最高値で除すことによって正規化する。図９では、左前輪Ｗflについての平均基準車速データＡＶＦfl（例えば、１０１５個のデータ）に基づき、基準スペクトルデータ作成部２５flが各車速域ごとに正規化された振動周波数基準スペクトルデータを作成することを示している。なお、図９は、左前輪Ｗflの車輪速Ｖflの処理を説明するものであるが、他の車輪Ｗfr，Ｗrl，Ｗrrについても同様の処理が並行して行われる。

第２バッファコントローラ２６（２６fl，２６fr，２６rl，２６rr）は、基準スペクトルデータ作成部２５（２５fl，２５fr，２５rl，２５rr）から入力した振動周波数基準スペクトルデータを第２データバッファ２７（２７fl，２７fr，２７rl，２７rr）に、各車輪Ｗごとに、各速度域ごとに分類して書き込むと共に、書き込んだ振動周波数基準スペクトルデータを読み出す機能を有する。

第２データバッファ２７（２７fl，２７fr，２７rl，２７rr）は、振動周波数基準スペクトルデータの記憶を行うＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性のランダムアクセスメモリであり、データの読み書きは第２バッファコントローラ２６（２６fl，２６fr，２６rl，２６rr）を介して行われる。なお、第２データバッファ２７（２７fl，２７fr，２７rl，２７rr）は、特許請求の範囲の請求項１に記載した「振動周波数基準スペクトルデータ記憶手段」に相当する。

スペクトルデータ作成部２８（２８fl，２８fr，２８rl，２８rr）は、第１データバッファ２４（２４fl，２４fr，２４rl，２４rr）内に蓄積された各車輪速Ｖ（Ｖfl，Ｖfr，Ｖrl，Ｖrr）に基づき、各車輪Ｗごとに現時点での振動周波数スペクトルデータ、すなわち振動周波数現在スペクトルデータを高速フーリエ変換により演算・作成し、さらにこれらを各車輪Ｗごとに、各車速域ごとの各スペクトルデータのゲインの最高値で除すことによって正規化する。

なお、このスペクトルデータ作成部２８は、通常走行時のタイヤ空気圧の変化を監視するために現在の振動周波数現在スペクトルデータを作成するものであり、その役割は新品状態のタイヤの基準データ（振動周波数基準スペクトルデータ）を作成する基準スペクトルデータ作成部２５とは異なる。なお、スペクトルデータ作成部２８は、特許請求の範囲の請求項１に記載した「振動周波数スペクトルデータ作成手段」に相当する。

空気圧低下判定部２９（２９fl，２９fr，２９rl，２９rr）は、振動周波数基準スペクトルデータ（第２データバッファ２７（２７fl，２７fr，２７rl，２７rr）に記憶されている）と振動周波数現在スペクトルデータに対してパターン認識の一種である相互相関関数を演算する一方で、振動周波数基準スペクトルデータの自己相関関数を演算する。そして、この相互相関関数と自己相関関数との偏差が所定の閾値以上である場合にタイヤ空気圧の低下と判定し、空気圧警告灯１５に点灯信号が出力される。

次に、前記のように構成された第２タイヤ空気圧監視装置３の動作（タイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理動作とタイヤ空気圧低下判定処理動作）を、図８〜図１４を参照して説明する。なお、タイヤ空気圧の監視は各車輪Ｗ（Ｗfl，Ｗfr，Ｗrl，Ｗrr）に対して同一の手順で行われるため、以下の説明は左前輪Ｗflに代表させるが、他の車輪Ｗfr，Ｗrl，Ｗrrについても、左前輪Ｗflと並行してタイヤ空気圧が監視される。

≪タイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理≫
以下、タイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理を、左前輪Ｗf1を例にして、図１０に示すフローチャートを参照して説明する。

例えば、前記車両Ｃが工場で組み立てられた後に新車として走行を始めると、第２タイヤ空気圧監視装置３は、図１０のフローチャートに示したタイヤ振動周波数基準スペクトルデータの作成処理を開始する。すなわち、第２タイヤ空気圧監視装置３は、安定判別演算部２２において、車両Ｃが安定走行状態（定速で直進走行状態）にあるか否かを判別し（ステップＳ３１）、この判定がＮＯである場合にはスタートに戻って処理を繰り返す。前記のように、安定判別演算部２２では、左右前輪Ｗfl，Ｗfr間の回転速度差（左前輪Ｗflの車輪速Ｖflと右前輪Ｗfrの車輪速Ｖfrとの差）等から旋回走行や加減速走行、低μ路面走行等に係るパラメータ（ヨーレートや加減速度、スリップ量等）を算出し、これらパラメータと所定の閾値とを比較して安定走行状態にあるか否かを判定する。

ステップＳ３１の判定がＹＥＳの場合、図９に示したように、第１バッファコントローラ２３flを介して、車輪速Ｖflに応じた検出値を第１データバッファ２４flに記憶させる（ステップＳ３２）。なお、車輪速Ｖflの検出値は、所定のサンプリングインターバル（例えば、数ミリ秒から数十ミリ秒）をもって取得される。また、車輪速Ｖflに応じた検出値は、所定の速度域（例えば、０〜１５０ｋｍ/ｈの範囲で、例えば、１０ｋｍ/ｈごと（１〜１０ｋｍ/ｈ，１１〜２０ｋｍ/ｈ，２１〜３０ｋｍ/ｈ…）に分類され、第１データバッファ２４flに記憶される。

次に、図示しないタイヤ交換リセットスイッチからの信号入力が無く、タイヤ交換フラグＦｔが“０”となっているか否かを判定する（ステップＳ３３）。タイヤ交換リセットスイッチは、インストルメンツパネル等に設けられており、整備工場やタイヤショップ等でタイヤ交換が行われた後、整備士や運転者によりリセット操作されると“１”となる。なお、タイヤ交換フラグＦｔの初期値は“０”であり、通常の場合においては前記の判定がＹＥＳとなる。

ステップＳ３３の判定がＹＥＳの場合には、次に総走行距離Ｄｔがデータ作成基準距離Ｄｔmaxを超えていないか否かを判定する（ステップＳ３４）。データ作成基準距離Ｄｔmaxは、後記の振動周波数基準スペクトルデータＦflの作成に走行距離による制約を与えるものである。なお、総走行距離Ｄｔは、車両Ｃ内に積算距離データを有している装置があればその積算距離データを流用してもよいし、左右前輪Ｗfl，Ｗfrの車輪速Ｖfl，Ｖfrとタイヤの周長とから算出してもよい。

ステップＳ３４の判定がＹＥＳの場合には、次に第２データバッファ２７fl内の振動周波数基準スペクトルデータＦflに未作成の速度域のものがあるか否かを判定する（ステップＳ３５）。例えば、新車時においては振動周波数基準スペクトルデータＦflも全く作成されていないため、この判定は当然にＹＥＳとなる。

ステップＳ３５の判定がＹＥＳの場合には、次に振動周波数基準スペクトルデータＦflを作成する速度域を選択する（ステップＳ３６）。この選択は、例えば、第１データバッファ２４fl内に所定の速度域に対応する連続した車輪速Ｖflの検出値が、例えば１０２４個以上存在することをもって行ってもよいし、その条件を満たす速度域が複数存在する場合には最も検出値の個数の多いものを選択してもよい。

ステップＳ３６で作成する速度域の選択を終えると、次に第１データバッファ２４flに記憶された車輪速Ｖflの検出値を読み出し、１番目から１０番目、２番目から１１番目までといったように、１０ポイントずつ移動平均をとって平均基準車速データＡＶＦflを作成した後（ステップＳ３７）、この平均基準車速データＡＶＦflにＦＦＴ（高速フーリエ変換）をかけて振動周波数基準スペクトルデータＦflを作成する（ステップＳ３８）。図９に示したように、振動周波数基準スペクトルＦflの中心周波数ｆ0がタイヤの回転時における固有振動数であり、車速が上昇するに従って固有振動数も増大する。因みに、１０２４ポイント連続しているデータの初めの部分から１０ポイントずつ移動平均をとると、１０１５個の移動平均データ（平均基準車速データＡＶＦfl）が得られる。

次に、前記基準スペクトルデータ作成部２５（２５fl）により振動周波数基準スペクトルデータＦflを正規化し、正規化された振動周波数基準スペクトルデータＦflを第２データバッファ２７flに格納する（ステップＳ３９）。具体的には振動周波数基準スペクトルデータＦflをその最大値が１．０となるように正規化し、これを第２データバッファ２７flに格納する。これにより、図１１のグラフに示したように、振動周波数基準スペクトルＦflのゲインのピーク値が１．０となる。

次に、正規化された振動周波数基準スペクトルデータＦflの自己相関関数（畳み込み積分）Ｓ１を次の式（３１）により演算し、その演算結果（Ｓ１）を第２データバッファ２７flに格納する（ステップＳ４０）。なお、この演算においては、例えば、振動周波数基準スペクトルデータＦflを、ピーク値を中心にした約２．０Ｈｚの周波数帯域を０．０５Ｈｚごとに区切り、これにより得られた４０のポイントに対して行えばよい。
Ｓ１＝Ｆfl(1)・Ｆfl(1)＋Ｆfl(2)・Ｆfl(2)+…+Ｆfl(40)・Ｆfl(40) …式（３１）

以上の処理を行うことにより、車両Ｃが市街地や高速道路等での走行を重ねていくと、各速度域の振動周波数基準スペクトルデータＦflが徐々に蓄積されていく。

一方、ステップＳ３３の判定がＮＯの場合、即ち、タイヤ交換フラグＦｔが“１”となっていた場合には、第２データバッファ２７fl内の振動周波数基準スペクトルデータＦflを全てクリアし（ステップＳ４１）、ステップＳ４１でのタイヤ交換フラグＦｔを“０”として（ステップＳ４２）、ＲＥＴＵＲＮに移行する（ステップＳ３１に戻って新たにタイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理を開始する）。これにより、整備工場やタイヤショップ等で規格の異なるタイヤが装着された場合には、新しいタイヤの特性等に応じた振動周波数基準スペクトルデータＦflの作成が可能となる。

また、ステップＳ３４の判定がＮＯの場合、即ち、総走行距離Ｄｔがデータ作成基準距離Ｄｔmaxを超えていた場合には、ＲＥＴＵＲＮに移行し、実質的な処理を行わないようにする。これにより、長距離走行等によりタイヤトレッドの損耗等が大きくなっているタイヤでの、振動周波数基準スペクトルデータＦflの作成を行わないようにすることができる。

≪タイヤ空気圧低下判定処理≫
以下、タイヤ空気圧低下判定処理を、左前輪Ｗｆｌを例にして、図１２に示すフローチャートを参照して説明する。

第２タイヤ空気圧監視装置３は、前記したタイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理と並行して、図１２のフローチャートに示したタイヤ空気圧低下判定処理を開始する。すなわち、図示しないエアチャージリセットスイッチから信号入力が無く、エアチャージフラグＦａが“０”となっているか否かを判定する（ステップＳ５１）。前記エアチャージリセットスイッチは、インストルメンツパネル等に設けられており、整備工場やタイヤショップ等でタイヤパンク修理や適正空気圧へのエアチャージが行われた際に、整備士や運転者によりリセット操作されると“１”となる。なお、エアチャージフラグＦａの初期値は“０”であり、通常走行時においては前記の判定がＹＥＳとなる。

ステップＳ５１の判定がＹＥＳの場合には、次に安定判別演算部２２において前記車両Ｃが安定走行状態にあるか否かを判別する（ステップＳ５２）。このステップＳ５２での安定判別演算部２２による安定判別処理は、図１０に示した「タイヤ振動周波数基準スペクトルデータ作成処理」におけるステップＳ３１の処理と同一である。

ステップＳ５２の判定がＹＥＳの場合には、次に現在の走行時における車速が含まれる速度域の振動周波数基準スペクトルデータＦflが第２データバッファ２７flに格納されているか否かを判定し（ステップＳ５３）、この判定がＮＯであればスタートに戻って処理を繰り返す。これは、その速度域の振動周波数基準スペクトルデータＦflが無い状況では、振動周波数現在スペクトルデータＧflを作成しても無駄となるからである。

ステップＳ５３の判定がＹＥＳの場合には、次に第１データバッファ２４fl内に蓄積された現在の連続した例えば、１０２４個の車輪速Ｖflの検出値から１０ポイントずつ移動平均をとって平均現在車速データＡＶＧflを作成した後（ステップＳ５４）、この平均現在車速データＡＶＧflにＦＦＴ（高速フーリエ変換）をかけて振動周波数現在スペクトルデータＧflを算出する（ステップＳ５５）。

次に、前記スペクトルデータ作成部２８（２８fl）により振動周波数現在スペクトルデータＧflを正規化する（ステップＳ５６）。具体的にはＧflのゲインの最大値が１．０となるように正規化処理する。正規化された振動周波数現在スペクトルＧflは、図１３のグラフに破線で示したように、タイヤが新品でタイヤ空気圧が適正に調整された新車時において前記の振動周波数基準スペクトルＦflと同一となるが、タイヤ空気圧の低下に伴ってタイヤの路面との接地面積が増大すると、図１３のグラフに実線で示したように、ホワイトノイズ（たとえば、図１４に示すような周波数特性のホワイトノイズ）の混入によって帯域が拡がるようになる。

次に、振動周波数基準スペクトルＦflと振動周波数現在スペクトルＧflとを比較するべく、振動周波数基準スペクトルデータＦflと振動周波数現在スペクトルデータＧflとの相互相関関数（畳み込み積分）Ｓ２を次の式（３２）により演算し、その演算結果（Ｓ２）を第２データバッファ２７flに格納する（ステップＳ５７）。なお、この演算においても、例えば、振動周波数基準スペクトルデータＦflおよび振動周波数現在スペクトルデータＧflを、ピーク値を中心にした約２．０Ｈｚの周波数帯域を０．０５Ｈｚごとに区切り、これにより得られた４０のポイントに対して行えばよい。
Ｓ２＝Ｆfl(1)・Ｇfl(1)＋Ｆfl(2)・Ｇfl(2）+…+Ｆfl(40)・Ｇfl(40) …式（３２）

次に、空気圧低下判定部２９（２９fl）により、第２データバッファ２７flから現在の速度域に対応する振動周波数基準スペクトルデータＦflの畳み込み積分（式（３１））の前記演算結果（Ｓ１）を抽出し、これと式（３２）の演算結果（Ｓ２）との偏差（Ｓ２−Ｓ１）の絶対値と所定の閾値Ｓthとを比較（｜Ｓ２−Ｓ１｜≧Ｓth）する（ステップＳ５８）。なお、前記閾値Ｓthとしては、例えば、タイヤ空気圧が基準値より３０％低下した際の偏差の絶対値を予め実験等により得ておき、これを用いるようにすればよい。

次に、ステップＳ５８の判定がＹＥＳの場合（タイヤ空気圧が低下していると判定した場合）、空気圧警告灯１５に点灯信号を出力し、空気圧警告灯１５を点灯させて運転者にタイヤ空気圧が低下していることを報知する（ステップＳ５９）。

また、ステップＳ５１の判定がＮＯの場合、即ち、エアチャージフラグＦａが“１”となっていた場合には、空気圧警告灯１５への点灯信号の出力を停止状態とし、空気圧警告灯１５を消灯状態とする（ステップＳ６０）。即ち、整備工場やタイヤショップ等でタイヤパンク修理や適正空気圧へのエアチャージが行われ、エアチャージリセットスイッチが整備士や運転者によりリセット操作されると、空気圧警告灯１５が消灯される。

このように、本実施形態の第２タイヤ空気圧監視装置３によれば、タイヤの特性や径が製造バラツキや銘柄等により多少異なっていたり、別の銘柄等のタイヤに交換した場合などにおいても、車両Ｃの１輪ごとのタイヤ空気圧の低下を精度よく検出することができ、さらに、車両Ｃの走行速度に影響されることなく、低速走行時から高速走行時においてタイヤ空気圧の低下を精度よく検出することができる。

そして、本実施形態に係る前記したタイヤ空気圧監視装置１は、タイヤ空気圧の検知方法の異なる前記第１タイヤ空気圧監視装置２と前記第２タイヤ空気圧監視装置３によって同時に各車輪Ｃのタイヤ空気圧を監視しているので、少なくともどちらか一方が先にタイヤ空気圧が低下したと判定した時点で空気圧警告灯１５を点灯して、タイヤ空気圧の低下を報知することにより、タイヤ空気圧が低下したことをより素早く運転者に知らせることができ、かつ、タイヤ空気圧の監視動作の信頼性をより高めることができる。

また、前記実施形態では、車輪振動検出手段として車輪速センサを例に説明したが、路面と車両（タイヤ）との間で発生する振動を検出することのできるものであれば、変位計、重量計、Ｇセンサ等、様々なセンサを適用することができる。例えば、前輪側、後輪側のサスペンションにこれらセンサを設置するようにし、この検出値により振動周波数スペクトルデータを演算するようにしてもよい。

また、前記実施形態では、振動周波数スペクトルデータのパターンの類似を相互相関関数を用いて判定したが、この判定方法は一例であり、本発明がこれに限定されることはなく、何らかの手法によりパターンの類似度を比較し、その比較結果（類似度）が所定の値を超えたことをもってタイヤ空気圧の低下を判定するようにしてもよい。

本発明の実施形態に係るタイヤ空気圧監視装置を備えた車両を示す概略構成図。 本実施形態における第１タイヤ空気圧監視装置の構成を示すブロック図。 （ａ）は、走行時に路面に接するタイヤを模式的に示した図、（ｂ）は、車輪速の検出値の変動曲線（タイヤのユニフォーミィの崩れ含む）を示す図、（ｃ）は、車輪速の検出値の変動曲線（タイヤのユニフォーミィの崩れの除去後）を示す図。 車体速の演算処理を示すフローチャート。 （ａ）は、正規化した前輪側の車体速を模式的に示した図、（ｂ）は、正規化した後輪側の車体速を模式的に示した図。 車体速の測定を説明する図であり、（ａ）は、車両がａ地点およびｂ地点を含む道路をｂ地点側へと走行するようすを模式的に示した図、（ｂ）は、その際における車輪速の検出値の変化を時系列で示した図、（ｃ）は、（ｂ）の検出値をデジタルフィルタで処理した後の検出値の変化を時系列で示した図。 本実施形態に係る第１タイヤ空気圧監視装置によるタイヤ空気圧の監視動作（タイヤ空気圧の低下検知動作）を示すフローチャート。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置の構成を示すブロック図。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置によるデータ処理の流れを示す図。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置でのタイヤ振動周波数基準スペクトルデータの作成処理を示すフローチャート。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置によるデータ処理での正規化後の振動周波数スペクトルを示す図。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置によるタイヤ空気圧の監視動作（タイヤ空気圧の低下検知動作）を示すフローチャート。 本実施形態における第２タイヤ空気圧監視装置によるデータ処理での正規化後の振動周波数現在スペクトルを示す図。 ホワイトノイズの一例を示す図。

符号の説明

１ タイヤ空気圧監視装置
２ 第１タイヤ空気圧監視装置
２ａ 第１制御部
３ 第２タイヤ空気圧監視装置
３ａ 第２制御部
４ 安定判別演算部
５ 積算演算部
６ 平均車輪速演算部
７ 輪径比演算部
８ 平均輪径比演算部
９ 空気圧低下判定部
１０ 重み演算部
１１ 車体速演算部
１２ 車輪速履歴保存部
１３ 相互相関関数演算部
１４ 絶対車体速演算部
１５ 空気圧警告灯
２１ 入出力インタフェース
２２ 安定判別演算部
２３ 第１バッファコントローラ
２４ 第１データバッファ
２５ 基準スペクトルデータ作成部
２６ 第２バッファコントローラ
２７ 第２データバッファ
２８ スペクトルデータ作成部
２９ 空気圧低下判定部
Ｃ 車両
Ｗ 車輪
ＶＳ 車輪速センサ

Claims (2)

1. 車両の各車輪の路面状態に起因する振動をそれぞれ検出する前記車輪ごとに設けた車輪振動検出手段と、前記各車輪振動検知手段で検出した検出値をそれぞれ入力し、前記各車輪の前輪側および後輪側について前記検出値の変化のパターンをタイヤ固有の影響を除去してそれぞれ特徴抽出し、この特徴抽出した検出値の変化のパターンを前記各車輪の前輪側と後輪側とでパターンマッチングし、一致したパターンの時間差を求め、このように求めた時間差と予め記憶している基準長さとから、タイヤ空気圧に依存しない車体速を算出する車体速算出手段と、前記各車輪のタイヤ空気圧の変化に依存して変化する車輪速をそれぞれ算出する車輪速算出手段と、算出された前記車体速と前記車輪速とから前記各車輪の車輪径の変化度合いを演算し、この演算結果に基づいて前記各車輪のタイヤ空気圧の低下を判定する第１空気圧低下判定手段と、を備えた第１タイヤ空気圧監視手段と、
   前記車輪振動検出手段で検出した検出値に所定の変換処理を行い、走行時に発生する前記各車輪の振動の周波数とその周波数のゲインとからなる振動周波数スペクトルデータを作成する振動周波数スペクトルデータ作成手段と、前記各車輪のタイヤ空気圧が正常値にあるときの基準となる振動周波数スペクトルデータを、振動周波数基準スペクトルデータとして測定された前記車体速または前記車輪速と対応つけて複数記憶する振動周波数基準スペクトルデータ記憶手段と、測定された現在の車輪速または車体速に基づいて、前記振動周波数基準スペクトルデータ記憶手段から振動周波数基準スペクトルデータを読み出すとともに、この読み出した振動周波数基準スペクトルデータのパターンと前記振動周波数スペクトルデータ作成手段により作成した現在の振動周波数スペクトルデータのパターンとを比較し、その比較結果に基づいて前記各車輪のタイヤ空気圧の低下を判定する第２空気圧低下判定手段と、を備えた第２タイヤ空気圧監視手段とを有し、
   前記第１タイヤ空気圧監視手段と前記第２タイヤ空気圧監視手段とで同時に前記各車輪のタイヤ空気圧を監視する、
   ことを特徴とするタイヤ空気圧監視装置。
2. 前記第１タイヤ空気圧監視手段および前記第２タイヤ空気圧監視手段の少なくとも一方が、前記各車輪のいずれかのタイヤ空気圧が低下したと判定すると、空気圧低下警報を報知する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のタイヤ空気圧監視装置。

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