JP2011093353A

JP2011093353A - タイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラム

Info

Publication number: JP2011093353A
Application number: JP2009246874A
Authority: JP
Inventors: Hajime Fujita; 肇藤田; Hiroaki Kawasaki; 裕章川崎
Original assignee: Sumitomo Rubber Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority date: 2009-10-27
Filing date: 2009-10-27
Publication date: 2011-05-12
Anticipated expiration: 2029-10-27
Also published as: JP5256167B2

Abstract

【課題】車載計算機の計算資源を増やすことなく、空気圧低下警報システムの性能を改善できるタイヤ空気圧低下検出装置を提供する。
【解決手段】タイヤの回転速度情報を検出する手段と、回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段とを備えている。前記周波数特性推定手段は、３次以上の線形モデルのパラメータをカルマンフィルタにより決定するパラメータ決定手段、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号をカルマンフィルタを用いて逐次的に推定する入力信号推定手段、推定された入力信号と、前記回転速度情報とからカルマンフィルタにより２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定するパラメータ決定手段、パラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段を含んでいる。
【選択図】図１

Description

本発明は、タイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関する。さらに詳しくは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関するものである。

自動車が安全に走行できるための要素の１つとして、タイヤの空気圧をあげることができる。空気圧が適正値よりも低下すると、操縦安定性や燃費が悪くなり、タイヤバーストの原因となる場合がある。このため、タイヤ空気圧の低下を検出し、運転者に警報を出して適切な処置を促すタイヤ空気圧警報装置（ＴｉｒｅＰｒｅｓｓｕｒｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）は、環境の保護や運転者の安全性の確保という見地から重要な技術である。

従来の警報装置は、直接検知型と間接検知型の２つに分類できる。直接検知型は、タイヤホイール内部に圧力センサを組み込むことでタイヤの空気圧を直接計測するものである。空気圧の低下を高精度に検出することができる一方で、専用のホイールが必要となることや実環境での耐故障性能に問題があることなど、技術的、コスト的な課題を残している。

一方、間接検知型はタイヤの回転情報から空気圧を推定する方法であり、動荷重半径（ＤｙｎａｍｉｃＬｏａｄｅｄＲａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式と、共振周波数（ＲｅｓｏｎａｎｃｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＭｅｃｈａｎｉｓｍ；ＲＦＭ）方式に細分類することができる。ＤＬＲ方式は、減圧したタイヤが走行時につぶれることで動荷重半径が小さくなり、その結果正常圧のタイヤよりも速く回転する現象を利用し、４つのタイヤの回転速度を比較することで圧力低下を検出する方式である。車輪速センサから得られる車輪の回転速度信号だけを用いて比較的簡単に演算処理できることから、主に一輪のパンクを検出することを目的として広く研究が進められてきた。しかし、車輪の回転速度を相対比較しているに過ぎないため、４輪が同時に減圧する場合（自然漏れ）は検知することができない。また、車両の旋回、加減速や荷重の偏りなどの走行条件によっても車輪速差が生じるため、全ての走行状態を通じて精度良く減圧を検知できないという問題がある。

他方、ＲＦＭ方式は、減圧によって車輪速信号の周波数特性が変化することを利用して正常圧との差異を検出する方式である。ＤＬＲ方式と異なり、あらかじめ保持しておいた各輪の正常値との絶対比較であるため、４輪同時減圧にも対応でき、より良い間接検知方式として注目されている。しかし、走行条件によっては強いノイズなどが原因で、目的とする領域の周波数の推定値が車両速度や路面状況に頑健でないなどの課題がある。本発明は、ＲＦＭ方式に基づくタイヤの状態検知装置に関するものである。以下、この方式の基本原理についてより詳しく述べる。

車両が走行すると、タイヤが路面から力を受けることで現れる前後方向のねじれ運動と、サスペンションの前後の運動とが連成共振を起こす。この共振現象は、車輪の回転運動にも影響を及ぼすため、アンチロックブレーキングシステム（Ａｎｔｉ−ＬｏｃｋＢｒａｋｉｎｇＳｙｓｔｅｍ；ＡＢＳ）に搭載された車輪センサから取得される車輪速信号にも共振現象に関する情報が含まれる。また、連成共振はタイヤのねじれ剛性に起因した固有の振動モードであるため、その励起状態はタイヤの物理特性を構成する空気圧の変化にのみ依存して変化し、車両速度や路面の変化に依存することはほとんどない。すなわち、空気圧が低下するとタイヤのねじれ運動のダイナミクスが変化するため、車輪速信号を周波数解析すると、連成共振が作るピーク（以下、「共振ピーク」という）は減圧時では正常圧時よりも低周波数側に現れる。この現象は、前述した特性からタイヤや車両の種類、走行速度や路面の状況などから独立して現れるため、ＲＦＭ方式では共振周波数に着目し、初期化時に推定した基準周波数よりも相対的に低いと判断される場合に警告を出す。ここで、車両に搭載されているＡＢＳなどから取得される車輪速信号から共振周波数を推定する必要があるが、本出願人は、先に共振周波数の推定方法を提案している（特願２００８−１２９０５５。以下、「先願発明」という）。

この先願発明では、共振ピークを含む特定の周波数領域の特性を効果的に抽出するために、以下のような多段階の手続きを踏んでいる。
まず、時系列データである車輪速信号を高次の自己回帰（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ；ＡＲ）モデルに基づいて解析する。次に、時系列解析により推定されたＡＲモデルのパラメータと推定に用いた実際の車輪速信号とから、モデルに与えられたと仮定することができる入力信号を復元する。そして、この入力信号と出力信号（車輪速信号）に帯域通過フィルタなどの適当な信号処理を施した後に、２次の自己回帰移動平均（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｍｏｖｉｎｇａｖｅｒａｇｅ；ＡＲＭＡ）モデルに基づいてシステムを決定する。路面や車両特性に起因するノイズの影響を高次モデルに基づく時系列解析によって吸収した後、共振ピークを含む周波数領域のみを低次モデルに基づいて抽出する先願発明は、従来技術に基づく空気圧低下警報システムの性能を大きく改善するものである。

しかし、この先願発明では、入力信号を復元するのにバッチ処理が必要となるため、実施するためには車載の計算機の計算資源を増やす必要があるというコスト面での課題が残されていた。すなわち、入出力信号から２次のＡＲＭＡモデルに基づいてシステムを決定するためにＮ個の入出力信号のペアが必要とすると、通常の車両に搭載されている計算資源では実現が困難である。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、先願発明で懸案であった前記バッチ処理の部分を逐次化することで、前述した問題を効果的に解決することができるタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムを提供することを目的としている。

本発明の第１の観点に係るタイヤ空気圧低下検出装置（以下、単に「検出装置」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

本発明の第１の観点に係る検出装置では、前記先願発明の効果（車両速度や路面からの振動の大きさに応じて、推定された共振周波数を補正することなく、安定して精度良くタイヤのねじり方向の共振周波数を推定することができる）に加え、所定の処理を逐次的に行うことで既存の計算資源のみでタイヤ空気圧の検出を行うことができるため、コスト面での課題を解決することができる。また、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。

また、本発明の第２の観点に係る検出装置は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回転加速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

本発明の第２の観点に係る検出装置においても、前記第１の観点に係る検出装置と同様、先願発明の効果に加え、所定の処理を逐次的に行うことで既存の計算資源のみでタイヤ空気圧の検出を行うことができるため、コスト面での課題を解決することができる。また、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。さらに、回転速度情報よりも変化が少ない回転加速度情報を含む時系列信号に対し時系列推定を行っているので、演算精度を上げることができる。

タイヤ近傍の温度により共振周波数を補正することで推定精度を向上させることができるため、前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ、及び、この温度センサで検出された温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する補正手段を備えていることが望ましい。

また、フィルタリング処理を施すことで対象外の信号成分を除去することができ、時系列推定の精度をより向上させることができるため、前記第２のパラメータ決定手段が、２次の線形モデルを決定するに際し、前記入力信号及び出力信号に対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すように構成されていることが望ましい。

本発明の第３の観点に係るタイヤ空気圧低下検出方法（以下、単に「検出方法」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１の工程、
パラメータが決定された線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する第２の工程、
推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第３の工程、及び
２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第４の工程
を含んでおり、
前記第１の工程において、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程において、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に入力信号を推定するように構成されており、
前記第３の工程において、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

本発明の第３の観点に係る検出方法では、前記先願発明の効果に加え、所定の処理を逐次的に行うことで既存の計算資源のみでタイヤ空気圧の検出を行うことができるため、コスト面での課題を解決することができる。また、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。

また、本発明の第４の観点に係る検出方法は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する工程と、
この回転加速度情報演算工程において演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１の工程、
パラメータが決定された線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する第２の工程、
推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第３の工程、及び
２次に低次元化して検出されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第４の工程
を含んでおり、
前記第１の工程において、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程において、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に入力信号を推定するように構成されており、
前記第３の工程において、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

本発明の第４の観点に係る検出方法においても、前記第３の観点に係る検出方法と同様、先願発明の効果に加え、所定の処理を逐次的に行うことで既存の計算資源のみでタイヤ空気圧の検出を行うことができるため、コスト面での課題を解決することができる。また、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。さらに、回転速度情報よりも変化が少ない回転加速度情報を含む時系列信号に対し時系列推定を行っているので、演算精度を上げることができる。

タイヤ近傍の温度により共振周波数を補正することで推定精度を向上させることができるため、前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサからの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する工程をさらに含むことが望ましい。

また、フィルタリング処理を施すことで対象外の信号成分を除去することができ時系列推定の精度をより向上させることができるため、前記パラメータを決定する工程で２次の線形モデルを決定するに際し、前記入力信号及び出力信号に対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すことが望ましい。

本発明の第５の観点に係るタイヤの空気圧低下検出プログラム（以下、単に「プログラム」ともいう）は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

また、本発明の第６の観点に係るプログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回転加速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。

本発明の検出装置及び方法、並びにプログラムによれば、車載計算機の計算資源を増やすことなく、空気圧低下警報システムの性能を大きく改善することができる。

本発明の検出装置の一実施の形態を示すブロック図である。図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。車輪の回転加速度信号の高速フーリエ変換による周波数特性を示す図である。入出力信号をフィルタリング処理した後の信号に対しシステム決定を行い、推定されたパラメータによる周波数特性を示す図である。図３における車輪の回転加速度信号をフィルタリング処理した後の信号を高速フーリエ変換した結果を示す図である。図５におけるフィルタリング処理した後の信号に対して、２次の線形モデルで時系列推定して得られた周波数特性を示す図である。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明の検出装置及び検出方法、並びにプログラムの実施の形態を詳細に説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係る検出装置は、４輪車両に備えられた４つのタイヤの左前輪（ＦＬ）、右前輪（ＦＲ）、左後輪（ＲＬ）および右後輪（ＲＲ）の回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１を備えている。

前記車輪速度検出手段１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させ、パルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサや、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、この電圧から回転角速度及び車輪速度を測定するためのものを含む角速度センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出手段１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２には、例えばタイヤが減圧していることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子またはＣＲＴなどで構成された表示器３、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン４、タイヤ減圧であることをドライバーに知らせる警報器５、及びタイヤ近傍の温度を検出する温度センサ６が接続されている。

制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。

前記車輪速度検出手段１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力される。そして、この車輪速パルスを所定の周期ΔＴ（ｓｅｃ）、例えばΔＴ＝０．００５秒で再サンプリングすることにより、車輪速信号の時系列データを得ることができる。着目するタイヤのねじり方向の共振周波数は数十Ｈｚ付近に現れるため、ナイキスト周波数内にそれが含まれるようにサンプリング周期を設定する必要がある。

本実施の形態に係る検出装置は、車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１と、この車輪速度検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段とで主に構成されている。そして、タイヤの空気圧低下検出プログラムは、前記制御ユニット２を、周波数特性推定手段及び判定手段として機能させる。

前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段を含んでいる。また、タイヤ近傍の温度に基づいて、推定された共振周波数を補正する補正手段も含んでいる。

また、本実施の形態に係る検出装置において、前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されている。そして、前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されている。

本発明では、時系列データである車輪の回転信号を用いて、高次（３次以上）のＡＲモデルのパラメータをカルマンフィルタによって推定する。カルマンフィルタアルゴリズムを実行する過程で、観測（システムの出力、すなわち車輪の回転信号）とモデルの出力との差としてその観測に対応する入力信号（白色雑音）が得られるため、この入力と観測のペアを用いて、２次のＡＲＭＡモデルのパラメータを決定する。以下、本発明の特徴である周波数特性を推定する工程について詳細に説明する。

〔周波数特性推定工程〕
一般に、入力とそれに対応するシステムの出力が与えられる問題では、入出力のペアをデータとして仮定したモデルのパラメータを決定することでシステムの振る舞いを最良に近似できる。一方、出力しか得られない問題では、入力に白色雑音を仮定したモデルに基づいてそのパラメータを決定する。本発明が扱う問題は、タイヤに生じる物理現象をモデル化し、車輪の回転信号のみからそのモデルパラメータを決定する。すなわち、入力として仮定される路面刺激を得ることができないため、後者の方法が採られる。

ここで、実際の車輪の回転信号には様々な振動が含まれるため、着目する周波数帯域だけを通過させるフィルタを適用することで、余分な振動成分を除去し、残った振動成分に対してシステムを推定するのが一般的である。着目する周波数としては、タイヤのねじり方向の共振成分がタイヤの内圧に依存していることから、いかなる内圧においても共振周波数を含むように、数十Ｈｚの帯域を通過させるフィルタが用いられる。フィルタを通過した信号は１つの共振成分しか含まないので、２次の線形モデルで十分とも考えられる。

しかし、出力信号しか得られない時系列推定において、出力信号だけに対して所定の通過帯域をもつフィルタを適用した場合、得られた信号はフィルタの中心周波数に向かって引っ張られる傾向があり、真の共振点からずれる問題がある。この傾向は、通過帯域幅を狭く設定するほど顕著に現れる。

また、タイヤのねじり方向の共振成分はタイヤ内圧に依存して変化するものの、車輪の回転信号に含まれる振動成分は、車両速度や路面の凹凸などによっても変化することが知られている。その結果、共振点からのずれを回避するためにフィルタの通過帯域幅を大きくとると、ねじり共振以外の振動成分の除去が十分でなく、時系列推定の精度が低下する問題がある。

そこで、本発明では車輪の回転信号を用いて高次（３次以上）のＡＲモデルのパラメータをカルマンフィルタによって推定した後、推定の過程で得られる入力信号と回転信号のペアを用いて、２次のＡＲＭＡモデルのパラメータを決定する。

２次に低次元化する際にバンドパスフィルタのような所定の通過帯域幅をもったフィルタを通しても、入出力信号両方にフィルタを施すことで、信号をひずませることなく所定の帯域のみについてシステムを推定することが可能である。

また、高次モデルのパラメータからタイヤのねじり方向の共振点である４０Ｈｚ付近のピーク周波数を計算することは演算処理が複雑になることから容易でないが、本発明のように２次に低次元化することで、共振点の算出を容易にすることができる。

次に、本実施の形態の検出装置の動作を順に説明する。
（１）まず、車輪速度検出手段により、車輪の回転信号を検出する。
（２）ついで、前記車輪の回転信号を所定の周期にしたがって再サンプリングすることで、車輪速信号を得る。その周期は、着目するタイヤのねじり方向の共振周波数を考慮して決める必要がある。

（３）次に、得られた車輪速度を微分して、車輪加速度とする。車輪速信号を時系列データとして時系列解析することもできるが、車輪加速度データのほうが車輪速度データよりも変化が少ないことから、演算精度を上げる点からは、車輪加速度データを時系列データとすることが望ましい。

（４）ついで、演算された車輪の回転加速度データを時系列データとして、時系列解析を行う。具体的に、時系列データである回転加速度データ（車輪速信号）を高次のＡＲモデルに基づいて解析する。すなわち、時刻ｔ（ｔ=１，２、・・・、Ｔ）における車輪速信号をｙ（ｔ）、モデルパラメータをａ_i（ｉ=１，２、・・・、Ｎ）とすると、以下の式（１）

を仮定し、カルマンフィルタによってａ_iを決定する。ここで、Ｎは３以上となるモデルの次数、ｕ（ｔ）は白色性が仮定される路面からの入力信号である。

（６）したがって、これらの入出力信号を用いれば、２次のＡＲＭＡモデルに基づいてシステムを決定することができる。すなわち、以下の式（３）

を仮定し、カルマンフィルタによってパラメータａｉ、ｂｊ（ｉ=１、２、ｊ=０、１、２）を決定できる。

ここで、Ｇ（ｚ）は前記方法により決定された離散システムの伝達関数を表し、以下の式（５）で定義される。

なお、２次に低次元化する際に、特にタイヤの共振周波数に着目するために、入力信号及び出力信号に対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタ手段によるフィルタリング処理を施した後に、システムを推定することが望ましい。

また、タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ（例えば、車載の外気温センサなど）からの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正することができる。これは、タイヤの周囲温度が高くなるとタイヤを構成するゴムの硬度が低くなり、その結果、タイヤのねじり方向の剛性が小さくなることで共振周波数が低くなるのを補正するものである。逆に、タイヤの周囲温度が低くなるとタイヤを構成するゴムの硬度が高くなり、その結果、タイヤのねじり方向の剛性が大きくなることで共振周波数が高くなるのを補正するものである。

温度情報としては、タイヤのサイドウォールの温度情報が最も適しているが、タイヤ付近の雰囲気温度又は外気温度でも実用できる。

ここで、ｆはパラメータαによって規定される適当な関数であり、例えば
ｆ（ｔ；α）=αｔ
とすることができるほか、状況に応じて非線形な関数を用いてもよい。

本発明では、タイヤの減圧を判定する方法として、例えば共振周波数が所定値よりも小さくなった場合にドライバーに警報を発するなどの方法を採ることができる。すなわち、タイヤ交換を行った場合やタイヤ空気圧を調整した場合に、初期化ボタンを操作することで基準内圧下での共振周波数を基準値として学習・記憶しておき、この基準値から所定値以上低下した場合に、空気圧の低下を警報するなどの方法が考えられる。

つぎに本発明の検出方法の実施例を説明するが、本発明はこの実施例のみに限定されるものではない。

［参照例］
２輪駆動車（ＦＦ）にタイヤを装着してアスファルト路を走行した。各輪の回転情報を０．００５秒毎にサンプリングし、得られた車輪速度を微分して車輪加速度とした。
これを高速フーリエ変換することで共振周波数を得た。
次に、左前輪を２５％減圧させ、同様に共振周波数を得た。得られた周波数特性を図３に示す。

［実施例］
参照例と同様に車輪加速度を得、演算された車輪の回転加速度データを時系列データとして、時系列解析を行った。まず、２０次の線形モデルとして、各パラメータをカルマンフィルタにより決定した。前記パラメータを決定する際にカルマンフィルタアルゴリズムを実行する過程で、モデル予測値と実測値との誤差として、入力信号の推定値を得た。次に、入出力信号に対して、通過帯域幅２０〜５５Ｈｚに設定されたバンドパスフィルタによるフィルタリング処理を施し、フィルタリング処理された入出力信号からカルマンフィルタにより２次のモデルのパラメータを決定し、共振周波数を得た。得られた周波数特性を図４に示す。

［比較例１］
参照例と同様にして車輪加速度を得、演算された車輪の回転加速度データを時系列データとして、時系列解析を行った。具体的には、２次の線形モデルで共振周波数を得た。得られた周波数特性を図５に示す。

［比較例２］
参照例と同様にして車輪加速度を得、演算された車輪の回転加速度データを時系列データとして、時系列解析を行った。具体的には、車輪の回転加速度データに通過帯域幅２０〜５５Ｈｚのバンドパスフィルタを施した後に、２次の線形モデルで共振周波数を得た。得られた周波数特性を図６に示す。
参照例、実施例及び比較例１〜２で得られた共振周波数を表１に示す。

表１より、一旦２０次の線形モデルとしてパラメータをカルマンフィルタにより決定し、この決定に際しカルマンフィルタアルゴリズムを実行する過程で得られた入力信号と前記出力信号を利用して、カルマンフィルタにより線形モデルをシステム決定し直すこと（実施例）により、４０Ｈｚ付近の共振ピーク周波数の絶対値を精度良く推定できていることがわかる。比較例１では、正常圧時及び減圧時ともに共振周波数が大きくなる方向へ大きくシフトしており、比較例２では、比較例１ほどではないが、正常圧時及び減圧時ともに共振周波数が大きくなる方向へシフトしており、いずれの場合も共振周波数を精度良く推定できていない。

本発明では、前述した先願発明と同様に共振周波数の推定精度を向上させることができるが、既存の計算資源で処理を実行できることから、コスト面での課題を解決することができる。具体的には、先願発明では推定のためのデータを保存するために２Ｎ個のメモリ空間が必要となるが、これを逐次化した本発明では、各推定ステップにおけるデータを保存するだけでよい。すなわち、先願発明の１／Ｎのメモリ容量があればよく、このＮは通常１０００〜１００００であることから、劇的に必要な計算資源を削減することができる。

また、先願発明ではメモリが埋まるごとにデータを一気に処理するというバッチ処理であるため一定間隔で急激な計算負荷がかかるが、本発明ではデータのサンプリング周期と同期した処理が行われるため、計算負荷の偏りが生じない。

１車輪速度検出手段
２制御ユニット
２ａインターフェース
２ｂＣＰＵ
２ｃＲＯＭ
２ｄＲＡＭ
３表示器
４初期化ボタン
５警報器
６温度センサ

Claims

車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回転加速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。
前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ、及び、この温度センサで検出された温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する補正手段を備えている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
前記第２のパラメータ決定手段が、２次の線形モデルを決定するに際し、前記入力信号及び出力信号に対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すように構成されている請求項１〜２のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１の工程、
パラメータが決定された線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する第２の工程、
推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第３の工程、及び
２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第４の工程
を含んでおり、
前記第１の工程において、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程において、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に入力信号を推定するように構成されており、
前記第３の工程において、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出工程において得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する工程と、
この回転加速度情報演算工程において演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１の工程、
パラメータが決定された線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する第２の工程、
推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第３の工程、及び
２次に低次元化して検出されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第４の工程
を含んでおり、
前記第１の工程において、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程において、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に入力信号を推定するように構成されており、
前記第３の工程において、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。
前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサからの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する工程をさらに含む請求項５〜６のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
前記パラメータを決定する工程で２次の線形モデルを決定するに際し、前記入力信号及び出力信号に対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施す請求項５〜６のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回動速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記回転加速度情報を含む時系列信号に対し、
第１の工程として、３次以上の線形モデルのパラメータを決定する第１のパラメータ決定手段、
第２の工程として、パラメータが決定された前記線形モデルと前記回転加速度情報とから、当該線形モデルに対する入力信号を推定する入力信号推定手段、
第３の工程として、推定された入力信号と、前記回転加速度情報とから、２次に低次元化した線形モデルのパラメータを決定する第２のパラメータ決定手段、及び
第４の工程として、２次に低次元化して決定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、
前記第１の工程における第１のパラメータ決定手段は、カルマンフィルタにより３次以上の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、
前記第２の工程における入力信号は、前記第１の工程でカルマンフィルタを用いることによって逐次的に推定されるものであり、
前記第３の工程における第２のパラメータ決定手段は、前記推定された入力信号と前記回転加速度情報とからカルマンフィルタにより２次の線形モデルのパラメータを決定するように構成されており、且つ、
前記判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。