JP2016532123A - 車両の走行中に車両の車輪のアンバランスを検出する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、車両の車輪のアンバランスを検出する方法であって、車両が走行している間、車輪の回転速度（ω１）を測定し、車輪の回転速度の測定値にバンドパスタイプの少なくとも１つのフィルタ処理（１４）を適用することによって、フィルタ済み値（ωｂａｎｄ）を計算する、方法に関する。バンドパスフィルタ処理（１４）の通過帯域の位置が、車両の走行中、車輪の回転速度（ω１）に応じて変更される。【選択図】図２

Description

本発明の主題は、車両が道路を走行している間に車両の車輪のアンバランスを検出する方法に関する。車輪のアンバランスとは、車輪の質量要素の角度分布が不均一であることを意味する。それによって、車輪の角度セクタの慣性が、その車輪の同じ角度幅の別の角度セクタとは異なることが起こり得る。

リム、タイヤ、およびハブキャップを製造するプロセスが、自動車両の車輪の慣性に偏りをもたらす。この偏りは、伝動システムに振動を発生させるのに十分な程度の大きさになる。

この振動は、車両の機械構成要素の早期疲労や、さらには破損、ならびに車両の運転手および乗客の不快感を著しく生じ易い。

問題が前輪に関する場合、振動は、一般に、操舵輪を経由して運転手が感じ、問題が後輪に関する場合、振動は乗客が感じ取る。

この振動は、とりわけ、タイヤ圧力を監視するシステムの誤作動を生じ易い。一部のこれら監視システムは、実際には、圧力センサを使用せずに、特に各車輪の回転速度信号を解析することによって車輪の空気圧不足を検出することを可能にしている。車輪がバランスしていないと、信号の解析に関する前提が崩れる。

製造プロセスから生じるホイールバランス不良は、今日では、質量分布の初期欠陥を補正するためにリムの外周に固定されるウエイトを用いて、製造ラインで対処される。しかし、車両の寿命中に、これらウエイトが移動したり、車輪から脱落したりする。これによって、問題の車輪のアンバランスが生じる。

ホイールのアンバランスを検出するシステムは、現状では、車両から取り外され分離された車輪のみに適用可能であり、もしくは車両を検査台に載せることを必要とするシステムを使用してのみ適用可能であり、または、たとえば、国際公開第２００７０３００３７号（ＶＯＬＶＯ）もしくは日本国特許出願第５２０６６２４２号（株式会社島津製作所）におけるように、車輪と連係する振動センサを車両に装備することを必要とする。

日本国特許出願第５５０８９７２９号（株式会社工技研究所）は、車両の外部の検出システムを提案する。これは、アンバランスを診断するために車両の車輪に（車輪を取り外さずに）結合されるシステムである。

本発明の目的は、車両がある程度連続走行をしている間に、車両の各車輪のレベルであらゆるアンバランスの発生を監視することができる、車両の車輪のアンバランスを検出するシステムおよび方法を提供することである。車輪上のタイヤの空気圧のセンサまたは車輪の振動のセンサを使用することなくこの検出方法を適用することが可能であることが必要である。

このために、本発明は、車両の車輪のアンバランスを検出する方法であって、車両が走行している間、車輪の回転速度を測定し、車輪の回転速度の測定値にバンドパスタイプのフィルタ処理の少なくとも１つのステップを適用することによって、フィルタ済み値を計算する方法を提案する。バンドパスフィルタ処理ステップの通過帯域の位置が、走行中、車輪の回転速度に応じて変更される。

特に有利には、車輪の回転速度は、車両が走行している間に測定される。ここで、車輪のバランスとは、車輪のその回転軸に対する慣性モーメントに影響する質量の角度分布が均一であることを意味する。車輪の速度は、角速度として表してもよく、または車輪の理論半径を用いた比例計算（rule of three）によりｋｍ／ｈでの車両の対応する直線速度として表してもよい。

次いで、好ましくは、フィルタ済み値の統計的分散を表す分散値を計算し、この分散値を分散閾値と比較する。分散閾値は、定数であることが好ましい。一変形実施形態によれば、分散閾値は、車輪の速度、たとえば車輪速度の測定値にローパスフィルタ処理を施したものの関数である。

好ましい一実施形態によれば、分散値を、フィルタ済み値と平均フィルタ済み値との差の絶対値にローパスタイプのフィルタ処理のステップを適用することによって計算し、その平均フィルタ済み値自体は、フィルタ済み値をローパスフィルタ処理して得る。

分散値と分散閾値との比較の結果を、有利には、車両の速度が安定していると見なすことができる走行フェーズ中のみ採り入れる。車両の速度は、車輪の速度値のフィルタ済み微分係数の絶対値が、時間閾値以上持続して加速閾値未満のままである場合、安定していると明白に見なすことができる。フィルタ済み微分係数の計算方法は既知である。

ローパスタイプのフィルタ処理の第１のステップを、車輪の速度センサによって送出された値にさらに適用して、バンドパスタイプのフィルタ処理ステップが次いで適用される車輪の回転速度を得ることができる。

有利には、ローパスタイプのフィルタ処理の最終ステップを、分散値にさらに適用して、分散閾値と比較するフィルタ済み分散値を得る。分散閾値は、通常、０．０３〜０．６ｋｍｈ^−１、家庭用車両ではたとえば０．４ｋｍｈ^−１に等しい。

バンドパスフィルタ処理ステップを、５つの変数係数を特徴とする離散バンドパスフィルタを用いて実施することができ、その５つの係数は、３つの定数係数および車輪の回転速度に応じて計算される。有利な一実施形態によれば、それら定数係数の１つは、バンドパスフィルタを実装しているコンピュータのサンプリング周期と類似である。

別の態様によれば、本発明は、自動車両の車輪の空気圧レベルの監視への、上記の検出方法の利用を提案する。この監視は、車輪の空気圧に関するあらゆる異常を検出するために車両の各車輪の回転速度値を使用することによって行われる。たとえば、１つの車輪の速度の分散値が分散閾値より大きくなった場合に当該車輪の空気圧のレベルの評価モードを変更するという方法が、車両の各回転車輪に適用される。評価モードは、たとえば、運転手または他の監視システム向けであり得る警戒モードをもはや考慮しなくてよくなった場合、またはそれが別様に考慮される場合に、変更されるように考えられている。評価モードは、また、たとえば、車輪のタイヤの空気圧のレベルが、車輪の速度の分散が分散閾値以下のままの間は第１の解析式を用いて評価され、車輪の速度の分散が分散閾値より大きくなったときは別の解析式を用いて評価される場合に、変更されるように考えられている。

フィルタ処理および分散計算は、すべて車両が走行している間に演算されることに留意されたい。

本発明は、自動車両の車輪のアンバランスを検出する装置をさらに提案し、その装置は、特に、車両の少なくとも１つの車輪の回転速度のセンサと、車輪のアンバランス指標を計算するユニットとを備える。その計算ユニットは、少なくとも１つのバンドパスタイプのフィルタ処理ステップを含めて、速度センサ信号に一連のフィルタ処理操作を加えて指標値に達するように構成され、車両の走行の少なくともいくつかの行程中に、その指標値を閾値と比較するように構成されている。これら走行の行程は、好ましくは、車両の速度が安定していると見なすことができる行程に対応する。

本発明は、また、上記の検出装置が装備された車両に関する。

本発明の他の目的、特徴、および利点が、単に非限定的例として示され、添付図面を参照する以下の説明を読むことにより明らかになるであろう。

本発明による検出装置が装備された車両の図である。 本発明による検出装置の作動の単純化された線図である。 本発明による検出方法の計算ステップで得られた車輪の速度曲線である。 本発明による検出方法の別の計算ステップで得られた車輪の速度分散曲線である。

図１に示されるように、車両５は、４つの車輪１、２、３、および４で走行する。車輪のそれぞれには、その車輪に専用の速度センサ６が装備されている。それぞれの車輪１、２、３、および４に専用の速度センサ６は、それぞれの角速度値または角速度ω_１、ω_２、ω_３、ω_４に比例するそれぞれの値を車両の電子制御ユニット７へ送出する。より正確には、実際に車輪１、２、３、および４に連係する各速度センサが、それらが記録した速度を、各車輪に関するバランス指標Ｂ_１、Ｂ_２、Ｂ_３、Ｂ_４それぞれを計算する第１、第２、第３、および第４のモジュールそれぞれへ送出する。

バランス指標を計算する各モジュールが、それぞれのブール値ＢＡＬ_１、ＢＡＬ_２、ＢＡＬ_３、ＢＡＬ_４を、各車輪に関するタイヤのそれぞれの圧力指標Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３、Ｐ_４を計算する第１、第２、第３、および第４のモジュールそれぞれへ送る。

圧力指標を計算する各モジュールは、また、該当する車輪の速度センサ６から来るそれぞれの回転速度値ω_１、ω_２、ω_３、ω_４も受け取る。

このタイヤ圧力計算モジュールは、タイヤ内の圧力を計算する様々な方法を使用することができ、特に、メソッド１と呼ばれる方法、および、車輪のアンバランスの影響に対してメソッド１より鈍感であるが、正しくバランスの取れた車輪に関してメッソド１よりアプリオリに精度の劣るメッソド２と呼ばれる方法を使用することができる。

インジケータＢＡＬ_１、ＢＡＬ_２、ＢＡＬ_３、ＢＡＬ_４が、対象とする車輪のバランスが正しく取れていることを示していれば、圧力指標Ｐ_１、Ｐ_２、Ｐ_３、Ｐ_４を計算するモジュールは、方法メソッド１を使用してタイヤ内のそれぞれの圧力π_１、π_２、π_３、π_４を計算する。バランス指標ＢＡＬ_１、ＢＡＬ_２、ＢＡＬ_３、ＢＡＬ_４に対応するブール値が、たとえばここでは車輪４に関して例示するように、車輪のバランスが十分でないことを示す場合、バランス指標計算モジュール、たとえばここではＰ_４は、負のブール信号を対応するタイヤ圧力計算モジュールに送り、次いでそのモジュールは、車輪のアンバランスの影響に関しより感度の低い方法、ここではメソッド２を選択する。

図１に示された例では、したがって、車輪１、２、および３のタイヤの圧力は、車輪のバランスが正しく取れているのでメソッド１に従って計算され、第４の車輪の圧力π_４は、全体としてより精度は低いが車輪のアンバランスの影響に対する感度もより低い別の方法、メソッド２によって計算される。

図２は、図１のモジュールＢ_１、Ｂ_２、Ｂ_３、Ｂ_４を組み合わせて車輪のアンバランスを評価するユニット８の作動モードの一部分を示す。

図１では、車輪のタイヤ圧力指標を計算するモジュールが、車両の車輪の圧力を計算する同じユニット９に一纏めにされてもよい。図２は、電子制御ユニット７の計算モジュールＢ_１、Ｂ_２、Ｂ_３、Ｂ_４の１つ、たとえばモジュールＢ_１の作動モードの一部分を示す。

図２に示されるように、速度センサ６の１つによって測定された車輪１の回転速度ω_１が、第１のローパスフィルタ１２に伝送され、そのローパスフィルタ１２は、フィルタ処理された回転速度値ｗ_０を送出する。このフィルタ済み速度値が、一方で、バンドパスフィルタ１４のパラメータを定めるモジュール１３に送られ、他方で、対応するバンドパスフィルタ１４に送られる。フィルタ処理された速度ｗ_０はまた、速度のフィルタ済み微分値

を計算し、このようにして得られた加速度の絶対値

を、車両の速度が安定していると見なせるか否かを判定する閾値と比較するコンパレータユニット１８へ送られる。

フィルタ１４の定義モジュール１３は、メモリユニット１１に格納されている３つの値ξ_１、ξ_２、Ｔ_ｅを使用する。これら値ξ_１、ξ_２、Ｔ_ｅは定数値であり、バンドパスフィルタ１４に送られる５つのフィルタパラメータａ_０、ａ_１、ａ_２、ｂ_１、ｂ_２を定めるために、車輪の速度ｗ_０と併せてモジュール１３によって使用される。バンドパスフィルタ１４は、速度ｗ_０にバンドパスタイプのフィルタ処理を加え、値ω_ｂａｎｄを、速度の分散を計算するモジュール１５へ送出する。

次いで、速度分散モジュール１５は、ローパスフィルタ１６に値ω_ｖａｒを送出し、ローパスフィルタ１６は、車輪１の速度のフィルタ済み分散に対応する値ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}を送出する。

コンパレータ１７が、その値を分散閾値「スレッショルド」と比較する。フィルタ済み分散値ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}が閾値より大きい場合、コンパレータ１７は、ブール値「ＢＡＬ」、たとえば負の値を、タイヤの空気圧を計算するユニット９に送出する。

フィルタ済み分散ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}が閾値より小さい場合、コンパレータがタイヤ圧力監視モジュール９に送出するのは、反対のブール値「ＢＡＬ」、たとえばここでは正の値である。ブール値ＢＡＬの意味が逆になり、論理過程全体としてはそのまま同じである変形形態を考えることができる。

ただし、ブール値ＢＡＬは、速度ｗ_０の安定に関する診断１８が、車両の速度が実際に安定していることを示す場合のみ、送出される。車両の速度が安定していない場合、ブール値ＢＡＬは送出されず、車輪の速度の監視が、たとえば第１のローパスフィルタ１２の上流側で本方法に戻ることによって連続する。

図３では、時間に依存する車両の車輪速度の２つの曲線が、一纏めにされている。バランスの取れた車輪速度に対応する濃い灰色の曲線とバランスを欠いた車輪の速度に対応する薄い灰色とが見られる。図示の例では、車両は先ずほぼ３０ｋｍ／ｈの速度で走行し、その後加速してほぼ１４０ｋｍ／ｈの速度で安定し、次いで再び３０ｋｍ／ｈに落ちる。時間間隔２１および２４は３０ｋｍ／ｈでの安定走行に対応し、時間間隔２２は１４０ｋｍ／ｈでの走行に対応し、２つの時間間隔２３は、速度を３０から１４０ｋｍ／ｈへ、およびその逆に変化させるための非安定走行領域に対応する。

安定状態フェーズ２１、２２、および２４中は、バランスを欠いた車輪の速度は、正しくバランスの取れた車輪の速度より振幅の大きな振動を特徴とすることに注目されたい。図３に示された曲線は、たとえば図２に示されたフィルタ処理ステップ１２と同じタイプの第１のステップのローパスフィルタ処理の結果として得られる曲線に対応する。

図４は、図３による曲線を、図２によるバンドパスフィルタ１４によって処理した後、次いで最終ローパスフィルタ１６によってフィルタ処理した後の形で示す。したがって、濃い灰色の連続曲線２５は、バランスを欠いた車輪の速度値を、センサによって送出されたその速度がローパスフィルタ１２を通り、次いでバンドパスフィルタ１４を通り、次いで分散計算モジュール１５を通った後の形で示す。

薄い灰色の連続曲線２７は、正しくバランスの取れた車輪の回転速度の分散を、その車輪と連係するセンサによって送出されたその速度値をフィルタ処理する同じプロセスの後の形で示す。濃い破線の曲線２６は、車両の速度がその間は安定しているフェーズ２１、２２、および２４の間、曲線２５にローパスフィルタを適用することによって得られる。過渡フェーズ２３の間は、曲線２６の値は一定のままで、先行する計算値の最後の値に等しい。薄い破線の曲線２８は、バランスの取れた車輪の分散曲線２７を同様に処理した結果である。曲線２６および２８を、ここでは０．０４ｋｍ／ｈに等しく選択された閾値と比較することができる。この比較は、図２によるコンパレータ１７によって実施される診断に対応し、車輪の速度が安定しているフェーズ２１、２２、および２４の間のみ適用することができる。過渡フェーズ２３の間は、図２におけるように診断１７を省いても、または任意の値をフィルタ済み分散関数に割り当ててもどちらでもよい。図４に見られるように、各車輪用の速度センサによって送出された速度を本発明に従って処理することから得られる曲線は、それぞれ閾値と比較され、車輪のバランスが正しく取られているか否かを示すことを可能にする比較的一定の情報を発することができる。

本発明のバンドパスフィルタは、極めて狭い通過帯域を有するように選択される。そのバンドパスフィルタは、その目的が車両のコンピュータに実装することにあるので離散フィルタである。この通過帯域は、該当車輪と連係するセンサの出力に基づいて推定される車輪の速度を中心とし、車両のその他の車輪に連携するセンサは除外される。通過領域の中心となる車輪の測定速度は、センサからの信号からノイズを除去するためにデジタルフィルタ処理をすでに受けた値でよい。

バンドパスフィルタは、適応フィルタであり、すなわち「通過」周波数がその瞬間の車輪の回転速度に応じて変更されて、その瞬間の回転速度を中心にし続ける。

本発明の場合の好ましいバンドパスフィルタは、簡単な構造の「バンドパス」フィルタであるが、車両で測定可能な物理値に結び付けることができるパラメータを組み入れるものである。提案する構造は下記の伝達関数によって記述される。

式中、ｗ_０は「通過」周波数であり、ξ_１およびξ_２は２つの複素共役極の減衰係数である（それぞれ零）。

パラメータξ_１およびξ_２は、通過帯域の幅がアンバランスに関連する信号の成分を包含し、同時にアンバランス以外の現象に関連するピークを除外するように、たとえば試行錯誤によって選択される。

本発明は、このフィルタを等価な離散フィルタと置き換えることを可能にする変数の変換を実施することを提案する。

分子／分母の根は、

である。

さらに、構造から、それら根は共役複素数であることが分かっており、したがって、

である。これにより、分子／分母の根は、

の形に書くことができる。式中、ｉは−１の根に対応する虚数である。

本発明では、離散バンドパスフィルタは、

のタイプの伝達関数を有するように選択される。
式中、ｚ^−１はユニタリ遅延演算子である。

したがって、バンドパスフィルタは、５つの係数ａ_０、ａ_１、ａ_２、ｂ_１、ｂ_２によって特徴づけられる。

本発明は特定の離散化法「整合離散化（matched discretization）」を使用することを提案する。この離散化法は、離散フィルタの通過周波数が、確実に、選択された連続フィルタの中心通過周波数と同じ通過周波数を正確に中心としたままになることを可能にする。

この離散化法を適用すると、

を得る。
ここで、

である。

根は共役複素数であることがやはり分かっており、したがって、

すなわち、

である。

分母に関しては

である。

この場合、フィルタの極および零は、

に相当する。式中、Ｔ_ｅはサンプリング周期である。

４つの中間計算変数Ｃ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、Ｃ_４が定義される。

離散化に関して考慮すべき付帯条件は、静的利得はユニタリでなければならず、すなわち、
ａ_０＋ａ_１＋ａ_２＝１＋ｂ_１＋ｂ_２
である。

これにより、５つの未知数を有する５つの連立方程式が得られ、その解は、

となる。

フィルタ定義モジュール１３は、フィルタ速度ｗ_０および３つの定数パラメータξ_１、ξ_２、Ｔ_ｅから５つの係数ａ_０、ａ_１、ａ_２、ｂ_１、ｂ_２を計算するように構成され、これらの係数のうちＴ_ｅは、バンドパスフィルタ１４を用いるコンピュータのサンプリング周期に対応する。

車両の２つの異なる車輪からの信号をバンドパスフィルタの出力において観察した場合（それらの信号が図３に示されている）、バランスの取れた車輪から来る信号（薄い灰色）とバランスを欠いた車輪から来る信号（濃い灰色）との間に極めて明らかに差を認めることができる。ところが、２つの車輪の速度信号間の差に等しい信号に注目する場合、各車輪の状態を決することはできない。

図３は、バランスの取れた車輪とバランスを欠いた車輪との間で、信号の分散の点で差を示している。言い換えれば、２つの信号は同じ平均値を有するが、バランスを欠いた車輪から来る信号は、この平均値を中心としてより大きく分散する。

これが、本発明が、分散計算器１５のレベルで、その結果が信号の分散を示す信号の変換を行うことを提案する理由である。多重計算法を考えることもできる。計算プロセスを簡単かつ強靭にするために、本発明は以下の変換を提案する。
ω_ｖａｒ＝〈｜（ω_ｂａｎｄ−〈ω_ｂａｎｄ〉）｜〉
式中、〈〉は平均化演算子、たとえばローパスフィルタである。

言い換えれば、フィルタ済み平均速度を、フィルタ済み速度ω_ｂａｎｄにローパスフィルタ処理を施すことによって計算し、その後、バンドパスフィルタの出力ω_ｂａｎｄとそのフィルタ済み平均速度との差の絶対値を計算する。分散を定量化する多数の他の手法を考えることができる。

変数ω_ｖａｒそれ自体にフィルタ処理、たとえばローパスタイプのフィルタ処理１６を施して、よりノイズの少ないフィルタ済み分散値ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}を得ることができる。

値ω_ｖａｒは、次いで分散閾値「スレッショルド」と比較することができる。変形実施形態では、値ω_ｖａｒは、閾値と比較する前に、たとえばローパスフィルタ１６によって、さらにフィルタ処理をすることができる。図２に示されるように、閾値との比較の結果は、車輪の回転状態が安定フェーズにある場合、たとえばフィルタ済み速度ｗ_０から計算された車輪の角加速度の絶対値が、たとえば、最小限の時間δｔ_０の間、加速度閾値ε未満に留まっている場合にのみ、採り入れられる。

システムは、車両が最初の数回走行するとき分散閾値「スレッショルド」を学習することができ、あるいは、その閾値は、車を製造するプロセス中に車両のコンピュータに格納される値でもよい。変形実施形態によれば、この値は、車輪を再バランスするとき修正してもよい。

本発明は、記述された例示的実施形態に限定されるものではなく、様々な変更を加えることができる。補足的なノイズのフィルタ処理ステップを手順に導入することができ、あるいはローパスフィルタ１２および／または１６を省くこともできる。フィルタ処理を受ける車輪速度は、角速度、または一定の比例係数によってその角速度に比例する値、たとえば、車輪の理論直径に基づく車両のｋｍ／ｈでの対応する速度でもよい。

本発明による検出システムによって、車両が走行しているとき常に、車両の車輪の１つがバランスしなくなったことを検出することが可能になり、また、車輪監視システム、たとえばタイヤの空気圧を監視するシステムを、このアンバランスに関係する精度劣化を抑制するように適合させることが可能になる。

Claims (11)

1. 車両の車輪のアンバランスを検出する方法であって、前記車両が走行している間、前記車輪（１）の回転速度（ω_１）を測定し、前記車輪の前記測定された回転速度値にバンドパスタイプのフィルタ処理の少なくとも１つのステップ（１４）を適用することによって、フィルタ済み値（ω_ｂａｎｄ）を計算する方法において、前記バンドパスフィルタ処理ステップ（１４）の通過帯域の位置を、走行中、前記車輪の前記回転速度（ω_１）に応じて変更すことを特徴とする検出方法。
2. 次いで、前記フィルタ済み値（ω_ｂａｎｄ）の統計的分散を表す分散値（ω_ｖａｒ）を計算し、前記分散値を分散閾値（スレッショルド）と比較する、請求項１に記載の検出方法。
3. 前記分散値（ω_ｖａｒ）を、前記フィルタ済み値（ω_ｂａｎｄ）と平均フィルタ済み値との差の絶対値にローパスタイプのフィルタ処理のステップを適用することによって計算し、前記平均フィルタ済み値自体が、前記フィルタ済み値（ω_ｂａｎｄ）をローパスフィルタ処理した結果である、請求項２に記載の検出方法。
4. 前記分散値と前記分散閾値との前記比較の結果を、前記車両の速度が安定していると見なすことができる走行フェーズ中のみ採り入れる、請求項２または３に記載の検出方法。
5. ローパスタイプのフィルタ処理の第１のステップ（１２）を、車輪の速度センサによって送出された値（ω_１）にさらに適用して、前記バンドパスタイプのフィルタ処理ステップ（１４）を次いで適用する車輪の回転速度（ｗ_０）を得る、請求項２から４のいずれか一項に記載の検出方法。
6. ローパスタイプのフィルタ処理の最終ステップ（１６）を、前記分散値（ω_ｖａｒ）にさらに適用して、前記分散閾値（「スレッショルド」）と比較するフィルタ済み分散値（ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}）を得る、請求項２から５のいずれか一項に記載の検出方法。
7. 前記バンドパスフィルタ処理ステップ（１４）が、５つの変数係数（ａ_０、ａ_１、ａ_２、ｂ_１、ｂ_２）を特徴とする離散バンドパスフィルタを用いて実施され、前記５つの係数が、３つの定数係数（ξ_１、ξ_２、Ｔ_ｅ）および前記車輪の回転速度（ｗ_０）に応じて計算される、請求項１から６のいずれか一項に記載の検出方法。
8. 自動車両の車輪の空気圧レベルの監視への、請求項２から７のいずれか一項に記載の検出方法の利用。
9. 自動車両の車輪のアンバランスを検出する装置であって、前記車輪（１）の回転速度（ω_１）のセンサ（６）と、前記車輪のアンバランス指標（ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}）を計算するユニット（Ｂ１）とを備える装置において、前記計算ユニット（Ｂ１）が、前記速度センサの信号にバンドパスタイプのフィルタ処理を行う少なくとも１つのステップを実施するように構成され、前記通過帯域の位置が、走行中、前記車輪の前記回転速度（ω_１）に応じて変更されることを特徴とする装置。
10. 前記計算ユニット（Ｂ１）が、前記車両の走行の少なくともいくつかの行程中に、前記バンドパスタイプのフィルタ処理ステップを含むフィルタ処理によって生成された指標値（ω_{ｖａｒｆｉｌｔ}）を閾値（スレッショルド）と比較するように構成されている、請求項９に記載の自動車両の車輪のアンバランスを検出する装置。
11. 請求項９または１０に記載の検出装置が装備された車両。

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