JP2018506470A - 緩み車輪検出 - Google Patents

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Abstract

本開示の発明は、緩み車輪またはゼロ圧力の車輪のような車輪異常を検出するために車輪速度信号を利用する。第1の検出信号および第2の検出信号を決定するための基礎として、車輪速度信号を使用する。第1と第2の検出信号を決定するためのさらなる基礎は、それぞれ第1と第2の基準信号である。本発明の教示によれば、それらの検出信号の少なくとも一方が閾値を超える場合に、例えば緩み車輪である異常を検出する。特に、本開示は、上記目的を達成するための方法、システム、およびコンピュータプログラムプロダクトに関する。【選択図】図1

Description

本発明の開示は、広くは、車両の車輪異常を検出する分野に関し、例えば、緩み車輪またはゼロ圧力の車輪を検出するための方法、システム、およびコンピュータプログラムプロダクトに関するものである。
最近の車両は、運転者および他の交通参加者に安全性、快適性、および情報を提供するために、様々なセンサおよびシステムを備えている。
それらのシステムとして、トラクションコントロールシステム(TCS)、エレクトロニックスタビリティプログラム(ESP)、アクティブサスペンションシステム、またはアンチロックブレーキングシステム(ABS)が含まれる。これらのアクティブコントロールシステムの他に、路面摩擦インジケータ、および例えば間接式タイヤプレッシャモニタリングシステム(iTPMS)であるセンサレス・タイヤプレッシャモニタリングシステムのような、車両運転者安全情報システムも存在し、これらは運転状況に関する情報を運転者に提示する。
上記のシステムはすべて、限定するものではないが、タイヤの縦剛性、周囲温度、ホイール共振周波数、被支持車両荷重、コーナリング時のタイヤ半径変化、速度依存の車輪振動のような、推定または測定された車両特性パラメータの大きなセットに関する知識を利用している。
車輪状態に関する知識は重要である。報告されないままであると、車両の摩耗、走行快適性および車両操縦性の低下、さらには事故さえも引き起こす可能性がある車輪異常を検出するためには、例えば低圧に関する車輪状態情報が有用であり得る。
特に、安全性に関して極めて重要な車輪状態は、車両の車軸に適切に固定されていない車輪、すなわち緩み車輪である。緩み車輪の検出のための周知のアプローチは、人的検査および/または追加の構成要素の使用を必要とする。例えば、緩み車輪を検出することは、車両の車軸のネジ部に車輪を固定するために使用されるホイールナット上に所定の向きで設置される光インジケータを伴うことが知られている。車輪が緩む場合には、光インジケータのうちの1つ以上が所定の向きではないことで、車輪が緩んでいることを光学的に示す。また、緩み車輪の検出のために、車両の車軸の取付用ハブにセンサアセンブリを固定することも知られている。センサは、ハブと車輪との相対的な動きを検出し、車輪が緩む場合には、車輪が緩んでいることを示す信号を発する。
本発明の目的は、特に上記の類の周知のアプローチの欠点を克服するために、人的検査および追加の構成要素の必要性を除去して、車両の緩み車輪を検出するためのソリューションを提供することである。
概して、本発明は、緩み車輪を検出するために車輪速度信号を利用する。第1の検出信号および第2の検出信号を決定するための基礎として、車輪速度信号を使用する。第1と第2の検出信号を決定するためのさらなる基礎は、第1の検出信号に関連した第1の基準信号、および第2の検出信号に関連した第2の基準信号である。本発明の教示によれば、それらの検出信号の少なくとも一方が、それに関連した閾値を超える場合に、緩み車輪の異常を検出する。特に、本開示は、上記目的を達成するための方法、システム、およびコンピュータプログラムプロダクトに関する。
図1aは、セグメント化回転要素とセンサ素子とで構成される車輪速度センサを概略的に示している。 図1bは、サンプル番号の関数として車輪速度信号を表す図を示している。 図2は、実施形態による方法のフロー図である。 図3は、第1の検出信号を決定する例示的なサブステップのフロー図である。 図4は、第2の検出信号を決定する例示的なサブステップのフロー図である。
本発明は、車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号を利用する。これは、ほとんどの車両において追加のセンサを必要としないという意味で効果的である。
車輪が緩んでいるかどうか判定するために、車輪速度信号を使用する。本発明の教示によれば、車輪速度信号に基づいて検出信号を決定することが可能であり、これにより、車輪が緩んでいるかどうか判定することが可能となる。
以下で説明する好ましい実施形態は、本発明の教示の例示となり得るものである。
車輪速度信号を入力として取得する。この車輪速度信号は、セグメント化車輪速度センサからの時点系列t(n)の形式で取得することが可能である。車輪速度センサの実施形態を図1に示している。図示の車輪速度センサは、セグメント化された回転式のものである。例示的な車輪速度センサ4は、歯車5を備える。図示の実施形態では、歯車は、7本の同一の歯を有するものとして示している。実際には、そのような車輪は、例えば48本の歯など、異なる本数の歯を有し得る。この歯車は、7つの同一のセグメントを有するセグメント化回転要素と呼ばれることもある。歯車の歯(嵌歯)がセンサ素子7を通過するたびにセンサ信号を生成するように、センサ素子7を位置決めおよび配置する。センサ素子7は、光学センサ、磁気センサ(例えば、ホールセンサ)、または他の任意の想定し得るタイプのセンサであってよい。センサ素子7は、電気信号を生成し、それらを有線または無線伝送で、さらなる処理用の後続のプロセッサまたは評価ユニットに伝送する。図2の例では、歯車が完全に1回転する間に、全部で7つのセンサ信号が生成される。
様々な理由で、車輪速度信号の変化が発生し得る。それらの理由として、運転者による加速または減速が挙げられる。しかしながら、車輪速度信号の変動または振動は、他の理由による可能性もある。これらの理由の1つは、緩み車輪またはゼロ圧力の車輪である可能性がある。このことを、本発明の教示に従って利用する。
車両の車輪速度センサは、典型的には、理想センサではない。理想センサは、同一寸法の歯を有するものである。図1では、これらの寸法を角度間隔αで表している。例えば、図示の7本の歯の場合には、α=360°/7である。ところが、製造上の原因または摩耗によって、各歯は、理想角度間隔αから外れる可能性がある。以下では、理想角度間隔からの偏差δを欠陥誤差と呼び、回転要素の各歯は、それを特徴付ける固有の欠陥誤差δl(l=1,...,L)を有するものと仮定する。
従って、センサ信号が発生すると、それは、欠陥誤差がない理想的な場合には、回転要素5がα=2π/Lの角度を回転したことを示しており、欠陥誤差を伴う現実的な場合には、α+δlの角度を回転したことを示している。時間インスタンスt(n)を表すこれらのセンサ信号から、対応する車輪速度値ω(n)を、以下の関係によって導出することが可能である。
Figure 2018506470
このとき、ω(n)の高い値は、高速回転する車輪を示し、ω(n)の低い値は、低速回転する車輪を示す。さらに、車輪速度ω(n)を、対応するタイヤ半径に関連付けることによって、車速の推定値を得ることが可能である。以下の実施形態では、簡単にするために、値t(n)、Δt(n)、ω(n)をすべて車輪速度信号と呼び、これらは車輪速度センサ4からのものとみなされる。
概して、信号t(n)、Δt(n)、またはω(n)の信号値は、時間的に不等距離に分布している。補間によって、これらの信号を、事象ドメインから時間ドメインに変換することが可能である。例えば、この種または類似のタイプの離散化された入力信号の信号処理のための実施形態は、同出願人の国際公開第2004/042553号(PCT/EP2002/012409)に開示されている。この文献の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
図1bは、実際には一定速度であり、かつ欠陥補正なしの場合の、欠陥を有する車輪速度センサから推定された車輪速度の時系列を示している。理想化するとともに、緩み車輪のような外的要因の影響を無視して、取得した車輪速度信号ω(n)に対する車輪速度センサのセンサ欠陥の影響を例示している。図1bの図面は、サンプル番号nの関数として車輪速度値ω(n)を示している。同図では、全部でL=5本の歯6を有する回転要素5の完全な3回転に対応する15個のサンプルn=1,...,15を示している。図lbは、正確に等速度vで走行する車両の場合を表しており、この場合、点曲線は、理想的なセグメント化回転要素5を有する車輪速度センサ4から取得された車輪速度信号ω(n)に対応し、実曲線は、平均値56rad/s程度の車輪速度の周期的変動を発生させる非理想的なセグメント化回転要素5の場合に対応している。第1のサンプルの値55rad/sは、公称の歯よりもわずかに大きい歯に対応しており、従って、期待値56rad/sよりも低い車輪速度値を生成する。第3のサンプルは、公称の歯に厳密に一致する歯に対応しており、従って、期待値56rad/sを生成する。第4のサンプルは、公称の歯よりも小さい歯に対応しており、従って、公称値56rad/sよりも高い車輪速度を生成する。第5のサンプルは、回転要素の最後の歯に対応しており、第6のサンプルは、再び回転要素の最初の歯に対応している。結果的に、図1bの実曲線は、車輪速度センサ4の回転要素5の完全な1回転に対応する5つのサンプル点の周期性を示している。
図2を参照して、本発明の実施形態による方法により、本発明の教示を明らかにする。
車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号を取得する。これは、車輪速度センサから取得することが可能である。車輪速度信号に基づいて、2つの検出信号を決定する。典型的には、各々の検出信号を決定するには、対応する基準信号をさらに考慮に入れる。
ステップ21で、車輪速度信号および第1の基準信号に基づいて、第1の検出信号を決定する。第1の検出信号を決定するステップは、後述の図3を参照して説明する計算ステップのうちの1つまたは複数を含み得る。
ステップ22で、車輪速度信号および第2の基準信号に基づいて、第2の検出信号を決定する。第2の検出信号を決定するステップは、後述の図4を参照して説明する計算ステップのうちの1つまたは複数を含み得る。
図2の実施形態では、ステップ23で、第1および第2の検出信号をそれぞれ第1および第2の検出閾値と比較することによって、例えば緩み車輪の有無の判定を行うことができる。以下の条件(a)第1の検出信号が第1の検出閾値を超えていること、または(b)第2の検出信号が第2の検出閾値を超えていること、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合には、車両の車輪が緩んでいると判定する。つまり、それらの検出信号の1つが、その対応する検出閾値を超えていれば、緩み車輪の存在を検出する。
続いて、緩み車輪の存在に関する情報を伝達することができる(図示せず)。この伝達は、光信号または音響信号によって、運転者に対して行うことができる。これを、追加的または代替的に、車両のオペレーティングシステムに電子的に伝送することができる。さらに、この情報を、整備士が車輪を締めるための準備ができるように近所の自動車修理工場に伝送することが想定できる。これは、自律走行車の文脈において特に効果的である。
図3は、図2のステップ21のような、第1の検出信号を決定するステップの例示的なフローチャートを示している。
ステップ31で、車両の車輪の実際の車輪速度と比較した車輪速度信号の欠陥を示す欠陥信号を推定することによって、第1の検出信号を決定することができる。欠陥の考え得る原因の1つは、センサである。センサ欠陥は、車輪速度信号に基づいて推定することができる。センサ欠陥の推定については、米国特許出願公開第2007/0124053号に開示されている。
歯車5のセンサ欠陥値δlは、車輪速度信号t(n)から推定することができる。
推定センサ欠陥値δlは、歯車5の前の回転n−1と現在の回転nのセンサ欠陥値y(n)の加重平均値として計算することができる。
加重平均値は、例えば、以下のフィルタ関係に従って実現されるローパスフィルタによって得ることができる。
Figure 2018506470
ただし、(n mod L)+1は、サンプル番号nに対応する歯車5の歯6の番号であり、δn mod Lは、対応するセンサ欠陥の推定値であり、μは、フィルタの忘却係数であり、t(n)およびt(n−1)は、車輪速度信号の連続した値であり、Lは、歯車5の歯6の総数であり、TLAP(n)は、歯車5の完全な1回転の持続時間である。
欠陥信号が推定されたら、いくつかの実施形態において、その欠陥について車輪速度信号を補正することができる。従って、車輪速度信号t(n)およびセンサ欠陥信号δlに基づいて、欠陥補正された車輪速度信号ε(n)を計算することができる。欠陥補正されたセンサ信号ε(n)は、時間インスタンスまたは回転速度または同種の量を表す値を必ずしも含まないことに留意することが重要である。それは、車輪速度信号の欠陥補正導出を適切に表し得る他の任意の疑似量であってもよい。
一実施形態では、欠陥補正センサ信号ε(n)は、以下の関係から得られる。
Figure 2018506470
ここで、上記のセンサ欠陥推定に関しては、以下の通りである。
Figure 2018506470
ただし、(n mod L)+1は、サンプル番号nに対応する回転要素5の歯6の番号であり、δ(n mod L)+1は、対応するセンサ欠陥の推定値であり、μは、フィルタの忘却係数であり、t(n)およびt(n−1)は、車輪速度信号の連続した値であり、Lは、回転要素5の歯6の総数であり、TLAP(n)は、回転要素5の完全な1回転の持続時間である。
追加的または代替的に、第1の検出信号の決定において、ステップ32で、分散を計算することができる。特に、有限時間窓内の欠陥補正車輪速度信号の分散を計算することができる。欠陥補正車輪速度信号のこの分散は、有限時間窓内の欠陥補正車輪速度信号の時間的変動を示すものである。
分散を計算するステップ32では、ローパスフィルタを用いることにより、欠陥補正センサ信号ε(n)に基づいて分散α(n)を求めることができる(なお、本出願全体を通して使用される場合の「分散」という用語は、標準的な数学的定義の意味ではなく、分散の推定値を指すということに留意すべきである)。ローパスフィルタでは、例えば、以下の関係に従って欠陥補正センサ信号ε(n)の分散α(n)を求めることができる。
Figure 2018506470
ただし、LP(ε)は、欠陥補正センサ信号ε(n)のローパスフィルタリングされた値であり、LP(ε2)は、欠陥補正センサ信号ε(n)の2乗ε2(n)のローパスフィルタリングされた値である。
この場合、ローパスフィルタは、以下のフィルタ関係に従って実現することができる。
Figure 2018506470
ただし、αは、分散Var(ε)の推定値、λは、フィルタの忘却係数、ε(n)は、欠陥補正センサ信号である。
ところで、堅固に締結された車輪であっても、欠陥補正車輪速度信号の時間的変動を生じさせる可能性がある。このため、その信号を、第1の基準信号と比較する。この比較は、特に、ステップ33で、その信号と第1の基準信号との差を計算することによって実施することができる。概して、第1の基準信号を減算することが効果的である可能性があり、これは、必ずしもこのステップで実施されない。代替的に、これを、本方法の他の任意のステップで実施することができる。例えば、取得した車輪速度信号から基準車輪速度信号を減算することにより、同様の結果を得ることができる。いくつかの例では、特に低い基準信号の場合に、この減算は必須ではない場合があり、スキップしてもよい。
緩み車輪検出方法は、緩みの程度に関わりなく、緩み車輪を感知するものであり得る。わずかに緩んだ車輪でも検出する感度を実現するために、第1の検出信号を時間積分することができる。第1の検出信号を決定することは、第1の累積和を計算することを含み得る。第1の累積和は、ステップ34で、以下の関係に従って計算することができる。
CUSUMCounter(n+1)=min(max(CUSUMCounter(n)+α(n)−Drift,0),CounterLimit) (式7)
ただし、α(n)は、累積的に加算される入力信号であって、好ましくは信号の差またはセンサ欠陥信号の分散であり、DriftおよびCounterLimitは調整パラメータである。
好ましい実施形態では、第1の検出信号を決定することは、上記のステップのいずれかまたはすべてを含み得る。
さらに、本発明の方法の実施形態は、第2の検出信号を決定することを含む。図4は、図2のステップ22のような、第2の検出信号を決定するステップの例示的なフローチャートを示している。
車輪速度信号は、第2の検出信号を決定するステップの入力となる。
ステップ41で、車輪速度信号をバンドパスフィルタリングすることにより、車輪速度信号に基づいてバンドパスフィルタリングされた車輪速度信号を計算することができる。
さらに、第2の検出信号を決定するステップは、ステップ42で、有限時間窓内の分散を計算することを含み得る。特に、いくつかの実施形態では、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の分散を計算することができる。バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号のこの分散は、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の時間的変動を示すものである。
ところで、堅固に締結された車輪であっても、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の時間的変動を生じさせる可能性がある。典型的には、締結された車輪のこれらの時間的変動は、緩み車輪のものよりも小さい。このため、その信号を、第2の基準信号と比較する。この比較は、特に、ステップ43で、その信号と第2の基準信号との差を計算することによって実施することができる。概して、第2の基準信号を減算することが効果的である可能性があり、これは、必ずしもこのステップで実施されない。代替的に、これを、本方法の他の任意のステップで実施することができる。例えば、取得した車輪速度信号から基準車輪速度信号を減算することにより、同様の結果を得ることができる。いくつかの例では、特に低い基準信号の場合に、この減算は必須ではない場合があり、スキップしてもよい。
緩み車輪検出方法は、緩みの程度に関わりなく、緩み車輪を感知するものであり得る。わずかに緩んだ車輪でも検出する感度を実現するために、第2の検出信号を時間積分することができる。第1の検出信号を決定することは、累積和を計算することを含み得る。累積和は、ステップ44で、以下の関係に従って計算することができる。
CUSUMCounter(n+1)=min(max(CUSUMCounter(n)+α(n)−Drift,0),CounterLimit) (式8)
ただし、α(n)は、累積的に加算される入力信号であり、DriftおよびCounterLimitは調整パラメータである。
好ましい実施形態では、第2の検出信号を決定することは、上記のステップのいずれかまたはすべてを含み得る。
検出信号を決定することは、図3および4を参照して上述したように、1つまたは複数の基準信号の減算を含む。いくつかの実施形態では、基準信号は、経時的に一定であり得る。その定数は、例えば、経験的に決定されてよく、または当業者が選択する設計パラメータであってよく、または他の任意の適切な定数であってよい。
あるいは、基準信号は、その車両の別の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号に基づいて決定される信号であってよい。この実施形態では、すべての車輪が同等に緩んでいるのでなければ、すなわち1つの車輪が少なくとも1つの他の車輪と比較して緩みの程度に(極めてわずかな差であっても)違いがありさえすれば、緩み車輪を検出することが可能である。理論的には、すべての車輪が同等に緩んでいることもあり得ると考えられる。しかしながら、このようなことが生じるのは、かなり短期間でしかない。すべての車輪が同等に緩んでいる時点/状況を仮定すると、前進方向に動いている車両の左側の車輪のボルトは、それらの車輪の回転方向によって緩むが、車両の右側の車輪のボルトは緩まない。その結果、少なくとも車両の左側の緩み車輪(複数の場合もある)が検出される。
一定の基準信号か可変の基準信号かの選択は、当業者に任される。また、当業者は、車輪数、速度、道路状況などの外部変数に応じて一定の基準信号か可変の基準信号か選択するための方法を実施することも可能である。
さらに、第1の基準信号の特性(一定または可変)は、第2の基準信号の特性とは独立であってよい。例えば、一実施形態では、第1の基準信号は、別の車輪の車輪速度センサからの車輪速度信号に基づく可変の基準信号であり得る一方、第2の基準信号は一定であってよく、またはその逆であってよい。
可能な実施形態として、コンピュータプログラムプロダクトを提供し、これは、コンピューティングデバイスで実行されることで、本明細書に記載の方法ステップまたは機能のいずれかまたはすべてを実行するためにプロセッサを制御するように構成されている。
記載の方法を実施するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムプロダクトの実施形態は、そのプログラムコードを格納または符号化することが可能な任意の機械可読媒体を含む。「機械可読媒体」という用語は、限定するものではないが、ソリッドステートメモリ、光学および磁気記憶媒体、ならびに搬送波信号を含むものと、適宜、解釈されなければならない。プログラムコードは、C++のような高水準プログラミング言語または他の任意の適切な命令型もしくは関数型プログラミング言語のソースコード、または仮想マシンコードのような、マシンコードまたはコンパイルおよび/もしくは解釈によってマシンコードに変換することが可能な他のコードであってよい。コンピュータプログラムプロダクトは、記載の方法を実施するようにデータ処理装置を制御またはデータ処理装置に指示するために構成されたプログラムコードまたは他の手段を備えたデータキャリアを有し得る。本方法を実行するデータ処理装置は、典型的には、中央処理装置と、データ記憶手段と、信号またはパラメータ値用のI/Oインターフェースと、を備える。
図2〜4に関して上述した方法の実施形態に加えて、システムの実施形態を開示する。本発明の教示によるシステムの実施形態は、典型的には、方法の実施形態の1つまたは複数を実施することが可能である。システムの実施形態は、車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号t(n)を取得するように構成されており、車輪速度信号t(n)および第1の基準信号に基づいて第1の検出信号を決定するように構成されており、車輪速度信号t(n)および第2の基準信号に基づいて第2の検出信号を決定するように構成されており、さらに、次の条件(a)第1の検出信号が第1の検出閾値を超えていること、または(b)第2の検出信号が第2の検出閾値を超えていること、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合には、車両の車輪が緩み車輪であると判定するように構成されている。

Claims (14)

  1. 車両の緩み車輪を検出する方法であって、
    車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号t(n)を取得するステップと、
    前記車輪速度信号t(n)および第1の基準信号に基づいて、第1の検出信号を決定するステップと、
    前記車輪速度信号t(n)および第2の基準信号に基づいて、第2の検出信号を決定するステップと、
    前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定するステップであって、
    前記第1の検出信号は第1の検出閾値を超えているという条件、
    前記第2の検出信号は第2の検出閾値を超えているという条件、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合に、前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定するステップと、を含む方法。
  2. 前記第1の検出信号を決定するステップは、
    前記車両の前記車輪の実際の車輪速度と比較した前記車輪速度信号t(n)の欠陥を示す欠陥信号δlを、前記車輪速度信号t(n)から推定することを含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記車両の前記車輪の車輪速度を検知する車輪速度センサから、前記車輪速度信号t(n)を取得し、
    前記欠陥信号δlを推定するステップは、前記車輪速度センサのセンサ欠陥を示すセンサ欠陥値δlを推定することを含む、請求項2に記載の方法。
  4. 前記センサ欠陥値δlは、前記車輪速度センサの回転要素の前の回転と現在の回転nのセンサ欠陥値y(n)の加重平均である、請求項3に記載の方法。
  5. 前記欠陥信号δlを推定するステップは、以下のフィルタ関係に従ってローパスフィルタリングするステップを含み、
    Figure 2018506470
    ここで、
    Figure 2018506470
    ただし、δlは、前記センサ欠陥の推定値であり、μは、前記フィルタの忘却係数であり、t(n)およびt(n−1)は、前記車輪速度信号であり、Lは、前記回転要素の歯の総数であり、TLAP(n)は、前記回転要素(5)の完全な1回転の持続時間である、請求項4に記載の方法。
  6. 前記第1の検出信号を決定するステップは、前記車輪速度信号t(n)および前記欠陥信号δlから、欠陥補正された車輪速度信号ε(n)を決定することを含む、請求項2〜5のいずれかに記載の方法。
  7. 前記第1の検出信号を決定するステップは、
    有限時間窓内の第1の分散を計算することと、
    前記第1の基準信号との差を計算することと、
    DriftおよびCounterLimitは調整パラメータであるとして、以下の関係、
    CUSUMCounter(n+1)=min(max(CUSUMCounter(n)+α(n)−Drift,0),CounterLimit)
    に従って第1の累積和を計算すること、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1〜6のいずれかに記載の方法。
  8. 前記第2の検出信号を計算するステップは、
    前記車輪速度信号をバンドパスフィルタリングすることと、
    有限時間窓内の第2の分散を計算することと、
    前記第2の基準信号との差を計算することと、
    DriftおよびCounterLimitは調整パラメータであるとして、以下の関係、
    CUSUMCounter(n+1)=min(max(CUSUMCounter(n)+α(n)−Drift,0),CounterLimit)
    に従って第2の累積和を計算すること、のうちの少なくとも1つを含む、請求項1〜7のいずれかに記載の方法。
  9. 前記第1の基準信号または前記第2の基準信号の少なくとも一方は、定数である、請求項1〜8のいずれかに記載の方法。
  10. 前記第1の基準信号または前記第2の基準信号の少なくとも一方は、車両の別の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号に基づいて決定する、請求項1〜9のいずれかに記載の方法。
  11. コンピューティングデバイスで実行されることで、請求項1〜10のいずれかに記載のステップを実行するように構成されたプログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクト。
  12. 緩み車輪を検出するためのシステムであって、処理装置を備え、前記処理装置は、
    車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号t(n)を取得し、
    前記車輪速度信号t(n)および第1の基準信号に基づいて、第1の検出信号を決定し、
    前記車輪速度信号t(n)および第2の基準信号に基づいて、第2の検出信号を決定し、
    前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定し、このとき、
    前記第1の検出信号は第1の検出閾値を超えているという条件、
    前記第2の検出信号は第2の検出閾値を超えているという条件、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合に、前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定する、ように構成されている、システム。
  13. 前記処理装置は、
    前記車輪速度センサ信号を取得するように構成された欠陥推定セクションであって、前記車両の前記車輪の実際の車輪速度と比較した前記車輪速度信号t(n)の欠陥を示す欠陥信号δlを、前記車輪速度信号t(n)から推定するように構成された欠陥推定セクションと、
    欠陥信号補正セクションと、
    前記車輪速度センサ信号を取得するように構成されたバンドパスフィルタと、
    分散計算セクションと、
    累積和算出セクションと、
    緩み車輪の有無を判定するように構成された判定セクション、のうちの少なくとも1つを含む、請求項12に記載のシステム。
  14. 当該システムは、前記車両の前記車輪の車輪速度を検知するための車輪速度センサをさらに備える、請求項12または13に記載のシステム。
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