JP2018514480A - 車両の切迫した転倒を検出するためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、車両（１）の切迫した転倒を検出する、特に、転倒検出時の誤検知を特定するための方法に関し、方法は、第１測定データを取得する段階であり、前記第１測定データは、歪みデータ、特に車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含む、段階と、第２測定データを取得する段階であり、前記第２測定データは、歪みデータ、特に車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含む、段階と、前記第１測定データに基づき且つ前記第２測定データに基づいて、前記第２測定データが前記車両（１）の切迫した転倒を示すかどうかを判断する段階と、前記第２測定データが前記車両（１）の切迫した転倒を示すと判断した場合のみ、アラーム信号をトリガし、制御コマンドを無視し、又は制御コマンドを上書きする段階と、を備える。本発明は、さらに、方法を実施するためのセンサシステム（７）に関する。

Description

本文書は、主に、車両の切迫した転倒を検出する方法、車両の切迫した転倒を検出するためのセンサシステム、及びセンサシステムを含む車両に関する。本文書に記載されたシステム及び方法は、例えばブームハンドラ又はフォークリフト車のようなオフハイウェイ車両において応用されてよい。

車両のホイールに作用する力をモニタリングすることにより、伸縮ブームハンドラのような車両の重心（ＣｏＭ）の位置を推定することは知られている。この目的を達成するために、歪みゲージを、車軸の変形を検出するために１又は複数の車軸上に位置してよい。この変形は、車両の切迫した転倒を示してよい。車両の切迫した転倒が検出された場合、警告信号がトリガされてよい、又は車両のオペレータにより入力される入力コマンドが車両が転倒するのを防止するために上書きされてよい。

例えば、米国特許第６９８５７９５号は、フレーム、第１及び第２フロントホイール、第１及び第２リアホイール、並びに制御システムを含む伸縮ブームを用いるマテリアルハンドラに関する。フロント及びリアホイールは、概して、水平面を定義する。制御システムは、マテリアルハンドラの重心を決定し、面内でのマテリアルハンドラの重心の位置を表示する。システムは、車両ホイールに隣接する下側キングピンに取り付けられる歪みゲージを含み、それにより、力が隣接ホイールに印加されると、歪みゲージは、下側キングピンに伝わったストレスから対応する信号を生成することができる。制御システムは、マテリアルハンドラが転倒する危険にある場合、伸縮ブームの伸長を妨いでよい。

しかしながら、変形測定によるＣｏＭ位置推定の精度は、しばしば、多くの因子によって損なわれる。これらは、例えば、車両のダイナミクス及び道路条件を含んでよい。結果として、例えば通常の車両操作の間の牽引力により引き起こされる変形は、切迫した転倒として誤って特定され得る。転倒検出時のそのような誤検知は、検出システムのユーザビリティを損ない得る。例えば、オペレータは、車両が安定状態にあり且つ転倒の危険がない状況で操作を実行するのを妨げられ得る。

従って、本発明の目的は、車両の切迫した転倒を改善された精度で検出するよう構成された方法及びシステムを提供することである。

この目的は、請求項１に係る方法により及び下位のシステムクレームに係るセンサシステムにより解決される。特定の実施形態が、従属請求項に記載される。

故に、車両の切迫した転倒を検出する方法は、特に、転倒検出時の誤検知を特定するために提案される。方法は、少なくとも次の段階、第１測定データを取得する段階であり、第１測定データは、歪みデータ、特に車軸の歪みデータ並びに車両の姿勢データ及び車両の加速度データのうちの少なくとも１つを含む、段階と、第２測定データを取得する段階であり、第２測定データは、歪みデータ、特に車軸の歪みデータ並びに車両の姿勢データ及び車両の加速度データのうちの少なくとも１つを含む、段階と、第１測定データに基づき且つ第２測定データに基づいて、第２測定データが車両の切迫した転倒を示すかどうかを判断する段階と、第２測定データが車両の切迫した転倒を示すと判断した場合のみ、アラーム信号をトリガし、制御コマンドを無視し、又は制御コマンドを上書きする段階と、を備える。

第２測定データは、通常、第１測定データが取得された後に取得される。通常、第１測定データは、訓練段階又は較正段階の間に取得される。第１測定データは、例えばデータ記憶チップなどのようなデータストレージデバイスに少なくとも一時的に保存されてよい。第２測定データは、通常、車両の標準操作中に取得される。

好ましくは、第１測定データ及び第２測定データは、それぞれ、少なくとも同一の２種類のデータを備える。例えば、第１測定データ及び第２測定データの両方は、それぞれ、歪みデータ、特に車軸の歪みデータ、車両の姿勢データ、及び／又は車両の加速度データを備える。車両の加速度データは、１、２、又は３つの独立の空間方向における車両の加速度又は車両の加速度の絶対値を含んでよい。車両の姿勢データは、例えば水平線に関する車両のピッチ角及びロール角のうちの少なくとも１つを含んでよい。

歪みデータは、車両に対する車両の重心の位置を示してよい。歪みデータは、好ましくは、少なくとも車軸の機械的歪みを含む。さらに又はあるいは、歪みデータは、車両フレームの、車両シャーシの、又は歪みが車両に対する車両の重心の位置を示し得る他の車両の構成要素の機械的歪みを含んでよい。歪みデータと車両の重心の位置との間の関係は、車両の幾何学的配置、車両の重量分布、及び１又は複数の車両の構成要素の剛性のようなファクタに依存してよい。通常、車両の重心の位置が予め定められた安定ゾーン又は車両に対して定義された安定セクタから出る場合、車両の転倒が切迫している。少なくとも幾つかの特定の状況に対して、例えば車両が静止して平面上に位置しているとき、当業者は、車両に対する車両の重心の位置が車両の歪みデータに基づいて、また車両の幾何学的配置、車両の重量分布、及び１又は複数の車両の構成要素の剛性のような上述のファクタのうちの１又は複数に基づいてどう判断されてよいか知っている。しかしながら、上述のとおり、車両の動作中、歪みデータは、通常、慣性力及び車両の姿勢のような他のファクタによりさらに影響される。例えば、１又は複数の車両の構成要素の機械的歪みは、車両が加速、減速、コーナリングするとき、及び／又は車両が傾斜面上に位置するとき、生じてよい。

車両の切迫した転倒を検出する提案した方法は、さらに車両の姿勢データ及び車両の加速度データのうちの少なくとも１つを供給することにより、また第２測定データが第１測定データに基づいて、また第２測定データに基づいて、切迫した転倒を示すかどうか判断することにより、転倒検出時の誤検知を特定し、精度を改善することができる。このように、１又は複数の車両の構成要素、例えば車軸の検出された機械的歪みが、車両に対する車両の重心のシフトによって引き起こされる状況を、検出された機械的歪みが、例えば、車両に作用する慣性力により又は車両が傾斜面上に位置するという事実により引き起こされる又は少なくとも部分的に引き起こされる状況から区別することができる。

第１測定データを取得する段階は、複数の第１データセットを取得する段階を含んでよい。第１データセットのそれぞれに対して、第１データセットを取得する段階は、通常同じ時点で、車両の機械的歪み及び姿勢と加速度とのうちの少なくとも１つを測定する段階を含んでよい。例えば、第１データセットのそれぞれは、１又は複数の測定された歪み値、１又は複数の測定された車両の加速度値、及び／又は１又は複数の測定された車両の姿勢値を含んでよい。以下でさらにより詳しく説明されるように、車両の切迫した転倒を示す又はそれに関連するそれらの第１データセットは、データベース、例えばデータストレージデバイスに保存され、第１ラベルを用いてマークされてよい。そして、第２測定データが切迫した転倒を示すかどうかの判断は、第２測定データ及び少なくともデータベースに保存されて第１ラベルを用いてマークされた第１データセットに基づく。

第１データセットは、オペレータにより提供される入力コマンドに基づいて、切迫した転倒を示すものとして特定され、第１ラベルを用いてマークされてよい。例えば、第１データセットは、教師あり学習又は較正段階の間に取得されてよい。教師あり学習又は較正段階の間、オペレータは、訓練場で車両を操縦して、車両を、車両が転倒する危険にあり、また以下における危険な状況と呼ばれる１又は複数の状況に曝してよい。例えば、オペレータは、車両の１又は複数のホイールが地面からリフトし始めるように車両を操作してよい。危険な状況にある車両は、安定ゾーン又は安定セクタから出る車両の重心を含んでよい。教師あり学習又は訓練段階の間の所定の時点にて、オペレータは、入力コマンドを手動で入力して、第１ラベルをその時点にて記録された第１データセットに割り当ててよい。この様に、オペレータは、対応する第１データセットを、危険な状況に関連するものとしてマークする。

さらに又はあるいは、自動的に、例えば対応する第１データセットのうちの測定された歪み値、測定された車両の姿勢値、及び測定された車両の加速度値のうちの少なくとも１つが１又は複数の予め定義されたインターバルの予め定められた範囲から外れる場合、複数の第１データセットのうちの１又は複数の第１データセットは、切迫した転倒を示すものとして特定され、第１ラベルを用いてマークされてよい。１又は複数の測定値が予め定められた範囲から外れることが検出されたとき、車両のオペレータが自動的に警告されることも同様に考えられる。そして、オペレータは、その時点にて取得された第１データセットが危険としてマークされることを手動で確認してよい。訓練場で車両を操縦する代替として、教師あり学習段階は、例えば、車両が試験台又は試験施設上に配置されることを含んでよい。

教師あり学習段階の間、車両を危険な状況に曝すことは、車両の荷重が所定の最大荷重を超えるようにすること、ブーム又はフォークを所定の最大伸長を超えて伸長すること又は所定の最大高さを超えてリフトすること、所定の最大加速度／減速度を超えて車両を加速／減速すること、車両速度を所定の最大速度を超えるようにすること、（おそらくは車両速度及び／又は車両向きに依存して）車両のステアリング角度を所定の最大ステアリング角度を超えて増大すること、のうちの少なくとも１つを含んでよい。

原理的には、教師あり学習又は訓練段階は、危険な状況における車両の振る舞いをモデリングする又はシミュレーションすることにより、第１測定データ又は第１測定データの第１データセットを取得することを含むことが同様に考えられる。その場合、第１データセットを切迫した転倒を示すものとして特定すること及びその第１データセットをデータベースに保存することは、数学モデルに基づいてよい。しかしながら、車両の歪みデータ、車両の姿勢データ、及び車両の加速度データの間の関係の複雑さに起因して、訓練場で車両を操縦する間又は車両を試験台状に配置する間に第１データセットを取得することは、通常、数学モデル又はシミュレーションを通じて第１データセットを取得することより好ましくてよい。

切迫した転倒を示さない第１データセットは、同様に、データベースに保存されてよい。これらの第１データセットを切迫した転倒を示さないものとしてマークするために、それらを、第２ラベルを用いてマークしてよい。ただし、第２ラベルは、第１ラベルと異なる。異なるラベルを用いて第１データセットをマークすることは、切迫した転倒を示さない又は関連しないものとして特定されされたそれらの第１データセットから、切迫した転倒を示す又は関連するものとして特定されたそれらの第１データセットを区別する任意の考えられる態様を含んでよい。例えば、異なるラベルを用いて第１データセットをマークすることは、それらを、異なるサブデータベースに保存することを含んでよい。そして、第２測定データが切迫した転倒を示すかどうか判断する段階は、第２測定データに、第１データセットに、及び第１データセットに割り当てられたラベル（第１及び第２ラベルを含む）に基づいてよい。

第２測定データを取得することは、同様に、第２データセットを取得することを含んでよい。そして、第２データセットを取得することは、通常、好ましくは同じ時点で、車両の歪みデータ、特に車軸の歪みデータ、車両の姿勢データ、及び／又は、車両の加速度データを取得することを含む。そして、上述の第１データセットと同様に、第２データセットは、通常、１又は複数の測定された車両の歪み値、１又は複数の測定された車両の加速度値、及び／又は１又は複数の測定された車両の姿勢値を含んでよい。

第２測定データが切迫した転倒を示すかどうか判断することは、第１ラベルを用いてマークされた第１データセットに基づいて及び／又は第２ラベルを用いてマークされた第１データセットに基づいて、測定データ空間の少なくとも１つの連続サブセットを決定すること、ただし測定データ空間は第１データセット及び第２データセットを含み、連続サブセットは、連続サブセットが第１ラベルを用いてラベルされたデータセットを含まないように決定され、及び、第２データセットが連続サブセットから外れる場合、第２データセットを切迫した転倒を示すものとして特定し、第２のサブセットが連続サブセット内に入る場合、第２のサブセットを切迫した転倒を示さないものとして特定すること、を含んでよい。

測定データ空間の次元は、第１データセット及び第２データセットのそれぞれに含まれる測定値の数により決定される。切迫した転倒に関連しないデータセットを表す連続サブセットは、連続サブセットをその補完から隔てる境界により特徴付けることができる。例えば、測定データ空間がｎ次元である場合、連続サブセット又は連続サブセットのうちの１つは、ｎ次元データ空間に埋め込まれた（ｎ−１）次元マニホールド又はポリゴンにより特徴付けることができる。ただし、（ｎ−１）次元マニホールド又はポリゴンは、連続サブセット及びその補完（ｎは正の整数）の間の境界を形成する。ｎ次元連続サブセット及び／又は連続サブセットをその補完から隔てる（ｎ−１）次元境界は、サポートベクタマシン（ＳＶＮ）のような任意の好適な分類器を使用して決定してよい。例えば、連続サブセットをその補完から隔てる境界は、第１ラベルを用いてラベルされた第１データセットの重心の位置から及び第２ラベルを用いてラベルされた第１データセットの重心の位置からの同一のｎ次元距離を有するように選択してよい。

特に簡単な例では、測定データ空間は二次元平面であり、連続サブセットは、二次元平面内に埋め込まれた（１次元）直線の一側に位置する半平面であり、直線が連続サブセット及び補完の間の境界を形成する。

教師あり学習段階が完了した後、データベース及び／又は測定データ空間の「安全」セクタの連続サブセットの標本は、データベースに保存された第１データセットに基づいて、車両の通常操作の間に取得された第２データセットに基づいて、またこれらのデータセットに割り当てられたラベルに基づいて、連続的に調整又は更新してよい。以下において、この段階を強化学習段階と呼ぶ。

第２データセットが切迫した転倒を示すものとして特定される場合、方法は、さらに、第２データセットが、データベースに保存され、第１ラベルを用いてラベルされたデータセットのうちの任意の１つの予め定義された近傍内に入るかどうかを判断する段階をさらに含んでよい。第２データセットが第１ラベルを用いてラベルされたデータセットのいずれかの近傍内に入らない場合、データベースは、第１ラベルを用いて第２データセットをラベルすることにより及び第２データセットをデータベースに保存することにより、更新してよい。

このように、既に測定されたデータセットを含むデータベースは、車両の通常操作の間に連続的に更新されてよい。データベースの（ｎ次元）データセットＸの近傍は、例えば、データセットＸからの距離が予め定められた閾距離より小さい測定データ空間の点のセットとして定義されてよい。（ｎ次元）測定データ空間の２点間の距離は、マハラノビス距離によって又は任意の他の好適なメトリック、例えばユークリッドメトリックにより定義されてよい。

データベースは、新たに測定された第２データセットが切迫した転倒を示さないものとして特定される場合、同様に更新されてよい。その場合、第２データセットは、データベースに保存され、第２ラベルを用いてラベルされてよい。

車両は、様々な異なる条件の下で使用されてよい。例えば、車両は、異なる地面の上で使用されてよく、車両は、異なる重量の荷重を搭載されてよく、車両の荷重は車両に対する異なる位置に配置されてよく、それによりその重心をシフトする。結果として、１つの状況における車両の切迫した転倒を示す測定されたデータセットは、別の状況における切迫した転倒を示さなくてよい。従って、方法は、測定データ空間の安全セクタを表す連続サブセットの作り直しを可能とする段階を提供してよい。例えば、車両が測定データ空間のこのセクタ内で操作されたときに転倒する危険にあった場合、オペレータは、測定データ空間の所定のセクタ内で車両を繰り返し操作しないと仮定してよい。

故に、第２データセットが切迫した転倒を示すものとして特定され、第２データセットが第１ラベルを用いてラベルされた所定のデータセットＸの近傍内に入る（同様のデータセットが既に記録され、危険として特定されていることを示す）場合、測定されたデータセットがこのデータセットＸの近傍内に入るイベントの頻度ωが判断されてよい。例えば、頻度ωは、式ω＝ｋＮ／Ｔに従って計算されてよい。ここで、"Ｎ"は、好ましくは教師あり学習段階の終了後に測定されたデータセットが、データセットＸの近傍内に入るイベントの発生であり、"Ｔ"は、最後のそのようなイベントからの経過時間であり、また"ｋ"は予め定められた定数である。

頻度ωが予め定められた閾値頻度を上回る場合、データベースは、データセットＸを第２ラベルを用いて再ラベルすることにより更新されてよい。さらに、データセットＸの近傍内の他のデータセットは、第２ラベルを用いて再ラベルされ、ここで、データセットＸ及びその近傍が切迫した転倒を示さないものとしてみなされることを示してよい。

新たに測定されたデータセットをデータベースに追加することにより及び／又はデータベースに既に保存されている１又は複数のデータセットを再ラベルすることによりデータベースが更新された場合、測定データ空間の安全セクタの連続サブセットの標本の幾何学的配置は同様に更新されてよい。例えば、連続サブセットは更新されたデータベースに基づいて更新されてよい。更新された連続サブセットが、第１ラベルを用いてラベルされた更新されたデータベースのうちのデータセットを含まないように、連続サブセットが更新されてよい。測定データ空間の連続サブセットを更新することは、連続サブセットのｎ次元幾何学的形状を作り直すこと、特に連続サブセットの境界を作り直すことを含んでよい。このように、データベース及び連続サブセットは、変化する操作条件を用いて連続的に最新の状態に維持されてよい。

さらに、車両の切迫した転倒を検出するため、特に転倒検出時の誤検知を特定するためのセンサシステムが提案される。 センサシステムは、歪みデータ、特に車軸の歪みデータを取得するための少なくとも１つの歪みセンサと、少なくとも１つの追加センサであり、追加センサは、姿勢データを取得するためのジャイロメータ及び加速度データを取得するための加速度計のうちの少なくとも１つを含む、追加センサと、制御ユニットと、を備え、センサは、第１測定データ及び第２測定データを取得するように構成され、前記第１測定データ及び前記第２測定データはそれぞれ歪みデータ、特に車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含み、制御ユニットは、歪みセンサ及び少なくとも１つの追加センサを制御して、上記の方法の段階を実行するよう構成される。

歪みセンサは、１又は複数の歪みゲージを含んでよい。歪みゲージは、通常、例えば絶縁ホイルの形の可撓性絶縁サポート及びサポート上に配置される金属ホイルパターンを含む。歪みゲージは、電気伝導体の電気コンダクタンス又は電気抵抗が、導体が変形するにつれて変化し得るという事実を利用する。従って、歪みゲージの導体の電気抵抗を測定することは、導体の変形の測定として、又は歪みゲージが取り付けられた構成要素の変形の測定として役立ってよい。このタイプの歪みゲージは、概して、当該分野において知られている。ジャイロメータ及び／又は加速度計は、例えば、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）として構成されてよい。

センサシステムは、さらに、車両のステアリング角度を測定するための１又は複数のステアリングセンサと、車両速度を測定するための１又は複数の速度センサと、車両の１又は複数の空圧式タイヤの空気圧を測定するための１又は複数のタイヤの空気圧センサと、車両の動作装備を制御するための入力装置と、のうちの少なくとも１つを備えてよい。

そして、制御ユニットは、通常、さらに、ステアリングセンサ、速度センサ、タイヤの空気圧センサ及び動作装備を制御するための入力装置のうちの少なくとも１つを制御し、これらのセンサから及び／又は入力装置から測定データ及び／又は動作装備の制御データを受け取るよう構成される。

動作装備は、油圧シリンダ又は油圧モータのような１又は複数の油圧アクチュエータ及び／又は１又は複数の制御バルブを含んでよい。例えば、動作装備は、可動又は伸長可能ブーム、可動バケット、又は傾斜機構のようなリフト機構を備えてよい。動作装備を制御又はステアリングするための入力装置は、ジョイスティック、タッチスクリーン、スイッチ、レバー、ペダルなどのうちの少なくとも１つを含んでよい。

第１及び第２測定データのそれぞれは、車両のステアリングデータ、車両の速度データ、タイヤの空気圧データ、動作装備の制御データのうちの少なくとも１つを含んでよい。例えば、第１データセット及び／又は第２データセットのそれぞれは、車両のステアリング角度の値、車両速度の値、車両のタイヤの空気圧を示す１又は複数の値、動作装備の位置又は状態、及び／又は動作装備を制御するための入力装置の位置の制御を含んでよい。この付加的データを使用することは、さらに、転倒検出時に誤検知を特定する提案されたシステム及び方法の能力を改善してよい。

歪みセンサは、共通の機械サポート上に配置された少なくとも２つの歪みゲージを含んでよい。歪みゲージは互いにから離間し、それにより、歪みゲージは異なる位置、特に車軸上の異なる位置における機械的歪みを同時に測定するよう構成される。歪みセンサの歪みゲージは、例えば、車軸の長手方向と並列に配置されてよい。このように車軸上に配置された２つの歪みゲージの差動読み取りは、車軸に及ぶ垂直方向の力を車軸に及ぶ横方向の力から区別するのに役立ってよい。

歪みセンサは、ローゼット型の機構内に配置された複数の歪みゲージを含んでもよい。そのような機構は、平面歪みテンソルの主歪み成分を決定することを可能とする。実験から、車両ダイナミクス及び道路特性により引き起こされる非垂直荷重が、車軸の平面歪みテンソルの主歪み成分の方位及び絶対値に影響を与え得ることが示されている。

歪みセンサ、制御ユニット、及び少なくとも１つの追加センサは、共通の機械サポート上に配置されて、それによりコンパクトなセンサプラットフォームを形成してよい。特に、センサシステムは、前述のタイプの２又はそれより多いセンサプラットフォームを備え、センサプラットフォームは互いにデータを交換するよう接続され、それにより、分散センサネットワークを形成してよい。センサネットワークの異なるセンサプラットフォームは、例えば、車両の異なる車軸又は異なる半車軸上に配置されてよい。車軸上の異なる位置にて、異なる車軸上で、又は概して車両の異なる位置にて測定データを取得することは、さらに、車両の動的状態を特徴づけ、車両の切迫した転倒を示す測定データを切迫した転倒を示さない測定データから区別する能力を改善してよい。

センサシステムは、さらに、車両の中心制御ユニット及びＣＡＮバスを備えてよい。センサプラットフォームの制御ユニットの１つは、センサネットワークのマスタ制御ユニットとして機能するよう構成されてよく、マスタ制御ユニットは、ＣＡＮバスを介して、車両の中心制御ユニットと通信するよう構成される。そして、他のプラットフォームの制御ユニットは、それらのセンサを用いて取得される測定データをマスタ制御ユニットに送信してよい。そして、マスタ制御ユニットは、異なるセンサプラットフォームを通じて及び上述のステアリングセンサ、タイヤの空気圧センサ、及び車両速度センサのうちの少なくとも１つを通じて取得される測定データ及び／又は動作装備を制御又はステアリングするための入力装置を通じて入力される動作装備の制御データを融合及び処理してよい。特に、マスタ制御ユニットは、切迫した転倒を検出する上記の方法の段階を実行するよう構成されてよい。

センサネットワークのロバスト性を増大するために、センサプラットフォームの制御ユニットのそれぞれは、センサネットワークのマスタ制御ユニットとして機能するよう構成されてよい。例えば、センサプラットフォームの制御ユニットのそれぞれはＣＡＮバスに接続されてよい。また、ステアリングセンサ、タイヤの空気圧センサ、車両速度センサ、及び動作装備を制御するための入力装置のうちの少なくとも１つは、ＣＡＮバスに接続されてよい。車両の中心制御ユニットは、センサプラットフォームの制御ユニットのそれぞれの健康状態を試験し、センサプラットフォームの制御ユニットの健康状態に基づいて、センサプラットフォームの制御ユニットの１つをセンサネットワークのマスタ制御ユニットとして選択するよう構成されされてよい。これは、例えば、マスタ制御ユニットが誤動作している場合に、マスタ制御ユニットを置き換えることを可能とする。プラットフォームの制御ユニットの健康状態を試験するために、車両の中心制御ユニット及び／又はプラットフォームの制御ユニットは、健康状態のモニタメッセージを共通ＣＡＮバスを介して他のプラットフォームの制御ユニットに送信するよう構成されてよい。そして、所定のプラットフォームの制御ユニットの健康状態は、そのプラットフォームの制御ユニットにより受信される健康状態のモニタメッセージに対するそのプラットフォームの制御ユニットの応答数に基づくスコアを備えてよい。

さらに、車軸又は半車軸を含む、また上記のセンサシステムを含む車両が提案される。歪みセンサは、車軸の歪みデータを測定するために車軸又は半車軸上に配置される。車両は、オフハイウェイ車両、特に伸縮ブームハンドラ、フォークリフト車などであってよい。

ここで提案されたシステム及び方法の好ましい実施形態は、以下の詳細な説明に記載され、また添付図面に図示される。
伸長可能ブーム及びセンサシステムを含む車両を示す。センサシステムは、車両の異なる半車軸上に配置されたセンサプラットフォーム、車両速度センサ、ステアリングセンサ、タイヤの空気圧センサ、及び車両の動作装備を制御するための入力装置を含む車両の中心制御ユニットを含む。 （ａ）図１のセンサプラットフォームの１つの詳細図を示す。センサプラットフォームは、電子制御ユニット、歪みセンサ、及び慣性計測ユニット（ＩＭＵ）を含み、ＩＭＵは加速度計及びジャイロスコープを含む。（ｂ）車軸上に配置された図２ａのセンサプラットフォームの斜視図を示す。 （ａ）車軸上に配置された一対の歪みゲージの一様変形を示す。歪みゲージの一様変形は、車軸に作用する鉛直荷重を示す。（ｂ）車軸上に配置された一対の歪みゲージの非一様変形を示す。歪みゲージの非一様変形は、車両の移動方向に作用する力を示す。（ｃ）図３（ａ）に示される歪みゲージの測定された変形を示す。（ｄ）図３（ｂ）に示される歪みゲージの測定された変形を示す。 教師あり学習段階中に取得された車両の姿勢データ、車軸の歪みデータ、車両の速度データ、及び車両のステアリングデータを示す。データは、車両がコーナリングしている間に取得される。 教師あり学習段階中に取得された車両の姿勢データ、車軸の歪みデータ、車両の速度データ、及び車両のステアリングデータを示す。データは、車両が傾斜面上を走行している間に取得される。 教師あり学習段階中に取得された車両の姿勢データ、車軸の歪みデータ、車両の速度データ、及び車両のステアリングデータを示す。データは、荷重が車両の伸長可能ブーム上に配置され、ブームが車両から離れて前進方向に伸長される間に取得される。 教師あり学習段階中に取得されたデータセットを含む測定データ空間を示す。切迫した転倒を示すデータセットは、第１ラベルを用いてマークされ、切迫した転倒を示さないデータセットは第２ラベルを用いてマークされる。 測定データ空間の第１及び第２連続サブセットを示す。第１連続サブセットは、第１ラベルを用いてラベルされたデータセットを含み、第２連続サブセットは第２ラベルを用いてラベルされたデータセットを含む。 車両の通常操作中に取得されるデータセットをさらに含む図７ｂのダイヤグラムを示す。第１連続サブセット内に入るデータセットが切迫した転倒を示すものとして分類され、第２連続サブセット内に入るデータセットが切迫した転倒を示さないものとして分類される。 第１ラベルを用いてラベルされたデータセットの予め定義された近傍をさらに示す図８ａのダイヤグラムを示す。 以前に第１ラベルを用いてラベルされたデータセットの幾つかの再ラベル後であり、また測定データ空間の第１及び第２連続サブセットを隔てる境界の幾何学的配置を作り直した後の図８ｂのダイヤグラムを示す。

図１は、前車軸２、後車軸３、空圧式タイヤを含むホイール４ａ−ｄ、車両フレーム５、及び伸長可能ブーム６を含む車両１を概略的に示す。さらに、車両１は、車両１の切迫した転倒を検出するためのセンサシステム７を備える。

センサシステム７は、前車軸２及び後車軸３の異なる半車軸上の中程の長さに配置されたセンサプラットフォーム８ａ−ｄ、車両１のステアリング角度を検出するためのステアリングセンサ９、ホイール４ａ−ｄの速度を測定するための速度センサ１０ａ−ｄ、タイヤの空気圧を検出するためのタイヤの空気圧センサ１１をを含む。別の実施形態では、センサシステム７は、より少ない数のセンサプラットフォームを含んでよい。しかしながら、センサシステム７は、概して、ここに記載されるタイプの少なくとも１つのセンサプラットフォームを含む。また、別の実施形態では、センサシステム７は、センサ９、１０ａ−ｄ、１１のいずれも含まない又はそれらのうちの幾つかのみを含んでよい。

センサシステム７は、さらに、車両の中心制御ユニット１２及びＣＡＮバス１３を含む。センサプラットフォーム８ａ−ｄ、センサ９、１０、１１、及び車両の中心制御ユニット１２は、互いに、ＣＡＮバス１３を通じて接続され、それにより分散センサネットワークを形成する。具体的には、センサプラットフォーム８ａ−ｄ、センサ９、１０、１１、及び車両の中心制御ユニット１２は、ＣＡＮバス１３を通じて、測定データを交換及び／又は測定データを処理してよい。センサシステム７は、さらに、センサシステム７が、車両１が転倒する危険にあることを検出したときにアラームをトリガするよう構成されるアラーム装置（不図示）を含む。アラーム装置は、例えば、光アラーム信号又は音響アラーム信号をトリガするよう構成されされてよい。

車両の中心制御ユニット１２は、車両１のオペレータが車両１のダイナミクス、ブーム６を含む車両１の作動油圧、及びセンサシステム７を制御し得る１又は複数の入力装置を含んでよい。車両の中心制御ユニット１２は、さらに、電子制御信号をセンサプラットフォーム８ａ−ｄに、センサシステム７のセンサ９、１０、１１に、及びブーム６の動きを制御するための１又は複数のアクチュエータに送信するように構成されたマイクロプロセッサ又はＦＰＧＡのような電子制御ユニットを含んでよい。

車両１のダイナミクスを制御するよう構成された車両の中心制御ユニット１２の入力装置は、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキ、及び速度方向変更装置のうちの少なくとも１つを含んでよい。ブーム６を含む車両１の作動油圧を制御するための入力装置は、ジョイスティック、タッチスクリーン、ノブ、スイッチ、レバー、ペダルなどのうちの少なくとも１つを備えてよい。センサシステム７を制御する目的の制御コマンドを入力するための入力装置は、同様に、ジョイスティック、タッチスクリーン、ノブ、スイッチ、レバー、ペダルなどのうちの少なくとも１つを含んでよい。

図２（ａ）は、図１のセンサプラットフォーム８ｃの詳細図を概略的に示す。図２（ｂ）は、後車軸３上に配置されたセンサプラットフォーム８ｃの斜視図を示す。ここでまた以下において、繰り返す特徴は、同一の参照記号により表される。図１に示される残りのセンサプラットフォーム８ａ−ｂ及び８ｄは、図２（ａ）に示されるセンサプラットフォーム８ｃと同一である。

センサプラットフォーム８ｃは、機械的サポート１４、電子制御ユニット１５、歪みセンサ１６、及び慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１７を備える。制御ユニット１５、歪みセンサ１６、及びＩＭＵ１７は、共通の機械サポート１４上に配置されて取り付けられる。歪みセンサ１６は、後車軸３の機械的歪みを測定するよう構成される。具体的に、歪みセンサ１６は、面内に配置され、互いから離間する２つの細長い歪みゲージ１６ａ，１６ｂを含む。ＩＭＵ１７は、微小電気機械の加速度計１７ａ及び微小電気機械のジャイロセンサ又はジャイロメータ１７ｂを含む。加速度計１７ａは、ｘ軸１８に沿った、ｙ軸１９に沿った、及びｚ軸２０に沿ったプラットフォーム８ｃの加速度を測定するよう構成される。ただし、車軸１８，１９，２０は、右手系デカルト座標系にわたる。ジャイロメータ１７ｂは、水平線に対するプラットフォーム８ｃのピッチ角及びロール角を測定するよう構成される。ただし、ピッチ角はｘ軸１８に対する回転角を意味し、ロール角はｙ軸１９に対する回転角を意味する。

センサシステム７の動作中、センサプラットフォーム８ａ−ｄの制御ユニットの１つ、例えばセンサプラットフォーム８ｃの制御ユニット１５は、センサネットワークのマスタ制御ユニットとして機能してよい。ただし、マスタ制御ユニットは、ＣＡＮバス１３を介して車両の中心制御ユニット１２と通信するよう構成される。そして、残りのセンサプラットフォーム８ａ−ｂ及び８ｄの制御ユニットは、それらのセンサを用いて取得される測定データをセンサプラットフォーム８ｃのマスタ制御ユニット１５に送信してよい。そして、マスタ制御ユニットは、センサプラットフォーム８ａ−ｄを用いて、またステアリングセンサ９、速度センサ１０ａ−ｄ、及びタイヤの空気圧センサ１１のうちの少なくとも１つを用いて取得される測定データを融合し、処理してよい。特に、マスタ制御ユニットは、さらに以下に記載されるように、取得された測定データを処理して、車両１の切迫した転倒を検出するよう構成されてよい。

センサネットワークのロバスト性を増大するために、センサプラットフォーム８ａ−ｄの制御ユニットのそれぞれは、センサネットワークのマスタ制御ユニットとして機能するよう構成されてよい。車両の中心制御ユニット１２は、センサプラットフォーム８ａ−ｄの制御ユニットのそれぞれの健康状態を試験し、センサプラットフォームの制御ユニットの健康状態に基づいて、センサプラットフォームの制御ユニットの１つをセンサネットワークのマスタ制御ユニットとして選択するよう構成されてよい。これは、例えば、このマスタ制御ユニットが誤動作している場合に、現在のマスタ制御ユニットを置き換えることを可能とする。プラットフォームの制御ユニットの健康状態を試験するために、車両の中心制御ユニット１２及び／又はプラットフォームの制御ユニットは、健康状態のモニタメッセージを共通ＣＡＮバス１３を介して他のプラットフォームの制御ユニットに送信するよう構成されてよい。所定のプラットフォームの制御ユニットの健康状態は、そのプラットフォームの制御ユニットにより受信される健康状態のモニタメッセージに対するそのプラットフォームの制御ユニットの応答数に基づくスコアを含んでよい。

図３（ａ）及び３（ｂ）は、後車軸３に対するセンサプラットフォーム８ｃの歪みゲージ１６ａ、１６ｂの位置合せを示す。簡単のため、センサプラットフォーム８ｃのうちの残りの構成要素は、図３（ａ）及び３（ｂ）において不図示とする。残りのセンサプラットフォーム８ａ−ｂ、８ｄの歪みゲージは、同様に、車軸２、３上に位置合わせされてよい。センサプラットフォーム８ｃは、細長い歪みゲージ１６ａ、１６ｂが後車軸３の長手伸長部に位置合わせされるような態様で後車軸３上に配置される。歪みゲージ１６ａ、１６ｂは、ｘ−ｙ平面内の異なる位置にて後車軸３上に配置されるため、ｘ−ｙ平面内の後車軸３の変形が、垂直ｚ方向２０に沿った後車軸３の変形から区別されてよい。残りのセンサプラットフォーム８ａ−ｂ、８ｄは、同様に、車軸２、３上に配置されてよい。

図３（ａ）において、垂直方向の力２０がｚ方向２０に沿って後車軸３に作用する。垂直方向の力２０又は垂直方向の力２０の変化が、例えば、車両１上に又は車両１の伸長可能ブーム６上に配置される荷重を示してよい。従って、垂直方向の力２０又はこれらの増加又は減少が、車両１が転倒する危険にあるという事実の指標又は複数の指標のうちの１つであってよい。後車軸３に作用する垂直方向の力２０は、後車軸３の及び歪みゲージ１６ａ、１６ｂの一様変形をもたらす。歪みゲージ１６ａの変形２２ａの及び歪みゲージ１６ｂの変形２２ｂの時間経過が、図３（ｃ）に図示される。制御ユニット１５は、変形２２ａ、２２ｂの間の差として定義される後車軸３の差分歪み又は差分変形２２ｃを計算するよう構成される。図３（ａ）内の歪みゲージ１６ａ、１６ｂの一様変形に起因して、後車軸３の差分変形２２ｃは、ほぼゼロ又は所定の閾値以下である。特に、差分歪み２２ｃは、変形２２ａより小さく、変形２２ｂより小さい。

図３（ｂ）において、牽引力２３は、負のｙ方向１９に沿って後車軸３に作用する。牽引力２３は、例えば、その移動方向に沿った車両１の加速度又は減速に起因してよい。とりわけ、牽引力２３は、タイヤ４ｃ内の空気圧により又は車両１が走行している地面の構成により影響されてよい。牽引力２３は、細長い歪みゲージ１６ａ、１６ｂの伸長部に垂直に作用する成分を有するため、歪みゲージ１６ａ、１６ｂは異なる変形を受ける。ここで、歪みゲージ１６ａが伸び、その一方で歪みゲージ１６ｂが圧縮される。その結果、差分歪み２２ｃは、所定の閾値を上回る。特に、図３（ｄ）に示されるように、差分歪み２２ｃは、歪みゲージ１６ａの変形２２ａより小さく、歪みゲージ１６ｂの変形２２ｂより大きい。

並列歪みゲージ１６ａ、１６ｂに加えて又は並列歪みゲージ１６ａ、１６ｂの代替として、センサプラットフォーム８ｃは、平面状の星様又はローゼット様構造に配置された３又はそれより多い歪みゲージを含んでよい。当該分野において概して知られているこの種のローゼット様歪みゲージ機構は、平面歪みテンソルの主成分の計算を可能とする。牽引及びコーナリングのような車両のダイナミクスにより引き起こされる及び／又は道路特性により引き起こされる非垂直荷重は、平面歪みテンソルの主成分の方位及び測定基準に影響を与えることが知られている。従って、車両ダイナミクス及び道路特性に関する付加的情報は、ローゼット型歪みセンサにより測定される機械的歪みから抽出されてよい。

センサシステム７は、従来技術において公知の転倒検出システム及び方法と比べて改善された特定性で車両１の切迫した転倒を検出することができる方法を実行するよう構成される。方法は、機械学習アルゴリズムの応用を含む。教師あり学習段階とも呼ばれる第１学習段階の間、オペレータは、訓練場で車両１を操縦して、車両１が安定する複数の安全な状況及び車両１が転倒する危険にある複数の危険な状況に車両１を曝してよい。好ましくは、教師あり学習段階の間、オペレータは、車両１が安定し且つ転倒する危険にない状況、及び車両１を湾曲部の周りで操縦する又は車両１を斜面で操縦するような「通常」の操縦により車両１の車軸２、３が変形する複数の状況に車両１を曝す。多くのそのような場合では、これらの公知のシステムは、車両１の重心のシフトにより引き起こされる車軸２、３の変形を、牽引力、ステアリング力などにより引き起こされる車軸２、３の変形から区別することができないため、従来技術における公知の転倒検出システムは、車両１のオペレータに切迫した転倒を警告して誤ったアラームをトリガするであろう。車両１のオペレータは、例えば、車両の中心制御ユニット１２を通じて対応する入力コマンドを入力することにより、教師あり学習段階の開始と終了をマークしてよい。

車両１は、教師あり学習段階の間、訓練場で操縦されると、センサシステム７のマスタ制御ユニット、例えばセンサプラットフォーム８ｃの制御ユニット１５は、センサプラットフォーム８ａ−ｄの歪みセンサ及びＩＭＵ、並びに任意でステアリングセンサ９、速度センサ１０ａ−ｄ、及びタイヤの空気圧センサ１１のうちの少なくとも１つを制御して第１測定データを取得する。そして、マスタ制御ユニット１５は、第１測定データを処理して、第１測定データ及び／又は処理された第１測定データを制御ユニット１５のデータストレージデバイスに格納する。

第１測定データは、それぞれが複数の測定値を含む複数のデータセットp₁, ..., p_k（"ｋ"は正の整数インデックス）を備える。データセットp₁, ..., p_kのうちの所定のデータセットに含まれる複数の測定値は、同時に測定又は取得される。例えば、データセットp₁に含まれる測定値は時点t_１にて測定され、データセットp₂に含まれる測定値は時点t_２にて測定され、データセットp₃に含まれる測定値は時点t_３にて測定されるなどであり、ただし、t₁ < t₂ < t₃以下同様である。

データセットp₁, ..., p_kに含まれる測定値は、センサプラットフォーム８ａ−ｄの歪みセンサにより測定される変形値、センサプラットフォーム８ａ−ｄの加速度計により測定される加速度値、センサプラットフォーム８ａ−ｄのジャイロメータにより測定される姿勢値、ステアリングセンサ９により測定される車両１のステアリング角度、速度センサ１０ａ−ｄにより測定される速度値、及びタイヤの空気圧センサ１１により測定されるタイヤの空気圧値を含む。別の実施形態では、データセットp₁, ..., p_kは、より少ない測定値又は付加的測定値を含んでよい。しかしながら、データセットp₁, ..., p_kは、通常、少なくとも１又は複数の歪み値又は変形値、及び加速度値及び／又は姿勢値のうちの少なくとも１つを含む。同様に、データセットp₁, ..., p_kは、上記の測定値から導出されるデータを含むものと考えられる。例えば、データセットp₁, ..., p_kは、上述の差分歪み１１ｃを含んでよい。さらに又はあるいは、データセットp₁, ..., p_kは、互いのすぐ後に取得されるデータセットから導出される測定値の変化率を含んでよい。例えば、データセットp₁, ..., p_kは、車軸２、３の変形の又は車両１のピッチ角及び／又はロール角の１次、２次、又はより高次の微分を含んでよい。

図４−６は、教師あり学習段階の間にセンサシステム７により取得された第１測定データの例を示す。図４及び５に図示された第１測定データは、それぞれ、車両１がコーナリングしている間及び車両１が傾斜面上を走行している間に記録される。図４および５に示された第１測定データに関連する状況では、車両１に対する車両１の重心の位置は、車両１に対して定義された安定ゾーン内にとどまり、それにより、ホイール４ａ−ｄは地面上に安定にとどまり、車両は転倒する危険にはない。対照的に、図６に図示される第１測定データは、荷重が車両１のブーム６上に配置され、ブーム６が車両１から離れて前進方向に徐々に伸長する間に記録される。従って、図６に示される第１測定データは、車両１の重心の位置が安定ゾーン外にシフトし、それにより、車両１は転倒する危険にあることを示す。

具体的に、図４−６は、センサプラットフォーム８ａ−ｄのジャイロメータにより測定された姿勢データから導出される車両１のピッチ角の時系列４０、５０、６０、センサプラットフォーム８ｃの歪みゲージ１６ａ、１６ｂにより測定された車両１の後車軸３の機械的歪みの時系列４１ａ、４１ｂ、５１ａ、５１ｂ、６１ａ、６１ｂ、センサプラットフォーム８ｃの歪みゲージ１６ａ、１６ｂにより測定された後車軸３の差分歪みの時系列４２、５２、６２、速度センサ１０ａ−ｄにより測定された速度値から導出される車両１の速度の時系列４３、５３、６３、及びステアリングセンサ９により測定された車両１のステアリング角度の時系列４４、５４、６４を含む。

図４において、車両１が、一定の非ゼロ速度４３で走行するのを観測されることができる。ステアリング角度４４が時点t₁にて次の時点t₂にて最大値に達するまで増大するにつれて、後車軸３に作用するステアリング力が車軸３をｘ−ｙ平面内で変形させる。その結果、図３（ｂ）に示される状況と同様に、後車軸３上に配置されたセンサプラットフォーム８ｃの歪みゲージ１６ａ、１６ｂは、それぞれ４１ａ，４１ｂにて示されるように伸縮し、差分歪み４２が増大する。図４において、車両１のピッチ角は、始めから終わりまでわたってゼロ度にとどまる。

図５において、車両１が、再び、一定の非ゼロ速度５３で走行するのを観測することができる。車両１が、時点t₃と次の時点t₄との間で傾斜面上を走行する間、センサプラットフォーム８ａ−ｄのジャイロメータにより測定されるピッチ角５０が増大する。同時に、車両１が上り斜面を走行している間、ｚ方向２０に沿って後車軸３に作用する鉛直荷重が増大する。図５の５１ａ，５１ｂに示すように、後車軸３に作用する増大する鉛直荷重は、センサプラットフォーム８ｃの歪みゲージ１６ａ、１６ｂの両方の一様な圧縮をもたらす。具体的には、車両１が登り移動している間、より多くの重量が後車軸３に伝えられ、それにより、後車軸３の上面を湾曲させ、後車軸３の上面に取り付けられた歪みゲージ１６ａ、１６ｂを圧縮する。図５における後車軸３の変形は、例えば、図３（ａ）に図示された後車軸３の変形と同様である。

図６において、車両１は、ゼロ速度６３により示されるように、静止している。ブーム６がさらに先へ伸長し、車両１から前進方向にさらに遠く離れるにつれて、ｚ方向２０に沿って後車軸３に作用する鉛直荷重は、時点t₅にて、次の時点t₆にて最小値に達するまで減少を開始する。t₆にて、車両１は前方に転倒する寸前であり得る、オペレータは前進方向へのブーム６の伸長を停止し、それにより、一定のピッチ角６０により示されるように車両１が前方に転倒するのをかろうじて防いぐ。

図４−６に図示される教師あり学習段階の間、センサプラットフォーム８ａ−ｄ及びセンサ９、１０ａ−ｄ、１１は、絶えず、第１測定データを取得し、第１測定データをセンサプラットフォーム８ｃのマスタ制御ユニット１５に送信してよい。マスタ制御ユニット１５は、取得された第１測定データを処理し、対応するデータセットp₁, ..., p_kをマスタ制御ユニット１５のデータストレージデバイス内のデータベースに格納してよい。

さらに、マスタ制御ユニット１５は、第１ラベル及び第２ラベルのうちの１つを教師あり学習段階の間に取得されたデータセットp₁, ..., p_kのそれぞれに割り当てる。対応するデータセットが車両１の切迫した転倒に関連する場合、複数のデータセットp₁, ..., p_kのうちのデータセットに第１ラベルが割り当てられる。対照的に、対応するデータセットが安定している車両１に関連する場合、複数のデータセットp₁, ..., p_kのうちのデータセットに第２ラベルが割り当てられる。データセットp₁, ..., p_kに割り当てられたラベルは、データセットp₁, ..., p_kとともにデータベースに保存される。

教師あり学習段階の間に取得された複数のデータセットp₁, ..., p_kのうちの所定のデータセットは、車両１のオペレータからの入力コマンドに基づいて、切迫した転倒を示すものとして特定され、第１ラベルを用いてマークされてよい。例えば、車両１の１又は複数のホイール４ａ−ｄが地面からリフトし始めると、オペレータは、手動で、対応する入力コマンドを車両の中心制御ユニット１２を通じて入力してよい。また、マスタ制御ユニット１５は、センサプラットフォーム８ａ−ｄ及び／又はセンサ９、１０ａ−ｄ、１１により測定された値又は測定値から導出される値のうちの少なくとも幾つかを車両の中心制御ユニット１２の出力装置上に表示してよく、オペレータは、測定値又は測定値から導出される値のうちの１又は複数が予め定められた範囲から外れる場合、手動で入力コマンドを入力して、第１ラベルを用いて対応するデータセットをラベルしてよい。例えば、教師あり学習段階の間に、測定値又は測定値から導出される値のうちの１又は複数が予め定められた範囲から外れる場合、マスタ制御ユニット１５は、光アラーム信号及び／又は音響アラーム信号のようなアラーム信号をトリガすることにより、オペレータに警告してよい。

（差分歪み又は１又は複数の測定値の変化率のような）そのデータセットに含まれる１又は複数の測定値が又はデータセットに含まれる測定値から導出される１又は複数の値が、予め定められた範囲から又は測定データ空間の予め定められたサブセットから外れる場合、センサシステム７のマスタ制御ユニット１５が教師あり学習段階の間に取得された複数のデータセットp₁, ..., p_kのうちの所定のデータセットを第１ラベルを用いてそれをラベルすることにより危険として自動的にマークすることが同様に考えられる。ただし、測定データ空間は、データセットp₁, ..., p_kを含む多次元（ベクトル）空間である。測定データ空間の次元ｎ（"ｎ"は正の整数）は、データセットp₁, ..., p_kのそれぞれに含まれる測定値及び／又は導出された値の数に対応する。

安定している車両１に関連する教師あり学習段階の間に取得されたデータセットは、手動又は自動で、類似のやり方で、第２ラベルを用いてマークされてよい。通常、マスタ制御ユニット１５は、上述のように第１ラベルを用いてマークされない限り、デフォルトで、複数のデータセットp₁, ..., p_kのうちの所定のデータセットを第２ラベルを用いて自動的にマークする。

図７ａ及び７ｂにおいて、教師あり学習段階の間に取得され、マスタ制御ユニット１５のデータベースに保存された各データセットは、簡単のため、単一の丸点により表され、ｎ次元測定データ空間の２次元副空間内にプロットされる。例えば、ｙ軸７０は、センサプラットフォーム８ｃの歪みセンサ１６によって測定された差分歪みを表してよく、ｘ軸７１はセンサプラットフォーム８ａ−ｄのジャイロメータによって測定された車両１のロール角を表してよい。図７ａ及び７ｂにおいて、危険な状況に関連し、第１ラベルを用いてマークされたデータセット７２は、塗りつぶされた（すなわち、黒い）点によって表されるのに対して、安全な状況に関連し、第２ラベルを用いてマークされたデータセット７３は、塗りつぶされていない（すなわち、白い）点によって表される。簡単のため、図７ａ−ｂ内（及び図８ａ−ｃ内）の点の幾つかのみが、参照符号を用いて明示的に表される。図７ａ−ｂ、８ａ−ｃの２次元プロット内の測定されたデータセットを表す点の位置は、純粋に模式的なものであり、必ずしも、任意の物理的な意義を持つことを意図するものではないことが強調されるべきである。

通常、危険な状況に関連するデータセットを表すｎ次元測定データ空間の１又は複数の領域は、ｎ次元測定データ空間の１又は複数の第１連続サブセットを形成する。類似して、安全な状況に関連するデータセットを表すｎ次元測定データ空間の１又は複数の領域は、ｎ次元測定データ空間の１又は複数の第２連続サブセットを形成する。ここで、第１及び第２連続サブセットは、ｎ次元測定データ空間のばらばらの又は相補的なサブセットである。これらのばらばらの又は相補的な連続サブセットを特定するために、マスタ制御ユニット１５は、概して第１及び第２連続副空間のｎ次元幾何学的形状を決定する分類アルゴリズムを実行する。

図７ｂは、測定データ空間の第１連続サブセット７５と第２連続サブセット７６との間の境界７４を示す。危険な状況に関連し、第１ラベルを用いてラベルされたデータセット７２の位置に基づいて、また安全な状況に関連し、第２ラベルを用いてラベルされたデータセット７３の位置に基づいて、マスタ制御ユニット１５は、第１のサブセット７５及び第２のサブセット７６の幾何学的配置又は形状を決定する。具体的に、制御ユニット１５は、第１のサブセット７５の幾何学的配置を決定し、それにより、第１のサブセット７５はデータセット７２を含み、またそれにより第１のサブセット７５はデータセット７３を含まない。類似して、マスタ制御ユニット１５は、第２のサブセット７６の幾何学的配置又は形状を決定し、それにより、第２のサブセット７６はデータセット７３を含み、またそれにより第２のサブセット７６はデータセット７２を含まない。

マスタ制御ユニット１５は、危険な状況のみに関連するデータセット７２に基づいて、第１のサブセット７５の及び第２のサブセット７６の幾何学的配置を決定すると考えられる。例えば、マスタ制御ユニット１５は、第１のサブセット７５の幾何学的配置を決定してよく、それにより、境界７４はデータセット７２を包囲し、第１のサブセット７５のｎ次元体積を最少化する。

一般に、連続サブセット７５、７６は、ｎ次元測定データ空間のｎ次元サブセットであり、第２連続サブセット７６から第１連続サブセット７５を隔てる境界７４は、ｎ次元測定データ空間内に埋め込まれた１又は複数の連続（ｎ−１）次元サブセットを含む。図７ｂにおいて、境界７４はポリゴンを用いて表される。原則として、任意の公知の分類アルゴリズムが、データベース内のデータセットの位置に基づいて及びデータベースに保存されたデータセットに割り当てられたラベルに基づいて、連続サブセット７５、７６及び／又はサブセット７５、７６を隔てる境界７４を決定するために使用されてよい。

図８ａ−ｃに示されるように、マスタ制御ユニット１５が連続サブセット７５、７６を決定すると、センサシステム７は、車両１の通常操作の間に転倒検出するための使用準備が整う。車両１の通常操作の間、センサプラットフォーム８ａ−ｄ及びセンサ９、１０ａ−ｄ、１１は、第２測定データを連続的に取得し、取得した第２測定データをマスタ制御ユニット１５に送信する。教師あり学習段階の間に取得された第１測定データと同様に、車両１の通常操作の間に取得された第２測定データは、複数の第２データセットq₁, ..., q_m（"ｍ"は正の整数インデックス）を含み、第２データセットq₁, ..., q_mのそれぞれは、教師あり学習段階の間に取得された第１データセットp₁, ..., p_kのように、同一の測定量及び／又は測定量から導出される量を含む。

図８ａ−ｃにおいて、これら第２データセットは三角形７７、７８によって表される。第２データセットが車両１の通常操作の間に取得されるとすぐ、センサシステム７のマスタ制御ユニット１５は、新たに取得された第２データセットが切迫した転倒を示すか示さないかを、新たに取得された第２データセットが測定データ空間の第１連続サブセット７５内に又は第２連続サブセット７６内に入るかどうかに基づいて、判断する。

新たに取得された第２データセットが第１連続サブセット７５内に入る場合、マスタ制御ユニット１５は、新たに取得された第２データセットを車両１の切迫した転倒を示すものとして分類する。この場合、マスタ制御ユニット１５は、警告信号をトリガして車両１のオペレータに警告する。さらに又はあるいは、マスタ制御ユニット１５は、オペレータにより入力された入力コマンドを無視する又は上書きしてよい。例えば、マスタ制御ユニット１５が、車両１はブーム６の過伸長に起因して転倒する危険にあることを検出した場合、マスタ制御ユニット１５は、電子信号を車両の中心制御ユニット１２に送信して、車両の中心制御ユニット１２に直ちにブーム６の任意のさらなる伸長を妨げる又は直ちにブーム６を引き寄せるよう命令して、車両１の転倒を防いでよい。

マスタ制御ユニット１５が、新たに取得した第２データセットが切迫した転倒を示すものとして分類した後、マスタ制御ユニット１５は、この新たに取得した第２データセットを第１ラベルを用いてラベルし、ラベルを含むこの新たに取得した第２データセットをデータベースに保存する。図８ａ−ｂにおいて、車両１の通常操作の間に取得され、それらの取得時に、車両１の切迫した転倒を示すものとして分類された第２データセットは、塗りつぶされた（すなわち、黒い）三角形７７によって表される。

対照的に、車両１の通常操作の間に取得された第２データセットが第２連続サブセット７６内に入る場合、マスタ制御ユニット１５は、この第２データセットを車両１の切迫した転倒を示さないものとして分類する。そして、マスタ制御ユニット１５は、この新たに取得した第２データセットを第２ラベルを用いてラベルし、ラベルを含む新たに取得した第２データセットをデータベースに保存する。図８ａ−ｂにおいて、車両１の通常操作の間に取得され、それらの取得時に、車両１の切迫した転倒を示さないものとして分類された第２データセットは、塗りつぶされていない（すなわち、白い）三角形７８によって表される。

センサシステム７のマスタ制御ユニット１５は、車両１の通常操作の間、すなわち教師あり学習段階の終了後に取得された第２データセット７７、７８を使用して、分類器を連続的に更新してよい。このために、教師あり学習段階の終了に続いて車両１の通常操作の間に実行される学習アルゴリズムの段階は、強化学習段階と呼ばれてよい。具体的に、１又は複数の新たに取得した第２データセット７７、７８がデータベースに加えられる都度、マスタ制御ユニット１５は、第２データセット７７、７８を使用して連続サブセット７５、７６の幾何学的配置、特に連続サブセット７５、７６を隔てる境界７４の幾何学的配置又は形状を更新してよい。連続サブセット７５、７６の幾何学的配置を更新することは、更新されたデータベースに基づいて、すなわち更新されたデータベースに保存されたデータセットの（ｎ次元）位置に基づいて、また更新されたデータベースに保存されたデータセットに割り当てられたラベルに基づいて、連続サブセット７５、７６の幾何学的配置を判断することを含んでよい。

連続サブセット７５、７６を更新することは、さらに、その取得時に第１のサブセット７５内に入る第２データセット７７が、データベースに保存され、第１ラベルを用いてマークされたデータセット７２、７７のうちのいずれかの予め定められた近傍７９内に入るかどうか判断することを含んでよい。そうでない場合、上述のように、マスタ制御ユニット１５は、単に、対応するデータセット７７を第１ラベルを用いてマークし、それをデータベースに保存してよい。

しかしながら、マスタ制御ユニット１５は、新たに取得した第２データセット７７が、データベースに保存され、第１ラベルを用いてマークされたデータセット７２、７７のうちのいずれかの予め定められた近傍７９内に入ると判断した場合、マスタ制御ユニット１５は、さらに、データベースに保存され、この近傍内に入るデータセットの総数が所定の閾頻度ωを上回るかどうか判断してよい。本例において、この閾値頻度ωは、例えば、近傍当たり３つのデータセットの固定値によって与えられてよい。図８ｂにおいて理解できるように、近傍７９ａ、７９ｂおよび７９ｃのそれぞれは、少なくとも３つのデータセット７２、７７を含む。そして、次の段階では、マスタ制御ユニット１５は、それらを第２ラベルを用いてラベルすることにより、それに応じてデータベースを更新することにより、近傍７９ａ−ｃ内に入るデータセット７２、７７を再ラベルしてよい。そして、この更新されたデータベースに基づいて、マスタ制御ユニット１５は、連続サブセット７５、７６の幾何学的配置、特に連続サブセット７５、７６を隔てる境界７４の幾何学的配置を更新してよい。あるいは、上述の閾値頻度ωは、さらに上記されたように、式ω＝ｋＮ／Ｔに従って決定されることができる。

連続サブセット７５、７６の上記の更新処理の結果は、図８ｃにおいて理解できる。図８ｃにおいて、図８ｂ内の近傍７９ａ−ｃに含まれるデータセット７２、７７は、第２ラベルを用いてラベルされ（それらの塗りつぶしは黒から白に変更されている）、７３，７８に再付番されている。さらに、第１連続サブセット７５を第２連続サブセット７６から隔てる境界７４の幾何学的配置が、変更されている。ここで、更新された第２連続サブセット７６は、さらに、以前まで近傍７９ａ−ｃに含まれていたそれらのデータセット７３、７８を含む（図８ｂ参照）。更新された連続サブセット７５、７６は、車両１の通常操作の間に測定又は取得される将来の第２データセットの分類のために使用されてよい。

Claims (15)

1. 車両の切迫した転倒を検出する、特に、転倒検出時の誤検知を特定するための方法であって、
   第１測定データを取得する段階であり、前記第１測定データは、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含む、段階と、
   第２測定データを取得する段階であり、前記第２測定データは、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含む、段階と、
   前記第１測定データに基づき且つ前記第２測定データに基づいて、前記第２測定データが前記車両の切迫した転倒を示すかどうかを判断する段階と、
   前記第２測定データが前記車両の切迫した転倒を示すと判断される場合のみ、アラーム信号をトリガし、制御コマンドを無視し、又は制御コマンドを上書きする段階と、
   を備える方法。
2. 前記第１測定データを取得する段階は、複数の第１データセットを取得する段階を含み、前記複数の第１データセットのそれぞれに対して、前記複数の第１データセットを取得する段階は、同じ時点で、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を取得する段階を含み、
   前記複数の第１データセットのうちの前記車両の切迫した転倒を示すそれらの第１データセットは、データベース内に保存され、第１ラベルを用いてマークされ、
   前記第２測定データが切迫した転倒を示すかどうかの判断は、前記第２測定データ及び少なくとも前記第１ラベルを用いてマークされた前記第１データセットに基づく、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の第１データセットのうちの第１データセットは、オペレータによって提供された入力コマンドに基づいて、切迫した転倒を示すものとして特定され、前記第１ラベルを用いてマークされる、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の第１データセットのうちの第１データセットは、対応する第１データセットの測定された歪み値、測定された車両の姿勢値、及び測定された車両の加速度値のうちの少なくとも１つが予め定められた範囲から外れる場合に、切迫した転倒を示すものとして自動的に特定され、前記第１ラベルを用いて自動的にマークされる、請求項２又は３に記載の方法。
5. 切迫した転倒を示さない前記第１データセットは、前記データベースに保存されて第２ラベルを用いてマークされ、
   前記第２測定データが切迫した転倒を示すかどうかの判断は、前記第２測定データ、前記第１データセット、及び前記第１データセットに割り当てられた前記ラベルに基づく、
   請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記第２測定データを取得する段階は、第２データセットを取得する段階を含み、前記第２データセットを取得する段階は、同じ時点で、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を取得する段階を含み、
   前記第２測定データが切迫した転倒を示すかどうか判断する段階は、
   前記第１ラベルを用いてマークされた前記第１データセットに基づいて、また好ましくはさらに第２ラベルを用いてマークされた前記第１データセットに基づいて、測定データ空間のうちの少なくとも１つの連続サブセットを判断する段階であり、前記測定データ空間は、前記第１データセット及び前記第２データセットを含み、前記連続サブセットは、前記連続サブセットが前記第１ラベルを用いてラベルされた前記データセットを含まないように決定される、段階と、
   前記第２データセットが前記連続サブセットから外れる場合、前記第２データセットを切迫した転倒を示すものとして特定し、前記第２データセットが前記連続サブセット内に入ると、前記第２データセットを切迫した転倒を示さないものとして特定する段階と、を含む、
   請求項２から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記第２測定データを取得する段階は、第２データセットを取得する段階を含み、前記第２データセットを取得する段階は、同じ時点で、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を取得する段階を含み、
   前記第２データセットが切迫した転倒を示すと判断される場合であり且つ前記第２データセットが前記第１ラベルを用いてラベルされた前記データセットのいずれかの近傍内に入らない場合、前記データベースは、前記第２データセットを前記データベース内に保存することにより及び前記第１ラベルを用いて新たに保存された前記第２データセットをラベルすることにより更新される、
   請求項２から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記第２測定データを取得する段階は、第２データセットを取得する段階を含み、前記第２データセットを取得する段階は、同じ時点で、車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を取得する段階を含み、
   前記第２データセットが切迫した転倒を示すと判断される場合、
   前記第２データセットが前記データベース内に保存されて前記第１ラベルを用いてラベルされたデータセットＸの近傍内に入る場合、及び
   前記第２データセットが前記データセットＸの近傍内に入るイベントの頻度が、閾値頻度を上回る場合、
   前記データベースは、第２ラベルを用いて前記データセットＸを再ラベルすることにより、また好ましくはさらに前記データセットＸの前記近傍内に入っていて、前記第１ラベルを用いてラベルされた保存された前記データセットを前記第２ラベルを用いて再ラベルすることにより更新される、
   請求項２から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 更新された前記連続サブセットが前記第１ラベルを用いてラベルされた前記データセットを含まないように、前記連続サブセットを更新する段階をさらに含む、請求項６に記載の方法。
10. 車両の切迫した転倒を検出する、特に、転倒検出時の誤検知を特定するためのセンサシステムであって、
    車軸の歪みデータを取得するための少なくとも１つの歪みセンサと、
    少なくとも１つの追加センサであり、前記追加センサは、姿勢データを取得するためのジャイロメータ及び加速度データを取得するための加速度計のうちの少なくとも１つを含む、追加センサと、
    制御ユニットと、
    を備え、
    前記センサは、第１測定データ及び第２測定データを取得し、前記第１測定データ及び前記第２測定データはそれぞれ車軸の歪みデータと、姿勢データ及び加速度データのうちの少なくとも１つと、を含み、
    前記制御ユニットは、前記歪みセンサ及び前記少なくとも１つの追加センサを制御して、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を実行する、
    センサシステム。
11. 車両のステアリングデータを取得するための１又は複数のステアリングセンサと、
    車両の速度データを取得するための１又は複数の速度センサと、
    タイヤの空気圧データを取得するための１又は複数のタイヤの空気圧センサと、
    前記車両の動作装備を制御するための入力装置と、のうちの少なくとも１つをさらに備え、
    前記第１測定データ及び前記第２測定データは、車両のステアリングデータ、車両の速度データ、タイヤの空気圧データ、及び動作装備の制御データのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のセンサシステム。
12. 前記歪みセンサは、共通の機械サポート上に配置された少なくとも２つの歪みゲージを含み、
    前記歪みゲージは互いに離間させられ、それにより、前記歪みゲージは、車軸の異なる位置にて車軸の歪みデータを同時に取得する、
    請求項１０又は１１に記載のセンサシステム。
13. 前記歪みセンサ、前記少なくとも１つの追加センサ、及び前記制御ユニットは、前記共通の機械サポート上に配置され、それにより、センサプラットフォームを形成する、請求項１２に記載のセンサシステム。
14. 前述のタイプの２又はそれより多いセンサプラットフォームを備え、前記センサプラットフォームは互いにデータを交換し、それにより、分散センサネットワークを形成する、請求項１３に記載のセンサシステム。
15. 車両の中心制御ユニット及びＣＡＮバスをさらに備え、前記センサプラットフォームの１つは、前記分散センサネットワークのマスタ制御ユニットとして機能し、前記マスタ制御ユニットは、前記ＣＡＮバスを介して前記車両の中心制御ユニットと通信する、請求項１４に記載のセンサシステム。

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