JP2019104374A - Tire type determination device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両に搭載されるタイヤ種類判断装置に関する。 The present invention relates to a tire type determination device mounted on a vehicle.
特許文献１は、車両のタイヤの種類を走行中に推定するタイヤ種類認識装置を開示している。タイヤ種類認識装置は、車輪の回転速度の変動を抽出し、抽出した回転速度の変動から回転速度変動パターンを抽出する。そして、タイヤ種類認識装置は、抽出した回転速度変動パターンを所定の基準パターンと比較して、タイヤの種類を推定する。
上記の特許文献１に開示されている技術によれば、回転速度変動パターンと所定の基準パターンとの比較によって、タイヤの種類が推定される。しかしながら、タイヤには、個体毎のバラツキが存在する。また、タイヤの摩耗も回転速度変動パターンに影響を与える。従って、単純に回転速度変動パターンを所定の基準パターンと比較するだけでは、タイヤの種類を必ずしも精度良く推定することはできない。
According to the technology disclosed in
本発明の１つの目的は、タイヤ毎のバラツキ及びタイヤの摩耗の影響を受けることなく、タイヤの種類を判断することができる技術を提供することにある。 One object of the present invention is to provide a technology capable of determining the type of tire without being affected by tire-to-tire variation and tire wear.
本発明の１つの観点において、車両に搭載されるタイヤ種類判断装置が提供される。
前記タイヤ種類判断装置は、
前記車両に装着されているタイヤのスリップ比に対する車両加速度の比率を算出し、一定数の前記比率の平均値をタイヤ係数として算出するタイヤ係数算出部と、
前記タイヤ係数算出部によって算出された前記タイヤ係数を保持する記憶部と、
前記タイヤ係数の最新値と前記記憶部に保持されている前記タイヤ係数の前回値との比較を行い、前記比較の結果に基づいて前記タイヤの種類を判断する判断部と
を備える。
前記最新値が前記前回値から増加し、増加量が第１閾値を超えている場合、前記判断部は、前記タイヤの種類がサマータイヤに変化したと判断する。
前記最新値が前記前回値から減少し、減少量が第２閾値を超えている場合、前記判断部は、前記タイヤの種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断する。
In one aspect of the present invention, a tire type determination device mounted on a vehicle is provided.
The tire type determination device is
A tire coefficient calculation unit that calculates a ratio of vehicle acceleration to slip ratio of a tire mounted on the vehicle, and calculates an average value of the ratio as a tire coefficient;
A storage unit that holds the tire coefficient calculated by the tire coefficient calculation unit;
And a determination unit that compares the latest value of the tire coefficient with the previous value of the tire coefficient stored in the storage unit, and determines the type of the tire based on the result of the comparison.
When the latest value increases from the previous value and the amount of increase exceeds a first threshold, the determination unit determines that the type of tire has changed to a summer tire.
If the latest value decreases from the previous value and the amount of decrease exceeds a second threshold, the determination unit determines that the type of tire has changed to a studless tire.
本発明によれば、タイヤ係数の時間変化が考慮される。タイヤ係数はタイヤ種類に依存し、サマータイヤのタイヤ係数は、スタッドレスタイヤのタイヤ係数よりも大きい。従って、短期間においてタイヤ係数が大きく減少した場合、タイヤ種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断することができる。また、短期間においてタイヤ係数が大きく増加した場合、タイヤ種類がサマータイヤに変化したと判断することができる。このようにして、タイヤ毎のバラツキ及びタイヤの摩耗の影響を受けることなく、タイヤ種類を精度良く判断することが可能となる。 According to the invention, time variations of tire coefficients are taken into account. The tire coefficient depends on the tire type, and the tire coefficient of the summer tire is larger than the tire coefficient of the studless tire. Therefore, when the tire coefficient is greatly reduced in a short time, it can be determined that the tire type has changed to a studless tire. In addition, when the tire coefficient largely increases in a short time, it can be determined that the tire type has changed to the summer tire. In this manner, it is possible to accurately determine the type of tire without being affected by tire-to-tire variations and tire wear.
添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the attached drawings.
１．タイヤ種類判断装置
１−１．概要
図１は、本実施の形態に係る車両１を示す概念図である。車両１には、タイヤ１０が装着されている。タイヤ１０は、フロント側のフロントタイヤ１０Ｆとリア側のリアタイヤ１０Ｒを含んでいる。更に、車両１には、タイヤ種類判断装置１００が搭載されている。タイヤ種類判断装置１００は、車両１に装着されているタイヤ１０の種類を判断する。
1. Tire Type Determination Device 1-1. Overview FIG. 1 is a conceptual view showing a
図２は、タイヤ特性のタイヤ種類に対する依存性を説明するための概念図である。横軸は、あるタイヤ１０のスリップ比Ｓを表し、縦軸は、車両１の加速度である車両加速度Ａを表している。スリップ比Ｓがさほど高くない領域においては、車両加速度Ａは、スリップ比Ｓにほぼ比例する。そのようなスリップ比Ｓと車両加速度Ａとの関係は、直線で表される。その直線の横軸（スリップ比Ｓの軸）に対する傾きは、以下「タイヤ係数」と呼ばれる。
FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining the dependence of tire characteristics on tire types. The horizontal axis represents the slip ratio S of a
図２に示されるように、タイヤ係数はタイヤ種類に依存する。具体的には、サマータイヤのタイヤ係数は比較的大きく、スタッドレスタイヤのタイヤ係数は比較的小さい。つまり、サマータイヤのタイヤ係数は、スタッドレスタイヤのタイヤ係数よりも大きい。本実施の形態では、このようなタイヤ係数のタイヤ種類に対する依存性が利用される。 As shown in FIG. 2, the tire coefficients depend on the tire type. Specifically, the tire coefficient of summer tires is relatively large, and the tire coefficient of studless tires is relatively small. That is, the tire coefficient of the summer tire is larger than the tire coefficient of the studless tire. In the present embodiment, such dependency of the tire coefficient on the tire type is used.
但し、図３に示されるように、タイヤ係数は、タイヤ種類だけでなく、タイヤ摩耗度にも依存する。具体的には、タイヤ摩耗度が増加するにつれて、タイヤ係数も増加する。また、タイヤ１０には、個体毎のバラツキも存在する。従って、タイヤ係数の絶対値だけからは、タイヤ種類を正確に判断することはできない。そこで、本実施の形態では、「タイヤ係数の時間変化」に着目する。
However, as shown in FIG. 3, the tire coefficient depends not only on the type of tire but also on the degree of tire wear. Specifically, as the degree of tire wear increases, the tire coefficient also increases. The
図４は、本実施の形態に係るタイヤ種類判断処理を説明するための概念図である。タイヤ１０が交換されないまま車両１が走行し続けると、タイヤ１０の摩耗により、タイヤ係数は徐々に増加する。一方、タイヤ１０が交換された場合、タイヤ係数は大きく変化する。具体的には、タイヤ１０の種類がサマータイヤからスタッドレスタイヤに変わった場合、タイヤ係数は大きく減少する。逆に、タイヤ１０の種類がスタッドレスタイヤからサマータイヤに変わった場合、タイヤ係数は大きく増加する。
FIG. 4 is a conceptual diagram for explaining a tire type determination process according to the present embodiment. If the
従って、タイヤ摩耗のタイムスケールよりも短い期間においてタイヤ係数が大きく減少した場合、タイヤ１０の種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断することができる。また、タイヤ摩耗のタイムスケールよりも短い期間においてタイヤ係数が大きく増加した場合、タイヤ１０の種類がサマータイヤに変化したと判断することができる。それ以外の場合、タイヤ１０の種類は変化しておらず、既知のままであると判断することができる。このようにして、タイヤ毎のバラツキ及びタイヤの摩耗の影響を受けることなく、タイヤ１０の種類を精度良く判断することが可能となる。
Therefore, when the tire coefficient is greatly reduced in a period shorter than the time scale of tire wear, it can be determined that the type of
１−２．機能構成
図５は、本実施の形態に係るタイヤ種類判断装置１００の機能構成を示すブロック図である。タイヤ種類判断装置１００は、タイヤ係数算出部１１０、記憶部１２０、及び判断部１３０を備えている。
1-2. Functional Configuration FIG. 5 is a block diagram showing a functional configuration of the tire
タイヤ係数算出部１１０は、車両１の走行中、タイヤ摩耗のタイムスケールよりも短い一定サイクル毎に、タイヤ係数を算出する。具体的には、タイヤ係数算出部１１０は、スリップ比Ｓに対する車両加速度Ａの比率を繰り返し算出し、一定数の比率の平均値をタイヤ係数として算出する。スリップ比Ｓは、車輪速と車速から算出される。車両加速度Ａは、車速から算出される。車輪速は、各車輪に設けられた車輪速センサによって検出される。車速は、車速センサによって検出される、あるいは、各車輪の車輪速から算出される。あるいは、車速は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等によって得られる車両１の位置情報から算出されてもよい。タイヤ係数算出部１１０は、各種センサ及び演算処理を行うＥＣＵ（Electronic Control Unit）によって実現される。
While the
記憶部１２０は、タイヤ係数算出部１１０によって算出されたタイヤ係数を保持（記憶）する。記憶部１２０は、車両１に搭載された記憶装置によって実現される。例えば、記憶部１２０は、ＥＣＵのメモリである。
The
判断部１３０は、タイヤ係数算出部１１０によって算出されるタイヤ係数の最新値を、記憶部１２０に保持されているタイヤ係数の前回値と比較する。そして、判断部１３０は、当該比較の結果に基づいて、車両１に装着されているタイヤ１０の種類を判断する。より詳細には、最新値が前回値から増加し、その増加量が第１閾値を超えている場合、判断部１３０は、タイヤ１０の種類がサマータイヤに変化したと判断する。最新値が前回値から減少し、その減少量が第２閾値を超えている場合、判断部１３０は、タイヤ１０の種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断する。それ以外の場合、判断部１３０は、タイヤ１０の種類は既知のままであると判断する。この判断部１３０は、ＥＣＵによって実現される。
The
以下、本実施の形態に係るタイヤ種類判断装置１００によるタイヤ種類判断処理のフローの例を説明する。
Hereinafter, an example of a flow of tire type determination processing by the tire
１−３．第１の例
図６及び図７は、タイヤ種類判断処理の第１の例を示すフローチャートである。図に示されるフローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。第１の例では、車両１が２輪駆動、特に前輪駆動の場合を説明する。この場合、駆動輪は前輪（フロントタイヤ１０Ｆ）であり、従動輪は後輪（リアタイヤ１０Ｒ）である。後輪速度は、車速と等価なものとして扱われる。
1-3. First Example FIGS. 6 and 7 are flowcharts showing a first example of the tire type determination process. The flow shown in the figure is repeatedly executed every fixed cycle. In the first example, the case where the
まず、ステップＳ１００において、タイヤ種類判断装置１００は、平均後輪速度Ｖｗｒに基づいて、車両１が走行中か否かを判定する。車両１が走行中ではない場合（ステップＳ１００；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。一方、車両１が走行中の場合（ステップＳ１００；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１１０に進む。
First, in step S100, the tire
ステップＳ１１０において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントタイヤ１０Ｆのスリップ比Ｓであるフロントスリップ比Ｓｆを算出する。２輪駆動の場合、フロントスリップ比Ｓｆは、平均前輪速度Ｖｗｆと平均後輪速度Ｖｗｒに基づく次の式（１）によって精度良く算出される。
In step S110, the tire
式（１）：Ｓｆ＝（Ｖｗｆ−Ｖｗｒ）／Ｖｗｒ Formula (1): Sf = (Vwf-Vwr) / Vwr
続くステップＳ１２０において、タイヤ種類判断装置１００は、車速から車両加速度Ａを算出し、車両加速度Ａが加速判定閾値Ａｔｈより高いか否かを判定する。車両加速度Ａが加速判定閾値Ａｔｈより高い場合（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１３０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１２０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。
In the subsequent step S120, the tire
ステップＳ１３０において、タイヤ種類判断装置１００は、カウンタＴ１が一定数Ｔｔｈ１に達したか否かを判定する。尚、カウンタＴ１の初期値は０である。カウンタＴ１が一定数Ｔｔｈ１未満の場合（ステップＳ１３０；Ｎｏ）、タイヤ種類判断装置１００は、フロントスリップ比和Ｓｆａｃにフロントスリップ比Ｓｆを加算し、また、カウンタＴ１をインクリメントする（ステップＳ１３１）。尚、フロントスリップ比和Ｓｆａｃの初期値は０である。カウンタＴ１が一定数Ｔｔｈ１に達した場合（ステップＳ１３０；Ｙｅｓ）、タイヤ種類判断装置１００は、フロントスリップ比和Ｓｆａｃを一定数Ｔｔｈ１で割ることによって平均フロントスリップ比Ｓｆａｖを算出する（ステップＳ１３２）。そして、タイヤ種類判断装置１００は、カウンタＴ１及びフロントスリップ比和Ｓｆａｃを初期値にリセットする。その後、処理はステップＳ１４０に進む。
In step S130, the tire
ステップＳ１４０において、タイヤ種類判断装置１００は、平均フロントスリップ比Ｓｆａｖが算出許容範囲内にあるか否か判定する。算出許容範囲は、車両加速度Ａとスリップ比Ｓとの間に比例関係がある範囲であり、下限値Ｓ１と上限値Ｓ２との間の範囲として定義される。平均フロントスリップ比Ｓｆａｖが算出許容範囲内にある場合（ステップＳ１４０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１５０に進む。それ以外の場合（ステップＳ１４０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。
In step S140, the tire
ステップＳ１５０において、タイヤ種類判断装置１００は、カウンタＴ２が一定数Ｔｔｈ２に達したか否かを判定する。尚、カウンタＴ２の初期値は０である。カウンタＴ２が一定数Ｔｔｈ２未満の場合（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、タイヤ種類判断装置１００は、平均フロントスリップ比Ｓｆａｖに対する車両加速度Ａの比率であるフロント比率Ｋｆを算出する（ステップＳ１５１）。続いて、タイヤ種類判断装置１００は、フロント比率和Ｋｆａｃにフロント比率Ｋｆを加算し、また、カウンタＴ２をインクリメントする（ステップＳ１５２）。尚、フロント比率和Ｋｆａｃの初期値は０である。カウンタＴ２が一定数Ｔｔｈ２に達した場合（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、タイヤ種類判断装置１００は、フロント比率和Ｋｆａｃを一定数Ｔｔｈ２で割ることによってフロントタイヤ係数Ｋｆａｖを算出する（ステップＳ１５３）。そして、タイヤ種類判断装置１００は、カウンタＴ２及びフロント比率和Ｋｆａｃを初期値にリセットする。その後、処理はステップＳ１６０に進む。
In step S150, the tire
以上のステップＳ１００〜Ｓ１５３の処理は、タイヤ係数算出部１１０の処理に相当する。
The processing of steps S100 to S153 above corresponds to the processing of the tire
ステップＳ１６０において、タイヤ種類判断装置１００は、記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭが存在するか否かを判定する。記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭは、記憶部１２０に保持されている算出済みのフロントタイヤ係数Ｋｆａｖである。記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭが存在しない場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１８０に進む。記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭが存在する場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１７０に進む。
In step S160, the tire
ステップＳ１７０において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントタイヤ係数Ｋｆａｖ（最新値）と記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭ（前回値）との差分ΔＫｆを算出する。例えば、差分ΔＫｆは、「ＫｆＭ−Ｋｆａｖ」で表される。
In step S170, the tire
フロントタイヤ係数Ｋｆａｖが記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭよりも減少している場合、差分ΔＫｆ（正値）は、フロントタイヤ係数Ｋｆａｖの減少量を表している。その差分ΔＫｆ（正値）が閾値Ｋｔｈ（第２閾値）を超えている場合（ステップＳ１７１；Ｙｅｓ）、タイヤ種類判断装置１００は、タイヤ交換フラグＦを「１」に設定し、且つ、タイヤ種類情報Ｍを「１」に設定する（ステップＳ１７２）。ここで、Ｆ＝１は、タイヤ種類の変化があったことを意味する。Ｍ＝１は、タイヤ種類がスタッドレスタイヤであることを意味する。その後、処理は、ステップＳ１８０に進む。
When the front tire coefficient Kfav is smaller than the stored front tire coefficient KfM, the difference ΔKf (positive value) represents the decrease amount of the front tire coefficient Kfav. When the difference ΔKf (positive value) exceeds the threshold value Kth (second threshold value) (step S171; Yes), the tire
フロントタイヤ係数Ｋｆａｖが記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭよりも増加している場合、差分ΔＫｆ（負値）の絶対値は、フロントタイヤ係数Ｋｆａｖの増加量を表している。その差分ΔＫｆ（負値）が閾値−Ｋｔｈ（第１閾値）を超えている場合（ステップＳ１７１；Ｎｏ、ステップＳ１７３；Ｙｅｓ）、タイヤ種類判断装置１００は、タイヤ交換フラグＦを「１」に設定し、且つ、タイヤ種類情報Ｍを「０」に設定する（ステップＳ１７４）。ここで、Ｍ＝０は、タイヤ種類がサマータイヤであることを意味する。その後、処理は、ステップＳ１８０に進む。
When the front tire coefficient Kfav is larger than the stored front tire coefficient KfM, the absolute value of the difference ΔKf (negative value) represents the increase amount of the front tire coefficient Kfav. If the difference ΔKf (negative value) exceeds the threshold -Kth (first threshold) (step S171; No, step S173; Yes), the tire
それ以外の場合（ステップＳ１７１；Ｎｏ、ステップＳ１７３；Ｎｏ）、タイヤ種類判断装置１００は、タイヤ交換フラグＦを「０」に設定する（ステップＳ１７５）。ここで、Ｆ＝０は、タイヤ種類に変化がなかったことを意味する。従って、タイヤ種類情報Ｍは、変わらず維持される。その後、処理は、ステップＳ１８０に進む。
In the case other than that (Step S171; No, Step S173; No), the tire
以上のステップＳ１６０〜Ｓ１７５の処理は、判断部１３０の処理に相当する。
The above-described processes of steps S160 to S175 correspond to the process of the
ステップＳ１８０において、タイヤ種類判断装置１００は、最新のフロントタイヤ係数Ｋｆａｖを記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭとして記憶部１２０に格納する。そして、今回のサイクルにおける処理は終了する。尚、記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭは、イグニッションＯＦＦ後も保持される。
In step S180, the tire
１−４．第２の例
図８及び図９は、タイヤ種類判断処理の第２の例を示すフローチャートである。第２の例では、車両１が４輪駆動の場合を説明する。尚、第１の例における処理と同じあるいは類似の処理には同一のステップ番号が付され、重複する説明は適宜省略される。
1-4. Second Example FIGS. 8 and 9 are flowcharts showing a second example of the tire type determination process. In the second example, the case where the
ステップＳ１００において、タイヤ種類判断装置１００は、車速Ｖｇに基づいて、車両１が走行中か否かを判定する。４輪駆動の場合、車速Ｖｇは、例えば、ＧＰＳ等によって得られる車両１の位置情報から算出される。
In step S100, the tire
ステップＳ１１０において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントスリップ比Ｓｆ及びリアスリップ比Ｓｒを算出する。リアスリップ比Ｓｒは、リアタイヤ１０Ｒのスリップ比である。フロントスリップ比Ｓｆ及びリアスリップ比Ｓｒは、次の式（２）によって表される。
In step S110, the tire
式（２）：
Ｓｆ＝（Ｖｗｆ−Ｖｇ）／Ｖｇ
Ｓｒ＝（Ｖｗｒ−Ｖｇ）／Ｖｇ
Formula (2):
Sf = (Vwf-Vg) / Vg
Sr = (Vwr-Vg) / Vg
ステップＳ１３１において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントスリップ比和Ｓｆａｃにフロントスリップ比Ｓｆを加算し、また、リアスリップ比和Ｓｒａｃにリアスリップ比Ｓｒを加算する。尚、リアスリップ比和Ｓｒａｃの初期値は０である。
In step S131, the tire
ステップＳ１３２において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントスリップ比和Ｓｆａｃを一定数Ｔｔｈ１で割ることによって平均フロントスリップ比Ｓｆａｖを算出する。また、タイヤ種類判断装置１００は、リアスリップ比和Ｓｒａｃを一定数Ｔｔｈ１で割ることによって平均リアスリップ比Ｓｒａｖを算出する。
In step S132, the tire
ステップＳ１５１において、タイヤ種類判断装置１００は、平均フロントスリップ比Ｓｆａｖに対する車両加速度Ａの比率であるフロント比率Ｋｆを算出する。また、タイヤ種類判断装置１００は、平均リアスリップ比Ｓｒａｖに対する車両加速度Ａの比率であるリア比率Ｋｒを算出する。
In step S151, the tire
ステップＳ１５２において、タイヤ種類判断装置１００は、フロント比率和Ｋｆａｃにフロント比率Ｋｆを加算する。また、タイヤ種類判断装置１００は、リア比率和Ｋｒａｃにリア比率Ｋｒを加算する。尚、リア比率和Ｋｒａｃの初期値は０である。
In step S152, the tire
ステップＳ１５３において、タイヤ種類判断装置１００は、フロント比率和Ｋｆａｃを一定数Ｔｔｈ２で割ることによってフロントタイヤ係数Ｋｆａｖを算出する。また、タイヤ種類判断装置１００は、リア比率和Ｋｒａｃを一定数Ｔｔｈ２で割ることによってリアタイヤ係数Ｋｒａｖを算出する。
In step S153, the tire
ステップＳ１６０において、タイヤ種類判断装置１００は、記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭ及び記憶リアタイヤ係数ＫｒＭが存在するか否かを判定する。記憶リアタイヤ係数ＫｒＭは、記憶部１２０に保持されている算出済みのリアタイヤ係数Ｋｒａｖである。記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭと記憶リアタイヤ係数ＫｒＭの少なくともいずれかが存在しない場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、処理はステップＳ１８０に進む。記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭと記憶リアタイヤ係数ＫｒＭが存在する場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１７０に進む。
In step S160, the tire
ステップＳ１７０において、タイヤ種類判断装置１００は、フロントタイヤ係数Ｋｆａｖ（最新値）と記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭ（前回値）との差分ΔＫｆを算出する。また、タイヤ種類判断装置１００は、リアタイヤ係数Ｋｒａｖ（最新値）と記憶リアタイヤ係数ＫｒＭ（前回値）との差分ΔＫｒを算出する。例えば、差分ΔＫｆは「ＫｆＭ−Ｋｆａｖ」で表され、差分ΔＫｒは「ＫｒＭ−Ｋｒａｖ」で表される。更に、タイヤ種類判断装置１００は、差分ΔＫｆと差分ΔＫｒのうち大きい方を第１差分ΔＫ１とし、小さい方を第２差分ΔＫ２とする。
In step S170, the tire
ステップＳ１７１において、タイヤ種類判断装置１００は、第１差分ΔＫ１を閾値Ｋｔｈと比較する。ステップＳ１７３において、タイヤ種類判断装置１００は、第２差分ΔＫ２を閾値−Ｋｔｈと比較する。
In step S171, the tire
ステップＳ１８０において、タイヤ種類判断装置１００は、最新のフロントタイヤ係数Ｋｆａｖを記憶フロントタイヤ係数ＫｆＭとして記憶部１２０に格納する。また、タイヤ種類判断装置１００は、最新のリアタイヤ係数Ｋｒａｖを記憶リアタイヤ係数ＫｒＭとして記憶部１２０に格納する。
In step S180, the tire
１−５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、タイヤ係数の時間変化が考慮される。タイヤ係数はタイヤ種類に依存し、サマータイヤのタイヤ係数は、スタッドレスタイヤのタイヤ係数よりも大きい。従って、短期間においてタイヤ係数が大きく減少した場合、タイヤ種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断することができる。また、短期間においてタイヤ係数が大きく増加した場合、タイヤ種類がサマータイヤに変化したと判断することができる。それ以外の場合、タイヤ種類は変化しておらず、既知のままであると判断することができる。このようにして、タイヤ毎のバラツキ及びタイヤの摩耗の影響を受けることなく、タイヤ種類を精度良く判断することが可能となる。
1-5. Effect As described above, according to the present embodiment, the time change of the tire coefficient is taken into consideration. The tire coefficient depends on the tire type, and the tire coefficient of the summer tire is larger than the tire coefficient of the studless tire. Therefore, when the tire coefficient is greatly reduced in a short time, it can be determined that the tire type has changed to a studless tire. In addition, when the tire coefficient largely increases in a short time, it can be determined that the tire type has changed to the summer tire. Otherwise, the tire type has not changed, and it can be determined that it remains known. In this manner, it is possible to accurately determine the type of tire without being affected by tire-to-tire variations and tire wear.
また、本実施の形態によれば、タイヤ種類を判断するために、スリップ比Ｓと車両加速度Ａが算出される。これらスリップ比Ｓと車両加速度Ａの算出には、既存のセンサ（車輪速センサ、ＧＰＳ等）だけで十分であり、新たなセンサを設置する必要はない。このことは、コスト削減に寄与する。 Further, according to the present embodiment, slip ratio S and vehicle acceleration A are calculated to determine the type of tire. For the calculation of the slip ratio S and the vehicle acceleration A, only existing sensors (wheel speed sensors, GPS, etc.) are sufficient, and it is not necessary to install new sensors. This contributes to cost reduction.
２．路面状態判定システム
２−１．概要
次に、車両１で取得された情報を利用して路面状態を判定する方法を説明する。特に、本実施の形態では、路面状態が低μ（例：雪路、氷路）かそれ以外かを判定する方法を説明する。
2. Road surface state determination system 2-1. Overview Next, a method of determining a road surface condition using information acquired by the
図１０は、本実施の形態に係る路面状態判定処理を説明するための概念図である。同じ路面状態の区間に、２台の車両１Ａ、１Ｂが存在する。車両１Ａのタイヤ種類はサマータイヤ（Ｍ＝０）であり、車両１Ｂのタイヤ種類はスタッドレスタイヤ（Ｍ＝１）である。
FIG. 10 is a conceptual diagram for explaining the road surface state determination process according to the present embodiment. Two
図１１は、路面状態が低μ以外の場合のμ−Ｓグラフである。横軸はスリップ比Ｓを表し、縦軸は駆動力係数μを表している。路面状態が低μ以外の場合、サマータイヤよりもスタッドレスタイヤの方がスリップ比Ｓは高い。つまり、車両１Ｂのスリップ比Ｓの方が、車両１Ａのスリップ比Ｓよりも高い。
FIG. 11 is a μ-S graph when the road surface state is other than low μ. The horizontal axis represents the slip ratio S, and the vertical axis represents the driving force coefficient μ. When the road surface condition is not low μ, the slip ratio S is higher in the studless tire than in the summer tire. That is, the slip ratio S of the vehicle 1B is higher than the slip ratio S of the
図１２は、路面状態が低μの場合のμ−Ｓグラフである。路面状態が低μの場合、図１１の場合と傾向は逆になり、スタッドレスタイヤよりもサマータイヤの方がスリップ比Ｓは高い。つまり、車両１Ａのスリップ比Ｓの方が、車両１Ｂのスリップ比Ｓよりも高い。
FIG. 12 is a μ-S graph when the road surface state is low μ. When the road surface condition is low μ, the tendency is opposite to that in the case of FIG. 11, and the slip ratio S is higher in the summer tire than in the studless tire. That is, the slip ratio S of the
従って、車両１Ａ、１Ｂのそれぞれのスリップ比Ｓを対比することによって、路面状態が低μかそれ以外かを判定することが可能となる。車両１Ｂ（Ｍ＝１）のスリップ比Ｓの方が車両１Ａ（Ｍ＝０）のスリップ比Ｓよりも高い場合、当該区間の路面状態は低μ以外である。一方、車両１Ａ（Ｍ＝０）のスリップ比Ｓの方が車両１Ｂ（Ｍ＝１）のスリップ比Ｓよりも高い場合、当該区間の路面状態は低μである。
Therefore, by comparing the slip ratio S of each of the
２−２．システム構成
図１３は、本実施の形態に係る路面状態判定システムの構成を概略的に示すブロック図である。路面状態判定システムは、複数の車両１と管理サーバ２００を備えている。管理サーバ２００は、データセンタ内に設置されており、各車両１と通信を行う。
2-2. System Configuration FIG. 13 is a block diagram schematically showing a configuration of a road surface state determination system according to the present embodiment. The road surface condition determination system includes a plurality of
各車両１は、上述のタイヤ種類判断装置１００を備えており、平均フロントスリップ比Ｓｆａｖの算出やタイヤ種類の判断を行う。また、各車両１は、自身の位置を検出する位置検出装置（例：ＧＰＳ）を備えており、自身の位置を示す位置情報Ｐを生成する。また、各車両１は、管理サーバ２００と通信を行う通信装置を備えている。各車両１は、新たな平均フロントスリップ比Ｓｆａｖ及び位置情報Ｐを取得するたびに、それら平均フロントスリップ比Ｓｆａｖ及び位置情報Ｐを管理サーバ２００に送る。更に、各車両１は、自身のタイヤ種類が変化するたびに（すなわち、Ｆ＝１の場合）、最新のタイヤ種類情報Ｍを管理サーバ２００に送る
Each
管理サーバ２００は、各車両１から受け取る情報に基づいて、路面状態を判定する。以下、管理サーバ２００による処理について説明する。
The
２−３．管理サーバにおける処理
図１４は、本実施の形態に係る路面状態判定システムの管理サーバ２００における処理を示すフローチャートである。図１４に示されるフローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。
2-3. Process in Management Server FIG. 14 is a flowchart showing a process in the
以下の説明において、情報管理区間Ｚ（ｘ）は、管理サーバ２００が路面状態を判定する区間を表す。区間番号ｘは、１以上Ｘ（≧１）以下の整数である。添え字（ｎ）は、車両１ｎ（＝１Ａ、１Ｂ・・・）から受け取る情報を意味する。添え字（ｎ、ｘ）は、車両１ｎから受け取った情報管理区間Ｚ（ｘ）に関する情報を意味する。
In the following description, the information management section Z (x) represents a section in which the
管理サーバ２００は、車両１ｎからタイヤ種類情報Ｍ（ｎ）を受け取ると（ステップＳ２００；Ｙｅｓ）、受け取ったタイヤ種類情報Ｍ（ｎ）を登録タイヤ種類ＤＭ（ｎ）として登録する（ステップＳ２０１）。
When the
また、管理サーバ２００は、車両１ｎから平均フロントスリップ比Ｓｆａｖ（ｎ）及び位置情報Ｐ（ｎ）を受け取ると（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ）、次の処理を実行する。すなわち、管理サーバ２００は、位置情報Ｐ（ｎ）を参照して、車両１がいずれかの情報管理区間Ｚ（ｘ）に存在しているか否かを判定する（ステップＳ２１１、Ｓ２１３、Ｓ２１４）。車両１が情報管理区間Ｚ（ｘ）に存在する場合（ステップＳ２１１；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２１２に進む。ステップＳ２１２において、管理サーバ２００は、平均フロントスリップ比Ｓｆａｖ（ｎ）を登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）として登録し、また、時刻Ｔを登録時刻ＤＴ（ｎ、ｘ）として登録する。
In addition, when the
そして、管理サーバ２００は、登録情報に基づいて路面状態判定処理を行う（ステップＳ２２０）。図１５は、このステップＳ２２０を示すフローチャートである。ここで、車両１ｎのタイヤ種類はスタッドレスタイヤであり（ＤＭ（ｎ）＝１）、車両１ｎ’のタイヤ種類はサマータイヤであるとする（ＤＭ（ｎ’）＝０）。
Then, the
ステップＳ２２１において、管理サーバ２００は、情報管理区間Ｚ（ｘ）について、スタッドレスタイヤとサマータイヤの両方に関する登録情報が存在するか否かを判定する。スタッドレスタイヤとサマータイヤの両方に関する登録情報が存在する場合（ステップＳ２２１；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２２に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２１；Ｎｏ）、処理はステップＳ２２８に進む。
In step S221, the
ステップＳ２２２において、管理サーバ２００は、登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）の登録時刻ＤＴ（ｎ、ｘ）をチェックする。古過ぎる登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）は、情報管理区間Ｚ（ｘ）の現在の路面状態を正確に反映していない可能性があるためである。登録時刻ＤＴ（ｎ、ｘ）から現在時刻Ｔまでの経過時間は、Ｔ−ＤＴ（ｎ、ｘ）で表される。その経過時間が閾値Ｔｔｈ未満である場合（ステップＳ２２２；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２３に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２２；Ｎｏ）、処理はステップＳ２２８に進む。
In step S222, the
同様に、ステップＳ２２３において、管理サーバ２００は、登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ’、ｘ）の登録時刻ＤＴ（ｎ’、ｘ）をチェックする。登録時刻ＤＴ（ｎ’、ｘ）から現在時刻Ｔまでの経過時間は、Ｔ−ＤＴ（ｎ’、ｘ）で表される。その経過時間が閾値Ｔｔｈ未満である場合（ステップＳ２２３；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２２４に進む。それ以外の場合（ステップＳ２２３；Ｎｏ）、処理はステップＳ２２８に進む。
Similarly, in step S223, the
ステップＳ２２４において、管理サーバ２００は、情報の信頼度を算出する。登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）の信頼度Ｒ（ｎ、ｘ）は、経過時間Ｔ−ＤＴ（ｎ、ｘ）の関数で表される。図１６及び図１７は、その関数の例を表している。いずれの例においても、経過時間Ｔ−ＤＴ（ｎ、ｘ）が大きくなるにつれて、信頼度Ｒ（ｎ、ｘ）は低下する。同様に、登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ’、ｘ）の信頼度Ｒ（ｎ’、ｘ）は、経過時間Ｔ−ＤＴ（ｎ’、ｘ）の関数で表される。管理サーバ２００は、関数と経過時間を用いて、信頼度Ｒ（ｎ、ｘ）及び信頼度Ｒ（ｎ’、ｘ）を算出する。更に、管理サーバ２００は、信頼度Ｒ（ｎ、ｘ）と信頼度Ｒ（ｎ’、ｘ）のうち低い方を、情報管理区間Ｚ（ｘ）に関する路面状態信頼度Ｒ（ｘ）として選択する。その後、処理はステップＳ２２５に進む。
In step S224, the
ステップＳ２２５において、管理サーバ２００は、登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）と登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ’、ｘ）とを比較する。
In step S225, the
スタッドレスタイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）がサマータイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ’、ｘ）よりも低い場合（ステップＳ２２５；Ｙｅｓ）、それは、図１２で示された「低μ」の場合に相当する。従って、管理サーバ２００は、情報管理区間Ｚ（ｘ）の路面状態Ｇ（ｘ）を「１（低μ）」に設定する（ステップＳ２２６）。
When the registered slip ratio DSfav (n, x) of the studless tire is lower than the registered slip ratio DSfav (n ′, x) of the summer tire (step
一方、スタッドレスタイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ、ｘ）がサマータイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（ｎ’、ｘ）よりも高い場合（ステップＳ２２５；Ｎｏ）、それは、図１１で示された「低μ以外」の場合に相当する。従って、管理サーバ２００は、情報管理区間Ｚ（ｘ）の路面状態Ｇ（ｘ）を「２（低μ以外）」に設定する（ステップＳ２２７）。
On the other hand, when the registered slip ratio DSfav (n, x) of the studless tire is higher than the registered slip ratio DSfav (n ′, x) of the summer tire (step S225; No), it is determined that “low μ shown in FIG. It corresponds to the case of "other than". Therefore, the
ステップＳ２２８において、管理サーバ２００は、情報管理区間Ｚ（ｘ）の路面状態Ｇ（ｘ）を「０（不明）」に設定する。
In step S228, the
図１８は、路面状態判定処理の一例を説明するための概念図である。図１８には、５つの情報管理区間Ｚ（１）〜Ｚ（５）及び４台の車両１Ａ〜１Ｄが示されている。車両１Ａのタイヤ種類は、サマータイヤである（ＤＭ（Ａ）＝０）。車両１Ｂのタイヤ種類は、スタッドレスタイヤである（ＤＭ（Ｂ）＝１）。車両１Ｃのタイヤ種類は、スタッドレスタイヤである（ＤＭ（Ｃ）＝１）。車両１Ｄのタイヤ種類は、サマータイヤである（ＤＭ（Ｄ）＝０）。
FIG. 18 is a conceptual diagram for explaining an example of the road surface state determination process. In FIG. 18, five information management sections Z (1) to Z (5) and four
例えば、情報管理区間Ｚ（１）について、タイヤ種類の異なる車両１Ｂ及び車両１Ｄからの登録情報が存在する。サマータイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（Ｄ、１）がスタッドレスタイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（Ｂ、１）より低いため、情報管理区間Ｚ（１）の路面状態Ｇ（１）は「２（低μ以外）」と判定される。尚、車両１Ｂが情報管理区間Ｚ（１）を通過したのは過去であり、信頼度Ｒ（Ｂ、１）は６０％である。そのため、情報管理区間Ｚ（１）に関する路面状態信頼度Ｒ（１）も６０％である。
For example, for the information management section Z (1), registration information from
他の例として、情報管理区間Ｚ（２）について、タイヤ種類の異なる車両１Ａ及び車両１Ｂからの登録情報が存在する。サマータイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（Ａ、２）がスタッドレスタイヤの登録スリップ比ＤＳｆａｖ（Ｂ、２）より高いため、情報管理区間Ｚ（２）の路面状態Ｇ（２）は「１（低μ）」と判定される。尚、車両１Ａが情報管理区間Ｚ（２）を通過したのは過去であり、信頼度Ｒ（Ａ、２）は６０％である。そのため、情報管理区間Ｚ（２）に関する路面状態信頼度Ｒ（２）も６０％である。
As another example, registration information from
更に他の例として、情報管理区間Ｚ（４）については、タイヤ種類の異なる複数の車両１からの登録情報が存在しない。従って、情報管理区間Ｚ（４）の路面状態Ｇ（４）は「０（不明）」と判定される。
As still another example, in the information management section Z (4), registration information from a plurality of
２−４．車両における処理
図１９は、本実施の形態に係る路面状態判定システムの車両１における処理を示すフローチャートである。図１９に示されるフローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。
2-4. Process in Vehicle FIG. 19 is a flowchart showing a process in the
ステップＳ３００において、車両１は、自身が情報管理区間Ｚ（ｘ）内にいるか否かを判定する。車両１が情報管理区間Ｚ（ｘ）内にいる場合（ステップＳ３００；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３１０に進む。それ以外の場合（ステップＳ３００；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。
In step S300, the
ステップＳ３１０において、車両１は、通信装置を用い、情報管理区間Ｚ（ｘ）に関する路面状態Ｇ（ｘ）及び路面状態信頼度Ｒ（ｘ）を管理サーバ２００から取得する。このとき、車両１が現時点で存在する区間以外の情報管理区間Ｚ（ｘ）に関する路面状態Ｇ（ｘ）及び路面状態信頼度Ｒ（ｘ）を合わせて取得してもよい。
In step S310, the
ステップＳ３２０において、車両１は、管理サーバ２００から取得した路面状態Ｇ（ｘ）及び路面状態信頼度Ｒ（ｘ）を、ナビゲーション画面（地図画面）に表示する。このとき、路面状態信頼度Ｒ（ｘ）に応じて、表示色や表示パターンを変えてもよい。また、ルート案内を行う場合、車両１は、低μ区間（Ｇ（ｘ）＝１）をルートから除外してもよい。
In step S320, the
ステップＳ３３０において、車両１は、自身が低μ区間（Ｇ（ｘ）＝１）内にいるか否かを判定する。車両１が低μ区間内にいる場合（ステップＳ３３０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３４０に進む。それ以外の場合（ステップＳ３３０；Ｎｏ）、今回のサイクルにおける処理は終了する。
In step S330, the
ステップＳ３４０において、車両１は、車両安定制御（VSC: Vehicle Stability Control）及びトラクション制御（TRC：Traction Control）のそれぞれの作動閾値を下げる。これにより、低μ区間において車両安定制御及びトラクション制御が作動しやすくなり、好適である。
In step S340, the
２−５．効果
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、複数の車両１のタイヤ種類及びスリップ比を考慮することによって、情報管理区間Ｚ（ｘ）の路面状態Ｇ（ｘ）を判定することが可能となる。路面状態Ｇ（ｘ）を車両１に提供することによって、車両１のドライバの利便性が向上する。例えば、車両１が滑りやすくなる境界をピンポイントで見つけ出し、当該情報を車両１に提供することが可能となる。また、急な降雪時、サマータイヤでも走行できるルートを案内することが可能となる。
2-5. As described above, according to the present embodiment, the road surface state G (x) of the information management section Z (x) is determined by considering the tire types and slip ratios of the plurality of
比較例として、気象情報や外気温センサを用いて路面状態（凍結等）を推定することを考える。気象情報は地域毎に生成されるため、車両１の現在位置における気温や降水量がピンポイントで得られるわけではない。外気温センサを用いる場合であっても、外気温と路面温度との相関は必ずしも高くない。外気温だけから路面凍結等を確実に知ることはできない。このように、気象情報や外気温センサを用いる場合、路面状態の推定精度は高くない。
As a comparative example, it is considered to estimate the road surface condition (freeze and the like) using weather information and an outside air temperature sensor. Since the weather information is generated for each area, the temperature and precipitation at the current position of the
一方、本実施の形態によれば、路面と接触するタイヤ１０に関する情報（タイヤ種類、スリップ比）に基づいて、路面状態Ｇ（ｘ）が判定される。従って、路面状態Ｇ（ｘ）の判定精度は高い。また、降雪や凍結の場合の低μ状態だけでなく、オイルや粉体が散乱した場合の低μ状態にも対応可能である。
On the other hand, according to the present embodiment, the road surface state G (x) is determined based on the information (tire type, slip ratio) on the
１ 車両
１０ タイヤ
１０Ｆ フロントタイヤ
１０Ｒ リアタイヤ
１００ タイヤ種類判断装置
１１０ タイヤ係数算出部
１２０ 記憶部
１３０ 判断部
２００ 管理サーバ
1
Claims (1)
前記車両に装着されているタイヤのスリップ比に対する車両加速度の比率を算出し、一定数の前記比率の平均値をタイヤ係数として算出するタイヤ係数算出部と、
前記タイヤ係数算出部によって算出された前記タイヤ係数を保持する記憶部と、
前記タイヤ係数の最新値と前記記憶部に保持されている前記タイヤ係数の前回値との比較を行い、前記比較の結果に基づいて前記タイヤの種類を判断する判断部と
を備え、
前記最新値が前記前回値から増加し、増加量が第１閾値を超えている場合、前記判断部は、前記タイヤの種類がサマータイヤに変化したと判断し、
前記最新値が前記前回値から減少し、減少量が第２閾値を超えている場合、前記判断部は、前記タイヤの種類がスタッドレスタイヤに変化したと判断する
タイヤ種類判断装置。 A tire type determination device mounted on a vehicle,
A tire coefficient calculation unit that calculates a ratio of vehicle acceleration to slip ratio of a tire mounted on the vehicle, and calculates an average value of the ratio as a tire coefficient;
A storage unit that holds the tire coefficient calculated by the tire coefficient calculation unit;
A determination unit that compares the latest value of the tire coefficient with the previous value of the tire coefficient stored in the storage unit, and determines the type of the tire based on the result of the comparison;
When the latest value increases from the previous value and the increase amount exceeds a first threshold, the determination unit determines that the type of the tire has changed to a summer tire,
A tire type determination device, wherein the determination unit determines that the type of the tire has changed to a studless tire when the latest value decreases from the previous value and the decrease amount exceeds a second threshold.
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|---|---|---|---|---|
| CN111619548A (en) * | 2020-05-28 | 2020-09-04 | 清华大学 | Vehicle drive antiskid control method and device, computer equipment and storage medium |
-
2017
- 2017-12-12 JP JP2017237929A patent/JP2019104374A/en active Pending
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