JP2020192861A

JP2020192861A - 路面摩擦係数予測システム

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Publication number: JP2020192861A
Application number: JP2019098820A
Authority: JP
Inventors: 聡美掛樋; Satomi Kakehi
Original assignee: JTEKT Corp
Current assignee: JTEKT Corp
Priority date: 2019-05-27
Filing date: 2019-05-27
Publication date: 2020-12-03
Anticipated expiration: 2039-05-27
Also published as: JP7388000B2

Abstract

【課題】路面状態が変化した場合でも正確に路面の摩擦係数を予測することができる路面摩擦係数予測システムを提供する。【解決手段】外部情報を取得する外部情報取得手段３１と、車両のタイヤの状況を示すタイヤ情報を取得するタイヤ状況係数算出手段３４と、タイヤ状況係数算出手段３４により取得されたタイヤ状況係数、及び外部情報取得手段３１により取得された路面状況に基づいて、タイヤと路面との摩擦係数を予測する摩擦係数予測手段３５と、を備え、摩擦係数予測手段３５は、車両の進行方向前方の路面の摩擦係数を予測する。【選択図】図１

Description

本発明は、路面の摩擦係数を予測する路面摩擦係数予測システムに関する。

従来、車両のタイヤの状態に基づいて路面の摩擦係数を予測する路面摩擦係数予測システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に記載された路面摩擦係数予測システムは、走行中のタイヤの振動を検出する振動検出手段と、タイヤの振動の時間変化波形を検出する振動波形検出手段と、時間変化波形から路面の状態を判別する路面状態判別手段と、タイヤの状態情報を取得するタイヤ状態検出手段と、を備えている。路面状態判別手段は、振動波形から求められる路面状態を判別するための判別パラメータとタイヤの状態情報とから路面を判別する。この構成によれば、タイヤ状態が変化した場合であっても、路面状態を精度よく判定できるとされている。

特開２０１８−００４４１７号公報

特許文献１に記載の路面摩擦係数予測システムでは、走行中のタイヤの振動に基づいて路面状態を判別しているため、走行中の路面状態が変化した場合には、正確に路面の摩擦係数を予測できない場合がある。

そこで、本発明の目的は、路面状態が変化した場合でも正確に路面の摩擦係数を予測することができる路面摩擦係数予測システムを提供することを目的とする。

本発明は、上記の目的を達成するため、対象車両が走行する路面の状況に影響を与える外乱要因に関する外部情報を取得する外部情報取得手段と、前記車両のタイヤの状況を示すタイヤ情報を取得するタイヤ情報取得手段と、前記タイヤ情報取得手段により取得された前記タイヤ情報、及び前記外部情報取得手段により取得された前記外部情報に基づいて、前記タイヤと前記路面との摩擦係数を予測する摩擦係数予測手段と、を備え、前記路面摩擦係数手段は、前記車両の進行方向前方の路面の摩擦係数を予測する、路面摩擦係数予測システムを提供する。

本発明に係る路面摩擦係数予測システムによれば、路面状態が変化した場合でも正確に路面の摩擦係数を予測することができる。

本発明の実施の形態に係る運転支援システムの概略の構成例を示す構成図である。本発明の実施の形態に係る自車両の構成例を示すブロック図である。本実施の形態に係る情報収集サーバの構成例を示すブロック図である。（ａ）は、路面状況と摩擦係数との関係を示す基準マップの一例であり、（ｂ）はタイヤ状況係数と摩擦係数との関係を示す統計マップの一例である。情報収集サーバが収集する収集データの一例である。自車両及び情報収集サーバの制御部の動作の一例を示すフローチャートである。

［実施の形態］
本発明の実施の形態について、図１乃至図６を参照して説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明を実施する上での好適な具体例として示すものであり、技術的に好ましい種々の技術的事項を具体的に例示している部分もあるが、本発明の技術的範囲は、この具体的態様に限定されるものではない。

図１は、本発明の実施の形態に係る路面摩擦係数予測システム全体の概略の構成例を示す構成図である。

図１に示すように、路面摩擦係数予測システム１００は、タイヤ状態の判定対象となる自車両１と、複数の他車両５と、無線通信ネットワーク９０を介して自車両１及び複数の他車両５と通信可能に接続された外部装置９と、で構成されている。

なお本実施の形態では、説明の便宜上、車両について自車両１と複数の他車両５とを区別しているが、複数の他車両５がタイヤ状態の判定対象であってもよく、自車両１と複数の他車両５の車種、年式、型式等はそれぞれ任意であり特に限定されるものではない。自車両１並びに複数の他車両５が本発明における「対象車両」に相当する。

外部装置９は、自車両１及び複数の他車両５の車両情報を収集する情報収集サーバ６と、気象情報サーバ８１と、道路情報サーバ８２と、ＧＰＳ８３とで構成されている。

気象情報サーバ８１は、各地の気象台などから取得した日本全国の気象情報を提供するサーバである。道路情報サーバ８２は、車両が走行する現在位置に基づいて当該位置周辺の未舗装道路、舗装道路等の道路状態を示す情報を提供するサーバである。気象情報サーバ８１が提供する気象情報、及び道路情報サーバ８２が提供する道路情報は、車両が走行する路面の状況に影響を与える外乱要因の一例である。

図２は、自車両１の構成を示すブロック図である。図３は、外部装置９の情報収集サーバ６の構成を示すブロック図である。図２に示すように、自車両１は、複数の他車両５並びに外部装置９と情報の送受信を行う通信部２１と、自車両１を制御する制御部３と、制御部３から出力された情報を表示する表示部２２と、自車両１の走行状態に関する情報を検出する走行情報検出部２３と、ＧＰＳ８３からの衛星信号に基づいて自車両１の現在位置を検出する位置検出部２４と、ＲＯＭやＲＡＭ等の記憶素子からなる記憶部４と、を有している。なお、複数の他車両５の構成についても自車両１と同様である。

通信部２１は、自車両１以外の通信対象と無線通信ネットワーク９０を介して通信することで情報の送受信を行う電子制御装置である。通信部２１は、例えばＤＣＭ（Data Communication Module、）等の通信モジュールで構成される。

表示部２２は、制御部３から出力された情報を表示する。表示部２２は、例えば、液晶、有機ＥＬなどのディスプレイであり、カーナビゲーションシステムの表示部として機能してもよく、車両のコンソールパネルに設けられてもよい。

走行情報検出部２３は、車両速度を取得する車速センサ、操舵角センサ等の自車両１の走行状態に係るパラメータを取得する複数のセンサで構成されている。

位置検出部２４は、自車両１の現在位置を示す位置情報を取得するものであり、衛星測位システムを利用して自車両１の現在の位置情報（経度、緯度等）を取得するＧＰＳ受信器である。

制御部３は、ＣＰＵ（演算処理装置）やその周辺回路から構成されている。制御部３は、記憶部４に記憶されたプログラム４１を実行することにより、後述する摩擦係数算出手段３３等の各手段が機能する。

制御部３は、外部情報取得手段３１と、位置情報取得手段３２と、摩擦係数算出手段３３と、タイヤ状況係数算出手段３４と、摩擦係数予測手段３５と、送信手段３６と、統計マップ取得手段３７と、タイヤ状態評価手段３８と、報知手段３９と、を有している。

外部情報取得手段３１は、外部装置９の気象情報サーバ８１が提供する気象情報に基づいて路面状況を推定する。例えば、気象情報が晴れの場合は、外部情報取得手段３１は路面状況がドライであると推定し、気象情報が雨の場合は路面状況がウェットであると推定する。また外部情報取得手段３１は、道路情報サーバ８２が提供する道路情報に基づいて道路状態（舗装道路あるいは未舗装道路）を示す情報を取得する。位置情報取得手段３２は、位置検出部２４で生成された位置情報を取得する。

摩擦係数算出手段３３は、走行情報検出部２３で検出された車両の走行状態に関する走行情報に基づいて走行位置における路面摩擦係数を算出する。この摩擦係数の算出は、例えば定常走行状態における左右前輪の平均回転速度と左右後輪の平均回転速度との差に基づいて行うことができる。

タイヤ状況係数算出手段３４は、摩擦係数算出手段３３によって算出された摩擦係数と、路面状況に応じたタイヤの滑りやすさを示す基準摩擦係数との比較によってタイヤ状況係数を算出する。

タイヤ状況係数算出手段３４は、例えば予め記憶部４に記憶された基準マップ４２（図４（ａ）に示す）から基準摩擦係数を得ることができる。この基準摩擦係数は、路面状況（ドライ、ウェット、スノウ）ごとに設定された摩擦係数であり、例えば工場出荷時の性能評価により定められる値である。タイヤ状況係数算出手段３４は、外部情報取得手段３１で推定した路面状況の情報を基準マップ４２に照らし合わせることにより基準摩擦係数を取得する。なお、基準マップ４２には、路面状況に加えて道路状態ごとに基準摩擦係数が設定されていてもよい。これにより、道路状態の相違に起因した基準摩擦係数のズレを防止することができる。

ここで、タイヤ状況係数とは、タイヤの状態（タイヤの摩耗、空気圧等）が原因で車両の滑りやすさに影響を与える指標値であり、車両のタイヤの状況を示すタイヤ情報である。タイヤ状況係数は、例えば推定摩擦係数に対する基準摩擦係数の比として得ることができる（タイヤ状況係数＝推定摩擦係数／基準摩擦係数）。つまり、タイヤ状況係数の値が大きいほど、走行する車両のタイヤの状態が滑りにくい状態であることを意味する。なお、タイヤ状況係数算出手段３４は、本発明における「タイヤ情報取得手段」の一例である。

摩擦係数予測手段３５は、タイヤ状況係数算出手段３４により算出されたタイヤ状況係数、及び外部情報取得手段３１により取得された路面状況又は道路状態に基づいて、車両進行方向前方の路面摩擦係数を予測する。

より詳細には、摩擦係数予測手段３５は、車両の進行方向前方における路面状況に応じた基準摩擦係数を取得し、この基準摩擦係数にタイヤ状況係数を乗じることで進行方向前方における予測摩擦係数を算出する。前述した進行方向前方における路面状況に応じた基準摩擦係数は、外部情報取得手段３１及び位置情報取得手段３２によって進行方向前方の位置における路面状況（ドライ、ウェット、スノウ）の情報を取得し、取得した路面状況の情報を基準マップ４２に照らし合わせることで得ることができる。

なお、摩擦係数予測手段３５の予測摩擦係数の算出においては、自車両１と同一車種で、かつ、自車両１が走行する位置と同一位置を走行した複数の先行車両の路面摩擦係数を基準摩擦係数として用いるようにしてもよい。複数の先行車両の路面摩擦係数は、例えば統計的手法によって得られる統計値（例えば平均値等）である。

送信手段３６は、タイヤの滑りやすさを示す情報を通信部２１によって情報収集サーバ６に送信する。本実施の形態では、送信手段３６は、摩擦係数予測手段３５で予測された予測摩擦係数、タイヤ状況係数算出手段３４で算出されたタイヤ状況係数、自車両１に関する車両情報（車両ＩＤ、車種、車速等）、位置情報、道路状態、路面状況に基づいて送信データを生成し、当該送信データを外部装置９の情報収集サーバ６に送信する。この送信データは、情報収集サーバ６が収集する収集データ６０の一部に相当する。

情報収集サーバ６は、送信手段３６によって送信された送信データと同様のデータを複数の他車両５からも受信し、この受信データを収集データ６０として収集する。図５は、収集データ６０の一例を示す表である。図５に示すように、収集データ６０は、車両を識別するための車両ＩＤと、車両の車種に関する情報と、車両が走行する現在位置を示す位置情報と、当該位置情報が示す位置における道路状態及び路面状況、車両ごとに算出された摩擦係数及びタイヤ状況係数と、を項目として有している。なお、収集データ６０の項目はあくまで一例であり、これに限定されものではなく、例えば測定日時、走行距離等の情報が項目として設定されていてもよい。

制御部３の統計マップ取得手段３７は、後述する情報収集サーバ６の統計マップ生成手段６２３によって生成された統計マップ６３２を取得する。図４（ｂ）は、統計マップ６３２の一例を示す表である。統計マップ６３２には、タイヤ状況係数と摩擦係数とが関連付けられた標準値Ｏと、第１及び第２閾値Ｓ_１，Ｓ_２とが設定されている。なお、統計マップ６３２は、車両のタイヤの滑りやすさを評価できるものであればよいので、これに限定されるものではなく、例えばスリップ率とタイヤ状況係数とが関係付けられたものでもよく、車速とタイヤ状況係数とが関係付けられたデータでもよい。

標準値Ｏは、例えば工場出荷時における車両の性能評価に基づいて定められる値である。第１及び第２閾値Ｓ_１，Ｓ_２は、例えば収集データ６０のタイヤ状況係数及び摩擦係数をマッピングし、マッピングされたデータに対して統計的手法を用いることにより決定される値である。第１及び第２閾値Ｓ_１，Ｓ_２は、標準値Ｏから所定の値だけ乖離している。第１及び第２閾値Ｓ_１，Ｓ_２は、タイヤ状況係数に対する摩擦係数の値が標準値Ｏよりも小さく、第２閾値Ｓ_２の方が第１閾値Ｓ_２よりも標準値Ｏから乖離している。

ここで、統計マップ６３２において、摩擦係数が第２閾値Ｓ_２よりも小さい領域を第１エリアＡとし、第１閾値Ｓ_１及び第２閾値Ｓ_２に囲まれる領域を第２エリアＢとし、第１閾値Ｓ_１及び標準値Ｏに囲まれる領域を第３エリアＣとし、摩擦係数が標準値Ｏよりも大きい領域を第４エリアＤとする。例えば、タイヤ状況係数に対応する摩擦係数の値が第１エリアＡ内に存在する場合には、標準値Ｏに対して摩擦係数が小さいため車両が滑りやすい状態にあることを意味し、第４エリアＤ内に存在する場合には、標準値Ｏに対して摩擦係数が大きいため車両が滑りにくい状態にあることを意味する。

タイヤ状態評価手段３８は、取得した統計マップ６３２を参照することにより自車両１のタイヤの滑りやすさを示す評価指標であるランク情報を決定する。より詳細には、タイヤ状態評価手段３８は、摩擦係数算出手段３３で算出した摩擦係数、及びタイヤ状況係数算出手段３４で算出したタイヤ状況係数を統計マップ６３２にマッピングし、マッピングされたデータが存在する統計マップ６３２上のエリアに基づいてランク情報を決定する。

このランク情報は、例えば、マッピングされたデータが第１エリアＡに存在する場合には、ランク情報にランクＡ（スリップレベル：大）が設定され、対象データが第２エリアＢに存在している場合にはランク情報にランクＢ（スリップレベル：中）が設定され、対象データが第３エリアＣに存在している場合にはランクＣ（スリップレベル：小）が設定される。このように、タイヤ状態評価手段３８は、複数の他車両５に関する収集データ６０によって生成された統計マップ６３２に基づいて自車両１の滑りやすさを判定するので、自車両１のタイヤの滑りやすさを客観的に評価することが可能である。

報知手段３９は、タイヤ状態評価手段３８で得られた判定結果としてのランク情報を運転者に対して報知する。報知手段３９は、例えば表示部２２にタイヤが滑りやすい旨の注意情報を表示することで運転者に報知してもよく、音声情報として報知してもよい。これにより、運転者に安全な運転を促すことができる。

図３に示すように、情報収集サーバ６は、自車両１及び複数の他車両５との間で情報の送受信を行う通信部６１と、通信部６１を介して収集された情報に基づいて演算処理を実行する制御部６２と、制御部６２が実行するプログラム６３１が記憶されている記憶部６３と、有している。

情報収集サーバ６の制御部６２は、通信部６１を介して収集データ６０を受信する受信手段６２１と、収集データ６０から所定の抽出条件でデータを抽出する収集データ抽出手段６２２と、収集データ抽出手段６２２によって抽出された抽出データに基づいて統計マップ６３２を生成する統計マップ生成手段６２３と、生成された統計マップ６３２を記憶部６３に記憶する記憶手段６２４と、統計マップ６３２を車両に送信する送信手段６２５と、を有している。

収集データ抽出手段６２２は、自車両１と車種及び位置情報が同一であり、かつ、路面状況が同一であるデータを収集データ６０から抽出する。なお、抽出条件はこれに限定されず、例えば収集データ抽出手段６２２は、自車両１と同一車種のみのデータを抽出してもよく、自車両１と同一位置のみのデータを抽出してもよい。

統計マップ生成手段６２３は、収集データ抽出手段６２２によって抽出された複数の抽出データのタイヤ状況係数及び当該タイヤ状況係数に基づいて統計マップ６３２を生成する。

送信手段６２５は、統計マップ６３２を記憶部６３から読み出して、読み出した統計マップ６３２に基づいて生成した送信データを通信部６１によって自車両１へ送信する。

次に、本実施の形態に係る路面摩擦係数予測システム１００の処理内容について図６を参照して説明する。図６は、自車両１の制御部３並びに情報収集サーバ６の制御部６２の処理の一例を示すフローチャートである。

自車両１の制御部３は、先ず、位置検出部２４が生成した自車両１の現在位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ１０）。そして、制御部３は、外部装置９の気象情報サーバ８１から取得した気象情報に基づいて路面状況（ドライ、ウェット、スノウ）を推定すると共に、道路情報サーバ８２から取得した道路情報（舗装、未舗装）に基づいて道路状態を推定する（ステップＳ１１）。

次に、自車両１の制御部３は走行情報検出部２３から取得した自車両１の走行状態を示す走行情報に基づいて走行位置における路面摩擦係数を算出し（ステップＳ１２）、算出された摩擦係数と記憶部４に記憶された基準マップ４２の基準摩擦係数とに基づいてタイヤ状況係数を算出する（ステップＳ１３）。そして、制御部３は、車両の進行方向前方の位置における路面状況を取得し、取得した路面状況に応じた基準摩擦係数とタイヤ状況係数とに基づいて進行方向前方における路面の摩擦係数を予測する（ステップＳ１４）。制御部３は、上記で算出された推定摩擦係数及びタイヤ状況係数並びに自車両１に関する車両情報（車両ＩＤ、車種、車速等）を外部装置９の情報収集サーバ６に送信する（ステップＳ１５）。

情報収集サーバ６の制御部６２は、自車両１及び複数の他車両５から送信される収集データ６０を受信して（ステップＳ２０）、収集データ６０に基づいて統計マップ６３２を生成する（ステップＳ２１）。制御部６２は、生成した統計マップ６３２を記憶部６３に記憶して（ステップＳ２２）、統計マップ６３２を車両側へ送信する（ステップＳ２３）。これにより、情報収集サーバ６の処理を終了する。

制御部３は、情報収集サーバ６から送信された統計マップ６３２を取得し（ステップＳ１６）、取得した統計マップ６３２を参照して自車両１のタイヤの状態の滑りやすさの評価指標であるランク情報を得る（ステップＳ１７）。ランク情報が前述したランクＡ又はランクＢである場合には（ステップＳ１８）、運転者にタイヤが滑りやすい状態である旨の注意情報を報知する（ステップＳ１９）。なお、ステップＳ１７の判定条件はこれに限定されず、例えばランク情報がＡの場合にのみ注意情報を報知するようにしてもよく、ランクＡの場合とランクＢの場合で異なる内容の注意情報を報知するようにしてもよい。一方、ランク情報がランクＡ又はランクＢではない場合は、そのまま処理を終了する。

（実施の形態の作用及び効果）
以上説明した実施の形態によれば、タイヤの状態を示すタイヤ状況係数、及び路面状況に基づいて車両の進行方向前方におけるタイヤと路面との摩擦係数を予測するので、車両走行位置の路面状況が変化した場合でも、正確に路面摩擦係数を算出することができる。

また本実施の形態によれば、自車両１と同一車種かつ同一位置を走行した複数の他車両５のタイヤ状況係数及び摩擦係数によって生成された統計マップ６３２に基づいて、自車両１のタイヤの滑りやすさを示す指標値としてランク情報を得ることができる。これにより、自車両１のタイヤの状態を滑りやすさを示す客観的な情報を運転者に報知することが可能である。

（付記）
以上、本発明を実施の形態に基づいて説明したが、これらの実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施の形態の中で説明した特徴の組合せの全てが発明の課題を解決するための手段に必須であるとは限らない点に留意すべきである。

上記実施の形態では、摩擦係数予測手段３５が自車両１の車両の進行方向前方の位置にける路面の摩擦係数を予測する場合について説明したが、摩擦係数予測手段３５は、自車両１の停車中における停車位置の路面摩擦係数を予測するように構成してもよい。

この場合、摩擦係数予測手段３５は、自車両１の発進直前に外部情報取得手段３１によって取得された現在位置における路面状況に基づいて自車両１の停車位置における摩擦係数を予測する。例えば、自車両１がイグニッションＯＦＦの停車状態からイグニッションＯＮにした場合、摩擦係数予測手段３５は、イグニッションがＯＮにされた時点における気象情報に応じた基準摩擦係数を基準マップ４２から取得して、この基準摩擦係数にタイヤ状況係数を乗じることにより停車位置における路面摩擦係数を予測することができる。これにより、車両の停車中に路面状況が変化した場合でも、正確に路面摩擦係数を予測することが可能である。なお、イグニッションがＯＮにされた時点における路面状況と、イグニッションをＯＦＦにした直前の路面状況とを比較して、比較結果が同一である場合には、イグニッションＯＦＦ時に予測した摩擦係数をそのまま予測摩擦係数として適用するようにしてもよい。

また上記の実施の形態では、自車両１及び複数の他車両５のうち自車両１の制御部３についてのみ説明したが、複数の他車両５も同様の構成の制御部を備え、タイヤの状態を判定することができるものとする。この場合に、複数の他車両５のうちランク情報がランクＡあるいはランクＢの車両があった場合には、自車両１がこの情報を検知するように構成してもよい。これにより、周囲の滑りやすい危険な車両の存在を自車両１のドライバーに報知することで、未然に事故を防止することが可能である。

また上記実施の形態では、統計マップ６３２に設定された閾値が第１及び第２閾値Ｓ_１，Ｓ_２の２つの閾値であったが、閾値の数についてはこれに限定されず、例えば閾値は３つでもよく６つでもよい。

また上記の実施の形態では、自車両１の制御部３がタイヤ状態評価手段によってランク情報を決定していたが、情報収集サーバ６の制御部６２がランク情報を決定するようにしてもよい。この場合には、情報収集サーバ６の制御部６２の送信手段６２５は、ランク情報のみを自車両１に送信し、自車両１の制御部３の報知手段３９が受信したランク情報に基づいて運転者に注意情報を報知する。

また本発明においては外部装置９の情報収集サーバ６は必須の構成要素ではない。つまり、上記実施の形態では、外部装置９の情報収集サーバ６が収集データ６０に基づいて統計マップ６３２を生成していたが、自車両１側で複数の他車両５から収集データ６０を受信し、統計マップ６３２を生成するようにしてもよい。

また上記の実施例では、制御部３は複数のセンサで構成される走行情報検出部２３から走行情報を取得しているが、自車両１が有する図示しない他の制御装置から車載ネットワークを介して、走行状態に係るパラメータを取得するようにしてもよい。

１…自車両
３…制御部
５…他車両
６…情報収集サーバ
９…外部装置
３１…外部情報取得手段
３２…位置情報取得手段
３３…摩擦係数算出手段
３４…タイヤ状況係数算出手段
３５…摩擦係数予測手段
８１…気象情報サーバ
８２…道路情報サーバ
１００…路面摩擦係数予測システム

Claims

対象車両が走行する路面の状況に影響を与える外乱要因に関する外部情報を取得する外部情報取得手段と、
前記車両のタイヤの状況を示すタイヤ情報を取得するタイヤ情報取得手段と、
前記タイヤ情報取得手段により取得された前記タイヤ情報、及び前記外部情報取得手段により取得された前記外部情報に基づいて、前記タイヤと前記路面との摩擦係数を予測する摩擦係数予測手段と、を備え、
前記摩擦係数予測手段は、前記車両の進行方向前方の路面の摩擦係数を予測する、
路面摩擦係数予測システム。
前記外部情報は、気象情報及び道路情報に関する情報のうち少なくとも何れかの情報を含む、
請求項１に記載の路面摩擦係数予測システム。
前記タイヤ情報取得手段は、複数の先行車両におけるタイヤと路面との摩擦係数に基づいて前記タイヤ情報を取得する、
請求項１に記載の路面摩擦係数予測システム。
前記摩擦係数予測手段は、前記車両の発進直前に取得した前記外部情報に基づいて前記車両の停車位置における路面の摩擦係数を予測する、
請求項１乃至３の何れか１項に記載の路面摩擦係数予測システム。