JP2020507745A - 車両荷重管理のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

車両によって運搬される車両荷重を分析して管理するための方法であって、車両は流体サスペンションシステムを有し、方法は、流体サスペンションシステムのマニホールドで、流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップを含み、一組の流体ばねは車両荷重を支持し、方法はさらに、一組の流体ばねの各々に関連付けられた剛性値を含む現在の剛性分布を判定するステップと、車両動作中、状況データセットを判定するステップと、状況データセットに基づいて所望の剛性分布を判定するステップと、所望の剛性分布に基づいて複数の作動点で一組の流体ばねを自動的に制御するステップとを含み、一組の流体ばねを制御するステップは、複数の作動点の各々に関連付けられた流体ばねの剛性値を設定するステップを含む。

Description

関連出願との相互参照
本願は、２０１７年１月４日に出願された米国仮出願番号第６２／４４２，１１９号および２０１７年９月２８日に出願された米国仮出願番号第６２／５６４，９５３号の利益を主張する。当該仮出願は各々、それら全体がこの引用により援用される。

技術分野
この発明は一般に車両荷重管理分野に関し、より特定的には、車両荷重管理分野における車両圧力システムの分析および制御のための新しく有用なシステムおよび方法に関する。

背景
積荷を運搬する車両に関わる負の結末は、車両内に不適切に配置され、および／または分布されている積荷の結果であることが多い。そのような結末は、衝突（たとえばジャックナイフ現象）、劣ったハンドリングおよび操縦性、次善の燃料および／または時間効率、ならびに他の望ましくない車両動作状態を含み得る。

このため、車両荷重管理分野では、上述のような問題および他の関連する荷重管理問題に対処するための新しく有用なシステムおよび／または方法に対する要望がある。この発明は、そのような新しく有用なシステムおよび方法を提供する。

方法の変形例のフローチャート図である。 方法の変形例が実現され得るさまざまな例示的な車両タイプおよび構成の側面図である。 システムの一例の分解図である。 車両における、起こり得る過積載構成による反作用力の図である。 方法の変形例が実現され得る例示的なコンピューティングシステムコンポーネントの図である。 方法の一例の一部に従った例示的なレンダリングを示す図である。 方法の一例の一部に従った例示的なレンダリングを示す図である。 方法の変形例の例示的な一実現化例に従ったサスペンション圧力の例示的な時系列を示す図である。 方法のある特定の例示的な実現化例のフローチャート図である。 方法のある特定の例示的な実現化例のフローチャート図である。

好ましい実施形態の説明
この発明の好ましい実施形態の以下の説明は、この発明をこれらの好ましい実施形態に限定するよう意図されてはおらず、むしろ、あらゆる当業者がこの発明を作って使用することを可能にするよう意図されている。

１．概要
図１に示すように、車両荷重管理のための方法１００は、車両状態パラメータを判定するステップＳ１１０と、車両サスペンションシステムの現在の状態を判定するステップＳ１２０と、車両状態パラメータに基づいて車両サスペンションシステムの所望の状態を判定するステップＳ１３０と、車両サスペンションシステムの現在の状態を車両サスペンションシステムの所望の状態に変換するステップＳ１４０とを含む。方法１００は、車両によって運搬される積荷（たとえば車両荷重）を管理するよう機能しており、車両のサスペンションシステムを操作する（たとえば作動させる）ステップ、および／または、車両サスペンションシステムが所望の状態に変換されるように車両荷重を配置するよう車両オペレータに命令するステップを含み得る。方法１００はまた、サスペンションシステムの剛性および／または車高を制御することによって、車両の姿勢（たとえばロール角、ピッチ角など）をアクティブに制御するよう機能することができる。方法１００はまた、車両荷重特性に基づいて車両動作の動的モデルを判定するよう機能することができる。それに加えて、またはそれに代えて、方法１００は、任意の他の好適な車両荷重管理機能を有し得る。

方法１００は好ましくは、貨物室の貨物を輸送するように構成された車両という状況で実現される。図２に示すように、車両は、商用トラック（たとえばトラクタートレーラー、ホーラー（hauler）、リグ（rig）、トラック、業務用トラック、後方荷重、前方荷重、ドライバン／保冷トレーラー、業務用トレーラーなど）、レクリエーション用車両（たとえばキャンピングカー、モーターホーム、トレーラー、キャラバン、ＲＶトラベルトレーラー、ＲＶフィフスホイールトレーラーなど）、特大トラック、および任意の他の好適な車両であってもよく、任意の好適な数および構成の上昇可能補助車軸（たとえば、リフトアクスル、ドロップアクスルなど）を含み得る。方法１００の代替的な実現化例では、車両は消費者車両（たとえばセダン、ミニバン、ステーションワゴンなど）であり得る。車両がトラクタートレーラーである場合、貨物室は好ましくはトレーラーである。車両がレクリエーション用車両である場合、貨物室は好ましくは車両の内部である。しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、貨物室は、任意の好適な車両の任意の好適な内部部分であり得る。

方法１００は好ましくは、流体ベースのサスペンションシステム（たとえば流体サスペンションシステム、エアーサスペンショシステム、空気圧システムなど）を制御するように構成された電子制御ユニット（electronic control unit：ＥＣＵ）２００を含むシステムを使用して、少なくとも部分的に実現される。サスペンションシステムは、一次サスペンションシステム（たとえば、駆動車軸および一次被駆動車軸に対応するサスペンションシステム）と、二次サスペンションシステム（たとえばリフトアクスルサスペンションシステム、補助サスペンションシステムなど）とを含み得る。図３に示すように、ＥＣＵ２００は好ましくは、筐体２１０と、プリント回路基板アセンブリ（printed circuit board assembly：ＰＣＢＡ）２２０と、バルブ受け２３０と、バルブ２４０と、マニホールド２５０と、圧力センサ２６０と、取付け具２７０とを含む。システム２００は好ましくは、バルブ、センサ、およびＰＣＢＡを、密閉モジュールへと一体化し、それは、流体圧力によって駆動されるあらゆるデバイスを（たとえば、方法２００の変形例および／または一部に従って）制御するよう機能する。ＥＣＵ２００はまた、（たとえば車両のコンプレッサーからの）供給圧力を監視するよう機能することができ、システム動作を、供給圧力がしきい値（たとえばエアブレーキ圧力保護しきい値）を上回る場合に限定することができる。ＥＣＵ２００はまた、任意の好適な方法を使用して（たとえば、作動点への、および作動点からのフローを変調するためにパルス幅変調を使用して）、制御点（たとえば空気ばね、荷重バッグ、リフトバッグなど）を膨張または収縮させるために、バルブを開放するよう機能することができる。ＥＣＵ２００はまた、システム応答速度を早めるために、（たとえば一次バルブによって駆動される）二次バルブを利用するよう機能することができる（たとえば、二次バルブが一次バルブよりも早い流速を有する場合）。ＥＣＵ２００はまた、（たとえば、ＣＡＮバスを介して、ブルートゥース（登録商標）、無線などの代替通信プロトコルを介して）流体サスペンションシステムの一部からの漏出速度を監視して報告するよう機能することができる。ＥＣＵ２００はまた、システム情報を送信してユーザ入力（たとえば制御命令）を受信するために、（たとえばブルートゥースを介して）遠隔デバイスに接続するよう機能することができる。ＥＣＵ２００はまた、方法１００の一部を実現するために、車両コンピューティングアーキテクチャ（たとえばＣＡＮバス）に接続し、そこから集められたデータ（たとえば状況データ）（たとえば、車速、ＡＢＳアクティブ警告、ハンドル角、地理的位置など）を利用するよう機能することができる。ＥＣＵ２００はまた、車両姿勢（たとえば車高、乗車角度）および／または車両動作中の振動特性（たとえば、アンバランスなおよび／または真円ではないタイヤによる過剰振動など）を判定するために、搭載された（たとえばＥＣＵと一体化された）３軸加速度計（または他の慣性計測装置）を監視するよう機能することができる。ＥＣＵ２００はまた、追加の車両センサ出力（たとえばブレーキパッド摩耗センサ）を監視して、当該出力を車両コンピューティングアーキテクチャに報告する（たとえば出力データをＣＡＮバスに送信する）よう機能することができる。それに加えて、またはそれに代えて、ＥＣＵ２００は任意の好適な機能を有し得る。

変形例では、システム２００は、その全体がこの引用によりここに援用される、２０１７年９月２２日に出願された米国出願連続番号第１５／７１２，９９５号に実質的に記載されたようなコンポーネントを含む。しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、方法１００は、任意の他の好適な電子制御ユニットを含むシステムとともに実現され得る。

いくつかの変形例では、方法１００は、システム２００を使用したタイヤ圧の制御を含んでいてもよく、それは、その全体がこの引用によりここに援用される、２０１７年１１月６日に出願された米国出願連続番号第１５／８０５，０１５号に実質的に記載されたように構成され、利用され得る。しかしながら、代替的な変形例では、方法１００は、他の態様で好適にタイヤ圧を制御することができ、および／または、タイヤ圧制御を省略することができる。

いくつかの変形例では、方法１００は、位置（たとえば位置データ）の使用を含み得る。位置とは、一組の地理座標（たとえば緯度と経度）、地名（たとえば郡、市、ランドマーク、交差点など）、物理的な所在地住所、所与の位置からの距離、所与の位置からの特定半径内の存在、地図上のグラフィック描写、または任意の他の好適な位置表現であり得る。ジオロケーションは、他の地理データから関連付けられた緯度および経度を見つけるためのジオコーディングを伴い得る。それに加えて、またはそれに代えて、ジオロケーションは、緯度および経度座標を読取可能な住所または地名へと逆に符号化するためのリバースジオコーディングを伴い得る。位置は、デバイスによって提供されるＧＰＳ座標、携帯電話タワーと公的マストとの三角測量（たとえば支援型ＧＰＳ）、Ｗｉ−Ｆｉ接続位置、ＩＰアドレスまたはＭＡＣアドレスに対して行なわれるＷＨＯＩＳ、ＧＳＭ（登録商標）／ＣＤＭＡセルＩＤ、ユーザによって自己報告されるかまたは任意の他の好適な態様で判定される位置情報に基づいて判定され得る。位置システムは、ＧＰＳシステム、セルラータワー三角測量システム、三辺測量システム、ビーコンシステム、または任意の他の好適な位置システムであり得る。

図５に示すように、方法１００は、変形例では、ＥＣＵに加えて、モバイルデバイス、遠隔コンピューティングシステム、および車両コンピューティングシステムとともに実現され得る。ユーザデバイスの例は、タブレット、スマートフォン、携帯電話、ラップトップ、腕時計、ウェアラブルデバイス（たとえば眼鏡）、または任意の他の好適なユーザデバイスを含む。ユーザデバイスは、電力ストレージ（たとえばバッテリー）、処理システム（たとえばＣＰＵ、ＧＰＵ、メモリなど）、ユーザ出力（たとえばディスプレイ、スピーカ、振動機構など）、ユーザ入力（たとえばキーボード、タッチスクリーン、マイクロフォンなど）、位置システム（たとえばＧＰＳシステム）、センサ（たとえば、光センサおよびカメラなどの光学センサ、加速度計、ジャイロスコープおよび高度計などの配向センサ、マイクロフォンなどの音声センサなど）、データ通信システム（たとえばＷｉＦｉモジュール、ＢＬＥ、セルラーモジュールなど）、または任意の他の好適なコンポーネントを含み得る。

出力は、ディスプレイ（たとえばＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイ、ＬＣＤなど）、音声スピーカ、灯（たとえばＬＥＤ）、触覚出力（たとえばティクセル（tixel）システム、振動モータなど）、または任意の他の好適な出力を含み得る。

入力は、タッチスクリーン（たとえば容量性、抵抗性など）、マウス、キーボード、モーションセンサ、マイクロフォン、生体測定入力、カメラ、または任意の他の好適な入力を含み得る。

通信システムは、１つ以上の無線機、または任意の他の好適なコンポーネントを含み得る。通信システムは、長距離通信システム、短距離通信システム、または任意の他の好適な通信システムであり得る。通信システムは、有線および／または無線通信を促進することができる。通信システムの例は、８０２．１１ｘ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｗｉ−Ｍａｘ、ＷＬＡＮ、ＮＦＣ、ＲＦＩＤ、ブルートゥース、ブルートゥース・ロー・エナジー、ＢＬＥ長距離、ジグビー（ZigBee）、セルラー電気通信（たとえば２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥなど）、無線（ＲＦ）、マイクロ波、ＩＲ、音声、光学、有線接続（たとえばＵＳＢ）、または任意の他の好適な通信モジュール、またはそれらの組合せを含む。

システム、デバイス、および／または車両のセンサは、カメラ（たとえば視距離、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、ＩＲ、立体など）、配向センサ（たとえば加速度計、ジャイロスコープ、高度計）、音響センサ（たとえばマイクロフォン）、光学センサ（たとえばフォトダイオードなど）、温度センサ、圧力センサ、フローセンサ、振動センサ、近接センサ、化学センサ、電磁気センサ、力センサ、または任意の他の好適なタイプのセンサを含み得る。

電源は好ましくは自給式のバッテリーであるが、それに加えて、またはそれに代えて、車両バッテリーへの有線接続、無線接続（たとえば誘導性充電器、ＲＦＩＤ充電など）、バッテリー（たとえば二次または再充電可能バッテリー、一次バッテリーなど）、環境発電システム（たとえば太陽電池、圧電システム、焦電気物質、熱電気物質など）、または任意の他の好適なシステムを含み得る。

位置システムは、ＧＰＳユニット、ＧＮＳＳユニット、携帯電話タワーと公的マストとの間のデバイス位置を三角測量する三角測量ユニット（たとえば支援型ＧＰＳ）、Ｗｉ−Ｆｉ接続位置ユニット、（ＩＰアドレスまたはＭＡＣアドレスに対して行なわれる）ＷＨＯＩＳユニット、ＧＳＭ／ＣＤＭＡセル識別子、自己報告位置情報、または任意の他の好適な位置モジュールを含み得る。

方法は好ましくは、システム２００のＥＣＵによって全体的にまたは部分的に行なわれるが、それに代えて、ユーザデバイス、サーバ上のネイティブアプリケーションによって、ユーザデバイス上のブラウザアプリケーションによって、または任意の他の好適な機器によって行なわれ得る。ユーザデバイスは好ましくは、携帯電話、ラップトップ、スマートフォン、タブレット、または任意の他の好適なモバイルデバイスを含む、ユーザに関連付けられたモバイルデバイスである。ユーザデバイスは好ましくはサーバに接続され、その接続は好ましくは、ＷｉＦｉ、セルラーネットワークサービス、または他の好適な無線接続などの無線接続、無線周波数、ブルートゥース、または任意の他の好適な近距離通信接続などの近距離接続、もしくは、ＬＡＮ回線などの有線接続である。それに加えて、またはそれに代えて、ユーザデバイスは、分散ネットワークシステムなどにおいてサーバとして機能し得る。方法は１つ以上のサーバによって行なれてもよく、サーバはステートレスであってもステートフルであってもよく、もしくは、任意の他の好適な構成またはプロパティを有していてもよい。

方法１００のブロックは、変形例では、複数のモジュールおよび／またはそれらの一部として実現されてもよく、複数のモジュールは、コンピューティングシステム（たとえばＥＣＵ、モバイルデバイス、車両に関連付けられた代替コンピューティングシステムなど）で実現される。複数のモジュールの各々は、（たとえばロジスティック回帰を使用した、バックプロパゲーションニューラルネットワークを使用した、ランダムフォレスト、決定木などを使用した）教師あり学習、（たとえばアプリオリアルゴリズムを使用した、Ｋ平均クラスタリングを使用した）教師なし学習、半教師あり学習、（たとえばＱ学習アルゴリズムを使用した、時間的差分学習を使用した）強化学習、および任意の他の好適な学習スタイルのうちの１つ以上を利用することができる。それに加えて、またはそれに代えて、各モジュールは、確率的モジュール、発見的モジュール、決定性モジュールであってもよく、もしくは、任意の他の好適なコンピューティング方法、機械学習方法、またはそれらの組合せを活用する任意の他の好適なモジュールであってもよい。

各モジュールは、新しく受信された最新の測定値、動作セッション中に記録された過去の測定値、過去の動作セッション中に記録された履歴測定値に基づいて、確認され、検証され、強化され、較正され、または他の態様で更新されてもよく、もしくは、任意の他の好適なデータに基づいて更新されてもよい。各モジュールは、一度、予め定められた頻度で、方法が行なわれるたびに、予期しない測定値が受信されるたびに、または任意の他の好適な頻度で、実行または更新されてもよい。一組のモジュールは、１つ以上の他のモジュールと並行して、順次、異なる頻度で、または任意の他の好適な時間に、実行または更新されてもよい。各モジュールは、新しく受信された最新データ、過去のデータに基づいて、確認され、検証され、強化され、較正され、または他の態様で更新されてもよく、もしくは、任意の他の好適なデータに基づいて更新されてもよい。各モジュールは、実際の結果が期待された結果とは違うという判定に応答して、または任意の他の好適な頻度で、実行または更新されてもよい。

２．利点
発明者らは、従来のサスペンションシステムにはいくつかの欠点があることを発見した。第１に、圧力調整器がフル荷重時圧力に設定されていることが多く、部分荷重用に最適化されていない。第２に、車両がリフトアクスルを含む場合、リフトアクスル作動（たとえば上昇、配備）は手動で行なわれることが多く、それは、ドライバーが忘れずに車軸を配備し、および／または上昇させることを頼りにしている。第３に、リフトアクスル作動は手動であるため、リフトアクスル配備および／または上昇がドライバー間で一貫しない場合があり、また、リフトアクスル配備および／または上昇は、ドライバーが、リフトアクスル配備および／または上昇を示唆する道路、ルート、および／または荷重状態を動的に解釈して応答する（たとえばターンを行なう）ことを要求する場合がある。第４に、従来の空気圧式高さ制御システムは、空気消費量を減少させて燃費を向上させるために応答遅延を有して設計されており、この遅れた制御応答は、車軸を十分に上昇させる車両能力を遅くする。第５に、車両によってはアジャスタブルサスペンションがまったくなく、したがって車軸にかかる荷重が非対称的である。

方法１００および／またはシステム２００の変形例は、いくつかの利点および／または長所を与えることができる。

第１に、システムの変形例は、自動サスペンション調節および／またはリフトアクスル配備を可能にし、規制順守の強化、ガス消費最適化、および車両性能をもたらす。第２に、このシステムおよび方法の変形例は、車両内の荷重を調節する（たとえば荷重を配置する）方法をリアルタイムまたはほぼリアルタイムでユーザに命令することによって、および／または、荷重不均衡に対処するために車両支持構造（たとえばタイヤ、サスペンション、トングージャックなど）を動的に調節することによって、ユーザ（たとえば初めて使用するユーザ、初心者ユーザなど）が自分の車両に従順に荷積みするための容易なやり方を可能にする。しかしながら、システムおよび方法は、任意の好適な一組の利点を付与することができる。

第１の例では、方法は、車両荷積み中および荷積み後に荷重配置を測定し、適切な荷重配置を達成する方法を含む命令を素人のドライバー（たとえばプロではないドライバー）に提供することによって、運搬車両（たとえば、トラクタートレーラー、レクリエーション用車両、中央車軸牽引トレーラー、および牽引車両などといった、貨物を運ぶために使用される車両）の素人のドライバーが不適切な荷重配置を回避することを可能にし得る。

第２の例では、方法は、商用トラックドライバーが荷積み中の車両荷重の分布の効率を最大化することを可能にし得る。たとえば、方法は、トラックドライバーの予定ルートに沿った総重量および車軸ごとの重量に関する制限が守られるように、荷積み中に各車軸によって担持される荷重重量のリアルタイム更新をドライバーに提供するステップを含み得る。別の例では、方法は、個別荷重ユニット（たとえばパレット）の荷積み中に、貨物室内の動的に変化する荷重分布に応答してエアーサスペンションシステムを自動的に作動させることによって、トレーラーを水平構成で維持するステップを含み得る。それは、荷積み中に個別荷重ユニットが貨物室内で滑ったり、揺れたり、または他の態様で動くことを防止することができる。

第２に、システムおよび方法の変形例は、より良好なドライバーフォーカスを可能にすること、牽引向上のために駆動車軸にかかる荷重を最大化すること、タイヤ摩耗を減少させること、燃費を向上させること、保守または構成を診断および／または予期すること、ならびに、規制順守を強化する（たとえば、１つ以上の地理的領域を横断して法律順守の橋渡しをする）ことができる。これらはすべて、リフトアクスル配備を自動化することによって、および／または、車両の流体サスペンションシステムを他の態様で制御することによって行なわれる。

第３に、システムおよび方法の変形例は、システムコンポーネント（たとえばタイヤ、流体ばね、流体ジャッキなど）の性能品質特性（たとえば健全性、摩耗など）が監視され、車両に関連付けられたユーザまたは他のエンティティに報告されることを可能にし得る。これらの特性は、車両および／またはコンポーネントが、故障または他の望ましくないコンポーネント性能低下に先立ってサービスを受ける（たとえば修理される、交換される）ことを可能にし得る。たとえば、システムおよび方法の変形例は、コンポーネントに関連付けられた温度サイクリングの履歴を判定するためにコンポーネントの温度（たとえば内部温度、流体温度、ハウジング温度）を感知すること、垂直加速および圧力変動を感知してでこぼこのおよび／または平坦な道路の動作履歴を判定すること、経時的な荷重変動を判定するためにサスペンション要素（たとえばばね、タイヤ）における圧力を感知すること、ならびに、コンポーネント（たとえばタイヤ、空気ばね、ダンパー、ブッシングなど）の残存寿命を評価して、車両システム保守を担当するユーザまたは他のエンティティにコンポーネント残存寿命を報告するために、前述の特性を（たとえばコンポーネントメーカーからのデータと組合せて）使用することができる。

しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、方法および／またはシステムの変形例は、任意の他の好適な長所および／または利点を与えることができる。

ある特定の例では、制御可能エアーサスペンションシステムを有するトラックは、（たとえばＧＰＳによって判定された）一連の地図座標によって定義されたルートをたどることができる。エアーサスペンションシステムを制御するコンピューティングシステムは（たとえば地図座標を介して）、トラックがある交差点に到着した、および／またはまもなく到着すると判定し、トラックが、リフトアクスルの上昇を必要とし得るターン（たとえば、しきい値角度よりも大きい範囲の角度にわたるターン、しきい値鋭さを上回る鋭さのターン、任意の他のターンなど）を行なう必要があるであろうと判定する。方法は、ターンに備えてリフトアクスルを自動的に上昇させるステップを含み得る。関連するある特定の例では、方法は、トレーラーの操縦／荷降ろしがおそらく行なわれるであろう荷積み／荷降ろし拠点または他の目的地にトラックが到着しつつあると判定するステップ、操縦に備えてリフトアクスルを自動的に上昇させるステップ、および／または、（たとえば、現在のまたは将来の車両荷重の分布を最適化する方法をオペレータに通知するために、空気ばねおよび／またはジャッキから集められた荷重データを使用して）車両の車高を自動的に調節するステップを含み得る。

別の特定の例では、方法は、予定ルートに関連付けられた地形データに応答してリアルタイムまたはほぼリアルタイムで車高を自動的に変更するステップを含み得る。トラック（たとえば自律型トラックおよび／または隊列トラック）にとって、最大の空気力学的効率のためにできるだけ低い車高で走行しつつ、同時に、でこぼこのおよび／または大きなばらつきがある地形にわたって底打ちしないように適切なサスペンション移動を可能にすることが、望ましい場合がある。方法は、（たとえば、車両ルートに沿った公知の地形特徴に基づいて）地形のでこぼこを判定するステップと、でこぼこの地形を含む予定ルートの領域で車高を自動的に高くするステップとを含み得る。隊列状に配置された複数のトラックを含む関連する一例では、先頭のトラックが最初に地形の特徴を経験（たとえば検出）し、方法はこのため、隊列における後続車両に地形特徴を通信するステップと、それに応じて後続車両の車高を自動的に調節するステップとを含み得る。この例では、方法はまた、地形データを自律型ルートおよび隊列コントローラ（たとえば遠隔操作装置、遠隔サーバなど）に提供するステップと、エアーサスペンションシステムのセンサ（たとえば車高、圧力および／または加速度計センサ）を使用して地形データを集めるステップとを含み得る。方法はまた、道路ユーザがユーザのルートに沿った地形特徴を通知されるようにするために、地形データをナビゲーション製品（たとえばWaze、グーグルマップなど）に提供するステップと、ユーザの車両が制御可能サスペンションシステムを含む場合、障害物を回避するために、または他の態様で好適にサスペンションを地形特徴に適応させるために、ユーザの車両の車高を自動的に調節するステップとを含み得る。

別の特定の例では、方法は、運転中のリアルタイム状態（たとえば地形状態、天候状態など）に基づいてリフトアクスル配備およびサスペンション高さを自動的に最適化するステップを含み得る。（たとえば、データベースから検索された、搭載されたＧＰＳ対応コンピューティングシステムから判定された、といった）予定ルートと、予定ルートに沿った（たとえば、天気予報データベースから検索された、搭載された天候センサを使用して測定された、といった）天候データとの組合せに基づいて、方法は、車両高さおよび／またはリフトアクスルと駆動車軸とにかかる荷重を（たとえばエアーサスペンションシステムを作動させることによって）最適化するステップを含み得る。特定の一実現化例では、天候データは凍結状態の表示を含む場合があり、方法は、被駆動車軸のタイヤでの牽引を強化するために、（たとえば、非被駆動車軸を支持するサスペンションの剛性に対して被駆動車軸を支持するサスペンションの剛性を増加させることによって）被駆動車軸によって担持される荷重のパーセンテージを増加させるステップを含み得る。別の特定の実現化例では、天候データは降雪状態の表示を含む場合があり、方法は、高速（たとえば、米国での幹線道路速度の範囲、４５〜７５マイル／時、任意の好適な速度など）および降雪状態での車両安定性を向上させるために、全車軸（たとえば被駆動車軸および非被駆動車軸）にわたって荷重を等しくするステップを含み得る。関連する特定の実現化例では、方法は、低転がり抵抗タイヤを有するリフトアクスルにより多くの荷重を伝えることによって燃費を向上させること、リフトアクスルを完全に上昇させることにより、でこぼこ地形にわたってサスペンション連結を向上させること、といった任意の好適な目的のために、各車軸および／または完全にまたは部分的に上昇した上昇可能車軸（たとえばリフトアクスル）でエアサスペンションの相対剛性をアクティブに調節するステップを含み得る。

別の特定の例では、方法は、車両レベル（たとえば、車両が重力ベクトルに対して水平であるか、車両貨物室のベースが水平から何度外れているか、など）を、搭載されたレベルセンサ（たとえば、路面と車両本体面との角度差を測定する、バブルレベルセンサ、デジタルレベルセンサ、加速度計センサ、サスペンション高さセンサなど）で監視するステップを含み得る。荷重のさまざまな部分に対する合力の方向（たとえば荷重ベクトル）は、車両が水平でない場合にはずれるかもしれず、このため、（たとえばコントロールシステムで実現される）方法は、車両レベルを判定して荷重ベクトルをユーザに報告するステップ、および／または、（たとえば、荷重ベクトルを調節する、荷重ベクトルを維持するといった目的のために）荷重ベクトルに基づいてサスペンションシステムを動的に制御するステップを含み得る。

いくつかの構成では、トレーラーは、牽引車両（たとえばトラクター、ピックアップトラックなど）から切り離された場合に荷積みが可能であり、荷重分布を監視し、最適な荷重分布と最適な荷重分布を達成するための推奨ステップとをオペレータに通知することが、依然として望ましい場合がある。そのような構成では、方法は、圧縮流体（たとえば空気圧式空気ばね）によって駆動されるトレーラー支持物（たとえば着陸装置、トングージャックなど）の監視および制御を含み得る。そのような支持物は、車両サスペンション（たとえば車両のエアーサスペンションシステム）の一部と考えられ得る。

３．方法
上述のように、車両荷重管理のための方法１００は、車両状態パラメータを判定するステップＳ１１０と、車両サスペンションシステムの現在の状態を判定するステップＳ１２０と、車両状態パラメータに基づいて車両サスペンションシステムの所望の状態を判定するステップＳ１３０と、車両サスペンションシステムの現在の状態を車両サスペンションシステムの所望の状態に変換するステップＳ１４０とを含む。方法の全部または一部は好ましくはＥＣＵによって行なわれるが、それに代えて、車両、ユーザデバイス（たとえばスマートフォン）、遠隔コンピューティングシステム（たとえばサーバシステム）によって、または任意の他の好適なシステムによって行なわれ得る。方法は、トリガーイベント検出時（たとえば、ドア解錠、車両の電源オン、車両の動き、サスペンションに荷重をかけることまたはかけないこと、ボタンまたはアイコンの手動選択、または任意の他の好適なトリガーイベントの検出時）、周期的に、車両荷積み前、荷積み中および／または荷積み後に、もしくは任意の好適な時間に行なわれ得る。

荷重配置は好ましくは、荷重の質量（重量）を、車両の貨物室内での位置の関数として記述し（たとえば、荷重の質量（重量）を示すデータを含み）、その関数を、任意の好適な分解能（たとえば、位置の連続関数、各サスペンション要素の位置に対応する位置の離散化関数、「前方」および「後方」位置に分割されたバイナリ関数、荷重位置への荷重部分の座標マッピングなど）で記述することができる。

ブロックＳ１１０は、車両状態パラメータを判定するステップを含み、それは、車両荷重管理と密接に関係する車両の状態に関するデータを、方法１００の後続ブロックへの入力として使用するために判定するよう機能する。車両状態パラメータは、車両内の荷重の総重量、（たとえば車両の外部にある）車両に荷積みされることになっている荷重の総重量、車両内の荷重の配置（たとえば、車両の貨物室または他の室内での位置の関数としての重量）、サスペンション動作範囲（たとえば、各空気ばねにおける最小および最大圧力、各サスペンション要素の最小および最大移動量など）、他のコンポーネントの動作範囲（たとえば、最小および最大内部タイヤ圧、車軸ごとの最大荷重）、車両の予定ルート（たとえば、車両がその起点と目的地との間を横断する、一組の地理的位置）、車両の地理的位置、車両の位置および／または予定ルートに関連付けられた交通状態（たとえば速度制限、実際の走行速度、道路重量制限、道路車軸制限など）、車両の位置および／または予定ルートに関連付けられた天候状態（たとえば雨、みぞれ、雪、氷、風、熱など）、車両の位置および／または予定ルートに関連付けられた地形特徴（たとえば道路傾斜角度、路面品質、くぼみ、減速バンプなど）、車両動作の物理モデル（たとえば、車両動作および操縦中の車両内の荷重分布に基づいた車両のシステム応答の動的モデル）、ならびに、任意の他の好適なパラメータを含み得る。それに加えて、またはそれに代えて、車両状態パラメータは、前述のパラメータの任意の好適な組合せを含む。車両状態パラメータは、データセット、単一のパラメータ値、一組のパラメータ値であってもよく、または、任意の他の好適なデータ構造を有していてもよい。車両状態パラメータは、車両センサ（たとえば、流体サスペンションシステムの各要素の内部流体容器に結合された圧力センサ、車両の車高を検出する高さセンサ、加速度計、振動計、ＧＰＳセンサなど）、ユーザ入力機構（たとえば、ユーザインターフェイス、ＥＣＵに通信可能に結合されたタッチスクリーン、ユーザに関連付けられ、ＥＣＵに通信可能に結合されたモバイルデバイスなど）、遠隔コンピューティングシステム（たとえば、遠隔データベース（そこから車両状態パラメータを車両で受信することができる））、（たとえば、ＥＣＵで実行される、車両の代替コンピューティングシステムで実行される、といった）搭載アルゴリズムを使用して、ならびに、任意の他の好適な機構によって判定され得る。

特定の例では、ブロックＳ１１０は、車両状態パラメータをＥＣＵで受信するステップを含み得る。一例では、車両状態パラメータは、流体ばね圧力を荷重に相関させるデータ（たとえばルックアップテーブル、圧力を荷重に関連付ける関数など）を含む。別の例では、車両状態パラメータは、車両が荷下ろしされた場合の流体サスペンションシステムのさまざまな要素のベースライン圧力を含む、（たとえば荷積み中の追加荷重を判定する際に使用するための）較正データセットを含む。別の例では、車両状態パラメータは車両の車軸の数を含む。別の例では、車両状態パラメータは車両識別番号（vehicle identification number：ＶＩＮ）を含み、方法は、（たとえばルックアップテーブルからの）ＶＩＮを使用して車両データ（たとえば追加の車両状態パラメータ）を検索するステップを含む。しかしながら、ブロックＳ１１０は、車両に関連付けられた任意の他の好適な内在および／または外在パラメータを受信および／または判定するステップを含み得る。

ブロックＳ１１０はブロックＳ１１１を含んでいてもよく、それは、一組の荷積み基準を判定するステップを含む。ブロックＳ１１１は、車両サスペンションシステムの所望の状態を判定する際（たとえばブロックＳ１３０）に使用するための、車両の貨物室内の荷重分布によって満たされるべき一組の基準を判定するよう機能する。荷積み基準は、計算され、選択され、検索され、または他の態様で判定され得る。荷積み基準は、車両メーカーおよび／またはモデル、ドライバー、車両動作履歴（たとえば使用年数、摩耗など）、地理的ルート、天候（たとえば現在の天候、予報）、摩耗コンポーネントパラメータ（たとえばタイヤ使用年数、トレッド摩耗など）、サスペンションタイプ、システム圧力、または任意の他の好適なパラメータに基づいて判定され得る。荷積み基準は、車軸ごとの重量分布、車軸ごとの重量制限、荷積み頻度、荷積み順序（たとえば、後ろから前へ、左から右へ）、または任意の他の好適な荷積み基準を含み得る。荷積み基準は、ＥＣＵによって判定され、（たとえば直接、またはユーザデバイスを仲介装置として使用して）遠隔コンピューティングシステムから検索され、または他の態様で判定され得る。第１の例では、一組の荷積み基準を判定するステップは、車両の各車軸に関連付けられた（たとえば車両の一組の車軸の）重量制限データを受信するステップを含む。関連する一例では、一組の荷積み基準は、車両の地理的位置に関連付けられ得る（たとえば、荷積み基準は、車両の地理的位置において施行されている規制法に関連付けられ得る）。別の関連する例では、一組の荷積み基準は、車両の予定ルート（たとえば、総重量制限、車軸ごとの重量制限などを含むルート）に関連付けられ得る。

ブロックＳ１１１の変形例は、車両動作の動的モデルを判定するステップを含む。動的モデルは好ましくは、車両荷重の特性（たとえば荷重配置、総重量など）に少なくとも部分的に基づいている。動的モデルは好ましくは運動学的モデルであるが、それに代えて、またはそれに加えて、最適化方程式、車両の貨物室内の各位置での荷重重量をステアリング応答性または他の車両動作特性にマッピングする一組の規則、車両の動作範囲（たとえば、車両が望ましいまたは制御可能な態様で動作可能である、一組の車両状態パラメータ）、および、車両動作用の任意の他の好適な物理モデルを含み得る。たとえば、車両動作の動的モデルは、貨物室内の車両荷重の配置に基づくことができる。車両荷重の配置は、車両の取扱い特性に影響を与え得る。たとえば、図４に示すように、トレーラーの後方に向かって配向された荷重は、特に牽引車両の後輪が駆動輪である場合、牽引車両の後輪に対する上向きの力をもたらし、牽引および／または性能を減少させ得る。動的モデルは、車両タイプ、ドライバーまたはオペレータ、ルート（たとえば地形、ルートに沿って要求される動作）、天候（たとえば現在の天候、予報、これまでの天候など）、車両における荷重の重量、車両における荷重の配置に基づいて判定（たとえば選択、計算、学習など）されてもよく、または他の態様で判定されてもよい。動的モデルは、第２の荷重配置（たとえば、好ましい荷重配置、最適な荷重配置）、車両が望ましく動作可能かどうかを示すバイナリ出力（たとえば継続／中止）、車両動作パラメータを（たとえばステアリング応答性、ブレーキ応答性、ジャックナイフ現象回避などに関連する）望ましい範囲にするために荷重をどのように配置するかについてのユーザへのガイダンス、または任意の他の好適な出力を出力することができる。動的モデルは、ニューラルネットワーク、最適化方程式、離散化モデル、または任意の他の好適な構造として、構築および／または実現され得る。

ブロックＳ１１０はブロックＳ１１２を含んでいてもよく、それは、状況データセットを判定するステップを含む。ブロックＳ１１２は、車両動作の状況に関連するパラメータを判定するよう機能する。状況データセットは、上述の車両状態パラメータのうちのいずれか、車両に関連する履歴データ（たとえば保守記録、性能履歴など）、車両の物理的環境に関するデータ（たとえば、車両に対する周囲の車両または道路特徴の位置、車両の近所の領域での交通特性、車両の周囲の光レベル、車両と歩行者との近さなど）、および、車両の状況に関連する任意の他の好適なデータを含み得る。ブロックＳ１１２は好ましくは実質的にリアルタイムで行なわれるが、それに加えて、またはそれに代えて、非同期的に、任意の遅延に基づいて、トリガーに応答して、または任意の他の好適な時点または期間に行なわれ得る。状況データセットは、（たとえば上述のように）車両に搭載されたセンサによって判定され、（たとえば上述のように）ユーザから受信され、他の態様で好適に判定され得る。ブロックＳ１１２は好ましくは車両動作中に行なわれ、それは、移動（たとえば車両の運転）、車両の荷積み、および／または任意の他の好適な車両状態を含み得る。状況データセットは、車両の予定ルート、車両の位置、車両の動作（たとえば、車両の取扱い特性の動的変化、車両動作中のユーザへの触覚または聴覚フィードバックの増減など）、および任意の他の好適な根拠に基づいて判定され得る。

ブロックＳ１１２の変形例は、車両の予定ルートと、予定ルートに関連付けられた地形特徴とに基づいて、状況データセットを判定するステップを含む。この変形例では、状況データセットは好ましくは、予期される地形特徴（たとえば傾斜した道路、ターンなど）を含む。

ブロックＳ１２０は、車両サスペンションシステムの現在の状態を判定するステップを含み、それは、方法１００の後続ブロックで変換を判定する際に使用するための車両荷重分布のベースラインステータスを確立するよう機能する。車両サスペンションシステムの状態は好ましくは、サスペンションシステムにおける各サスペンション要素（たとえば空気ばね、エアジャッキなど）によって供給される瞬発力と、その力を供給するために必要とされる機械作業とを含み、その力および／または作業に基づいて、サスペンションシステムによって支持される荷重の特性が判定され得るようになっている。しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、車両サスペンションシステムの状態は、前述の力および／または作業値に基づいたデータ、サスペンションシステムのサスペンション要素（たとえば空気ばね）間の荷重分布、車両が荷積みされているか荷下ろしされているか（たとえば、貨物が車両に荷積みされたか、車両から荷下ろしされたか、など）についてのバイナリ表示、サスペンションシステムの剛性（たとえば、各空気ばねの剛性、剛性を維持するために必要とされる各空気ばねでの圧力など）、サスペンションシステムがアクティブ状態にあるかイナクティブ状態にあるか（たとえば、エアーサスペンションシステムにおいて空気がアクティブに圧縮されているか）、および、車両サスペンションシステムの状態に関連する任意の他の好適なデータを含み得る。ブロックＳ１２０は、ＥＣＵ、流体サスペンションシステム、圧力マニホールド内の圧力センサ、車両によって、または任意の好適なシステムによって行なわれ得る。変形例では、ブロックＳ１２０は、トリガーイベント検出時、周期的に、非同期的に、および／または任意の他の好適な時間特性を用いて行なわれ得る。トリガーイベントは、（たとえば車両ルートに沿って）仮想ジオフェンスを横切ること、車両センサの出力がしきい値を上回ること（またはしきい値を下回ること、または値の所定範囲外になること）、ユーザ入力を受信すること、および任意の他の好適なイベントを含み得る。

ブロックＳ１２０はブロックＳ１２１を含んでいてもよく、それは、車両荷積み中に車両の流体サスペンションシステムのマニホールドで、流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップを含む。ブロックＳ１２１は、車両荷重を支持する流体ばね（たとえば空気ばね、空気圧式アクチュエータ、油圧ばね、アクチュエータなど）においてシステム圧力を直接測定し、それにより、各ばねによって支持される荷重（たとえば重量）と、車両の貨物室の総荷重重量とを判定するよう機能する。車両荷重を支持する流体ばねは、車両サスペンションばね、（たとえば、牽引車両へのＲＶまたはトレーラーの取付高さを制御する）トングージャック、空気ばね、エアジャッキ、流体ばねまたはジャッキによって伸長されるか引戻される着陸装置、車両タイヤの空気袋（たとえば内部チューブ）を含んでいてもよく、または、任意の好適な一組の流体ばねであってもよい。

ブロックＳ１２０はブロックＳ１２２を含んでいてもよく、それは、一組の流体圧力に基づいて第１の荷重配置を判定するステップを含み、それは、貨物（たとえば荷重、質量）がトレーラー内にどのように分布されているかを判定するよう機能する。一変形例では、第１の荷重配置は、車両荷重の第１の個別部分と車両の貨物室内の第１の位置との座標マッピングを含む。ブロックＳ１２２は、（たとえば貨物室と車両の車軸との間の）車体のまわりに分布された点での流体圧力に基づいて、貨物室内の荷重の分布を計算するよう機能する。この変形例では、各流体マニホールドおよび／または圧力センサは予め定められた車両位置（たとえばトレーラー位置）にマッピングされ、各トレーラー位置についての質量はそれぞれの圧力センサ測定値から計算され得る。第２の変形例では、第１の荷重配置は、荷積みされた車両の一組の外部画像を記録することによって判定される。相対的なサスペンション高さは、（たとえば、区分化、特徴検出、または他のコンピュータ視覚技術を使用して画像から抽出された）ホイールとホイールウェルとの距離から判定されてもよく、荷重の質量は、サスペンション高さの変化に基づいて判定されてもよく、荷重分布は、サスペンション要素の相対高さに基づいて判定されてもよい。しかしながら、荷重配置は他の態様で判定されてもよい。

ブロックＳ１２０はブロックＳ１２３を含んでいてもよく、それは、一組の流体圧力に基づいて、一組の流体ばねの各々に関連付けられた剛性値を含む現在の剛性分布を判定するステップを含む。ブロックＳ１２３は、各ばねにおける制御された流体圧力の調整可能な関数であるばね剛性の形で、貨物室内の荷重の影響を計算するよう機能する。ブロックＳ１２３は、各空気ばねで（たとえば、各空気ばねの容器口で、各空気ばねに結合された圧力ラインで、または各空気ばねに結合されたマニホールドで）圧力をサンプリングし、サンプリングされた圧力を（たとえば、データベースに格納されたルックアップテーブルを介して）ばね剛性に相関させることによって行なわれ得る。剛性値は好ましくは、サスペンション要素（たとえば空気ばね）に関連付けられたばね定数（たとえば調整可能なばね定数）である。しかしながら、剛性値は、サスペンション要素動作を左右する任意の関連する動的パラメータ（たとえばダンパー設定、ダッシュポット抵抗、内在的剛性など）を含み得る。剛性分布は好ましくは、車両の貨物室内の荷重分布に相関される（たとえば、剛性が流体ばねの内圧に相関され、内圧が荷重分布に相関される）。しかしながら、変形例では、剛性分布は荷重分布から独立していてもよく、（たとえば制御可能なマニホールドを介して）独立して設定されてもよい。しかしながら、ブロックＳ１２３は、他の態様で好適に行なわれてもよい。

ブロックＳ１３０は、車両サスペンションシステムの所望の状態を判定するステップを含み、それは、車両状態パラメータに基づく基準を達成するために必要とされる車両サスペンションシステムの状態を識別するよう機能する。車両サスペンションシステムの所望の状態は、車両サスペンションシステムの現在の状態に関連して上述のように、および任意の他の好適な態様で定義され得る。所望の状態は好ましくは、（たとえば上述のように）車両状態パラメータに基づいて判定されるが、それに加えて、またはそれに代えて、一組の荷積み基準、状況データセット、および／または任意の他の好適な根拠に基づいて判定され得る。所望の状態は好ましくは、ＥＣＵによって判定されるが、それに加えて、またはそれに代えて、車両に関連付けられた任意の好適なコンピューティングシステムおよび／またはユーザによって判定され得る。いくつかの変形例では、車両サスペンションシステムの所望の状態は、車両サスペンションシステムの現在の状態と同一である（たとえば、現在の荷重配置と所望の荷重配置とが同じである、現在の剛性分布と所望の剛性分布とが同じである、など）。そのような場合、車両サスペンションシステムの現在の状態を車両サスペンションシステムの所望の状態に変換するステップは、車両サスペンションシステムを現在の状態で受動的に維持するステップ、または、サスペンション状態が維持されることを他の態様で提供するステップ（たとえば、荷重の現在の構成、配置、および／または分布を保つことを含む荷積み命令をユーザに提供するステップなど）を含み得る。

ブロックＳ１３０はブロックＳ１３１を含んでいてもよく、それは、一組の荷積み基準に基づいて第２の荷重配置を判定するステップを含む。第２の荷重配置は、車両荷重の第２の個別部分と車両の貨物室内の第２の位置との第２の座標マッピングを含む。ブロックＳ１３１は、一組の荷積み基準を満たす車両内の荷重の配置を識別するよう機能する。たとえば、一組の荷積み基準が、各車軸によって担持される最大重量を含む場合、ブロックＳ１３１は、各車軸によって担持される最大重量を上回らない荷重分布をもたらす荷重の配置（第１の配置とは異なるものであっても、同一のものであってもよい）を判定するステップを含み得る。しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、ブロックＳ１３１は、任意の他の好適な態様で一組の荷積み基準に基づいて第２の荷重配置を判定するステップを含み得る。

ブロックＳ１３１の変形例は、（たとえばブロックＳ１１１で判定された）動的モデルを使用して第２の荷重配置を計算するステップを含む。この変形例では、（たとえばブロックＳ１２２で判定された）第１の荷重位置は、動的モデルへの入力である。

ブロックＳ１２１およびＳ１３１の特定の例では、第２の荷重配置を判定するステップは、車両荷重の第１の個別部分についての新しい位置を判定するステップ（たとえば、車両荷重の第１の個別部分を再配置するステップ、車両荷重の第１の個別部分と第２の個別部分とは車両荷重の同じ部分である）を含む。

ブロックＳ１３０はブロックＳ１３２を含んでいてもよく、それは、所望の剛性分布を判定するステップを含む。ブロックＳ１３２は、サスペンションシステムの所望の状態に対応する、各サスペンション要素（たとえば空気ばね）に関連付けられた剛性値を判定するよう機能する。ブロックＳ１３２は、状況データセット、一組の荷積み基準、任意の他の車両状態パラメータ、および任意の他の好適な根拠に基づいて行なわれ得る。所望の剛性分布は好ましくは、このように判定された一組の剛性値であるが、それに加えて、またはそれに代えて、（たとえば、このように加圧された空気ばねの剛性値に対応する）一組の圧力、任意の好適な対応関係（たとえば１対１、１対多など）で各サスペンション要素に関連付けられたある範囲の剛性値であってもよく、他の態様で好適に定義されてもよい。所望の剛性分布は好ましくは、車両サスペンションシステムの所望の状態を判定するコンポーネントとしてのＥＣＵによって判定されるが、他の態様で好適に判定され得る。所望の剛性分布は、サスペンションシステムの関連するパラメータに影響を与える（たとえば維持する、達成するなど）ために判定され得る。たとえば、所望の剛性分布は、（たとえば、垂れ下がりを防ぐために、荷重のより重い部分を支持するばねを他のばねに対して持ち上げる、および／または堅くすることによって）荷積み中の車両の高さおよび／または平坦性を維持するために判定（たとえば選択、計算）され得る。ブロックＳ１３２は好ましくは、車両動作（たとえば荷積み、運転など）中に実質的にリアルタイムで行なわれるが、それに加えて、またはそれに代えて、周期的に（たとえば１分ごと、１５秒ごとなど）、非同期的に、トリガーイベント（たとえば荷重の追加部分が貨物室に追加されること）に基づいて、または任意の他の好適な時間特性を用いて行なわれ得る。

ブロックＳ１４０は、車両サスペンションシステムの現在の状態を車両サスペンションシステムの所望の状態に変換するステップを含み、それは、所望の車両荷重分布および／または配置を実現するよう機能する。ブロックＳ１４０は好ましくは、ブロックＳ１３０の直後にブロックＳ１３０に応答して行なわれるが、それに加えて、またはそれに代えて、任意の他の好適な時間に任意の他の好適なイベント（たとえばトリガーイベント、ユーザ入力など）に応答して行なわれ得る。

ブロックＳ１４０はブロックＳ１４１を含んでいてもよく、それは、荷積み命令セットを判定するステップを含む。ブロックＳ１４１は、（たとえば、所望の荷重分布、所望の剛性分布などに対応する）サスペンションシステムの所望の状態を達成するために荷重をどのように修正するかを記述する一組の命令を生成するよう機能する。一変形例では、ブロックＳ１４１は、所望の荷重配置に基づくことができる。たとえば、荷積み命令セットは、所望の荷重配置を達成するために車両荷重の再配置に向けてユーザをガイドする一組の口頭命令を含み得る。ブロックＳ１４１は好ましくはＥＣＵで行なわれるが、それに加えて、またはそれに代えて、任意の他の好適なコンピューティングシステムを使用して行なわれ得る。

ブロックＳ１４０はブロックＳ１４２を含んでいてもよく、それは、荷積み命令セットを車両のユーザに提供するステップを含む。ブロックＳ１４２は、ユーザがサスペンションシステムの所望の状態を達成するために命令セットに従って行動を起こすことができるように、ブロックＳ１４１で判定された命令セットをユーザに提供するよう機能する。

例示的な一実現化例では、ブロックＳ１４１およびＳ１４２は、ＥＣＵで命令セットを生成するステップと、命令セットをユーザのモバイルデバイスに送信するステップとを含み得る。別の例では、ブロックＳ１４１およびＳ１４２は、処理システム（たとえばモバイルデバイス、車両コンピューティングシステム、遠隔コンピューティングシステム）でＥＣＵからの圧力測定値を受信するステップと、処理システムで命令セットを生成するステップと、（たとえば、処理システムのディスプレイまたはインターフェイス、ユーザに関連付けられたモバイルデバイスなどで）命令セットをユーザに送信するステップとを含み得る。しかしながら、ブロックＳ１４１およびＳ１４２は、他の態様で好適に行なわれ得る。

ブロックＳ１４０はブロックＳ１４３を含んでいてもよく、それは、所望の剛性分布に基づいて複数の作動点で一組の流体ばねを自動的に制御するステップを含み、一組の流体ばねを制御するステップは、複数の作動点の各々に関連付けられた流体ばねの剛性値を設定するステップを含み得る。作動点は好ましくは、流体サスペンション要素（たとえば流体ばね）が車両のサスペンションを提供するために車両の車軸およびシャーシに力を加える、車両上の物理的位置であるが、他の態様で好適に定義され得る。ブロックＳ１４３は、各作動点でサスペンションシステムの高さおよび／または剛性を制御するために、流体ばね（たとえば個々の各流体ばね）で圧力を直接調節するよう機能する。ブロックＳ１４３は、サスペンションシステムの現在の状態の測定、および／または、車両の荷積みおよび荷下ろしと並行して（たとえば同時に、同時期になど）、高頻度で（たとえば５００ミリ秒ごとに一度）、低頻度で（たとえば１分に一度）、調整可能な周期的頻度で、または他の好適な時間特性を用いて行なわれ得る。別の変形例では、ブロックＳ１４３が行なわれ、ユーザ命令が受信され、ユーザ命令に基づいてブロックＳ１４３が再度行なわれ得る。ブロックＳ１４３は好ましくはＥＣＵによって行なわれるが、それに加えて、またはそれに代えて、任意の他の好適なコンピューティングシステム（たとえば、ユーザのモバイルデバイスで実行されるネイティブアプリケーション）によって行なわれ得る。ある特定の例では、ブロックＳ１４３は、流体を圧縮するステップと、加圧流体ラインに沿って圧縮流体を流体ばねに送り込むステップと、こうして流体ばねにおける圧力を増加させるステップと、それにより流体ばねの剛性を増加させるステップとを含み得る。この特定の例では、ブロックＳ１４３は、（たとえば、流体ばねにおける測定圧力が制御ループへの入力である）閉ループ制御機構を介して設定圧力点を達成するステップを含み得る。

ある特定の例では、ブロックＳ１４３は、第１の荷重部分および第２の荷重部分のうちの少なくとも１つを貨物室内に置くことに応答して一組の流体ばねを作動させるステップを含み、一組の流体ばねを作動させるステップは、貨物室のベースに垂直なベクトルと重力ベクトルとの角度差を最小化する（たとえば、貨物室を水平にする）。

別の特定の例では、ブロックＳ１４３は、車両ルートに沿った（たとえばブロックＳ１１２で判定された）予期される地形特徴に応答して一組の流体ばねを自動的に制御するステップを含む。この例では、ブロックＳ１４３は（たとえば、傾斜したターンを含む地形特徴を予期して）、車両の第１の側での複数の作動点の第１の部分集合の第１の剛性値を設定するステップと、第１の側とは反対側の車両の第２の側での複数の作動点の第２の部分集合の第２の剛性値を設定するステップとを含み得る。

方法はブロックＳ１５０を含んでいてもよく、それは、荷積み中にユーザのためのフィードバックを生成するステップを含む。ブロックＳ１５０は、車両に荷積みするエンティティ（たとえばユーザ）が所望の荷重分布に従ってリアルタイムで（たとえば実質的にリアルタイムで）車両に荷積みするよう行動できるように、エンティティに車両荷重分布の瞬間的ステータスを通知するよう機能する。フィードバックは好ましくは、ブロックＳ１２０および／またはＳ１３０の出力（たとえば、サスペンションシステムの状態、および車両内の荷重の相関配置）に基づいて生成されるが、それに加えて、またはそれに代えて、車両状態パラメータ、（たとえばブロックＳ１４１で判定された）荷積み命令セット、および／または任意の他の好適な根拠に基づいていてもよい。フィードバックは好ましくはＥＣＵによって生成されるが、それに加えて、またはそれに代えて、任意の他の好適なコンピューティングシステムによって生成され得る。フィードバックは好ましくは、車両動作（たとえば荷積み）中、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで（たとえばグラフィカルユーザインターフェイスで）ユーザに表示される。たとえば、ブロックＳ１５０は、車両のグラフィック表現と車両内の荷重分布とを表示するステップと、荷重が１組の荷積み基準を満たしていない（たとえば、荷重が、強調表示された部分に位置する荷重を担持する車軸に対応する最大重量を上回る）車両の部分を強調表示するステップとを含み得る。しかしながら、それに加えて、またはそれに代えて、ブロックＳ１５０は、任意の他の好適な態様でフィードバックを生成するステップを含み得る。

一変形例では、ブロックＳ１５０は、車両のユーザに通知を提供するステップを含む。通知は、一組の流体ばねの各流体ばねによって支持される車両荷重の割合、（たとえば図６Ａに示すような）荷重が不適切に配置されているという表示および改善のための命令、（たとえば図６Ｂに示すような）車両が過積載されているという警告、および任意の他の好適な荷重関連データまたは情報を含む、車両荷積みに関連する任意の好適な情報を含み得る。関連する一変形例では、ブロックＳ１５０はさらに、ユーザに関連付けられたデバイスで通知をグラフィックレンダリングするステップと、当該デバイスでユーザからの入力を受信するステップと、当該入力に基づいて一組の流体ばねを作動させるステップとを含む。それに加えて、またはそれに代えて、ブロックＳ１５０は、インターフェイス（たとえばオーバーライドスイッチ、ダッシュボードコンソールなど）でユーザからの入力を受信するステップと、インターフェイスでの当該入力に応答してサスペンションシステムを作動させる（または作動を止める）ステップとを含み得る。

別の変形例では、ブロックＳ１５０は、車両荷積み中に一組の圧力値を実質的にリアルタイムで監視するステップと、リアルタイムの荷重配置を判定するステップと、リアルタイムの荷重配置と第２の荷重配置との比較を生成するステップとを含む。この変形例では、ブロックＳ１５０はさらに、比較に基づいてユーザに通知を提供するステップを含む。一例では、通知は、荷積み命令セットに対するユーザ順守の程度を示す。別の例では、ブロックＳ１５０は、一次サスペンションおよび／または一次サスペンションとリフトアクスルとの組合せによって支持可能な最大荷重を上回る荷重が検出されると、（たとえばダッシュボードインジケータを介して）過積載警告を提供するステップを含み得る。

方法はブロックＳ１６０を含んでいてもよく、それは、配備基準が満たされていることに基づいて、リフトアクスル（たとえばドロップアクスル）を、流体サスペンションシステムを使用して自動的に配備するステップを含む。ブロックＳ１６０は、車両荷重を担持する車軸の数を増加させるよう、および／または、リフトアクスルによって担持される荷重を増加させるよう機能する。配備基準は、総荷重重量がしきい値を上回ること、車両の地理的位置に対応する車軸の許可された数が、配備された車軸の現在の数を上回ること、および任意の他の好適な条件といった、追加の荷重担持車軸が望ましいことを示すあらゆる条件を含み得る。ある特定の例では、ブロックＳ１６０は、リフトアクスルを車両車台から遠ざけて地面と接触するように駆動する１つ以上の流体駆動ジャッキにおいて（たとえばＥＣＵ制御マニホールドを使用して）流体圧力を増加させるステップと、（たとえば、流体駆動ジャッキの測定圧力と他のサスペンション要素の測定圧力との組合せに基づいて）リフトアクスルが車両荷重重量の望ましい割合を担持するまで流体圧力を増加させ続けるステップとを含む。別の特定の例では、ブロックＳ１６０は、車軸を配備する（たとえば、車軸を地面と接触するように動かす）ための第１の流体駆動サスペンション要素（または一組のそのような要素）と、リフトアクスルによって担持される荷重を調節する（たとえば、車軸が車両荷重重量の望ましい割合を担持するまで流体圧力を増加させる）ための第２の流体駆動サスペンション要素（または一組のそのような要素）とを使用するステップを含む。

ブロックＳ１６０の一変形例では、配備基準は、（たとえば流体ばねのうちの１つに対応する）しきい値剛性値を上回る剛性値を含む所望の剛性分布を含む。

方法はブロックＳ１７０を含んでいてもよく、それは、引戻し基準が満たされることに基づいて、リフトアクスル（たとえばドロップアクスル）を、流体サスペンションシステムを使用して自動的に引戻すステップを含む。ブロックＳ１７０は、荷重担持車軸の数を減少させるよう、および／または、リフトアクスルによって担持される荷重を減少させるよう機能する。引戻し基準は、総荷重重量がしきい値を下回ること、配備された車軸の現在の数が、車両の地理的位置に対応する車軸の許可された数を上回ること、追加の燃費が望ましく、追加の荷重担持は不要であること、天候状態が（たとえば駆動車軸での）牽引の増加が望ましいことを示すこと、および任意の他の好適な条件といった、より少ない荷重担持車軸が望ましいことを示すあらゆる条件を含み得る。ある特定の例では、ブロックＳ１６０は、リフトアクスルを地面との接触から遠ざけて車両車台に向かって駆動する１つ以上の流体駆動ジャッキにおいて（たとえばＥＣＵ制御マニホールドを使用して）流体圧力を減少させるステップと、（たとえば、流体駆動ジャッキの測定圧力と他のサスペンション要素の測定圧力との組合せに基づいて）リフトアクスルが車両荷重重量の望ましい割合を担持するまで流体圧力を減少させ続けるステップとを含む。別の特定の例では、ブロックＳ１７０は、車軸を引き戻す（たとえば、車軸を地面との接触から遠ざけるように動かす）ための第１の流体駆動サスペンション要素（または一組のそのような要素）と、リフトアクスルによって担持される荷重を調節する（たとえば、車軸が車両荷重重量の望ましい割合を担持するまで流体圧力を減少させる）ための第２の流体駆動サスペンション要素（または一組のそのような要素）とを使用するステップを含む。

ブロックＳ１７０の一変形例では、引戻し基準は、車両の予定ルートが、しきい値ターン角度を上回るターンを含むことを含む。この変形例では、ドロップアクスルを自動的に引戻すステップは、車両によってターンが行なわれる時点に近接しかつ当該時点に先立つ期間内に行なわれる。

ブロックＳ１６０およびＳ１７０は、一次サスペンション（たとえば、上昇不能車軸、駆動車軸などのサスペンション）と二次サスペンション（たとえば、配備可能／引戻し可能な車軸のサスペンション）との所望の荷重差を維持するために、同期して（たとえばリフトアクスルで圧力を交互に増減させて）行なわれ得る。図７に示すように、リフトアクスルサスペンション要素（たとえば空気ばね）での圧力は時間の関数として調節可能であり、それは次に、車両の動的な荷積み／荷下ろしに相関され得る（すなわち、荷重は時間の関数として変わり得る）。また、図７に示すように、ブロックＳ１６０およびＳ１７０は、一次サスペンション荷重がしきい値圧力（たとえば配備しきい値）を上回ること、および／またはしきい値圧力を下回ることに基づくことができる。

ブロックＳ１６０およびＳ１７０は、単一のリフトアクスル制御、複数のリフトアクスル制御、および／または、リフトアクスル制御と組合された一次サスペンション高さ制御を提供するために実現され得る。

方法はブロックＳ１８０を含んでいてもよく、それは、状況データに基づいて、車両の少なくとも１つのタイヤにおける流体圧力を、流体サスペンションシステムを使用して自動的に調節するステップを含む。例では、ブロックＳ１８０は、その全体がこの引用によりここに援用される、２０１７年１１月６日に出願された米国出願連続番号第１５／８０５，０１５号に実質的に記載されたようにタイヤ圧を管理するステップを含み得る。しかしながら、ブロックＳ１８０は、車両の１つ以上のタイヤにおける圧力を他の態様で好適に制御するステップを含み得る。

５．特定の実現化例
図８に示すような方法１００の第１の特定の実現化例は、一組の荷積み基準を判定するステップＳ１１１と、車両荷積み中に車両の流体サスペンションシステムのマニホールドで、流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップＳ１２１と、一組の流体圧力に基づいて第１の荷重配置を判定するステップＳ１２２とを含み、第１の荷重配置は、車両荷重の第１の個別部分と車両の貨物室内の第１の位置との座標マッピングを含み、方法１００はさらに、一組の荷積み基準に基づいて第２の荷重配置を判定するステップＳ１３１を含み、第２の荷重配置は、車両荷重の第２の個別部分と車両の貨物室内の第２の位置との第２の座標マッピングを含み、方法１００はさらに、第２の荷重配置に基づいて荷積み命令セットを判定するステップＳ１４１と、荷積み命令セットを車両のユーザに提供するステップＳ１４２とを含む。

図９に示すような方法１００の第２の特定の実現化例は、流体サスペンションシステムのマニホールドで、流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップＳ１２１を含み、一組の流体ばねは複数の作動点で車両荷重を支持し、方法１００はさらに、一組の流体圧力に基づいて、一組の流体ばねの各々に関連付けられた剛性値を含む現在の剛性分布を判定するステップＳ１２３と、車両動作中、状況データセットを実質的にリアルタイムで判定するステップＳ１１２と、状況データセットに基づいて所望の剛性分布を判定するステップＳ１３２と、所望の剛性分布に基づいて複数の作動点で一組の流体ばねを自動的に制御するステップＳ１４３とを含み、一組の流体ばねを制御するステップは、複数の作動点の各々に関連付けられた流体ばねの剛性値を設定するステップを含む。

代替的な一実施形態は好ましくは、コンピュータ読取可能命令を格納するコンピュータ読取可能媒体において上述の方法を実現する。命令は好ましくは、好ましくは流体サスペンション制御ユニットと一体化されたコンピュータ実行可能コンポーネントによって実行される。流体サスペンション制御ユニットは、圧力制御システムと、マニホールドと、任意の他の好適なコンポーネントとを含んでいてもよい。コンピュータ読取可能媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ、または任意の好適なデバイスなどの、任意の好適なコンピュータ読取可能媒体上に格納されてもよい。コンピュータ実行可能コンポーネントは好ましくはプロセッサであるが、それに代えて、またはそれに加えて、命令は、任意の好適な専用ハードウェアデバイスによって実行されてもよい。

簡潔にするために省略されたものの、好ましい実施形態は、さまざまなシステムコンポーネントおよびさまざまな方法プロセスのあらゆる組合せおよび順列を含み、方法プロセスは、任意の好適な順序で、順次、または並行して行なわれ得る。

当業者であれば、前述の詳細な説明から、ならびに図面および請求項から認識するように、請求項で定義されるこの発明の範囲から逸脱することなく、この発明の好ましい実施形態に修正および変更を加えることができる。

Claims (20)

1. 車両の荷積みを分析して管理するための方法であって、前記車両は、車両荷重を支持する流体サスペンションシステムを有し、前記方法は、
   ・ 一組の荷積み基準を判定するステップと、
   ・ 車両荷積み中に前記車両の前記流体サスペンションシステムのマニホールドで、前記流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップと、
   ・ 前記一組の流体圧力に基づいて第１の荷重配置を判定するステップとを含み、前記第１の荷重配置は、前記車両荷重の第１の個別部分と前記車両の貨物室内の第１の位置との座標マッピングを含み、前記方法はさらに、
   ・ 前記一組の荷積み基準に基づいて第２の荷重配置を判定するステップを含み、前記第２の荷重配置は、前記車両荷重の第２の個別部分と前記車両の前記貨物室内の第２の位置との第２の座標マッピングを含み、前記方法はさらに、
   ・ 前記第２の荷重配置および前記第１の荷重配置に基づいて荷積み命令セットを判定するステップと、
   ・ 前記荷積み命令セットを前記車両のユーザに提供するステップとを含む、方法。
2. 前記一組の荷積み基準を判定するステップは、前記車両の予定ルートに沿った前記車両の地理的位置に関連付けられた重量制限データを受信するステップを含む、請求項ｌに記載の方法。
3. 車両動作の動的モデルを判定するステップをさらに含み、前記動的モデルは前記荷積み基準に基づいている、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の荷重配置と組合された前記動的モデルに基づいて前記第２の荷重配置を判定するステップと、前記第１の荷重配置と前記第２の荷重配置との差に基づいて荷積み命令を生成するステップとをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記車両荷重の前記第１の個別部分と前記第２の個別部分とは、前記車両荷重の同じ部分である、請求項４に記載の方法。
6. 前記第１の荷重部分および前記第２の荷重部分のうちの少なくとも１つを前記貨物室内に置くことに応答して前記一組の流体ばねを作動させることにより、前記貨物室のベースに垂直なベクトルと重力ベクトルとの角度差を最小化するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 車両荷積み中に一組の圧力値を実質的にリアルタイムで監視するステップと、リアルタイムの荷重配置を判定するステップと、前記リアルタイムの荷重配置と前記第２の荷重配置との比較を生成するステップと、前記比較に基づいて前記ユーザに通知を提供するステップとをさらに含み、前記通知は、前記荷積み命令セットに対するユーザ順守の程度を示す、請求項１に記載の方法。
8. 車両によって運搬される車両荷重を分析して管理するための方法であって、前記車両は流体サスペンションシステムを有し、前記方法は、
   ・ 前記流体サスペンションシステムのマニホールドで、前記流体サスペンションシステムの一組の流体ばねに対応する一組の流体圧力をサンプリングするステップを含み、前記一組の流体ばねは複数の作動点で前記車両荷重を支持し、前記方法はさらに、
   ・ 前記一組の流体圧力に基づいて、前記一組の流体ばねの各々に関連付けられた剛性値を含む現在の剛性分布を判定するステップと、
   ・ 車両動作中、状況データセットを実質的にリアルタイムで判定するステップと、
   ・ 前記状況データセットに基づいて所望の剛性分布を判定するステップと、
   ・ 前記所望の剛性分布に基づいて前記複数の作動点で前記一組の流体ばねを自動的に制御するステップとを含み、前記一組の流体ばねを制御するステップは、前記複数の作動点の各々に関連付けられた前記流体ばねの前記剛性値を設定するステップを含む、方法。
9. 前記状況データセットは予期される地形特徴を含み、前記状況データセットを判定するステップは、前記車両の予定ルートと、前記予定ルートに関連付けられた地形特徴とに基づいている、請求項８に記載の方法。
10. 前記予期される地形特徴は傾斜した道路を含み、前記一組の流体ばねを自動的に制御するステップは、前記車両の第１の側での前記複数の作動点の第１の部分集合の第１の剛性値を設定するステップと、前記第１の側とは反対側の前記車両の第２の側での前記複数の作動点の第２の部分集合の第２の剛性値を設定するステップとを含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記状況データセットは前記車両が荷積みされているという表示を含み、前記一組の流体ばねを自動的に制御するステップは、荷積み中、前記車両の貨物室のベース面を重力ベクトルに実質的に垂直に維持するステップを含み、前記車両荷重は個別荷重部分を含む、請求項８に記載の方法。
12. 配備基準が満たされていることに基づいて、リフトアクスルを、前記流体サスペンションシステムを使用して自動的に配備するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
13. 前記配備基準は、前記一組の流体ばねのうちの１つの流体ばねでのしきい値剛性値を上回る剛性値を含む前記所望の剛性分布を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記配備基準は、前記車両の予定ルートが、規制規則セットに関連付けられた地理的領域における車両走行を含むことを含み、前記規制規則セットは、車軸ごとの重量制限を含む、請求項１２に記載の方法。
15. 引戻し基準が満たされることに基づいて、リフトアクスルを、前記流体サスペンションシステムを使用して自動的に引戻すステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
16. 前記引戻し基準は、前記車両の予定ルートが、しきい値ターン角度を上回るターンを含むことを含み、前記リフトアクスルを自動的に引戻すステップは、前記車両によって前記ターンが行なわれる時点に近接しかつ前記時点に先立つ期間内に行なわれる、請求項１５に記載の方法。
17. 前記状況データに基づいて、前記車両の少なくとも１つのタイヤにおける流体圧力を、前記流体サスペンションシステムを使用して自動的に調節するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
18. 前記状況データは、前記車両荷重の総重量を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記車両のユーザに通知を提供するステップをさらに含み、前記通知は、前記一組の流体ばねの各流体ばねによって支持される前記車両荷重の割合を含む、請求項８に記載の方法。
20. 前記通知を提供するステップは、前記ユーザに関連付けられたデバイスで前記通知をグラフィックレンダリングするステップを含み、さらに、前記デバイスで前記ユーザからの入力を受信するステップと、前記入力に基づいて前記一組の流体ばねを作動させるステップとを含む、請求項１９に記載の方法。

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