JP2021088228A - タイヤ使用診断システムおよびタイヤ使用診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】タイヤ力の情報に基づきタイヤの使われ方を診断することができるタイヤ使用診断システムおよびタイヤ使用診断方法を提供する。【解決手段】タイヤ使用診断システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２および事象判定部３３を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１によって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。事象判定部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆに基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、タイヤの使われ方について診断するタイヤ使用診断システムおよびタイヤ使用診断方法に関する。

車両の走行支援システムでは、路面の摩擦値および制動距離を推定し、車両外部の障害物や他車両への衝突回避のために、運転者に代わってブレーキ操作や操舵を自動的に制御し、運転者を支援することが検討されている。

特許文献１には従来のドライバ運転技能の支援装置が記載されている。支援装置におけるドライバ運転技能演算部は、自車両情報検出部により検出された自車両の情報と、外界情報取得部により検出された障害物の情報等に基づいて、理想的な車両の運動状態、およびドライバの運転技能評価の演算を行い、モード選択部により選択されたモードに応じて、ドライバへ情報を提示するよう情報提示器の制御を行う。

特開２０１０−０６１３３０号公報

特許文献１に記載の支援装置では、自車両の情報として例えば車両に発生する加速度を用いて車両自体の運動を解析し、ドライバの運転技能を評価する。本発明者は、タイヤで発生するタイヤ力に基づいて車両を走行させる運転者等の主体によるタイヤの使われ方を診断し、診断結果から運転安全性等を評価し得ることに気付いた。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、タイヤ力の情報に基づきタイヤの使われ方を診断することができるタイヤ使用診断システムおよびタイヤ使用診断方法を提供することにある。

本発明のある態様はタイヤ使用診断システムである。タイヤ使用診断システムは、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、前記タイヤ力算出部によって算出された前記タイヤ力に基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する事象判定部と、を備える。

本発明の別の態様はタイヤ使用診断方法である。タイヤ使用診断方法は、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、前記タイヤ力算出ステップによって算出された前記タイヤ力に基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する事象判定ステップと、を備える。

本発明によれば、タイヤ力の情報に基づきタイヤの使われ方を診断することができる。

実施形態に係るタイヤ使用診断システムの機能構成を示すブロック図である。 演算モデルの学習について説明するための模式図である。 タイヤの使われ方に関する所定の事象を示す図表である。 タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力について説明するための模式図である。 サーバ装置の機能構成を示すブロック図である。 タイヤ使用診断装置による判定処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図６を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

（実施形態）
図１は、実施形態に係るタイヤ使用診断システム１００の機能構成を示すブロック図である。タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によってタイヤ１０で発生している加速度、空気圧および温度等のタイヤ物理量を車両の走行時に計測する。

タイヤ使用診断システム１００は、取得したタイヤ１０の物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。演算モデル３２ａは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルである。演算モデル３２ａは、タイヤ１０において実際に計測したタイヤ力Ｆ、および学習中に用いられる路面とタイヤ１０との間の最大摩擦係数を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって精度が高められる。

タイヤ使用診断システム１００は、演算モデル３２ａによって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。限界タイヤ力は、タイヤ１０が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ１０の鉛直方向の荷重に、路面との最大摩擦係数を掛けた値である。

タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ力、限界タイヤ力および車両の走行速度等の情報に基づいてタイヤ１０の使われ方について評価する。また、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等の情報に基づいてタイヤ１０の状態について評価する。更にタイヤ使用診断システム１００は、タイヤ１０の使われ方、およびタイヤ１０の状態に基づいて車両の運転安全性について評価する。

タイヤ使用診断システム１００によって評価された運転安全性は、車両を走行させる主体に知得させることで更なる安全運転に向けた取り組みを支援することができる。またタイヤ使用診断システム１００によって評価された運転安全性は、車両を走行させる主体が加入する自動車保険の保険料の設定に用いることもできる。

タイヤ使用診断システム１００は、センサ２０およびタイヤ使用診断装置３０を備える。センサ２０は、加速度センサ２１、圧力センサ２２および温度センサ２３等を有し、加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などタイヤ１０における物理量を計測する。センサ２０は、タイヤ１０に生じる歪を計測するために歪ゲージを有していてもよい。これらのセンサは、タイヤ１０の物理量として、タイヤ１０の変形や動きに関わる物理量を計測している。

加速度センサ２１は、タイヤ１０のゴム材料等で形成されたタイヤ本体部分またはタイヤ１０の一部をなすホイール１５に配設されており、タイヤ１０とともに機械的に運動しつつ、タイヤ１０に生じる加速度を計測する。加速度センサ２１は、タイヤ１０の周方向、軸方向および径方向の３軸における加速度を計測する。圧力センサ２２および温度センサ２３は、例えばタイヤ１０のエアバルブへの装着やホイール１５への固定によって配設されており、それぞれタイヤ１０の空気圧および温度を計測する。また圧力センサ２２および温度センサ２３は、タイヤ１０のインナーライナー等に配設されていてもよい。

センサ２０は、タイヤ１０における加速度および歪、タイヤ空気圧、並びにタイヤ温度などタイヤ１０の物理量を計測しており、計測したデータをタイヤ使用診断装置３０へ出力する。タイヤ使用診断装置３０は、センサ２０で計測されたデータに基づいてタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を推定する。

タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ１１等が取り付けられていてもよい。例えば、タイヤ１０に取り付けたＲＦＩＤ１１の固有情報に応じて、演算モデル３２ａを予め用意したデータ群の中から選択して設定してもよいし、またはサーバ装置などで提供されるデータベースから選択するようにしてもよい。また、ＲＦＩＤ１１の固有情報に対してタイヤ１０の仕様が記録され、更にタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａがデータベースで提供されてもよい。ＲＦＩＤ１１の固有情報からタイヤ１０の仕様を呼び出し、演算モデル３２ａを設定してもよいし、呼び出したタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａをデータベースから選択するようにしてもよい。

タイヤ使用診断装置３０は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、事象判定部３３、記憶部３４および通信部３５を有する。タイヤ使用診断装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。タイヤ使用診断装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。

センサ情報取得部３１は、無線通信等によりセンサ２０で計測された加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等のタイヤ物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、演算モデル３２ａおよび補正処理部３２ｂを有する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１から入力されたタイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数を算出する。

図１に示すように、タイヤ力Ｆは、タイヤ１０の前後方向の前後力Ｆｘ、横方向の横力Ｆｙ、および鉛直方向の荷重Ｆｚの３軸方向成分を有する。タイヤ力算出部３２は、これら３軸方向成分のすべてを算出してもよいし、少なくともいずれか１成分の算出または任意の組合せによる２成分の算出を行うようにしてもよい。

演算モデル３２ａは、ニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３２ａは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）型であり、その原型であるいわゆるＬｅＮｅｔで使用された畳み込み演算およびプーリング演算を備える学習型モデルなどを用いる。演算モデル３２ａは、入力層に入力されたデータに対して畳み込み演算およびプーリング演算などを用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達し、中間層の各ノードに対して線形演算等を実行して全結合し、出力層の各ノードへ結び付ける。全結合では、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。演算モデル３２ａの出力層の各ノードには、３軸方向のタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が出力される。

図２は演算モデル３２ａの学習について説明するための模式図である。演算モデル３２ａへの入力データは、センサ情報取得部３１によって取得されたタイヤ物理量のほか、外部領域情報等を用いることができる。タイヤ物理量には、加速度、タイヤ空気圧、タイヤ温度およびタイヤに生じる歪などを用いる。外部領域情報としては、天候、気温および降水量などの気象情報、並びに、路面の凹凸、温度および凍結状態等の路面情報を用いる。入力データは、これらの他、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータによる車重、速度などを用いてもよい。

演算モデル３２ａの学習の際には、演算結果としてのタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数と、教師データとを比較して演算モデル３２ａの更新を繰り返すことによって演算モデル３２ａの精度が高められる。タイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数の教師データは、学習中に用いられる種々の路面について既知であるものとする。演算モデル３２ａは、タイヤ１０とタイヤ１０を接地させる接地面の最大摩擦係数を変えて回転試験を行って学習させるとよい。さらには、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を最大摩擦係数の異なる路面を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。

演算モデル３２ａは、基本的にタイヤ１０の仕様に応じて例えばモデル内の全結合部における階層数等の構成や重みづけが変わるが、各仕様のタイヤ１０（ホイールを含む）での回転試験において演算モデル３２ａの学習を実行することができる。

但し、厳密にタイヤ１０の仕様ごとに演算モデル３２ａの学習を実行する必要性はない。例えば乗用車用タイヤ、トラック用タイヤなどのタイプ別に演算モデル３２ａを学習させて構築し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が一定の誤差範囲内で推定されるようにすることで、複数の仕様に含まれるタイヤ１０に対して１つの演算モデル３２ａを共用し、演算モデル数を低減してもよい。また演算モデル３２ａは、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。タイヤ１０の仕様には、例えばタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。

補正処理部３２ｂは、タイヤ１０の状態に基づいて演算モデル３２ａを補正する。タイヤ１０は、車両への装着時にアライメント誤差が生じ、経時的にゴム硬度等の物性値が変化し、走行することによって摩耗が進行する。アライメント誤差、物性値や摩耗等の要素を含むタイヤ１０の状態が使用状況によって変化し、演算モデル３２ａによるタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数の算出に誤差が生じる。補正処理部３２ｂは、演算モデル３２ａの誤差を低減するためにタイヤ１０の状態に応じた補正項を演算モデル３２ａに付加する処理を行う。

事象判定部３３は、タイヤ１０の使われ方に関して所定の事象が発生したか否かを判定する。また、事象判定部３３は、タイヤ１０の状態についての判定を行う。タイヤ１０の使われ方に関する所定の事象の発生、およびタイヤ１０の状態は、タイヤ１０の耐久性に影響する要因となっている。図３はタイヤ１０の使われ方に関する所定の事象を示す図表である。図３では、判定対象ごとに所定の事象を分類して掲載している。事象判定部３３は、タイヤ力Ｆの鉛直成分である荷重Ｆｚによって、所定の事象としての過積載である否かを判定する。事象判定部３３は、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力によって、所定の事象としてのタイヤ１０のスリップが発生したか否かを判定する。

図４は、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力について説明するための模式図である。図４では、横軸にタイヤ力Ｆの前後力Ｆｘ、縦軸にタイヤ力Ｆの横力Ｆｙをとり、原点を中心とする円で限界タイヤ力を示している。図４に示すタイヤ力Ｆ１およびＦ２では、限界タイヤ力よりも小さくタイヤ１０がスリップすることなく車両が走行できる。タイヤ力Ｆが限界タイヤ力よりも大きくなると、タイヤ１０がスリップする状態となる。

図３に戻り、事象判定部３３は、車両の走行速度（特に速度０の状態）およびタイヤ力Ｆによって、所定の事象としての据え切りが発生したか否かを判定する。タイヤ１０の据え切りは、走行速度０の状態で、タイヤ力Ｆの横力Ｆｙが発生していることによって判定される。尚、車両の走行速度は、例えば、車両に搭載された車載制御装置（図示略）から取得される。

事象判定部３３は、走行速度およびタイヤ力Ｆによって、所定の事象としての急発進、急加速、急ブレーキ、急ハンドル、急カーブが発生したか否かを判定する。これらの事象は、車両の動き始めの低速状態を含めて、走行速度が０ではない状態でタイヤ力Ｆが急激に変化することによって判定される。

事象判定部３３は、タイヤ力Ｆによって、所定の事象としての白線超え、縁石への干渉が発生したか否かを判定する。白線超えでは、例えばアスファルトに比べて路面の凹凸が減少することからタイヤ力Ｆの変動が小さくなることから事象の発生を判定する。また、縁石への干渉では、タイヤ力Ｆのうち横力Ｆｙおよび鉛直方向の荷重Ｆｚの急激な増大、若しくは前後力Ｆｘおよび荷重Ｆｚの急激な増大によって事象の発生を判定する。事象判定部３３は、図３に示す各事象の全てについて判定してもよいし、一部を選択して判定するようにしてもよい。

事象判定部３３は、タイヤ１０の状態について、タイヤ空気圧が適正値の範囲外であるか否かを判定する。また事象判定部３３は、車両の走行距離や温度等の情報に基づいてタイヤの摩耗および劣化の程度について判定する。事象判定部３３は、タイヤ１０の使われ方、およびタイヤ１０の状態についての判定結果を記憶部３４へ記憶し、記憶した判定結果を通信部３５を介して、サーバ装置７へ送出する。

記憶部３４は、ハードディスクなどの記憶装置によって構成されており、事象判定部３３による判定結果を記憶する。通信部３５は、通信ネットワークを介してサーバ装置７との間で通信する。

図５は、サーバ装置７の機能構成を示すブロック図である。通信部７１、記憶部７２および安全性評価部７３を備える。通信部７１は、通信ネットワーク９を介して車両から送信される事象判定部３３による判定結果を受信する。記憶部７２は、ハードディスク等の記憶装置で構成されており、通信部７１によって受信した判定結果を車両ごとに記憶する。

安全性評価部７３は、事象判定部３３による判定結果に基づき、車両の運転安全性について評価する。安全性評価部７３は、例えば、所定期間ごとに所定の事象の発生回数を集計し、所定の事象の発生頻度が高い場合に運転安全性が低いと評価し、発生頻度が低い場合には運転安全性が高いと評価する。また、安全性評価部７３は、タイヤ１０の状態に関し、タイヤ空気圧が適正値の範囲外であることや、タイヤ１０の摩耗および劣化が進行していることに基づいて運転安全性が低下していると評価する。

タイヤ使用診断システム１００によって評価された運転安全性は、車両を走行させる主体に知得させることで更なる安全運転に向けた取り組みを支援することができる。またタイヤ使用診断システム１００によって評価された運転安全性は、車両を走行させる主体が加入する自動車保険の保険料の設定に用いることもできる。尚、車両を走行させる主体は、車両のユーザとしての運転者や、車両が自動制御により走行する場合には車両を自動制御する自動走行制御プログラムである。

次にタイヤ使用診断システム１００の動作を説明する。図６は、タイヤ使用診断装置３０による判定処理の手順を示すフローチャートである。タイヤ使用診断装置３０のセンサ情報取得部３１は、センサ２０で計測されたタイヤ１０における加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのタイヤ物理量の取得を開始する（Ｓ１）。

タイヤ力算出部３２は、タイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する（Ｓ２）。事象判定部３３は、タイヤ力Ｆの鉛直方向の荷重Ｆｚに最大摩擦係数を掛けてに限界タイヤ力を算出する（Ｓ３）。事象判定部３３は、タイヤ力Ｆ、限界タイヤ力、車両の走行速度等に基づいて、タイヤ１０の使われ方に関する所定の事象について判定する（Ｓ４）。

また、事象判定部３３は、センサ情報取得部３１で取得されたタイヤ空気圧、タイヤ温度等に基づいて、タイヤ１０の状態について判定する（Ｓ５）。記憶部３４は、ステップＳ４およびＳ５におけるタイヤ１０の使われ方および状態の判定結果を記憶し（Ｓ６）、処理を終了する。

タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆに基づいて、タイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定することによってタイヤ１０の使われ方を診断し、タイヤ１０の運用を支援することができる。またタイヤ使用診断システム１００は、タイヤ力算出部３２によって算出された最大摩擦係数によって限界タイヤ力を算出し、タイヤ力Ｆおよび限界タイヤ力に基づいて、タイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定する。

所定の事象は、過積載、タイヤ１０のスリップ、据え切り、急発進、急加速や、白線超え、縁石への干渉などである。タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ１０の耐久性に影響する負荷要因である各事象ごとに発生の有無を診断することができるとともに、タイヤ１０が安全に運用されているかどうかを診断することができる。また、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ空気圧、摩耗および劣化などについて判定することによってタイヤ１０の状態を診断し、タイヤ１０の運用を支援することができる。

タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ使用診断装置３０の事象判定部３３での判定結果を通信ネットワーク９を介してサーバ装置７へ送出し、サーバ装置７において車両の運転安全性について評価する。タイヤ使用診断システム１００は、サーバ装置７の安全性評価部７３において、所定の事象の発生頻度が高い場合に運転安全性が低いと評価し、発生頻度が低い場合には運転安全性が高いと評価する。また、安全性評価部７３は、タイヤ１０の状態に関して、タイヤ空気圧が適正か否か、タイヤ１０の摩耗および劣化の進行の程度に基づいて運転安全性について評価する。

タイヤ使用診断システム１００は、車両を走行させる主体に対して運転安全性の評価結果を知得させることで更なる安全運転に向けた取り組みを支援することができる。またタイヤ使用診断システム１００は、車両を走行させる主体が加入する自動車保険の保険料の設定のために、運転安全性の評価結果を提供することができる。

次に実施形態に係るタイヤ使用診断システム１００の特徴について説明する。
実施形態に係るタイヤ使用診断システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２および事象判定部３３を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１によって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。事象判定部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆに基づいて、タイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定する。これにより、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆに基づいてタイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定してタイヤ１０の使われ方を診断することができる。

またタイヤ力算出部３２は、タイヤ１０の物理量を演算モデル３２ａに入力して最大摩擦係数を算出し、事象判定部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて、タイヤ１０がスリップする事象が発生したかを判定する。これにより、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいてタイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定してタイヤ１０の使われ方を診断することができる。

また事象判定部３３は、車両の走行速度およびタイヤ力Ｆに基づいて、タイヤ１０の急発進および据え切りの事象のうち一方または両方の事象について発生したか否かを判定する。これにより、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ１０の耐久性に影響する負荷要因である急発進や据え切りの事象について、車両の走行速度およびタイヤ力Ｆに基づいて診断することができる。

また事象判定部３３は、タイヤ空気圧が適正値の範囲外であるか否かを判定する。これにより、タイヤ使用診断システム１００は、タイヤ空気圧について判定することによってタイヤ１０の状態を診断し、タイヤ１０の運用を支援することができる。

また事象判定部３３の判定結果に応じて、運転安全性について評価する安全性評価部７３を更に備える。これにより、タイヤ使用診断システム１００は、車両を走行させる主体に対して運転安全性の評価結果を知得させることで更なる安全運転に向けた取り組みを支援することができる。

タイヤ使用診断方法は、センサ情報取得ステップ、タイヤ力算出ステップおよび事象判定ステップを備える。センサ情報取得ステップは、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤの物理量を取得する。タイヤ力算出ステップは、センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆを算出する。事象判定ステップは、タイヤ力算出ステップによって算出されたタイヤ力Ｆに基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する。このタイヤ使用診断方法は、タイヤ力算出ステップによって算出されたタイヤ力Ｆに基づいてタイヤ１０に所定の事象が発生したか否かを判定してタイヤ１０の使われ方を診断することができる。

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

１０ タイヤ、 ２０ センサ、 ３１ センサ情報取得部、
３２ タイヤ力算出部、 ３２ａ 演算モデル、 ３３ 事象判定部、
７３ 安全性評価部、 １００ タイヤ使用診断システム。

Claims (6)

1. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、
   前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出部と、
   前記タイヤ力算出部によって算出された前記タイヤ力に基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する事象判定部と、
   を備えることを特徴とするタイヤ使用診断システム。
2. 前記タイヤ力算出部は、タイヤの物理量を演算モデルに入力して最大摩擦係数を算出し、
   前記事象判定部は、前記タイヤ力算出部によって算出された前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて、タイヤがスリップする事象が発生したかを判定することを特徴とする請求項１に記載のタイヤ使用診断システム。
3. 前記事象判定部は、車両の走行速度および前記タイヤ力に基づいて、タイヤの急発進および据え切りの事象のうち一方または両方の事象について発生したか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載のタイヤ使用診断システム。
4. 前記事象判定部は、タイヤ空気圧が適正値の範囲外であるか否かを判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のタイヤ使用診断システム。
5. 前記事象判定部の判定結果に応じて、運転安全性について評価する安全性評価部を更に備えることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のタイヤ使用診断システム。
6. タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、
   前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力を算出するタイヤ力算出ステップと、
   前記タイヤ力算出ステップによって算出された前記タイヤ力に基づいて、タイヤに所定の事象が発生したか否かを判定する事象判定ステップと、
   を備えることを特徴とするタイヤ使用診断方法。

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