JP2022532823A - 車両の質量特性を決定する方法 - Google Patents

Abstract

貨物輸送用陸上車両の質量特性を決定する方法。本方法は、車両に入る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録することであって、特性のうちの少なくとも１つが貨物ユニットの質量に関連する、登録することと、車両内の貨物ユニットの位置を推定することと、１つまたは複数の登録された特性と貨物ユニットの推定された位置とに基づいて車両の少なくとも１つの車両質量特性を決定することとを含む。【選択図】図１

Description

本開示は、トラックおよびセミトレーラーなどの貨物輸送用陸上車両に関連する質量特性および車両ダイナミクスを決定する方法、制御ユニット、およびシステムに関する。

本発明は、トラックおよび建設機械などの大型車両に適用可能である。本発明は主にセミトレーラー車両およびトラクター－セミトレーラーの組合せに関して説明されるが、本発明はこの特定の車両に限定されず、さまざまな種類のトラック、トレーラー、フォークリフトなどの他の車両においても、輸送コンテナにおいても使用可能である。

カーブの通り抜けや急速な操縦を実行している車両は、操縦中に速度が高すぎる場合には、制御を失うことや、さらには転倒することがある。転倒型の事象は車両横転として知られている。車両制御が失われる事象は、例えば、トレーラースイングアウトやジャックナイフ現象を含む。ジャックナイフ現象とは、連結式の車両が折り畳み式ポケットナイフの鋭角部分に類似して無制御的に折れ曲がることを指す。限界速度または横転閾値は、車両質量、車両速度、および車両に作用する力の間の既知の力学的関係に基づいて決定することができる。車両が、与えられた状況に対する横転限界速度未満で操作される限り、安全な運転条件が保障される。

米国特許出願公開第２０１０１９８４９１号は、潜在的に危険な状況を検出したとき、例えば、高すぎる速度でカーブに進入する一方で同時に車両の重心が高いとき、車両ダイナミクスを考慮する車両安全システムを開示している。

貨物輸送車両が横転閾値などを決定することに関する問題は、車両の重心（ＣＯＧ）位置などの質量特性が貨物ごとに変化することである。例えば、特に貨物室内の積荷の高さがかなり大きい場合、軽い積荷を運搬する車両は、重く荷重がかかっている車両に比べて、車両横転を起こしにくい。

急速な操縦中の横転および車両安定性に関連する問題は、修正処置を行うドライバーが不在である自律型または半自律型の車両においてより顕著となる。これらの車両は、ＣＯＧ位置などの車両質量特性における不確実性により、横転閾値に関して大きい安全マージンを設定することが必要な場合がある。

したがって、貨物輸送車両の質量特性を決定するための効率的で信頼できる方法が必要とされている。また、急速な車両操縦中の限界速度を決定するための改良された方法も必要とされている。

本開示の目的は、貨物輸送車両の質量特性を決定する改良された方法を提供することである。この目的は、陸上貨物輸送車両の質量特性を決定する方法によって少なくとも部分的に達成される。本方法は、車両に入る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録することを含み、特性のうちの少なくとも１つは貨物ユニットの質量に関連する。また、本方法は、車両内の貨物ユニットの位置を推定すること、および、１つまたは複数の登録された貨物ユニット特性と貨物ユニットの推定された位置とに基づいて車両の質量特性を決定することも含む。

このようにして、車両の質量特性は、貨物が車両に入るときに更新される。車両に入る貨物の特性と、貨物が配置される場所とを追跡し続けることにより、車両質量特性の強固で信頼できる推定値を、貨物からの効果も含めて取得することができる。利点として、横転閾値などの車両ダイナミクスを最新の質量特性に基づいて決定することが可能であり、結果としてより安全な車両動作が実現される。車両質量に関する改良された情報により自律型車両において安全マージンを縮小することができる見込みがあり、結果としてより効率的な動作が実現される。

態様によれば、本方法は、決定された車両質量特性に基づいて車両動特性および／または車両静特性を決定することをさらに含む。こうして、最高速度、最高旋回速度、横転閾値などの車両能力を、自律運転のための車両制御システムおよび／または車両のドライバーに通信することができる。このようにして、車両能力に関するより精密な情報が取得され、これは利点である。

いくつかのこのような態様によれば、車両動特性は、ヨー方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ロール方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ピッチ方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、定常状態横転横加速度限界、すなわち、いつ重力が内輪の外側に向くか、ならびにカーブの通り抜けおよび／または急速な操縦を実行している車両の限界速度、のいずれかを含む。したがって、本明細書において、現在の貨物構成に基づいて慣性値などの車両動特性を推定する強固で効率的な方法が提供される。

他のこのような態様によれば、車両静特性は、静的横転角閾値、車両安定性値、および期待軸荷重分布のいずれかを含む。したがって、本明細書において、現在の貨物に基づいて車両静特性を推定する強固で効率的な方法が提供される。

態様によれば、登録することおよび／または推定することは、貨物ユニットの物理的な寸法および質量を推定することを含む。各貨物ユニットの寸法および質量に関連する情報を取得することにより、車両質量特性のより精密な推定値が取得され、これは利点である。

態様によれば、登録することおよび／または推定することは、陸上貨物輸送車両のドアから分離して、すなわち離れて配置されたセンサユニットによって登録することおよび／または推定することを含む。それにより、登録することおよび／または推定することは車両への積み込み中に実行可能である。ドアは貨物の積み込みおよび積み降ろし中に開いているので、センサユニットが貨物輸送車両のドアに配置されないことは利点である。ドアから分離してセンサを配置することにより、センサは、ドアがどのように構成されるかにかかわらず貨物輸送車両の積み込みおよび積み降ろし中に検知のために使用可能であり、これは利点である。

態様によれば、本方法は、車両を出る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録することと、積み降ろされた貨物ユニットを車両内でのそれぞれの位置と関連づけることとをも含む。このようにして、利点として、個々の貨物ユニットが経路の途中で、例えば経路の最終停車地の前で、車両への積み込みおよび／または車両からの積み降ろしをされる場合であっても、車両質量特性の最新の記述を維持することができる。

いくつかの態様によれば、登録することは、バーコードスキャン、無線周波数識別ＲＦＩＤ、赤外線ラベル、レーダトランスポンダ、および手入力のいずれかに基づいて貨物ユニットに識別子を関連づけることと、識別子に基づいて物流データベースから貨物ユニットの１つまたは複数の特性を取得することとを含む。個々の包みに関する情報は、多くの場合、リモートサーバから取得可能である。包みまたは貨物ユニットを識別することによって、このような特性をダウンロードし、車両に入る貨物に関連づけることができる。例えば寸法、重量、最終宛先などに関する情報は、多くの場合、リモートサーバから取得可能であり、この情報は、車両質量特性の推定を精密化するために使用可能である。リモートサーバは、例えば、輸送または物流会社に属するサードパーティのリモートサーバであってもよいし、本方法をサポートするためにのみ構成された独自のリモートサーバであることも可能である。

他の態様によれば、登録することは、事前設定された貨物ユニットのタイプデータおよび／または事前設定された貨物ユニットの質量データを取得することを含む。例えば、各停車場でどのタイプの貨物が車両に入ろうとしているかが事前に既知の場合がある。その場合、貨物特性をあらかじめ事前設定し、メモリに記憶することができるため、貨物が車両に入るときに貨物特性の効率的で便利な取得が可能となる。

さらなる態様によれば、登録することは、視覚センサ、Ｘ線センサ、およびレーダセンサのいずれかに基づいて貨物ユニットに関連づけられた貨物タイプを認識することを含む。このようにして、貨物特性を認識された貨物のタイプに基づいて自動的に推論することができ、これは利点である。人工知能ルーチンを使用して、事前のコンディションまたは設定に基づいて車両に入る貨物を識別または分類することができる。

態様によれば、登録することは、貨物輸送車両の位置に基づいて、および／または貨物輸送車両に関連づけられた事前設定された経路情報に基づいて、貨物ユニットに関連づけられた貨物タイプを推定することを含む。いくつかの状況では、貨物のタイプは、与えられた位置、例えば特定の倉庫または工場の位置に関連づけられることが可能である。こうして、車両位置を貨物タイプと関連づけることにより、単純化されているがより効率的な貨物タイプ推定を実現することができる。

態様によれば、本方法は、陸上貨物輸送車両内の１つまたは複数の貨物ユニットの再配置またはシフトを検出することと、再配置またはシフトに基づいて質量特性を更新することとをも含む。これらの種類の態様は、貨物が貨物室内で再配置された後、車両の質量特性を更新する必要があり得る場合に特に適用可能であり得る。これらの態様は、運転中に、車両安定性に対して有害に作用する可能性のある貨物の不要なシフトを検出するためにも適用可能である。例えば固定されていない積荷による、運転中の貨物のシフトを検出することは、ドライバーに通知または警告して、貨物の損傷を防止し、安全な運転条件を維持することを保証することも可能である。

いくつかの態様によれば、本方法は、車両内で利用可能な空きまたは占有スペースの量を査定することと、推定されたスペースおよび貨物ユニットのサイズに基づいて、追加の貨物ユニットが貨物エリア内に収納可能かどうかを判定することとを含む。このようにして、車両動作および貨物輸送をより効率的にすることができ、これは利点である。

本明細書では、上記の利点に関連するコンピュータプログラム、コンピュータ可読媒体、制御ユニット、センサユニット、および車両も開示される。

一般的に、特許請求の範囲で用いられるすべての用語は、本明細書で特に別段の定義がない限り、技術分野におけるそれらの通常の意味に従って解釈されるべきである。「要素、装置、構成要素、手段、ステップなど」へのすべての言及は、特に別段の指定がない限り、その要素、装置、構成要素、手段、ステップなどの少なくとも１つの事例を指すものとして非限定的に解釈されるべきである。本明細書に開示される任意の方法のステップは、特に別段の指定がない限り、開示された順序の通りに実行される必要はない。本発明のさらなる特徴および利点は、添付の特許請求の範囲および以下の説明を検討すると明らかになるであろう。当業者は認識するように、本発明の範囲から逸脱することなく、本発明のさまざまな特徴を組み合わせて、以下で説明されるもの以外の実施形態を作り出すことが可能である。

添付図面を参照して、例として挙げられる本発明の実施形態のより詳細な説明を以下で行う。

貨物輸送用車両を概略的に示す。 車両に作用する例示的な力を示す。 貨物輸送用車両の上面図を示す。 例示的な貨物ユニットを示す。 例示的な貨物ユニットを示す。 貨物輸送経路を概略的に示す。 制御ユニットを概略的に示す。 方法を示すフローチャートである。 例示的なコンピュータプログラム製品を示す。

以下、添付図面を参照して、本発明をより詳細に説明する。添付図面には、本発明のいくつかの態様が示される。しかし、本発明は多くの異なる形態で実施可能であり、本明細書に記載される実施形態および態様に限定されると解釈されるべきではない。むしろ、これらの実施形態は、本開示が綿密かつ完全となるように例として提供されており、当業者には本発明の範囲を十分に伝えるであろう。本明細書を通じて、同様の番号は同様の要素を指す。

理解されるべきであるが、本発明は本明細書に記載され図面に図示された実施形態に限定されない。むしろ、当業者は、添付の特許請求の範囲内で多くの変更および変形をなし得ることを認識するであろう。

図１は、貨物１２０を輸送するために準備された陸上車両１００を示す。車両１００はトレーラーであるが、認識されるように、本明細書に開示される技術は、さまざまな種類のトラック、リジッドトラック、ダンプトラック、フォークリフトなどの広範囲のさまざまな種類の車両で使用可能である。開示される技術は、輸送コンテナ用にも適用可能である。

一般的に、重心（ＣＯＧ）位置（２１０）および質量分布などの、車両１００の質量特性を知ることが望まれる。これは、少なくとも部分的には、質量特性が、安定性および横転特性などの車両の力学特性に影響を及ぼすためである。例えば、横転閾値はＣＯＧ高さによって強く影響を受ける。

車両１００の慣性特性もまた関心があり、車両の質量特性から推論することができる。慣性については、平行軸の定理としても知られるシュタイナーの定理との関連で以下でより詳細に議論する。

車両の質量特性および慣性特性に関するより正確な情報を使用して、例えば先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）などの自律または半自律システムによって安定性制御介入を改善することも可能である。これは、正確な質量特性情報に基づいて予測がなされる場合には、より正確でない粗く推定された質量特性データからダイナミクスが決定される場合に比べて、車両の期待されるダイナミクスがより高い精度で予測できるためである。したがって、本明細書で開示される技術により、横転やジャックナイフ現象などを防止するために速度限界を決定することができるだけでなく、安定性制御および／または一般的な運動コントローラが、車両の運動をより良好に予測および制御することが可能となり、これは利点である。

車両安定性およびダイナミクスについてより詳細な議論は以下で図２に関連して行う。

車両１００は、車両に入る貨物ユニット１２０の１つまたは複数の特性を登録するように配置されたセンサユニット１１０を備える。登録される特性は、貨物ユニットの質量に関連する。例えば、センサは、いくつかの例では、貨物ユニット寸法を検出し、貨物ユニット重量の推定値を取得するように配置される。

センサユニット１１０は、車両内の貨物ユニットの位置を推定するようにも配置される。貨物ユニットの質量、寸法、および位置を知ると、貨物ユニット１２０による車両の全体的なＣＯＧに対する影響を決定することができる。このようにして、車両１００の質量特性を強固かつ効率的に決定することができる。

質量の集まりのＣＯＧは、物体のすべての重量が集中しているとみなすことができる点である。（Ｘｃｇ，Ｙｃｇ）が、座標（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）にそれぞれ位置する質点ｍ１、ｍ２などの集まりのＣＯＧの座標である場合、
（ｍ１＋ｍ２＋・・）＊ｇ＊Ｘｃｇ＝ｍ１＊ｇ＊ｘ１＋ｍ２＊ｇ＊ｘ２＋・・・、および
（ｍ１＋ｍ２＋・・）＊ｇ＊Ｙｃｇ＝ｍ１＊ｇ＊ｙ１＋ｍ２＊ｇ＊ｙ２＋・・・
である。ただし、ｇは重力加速度を表す。同様の方程式が３次元の例に対して成り立つ。

全重量が、個々の質量を通して作用する代わりに重心を通して作用する場合、原点の周りのトルクは同じである。例えば重心のｘ座標について解くと、重み付きの和が得られる。ここで質量はそれぞれの座標で重み付けされ、和は全質量で正規化される。

一般に、本明細書では、車両質量特性は、車両全貨物質量、車両質量空間分布、車両重心、重心高さ、重心横位置、および重心縦位置のいずれかを含み得る。認識されるように、異なる操縦および運転シナリオでは、安全運転限界などを決定するために異なる質量特性を必要とする。

特に、センサユニット１１０は、陸上貨物輸送車両１００、３００のドア１３０から分離して配置される。すなわち、センサユニットは、ドア１３０に取り付けられるのではなく、例えば車両１００の屋根または壁に取り付けられる。このことは、貨物特性の登録および貨物位置の推定が、車両の積み込み中に実行可能であることを意味し、これは利点である。センサユニットがドアに配置されると、車両の積み込みおよび積み降ろし中にはドアが開いてセンサを引き離すので、センサユニットが効果的でない可能性が非常に高い。

車両の質量特性が決定された後、例えば、カーブの通り抜けや急速な操縦をするときにトラックおよびトレーラーの組合せに対する限界速度を導出することが可能となる。この種の決定のいくつかの例の詳細は以下で図２に関連して述べる。

推定された質量特性に基づいて、車両１００に関連するヨー慣性値を決定することも可能である。この種の情報は、例えばヨーレート制御システムおよび安定性制御システムにおいて有用である。その場合、制御は、車両１００に関連する決定された慣性パラメータに基づくことができる。

図２は、定常的な旋回動作において車両２００に作用する力を模式的に示す。図２において、ａ_ｙは横加速度、Ｆ_ｉは鉛直タイヤ荷重（ｉ＝１，２）、ｈはＣＯＧの高さ、Ｔはトラック幅、Ｗは車両の重量、Δｙはトラックに対するＣＯＧの横移動である。車両のＣＯＧは市松模様の丸印２１０で示されている。このＣＯＧは貨物とともに変動する。例えば、重い枠箱が車両貨物エリアの右側に位置する場合、ＣＯＧはある量だけ右にシフトする。重い貨物品目の高い積み重ねが車両内に配置される場合、ＣＯＧは上方にシフトする、などとなる。

トラックの中心における地上のある点の周りのロールモーメントに対するやや単純化された釣り合い方程式は、Ｗ＊ｈ＊ａ_ｙ＝（Ｆ_２－Ｆ_１）＊Ｔ／２－Ｗ＊Δｙである。この方程式から、Ｆ_２＝ＷおよびＦ_１＝０と置くと、最大許容横加速度の近似値ａ_{ｙ，ｍａｘ}＝Ｔ＊ｈ／２を求めることができる。この最大許容横加速度から、最大許容速度の推定値をａ_{ｙ，ｍａｘ}＝ｖ_{ｘ，ｍａｘ} ^２／Ｒ、またはｖ_{ｘ，ｍａｘ}＝ｓｑｒｔ（ａ_{ｙ，ｍａｘ}＊Ｒ）として導出できる。ただし、ｖ_{ｘ，ｍａｘ}は最大許容速度、Ｒは旋回半径であり、ｓｑｒｔ（）は平方根演算を表す。

認識されるように、これはいくつかの仮定に基づく粗い推定であり、当業者には認識されるように、より正確な結果に到達するために、削減された数の仮定を用いてより高度な計算を実行することができる。車両の質量特性に基づくこのような計算は既知であり、ここではより詳細には議論しない。計算は、車両が移動するとともにリアルタイムで実行してもよいし、オフラインで実行して貨物荷重に依存して例えば速度限界を規定するいくつかの規則を得ることも可能である。

与えられた旋回半径Ｒに対する最大許容横加速度、最大速度などのような車両特性は、改善された車両制御のための車両制御システムに報告することが可能な動特性である。これは車両が、操縦中に例えば車両速度に対する修正処置を行うドライバーが不在である自律型車両または半自律型車両である場合に特に重要である。車両静特性も関心がある場合があり、例えば、どのレベルの傾斜した路肩で駐車が安全であり車両横転の危険がないかを知るために関心がある場合がある。したがって、本明細書で提示される技術は、決定された車両質量特性に基づいて１つまたは複数の車両動特性および／または車両静特性を決定することを含み得る。

一般的に、関心のある車両動特性は、ヨー方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ロール方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ピッチ方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ならびにカーブの通り抜けおよび／または急速な操縦を実行しているときの車両の限界速度、のいずれかを含み得る。また、車両静特性は、静的横転角閾値、全車両質量値、および期待軸荷重のいずれかを含み得る。

車両の動特性および静特性は、車両安定性値も含み得る。この値は、例えば、車両が横転または貨物移動の危険を冒すことなく傾斜面に駐車することができる最大傾斜角に関連づけられることが可能である。車両安定性値は、あるベースライン値に対する動的安定性を示す車両の特性にも関連し得る。例えば、上記のように、安定性制御および／または一般的な運動コントローラが、車両の決定された安定性値に基づいて車両の運動をより良好に予測および制御することが可能となり、これは利点である。車両安定性値は、先進ＡＤＡＳなどの自律または半自律システムによる車両安定性制御に関連づけられることが可能である。

例えば、決定された質量特性に基づいて全体的な車両安定性特性を調整するために、決定された安定性値に基づいてサスペンションまたは第五輪のダンピングを制御することができる。

車両１００、３００の慣性特性が、上記のように、車両の質量特性に加えて関心がある場合がある。慣性特性は、慣性モーメントおよび慣性乗積の両方を含み、これらは角速度とともに角運動量を決定する。すなわち、

である。ただし、Ｈ_Ｇｘ、Ｈ_Ｇｙ、Ｈ_Ｇｚは角運動量であり、ω_ｘ、ω_ｙ、ω_ｚは角速度である。使用される座標基準系に依存して、Ｉ_ｚｚはトレーラーのヨー慣性であり、これは例えばジャックナイフ現象でのスイングアウトを防止するためのヨー制御において使用可能である。Ｉ_ｘｘはトレーラーのロール慣性であり、これはトレーラーの固有周期の概念を与える。Ｉ_ｙｙはトレーラーのピッチ慣性であり、この値は例えば車両運動制御において有用であり得る。

トレーラーまたはトレーラーおよびトラクターの組合せに対する慣性値は、例えばシュタイナーの定理に基づいて計算することができる。シュタイナーの定理は、平行軸の定理として、およびホイヘンス－シュタイナーの定理としても知られている。これは、物体の重心を通る平行軸の周りの物体の慣性モーメントおよび軸間の垂直距離が与えられると、任意の軸の周りの剛体の質量慣性モーメントまたは断面２次モーメントを決定するために使用可能である。

したがって、剛体の質量分布が既知である場合、シュタイナーの定理を使用することにより、慣性モーメントＩ_ｘｘ、Ｉ_ｙｙ、Ｉ_ｚｚ、およびさらに慣性乗積などの慣性特性を計算することができる。概略的には、シュタイナーの定理は、ある基準点Ｓに相対的な位置ｒ_ｉにおける質量ｍ_ｉを有するｎ個の粒子に対する慣性モーメント行列を次のように与える。

ただし、［ｒ_ｉ－Ｓ］は、外積

を実行する交代行列である。シュタイナーの定理および慣性を決定するためのその使用法は一般に既知であり、本明細書ではより詳細に議論しない。

空のトレーラーおよび空のトラクターユニットの質量特性は、車両の積み込み前に測定または決定可能であるので、既知であると仮定する。

認識されるように、個々の貨物品に対する特定の慣性モーメント特性の知識を有することを利用して、決定された車両質量特性をさらに精密化することができる。このようにして、１つ１つの個別の貨物ユニットから車両全体の質量特性への寄与を十分に考慮して平行軸の定理を用いることができる。特定の貨物品目に対する慣性特性は、おそらくはリモートサーバ３４０からダウンロードされて登録されるか、または特定の貨物品目に対する慣性特性は、貨物品の重量がその体積にわたって均一に分布していると仮定して、例えば貨物ユニットの寸法およびその質量に基づいてより粗く推定される。

図３は、車両３００の例示的な上面図を示す。車両３００は、トレーラーを牽引するトラクターユニット３３０を有するトレーラー車両である。車両は、貨物エリアのドアから離れて配置されたセンサユニット１１０を備える。第１の貨物ユニット１２０が、座標Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃによって与えられる位置３１０において車両内に配置されている。第１の貨物ユニット１２０により、車両３００のＣＯＧ位置は車両中心軸３７０に比べて左にシフトしている。

第２の貨物ユニット３２０が車両に入ろうとしている。そこで、第２の貨物ユニットが車両に入るときに、車両３００の質量特性が本教示に従って更新される。第２の貨物ユニットもまた車両の左側に近接して配置される場合、ＣＯＧ位置２１０はさらに左にシフトする。第２の貨物ユニットが代わりに車両中心軸３７０の反対側に配置される場合、ＣＯＧ位置２１０はある距離だけ右にシフトする。

この更新手続きは、例えば、センサ１１０を使用して貨物エリアに入る貨物ユニットの種類と、どこにそれが配置されるかとを検出することを含み得る。そして、検知された情報に基づいて車両質量特性を更新することができる。そして、このプロセスは、すべての貨物ユニットが貨物エリアに入るまで繰り返される。

貨物ユニットの体積および質量は、例えば、箱の自動システム読み取り、または、物流システムと車両組合せトレーラーシステムとの間で送信されるデータによって、与えられる。貨物ユニットに関する情報は、リモートサーバ３４０からダウンロード３４５されること、または、無線もしくは有線リンク３６５を介して手動で設定３６０されることも可能である。例えば、第２の貨物ユニットは、センサ１１０によって、または手入力３６０によって、ある物流会社に属するものとして識別され得る。その場合、システムは、貨物ユニットの寸法および重量をダウンロードするために、その物流会社に属するリモートサーバ３４０にアクセスする。そしてセンサ１１０が貨物室内のどこに第２の貨物ユニットが配置されるかを検出した後、車両の質量特性が上記のように更新されることが可能である。

開示される機能および方法に関連する位置推定および一般的な信号処理は、いくつかの態様によれば、センサユニット１１０自体によって実行されてもよい。しかし、信号処理機能の一部は制御ユニット３５０内に配置されてもよい。この制御ユニット３５０はここではトラック３３０の前部に配置されるように示され、そこで制御ユニットは車両電子制御ユニット（ＥＣＵ）内のモジュールを構成してもよい。

要約すれば、図１および図３は、陸上貨物輸送車両１００、３００の質量特性を決定するシステムを概略的に示している。開示される技術は、例えばセンサユニット１１０によって、または手動３６０で、車両に入る貨物ユニット１２０、３２０の１つまたは複数の特性を登録することを含み、ここで特性のうちの少なくとも１つは貨物ユニットの質量に関連する。そして、車両内の貨物ユニットの位置３１０が推定される。そして、貨物の質量および位置に基づいて、車両１００、３００の質量特性が決定される。

図４ａおよび図４ｂは、貨物ユニット寸法を決定する２つの異なる例を示す。矩形貨物ユニット４１０の寸法は、長さｂｘ、幅ｂｙ、および高さｂｚのパラメータを用いて指定されてもよい。より不規則なサイズの貨物ユニット４２０の寸法は、例えば図４ｂに例示されるように矩形境界体積として指定されてもよい。

センサユニット１１０によって貨物ユニットが貨物輸送車両内でどこに配置されるかを検出するためにいくつかの異なる技術が使用可能である。例えば、センサユニットは、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを備えてもよい。

視覚センサは、貨物ユニットを積み込む前に背景画像を検出するように配置することができる。そして、背景画像を、貨物ユニットが積み込まれた後に撮影された画像と比較することができ、その後、２つの画像の間の差を使用して、新たに積み込まれた貨物ユニットを位置決定することができる。

積み込み前後の差に基づいて、視覚センサと同様にしてレーダセンサを使用してもよい。しかし、貨物ユニットがレーダトランスポンダを備えることも可能である。これらのトランスポンダは、貨物エリア内のレーダによって位置決定され、レーダトランシーバに相対的に測位されることが可能である。各貨物ユニットには、レーダトランスポンダが識別され他のレーダトランスポンダ信号から分離されることを可能にする固有のコードまたは識別信号を割り当てることができる。

背景画像と積み込み後に取得される画像との間の差に基づいて新たに積み込まれた貨物ユニットの位置を検出するために、視覚センサと同様にしてライダセンサを使用することができる。

認識されるように、センサユニット１１０は、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを使用して、貨物輸送車両内に含まれる貨物の体積を検出するように配置されることも可能である。例えば、視覚センサを使用して、どのくらいの利用可能スペースが車両の貨物エリア内で利用可能かを決定することができ、これは利点である。こうして、本明細書で開示されるセンサユニットを使用して、車両内で利用可能な空きまたは占有スペースの量を評価し、推定されたスペースおよび追加の貨物ユニットのサイズに基づいて、追加の貨物ユニットが貨物エリア内に収納可能かどうかを判定することも可能である。

さらに、フォトダイオードのアレイおよび／または圧力センサのアレイを使用して、車両内でどこに各貨物ユニットが配置されるかを推定することができる。また、ＲＦＩＤアレイ、超広帯域アレイなどを、車両の貨物室の周囲に配置された受信機とともに使用して、車両内の貨物ユニットを測位することができる。これらの種類の測位システムは、貨物ユニットが呼びかけ信号に応答することに基づくアクティブな測位システムである。その場合、応答信号は貨物ユニットを位置決定するために使用される。

認識されるように、車両が経路に沿って移動しながら、貨物ユニットが車両に積み込まれ、車両から積み降ろしされる場合がある。すなわち、すべての貨物が車両から一度に積み降ろしされるとは限らない場合がある。このような場合、車両を出る貨物ユニットの特性も登録し、積み降ろしされる貨物ユニットを車両内のそれぞれの位置と関連づけることが望ましい。このようにして、ＣＯＧなどの車両質量特性を常時最新に保持することができる。車両を出る貨物ユニットを登録するプロセスおよび機能は、車両に入る貨物ユニットを登録する上記で開示されたプロセスおよび機能と同様である。

貨物ユニットデータ、すなわち質量特性など、を取得するための１つの特に効率的な方法は、相異なる貨物ユニットを識別した後、輸送組織に属する物流サーバまたはデータリソースなどのリモートサーバ３４０から情報をダウンロードすることである。識別は、状況に依存してさまざまな方法で実行可能であるが、バーコードスキャンなどの既知の技術を使用することが有利な場合がある。より高度な識別技術は、無線周波数技術、レーダ技術などを含む。手入力ももちろん１つの選択肢である。こうして、いくつかの態様によれば、登録することは、バーコードスキャン、無線周波数識別ＲＦＩＤ、赤外線ラベル、レーダトランスポンダ、および手入力２６０のいずれかに基づいて貨物ユニット１２０、３２０に識別子を関連づけることと、識別子に基づいて物流データベースから貨物ユニットの１つまたは複数の特性を取得することとを含む。

いくつかの車両は既知の経路に沿って貨物を輸送し、その場合には経路に沿った相異なる停止場でどの種類の貨物が貨物輸送車両に出入りするかが高確率で既知である。

図５は、このような経路５００を示す。この経路は３つの停止場５１０、５２０、および５３０を有する。どの貨物が積み込みおよび積み降ろしされるかを事前に知ることが、車両質量特性の決定において利用可能である。換言すれば、いくつかの態様によれば、貨物ユニット特性の登録は、事前設定された貨物ユニットのタイプデータおよび／または事前設定された貨物ユニットの質量データを取得することを含む。

いくつかの態様によれば、車両に入る貨物ユニット特性を登録することは、貨物輸送車両の位置に基づいて、および／または貨物輸送車両に関連づけられた事前設定された経路情報５００に基づいて、貨物ユニットに関連づけられた貨物タイプを推定することを含む。

貨物ユニットタイプは、人工知能アルゴリズムなどを使用して、センサユニット１１０によって自動的に認識されることも可能である。このような物体認識アルゴリズムは既知であり、本明細書ではより詳細に議論しない。このような貨物ユニット認識アルゴリズムへの入力は、例えば、視覚センサ、Ｘ線センサ、またはレーダセンサに由来してもよい。これらのセンサは、センサユニット１１０と共同配置されてもよく、別個のセンサユニットであってもよい。

本明細書で開示される技術は、センサユニット１１０によって貨物荷重のシフトを検出することにも適用可能である。こうして、いくつかの態様によれば、センサシステムは、陸上貨物輸送車両内の１つまたは複数の貨物ユニットの再配置またはシフトを検出し、再配置またはシフトに基づいて車両の質量特性を更新するように構成されることが可能である。

図６は、いくつかの機能ユニットに関して、本明細書の説明の実施形態による制御ユニット３５０またはセンサユニット１１０の構成要素を模式的に示す。処理回路６１０は、例えば記憶媒体６３０の形態のコンピュータプログラム製品に記憶されたソフトウェア命令を実行することが可能な、好適な中央処理装置ＣＰＵ、マルチプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサＤＳＰなどの１つまたは複数の任意の組合せを使用して提供される。処理回路６１０はさらに、少なくとも１つの特定用途向け集積回路ＡＳＩＣ、またはフィールドプログラマブルゲートアレイＦＰＧＡとして提供されてもよい。

特に、処理回路６１０は、制御ユニット３５０またはセンサユニット１１０に、図８に関連して説明される方法のような動作またはステップのセットを実行させるように構成される。例えば、記憶媒体６３０は動作のセットを記憶してもよく、処理回路６１０は、記憶媒体６３０から動作のセットを取得し、制御ユニット３５０またはセンサユニット１１０に動作のセットを実行させるように構成されてもよい。動作のセットは、実行可能な命令のセットとして提供されてもよい。したがって、処理回路６１０はこれにより、本明細書に開示されるような方法を実行するように構成される。

記憶媒体６３０は、永続的ストレージを備えてもよい。これは、例えば、磁気メモリ、光メモリ、固体メモリまたはさらにはリモートにマウントされたメモリのいずれか１つまたは組合せであることが可能である。

制御ユニット３５０またはセンサユニット１１０は、位相コントローラおよび機械的に回転可能なベースプレートを備えたアンテナアレイなどの少なくとも１つの外部デバイスとの通信のためのインタフェース６２０をさらに備えてもよい。したがって、インタフェース６２０は、アナログおよびデジタル構成要素ならびに有線または無線通信のための好適な数のポートを備えた１つまたは複数の送信機および受信機を備えてもよい。

処理回路６１０は、例えば、データおよび制御信号をインタフェース６２０および記憶媒体６３０へ送信することによって、データおよび報告をインタフェース６２０から受信することによって、ならびにデータおよび命令を記憶媒体６３０から取得することによって、制御ユニット３５０またはセンサユニット１１０の一般的な動作を制御する。制御ノードの他の構成要素および関連する機能については、本明細書で提示される概念を不明瞭にしないために省略する。

一例によれば、図６は陸上貨物輸送車両１００、２００、３００の質量特性を決定するセンサユニット１１０を示している。特に、センサユニットは、貨物輸送車両に入る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録するように構成される。ここで、少なくとも１つの特性は貨物ユニットの質量に関連し、センサユニットはトレーラー内の貨物ユニットの位置を推定し、登録された特性および推定された位置を制御ユニットに送信するように構成される。

別の例によれば、図６は陸上貨物輸送車両１００、２００、３００の質量特性を決定する制御ユニット３５０を示している。特に、制御ユニットは、車両に入る貨物ユニットに関連するデータを受信するように構成され、データは貨物ユニットの質量に関連する少なくとも１つの特性を含み、制御ユニットは、車両内の貨物ユニットの推定された位置を受信し、貨物ユニットの１つまたは複数の特性およびトレーラー内の貨物ユニットの推定された位置に基づいて貨物輸送車両の質量特性を決定するように構成される。

図７は、本明細書に開示される方法を示すフローチャートであり、上記の説明を要約している。本方法は、センサユニット１１０によって、制御ユニット３５０によって、またはセンサユニットおよび制御ユニットの組合せによって実行される。陸上貨物輸送車両１００、２００、３００の質量特性を決定する方法が示されている。本方法は、車両に入る貨物ユニット１２０、３２０の１つまたは複数の特性を登録することＳ１であって、特性のうちの少なくとも１つが貨物ユニットの質量に関連する、登録することＳ１と、車両内の貨物ユニットの位置Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃを推定することＳ２と、１つまたは複数の登録された貨物ユニット特性および貨物ユニットの推定された位置に基づいて車両の質量特性を決定することＳ３とを含む。

態様によれば、質量特性は、車両全貨物質量Ｓ３１、車両質量空間分布Ｓ３２、重心ＣＯＧの位置Ｓ３３、重心高さＳ３４、重心横位置Ｓ３５、および重心縦位置Ｓ３６のいずれかを含む。

態様によれば、本方法は、決定された車両質量特性に基づいて車両動特性および／または車両静特性を決定することＳ４をさらに含む。

態様によれば、車両動特性は、ヨー方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ロール方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ピッチ方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ならびにカーブの通り抜けおよび／または急速な操縦を実行しているときの車両の限界速度、のいずれかを含む。

態様によれば、車両静特性は、静的横転角閾値、全車両質量値、および期待軸荷重のいずれかを含む。

態様によれば、登録することおよび／または推定することは、貨物ユニット１２０、３２０の物理的な寸法ｂｘ、ｂｙ、ｂｚおよび質量ｂｍを推定することＳ１１を含む。

態様によれば、登録することおよび／または推定することは、陸上貨物輸送車両のドアから分離して配置されたセンサユニット１１０によって登録することＳ１２および／または推定することＳ２１を含む。これにより、登録することおよび／または推定することは車両への積み込み中に実行可能である。

態様によれば、本方法は、車両を出る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録することＳ１３と、出る貨物ユニットを車両内でのそれぞれの位置Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃと関連づけることＳ２２とを含む。

態様によれば、登録することは、バーコードスキャン、無線周波数識別ＲＦＩＤ、赤外線ラベル、レーダトランスポンダ、および手入力２６０のいずれかに基づいて貨物ユニット１２０、３２０に識別子を関連づけることＳ１４と、識別子に基づいて物流データベース２４０から貨物ユニットの１つまたは複数の特性を取得することＳ１５とを含む。

態様によれば、登録することは、事前設定された貨物ユニットのタイプデータおよび／または事前設定された貨物ユニットの質量データを取得することＳ１６を含む。

態様によれば、登録することは、視覚センサ、Ｘ線センサ、およびレーダセンサのいずれかに基づいて貨物ユニット１２０、３２０に関連づけられた貨物タイプを認識することＳ１７を含む。

態様によれば、登録することは、貨物輸送車両の位置に基づいて、および／または貨物輸送車両に関連づけられた事前設定された経路情報５００に基づいて、貨物ユニット１２０、３２０に関連づけられた貨物タイプを推定することＳ１８を含む。

態様によれば、本方法は、陸上貨物輸送車両内の１つまたは複数の貨物ユニットの再配置またはシフトを検出することＳ５と、再配置またはシフトに基づいて質量特性を更新することＳ６とを含む。

態様によれば、推定することは、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを使用して、貨物ユニットが貨物輸送車両内でどこに配置されるかＸｃ，Ｙｃ，Ｚｃを検出することＳ２３を含む。

態様によれば、推定することは、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを使用して、貨物輸送車両内に含まれる貨物の体積を検出することＳ２４を含む。

態様によれば、推定することは、フォトダイオードのアレイおよび／または圧力センサのアレイを使用して、貨物ユニットが貨物輸送車両内でどこに配置されるかを検出することＳ２５を含む。

態様によれば、推定することは、ＲＦＩＤアレイ、超広帯域アレイなどを、車両の貨物室の周囲に配置された受信機とともに使用して、貨物ユニットが貨物輸送車両内でどこに配置されるかを検出することＳ２６を含む。

態様によれば、本方法は、車両内で利用可能な空きまたは占有スペースの量を評価することＳ７と、推定されたスペースおよび貨物ユニットのサイズに基づいて、追加の貨物ユニット２２０が貨物エリア内に収納可能かどうかを判定することとを含む。

図８は、プログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに、図７に示される方法を実行するプログラムコード手段８２０を含むコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体８１０を示す。コンピュータ可読媒体およびコード手段がともにコンピュータプログラム製品８００を形成してもよい。

Claims (25)

1. 陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）の質量特性を決定する方法であって、
   前記車両に入る貨物ユニット（１２０、３２０）の１つまたは複数の特性を登録すること（Ｓ１）であって、前記特性のうちの少なくとも１つが前記貨物ユニットの質量に関連する、登録すること（Ｓ１）と、
   前記車両内の前記貨物ユニットの位置（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）を推定すること（Ｓ２）と、
   前記１つまたは複数の登録された貨物ユニット特性と前記貨物ユニットの前記推定された位置とに基づいて前記車両の前記質量特性を決定すること（Ｓ３）と、
   を含む、方法。
2. 前記車両の前記質量特性が、車両全貨物質量（Ｓ３１）、車両質量空間分布（Ｓ３２）、重心（Ｓ３３）ＣＯＧ、重心高さ（Ｓ３４）、重心横位置（Ｓ３５）、および重心縦位置（Ｓ３６）のいずれかを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記決定された車両質量特性に基づいて車両動特性および／または車両静特性を決定すること（Ｓ４）をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記車両動特性が、ヨー方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ロール方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、ピッチ方向における貨物および／または車両の慣性モーメント、定常状態横転横加速度限界、ならびにカーブの通り抜けおよび／または急速な操縦を実行しているときの車両の限界速度、のいずれかを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記車両静特性が、静的横転角閾値、車両安定性値、および期待軸荷重のいずれかを含む、請求項３または４に記載の方法。
6. 前記登録することおよび／または前記推定することが、前記貨物ユニット（１２０、３２０）の物理的な寸法（ｂｘ、ｂｙ、ｂｚ）および質量（ｂｍ）を推定すること（Ｓ１１）を含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記登録することおよび／または前記推定することが、前記陸上貨物輸送車両のドアから分離して配置されたセンサユニット（１１０）によって登録すること（Ｓ１２）および／または推定すること（Ｓ２１）を含み、それにより、前記登録することおよび／または前記推定することが前記車両への積み込み中に実行可能である、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記車両を出る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録すること（Ｓ１３）と、積み降ろしされた前記貨物ユニットを前記車両内でのそれぞれの位置（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）と関連づけること（Ｓ２２）とを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記登録することが、バーコードスキャン、無線周波数識別ＲＦＩＤ、赤外線ラベル、レーダトランスポンダ、および手入力（２６０）のいずれかに基づいて前記貨物ユニット（１２０、３２０）に識別子を関連づけること（Ｓ１４）と、前記識別子に基づいて物流データベース（２４０）から前記貨物ユニットの１つまたは複数の特性を取得すること（Ｓ１５）とを含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記登録することが、事前設定された貨物ユニットのタイプデータおよび／または事前設定された貨物ユニットの質量データを取得すること（Ｓ１６）を含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記登録することが、視覚センサ、Ｘ線センサ、およびレーダセンサのいずれかに基づいて前記貨物ユニット（１２０、３２０）に関連づけられた貨物タイプを認識すること（Ｓ１７）を含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記登録することが、前記貨物輸送車両の位置に基づいて、および／または前記貨物輸送車両に関連づけられた事前設定された経路情報（５００）に基づいて、前記貨物ユニット（１２０、３２０）に関連づけられた貨物タイプを推定すること（Ｓ１８）を含む、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記陸上貨物輸送車両内の１つまたは複数の貨物ユニットの再配置またはシフトを検出すること（Ｓ５）と、前記再配置またはシフトに基づいて前記質量特性を更新すること（Ｓ６）とを含む、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記推定することが、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを使用して、前記貨物ユニットが前記貨物輸送車両内でどこに配置されるか（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）を検出すること（Ｓ２３）を含む、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記推定することが、視覚センサ、レーダセンサ、およびライダセンサのいずれかを使用して、前記貨物輸送車両内に含まれる貨物の体積を検出すること（Ｓ２４）を含む、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記推定することが、フォトダイオードのアレイおよび／または圧力センサのアレイを使用して、前記貨物ユニットが前記貨物輸送車両内でどこに配置されるかを検出すること（Ｓ２５）を含む、請求項１から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記推定することが、無線周波数識別ＲＦＩＤアンテナアレイ、無線周波数送信アンテナアレイ、または超広帯域送信アンテナアレイを、前記車両（１００、２００、３００）の貨物室の周囲に配置されたトランシーバまたは受信機とともに使用して、前記貨物ユニットが前記貨物輸送車両内でどこに配置されるかを検出すること（Ｓ２６）を含む、請求項１から１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記車両内で利用可能な空きまたは占有スペースの量を評価すること（Ｓ７）と、推定された前記スペースおよび前記貨物ユニットのサイズに基づいて、追加の貨物ユニット（２２０）が貨物エリア内に収納可能かどうかを判定することとを含む、請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法。
19. プログラムがコンピュータ上で実行されるときに、請求項１から１８のいずれか１項に記載のステップを実行するプログラムコード手段（８２０）を含むコンピュータプログラム。
20. プログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに、請求項１から１８のいずれか１項に記載のステップを実行するプログラムコード手段（８２０）を含むコンピュータプログラムを保持するコンピュータ可読媒体（８１０）。
21. 陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）の車両動特性を決定する制御ユニット（１１０、２５０）であって、請求項１から１８のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するように構成された制御ユニット。
22. 陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）の質量特性を決定するセンサユニット（１１０）であって、前記センサユニットが、前記貨物輸送車両（１００、２００、３００）に入る貨物ユニットの１つまたは複数の特性を登録するように構成され、少なくとも１つの特性が前記貨物ユニットの質量に関連し、前記センサユニットが、トレーラー内の前記貨物ユニットの位置を推定し、前記登録された特性および前記推定された位置を制御ユニット（３５０）に送信するように構成されることを特徴とするセンサユニット。
23. 陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）の質量特性を決定する制御ユニット（３５０）であって、前記制御ユニット（３５０）が、前記車両に入る貨物ユニットに関連するデータを受信するように構成され、前記データは前記貨物ユニットの質量に関連する少なくとも１つの特性を含み、前記制御ユニット（３５０）がさらに、前記車両内の前記貨物ユニットの推定された位置を受信し、前記貨物ユニットの前記１つまたは複数の特性およびトレーラー内の前記貨物ユニットの前記推定された位置に基づいて前記貨物輸送車両の前記質量特性を決定するように構成されることを特徴とする制御ユニット。
24. 陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）の質量特性を決定するシステムであって、請求項２２に記載のセンサユニット（１１０）と、請求項２３に記載の制御ユニット（３５０）とを備える、システム。
25. 請求項２４に記載のシステムを備える陸上貨物輸送車両（１００、２００、３００）。

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