JP2023007118A - タイヤ状態量推定システム、タイヤ状態量推定プログラムおよびタイヤ状態量推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを提供する。【解決手段】車両Ｖに関する第１生情報ｄ１を取得する車両情報取得部１０１と、タイヤ１０に搭載されて、タイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得部ＳＵと、第１生情報および第２生情報の一部に基づいて、タイヤの状態量の推定に用いる第１データＤ１を予め算出する第１データ算出部１０２と、第１生情報および第２生情報のうち第１データ算出部における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データＤ２と第１データを外部装置ＣＬ１に送信する送信部１０３と、受信した第２データに基づいて、タイヤの状態量の推定に用いる第３データＤ３を算出する第３データ算出部３０２と、受信した第１データと、第３データとに基づいて、タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定部３０３とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、車両に適用可能なタイヤ状態量推定システム、タイヤ状態量推定プログラムおよびタイヤ状態量推定方法に関する。

一般的に車両のタイヤの摩耗が進むと制動距離が長くなり、安全性が低下する。

そこで、摩耗の程度を含むタイヤの状態量を推定して、安全性等の確保に資する技術が従来より種々提案されている（特許文献１、２）。

これにより、タイヤの状態量を把握して、車両の安全性確保およびタイヤ故障の予防や効率的な車両運用を図っている。

特開２００９－ １９９５０号公報 特開２０２０－１６４１２７号公報

ここで、特許文献１では、車両に搭載した装置で摩耗の推定をおこなっている。しかしながら、特許文献１に開示の技術では、推定アルゴリズムを変更する際に車両側のソフトウェア等のアップデートなどが必要となり、即時の対応が難しいという不都合があった。

一方、特許文献２では、センサで取得したタイヤ等に関するデータを無線回線を介して外部ソフトウェアに送信し、車両外でタイヤの摩耗等を推定する技術が開示されている。当該技術では、アルゴリズムの更新を比較的容易に行うことはできるという利点がある。

しかしながら、センサ出力値の全てを含む膨大なデータを外部に送信することは通信量の増大を招き、コストが嵩むという難点があった。

そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システム、タイヤ状態量推定プログラムおよびタイヤ状態量推定方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係るタイヤ状態量推定システムは、車両に有って、当該車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得部と、前記車両のタイヤに搭載されて、前記タイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得部と、取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出部と、前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出部における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信部と、前記外部装置に有って、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信部と、前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出部と、前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定部と、を備えることを要旨とする。

なお、本態様に係るタイヤ状態量推定システムにおいて、タイヤ情報取得部で第１生情報を取得する対象としてのタイヤには、ホイールを含むようにできる。

これにより、車両情報取得部およびタイヤ情報取得部で取得した生データの一部を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データのみを外部装置側に送信し、タイヤの状態量を推定する処理の一部を外部装置側で行うことができる。そのため、車両情報取得部とタイヤ情報取得部で取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつコストを低減することができる。

また、前記第１データ算出部における算出処理に用いられる前記第１生情報および前記第２生情報の一部は、当該第１生情報および当該第２生情報に含まれる信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報であるようにできる。

これにより、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを実現することができる。

また、前記信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報は、前記車両情報取得部で取得される車両加速度の情報を含むようにできる。

これにより、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを容易に実現することができる。

また、前記第１データは、前記車両加速度の情報の時間積算値成分を含むようにできる。

これにより、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを実現することができる。

また、前記タイヤの状態量は、タイヤ摩耗量またはタイヤの残耐久値を含むようにできる。

これにより、タイヤ摩耗量またはタイヤの残耐久値を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを実現することができる。

また、前記タイヤ摩耗量は、次式
摩耗量（Ａ）＝Σ瞬間摩耗量（Ｍ）
で算出し、
前記瞬間摩耗量（Ｍ）は、次式
瞬間摩耗量（Ｍ）＝（転動分ｐ（ｔ））＋（加減速分ｑ（ｔ）×ｆ（ｔ））＋（横力分ｒ（ｔ）×ｇ（ｔ））
＝数１

≒数２

（但し、ｐ（ｔ）：タイヤ静荷重、ｑ（ｔ）：加減速による係数、ｒ（ｔ）：横力による係数、ｆ（ｔ）：前後方向加速度、ｇ（ｔ）：左右方向加速度）
で算出するようにしてもよい。

これにより、タイヤ摩耗量を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システムを実現することができる。

また、本発明の他の態様に係るタイヤ状態量推定プログラムは、車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得ステップと、前記車両のタイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得ステップと、取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出ステップと、前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出ステップにおける算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信ステップと、前記外部装置において、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信ステップと、前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出ステップと、前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定ステップと、を有し、タイヤ状態量推定システムで実行されることを要旨とする。

これにより、車両情報取得ステップおよびタイヤ情報取得ステップで取得した生データの一部を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データのみを外部装置側に送信し、タイヤの状態量を推定する処理の一部を外部装置側で行うようにできる。そのため、車両情報取得ステップとタイヤ情報取得ステップで取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつコストを低減することができる。

また、本発明の他の態様に係るタイヤ状態量推定方法は、車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得過程と、前記車両のタイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得過程と、取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出過程と、前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出過程における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信過程と、前記外部装置において、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信過程と、前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出過程と、前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定過程と、を有することを要旨とする。

これにより、車両情報取得過程およびタイヤ情報取得過程で取得した生データの一部を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データのみを外部装置側に送信し、タイヤの状態量を推定する処理の一部を外部装置側で行うようにできる。そのため、車両情報取得過程とタイヤ情報取得過程で取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつコストを低減することができる。

本発明によれば、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ、データの通信量を抑制することが可能なタイヤ状態量推定システム、タイヤ状態量推定プログラムおよびタイヤ状態量推定方法を提供することができる。

実施形態に係るタイヤ状態量推定システムの概略構成を示す概略構成図である。 実施形態に係るタイヤ状態量推定システムの機能構成を示す機能ブロック図である。 実施形態に係るタイヤ状態量推定システムの処理の概要を示す説明図である。 実施形態に係るタイヤ状態量推定システムで実行されるタイヤ状態量推定処理の処理手順の例を示すフローチャートである。

図１および図２を参照して、本発明の実施形態に係るタイヤ状態量推定システムＳ１について説明する。

なお、以下の図面の記載において、同一または類似の部分には、同一または類似の符号を付している。但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。

したがって、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきものである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

（タイヤ状態量推定システムの概略構成）
図１の概略構成図および図２の機能ブロック図を参照して、実施形態に係るタイヤ状態量推定システムＳ１の概略構成について説明する。

タイヤ状態量推定システムＳ１は、図１等に示すように、車両Ｖに搭載されているマイクロコンピュータ等で構成される処理装置２００と、車両Ｖに装着されるタイヤに搭載されるタイヤ情報取得部としてのセンサユニットＳＵと、外部装置としてのクラウドコンピューティングシステムＣＬ１とから構成される。

（センサユニットについて）
図１を参照して、タイヤ１０に搭載されるセンサユニットＳＵについて説明する。

図１には、リムホイール９０に組み付けられたタイヤ１０のタイヤ幅方向に沿った断面形状が示されている。

また、トレッド部２０は、車両Ｖに装着されたタイヤ１０が路面を転動する際に路面と接する部分である。トレッド部２０には、車両の種別及び要求される性能に応じたトレッドパターンが形成される。

そして、タイヤ１０の内面１０ａには、第２生情報ｄ２としてタイヤ１０の温度情報、内圧情報等を検出するセンサユニットＳＵが設けられている。

図１に示す構成例では、センサユニットＳＵは、トレッド部２０と対向する内面１０ａに設けられている。より具体的には、センサユニットＳＵは、リムホイール９０に組み付けられた空気入りタイヤ１０の内部空間に充填された空気などの気体の漏れを防止するインナーライナー（図示省略）の表面に取り付けられる。

なお、センサユニットＳＵは、トレッド部２０と対向する内面１０ａに限らず、タイヤ１０のサイドウォール３０側の内面に設けるようにしてもよい。

センサユニットＳＵは、車両Ｖに装着される各タイヤ１０に設けられることが好ましい。車両の安全性確保には各タイヤ１０の摩耗状況等を監視することが望ましいためである。

また、センサユニットＳＵは、必ずしもタイヤ１０の内側面に貼付されていなくてもよく、例えば、センサユニットＳＵの一部または全部がタイヤ１０の内部に埋設される構成としてもよい。

なお、センサユニットＳＵで取得した第２生情報ｄ２は、無線回線Ｎ１を介して処理装置２００側に送信される。

（処理装置について）
図２を参照して、車両Ｖに搭載される処理装置２００の構成例について説明する。

処理装置２００は、マイクロコンピュータ等のハードウェアおよび当該マイクロコンピュータ等で実行可能に格納されるプログラムおよびデータ等で構成される。

処理装置２００は、車両Ｖに関する第１生情報ｄ１を取得する車両情報取得部１０１を備える。なお、車両Ｖに関する第１生情報ｄ１としては、車速情報、前後加速度情報等が挙げられる。

また、処理装置２００は、取得された第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２の一部に基づいて、タイヤ１０の状態量（摩耗量等）の推定に用いる第１データＤ１を予め算出する第１データ算出部１０２を備える。

また、処理装置２００は、第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２のうち第１データ算出部１０２における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データＤ２と、第１データＤ１とを外部装置としてのクラウドコンピューティングシステムＣＬ１に無線回線（例えば、携帯電話網、パケット通信、インターネット通信網等）Ｎ２を介して送信する送信部１０３を備える。

なお、第１データ算出部１０２における算出処理に用いられる第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２の一部は、当該第１生情報および当該第２生情報に含まれる信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報であるようにできる。

また、信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報は、車両情報取得部としての車両センサ１０１で取得される車両加速度の情報を含むようにできる。

なお、より具体的な計算式等については、後述する。

（外部装置について）
図２を参照して、外部装置としてのクラウドコンピューティングシステムＣＬ１の構成例について説明する。

なお、ここでいうクラウドコンピューティングとはネットワーク経由で提供されているコンピューティング資源を広く含む意である。

また、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１の一部または全部には、分散型アーキテクチャであるエッジコンピューティングを取り入れてもよい。

なお、エッジコンピューティングとは、ＩｏＴ端末などのデバイスや、比較的近くに設置されたサーバにより、データ処理・分析等を行う分散コンピューティングの概念をいう。

ここで、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１は、第１データＤ１および第２データＤ２を無線回線Ｎ２を介して受信する受信部３０１を備える。

また、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１は、受信した第２データＤ２に基づいて、タイヤ１０の状態量の推定に用いる第３データＤ３を算出する第３データ算出部３０２を備える。

また、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１は、受信した第１データＤ１と、算出された第３データＤ３とに基づいて、タイヤ１０について摩耗量等の状態量を推定するタイヤ状態量推定部３０３を備える。

なお、第１データＤ１には、車両Ｖの車両加速度の情報の時間積算値成分を含むようにできる。より具体的な計算式等については、後述する。

また、タイヤの状態量には、タイヤ摩耗量またはタイヤの残耐久値を含むようにできる。

（タイヤ状態量推定システムの処理の概要）
図３を参照して、本実施形態に係るタイヤ状態量推定システムＳ１の処理の概要について説明する。

図３に示す例では、車両情報取得部１０１で取得される第１生情報の例として、車両Ｖの静止荷重推定値ｄ１ａと、車両側前後加速度ｄ１ｂを挙げている。

また、センサユニットＳＵで取得した第２生情報ｄ２の例として、タイヤ内圧、温度情報ｄ２を挙げている。

なお、上述の第１生情報および第２生情報の具体例は、一例であり、これらには限定されない。

ここで、車両側前後加速度ｄ１ｂは、時定数が比較的小さい（時定数が秒未満であり比較的変化が激しい）情報に相当する。そのため、車両側の処理装置２００の第１データ算出部１０２で予め計算処理を行う第１生情報ｄ１に該当する。

一方、静止荷重推定値ｄ１ａと、タイヤ内圧、温度情報ｄ２は、時定数が比較的長い（例えば、時定数が数分以上であり比較的変化が緩やか）情報に相当する。そのため、第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２のうち第１データ算出部１０２における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データＤ２に該当する。

そして、外部装置（クラウドコンピューティングシステムＣＬ１）に送信された第１データＤ１および第２データＤ２に基づいて、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１側で動的荷重推定値、瞬間摩耗量等の算出が行われ、算出された第３データＤ３に基づいて摩耗量推定が行われる。

なお、タイヤ１０の耐久判定についても同様の処理を行うことが可能である。

これにより、車両情報取得部（車両センサ）１０１およびタイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵで取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ通信コスト等を低減することが可能となる。

（タイヤ摩耗量算出の第１実施例）
タイヤ１０の状態量の一種であるタイヤ摩耗量算出の第１実施例について述べる。

タイヤ摩耗量は、次式
摩耗量（Ａ）＝Σ瞬間摩耗量（Ｍ）
で算出することができる。

そして、瞬間摩耗量（Ｍ）は、次式
瞬間摩耗量（Ｍ）＝係数×複合摩擦エネルギー（Ｅ）
で算出することが可能である。

また、複合摩擦エネルギー（Ｅ）は、次式
複合摩擦エネルギー（Ｅ）＝摩耗エネルギー（Ｅ１）＋合成摩耗エネルギー（Ｅ２）
＝ａ１×ｆ＋ｂ１＋ａ２×ｇ＋ｂ２
（但し、係数ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２は、時定数が比較的長い変数を用いて導出される定数であり、ｆは説明変数として用いられる前後方向加速度、ｇは説明変数として用いられる横速度である）
で算出することができる。

ここで、上記の変数ｆ（前後方向加速度）および変数ｇ（横加速度）は、時定数が比較的小さい（例えば、時定数が秒未満であり比較的変化が激しい）情報に相当する。そのため、車両側の処理装置２００の第１データ算出部１０２で予め計算処理を行う第１生情報ｄ１に該当する。

一方、係数ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２は、時定数が比較的長い（例えば、時定数が数分以上であり比較的変化が緩やか）変数を用いて導出される定数である。

そのため、第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２のうち第１データ算出部１０２における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データＤ２に該当する。

なお、係数ａ１、ｂ１、ａ２、ｂ２は、周知の回帰分析法（例えば、最小二乗法等）を用いて求めることができる。

これにより、車両情報取得部（車両センサ）１０１およびタイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵで取得した生データの一部を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データのみを外部装置（クラウドコンピューティングシステムＣＬ１）側に送信し、タイヤ１０の状態量を推定する処理の一部を外部装置側で行うことができる。

そのため、車両情報取得部（車両センサ）１０１およびタイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵで取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、瞬間摩耗量を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ通信コスト等を低減することができる。

（タイヤ摩耗量算出の第２実施例）
タイヤ１０の状態量の一種であるタイヤ摩耗量算出の第２実施例について述べる。

タイヤ摩耗量は、次式
摩耗量（Ａ）＝Σ瞬間摩耗量（Ｍ）
で算出することができる。

瞬間摩耗量（Ｍ）は、次式
瞬間摩耗量（Ｍ）＝（転動分ｐ（ｔ））＋（加減速分ｑ（ｔ）×ｆ（ｔ））＋（横力分ｒ（ｔ）×ｇ（ｔ））
＝数１

≒数２

（但し、ｐ（ｔ）：タイヤ静荷重、ｑ（ｔ）：加減速による係数、ｒ（ｔ）：横力による係数、ｆ（ｔ）：前後方向加速度、ｇ（ｔ）：左右方向加速度）
で算出することができる。

なお、数１は、瞬間摩耗量を変化の速さで数式分解したものである。

ここで、ｐ（ｔ）：タイヤ静荷重は、荷物の積み下ろし等で変化する値であり、タイヤ１０のセンサユニットＳＵで取得された情報から推定される。

また、ｑ（ｔ）：加減速による係数は、接地面積などに依存し、例えば摩耗量によって経時的に変化するもののうち前後方向の変化量であり、タイヤ１０のセンサユニットＳＵで取得された情報等から推定される。

また、ｒ（ｔ）：横力による係数は、接地面積などに依存し、例えば摩耗量によって経時的に変化するもののうち横方向（左右方向）の変化量であり、タイヤ１０のセンサユニットＳＵで取得された情報等から推定される。

また、ｆ（ｔ）：前後方向加速度は、車両情報取得部（車両センサ）１０１で直接取得、或いはタイヤ１０のセンサユニットＳＵで取得された情報等から推定される。

なお、ｐ（ｔ）、ｑ（ｔ）、ｒ（ｔ）は、時定数が数分以上の比較的ゆっくりした変化をする量に該当する。

また、ｆ（ｔ）、ｇ（ｔ）は、時定数が秒未満の比較的早い変化をする量に該当する。

また、数２のＢ１部およびＢ２部は、ｔが１分以内の積分であり、エッジコンピューティングで計算するようにできる。

なお、単純に積分値を送信するようにしてもよいが、実施例に係る加速度の時間積算値成分として、加速度の１次関数、２次関数（２乗）、３次関数（３乗）の積分値をそれぞれ送信し、車両側で補正（即ち、予め求めたｃ１～ｃ３の値で補正）することも可能である。

また、３次関数（３乗）成分までには限定されない。例えば、２次関数（２乗）成分、４次関数（４乗）成分としてもよい。

また、上記の補正に用いるｃ１～ｃ３は、予め車両やタイヤ情報に基づき求めた複数の定数である。なお、ｃ１～ｃ３に限らず、４個以上の補正値を用いるようにしてもよい。

また、補正に限らず、補正や合算を行うようにしてもよい。また、補正に伴う処理は車両Ｖもしくはクラウドで行うようにできる。

これにより、車両情報取得部（車両センサ）１０１およびタイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵで取得した生データの一部（時定数が比較的早い量に関する生データ）を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データ（時定数が比較的ゆっくりした量に関する生データ）のみを外部装置（クラウドコンピューティングシステムＣＬ１）側に送信し、タイヤ１０の状態量を推定する処理の一部を外部装置側で行うことができる。

そのため、車両情報取得部（車両センサ）１０１およびタイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵで取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、瞬間摩耗量を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつ通信コスト等を低減することができる。

（タイヤ状態量推定処理）
図４のフローチャートを参照して、本実施形態に係るタイヤ状態量推定システムＳ１で実行されるタイヤ状態量推定処理の処理手順について説明する。

なお、本処理のうちステップＳ１０～Ｓ１３までは、車両側の処理装置２００で実行され、ステップＳ１４～Ｓ１６までは、外部装置としてのクラウドコンピューティングシステムＣＬ１で実行される。

この処理が開始されると、まずステップＳ１０において車両情報取得部（車両センサ）１０１から車両Ｖに関する第１生情報ｄ１を取得する。

次いで、ステップＳ１１では、タイヤ情報取得部（センサユニット）ＳＵからタイヤ１０に関する第２生情報ｄ２を取得してステップＳ１２に移行する。

ステップＳ１２では、第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２の一部に基づいて、車両側の処理装置２００により、タイヤ１０の状態量の推定に用いる第１データＤ１を予め算出してステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３では、第１生情報ｄ１および第２生情報ｄ２のうち第１データＤ１を算出するステップＳ１２の算出処理に用いなかった情報で構成される第２データＤ２と、第１データＤ１とを外部装置としてのクラウドコンピューティングシステムＣＬ１に送信してステップＳ１４に移行する。

ステップＳ１４では、クラウドコンピューティングシステムＣＬ１において第１データＤ１および第２データＤ２を受信したか否かが判定される。

そして、判定結果が「Ｎｏ」の場合にはステップＳ１０に戻り、「Ｙｅｓ」の場合にはステップＳ１５に移行する。

ステップＳ１５では、受信した第２データＤ２に基づいて、タイヤ１０の状態量の推定に用いる第３データＤ３を算出してステップＳ１６に移行する。

ステップＳ１６では、受信した第１データＤ１と、算出された第３データＤ３とに基づいて、タイヤ１０の状態量（摩耗量等）を推定して処理を終了する。

この処理により、取得した生データの一部を用いてタイヤの状態量を推定する処理の一部を車両側で行い、その他の生データのみをクラウドコンピューティングシステムＣＬ１側に送信し、タイヤの状態量を推定する処理の一部をクラウドコンピューティングシステムＣＬ１側で行うことができる。そのため、取得した生データを全て外部装置に送信する場合に比してデータの通信量を抑制することができ、摩耗の程度を含むタイヤの状態量の推定精度を確保しつつコストを低減することができる。

以上、本発明のタイヤ状態量推定システム、タイヤ状態量推定プログラムおよびタイヤ状態量推定方法を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。

Ｓ１ タイヤ状態量推定システム
ｄ１ 第１生情報
ｄ２ 第２生情報
ＣＬ１ 外部装置（クラウドコンピューティングシステム）
Ｄ１ 第１データ
Ｄ２ 第２データ
Ｄ３ 第３データ
ＳＵ タイヤ情報取得部（センサユニット）
Ｖ 車両
１０ タイヤ
１０１ 車両情報取得部（車両センサ）
１０２ 第１データ算出部
１０３ 送信部
２００ 処理装置
３０１ 受信部
３０２ 第３データ算出部
３０３ タイヤ状態量推定部

Claims (8)

1. 車両に有って、当該車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得部と、
   前記車両のタイヤに搭載されて、前記タイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得部と、
   取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出部と、
   前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出部における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信部と、
   前記外部装置に有って、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信部と、
   前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出部と、
   前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定部と、
   を備えることを特徴とするタイヤ状態量推定システム。
2. 前記第１データ算出部における算出処理に用いられる前記第１生情報および前記第２生情報の一部は、当該第１生情報および当該第２生情報に含まれる信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報であることを特徴とする請求項１に記載のタイヤ状態量推定システム。
3. 前記信号の周波数成分が所定値以下の変数を含む情報は、前記車両情報取得部で取得される車両加速度の情報を含むことを特徴とする請求項２に記載のタイヤ状態量推定システム。
4. 前記第１データは、前記車両加速度の情報の時間積算値成分を含むことを特徴とする請求項３に記載のタイヤ状態量推定システム。
5. 前記タイヤの状態量は、タイヤ摩耗量またはタイヤの残耐久値を含むことを特徴とする請求項１から請求項４の何れか１項に記載のタイヤ状態量推定システム。
6. 前記タイヤ摩耗量は、次式
   摩耗量（Ａ）＝Σ瞬間摩耗量（Ｍ）
   で算出し、
   前記瞬間摩耗量（Ｍ）は、次式
   瞬間摩耗量（Ｍ）＝（転動分ｐ（ｔ））＋（加減速分ｑ（ｔ）×ｆ（ｔ））＋（横力分ｒ（ｔ）×ｇ（ｔ））
   ＝数１
   

   

   ≒数２
   

   

   （但し、ｐ（ｔ）：タイヤ静荷重、ｑ（ｔ）：加減速による係数、ｒ（ｔ）：横力による係数、ｆ（ｔ）：前後方向加速度、ｇ（ｔ）：左右方向加速度）
   で算出することを特徴とする請求項５に記載のタイヤ状態量推定システム。
7. 車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得ステップと、
   前記車両のタイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得ステップと、
   取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出ステップと、
   前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出ステップにおける算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信ステップと、
   前記外部装置において、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信ステップと、
   前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出ステップと、
   前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定ステップと、
   を有し、
   タイヤ状態量推定システムで実行されることを特徴とするタイヤ状態量推定プログラム。
8. 車両に関する第１生情報を取得する車両情報取得過程と、
   前記車両のタイヤに関する第２生情報を取得するタイヤ情報取得過程と、
   取得された前記第１生情報および前記第２生情報の一部に基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第１データを予め算出する第１データ算出過程と、
   前記第１生情報および前記第２生情報のうち前記第１データ算出過程における算出処理に用いなかった情報で構成される第２データと、前記第１データとを外部装置に送信する送信過程と、
   前記外部装置において、前記第１データおよび前記第２データを受信する受信過程と、
   前記外部装置において、受信した前記第２データに基づいて、前記タイヤの状態量の推定に用いる第３データを算出する第３データ算出過程と、
   前記外部装置において、受信した前記第１データと、算出された前記第３データとに基づいて、前記タイヤの状態量を推定するタイヤ状態量推定過程と、
   を有することを特徴とするタイヤ状態量推定方法。

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