JP2024069896A - TIRE PHYSICAL INFORMATION ESTIMATION DEVICE, TIRE PHYSICAL INFORMATION ESTIMATION METHOD, AND DATA PROCESSING DEVICE - Google Patents

TIRE PHYSICAL INFORMATION ESTIMATION DEVICE, TIRE PHYSICAL INFORMATION ESTIMATION METHOD, AND DATA PROCESSING DEVICE Download PDF

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Abstract

【課題】演算モデルを簡易的に構築してタイヤに関する物理情報を推定することができるタイヤ物理情報推定装置、タイヤ物理情報推定方法およびデータ処理装置を提供する。【解決手段】タイヤ物理情報推定装置60は、物理情報推定部62、物理情報取得部64および推定処理部65を備える。物理情報推定部62は、車両またはタイヤ10で計測される物理量に基づいて、タイヤ10の運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデル62aに入力して第1タイヤ物理情報を推定する。物理情報取得部64は、計測された前記物理量が取得された位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する。推定処理部65は、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する。【選択図】図8[Problem] To provide a tire physical information estimation device, a tire physical information estimation method, and a data processing device capable of estimating physical information related to a tire by simply constructing a calculation model. [Solution] A tire physical information estimation device 60 includes a physical information estimation unit 62, a physical information acquisition unit 64, and an estimation processing unit 65. The physical information estimation unit 62 estimates first tire physical information based on physical quantities measured on a vehicle or tire 10 by inputting the measured physical quantities into a trained calculation model 62a that estimates tire physical information generated by the motion of the tire 10. The physical information acquisition unit 64 acquires second tire physical information corresponding to position information at which the measured physical quantities were acquired. The estimation processing unit 65 estimates the tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information. [Selected Figure] Figure 8

Description

本発明は、タイヤ物理情報を推定するタイヤ物理情報推定装置、タイヤ物理情報推定方法およびデータ処理装置に関する。 The present invention relates to a tire physical information estimation device, a tire physical information estimation method, and a data processing device for estimating tire physical information.

昨今、タイヤおよび車両等において計測される情報を学習型の演算モデルに入力し、タイヤ力等のタイヤ物理情報を推定するシステムの研究が行われている。 Recently, research has been conducted into systems that input information measured on tires and vehicles into a learning-based computational model to estimate tire physical information such as tire force.

特許文献1には従来のタイヤ物理情報推定システムが記載されている。タイヤ物理情報推定システムは、物理情報推定部およびデータ取得部を備える。物理情報推定部は、タイヤの運動によって生じるタイヤに関する物理情報を推定すべく入力層から出力層に至る学習型の演算モデルを有する。データ取得部は、入力層への入力データを取得する。演算モデルは、入力層から出力層へ向けての途中演算において畳み込み演算を実行して特徴量を抽出する特徴抽出部を有する。 Patent Document 1 describes a conventional tire physical information estimation system. The tire physical information estimation system includes a physical information estimation unit and a data acquisition unit. The physical information estimation unit has a learning-type computation model extending from an input layer to an output layer in order to estimate physical information related to a tire that is generated by the motion of the tire. The data acquisition unit acquires input data for the input layer. The computation model has a feature extraction unit that extracts feature amounts by performing a convolution computation in the intermediate computation from the input layer to the output layer.

特開2021-46080号公報JP 2021-46080 A

特許文献1に記載のタイヤ物理情報推定システムでは、タイヤ物理情報の推定においてリアルタイム性が確保されるが、例えば複数の車種や型式ごとに学習モデルを構築するために時間とコストがかかるという問題点があった。 The tire physical information estimation system described in Patent Document 1 ensures real-time estimation of tire physical information, but has the problem that it takes time and costs to build a learning model for each of multiple vehicle types and models.

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、演算モデルを簡易的に構築してタイヤに関する物理情報を推定することができるタイヤ物理情報推定装置、タイヤ物理情報推定方法およびデータ処理装置を提供することにある。 The present invention was made in consideration of the above circumstances, and its purpose is to provide a tire physical information estimation device, a tire physical information estimation method, and a data processing device that can easily construct a calculation model and estimate physical information related to tires.

本発明のある態様はタイヤ物理情報推定装置である。タイヤ物理情報推定装置は、車両またはタイヤで計測される物理量に基づいて、タイヤの運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデルに入力して第1タイヤ物理情報を推定する物理情報推定部と、計測された前記物理量が取得された位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する物理情報取得部と、前記第1タイヤ物理情報および前記第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する推定処理部と、を備える。 One aspect of the present invention is a tire physical information estimation device. The tire physical information estimation device includes a physical information estimation unit that estimates first tire physical information by inputting a physical quantity measured on a vehicle or a tire into a trained computation model that estimates tire physical information generated by tire motion, a physical information acquisition unit that acquires second tire physical information corresponding to position information from which the measured physical quantity was acquired, and an estimation processing unit that estimates tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information.

本発明の別の態様に係るタイヤ物理情報推定方法は、タイヤで計測される物理量に基づいて、タイヤの運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデルを有し、タイヤで計測される物理量を前記演算モデルに入力して第1タイヤ物理情報を推定する物理情報推定ステップと、車両の位置情報に対応して取得されたタイヤ物理情報に基づいて、車両の位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する物理情報取得ステップと、前記第1タイヤ物理情報および前記第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する推定処理ステップと、を備える。 A tire physical information estimation method according to another aspect of the present invention has a trained computation model that estimates tire physical information generated by tire motion based on physical quantities measured at the tire, and includes a physical information estimation step of estimating first tire physical information by inputting the physical quantities measured at the tire to the computation model, a physical information acquisition step of acquiring second tire physical information corresponding to vehicle position information based on tire physical information acquired in response to vehicle position information, and an estimation processing step of estimating tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information.

また本発明の別の態様に係るデータ処理装置は、走行した経路における位置情報を取得する位置情報取得部と、車両に装着されたタイヤにおいて発生するタイヤ物理情報を取得するタイヤ物理情報取得部と、前記位置情報取得部により取得した位置情報に対応して前記タイヤ物理情報取得部で取得したタイヤ物理情報を記憶する記憶部と、を備える。 A data processing device according to another aspect of the present invention includes a position information acquisition unit that acquires position information on a traveled route, a tire physical information acquisition unit that acquires tire physical information generated in tires mounted on a vehicle, and a storage unit that stores the tire physical information acquired by the tire physical information acquisition unit in correspondence with the position information acquired by the position information acquisition unit.

本発明によれば、演算モデルを簡易的に構築してタイヤに関する物理情報を推定することができる。 According to the present invention, it is possible to easily construct a computational model and estimate physical information about tires.

実施形態に係るタイヤ物理情報推定装置を含むタイヤ物理情報推定システムの概要を説明するための模式図である。1 is a schematic diagram for explaining an overview of a tire physical information estimation system including a tire physical information estimation device according to an embodiment. FIG. 基準車両Aにおけるタイヤ物理情報推定装置の機能構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing a functional configuration of a tire physical information estimation device in a reference vehicle A. FIG. 基準車両Aにおけるデータ処理装置の機能構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of a data processing device in a reference vehicle A. タイヤ物理情報マップデータを取得する経路Lの一例を示すグラフである。1 is a graph showing an example of a route L for acquiring tire physical information map data. タイヤ力Fxに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフである。1 is a graph showing an example of tire physical information map data relating to a tire force Fx. タイヤ力Fyに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフである。11 is a graph showing an example of tire physical information map data regarding a tire force Fy. タイヤ力Fzに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフである。11 is a graph showing an example of tire physical information map data relating to a tire force Fz. 車両Bにおけるタイヤ物理情報推定装置の機能構成を示すブロック図である。4 is a block diagram showing a functional configuration of a tire physical information estimation device in a vehicle B. FIG. タイヤ物理情報推定装置によるタイヤ物理情報推定処理の手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a procedure of a tire physical information estimation process performed by the tire physical information estimation device. 推定処理部によって推定したタイヤ物理情報の例を示すグラフである。5 is a graph showing an example of tire physical information estimated by an estimation processing unit. タイヤ物理情報推定装置による推定精度を示す図表である。10 is a table showing estimation accuracy by the tire physical information estimation device.

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図1から図11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。 The present invention will be described below based on a preferred embodiment with reference to Figures 1 to 11. The same or equivalent components and parts shown in each drawing are given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted as appropriate. Furthermore, the dimensions of the parts in each drawing are enlarged or reduced as appropriate to facilitate understanding. Furthermore, some of the parts that are not important for explaining the embodiment will be omitted in each drawing.

(実施形態)
図1は、実施形態に係るタイヤ物理情報推定装置60を含むタイヤ物理情報推定システム100の概要を説明するための模式図である。タイヤ物理情報推定システム100は、基準車両Aにおいて学習済みのタイヤ物理情報を算出する演算モデル、および基準車両Aにおいて取得されたタイヤ物理情報マップデータを用いて、車両Bにおけるタイヤ物理情報を推定する。
(Embodiment)
1 is a schematic diagram for explaining an overview of a tire physical information estimation system 100 including a tire physical information estimation device 60 according to an embodiment. The tire physical information estimation system 100 estimates tire physical information of a vehicle B by using a computation model for calculating learned tire physical information of a reference vehicle A and tire physical information map data acquired from the reference vehicle A.

基準車両Aでは、タイヤ10に配設されたセンサ20およびタイヤ物理情報推定装置30によってタイヤ物理情報を算出する演算モデルの学習を実施し、データ処理装置40によってタイヤ物理情報マップデータを生成する。 For the reference vehicle A, a calculation model for calculating tire physical information is learned using a sensor 20 mounted on the tire 10 and a tire physical information estimation device 30, and tire physical information map data is generated by a data processing device 40.

タイヤ物理情報マップデータは、基準車両Aの位置情報に対応して取得されたタイヤ物理情報のデータである。タイヤ物理情報マップデータは、特定の経路に沿って基準車両Aを走行させ、位置情報を取得しながらタイヤ物理情報を計測することによって取得することができる。 The tire physical information map data is tire physical information data acquired corresponding to the position information of the reference vehicle A. The tire physical information map data can be acquired by driving the reference vehicle A along a specific route and measuring the tire physical information while acquiring the position information.

基準車両Aとは異なる車両Bでは、タイヤ物理情報推定装置60によって、車両Bに装着されたタイヤ10で生じるタイヤ物理情報を推定する。タイヤ物理情報推定装置60は、基準車両Aで学習済みの演算モデルによって算出される第1タイヤ物理情報と、基準車両Aで取得されたタイヤ物理情報マップデータに基づき取得される第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する。タイヤ物理情報推定装置60は、例えば、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報を重み付けして加算することによってタイヤ物理情報を推定する。タイヤ物理情報推定装置60は、本発明におけるタイヤ物理情報推定装置に相当する。 In vehicle B, which is different from reference vehicle A, tire physical information generated in a tire 10 mounted on vehicle B is estimated by a tire physical information estimation device 60. The tire physical information estimation device 60 estimates tire physical information based on first tire physical information calculated by a computation model trained on reference vehicle A and second tire physical information acquired based on tire physical information map data acquired on reference vehicle A. The tire physical information estimation device 60 estimates tire physical information, for example, by weighting and adding the first tire physical information and the second tire physical information. The tire physical information estimation device 60 corresponds to the tire physical information estimation device in the present invention.

タイヤ物理情報は、タイヤ10の運動によって生じる3軸方向のタイヤ力Fや、タイヤ10に働く3軸まわりのモーメントなどである。以下、タイヤ物理情報を推定するシステムについて、主としてタイヤ力Fを例として説明するが、他のタイヤ物理情報でも同様である。 The tire physical information includes the tire force F in three axial directions generated by the motion of the tire 10, and the moment acting on the tire 10 about three axes. Below, the system for estimating tire physical information will be described mainly using the tire force F as an example, but the same applies to other tire physical information.

タイヤ物理情報推定システム100は、基準車両Aで取得されたタイヤ物理情報マップデータおよび学習済みの演算モデル、および車両Bで推定されたタイヤ物理情報を、通信ネットワーク91を介して取得して蓄積し、タイヤ物理情報を監視するためのサーバ装置80などを含んでもよい。 The tire physical information estimation system 100 may include a server device 80 for acquiring and storing tire physical information map data and a learned computation model acquired by a reference vehicle A, and tire physical information estimated by a vehicle B via a communication network 91, and for monitoring the tire physical information.

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物理情報推定装置30および60へ出力する。タイヤ物理情報推定装置30および60は、タイヤ物理情報を推定する演算においてセンサ20で計測されるデータを用いるが、車両加速度等の車両側からの情報を車両制御装置90等から取得し、タイヤ物理情報を推定する演算に用いてもよい。タイヤ物理情報推定装置30および60は、センサ20で計測した物理量を用いずに、車両加速度等の車両側において計測された物理量の情報を車両制御装置90等から取得し、タイヤ物理情報を推定する演算に用いてもよい。 The sensor 20 measures physical quantities of the tire 10, such as the acceleration and distortion of the tire 10, the tire air pressure, and the tire temperature, and outputs the measured data to the tire physical information estimation devices 30 and 60. The tire physical information estimation devices 30 and 60 use the data measured by the sensor 20 in the calculation to estimate the tire physical information, but may also obtain information from the vehicle side, such as vehicle acceleration, from a vehicle control device 90 or the like and use it in the calculation to estimate the tire physical information. The tire physical information estimation devices 30 and 60 may obtain information on physical quantities measured on the vehicle side, such as vehicle acceleration, from a vehicle control device 90 or the like, without using the physical quantities measured by the sensor 20, and use it in the calculation to estimate the tire physical information.

タイヤ物理情報推定装置60は、推定したタイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を例えば車両制御装置90へ出力する。車両制御装置90は、タイヤ物理情報推定装置60から入力されたタイヤ物理情報を、例えば制動距離の推定、車両制御への適用、更には車両の安全走行に関する情報の運転者への報知などに用いる。 The tire physical information estimation device 60 outputs tire physical information such as the estimated tire force F and moments around three axes acting on the tire 10 to, for example, a vehicle control device 90. The vehicle control device 90 uses the tire physical information input from the tire physical information estimation device 60, for example, to estimate braking distance, apply it to vehicle control, and even notify the driver of information related to safe vehicle driving.

図2は、基準車両Aにおけるタイヤ物理情報推定装置30の機能構成を示すブロック図である。センサ20は、加速度センサ21、歪ゲージ22、圧力ゲージ23および温度センサ24等を有し、タイヤ10における物理量を計測する。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。基準車両Aに設けられたセンサ20は、タイヤ物理情報推定装置30の一部であるとしてもよい。 Figure 2 is a block diagram showing the functional configuration of the tire physical information estimation device 30 on the reference vehicle A. The sensor 20 has an acceleration sensor 21, a strain gauge 22, a pressure gauge 23, a temperature sensor 24, etc., and measures physical quantities in the tire 10. These sensors measure physical quantities related to the deformation and movement of the tire 10 as physical quantities of the tire 10. The sensor 20 provided on the reference vehicle A may be part of the tire physical information estimation device 30.

加速度センサ21および歪ゲージ22は、タイヤ10とともに機械的に運動しつつ、それぞれタイヤ10に生じる加速度および歪量を計測する。加速度センサ21は、例えばタイヤ10のトレッド、サイド、ビードおよびホイール等に配設されており、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。 The acceleration sensor 21 and strain gauge 22 move mechanically together with the tire 10, and measure the acceleration and strain amount occurring in the tire 10, respectively. The acceleration sensor 21 is disposed, for example, in the tread, side, bead, wheel, etc. of the tire 10, and measures the acceleration in three axes of the tire 10: the circumferential direction, the axial direction, and the radial direction.

歪ゲージ22は、タイヤ10のトレッド、サイドおよびビード等に配設されており、配設箇所での歪を計測する。また、圧力ゲージ23および温度センサ24は、例えばタイヤ10のエアバルブに配設されており、それぞれタイヤ空気圧およびタイヤ温度を計測する。温度センサ24は、タイヤ10の温度を正確に計測するために、タイヤ10に直接、配設されていてもよい。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。 The strain gauges 22 are disposed in the tread, sides, beads, etc. of the tire 10, and measure the strain at the locations where they are disposed. The pressure gauge 23 and temperature sensor 24 are disposed, for example, in the air valve of the tire 10, and measure the tire air pressure and tire temperature, respectively. The temperature sensor 24 may be disposed directly on the tire 10 in order to accurately measure the temperature of the tire 10. The tires 10 may be fitted with, for example, an RFID 11 or the like to which unique identification information is assigned in order to identify each tire.

タイヤ物理情報推定装置30は、データ取得部31、物理情報推定部32、学習処理部33および通信部34を有する。タイヤ物理情報推定装置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。タイヤ物理情報推定装置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。 The tire physical information estimation device 30 has a data acquisition unit 31, a physical information estimation unit 32, a learning processing unit 33, and a communication unit 34. The tire physical information estimation device 30 is an information processing device such as a PC (personal computer). Each unit in the tire physical information estimation device 30 can be realized in hardware terms by electronic elements and mechanical parts such as a computer CPU, and in software terms by a computer program, but here, functional blocks realized by the cooperation of these are depicted. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.

データ取得部31は、無線通信等によりセンサ20で計測された加速度、歪、空気圧および温度の情報を取得する。通信部34は、センサ20で計測されたタイヤ10の物理量、およびタイヤ10について推定したタイヤ物理情報等を、通信ネットワーク91を介してサーバ装置80へ送信する。 The data acquisition unit 31 acquires information on acceleration, strain, air pressure, and temperature measured by the sensor 20 via wireless communication or the like. The communication unit 34 transmits the physical quantities of the tire 10 measured by the sensor 20, tire physical information estimated about the tire 10, and the like to the server device 80 via the communication network 91.

物理情報推定部32は、演算モデル32aを有し、データ取得部31からの情報を演算モデル32aに入力し、タイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を推定する。図2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。物理情報推定部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。 The physical information estimation unit 32 has a calculation model 32a, inputs information from the data acquisition unit 31 into the calculation model 32a, and estimates tire physical information such as tire force F and moments about three axes acting on the tire 10. As shown in FIG. 2, the tire force F has three axial components: a longitudinal force Fx in the longitudinal direction of the tire 10, a lateral force Fy in the lateral direction, and a load Fz in the vertical direction. The physical information estimation unit 32 may calculate all of these three axial components, or may calculate at least one of the components or two components in any combination.

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を用いることができる。CNN型の演算モデル32aは、例えば入力データとして3軸方向の加速度データを用い、3軸方向のタイヤ力を出力する。 The computation model 32a uses a learning model such as a neural network. The computation model 32a may be, for example, a CNN (Convolutional Neural Network) type, and may use a learning model equipped with convolution and pooling operations used in its prototype, the so-called LeNet. The CNN type computation model 32a uses, for example, acceleration data in three axial directions as input data, and outputs tire forces in three axial directions.

演算モデル32aは、例えば特開2021-46080号公報に示されるように、入力層、特徴抽出部、中間層、全結合部および出力層を備える。入力層には、データ取得部31で取得した3軸方向の加速度の時系列データが入力される。加速度データはセンサ20において時系列的に計測されており、一定の時間区間のデータを窓関数によって切り出して入力データとする。特徴抽出部は、畳み込み演算およびプーリング演算等を用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達する。全結合部は、中間層の各ノードからのデータを全結合して出力層の各ノードへ伝達する。出力層は、タイヤ力Fx、FyおよびFz等のタイヤ物理情報を出力する。演算モデル32aは、特開2021-46080号公報に記載された技術に限らず、公知の学習型の演算モデルを用いることができる。 The computation model 32a includes an input layer, a feature extraction unit, an intermediate layer, a full connection unit, and an output layer, as shown in, for example, JP 2021-46080 A. The input layer receives time series data of acceleration in three axial directions acquired by the data acquisition unit 31. The acceleration data is measured in a time series manner by the sensor 20, and data for a certain time period is cut out using a window function to be used as input data. The feature extraction unit extracts features using a convolution operation, a pooling operation, or the like, and transmits them to each node in the intermediate layer. The full connection unit fully connects data from each node in the intermediate layer and transmits it to each node in the output layer. The output layer outputs tire physical information such as tire forces Fx, Fy, and Fz. The computation model 32a is not limited to the technology described in JP 2021-46080 A, and any known learning-type computation model can be used.

学習処理部33は、タイヤ物理情報計測装置50によって計測したタイヤ物理情報を教師データとして、演算モデル32aを学習させる。タイヤ物理情報計測装置50は、車軸やタイヤ10等に設けられ、タイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を計測する。 The learning processing unit 33 trains the calculation model 32a using the tire physical information measured by the tire physical information measurement device 50 as training data. The tire physical information measurement device 50 is provided on the axle, the tire 10, etc., and measures tire physical information such as the tire force F and moments around three axes acting on the tire 10.

学習処理部33は、車両に応じた仕様のタイヤ10を装着した実際の基準車両Aを試験走行することによって演算モデル32aの学習を実行することができる。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。 The learning processing unit 33 can perform learning of the computation model 32a by test driving an actual reference vehicle A equipped with a tire 10 with specifications corresponding to the vehicle. The specifications of the tire 10 include information related to the performance of the tire, such as tire size, tire width, aspect ratio, tire strength, tire outer diameter, load index, and date of manufacture.

演算モデル32aは、小型自動車、軽自動車およびトラックなどの同じ車種において1つのモデルを学習によって構築し、同じ車種の他の車両において用いる。例えば、小型自動車に属する1つの車名の基準車両Aにおいて学習した演算モデル32aを同じ小型自動車に属する他の車名の車両Bにおけるタイヤ物理情報の演算モデル32aに用いる。また一つの車種(例えば小型自動車)に属する基準車両Aにおいて学習した演算モデル32aを別の車種(例えば軽自動車)に属する他の車両Bにおけるタイヤ物理情報の演算モデル32aに用いることもできる。 The computation model 32a is constructed by learning one model for the same vehicle type, such as a compact car, a light car, or a truck, and is used for other vehicles of the same vehicle type. For example, the computation model 32a learned for a reference vehicle A with one vehicle name belonging to a compact car is used as the computation model 32a for tire physical information for a vehicle B with another vehicle name belonging to the same compact car. Also, the computation model 32a learned for a reference vehicle A belonging to one vehicle type (e.g. a compact car) can be used as the computation model 32a for tire physical information for another vehicle B belonging to a different vehicle type (e.g. a light car).

図3は、基準車両Aにおけるデータ処理装置40の機能構成を示すブロック図である。データ処理装置40は、データ処理部41、記憶部42および通信部43を有する。データ処理装置40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。データ処理装置40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。 Figure 3 is a block diagram showing the functional configuration of the data processing device 40 in the reference vehicle A. The data processing device 40 has a data processing unit 41, a memory unit 42, and a communication unit 43. The data processing device 40 is, for example, an information processing device such as a PC (personal computer). Each unit in the data processing device 40 can be realized in hardware terms by electronic elements and mechanical parts such as a computer CPU, and in software terms by a computer program, but here, functional blocks realized by the cooperation of these are depicted. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.

データ処理部41は、位置情報取得部41aおよびタイヤ物理情報取得部41bを有する。位置情報取得部41aは、基準車両Aに搭載されたGPS受信機等から車両の現在位置情報(緯度および経度)を取得する。タイヤ物理情報取得部41bは、タイヤ物理情報計測装置50からタイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を取得する。 The data processing unit 41 has a position information acquisition unit 41a and a tire physical information acquisition unit 41b. The position information acquisition unit 41a acquires the current position information (latitude and longitude) of the vehicle from a GPS receiver or the like mounted on the reference vehicle A. The tire physical information acquisition unit 41b acquires tire physical information such as tire force F and moments around three axes acting on the tire 10 from the tire physical information measurement device 50.

記憶部42は、例えばSSD(Solid State Drive)、ハードディスク、CD-ROM、DVD等によって構成される記憶装置である。記憶部42は、データ処理部41によって取得された基準車両Aの位置情報とタイヤ物理情報とを対応付けてタイヤ物理情報マップデータとして記憶する。通信部43は、記憶部42に記憶したタイヤ物理情報マップデータを、通信ネットワーク91を介してサーバ装置80へ送信する。 The storage unit 42 is a storage device configured, for example, by an SSD (Solid State Drive), a hard disk, a CD-ROM, a DVD, etc. The storage unit 42 associates the position information of the reference vehicle A acquired by the data processing unit 41 with the tire physical information and stores the information as tire physical information map data. The communication unit 43 transmits the tire physical information map data stored in the storage unit 42 to the server device 80 via the communication network 91.

図4は、タイヤ物理情報マップデータを取得する経路Lの一例を示すグラフである。図4に示すように、予め定めた経路Lに沿って基準車両Aを走行させ、基準車両Aの現在位置情報(緯度および経度)を取得しつつ、タイヤ物理情報計測装置50からタイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を取得する。 Figure 4 is a graph showing an example of a route L for acquiring tire physical information map data. As shown in Figure 4, a reference vehicle A is driven along a predetermined route L, and current position information (latitude and longitude) of the reference vehicle A is acquired, while tire physical information such as tire force F and moments around three axes acting on the tire 10 is acquired from the tire physical information measuring device 50.

図5はタイヤ力Fxに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフ、図6はタイヤ力Fyに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフ、図7はタイヤ力Fzに関するタイヤ物理情報マップデータの一例を示すグラフである。図5から図7では、予め定めた経路Lに沿って基準車両Aを走行させたときに、各位置(緯度および経度)で計測された各タイヤ力Fx、FyおよびFzを表している。 Figure 5 is a graph showing an example of tire physical information map data related to tire force Fx, Figure 6 is a graph showing an example of tire physical information map data related to tire force Fy, and Figure 7 is a graph showing an example of tire physical information map data related to tire force Fz. Figures 5 to 7 show tire forces Fx, Fy, and Fz measured at each position (latitude and longitude) when a reference vehicle A is driven along a predetermined route L.

図8は、車両Bにおけるタイヤ物理情報推定装置60の機能構成を示すブロック図である。車両Bのタイヤ10に設けられたセンサ20は、基準車両Aに設けたセンサ20と同等であり、簡潔化のため説明を省略する。また、車両Bのタイヤ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。車両Bに設けられたセンサ20は、タイヤ物理情報推定装置60の一部であるとしてもよい。 Figure 8 is a block diagram showing the functional configuration of a tire physical information estimation device 60 in vehicle B. The sensor 20 provided on the tire 10 of vehicle B is equivalent to the sensor 20 provided on the reference vehicle A, and description thereof will be omitted for brevity. In addition, the tire 10 of vehicle B may be equipped with, for example, an RFID 11 or the like to which unique identification information is assigned in order to identify each tire. The sensor 20 provided on vehicle B may be part of the tire physical information estimation device 60.

タイヤ物理情報推定装置60は、データ取得部61、物理情報推定部62、位置情報取得部63、物理情報取得部64、推定処理部65、記憶部66および通信部67を有する。タイヤ物理情報推定装置60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。タイヤ物理情報推定装置60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。 The tire physical information estimation device 60 has a data acquisition unit 61, a physical information estimation unit 62, a position information acquisition unit 63, a physical information acquisition unit 64, an estimation processing unit 65, a storage unit 66, and a communication unit 67. The tire physical information estimation device 60 is an information processing device such as a PC (personal computer). Each unit in the tire physical information estimation device 60 can be realized in hardware terms by electronic elements and mechanical parts such as a computer CPU, and in software terms by a computer program, but here, functional blocks realized by the cooperation of these are depicted. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.

通信部67は、車両制御装置90およびサーバ装置80等の外部装置との間で有線または無線通信等によって通信する。通信部67は、車両Bに設けられたセンサ20で計測されたタイヤ10の物理量、および車両Bで推定されたタイヤ物理情報等を通信回線、例えばCAN(コントロールエリアネットワーク)、インターネット等を介して外部装置へ送信する。 The communication unit 67 communicates with external devices such as the vehicle control device 90 and the server device 80 via wired or wireless communication. The communication unit 67 transmits the physical quantities of the tire 10 measured by the sensor 20 provided on the vehicle B and tire physical information estimated on the vehicle B to the external devices via a communication line, such as a CAN (control area network), the Internet, etc.

記憶部66は、例えばSSD(Solid State Drive)、ハードディスク、CD-ROM、DVD等によって構成される記憶装置である。記憶部66は、基準車両Aにおいて取得された位置情報とタイヤ物理情報とを対応付けたタイヤ物理情報マップデータをサーバ装置80等から取得して記憶する。 The storage unit 66 is a storage device that is configured, for example, with an SSD (Solid State Drive), a hard disk, a CD-ROM, a DVD, etc. The storage unit 66 acquires tire physical information map data that associates the position information acquired on the reference vehicle A with tire physical information from the server device 80, etc., and stores it.

データ取得部61は、車両Bに設けられたセンサ20で計測された加速度、歪、空気圧および温度の情報を無線通信等によって取得し、物理情報推定部62へ出力する。 The data acquisition unit 61 acquires information on acceleration, strain, air pressure, and temperature measured by a sensor 20 installed in vehicle B via wireless communication or the like, and outputs the information to the physical information estimation unit 62.

物理情報推定部62は、演算モデル62aを有し、データ取得部61からの情報を演算モデル62aに入力し、タイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を推定する。演算モデル62aには、基準車両Aにおいて学習済みの演算モデル32aが用いられている。物理情報推定部62によって推定されるタイヤ物理情報を第1タイヤ物理情報と表記する。 The physical information estimation unit 62 has a calculation model 62a, inputs information from the data acquisition unit 61 to the calculation model 62a, and estimates tire physical information such as tire force F and moments around three axes acting on the tire 10. The calculation model 62a uses the calculation model 32a that has been trained on the reference vehicle A. The tire physical information estimated by the physical information estimation unit 62 is referred to as first tire physical information.

物理情報推定部62では、タイヤ物理情報推定装置30の物理情報推定部32と同様に、例えばデータ取得部31で取得した3軸方向の加速度の時系列データが演算モデル62aの入力層に入力される。加速度データは、車両Bにおけるセンサ20において時系列的に計測されており、一定の時間区間のデータを窓関数によって切り出して入力データとする。演算モデル62aは、出力層から例えば、タイヤ力Fx、FyおよびFz等の第1タイヤ物理情報を出力する。 In the physical information estimation unit 62, similar to the physical information estimation unit 32 of the tire physical information estimation device 30, time series data of acceleration in three axial directions acquired by the data acquisition unit 31, for example, is input to the input layer of the calculation model 62a. The acceleration data is measured in time series by the sensor 20 in the vehicle B, and data for a certain time interval is extracted using a window function to be used as input data. The calculation model 62a outputs the first tire physical information, such as tire forces Fx, Fy, and Fz, from the output layer.

位置情報取得部63は、車両Bに搭載されたGPS受信機等から車両の現在位置情報(緯度および経度)を取得し、物理情報取得部64へ出力する。物理情報取得部64は、記憶部66に記憶された基準車両Aのタイヤ物理情報マップデータに基づいて、車両Bの現在位置に対応するタイヤ物理情報を取得する。物理情報取得部64によって取得されるタイヤ物理情報を第2タイヤ物理情報と表記する。 The position information acquisition unit 63 acquires the vehicle's current position information (latitude and longitude) from a GPS receiver or the like mounted on vehicle B, and outputs it to the physical information acquisition unit 64. The physical information acquisition unit 64 acquires tire physical information corresponding to the current position of vehicle B based on the tire physical information map data of reference vehicle A stored in the memory unit 66. The tire physical information acquired by the physical information acquisition unit 64 is referred to as second tire physical information.

物理情報取得部64は、車両Bの現在位置に最も近いタイヤ物理情報マップデータ中の位置でのタイヤ物理情報を第2タイヤ物理情報として取得する。物理情報取得部64は、車両Bの現在位置に近接するタイヤ物理情報マップデータ中の2つの位置でのタイヤ物理情報を記憶部66から読み出し、例えば平均値を求めるなどして第2タイヤ物理情報として取得する。 The physical information acquisition unit 64 acquires tire physical information at a position in the tire physical information map data that is closest to the current position of vehicle B as the second tire physical information. The physical information acquisition unit 64 reads tire physical information at two positions in the tire physical information map data that are close to the current position of vehicle B from the storage unit 66, and acquires the tire physical information as the second tire physical information by, for example, calculating the average value.

推定処理部65は、物理情報推定部62によって推定した第1タイヤ物理情報、および物理情報取得部64によって取得した第2タイヤ物理情報に基づいて、車両Bに装着されたタイヤ10におけるタイヤ物理情報を推定する。推定処理部65は、例えば第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報を重み付けして加算することによって、タイヤ物理情報を推定する。 The estimation processing unit 65 estimates the tire physical information of the tire 10 mounted on the vehicle B based on the first tire physical information estimated by the physical information estimation unit 62 and the second tire physical information acquired by the physical information acquisition unit 64. The estimation processing unit 65 estimates the tire physical information, for example, by weighting and adding the first tire physical information and the second tire physical information.

推定処理部65は、推定したタイヤ物理情報を記憶部66へ出力し記憶させる。記憶部66に記憶された車両Bのタイヤ物理情報は、通信部67を介して車両制御装置90およびサーバ装置80等の外部装置へ送信される。 The estimation processing unit 65 outputs the estimated tire physical information to the memory unit 66 for storage. The tire physical information of vehicle B stored in the memory unit 66 is transmitted to external devices such as the vehicle control device 90 and the server device 80 via the communication unit 67.

サーバ装置80は、タイヤ物理情報推定装置60から、センサ20で計測されたタイヤ10の物理量、並びにタイヤ10について推定したタイヤ力Fおよびタイヤ10に働く3軸まわりのモーメント等のタイヤ物理情報を取得する。サーバ装置80は、複数の車両から、タイヤ10で計測された物理量、およびタイヤ物理情報推定装置60で推定されたタイヤ物理情報等を蓄積するようにしてもよい。 The server device 80 acquires tire physical information, such as the physical quantities of the tire 10 measured by the sensor 20, as well as tire force F estimated for the tire 10 and moments around three axes acting on the tire 10, from the tire physical information estimation device 60. The server device 80 may accumulate the physical quantities measured for the tire 10 and the tire physical information estimated by the tire physical information estimation device 60 from multiple vehicles.

次にタイヤ物理情報推定システム100の動作を説明する。図9は、タイヤ物理情報推定装置60によるタイヤ物理情報推定処理の手順を示すフローチャートである。タイヤ物理情報推定装置60のデータ取得部61は、タイヤ10の加速度、歪、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのセンサ20によってタイヤ10で計測される物理量を取得する(S1)。 Next, the operation of the tire physical information estimation system 100 will be described. FIG. 9 is a flowchart showing the procedure of tire physical information estimation processing by the tire physical information estimation device 60. The data acquisition unit 61 of the tire physical information estimation device 60 acquires physical quantities measured in the tire 10 by the sensor 20, such as the acceleration, strain, tire air pressure, and tire temperature of the tire 10 (S1).

物理情報推定部62は、データ取得部61において取得されたデータを演算モデル62aに入力し、第1タイヤ物理情報を推定する(S2)。第1タイヤ物理情報の推定において、演算モデル62aの入力データは、例えばタイヤ10の周方向および軸方向の2軸分の加速度データであっても良いし、3軸分の加速度データであっても良い。更に、タイヤ10における歪、タイヤ空気圧およびタイヤ温度のうち少なくとも1つ以上のデータを演算モデル62aの入力データに含むようにしても良い。 The physical information estimation unit 62 inputs the data acquired by the data acquisition unit 61 to the calculation model 62a and estimates the first tire physical information (S2). In estimating the first tire physical information, the input data to the calculation model 62a may be, for example, acceleration data for two axes, the circumferential direction and the axial direction of the tire 10, or may be acceleration data for three axes. Furthermore, at least one of data on the strain in the tire 10, the tire pressure, and the tire temperature may be included in the input data to the calculation model 62a.

位置情報取得部63は、車両Bに搭載されたGPS受信機等から車両Bの位置情報を取得する(S3)。物理情報取得部64は、車両Bの位置情報に対応するタイヤ物理情報マップデータ中のタイヤ物理情報を第2タイヤ物理情報として取得する(S4)。推定処理部65は、ステップS2において推定された第1タイヤ物理情報、およびステップS4において取得した第2タイヤ物理情報に基づいて、車両Bに装着されたタイヤ10におけるタイヤ物理情報を推定し(S5)、処理を終了する。 The position information acquisition unit 63 acquires the position information of vehicle B from a GPS receiver or the like mounted on vehicle B (S3). The physical information acquisition unit 64 acquires tire physical information in the tire physical information map data corresponding to the position information of vehicle B as second tire physical information (S4). The estimation processing unit 65 estimates tire physical information of the tire 10 mounted on vehicle B based on the first tire physical information estimated in step S2 and the second tire physical information acquired in step S4 (S5), and ends the process.

図10は、推定処理部65によって推定したタイヤ物理情報の例を示すグラフである。図10において、横軸は時間、縦軸は荷重であり、タイヤ物理情報としてタイヤ力Fyのグラフを示す。タイヤ物理情報マップデータを基準車両Aにおいて取得する際に、基準車両Aを走行させた経路と同じ経路を車両Bで走行させて、車両Bにおいて第1タイヤ物理情報の推定および第2タイヤ物理情報の算出を実施する。図10に示す例では、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報を1:2の割合で重み付けして加算し、タイヤ物理情報を推定している。推定処理部65は、第1タイヤ物理情報に1/3を乗算し、第2タイヤ物理情報に2/3を乗算して加算することによってタイヤ物理情報を推定している。 Figure 10 is a graph showing an example of tire physical information estimated by the estimation processing unit 65. In Figure 10, the horizontal axis is time and the vertical axis is load, and a graph of tire force Fy is shown as tire physical information. When tire physical information map data is acquired in reference vehicle A, vehicle B is driven along the same route as reference vehicle A, and the first tire physical information is estimated and the second tire physical information is calculated in vehicle B. In the example shown in Figure 10, the first tire physical information and the second tire physical information are weighted at a ratio of 1:2 and added together to estimate tire physical information. The estimation processing unit 65 estimates tire physical information by multiplying the first tire physical information by 1/3 and multiplying the second tire physical information by 2/3 and adding them together.

図11は、タイヤ物理情報推定装置60による推定精度を示す図表である。図11では、実施例であるタイヤ物理情報推定装置60による第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報に基づくタイヤ物理情報の推定精度と、比較例としての第2タイヤ物理情報のみでのタイヤ物理情報の推定精度とを示す。推定したタイヤ物理情報は、タイヤ力Fx、FyおよびFzである。推定精度は、タイヤ物理情報の各推定値と実測値との平均絶対値誤差(MAE)を用いている。 Figure 11 is a chart showing the estimation accuracy by the tire physical information estimation device 60. Figure 11 shows the estimation accuracy of tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information by the tire physical information estimation device 60 as an embodiment, and the estimation accuracy of tire physical information using only the second tire physical information as a comparative example. The estimated tire physical information is tire forces Fx, Fy, and Fz. The estimation accuracy uses the mean absolute error (MAE) between each estimated value of the tire physical information and the actual measured value.

タイヤ物理情報推定装置60による第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報に基づくタイヤ物理情報のMAEの値は、タイヤ力Fx、FyおよびFzの全てにおいて、比較例よりも小さく、推定精度が良好となっていることが判る。 The MAE value of the tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information by the tire physical information estimation device 60 is smaller than that of the comparative example for all tire forces Fx, Fy, and Fz, indicating that the estimation accuracy is good.

タイヤ物理情報推定装置60は、基準車両Aにおいて学習した演算モデル32a、および基準車両Aで取得したタイヤ物理情報マップデータを用いることによって、車両Bでの演算モデルの学習を省略することができる。これにより、タイヤ物理情報推定装置60は、演算モデルを簡易的に構築してタイヤ物理情報を推定することができる。タイヤ物理情報推定装置60は、例えば、車両Bにおいてタイヤ物理情報マップデータのみを用い、演算モデルによるタイヤ物理情報の推定を省略するような場合と比較して、推定精度を高めることができる。 The tire physical information estimation device 60 can omit learning the calculation model on vehicle B by using the calculation model 32a learned on the reference vehicle A and the tire physical information map data acquired on the reference vehicle A. This allows the tire physical information estimation device 60 to simply construct a calculation model and estimate tire physical information. The tire physical information estimation device 60 can improve estimation accuracy compared to, for example, a case in which only the tire physical information map data is used on vehicle B and estimation of tire physical information using the calculation model is omitted.

タイヤ物理情報推定装置60の推定処理部65は、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報を重み付け付けして加算するによって、車両の種類等に応じて第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報の合成比率を変更することができる。 The estimation processing unit 65 of the tire physical information estimation device 60 can change the synthesis ratio of the first tire physical information and the second tire physical information depending on the type of vehicle, etc., by weighting and adding the first tire physical information and the second tire physical information.

車両Bのタイヤ10に設けられたセンサ20は、タイヤ10における加速度、歪、圧力および温度のうち少なくとも1つを計測している。タイヤ物理情報推定装置60は、センサ20が計測したデータを入力データとし、車両Bでの演算モデル62aによって第1タイヤ物理情報を推定することができる。 The sensor 20 installed on the tire 10 of the vehicle B measures at least one of the acceleration, strain, pressure, and temperature of the tire 10. The tire physical information estimation device 60 uses the data measured by the sensor 20 as input data and can estimate the first tire physical information using a calculation model 62a on the vehicle B.

推定処理部65は、タイヤ物理情報として3軸方向のタイヤ力Fを推定することによって、タイヤ10におけるスリップ等の挙動の解析に必要な情報を提供することができる。 The estimation processing unit 65 can provide the information necessary to analyze the behavior of the tire 10, such as slippage, by estimating the tire force F in three axial directions as tire physical information.

またデータ処理装置40は、位置情報取得部41aで取得した位置情報に対応して、タイヤ物理情報取得部41bでタイヤ物理情報を取得し、記憶部42に記憶することによって、車両Bでのタイヤ物理情報の推定に必要な情報を提供することができる。 The data processing device 40 also acquires tire physical information using the tire physical information acquisition unit 41b in response to the location information acquired by the location information acquisition unit 41a, and stores the tire physical information in the memory unit 42, thereby providing the information necessary to estimate the tire physical information on the vehicle B.

次に実施形態に係るタイヤ物理情報推定装置60、タイヤ物理情報推定方法およびデータ処理装置40の特徴について説明する。
実施形態に係るタイヤ物理情報推定装置60は、物理情報推定部62、物理情報取得部64および推定処理部65を備える。物理情報推定部62は、車両またはタイヤ10で計測される物理量に基づいて、タイヤ10の運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデル62aに入力して第1タイヤ物理情報を推定する。物理情報取得部64は、計測された前記物理量が取得された位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する。推定処理部65は、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する。これにより、タイヤ物理情報推定装置60は、演算モデルを簡易的に構築してタイヤ物理情報を推定することができる。
Next, features of the tire physical information estimation device 60, the tire physical information estimation method, and the data processing device 40 according to the embodiment will be described.
A tire physical information estimation device 60 according to the embodiment includes a physical information estimation unit 62, a physical information acquisition unit 64, and an estimation processing unit 65. The physical information estimation unit 62 estimates first tire physical information based on physical quantities measured on the vehicle or the tire 10 by inputting the measured physical quantities to a trained computation model 62a that estimates tire physical information generated by the motion of the tire 10. The physical information acquisition unit 64 acquires second tire physical information corresponding to position information at which the measured physical quantities were acquired. The estimation processing unit 65 estimates the tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information. This allows the tire physical information estimation device 60 to simply construct a computation model and estimate tire physical information.

また推定処理部65は、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報を重み付け付けして加算する。これにより、タイヤ物理情報推定装置60は、車両の種類等に応じて第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報の合成比率を変更することができる。 The estimation processing unit 65 also weights and adds the first tire physical information and the second tire physical information. This allows the tire physical information estimation device 60 to change the combination ratio of the first tire physical information and the second tire physical information depending on the type of vehicle, etc.

またタイヤ10に設けられ、タイヤ10で生じる物理量を計測するセンサ20を更に備え、センサ20は、タイヤ10における加速度、歪、圧力および温度のうち少なくとも1つを計測する。これにより、タイヤ物理情報推定装置60は、センサ20が計測したデータを入力データとし、演算モデル62aによって第1タイヤ物理情報を推定することができる。 The tire 10 further includes a sensor 20 that is provided on the tire 10 and measures a physical quantity generated in the tire 10. The sensor 20 measures at least one of the acceleration, strain, pressure, and temperature in the tire 10. As a result, the tire physical information estimation device 60 can use the data measured by the sensor 20 as input data and estimate the first tire physical information using the calculation model 62a.

またタイヤ物理情報は、3軸方向のタイヤ力Fである。これにより、タイヤ物理情報推定装置60は、タイヤ10におけるスリップ等の挙動の解析に必要な情報を提供することができる。 The tire physical information is also the tire force F in three axial directions. This allows the tire physical information estimation device 60 to provide the information necessary to analyze behavior such as slippage in the tire 10.

タイヤ物理情報推定方法は、物理情報推定ステップ、物理情報取得ステップおよび推定処理ステップを備える。物理情報推定ステップは、タイヤ10で計測される物理量に基づいて、タイヤ10の運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデル62aを有し、タイヤ10で計測される物理量を演算モデル62aに入力して第1タイヤ物理情報を推定する。物理情報取得ステップは、車両の位置情報に対応して取得されたタイヤ物理情報に基づいて、車両の位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する。推定処理ステップは、第1タイヤ物理情報および第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する。この方法によれば、演算モデルを簡易的に構築してタイヤ物理情報を推定することができる。 The tire physical information estimation method includes a physical information estimation step, a physical information acquisition step, and an estimation processing step. The physical information estimation step has a trained calculation model 62a that estimates tire physical information caused by the motion of the tire 10 based on physical quantities measured at the tire 10, and estimates first tire physical information by inputting the physical quantities measured at the tire 10 to the calculation model 62a. The physical information acquisition step acquires second tire physical information corresponding to the vehicle position information based on tire physical information acquired in response to the vehicle position information. The estimation processing step estimates tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information. According to this method, it is possible to estimate tire physical information by simply constructing a calculation model.

データ処理装置40は、位置情報取得部41a、タイヤ物理情報取得部41bおよび記憶部42を備える。位置情報取得部41aは、走行した経路における位置情報を取得する。タイヤ物理情報取得部41bは、車両に装着されたタイヤ10において発生するタイヤ物理情報を取得する。記憶部42は、位置情報取得部41aにより取得した位置情報に対応してタイヤ物理情報取得部41bで取得したタイヤ物理情報を記憶する。これにより、データ処理装置40は、車両Bでのタイヤ物理情報の推定に必要な情報を提供することができる。 The data processing device 40 includes a position information acquisition unit 41a, a tire physical information acquisition unit 41b, and a memory unit 42. The position information acquisition unit 41a acquires position information on the route traveled. The tire physical information acquisition unit 41b acquires tire physical information generated in the tire 10 mounted on the vehicle. The memory unit 42 stores the tire physical information acquired by the tire physical information acquisition unit 41b in correspondence with the position information acquired by the position information acquisition unit 41a. This allows the data processing device 40 to provide information necessary for estimating tire physical information on vehicle B.

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。 The above describes the embodiments of the present invention. These embodiments are merely examples, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and changes are possible within the scope of the claims of the present invention, and that such modifications and changes are also within the scope of the claims of the present invention. Therefore, the descriptions and drawings in this specification should be treated as illustrative rather than restrictive.

10 タイヤ、 20 センサ、 40 データ処理装置、
41a 位置情報取得部、 41b タイヤ物理情報取得部、 42 記憶部、
60 タイヤ物理情報推定装置、 62 物理情報推定部、 62a 演算モデル、
64 物理情報取得部、 65 推定処理部。
10 Tire, 20 Sensor, 40 Data processing device,
41a: position information acquisition unit; 41b: tire physical information acquisition unit; 42: storage unit;
60 Tire physical information estimation device, 62 Physical information estimation unit, 62a Calculation model,
64 Physical information acquisition unit, 65 Estimation processing unit.

Claims (6)

車両またはタイヤで計測される物理量に基づいて、タイヤの運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデルに入力して第1タイヤ物理情報を推定する物理情報推定部と、
計測された前記物理量が取得された位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する物理情報取得部と、
前記第1タイヤ物理情報および前記第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する推定処理部と、
を備えることを特徴とするタイヤ物理情報推定装置。
a physical information estimation unit that estimates first tire physical information by inputting the measured physical quantity of a vehicle or a tire into a trained calculation model that estimates tire physical information generated by a tire motion;
a physical information acquiring unit that acquires second tire physical information corresponding to position information at which the measured physical quantity is acquired;
an estimation processing unit that estimates tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information;
A tire physical information estimation device comprising:
前記推定処理部は、前記第1タイヤ物理情報および前記第2タイヤ物理情報を重み付け付けして加算することを特徴とする請求項1に記載のタイヤ物理情報推定装置。 The tire physical information estimation device according to claim 1, characterized in that the estimation processing unit weights and adds the first tire physical information and the second tire physical information. 前記タイヤに設けられ、タイヤで生じる物理量を計測するセンサを更に備え、
前記センサは、タイヤにおける加速度、歪、圧力および温度のうち少なくとも1つを計測することを特徴とする請求項1または2に記載のタイヤ物理情報推定装置。
A sensor is provided in the tire and measures a physical quantity generated in the tire,
3. The tire physical information estimation device according to claim 1, wherein the sensor measures at least one of acceleration, strain, pressure, and temperature in the tire.
前記タイヤ物理情報は、3軸方向のタイヤ力であることを特徴とする請求項1または2に記載のタイヤ物理情報推定装置。 The tire physical information estimation device according to claim 1 or 2, characterized in that the tire physical information is tire forces in three axial directions. タイヤで計測される物理量に基づいて、タイヤの運動によって生じるタイヤ物理情報を推定する学習済みの演算モデルを有し、タイヤで計測される物理量を前記演算モデルに入力して第1タイヤ物理情報を推定する物理情報推定ステップと、
車両の位置情報に対応して取得されたタイヤ物理情報に基づいて、車両の位置情報に対応する第2タイヤ物理情報を取得する物理情報取得ステップと、
前記第1タイヤ物理情報および前記第2タイヤ物理情報に基づいて、タイヤ物理情報を推定する推定処理ステップと、
を備えることを特徴とするタイヤ物理情報推定方法。
a physical information estimating step of estimating first tire physical information by inputting the physical quantities measured at the tire to the trained calculation model, the trained calculation model having a trained calculation model for estimating tire physical information generated by a tire motion based on physical quantities measured at the tire;
a physical information acquiring step of acquiring second tire physical information corresponding to the vehicle position information based on the tire physical information acquired corresponding to the vehicle position information;
an estimation processing step of estimating tire physical information based on the first tire physical information and the second tire physical information;
A tire physical information estimation method comprising:
走行した経路における位置情報を取得する位置情報取得部と、
車両に装着されたタイヤにおいて発生するタイヤ物理情報を取得するタイヤ物理情報取得部と、
前記位置情報取得部により取得した位置情報に対応して前記タイヤ物理情報取得部で取得したタイヤ物理情報を記憶する記憶部と、
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
A location information acquisition unit that acquires location information on a traveled route;
a tire physical information acquisition unit that acquires tire physical information generated in a tire mounted on a vehicle;
a storage unit configured to store the tire physical information acquired by the tire physical information acquisition unit in correspondence with the location information acquired by the location information acquisition unit;
A data processing device comprising:
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