JP2024077834A - 路面の水膜厚さの推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成で、車両が走行する路面の水膜の厚さを推定することが可能な推定装置等を提供する。
【解決手段】推定装置は、データ取得部と、推定部とを備える。
データ取得部は、車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得する。
推定部は、前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定する。推定部は、前記車両の速度と、前記データセットに基づいて算出される前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定する。
【選択図】図５

Description

本発明は、車両が走行する路面の水膜厚さを推定する推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。

特許文献１は、走行する車両のタイヤと路面との間に存在する水膜の有無及びその量を検出する装置を開示する。特許文献１によれば、タイヤに水膜センサ（電極対）を埋め込むことにより水膜の存在を検知したり、タイヤに複数の圧力センサを埋め込むことにより水膜量を検知したりすることができる。

特開２００１－０９９７７９号公報

特許文献１に開示される装置では、電極対や圧力センサが、その少なくとも一部が表面に露出するように埋め込まれたタイヤを使用することが必要である。このため、車両に装着できるタイヤが限られるのに加えて、このようなタイヤを取得するコストが余計に掛かる。そこで、新しいセンサや特別な装備を必要とせずに、車両が走行する路面の水膜量を推定することができる技術が望まれていた。

本発明は、簡易な構成で、車両が走行する路面の水膜の厚さを推定することが可能な推定装置、推定方法及び推定プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１観点に係る路面の水膜厚さの推定装置は、データ取得部と、推定部とを備える。
データ取得部は、車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得する。
推定部は、前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定する。
前記推定部は、前記車両の速度と、前記データセットに基づいて算出される前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定する。

第２観点に係る推定装置は、第１観点に係る推定装置であって、前記推定部は、前記車両の速度の二乗と、前記流体抵抗との回帰直線の傾きに基づいて、前記水膜の厚さを推定する。

第３観点に係る推定装置は、第１観点または第２観点に係る推定装置であって、前記推定部は、前記車両の速度が所定の速度以上である、または所定の速度を超える場合の前記データセットに基づいて前記水膜の厚さを推定する。

第４観点に係る推定装置は、第１観点から第３観点のいずれかに係る推定装置であって、前記データ取得部は、前記車両の車輪の車輪速を表す車輪速データを取得する。

第５観点に係る路面の水膜厚さの推定方法は、１または複数のコンピュータにより実行される水膜厚さの推定方法であって、以下のことを含む。
・車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得すること
・前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定すること
そして、前記推定することは、前記データセットに基づいて、前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗を算出することと、前記算出された流体抵抗と、前記車両の速度との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定することとを含む。

第６観点に係る路面の水膜厚さの推定プログラムは、以下のことを１または複数のコンピュータに実行させる。
・車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得すること
・前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定すること
そして、前記推定することは、前記データセットに基づいて、前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗を算出することと、前記算出された流体抵抗と、前記車両の速度との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定することとを含む。

上記観点によれば、追加のセンサや特別な装備を必要とせず、車両に通常備わっている設備から取得できるデータに基づいて、当該車両が走行する水膜の厚さを推定することができる。

一実施形態に係る推定装置としての制御ユニットが車両に搭載された様子を示す模式図。 一実施形態に係る制御ユニットの電気的構成を示すブロック図。 前後加速度と駆動力との関係を説明する図。 車速の二乗と流体抵抗とをプロットしたグラフ。 実施形態に係る推定処理の流れを示すフローチャート。 スリップ率－駆動力のチャート。 車速の二乗と従来のタイヤグリップ力指標とをプロットしたグラフ。 ハイドロプレーニング発生度判定処理の流れを示すフローチャート。

以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る推定装置、方法及びプログラムについて説明する。

＜１．推定装置の構成＞
図１は、本実施形態に係る推定装置としての制御ユニット２が車両１に搭載された様子を示す模式図である。車両１は、四輪車両であり、左前輪ＦＬ、右前輪ＦＲ、左後輪ＲＬ及び右後輪ＲＲを備えている。車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲには、それぞれ、タイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RRが装着されている。本実施形態の車両１は、駆動源としてエンジンを備え、車輪ＦＬ，ＦＲを駆動輪、車輪ＲＬ，ＲＲを従動輪とする前輪駆動車である。車両１はこれに限られず、後輪駆動車であってもよいし、４輪全てが駆動輪である４ＷＤ車であってもよい。車両１は、駆動源として、エンジンに加えてまたはこれに代えて、電動機を備えていてもよい。

制御ユニット２は、走行の制御のため、車両１が通常備えているセンサや設備から出力されるデータに基づいて、車両１が走行する路面の水膜の厚さｄ（ｄ＝０、すなわち路面に水膜が存在しない場合も含む）を推定する。水膜の厚さｄの情報は、例えば、車両の走行を制御する各種制御や、路面の状態についての道路マップの作成等に用いることができる。車両の走行を制御する各種制御には、例えば、ハイドロプレーニング等についてのドライバーへの警報、ブレーキシステムの制御、車間距離の制御等が含まれる。本実施形態では、ドライバーへの警報を行うために、推定された水膜の厚さｄに加え、後述する指標が併せて用いられる。

車両１のタイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RR（より正確には、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲ）には、各々、車輪速センサ６が取り付けられており、車輪速センサ６は、自身の取り付けられた車輪に装着されたタイヤの車輪速を表す車輪速データを検出する。車輪速センサ６としては、走行中の車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの車輪速を検出できるものであれば、どのようなものでも用いることができる。例えば、電磁ピックアップの出力信号から車輪速を測定するタイプのセンサを用いることもできるし、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、このときの電圧から車輪速を測定するタイプのセンサを用いることもできる。車輪速センサ６の取り付け位置も、特に限定されず、車輪速の検出が可能である限り、センサの種類に応じて、適宜、選択することができる。車輪速センサ６は、制御ユニット２に通信線５を介して接続されている。車輪速センサ６で検出された回転速度Ｖ１～Ｖ４の情報は、リアルタイムに制御ユニット２に送信される。

また、車両１には、車両１のホイールトルクＷＴを検出するホイールトルクセンサ４（以下、単にトルクセンサ４とも称する）が取り付けられている。トルクセンサ４としては、車両１のホイールトルクＷＴを検出することができる限り、その構造も取り付け位置も特に限定されない。トルクセンサ４は、制御ユニット２に通信線５を介して接続されている。トルクセンサ４で検出されたホイールトルクＷＴの情報は、回転速度Ｖ１～Ｖ４の情報と同様、リアルタイムに制御ユニット２に送信される。トルクセンサ４で検出されたホイールトルクＷＴの情報は、本発明の「駆動力を表す駆動力データ」の一例である。

さらに、車両１には、車両１の前後加速度αを検出する加速度センサ７が取り付けられている。加速度センサ７としては、車両１の前後加速度αを検出することができる限り、その構造も取り付け位置も特に限定されない。加速度センサ７は、制御ユニット２に通信線５を介して接続されている。加速度センサ７で検出された前後加速度αの情報は、回転速度Ｖ１～Ｖ４の情報と同様、リアルタイムに制御ユニット２に送信される。加速度センサ７で検出された前後加速度αの情報は、本発明の「前後加速度を表す加速度データ」の一例である。

図２は、制御ユニット２の電気的構成を示すブロック図である。制御ユニット２は、車両１に搭載されており、図２に示されるとおり、通信インターフェース１０、Ｉ／Ｏインターフェース１１、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１３、ＲＡＭ１４、及び不揮発性で書き換え可能な記憶装置１５を備えている。通信インターフェース１０は、インターネット等、車両１の外部のネットワークへの接続を可能にするための通信モジュールである。Ｉ／Ｏインターフェース１１は、各種の車載センサ、モーターやエンジン等の駆動源、後述する表示器３等の車載装置とのデータ入出力を行うための装置である。ＲＯＭ１３には、車両１の各部の動作を制御するためのプログラム９が格納されている。ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３からプログラム９を読み出して実行することにより、仮想的にデータ取得部２１、データ判定部２２、推定部２３、判定部２４、及び警報出力部２５として動作する。各部２１～２５の動作の詳細は、後述する。記憶装置１５は、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成される。なお、プログラム９の格納場所は、ＲＯＭ１３ではなく、記憶装置１５であってもよい。ＲＡＭ１４及び記憶装置１５は、ＣＰＵ１２の演算に適宜使用される。

表示器３は、ユーザ（主として、ドライバー）に警報を含む各種情報を出力することができ、例えば、液晶表示素子、液晶モニター、プラズマディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等、任意の態様で実現することができる。表示器３の取り付け位置は、適宜選択することができるが、例えば、インストルメントパネル上等、ドライバーに分かりやすい位置に設けることが好ましい。制御ユニット２がカーナビゲーションシステムに接続される場合には、カーナビゲーション用のモニターを表示器３として使用することも可能である。表示器３としてモニターが使用される場合、警報はモニター上に表示されるアイコンや文字情報とすることができる。

＜２．水膜の厚さの推定原理＞
ドライ路面における車両１の走行は、理想的には以下の運動方程式に従うと考えることができる。式中、Ｆは車両１の駆動源により出力される駆動力、Ｍは車両１の質量、αは車両１の前後加速度、Ｒは車両１が一定速度で勾配がないドライ路面を直進する場合に受ける走行抵抗である。なお、「ドライ路面」には、乾燥した路面以外にも、水膜が存在しない路面も含まれるものとする。この関係は、図３に示すように、前後加速度αを横軸とし、駆動力（制動力）Ｆを縦軸とする平面における、傾きＭ、切片Ｒの直線Ｌ１で表される。
Ｆ＝Ｍα＋Ｒ

路面に水膜が存在すると、車両１は、走行抵抗Ｒに加え、水膜による流体抵抗Ｒ_waterを受ける。この場合の上記運動方程式は、以下のように書き換えることができ、図３における直線Ｌ２を表す式となる。すなわち、流体抵抗Ｒ_waterが車両１に加わる分、ドライ路面における前後加速度αと同じ大きさの前後加速度αを出力するには、より大きな駆動力Ｆが必要となる。
Ｆ＝Ｍα＋Ｒ＋Ｒ_water

以上のことにより、前後加速度αのデータと、駆動力Ｆのデータとの多数のデータセットに基づき、車両１の質量Ｍと、ドライ路面におけるＲとが特定できれば、αとＦとのデータセットにより、Ｒ_waterを推定することができる。

一方、流体抵抗Ｒ_waterは、車両１の速度である車速Ｖの二乗（Ｖ²）に比例する。この比例関係は、図４に示すように、Ｖ²を横軸とし、流体抵抗Ｒ_waterを縦軸とする平面における直線で表すことができる。本発明者らは、様々な水膜の厚さｄの条件下におけるＶ²と流体抵抗Ｒ_waterのデータを収集し、これを検討することにより、Ｖ²－Ｒ_waterの回帰直線の傾きＣは、水膜の厚さｄの大きさに応じて大きくなることを見出した。すなわち、水膜の厚さｄが判明している場合のＶ²及びＲ_waterの多数のデータセットに基づいて回帰を行い、厚さｄと傾きＣとの関係を予め特定しておけば、車両１の走行中に取得される車速Ｖ及び流体抵抗Ｒ_waterのデータセットに基づいて特定される傾きＣにより、水膜の厚さｄを推定することができる。本実施形態では、厚さｄと傾きＣとはｄ＝Ｃ／Ｃ₀で表される比例関係にあると仮定し、厚さｄ及び傾きＣの多数のデータセットに基づいて回帰を行うことにより、係数Ｃ₀を予め特定する。回帰の方法は特に限定されないが、最小二乗法や、逐次最小二乗法等により行うことができる。

ところで、（Ｍα＋Ｒ）は、詳細には、空気抵抗Ｒ₁、加速抵抗Ｒ₂、転がり抵抗Ｒ₃及び勾配抵抗Ｒ₄が合算された走行抵抗である。この走行抵抗をＲ_sumとする。走行抵抗Ｒ_sumは、車両１が路面を実際に走行する場合には、車速Ｖ、前後加速度α及び路面の勾配の条件等に応じて変化する。すなわち、走行中の車両１のデータに基づいて流体抵抗Ｒ_waterを推定するには、駆動力Ｆのデータから、抵抗Ｒ₁～Ｒ₄をキャンセルすることが必要となる。このため、本実施形態では、係数Ｃ₀と同様に、ドライ路面走行時に取得されたデータセットに基づいて、抵抗Ｒ₁～Ｒ₃を算出するための係数Ｃ₁～Ｃ₃が予め特定される。これにより、車両の走行中の抵抗Ｒ₁～Ｒ₃が算出されると、これらの抵抗Ｒ₁～Ｒ₃と駆動力Ｆとから、勾配抵抗Ｒ₄も算出することができる。以下、各抵抗Ｒ₁～Ｒ₃に対応して、本実施形態で特定される係数Ｃ₁～Ｃ₃、及び勾配抵抗Ｒ₄について説明する。

［空気抵抗］
空気抵抗Ｒ₁は、車速の二乗Ｖ²に比例する抵抗であり、空気抵抗係数Ｃ₁は、車速Ｖのデータに基づいて空気抵抗Ｒ₁を算出するための係数である。空気抵抗係数Ｃ₁は、駆動力Ｆと車速の二乗Ｖ²との関係Ｆ＝Ｃ₁Ｖ²＋ｃ（ｃは定数）を仮定し、ドライ路面走行時の駆動力Ｆと車速Ｖとの多数のデータセットに基づき、回帰を行うことにより特定することができる。回帰の方法は特に限定されないが、最小二乗法や、逐次最小二乗法等により行うことができる。

［加速抵抗］
加速抵抗Ｒ₂は、前後加速度αに比例する抵抗であり、加速抵抗係数Ｃ₂は、前後加速度αのデータに基づいて加速抵抗Ｒ₂を算出するための係数である。加速抵抗係数Ｃ₂は、駆動力Ｆから上記空気抵抗Ｒ₁を減算した駆動力Ｆ₁と、前後加速度αとの関係Ｆ₁＝Ｃ₂α＋Ｃ₃を仮定し、ドライ路面走行時の駆動力Ｆ₁と前後加速度αとの多数のデータセットに基づき、回帰を行うことにより特定することができる。回帰の方法は特に限定されないが、最小二乗法や、逐次最小二乗法等により行うことができる。

［転がり抵抗］
転がり抵抗Ｒ₃は、質量Ｍに比例する抵抗である。勾配がないドライ路面走行時の転がり抵抗Ｒ₃は、上記Ｆ₁＝Ｃ₂α＋Ｃ₃における係数Ｃ₃で表され、図３の直線Ｌ１の切片Ｒに対応する。つまり、係数Ｃ₃自体を、転がり抵抗Ｒ₃と考えることができる。

［勾配抵抗］
勾配抵抗Ｒ₄は、車両１が走行する路面の勾配に応じて車両１に加わる抵抗である。勾配抵抗Ｒ₄により、勾配の上りでは図３の直線Ｌ１の切片Ｒが大きくなり、勾配の下りでは切片Ｒが小さくなる。勾配抵抗Ｒ₄は、車両１が現在走行する路面がドライ路面であるときの条件下で、駆動力Ｆ₁から、加速抵抗Ｒ₂及び転がり抵抗Ｒ₃をさらに減算した駆動力Ｆ₃とすることができる。なお、車両１の前後加速度αを検出することができる加速度センサにより前後加速度αを取得する場合には、勾配抵抗Ｒ₄の影響を考慮しなくてもよい。その他の場合、例えば車速Ｖを時間微分することにより前後加速度αを取得する場合、及びＧＰＳ等の衛星測位システムから車両１の時系列の位置情報を取得し、これに基づいて前後加速度αを算出する場合等には、勾配抵抗Ｒ₄の影響を考慮することが好ましい。これらの方法により取得される前後加速度αの情報も、本発明の「前後加速度を表す加速度データ」の一例である。

以上の係数Ｃ₁～Ｃ₃は、車両１の走行の開始後、後述する推定処理を実行する前であって、車両１がドライ路面を走行していると判断されるときに取得された車速Ｖ、駆動力Ｆ、及び前後加速度αのデータセットに基づいて特定され、推定装置２に保存されることが好ましい。車両１がドライ路面を走行しているか否かの判断は、例えば車両１の走行中に取得される多数の前後加速度α及び駆動力Ｆのデータセットのプロット点が、α―Ｆ平面において特定の領域に概ね集束するか否かに基づいて判断することができる。つまり、上記プロット点が特定の領域に概ね集束する場合は、ドライ路面を走行していると判断し、上記プロット点が特定の領域から外れることが多い場合は、ドライ路面を走行していないと判断する。なお、係数Ｃ₀及び係数Ｃ₁の値は、車両１において一度特定されれば、その後同じ値を使用してもよいが、係数Ｃ₀の値は、タイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RRが交換された場合に、例えばネットワーク通信を介して、タイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RRの種類に応じてその都度更新されてもよい。係数Ｃ₂及びＣ₃については、例えば、車両１が一定時間以上停車し、その後走行を開始した場合等、車両１の乗員や荷重が変化したと考えられる場合に、その都度特定されることが好ましい。

＜３．水膜の厚さの推定処理＞
図５は、推定装置２の動作の流れを示すフローチャートである。以下、図５を参照しつつ、推定装置２が実行する、水膜の厚さの推定処理について説明する。この推定処理は、車両１の電気系統に電源が投入されている間、繰り返し実行することができる。

ステップＳ１では、データ取得部２１が、車両１の車速Ｖを取得する。データ取得部２１は、所定のサンプリング周期における車輪速センサ６からの出力信号（車輪速データ）を取得し、これをタイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RRの車輪速Ｖ１～Ｖ４に換算し、さらに車輪速Ｖ１～Ｖ４に基づいて車速Ｖを算出する。車輪速Ｖ１～Ｖ４に基づく車速Ｖの算出方法は特に限定されないが、本実施形態では、従動輪タイヤであるタイヤＴ_RL，Ｔ_RRの車輪速Ｖ３、Ｖ４の平均値に、タイヤＴ_FL，Ｔ_FR，Ｔ_RL，Ｔ_RRの半径ｒを乗じたものを車速Ｖとする。半径ｒは、予め推定装置２に保存されているものとする。

ステップＳ２では、データ取得部２１が、車両１の前後加速度αを取得する。データ取得部２１は、所定のサンプリング周期における加速度センサ７からの出力信号を受信し、これを車両１の前後加速度αに換算する。

ステップＳ３では、データ取得部２１が、車両１の駆動力Ｆを取得する。データ取得部２１は、所定のサンプリング周期におけるトルクセンサ４からの出力信号を受信し、これを駆動輪１輪当たりのホイールトルクＷＴに換算する。データ取得部２１は、換算されたホイールトルクＷＴから、車両１の駆動力Ｆを算出する。駆動力Ｆは、例えばホイールトルクＷＴをタイヤの半径ｒで除したものを、全ての駆動輪について合算することにより算出することができる。

ステップＳ４では、データ取得部２１が、ギア比ＧＲを取得する。ギア比ＧＲは、例えばエンジンの回転数をタイヤの回転数で除することにより算出することができる。タイヤの回転数は、これに限られないが、従動輪タイヤであるタイヤＴ_RL，Ｔ_RRの車輪速Ｖ３、Ｖ４の平均値とすることができる。本実施形態のデータ取得部２１は、エンジンの制御機構から出力される信号を取得することによりエンジンの回転数を取得し、これと、車輪速Ｖ３、Ｖ４についての車輪速センサ６からの出力信号とに基づいてギア比ＧＲを算出する。ギア比ＧＲは、後述するデータ判定のために使用される。

ステップＳ５では、データ取得部２１が、ブレーキ情報を取得する。ブレーキ情報とは、ブレーキパッドの操作がなされているか（すなわち、ブレーキがＯＮであるか）否か（すなわち、ブレーキがＯＦＦであるか）を示す情報である。データ取得部２１は、例えばブレーキの制御機構から出力される、ブレーキパッドの圧力を示す信号を取得することにより、ブレーキのＯＮ／ＯＦＦを示すブレーキ情報を取得する。ブレーキ情報は、ギア比ＧＲと同様に、後述するデータ判定のために使用される。

ステップＳ１～ステップＳ５が実行される順序は、上述した順序に限定されず、適宜変更することができる。なお、車速Ｖ、前後加速度α、駆動力Ｆ、ギア比ＧＲ及びブレーキ情報のデータのサンプリング周期は、特に限定されないが、例えば４０ｍｓとすることができる。

ステップＳ１～Ｓ５で、同時刻または概ね同時刻に取得された車速Ｖ、前後加速度α、駆動力Ｆ、ギア比ＧＲ及びブレーキ情報のデータは、同時刻におけるデータセットとして扱われ、順次ＲＡＭ１４または記憶装置１５に保存される。ステップＳ１～Ｓ５の処理は、これらのデータセットが所定の数以上取得され、ＲＡＭ１４または記憶装置１５に蓄積するまで繰り返される。すなわち、ステップＳ１～Ｓ５の処理を繰り返すことにより、時系列のデータセットがＲＡＭ１４または記憶装置１５に複数蓄積される。

ステップＳ６では、データ判定部２２が、これまでに取得した車速Ｖ、前後加速度α、及び駆動力Ｆに対し、測定誤差を除去するためのフィルタリングを行う。フィルタリングの方法は特に限定されないが、例えば、ステップＳ１～Ｓ３で取得された車速Ｖ、前後加速度α、及び駆動力Ｆの複数の時系列データのそれぞれに対し、所定のデータ数での移動平均値算出による平滑化を行うことができる。また、後述するステップＳ１５のため、車輪速Ｖ１～Ｖ４についても同様にフィルタリングを行うことが好ましい。

次のステップＳ７～Ｓ１０では、データ判定部２２によるデータセットの判定が行われる。データセットの判定は、これまでに蓄積されたデータセットが、ステップＳ１１以降で、水膜の厚さｄを推定するのに好ましいか否かを判定する処理である。ステップＳ７～Ｓ１０のいずれかで、データセットが好ましくない（ＮＯ）と判定される場合、蓄積されたデータセットはＲＡＭ１４または記憶装置１５から全て削除され、厚さｄの推定には使用されない（つまり、リジェクトされる）。その後、ステップＳ１～Ｓ５の処理が再開する。ステップＳ７～Ｓ１０の各ステップで、データセットが好ましい（ＹＥＳ）と判定される場合は、次のステップが実行される。ステップＳ７～Ｓ１０を実行する順序は、以下で説明する順序に限定されず、適宜変更することができる。

ステップＳ７では、データ判定部２２が、車速Ｖが所定の値以上である（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定する。所定の値は、実験またはシミュレーションにより、予め定められた車速Ｖの閾値である。データ判定部２２は、車速Ｖが所定の値以上である場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましいと判定し、次のステップＳ８を実行する。一方、データ判定部２２は、車速Ｖが所定の値未満である場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましくないと判定し、蓄積されたデータセットをリジェクトする。これは、後のステップで算出される水膜の厚さｄのばらつきを抑制するためである。ステップＳ７の処理により、厚さｄのばらつきを抑制することができる理由については、後述する。なお、データ判定部２２は、車速Ｖが所定の値を超えている（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定し、車速Ｖが所定の値を超えている場合（ＹＥＳ）にステップＳ８を実行し、車速Ｖが所定の値以下である場合（ＮＯ）に蓄積されたデータセットをリジェクトしてもよい。

ステップＳ８では、データ判定部２２が、前後加速度αの絶対値が所定の値以下である（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定する。所定の値は、実験またはシミュレーションにより、予め定められた前後加速度αの絶対値の閾値である。データ判定部２２は、前後加速度αの絶対値が所定の値以下である場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましいと判定し、次のステップＳ９を実行する。一方、データ判定部２２は、前後加速度αの絶対値が所定の値を超える場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましくないと判定し、蓄積されたデータセットをリジェクトする。本発明者らの検討によれば、前後加速度αの絶対値によりデータセットを選別すると、水膜の厚さｄの推定精度が向上する。なお、データ判定部２２は、前後加速度αの絶対値が所定の値未満である（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定し、前後加速度αの絶対値が所定の値未満である場合（ＹＥＳ）にステップＳ９を実行し、前後加速度αの絶対値が所定の値以上である場合（ＮＯ）に蓄積されたデータセットをリジェクトしてもよい。

ステップＳ９では、データ判定部２２が、蓄積されたデータセットが、ブレーキ操作がされていないときのデータセットである（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定する。データ判定部２２は、蓄積されたデータセットが、ブレーキ操作がされていないときのデータセットであると判定される場合に、次のステップＳ１０を実行する。一方、データ判定部２２は、蓄積されたデータセットが、ブレーキ操作中に取得されたデータセットであると判定される場合に、蓄積されたデータセットをリジェクトする。ブレーキ操作中に取得されたデータセットでは、前後加速度αに対し、駆動力Ｆが本来よりも大きな値として取得され、水膜の厚さｄの推定に好ましくない影響を及ぼすためである。

ステップＳ１０では、データ判定部２２が、ギア比ＧＲの所定の時間における変化量ΔＧＲの絶対値が、所定の値以下である（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定する。所定の値は、実験またはシミュレーションにより、予め定められたΔＧＲの絶対値の閾値である。データ判定部２２は、ΔＧＲの絶対値が所定の値以下である場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましいと判定し、次のステップＳ１１を実行する。一方、データ判定部２２は、ΔＧＲの絶対値が所定の値を超える場合に、蓄積されたデータセットが水膜の厚さｄの推定に好ましくないと判定し、蓄積されたデータセットをリジェクトする。ギア比ＧＲがある程度以上変化するときに取得されたデータセットでは、前後加速度αに対し、駆動力Ｆが本来よりも大きな値として取得される傾向があり、水膜の厚さｄの推定に好ましくない影響を及ぼすためである。なお、データ判定部２２は、変化量ΔＧＲの絶対値が所定の値未満である（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを判定し、変化量ΔＧＲの絶対値が所定の値未満である場合（ＹＥＳ）にステップＳ１１を実行し、変化量ΔＧＲの絶対値が所定の値以上である場合（ＮＯ）に蓄積されたデータセットをリジェクトしてもよい。

ステップＳ１１では、推定部２３が、ステップＳ６のフィルタリングを経た駆動力Ｆ及び車速Ｖから、空気抵抗Ｒ₁の影響が除去された駆動力Ｆ₁を算出する。駆動力Ｆ₁は、空気抵抗係数Ｃ₁を用いて、以下の式に従って算出することができる。
Ｆ₁＝Ｆ－Ｃ₁Ｖ²

ステップＳ１２では、推定部２３が、ステップＳ１１で算出された駆動力Ｆ₁及びステップＳ６のフィルタリングを経た前後加速度αから、加速抵抗Ｒ₂の影響が除去された駆動力Ｆ₂を算出する。駆動力Ｆ₂は、加速抵抗係数Ｃ₂を用いて、以下の式に従って算出することができる。
Ｆ₂＝Ｆ₁－Ｃ₂α

ステップＳ１３では、推定部２３が、ステップＳ１２で算出された駆動力Ｆ₂から、転がり抵抗Ｒ₃の影響が除去された駆動力Ｆ₃を算出する。駆動力Ｆ₃は、係数Ｃ₃を用いて、以下の式に従って算出することができる。
Ｆ₃＝Ｆ₂－Ｃ₃

ステップＳ１４では、推定部２３が、ステップＳ１３で算出された駆動力Ｆ₃から、勾配抵抗Ｒ₄の影響が除去された駆動力Ｆ₄を算出する。勾配抵抗Ｒ₄は、上述した通り、走行条件が同じであって、路面がドライ路面であると仮定した場合に算出される値である。駆動力Ｆ₄は、以下の式に従って算出することができる。なお、本実施形態では、ステップＳ１４は省略される。
Ｆ₄＝Ｆ₃－Ｒ₄

駆動力Ｆから抵抗Ｒ₁～Ｒ₄の影響が除去されると、流体抵抗Ｒ_waterが残る。すなわち、ステップＳ１４で算出された駆動力Ｆ₄（本実施形態では、ステップＳ１３で算出された駆動力Ｆ₃）は、流体抵抗Ｒ_waterと等価である。ステップＳ１５では、推定部２３が、駆動力Ｆ₃または駆動力Ｆ₄、係数Ｃ₀、及び車速Ｖに基づいて、水膜の厚さｄを推定する。推定厚さｄは、以下の式に従って算出することができる。式中のＦ₄／Ｖ²は、Ｖ²－Ｒ_water回帰直線の傾きＣに対応する。

ここで、駆動力Ｆ₄が車速Ｖによらないばらつきを持っているとすると、上式より、水膜の厚さｄにおいて、車速Ｖが小さくなるほど駆動力Ｆ₄のばらつきの影響が大きくなることが分かる。つまり、車速Ｖが小さいときに取得されたデータセットを用いて、水膜の厚さｄを推定すると、厚さｄがばらつき易く、結果、厚さｄの推定精度が低下するおそれがある。反対に、車速Ｖがある程度大きいときに取得されたデータセットを用いて、水膜の厚さｄを推定すれば、駆動力Ｆ₄のばらつきの影響を低減することができる。これが、上述したステップＳ７が実行されることにより、推定される厚さｄのばらつきが抑制される理由である。

以上のステップＳ１～Ｓ１５により、車両１が走行する路面の水膜の厚さｄが推定される。この情報は、車両１が衛星測位システムに接続されている場合、水膜の厚さｄが推定された位置の位置情報と関連付けられてもよい。そして、位置情報と関連付けられた水膜の厚さｄは、ネットワークを介して、推定装置２からサーバー装置１００に送信されてもよい。サーバー装置１００は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、通信モジュール及び不揮発性で書き換え可能な記憶装置を備える汎用のコンピュータで構成することができる。サーバー装置１００は、複数の推定装置２から、様々な位置における水膜の厚さｄを受信し、これを集約することにより、より広域における水膜の情報を取得する。サーバー装置１００は、例えば、所定の時間内に、複数の推定装置２から送信されてきた情報に基づいて、水膜の厚さｄを示すマップを作成し、ネットワークを介して接続される各種のコンピュータに、これを提供することができる。

ところで、水膜の厚さｄの情報のみでは、車両１の走行する路面が、ハイドロプレーニングが発生し易い状態となっているか否かを判定することが困難である。このため、本実施形態では、ステップＳ１５の後、推定された水膜の厚さｄと併せて、ハイドロプレーニングの発生し易さを表す、ハイドロプレーニング発生度を判定する処理がさらに実行される。

＜４．ハイドロプレーニング発生度判定処理＞
図６は、スリップ率ＳＲと、駆動力（制動力）Ｆとの関係を表すＳＲ－Ｆチャートである。図６に示す網掛けの領域Ｎは、車両１がドライ路面で通常の走行を行う場合に、スリップ率ＳＲと駆動力Ｆとのプロット点が概ね収束する領域である。領域Ｎでは、スリップ率ＳＲと駆動力Ｆとの間に、Ｆ＝ｂ₁×ＳＲで表される、近似的な線形関係が成立しているとみなすことができる。ところが、路面が冠水する等し、路面に対するタイヤのグリップ力が低下すると、スリップ率ＳＲと駆動力Ｆとの近似的な線形関係は、直線Ｌ３に近付いていく。すなわち、スリップ率ＳＲと駆動力Ｆとの関係が、ドライ路面の走行時よりも、傾きｂ₁が小さくなる方向に変化していく。この変化は、当該路面でスリップが発生し易いことを示している。つまり、傾きｂ₁は、路面に対するタイヤのグリップ力を表す指標として機能する。

本出願人は、先行技術文献（例えば、特開２００１－２５３３３４号公報、及び特開２００２－３６２３４５号公報等）において、上記のことを利用して、スリップ率ＳＲと駆動力Ｆとの回帰直線の傾きｂ₁の変化に基づき、路面のスリップのし易さを判定する技術を提案している。ただ、本発明者らの検討によれば、図７に示すように、車速の二乗Ｖ²と傾きｂ₁とを用いては、水膜の厚さｄを直接推定することはできなかった。しかしながら、水膜の厚さｄに応じた上記ＳＲ－Ｆチャートを作成することで、上述した方法により推定された水膜の厚さｄに応じてハイドロプレーニング発生度を判断することができ、ハイドロプレーニングについての警報をより高い信頼度で発生させることができる。水膜の厚さｄに応じたＳＲ－Ｆチャートは、例えば種々の厚さの水膜が存在する路面で、車両１を様々な車速Ｖで走行させ、車輪速Ｖ１～Ｖ４と駆動力Ｆとのデータセットを多数取得することにより作成することができる。作成された複数のＳＲ－Ｆチャートに基づき、水膜の厚さｄごとに、ハイドロプレーニング発生度が高いと判定する傾きｂ₁の閾値を適宜設定する。設定された閾値は、水膜の厚さｄと関連付けられ、推定装置２に保存される。

図８は、図５のステップＳ１５から引き続き行われる、推定装置２の動作の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１６では、判定部２４が、ステップＳ６でフィルタリングされた後の車輪速Ｖ１～Ｖ４及び車速Ｖのデータに基づいて、スリップ率ＳＲを算出する。スリップ率は、一般に、（タイヤの回転速度－車速）／車速で定義される。例えば、本実施形態では、駆動輪タイヤであるタイヤＴ_FL，Ｔ_FRの車輪速Ｖ１、Ｖ２の平均値Ｖ_dを用いて、以下の式に従って算出することができる。
ＳＲ＝｛（ｒＶ_d－Ｖ）｝／Ｖ

ステップＳ１７では、判定部２４が、スリップ率ＳＲと、フィルタリングされた後の駆動力Ｆとの複数のデータセットに基づいて、ＳＲ－Ｆ直線の傾きｂ₁を算出する。傾きｂ₁の算出方法は特に限定されないが、最小二乗法や、逐次最小二乗法等を用いることができる。

ステップＳ１８では、判定部２４が、ステップＳ１７で算出された傾きｂ₁に基づいて、ハイドロプレーニング発生度が高い（ＹＥＳ）か低い（ＮＯ）かを判定する。判定部２４は、ステップＳ１５で算出された水膜の厚さｄに最も近い水膜の厚さｄに応じた傾きｂ₁の閾値をＲＯＭ１３または記憶装置１５から読み出し、ステップＳ１７で算出された傾きｂ₁と比較する。その結果、傾きｂ₁が閾値以下である場合にハイドロプレーニング発生度が高い（ＹＥＳ）と判定し、傾きｂ₁が閾値を超える場合にハイドロプレーニング発生度が低い（ＮＯ）と判定することができる。あるいは、判定部２４は、傾きｂ₁が閾値未満である場合にハイドロプレーニング発生度が高いと判定し、傾きｂ₁が閾値以上である場合にハイドロプレーニング発生度が低いと判定してもよい。

ステップＳ１８でハイドロプレーニング発生度が低い（ＮＯ）と判定された場合、上述のステップＳ１～Ｓ１８が再び繰り返される。一方、ステップＳ１８でハイドロプレーニング発生度が高い（ＹＥＳ）と判定された場合、ステップＳ１９が実行される。

ステップＳ１９では、警報出力部２５が、ハイドロプレーニングが発生し易くなっていることを車両１のドライバーに報知する警報を生成し、これを出力する。警報を出力する態様は特に限定されない。例えば、警報出力部２５は、表示器３に、ハイドロプレーニングが発生し易くなっている旨を表す文字情報やアイコン等を表示させてもよいし、これに加えてまたはこれに代えて、車両１のスピーカーから警報音や音声による警報を出力させてもよい。その後、上述のステップＳ１～Ｓ１８が再び繰り返される。警報は、以降のステップＳ１８で、ハイドロプレーニングが発生度が低いと判定されるまで、繰り返し出力されてもよい。

＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。

（１）車両１の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データは、トルクセンサ４の出力信号に限定されない。例えば、エンジントルクを表すエンジントルク信号や、駆動源であるモーターのトルクを表すモータートルク信号等、上記実施形態の駆動力Ｆに換算可能なセンシングデータが上記駆動力データに含まれる。この場合、車両１はトルクセンサ４を備えていなくてもよい。また、トルクセンサ４からの出力は、駆動力に換算されずに、駆動輪１輪当たりのホイールトルクのまま扱ってもよい。ただし、その場合は、抵抗Ｒ₁～Ｒ₄をタイヤごとのトルクに換算する必要がある。

（２）ステップＳ４～Ｓ１０及びステップＳ１５～Ｓ１９の処理は、省略されてもよい。また、スリップ率ＳＲを算出するタイミングは、車輪速Ｖ１～Ｖ４及び車速Ｖの取得後であれば、特に限定されない。

（３）上述したように、前後加速度αは、車速Ｖに基づいても算出することができる。この場合、車両１は、加速度センサ７を備えていなくてもよい。なお、車速Ｖに基づいて前後加速度αを取得する場合、そのタイミングは、車速Ｖの取得後であれば特に限定されない。加えて、車両１は、通信インターフェース１０を備えていなくてもよい。

（４）ステップＳ１～Ｓ１９の少なくとも一部は、推定装置２ではなく、推定装置２とデータ通信が可能な車両１の外部の１または複数のコンピュータによって行われてもよい。例えば、推定装置２は、データ取得部２１において取得したデータセットを、順次サーバー装置１００に送信し、サーバー装置１００またはこれに接続される１または複数のコンピュータにおいて、ステップＳ１～Ｓ１８の少なくとも一部が実行されてもよい。さらに、係数Ｃ₀～Ｃ₃の少なくとも一部は、推定装置２によって特定されずに、車両１の外部の１または複数のコンピュータによって特定されてもよいし、車両１の走行中に、サーバー装置１００によって特定されてもよい。ステップＳ１～Ｓ１９の少なくとも一部を実行する１または複数のコンピュータには、プログラム９がインストールされてよい。

（５）水膜の厚さｄは、流体抵抗Ｒ_water（駆動力Ｆ₃または駆動力Ｆ₄）、係数Ｃ₀、及び車速Ｖに基づく式によらず推定されてもよい。例えば、実験により取得された車速Ｖ、流体抵抗Ｒ_water及び水膜の厚さｄの多数のデータセットに基づき、図４のようなＶ²－Ｒ_water平面を、（一定の幅を有する）水膜の厚さに応じて領域分割したマップを予め作成しておき、車両１の走行中に算出されたＶ²及び流体抵抗Ｒ_waterのプロット点が、マップ上のどの領域に位置するかに基づいて、水膜の厚さ範囲を予測してもよい。

（６）ハイドロプレーニング発生度の判定は、「高い」か「低い」かの二水準を判定する態様に限られず、三水準以上を判定する態様で行われてもよい。

１ 車両
２ 制御ユニット（推定装置）
３ 表示器
４ ホイールトルクセンサ
６ 車輪速センサ
９ プログラム
２１ データ取得部
２２ データ判定部
２３ 推定部
２４ 判定部
２５ 警報出力部
ＦＬ 左前輪
ＦＲ 右前輪
ＲＬ 左後輪
ＲＲ 右後輪

Claims (6)

1. 車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得するデータ取得部と、
   前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定する推定部と
   を備え、
   前記推定部は、前記車両の速度と、前記データセットに基づいて算出される前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定する、
   路面の水膜厚さの推定装置。
2. 前記推定部は、前記車両の速度の二乗と、前記流体抵抗との回帰直線の傾きに基づいて、前記水膜の厚さを推定する、
   請求項１に記載の路面の水膜厚さの推定装置。
3. 前記推定部は、前記車両の速度が所定の速度以上である、または所定の速度を超える場合の前記データセットに基づいて前記水膜の厚さを推定する、
   請求項１または２に記載の路面の水膜厚さの推定装置。
4. 前記データ取得部は、前記車両の車輪の車輪速を表す車輪速データを取得する、
   請求項１または２に記載の路面の水膜厚さの推定装置。
5. １または複数のコンピュータにより実行される水膜厚さの推定方法であって、
   車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得することと、
   前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定することと
   を含み、
   前記推定することは、前記データセットに基づいて、前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗を算出することと、前記算出された流体抵抗と、前記車両の速度との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定することとを含む、
   水膜厚さの推定方法。
6. 車両の走行中に、前記車両の駆動源が出力する駆動力を表す駆動力データと、前記車両の前後加速度を表す加速度データとのデータセットを順次取得することと、
   前記データセットに基づいて、前記車両が走行する路面に存在する水膜の厚さを推定することと
   を１または複数のコンピュータに実行させ、
   前記推定することは、前記データセットに基づいて、前記水膜により前記車両が受ける流体抵抗を算出することと、前記算出された流体抵抗と、前記車両の速度との関係に基づいて、前記水膜の厚さを推定することとを含む、
   水膜厚さの推定プログラム。