JP4263400B2

JP4263400B2 - Road friction coefficient estimation method and road friction coefficient estimation device

Info

Publication number: JP4263400B2
Application number: JP2001390583A
Authority: JP
Inventors: 英俊横田; 啓詩森永
Original assignee: Bridgestone Corp
Current assignee: Bridgestone Corp
Priority date: 2001-12-21
Filing date: 2001-12-21
Publication date: 2009-05-13
Anticipated expiration: 2021-12-21
Also published as: JP2003182475A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、走行時のタイヤの走行状態及びタイヤが接地している路面の状態を推定するための装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
自動車の走行安定性を高めるため、走行時のタイヤの状態やタイヤが接地している路面状態を精度良く推定し、車両制御へフィードバックすることが求められている。ここで、タイヤの状態は、タイヤ内圧、摩耗、故障の予知等であり、路面状態は主に路面とタイヤとの摩擦係数（路面摩擦係数μ）を指す。
予めタイヤの走行状態や路面状態を推定することができれば、タイヤが故障を起こす前に車を停めて点検を行ったり、制駆動や操舵といった危険回避の操作を起こす前に、例えば、ＡＢＳブレーキのより高度な制御等が可能になり、安全性が一段と高まることが予想される。また、運転者に走行中の路面状態の危険度を伝えるだけでも、運転者が早めの減速動作を行えるようになり、事故の減少が期待できる。
従来、路面摩擦係数を推定する方法としては、車輪の回転速度の変動を表わす物理量であるタイヤのユニフォミティレベルが、路面摩擦係数の大きさによって変化することを利用して路面摩擦係数を推定する方法（特開２０００−５５７９０号公報）や、前輪と車体とを連結するロアアームに加速度計を取付けて、トー角がついているタイヤの横振動を検出し、その振動レベルが路面摩擦係数によって変化することを利用して路面摩擦係数を推定する方法（特開平６−２５８１９６号公報）などが提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記タイヤのユニフォミティレベルから路面摩擦係数を推定する方法では、タイヤにフラットスポットが生じてユニフォミティが悪化し、これが回復していく過程では、正確な推定が困難であった。
一方、上記トー角がついている前輪の横振動から路面摩擦係数を推定する方法では、タイヤのスリップ角が完全にゼロになった場合や、大きなスリップ角がついた場合などでの測定精度が低いといった問題点があった。
また、車輪の上下方向の加速度であるバネ下加速度と、車体の上下方向の加速度であるバネ上加速度間の伝達特性から路面摩擦係数を推定する方法も提案されている（特開平１１−９４６６１号公報）。この方法では、路面摩擦係数の推定に操舵力を用いていないため、操舵がほとんど行われない直線路においても路面摩擦係数を推定することができるという利点があるが、バネやダンパー等の緩衝特性の大きな懸架装置を介した２点間の振動の伝達特性から路面摩擦係数を推定しているため、路面の凹凸の影響を受けやすいといった問題点があった。例えば、雪上などの荒れた路面上においては、バネ下の振動が大きくなるため、サスペンションによって振動が吸収されるバネ上の振動と、上記バネ下の振動との振動レベル差が大きくなってしまい、路面摩擦係数を正確に推定することができなかった。
【０００４】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、制駆動や操舵といった動作が加わらない一定速走行時に、タイヤの接地している路面状態やタイヤの走行状態を精度良く推定して、車両の走行安全性を向上させることを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、走行中のタイヤの接地挙動や、故障時のタイヤ挙動を詳細に検討した結果、走行中のタイヤの周方向の振動、あるいは、幅方向の振動を周波数分析して得られた上記振動の周波数スペクトル（振動スペクトル）の、１つあるいは複数の周波数帯域での振動レベルが、タイヤが接地している路面の状態やタイヤの故障形態によって特徴的に変化していることを把握した。
そこで、このような振動をタイヤ自体の振動やタイヤから伝播したホイールやサスペンション部の振動、あるいは、タイヤ内に充填されている気体（通常は空気）の圧力の時間軸上での微小な変化として検出することにより、路面状態及びタイヤ走行状態を精度良く推定することができることを見出し本発明に到ったものである。
すなわち、請求項１に記載の路面摩擦係数推定方法は、タイヤまたはホイールまたはサスペンションのハブ部に振動検出手段を取付けて、一定の速度で走行中の車両のタイヤの振動、またはホイールもしくはサスペンションのハブ部に伝播されるタイヤの振動を検出し、これを周波数分析して得られる振動スペクトルのうちの８００〜５０００Ｈｚの周波数範囲のトレッド面の滑り振動レベルを検出して、一定速度走行時における路面摩擦係数を推定するようにしたことを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の路面摩擦係数推定方法は、車両の速度を検出して、上記検出された車両の速度データからタイヤのパターンピッチ周波数を検出するとともに、上記振動スペクトルの上記パターンピッチ周波数を含む周波数帯域の振動レベルを検出し、この検出された振動レベルが一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定するようにしたことを特徴とする。
請求項３に記載の路面摩擦係数推定方法は、車両の速度を検出して、上記検出された車両の速度データからタイヤのパターンピッチ周波数を検出し、上記振動スペクトルの上記パターンピッチ周波数を含む周波数帯域の振動レベルを検出するとともに、上記パターンピッチ周波数に影響されない周波数帯域の振動レベルを求め、これに対する上記パターンピッチ周波数帯域での振動レベルの比が一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定するようにしたことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、一定速度走行時における路面摩擦係数を推定する装置であって、タイヤまたはホイールまたはサスペンションのハブ部に設けられる、一定の速度で走行中の車両のタイヤの振動、または、ホイールもしくはサスペンションのハブ部に伝播されるタイヤの振動を検出する振動検出手段と、上記検出された振動を周波数分析して得られる振動スペクトルのうちの８００〜５０００Ｈｚの周波数範囲のトレッド面の滑り振動レベルを検出する手段と、上記検出された振動レベルから、一定速度走行時における路面摩擦係数を推定する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の路面摩擦係数推定装置であって、車両の速度を検出する手段と、上記検出された車両の速度データからタイヤのパターンピッチ周波数を検出するパターンピッチ周波数算出手段と、上記振動スペクトルの上記パターンピッチ周波数を含む周波数帯域の振動レベルを検出するハイドロプレーニング振動レベル検出手段と、上記ハイドロプレーニング振動レベル検出手段で検出された振動レベルが一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定するハイドロプレーニング状態推定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項４に記載の路面摩擦係数推定装置であって、車両の速度を検出する手段と、上記検出された車両の速度データからタイヤのパターンピッチ周波数を検出する手段と、上記振動スペクトルの上記パターンピッチ周波数を含む周波数帯域の振動レベルを検出するとともに、上記パターンピッチ周波数に影響されない周波数帯域の振動レベルを求めて、これに対する上記パターンピッチ周波数帯域での振動レベルの比を算出するレベル比算出手段と、上記レベル比が一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定するハイドロプレーニング状態推定手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面に基づき説明する。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態１に係わる路面状態及びタイヤ走行状態推定装置１０の機能ブロック図で、同図において、１１はタイヤ内に設けられた圧力センサ、
１２は周波数帯域設定手段１３と振動レベル検出手段１４とを備え、上記圧力センサ１１で検出されたタイヤ内の気体の圧力変動信号である、圧力センサ１１の出力の時間軸上における微小振動成分（ＡＣ成分）を周波数分析して、上記圧力変動の周波数スペクトル（以下、圧力変動スペクトルという）の、路面状態やタイヤの走行状態によってその振動レベルが特徴的に変化する周波数範囲、すなわち、少なくとも１０〜５０００Ｈｚの範囲に含まれる周波数帯域の振動レベルを検出する周波数分析手段、１５は予め求められた路面状態、あるいは、走行中のタイヤの状態と所定の周波数帯域での圧力変動レベル（以下、圧力変動の周波数帯域値という）との関係を示すＧ−テーブル１５Ｇを記憶する圧力変動レベル記憶手段、１６は上記周波数分析手段１２で検出された圧力変動レベルを上記Ｇ−テーブル１５Ｇに対応させて、走行中の路面状態及び走行中のタイヤの状態を推定する路面状態及びタイヤ走行状態推定手段である。
なお、上記Ｇ−テーブル１５Ｇは、試験車両に圧力センサ１１を取付け、上記車両を、所定の速度Ｖで路面状態（路面摩擦係数μ）の異なる路面を走行させたり、例えば、トレッドの一部を剥離させた故障タイヤに相当する試作タイヤを装着した車両を走行させたりして、タイヤ内の気体の圧力変動を実測することにより作成される。
【００１４】
本例では、図２（ａ），（ｂ）に示すように、上記圧力センサ１１を検出回路等の回路部品を搭載した基板１７に取り付けて、ホイール１のホイールリム２の、タイヤ側の凹部に取付けられたセンサーボックス１８内に収納するとともに、図３に示すように、ホイール側（転動側）Ａと、非転動側である車体側Ｂとを無線により接続するようにしている。
ホイール側Ａには、圧力センサ１１と、圧力センサ１１で検出されたタイヤに充填されている気体の圧力変動信号をデジタル変換して圧縮するデータ処理部２１と、この圧縮信号を車体側Ｂに無線により送信するＲＦ（Radio Frequency）部２２とを設ける。また、車体側Ｂには、上記圧縮信号を受信する受信部２３と、上記受信された圧縮信号を復元して周波数分析し、得られた圧力変動スペクトルから走行時の路面状態及びタイヤの走行状態を推定する路面状態及びタイヤ走行状態演算部２４とを設ける。なお、この路面状態及びタイヤの走行状態演算部２４は、上記周波数分析手段１２，圧力変動レベル記憶手段１５，路面状態及びタイヤ走行状態推定手段１６の各手段から構成される。
これにより、信号接続線設けることなく、転動側であるホイール部で検出された圧力変動信号を車体側Ｂにて処理して、路面状態及びタイヤ走行状態を推定することができる。
【００１５】
次に、上記構成の路面状態及びタイヤ走行状態推定装置１０の動作について、路面摩擦係数μの推定値を求める場合を例にとって説明する。
まず、圧力センサ１１により走行中のタイヤに充填されている気体の圧力変動を検出し、周波数分析手段１２により周波数分析して所定の周波数帯域の圧力変動レベルを検出する。詳細には、周波数分析手段１２の検出する上記圧力変動レベルは、中心周波数が、路面状態やタイヤの走行状態によってその振動レベルが特徴的に変化する周波数範囲、すなわち、少なくとも１０〜５０００Ｈｚの範囲にある、所定の帯域幅を有する周波数帯域の圧力変動レベルであり、例えば、８００〜３５００Ｈｚのような、比較的広い帯域幅を有する１つの周波数帯域の圧力変動レベルでもよいし、８００〜１０００Ｈｚ，１６００〜２０００Ｈｚ，３０００〜３５００Ｈｚでの圧力変動レベルなどのように、比較的狭い帯域幅を有する複数の周波数帯域での圧力変動レベル（複数個）でもよい。周波数分析手段１２では、上記１つあるいは複数の周波数帯域を周波数帯域設定手段１３で設定し、振動レベル検出手段１４により、その振動レベルを検出する。
上記検出された振動レベルは、路面状態及びタイヤ走行状態推定手段１６に送られ、路面状態及びタイヤ走行状態推定手段１６において、上記検出された所定の周波数帯域の圧力変動レベル（圧力変動の周波数帯域値）と、予め圧力変動レベル記憶手段１５に記憶されている路面摩擦係数μと圧力変動の周波数帯域値との関係を示すＧ−テーブル１５Ｇと対応させて、路面摩擦係数の推定値（μ推定値）を求めることにより、路面状態（路面摩擦係数μ）を精度良く推定することができる。
【００１６】
なお、路面摩擦係数μの推定値ではなく、通常路面状態（ドライ）、要注意路面状態（ウエット路、雪路、など）、危険路面状態（ハイドロプレーニング状態、圧雪路、ミラーバーンなど）などのような、路面状態を推定するようにしてもよい。
また、上記路面摩擦係数μから、走行中のタイヤの状態である滑り易さを推定するようにしてもよい。
また、上記圧力変動スペクトルを用いて、タイヤの故障状態を推定することも可能である。具体的には、タイヤトレッドの一部に剥離が生じた場合などには、その部分が路面に接する度に特有の振動が発生するので、上記圧力変動スペクトルの、１０〜１００Ｈｚの周波数帯域の圧力変動レベルを検出して、正常なタイヤの圧力変動レベルと比較することにより、タイヤに何らかの異常が生じていることを推定することができる。
【００１７】
ここで、周波数帯域設定手段１３による、路面状態（路面摩擦係数μ）の推定に用いる圧力変動レベルを検出する際の周波数帯域ｆ_i(ｉ＝１〜ｎ）の設定方法について説明する。
まず、試験車両に圧力センサ１１を取付け、上記車両を、所定の速度Ｖで路面状態（路面摩擦係数μ）の異なる路面を走行させて、タイヤの圧力振動スペクトルを求め、この圧力振動スペクトルから、少なくとも１つの周波数帯域ｆ_i（ｉ＝１〜ｎ）における圧力変動の周波数帯域値ｘ_i（ｉ＝１〜ｎ）を検出して、下記の式（１）を用いて路面摩擦係数推定値（μ推定値）を算出する。
μ推定値＝1/[1＋exp{−(ａ₀＋ａ₁ｘ₁＋ａ₂ｘ₂＋‥‥＋ａ_nｘ_n)}]‥‥（１）
ここで、ａ₀；定数、ａ₁，ａ₂，‥‥，ａ_n；係数
そして、上記式（１）で算出したμ推定値と、予め測定した路面摩擦係数μとの相関係数を求め、この相関係数が最も高くなるように、上記複数の周波数帯域ｆ_i(ｉ＝１〜ｎ）を設定し、この設定された周波数帯域ｆ_i(ｉ＝１〜ｎ）の圧力変動レベルから、上記の式（１）を用いてμ推定値を算出する。
このように、μ推定値を算出するための圧力振動レベルを検出するための周波数帯域ｆ_i（ｉ＝１〜ｎ）を、路面摩擦係数μとの相関関係の高い周波数帯域ｆ_i（ｉ＝１〜ｎ）に設定するようにすれば、単に、異なる路面を走行させて得られた各圧力変動スペクトルを比較して、圧力変動の周波数帯域値ｘ_iの高いと思われる複数の周波数帯域ｆ_iを設定してμ推定値を算出する場合に比べて、μ推定値の精度を確実に向上させることができる。
このとき、上記路面摩擦係数μの検出に使用する圧力変動レベルｘ_iを検出するための周波数帯域ｆ_iの数は、３つ以上とすることが好ましいが、路面状態（路面摩擦係数μ）がかなり明確に反映されている周波数帯域ｆ_iがあれば、周波数帯域を１つとしてもよい。
また、路面状態あるいは路面摩擦係数μの推定のみを行うのであれば、上記装置１０において、圧力変動レベル記憶手段１５を省略するとともに、路面状態及びタイヤ走行状態推定手段１６では、周波数分析手段１２で検出された圧力変動の周波数帯域値ｘ_iから、上記式（１）を用いて直接μ推定値を求めたり、上記μ推定値を用いて、路面状態を推定するようにしてもよい。
【００１８】
このように、本実施の形態1によれば、ホイール１のホイールリム２に圧力センサ１１を取付けて、走行中の車両のタイヤに充填されている気体の圧力を検出し、この検出された圧力信号の時間軸上における微小振動成分（ＡＣ成分）を、周波数分析手段１２により周波数分析してその圧力変動スペクトルの圧力変動レベルを検出し、路面状態及びタイヤ走行状態推定手段１６により、この検出された圧力変動レベルと、圧力変動レベル記憶手段１５に記憶された路面状態及びタイヤの走行状態との関係を示すＧ−テーブル１５Ｇとを比較して、路面摩擦係数μやタイヤの故障状態を推定するようにしたので、路面状態及びタイヤの走行状態を精度良く推定することができる。
【００１９】
なお、圧力センサ１１の出力の絶対値（ＤＣ成分）からは、タイヤ内圧を検出することができるので、本装置１０は、上記圧力センサ１１として、近年普及しているタイヤ内圧モニターシステムの圧力センサをそのまま用いることができる。したがって、ハードウェア付加によるコストアップを回避して、低コスト化を図ることができる。
また、上記圧力センサ１１によりタイヤ内圧を検出することにより、タイヤの走行状態の１つである、タイヤ内圧の異常についても推定することができる。
【００２０】
また、上記例では、タイヤに充填されている気体の圧力を検出して路面状態及びタイヤの走行状態を推定する場合について説明したが、図４（ａ）に示すように、加速度センサ１９をタイヤ３のトレッド４の内面側４ａに取付けてタイヤの振動を直接検出し、上記加速度センサ１９で検出した振動情報信号を周波数分析して振動スペクトルを求め、上記例と同様の信号処理及び演算を行って、路面状態及びタイヤの走行状態を推定するようにしてもよい。
あるいは、図４（ｂ），（ｃ）に示すように、加速度センサ１９をホイールリム２、あるいは、サスペンション部５に取付け、ホイール１やサスペンション部５に伝播されるタイヤの振動を検出して、路面状態及びタイヤ走行状態を推定するようにしてもよい。なお、サスペンション部５には、振動緩衝のため、ゴムブッシュ６等の弾性部材が複数取付けられているので、上記伝播されたタイヤの振動を効率よく検出するために、加速度センサ１９がサスペンションアーム５ａ，５ｂ上ではなく、ホイール１が取付けられているハブ部７に取付けられる。
【００２１】
なお、加速度センサ１９を用いた場合には、タイヤ内圧を別途測定する必要があるが、加速度センサ１９からの振動情報信号を周波数分析して得られる振動スペクトルの２００Ｈｚ以下の周波数帯域内での振動レベルから、タイヤの固有振動の周波数を検出してタイヤ内圧を推定することが可能である。つまり、タイヤの固有振動周波数と実際のタイヤ内圧とは高い相関関係があるので、上記振動スペクトルのデータからタイヤの固有振動数を求め、予め求めたタイヤ振動数とタイヤ内圧との関係からタイヤ内圧を推定し、この推定されたタイヤ内圧をタイヤ内圧として用いればよい。
【００２２】
また、車両の速度を検出する手段を設けるとともに、車速毎に路面摩擦係数μと圧力変動の周波数帯域値との関係を示すＧ−テーブル１５Ｇを準備して、圧力変動スペクトルのデータに加え、車両の速度データを用いて走行時の路面状態及びタイヤの走行状態を推定するようにすれば、路面状態及びタイヤの走行状態の推定精度を更に向上させることができる。
更に、車両の各輪に荷重測定装置を設置して車両各輪に作用する荷重を検出し、車両各輪の荷重データに基づいて、走行時の路面状態及びタイヤの走行状態の推定を行うことも可能である。
すなわち、大型の運搬車などのように、積み荷の重さにより車輪に加わる荷重が大きく変動する車両においては、荷重による摩擦係数の変化が大きいため、荷重によりタイヤの振動状態が変化する（荷重が大きくなると摩擦係数が減少して滑り易くなる）ので、これを補正するため、路面摩擦係数μと振動レベルとの関係を示すＧ−テーブル１５Ｇを各荷重毎に作成して記憶しておき、上記荷重測定装置で検出された車両各輪の荷重データに応じて、路面状態及びタイヤ走行状態を推定するようにすれば、推定精度を更に向上させることができる。
【００２３】
＜実施例１＞
試験車両に圧力センサ１１を取付け、上記車両を、Ｖ＝２０ｋｍ／ｈで通常のアスファルト（ドライアスファルト）と滑り易い雪上において走行させて、タイヤ内圧の圧力変動を測定して周波数分析し、圧力変動スペクトルを求めた結果を図５に示す。このグラフの横軸は周波数、縦軸は２×１０^-2Ｐａを０ｄＢとしたときの圧力変動レベルの大きさであり、同図の太い実線がドライアスファルト、細い実線が雪上のデータである。
図５に示すように、滑り易い雪上では、１０００Ｈｚ以上の高周波領域で圧力変動レベルが高くなっていることが分かる。これは、滑り易い雪上においては、路面と接しているタイヤのトレッド面の路面からの拘束が小さくなり、トレッド面が滑り振動を発生してタイヤ内部の気体を加振しているためと考えられる。
このように、圧力変動レベルと、路面の摩擦係数μとの対応を調べておけば、タイヤ内の圧力変動を常時モニタリングすることで路面状態（路面の摩擦係数μ）を推定することが可能となることが確認された。
なお、この方法は、タイヤ振動、ホイール振動、サスペンション振動にも同様に適応できる。
【００２４】
＜実施例２＞
実施例１と同様な方法で、様々な路面状態におけるタイヤ内の圧力変動、ホイール振動を測定し、上記式（１）を用いてμ推定値を算出し、実際に測定した路面摩擦係数μとの相関関係を調べた結果を図６及び図７に示す。このとき、μ推定値の計算に用いた振動レベル、圧力変動レベルは、上記実施の形態１の方法で設定した周波数帯域での振動レベル、圧力変動レベルを用いた。
タイヤ内の圧力変動、ホイール振動のいずれの場合にも、μ推定値は路面摩擦係数μと高い相関関係を示しており、路面摩擦係数の値を精度良く求めることができることが確認された。なお、タイヤ振動、サスペンション振動についても同様の結果が得られた。
【００２５】
実施の形態２．
上記実施の形態１では、タイヤ内の圧力変動、タイヤ振動、ホイール振動、サスペンション振動を検出して、路面状態及びタイヤ走行状態を推定するようにしたが、上記方法では、滑り易い路面状態である氷雪路とハイドロプレーニング状態の区別が明確ではない。
発明者らは、上記振動スペクトルまたは圧力変動スペクトルを詳細に検討した結果、ハイドロプレーニング状態が発生した場合には、振動スペクトルまたは圧力変動スペクトルにおいて、タイヤのパターンピッチ１次周波数近傍の振動レベルまたは圧力変動レベルが特徴的に大きくなることがわかった。
そこで、本例では、図８に示すように、上記実施の形態１の装置１０に、ハイドロプレーニング検出手段３０を付加した、路面状態及びタイヤ走行状態推定装置１０Ｈを構成して、タイヤのパターンピッチ１次周波数近傍の振動レベルまたは圧力変動レベルを検出することにより、ハイドロプレーニング状態の発生の推定も同時に行えるようにした。
図８において、３１は車両の速度を検出する車速検出手段、３２は上記車速検出手段３１からの車速のデータからパターンピッチ周波数を算出するパターンピッチ周波数算出手段、３３は圧力センサ１１の出力を周波数分析する第２の周波数分析手段で、この第２の周波数分析手段３３に設けられた第２の周波数帯域設定手段３４により、圧力変動レベルを検出する周波数帯域を上記パターンピッチ周波数を含む周波数帯域に設定し、ハイドロプレーニング振動レベル検出手段３５により、上記周波数帯域の圧力変動レベルを検出する。
３６は上記検出された圧力変動レベルと所定の閾値とを比較してハイドロプレーニング状態の発生を推定するハイドロプレーニング状態推定手段である。
【００２６】
上記ハイドロプレーニング検出手段３０においては、はじめに、パターンピッチ周波数算出手段３２において、車速検出手段３１で検出した車速データＶと、タイヤ周長Ｌと、トレッドパターンのブロック数ｎとを用いて、以下の式（２）により、パターンピッチ周波数Ｆ_pを算出する。
Ｆ_p(Hz)＝Ｖ(km/h)×1000(m/km)÷3600(s/h) ÷Ｌ (m)×ｎ‥‥（２）
そして、第２の周波数分析手段３３のハイドロプレーニング振動レベル検出手段３５により、圧力変動スペクトルの、上記パターンピッチ周波数Ｆ_pに相当する周波数帯域での圧力変動レベルを検出した後、ハイドロプレーニング状態推定手段３６により、上記検出された圧力変動レベルと所定の閾値とを比較し、上記圧力変動レベルが上記閾値を超えた場合に、ハイドロプレーニング状態が発生したと推定する。
これにより、滑り易い路面状態である氷雪路とハイドロプレーニング状態を明確に区別することができる。
なお、上記閾値は、例えば、車両各輪に作用する荷重等により適宜変更できるようにすれば、ハイドロプレーニング状態の推定精度を更に向上させることができる。
【００２７】
なお、上記実施の形態２では、圧力センサ１１により、タイヤ内の気体の圧力変動を検出してハイドロプレーニング状態を推定する場合について説明したが、加速度センサ１９を用いて、タイヤ、トレッド、サスペンション振動を検出して周波数分析し、得られた振動スペクトルからハイドロプレーニング状態を推定することも可能である。
また。上記例では、パターンピッチ周波数帯域圧力変動レベルが一定の閾値を超えた場合に、タイヤがハイドロプレーニング状態にあると推定するようにしたが、上記パターンピッチ周波数に影響されない周波数帯域の振動レベルまたは圧力変動レベルを求め、これに対するパターンピッチ周波数帯域の振動レベルまたは圧力変動レベルの比が一定の閾値を超えた場合には、タイヤがハイドロプレーニング状態にあると推定するようにすれば、ハイドロプレーニング状態の推定精度を更に向上させることができる。
なお、上記第２の周波数分析手段３３の機能を、上記周波数分析手段１２にもたせる構成とすることも可能である。
【００２８】
＜実施例３＞
試験車両に圧力センサを取付け、上記車両を、水深１０ｍｍの路上をＶ＝９０ｋｍ／ｈで走行させた。このとき、ハイドロプレーニングが発生し、ハンドル操作やブレーキ操作による車体の制御が不可能な危険な状態になっていた。
上記の状態でタイヤ内の圧力変動を測定して周波数分析し、圧力変動スペクトルを求めたところ、図９に示すように、９００〜１０００Ｈｚ付近の振動レベルが特徴的に大きくなっていることが分かった。
また、試験車両に振動センサを取付けて同様の実験を行い振動スペクトルを求めたところ、図１０に示すように、上記図９と同じ周波数帯域に振動レベルのピークが見られた。
ここで、上記試験車両に用いたタイヤは195/60R15サイズの乗用車タイヤで、ピッチ周波数は上記式（２）を用いて、以下のように算出される。
90(km/h)×1000(m/km)÷3600(s/h) ÷1.885 (m)×70＝943Hz
すなわち、上記図９，１０の９００〜１０００Ｈｚ付近において、圧力変動レベル、振動レベルが高くなっているのは、タイヤトレッドと路面との間の水膜がトレッドブロックに衝突することにより、ブロックのピッチ一次周波数での圧力変動・振動の増大によるものであることがわかる。これにより、上記のような挙動を示すタイヤのタイヤ内圧の変動あるいはタイヤ、ホイール、サスペンションの振動を検出することにより、ハイドロプレーニング状態を推定することができることが確認された。
【００２９】
＜実施例４＞
試験車両に加速度センサを取付け、上記車両を、水深１０ｍｍの路上とドライアスファルト路上を速度を変えて走行させて、振動スペクトルを求め、以下の２つの周波数帯域での振動レベルの比を算出しプロットした結果を図１１に示す。
（900〜1000Hz帯域での振動レベル）／（100〜200Hz帯域での振動レベル）
水深１０ｍｍの場合には、車速が７５ｋｍ／ｈを超えると急激に振動レベルの比が増加することがわかった。そこで、閾値を０．３に設定するようにすれば、ハイドロプレーニング状態を確実に推定することができる。
【００３０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、タイヤまたはホイールまたはサスペンションのハブ部に振動検出手段を取付けて検出した、一定速度走行時におけるタイヤ自体の振動、あるいは、ホイールやサスペンションのハブ部に伝播したタイヤの振動を周波数分析し、得られた周波数スペクトルのうちの８００〜５０００Ｈｚの周波数範囲のトレッド面の滑り振動レベルを検出して、上記検出された振動レベルから、路面摩擦係数を推定するようにしたので、一定速度走行時における路面摩擦係数を精度よく推定することができる。
また、上記振動スペクトルのデータと車両の速度データとから、タイヤのパターンピッチ周波数を検出し、このパターンピッチ周波数帯域の振動レベルが一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定することにより、ハイドロプレーニング状態を確実に推定することができる。なお、上記パターンピッチ周波数に影響されない周波数帯域の振動レベルを求め、これに対するパターンピッチ周波数帯域の振動レベルの比が一定の閾値を超えた場合には、路面がハイドロプレーニング状態にあると推定することにより、推定精度を更に向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係わる路面状態及びタイヤ走行状態推定装置の機能ブロック図である。
【図２】圧力センサの装着箇所を示す図である。
【図３】本装置の一構成例を示す図である。
【図４】加速度センサの装着箇所を示す図である。
【図５】圧力センサを装着した車両を、ドライアスファルト路と雪上において走行させたときの圧力変動スペクトルを示す図である。
【図６】実際の路面摩擦係数μとタイヤ内圧変動によるμ推定値との相関関係を示す図である。
【図７】実際の路面摩擦係数μとホイール振動によるμ推定値との相関関係を示す図である。
【図８】本実施の形態２に係るハイドロプレーニング状態推定手段の構成をを示す図である。
【図９】ハイドロプレーニング状態の圧力変動スペクトル示す図である。
【図１０】ハイドロプレーニング状態の振動スペクトル示す図である。
【図１１】車速と、パターンピッチ周波数での振動レベルと100〜200Hz帯域での振動レベルとの比との関係を示す図である。
【符号の説明】
１ホイール、２ホイールリム、３タイヤ、４トレッド、４ａトレッドの内面側、５サスペンション部、５ａ，５ｂサスペンションアーム、
６ゴムブッシュ、７ハブ部、１０路面状態及びタイヤ走行状態推定装置、１１圧力センサ、１２周波数分析手段、１３周波数帯域設定手段、
１４圧力変動レベル検出手段、１５圧力変動レベル記憶手段、１５ＧＧ−テーブル、１６路面状態及びタイヤ走行状態推定手段、１７基板、１８センサーボックス、１９加速度センサ、２１データ処理部、２２ＲＦ部、
２３受信部、２４路面状態及びタイヤ走行状態演算部、
３０ハイドロプレーニング検出手段、３１車速検出手段、３２パターンピッチ周波数算出手段、３３第２の周波数分析手段、３４第２の周波数帯域設定手段、３５ハイドロプレーニング振動レベル検出手段、３６ハイドロプレーニング状態推定手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a device for estimating the running state of a tire during running and the state of a road surface on which the tire is grounded.
[0002]
[Prior art]
In order to improve the running stability of an automobile, it is required to accurately estimate the state of the tire during traveling and the road surface state where the tire is in contact with the ground and feed it back to the vehicle control. Here, the tire state includes tire internal pressure, wear, prediction of failure, and the like, and the road surface state mainly indicates a friction coefficient (road surface friction coefficient μ) between the road surface and the tire.
If the tire running condition and road surface condition can be estimated in advance, for example, before stopping the car and inspecting it before the tire breaks down, or before performing a risk avoidance operation such as braking / driving or steering, It is expected that more advanced control and the like will be possible, and safety will be further enhanced. In addition, simply telling the driver the degree of danger of the road surface condition while driving allows the driver to perform an early deceleration operation, and can reduce the number of accidents.
Conventionally, as a method of estimating the road surface friction coefficient, a method of estimating the road surface friction coefficient by utilizing the fact that the uniformity level of the tire, which is a physical quantity representing the fluctuation of the rotational speed of the wheel, varies depending on the magnitude of the road surface friction coefficient. (Japanese Patent Laid-Open No. 2000-55790), an accelerometer is attached to the lower arm that connects the front wheel and the vehicle body, and the lateral vibration of the tire having a toe angle is detected, and the vibration level varies depending on the road surface friction coefficient. A method of estimating the road surface friction coefficient using Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-258196 has been proposed.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the method of estimating the road surface friction coefficient from the uniformity level of the tire, a flat spot is generated in the tire, the uniformity is deteriorated, and accurate estimation is difficult in the process of recovery.
On the other hand, in the method of estimating the road surface friction coefficient from the lateral vibration of the front wheel with the toe angle, the measurement accuracy is low when the tire slip angle is completely zero or when the tire has a large slip angle. There was a problem.
Further, a method for estimating a road surface friction coefficient from a transmission characteristic between an unsprung acceleration that is an acceleration in the vertical direction of a wheel and an unsprung acceleration that is an acceleration in the vertical direction of a vehicle body has been proposed (Japanese Patent Laid-Open No. 11-94661). Publication). Since this method does not use steering force to estimate the road surface friction coefficient, there is an advantage that the road surface friction coefficient can be estimated even on a straight road where steering is hardly performed, but there is a buffer characteristic such as a spring or a damper. Since the road surface friction coefficient is estimated from the transmission characteristics of vibrations between two points via a large suspension device, there is a problem that the road surface is easily affected by unevenness of the road surface. For example, on rough roads such as on snow, the vibration below the spring increases, so the vibration level difference between the vibration on the spring that is absorbed by the suspension and the vibration below the spring increases. The road friction coefficient could not be estimated accurately.
[0004]
The present invention has been made in view of conventional problems, and accurately estimates the road surface state where the tire is in contact with the ground and the traveling state of the tire at a constant speed when operation such as braking / driving is not applied, It aims at improving the running safety of vehicles.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
  As a result of a detailed examination of the ground contact behavior of a running tire and the tire behavior at the time of failure, the present inventors have obtained a frequency analysis of the circumferential vibration or the widthwise vibration of the running tire. In addition, it is understood that the vibration level in one or a plurality of frequency bands of the vibration frequency spectrum (vibration spectrum) changes characteristically depending on the condition of the road surface on which the tire is in contact with the ground and the failure mode of the tire. did.
  Therefore, such vibration is caused as a minute change on the time axis of the tire itself, the vibration of the wheel or suspension transmitted from the tire, or the pressure of the gas (usually air) filled in the tire. As a result of the detection, it has been found that the road surface condition and the tire running condition can be accurately estimated, and the present invention has been achieved.
  That is, the road surface according to claim 1.Coefficient of frictionIn the estimation method, vibration detection means is attached to the tire or the hub of the wheel or suspension to detect the vibration of the tire of the vehicle running at a constant speed or the vibration of the tire transmitted to the hub of the wheel or suspension. Of the vibration spectrum obtained by frequency analysisSliding vibration level of tread surface in frequency range of 800-5000HzRoad surface when traveling at a constant speedCoefficient of frictionIt is characterized by estimating.
[0009]
  The road surface according to claim 2Coefficient of frictionThe estimation method detects a vehicle speed, detects a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data, detects a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum, When the detected vibration level exceeds a certain threshold value, it is estimated that the road surface is in a hydroplaning state.
  The road surface according to claim 3.Coefficient of frictionThe estimation method detects a vehicle speed, detects a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data, detects a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum, and The vibration level in the frequency band not affected by the pattern pitch frequency is obtained, and when the ratio of the vibration level in the pattern pitch frequency band with respect to this exceeds a certain threshold, it is estimated that the road surface is in the hydroplaning state. It is characterized by that.
[0010]
  The invention according to claim 4 is the road surface at the time of constant speed driving.Coefficient of frictionThis is a device that estimates the vibration of the tire of a vehicle running at a constant speed or the vibration of the tire transmitted to the hub of the wheel or suspension. Obtained by frequency analysis of the detected vibration and the detected vibrationvibrationOut of spectrumSliding vibration level of tread surface in frequency range of 800-5000HzFrom the detected vibration level and the road surface when traveling at a constant speedCoefficient of frictionAnd a means for estimating.
[0011]
  The invention according to claim 5 is the road surface according to claim 4.Coefficient of frictionAn estimation device, a means for detecting a vehicle speed, a pattern pitch frequency calculating means for detecting a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data, and a frequency including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum Hydroplaning vibration level detection means for detecting the vibration level of the band and a hydroplaning vibration estimation means for estimating that the road surface is in a hydroplaning state when the vibration level detected by the hydroplaning vibration level detection means exceeds a certain threshold value. And a planing state estimating means.
[0012]
  The invention according to claim 6 is the road surface according to claim 4.Coefficient of frictionAn estimation device, a means for detecting a vehicle speed, a means for detecting a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data, and a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum Level ratio calculating means for calculating a vibration level in the frequency band that is not affected by the pattern pitch frequency and calculating a ratio of the vibration level in the pattern pitch frequency band with respect to this, and a threshold value at which the level ratio is constant The vehicle is characterized by comprising a hydroplaning state estimating means for estimating that the road surface is in a hydroplaning state when the road surface is exceeded.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
Embodiment 1 FIG.
  FIG. 1 is a functional block diagram of a road surface state and tire running state estimating device 10 according to the first embodiment, in which 11 is a pressure sensor provided in the tire,
Reference numeral 12 includes a frequency band setting unit 13 and a vibration level detection unit 14, which is a minute fluctuation component on the time axis of the output of the pressure sensor 11, which is a pressure fluctuation signal of gas in the tire detected by the pressure sensor 11. AC component) is subjected to frequency analysis, and the frequency range of the pressure fluctuation frequency spectrum (hereinafter referred to as the pressure fluctuation spectrum) is characteristically changed in vibration level depending on the road surface condition and the tire running condition, that is, at least 10 to 10.5000A frequency analyzing means 15 for detecting a vibration level in a frequency band included in the Hz range, 15 is a road surface condition obtained in advance, or a condition of a running tire and a pressure fluctuation level (hereinafter referred to as pressure fluctuation) in a predetermined frequency band. Pressure fluctuation level storage means for storing a G-table 15G indicating the relationship with the G-table 15G. The pressure fluctuation level storage means 16 stores the G-table 15G indicating the relationship with the G-table 15G. It is a road surface state and tire running state estimating means for estimating the inside road surface state and the running tire state.
  The G-table 15G has a pressure sensor 11 attached to a test vehicle, and the vehicle is driven on a road surface having a different road surface condition (road surface friction coefficient μ) at a predetermined speed V, for example, a part of a tread. It is created by running a vehicle equipped with a prototype tire corresponding to the failed tire that has been peeled off, and measuring the pressure fluctuation of the gas in the tire.
[0014]
In this example, as shown in FIGS. 2 (a) and 2 (b), the pressure sensor 11 is attached to a substrate 17 on which circuit components such as a detection circuit are mounted, and the wheel rim 2 of the wheel 1 has a recess on the tire side. In addition, the wheel side (rolling side) A and the non-rolling side vehicle body side B are wirelessly connected as shown in FIG.
The wheel side A includes a pressure sensor 11, a data processing unit 21 that digitally converts and compresses the pressure fluctuation signal of the gas filled in the tire detected by the pressure sensor 11, and this compression signal is transmitted to the vehicle body side B. An RF (Radio Frequency) unit 22 that transmits wirelessly is provided. Further, the vehicle body side B includes a receiving unit 23 that receives the compression signal, a frequency analysis by restoring the received compression signal, and a road surface state and a tire traveling state during traveling from the obtained pressure fluctuation spectrum. A road surface state and tire running state calculation unit 24 for estimating The road surface state and tire running state calculation unit 24 includes the frequency analysis unit 12, the pressure fluctuation level storage unit 15, and the road surface state and tire running state estimation unit 16.
Thereby, without providing a signal connection line, the pressure fluctuation signal detected by the wheel part on the rolling side can be processed on the vehicle body side B to estimate the road surface condition and the tire running condition.
[0015]
  Next, the operation of the road surface state and tire running state estimation device 10 having the above-described configuration will be described by taking as an example the case of obtaining an estimated value of the road surface friction coefficient μ.
  First, the pressure fluctuation of the gas filled in the running tire is detected by the pressure sensor 11, and the frequency analysis means 12 performs frequency analysis to detect the pressure fluctuation level in a predetermined frequency band. Specifically, the pressure fluctuation level detected by the frequency analysis means 12 is such that the center frequency has a frequency range in which the vibration level characteristically changes depending on the road surface condition and the tire running condition, that is, at least 10 to 10.5000A pressure fluctuation level of a frequency band having a predetermined bandwidth in the range of Hz, for example, a pressure fluctuation level of one frequency band having a relatively wide bandwidth such as 800 to 3500 Hz, or 800 Pressure fluctuation levels (plurality) in a plurality of frequency bands having a relatively narrow bandwidth, such as pressure fluctuation levels at ˜1000 Hz, 1600 to 2000 Hz, 3000 to 3500 Hz, and the like may be used. In the frequency analysis means 12, the one or more frequency bands are set by the frequency band setting means 13, and the vibration level detection means 14 detects the vibration level.
  The detected vibration level is sent to the road surface condition and tire running condition estimating means 16, and the road surface condition and tire running condition estimating means 16 detects the pressure fluctuation level (frequency band of pressure fluctuation) in the detected predetermined frequency band. Value) and a G-table 15G indicating the relationship between the road surface friction coefficient μ stored in the pressure fluctuation level storage means 15 and the frequency band value of the pressure fluctuation in advance, and an estimated value (μ estimation) of the road surface friction coefficient By calculating (value), the road surface condition (road surface friction coefficient μ) can be estimated with high accuracy.
[0016]
In addition, it is not an estimated value of the road surface friction coefficient μ, such as normal road surface conditions (dry), cautionary road surface conditions (wet road, snow road, etc.), dangerous road surface conditions (hydroplaning state, snow pressure road, mirror burn, etc.), etc. Such a road surface condition may be estimated.
Further, the slipperiness, which is the state of the running tire, may be estimated from the road surface friction coefficient μ.
It is also possible to estimate the failure state of the tire using the pressure fluctuation spectrum. Specifically, when peeling occurs in a part of the tire tread, a specific vibration is generated every time the part comes into contact with the road surface. Therefore, the pressure in the frequency band of 10 to 100 Hz of the pressure fluctuation spectrum is described. By detecting the fluctuation level and comparing it with the normal tire pressure fluctuation level, it is possible to estimate that some abnormality has occurred in the tire.
[0017]
Here, the frequency band f when the pressure fluctuation level used for estimating the road surface condition (road surface friction coefficient μ) by the frequency band setting means 13 is detected._iA setting method of (i = 1 to n) will be described.
First, the pressure sensor 11 is attached to a test vehicle, and the vehicle is driven on a road surface having a different road surface condition (road surface friction coefficient μ) at a predetermined speed V to obtain a tire pressure vibration spectrum. From the pressure vibration spectrum, At least one frequency band f_iFrequency band value x of pressure fluctuation at (i = 1 to n)_i(I = 1 to n) is detected, and the road surface friction coefficient estimated value (μ estimated value) is calculated using the following equation (1).
μ estimated value = 1 / [1 + exp {− (a₀+ A₁x₁+ A₂x₂+ ... + a_nx_n)}] (1)
Where a₀Constant, a₁, A₂, ..., a_n;coefficient
Then, a correlation coefficient between the μ estimated value calculated by the above formula (1) and the road friction coefficient μ measured in advance is obtained, and the plurality of frequency bands f are set so that the correlation coefficient becomes the highest._i(i = 1 to n) is set, and this set frequency band f_iFrom the pressure fluctuation level (i = 1 to n), the estimated value μ is calculated using the above equation (1).
Thus, the frequency band f for detecting the pressure vibration level for calculating the μ estimated value_i(I = 1 to n) is a frequency band f having a high correlation with the road surface friction coefficient μ._iIf (i = 1 to n) is set, the pressure fluctuation frequency band values x are simply compared by comparing the pressure fluctuation spectra obtained by running on different road surfaces._iMultiple frequency bands f_iAs compared with the case where the estimated value of μ is calculated by setting, the accuracy of the estimated value of μ can be improved with certainty.
At this time, the pressure fluctuation level x used to detect the road surface friction coefficient μ_iFrequency band f for detecting_iIs preferably 3 or more, but the frequency band f in which the road surface condition (the road surface friction coefficient μ) is reflected fairly clearly is shown._iIf there is, it is good also as one frequency band.
If only the road surface condition or the road surface friction coefficient μ is estimated, the pressure fluctuation level storage means 15 is omitted in the device 10, and the road surface condition and tire running state estimation means 16 uses the frequency analysis means 12. Frequency band value x of detected pressure fluctuation_iTherefore, the μ estimated value may be directly obtained using the above formula (1), or the road surface condition may be estimated using the μ estimated value.
[0018]
As described above, according to the first embodiment, the pressure sensor 11 is attached to the wheel rim 2 of the wheel 1 to detect the pressure of the gas filled in the tire of the running vehicle, and the detected pressure The minute vibration component (AC component) on the time axis of the signal is subjected to frequency analysis by the frequency analysis means 12 to detect the pressure fluctuation level of the pressure fluctuation spectrum, and this road surface condition and tire running condition estimation means 16 detects this pressure fluctuation level. The pressure fluctuation level is compared with the G-table 15G indicating the relationship between the road surface state and the tire running state stored in the pressure fluctuation level storage means 15, and the road surface friction coefficient μ and the failure state of the tire are estimated. Since it did in this way, a road surface state and the running state of a tire can be estimated accurately.
[0019]
In addition, since the tire internal pressure can be detected from the absolute value (DC component) of the output of the pressure sensor 11, the present apparatus 10 is used as the pressure sensor 11 of a tire internal pressure monitoring system that has been widely used in recent years. Can be used as they are. Therefore, cost increase due to hardware addition can be avoided and cost reduction can be achieved.
Further, by detecting the tire internal pressure by the pressure sensor 11, an abnormality in the tire internal pressure, which is one of the running conditions of the tire, can be estimated.
[0020]
  In the above example, the case where the pressure of the gas filled in the tire is detected to estimate the road surface state and the running state of the tire has been described. However, as shown in FIG. 3 is attached to the inner surface 4a of the tread 4 to directly detect tire vibration, and the vibration information signal detected by the acceleration sensor 19 is frequency-analyzed to obtain a vibration spectrum, and the same signal processing and calculation as in the above example are performed. Thus, the road surface condition and the tire running condition may be estimated.
  Alternatively, as shown in FIGS. 4B and 4C, the acceleration sensor 19 is attached to the wheel rim 2 or the suspension unit 5 to detect the vibration of the tire transmitted to the wheel 1 or the suspension unit 5, The road surface condition and the tire running condition may be estimated. Since the suspension unit 5 is provided with a plurality of elastic members such as rubber bushes 6 for vibration damping, in order to efficiently detect the transmitted tire vibration.In addition,Acceleration sensor 19ButIt is attached not to the suspension arms 5a and 5b but to the hub portion 7 to which the wheel 1 is attached.It is done.
[0021]
When the acceleration sensor 19 is used, it is necessary to separately measure the tire internal pressure. However, the vibration in the frequency band of 200 Hz or less of the vibration spectrum obtained by frequency analysis of the vibration information signal from the acceleration sensor 19 is required. From the level, it is possible to estimate the tire internal pressure by detecting the frequency of the natural vibration of the tire. In other words, since there is a high correlation between the tire natural vibration frequency and the actual tire internal pressure, the tire natural frequency is obtained from the vibration spectrum data, and the tire internal pressure is calculated from the relationship between the tire frequency and the tire internal pressure obtained in advance. And the estimated tire internal pressure may be used as the tire internal pressure.
[0022]
Further, a means for detecting the speed of the vehicle is provided, and a G-table 15G indicating the relationship between the road surface friction coefficient μ and the frequency band value of the pressure fluctuation for each vehicle speed is prepared. In addition to the data of the pressure fluctuation spectrum, the vehicle If the road surface condition and tire traveling state during traveling are estimated using the speed data, the estimation accuracy of the road surface state and tire traveling state can be further improved.
Furthermore, a load measuring device is installed on each wheel of the vehicle to detect the load acting on each wheel of the vehicle, and the road surface condition and the running state of the tire are estimated based on the load data of each wheel of the vehicle. Is also possible.
That is, in a vehicle such as a large transport vehicle in which the load applied to the wheel greatly fluctuates due to the weight of the load, the change in the coefficient of friction due to the load is large, so the tire vibration state changes due to the load (the load is (In order to correct this, the G-table 15G indicating the relationship between the road surface friction coefficient μ and the vibration level is created and stored for each load. If the road surface state and the tire running state are estimated according to the load data of each vehicle wheel detected by the load measuring device, the estimation accuracy can be further improved.
[0023]
<Example 1>
A pressure sensor 11 is attached to the test vehicle, and the vehicle is run on normal asphalt (dry asphalt) and slippery snow at V = 20 km / h, and the pressure fluctuation of the tire internal pressure is measured and the frequency analysis is performed. The result of obtaining the spectrum is shown in FIG. The horizontal axis of this graph is frequency, and the vertical axis is 2 × 10^-2The magnitude of the pressure fluctuation level when Pa is 0 dB. The thick solid line in the figure is dry asphalt, and the thin solid line is data on snow.
As shown in FIG. 5, it can be seen that on a snow that is slippery, the pressure fluctuation level is high in a high frequency region of 1000 Hz or higher. This is considered to be because, on slippery snow, the restraint from the road surface of the tread surface of the tire that is in contact with the road surface is reduced, and the tread surface generates sliding vibration and vibrates the gas inside the tire. .
In this way, if the correspondence between the pressure fluctuation level and the road friction coefficient μ is investigated, it is possible to estimate the road surface condition (road friction coefficient μ) by constantly monitoring the pressure fluctuation in the tire. It was confirmed that
This method can be similarly applied to tire vibration, wheel vibration, and suspension vibration.
[0024]
<Example 2>
In the same manner as in Example 1, the pressure fluctuation in the tire and the wheel vibration in various road surface conditions are measured, the estimated value μ is calculated using the above equation (1), and the actually measured road friction coefficient μ and The results of investigating the correlation are shown in FIG. 6 and FIG. At this time, the vibration level and pressure fluctuation level in the frequency band set by the method of the first embodiment were used as the vibration level and pressure fluctuation level used in the calculation of the μ estimated value.
In both cases of the pressure fluctuation in the tire and the wheel vibration, the estimated value of μ shows a high correlation with the road surface friction coefficient μ, and it was confirmed that the value of the road surface friction coefficient can be obtained with high accuracy. Similar results were obtained for tire vibration and suspension vibration.
[0025]
Embodiment 2. FIG.
In the first embodiment, the pressure fluctuation in the tire, tire vibration, wheel vibration, and suspension vibration are detected to estimate the road surface state and the tire running state. However, the above method is a slippery road surface state. The distinction between snowy roads and hydroplaning conditions is not clear.
As a result of examining the vibration spectrum or the pressure fluctuation spectrum in detail, when the hydroplaning state occurs, the inventors have determined that the vibration level or pressure near the primary frequency of the tire pattern pitch in the vibration spectrum or the pressure fluctuation spectrum. It was found that the fluctuation level increased characteristically.
Therefore, in this example, as shown in FIG. 8, a road surface condition and tire running condition estimation device 10 </ b> H in which the hydroplaning detection means 30 is added to the apparatus 10 of the first embodiment is configured, and the tire pattern pitch is determined. By detecting the vibration level or pressure fluctuation level in the vicinity of the primary frequency, the occurrence of the hydroplaning state can be estimated at the same time.
In FIG. 8, 31 is a vehicle speed detecting means for detecting the speed of the vehicle, 32 is a pattern pitch frequency calculating means for calculating the pattern pitch frequency from the vehicle speed data from the vehicle speed detecting means 31, and 33 is the frequency output of the pressure sensor 11. The second frequency analyzing means for analyzing the second frequency band setting means 34 provided in the second frequency analyzing means 33 changes the frequency band for detecting the pressure fluctuation level to a frequency band including the pattern pitch frequency. Then, the hydroplaning vibration level detection means 35 detects the pressure fluctuation level in the frequency band.
Reference numeral 36 denotes a hydroplaning state estimation means for estimating the occurrence of a hydroplaning state by comparing the detected pressure fluctuation level with a predetermined threshold value.
[0026]
In the hydroplaning detection means 30, first, using the vehicle speed data V detected by the vehicle speed detection means 31 in the pattern pitch frequency calculation means 32, the tire circumferential length L, and the block number n of the tread pattern, the following By equation (2), the pattern pitch frequency F_pIs calculated.
F_p(Hz) = V (km / h) x 1000 (m / km) ÷ 3600 (s / h) ÷ L (m) x n (2)
Then, the hydroplaning vibration level detecting means 35 of the second frequency analyzing means 33 uses the pattern pitch frequency F of the pressure fluctuation spectrum._pWhen the pressure fluctuation level in the frequency band corresponding to is detected, the detected pressure fluctuation level is compared with a predetermined threshold value by the hydroplaning state estimation means 36, and the pressure fluctuation level exceeds the threshold value. It is estimated that a hydroplaning condition has occurred.
Thereby, it is possible to clearly distinguish an icy and snowy road which is a slippery road surface state and a hydroplaning state.
In addition, if the said threshold value can be suitably changed, for example with the load etc. which act on each wheel of a vehicle, the estimation precision of a hydroplaning state can further be improved.
[0027]
In the second embodiment, the case where the pressure variation of the gas in the tire is detected and the hydroplaning state is estimated by the pressure sensor 11 has been described. However, the acceleration sensor 19 is used to estimate the tire, tread, and suspension vibration. It is also possible to estimate the hydroplaning state from the obtained vibration spectrum.
Also. In the above example, when the pattern pitch frequency band pressure fluctuation level exceeds a certain threshold, it is estimated that the tire is in the hydroplaning state. However, the vibration level or pressure in the frequency band that is not affected by the pattern pitch frequency. If the fluctuation level is obtained and the ratio of the vibration level or pressure fluctuation level in the pattern pitch frequency band to the fluctuation level exceeds a certain threshold value, it is assumed that the tire is in the hydroplaning state. The estimation accuracy can be further improved.
It is also possible to adopt a configuration in which the function of the second frequency analysis means 33 is provided to the frequency analysis means 12.
[0028]
<Example 3>
A pressure sensor was attached to the test vehicle, and the vehicle was run on a road with a water depth of 10 mm at V = 90 km / h. At this time, hydroplaning occurred, and it was in a dangerous state in which it was impossible to control the vehicle body by steering operation or braking operation.
In the above state, the pressure fluctuation in the tire was measured and subjected to frequency analysis, and the pressure fluctuation spectrum was obtained. As shown in FIG. 9, it was found that the vibration level around 900 to 1000 Hz was characteristically increased. It was.
Further, when a vibration sensor was attached to the test vehicle and the same experiment was performed to obtain a vibration spectrum, a peak of the vibration level was found in the same frequency band as in FIG. 9 as shown in FIG.
Here, the tire used for the test vehicle is a passenger car tire of 195 / 60R15 size, and the pitch frequency is calculated as follows using the above equation (2).
90 (km / h) x 1000 (m / km) ÷ 3600 (s / h) ÷ 1.885 (m) x 70 = 943Hz
That is, in the vicinity of 900 to 1000 Hz in FIGS. 9 and 10, the pressure fluctuation level and the vibration level are high because the water film between the tire tread and the road surface collides with the tread block. It can be seen that this is due to an increase in pressure fluctuation and vibration at the primary frequency. Thus, it was confirmed that the hydroplaning state can be estimated by detecting the fluctuation of the tire internal pressure of the tire exhibiting the above behavior or the vibration of the tire, wheel, and suspension.
[0029]
<Example 4>
An acceleration sensor is attached to the test vehicle, and the vehicle is run on a road with a depth of 10 mm and a dry asphalt road at different speeds to obtain a vibration spectrum, and the ratio of vibration levels in the following two frequency bands is calculated and plotted. The results are shown in FIG.
(Vibration level in the 900 to 1000 Hz band) / (Vibration level in the 100 to 200 Hz band)
In the case of a water depth of 10 mm, it has been found that the vibration level ratio increases abruptly when the vehicle speed exceeds 75 km / h. Therefore, if the threshold value is set to 0.3, the hydroplaning state can be reliably estimated.
[0030]
【The invention's effect】
  As described above, according to the present invention, vibration detected by attaching a vibration detection means to the tire or the hub of the wheel or suspension, or the vibration of the tire itself during traveling at a constant speed, or transmitted to the hub of the wheel or suspension. Frequency analysis of tire vibrations, and out of the obtained frequency spectrumSliding vibration level of tread surface in frequency range of 800-5000HzAnd detect the road surface from the detected vibration level.Coefficient of frictionThe road surface when driving at a constant speedCoefficient of frictionCan be estimated with high accuracy.
  Further, when the tire pattern pitch frequency is detected from the vibration spectrum data and the vehicle speed data, and the vibration level in the pattern pitch frequency band exceeds a certain threshold, the road surface is in a hydroplaning state. It is possible to reliably estimate the hydroplaning state. In addition, the vibration level in the frequency band not affected by the pattern pitch frequency is obtained, and when the ratio of the vibration level in the pattern pitch frequency band to this exceeds a certain threshold, it is estimated that the road surface is in the hydroplaning state. Thus, the estimation accuracy can be further improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram of a road surface state and tire traveling state estimation device according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing a mounting location of a pressure sensor.
FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the apparatus.
FIG. 4 is a diagram showing a place where an acceleration sensor is mounted.
FIG. 5 is a diagram showing a pressure fluctuation spectrum when a vehicle equipped with a pressure sensor is driven on a dry asphalt road and on snow.
FIG. 6 is a diagram showing a correlation between an actual road surface friction coefficient μ and an estimated value μ due to fluctuations in tire internal pressure.
FIG. 7 is a diagram showing a correlation between an actual road surface friction coefficient μ and an estimated μ value due to wheel vibration.
FIG. 8 is a diagram showing a configuration of a hydroplaning state estimation unit according to the second embodiment.
FIG. 9 is a diagram showing a pressure fluctuation spectrum in a hydroplaning state.
FIG. 10 is a diagram showing a vibration spectrum in a hydroplaning state.
FIG. 11 is a diagram showing a relationship between a vehicle speed and a ratio between a vibration level at a pattern pitch frequency and a vibration level in a 100 to 200 Hz band.
[Explanation of symbols]
1 wheel, 2 wheel rim, 3 tires, 4 tread, 4a inner surface side of the tread, 5 suspension part, 5a, 5b suspension arm,
6 rubber bush, 7 hub part, 10 road surface state and tire running state estimating device, 11 pressure sensor, 12 frequency analyzing means, 13 frequency band setting means,
14 pressure fluctuation level detection means, 15 pressure fluctuation level storage means, 15G G-table, 16 road surface condition and tire running state estimation means, 17 substrate, 18 sensor box, 19 acceleration sensor, 21 data processing section, 22 RF section,
23 receiving unit, 24 road surface condition and tire running state calculation unit,
30 hydroplaning detection means, 31 vehicle speed detection means, 32 pattern pitch frequency calculation means, 33 second frequency analysis means, 34 second frequency band setting means, 35 hydroplaning vibration level detection means, 36 hydroplaning state estimation means.

Claims

A vibration detection means is attached to the hub of the tire or wheel or suspension to detect the vibration of the tire of the vehicle running at a constant speed or the vibration of the tire transmitted to the hub of the wheel or suspension, and this is the frequency. A road surface friction coefficient estimation method characterized by detecting a sliding vibration level of a tread surface in a frequency range of 800 to 5000 Hz in a vibration spectrum obtained by analysis, and estimating a road surface friction coefficient during traveling at a constant speed.

The vehicle speed is detected, the tire pattern pitch frequency is detected from the detected vehicle speed data, and the vibration level in the frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum is detected. 2. The road surface friction coefficient estimating method according to claim 1, wherein when the vibration level exceeds a certain threshold value, it is estimated that the road surface is in a hydroplaning state.

A vehicle speed is detected, a tire pattern pitch frequency is detected from the detected vehicle speed data, a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum is detected, and the pattern pitch frequency is detected. The vibration level in the frequency band that is not affected by the vibration is obtained, and when the ratio of the vibration level in the above pattern pitch frequency band exceeds a certain threshold, it is estimated that the road surface is in the hydroplaning state. The road surface friction coefficient estimation method according to claim 1, wherein the road surface friction coefficient is estimated.

A vibration detecting means for detecting vibration of a tire of a running vehicle, or vibration of a tire transmitted to a hub of a wheel or suspension, provided on a tire or a hub of a wheel or suspension; and the detected vibration Means for detecting a sliding vibration level of a tread surface in a frequency range of 800 to 5000 Hz out of a vibration spectrum obtained by frequency analysis, and means for estimating a road surface friction coefficient during constant speed traveling from the detected vibration level. A road surface friction coefficient estimating device.

Means for detecting vehicle speed, pattern pitch frequency calculating means for detecting a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data, and detecting a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum. Hydroplaning vibration level detecting means, and hydroplaning state estimating means for estimating that the road surface is in a hydroplaning state when the vibration level detected by the hydroplaning vibration level detecting means exceeds a certain threshold value. The road surface friction coefficient estimating device according to claim 4, comprising: a road surface friction coefficient estimating device.

Means for detecting vehicle speed; means for detecting a tire pattern pitch frequency from the detected vehicle speed data; and detecting a vibration level in a frequency band including the pattern pitch frequency of the vibration spectrum, and Level ratio calculating means for calculating a vibration level in the frequency band not affected by the pattern pitch frequency and calculating a ratio of the vibration level in the pattern pitch frequency band to this, and when the level ratio exceeds a certain threshold 5. The road surface friction coefficient estimating device according to claim 4, further comprising hydroplaning state estimating means for estimating that the road surface is in a hydroplaning state.