JP5284868B2 - 路面状態推定方法とその装置、及び、車両制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、走行中の路面の状態を推定する方法とその装置、及び、車両制御方法に関するものである。

自動車の走行安定性を高めるため、タイヤと路面間の摩擦係数（路面摩擦係数）もしくはタイヤの接地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。予め路面摩擦係数やタイヤの接地状態を推定することができれば、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。

路面摩擦係数を推定する方法としては、例えば、車輪速を検出し、この検出された車輪速信号ωから外乱ΔＴを受けたときの車輪速変動Δωを検出した後、このΔωを満足する車輪の伝達関数を最小二乗法で同定し、路面μの勾配を推定するとともに、この路面μの勾配と予め求めておいた車両の制動力と路面μの勾配との関係とから車両の制動力を推定し、この制動力と前記路面μの勾配とから、スリップ率が零のときの路面μの勾配を推定する方法（例えば、特許文献１参照）や、図７に示すように、タイヤ５０のトレッド５１にトレッド表面よりも高さの高いセンシングブロック５２Ｈと、トレッド表面よりも高さの低いセンシングブロック５２Ｌとを形成し、各センシングブロック５２Ｈ，５２Ｌのタイヤ周方向に平行な側面にそれぞれ歪ゲージ５３Ｈ，５３Ｌを貼り付けて、前記２つの歪ゲージ５３Ｈ，５３Ｌで検出した歪レベルの差と、予め求めておいた歪レベル差と路面摩擦係数との関係を示すマップとから路面摩擦係数を推定する方法などが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

しかしながら、車輪速に基づいて求めた路面μの勾配と推定した車両の制動力とからスリップ率が零のときの路面μの勾配を推定する方法では、タイヤ−路面間で発生している力の情報がないため、推定時間を必要とすることから、路面変化に対する追従性に限界があった。
また、高さの異なるセンシングブロック５２Ｈ，５２Ｌにそれぞれ貼り付けられた歪ゲージ５３Ｈ，５３Ｌで検出した歪レベルの差から路面摩擦係数を推定する方法では、路面と直接接するブロックに歪ゲージ５３Ｈ，５３Ｌなどのセンサーを取付ける構成であるため、センサーの耐久性の面で問題がある。

そこで、本願出願人は、図８に示すような、リブ６１からタイヤ幅方向に突出する擬似ブロック６２の蹴り出し端の位置が、タイヤ周方向に一定の周期ｄで形成されているトレッドパターンを有するタイヤ６０を用い、走行中のタイヤ６０から車両バネ下部に伝播される、擬似ブロック６２の蹴り出し端が路面から離れるときの振動を加速度センサーで検出し、この検出された振動の前記周期ｄに対応する周波数帯域の振動成分の大きさから走行中の路面状態を推定する方法を提案している（例えば、特許文献３参照）。これにより、タイヤ部にセンサーを設けることなく、走行中の路面状態を精度よく推定することができるだけでなく、センサーの耐久性についても向上させることができる。

特開２００２−１６０６２０号公報 特開２００２−３６８３６号公報 特開２００８−２７３３８８号公報

前記特許文献３に開示された発明では、タイヤ部にセンサーを設けることなく、走行中の路面状態を精度よく推定することができるが、タイヤとして特殊なトレッドパターンを有するタイヤを用いる必要があった。
一般にタイヤのトレッドパターンは、タイヤ周方向に周期的な構造が設けられている。そこで、一般的なトレッドパターンを有するタイヤを用いて走行中のトレッド振動を検出して路面状態を推定する方法が望まれている。

本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、一般的なトレッドパターンを有するタイヤのトレッドの周期的な振動を検出して、走行中の路面の状態を精度よく推定することのできる方法とその装置、及び、路面の状態に基づいて車両の走行状態を制御する方法を提供することを目的とする。

走行中のタイヤでは、トレッドのブロックが路面を蹴り出す際に発生するトレッド振動の大きさが路面状態により異なることが知られている。本発明者らは、このトレッド振動に起因するタイヤの振動の大きさと路面状態との関係について鋭意検討した結果、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤに発生する、前記周期に対応したタイヤの振動の回転次数成分の大きさが走行中の路面状態により異なることから、この回転次数成分の大きさを検出することにより、走行中の路面状態をより精度よく推定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、本発明は、走行中の路面の状態を推定する方法であって、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤの振動を検出して回転次数比分析し、この回転次数比分析して得られたタイヤの振動の回転次数成分の大きさから走行中の路面状態を推定することを特徴とする。

回転次数比分析（回転次数分析ともいう）は、回転体の振動を回転速度に同期してサンプリングした信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）し、横軸を回転次数（Ｏｒｄｅｒ）とするパワースペクトルを求めるもので、回転体が１回転したときに１周期となる回転成分を回転１次成分、ｎ周期となる回転成分を回転ｎ次成分という。すなわち、回転次数ｎは、振動の１周期の角度をθ(deg.)とすると、ｎ＝３６０/θと表わせる。
タイヤの振動の回転次数成分（以下、回転次数成分という）は回転角度に対する周期成分の位相が固定されているので、時間単位で計測する周波数分析と比較して、振動成分を精度良く検出できる。したがって、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤの回転次数成分の大きさから走行中の路面状態を推定するようにすれば、走行中の路面状態を精度よく推定することができる。
なお、タイヤは、ストレートリブのみを有するタイヤのような特別のタイヤを除いては、周期的なトレッドパターンを有するので、本願発明で用いられる「タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤ」としては、前記特許文献３に開示されているような特別な周期性をもつトレッドパターンを有するタイヤである必要はなく、ブロックパターンを有するタイヤやラグ溝を有するタイヤなどの、一般に使用されているタイヤであってよい。

また、本発明は、路面状態の推定に用いる回転次数成分を、次数が１０次以上８０次以下の回転次数成分としたことを特徴とする。次数が１０次未満である回転次数成分は、路面の凹凸に起因するノイズの影響を受け易いので、検出精度が低下する恐れがある。一方、次数が８０次を超える回転次数成分は周期が短すぎるので、タイヤの周期性を反映していない成分である可能性が高い。したがって、路面状態の推定に用いる回転次数成分を、次数が１０次以上８０次以下の回転次数成分とすれば、路面状態の推定精度を向上させることができる。

また、本発明は、回転次数成分を複数個としたことを特徴とする。このように、複数個の回転次数成分の大きさから路面状態を推定するようにすれば、１個の回転次数成分で推定した場合に比較して路面状態の検出精度が向上するとともに、車輪の回転速度によって変化するタイヤの共振振動による誤推定の確率を低下させることができる。なお、１個の回転次数成分で路面状態を推定した場合でも、推定に用いる回転次数をタイヤの共振振動の回転次数と重ならないようにすれば、タイヤの共振振動による誤推定を避けることができることは言うまでもない。

また、本発明は、タイヤの回転速度を検出し、この回転速度を用いて、予め求めておいた前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数を算出するとともに、前記路面状態を推定する際に用いる回転次数成分から、前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数成分を除外することを特徴とする。これにより、路面状態を推定するための回転次数成分を容易に選択することができる。
また、本発明は、前記タイヤの振動を車両バネ下部にて検出するようにしたことを特徴とする。これにより、タイヤ部にセンサーを設けることなく、走行中の路面状態を精度よく推定することができる。また、タイヤへのセンサー取付けが不要になるので、タイヤの生産効率が向上する。また、タイヤ部にセンサーを装着した場合に比較してセンサーの耐久性を向上させることができるだけでなく、センサーの交換も容易となる。
また、本発明は、タイヤの回転速度を検出するとともに、前記タイヤの振動を、前記検出されたタイヤの回転速度に同期してサンプリングすることを特徴とする。これにより、簡単な構成でタイヤの振動の回転次数比分析を行うことができる。

また、本発明は、車両の走行状態を制御する際に、請求項１〜請求項６のいずれかに記載の路面状態推定方法により推定した路面状態に基づいて車両の走行状態を制御することを特徴とする。このように、推定された路面状態に基づいて、ＡＢＳブレーキ等を制御して車両の走行状態を制御すれば、車両の安全性を更に高めることができる。

また、本発明は、走行中の路面の状態を推定する装置であって、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤと、車両バネ下部に設置されて車両バネ下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、前記タイヤの回転速度を検出する回転速度検出手段と、前記振動検出手段で検出されたタイヤの振動を、前記回転速度検出手段で検出されたタイヤの回転速度のデータを用いてサンプリングして、回転次数比分析する回転次数比分析手段と、前記回転次数比分析手段で得られた回転次数成分から複数の回転次数成分を抽出する回転次数成分抽出手段と、前記抽出された複数の回転次数成分の大きさに基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段とを備えたことを特徴とする。このような構成を採ることにより、タイヤ部にセンサーを設けることなく、走行中の路面状態を精度よく推定することができるとともに、車輪の回転速度によって変化するタイヤの共振振動による誤推定の確率を低下させることができる。

また、本発明は、路面状態を推定するための回転次数成分を容易に選択することができるようにするため、回転速度検出手段で検出した回転速度を用いて、予め求めておいたタイヤの共振周波数に相当する回転次数を算出する共振次数算出手段を設けるとともに、回転次数成分抽出手段において、路面状態を推定する際に用いる回転次数成分から、前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数成分を除外するようにしたものである。

なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。

本実施の形態に係る路面状態推定装置の構成を示す機能ブロック図である。 使用タイヤのトレッドパターンの一例を示す図である。 回転次数スペクトルの一例を示す図である。 トレッドパターン設計図から求めた周期スペクトルと回転次数スペクトルとを比較した図である。 回転次数が２７次の振動ピークの高さの分布を示すヒストグラムである。 回転次数成分の大きさの出現確率を示す分布曲線である。 従来の路面摩擦係数の推定方法を示す図である。 従来の路面状態の推定方法の他の例を示す図である。

以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施の形態に係る路面状態推定装置１０の機能ブロック図である。
路面状態推定装置１０は、振動検出手段としての加速度センサー１１と、回転速度検出手段としての車輪速センサー１２と、回転信号生成手段１３と、記憶手段１４と、回転次数比分析手段１５と、共振次数算出手段１６と、回転次数成分抽出手段１７と、路面状態推定手段１８と、警報手段１９とを備え、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤ２０に発生して車両バネ下部に伝達され、加速度センサー１１にて検出されるタイヤの振動を回転次数比分析して、得られたタイヤの振動の回転次数成分の大きさから走行中の路面Ｒが低μ路面であるか否かを推定し、路面Ｒが低μ路面である場合には、運転者に音や光、表示などによる警報を発することができる。また、路面Ｒが低μ路面であるという情報を車両の走行状態を制御する車両制御手段４０に出力して、ＡＢＳなどによる車両制御を行うことができる。

タイヤ２０としては、例えば、図２に示すような、トレッド２１のタイヤ幅方向中央部とショルダー部とに、タイヤ周方向にブロックが配列されたブロックパターンを有するタイヤを用いた。このタイヤ２０は、周方向溝２２〜２４とこれらの周方向溝２２〜２４に交差する方向に延長するラグ溝２５とを備えており、周方向溝２２，２３とラグ溝２５、及び、周方向溝２３，２４とラグ溝２５とにより区画され、タイヤセンターＣＬのタイヤ幅方向両側に配列された複数のセンターブロック２６と、タイヤ幅方向外側に位置する周方向溝（ショルダー溝）２２，２４のタイヤ幅方向外側に位置する複数のショルダーブロック２７とを備えている。

加速度センサー１１は、図１に示すように、ナックル３１に取り付けられて、ホイール３２、ホイールハブ３３を介してナックル３１に伝播されるタイヤ２０の振動（以下、タイヤ振動という）を検出する。加速度センサー１１の検出方向はタイヤ前後方向である。
ナックル３１は、タイヤ２０を装着するホイール３２とともに回転するホイールハブ３３と軸受けを介して連結された車輪部３０の非回転側部品（車両バネ下部品）で、このナックル３１に図示しないブレーキ装置などが装着される。ナックル３１はサスペンション部材３４を備えた車両懸架装置の上下のアーム３５，３６と、ゴムブッシュなどの緩衝部材３７，３８を介して連結されている。
なお、加速度センサー１１を、上下のアーム３５，３６などの、ホイール３２と緩衝部材３７，３８を介して連結されている部材に取り付けると、緩衝部材３７，３８のダンパー効果によりトレッド２１の振動の検出精度が低下する。したがって、加速度センサー１１の取り付け箇所としては、車両バネ下部であっても、緩衝部材３７，３８よりもホイール３２側に設置した方が当該タイヤ２０から車両バネ下部に伝播される振動を精度良く検出することができる。

車輪速センサー１２は車輪の回転速度（以下、車輪速という）を検出するもので、本例では、外周部に歯車が形成され車輪とともに回転するローターと、このローターと磁気回路を構成するヨークと、磁気回路の磁束変化を検出するコイルとを備え、車輪の回転角度を検出する周知の電磁誘導型の車輪速センサーを用いている。ヨークとコイルとはナックル３１に装着される。なお、車輪速センサー１２としては、リング多極マグネットと磁気抵抗素子とを組み合わせたものなど、他の構成の車輪速センサーを用いてもよい。あるいは、図示しないトランスミッションの回転速度を検出し、これを車輪速としてもよい。
回転信号生成手段１３は、車輪速センサー１２の出力のゼロクロス点で立ち上がるパルス信号を生成して出力する。タイヤ１回転で生成されるパルス数は、ローターの歯車数もしくはリング多極マグネットの磁極数の２倍となる。したがって、パルス数を計数することで車輪速を検出することができるとともに、回転信号生成手段１３から出力されるパルス信号をサンプリングクロックとして使用することができる。サンプリングクロックは、回転速度に同期しているので、このサンプリングクロックを用いて加速度センサー１１で検出したタイヤ振動をサンプリングすれば、１回転あたりのサンプル数が車輪速に関わらず一定となる。但し、時間的にみると、サンプリング間隔は、車輪速が遅いほど狭く、車輪速が速くなると広がる。

記憶手段１４は、タイヤ２０の固有振動周波数ｆ_rと帯域幅Δｆ_rと、図４に示すような、使用するタイヤ２０のトレッドパターン設計図から求めた周期スペクトルに対応するタイヤ振動の回転次数のうちの、路面状態の推定に用いる回転次数ｎ_jとを記憶して保存する。
回転次数比分析手段１５は、ローパスフィルタ１５ａと、サンプリング手段１５ｂと、分析手段１５ｃとを備える。
ローパスフィルタ１５ａは、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動の高周波成分を除去するとともに、回転次数比分析におけるエリアジング現象（折り返し）の発生を抑制する。
サンプリング手段１５ｂでは、まず、回転信号生成手段１３から出力されるサンプリングクロックを用いて加速度センサー１１で検出したタイヤ振動をサンプリングする。
分析手段１５ｃは、このサンプリングし直されたタイヤ振動の振動波形をＦＦＴ処理して振動スペクトルを求める。時間間隔一定で計測された振動波形の振動スペクトル（周波数スペクトル）の横軸は周波数となるが、回転間隔一定で計測された振動波形の振動スペクトルの横軸は回転次数（Ｏｒｄｅｒ）ｎとなる。

図３は回転次数比分析により得られた振動スペクトル（以下、回転次数スペクトルという）の一例を示す図で、同図の細い実線が高μ路面（μ≒1.0）を走行した時の回転次数スペクトル、同図の太い実線が低μ路面（μ≒0.24）を走行した時の回転次数スペクトルである。なお、本例では、高μ路面としてはドライアスファルト、低μ路面としてはブラックアイスバーンの路面状態で実験した。車両の走行速度は40km/hである。同図の矢印で示す１９次のピークは、タイヤ１回転で１９回振動が発生することに対応し、２７次のピークは、タイヤ１回転で２７回振動が発生することに対応する。３６次、５４次についても同様である。
図４は、当該タイヤ２０のトレッドパターンの設計図から求めた周期スペクトル（トレッドパターンの周期スペクトル）と、走行中のタイヤ２０の振動を計測しこれを回転次数比分析して得られた回転次数スペクトルとを比較した図である。同図から明らかなように、計測した回転次数スペクトルとトレッドパターンの周期スペクトルとの間には、ピークに明確な対応が見られる。したがって、タイヤ振動の回転次数成分がトレッドパターンの周期成分と関係していることがわかる。
なお、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動を時間間隔一定でサンプリングした場合、速度変動のために、回転間隔は不均一になるが、Lomb-ScarglePeriodgram(Scargle, J.D. 1982, The Astrophysical
Journal, 263,835)に代表される、不均一間隔でサンプリングしたデータから振動スペクトルを推定する手法を用いれば、前記の回転間隔一定のサンプリングを行わなくとも、回転次数スペクトルを求めることができる。

共振次数算出手段１６は、車輪速センサー１２から出力される車輪速と予め記憶手段１４に保存されている当該タイヤ２０の固有振動周波数ｆ_r及び帯域幅Δｆ_rとから、当該タイヤ２０の共振に基づく振動成分の回転次数である共振次数ｎ_rと共振領域の幅である次数幅Δｎ_rとを算出し、これを回転次数成分抽出手段１７に出力する。
回転次数成分抽出手段１７は、回転次数比分析手段１５で求めた回転次数スペクトルから、予め設定された複数個のピークの振動レベルを抽出する。本例では、回転次数ｎがそれぞれ、１９次、２７次、３６次、５４次の４つのピークの振動レベルを抽出する。
図３に示すように、回転次数スペクトルでは、１０次未満の回転次数成分は路面の影響を受けやすい。一方、試験に用いたタイヤのブロック数は周上５８個であるので、８０次を超える周期の短い回転次数成分はタイヤの周期性を反映していない成分である。したがって、本例では、回転次数ｎが１０次以上８０次以下の範囲で、かつ、各々が互いに近づかないような位置を４つ（１９次、２７次、３６次、５４次）選択し、これらの回転次数成分の大きさを路面状態の推定に用いるようにしている。

路面状態の推定に用いる回転次数成分を複数用いる理由としては、複数箇所で推定することで推定精度を向上させることの他に、タイヤ共振の影響を除去することにある。
タイヤの固有振動周波数ｆ_rは、通常、２００Ｈｚ付近にあることが知られている。周波数分析において用いられる周波数スペクトルでは、タイヤの固有振動に起因するタイヤ共振は車輪速に依存しないが、回転次数比分析により得られる回転次数スペクトルでは、タイヤ共振の回転次数である共振次数ｎ_rは、車輪速が速くなるほど小さくなる。換言すれば、回転次数スペクトルにおいては、タイヤ共振のピークが出現する共振次数ｎ_rの位置が車輪速の上昇に伴って低次数側に移動する。回転次数スペクトルにおける共振領域は、共振次数をｎ_r、次数幅をΔｎ_rとすると、ｎ_r−（Δｎ_r/２）≦ｎ≦ｎ_r＋（Δｎ_r/２）で表わせる。実験の結果、この共振領域ではピーク強度に信頼性がないことがわかった。すなわち、回転次数成分の大きさであるピーク高さは、路面摩擦係数μの低下に伴って低下するが、共振領域ではこれが逆転するケースがある。
なお、共振領域の幅である次数幅Δｎ_rの大きさはタイヤ種により適宜決定されるもので、おおよその大きさとしては１０〜１５程度である。
回転次数成分抽出手段１７では、路面状態の推定に用いる複数の回転次数（ここでは、１９次、２７次、３６次、５４次の４つの回転次数）を選択し、これらの回転次数の振動レベルである回転次数成分を抽出し、路面状態推定手段１８に出力する。本例では、回転次数成分抽出手段１７に、共振次数算出手段１６で算出した共振次数ｎ_rと次数幅Δｎ_rとが入力することで、共振領域［ｎ_r−（Δｎ_r/２），ｎ_r＋（Δｎ_r/２）］にある次数については、回転次数成分の抽出を行わないようにしている。

路面状態推定手段１８は、データ蓄積手段１８ａと、ピーク値演算手段１８ｂと、路面推定手段１８ｃとを備える。
データ蓄積手段１８ａは、回転次数成分抽出手段１７から入力された複数の回転次数成分の大きさのデータを回転次数毎に保存する。データは１秒間のデータを１単位とし、ラベル付けされて蓄積される。
本例では、回転次数成分の大きさを回転次数スペクトルにおけるピーク高さの絶対値ではなく、ピーク形状としての高さを用いている。例えば、２７次の回転次数成分の大きさとして、回転次数スペクトルの２７次のピーク値と２７．４次のスペクトル値との差を２７次のピーク高さとしている。
図５は、データ蓄積手段１８ａに蓄積された１秒ごとに求めた２７次の振動ピークの高さの分布を示すヒストグラムで、白抜きの棒が高μ路面（μ≒1.0）走行時の振動ピークの高さの分布で、編み目模様の棒が低μ路面（μ≒0.24）走行時の振動ピークの高さの分布である。本例で用いられているタイヤ２０のような一般的なタイヤでは、トレッドパターンに起因するロードノイズ（パターンノイズ）を抑制するため、ラグ溝のピッチを２ピッチバリエーションあるいは３ピッチバリエーションにするなど、タイヤ周方向の周期性をなるべくなくすようにしている。そのため、回転次数成分の大きさは、図５に示すような分布を持つ。

ピーク値演算手段１８ｂでは、データ蓄積手段１８ａに蓄積された回転次数成分の大きさの１秒間のデータから、各回転次数成分の大きさであるピーク値を演算する。具体的には、図５に示す分布が正規分布に従うものとして、回転次数成分毎に、振動ピークの高さの分布曲線を求め、この分布曲線から回転次数成分の大きさであるピーク値を求める。
図６はその一例を示す図で、同図の実線が高μ路面（μ≒1.0）を走行した時の回転次数成分の大きさの分布曲線で、破線が低μ路面（μ≒0.24）を走行した時の回転次数成分の大きさの分布曲線である。図６において、横軸は振動ピークの高さで縦軸はその出現確率を示す。この分布曲線におけるピークの高さ、すなわち、出現確率が最も高い振動ピークの高さがピーク値（回転次数成分の大きさ）である。

路面推定手段１８ｃは、ピーク値演算手段１８ｂで演算された各回転次数成分のピーク値と予め設定された閾値Ｋとを比較して、走行中の路面が低μ路面であるか否かを推定する。この閾値Ｋは、回転次数毎に設定される。本例では、共振領域にある３６次のピーク値Ｐ₃を除く、１９次、２７次、５４次のピーク値Ｐ_j（ｊ＝１，２，４）をそれぞれの閾値Ｋ_j（ｊ＝１，２，４）と比較する。閾値Ｋ_j（ｊ＝１〜４）は、試験車両を予め高μ路面と低μ路面にて走行させて、図６に示すような回転次数成分の分布曲線を回転次数毎に求めておき、高μ路面のピークと低μ路面のピークの中間値のピーク高さを用いるなどすればよい。
路面推定手段１８ｃでは、ピーク値演算手段１８ｂで演算された回転次数成分のピーク値Ｐ_j（ｊ＝１〜４）のうち、閾値Ｋ_j（ｊ＝１〜４）よりも小さいものが２つ以上あった場合に、走行中の路面が低μ路面であると推定する。
走行中の路面が低μ路面であると推定された場合には、路面状態推定手段１８は警報手段１９に、路面が低μ路面であるという信号を出力する。
警報手段１９は、運転席近傍に設置されて、路面が低μ路面であるという信号が入力されたときに、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーに路面が低μ路面であることを認識させる。なお、警報用のブザーを駆動し、警報音により、ドライバーに路面が低μ路面であることを認識させるようにしてもよいし、警報用のブザーとＬＥＤとを併用してもよい。

次に、本実施の形態に係る路面状態の推定方法について説明する。
まず、加速度センサー１１によりナックル３１に伝播されたタイヤ２０の振動波形を検出するとともに、車輪速センサー１２により車輪速を検出する。
次に、タイヤ２０の振動波形を回転次数比分析手段１５にて回転次数比分析し、図３に示すような、横軸を回転次数とする回転次数スペクトルを求める。
回転次数スペクトルは、加速度センサー１１で検出したタイヤ振動を、車輪速センサー１２から出力される車輪速と回転信号生成手段１３から出力されるパルス信号とに基づいてサンプリングした後、ＦＦＴ処理して求められる。
そして、回転次数スペクトルから、回転次数が１０次以上８０次以下の複数個の回転次数成分を抽出する。なお、当該タイヤ２０の固有振動周波数ｆ_r及び固有振動の帯域幅Δｆ_rとから、当該タイヤ２０の共振領域を求めるとともに、共振領域にある回転次数成分については抽出しないようにしてもよい。
路面状態の推定は、回転次数スペクトルから求めた、複数の回転次数成分の大きさと予め設定された閾値Ｋとを比較し、走行中の路面が低μ路面であるか否かを推定する。このとき、回転次数成分の大きさを蓄積したデータから、振動ピークの高さの分布曲線を求め、この分布曲線から回転次数成分の大きさであるピーク値を求め、このピーク値を回転次数成分の大きさとすることにより、回転次数成分の大きさを安定してかつ確実に求めることができる。
走行中の路面が低μ路面であると推定された場合には、警報用のＬＥＤを点灯もしくは点滅させるなどしてドライバーに路面が低μ路面であることを認識させるとともに、路面が低μ路面であるという情報を車両制御手段４０に出力して、ＡＢＳなどによる車両制御を行う。

このように本実施の形態では、ナックル３１に設けられて車両バネ下部に伝播されるタイヤ２０の振動を検出する加速度センサー１１と、タイヤ２０の回転速度を検出する車輪速センサー１２と、この車輪速センサー１２の出力から生成されるサンプリングパルスを用いて、タイヤ２０の振動波形を回転次数分析して回転次数スペクトルを求める回転次数比分析手段１５と、この回転次数スペクトルから複数個の回転次数成分を抽出する回転次数成分抽出手段１７と、回転次数成分の大きさと予め設定された閾値とを比較して走行中の路面が低μ路面か否かを推定する路面状態推定手段１８とを備えた路面状態推定装置１０を用い、加速度センサー１１で検出した、タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤの振動から、走行中の路面Ｒが低μ路面であるか否かを推定するようにしたので、タイヤ部にセンサーを設けることなく、走行中の路面状態を精度よく推定することができる。
また、本発明の路面状態推定装置１０は路面の実効的な摩擦係数を推定できるので、本推定結果を、例えば、制御余裕の目安（例としては路面摩擦係数が低くグリップ状態が悪ければ、過大な制動力を加えられない）などの車両挙動の制御に用いることができる。
したがって、本発明の路面状態推定装置１０で推定された路面状態の情報を車両制御手段４０に出力して、車両の走行状態を制御するようにすれば、ＡＢＳブレーキのより高度な制御等が可能になり、車両の安全性を更に高めることができる。

なお、前記実施の形態では、タイヤとして、センターブロック２６とショルダーブロック２７とを備えたブロックパターンを有するタイヤ２０を用いたが、これに限るものではなく、例えば、周方向に連続するリブからタイヤ幅方向に突出する擬似ブロックがタイヤ周方向に配列されたトレッドパターンを有するタイヤなど、タイヤ周方向に周期的なトレッドパターンを有するタイヤであればよい。

また、上記例では、回転次数ｎがそれぞれ、１９次、２７次、３６次、５４次のピークの振動レベルを抽出したが、これに限るものではなく、回転次数ｎが１０次以上８０次以下の範囲で、かつ、各々が互いに近づかないような複数の位置を選択し、これらの回転次数の振動レベルを路面状態の推定に用いるようにしてもよい。なお、回転次数の選択は、図４に示したような当該タイヤのトレッドパターン設計図から求めた周期スペクトルを参照して選択されることはいうまでもない。
また、上記例では、共振領域［ｎ_r−（Δｎ_r/２），ｎ_r＋（Δｎ_r/２）］にある次数については、回転次数成分の抽出を行わないようにしたが、路面を推定する判定基準が、例えば、回転次数成分のピーク値のうち、閾値Ｋよりも小さいものが２つ以上あったときに走行中の路面が低μ路面であるとした場合には、共振次数算出手段１６を省略し、４つの回転次数の回転次数成分を路面状態推定手段１８に出力するようにしてもよい。

なお、制約はあるが、１個の回転次数成分から路面状態を推定することも可能である。
具体的には、予め車輪速毎に抽出する回転次数成分を決めておき、回転次数成分抽出手段１７では、車輪速センサー１２で検出された車輪速に応じて、回転次数スペクトルから抽出する回転次数成分を決定すればよい。なお、車輪速毎に抽出する回転次数成分は、車輪速毎に予測される共振領域にはない回転次数成分とすることは言うまでもない。

また、上記例では、車輪速センサー１２の出力を回転信号生成手段１３に送って、サンプリングクロックを生成し、これを回転次数比分析手段１５に出力するようにしたが、車両制御手段４０にＣＡＮ（コントローラ・エリア・ネットワーク）が形成されている車両では、車輪速をＣＡＮから取得することが好ましい。これにより、車輪速センサー１２の分解能が低い場合でも、車輪速を正確に求めることができる。

また、上記例では、低μ路面であるか否かを推定したが、閾値Ｋを２個設けて路面状態を３つ以上の状態に分け、ピーク値演算手段１８ｂで演算したピーク値が第１の閾値以下の場合には低μ路面と推定し、ピーク値が第１の閾値よりも大きく、かつ、第１の閾値よりも大きな第２の閾値以下の場合には中μ路面と推定し、ピーク値が第２の閾値よりも大きい場合には高μ路面と推定するなどしてもよい。
また、上記例では、回転次数毎に予め閾値Ｋを設けて、路面が低μ路面であるか否かを推定したが、予め高μ路面走行時の回転次数スペクトルを求めてこれをマスターデータとして記憶しておき、このマスターデータと回転次数成分抽出手段１７から入力された複数の回転次数成分の大きさ、もしくは、ピーク値演算手段１８ｂで演算したピーク値とを比較して、路面が低μ路面であるか否かを推定してもよい。
［実施例］

タイヤサイズが225/55R17のスタッドレスタイヤで、図２に示すようなトレッドパターンを有するタイヤを作製し、このタイヤを左前輪に装着した車両に本発明による路面状態推定装置を搭載し、公道ドライアスファルト（μ≒1.0）と公道ブラックアイスバーン（μ≒0.24）をそれぞれ速度は40km/hで走行させて、加速度及び車輪速を計測し、１秒毎に回転次数スペクトルを求めた。そして、得られた回転次数スペクトルを用いて走行時の路面状態を推定するとともに、各公道における、１分間における路面推定結果の正答率を求めた。その結果を、以下の表１に示す。
なお、加速度センサーは、左前輪のナックルに、検出方向が車両前後方向になるよう取り付けた。

表１から明らかなように、走行路の推定結果の正答率は７０％を超えており、特に、低μ路面である公道ブラックアイスバーン（μ≒0.24）では、１００％に近い正答率が得られたことから、本発明による路面状態推定装置を用いて低μ路面か否かを判定するようにすれば、走行中の路面状態を精度よく推定することができることが確認された。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。

以上説明したように、本発明によれば、一般的なトレッドパターンを有するタイヤを用い、かつ、タイヤにセンサーを設けることなく、走行中の路面の状態を精度よく推定することができる、耐久性に優れた路面状態推定装置を提供することができる。
また、この路面状態推定装置で推定された路面状態に基づいて車両の走行状態を制御するようにすれば、車両の走行安全性を向上させることができる。

１０ 路面状態推定装置、１１ 加速度センサー、１２ 車輪速センサー、
１３ 回転信号生成手段、１４ 記憶手段、１５ 回転次数比分析手段、
１５ａ ローパスフィルタ、１５ｂ サンプリング手段、１５ｃ 分析手段、
１６ 共振次数算出手段、１７ 回転次数成分抽出手段、１８ 路面状態推定手段、
１８ａ データ蓄積手段、１８ｂ ピーク値演算手段、１８ｃ 路面推定手段、
２０ タイヤ、２１ トレッド、２２〜２４ 周方向溝、２５ ラグ溝、
２６ センターブロック、２７ ショルダーブロック、
３０ 車輪部、３１ ナックル、３２ ホイール、３３ ホイールハブ、
３４ サスペンション部材、３５ 上アーム、３６ 下アーム、３７，３８ 緩衝部材、
４０ 車両制御手段、Ｒ 路面。

Claims (9)

1. タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤの振動を検出して回転次数比分析し、この回転次数比分析して得られたタイヤの振動の回転次数成分の大きさから走行中の路面状態を推定することを特徴とする路面状態推定方法。
2. 前記回転次数成分が、１０次以上８０次以下の回転次数成分であることを特徴とする請求項１に記載の路面状態推定方法。
3. 前記回転次数成分を複数個としたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の路面状態推定方法。
4. 前記タイヤの回転速度を検出し、この回転速度を用いて、予め求めておいた前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数を算出するとともに、前記路面状態を推定する際に用いる回転次数成分から、前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数成分を除外することを特徴とする請求項３に記載の路面状態推定方法。
5. 前記タイヤの振動を車両バネ下部にて検出するようにしたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の路面状態推定方法。
6. 前記タイヤの回転速度を検出するとともに、前記タイヤの振動を、前記検出されたタイヤの回転速度に同期してサンプリングすることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の路面状態推定方法。
7. 請求項１〜請求項６のいずれかに記載の路面状態推定方法により推定した路面状態に基づいて車両の走行状態を制御することを特徴とする車両制御方法。
8. タイヤ周方向に沿って周期的なトレッドパターンを有するタイヤと、
   車両バネ下部に設置されて車両バネ下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、
   前記タイヤの回転速度を検出する回転速度検出手段と、
   前記振動検出手段で検出されたタイヤの振動を、前記回転速度検出手段により検出されたタイヤの回転速度のデータを用いてサンプリングして、回転次数比分析する回転次数比分析手段と、
   前記回転次数比分析手段で得られた回転次数成分から複数の回転次数成分を抽出する回転次数成分抽出手段と、
   前記抽出された複数の回転次数成分の大きさに基づいて路面状態を推定する路面状態推定手段とを備えたことを特徴とする路面状態推定装置。
9. 前記回転速度検出手段で検出した回転速度を用いて、予め求めておいた前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数を算出する共振次数算出手段を設けるとともに、
   前記回転次数成分抽出手段は、路面状態を推定する際に用いる回転次数成分から、前記タイヤの共振周波数に相当する回転次数成分を除外することを特徴とする請求項８に記載の路面状態推定装置。

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