JP5530922B2 - 多車軸車両の全タイヤｉｄの自己学習オートロケーション - Google Patents

Description

本発明は、車両ホイール位置配置判定に関する。特に、本発明は、多車軸車両上の全ホイール（タイヤ）位置の自動判定に係る装置及び方法に関する。

空気入りタイヤ構造体に電子デバイスを組込むことにより、多くの実際的な効果は得られることが示されている。タイヤ電子装置は、例えば温度、圧力、タイヤ回転数、車両速度、その他のタイヤの様々な物理的なパラメータに関する情報を得るためにセンサ及び他の構成要素を含むことができる。この種の性能情報は、タイヤ監視・警告システムに役立つ可能性があり、適正なタイヤ圧力レベルを監視するフィードバックシステムに使用することもできる。

米国特許第５，７４９，９８４号（Frey他）は、タイヤの撓み、タイヤ速度及びタイヤ回転数のような情報を決定することができるタイヤ監視システム及び方法を開示している。タイヤ電子装置システムの他の例は、米国特許第４，５１０，４８４号（Snyder）に見ることができる。それはタイヤ異常状態警告システムに係わる。

米国特許第４，８６２，４８６号（Wing他）も、タイヤ電子装置に係わる。この特許は特に、自動車及びトラックのタイヤに使用する典型的な回転カウンタを開示している。

米国特許第７，００６，９４６号（Tyndall）は、振動センサを含んでいるタイヤに、具体的な振動を意図的に誘導して、そのセンサから当該センサに付属する電子装置に情報を送信することに関する。

タイヤ構造体に組み込まれた電子装置システムによってもたらせるその潜在的な可能性に、商業用車両分野での資産追跡及び性能管理がある。キャラクタリゼーションに対応する。商業用トラック群、航空機及び土木機械／採鉱車両は、タイヤ電子装置システム及び関連情報伝送の利点を利用できる全ての実行可能な産業である。タイヤ・センサは、車両の各タイヤが走行した距離を測定でき、従って、この種の商業用システムのためのメンテナンス計画を助けることができる。土木／採鉱設備のような高価な利用分野のために車両配置及び性能を最適化することができる。ＲＦタグ送信を追跡することによって全車両群を追跡することができる。その典型的な特徴は、米国特許第５，４５７，４４７号（Ghaem他）において開示されている。

商業用トラック群の運用において、車両故障時間は、非常な浪費となり、時間が重要な出荷のための収入発生全能力の損失におそらくなる場合もある。タイヤ管理は、トラック群管理のための主な挑戦のうちの１つである。タイヤ耐用寿命は、空気圧維持に大きく影響される。空気圧と一緒に車両上のタイヤＩＤの位置が判れば、修理及び交換をより能率的に計画し実行することができる。

空気圧喪失が自動的に検出されて、その情報がトラック群運用管理のために送信されるならば、それはタイヤ−トラック群システムにおいて有益だろう。タイヤＩＤ、空気圧喪失の割合及び車両上の位置を知るならば、トラック群運用管理により、車両のルートに沿った適切な時間枠において、的確な交換タイヤ・サイズ及び形式を効率的に配置して、故障時間を最小にすることができる。

様々なホイール配置確認システムが開発されており、また、様々に組み合せた情報が、従来の技術を使用したタイヤ又はホイールの組立体から無線中継されているが、以下に説明する本発明による所望な特徴の全てを全体的に含むものは未だない。

米国特許第５，７４９，９８４号（Frey他） 米国特許第４，５１０，４８４号（Snyder） 米国特許第４，８６２，４８６号（Wing他） 米国特許第７，００６，９４６号（Tyndall）

従来技術において遭遇し本発明が注目した問題に鑑みて、車両に取り付けた各タイヤを自動的に配置位置判定するための改良した方法を開発した。

本発明の他の実施例の特徴によれば、自己学習方法に基づいてタイヤ位置を自動的に判定する方法が提供される。

より簡単な形態のうちの１つにおいて、或るパターンの障害物が車両走行路に沿って置かれて、車両が障害物上を通過したとき、個々のタイヤに付属するセンサが信号を発生し、その後、その信号が解析されて、車両上のタイヤ配置位置を判定することができる。

本発明のその他の目的及び利点は、以下の詳細な説明に記載し、また、当業者には以下の詳細な説明から明らかであろう。具体的に図解し参照し説明する特徴及び特徴の構成要素に対する変更や変形は、本発明の範囲から逸脱することなく本発明の様々な実施例及び使用例において実施できることは理解されたい。かかる変形には、限定するものではないが、図解し参照し説明する手段又は特徴又は工程に均等な手段又は特徴又は工程への置換、並びに様々な部品、特徴、工程等の機能上又は動作上又は位置上の反転が含まれる。

更に、本発明の様々な実施例及び様々な現在好ましい実施例には、ここに開示する特徴、工程、要素又はそれらの均等物の様々な組合せ又は形状（図面に具体的に図示していない又は図面を参照して詳細に説明していない特徴、工程、要素の組合せ又はそれらの形状も含む）も含まれると理解されたい。「発明の概要」の項において必ずしも説明していない本発明の他の実施例には、「発明の概要」の項において言及した特徴又は構成要素又は工程の特徴及び／又は本明細書の他の部分において説明する他の特徴又は構成要素又は工程の特徴の様々な組合せも含まれる。当業者にとっては、本明細書の他の部分を検討するならば、上記した実施例ほかの特徴をより良く理解できる筈である。

当業者に向けた本発明の最良の実施形態を含め、添付図面を参照して本明細書において本発明を十分に且つ実施可能に開示する。

従来の１８輪トラクタ−トレーラの部分間の相対的な行路半径を図解する。 トラクタ−トレーラの右旋回の間の横方向加速度と転がり距離変動を図形的に図解する。 主に左旋回が連続する間の積算転がり距離の車載測定値を図形的に図解する。

本明細書及び添付図面において、本発明の同一又は類似の特徴又は要素を表すために同一参照符号を使用する。

「発明の概要」の項において説明したように、本発明は特に、多車軸車両上の全ホイール（タイヤ）位置の自動判定に係わるシステム及び方法に関する。

本発明の複数の特徴の選択的な組合せは、本発明の複数の異なる実施例を構成する。本明細書において開示し説明する典型的な実施例の各々は、本発明の限定を意味するものではないことは理解されたい。

１つの実施例の一部として図解し又は説明した特徴又は工程は、別の実施例の特徴と組み合わせて、更に別の実施例を構成することもできる。更に、或る特徴を、同一又は類似の機能を達成する、ここに明示的に説明していない同様な装置又は特徴と置換可能である。

本発明は、車両上の各タイヤのホイール位置を自動的に位置判定する方法を開示する。本発明によるならば、外部からの機械的な入力を必要としない自己学習方法により、正常な車両の挙動が解析される。

本発明によるならば、タイヤＩＤの自己学習オートロケーションは、各タイヤに付属した回転センサが生成する信号に基づいている。或る実施例においては、回転センサは単一の圧電センサとすることができ、その圧電センサは、走行中にタイヤ形状が変化するときにタイヤ形状を反映するように、タイヤインナーライナーに取り付けられ一体化するように構成することもできる。圧電センサ信号を解釈するときに、タイヤ内の圧電センサの配置場所の選択を考慮しなければならない。本発明によるならば、タイヤ取り付け位置を判定するために、タイヤ回転数又は速度、更にオプションで接地面（接地パッチ）長又はカウンター撓みに係わる信号が解析される。

これら信号又はこれら信号から取り出されたデスクリプタは、タイヤ内電子装置モジュール（ＩＴＥＭ）に記録することができ、そのＩＴＥＭは、車両１０上の電子制御ユニット（ＥＣＵ）４０に送信し、そのＥＣＵ４０は、例えば様々な信号のバックドア同期を利用して、共通時間ウインドウ内で解析及び比較する。信号のバックドア同期により可能な共通時間ウインドウ内の蓄積されたデータの解析により、車両上の全タイヤ位置を同時に比較することができる。

記憶されたデータ信号のバック・ドア同期は、記憶されたデータに、各ＩＴＥＭ内のクロックからのタイミング信号を付属させることによって実現することができる。データが集められるので、所定の基準に基づいて開始点が決定される。その後、集められたデータは、各ＩＴＥＭからのデータが正確に同じ時間ウインドウにおいて比較できるような方法で、ＥＣＵ４０に送信される。測定期間を開始させるための所定の基準は、ＥＣＵ４０からの開始信号又は検出された走行路又は車両の状態とすることができる。

本発明による車両ホイール自動配置位置判定（オートロケーション）システム及び方法の現在の好ましい実施例を以下に詳細に参照する。
図面を参照するならば、図１は、本発明によるトラクタ-トレーラ１０を図解している。上述したように、本発明は、「自己学習オートロケーション」と呼ぶことができる。

トラクタ-トレーラ１０に取り付けられている各タイヤには、タイヤ内電子装置モジュール（ＩＴＥＭ）２０、２２が設けられており、ＩＴＥＭが少なくとも一つの圧電センサを具備していることは当業者には理解されよう。圧電センサによって生成される信号に基づいて、各ＩＴＥＭは、圧電センサが付属するタイヤの形状の変化に少なくとも部分的に基づく情報を生成して送信する。更に、各ＩＴＥＭは、オンボードメモリ内に付加情報が与えられることができる。その付加情報は、センサが付属するタイヤに独特な情報に係わるものでよく、その情報には、限定するものではないが、固有の識別子（ＩＤ）、製造日及び製造場所を含む製造情報、タイヤ形式及び他の関連情報がある。本発明の開示のために、センサは、少なくとも関連ＩＤを有しており、その関連ＩＤは、集められたデータと、例えばオンボードクロックデータ及び詳細に後述する可能な他のデータを含む他のデータと一緒に送信することができると仮定する。そのような公知のセンサ型式は、上述した特許から理解できるので、詳細に説明する必要はないと判断する。なお、上述した特許をここに引用して本明細書に組み入れるものである。

図１から図３を参照して、本発明の典型的な実施例を以下説明する。上述したように、本発明は、自己学習によるオートロケーションということができる。自己学習によるオートロケーションにおいて、外部からの機械的な入力は、一切必要とされない。その代わりに、システムは、連続した共通時間ウインドウ内において正常又は指示された挙動から生じる全タイヤ信号を比較して分析する。

自己学習によるオートロケーションは、２つのフェーズで行われる。最初のフェーズにおいて、操舵−駆動−トレーラ−左−右（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）及びデュアル対識別は、回転のカウントだけで、又は代わりに、対応する速度の測定値によって行うことができる。第２のフェーズにおいて、デュアル対の内側−外側（Ｉ−Ｏ）の識別、そして、タンデム車軸の前−後（Ｆ−Ａ）識別は、横方向の加速閾値によって、又は選択した具体的な旋回（ターン）を含む所定の走路上を通過することによって定義される連続した測定時間ウインドウの間の個々のタイヤ負荷変化の測定値によって行われる。タイヤ位置の結論は、蓄積された連続した測定時間ウインドウデータに車両負荷転移規則を適用して導き出される。更に、ランダムに起こっている道路障害物は、タンデム車軸の前ホイール−後ホイールの位置を識別するために使用することができる。

図１を参照するならば、操舵輪位置は、ホイール位置１００に対応するように描かれ、駆動位置がホイール位置１１０、１２０であり、トレーラホイール位置がホイール位置１３０、１４０である。参照の便宜のため、右側が矢印１６０によって示され、左側は矢印１５０によって示されている。
図１からわかるように、デュアル対タイヤは、位置１１０、１２０、１３０及び１４０の左側及び右側の両方に置かれており、操舵輪は位置１００であり、かくして、１８輪トラクタ−トレーラのホイール位置を同定することができる。

旋回するトラクタ−トレーラ１０のそれぞれのホイール位置での走行半径が、図１に図示したように異なっていることは、当業者はわかるであろう。走行距離は、走行半径の関数であり、車両サイドを図２に図解している。横方向加速度２００を、図２に表される転がり距離変動に重ねて図解している。図１に概略的に示すように、操舵輪１００による走行半径１７０は、駆動輪１１０、１２０による走行半径１７２より大きく、その走行半径１７２は、トレーラ車輪１３０、１４０による走行半径１７４より大きい。更に、（ターンの方向に関係する）外側の車輪の走行半径は、対応する内側の車輪の走行半径より大きい。更に、トレーラ車輪１３０及び１４０の間と同様に、駆動車輪１１０と駆動車輪１２０との間にも、走行半径の小さい差があることは当業者はわかるであろう。この種の差は、図３を参照して詳細に後述する。

自己学習（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）及びデュアル対識別方法のフェーズ１は、以下のように進めることができる。単一の圧電センサ又は他の回転数をカウントすることができるセンサ装置が、トラクタ及びトレーラの各タイヤに、おそらく代表的に図解したＩＴＥＭ２０、２２の一部として設けられている。更に、横方向の加速度計３０は、トラクタに設けることができる。横方向加速度ａ_yは、車両が走行しているときは常時測定されて、電子制御ユニット（ＥＣＵ）４０によって把握されている。受けた横方向の加速度を知ることは、測定時間枠を定義し制御するために、そして、（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）結論に対して累積的に寄与するためにその時間枠内において転がり距離測定値を正しく解釈するために必要である。タイヤが転がるときに、回転数カウント（Ｎ）が生じる。通常、この値Ｎは、個々のタイヤ内電子モジュール（ＩＴＥＭ）において連続的に更新されている。横方向加速度は、搭載された横方向加速度計によって測定することができ、又は代わりに、所定の旋回路を含む既知の走行路に車両を走らせ、例えば走行距離及び速度を追跡して所定の走路上の位置を得ることによって推定することができることは、当業者には理解されよう。回転数をカウントする代りに、上述した挙動の間にタイヤ速度を測定することもできる。

車両が、所定の時間より長い間、例えば、タイヤ交換を可能にする十分な時間より長い間、静止していた場合、ＥＣＵ ４０はオートロケーションシーケンスを開始する必要があると認識する。従って、（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）オートロケーションが実施されて、最近オートロケーション状態を比較される。

（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）オートロケーション方法は、以下のように進めることができる。横方向加速度ａ_yが所定の閾値より大きい場合、ＥＣＵ ４０は、（Ｎ，ｔ）要求すなわちデータ要求を全てのＩＴＥＭｓ ２０、２２に送信する。（Ｎ，ｔ）要求に応答して、各ＩＴＥＭ ２０、２２は、現在の回転数カウント合計Ｎ、タイヤ・クロックのその時間ｔ_ITEM、クロック・スピード及びその個々のＩＤを送信する。データが見つからない場合、そのデータセットは削除される。データが失われてはおらず、そして、横方向加速度ａ_yが、所定の最小時間（ｔ_minimum）より長い間、所定の閾値より大きい場合、横方向加速度ａ_yが所定の閾値以下に下がるや否や、ＥＣＵ４０は、（Ｎ，ｔ）要求を再び送信する。各ＩＴＥＭは、どんな（Ｎ，ｔ）要求にも正確に同一方法で応答すると理解されたい。

ＥＣＵ ４０が全てのＩＤについて有効な（Ｎ，ｔ）データを受信した（すなわち、２つの完全なセット受信された）場合、横方向加速度ａ_y閾値ウインドウに対応する正規化時間測定ウインドウ内においてデルタＮ（ΔＮ）が計算され、そして、データはＳ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒの累積データに加えられる。左旋回か右旋回かによって２つのテーブルのうちの１つに、連続したΔＮｉデータはＩＤと共に加えられる。

カウント値の差がＳ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ結論が所定の信頼判定条件を満たすことができるよう十分大きくなるまで、横方向加速度ａ_yが最小時間（ｔ_minimum）より長い間所定の閾値より大きいときはいつでもこの方法は繰り返される。信頼区間又は基準及びそれらの採択は、公知の統計解析テクニックに係わるものであり、従って、ここで更に説明しない。一旦所定の信頼性基準が満たされると、所定の車両停止時間を再び越えるまで、ＥＣＵ ４０は（Ｎ，ｔ）要求の送信をやめる。あるいは、車両が所定の旋回パターンを含む既知の走路に侵入するときにデータ収集過程を手動で又は自動的に開始することがもちろんである。

各テーブルからのデータは、大きさが小さくなる順番に並べられる。図３に図示したように、左旋回テーブルは、上から下へ、右操舵＞右駆動＞左操舵＞左駆動＞右被牽引＞左被牽引と結果的に分けている。同様に、右旋回テーブルも、上から下へ、左操舵＞左駆動＞右操舵＞右駆動＞左被牽引＞右被牽引と結果的に分けている。オートロケーション位置結論は、所定の決定信頼性基準に基づく十分なカウント値の差を持って、両方のテーブルを満足しなければならない。デュアル対識別方法は、（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）方法と同時に、同じ蓄積されたデータ（図３）で進められる。全てのデュアル対は、それらのＩＤが、実質的に全く同一の（すなわち、所定の統計学的に分離不能な数値内にある）積算回転数カウントを有していると同定される。図３のグラフの右側部分からわかるように、或る時間を越えた回転数カウントＮ（すなわち走行タイヤ距離）の差は、それぞれのホイール位置を識別するように離れている。本発明の別の実施例によれば、瞬時速度測定値は、横方向加速が所定の時間の間の所定の値を上回る状況の下で蓄積されたデータ共に、Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒを決定するために使用することができる。例えば、一連の単一挙動で円形挙動を車両にとらせ、すなわち、所定の速度で円を描くように車両を走行させて必要な横方向加速を実現して、Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ判定を速く成し遂げることができる。

自己学習オートロケーション方法の第２のフェーズにおいて、デュアル対の内側−外側（Ｉ−Ｏ）、タンデム車軸の前−後（Ｆ-Ａ）識別が実行される。デュアル対の内側−外側（Ｉ−Ｏ）識別は、決定の信頼性を高めることに繋がる累積データの原則を再度利用する追加過程によって決定することができる。ホイール位置が操舵輪か、駆動輪か、非牽引輪かどうかについてだけの判定又は車両の右側か左側かどうかについてだけの判定が必要な場合には、本発明の第２のフェーズを実行する必要はないかもしれないことはある場合には理解されるであろう。

内側−外側（Ｉ−Ｏ）識別は、横方向加速が作用している間、タイヤ負荷が車両負荷転移によってどのように影響を受けるかについての評価に繋がる接地面圧電信号の解析によって実現することができる。圧電センサが上述した回転数カウンタ兼接地面信号装置として使用される場合、それは最も便利だろう。しかし、いずれにしても、圧電センサは、ホイール位置判定のこの部分のための接地面信号を出力するように使用することができる。

（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）ａ_y閾値ウインドウ中に記録された一連の接地面圧電信号λ_ayに平均に対応する一連の値Ａ_iを、上記（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）ａ_y閾値ウインドウの後に記録された平均接地面圧電信号と比較することにより、内側−外側（Ｉ−Ｏ）識別を行うことができる。

一連の値（Ａ_i）対時間は、測定のインドウの間、増加する、又は減少する、又は一定値のままのタイヤ負荷に対応する。しかし、簡単な旋回による変化‐負荷インドウが、長い十分なＡ_iを集めるにはあまりに短くので、これは問題を含んでいる可能性がある。連続する道路の勾配又は長いカーブによって負荷転移が生じるときは、この種のウインドウは十分に長い可能性がある。

他の方法は、（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）右テーブルと左テーブルと共に、Ａ_i測定ウインドウの和を単純に蓄積して、横方向加速度（ａ_y）負荷転移規則を適用して、（Ｉ−Ｏ）を演繹する。
例えば、左旋回の間のデュアル対において、左内側のタイヤに対する負荷は、左外側のタイヤに対する負荷より大きく、そして、右外側のタイヤに対する負荷は、右内側のタイヤに対する負荷より大きい。この関係は、Ｚ_LI＞Ｚ_LO及びＺ_RO＞Ｚ_RI（ここでＺが負荷である）と表すことができる。

タイヤ負荷が増加すると、平均値Ａ_avgの変化が、接地面波長（ｃ．ｐ．長さ）及び振幅（ｃ．ｐ．端曲率）の両方を反映している筈であるｋとは理解されたい。単純な電圧ピークは、ノイズに影響され易く、そして、長さは時々不確定である。測定値に影響を与える可能性がある１つの変数は、駆動輪のトレッド要素に対する圧電センサの位置に関する。しかし、センサ位置に基づく影響は、トレッドの深さが変化しない限り、そして、所与のセットの測定ウインドウ間は、一定である。

別々のタンデム車軸からの信号を分けるための様々な方法が可能である。その方法は、横方向加速度ａ_yに類似している縦方向加速度計ａ_xウインドウ判定を含み、トレーラによる制動中、車両全体による制動中、エンジンブレーキによる制動中（通常の減速及び開放ブレーキの両方）及び加速時の負荷転移を比較する。これらの状況（例えば駆動輪及び操舵輪の負荷に対する加速トルク効果）の間、いくらかの予測可能な負荷変化があるが、車軸区別を実現するには一般に十分ではない。事実、制動時の負荷転移は、車両荷重分布や、どの車軸が制動されたかに依存しており、それら変数は、期待する挙動にしばしば反している。

デュアルＩ-Ｏ識別の他の方法は、旋回中及び旋回後の接地面波長（λ）の相対的な変化に注目することである。すなわち、横方向加速の間のλ値を横方向加速直後のλ値と比較する。横方向加速は、搭載された横方向運動センサからの信号によって、又は、多数の所定のカーブを有する所定の走行路上の位置の認識から認識することができる。

より包括的な方法で検討するならば、自己学習オートロケーションの一般的な問題は、車両全体に対して、タンデム（すなわち連接部によって分けることができない２以上の車軸がある）判定における車軸区別の問題を考慮させる。全車軸をこのように包括的に考慮する１つの方法は、バンプタイミングの考察に至る。バンプタイミングは、別々の車軸に対するランダムな負荷道路障害物衝撃（バンプ）に対応する圧電気素子カウンタ撓み信号を使用して達成することができる。車両の数個の車軸のタイヤ間のランダムイベントの検出の時間差を調べることによって、複数の車軸の相対位置を決定することができる。この形式の全車軸判定方法には問題があるかもしれないが、タイヤＩＤの（Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒ）＋（Ｉ−Ｏ）の既知の組合せのここで限定した問題を検討すれば、問題は非常により単純である。

自己学習オートロケーション方法のこの部分を開始するために、車両速度（回転周波数）が所定の最低値より上にあるときに、ＥＣＵ ４０は前−後（Ｆ−Ａ）要求を送る。好ましくは、車両が走行路に沿って真直ぐに走行するように、ＦＡ要求は最大横方向加速ａ_yに限定される。ＦＡ要求を受けると、全ＩＴＥＭｓは、ランダムな衝撃に対応する所定のカウンタ撓み閾値波形を捜す。ウインドウを定義する開始終了現象が全くないので、ＦＡ要求に続く測定ウインドウは所定の持続時間なければならない。

ランダムな障害物（バンプ）との接触から生じる圧電センサからの閾値電圧がどれかのタイヤで越えたとき、イベント時間は記録される。ＩＤによる各ＩＴＥＭからのデータは、所与の測定ウインドウ内のイベント時間の形で蓄積され、表にすることができる。各データセット比較は、車両の既知の側のタンデムに関連するタイヤに限られる。イベントが起こらない場合、又は、複数の衝撃イベントが測定ウインドウの間、所与のＩＴＥＭに対して起きた場合、そのデータは拒絶される。測定ウインドウの間に１つだけイベントが起きた場合、そして、別のウインドウでイベントが同様に起きた場合、それら時間が比較され、どの車軸が前の車軸か判定する。

解析のこの部分はランダムな発生に基づくので、矛盾する個々のウインドウ結論がある可能性がある。しかし、所与のデュアル対のための充分な比較を蓄積することによって、１つの結論が、Ｓ−Ｄ−Ｔ−Ｌ−Ｒデータの蓄積に関して図３に図解した方法と同様な方法により、結果的に優位になる。上記した比較のように、蓄積された信号のバック・ドア同期は、前−後ろ識別の必要な構成要件であると理解されたい。

本発明の具体的な実施例に関して詳細に本発明を説明したが、上述したことを理解した当業者にとっては、上記した実施例に対する変形、変更、均等物への置換を容易に実施できることは理解されたい。従って、本発明の開示は、例示であって限定するものではない。本発明の開示は、当業者にとって明らかな本発明の上記した変形、変更、及び／又は追加を含むものである。

Claims (16)

1. 車両に取り付けたタイヤの取付け位置を自動的に判定する方法であって、
   各タイヤに回転センサを設け、
   各タイヤに固有の識別情報を付属させ、
   走行路に沿って車両を走行させ、
   各回転センサからデータを蓄積し、
   蓄積されたデータに個々のタイヤの固有の識別情報を関連させ、
   車両に横方向加速度センサを付属させ、
   検出される横方向加速度が少なくとも１つの横方向加速度閾値以下に低下したことにより定義される測定時間枠の間、前記回転センサからデータを蓄積し、蓄積されたデータにタイヤの固有の識別情報を関連させ、
   蓄積されたデータを解析して、車両上のタイヤの取付け位置を判定する
   ことを特徴とする方法。
2. 車両に電子制御装置を付属させ、
   所定の時間の間、車両が静止状態のままであることを検出したとき、各回転センサからのデータの蓄積を開始する
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記測定時間枠の間、前記回転センサからデータを蓄積することは、検出される横方向加速度が所定量を越えていることを検出したとき、各回転センサからのデータの蓄積を開始することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 走行路に沿って車両を走行させることは、１つ以上の旋回を含む走行路に沿って車両を走行させることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 各タイヤに接地面感応センサを設け、
   検出される横方向加速度が所定量を超えたとき、各接地面感応センサからのデータを蓄積し、
   検出される横方向加速度が所定量以下に低下したとき、各接地面感応センサからのデータを蓄積し、
   蓄積されたデータを比較して、所定の横方向加速中及び所定の横方向加速直後の接地面長さの相対的変化を測定して、相対タイヤ位置を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 各タイヤに接地面感応センサを設け、
   各タイヤにクロックを設け、
   検出される横方向加速度が所定量以下に低下したとき、各接地面感応センサ及び各クロックからのデータを蓄積し、
   共通時間ウインドウ内で各タイヤからの蓄積されたデータを比較して、相対タイヤ位置を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
7. 各タイヤに回転センサを設け、一方、各タイヤに接地面感応センサを設けることは、各タイヤに単一の圧電センサを設けることであることを特徴とする請求項５に記載の方法。
8. 車両に取り付けたタイヤの取付け位置を自動的に判定するシステムであって、
   各々少なくとも２つのタイヤが取り付けられている複数の車軸を有する車両と、
   前記車両に付属する電子制御装置と、
   各タイヤに付属する回転センサと、
   前記車両に付属する横方向加速度センサと、
   各タイヤに付属するクロックと、
   固有の識別情報を記憶していて、前記回転センサからデータのための記憶手段として機能する、各タイヤに付属する記憶装置と、
   各タイヤに付属する前記回転センサからデータの蓄積を開始するための開始手段と
   を具備し、
   前記電子制御装置が、検出された横方向加速度が少なくとも１つの横方向加速度閾値以下に低下したことにより定義される測定時間枠における各タイヤに付属する前記回転センサからのデータの蓄積を開始するように構成されていることを特徴とするシステム。
9. 前記開始手段は、前記電子制御装置と付属するタイマーを具備しており、前記タイマーは、所定の時間の間、車両が静止状態のままであることを検出したとき、各回転センサからのデータの蓄積を開始させるように構成されていることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
10. 前記記憶装置が、各回転センサ及び各クロックからのデータを記憶するように構成されており、前記電子制御装置は、前記記憶装置及び前記横方向加速度センサからデータを受けて、各タイヤから前記クロック信号に基づく共通時間ウインドウ内において、受けた信号を比較するように構成されていることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
11. 各タイヤに付属する接地面感応センサを更に具備しており、前記記憶装置が、各接地面感応センサ及び各クロックからのデータを記憶するように構成されており、前記電子制御装置は、前記記憶装置からデータを受けて、各タイヤから前記クロック信号に基づく共通時間ウインドウ内において、受けた信号を比較するように構成されていることを特徴とする請求項８に記載のシステム。
12. 所定の量を超える横方向加速を検出したとき、前記記憶装置は、各接地面センサ及び各クロックからのデータを受けて記憶するように構成されていることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 前記記憶装置は、横方向加速が前記所定の量以下に低下したことを検出したとき、各接地面センサ及び各クロックからデータを受けて記憶するように構成されており、前記電子制御装置は、前記記憶装置からデータを受けて、横方向加速が前記所定の量以上のときに受けたデータを、横方向加速が前記所定の量以下のときに受けたデータと比較するように構成されていることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
14. 前記回転センサ及び前記接地面感応センサは、単一の圧電センサからなることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
15. 各タイヤに付属する接地面感応センサを更に具備しており、前記記憶装置が、各接地面感応センサ及び各クロックからのデータを記憶するように構成されており、前記電子制御装置は、横方向加速が所定の量以下であり車両速度が所定の量以上であることを検出したとき、各接地面感応センサ及び各クロックからデータを受けて記憶するように構成されていることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
16. 前記回転センサ及び前記接地面感応センサは、単一の圧電センサからなることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。

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