JP5642682B2 - タイヤと路面との摩擦を見積もる方法及びプログラム並びに乗り物 - Google Patents

Description

本発明は、乗り物のタイヤ摩擦の見積り、特に、特定の時点で生じ得る最大摩擦の見積りに関する。

最大摩擦に関する知識は、事前警告および操舵システム、アンチロックブレーキの制御、スリップ制御システム、ならびに運転安定システムにおいて特に望ましい。
運転安定システム、乗り物のABSブレーキおよび滑り制御システム、ならびに、例えば、安全距離を、見積る、または自動で制御するシステムにおいて、タイヤの摩擦特性に関する、可能な限り正確な知識を持っておくことが必要であり、タイヤが、その最大摩擦力近くで作動している運転状況で、タイヤの生じ得る最大摩擦力およびグリップ特性を知っておくことは特に重要である。

最大摩擦力および最大摩擦力を生み出すタイヤ滑りの量についての可能な限り正確な知識により、ブレーキをかけた状況またはスリップした状況で、システムをより速く作動させることが可能になる。例えば、まさに初めから、ほぼ最適な制動力で、ブレーキをかけることができ、それにより、滑りおよび最大摩擦力に関する測定結果がブレーキ動作の最中まで得られない状況と比較して、ブレーキをかけた際のタイヤの滑りの量を、まさに初めから、より最適にすることができる。摩擦についての知識は、滑りやすい条件、または、安全距離を維持する必要の増加について運転者に注意喚起する処理においても必要である。運転者がしばしば不必要に警告を受ける場合、誤報がたいてい単に迷惑なだけであるように、警告の益も疑問視される。一方、運転者が警告に頼るようになっており、システムが、滑りやすい条件について警告を発し損ねる場合、より危険な可能性がある。

現在、最大摩擦を見積る最も一般的な方法は、運転力学測定結果に基づいている。生じ得る最大摩擦潜在力に対して十分に高い力にタイヤがさらされている限り、合理的な信頼性および精度で、最大摩擦を見積ることができる。これは、タイヤに力が加えられておりタイヤが路面に沿って回転しているときは常に、タイヤと路面との間に必ず滑りがあるという事実に基づいている。さまざまな値の直線または曲線加速でのタイヤの滑りを知ることにより、測定結果に基づいて、最大摩擦を判断することができる。コーナリングの際、タイヤの横方向の力および戻りモーメントを、タイヤの最大摩擦を判断するために使用することもできる。運転力学による摩擦測定を扱った先行技術文献には、例えば、下記非特許文献1、下記非特許文献2、Umeno Kojiによる下記特許文献1、Hisaaki Asaiによる下記特許文献2、Naoyasu Enomotoによる下記特許文献3が含まれる。

上記文献に基づき、乗り物の軽いブレーキまたは加速で、最大摩擦を判断することが可能である（下記特許文献2、下記特許文献3）コーナリングの際、最大摩擦の30％の摩擦力が加えられているときに、最大摩擦を判断することができる（下記非特許文献1、下記非特許文献2、下記特許文献1）。測定処理を容易にするため、変形、加速または力を測定するセンサをタイヤに取り付けることができる。当該技術の進歩は速く、例えば、タイヤ、リムまたはホイールハブと一体にされたセンサにより、将来においても、タイヤ摩擦の見積りが前進することは大いにあり得ることである。ゆえに、おそらく、最大摩擦は将来、以前よりも少ない摩擦力で、かつ、以前よりも信頼できる仕方で測定できるようになるであろう。

しかし、タイヤに加わる摩擦力が最大摩擦に対してわずかな場合（すなわち、摩擦力から生じる滑りが、少なくとも合理的な期間内に十分な精度で信頼できるように測定できないほどわずかな場合）、運転力学に基づいて行われる摩擦測定は、信頼できる測定結果を提供しない。加速またはブレーキなしに長距離を直線的に運転した場合、最大摩擦測定結果は得られない。これは、長距離運転で極めて典型的な状況である。

道路摩擦はまた、センサで路面を測定することによっても見積られる。これは、氷、水、タールマック、道路用塩などが路面にないかを確認する方法である。機能することが明らかとなっているセンサの一例は、スウェーデンのRoad Eyeである。これは、路面からの、適切に選択された波長の反射係数を測定する。偏光およびグレア反射情報も有効であり、これにより、例えば、水膜特性の測定が可能になる。24GHzから76 GHzにわたる範囲で作動するレーダも、道路センサとして使用され、原則として、より低い無線周波数または交流周波数を、道路の誘電特性または電磁特性を測定するために使用することも可能である。少なくとも雪および柔らかい表面の特性を測定するために、超音波センサを使用することができる。レーザセンサにより、表面外形および表面粗さの測定が可能になる。受動赤外線センサにより、表面温度の測定が可能になる。

センサにより路面を分類することができ、それにより、氷および水を識別できる。しかし、路面分類結果から明らかになるのは、タイヤと道路との間の最大摩擦の大雑把な見積りのみである。例えば、氷とタイヤとの間の摩擦係数は、0.05〜0.5の範囲で変動する場合がある。清浄なタールマックの摩擦も、極めて不安定である。ゆえに、センサにより提供される情報を、最大摩擦を判断するために直接使用することはできない。なぜなら、摩擦は、道路だけでなく、タイヤ、タイヤ圧およびタイヤの表面圧力にも依存するからであり、例えば、氷の種類、表面結晶、緩い雪、表面粗さ、温度または清潔さが、摩擦量に大きく影響する場合があるからである。したがって、センサ測定は、生じ得る最大摩擦についての大雑把な見積りを提供するに過ぎない。センサにより得られた路面分類データは、最大摩擦の知識がなくてさえ、有益な場合がある。なぜなら、例えば雪の上で思い切りブレーキをかけた際、タールマックまたは氷の上よりも大きなスリップを許容することが適切であるからだ。ゆえに、異なる材料上で、最大摩擦力は、異なる滑り量の結果として生じ、路面の種類を知っていることが、例えばABSブレーキ用の、より効果的な制御アルゴリズムを選択する際に役立つ場合がある。路面の種類または道路の摩擦特性が事前に分かっている場合、ブレーキまたはスリップ制御動作中に行われる測定により、最も効果的なブレーキのかけ方を見つける時間が通常少なくなる。

運転力学および路面特性の測定に基づく摩擦測定は、互いに独立した多くの企画で機能してきた。他方、センサ開発者は、例えば黒い氷を識別することを切望している。センサによる黒い氷の識別により、安全性がかなり増加するが、路面分類結果（例えば、乾燥している、濡れている、凍っている）それ自体は、非常に大雑把な摩擦見積りとしてしか役に立たない。運転安定システムにはいずれにせよ、摩擦力の連続的な測定処理を行うことが求められ、滑りの開始時に、および、摩擦力が最大摩擦力の約30％を占めている場合に、最大摩擦の見積りを算出することができる。おそらく、このために、運転力学の研究に携わる者は、道路センサを摩擦見積り処理における価値ある道具とみなしてこなかったのであり、道路センサの測定結果は、最大摩擦の見積りにおける一助として運転制御で使用されてこず、運転者に氷などについて警告するためにのみ使用されてきたのである。分類結果自体は、本発明に係る最大摩擦の見積りがなくても、例えば、オフロード運転に、より適したシャシー（車台）組み立てを自動で選択する処理において、または、雪で覆われた道路を識別する上記処理において、運転安定システムの入力データまたはパラメータとしても、有益である可能性がある。

下記特許文献4は、センサデータに基づく摩擦の見積りのための構成について記載している。このシステムそれ自体は、摩擦を測定せず、後のユーザ用に測定結果を保存しない。この理由で、精度は、センサの精度ならびに実験上の摩擦測定およびモデルの精度に依存している。ゆえに、このシステムは、センサの老朽化およびタイヤの磨耗に対応しない。

下記特許文献5も類似のシステムについて記載しているが、このシステムは、運転力学測定結果を、路面の分類された測定結果へと更新（アップデート）しないため、異なるタイヤ乗り物対に、および、例えば多様なセンサに適合しない。
本発明に係るシステムで有用なセンサが、下記特許文献6に示されている。
タイヤ摩擦の測定および異なる路面の特性について、非特許文献3で調査されている。

本発明と同一の事業でなされた発明が、下記特許文献7および下記特許文献8に記載されている。

特開2002-2331951号公報 特開2006-082620号公報 特許716928号明細書 欧州特許第0412791号明細書 国際公開2008075126号明細書 瑞国特許出願公開第701102号明細書 独国特許第102007053256号明細書 国際公開2008061852号明細書

Pasterkamp Wim R., The tyre as sensor to estimate friction, Delft University Press, Delft, 1997, 148p. Fudaka Yoshiki, Slip-Angle Estimation for Vehicle Stability Control, Vehicle System Dynamics, 32 (1999), pp.375-288 http://www.control.Ith.se/database/publications/article.pike?artkey=jsvenPDH

本発明の目的は、最大摩擦について、従来よりも正確な見積りを、従来よりも多くの時間について提供することである。本発明の別の目的は、見積られた最大摩擦値について、従来よりも信頼できる誤差見積りを提供することである。これにより、乗り物の運転力学を制御するシステムを改良することができ、従来よりも精密な情報に基づいて、運転者に滑りやすい状態について警告することができる。例えば、単なるセンサメッセージに基づいて、冬季条件では、通常よりも滑りやすいわけではない氷について、不必要に頻繁に警告がなされる場合がある。無意味だと分かる警告は安全性を向上せず、単に運転者の迷惑となる。ゆえに、運転者に与えられる警告の信頼性および適切性を改良することが、別の目的である。

本発明によれば、測定結果に基づいて最大摩擦についての信頼できる見積りを得ることが可能である場合は常に、道路の最大摩擦が見積られる。道路とタイヤとの間の摩擦に関する見積り結果を受信すると、路面の測定処理におけると同時に、上記センサにより提供された示度とともに、または、示度から導出された分類結果とともに、見積りがメモリに保存されることになる。最大摩擦見積りが利用できない場合、道路センサデータが、以前の最大摩擦見積りおよび道路センサ測定データと組み合わせて使用され、道路センサ測定データのそれぞれが、摩擦測定の過程で測定された先行する連続した測定データと比較される。測定データが同じままである場合、先行する最大摩擦見積りが、最大摩擦に関する最も信頼できる見積りとみなされて使用されることになる。

最大摩擦見積りののちに道路センサの測定結果が変化した場合、各路面測定結果が分類されるのが好ましく、これに基づいて、道路センサの測定結果が各路面測定結果に近かった測定が行われたときに、最新の分類された最大摩擦見積りが見積りとして使用される。ゆえに、路面が変化すると、可能な限り新しくて一致する道路測定値を求めて、分類されたデータベースが検索され、この測定値に対応する最大摩擦見積りが、現在の路面についても見積りとして使用されることになり、または、適切な値が、綿密に補正された古い最大摩擦見積りから改変されることになる。道路センサの測定結果と摩擦との間の相互関係の分類、改変もしくはモデリングは、公知の統計的な方法を使用して行うことができ、または、例えば神経回路網（ニューラルネットワーク）もしくは対応する学習分類アルゴリズムを使用することにより、測定センサの多次元結果ベクトルを分類することができる。統計的な方法はまた、多次元測定ベクトルの関数として、生じ得る摩擦値およびその見積り誤差を発見するために、測定結果の分類およびモデリングについて使用することもできる。見積り時に算出される誤差の許容範囲によってだけでなく、各路面分類結果に対応する最大摩擦見積りの古さ、および、対応する測定結果が取得されてきた頻度によっても、信頼性を判断することができる。ゆえに、例えば街中運転では、塩をまいた交差点およびその間に延びる道路に関する摩擦測定結果を信頼できるとみなすことができる。これは、ほぼすべての交差点の、および、ときには交差点の間の2つの異なる路面から、測定結果を得ているためである。ゆえに、連続した同一の測定結果を路面センサから伝える交差点は、その摩擦特定についても類似しているとみなすことができ、交差点と交差点との間も同様に、その路面測定結果が類似している限り、おそらく類似しているとみなすことができる。異なる、頻繁に繰り返される路面も、冬季条件においてバス停留所で見ることができる。バス停留所の周りでは、氷は容易に磨かれて、道路の他の部分よりも滑りやすくなる。最大摩擦見積り自体の信頼性が、例えば運転力学状況（すなわち、タイヤの滑りおよび方向、それに加わる力、ならびに、後者の測定精度）により、影響を受ける。しばしば、見積りの信頼性を示す確率分布は非対称であり、生じ得る潜在最大摩擦は、確かに少なくとも特定の値を有することが知られている。

センサが伝達した測定結果は、解釈する必要がなく、路面測定結果の中から調和する測定結果を見つけるための分類により、結果を編成するのに十分である。測定結果の代わりに、分類された結果、または、多数の古い測定から見積られたものを使用することもできる。類似の結果を与えるいくつかの路面測定結果がある場合、最新の測定結果自体を使用することが最も好ましく、または、新たな測定結果が古いものよりも重視される。測定の分類結果に対応する摩擦値の偏差を、誤差の許容範囲を導く際に使用することができる。特に、例えば安全距離が短すぎることまたはその状況下での速さが大き過ぎることについて運転者に警告する場合、安全に行うために、最も低い最大摩擦を与える見積りに、より重点を置くことができる。

運転力学からの測定結果もまた、分類のために使用することができ、運転力学からの測定結果は、最大摩擦単独よりも詳しく保存することができ、例えば、スリップおよび操舵力値を、横力の関数として保存することができる。有利なことに、システムは、例えば、各分類された測定結果について最大摩擦の値および対応するスリップを呼び出す。また、より正確なタイヤ力グラフを呼び出すことも可能であり、タイヤ力グラフの測定結果は、分類のために逆方向に使用することができ、その場合、運転力学の精度が向上し、最大摩擦自体の見積りに適切でない小さなスリップ値で測定されたタイヤ力グラフは、路面の認識および分類用のセンサデータとともに、分類を支援するために使用することができる。

新らしさに加えて、測定結果を選択するための適切な基盤は、地図データまたは位置データでもある（すなわち、一時的に近くで行われるものに加えて、地理的に近くで行われる測定を利用する）。位置データの使用には、位置決め装置の使用が必要である。位置データおよび通信リンクにより、例えば道路管理の要求またはタイヤに関連した製品開発についての、路面に関する即時的な情報を集めることが可能になる。

タイヤの特徴は、タイヤが磨耗および老朽化するに従って変化する。本発明は主に、可能な限り新しい摩擦測定結果の使用を含んでいる。すなわち、路面分類結果は主として、最新の測定結果の中から検索される。くわえて、古い測定結果の使用は、タイヤの交換後は許可されないことが好ましい。例えば、夏タイヤと冬タイヤとの間の違いはしばしば、使用されることになる古い測定結果にとって余りにも重大である。例えば春には、つい最近取り付けた夏タイヤの摩擦はおそらく、凍ったまたは雪で覆われた表面上では、その真の値よりもかなり高く見積られるであろうが、タールマック上では低く見積られるであろう。真の最大摩擦からのずれは、タイヤを交換したのちに増加する可能性がある。そのため、タイヤを交換したのちには、類似のタイヤおよびセンサにより測定された古い基本データを使用し、または、古い（タイヤの交換前の）データの使用を少なくともやめる。測定データはまた、他の乗り物からのタイヤごとのモデルとして集めることもでき、または、前の季節に運転されたタイヤの測定データを、次の季節用に保存しておいてもよい。その際、前年のデータを統計的に補正することもできる。すなわち、新しい測定結果を、古いデータを処理して最新の結果に合わせるための基盤として使用する。

本発明によれば、タイヤの摩擦特性が悪い方へ変化したと思われる場合、運転者は警告を受けることができる。悪化は、例えば不適切なタイヤ圧またはタイヤの損傷により、例えばオイルまたはスタッドの緩みから、生じる場合がある。摩擦特性の変化の原因はまた、センサの欠陥、システムに通知せずにタイヤを交換すること、緩衝器またはシャシーの他の部品の損耗または不具合である場合もある。ゆえに、システムは、運転者への支援として機能するのが好ましく、古い測定結果および新しい測定結果を互いに比較することにより、長期にわたっても、運転感覚の変化を通知する。通常、運転者は、運転特性のゆっくりとした変化（例えば、タイヤまたは車輪懸架装置（ホイールサスペンション）の磨耗によって生じる最大摩擦の悪化）に気付かない。本発明に係る方法により、時間の関数としてタイヤの摩擦特性を追跡することが可能になる。これは、このシステムが、最大摩擦だけでなく路面測定結果をも監視し、類似の条件の類似の路面で測定した結果を互いに比較することができるからである。

路面測定センサの示度もまた、それと統合された位置データを有していてもよく、通信リンクにより、いくつかの乗り物により集められたデータの統合が可能になる。これに基づいて、路面特性を分類することが可能であり、他の道路ユーザの測定結果に基づいて、個人のタイヤのグリップについて予測を行うことさえ可能である。しかし、他の乗り物により行われた測定は、異なる測定装置により行われており、タイヤの種類も大きく異なっている可能性がある。測定する乗り物のタイヤについての情報を統合することによっても、または、タイヤおよび測定データを伝送する乗り物の特性を集中的に分類することにより、他の乗り物の測定結果を同様に、より多く使用することが可能である。このためには、道路の1つのおよび同じ長さにわたって、各乗り物にそれに適した測定データを提供するために、本発明のシステムが取り付けられた、かなりの数の乗り物が必要とされる。最大摩擦の集中的な見積りにより、一直線に動いている乗り物のタイヤの最大摩擦の不一致について、情報を提供することもできる。例えば、凍った滑らかな道路では、通常のスパイクタイヤとスパイクのない冬タイヤとの間で大きな違いが生じる。この知識を使用して、路傍の表示により、すべての道路ユーザに警告することができる。

情報の交換または最大摩擦の集中的な見積りにより、例えば、安全距離を長くすること、または、ライン（車線）の加速を制限するために指示を与えることにより、さまざまな制動加速について予測することが可能であり、それによって、前方の乗り物の速さの変化に、よりすばやく、かつ、減速をより少なくして反応することにより、複合的な多重衝突事故の危険が減少する。その結果、他よりもグリップに乏しいタイヤで運転している者は、ラインが減速したときに、安全距離を維持することができる。警告となる情報を、短距離通信技術により、または本発明のシステムを備えていない自動車にさえ、提供することができる。少なくとも技術的には、例えば、タイヤのグリップが他者のタイヤのグリップよりも明らかに劣るために、より長い安全距離が必要であることについて警告するために、例えば信号灯またはマイクロ波送信器を使用することも可能である。特定の冬条件では、例えば、交通渋滞のブレーキ距離は、他の交通のものよりも、驚くほどはるかに長くなる場合があり、そのため、安全距離を詰めることは交通を乱し、かつ危険にさらす。特に交差点では、滑りやすい条件のために長くされている安全距離を詰めることを防ぐため、摩擦が少ないことについて警告するのが有益であろう。

最大摩擦の値に影響のある変化が路面に起きたことについて、操舵輪もしくは他の制御装置の振動により、または、音声信号により、運転者にさらに警告することもできる。また、この振動または音声信号により、グリップが改善している可能性のあることを通知してもよい。すなわち、必ずしも警告を与えることだけを問題にしなくてもよい。くわえて、生じ得る最大摩擦から見て運転者のその状況下での速さが大き過ぎる場合、または、生じ得る最大摩擦が突然低下した場合、警告を発することができる。また、加速測定結果とともに、好ましくは、加速の最高値および最大摩擦の最小値からの遅れとともに、予想される摩擦許容範囲を、運転者に対してダッシュボードに表示することもできる。その際、即時的な値だけでなく、これまでの最高値示度をも、スクリーンに表示することができる。これまでの最高値示度によって、摩擦許容範囲を示すために、特定の距離または時間にわたって（例えば、最後の10分にわたって）採用された最大摩擦力、および、最大摩擦力の最も低い見積りが明らかにされる。現在の制動距離、ならびに、現在の速さおよびタイヤグリップ見積りでの最大コーナー角度を、運転者に対してさらに表示することもできる。制動距離を、フロントガラス上に3次元反射表示として示すこともできる。それにより、所与の瞬間での運転者の運転速さにより生じた危険水準の変化が、運転者にとって可能な限り明瞭かつ信頼できる仕方で可視化され、視界の妨げおよび運転状況に応じて考慮できるようになる。制動距離は、時間または距離として提示することもできる。または、道路上で反射する光点を使用して、理論的に最短の停止距離を示すことができる。

乗り物の運転の安定性および滑り制御は、大型の連結車両に関連して使用するのが最適である。これは、横滑りがすでに始まっている場合、連結トレーラーおよび連結車両の横滑りを制御することは、運転者にとって容易でないためである。連結車両はしばしば、異なる軸上に異なるタイヤを有しており、その結果、さまざまな道路条件で、運転特性の大きな変動が生じる場合もある。本発明に係るシステムは、以前よりも良い仕方で、このような連結車両の危険な状況を予測および制御することを支援する。本発明に係るシステムはまた、トレーラーに組み込むこともできる。その場合、トレーラーに取り付けられた本発明のシステムは、トラクター車もしくはその独自の道路センサにより与えられた測定データに基づき、最大摩擦見積りを独立して算出することができ、または、トレーラーの測定データを次のトラクター車のシステムが利用できるようにするために、別のトラクター車の運転制御システムとともに使用されることになる測定データの保存のためのメモリユニットもしくはデータベースを、トレーラーに設けることもできる。本発明に係るシステムは、摩擦駆動車、客車またはオートバイに適用可能であり、道路センサおよび摩擦測定を設けることができれば、歩行者にさえ、滑りやすい状況について警告することができる。

車線の外の溝内での滑りやすい状況について警告を与えるため、または、摩擦の変化を予測するために、車線の横の路面の測定用にセンサを使用することができる。特にオートバイは、道路の狭い滑りやすい部分であっても影響を受けやすく、例えば、滑りやすいアスファルトの補修部または滑りやすいレーンマーカーを越えることは、しばしば事故につながる。グリップの喪失が予想できる場合、スリップの制御は、グリップが失われる前でさえ、制止摩擦または制動を減少させる可能性があり、例えば触覚により（ステアリング装置の偏った振動または座席の肘掛の変形などにより）、運転者に注意を与えることができる。

本発明に係る方法の作動に関する時系列のグラフである。 異なる路面上でのスリップ率の関数としての摩擦力を示す。

本発明の特徴は、独立請求項に示されており、本発明の好ましい実施形態は、従属請求項に記載されている。
以下に、グラフにより、本発明の詳細な動作を説明する。
図1では、一番上のグラフが、道路センサの分類結果Xであり、本例では、等級（クラス）A、B、CおよびDの間で変動している。しかし、本当の測定結果は多次元のベクトルであり、例えば、道路センサの反射率、反射の両極性（偏光）、および、電磁放射のさまざまな波長に関する反射の方向についての、温度、湿度などについての、情報を含んでいてもよい。くわえて、道路の一定でないグリップについて警告を与えることを可能にするために、タイヤが移動している線の外側でも、路面を測定することができる。量Xは、例えば、16ビットの測定結果の10次元分類結果、および、それらの周波数分析により確立されたベクトルであってもよい。実務上、Xは、かなりの数の異なる値を取得し、分類は、対応する古い測定結果を、よりすばやく見つけるため、および類似の摩擦見積りの選択を促進するために使用することができる。

グラフのμは、瞬間的に採用された摩擦係数についてのグラフであり、上記μは、通常の走行では低く、タイヤの最大摩擦μ_mから一般に離れている。最大摩擦μ_mは、μが少なくともμ_mの約30％である場合にのみ、今日の技術で信頼して測定することができる。ゆえに、最大摩擦の見積り結果μ_mは、不連続であり、制動動作時などの、タイヤが十分な摩擦力にさらされる場合にのみ値を持つ。測定精度および感度は、恐らく改善できるであろうが、例えば「第5の車輪」を使用せずに、または、例えば測定のために1つの車輪を制動もしくは回転せずに正確な測定結果を得ることは、通常の運転状況で、今後も恐らく不可能であろう。測定は、常にエネルギーの損失につながり、タイヤを損耗する。通常の条件では、本発明の最大摩擦見積りに関連するデータの蓄積は、それほど本質的でない。これは、最大摩擦見積りが、運転時間のうちの比較的少ない部分にわたってしか生成することができないためである。最大摩擦についての見積りが時間の多くにわたって生成されるような運転様式の場合、例えば、タイヤのグリップも同じであり続ける限り、ほぼ同一の路面にわたって連続的に測定された結果を個別に保存しないことを選択することにより、データの量を減らすことができる。この場合、統計的な特徴（例えば、互いに類似した見積りの平均および偏差）のみを保存することが可能である。例えばタイヤが暖まったことに反応して、グリップが改善するまたは悪化するまで、新しい値は保存されないことになる。

本システムにより見積られる最大摩擦μ_eは、時間0〜2にわたって不明である。なぜなら、開始時には、路面測定結果X=Aであるため、摩擦が上手く測定できないからである。時間2〜3にわたり、μ_eについて値が取得されると、路面測定または分類結果X=Aである限り、この値が適用されることになる。時間瞬間5において、路面測定結果Xは値Cに置き換えられており、μ_eはここでも不明である。

瞬間6では、μmの測定に成功しており、この測定結果は、μeにその値として採られている。瞬間11で路面測定結果が再びAになるまで、μeはその値を保持し、μeは、時間2〜3にわたってμmについて測定された値を再び採る。これは、先にXが値Aを採った時間である。
瞬間14では、路面測定結果は値Cを再び採っており、μeは、時間6〜7にわたってμmについて測定された値に戻される。

瞬間16では、路面測定結果は値Bを採っている。路面測定結果Bの間、最大摩擦μ_mについて測定はまだ成功しておらず、μ_eは不明であり、μ_eは、予測値として、または、路面測定結果Bに近い測定結果もしくはその最も低い値に基づいて補間された値として与えられなければならない。実務上、さまざまな路面について十分な数の摩擦測定が行われてきた限り、この状況はきわめてまれにしか起こらない。この処理の別の因子は、多次元の測定結果ベクトルの分類であり、非常に細かい分類は、最もよく一致する測定結果の連続的な検索に事実上つながり、システムの進歩を緩やかにする可能性があり、非常に粗い分類は、1つの等級内で摩擦値を不確かにさせることになる。分類のためにSOMマップ（自己組織化マップ）を使用することで、類似した路面の最大摩擦見積りの間の検索および比較が可能になる。同時に、容易に理解することのできる視覚的なマップが得られる。これに基づいて、さまざまな方法により分類された路面について、摩擦見積りの信頼性を査定することが可能になる。路面センサの測定ベクトルが、最大摩擦見積りの関数として、SOMマップ上で着色される場合、マップのノイズのある、または色が変化している部分は、類似した種類の路面測定結果を表す。しかし、これは、その最大摩擦については類似しない。他方、安定した色調は、その最大摩擦特性について高度に分類された測定データを表す。

所与の路面上で最大摩擦μ_mが、その最低値においてどれほどの大きさとなるかについての情報も、保存することが可能である。例えば、きわめて粘着的な路面上では、μ＝0.2という摩擦係数は、μ_mの測定を可能にするのに十分なスリップを生み出せるほどに大きくない。μ＝0.2は最大摩擦μ_mの30％よりも少ないためであり、これはμ_mが少なくとも0.66であることを意味する。きわめて粘着的な路面上での通常運転では、最大摩擦を測定するのに十分な摩擦力が使用されることはほとんどない。これは、測定を成功させるには、適度に粗い様式の運転または急な制動が必要なためである。摩擦係数μ、μ_mおよびμ_eは、ベクトル値であってもよく、または、横方向および縦方向の力係数を個別に測定することにより代用されてもよい。くわえて、横方向および縦方向の力係数は、両方の方向に独立して測定することもできる。これは、例えば非対称のタイヤパターンまたは非対称のタイヤ接地面もしくは径方向構造が、さまざまなコーナリング方向に不均一なグリップを提供することがあり、それにより、制動および加速の際のグリップを同じ理由で同様に不均一にすることがあるためである。

有利なことに、復元力、スリップの量またはタイヤ取り換えについて運転力学測定中に取得されたデータも保存される。この場合、最大摩擦の見積りだけでなく運転力学測定結果も、路面および環境測定データに組み込むことができ、それにより、分類された路面の質に対応する摩擦特性の見積りが可能となり、運転力学測定データを分類にも使用することができる。その場合、上述した雪道の分類結果は、最も大きな制動加速が通常よりも大きなスリップ率で達成される情報も含まれており、濡れたタールマックでは、通常よりも少ないスリップが許容される。その場合は、クレームに係っている。

図2は、わずかな種類の路面上でのスリップおよび摩擦力の測定された関係を示す。
上述した雪道または濡れたタールマックの分類にとって有利なことに、運転力学測定データも使用される。その場合、わずかに濡れたタールマック上において、図2のような小さな摩擦力で、スリップは、乾いたタールマック上でよりも小さくなる。しかし、最大摩擦力は、濡れたタールマック上の方が小さくなる。その場合、スリップと摩擦力との比率が、路面測定結果に加えて、路面の分類に使用され、道路センサに基づき分類された路面は、その摩擦特性について正確に識別されることになり、スリップ制御システムは、摩擦特性の、より正確な見積りの通知を受けることができる。このようにして、濡れた表面上では、スリップ（すべり）剛性（スチフネス）が大きくなっても最大グリップが大きくなるわけではないことを、システムは次第に学習していき、緊急制動の際の各路面に対する最適なスリップ量を、システムは、より早く学習し、制動中、グリップが完全になくなる前に、より正確な見積りを実現することができる。その場合、例えば雪道では、対応する路面およびその摩擦特性を識別できるだけでなく、センサデータについて類似した2つの路面も、以前よりも少ない量のスリップを有する、または、増加した転がり抵抗に基づいてさえいる運転力学データを使用して識別することができ、それにより、道路センサが雪の深さを確認できない場合でさえ、より深い雪が異なる仕方で類別される。

厚い水の層も、水面滑走の開始前に、運転力学測定結果に変化を引き起こす。上記変化は、誤って解釈される可能性が高い。なぜなら、水上滑走の初めに、グリップ領域が、接触領域の前方から離れると、操舵の復元力は変化するからである。このため、システムの使用を開始する前に、別の乗り物で測定したデータをシステムに供給し、それにより、上記特許文献4に示す非学習システムが警告することができるのと少なくとも同じ精度で、運転者に水上滑走について警告できるのが有利である。例えば、水面滑走が類似の路面で起きる前の初期データなしの水上滑走について、本発明に係るシステムは、警告することができない。他方、水上滑走限界近くで運転されてきた場合、および、水の層の厚さがセンサデータから解析可能な場合、本発明に係るシステムは、タイヤが磨耗したときのタイヤ特性の劣化を学習する。

有利なことに、最大摩擦見積りに加えて、摩擦情報が測定結果へと更新される仕方で、本発明に係るシステムは、運転力学からの摩擦情報を少なくとも保存する。より有利なことに、運転力学からのデータは、道路の種類の分類用に使用される。この場合、摩擦特性情報は、小さいスリップ率とともに、道路分類を、より正確にする。これにより、各路面について認識し見積りを与えることだけでなく、以前より小さいスリップ率を有する摩擦特性により、より正確に見積りを行い路面を分類することが可能になる。

スリップ制御システムは、分類された路面とタイヤスリップ剛性との間、またはタイヤ更新と最大摩擦との間の依存可能性について通知されるのが好ましい。スリップ剛性は通常、コーナリング剛性および縦方向のスリップ剛性（スリップスロープ）から分離されている。同時に、路面は、摩擦測定（例えばスリップ剛性および操舵復元力）により分類される。その結果、道路センサが砂利または雪の層の厚さなどを確認できないときでさえ、タイヤの力を使用することにより、システムは、雪道の砂利道などの特性を分類および見積りすることを学習する。

本発明に係るシステムは、各乗り物が使用した路面の特性を学習する。これにより、このシステムは、各国で一般的な路面を正確に認識することを学習する。さらに、このシステムは、センサの正確な較正または路面の事前の分類を必要としない。センサが、異なる路面上で異なる結果を生成することができ、それゆえに、結果を信頼できる仕方で分類することができ、それゆえに、センサの老朽化がタイヤの磨耗よりも少なくともかなり速くなければ十分である。この一時的に組織された自己測定データを、地理データの使用、または、例えば集中的なデータベースおよび通信の使用により、補足することができる。路面の摩擦特性の通常の変動は、局地的な岩の種類によって引き起こされ、例えば、スパイクにより侵食された路面は、スパイクのないタイヤにより磨耗したものとは異なっている。さらに、砂および塩などの滑り止め処理材料には効果があり、他方、例えばコンクリートは、スパイクタイヤおよび塩を許容することができないため、北欧の国ではほとんど使用されていない。

Claims (10)

1. 乗り物のタイヤと路面との間の最大摩擦を見積もる方法であって、
   前記乗り物に設置されたセンサにより路面特性を測定し、複数の路面特性の測定値を取得するステップと、
   前記センサにつながれたコンピュータを用いて前記路面特性の測定値を分類し、前記路面特性の測定値とその分類のデータをデータベースに保存するステップと、
   前記乗り物に設置された測定装置によって前記乗り物の運動状態および前記タイヤの状態を測定するステップであって、前記各状態の測定値は、タイヤと路面間の最大摩擦を見積もるのに十分な摩擦力に前記タイヤがさらされているときの運転力学測定値を含む、ステップと、
   前記コンピュータによって、各運転力学測定値に対応するタイヤと路面との最大摩擦を見積り、前記路面特性の測定値の分類に従って各最大摩擦見積り値を前記データベースに保存するステップと、
   前記センサによって次の路面特性を測定し、前記コンピュータが、次の路面特性の測定値が変化したと判定すれば、前記変化した路面特性の測定値を分類するとともに、前記変化した路面特性の測定値を前記データベースに保存するステップと、
   最大摩擦見積り値を取得するステップとを含む方法であって、
   前記最大摩擦見積り値を取得するステップは、次のａ）の条件が満足された時点で、
   次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースにあればそれを最大摩擦見積り値として取得し、
   次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースになければ、次のｂ）の条件が満足される時点まで、予測値、または変化した路面測定結果に近い測定結果に基づいて補間された値もしくはその最も低い値を最大摩擦見積り値として取得し、次のｂ）の条件が満足された時点から、前記運転力学測定値に対応して得られた最大摩擦見積り値を取得するものである、方法。
   ａ）前記コンピュータによって次の路面特性のセンサ測定値の変化が決定されたこと、
   ｂ）前記測定装置によって次の運転状態の測定がなされ、次の運転状態の測定値により、前記保存された最大摩擦見積り値よりも、次の変化した路面特性の測定値の分類により合致するような次の最大摩擦見積り値が得られたこと。
2. 前記路面特性の測定値の分類は、統計的な方法またはニューラルネットワーク法に従って行われる、 請求項１に記載の方法。
3. 前記最大摩擦値の変化を、時間の関数として決定する、請求項1または請求項２に記載の方法。
4. 前記タイヤの横方向および縦方向の力係数をそれぞれ独立して決定することにより、方向別のタイヤの摩擦係数を決定するステップを含む、請求項１〜請求項３のいずれか1項に記載の方法。
5. 電磁放射の1種以上の波長の反射損、反射の偏光、反射遅れもしくは位相のスペクトル、レーザによる粗さ測定、速さ、マイクロフォンにより測定されたタイヤ音もしくは算出されたその特徴、温度、温度履歴、前記路面からの超音波の反射、受動赤外線センサにより測定された放射、道路の粗さ特性、摩擦力の関数としての前記タイヤと道路との間のスリップ、転がり抵抗、タイヤから測定された振動もしくはタイヤの更新、乗り物の地理的な位置、操舵力、または、大気湿度および大気湿度の履歴情報の少なくとも1つを、前記路面の分類に使用される前記測定値が含んでいる、請求項１〜請求項４のいずれか1項に記載の方法。
6. 他の乗り物により提供され通信リンクにより収集された測定結果をも使用するステップ、または、通信リンクにより送信された前記測定結果の外部的なデータ処理を使用することにより、前記分類もしくは見積りを行うステップを含む、請求項１〜請求項５のいずれか1項に記載の方法。
7. 制動距離、回転半径、適用されたもしくは生じ得る最大摩擦として、または、触覚型のユーザインターフェース、視覚信号、聴覚信号、短距離の送信を使用することにより、運転者または他の交通に対し、前記最大摩擦見積りに基づくデータを提示するステップをさらに含む、請求項１〜請求項６のいずれか1項に記載の方法。
8. 前記データベースに保存された最大摩擦見積り値の取得は、変化した続く路面特性の測定値を、時間的に最も近い、もしくは路面を含む当該道路に沿って地理的に近いかどうかの選択基準に従って、変化した続く路面特性の測定値の分類の中の最大摩擦見積り値に対応させる、請求項１〜請求項７のいずれか1項に記載の方法。
9. 乗り物のタイヤと路面との間の最大摩擦を見積もるシステムを有する乗り物であって、前記システムは、
   前記乗り物に設置され、路面特性を測定し、複数の路面特性の測定値を取得するセンサと、
   前記乗り物に設置され、前記乗り物の運動状態および前記タイヤの状態を測定する測定装置であって、前記各状態の測定値は、タイヤと路面間の最大摩擦を見積もるのに十分な摩擦力に前記タイヤがさらされているときの運転力学測定値を含む、測定装置と、
   前記センサと前記測定装置につながれ、前記路面特性の測定値を分類し、前記路面特性の測定値とその分類のデータをデータベースに保存するコンピュータとを備え、
   前記コンピュータは、各運転力学測定において、路面とタイヤとの間の最大摩擦を見積り、各最大摩擦見積り値を前記データベースに、前記路面特性の測定値の分類に対応して保存し、
   前記コンピュータは、変化した続く路面特性の測定値を分類し、データベースに保存し、
   前記コンピュータは、次のａ）の条件が満足された時点で、
   次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースにあればそれを最大摩擦見積り値として取得し、
   次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースになければ、次のｂ）の条件が満足される時点まで、予測値、または変化した路面測定結果に近い測定結果に基づいて補間された値もしくはその最も低い値を最大摩擦見積り値として取得し、次のｂ）の条件が満足された時点から、前記運転力学測定値に対応して得られた最大摩擦見積り値を取得するものである、乗り物。
   ａ）前記コンピュータによって次の路面特性のセンサ測定値の変化が決定されたこと、
   ｂ）前記測定装置によって次の運転状態の測定がなされ、次の運転状態の測定値により、前記保存された最大摩擦見積り値よりも、次の変化した路面特性の測定値の分類により合致するような次の最大摩擦見積り値が得られたこと。
10. 乗り物のタイヤと路面との間の最大摩擦を見積りまたは見積り結果の提示するため、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体に保存され、実行されるプログラムであって、
    前記乗り物に設置されたセンサにより路面特性を測定し、複数の路面特性の測定値を取得するプログラムコードと、
    前記センサにつながれたコンピュータを用いて前記路面特性の測定値を分類し、前記路面特性の測定値とその分類のデータをデータベースに保存するプログラムコードと、
    前記乗り物に設置された測定装置によって前記乗り物の運動状態および前記タイヤの状態を測定するプログラムコードであって、前記各状態の測定値は、タイヤと路面間の最大摩擦を見積もるのに十分な摩擦力に前記タイヤがさらされているときの運転力学測定値を含む、プログラムコードと、
    前記コンピュータによって、各運転力学測定値に対応するタイヤと路面との最大摩擦を見積り、前記路面特性値の分類に従って各最大摩擦見積り値を前記データベースに保存するプログラムコードと、
    前記センサによって次の路面特性を測定し、次の路面特性の測定値が変化したと判定すれば、前記変化した路面特性の測定値を分類し、前記変化した路面特性の測定値を前記データベースに保存するプログラムコードと、
    次のａ）の条件が満足された時点で、
    次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースにあればそれを最大摩擦見積り値として取得し、
    次の変化したセンサ測定値の分類に対応する最大摩擦見積り値がデータベースになければ、次のｂ）の条件が満足される時点まで、予測値、または変化した路面測定結果に近い測定結果に基づいて補間された値もしくはその最も低い値を最大摩擦見積り値として取得し、次のｂ）の条件が満足された時点から、前記運転力学測定値に対応して得られた最大摩擦見積り値を取得するプログラムコードとを含む、プログラム。
    ａ）前記コンピュータによって次の路面特性のセンサ測定値の変化が決定されたこと、
    ｂ）前記測定装置によって次の運転状態の測定がなされ、次の運転状態の測定値により、前記保存された最大摩擦見積り値よりも、次の変化した路面特性の測定値の分類により合致するような次の最大摩擦見積り値が得られたこと。

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