JP6526818B2 - 緩み車輪検出 - Google Patents

Description

本発明の開示は、広くは、車両の車輪異常を検出する分野に関し、例えば、緩み車輪またはゼロ圧力の車輪を検出するための方法、システム、およびコンピュータプログラムプロダクトに関するものである。

最近の車両は、運転者および他の交通参加者に安全性、快適性、および情報を提供するために、様々なセンサおよびシステムを備えている。

それらのシステムとして、トラクションコントロールシステム（ＴＣＳ）、エレクトロニックスタビリティプログラム（ＥＳＰ）、アクティブサスペンションシステム、またはアンチロックブレーキングシステム（ＡＢＳ）が含まれる。これらのアクティブコントロールシステムの他に、路面摩擦インジケータ、および例えば間接式タイヤプレッシャモニタリングシステム（ｉＴＰＭＳ）であるセンサレス・タイヤプレッシャモニタリングシステムのような、車両運転者安全情報システムも存在し、これらは運転状況に関する情報を運転者に提示する。

上記のシステムはすべて、限定するものではないが、タイヤの縦剛性、周囲温度、ホイール共振周波数、被支持車両荷重、コーナリング時のタイヤ半径変化、速度依存の車輪振動のような、推定または測定された車両特性パラメータの大きなセットに関する知識を利用している。

車輪状態に関する知識は重要である。報告されないままであると、車両の摩耗、走行快適性および車両操縦性の低下、さらには事故さえも引き起こす可能性がある車輪異常を検出するためには、例えば低圧に関する車輪状態情報が有用であり得る。

特に、安全性に関して極めて重要な車輪状態は、車両の車軸に適切に固定されていない車輪、すなわち緩み車輪である。緩み車輪の検出のための周知のアプローチは、人的検査および／または追加の構成要素の使用を必要とする。例えば、緩み車輪を検出することは、車両の車軸のネジ部に車輪を固定するために使用されるホイールナット上に所定の向きで設置される光インジケータを伴うことが知られている。車輪が緩む場合には、光インジケータのうちの１つ以上が所定の向きではないことで、車輪が緩んでいることを光学的に示す。また、緩み車輪の検出のために、車両の車軸の取付用ハブにセンサアセンブリを固定することも知られている。センサは、ハブと車輪との相対的な動きを検出し、車輪が緩む場合には、車輪が緩んでいることを示す信号を発する。

本発明の目的は、特に上記の類の周知のアプローチの欠点を克服するために、人的検査および追加の構成要素の必要性を除去して、車両の緩み車輪を検出するためのソリューションを提供することである。

概して、本発明は、緩み車輪を検出するために車輪速度信号を利用する。第１の検出信号および第２の検出信号を決定するための基礎として、車輪速度信号を使用する。第１と第２の検出信号を決定するためのさらなる基礎は、第１の検出信号に関連した第１の基準信号、および第２の検出信号に関連した第２の基準信号である。本発明の教示によれば、それらの検出信号の少なくとも一方が、それに関連した閾値を超える場合に、緩み車輪の異常を検出する。特に、本開示は、上記目的を達成するための方法、システム、およびコンピュータプログラムプロダクトに関する。

図１ａは、セグメント化回転要素とセンサ素子とで構成される車輪速度センサを概略的に示している。 図１ｂは、サンプル番号の関数として車輪速度信号を表す図を示している。 図２は、実施形態による方法のフロー図である。 図３は、第１の検出信号を決定する例示的なサブステップのフロー図である。 図４は、第２の検出信号を決定する例示的なサブステップのフロー図である。

本発明は、車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号を利用する。これは、ほとんどの車両において追加のセンサを必要としないという意味で効果的である。

車輪が緩んでいるかどうか判定するために、車輪速度信号を使用する。本発明の教示によれば、車輪速度信号に基づいて検出信号を決定することが可能であり、これにより、車輪が緩んでいるかどうか判定することが可能となる。

以下で説明する好ましい実施形態は、本発明の教示の例示となり得るものである。

車輪速度信号を入力として取得する。この車輪速度信号は、セグメント化車輪速度センサからの時点系列ｔ（ｎ）の形式で取得することが可能である。車輪速度センサの実施形態を図１に示している。図示の車輪速度センサは、セグメント化された回転式のものである。例示的な車輪速度センサ４は、歯車５を備える。図示の実施形態では、歯車は、７本の同一の歯を有するものとして示している。実際には、そのような車輪は、例えば４８本の歯など、異なる本数の歯を有し得る。この歯車は、７つの同一のセグメントを有するセグメント化回転要素と呼ばれることもある。歯車の歯（嵌歯）がセンサ素子７を通過するたびにセンサ信号を生成するように、センサ素子７を位置決めおよび配置する。センサ素子７は、光学センサ、磁気センサ（例えば、ホールセンサ）、または他の任意の想定し得るタイプのセンサであってよい。センサ素子７は、電気信号を生成し、それらを有線または無線伝送で、さらなる処理用の後続のプロセッサまたは評価ユニットに伝送する。図２の例では、歯車が完全に１回転する間に、全部で７つのセンサ信号が生成される。

様々な理由で、車輪速度信号の変化が発生し得る。それらの理由として、運転者による加速または減速が挙げられる。しかしながら、車輪速度信号の変動または振動は、他の理由による可能性もある。これらの理由の１つは、緩み車輪またはゼロ圧力の車輪である可能性がある。このことを、本発明の教示に従って利用する。

車両の車輪速度センサは、典型的には、理想センサではない。理想センサは、同一寸法の歯を有するものである。図１では、これらの寸法を角度間隔αで表している。例えば、図示の７本の歯の場合には、α＝３６０°／７である。ところが、製造上の原因または摩耗によって、各歯は、理想角度間隔αから外れる可能性がある。以下では、理想角度間隔からの偏差δを欠陥誤差と呼び、回転要素の各歯は、それを特徴付ける固有の欠陥誤差δ_l（ｌ＝１，．．．，Ｌ）を有するものと仮定する。

従って、センサ信号が発生すると、それは、欠陥誤差がない理想的な場合には、回転要素５がα＝２π／Ｌの角度を回転したことを示しており、欠陥誤差を伴う現実的な場合には、α＋δ_lの角度を回転したことを示している。時間インスタンスｔ（ｎ）を表すこれらのセンサ信号から、対応する車輪速度値ω（ｎ）を、以下の関係によって導出することが可能である。

このとき、ω（ｎ）の高い値は、高速回転する車輪を示し、ω（ｎ）の低い値は、低速回転する車輪を示す。さらに、車輪速度ω（ｎ）を、対応するタイヤ半径に関連付けることによって、車速の推定値を得ることが可能である。以下の実施形態では、簡単にするために、値ｔ（ｎ）、Δｔ（ｎ）、ω（ｎ）をすべて車輪速度信号と呼び、これらは車輪速度センサ４からのものとみなされる。

概して、信号ｔ（ｎ）、Δｔ（ｎ）、またはω（ｎ）の信号値は、時間的に不等距離に分布している。補間によって、これらの信号を、事象ドメインから時間ドメインに変換することが可能である。例えば、この種または類似のタイプの離散化された入力信号の信号処理のための実施形態は、同出願人の国際公開第２００４／０４２５５３号（ＰＣＴ／ＥＰ２００２／０１２４０９）に開示されている。この文献の内容は、参照により本明細書に組み込まれる。

図１ｂは、実際には一定速度であり、かつ欠陥補正なしの場合の、欠陥を有する車輪速度センサから推定された車輪速度の時系列を示している。理想化するとともに、緩み車輪のような外的要因の影響を無視して、取得した車輪速度信号ω（ｎ）に対する車輪速度センサのセンサ欠陥の影響を例示している。図１ｂの図面は、サンプル番号ｎの関数として車輪速度値ω（ｎ）を示している。同図では、全部でＬ＝５本の歯６を有する回転要素５の完全な３回転に対応する１５個のサンプルｎ＝１，．．．，１５を示している。図ｌｂは、正確に等速度ｖで走行する車両の場合を表しており、この場合、点曲線は、理想的なセグメント化回転要素５を有する車輪速度センサ４から取得された車輪速度信号ω（ｎ）に対応し、実曲線は、平均値５６ｒａｄ／ｓ程度の車輪速度の周期的変動を発生させる非理想的なセグメント化回転要素５の場合に対応している。第１のサンプルの値５５ｒａｄ／ｓは、公称の歯よりもわずかに大きい歯に対応しており、従って、期待値５６ｒａｄ／ｓよりも低い車輪速度値を生成する。第３のサンプルは、公称の歯に厳密に一致する歯に対応しており、従って、期待値５６ｒａｄ／ｓを生成する。第４のサンプルは、公称の歯よりも小さい歯に対応しており、従って、公称値５６ｒａｄ／ｓよりも高い車輪速度を生成する。第５のサンプルは、回転要素の最後の歯に対応しており、第６のサンプルは、再び回転要素の最初の歯に対応している。結果的に、図１ｂの実曲線は、車輪速度センサ４の回転要素５の完全な１回転に対応する５つのサンプル点の周期性を示している。

図２を参照して、本発明の実施形態による方法により、本発明の教示を明らかにする。

車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号を取得する。これは、車輪速度センサから取得することが可能である。車輪速度信号に基づいて、２つの検出信号を決定する。典型的には、各々の検出信号を決定するには、対応する基準信号をさらに考慮に入れる。

ステップ２１で、車輪速度信号および第１の基準信号に基づいて、第１の検出信号を決定する。第１の検出信号を決定するステップは、後述の図３を参照して説明する計算ステップのうちの１つまたは複数を含み得る。

ステップ２２で、車輪速度信号および第２の基準信号に基づいて、第２の検出信号を決定する。第２の検出信号を決定するステップは、後述の図４を参照して説明する計算ステップのうちの１つまたは複数を含み得る。

図２の実施形態では、ステップ２３で、第１および第２の検出信号をそれぞれ第１および第２の検出閾値と比較することによって、例えば緩み車輪の有無の判定を行うことができる。以下の条件（ａ）第１の検出信号が第１の検出閾値を超えていること、または（ｂ）第２の検出信号が第２の検出閾値を超えていること、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合には、車両の車輪が緩んでいると判定する。つまり、それらの検出信号の１つが、その対応する検出閾値を超えていれば、緩み車輪の存在を検出する。

続いて、緩み車輪の存在に関する情報を伝達することができる（図示せず）。この伝達は、光信号または音響信号によって、運転者に対して行うことができる。これを、追加的または代替的に、車両のオペレーティングシステムに電子的に伝送することができる。さらに、この情報を、整備士が車輪を締めるための準備ができるように近所の自動車修理工場に伝送することが想定できる。これは、自律走行車の文脈において特に効果的である。

図３は、図２のステップ２１のような、第１の検出信号を決定するステップの例示的なフローチャートを示している。

ステップ３１で、車両の車輪の実際の車輪速度と比較した車輪速度信号の欠陥を示す欠陥信号を推定することによって、第１の検出信号を決定することができる。欠陥の考え得る原因の１つは、センサである。センサ欠陥は、車輪速度信号に基づいて推定することができる。センサ欠陥の推定については、米国特許出願公開第２００７／０１２４０５３号に開示されている。

歯車５のセンサ欠陥値δ_lは、車輪速度信号ｔ（ｎ）から推定することができる。

推定センサ欠陥値δ_lは、歯車５の前の回転ｎ−１と現在の回転ｎのセンサ欠陥値ｙ（ｎ）の加重平均値として計算することができる。

加重平均値は、例えば、以下のフィルタ関係に従って実現されるローパスフィルタによって得ることができる。

ただし、（ｎ ｍｏｄ Ｌ）＋１は、サンプル番号ｎに対応する歯車５の歯６の番号であり、δ_{n mod L}は、対応するセンサ欠陥の推定値であり、μは、フィルタの忘却係数であり、ｔ（ｎ）およびｔ（ｎ−１）は、車輪速度信号の連続した値であり、Ｌは、歯車５の歯６の総数であり、Ｔ_LAP（ｎ）は、歯車５の完全な１回転の持続時間である。

欠陥信号が推定されたら、いくつかの実施形態において、その欠陥について車輪速度信号を補正することができる。従って、車輪速度信号ｔ（ｎ）およびセンサ欠陥信号δ_lに基づいて、欠陥補正された車輪速度信号ε（ｎ）を計算することができる。欠陥補正されたセンサ信号ε（ｎ）は、時間インスタンスまたは回転速度または同種の量を表す値を必ずしも含まないことに留意することが重要である。それは、車輪速度信号の欠陥補正導出を適切に表し得る他の任意の疑似量であってもよい。

一実施形態では、欠陥補正センサ信号ε（ｎ）は、以下の関係から得られる。

ここで、上記のセンサ欠陥推定に関しては、以下の通りである。

ただし、（ｎ ｍｏｄ Ｌ）＋１は、サンプル番号ｎに対応する回転要素５の歯６の番号であり、δ_{(n mod L)+1}は、対応するセンサ欠陥の推定値であり、μは、フィルタの忘却係数であり、ｔ（ｎ）およびｔ（ｎ−１）は、車輪速度信号の連続した値であり、Ｌは、回転要素５の歯６の総数であり、Ｔ_LAP（ｎ）は、回転要素５の完全な１回転の持続時間である。

追加的または代替的に、第１の検出信号の決定において、ステップ３２で、分散を計算することができる。特に、有限時間窓内の欠陥補正車輪速度信号の分散を計算することができる。欠陥補正車輪速度信号のこの分散は、有限時間窓内の欠陥補正車輪速度信号の時間的変動を示すものである。

分散を計算するステップ３２では、ローパスフィルタを用いることにより、欠陥補正センサ信号ε（ｎ）に基づいて分散α（ｎ）を求めることができる（なお、本出願全体を通して使用される場合の「分散」という用語は、標準的な数学的定義の意味ではなく、分散の推定値を指すということに留意すべきである）。ローパスフィルタでは、例えば、以下の関係に従って欠陥補正センサ信号ε（ｎ）の分散α（ｎ）を求めることができる。

ただし、ＬＰ（ε）は、欠陥補正センサ信号ε（ｎ）のローパスフィルタリングされた値であり、ＬＰ（ε²）は、欠陥補正センサ信号ε（ｎ）の２乗ε²（ｎ）のローパスフィルタリングされた値である。

この場合、ローパスフィルタは、以下のフィルタ関係に従って実現することができる。

ただし、αは、分散Ｖａｒ（ε）の推定値、λは、フィルタの忘却係数、ε（ｎ）は、欠陥補正センサ信号である。

ところで、堅固に締結された車輪であっても、欠陥補正車輪速度信号の時間的変動を生じさせる可能性がある。このため、その信号を、第１の基準信号と比較する。この比較は、特に、ステップ３３で、その信号と第１の基準信号との差を計算することによって実施することができる。概して、第１の基準信号を減算することが効果的である可能性があり、これは、必ずしもこのステップで実施されない。代替的に、これを、本方法の他の任意のステップで実施することができる。例えば、取得した車輪速度信号から基準車輪速度信号を減算することにより、同様の結果を得ることができる。いくつかの例では、特に低い基準信号の場合に、この減算は必須ではない場合があり、スキップしてもよい。

緩み車輪検出方法は、緩みの程度に関わりなく、緩み車輪を感知するものであり得る。わずかに緩んだ車輪でも検出する感度を実現するために、第１の検出信号を時間積分することができる。第１の検出信号を決定することは、第１の累積和を計算することを含み得る。第１の累積和は、ステップ３４で、以下の関係に従って計算することができる。

ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ（ｎ＋１）＝ｍｉｎ（ｍａｘ（ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ（ｎ）＋α（ｎ）−Ｄｒｉｆｔ，０），ＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔ） （式７）

ただし、α（ｎ）は、累積的に加算される入力信号であって、好ましくは信号の差またはセンサ欠陥信号の分散であり、ＤｒｉｆｔおよびＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔは調整パラメータである。

好ましい実施形態では、第１の検出信号を決定することは、上記のステップのいずれかまたはすべてを含み得る。

さらに、本発明の方法の実施形態は、第２の検出信号を決定することを含む。図４は、図２のステップ２２のような、第２の検出信号を決定するステップの例示的なフローチャートを示している。

車輪速度信号は、第２の検出信号を決定するステップの入力となる。

ステップ４１で、車輪速度信号をバンドパスフィルタリングすることにより、車輪速度信号に基づいてバンドパスフィルタリングされた車輪速度信号を計算することができる。

さらに、第２の検出信号を決定するステップは、ステップ４２で、有限時間窓内の分散を計算することを含み得る。特に、いくつかの実施形態では、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の分散を計算することができる。バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号のこの分散は、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の時間的変動を示すものである。

ところで、堅固に締結された車輪であっても、バンドパスフィルタリングされた車輪速度信号の時間的変動を生じさせる可能性がある。典型的には、締結された車輪のこれらの時間的変動は、緩み車輪のものよりも小さい。このため、その信号を、第２の基準信号と比較する。この比較は、特に、ステップ４３で、その信号と第２の基準信号との差を計算することによって実施することができる。概して、第２の基準信号を減算することが効果的である可能性があり、これは、必ずしもこのステップで実施されない。代替的に、これを、本方法の他の任意のステップで実施することができる。例えば、取得した車輪速度信号から基準車輪速度信号を減算することにより、同様の結果を得ることができる。いくつかの例では、特に低い基準信号の場合に、この減算は必須ではない場合があり、スキップしてもよい。

緩み車輪検出方法は、緩みの程度に関わりなく、緩み車輪を感知するものであり得る。わずかに緩んだ車輪でも検出する感度を実現するために、第２の検出信号を時間積分することができる。第１の検出信号を決定することは、累積和を計算することを含み得る。累積和は、ステップ４４で、以下の関係に従って計算することができる。

ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ（ｎ＋１）＝ｍｉｎ（ｍａｘ（ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ（ｎ）＋α（ｎ）−Ｄｒｉｆｔ，０），ＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔ） （式８）

ただし、α（ｎ）は、累積的に加算される入力信号であり、ＤｒｉｆｔおよびＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔは調整パラメータである。

好ましい実施形態では、第２の検出信号を決定することは、上記のステップのいずれかまたはすべてを含み得る。

検出信号を決定することは、図３および４を参照して上述したように、１つまたは複数の基準信号の減算を含む。いくつかの実施形態では、基準信号は、経時的に一定であり得る。その定数は、例えば、経験的に決定されてよく、または当業者が選択する設計パラメータであってよく、または他の任意の適切な定数であってよい。

あるいは、基準信号は、その車両の別の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号に基づいて決定される信号であってよい。この実施形態では、すべての車輪が同等に緩んでいるのでなければ、すなわち１つの車輪が少なくとも１つの他の車輪と比較して緩みの程度に（極めてわずかな差であっても）違いがありさえすれば、緩み車輪を検出することが可能である。理論的には、すべての車輪が同等に緩んでいることもあり得ると考えられる。しかしながら、このようなことが生じるのは、かなり短期間でしかない。すべての車輪が同等に緩んでいる時点／状況を仮定すると、前進方向に動いている車両の左側の車輪のボルトは、それらの車輪の回転方向によって緩むが、車両の右側の車輪のボルトは緩まない。その結果、少なくとも車両の左側の緩み車輪（複数の場合もある）が検出される。

一定の基準信号か可変の基準信号かの選択は、当業者に任される。また、当業者は、車輪数、速度、道路状況などの外部変数に応じて一定の基準信号か可変の基準信号か選択するための方法を実施することも可能である。

さらに、第１の基準信号の特性（一定または可変）は、第２の基準信号の特性とは独立であってよい。例えば、一実施形態では、第１の基準信号は、別の車輪の車輪速度センサからの車輪速度信号に基づく可変の基準信号であり得る一方、第２の基準信号は一定であってよく、またはその逆であってよい。

可能な実施形態として、コンピュータプログラムプロダクトを提供し、これは、コンピューティングデバイスで実行されることで、本明細書に記載の方法ステップまたは機能のいずれかまたはすべてを実行するためにプロセッサを制御するように構成されている。

記載の方法を実施するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムプロダクトの実施形態は、そのプログラムコードを格納または符号化することが可能な任意の機械可読媒体を含む。「機械可読媒体」という用語は、限定するものではないが、ソリッドステートメモリ、光学および磁気記憶媒体、ならびに搬送波信号を含むものと、適宜、解釈されなければならない。プログラムコードは、Ｃ＋＋のような高水準プログラミング言語または他の任意の適切な命令型もしくは関数型プログラミング言語のソースコード、または仮想マシンコードのような、マシンコードまたはコンパイルおよび／もしくは解釈によってマシンコードに変換することが可能な他のコードであってよい。コンピュータプログラムプロダクトは、記載の方法を実施するようにデータ処理装置を制御またはデータ処理装置に指示するために構成されたプログラムコードまたは他の手段を備えたデータキャリアを有し得る。本方法を実行するデータ処理装置は、典型的には、中央処理装置と、データ記憶手段と、信号またはパラメータ値用のＩ／Ｏインターフェースと、を備える。

図２〜４に関して上述した方法の実施形態に加えて、システムの実施形態を開示する。本発明の教示によるシステムの実施形態は、典型的には、方法の実施形態の１つまたは複数を実施することが可能である。システムの実施形態は、車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号ｔ（ｎ）を取得するように構成されており、車輪速度信号ｔ（ｎ）および第１の基準信号に基づいて第１の検出信号を決定するように構成されており、車輪速度信号ｔ（ｎ）および第２の基準信号に基づいて第２の検出信号を決定するように構成されており、さらに、次の条件（ａ）第１の検出信号が第１の検出閾値を超えていること、または（ｂ）第２の検出信号が第２の検出閾値を超えていること、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合には、車両の車輪が緩み車輪であると判定するように構成されている。

Claims (10)

1. 車両の緩み車輪を検出する方法であって、
   車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号ｔ（ｎ）を取得するステップと、
   前記車輪速度信号ｔ（ｎ）および第１の基準信号に基づいて、第１の検出信号を決定するステップと、
   前記車輪速度信号ｔ（ｎ）および第２の基準信号に基づいて、第２の検出信号を決定するステップと、
   前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定するステップであって、
   前記第１の検出信号は第１の検出閾値を超えているという条件、
   前記第２の検出信号は第２の検出閾値を超えているという条件、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合に、前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定するステップと、を含む方法であって、
   前記第１の検出信号を決定するステップは、
   前記車両の前記車輪の実際の車輪速度と比較した前記車輪速度信号ｔ（ｎ）の欠陥を示す欠陥信号δ _l を、前記車輪速度信号ｔ（ｎ）から推定することと、
   前記車輪速度信号ｔ（ｎ）および前記欠陥信号δ _l から、欠陥補正された車輪速度信号ε（ｎ）を決定することとを含み、
   前記第１の検出信号を決定するステップは、さらに、
   有限時間窓内の前記欠陥補正された車輪速度信号ε（ｎ）の分散である第１の分散を計算することと、
   前記第１の基準信号と前記第１の分散との差、または、前記第１の基準信号と前記取得した前記車輪速度信号ｔ（ｎ）との差を計算することと、
   ＤｒｉｆｔおよびＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔは調整パラメータであり、α１（ｎ）は前記第１の基準信号との前記差のいずれか、または前記第１の分散であるとして、以下の関係、
   ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ１（ｎ＋１）＝ｍｉｎ（ｍａｘ（ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ１（ｎ）＋α１（ｎ）−Ｄｒｉｆｔ，０），ＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔ）
   に従って第１の累積和ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ１（ｎ）を計算すること、のうちの少なくとも１つを含む、方法。
2. 前記車両の前記車輪の車輪速度を検知する車輪速度センサから、前記車輪速度信号ｔ（ｎ）を取得し、
   前記欠陥信号δ_lを推定するステップは、前記車輪速度センサのセンサ欠陥を示すセンサ欠陥値δ_lを推定することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記センサ欠陥値δ_lは、前記車輪速度センサの回転要素の前の回転と現在の回転ｎのセンサ欠陥値ｙ（ｎ）の加重平均である、請求項２に記載の方法。
4. 前記欠陥信号δ_lを推定するステップは、以下のフィルタ関係に従ってローパスフィルタリングするステップを含み、
   

   

   ここで、
   

   

   ただし、δ_lは、前記センサ欠陥の推定値であり、μは、前記フィルタの忘却係数であり、ｔ（ｎ）およびｔ（ｎ−１）は、前記車輪速度信号であり、Ｌは、前記回転要素の歯の総数であり、Ｔ_LAP（ｎ）は、前記回転要素（５）の完全な１回転の持続時間である、請求項３に記載の方法。
5. 前記第２の検出信号を計算するステップは、
   前記車輪速度信号をバンドパスフィルタリングすることと、
   有限時間窓内の前記バンドパスフィルタリングされた前記車輪速度信号の分散である第２の分散を計算することと、
   前記第２の基準信号と前記第２の分散との差、または、前記第２の基準信号と前記取得した車輪速度信号ｔ（ｎ）との差を計算することと、
   ＤｒｉｆｔおよびＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔは調整パラメータであり、α２（ｎ）は前記第２の基準信号との前記差のいずれか、または前記第２の分散であるとして、以下の関係、
   ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ２（ｎ＋１）＝ｍｉｎ（ｍａｘ（ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ２（ｎ）＋α２（ｎ）−Ｄｒｉｆｔ，０），ＣｏｕｎｔｅｒＬｉｍｉｔ）
   に従って第２の累積和ＣＵＳＵＭＣｏｕｎｔｅｒ２（ｎ）を計算すること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記第１の基準信号または前記第２の基準信号の少なくとも一方は、定数である、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 前記第１の基準信号または前記第２の基準信号の少なくとも一方は、車両の別の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号に基づいて決定する、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. コンピューティングデバイスで実行されることで、請求項１〜７のいずれかに記載のステップを実行するように構成されたプログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクト。
9. 緩み車輪を検出するためのシステムであって、処理装置を備え、前記処理装置は、
   車両の車輪の車輪速度を示す車輪速度信号ｔ（ｎ）を取得し、
   前記車輪速度信号ｔ（ｎ）および第１の基準信号に基づいて、第１の検出信号を決定し、
   前記車輪速度信号ｔ（ｎ）および第２の基準信号に基づいて、第２の検出信号を決定し、
   前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定し、このとき、
   前記第１の検出信号は第１の検出閾値を超えているという条件、
   前記第２の検出信号は第２の検出閾値を超えているという条件、のうち少なくとも一方の条件を満たす場合に、前記車両の前記車輪は緩み車輪であると判定する、ように構成されている、システムであって、
   前記処理装置は、
   前記車輪速度センサ信号を取得するように構成された欠陥推定セクションであって、前記車両の前記車輪の実際の車輪速度と比較した前記車輪速度信号ｔ（ｎ）の欠陥を示す欠陥信号δ _l を、前記車輪速度信号ｔ（ｎ）から推定するように構成された欠陥推定セクションと、
   欠陥信号補正セクションと、
   前記車輪速度センサ信号を取得するように構成されたバンドパスフィルタと、
   分散計算セクションと、
   累積和算出セクションと、
   緩み車輪の有無を判定するように構成された判定セクションと、を含む、
   システム。
10. 当該システムは、前記車両の前記車輪の車輪速度を検知するための車輪速度センサをさらに備える、請求項９に記載のシステム。

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