JP7065241B2 - 摩耗量推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、タイヤ摩耗量の演算モデル生成システム、摩耗量推定システムおよび演算モデル生成方法に関する。

一般に、タイヤは走行状態や走行距離等に応じて摩耗が進行する。また昨今ではタイヤの圧力および温度を計測するセンサをタイヤに取り付け、計測した圧力および温度を表示する装置などが製品化されている。

特許文献１には従来のタイヤ摩耗推定システムが記載されている。このタイヤ摩耗推定システムは、第１の予測変数を生成するためにタイヤに取り付けられた少なくとも１つのセンサと、第２の予測変数に関するデータを記憶するルックアップテーブルおよびデータベースの少なくとも一方と、少なくとも１つの乗物影響を含む予測変数のうちの一方と、予測変数を受け取り、少なくとも１つのタイヤに関する推定摩耗率を生成するモデルと、を有する。

特開２０１８－１５８７２２号公報

特許文献１に記載のタイヤ摩耗推定システムは、例えばホイール位置およびドライブトレーンを乗物影響として用いてタイヤ摩耗を推定する。ホイール位置およびドライブトレーンによるタイヤ摩耗は、車両のタイプによって影響の多寡があり、例えばトラックなどの大型車両では必ずしも影響が大きい要因ではないことから、タイヤ摩耗の推定には改善の余地があることに本発明者は気づいた。すなわち、タイヤ摩耗の推定において、車両の走行時における旋回などの要因や、更に摩耗推定における各入力データの取得タイミングを考慮することが、より正確にタイヤ摩耗を推定する上で必要である。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、タイヤ摩耗量を正確に推定することができる演算モデル生成システム、摩耗量推定システムおよび演算モデル生成方法を提供することにある。

本発明のある態様は演算モデル生成システムである。演算モデル生成システムは、タイヤの温度および圧力を含むタイヤデータを取得するタイヤ情報取得部と、前記タイヤが装着された車両の位置データを取得する位置情報取得部と、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデルを有し、前記タイヤデータおよび前記タイヤデータに対応する前記位置データを入力して前記演算モデルにより前記タイヤの摩耗量を算出する摩耗量算出部と、前記タイヤで計測される摩耗量と前記摩耗量算出部により算出された摩耗量とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新部と、を備える。

本発明の別の態様は摩耗量推定システムである。摩耗量推定システムは、タイヤの温度および圧力を含むタイヤデータを取得するタイヤ情報取得部と、前記タイヤが装着された車両の位置データを取得する位置情報取得部と、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデルを有し、前記タイヤデータおよび前記タイヤデータに対応する前記位置データを入力して前記演算モデルにより前記タイヤの摩耗量を算出する摩耗量算出部と、を備える。

本発明の別の態様は演算モデル生成方法である。演算モデル生成方法は、タイヤの温度および圧力を含むタイヤデータを取得するタイヤ情報取得ステップと、前記タイヤが装着された車両の位置データを取得する位置情報取得ステップと、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデルに基づき、前記タイヤデータおよび前記タイヤデータに対応する前記位置データを入力して前記演算モデルにより前記タイヤの摩耗量を算出する摩耗量算出ステップと、前記タイヤで計測される摩耗量と前記摩耗量算出ステップにより算出された摩耗量とを比較し、前記演算モデルを更新する演算モデル更新ステップと、を備える。

本発明によれば、タイヤ摩耗量を正確に推定することができる。

実施形態１に係る演算モデル生成システムの機能構成を示すブロック図である。 演算モデルの学習について説明するための模式図である。 演算モデル生成システムによる演算モデル生成の手順を示すフローチャートである。 実施形態２に係る摩耗量推定システムの機能構成を示すブロック図である。 変形例に係る摩耗量推定システムの機能構成を示すブロック図である。

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図５を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る演算モデル生成システム１００の機能構成を示すブロック図である。演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測された空気圧および温度、並びに位置情報取得部３２によって取得した位置情報に基づいて、演算モデル３３ｂによってタイヤ摩耗量を算出する。演算モデル生成システム１００は、演算モデルとして例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルを用い、タイヤ１０において実際に計測したタイヤ摩耗量を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって演算モデル３３ｂの精度を高める。摩耗量推定装置３０は、演算モデルに学習させた後、タイヤ摩耗量を推定する装置として機能する。

演算モデル生成システム１００は、ある仕様のタイヤ１０について、タイヤ１０（ホイールを含む）を装着した車両の走行によって演算モデルの学習を実行することができる。タイヤの仕様には、例えばメーカー、商品名、タイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、静的剛性、動的剛性、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。

演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０の空気圧および温度に加えてタイヤ１０で発生している加速度の計測データを入力とする演算モデル３３ｂを構築するものであってもよい。タイヤ１０で発生している加速度は、例えば、タイヤ１０の径方向、軸方向および前後方向の３軸加速度であり、この３軸加速度を演算モデル３３ｂに入力する。方向成分を出力する形式としてもよい。また、例えばタイヤ１０の径方向および軸方向等の２軸加速度を演算モデル３３ｂに入力するようにしてもよい。

タイヤ１０には、圧力ゲージ２１、温度センサ２２および加速度センサ２３が配設されている。圧力ゲージ２１および温度センサ２２は、例えばタイヤ１０のエアバルブに配設されており、それぞれタイヤ１０の空気圧および温度を計測する。温度センサ２２は、タイヤ１０のインナーライナー等に配設されていてもよい。加速度センサ２３は、例えばタイヤ１０またはホイール等に配設されており、タイヤ１０で発生している加速度を計測する。尚、タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ等が取り付けられていてもよい。

摩耗量推定装置３０は、タイヤ情報取得部３１、位置情報取得部３２、摩耗量算出部３３、演算モデル更新部３４およびを有する。摩耗量推定装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。摩耗量推定装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。

タイヤ情報取得部３１は、無線通信等により圧力ゲージ２１、温度センサ２２および加速度センサ２３からタイヤ１０で計測された空気圧、温度、加速度および計測した時刻を含むタイヤデータを取得し、摩耗量算出部３３へ出力する。位置情報取得部３２は、ＧＰＳ受信機等によって算出されるタイヤ１０が装着された車両の位置、および算出した時刻を含む位置データを取得し、摩耗量算出部３３へ出力する。

摩耗量算出部３３は、前処理部３３ａおよび演算モデル３３ｂを有する。前処理部３３ａは、タイヤ情報取得部３１により取得したタイヤデータ、および位置情報取得部３２により取得した位置データについて、同じ時刻または所定の時間差内のデータを対応付ける。また、前処理部３３ａは、例えば取得したタイヤデータに含まれる時刻に相当する時刻における車両の位置を補完して求める。

また、前処理部３３ａは、位置情報取得部３２から入力された位置データに基づいて、車両の走行距離、速度、および旋回半径を算出する。前処理部３３ａは、位置情報取得部３２から時々刻々に位置データを取得しており、走行開始から現在までの位置データに基づき走行距離を、位置データの時間変化に基づき速度および旋回半径を求めることができる。これに限られず、旋回半径は、ステアリング機構の舵角センサからの情報に基づいて計算してもよい。

図２は演算モデル３３ｂの学習について説明するための模式図である。演算モデル３３ｂへの入力データは、空気圧、温度、および加速度を含むタイヤデータ、並びに位置データに基づき算出された走行距離、速度、および旋回半径が演算モデル３３ｂへ入力する。入力データは、これらの他、気象データや、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータ、路面状況の情報を用いてもよい。気象データは、例えば走行地域の気温、降水量などを演算モデル３３ｂへの入力データとして用いる。またデジタルタコグラフのデータは、例えば車重、速度データなどを演算モデル３３ｂへの入力データとして用いる。また路面状況の情報は、例えば車両が走行している路面の凹凸、温度および乾湿等の状況を演算モデル３３ｂへの入力データとして用いる。

演算モデル３３ｂは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３３ｂは、タイヤデータ、走行距離、速度、および旋回半径等を入力層のノードへ入力し、中間層への重みづけを設けた入力層からのパスによって演算を実行する。演算モデル３３ｂは、中間層から出力層への重みづけを設けたパスによって更に演算を行い、出力層のノードからタイヤ摩耗量を出力する。ニューラルネットワーク等の学習モデルでは、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。

演算モデル更新部３４は、演算結果としてのタイヤ摩耗量と教師データとを比較して演算モデル３３ｂを更新する。演算モデル更新部３４は、摩耗量比較部３４ａおよび更新処理部３４ｂを有する。摩耗量比較部３４ａは、演算モデル３３ｂによって算出されたタイヤ摩耗量を、タイヤ計測装置４０によって計測された教師データとしてのタイヤ摩耗量と比較し、誤差を更新処理部３４ｂへ出力する。

更新処理部３４ｂは、演算モデル３３ｂによって算出された摩耗量の誤差に基づいて、演算モデル上のパスの重みづけを更新する。演算モデル３３ｂによるタイヤ摩耗量の演算、摩耗量比較部３４ａによる教師データとの比較、および更新処理部３４ｂでの演算モデルの更新を繰り返すことによって、演算モデルの精度が高められる。

タイヤ計測装置４０は、タイヤ１０のトレッドに設けられた溝の深さを直接計測する。作業者が計測器具やカメラ、目視等によって各溝の深さを計測し、タイヤ計測装置４０は、作業者が入力する計測データを記憶するものであってもよい。また、タイヤ計測装置４０は、機械的あるいは光学的な方法によって溝の深さを計測して記憶する専用の装置であってもよい。具体的には、タイヤ計測装置４０は、例えば、タイヤの溝が４本あった場合に、幅方向の４か所で計測し、さらに同一溝の周方向、例えば１２０°間隔で、３か所計測する。これにより、タイヤの幅方向または周方向での偏摩耗データもタイヤ計測装置４０に記憶される。なお、タイヤ計測装置４０は、タイヤの摩耗で直径が変わるため、走行距離とタイヤの回転数・速度の情報から計算によって溝の深さを間接的に計測してもよい。加えて、溝の深さを直接計測するものに、走行距離とタイヤの回転数・速度から計算によって予測するもの、とを併用してもよい。

次に演算モデル生成システム１００の動作を説明する。図３は、演算モデル生成システム１００による演算モデル生成の手順を示すフローチャートである。摩耗量推定装置３０は、タイヤ情報取得部３１によって圧力ゲージ２１、温度センサ２２および加速度センサ２３から、タイヤ１０で計測された空気圧、温度および加速度を含むタイヤデータの取得を開始する（Ｓ１）。また、位置情報取得部３２によって位置データの取得を開始する（Ｓ２）。前処理部３３ａは、同じ時刻または所定の時間差内のタイヤデータと位置データとを各データに含まれる時刻情報に基づいて対応付け（Ｓ３）、位置データに基づいて走行距離、速度および旋回半径を算出する（Ｓ４）。

前処理部３３ａはデータを所定期間に亘って蓄積する（Ｓ５）。所定期間は例えば車両の１回の走行期間としてもよいし、数日または一週間などとするが、これらに限られるものではない。前処理部３３ａは、所定期間経過後、演算モデル３３ｂへ各データを入力し、タイヤ摩耗量を推定する（Ｓ６）。摩耗量比較部３４ａは、演算モデル３３ｂによって算出されたタイヤ摩耗量と、タイヤ計測装置４０によって計測された教師データとしてのタイヤ摩耗量とを比較する（Ｓ７）。摩耗量比較部３４ａは、比較の結果として演算モデル３３ｂによって算出されたタイヤ摩耗量とタイヤ計測装置４０によって計測されたタイヤ摩耗量との誤差を更新処理部３４ｂへ出力する。

更新処理部３４ｂは、摩耗量比較部３４ａから入力されたタイヤ摩耗量の誤差に基づいて演算モデルを更新し（Ｓ８）、処理を終了する。摩耗量推定装置３０は、これらの処理を繰り返すことによって、演算モデルを更新し、タイヤ摩耗量の推定の精度が高められる。

上述のように、演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０が装着された車両の位置データから車両の走行距離、速度および旋回半径等の走行状態を算出することができ、これらの走行状態はタイヤ摩耗量の推定において大きな要因となっている。演算モデル生成システム１００は、タイヤ１０の空気圧、温度および加速度、並びに車両の位置データに基づく走行距離、速度および旋回半径等によって、演算モデルを生成することで、タイヤ摩耗量を正確に推定する演算モデルを生成することができる。また、演算モデル生成システム１００は、演算モデル３３ｂに学習させる過程で、偏摩耗についても学習させている。このため、演算モデル生成システム１００は、車両の走行距離だけでなく、位置データにも基づくことで走行経路や加減速などのデータも取得でき、各タイヤの偏摩耗の予測もできる。これにより、車両の各タイヤの偏摩耗の状況に応じてローテーションを提案することもできる。

また演算モデル生成システム１００は、演算モデル３３ｂへの入力データについて、同じ時刻または所定の時間差内のタイヤデータと位置データとを各データに含まれる時刻情報に基づいて対応づける。例えば、タイヤデータを取得した時刻と、位置データを取得した時刻との時間差が１秒あり、車両が時速６０ｋｍで走行していたとすると、１秒の時間差のうちに車両が１６．７ｍ進んでおり、タイヤデータおよび位置データの所得タイミングがずれてしまう。

車両の平均的な走行速度にも依存するが、タイヤデータおよび位置データは、例えば０．１秒程度の時間差内で取得されることが好ましい。演算モデル生成システム１００は、同じ時刻または所定の時間差内のタイヤデータと位置データとを各データに含まれる時刻情報に基づいて対応づけることで、タイヤデータおよび位置データの取得タイミングを合わせることができる。

また、演算モデル生成システム１００は、タイヤデータおよび位置データが同じ時刻または所定の時間差内で取得できない場合、タイヤデータおよび位置データのうち少なくとも一方について、時刻に基づいてデータ補間するようにしてもよい。演算モデル生成システム１００は、各データを取得した時刻に基づいてデータ補間することで、タイヤデータおよび位置データのタイミンングを合わせ、より正確にタイヤ摩耗量を推定する演算モデルを生成することができる。

（実施形態２）
図４は、実施形態２に係る摩耗量推定システム１１０の機能構成を示すブロック図である。上述のように実施形態１に係る演算モデル生成システム１００によってタイヤ摩耗量を推定する演算モデル３３ｂが生成された後、演算モデル３３ｂを備える摩耗量推定装置３０を構成することができる。摩耗量推定システム１１０は、センサ２０および摩耗量推定装置３０を備え、演算モデル生成システム１００によって生成された演算モデル３３ｂを用いて、車両に装着されたタイヤ１０の摩耗量を正確に推定する。

摩耗量推定装置３０は、タイヤ情報取得部３１、位置情報取得部３２、摩耗量算出部３３および報知部３５を備え、車両に搭載して用いることができる。タイヤ情報取得部３１および位置情報取得部３２は、実施形態１における構成および作用と同等であり、簡潔化のため説明を省略する。

摩耗量算出部３３は、演算モデル３３ｂとして実施形態１に係る演算モデル生成システム１００によって生成された演算モデルを使用する。摩耗量算出部３３は、タイヤ情報取得部３１および位置情報取得部３２により取得した各データを所定期間蓄積した後、タイヤ摩耗量を算出してもよいし、取得したタイミングで時々刻々タイヤ摩耗量を算出するようにしてもよい。

前処理部３３ａは、実施形態１における構成および作用と同等であり、位置データから車両の走行距離、速度および旋回半径等の走行状態を算出し、演算モデル３３ｂへの入力データとする。また前処理部３３ａは、同じ時刻または所定の時間差内のタイヤデータと位置データとを各データに含まれる時刻情報に基づいて対応づけ、必要に応じて各データを取得した時刻に基づいてデータ補間する。

報知部３５は、車両の運転者等の搭乗者に対して、現在のタイヤ摩耗量を知得させるべく、表示装置５１による表示やスピーカ５２による音声出力等によって、タイヤ摩耗量を報知する。また、報知部３５は車両に搭載された車両制御装置５３に対して現在のタイヤ摩耗量を報知するようにしてもよい。車両制御装置５３では、現在のタイヤ摩耗量に基づいて自動運転や衝突回避などの車両制御を行うことができる。

（変形例）
図５は変形例に係る摩耗量推定システム１１０の機能構成を示すブロック図である。変形例に係る摩耗量推定システム１１０は、車両に搭載された通信部５５により通信ネットワーク９と通信し、センサ２０で計測されたタイヤデータおよびＧＰＳ受信機５４により取得した車両の位置データを送信する。摩耗量推定装置３０は、通信ネットワーク９を介して、車両から送信されたタイヤデータおよび位置データを受信し、タイヤ摩耗量を推定する。

摩耗量推定装置３０は、上述の実施形態２における構成および作用と同等であるが、タイヤ情報取得部３１は受信データからタイヤデータを取得し、位置情報取得部３２は受信データから位置データを取得する。タイヤ情報取得部３１および位置情報取得部３２は、タイヤデータおよび位置データを取得する情報取得部として統合されていてもよい。

変形例に係る摩耗量推定システム１１０では、摩耗量推定装置３０を車両から離れた装置として配置し、例えば複数の車両におけるタイヤ摩耗量を推定することができる。また、摩耗量推定装置３０は、現在のタイヤ摩耗量を車両や、運送会社などで車両を管理している運行管理者へ通知するようにしてもよい。車両側では、摩耗量推定装置３０から送信されるタイヤ摩耗量を受信し、車両の運転者等の搭乗者に知得させることや、車両制御装置に通知することができる。

また、上述の各実施形態および変形例において、タイヤ１０毎に特有の情報を加味して演算モデル３３ｂを構築してもよい。タイヤ１０は、仕様としてタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、静的剛性、動的剛性、タイヤ外径、ロードインデックス等の特有の情報を有しており、これらを演算モデル３３ｂにおけるパラメータとして入力してタイヤ摩耗量を推定する。

次に各実施形態および変形例に係る演算モデル生成システム１００、摩耗量推定システム１１０および演算モデル生成方法の特徴について説明する。
演算モデル生成システム１００は、タイヤ情報取得部３１、位置情報取得部３２、摩耗量算出部３３および演算モデル更新部３４を備える。タイヤ情報取得部３１は、タイヤ１０の温度および圧力を含むタイヤデータを取得する。位置情報取得部３２は、タイヤ１０が装着された車両の位置データを取得する。摩耗量算出部３３は、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデル３３ｂを有し、タイヤデータおよびタイヤデータに対応する位置データを入力して演算モデル３３ｂによりタイヤ１０の摩耗量を算出する。演算モデル更新部３４は、タイヤ１０で計測される摩耗量と摩耗量算出部３３により算出された摩耗量とを比較し、演算モデル３３ｂを更新する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤ摩耗量を正確に推定する演算モデルを生成することができる。

またタイヤ情報取得部３１は、タイヤ１０の温度および圧力を取得した時刻を含むタイヤデータを取得する。位置情報取得部３２は、車両の位置を取得した時刻を含む位置データを取得する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤデータおよび位置データに含まれる時刻の情報に基づいてタイヤデータおよび位置データの時間的に対応づけることができる。

またタイヤデータおよび位置データは、所定の時間差以内で取得される。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤ摩耗量をより正確に推定する演算モデルを生成することができる。

また摩耗量算出部３３は、タイヤデータおよび位置データのうち少なくとも一方について時刻に基づいてデータ補間する。これにより、演算モデル生成システム１００は、各データの取得タイミングがずれていてもデータ補間によってタイミングを合わせ、演算モデル３３ｂへの入力データとして用いることができる。

またタイヤデータは、タイヤ１０に配設された加速度センサ２３で計測される加速度を含み、摩耗量算出部３３は、タイヤ１０で計測された加速度も含めて演算モデル３３ｂに入力してタイヤ摩耗量を算出する。これにより、演算モデル生成システム１００は、路面の凹凸などの影響を考慮したタイヤ摩耗量を推定する演算モデルを生成することができる。

また演算モデル３３ｂは、タイヤ１０の偏摩耗量を算出する。これにより、演算モデル生成システム１００は、タイヤローテーションのために、タイヤ１０の偏摩耗量を推定する演算モデルを提供することができる。

また摩耗量算出部３３は、位置データ又は気象データも含めて演算モデルに入力してタイヤ摩耗量を算出する。これにより、演算モデル生成システム１００は、気象データを入力データとして含み、タイヤ摩耗量を推定する演算モデルを生成することができる。

摩耗量推定システム１１０は、タイヤ情報取得部３１、位置情報取得部３２および摩耗量算出部３３を備える。タイヤ情報取得部３１は、タイヤ１０の温度および圧力を含むタイヤデータを取得する。位置情報取得部３２は、タイヤ１０が装着された車両の位置データを取得する。摩耗量算出部３３は、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデル３３ｂを有し、タイヤデータおよびタイヤデータに対応する位置データを入力して演算モデル３３ｂによりタイヤ１０の摩耗量を算出する。これにより、摩耗量推定システム１１０は、例えば車両の位置データに基づき算出される走行距離、速度および旋回半径等に基づいて、正確にタイヤ摩耗量を推定することができる。

演算モデル生成方法は、タイヤ情報取得ステップ、位置情報取得ステップ、摩耗量算出ステップおよび演算モデル更新ステップを備える。タイヤ情報取得ステップは、タイヤ１０の温度および圧力を含むタイヤデータを取得する。位置情報取得ステップは、タイヤ１０が装着された車両の位置データを取得する。摩耗量算出ステップは、温度、圧力および位置に基づいてタイヤ摩耗量を算出する演算モデル３３ｂに基づき、タイヤデータおよびタイヤデータに対応する位置データを入力して演算モデル３３ｂによりタイヤ１０の摩耗量を算出する。演算モデル更新ステップは、タイヤ１０で計測される摩耗量と摩耗量算出ステップにより算出された摩耗量とを比較し、演算モデル３３ｂを更新する。この演算モデル生成方法によれば、タイヤ摩耗量を正確に推定する演算モデルを生成することができる。

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。

１０ タイヤ、 ３１ タイヤ情報取得部、 ３２ 位置情報取得部、
３３ 摩耗量算出部、 ３３ｂ 演算モデル、 ３４ 演算モデル更新部、
１００ 演算モデル生成システム、 １１０ 摩耗量推定システム。

Claims (8)

1. タイヤの温度および圧力を含むタイヤデータを取得するタイヤ情報取得部と、
   入力層に前記タイヤが装着された車両の走行状態、並びに前記タイヤの温度および圧力を入力して出力層からタイヤ摩耗量を出力する学習型モデルである演算モデルを有し、前記車両の走行状態および前記タイヤデータを前記入力層に入力して前記演算モデルにより前記タイヤの摩耗量を算出する摩耗量算出部と、を備え、
   前記摩耗量算出部は、学習済みの前記演算モデルによって前記タイヤの溝毎の摩耗量を算出しており、前記車両の走行状態として、少なくとも前記車両の走行距離を前記演算モデルに入力する摩耗量推定装置。
2. 前記摩耗量算出部は、前記タイヤの幅方向に設けられた少なくとも２つの溝での摩耗量、または前記タイヤの周方向の少なくとも２箇所における前記タイヤの溝での摩耗量を算出する請求項１に記載の摩耗量推定装置。
3. 前記演算モデルは、タイヤ計測装置によって計測された前記タイヤの摩耗量に基づいて更新される請求項１または２に記載の摩耗量推定装置。
4. 前記演算モデルは、前記タイヤ計測装置によって計測された前記タイヤの摩耗量と、前記車両の走行状態および前記タイヤデータを前記演算モデルに入力して算出された前記タイヤの摩耗量との誤差に基づいて更新される請求項３に記載の摩耗量推定装置。
5. 前記タイヤデータは、前記タイヤで計測される径方向、軸方向および前後方向の加速度のうち少なくとも１つを含み、
   前記摩耗量算出部は、前記加速度を含む前記タイヤデータを前記演算モデルに入力して摩耗量を算出する請求項１から４のいずれか１項に記載の摩耗量推定装置。
6. 前記タイヤが装着された前記車両の位置データを取得する位置情報取得部と、
   前記位置情報取得部によって取得した前記位置データに基づき、前記車両の走行距離、速度および旋回半径の少なくとも１つを生成する前処理部と、
   を更に備える請求項１から５のいずれか１項に記載の摩耗量推定装置。
7. 前記前処理部は、同じ時刻または所定の時間差内の前記タイヤデータと前記位置データとを各データに含まれる時刻情報に基づいて対応付ける請求項６に記載の摩耗量推定装置。
8. 前記演算モデルは、所定の仕様のタイヤを装着した車両の走行によって学習された学習済みのモデルである請求項１から７のいずれか１項に記載の摩耗量推定装置。

Images