JP7356680B2 - 摩擦状態推定システム及び摩擦状態推定方法 - Google Patents

Description

本願発明は、摩擦状態を推定する摩擦状態推定システム及び摩擦状態推定方法に関する。

冬季の空港を悩ませる問題の一つに、滑走路上の積雪がある。現在、積雪時における滑走路の滑りやすさは、特殊な計測車両に取り付けたタイヤの抵抗値を計測することにより判断されている。

また、特許文献１には、測定対象表面に関する測定データを利用して、機械学習アルゴリズムなどにより測定対象表面の堆積物に関する堆積物情報を生成することが記載されている。

特開２０１９－７８７２０号公報

しかしながら、計測車両を用いて計測するためには、安全性を考慮して、空港を閉鎖しなければならない。日本は、１日のうちでも気象条件が極端に変化する。刻々と変わる状況に対応するためには、リアルタイムでの測定が必要となる。計測車両を利用した計測では、リアルタイム測定を実現することは困難である。また、計測用タイヤは摩耗するために交換が必要であり、計測車両も高価なため導入や運用にかかるコストが高かった。

また、特許文献１記載の技術は、堆積物情報を生成するものである。しかしながら、滑走路の滑りやすさは摩擦に関連するところ、摩擦は、ある物質と他の物質とが接触した状態で生じる。特許文献１に記載の技術は、計測車両による計測と同様に、堆積物の状態を推定するものであって、具体的な物質間で生じる摩擦を推定することについては十分でなかった。そのため、例えば、複数の航空機が共通して使用する空港を閉鎖すべきか否かの判断には適していても、個々の航空機が空港を利用できるかというような個別的な判断には十分でない可能性があった。

このような課題は、例えば自動車などでも同様に生じる。例えば、自動車が屋根のある車庫内から屋根のない公道へと移動するときに、積雪は、車庫内になく、公道に存在する。自動車が公道に出るタイミングで、事前に、特殊車両などにより公道上の積雪を測定することは現実的でない。

そこで、本願発明は、具体的な物質の間の摩擦状態を推定する摩擦状態推定システム等を提案することを目的とする。

本願発明の第１の観点は、摩擦状態を推定する摩擦状態推定システムであって、押圧部が面状部を押圧するときの摩擦状態を推定する推定部を備え、前記推定部は、変化前状態、変化時状態、及び、変化後状態における摩擦状態を推定するものであり、前記変化前状態は、堆積物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧していない状態、及び／又は、堆積物が堆積していない前記面状部を前記押圧部が押圧している状態であり、前記変化後状態は、堆積物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧する状態であり、前記変化時状態は、前記変化前状態から前記変化後状態になるときの状態である。

本願発明の第２の観点は、第１の観点の摩擦状態推定システムであって、測定堆積物及び測定堆積物が存在する環境を測定して測定値を得る測定部と、学習処理を行う学習処理部を備え、前記学習処理部は、少なくとも、前記押圧部が堆積物を介在させずに前記面状部を押圧した状態と、前記押圧部が堆積物の一部又は全部を介在させて前記面状部を押圧した状態とに対して、学習処理を行い、前記推定部は、前記測定値を利用して、測定対象物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧するときに、少なくとも、前記押圧部が測定堆積物を介在させずに前記面状部を押圧した状態となるか、前記押圧部が測定堆積物の一部又は全部を介在させて前記面状部を押圧した状態となるかを判定して、前記学習処理を利用して前記摩擦状態を推定する。

本願発明の第３の観点は、第１又は第２の観点の摩擦状態推定システムであって、参照押圧部をさらに備え、前記参照押圧部は、前記押圧部とは異なって、前記面状部を押圧するものであり、前記推定部は、前記参照押圧部が堆積物を介在させずに前記面状部を押圧した状態の摩擦状態、前記参照押圧部が堆積物を介在させて前記面状部を押圧した状態の摩擦状態、及び、これらの摩擦状態の関係、並びに、前記押圧部が堆積物を介在させずに前記面状部を押圧した状態の摩擦状態を利用して、前記変化前状態、前記変化時状態及び前記変化後状態における摩擦状態を推定する。

本願発明の第４の観点は、第１から第３のいずれかの観点の摩擦状態推定システムであって、前記堆積物は、雪氷であり、前記測定部が測定する測定値は、複数存在し、前記推定部は、複数の測定値の一部又は全部を独立の因子として分析して、少なくとも、前記押圧部が測定堆積物を介在させずに前記面状部を押圧した状態となるか、前記押圧部が測定堆積物の一部又は全部を介在させて前記面状部を押圧した状態となるかを判定する。

本願発明の第５の観点は、第２の観点の摩擦状態推定システムであって、前記学習処理部及び前記推定部は、堆積物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧するときに、それぞれ、前記押圧部が前記堆積物を介在させずに前記面状部を押圧する状態と、前記押圧部が一部に前記堆積物を介在させて前記面状部を押圧する状態と、前記押圧部が全体として前記堆積物を介在させて前記面状部を押圧する状態とを場合分けして、それぞれの状態において異なる要素を加味して、前記学習処理及び前記摩擦状態の推定を行う。

本願発明の第６の観点は、第１から第５のいずれかの観点の摩擦状態推定システムであって、前記押圧部に対して、押圧制御情報を用いて前記面状部を押圧する状態を制御する押圧制御部を備え、前記推定部は、前記押圧制御情報、及び、前記押圧制御情報により前記押圧部を制御した場合の摩擦状態を推定する。

本願発明の第７の観点は、第６の観点の摩擦状態推定システムであって、前記推定部は、複数の前記押圧制御情報及び摩擦状態の組合せを推定し、前記推定部が推定した複数の摩擦状態は、低い摩擦が生じると推定した低摩擦状態と、前記低摩擦状態よりも高い摩擦が得られると推定した高摩擦状態を含み、前記押圧制御部は、前記押圧部に対して、前記低摩擦状態でなく、前記高摩擦状態における押圧制御情報を用いて前記面状部を押圧する状態を制御する。

本願発明の第８の観点は、摩擦状態を推定する摩擦状態推定方法であって、推定部が、押圧部が面状部を押圧するときの摩擦状態を推定する推定ステップを含み、前記推定ステップにおいて、前記推定部は、変化前状態、変化時状態、及び、変化後状態における摩擦状態を推定するものであり、前記変化前状態は、堆積物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧していない状態、及び／又は、堆積物が堆積していない前記面状部を前記押圧部が押圧している状態であり、前記変化後状態は、堆積物が堆積する前記面状部を前記押圧部が押圧する状態であり、前記変化時状態は、前記変化前状態から前記変化後状態になるときの状態である。

本願発明の各観点によれば、始動摩擦（押圧部が、堆積物が存在する面状部を押圧する状態になるときの摩擦）について、推定部が、面状部と押圧部との具体的な摩擦状態を推定することができる。

本願発明の実施の形態に係る摩擦状態推定システムの（ａ）構成の一例を示すブロック図と、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）動作の一例を示すフロー図である。 本願発明における雪氷摩擦について説明するための図である。 分離度を説明するための図である。 図１の押圧部２３と面状部３との間の摩擦を測定した例を示すグラフである。 学習処理により４クラスから２クラスに変更する処理を行った一例を示す図である。 測定された摩擦係数によるパターン分類を示す図である。 測定された分離度によるパターン分類を示す図である。 図６及び図７を重ねた図である。

以下では、図面を参照して、本願発明の実施例について説明する。なお、本願発明は、この実施例に限定されるものではない。

図１は、本願発明の実施の形態に係る摩擦状態推定システムの（ａ）構成の一例を示すブロック図と、（ｂ）、（ｃ）及び（ｄ）動作の一例を示すフロー図である。

図１（ａ）を参照して、摩擦状態推定システムは、摩擦状態推定装置１と、押圧装置５を備える。摩擦状態推定装置１は、測定部１１（本願請求項の「測定部」の一例）と、学習処理部１３（本願請求項の「学習処理部」の一例）と、推定部１５（本願請求項の「推定部」の一例）と、押圧制御情報特定部１７を備える。

面状部３（本願請求項の「面状部」の一例）には、堆積物７が堆積する。押圧装置５は、押圧制御部２１（本願請求項の「押圧制御部」の一例）と、押圧部２３（本願請求項の「押圧部」の一例）を備える。押圧部２３は、面状部３を押圧する。押圧制御部２１は、押圧部２３に対して、押圧制御情報を利用して面状部３を押圧する状態を制御する。

以下では、具体的に説明するために、押圧装置５は飛行機であり、押圧部２３はタイヤである場合を例に説明する。面状部３は、滑走路であり、堆積物７は、雪氷である。雪氷は、降った状態でそのまま積もる状態や、自重や飛行機の着陸動作などにより圧縮された状態や、融けて水（液体）となって留まったり流れたり、水蒸気（気体）となって乾くこともある（すなわち、相転移などを考慮する必要がある。）。

測定部１１は、滑走路に堆積する雪氷、及び、この雪氷が存在する環境を測定する。以下では、測定部１１が測定する測定値には、雪氷の厚み、雪氷の密度、及び、外気温を含むとする。学習処理部１３は、押圧部２３が面状部３を押圧するときの摩擦状態などについて学習処理を行う。推定部１５は、押圧部２３が面状部３を押圧するときの摩擦状態を推定する。例えば、飛行機が滑走路に着陸するときに、タイヤによって生じる摩擦が安全に着陸できる程度のものであるか否かを推定する。押圧制御情報特定部１７は、押圧制御部２１が押圧部２３を制御するために使用する押圧制御情報を特定する。

図１（ｂ）は、学習処理部１３の動作の一例を示すフロー図である。

学習処理部１３は、実験などにより、測定値、押圧制御情報及び摩擦状態を獲得する（ステップＳＴＥ１）。例えば、堆積物に対する特定の測定値が得られた状況において、押圧制御部２１が押圧制御情報を用いて押圧部２３を制御したときに、どのような摩擦状態となったかを獲得する。

学習処理部１３は、モード（潤滑モード）を特定する（ステップＳＴＥ２）。以下では、モードは、次の３つとする。モード１は、境界潤滑による摩擦である。モード２は、混合潤滑による摩擦である。モード３は、流体潤滑による摩擦である。

モード１は、航空機の着陸時に滑走路上の雪氷が排除され、多数の真実接触面積が発現する状態である。タイヤの表面及び滑走路面には、表面粗さレベルの凹凸がある。この凹凸は、μｍ以下である。タイヤ表面と滑走路面の凸部分同士が接触し、高圧により凝着する。この部分が、真実接触面積である。モード１では、凝着した真実接触面積をせん断するために摩擦力が発生する。モード１は、モード２及び３よりも摩擦力が発生しやすい。

モード３は、航空機の着陸時に滑走路面上の雪氷が「氷状」に変化し、低摩擦となる状態である。例えば、ハイドロプレーニング現象と呼ばれる現象である。雪氷などの介在物が多すぎ、表面粗さレベルの凸同士の接触が存在しない状態である。摩擦力は、介在物のせん断力のみで発現する。

モード２は、航空機の着陸時に滑走路面上の雪氷が「液状」に変化し、微視的に残る状態である。表面粗さレベルの凸同士の接触に雪氷などの介在物が一部存在する状態であり、モード１とモード３の中間（遷移域）に該当する。例えば、タイヤ溝によって介在物を排除してモード１に近づけることができる。また、ＡＢＳが作動して一定のスリップ率で制動制御することによりモード１に近づけることができる。

学習処理部１３は、特定されたモードに対して、獲得した測定値、押圧制御情報及び摩擦状態を用いて学習処理を行う（ステップＳＴＥ３）。

図１（ｃ）は、測定部１１の動作の一例を示すフロー図である。測定部１１は、定期的に、及び／又は、管理者の指示などに応じて、滑走路に堆積する雪氷及びこの雪氷が存在する環境を測定する処理を繰り返し行う（ステップＳＴＭ１）。

図１（ｄ）は、摩擦状態推定装置１における推定処理の一例を示すフロー図である。航空機が着陸するときの摩擦状態（すなわち、航空機が滑走路面を押圧していない状態から、滑走路面を押圧する状態に遷移するときの摩擦状態）を推定する場合を例にして説明する。

推定部１５は、押圧制御情報の候補を決定する（ステップＳＴＣ１）。例えば、押圧制御情報の候補として、ＡＢＳを作動させない状態で着陸した場合とする。

推定部１５は、測定部１１による測定値を利用してモードを判定する（ステップＳＴＣ２）。ここで、推定部１５は、押圧装置５についての情報（例えば、飛行機の種類（機体の大きさ、重さなど）、旅客数、座席の配置、タイヤ溝の有無・形状など）や、押圧制御情報の候補（例えば、着陸速度、降下速度、タイヤやエンジンなどによるブレーキなど）を考慮してもよい。

推定部１５は、判定したモードにおいて、学習処理部１３による学習処理を利用して、測定部１１による測定値を用いて、押圧制御部２１が押圧制御情報の候補により押圧部２３を制御して面状部３を押圧したときに発生する摩擦状態を推定する（ステップＳＴＣ３）。これにより、測定部１１による測定値、押圧制御情報の候補、及び、摩擦状態の組合せが得られる。

推定部１５は、他の押圧制御情報の候補やモードがあるか否かを判定する（ステップＳＴＣ４）。推定部１５は、例えば、ＡＢＳを作動させる場合などの他の押圧制御情報の候補や、同じ測定値及び押圧制御情報の候補に対して異なるモードで摩擦状態を推定するならば、ステップＳＴＣ１～ＳＴＣ３の処理を繰り返し、測定部１１による測定値、押圧制御情報の候補、及び、摩擦状態の組合せを複数得る。検討すべき押圧制御情報の候補及びモードに対して推定処理を行ったならば、ステップＳＴＣ５に進む。

ステップＳＴＣ５において、押圧制御情報特定部４７は、摩擦状態を利用して、押圧制御情報の候補から、押圧制御情報を選択する。ここで、例えば、安全に着陸できないような低い摩擦しか生じない状態（低摩擦状態）は選択せず、安全に着陸できるような高い摩擦を得られる状態（高摩擦状態）を選択する。なお、例えば、事前に同じ測定値及び押圧制御情報の候補に対して複数のモードで推定処理を行った場合に、現時点ではモード１の可能性が高く安全と評価できるが、着陸時にはモード３となる可能性が高く、この場合には危険と評価すべき場合もある。仮に、安全に着陸できる摩擦状態を得られないならば、いずれの押圧制御情報の候補も選択せず、着陸をせずに他の空港に着陸するようにする。

押圧制御部２１は、選択された押圧制御情報を利用して、押圧部２３を制御して着陸する（ステップＳＴＣ６）。測定部１１は、そのときの摩擦状態を測定する。学習処理部１３は、測定部１１による測定値、押圧制御情報、及び、摩擦状態の組合せを利用して、判定されたモードでの学習処理を行い（ステップＳＴＣ７）、処理を終了する。

なお、摩擦状態推定装置１の各構成の一部又は全部は、押圧装置５が備えてもよい。

また、摩擦状態推定装置１は、押圧装置５が面状部３を押圧していない状態から面状部３を押圧する状態になるときの摩擦状態（例えば、飛行機が滑走路面に着陸する場合）（本願請求項の「変化時状態」の一例）、及び／又は、押圧装置５が、堆積物が堆積していない面状部３を押圧する状態から、堆積物が堆積する面状部３を押圧する状態になるときの摩擦状態（例えば、自動車が、雪氷が堆積していない車庫内から、雪氷が堆積する路面上に移動する場合）（本願請求項の「変化時状態」の他の一例）を推定してもよい。さらに、変化時状態の前後の状態（本願請求項の「変化前状態」及び「変化後状態」の一例）における摩擦状態を推定してもよい。

また、推定部は、参照押圧部により面状部を押圧することを利用して、押圧部の摩擦状態を推定するものであってもよい。参照押圧部は、押圧部とは異なるものである。例えば、参照押圧部が堆積物を介在させずに面状部を押圧した状態の摩擦状態、参照押圧部が堆積物を介在させて面状部を押圧した状態の摩擦状態、及び、これらの摩擦状態の関係、並びに、押圧部が堆積物を介在させずに面状部を押圧した状態の摩擦状態を利用して、押圧部により摩擦状態を推定してもよい。例えば、自らの飛行機が特定の飛行場に着陸するときに、雪氷のない状態での摩擦状態を把握しておく。同様に、他の飛行機についても、この飛行場に着陸するときに、雪氷のない状態での摩擦状態を把握しておく。この飛行場に雪氷が堆積した状態となったとき、自らに似た飛行機が直前に着陸したときの摩擦状態を把握する。各飛行機について、雪氷がない状態の飛行場への着陸と、雪氷がある状態の飛行場への着陸との関係が既知であるとする。自らの飛行機が着陸するときに、直前の類似飛行機に関する情報と、自らの雪氷がない状態での着陸に関する情報を利用して、自らが着陸するときの摩擦状態を推定してもよい。

図２を参照して、本願発明における雪氷摩擦の捉え方について具体的に説明する。

図２（ａ）を参照して、着陸前（図右側）では、タイヤは、滑走路面に対して、例えば相対速度１ｍ／ｓで下降し、相対速度２００ｋｍ／ｈで水平に移動している。着陸直後（着陸前後の２秒間（例えば着陸前１秒と着陸後１秒）、図中央）は、始動摩擦（Start-up Friction）が生じる。その後の減速中（図左側）は、定常摩擦（Steady-state Friction）が生じる。

一般的に、摩擦は、摩擦学（トライポロジー）により分析されている。この場合、摩擦発現モデルを提案し、推定式を導き、検証することが行われている。しかしながら、摩擦力の発生機構は非常に複雑であり、具体的な物質間の摩擦をリアルタイムに推定することは困難であった。特に、摩擦発現モデルを利用して、着陸直後（図中央）の始動摩擦を推定することは困難である。

本願発明は、学習処理を利用することにより、リアルタイムに始動摩擦を推定することができる。

さらに、モードを判定し、これに応じて学習処理を行う。図２（ｂ）にあるように、測定部１１による測定値を利用して、モード１（排除領域）、モード２（液化領域）、モード３（氷化領域）と場合分けをする。そして、学習処理及び推定処理において、異なる理論（本願請求項の「異なる要素」の一例）を加味することにより、高い精度で摩擦状態を推定することができる。

モード１では、図２（ｃ）にあるように、タイヤと路面の直接接触問題とすることができる。例えば、ゴム特性、接地面圧／面積、スリップ率などを考慮して、変数ｓを利用した数１を参照して摩擦状態を推定できる。

モード２では、図２（ｄ）にあるように、Ｓｏｆｔ－ＥＨＬ理論を導入することができる。例えば、予測式による液膜厚（μｍレベル）の推定、真実接触部の補正、摩擦力の補正などを考慮して、数２を参照して摩擦状態を推定できる。

モード３では、図２（ｅ）にあるように、薄膜流体潤滑を導入することができる。例えば、氷状の薄膜（圧力により再液化した膜）の推定、真実接触部の補正、摩擦力の補正などを考慮して、数３を参照して摩擦状態を推定できる。

図３を参照して、分離度について説明する。分離度は、０が直接に接している状態であり、１が完全に離れた状態である。

図３（ａ）は、分離度を測定する装置の一例である。車輪５１は、ゴムのタイヤを使ったものである。図３（ａ）の装置により、電圧、及び、車輪５１とプレート５３との表面の抵抗を測定する。車輪５１をプレート５３に近づけて押し付けると、雪氷があるために、図３（ｂ）にあるように、車輪５１とプレート５３が接触する接触部５５と、雪氷が介在して接触しない部分とが存在する場合がある。同様に、車輪５１とプレート５３が全部接触する場合もあれば、雪氷が介在して全部接触しない場合もある。図３（ｃ）は、縦軸が電圧、横軸が車輪５１とプレート５３との表面の抵抗である。車輪５１とプレート５３が完全に離れた状態での分離度は１であり、車輪５１とプレート５３が直接接触する状態での分離度は０である。

図４は、押圧部２３と面状部３との間の摩擦を測定した例を示すグラフである。

図４（ａ）～（ｃ）は、雪氷がない状態の測定例である。図４（ａ）は、Normal Load（線Ｌ₁₁）と、摩擦力（線Ｌ₁₂）の測定値を示す。横軸は時間（ｓ）で、縦軸は負荷（Load、Ｎ）である。摩擦係数μは、摩擦力／Normal Loadにより計算して得られる。Normal Load及び摩擦力は0.1秒で最大となっており、このときのμは0.390であった。図４（ｂ）及び（ｃ）は、それぞれ、スリップ率及び分離度を示す。スリップ率は、０は負荷がかかっていない状態、１は回転していない状態を示す。

図４（ｄ）～（ｆ）は、雪氷がある状態の測定例である。図４（ｄ）は、Normal Load（線Ｌ₂₁）と、摩擦力（線Ｌ₂₂）の測定値を示す。横軸は時間（ｓ）で、縦軸は負荷（Load、Ｎ）である。Normal Load及び摩擦力は0.1秒で最大となっており、このときのμは0.256であった。図４（ｅ）及び（ｆ）は、それぞれ、スリップ率及び離れた程度を示す。図４（ｇ）は、雪氷の一例を示す。

図５は、非線形サポートベクターマシン（ＳＶＭ）により４クラスから２クラスに変更する処理を行った一例を示す。データは、各温度に対して、雪氷密度（縦軸、ｋｇ／ｍ³）及び雪氷厚さ（横軸、ｍｍ）である。複数の摩擦係数μの測定値に対して、Ｍｉｎ－ｍａｘスケーリングにより値を０～１になるように変換して、非線形ＳＶＭ（カーネル関数：ガウシアンカーネル（ＲＢＦ）により）、４クラス（0.25未満、0.25以上0.30未満、0.30以上0.35以下、0.35より大きい）から、２クラス（Ｌｏｗ（0.30未満）とＨｉｇｈ（0.30以上））に変更するものである。温度は、図５（ａ）及び（ｅ）が-5℃、図５（ｂ）及び（ｆ）が-10℃、図５（ｃ）及び（ｇ）が-15℃、図５（ｄ）及び（ｈ）が-20℃である。

図５（ａ）～（ｄ）は、実測値に応じて、安全（Ｈｉｇｈ）と危険（Ｌｏｗ）のおおよその領域を示す。図５（ｅ）～（ｈ）は、非線形ＳＶＭにより得られた安全（Ｈｉｇｈ）と危険（Ｌｏｗ）の領域を示す。学習処理を利用することにより、２クラスに分類することができている。

図５より、雪氷パラメータの一例として３つの因子を想定することができる。すなわち、雪氷の厚み、雪氷の密度及び外気温である。ここで、雪氷の密度［ｋｇ／ｍ³］は、雪氷の重さを雪氷の体積で割った値である。

図６は、雪氷の厚み、雪氷の密度、及び、外気温を異にした場合に測定された摩擦係数によるパターン分類を示す。図６（ａ）は、３つの因子により示したものである。図６（ｂ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を雪氷の密度としたものである。雪氷が薄く、密度が低いときに、摩擦係数が大きくなっている。図６（ｃ）は、横軸を雪氷の密度とし、縦軸を外気温としたものである。縦軸の外気温は、下側が高く、上側が低い。外気温が高く、密度が低いときに、摩擦係数が大きくなっている。図６（ｄ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を外気温としたものである。摩擦係数が高くなっているのは、雪氷が排除されやすい状況にあることが予想される。

図７は、雪氷の厚み、雪氷の密度、及び、外気温を異にした場合に測定された分離度によるパターン分類を示す。図７（ａ）は、３つの因子により示したものである。

図７（ｂ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を雪氷の密度としたものである。図７（ｃ）は、横軸を雪氷の密度とし、縦軸を外気温としたものである。図７（ｄ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を外気温としたものである。分離度は、雪氷の厚さの影響を受け、厚いほど分離度が高くなっている。

図７（ｅ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を雪氷の密度としたものである。図７（ｆ）は、横軸を雪氷の密度とし、縦軸を外気温としたものである。図７（ｇ）は、横軸を雪氷の厚さとし、縦軸を外気温としたものである。分離度は、雪氷の密度の影響をも受け、４００～５００ｋｇ／ｍ³で分離度が高くなっている。液化や氷化の影響を受けていることが予想される。

図８は、図５及び図６における分析を重ねたものである。摩擦係数が高い領域は、分離度が高い領域とは異なる。そのため、摩擦が発生している状態（モード）を分類することは、有用であると考えられる。特に、３つの因子による分析により、モードを分析することができる。

図５の実験により、学習処理を用いて、摩擦状態（安全か危険か）を推定できることを示した。また、図６～図８の実験により、例えば３つの因子（雪氷の厚み、雪氷の密度、及び、外気温）を用いてモードを判定することができることを示した。

１ 摩擦状態推定装置、３ 面状部、５ 押圧装置、７ 堆積物、１１ 測定部、１３ 学習処理部、１５ 推定部、１７ 押圧制御情報特定部、２１ 押圧制御部、２３ 押圧部、５１ 車輪、５３ プレート、５５ 接触点

Claims (6)

1. 堆積物が堆積した面状部を押圧部が押圧するときの摩擦状態を推定する摩擦状態推定システムであって、
   前記堆積物は、前記押圧部が前記面状部を押圧するときに、境界潤滑による摩擦が生じるモード、混合潤滑による摩擦が生じるモード及び流体潤滑による摩擦が生じるモードが存在し、
   堆積物のモードに応じて異なる数式による学習処理を行う学習処理部と、
   前記堆積物を測定して測定値を得る測定部と、
   前記押圧部が前記面状部を押圧していない状態から押圧した状態となったときの摩擦状態を推定する推定部を備え、
   前記推定部は、前記測定値を用いて前記面状部に堆積した前記堆積物のモードを判定し、判定したモードに対応して行われた学習処理を利用して前記押圧部が前記面状部の押圧を開始した状態で生じる始動摩擦を推定して前記摩擦状態を推定する、摩擦状態推定システム。
2. 複数の押圧制御情報候補から押圧制御情報を選択する押圧制御情報特定部と、
   選択された前記押圧制御情報を用いて前記押圧部を制御する押圧制御部をさらに備え、
   前記推定部は、複数の押圧制御情報候補を特定して、前記押圧部が前記各押圧制御情報候補により制御されたときの前記摩擦状態を推定して前記各押圧制御情報候補と前記摩擦状態の組合せを生成し、
   前記押圧制御情報特定部は、推定された摩擦状態を利用して前記複数の押圧制御情報候補から前記押圧制御情報を選択する、請求項１記載の摩擦状態推定システム。
3. 前記推定部が推定した摩擦状態は、低い摩擦が生じると推定した低摩擦状態と、前記低摩擦状態よりも高い摩擦が得られると推定した高摩擦状態を含み、
   前記押圧制御情報特定部は、前記低摩擦状態でなく前記高摩擦状態と組み合わされた前記押圧制御情報候補を前記押圧制御情報として選択する、請求項２記載の摩擦状態推定システム。
4. 参照押圧部をさらに備え、
   前記参照押圧部は、前記押圧部とは異なって、前記面状部を押圧するものであり、
   前記推定部は、前記参照押圧部が前記面状部を押圧した状態の摩擦状態を利用して、前記押圧部が前記面状部を押圧していない状態から押圧した状態となったときの摩擦状態を推定する、請求項１から３のいずれかに記載の摩擦状態推定システム。
5. 前記堆積物は雪氷である、請求項１から４のいずれかに記載の摩擦状態推定システム。
6. 堆積物が堆積した面状部を押圧部が押圧するときの摩擦状態を推定する摩擦状態推定方法であって、
   前記堆積物は、前記押圧部が前記面状部を押圧するときに、境界潤滑による摩擦が生じるモード、混合潤滑による摩擦が生じるモード及び流体潤滑による摩擦が生じるモードが存在し、
   学習処理部は、堆積物のモードに応じて異なる数式による学習処理を行うものであり、
   測定部が前記堆積物を測定して測定値を得る測定ステップと、
   推定部が前記押圧部が前記面状部を押圧していない状態から押圧した状態となったときの摩擦状態を推定する推定ステップを含み、
   前記推定部は、前記測定値を用いて前記面状部に堆積した前記堆積物のモードを判定し、判定したモードに対応して行われた学習処理を利用して前記押圧部が前記面状部の押圧を開始した状態で生じる始動摩擦を推定して前記摩擦状態を推定する、摩擦状態推定方法。

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