JPH08138190A - 路面状態検出装置 - Google Patents
路面状態検出装置Info
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- JPH08138190A JPH08138190A JP6298991A JP29899194A JPH08138190A JP H08138190 A JPH08138190 A JP H08138190A JP 6298991 A JP6298991 A JP 6298991A JP 29899194 A JP29899194 A JP 29899194A JP H08138190 A JPH08138190 A JP H08138190A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限
値を周波数や車速に応じて設定することにより、路面状
態の判別精度を向上させることが可能な路面状態検出装
置を提供する。 【構成】 ロードノイズはマイクロホン等のロードノイ
ズ検出手段により検出され、検出されたロードノイズは
フィルタにより周波数分析され、特定周波数のロードノ
イズがニューラルネットワークに入力される。このと
き、例えばその特定周波数が６３Ｈｚ帯であるとする
と、その音圧値は路面状態に拘わらず７０ｄＢ〜１００
ｄＢの範囲（領域ｒに多少の余裕を見た範囲）に属する
ので、実際に検出されたロードノイズは、この範囲によ
って正規化（０〜１の範囲の実数値に変換）された後
に、ニューラルネットワークに入力される。
値を周波数や車速に応じて設定することにより、路面状
態の判別精度を向上させることが可能な路面状態検出装
置を提供する。 【構成】 ロードノイズはマイクロホン等のロードノイ
ズ検出手段により検出され、検出されたロードノイズは
フィルタにより周波数分析され、特定周波数のロードノ
イズがニューラルネットワークに入力される。このと
き、例えばその特定周波数が６３Ｈｚ帯であるとする
と、その音圧値は路面状態に拘わらず７０ｄＢ〜１００
ｄＢの範囲（領域ｒに多少の余裕を見た範囲）に属する
ので、実際に検出されたロードノイズは、この範囲によ
って正規化（０〜１の範囲の実数値に変換）された後
に、ニューラルネットワークに入力される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両の走行時のロード
ノイズに基づいて路面状態を検出する路面状態検出装置
に関する。
ノイズに基づいて路面状態を検出する路面状態検出装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ロードノイズに基づいて車両が走
行している路面の状態を検出する路面状態検出装置と称
呼されるものが提案されている。かかる路面状態検出装
置として、本出願人は、特願平５−３４００５２号にお
いて、車輪から発生されるロードノイズを検出し、その
検出されたロードノイズの各周波数成分のパターンから
ニューラルネットワークを利用して路面状態を判定する
路面状態検出装置を提案した。かかる路面状態検出装置
では、各周波数成分のパターンをニューラルネットワー
クに入力するときに、ロードノイズの周波数成分に拘ら
ず周波数成分の音圧値の入力可能な全入力レンジの上限
値および下限値を予め設定しておき、この範囲で周波数
成分を正規化、即ち、０〜１の範囲の実数値に変換し、
この正規化された値をニューラルネットワークに入力し
ていた。また、上記入力レンジの上限値および下限値の
設定を全車速領域に亘って一律に設定していた。
行している路面の状態を検出する路面状態検出装置と称
呼されるものが提案されている。かかる路面状態検出装
置として、本出願人は、特願平５−３４００５２号にお
いて、車輪から発生されるロードノイズを検出し、その
検出されたロードノイズの各周波数成分のパターンから
ニューラルネットワークを利用して路面状態を判定する
路面状態検出装置を提案した。かかる路面状態検出装置
では、各周波数成分のパターンをニューラルネットワー
クに入力するときに、ロードノイズの周波数成分に拘ら
ず周波数成分の音圧値の入力可能な全入力レンジの上限
値および下限値を予め設定しておき、この範囲で周波数
成分を正規化、即ち、０〜１の範囲の実数値に変換し、
この正規化された値をニューラルネットワークに入力し
ていた。また、上記入力レンジの上限値および下限値の
設定を全車速領域に亘って一律に設定していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の路面状態検出装置では、全周波数に亘って同一の入
力可能な全入力レンジの上限値および下限値を設定して
いたが、実際には、各周波数成分のパターンは同じ路面
状態でも異なる傾向を示すために、各周波数によって音
圧値の上下限値が大きく異なる。例えば、ある周波数で
は音圧値の上下限値間の範囲は狭く、したがって、実際
に路面状態検出に必要とされる以上の入力データを処理
する必要があり、路面状態の判定時間が長くかかる。ま
た、車速によっても上下限値が異なるので、上記と同様
な不具合があった。
来の路面状態検出装置では、全周波数に亘って同一の入
力可能な全入力レンジの上限値および下限値を設定して
いたが、実際には、各周波数成分のパターンは同じ路面
状態でも異なる傾向を示すために、各周波数によって音
圧値の上下限値が大きく異なる。例えば、ある周波数で
は音圧値の上下限値間の範囲は狭く、したがって、実際
に路面状態検出に必要とされる以上の入力データを処理
する必要があり、路面状態の判定時間が長くかかる。ま
た、車速によっても上下限値が異なるので、上記と同様
な不具合があった。
【０００４】本発明は、上記問題に鑑みてなされたもの
で、ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を周
波数や車速に応じて設定することにより、路面状態の判
別精度を向上させることが可能な路面状態検出装置を提
供することを目的とする。
で、ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を周
波数や車速に応じて設定することにより、路面状態の判
別精度を向上させることが可能な路面状態検出装置を提
供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
請求項１記載の発明は、車輪から発生されるべきロード
ノイズの音圧値の上限値および下限値を所定の周波数成
分毎に予め設定する設定手段と、車輪から発生されるロ
ードノイズを検出するロードノイズ検出手段と、該ロー
ドノイズ手段により検出されたロードノイズから所定の
周波数成分の音圧値を取り出す周波数分析手段と、該周
波数分析手段から取り出された音圧値の周波数成分に対
応して前記設定された上限値および下限値間の範囲を選
択し、この選択された音圧値範囲内で前記周波数分析手
段によって取り出された音圧値を正規化した後に、その
正規化された音圧値をニューラルネットワークに入力
し、該ニューラルネットワークからの出力に基づいて路
面状態を判別する判別手段とを有することを特徴とす
る。
請求項１記載の発明は、車輪から発生されるべきロード
ノイズの音圧値の上限値および下限値を所定の周波数成
分毎に予め設定する設定手段と、車輪から発生されるロ
ードノイズを検出するロードノイズ検出手段と、該ロー
ドノイズ手段により検出されたロードノイズから所定の
周波数成分の音圧値を取り出す周波数分析手段と、該周
波数分析手段から取り出された音圧値の周波数成分に対
応して前記設定された上限値および下限値間の範囲を選
択し、この選択された音圧値範囲内で前記周波数分析手
段によって取り出された音圧値を正規化した後に、その
正規化された音圧値をニューラルネットワークに入力
し、該ニューラルネットワークからの出力に基づいて路
面状態を判別する判別手段とを有することを特徴とす
る。
【０００６】また、請求項２記載の発明は、車輪から発
生されるべきロードノイズの音圧値の上限値および下限
値を車速毎に予め設定する設定手段と、車輪から発生さ
れるロードノイズを検出するロードノイズ検出手段と、
車速を検出する車速検出手段と、前記ロードノイズ検出
手段により検出されたロードノイズから所定の周波数成
分の音圧値を取り出す周波数分析手段と、前記車速検出
手段により検出された車速に対応して前記設定された上
限値および下限値間の範囲を選択し、この選択された音
圧値範囲内で前記周波数分析手段によって取り出された
音圧値を正規化した後に、その正規化された音圧値をニ
ューラルネットワークに入力し、該ニューラルネットワ
ークからの出力に基づいて路面状態を判別する判別手段
とを有することを特徴とする。
生されるべきロードノイズの音圧値の上限値および下限
値を車速毎に予め設定する設定手段と、車輪から発生さ
れるロードノイズを検出するロードノイズ検出手段と、
車速を検出する車速検出手段と、前記ロードノイズ検出
手段により検出されたロードノイズから所定の周波数成
分の音圧値を取り出す周波数分析手段と、前記車速検出
手段により検出された車速に対応して前記設定された上
限値および下限値間の範囲を選択し、この選択された音
圧値範囲内で前記周波数分析手段によって取り出された
音圧値を正規化した後に、その正規化された音圧値をニ
ューラルネットワークに入力し、該ニューラルネットワ
ークからの出力に基づいて路面状態を判別する判別手段
とを有することを特徴とする。
【０００７】
【作用】請求項１記載の発明の構成に依れば、設定手段
により、車輪から発生されるべきロードノイズの音圧値
の上限値および下限値が所定の周波数成分毎に予め設定
され、ロードノイズ検出手段によりロードノイズが検出
され、周波数分析手段により所定の周波数成分の音圧値
が取り出されると、該取り出された音圧の周波数成分に
対応して、前記設定手段により設定された音圧値の上限
値および下限値間の範囲が選択され、この選択範囲内で
前記取り出された音圧値が正規化され、判別手段により
その正規化された音圧値がニューラルネットワークに入
力されて、該ニューラルネットワークからの出力に基づ
いて路面状態が判別される。
により、車輪から発生されるべきロードノイズの音圧値
の上限値および下限値が所定の周波数成分毎に予め設定
され、ロードノイズ検出手段によりロードノイズが検出
され、周波数分析手段により所定の周波数成分の音圧値
が取り出されると、該取り出された音圧の周波数成分に
対応して、前記設定手段により設定された音圧値の上限
値および下限値間の範囲が選択され、この選択範囲内で
前記取り出された音圧値が正規化され、判別手段により
その正規化された音圧値がニューラルネットワークに入
力されて、該ニューラルネットワークからの出力に基づ
いて路面状態が判別される。
【０００８】請求項２記載の発明の構成に依れば、設定
手段により、車輪から発生されるべきロードノイズの音
圧値の上限値および下限値が車速毎に予め設定され、ロ
ードノイズ検出手段によりロードノイズが検出され、車
速検出手段により車速が検出され、周波数分析手段によ
り、前記検出されたロードノイズから所定の周波数成分
の音圧値が取り出されると、前記検出された車速に対応
して設定手段により設定された音圧値の上限値および下
限値間の範囲が選択され、この選択範囲内でその取り出
された音圧値が正規化され、判別手段によりその正規化
され、該ニューラルネットワークからの出力に基づいて
音圧値がニューラルネットワークに入力されて路面状態
が判別される。
手段により、車輪から発生されるべきロードノイズの音
圧値の上限値および下限値が車速毎に予め設定され、ロ
ードノイズ検出手段によりロードノイズが検出され、車
速検出手段により車速が検出され、周波数分析手段によ
り、前記検出されたロードノイズから所定の周波数成分
の音圧値が取り出されると、前記検出された車速に対応
して設定手段により設定された音圧値の上限値および下
限値間の範囲が選択され、この選択範囲内でその取り出
された音圧値が正規化され、判別手段によりその正規化
され、該ニューラルネットワークからの出力に基づいて
音圧値がニューラルネットワークに入力されて路面状態
が判別される。
【０００９】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。
に説明する。
【００１０】図１は、本発明に係る路面状態検出装置の
一実施例の概略構成を示すブロック図である。
一実施例の概略構成を示すブロック図である。
【００１１】同図中、１は、ロードノイズを検出するロ
ードノイズ検出手段であり、本実施例ではマイクロフォ
ンにより構成されている。ロードノイズ検出手段１の出
力側は、該ロードノイズ検出手段１により検出されたロ
ードノイズを増幅する増幅器２および該増幅器２により
増幅されたロードノイズの周波数を分析するためのフィ
ルタ３を介して、詳細は後述するが、ニューラルネット
ワークを用いることにより路面状態を判定する判定部４
の一入力側に接続され、該判定部４の他の入力側には、
車両の速度を検出する車速検出手段５の出力側が接続さ
れている。判定部４は、これら入力された２つの信号に
応じて路面状態を判定し、その判定結果を、それぞれ警
報装置および運動制御装置（ともに図示せず）に出力す
る。
ードノイズ検出手段であり、本実施例ではマイクロフォ
ンにより構成されている。ロードノイズ検出手段１の出
力側は、該ロードノイズ検出手段１により検出されたロ
ードノイズを増幅する増幅器２および該増幅器２により
増幅されたロードノイズの周波数を分析するためのフィ
ルタ３を介して、詳細は後述するが、ニューラルネット
ワークを用いることにより路面状態を判定する判定部４
の一入力側に接続され、該判定部４の他の入力側には、
車両の速度を検出する車速検出手段５の出力側が接続さ
れている。判定部４は、これら入力された２つの信号に
応じて路面状態を判定し、その判定結果を、それぞれ警
報装置および運動制御装置（ともに図示せず）に出力す
る。
【００１２】図２は、前記ロードノイズ検出手段１およ
び車速検出手段５の配設位置を説明する図である。
び車速検出手段５の配設位置を説明する図である。
【００１３】同図において、車両Ｃは前置エンジン車で
あるものとし、マイクロフォンであるロードノイズ検出
手段１は、エンジン騒音の影響が少ない左右の後輪のホ
イールハウス内部の少なくとも一方に、石や水が直接当
たらないように配設され、車速検出手段５は、後輪ホイ
ール内の所定位置に左右の少なくとも一方に配設されて
いる。ここで、車速検出手段５は、車輪速度に応じた電
気的なパルス信号を発生する。
あるものとし、マイクロフォンであるロードノイズ検出
手段１は、エンジン騒音の影響が少ない左右の後輪のホ
イールハウス内部の少なくとも一方に、石や水が直接当
たらないように配設され、車速検出手段５は、後輪ホイ
ール内の所定位置に左右の少なくとも一方に配設されて
いる。ここで、車速検出手段５は、車輪速度に応じた電
気的なパルス信号を発生する。
【００１４】次に、判定部４が行う判定方法を、図３〜
図９に基づいて説明する。
図９に基づいて説明する。
【００１５】図３は、本実施例において使用されるニュ
ーラルネットワークモデルを示す図である。本実施例で
は、ニューラルネットワークモデルとして、入力層、中
間層、出力層の３層構造を有するものを用い、その学習
アルゴリズムとして、バックプロパゲーション（Back-P
ropagation；以下「ＢＰ」という）学習アルゴリズム
（このＢＰ学習アルゴリズムの詳細については、特願平
５ー３４００５２号の明細書を参照）を採用した。
ーラルネットワークモデルを示す図である。本実施例で
は、ニューラルネットワークモデルとして、入力層、中
間層、出力層の３層構造を有するものを用い、その学習
アルゴリズムとして、バックプロパゲーション（Back-P
ropagation；以下「ＢＰ」という）学習アルゴリズム
（このＢＰ学習アルゴリズムの詳細については、特願平
５ー３４００５２号の明細書を参照）を採用した。
【００１６】図３に示すように、本実施例では、入力層
の各細胞に入力される情報は、車速と１／３オクターブ
バンド毎に検出された特定周波数の音圧値であり、これ
らの情報は、結合行列により重み付けされ、中間層の各
細胞に入力される。中間層では、例えばシグモイド関数
により各細胞毎にその出力が決定され、入力層から中間
層への処理と同様に、結合行列により重み付けされた出
力が、出力層の各細胞に入力される。さらに、出力層で
は、前記中間層での処理と同様にしてシグモイド関数に
より各細胞毎にその出力が決定される。
の各細胞に入力される情報は、車速と１／３オクターブ
バンド毎に検出された特定周波数の音圧値であり、これ
らの情報は、結合行列により重み付けされ、中間層の各
細胞に入力される。中間層では、例えばシグモイド関数
により各細胞毎にその出力が決定され、入力層から中間
層への処理と同様に、結合行列により重み付けされた出
力が、出力層の各細胞に入力される。さらに、出力層で
は、前記中間層での処理と同様にしてシグモイド関数に
より各細胞毎にその出力が決定される。
【００１７】出力層の各細胞から出力される値は、シグ
モイド関数の値であるために、０〜１の範囲のいずれか
の実数値になる。即ち、出力層の各細胞は、「確からし
さ」を出力していることになる。この「確からしさ」の
大きさにより、路面状態のタイプＴＹＰＥｎ，ｎ＝１，
２，…が１つ決まる。
モイド関数の値であるために、０〜１の範囲のいずれか
の実数値になる。即ち、出力層の各細胞は、「確からし
さ」を出力していることになる。この「確からしさ」の
大きさにより、路面状態のタイプＴＹＰＥｎ，ｎ＝１，
２，…が１つ決まる。
【００１８】そして、学習の目標は、第１層（入力層）
にある入力が与えられたときに、第３層（出力層）の出
力を、現在走行中の路面状態、即ち路面状態に応じた所
望のＴＹＰＥｎの確からしさに一致させることである。
具体的には、図４に示すように、車輪からのロードノイ
ズを前記ロードノイズ検出手段１によりデータサンプリ
ングし、そのサンプリングされたデータを周波数分析し
た後に、図３で説明したように車速データとともに入力
層へ入力させる。そして、現在の路面状態と出力層から
の最終出力（確からしさ）による路面のタイプとが一致
するように、前記結合行列の各要素（重み）を決定す
る。
にある入力が与えられたときに、第３層（出力層）の出
力を、現在走行中の路面状態、即ち路面状態に応じた所
望のＴＹＰＥｎの確からしさに一致させることである。
具体的には、図４に示すように、車輪からのロードノイ
ズを前記ロードノイズ検出手段１によりデータサンプリ
ングし、そのサンプリングされたデータを周波数分析し
た後に、図３で説明したように車速データとともに入力
層へ入力させる。そして、現在の路面状態と出力層から
の最終出力（確からしさ）による路面のタイプとが一致
するように、前記結合行列の各要素（重み）を決定す
る。
【００１９】図５は、前記図１の判定部４の詳細な構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【００２０】同図において、判定部４は、特定周波数帯
域（本実施例では、１／３オクターブバンド）の音圧値
の入力可能な（即ち、路面状態に拘わらない）範囲の上
限値および下限値を所定の車速レンジ毎に予め記憶する
メモリ１１と、前記フィルタ３からの周波数分析された
ロードノイズ信号および前記車速検出手段５からの車速
に応じて対応する入力範囲（レンジ）の上限値および下
限値をメモリ１１から読み出し、その上下限値の範囲内
でフィルタ３からの音圧値を正規化する入力レンジ選択
および正規化部１２と、車速検出手段５からの車速を正
規化する車速正規化部１３と、該車速正規化部１３およ
び前記入力レンジ選択および正規化部１２からの出力を
前記入力層に入力し、学習結果に基づいて路面状態を検
出するニューラルネットワーク１４とにより構成されて
いる。
域（本実施例では、１／３オクターブバンド）の音圧値
の入力可能な（即ち、路面状態に拘わらない）範囲の上
限値および下限値を所定の車速レンジ毎に予め記憶する
メモリ１１と、前記フィルタ３からの周波数分析された
ロードノイズ信号および前記車速検出手段５からの車速
に応じて対応する入力範囲（レンジ）の上限値および下
限値をメモリ１１から読み出し、その上下限値の範囲内
でフィルタ３からの音圧値を正規化する入力レンジ選択
および正規化部１２と、車速検出手段５からの車速を正
規化する車速正規化部１３と、該車速正規化部１３およ
び前記入力レンジ選択および正規化部１２からの出力を
前記入力層に入力し、学習結果に基づいて路面状態を検
出するニューラルネットワーク１４とにより構成されて
いる。
【００２１】図６〜８は、車速がそれぞれ４０ｋｍ／
ｈ，６０ｋｍ／ｈ，８０ｋｍ／ｈである場合に、路面状
態毎に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグ
ラフである。
ｈ，６０ｋｍ／ｈ，８０ｋｍ／ｈである場合に、路面状
態毎に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグ
ラフである。
【００２２】図６〜８において、破線で示す領域に囲ま
れる部分（６３Ｈｚ帯、４００Ｈｚ帯、４．０ｋＨｚ
帯）を注目すると、同一周波数であっても車速に応じて
音圧値の範囲は異なるので、車速毎および特定周波数毎
に予め音圧値の範囲（上限値および下限値）を設定して
おき、その設定された音圧値の範囲により正規化する。
れる部分（６３Ｈｚ帯、４００Ｈｚ帯、４．０ｋＨｚ
帯）を注目すると、同一周波数であっても車速に応じて
音圧値の範囲は異なるので、車速毎および特定周波数毎
に予め音圧値の範囲（上限値および下限値）を設定して
おき、その設定された音圧値の範囲により正規化する。
【００２３】そして、例えば図６において、前記図３の
ニューラルネットワークの入力層に入力する特定周波数
である６３Ｈｚ帯の音圧値の範囲は、いかなる路面状態
を考慮しても領域ｒによって囲まれた範囲となる。した
がって、６３Ｈｚ帯の音圧値の範囲は、多少の余裕をみ
て、７０ｄＢ〜１００ｄＢであるとすれば十分である。
同様に、４００Ｈｚ帯、４．０ｋＨｚ帯の音圧値範囲も
それぞれ７５ｄＢ〜９０ｄＢ，６０ｄＢ〜７５ｄＢに設
定すれば十分である。
ニューラルネットワークの入力層に入力する特定周波数
である６３Ｈｚ帯の音圧値の範囲は、いかなる路面状態
を考慮しても領域ｒによって囲まれた範囲となる。した
がって、６３Ｈｚ帯の音圧値の範囲は、多少の余裕をみ
て、７０ｄＢ〜１００ｄＢであるとすれば十分である。
同様に、４００Ｈｚ帯、４．０ｋＨｚ帯の音圧値範囲も
それぞれ７５ｄＢ〜９０ｄＢ，６０ｄＢ〜７５ｄＢに設
定すれば十分である。
【００２４】図９は、車速が４０ｋｍ／ｈの場合におい
て、特定周波数として、６３Ｈｚ帯、４００Ｈｚおよび
４．０ｋＨｚ帯を採ったときの音圧値の範囲（入力レン
ジ）の一例を示したものであり、図６の測定結果を用い
て決定したものである。
て、特定周波数として、６３Ｈｚ帯、４００Ｈｚおよび
４．０ｋＨｚ帯を採ったときの音圧値の範囲（入力レン
ジ）の一例を示したものであり、図６の測定結果を用い
て決定したものである。
【００２５】そして、このように決定された上限値およ
び下限値が前記メモリ１１に記憶され、この上限値およ
び下限値を用いて、入力層に入力する特定周波数の音圧
値が正規化される。即ち、周波数６３Ｈｚ帯の音圧値が
検出され、その検出値がαであるとすると、下記数式
（１）により正規化された値α′が入力層の対応する細
胞に入力される。
び下限値が前記メモリ１１に記憶され、この上限値およ
び下限値を用いて、入力層に入力する特定周波数の音圧
値が正規化される。即ち、周波数６３Ｈｚ帯の音圧値が
検出され、その検出値がαであるとすると、下記数式
（１）により正規化された値α′が入力層の対応する細
胞に入力される。
【００２６】 α′＝ （α−７０）／（１００−７０） ‥‥（１） 同様にして、他の特定周波数の音圧値も、対応する音圧
値の範囲によって正規化され、当該細胞に入力される。
値の範囲によって正規化され、当該細胞に入力される。
【００２７】なお、説明の都合上、車速が４０ｋｍ／
ｈ，６０ｋｍ／ｈ，８０ｋｍ／ｈである場合に特定周波
数の音圧値を正規化する方法を示したが、車速の範囲お
よびその刻み幅はこれに限らないことは云うまでもな
い。
ｈ，６０ｋｍ／ｈ，８０ｋｍ／ｈである場合に特定周波
数の音圧値を正規化する方法を示したが、車速の範囲お
よびその刻み幅はこれに限らないことは云うまでもな
い。
【００２８】以上説明したように、本実施例に依れば、
ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を周波数
帯域および車速毎に設定したので、路面状態検出に必要
以上の入力データを処理する必要がなくなると共に、路
面状態の判定時間を短くでき、路面状態の判別精度を向
上させることができる。
ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を周波数
帯域および車速毎に設定したので、路面状態検出に必要
以上の入力データを処理する必要がなくなると共に、路
面状態の判定時間を短くでき、路面状態の判別精度を向
上させることができる。
【００２９】なお、本実施例では、周波数帯域毎および
車速毎に予め音圧値の範囲を設定し、この設定された範
囲で正規化するように構成したが、すべての車速におけ
る音圧値の範囲を周波数毎に設定するようにしてもよい
し、すべての周波数帯域における音圧値の範囲を車速毎
に設定するようにしてもよいし、すべての車速および周
波数帯域における音圧値の範囲を設定するようにしても
よい。
車速毎に予め音圧値の範囲を設定し、この設定された範
囲で正規化するように構成したが、すべての車速におけ
る音圧値の範囲を周波数毎に設定するようにしてもよい
し、すべての周波数帯域における音圧値の範囲を車速毎
に設定するようにしてもよいし、すべての車速および周
波数帯域における音圧値の範囲を設定するようにしても
よい。
【００３０】図１０は、すべての周波数帯域における音
圧値の範囲を車速毎に設定した場合の一例を示す図であ
り、同図に示すように、車速毎にすべての路面状態から
検出されるロードノイズのすべての周波数を考慮して、
その音圧値の上下限値範囲が予め設定され、前述のよう
にメモリに記憶される。そして、前記図１の車速検出手
段５によって検出された車速に応じて、メモリから上限
値および下限値が読み出され、その上下限値に基づいて
前述した方法と同様の方法で正規化され、ニューラルネ
ットワークの各細胞に入力される。
圧値の範囲を車速毎に設定した場合の一例を示す図であ
り、同図に示すように、車速毎にすべての路面状態から
検出されるロードノイズのすべての周波数を考慮して、
その音圧値の上下限値範囲が予め設定され、前述のよう
にメモリに記憶される。そして、前記図１の車速検出手
段５によって検出された車速に応じて、メモリから上限
値および下限値が読み出され、その上下限値に基づいて
前述した方法と同様の方法で正規化され、ニューラルネ
ットワークの各細胞に入力される。
【００３１】さらに、入力する音圧値に閾値を設け、そ
の閾値を下回った音圧値は、“０”としてニューラルネ
ットワークに入力するようにしてもよい。このようにす
ると、周波数特性の特徴を明確化することができ、路面
状態の検出能力をより向上させることができる。
の閾値を下回った音圧値は、“０”としてニューラルネ
ットワークに入力するようにしてもよい。このようにす
ると、周波数特性の特徴を明確化することができ、路面
状態の検出能力をより向上させることができる。
【００３２】また、ニューラルネットワークに入力する
正規化後の入力値の範囲を、（０．０，１．０）とし、
“０．０”および“１．０”の値を使用しないようにし
てもよい。このようにすると、ニューラルネットワーク
の学習が収束し易くなる。
正規化後の入力値の範囲を、（０．０，１．０）とし、
“０．０”および“１．０”の値を使用しないようにし
てもよい。このようにすると、ニューラルネットワーク
の学習が収束し易くなる。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明に依れば、設定手段により、車輪から発生されるべき
ロードノイズの音圧値の上限値および下限値が所定の周
波数成分毎に予め設定され、ロードノイズ検出手段によ
りロードノイズが検出され、周波数分析手段により所定
の周波数成分の音圧値が取り出されると、該取り出され
た音圧の周波数成分に対応して、前記設定手段により設
定された音圧値の上限値および下限値間の範囲が選択さ
れ、この選択範囲内で前記取り出された音圧値が正規化
され、判別手段によりその正規化された音圧値がニュー
ラルネットワークに入力されて、該ニューラルネットワ
ークからの出力に基づいて路面状態が判別され、また、
請求項２記載の発明の構成に依れば、設定手段により、
車輪から発生されるべきロードノイズの音圧値の上限値
および下限値が車速毎に予め設定され、ロードノイズ検
出手段によりロードノイズが検出され、車速検出手段に
より車速が検出され、周波数分析手段により、前記検出
されたロードノイズから所定の周波数成分の音圧値が取
り出されると、前記検出された車速に対応して設定手段
により設定された音圧値の上限値および下限値間の範囲
が選択され、この選択範囲内でその取り出された音圧値
が正規化され、判別手段によりその正規化され、該ニュ
ーラルネットワークからの出力に基づいて音圧値がニュ
ーラルネットワークに入力されて路面状態が判別される
ので、ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を
周波数や車速に応じて設定することにより、路面状態の
判別精度を向上させることが可能となる効果を奏する。
明に依れば、設定手段により、車輪から発生されるべき
ロードノイズの音圧値の上限値および下限値が所定の周
波数成分毎に予め設定され、ロードノイズ検出手段によ
りロードノイズが検出され、周波数分析手段により所定
の周波数成分の音圧値が取り出されると、該取り出され
た音圧の周波数成分に対応して、前記設定手段により設
定された音圧値の上限値および下限値間の範囲が選択さ
れ、この選択範囲内で前記取り出された音圧値が正規化
され、判別手段によりその正規化された音圧値がニュー
ラルネットワークに入力されて、該ニューラルネットワ
ークからの出力に基づいて路面状態が判別され、また、
請求項２記載の発明の構成に依れば、設定手段により、
車輪から発生されるべきロードノイズの音圧値の上限値
および下限値が車速毎に予め設定され、ロードノイズ検
出手段によりロードノイズが検出され、車速検出手段に
より車速が検出され、周波数分析手段により、前記検出
されたロードノイズから所定の周波数成分の音圧値が取
り出されると、前記検出された車速に対応して設定手段
により設定された音圧値の上限値および下限値間の範囲
が選択され、この選択範囲内でその取り出された音圧値
が正規化され、判別手段によりその正規化され、該ニュ
ーラルネットワークからの出力に基づいて音圧値がニュ
ーラルネットワークに入力されて路面状態が判別される
ので、ロードノイズの音圧値の入力レンジの上下限値を
周波数や車速に応じて設定することにより、路面状態の
判別精度を向上させることが可能となる効果を奏する。
【図１】本発明に係る路面状態検出装置の一実施例の概
略構成を示すブロック図である。
略構成を示すブロック図である。
【図２】図１のロードノイズ検出手段および車速検出手
段の配設位置を説明する図である。
段の配設位置を説明する図である。
【図３】本実施例において使用されるニューラルネット
ワークモデルを示す図である。
ワークモデルを示す図である。
【図４】図３のネットワークに学習させる方法を説明す
るための図である。
るための図である。
【図５】図１の判定部の詳細な構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図６】車速が４０ｋｍ／ｈである場合に、路面状態毎
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
【図７】車速が６０ｋｍ／ｈである場合に、路面状態毎
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
【図８】車速が８０ｋｍ／ｈである場合に、路面状態毎
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
に周波数対音圧値特性を測定した測定結果を示すグラフ
である。
【図９】特定周波数として、６３Ｈｚ帯、４００Ｈｚ帯
および４．０ｋＨｚ帯を採ったときの音圧値の範囲を示
す図である。
および４．０ｋＨｚ帯を採ったときの音圧値の範囲を示
す図である。
【図１０】すべての周波数帯域における音圧値の範囲を
車速毎に設定した場合の一例を示す図である。
車速毎に設定した場合の一例を示す図である。
１ ロードノイズ検出手段 ３ フィルタ（周波数分析手段） ４ 判定部（判別手段） ５ 車速検出手段 １１ メモリ（設定手段）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 板垣 温 埼玉県和光市中央１丁目４番１号 株式会 社本田技術研究所内 (72)発明者 窪谷 英樹 埼玉県和光市中央１丁目４番１号 株式会 社本田技術研究所内
Claims (2)
- 【請求項１】 車輪から発生されるべきロードノイズの
音圧値の上限値および下限値を所定の周波数成分毎に予
め設定する設定手段と、 車輪から発生されるロードノイズを検出するロードノイ
ズ検出手段と、 該ロードノイズ手段により検出されたロードノイズから
所定の周波数成分の音圧値を取り出す周波数分析手段
と、 該周波数分析手段から取り出された音圧値の周波数成分
に対応して前記設定された上限値および下限値間の範囲
を選択し、この選択された音圧値範囲内で前記周波数分
析手段によって取り出された音圧値を正規化した後に、
その正規化された音圧値をニューラルネットワークに入
力し、該ニューラルネットワークからの出力に基づいて
路面状態を判別する判別手段とを有することを特徴とす
る路面状態検出装置。 - 【請求項２】 車輪から発生されるべきロードノイズの
音圧値の上限値および下限値を車速毎に予め設定する設
定手段と、 車輪から発生されるロードノイズを検出するロードノイ
ズ検出手段と、 車速を検出する車速検出手段と、 前記ロードノイズ検出手段により検出されたロードノイ
ズから所定の周波数成分の音圧値を取り出す周波数分析
手段と、 前記車速検出手段により検出された車速に対応して前記
設定された上限値および下限値間の範囲を選択し、この
選択された音圧値範囲内で前記周波数分析手段によって
取り出された音圧値を正規化した後に、その正規化され
た音圧値をニューラルネットワークに入力し、該ニュー
ラルネットワークからの出力に基づいて路面状態を判別
する判別手段とを有することを特徴とする路面状態検出
装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29899194A JP3393500B2 (ja) | 1994-11-08 | 1994-11-08 | 路面状態検出装置 |
| US08/353,979 US5586028A (en) | 1993-12-07 | 1994-12-06 | Road surface condition-detecting system and anti-lock brake system employing same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29899194A JP3393500B2 (ja) | 1994-11-08 | 1994-11-08 | 路面状態検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08138190A true JPH08138190A (ja) | 1996-05-31 |
| JP3393500B2 JP3393500B2 (ja) | 2003-04-07 |
Family
ID=17866817
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29899194A Expired - Fee Related JP3393500B2 (ja) | 1993-12-07 | 1994-11-08 | 路面状態検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3393500B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021055579A (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-08 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の失火の有無の判定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の劣化度合いの判定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の暖機処理における異常の有無の判定装置、内燃機関の排気通路に設けられたフィルタに捕集されたｐｍ堆積量の判定装置、および内燃機関の排気通路に設けられた空燃比センサの異常の有無の判定装置 |
| US11503393B2 (en) | 2019-07-10 | 2022-11-15 | Fujitsu Limited | Storage medium, road surface condition estimation method, and information processing apparatus |
-
1994
- 1994-11-08 JP JP29899194A patent/JP3393500B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11503393B2 (en) | 2019-07-10 | 2022-11-15 | Fujitsu Limited | Storage medium, road surface condition estimation method, and information processing apparatus |
| JP2021055579A (ja) * | 2019-09-27 | 2021-04-08 | トヨタ自動車株式会社 | 内燃機関の失火の有無の判定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の劣化度合いの判定装置、内燃機関の排気通路に設けられた触媒の暖機処理における異常の有無の判定装置、内燃機関の排気通路に設けられたフィルタに捕集されたｐｍ堆積量の判定装置、および内燃機関の排気通路に設けられた空燃比センサの異常の有無の判定装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3393500B2 (ja) | 2003-04-07 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |