JPH08184533A - ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイドロプレーニング現象発生領域検知方法 - Google Patents
ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイドロプレーニング現象発生領域検知方法Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 ハイドロプレーニング現象が発生する速度を
推定するハイドロプレーニング現象発生速度推定方法、
および発生する領域を検知するハイドロプレーニング現
象発生領域検知方法を提供する。 【構成】 増幅器およびフィルタにより検出され、周波
数の分析されたロードノイズは、音圧値が正規化され、
車速検出手段により検出された車速は、車速正規化部１
２により正規化され、正規化された車速およびロードノ
イズがニューラルネットワーク１３の入力層の各細胞に
入力され、ニューラルネットワーク１３により、路面状
態、特にウェット路面上の水の量が検出され、ハイドロ
プレーニング現象検知部１４により、メモリ１５に記憶
されたマップが検索され、読み出された値に応じて、警
報装置および運動制御装置に対して制御信号が出力され
る。
推定するハイドロプレーニング現象発生速度推定方法、
および発生する領域を検知するハイドロプレーニング現
象発生領域検知方法を提供する。 【構成】 増幅器およびフィルタにより検出され、周波
数の分析されたロードノイズは、音圧値が正規化され、
車速検出手段により検出された車速は、車速正規化部１
２により正規化され、正規化された車速およびロードノ
イズがニューラルネットワーク１３の入力層の各細胞に
入力され、ニューラルネットワーク１３により、路面状
態、特にウェット路面上の水の量が検出され、ハイドロ
プレーニング現象検知部１４により、メモリ１５に記憶
されたマップが検索され、読み出された値に応じて、警
報装置および運動制御装置に対して制御信号が出力され
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ハイドロプレーニング
現象が発生する車両速度を推定するハイドロプレーニン
グ現象発生速度推定方法、およびハイドロプレーニング
現象が発生する領域を検知するハイドロプレーニング現
象発生領域検知方法に関する。
現象が発生する車両速度を推定するハイドロプレーニン
グ現象発生速度推定方法、およびハイドロプレーニング
現象が発生する領域を検知するハイドロプレーニング現
象発生領域検知方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両がウェット路面上を走行中に車速を
上げていくと、水の膜によって車輪が路面から離れ、制
動を行うことができなくなるハイドロプレーニング現象
が発生する。従来、このハイドロプレーニング現象を検
知する方法として、前輪の車輪速度の変化状態を検出
し、この変化状態からハイドロプレーニング現象発生の
可能性を判断する方法が知られている。
上げていくと、水の膜によって車輪が路面から離れ、制
動を行うことができなくなるハイドロプレーニング現象
が発生する。従来、このハイドロプレーニング現象を検
知する方法として、前輪の車輪速度の変化状態を検出
し、この変化状態からハイドロプレーニング現象発生の
可能性を判断する方法が知られている。
【０００３】また、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、ロードノイズを検出し、そ
の検出されたロードノイズの音圧信号と音圧データ記憶
手段に予め記憶したロードノイズの音圧データとを、車
速検出手段で検出した車速および外気温検出手段で検出
した外気温に応じて比較して路面状態をリアルタイムで
的確に判定する路面状態検出装置（特開平６−５０８７
９号公報）や、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レベル
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（特願平５ー３４００
５２号）を提案した。
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、ロードノイズを検出し、そ
の検出されたロードノイズの音圧信号と音圧データ記憶
手段に予め記憶したロードノイズの音圧データとを、車
速検出手段で検出した車速および外気温検出手段で検出
した外気温に応じて比較して路面状態をリアルタイムで
的確に判定する路面状態検出装置（特開平６−５０８７
９号公報）や、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レベル
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（特願平５ー３４００
５２号）を提案した。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のハイドロプレーニング現象の検知方法では、該検知
方法を適用した車両が後輪駆動である場合にはハイドロ
プレーニング現象を検知することができたが、前輪駆動
である場合には、前輪に駆動力が入っているために、駆
動力の急激な変化や路面の凹凸による前輪の車輪速の変
化等をハイドロプレーニング現象と誤検知してしまうこ
とがあった。
来のハイドロプレーニング現象の検知方法では、該検知
方法を適用した車両が後輪駆動である場合にはハイドロ
プレーニング現象を検知することができたが、前輪駆動
である場合には、前輪に駆動力が入っているために、駆
動力の急激な変化や路面の凹凸による前輪の車輪速の変
化等をハイドロプレーニング現象と誤検知してしまうこ
とがあった。
【０００５】また、上記従来の路面状態検出装置は、い
ずれも路面状態の判別を的確に行うことはできるが、検
出された路面状態に基づいてハイドロプレーニング現象
を検知することは行われていなかった。
ずれも路面状態の判別を的確に行うことはできるが、検
出された路面状態に基づいてハイドロプレーニング現象
を検知することは行われていなかった。
【０００６】本発明は、上記問題に鑑みてなされたもの
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する速度を正確に推定することができる
ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイ
ドロプレーニング現象が発生する領域を正確に検知する
ことができるハイドロプレーニング現象発生領域検知方
法を提供することを目的とする。
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する速度を正確に推定することができる
ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイ
ドロプレーニング現象が発生する領域を正確に検知する
ことができるハイドロプレーニング現象発生領域検知方
法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明のハイドロプレーニング現象発生速度推定方法
は、車両が走行している路面上の水の量を検出し、該検
出された水の量に基づいて、ハイドロプレーニング現象
が発生する車速を推定することを特徴とする。
本発明のハイドロプレーニング現象発生速度推定方法
は、車両が走行している路面上の水の量を検出し、該検
出された水の量に基づいて、ハイドロプレーニング現象
が発生する車速を推定することを特徴とする。
【０００８】また、本発明のハイドロプレーニング現象
発生領域検知方法は、車両が走行している路面上の水の
量を検出するとともに前記車両の車速を検出し、該検出
された水の量および車速に基づいて、車両がハイドロプ
レーニング現象を発生する領域にあるか否かを検知する
ことを特徴とする。
発生領域検知方法は、車両が走行している路面上の水の
量を検出するとともに前記車両の車速を検出し、該検出
された水の量および車速に基づいて、車両がハイドロプ
レーニング現象を発生する領域にあるか否かを検知する
ことを特徴とする。
【０００９】さらに、好ましくは、前記車両の走行時に
発生するロードノイズを検出し、該検出されたロードノ
イズから前記ウェット路面上の水の量を検出することを
特徴とする。
発生するロードノイズを検出し、該検出されたロードノ
イズから前記ウェット路面上の水の量を検出することを
特徴とする。
【００１０】
【作用】本発明の構成に依れば、車両が走行している路
面上の水の量を検出し、該検出された路面上の水の量に
基づいて、ハイドロプレーニング現象の発生する車速が
推定される。
面上の水の量を検出し、該検出された路面上の水の量に
基づいて、ハイドロプレーニング現象の発生する車速が
推定される。
【００１１】また、車両が走行している路面上の水の量
および該車両の車速を検出し、該検出された路面上の水
の量および車速に基づいて、ハイドロプレーニング現象
の発生する領域であるか否かが検知される。
および該車両の車速を検出し、該検出された路面上の水
の量および車速に基づいて、ハイドロプレーニング現象
の発生する領域であるか否かが検知される。
【００１２】
【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。
【００１３】図１は、本発明に係るハイドロプレーニン
グ現象発生領域検知方法を適用したハイドロプレーニン
グ現象発生領域検知装置の一実施例の概略構成を示すブ
ロック図である。
グ現象発生領域検知方法を適用したハイドロプレーニン
グ現象発生領域検知装置の一実施例の概略構成を示すブ
ロック図である。
【００１４】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
は、増幅器２により増幅され、該増幅されたロードノイ
ズはフィルタ３を介して周波数分析されて特定の周波数
成分が抽出され、制御部４の一入力側に入力される。制
御部４は、ニューラルネットワークを用いることにより
車両が走行する路面状態、特にウェット路面の水の量を
検出してハイドロプレーニング現象が発生する可能性が
あるか否かを検知し、これにより警報装置やアンチロッ
クブレーキ装置、パワーステアリング装置、四輪操舵装
置等の運動制御装置（ともに図示せず）を制御する。制
御部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の出力が入力される。
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
は、増幅器２により増幅され、該増幅されたロードノイ
ズはフィルタ３を介して周波数分析されて特定の周波数
成分が抽出され、制御部４の一入力側に入力される。制
御部４は、ニューラルネットワークを用いることにより
車両が走行する路面状態、特にウェット路面の水の量を
検出してハイドロプレーニング現象が発生する可能性が
あるか否かを検知し、これにより警報装置やアンチロッ
クブレーキ装置、パワーステアリング装置、四輪操舵装
置等の運動制御装置（ともに図示せず）を制御する。制
御部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の出力が入力される。
【００１５】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同図に
おいて、車両Ｃは前置エンジン車（駆動輪は、前輪また
は後輪のどちらでもよい）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、左右の後輪ホイールの少なくとも一
方のホイール内の所定位置に配設されている。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。
び車速検出手段５の配設位置を説明する図である同図に
おいて、車両Ｃは前置エンジン車（駆動輪は、前輪また
は後輪のどちらでもよい）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、左右の後輪ホイールの少なくとも一
方のホイール内の所定位置に配設されている。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。
【００１６】次に、制御部４が行う制御処理のうち、路
面状態を検出する方法を、図３〜図５に基づいて説明す
る。
面状態を検出する方法を、図３〜図５に基づいて説明す
る。
【００１７】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。
【００１８】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。
【００１９】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。本実施例では、路面状態としてウェッ
ト路面の水の量を検出するので、このタイプＴＹＰＥｎ
は、水の量の大小を示している。
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。本実施例では、路面状態としてウェッ
ト路面の水の量を検出するので、このタイプＴＹＰＥｎ
は、水の量の大小を示している。
【００２０】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
層へ入力する。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
層へ入力する。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。
【００２１】図５は、前記図１の制御部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。
【００２２】同図において、制御部４は、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の特定周波
数帯域（本実施例では、１／３オクターブバンド）の音
圧値を０〜１の値に正規化する音圧レベル正規化部１１
と、前記車速検出手段５からの車速を０〜１の値に正規
化する車速正規化部１２と、該車速正規化部１２および
前記音圧レベル正規化部１１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１３と、該ニューラルネットワーク１
３により検出されたウェット路面の水の量、前記車速検
出手段５からの車速、および、後述するメモリ１５に格
納されたハイドロプレーニング現象検知用マップに基づ
いてハイドロプレーニング現象発生の可能性を検知する
ハイドロプレーニング現象検知部１４とにより構成され
ている。そして、ハイドロプレーニング現象検知部１４
は、検知したハイドロプレーニング現象発生の可能性に
応じて、前記警報装置および運動制御装置に、各装置を
制御するための制御信号をそれぞれ出力する。
３からの周波数分析されたロードノイズ信号の特定周波
数帯域（本実施例では、１／３オクターブバンド）の音
圧値を０〜１の値に正規化する音圧レベル正規化部１１
と、前記車速検出手段５からの車速を０〜１の値に正規
化する車速正規化部１２と、該車速正規化部１２および
前記音圧レベル正規化部１１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１３と、該ニューラルネットワーク１
３により検出されたウェット路面の水の量、前記車速検
出手段５からの車速、および、後述するメモリ１５に格
納されたハイドロプレーニング現象検知用マップに基づ
いてハイドロプレーニング現象発生の可能性を検知する
ハイドロプレーニング現象検知部１４とにより構成され
ている。そして、ハイドロプレーニング現象検知部１４
は、検知したハイドロプレーニング現象発生の可能性に
応じて、前記警報装置および運動制御装置に、各装置を
制御するための制御信号をそれぞれ出力する。
【００２３】図６は、車両の車速および車両が走行する
ウェット路面の水の量とハイドロプレーニング現象の発
生領域との関係を示す特性図であり、横軸が車速を示
し、縦軸が水の量を示している。同図において、領域ａ
は、ハイドロプレーニング現象が確実に発生する可能性
があるハイドロプレーニング現象警報領域であり、領域
ｂは、ハイドロプレーニング現象が発生し易いハイドロ
プレーニング現象注意領域であり、領域ｃは、ハイドロ
プレーニング現象が発生する可能性のほとんど無いＯＫ
領域である。
ウェット路面の水の量とハイドロプレーニング現象の発
生領域との関係を示す特性図であり、横軸が車速を示
し、縦軸が水の量を示している。同図において、領域ａ
は、ハイドロプレーニング現象が確実に発生する可能性
があるハイドロプレーニング現象警報領域であり、領域
ｂは、ハイドロプレーニング現象が発生し易いハイドロ
プレーニング現象注意領域であり、領域ｃは、ハイドロ
プレーニング現象が発生する可能性のほとんど無いＯＫ
領域である。
【００２４】図７は、図６の特性に基づいて作成したマ
ップを示す図であり、このマップが前記図５のメモリ１
５に格納される。
ップを示す図であり、このマップが前記図５のメモリ１
５に格納される。
【００２５】図７に示すように、このマップは、ウェッ
ト路面の水の量をその大小に応じて５段階に分割し、車
速を１０ｋｍ／ｈの刻み幅で分割して作成したものであ
る。そして、マップの各構成要素には、その要素が属す
る領域、即ち、その水の量および車速によって示される
領域が前記図６の領域ａ，ｂ，ｃのいずれの領域に属す
るかによって、それぞれ“２”，“１”，“０”が割り
当てられる。なお、水の量および車速の分割の仕方は、
これに限らないことは云うまでもない。
ト路面の水の量をその大小に応じて５段階に分割し、車
速を１０ｋｍ／ｈの刻み幅で分割して作成したものであ
る。そして、マップの各構成要素には、その要素が属す
る領域、即ち、その水の量および車速によって示される
領域が前記図６の領域ａ，ｂ，ｃのいずれの領域に属す
るかによって、それぞれ“２”，“１”，“０”が割り
当てられる。なお、水の量および車速の分割の仕方は、
これに限らないことは云うまでもない。
【００２６】以下、以上のようにして構成されたハイド
ロプレーニング現象発生領域検知装置が実行する制御処
理を説明する。
ロプレーニング現象発生領域検知装置が実行する制御処
理を説明する。
【００２７】車両が路面を走行すると、前記ロードノイ
ズ検出手段１はロードノイズを検出し、増幅器２および
フィルタ３はその検出されたロードノイズの周波数を分
析し、音圧レベル正規化部１１はその周波数分析された
ロードノイズの音圧値を正規化するとともに、車速正規
化部１２は、前記車速検出部５が検出した車速を正規化
し、その正規化された車速および前記正規化されたロー
ドノイズをニューラルネットワーク１３の入力層の各細
胞に入力する。ニューラルネットワーク１３は、前記学
習した結果に基づいて、路面状態、特にウェット路面上
の水の量を検出する。この検出された水の量および前記
検出された車速に基づいて、前記ハイドロプレーニング
現象検知部１４は、前記メモリ１５に記憶されたマップ
を検索して対応する値、即ち、“０”，“１”，“２”
のうち、いずれかの値を読み出し、読み出した値に応じ
て、前記警報装置に制御信号を出力する。
ズ検出手段１はロードノイズを検出し、増幅器２および
フィルタ３はその検出されたロードノイズの周波数を分
析し、音圧レベル正規化部１１はその周波数分析された
ロードノイズの音圧値を正規化するとともに、車速正規
化部１２は、前記車速検出部５が検出した車速を正規化
し、その正規化された車速および前記正規化されたロー
ドノイズをニューラルネットワーク１３の入力層の各細
胞に入力する。ニューラルネットワーク１３は、前記学
習した結果に基づいて、路面状態、特にウェット路面上
の水の量を検出する。この検出された水の量および前記
検出された車速に基づいて、前記ハイドロプレーニング
現象検知部１４は、前記メモリ１５に記憶されたマップ
を検索して対応する値、即ち、“０”，“１”，“２”
のうち、いずれかの値を読み出し、読み出した値に応じ
て、前記警報装置に制御信号を出力する。
【００２８】本実施例では、警報装置は、「緑」、
「黄」、「赤」を発色する警報ランプと「ピッピッ」と
いう断続音および「ピー」という連続音を出力する警報
ブザーとにより構成されている。
「黄」、「赤」を発色する警報ランプと「ピッピッ」と
いう断続音および「ピー」という連続音を出力する警報
ブザーとにより構成されている。
【００２９】メモリ１５から“０”が読み出されると、
このときはハイドロプレーニング現象が発生する可能性
がほとんどない状態であるので、ハイドロプレーニング
現象検知部１４は、警報ランプを「緑」にし、警報ブザ
ーの鳴動を禁止する制御信号を警報装置に出力する。メ
モリ１５から“１”が読み出されると、このときはハイ
ドロプレーニング現象が発生し易い状態であるので、ハ
イドロプレーニング現象検知部１４は、警報ランプを
「黄」にし、警報ブザーからの断続音の発生を指示する
制御信号を警報装置に出力する。さらに、メモリ１５か
ら“２”が読み出されると、このときはハイドロプレー
ニング現象が確実に発生する可能性のある状態であるの
で、ハイドロプレーニング現象検知部１４は、警報ラン
プを「赤」にし、警報ブザーからの連続音の発生を指示
する制御信号を警報装置に出力する。
このときはハイドロプレーニング現象が発生する可能性
がほとんどない状態であるので、ハイドロプレーニング
現象検知部１４は、警報ランプを「緑」にし、警報ブザ
ーの鳴動を禁止する制御信号を警報装置に出力する。メ
モリ１５から“１”が読み出されると、このときはハイ
ドロプレーニング現象が発生し易い状態であるので、ハ
イドロプレーニング現象検知部１４は、警報ランプを
「黄」にし、警報ブザーからの断続音の発生を指示する
制御信号を警報装置に出力する。さらに、メモリ１５か
ら“２”が読み出されると、このときはハイドロプレー
ニング現象が確実に発生する可能性のある状態であるの
で、ハイドロプレーニング現象検知部１４は、警報ラン
プを「赤」にし、警報ブザーからの連続音の発生を指示
する制御信号を警報装置に出力する。
【００３０】また、ハイドロプレーニング現象検知部１
４は、ハイドロプレーニング現象の発生の可能性を検知
した場合に、上記警報に加えて、前記運動制御装置に対
して、エンジンスロットルを電気的に戻すような制御信
号を出力するようにしてもよい。
４は、ハイドロプレーニング現象の発生の可能性を検知
した場合に、上記警報に加えて、前記運動制御装置に対
して、エンジンスロットルを電気的に戻すような制御信
号を出力するようにしてもよい。
【００３１】以上説明したように、本実施例に依れば、
ウェット路面の水の量を検出してハイドロプレーニング
現象が発生する可能性のある領域を検知するように構成
したので、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプ
レーニング現象が発生する可能性のある領域を正確に検
知することができる。
ウェット路面の水の量を検出してハイドロプレーニング
現象が発生する可能性のある領域を検知するように構成
したので、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプ
レーニング現象が発生する可能性のある領域を正確に検
知することができる。
【００３２】なお、本実施例では、路面状態の判別にニ
ューラルネットワークを用いたが、これに限らず、他の
路面状態の判別手法を用いてウェット路面の水の量を検
出してもよいし、また、ウェット路面の水の量を検出で
きる方法であればどのような方法を用いてもよい。
ューラルネットワークを用いたが、これに限らず、他の
路面状態の判別手法を用いてウェット路面の水の量を検
出してもよいし、また、ウェット路面の水の量を検出で
きる方法であればどのような方法を用いてもよい。
【００３３】次に、本発明に係るハイドロプレーニング
現象発生速度推定方法を適用したハイドロプレーニング
現象発生速度推定装置の一実施例を説明する。
現象発生速度推定方法を適用したハイドロプレーニング
現象発生速度推定装置の一実施例を説明する。
【００３４】前記実施例が、ニューラルネットワークか
ら検出される路面の水の量および車速検出手段から検出
された車速からハイドロプレーニング現象が発生する可
能性のある領域を検出したのに対して、本実施例は、前
記実施例と同様のマップを用いて、ニューラルネットワ
ークから検出される路面の水の量からハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性の高い速度を推定する点が異
なるのみである。したがって、本実施例の装置として、
前記実施例の図１，４に示す装置と同様の構成を用い、
本実施例の装置の構成要素のうち、前記実施例と同一構
成要素には同一符号を付し、その説明を省略する。
ら検出される路面の水の量および車速検出手段から検出
された車速からハイドロプレーニング現象が発生する可
能性のある領域を検出したのに対して、本実施例は、前
記実施例と同様のマップを用いて、ニューラルネットワ
ークから検出される路面の水の量からハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性の高い速度を推定する点が異
なるのみである。したがって、本実施例の装置として、
前記実施例の図１，４に示す装置と同様の構成を用い、
本実施例の装置の構成要素のうち、前記実施例と同一構
成要素には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００３５】図８は、前記実施例の図５に対応するもの
であり、制御装置４の詳細な構成を示すブロック図であ
る。図８から分かるように、図５のハイドロプレーニン
グ現象検知部１４に代えて、ハイドロプレーニング現象
発生速度推定部２１を配設した点が異なっている。
であり、制御装置４の詳細な構成を示すブロック図であ
る。図８から分かるように、図５のハイドロプレーニン
グ現象検知部１４に代えて、ハイドロプレーニング現象
発生速度推定部２１を配設した点が異なっている。
【００３６】以下、以上のように構成されたハイドロプ
レーニング現象発生速度推定装置が実行する制御処理を
説明する。
レーニング現象発生速度推定装置が実行する制御処理を
説明する。
【００３７】車両が路面を走行すると、ロードノイズ検
出手段１はロードノイズを検出し、増幅器２およびフィ
ルタ３はその検出されたロードノイズの周波数を分析
し、音圧レベル正規化部１１はその周波数分析されたロ
ードノイズの音圧値を正規化するとともに、車速正規化
部１２は、前記車速検出部５が検出した車速を正規化
し、その正規化された車速および前記正規化されたロー
ドノイズをニューラルネットワーク１３の入力層の各細
胞に入力する。ニューラルネットワーク１３は、前記学
習した結果に基づいて、路面状態、特にウェット路面上
の水の量を検出する。この検出された水の量に基づい
て、前記ハイドロプレーニング現象発生速度推定部２１
は、メモリ１５に記憶されたマップを検索して“２”が
最初に現れる車速範囲を検出し、その速度範囲の上限値
をハイドロプレーニング現象発生速度の推定値とする。
出手段１はロードノイズを検出し、増幅器２およびフィ
ルタ３はその検出されたロードノイズの周波数を分析
し、音圧レベル正規化部１１はその周波数分析されたロ
ードノイズの音圧値を正規化するとともに、車速正規化
部１２は、前記車速検出部５が検出した車速を正規化
し、その正規化された車速および前記正規化されたロー
ドノイズをニューラルネットワーク１３の入力層の各細
胞に入力する。ニューラルネットワーク１３は、前記学
習した結果に基づいて、路面状態、特にウェット路面上
の水の量を検出する。この検出された水の量に基づい
て、前記ハイドロプレーニング現象発生速度推定部２１
は、メモリ１５に記憶されたマップを検索して“２”が
最初に現れる車速範囲を検出し、その速度範囲の上限値
をハイドロプレーニング現象発生速度の推定値とする。
【００３８】ハイドロプレーニング現象発生速度推定部
２１は、この推定値を、図示しないディスプレイ等に表
示して運転者に知らせるとともに、前記検出された車速
と比較することにより運転者に警告する。
２１は、この推定値を、図示しないディスプレイ等に表
示して運転者に知らせるとともに、前記検出された車速
と比較することにより運転者に警告する。
【００３９】また、ハイドロプレーニング現象発生速度
推定装置を搭載した車両がオートクルーズ機能を有する
場合には、前記推定速度以上の値をオートクルーズの速
度に設定できないように制御することもできる。
推定装置を搭載した車両がオートクルーズ機能を有する
場合には、前記推定速度以上の値をオートクルーズの速
度に設定できないように制御することもできる。
【００４０】以上説明したように、本実施例に依れば、
路面の水の量を検出してハイドロプレーニング現象が発
生する可能性の高い速度を推定するように構成したの
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性の高い速度を正確に検知する
ことができる。
路面の水の量を検出してハイドロプレーニング現象が発
生する可能性の高い速度を推定するように構成したの
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性の高い速度を正確に検知する
ことができる。
【００４１】なお、本実施例でも、路面状態の判別にニ
ューラルネットワークを用いたが、これに限らず、他の
路面状態の判別手法を用いてウェット路面の水の量を検
出してもよいし、また、ウェット路面の水の量を検出で
きる方法であればどのような方法でもよい。
ューラルネットワークを用いたが、これに限らず、他の
路面状態の判別手法を用いてウェット路面の水の量を検
出してもよいし、また、ウェット路面の水の量を検出で
きる方法であればどのような方法でもよい。
【００４２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のハイドロ
プレーニング現象発生速度推定方法に依れば、車両が走
行している路面上の水の量を排出し、該検出された路面
上の水の量に基づいて、ハイドロプレーニング現象の発
生する車速が推定されるので、車両の車輪駆動方式に拘
わらず、ハイドロプレーニング現象が発生する可能性の
高い速度を正確に推定することが可能となる効果を奏す
る。
プレーニング現象発生速度推定方法に依れば、車両が走
行している路面上の水の量を排出し、該検出された路面
上の水の量に基づいて、ハイドロプレーニング現象の発
生する車速が推定されるので、車両の車輪駆動方式に拘
わらず、ハイドロプレーニング現象が発生する可能性の
高い速度を正確に推定することが可能となる効果を奏す
る。
【００４３】また、本発明のハイドロプレーニング現象
発生領域検知方法に依れば、車両が走行している路面上
の水の量および該車両の車速を検出し、該検出された路
面上の水の量および車速に基づいて、ハイドロプレーニ
ング現象の発生する領域であるか否かが検知されるの
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性のある領域を正確に検知する
ことが可能となる効果を奏する。
発生領域検知方法に依れば、車両が走行している路面上
の水の量および該車両の車速を検出し、該検出された路
面上の水の量および車速に基づいて、ハイドロプレーニ
ング現象の発生する領域であるか否かが検知されるの
で、車両の車輪駆動方式に拘わらず、ハイドロプレーニ
ング現象が発生する可能性のある領域を正確に検知する
ことが可能となる効果を奏する。
【図１】本発明に係るハイドロプレーニング現象発生領
域検知方法を適用したハイドロプレーニング現象発生領
域検知装置の一実施例の概略構成を示すブロック図であ
る。
域検知方法を適用したハイドロプレーニング現象発生領
域検知装置の一実施例の概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の制御部の詳細な構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図６】車両の車速および車両が走行するウェット路面
の水の量とハイドロプレーニング現象の発生領域との関
係を示す特性図である。
の水の量とハイドロプレーニング現象の発生領域との関
係を示す特性図である。
【図７】図６の特性に基づいて作成したマップの一例を
示す図である。
示す図である。
【図８】本発明に係るハイドロプレーニング現象発生速
度推定方法を適用したハイドロプレーニング現象発生速
度推定装置の制御部の詳細な構成を示すブロック図であ
る。
度推定方法を適用したハイドロプレーニング現象発生速
度推定装置の制御部の詳細な構成を示すブロック図であ
る。
１ ロードノイズ検出手段 ４ 制御部 ５ 車速検出手段 １４ ハイドロプレーニング現象検知部 ２１ ハイドロプレーニング現象発生速度推定部
───────────────────────────────────────────────────── 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 岡田 勇一 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 (4)
- 【請求項１】 車両が走行している路面上の水の量を検
出し、 該検出された水の量に基づいて、ハイドロプレーニング
現象が発生する車速を推定することを特徴とするハイド
ロプレーニング現象発生速度推定方法。 - 【請求項２】 前記車両の走行時に発生するロードノイ
ズを検出し、 該検出されたロードノイズから前記ウェット路面上の水
の量を検出することを特徴とする請求項１記載のハイド
ロプレーニング現象発生速度推定方法。 - 【請求項３】 車両が走行している路面上の水の量を検
出するとともに前記車両の車速を検出し、 該検出された水の量および車速に基づいて、車両がハイ
ドロプレーニング現象を発生する領域にあるか否かを検
知することを特徴とするハイドロプレーニング現象発生
検知方法。 - 【請求項４】 前記車両の走行時に発生するロードノイ
ズを検出し、 該検出されたロードノイズから前記ウェット路面上の水
の量を検出することを特徴とする請求項３記載のハイド
ロプレーニング現象発生領域検知方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33979594A JP3339978B2 (ja) | 1994-12-29 | 1994-12-29 | ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイドロプレーニング現象発生領域検知方法 |
| US08/579,274 US5765119A (en) | 1994-12-29 | 1995-12-27 | Method and device for estimating hydroplaning-occuring vehicle speed and method and device for detecting possibility of occurence of hydroplaning |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33979594A JP3339978B2 (ja) | 1994-12-29 | 1994-12-29 | ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイドロプレーニング現象発生領域検知方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08184533A true JPH08184533A (ja) | 1996-07-16 |
| JP3339978B2 JP3339978B2 (ja) | 2002-10-28 |
Family
ID=18330886
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33979594A Expired - Fee Related JP3339978B2 (ja) | 1994-12-29 | 1994-12-29 | ハイドロプレーニング現象発生速度推定方法およびハイドロプレーニング現象発生領域検知方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5765119A (ja) |
| JP (1) | JP3339978B2 (ja) |
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| JP2008256706A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Soc De Technol Michelin | 濡れた道路におけるタイヤのハイドロプレーニング現象を検出して評価する方法 |
| JP2010032269A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Toyota Motor Corp | ハイドロプレーニング発生速度推定装置 |
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| JP2001334921A (ja) * | 2000-05-30 | 2001-12-04 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車両の路面摩擦係数推定装置 |
| JP2005028887A (ja) * | 2003-07-07 | 2005-02-03 | Fuji Heavy Ind Ltd | 路面摩擦係数推定装置および路面摩擦係数推定方法 |
| US9899018B2 (en) * | 2016-06-24 | 2018-02-20 | GM Global Technology Operations LLC | Method, system and apparatus for addressing road noise |
| US10163434B1 (en) * | 2017-06-26 | 2018-12-25 | GM Global Technology Operations LLC | Audio control systems and methods based on road characteristics and vehicle operation |
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| US11521127B2 (en) | 2020-06-05 | 2022-12-06 | Waymo Llc | Road condition deep learning model |
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-
1994
- 1994-12-29 JP JP33979594A patent/JP3339978B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-12-27 US US08/579,274 patent/US5765119A/en not_active Expired - Fee Related
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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| US5765119A (en) | 1998-06-09 |
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