KR20220153026A

KR20220153026A - 차량 모니터링

Info

Publication number: KR20220153026A
Application number: KR1020227033111A
Authority: KR
Inventors: 보아즈 미즈라치; 하난 카스피; 스타스 샤피라
Original assignee: 택타일 모빌리티 엘티디.
Priority date: 2020-03-06
Filing date: 2021-03-04
Publication date: 2022-11-17
Also published as: US20230177891A1; WO2021176383A1; EP4115430A1; US11875614B2

Abstract

차량의 상태를 평가하기 위한 방법, 여기서 상기 방법은 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하는 단계; 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 다중-구성요소-모델(MCM) 구동 이벤트에 관한 MCM 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 단계; 여기서 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 하나 이상의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타내며; 적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계; 및 적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소 상태에 기초하여, 구성요소의 상태를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

차량 모니터링

본 출원은 차량 모니터링에 관한 것이다.

본 출원은 2020년 3월 6일자로 출원된 미국 가특허출원 제62/985,894호로부터의 우선권을 주장하고, 2020년 3월 6일자로 출원된 미국 가특허출원 제62/985,899호로부터의 우선권을 주장한다.

차량은 다중 구성요소를 포함하는 매우 복잡한 것이다. 구성요소의 상태는 시간이 지남에 따라 저하될 수 있으며 많은 경우 전용 차고에서 수리하기 전에 고장날 수 있다. 일부 고장은 고칠 수 없으며 전체 구성요소를 교체하거나 차량의 더 큰 부품을 교체할 필요가 있을 수 있다.

차량의 상태에 대한 광범위한 정보를 제공할 필요성이 증가하고 있다.

차량에는 일반적으로 특정한 수의 센서가 있다. 이러한 센서는 차량의 상태 및 거동에 대한 부분적인 정보만 제공할 수 있다.

차량에 대한 - 그리고 특히 차량의 다양한 구성요소에 관한 - 그리고 특히 전용 실제 센서에 의해 직접 측정되지 않는 측면에 대한 추가 정보를 제공할 필요성이 증가하고 있다.

본 발명은 상기 필요성을 해결하기 위한 것이다.

본 발명은 차량의 상태를 평가하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하는 단계, 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 다중-구성요소-모델(multi-component-model; MCM) 구동 이벤트에 관한 MCM 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 단계- 여기서 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타냄 -, 적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계; 및 적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 차량의 상태를 평가하기 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해진 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하는 단계- 상기 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수를 나타냄 -; 차량 컴퓨터에 의해, 복수의 제2 방향 각각에 대해, 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하는 단계; 및 위치 당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 차량 타이어의 유효 반경을 추정하는 방법을 제공한다. 상기 방법은, (a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함하는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 타이어 반경 영향 매개변수는 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함함; 및

하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계; 및 (a) 적어도 하나의 부분 동안 획득된 감지된 정보 - 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함함, 및 (b) 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 차량 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 차량의 중량을 평가하기 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 학습 기간 동안에 및 차량 센서에 의해, 차량의 구동 세션에 관한 차량 센서 측정치를 획득하는 단계; 및 차량 센서 측정치에 기초하여, 차량의 평가된 중량을 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서 계산은 차량에 의해 소비된 에너지를 나타내는 에너지 계수의 값을 기초로 하고, 여기서 에너지 계수는 그립, 타이어 상태 및 도로 상태를 기초로 하여 계산되는 제1 에너지 계수를 포함할 수 있다.

차량의 다양한 유닛의 상태를 평가하기 위한 방법이 제공될 수 있다. 평가는 구성요소 기반이거나 다중 구성요소 모듈(MCM) 기반일 수 있다. MCM에서 전체 MCM의 상태가 제공될 수 있고/있거나 MCM의 개별 구성요소의 상태가 제공될 수 있다.

예를 들어 - 서스펜션(suspension)은 MCM일 수 있으며 전체로서의 이의 상태가 제공될 수 있다. 추가로 또는 대안적으로 - 서스펜션 구성요소의 상태 - 예를 들어, 공기 스프링, 덤퍼(dumper), 부시 등의 상태가 제공될 수 있다.

구성요소 및/또는 MCM의 상태는 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하고 정보를 처리함으로써 평가될 수 있다. 처리는 차량에 의해 실행될 수 있고/있거나 차량 외부에 위치한 다른 컴퓨터화된 시스템에 의해 적어도 부분적으로 실행될 수 있다.

처리는 차량 구성요소 및/또는 차량 MCM의 거동에서 거동 영향 매개변수의 영향을 보상하는 것을 포함할 수 있다. 영향은 많은 양의 정보(예: 빅 데이터 기술 사용), 머신 러닝 등을 획득하고 처리하여 학습될 수 있다. 많은 양의 정보를 얻고 처리하는 예는 PCT 특허 출원 PCT/IB2018/056844에 설명되어 있다.

구성요소 및/또는 MCM의 수명 및/또는 상태에 대한 구동 이벤트의 영향을 학습함으로써, 상기 방법은 미래의 결함을 예측하고 결함이 발생하기 훨씬 전에 취해야 할 결함 방지 단계의 표시를 제공할 수 있다.

본 개시의 구현예는 도면과 함께 취해진 다음의 상세한 설명으로부터 더 완전하게 이해되고 인식될 것이다:
도 1은 방법의 예이다;
도 2a는 방법의 예이다;
도 2b는 방법의 예이다;
도 2c는 방법의 예이다.
도 3a는 방법의 예이다.
도 3b는 방법의 예이다;
도 3c는 방법의 예이다;
3d는 방법의 예이다;
도 3e는 방법의 예이다;
도 3f는 방법의 예이다;
도 3g는 방법의 예이다;
도 4a는 방법의 예이다;
도 4b는 방법의 예이다;
도 5는 방법의 예이다; 그리고
도 6은 차량 및 원격 시스템의 예이다.

다음의 상세한 설명에서, 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부사항이 제시된다. 그러나, 본 발명이 이러한 특정 세부사항 없이 실시될 수 있음은 당업자에 의해 이해될 것이다. 다른 예에서, 공지된 방법, 절차 및 구성요소는 본 발명을 모호하게 하지 않기 위해 상세하게 설명되지 않았다.

예시의 단순성과 명료성을 위해, 도면에 도시된 요소는 반드시 축척대로 도시되지 않았다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 일부 요소의 치수는 명확성을 위해 다른 요소에 비해 과장될 수 있다. 또한, 적절하다고 고려되는 경우, 대응하는 또는 유사한 요소를 나타내기 위해 도면 사이에 도면 부호가 반복될 수 있다.

시스템에 대한 명세서의 모든 참조는 시스템에 의해 실행될 수 있는 방법에 준용하여 적용되어야 한다.

본 발명의 예시된 구현예는 대부분의 경우 당업자에게 공지된 전자 부품 및 회로를 사용하여 구현될 수 있기 때문에, 본 발명의 기본 개념의 이해와 숙지를 위해 그리고 본 발명의 교시를 난독화하거나 혼란스럽게 하지 않게 하기 위해, 세부사항은 앞서 설명된 바와 같이 필요하다고 고려되는 것보다 더 많이 설명되지 않을 것이다.

방법에 대한 명세서 내의 모든 참조는 방법을 실행할 수 있는 시스템에 준용되어야 하고 컴퓨터에 의해 한 번 실행되어 방법의 실행 결과를 초래하는 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 준용되어야 한다.

시스템에 대한 명세서 내의 모든 참조는 시스템에 의해 실행될 수 있는 방법에 준용되어야 하고 컴퓨터에 의해 한 번 실행되어 방법의 실행 결과를 초래하는 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에도 준용되어야 한다.

아래에 언급된 방법, 장치 및/또는 컴퓨터 판독 가능 매체의 임의의 것은 다음 애플리케이션의 적어도 하나에 예시된 하나 이상의 측면 및/또는 구성요소 및/또는 단계 및/또는 명령을 사용할 수 있다 - 모두는 이의 전문이 본원에 참고로 포함된다:

a. 미국 가특허원 62/573,828 (출원일 2017년 10월 18일).

b. 미국 가특허원 62/556,447 (출원일 2017년 9월 10일).

c. 미국 가특허원 62/556,445 (출원일 2017년 9월 10일).

d. 미국 가특허원 62/564,270 (출원일 2017년 9월 28일).

e. 미국 가특허원 62/575,544 (출원일 2017년 10월 23일).

f. 미국 가특허원 62/556,444 (출원일 2017년 9월 10일).

g. 미국 가특허원 62/556,443 (출원일 2017년 9월 10일).

h. 미국 가특허원 62/722,210 (출원일 2018년 8월 24일).

i. PCT 특허출원 PCT/IB2018/056844 (출원일 2019년 9월 7일).

VCV 및 총 손상(VCV AND AGGREGATE DAMAGE)

다음 용어 및/또는 구문이 본 명세서에서 사용된다:

a. 및/또는 - 추가적으로 또는 대안적으로. "A 및/또는 B"는 A 만을 의미할 수 있고, B 만을 의미할 수 있으며, A 및 B를 의미할 수 있다.

b. (다중 구성요소 모듈(MCM)) - 차량 시스템(예: 서스펜션, 제동 등)의 하나를 구현하는 구성요소 집합이다.

c. MCM 거동 영향 매개변수 - MCM의 거동 영향 매개변수. 매개변수는 전체 차량의 매개변수(예: 중량, 속도), MCM에 속하지 않는 구성요소의 매개변수(예: 타이어의 유효 반경) 및/또는 하나 이상의 환경 매개변수(예: 온도)일 수 있다. MCM 거동 영향 매개변수는 MCM의 상태 또는 상태와 다르다.

d. 구성요소 거동에 영향을 주는 매개변수 - 구성요소의 거동에 영향을 주는 매개변수. 매개변수는 전체 차량의 매개변수(예: 중량, 속도), 구성요소에 속하지 않는 구성요소의 매개변수(예: 타이어의 유효 반경), 및/또는 하나 이상의 환경 매개변수(예: 온도). 구성요소 거동에 영향을 주는 매개 변수는 구성요소의 헬스(health) 또는 상태(status)와 다르다.

e. (비교가능한 차량 클래스(CVC)) - CVC의 차량은 서로 비교할 수 있다(예: 같은 연도, 모델 및 제조업체)의 차량은 동일한 엔진(엔진 비교 시) 등을 갖는다.

f. 차량 CV(VCV)는 차량 다중 구성요소 모듈(MCM) 상태 및 성능과 관련하여 현재 차량 상태 및 이력을 설명하는 정보의 기록이다. 정보는 특정 차량에 대해 객관적일 뿐만 아니라 유사한 제조사 및 모델과 비교하여 상대적이다.

g. MCM 구동 이벤트 - MCM의 상태에 관한 정보를 제공하기 위해 선택될 수 있는 구동 이벤트. 예를 들어, MCM이 차량의 섀시(chassis)라고 가정하면, 구동 이벤트(driving event)에는 범프 위를 구동시키거나 구덩이에 진입하는 것이 포함될 수 있다 - 그 이유는, MCM이 범프를 통과하는 동안 및/또는 구덩이에 들어가는 동안 차량의 움직임에 영향을 줄 것으로 예상되기 때문이다.

h. 부품 구동 이벤트 - 부품의 상태에 관한 정보를 제공하기 위해 선택될 수 있는 구동 이벤트. 예를 들어, 구성요소가 하나 이상의 부싱(bushing)이라고 가정하면, 이후에 구성요소 이벤트에는 차량 회전이 포함될 수 있다. 그 이유는, 결함이 있는 부싱으로 인해 스티어링 휠(steering wheel)과 관련하여 휠이 무작위로 움직일 것으로 예상되기 때문이다.

상기 방법은 차량의 상태, 차량의 다중 구성요소 및/또는 차량의 하나 이상의 MCM에 대한 풍부한 정보를 제공할 수 있다.

구성요소 및/또는 MCM의 상태는 다양한 방식으로 배열될 수 있다 - 예를 들어, 차량 이력 및 현재 상태를 설명하는 소위 차량 이력서(VCV) - 정보 모음에서 수집될 수 있으며, 이는 이의 상이한 MCM의 상태 및 이의 특성 및 성능에 관한 것이다. 임의의 다른 정보 배열이 제공될 수 있다.

감지된 정보가 다른 센서로부터 수집될 때 - 특정 시점에서 하나의 센서에 의해 획득된 감지된 정보가 특정 시점에서 또 다른 센서에 의해 획득된 감지된 정보로 가공(및/또는 비교 및/또는 유효화하는 데 사용)될 것이라는 측면에서 상관될 수 있다. 상관 관계는 상이한 센서에 의해 감지되지만 동일한 이벤트와 관련된 감지된 정보를 연관시킬 수 있다

VCV는 더 우수한 다음 사항을 위해, 차량 소유자, 차량 제조업체, 서비스 제공자 등에 특정 차량의 상태 및 성능에 대한 의미 있는 통찰력을 제공하는 것을 목표로 할 수 있다.

a. 상태 평가.

b. 유지 보수를 위한 진단.

c. 향후 모델을 위한 개선사항.

MCM은 다음의 적어도 하나를 포함할 수 있다:

a. 서스펜션.

b. 캠버(Camber), 토(Toe) 및 캐스터(Caster).

c. 엔진.

d. 섀시.

e. 차체.

f. 타이어.

g. 브레이크.

h. 스티어링 시스템.

i. 배터리.

j. 기어/변속기.

다음은 MCM을 특성화하기 위한 상세한 측면이다. 이들 각각에 대해, 다음과 상관 관계가 있는 성능을 분석한다:

a. 표면 정보: 예를 들어, 등급, 기울기, 곡률, 거칠기, 마찰, 자극으로서의 디스트레스(distress). 표면 정보의 예는 PCT 특허 출원 PCT/IB2018/056844 (출원일: 2019년 3월 14일)에 설명되어 있으며, 이는 참조로 본원에 포함된다.

b. 기타 차량 센서. 기타 센서는 물리적(실제라고도 함) 센서 및/또는 가상 센서일 수 있다.

c. 기타 차량의 정보를 감지했다.

각각의 MCM은 전체 단위로 분석될 수 있고 상기 방법은 MCM의 구성요소를 분석하도록 진행할 수 있다.

서스펜션

서스펜션은 타이어와 노면 사이의 마찰을 최대화하고 핸들링이 좋은 스티어링 안정성을 제공하며 승객의 편안함을 보장해야 한다.

상기 방법은 서스펜션을 MCM으로서 분석할 수 있다.

상기 방법은 상이한 서스펜션 MCM 구성요소의 성능 및 상태를 평가할 수 있다:

a. 에어 스프링.

b. 덤퍼.

c. 링크.

d. 부싱.

e. 안티-롤 바(Anti-Roll Bar).

f. 금속 스프링.

상기 방법은 전체 시스템으로서 서스펜션의 일반적인 성능을 분석하는 것을 포함할 수 있고, 이것을 자극(서스펜션의 응답을 초래할 구동 이벤트)과 상관시킬 수 있다.

다음 항목(시그니쳐(signature))의 임의의 항목이 정규화될 수 있고, 다른 시그니쳐와 비교될 수 있으며, 하나 이상의 점수를 제공하도록 추가로 처리될 수 있다. 설명의 편의를 위해 이러한 단계의 일부는 생략될 수 있다.

임펄스 응답 - 이것은 "라이드(Ride)" 측면 - 임펄스 유형의 여기(excitation)를 덤프/제지하는 능력을 테스트한다.

MCM 구동 이벤트(트리거(trigger) 또는 여기라고도 함)는 다음을 포함할 수 있다:

a. 스텝 업 충격: 움푹 들어간 곳에서 나오거나 요철 위로 올라간다.

b. 스텝다운 임펄스: 움푹 들어간 곳으로 떨어지거나 범프에서 떨어진다.

상기 방법은 임펄스-여기 - 크기 및 특성을 특성화하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 (예를 들어) MCM 거동 영향 매개변수, 예컨대 휠 속도, 차량 중량, 토크(더 높은 토크는 승압 임펄스의 효과를 감소시킬 것이다), 가속도, 도로의 등급 등을 고려해야 하는 정규화를 포함할 수 있다.

상기 방법은 섀시/드라이버 움직임에 대한 결과적인 영향을 측정할 수 있다.

a. 섀시에 부착된 가속도계(2D 또는 3D)를 사용한다.

b. 휠 속도.

c. "범프 스티어링" 효과를 측정한다.

상기 방법은 시그니처를 생성하기 위해 임펄스 응답을 특성화할 수 있다.

이것은 주파수 변환에 대한 시간(예: 고속 푸리에 변환), 응답 특성 계산, 및 임펄스 여기, 응답, 바운스 등을 설명하는 임펄스-응답-시그니처와 같은 시그니처 생성을 포함할 수 있다. 시그니처는 임펄스 응답, 예를 들면, 속도 변화의 진폭, 속도 진동의 지속 시간 등을 나타내어야 한다.

시그니쳐는 동일한 차량의 오래된 응답의 시그니쳐와 비교될 수 있고/있거나 동일한 CVC의 다른 차량의 응답의 시그니쳐와 비교될 수 있다.

상기 방법은 다음의 적어도 하나를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

a. 서스펜션 스텝업 응답 점수 - 속도당.

b. 서스펜션 스텝다운 응답 점수.

이들 스코어의 임의의 것은 임펄스 여기 이후의 기간(예를 들어, 몇 초, 예를 들어 10초) 동안 x축 및 z축 가속 신호(Ax 및 Az)에 기초할 수 있다. 이러한 가속 신호는 덤핑 팩터의 평균값과 응답의 피크 대 피크(진폭)를 결정하기 위해 처리될 수 있다.

점수는 시그니쳐일 수 있거나 시그니쳐에 임의의 기능을 적용할 수 있다.

스코어는 임의의 방식으로 정규화된 임펄스 응답을 나타낼 수 있다.

구불구불한 응답.

MCM 구동 이벤트는 좌우로의 빠른 질량 이동(mass transfer)을 포함할 수 있다. 한쪽으로 날카로운 스티어링을 감지한 후 즉시 반대편으로 날카롭게 스티어링함으로써 감지할 수 있다. 날카로움 - 예를 들어 초당 X도 이상과 같이 미리 정의된 임계값 이상.

상기 방법은 크기 및 특성에 의해 구불구불한 여기를 특성화하는 단계를 포함할 수 있다.

정규화는 (예를 들어) 휠 속도, 토크, 가속도, 도로 등급 등과 같은 MCM 거동 영향 매개변수를 고려하여야 한다.

상기 방법은 섀시/드라이버 움직임에 대한 결과적인 영향을 측정할 수 있다:

a. 섀시에 부착된 가속도계(2D 또는 3D)를 사용함.

b. 휠 속도.

c. 편향 센서.

상기 방법은 시그니쳐를 생성하기 위해 구불구불한 응답을 특성화할 수 있다.

여기에는 주파수 변환 시간(예: 고속 푸리에 변환), 응답 특성 계산, 구불구불한 여기 벡터, 응답, 바운스 등을 설명할 수 있는 시그니쳐와 같은 시그니쳐 생성이 포함될 수 있다.

시그니쳐는 동일한 차량의 오래된 응답의 시그니쳐와 비교되고/되거나 동일한 CVC의 다른 차량의 응답의 시그니쳐와 비교될 수 있다.

상기 방법은 다음의 적어도 하나를 계산하는 단계를 포함할 수 있다:

a. 우측 서스펜션 구불구불한 응답 점수.

b. 좌측 서스펜션 구불구불한 응답.

c. 섀시가 구불구불한 바깥쪽으로 기울어지는 경향에 대해 작용할 것으로 예상되므로 Ay, Az 및 V를 측정한다. 그런 다음, 도로 뱅킹(road banking)을 보상한다. 그런 다음, 차량 뱅킹을 계산한다.

d. 뱅킹이 낮아질수록 점수가 높아진다.

계속 응답 및 준-계속(quasi-continues) 응답

이것은 다음과 같은 몇 가지 MCM 구동 이벤트를 포함할 수 있다: 코너링, 가속 스쿼트(squat), 제동 및 거친 도로에서의 구동.

코너링은 차량이 생성할 수 있는 원심력의 양일 수 있으며 g 단위로 측정되고 횡가속도(Lateral Acceleration)로 표시된다. 코너링은 차량의 중량의 중심에 가해지는 힘을 측정한 것이다. 예를 들어, 도로의 곡선 구간을 구동할 때 도로에 대한 차량의 각도를 측정한다.

가속 - 스쿼트 동작을 초래함 - 가속할 때 차량의 앞쪽이 올라가고 차량의 뒤쪽이 낮아진다. 이것은 (도로 등급, 경사) 또는 동적/준-연속(가속)과 같은 다양한 매개변수에 의해 정규화될 수 있다.

제동 - 다이빙 동작을 유발한다. 감속 시 차량의 앞부분이 낮아지고 차량의 뒷부분이 올라간다.

거친 길 - 임펄스 여기의 "빈번한" 세트.

상기 방법은 지속-여기: 특성 및 크기를 특성화하는 것을 포함할 수 있다.

이것은 휠 속도, 토크, 가속도계, 등급, 반경, 뱅킹, 거칠기 지수, 가속도와 같은 MCM 거동 영향 매개변수에 의해 정규화될 수 있다.

상기 방법은 섀시/드라이버 움직임에 대한 결과적인 영향을 측정하는 단계를 포함할 수 있다:

a. 섀시에 부착된 가속도계(2D 또는 3D)를 사용함.

b. 서스펜션 MCM의 상이한 HW 센서: 에어 스프링, 덤퍼 등의 사용.

상기 방법은 그립에 대한 결과적인 효과를 측정하는 단계를 포함할 수 있다:

a. 제동 - 후방 휠의 그립 손실.

b. 가속 - 전방 휠의 그립 손실.

c. 코너링 오른쪽/왼쪽 - 왼쪽/오른쪽 휠의 그립 손실, 오버-스티어/언더-스티어.

d. 험로 - 구동 속도와 관련된 모든 휠의 그립 손실.

e. "탑승 높이" 측정 - 연-여기 동안.

[0079] 연속-응답 특성화:

a. 계산: 4개의 모서리에서 표면 및 지면에 상대적인 섀시 위치

b. 사용: 특징, 처리된 HW 센서 등

c. 연속-여기, 응답을 설명하는, 연속-응답-시그니쳐를 생성함.

d. 다음을 사용하여 비교 가능한 값으로 정규화함: 속도, 중량 및 연속 작동 기간(덤퍼(dumper)를 가열함).

성능 점수 생성: 연속-여기 유형.

결과:

a. 서스펜션 코너링 반응 점수.

b. 서스펜션 제동 반응 점수.

c. 서스펜션 가속 반응 점수.

d. 서스펜션 뱅킹 응답 점수.

e. 서스펜션 거칠기 응답 점수.

점수 기능은 여기력(excitation force)에도 불구하고, 차량 섀시가 지면과 평행을 유지하려는 경향을 반영한다.

서스펜션 하위 구성요소: 에어 스프링

공기 스프링은 휠과 차량 본체 사이에 위치한 실린더형 공기 챔버를 포함하고, 공기의 압축 특성을 사용하여 휠 진동을 흡수한다. 전기적으로 제어되는 공기 스프링은 차량을 들어 올리거나 수평을 맞추는 데에도 사용된다.

트리거/여기/이벤트(컴포넌트 구동 이벤트)를 감지할 때:

a. 급가속/제동

b. 공기 압축기/해제 - 밸브 활성화

c. 유휴 기간 또는 준-정적 여기 동안 편향 센서 변경

여기 크기 및 특성을 특성화한다.

속도, 가속/감속, 도로 경사, 중량 등과 같은 구성요소 거동 영향 매개변수를 보상함으로써 정규화.

섀시/드라이버 움직임에 대한 결과적인 영향을 측정한다.

a. 섀시에 부착된 가속도계 사용 - 2D 또는 3D, 편향 센서, 밸브/압축기, 압력 등

b. 편향 및 "준-정적" 가속도 변화 측정

공기 누출에 대한 성능 및 응답을 다음과 같이 특성화한다:

a. 압축기가 작동해야 하는 기간(즉, 공기 스프링을 제어해야 하는 경우)을 무시하면서, 압축기 "비정상적" 활성화 기간을 집계한다 - 즉, "부드러운" 구동 섹션에 중점을 둔다.

b. 압축기가 꺼져 있고 차량이 서 있을 때 편향 센서 변화를 모니터링한다.

c. 작업 영역/높이(즉, 스프링의 동적 범위)를 평가한다.

준-정적 여기와 상관된, 최소/최대 편향 값을 모니터링한다.

제어 루프 특성에 대한 성능 및 응답을 다음과 같이 특성화한다:

a. 변화에 반응하여 압축기 및 해제 밸브(releasing-valve)를 활성화한다.

b. 급제동 동안의 "노즈 다이빙"을 모니터링한다.

c. 퓨즈 편향 센서 및/또는 가속도 Ax, Az(브레이크 토크 포함)

d. 다음으로 정규화: 도로 등급, 중량.

e. 급가속의 "리어 스쿼트(rear squat)"를 모니터링한다 - 위와 동일함.

정규화 - 중량

"시그니쳐" 생성:

a. 공기 누출량 - 여기/주기 당 - 공회전 시간과 비교하여 공기 압축기 작동 시간을 집계함. 비율이 점수가 될 것이다.

b. 작업 영역/높이 - 중량 당, 준-정적 여기.

F = mA = KdeltaX

K가 낮을수록 점수가 높아진다.

c. 압축기/밸브 제어 루프 - 여기당 공기 보상.

d. 여기 모멘트에서 압축기 또는 밸브 작동까지 경과된 시간을 측정함. 기간이 짧을수록 점수가 높아짐.

결과 점수는 "시그니쳐" 생성하다 라는 제목하의 - 위의 두 단락에 예시된 바와 같이 계산된다.

a. 공기 스프링 시스템 공기 누출 점수.

b. 에어 스프링 작업 영역 점수.

c. 여기 점수에 대한 공기 스프링 제어 성능.

서스펜션 하위 구성요소 - 댐퍼

스프링은 에너지를 흡수하는 데는 뛰어나지만 에너지를 분산시키는 데는 그다지 좋지 않다. 댐퍼는 원치 않는 스프링 동작을 제어한다. 일반적으로, 댐퍼는 이의 압축 주기보다 이의 확장 주기 동안 더 많은 저항을 갖는다 - 따라서 범프를 넘어서 구동할 때, 스프링은 충격을 빠르게 흡수할 것이지만 이의 크기를 더 느리게 회복할 것이다.

댐퍼와 공기 스프링은 속도에 민감하다 - 서스펜션이 더 빨리 움직일수록 충격 흡수 장치가 더 많은 저항을 제공한다. 이를 통해 충격이 바운스, 스웨이(sway), 브레이크 다이빙 및 가속 스쿼트를 포함한 도로 조건에 맞게 조정할 수 있다.

구성요소 구동 이벤트는 임펄스 자극(승압/강압)이다.

주어진(정규화 인자) 구성요소 거동 영향 매개변수: 임펄스 "에너지" 크기 및 유형, 도로 등급, 중량 및 타이어 압력

댐퍼 응답을 특성화하고 다음을 측정 및 계산한다.

a. 억제 요인.

b. 속도 응답 - 임펄스 크기 당.

c. 압축 주기 대 연장 주기를 차별화함.

d. 압축 및 확장 주기 동안, 편향 높이 대 Z -가속 사용.

e. 시그니쳐 생성 - 위의 응답 구성요소에 따라, 결합된 벡터.

정규화함.

위의 성능 구성요소에 따라 점수를 생성한다.

댐퍼는 다음 센서의 적어도 일부를 사용하여 모니터링될 수 있다: 차체 가속도(종방향, 측면 방향, 요(Yaw)), 휠 수직 가속도: 휠 축에 부착된 수직 가속도계, 차체의 각 모서리에 있는 수직 가속도계, 편향 센서, 휠 속도 센서, 각 덤퍼당 하나 이상의 밸브를 활성화하기 위한 솔레노이드 전류 [A], 공기 스프링 압력 센서(4개의 모서리 모두에 대한 중앙 저장소), 공기 밸브 액추에이터(부울방식(Boolean)) x 4 모서리, 압축기 켜짐/꺼짐 센서(부울), 다중 챔버 공기 스프링의 센서: 챔버 사이의 밸브 - 켜기/끄기(부울란) - 공기 스프링 강성 계수를 제어한다.

상기 방법은 공기 스프링-강성을 모니터링하는 단계("시그니처" 생성하다 라는 제목 하의 - 위의 12개 단락에서 설명됨), 및 다중 챔버 밸브와 상호 연관시키는 단계를 포함할 수 있다 - 상이한 밸브 개방 구성마다 상이한 강성 값을 예상한다.

하위 구성요소: 부싱

부싱은 고무, 폴리우레탄 또는 기타 재료로 만들어진 쿠션이다. 차량 서스펜션 및 스티어링 조인트에 장착되어 노면 범프를 흡수하고 조인트의 움직임의 양을 제어하며 소음과 진동을 감소시킨다.

고무가 닳거나 건조되면 부시가 손상된다.

다음 증상은 결함있는 부시를 나타낸다.

제1 구성요소 구동 이벤트 - 차량이 순항 동안에 방황하는지 여부를 찾는 것을 목표로 할 수 있다. 차량은 스티어링 휠 입력 없이 한쪽으로 "트랙트(tract)"한다. 매번 다른 방향과 각도로.

제1 구성요소 구동 이벤트를 감지하는 방법: 스티어링 위치와 관련/상관되지 않은, 왼쪽/오른쪽 휠 속도의 차이를 감지하여 차량 경로 전환을 모니터링한다. 결함이 있는 부싱은 구동 휠과 관련하여 휠이 무작위로 움직이도록 허용할 수 있다. 결함있는 부싱은 차량의 한쪽으로 치우치는 현상을 유발할 수 있으며, 이 경우 한 쌍의 휠(전방 휠 쌍 또는 후방 휠 쌍)의 유효 휠 반경에 차이가 있는지 확인이 필요하다.

상기 방법은 휠 속도 차이 대 스티어링 휠 위치: 크기 및 허용 오차의 룩업 테이블(LUT)과 같은 매핑을 고해상도로 생성함으로써 가상 센서를 생성할 수 있다.

상기 방법은 "무작위" 방황을 의미하는 변화를 찾음으로써 이 매핑을 분석하고 현상 크기를 점수화할 수 있다.

상기 방법은 첫 번째 점수를 생성할 수 있다.

두 번째 구성요소 구동 이벤트 - 움푹 들어간 곳의 범프를 칠 때 스티어링 휠 움직임을 감지하기 위한 - 범프 또는 움푹 들어간 곳을 치는 것. 양쪽에 같은 임펄스(스텝-업/스텝-다운)를 쳤을 때. 이는 그 순간의 스티어링 위치의 변화와 충돌 직후 차량 방향(heading)을 모니터링하여 감지할 수 있다.

이것은 다음에 의해 감지될 수 있다:

a. 운전자의 의도적인 스티어링 휠 움직임과 원하지 않는 움직임(방법이 찾을 수 있음)을 구별: 날카로운 고주파수 미세 움직임 확인(구동자가 할 수 없다고 가정)

b. 움푹 들어간 곳/범프를 치는 결과로서의, 차량 방향의 의도하지 않은 변화를 모니터링하고, 움푹 들어간 곳이나 범프 직후의 측방향 가속도를 모니터링하고, 스티어링 휠 변경과 연관시킨다.

상기 방법은 위의 상관관계의 매핑(예를 들어, LUT)일 수 있는 가상 센서 출력을 생성할 수 있다.

방법은 두 번째 점수를 계산할 수 있다.

제3 구성요소 구동 이벤트 - 스티어링 휠 백래시(backlash)/히스테리시스(hysteresis)를 감지하기 위한 것일 수 있다. 여기에는 이의 스티어링 휠 위치와 상관 관계가 없는, 스티어링 휠의 미세한 움직임(예: -2도 이하)이 차량의 실제 경로 전환과 상관 관계가 없는, 이의 경로에서 우회하는 차량이 포함될 수 있다.

이것은 감지될 수 있다. 약간의 방향 전환이 감지되면: 왼쪽과 오른쪽 휠의 속도 차이를 모니터링하고 스티어링 휠 위치 변경과 연관시킨다. 스티어링 휠의 이동 방향이 변경되고(예: 시계 방향에서 반시계 방향으로) 변화가 매우 작으면, 방향 변경 후 첫 번째 순간을 모니터링한다. 위와 동일 - 왼쪽과 오른쪽 휠의 속도 차이를 모니터링하고, 스티어링 휠 위치 변경과 연관시킨다.

제4 구성요소 구동 이벤트는 진동하는 휠을 감지하는 것을 목표로 할 수 있다.

휠이 "무작위로" 진동할 때 - 즉, 속도 또는 휠 주파수와 상관되지 않음 - 따라서 휠 불균형과 관련이 없는 경우 - 이는 결함이 있는 부싱의 결과일 수 있다.

진동의 주파수 내용은 높으며 - 즉, "날카로운" 미세 움직임이다. 도로의 미세 질감이 거칠어짐에 따라 이러한 현상이 악화될 수 있다.

상기 현상은 휠 속도를 분석하고 고주파 구성요소를 살펴봄으로써 감지할 수 있다. 진동이 스프링 질량으로 전달되는 경우: 가속도계를 사용하여 감지한다. 휠 주파수와 관련된 노이즈를 제거한다. 거칠기로 정규화한다(구성요소 거동에 영향을 주는 매개변수의 예).

상기 방법은 임의의 휠 진동을 휠당 및/또는 축별로 표면 거칠기와 상관시킬 수 있는 가상 센서 출력을 제공할 수 있다.

상기 방법은 상관에 기초하여 제4 스코어를 생성할 수 있다.

상기 방법은 "자가 움직이는" 스티어링 휠(불량 부시로 인한)과 스티어링 휠의 구동자 이동을 구별할 수 있다. 여기에는 스티어링 휠 모터의 부하 감지가 포함될 수 있다(차선 유지 모드에 유사하게 사용됨).

캠버, 토우 및 캐스터

이것은 다양한 구동 축의 위치(오히려 배향 각도)를 나타낸다.

이것은 타이어 유효 반경과 같은 구성요소 거동 영향 매개변수의 표시를 제공하는 가상 센서를 사용할 수 있다.

상기 방법은 구동자가 스티어링 휠을 잡고 있는지, 그리고 적용된 힘/부하가 무엇인지에 대한 표시를 감지하거나 수신할 수 있다.

상기 방법은 각 현상(캐스터, 토우 및 컴버(cumber) 외부)의 시그니처를 생성할 수 있다.

시그니쳐는 동일한 차량의 오래된 응답의 시그니쳐와 비교되고/되거나 동일한 CVC에서 다른 차량의 응답의 시그니쳐와 비교될 수 있다.

캐스터 - 캐스터 각도는 코너링 직 후 이의 홀드를 해제할 때 스티어링 휠이 곧게 펴지는 경향에 대한 책임이 있다.

캐스터의 변경은 섀시의 손상으로 간주되며 수정/보상이 어렵다. 따라서, 모니터링하고 점수를 매기는 것이 매우 중요하다.

구성요소 구동 이벤트는 코너링 후 해제될 때 스티어링 휠 위치가 천천히 복귀하거나 중립 위치로 복귀하지 않는 것을 검출하는 것을 목표로 한다.

구성요소 구동 이벤트는 스티어링 휠의 해제가 뒤따르는 차량의 스티어링을 감지하는 것을 포함할 수 있다.

결함이 있는 경우 - 차량이 직선 구동 코스로 충분히 빨리 복귀하지 않는다.

이는 스티어링이 수행된 직후 스티어링 휠을 놓을 때 차량이 직선 구동 코스로 복귀하는 데 걸리는 시간/거리를 모니터링함으로써 검출할 수 있다.

모니터링 결과는 휠 속도, 중량, 타이어 압력, 도로 등급과 같은 구성요소 거동 영향 매개변수에 의해 정규화될 수 있다.

상기 방법은 구동 휠에 가해진 압력을 감지하여 구동 휠의 해제를 감지하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 속도당 중립에 대한 복귀 거리를 상관시킬 수 있는 가상 센서 출력을 제공할 수 있다.

상기 방법은 상관에 기초하여 점수를 생성할 수 있다. 구동 속도로 정규화되어 스티어링 휠이 이의 원점 위치에 빨리 도달할수록 점수가 높아진다.

토우 각도는 차량 스티어링을 안정화시키는 역할을 한다: 직선으로 구동하고 스트링 휠을 놓을 때, 구동자가 스티어링 휠을 잡고 있지 않을 때 스티어링의 안정성에 영향을 준다. 캠버와 달리, 토우 각도 결함은 차고에서 수정할 수 있다. 따라서 개인을 입력 정보로 모니터링하고 제공하도록 할 필요가 있다.

결함이 있는 경우 스티어링 휠이 "가벼움", 즉 안정적이지 않음을 느끼거나, 구동자가 직선 코스에서 비난하면서 마이크로 스티어링 "수정"을 적용하거나, 구동자가 스티어링 휠에 스티어링 힘을 가하지 않으면, 차량은 한쪽으로 치우치거나 코스가 좌우로 "너무 많이" 수정된다.

본 방법은 순항 시 직선으로 구동하고 구동자가 스티어링 힘을 가하지 않을 때 우회(좌측 및 우측 휠 속도의 차이)를 모니터링함으로써 이를 검출할 수 있다.

상기 방법은 왼쪽/오른쪽 타이어 압력/유효 직경/구름 저항/그립의 차이를 배제할 수 있다.

상기 방법은 부쉬 문제(bushes problem)를 배제할 수 있다 - 시간에 따른 전환(방향 및 크기)의 일관성 확인) - 차량은 항상 동일한 전환 크기로 동일한 방향으로 "당길" 것이다.

모니터링 결과는 속도 및 표면 거칠기와 같은 구성요소 거동 영향 매개변수에 의해 정규화될 수 있다.

상기 방법은 속도당 전환/방향 불안정성을 상관시킬 수 있는 가상 센서 출력을 제공할 수 있다.

상기 방법은 상관 관계에 기초하여 점수를 생성할 수 있다.

구성요소 구동 이벤트는 휠이 베어링을 향하고 있지 않기 때문에(일명(AKA) 슬립 각도) 커브 중에 차량이 미끄러지는 것을 감지하는 것을 목표로 한다.

코너링하는 동안, 스티어링 휠 위치는 측면 여기가 낮고 표면 마찰이 높은 경우에도 그리고 Ackerman 각도의 오정렬(잘못된 발가락)으로 인해 코너링 반경과 정확히 상관되지 않는다.

상기 방법은 상대적으로 작은 측면 여기 크기로, 반경 및 속도를 갖는 코너링 및 상대적으로 정상 상태 동안 이를 검출할 수 있다. 상기 방법은 휠 속도를 측정하고, 왼쪽과 오른쪽의 차이를 추출하고, 코너링 반경을 추정하고, 스티어링 휠 위치와 연관시킬 수 있다.

상기 방법은 휠 속도 차이(좌측/우측/후방/전방) 대 스티어링 휠 위치를 상관시킬 수 있는 가상 센서 출력을 제공할 수 있다.

상기 방법은 상관관계에 기초하여 점수를 생성할 수 있다. 왼쪽/오른쪽 사이의 차이와 핸들 위치 사이의 차이가 클수록 점수가 낮아진다.

구성요소 구동 이벤트는 구동자가 (잘못된 형태의 토우를 보상하기 위해) 직선으로 구동시킬 때에도 미세 스티어링 휠 움직임을 적용해야 할 필요성을 감지하기 위한 - 또는 직선 방향으로 구동하는 동안 휠 스티어링이 안정하지 않은 - 구동자가 미세 수정을 필요로 할 수 있는지 감지하기 위한 목적이 있을 수 있다.

상기 방법은 일정 기간 동안 직선으로 구동할 때 스티어링 휠 움직임을 모니터링할 수 있고, 움직임을 집계하고(델타 스티어링 휠 위치를 통합) 기간당 평균을 낼 수 있다.

상기 방법은 불안정성을 나타내는 값-직선 구동을 유지하기 위해 필요한 평균 움직임을 출력하는 가상 센서를 제공할 수 있다.

캠버 - 캠버 각도는 주로 코너링 동안 차량 그립에 영향을 준다. 결함 캠버 각도는 수정하기 어려운 "섀시 손상"으로 간주되므로 모니터링하고 점수를 매기는 데 매우 중요하다.

구성요소 구동 이벤트는 날카로운 코너링 동안 측면 그립의 손실을 감지하는 것을 목표로 할 수 있다. 급격하게 코너링을 하는 동안, 차량이 측 방향으로 미끄러진다.

상기 방법은 급격하게 코너링할 때 측면 슬립/스키드를 감지함으로써 이를 감지할 수 있다.

검출된 정보는 측면 가속도, 표면 마찰, 차량 중량, 타이어 압력, 표면 뱅킹/등급과 같은 구성요소 거동 영향 매개변수에 의해 정규화될 수 있다.

상기 방법은 특정 측면 문제를 감지하기 위해 왼쪽/오른쪽 코너링을 구별할 수 있다.

상기 방법은 측 방향 슬립 대 위의 정규화 감지된 정보를 상관시킬 수 있는 가상 센서 출력을 제공할 수 있다.

상기 방법은 상관 관계에 기초하여 점수를 생성할 수 있다. 좌우 코너링 동안의 그립의 차이가 클수록 점수가 낮아진다.

도 1a는 방법(100)을 예시한다.

방법(100)은 차량의 상태를 평가하기 위한 것이다.

방법(100)은 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하는 단계(110)에 의해 시작할 수 있다.

구동 세션은 몇 초, 몇 분, 하루 또는 그 이상의 날짜 또는 훨씬 더 이상 지속될 수 있다.

획득은 차량의 하나 이상의 실제 센서에 의해 감지된 정보를 감지하는 것을 포함할 수 있다. 획득은 또한 하나 이상의 가상 센서의 감지된 정보를 제공하기 위해 하나 이상의 센서(및 추가 정보일 수 있음)로부터 감지된 정보를 처리할 수 있다.

차량은 다수의 구성요소를 포함할 수 있으며 일부는 MCM에 포함될 수 있다.

간략히 설명하기 위해, 방법(100)은 하나 이상의 MCM의 상태 및 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정함으로써 차량의 상태를 평가한다고 가정한다.

상태는 하나 이상의 점수, 하나 이상의 매핑 및/또는 룩업 테이블 등에 의해 표시될 수 있다.

(하나 이상의 구성요소 중의) 구성요소는 (하나 이상의 MCM 중의) MCM에 속할 수 있다. 대안적으로 - (하나 이상의 구성요소 중의) 구성요소는 하나 이상의 MCM에 속하지 않을 수 있다.

단계(110)에는 단계(120)가 뒤따를 수 있다.

단계(120)는, 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 MCM 구동 이벤트에 관한 MCM 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

MCM의 상태에 관한 정보를 제공하기 위해 MCM 구동 이벤트가 선택된다. 예를 들어, MCM이 차량의 섀시라고 가정하면, 구동 이벤트에는 범프 위를 구동하거나 구덩이에 진입하는 것이 포함될 수 있다 - 그 이유는, MCM이 범프를 통과하는 동안 및/또는 구덩이에 들어가는 동안 차량의 움직임에 영향을 줄 것으로 예상되기 때문이다.

구성요소의 상태에 관한 정보를 제공하기 위해 구성요소 구동 이벤트가 선택된다. 예를 들어, 구성요소가 하나 이상의 부싱이라고 가정하면, 구성요소 이벤트에는 차량 회전이 포함될 수 있다 - 그 이유는, 결함이 있는 부싱으로 인해 스티어링 휠과 관련하여 휠의 무작위 움직임이 도입되는 것으로 예상되기 때문이다.

하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, MCM이 섀시이고 섀시에 결함이 있다고 가정하면, 결함이 있는 섀시는 전체 차량 및/또는 차량의 휠의 진행 상황에 영향을 미칠 수 있다.

하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 구성요소가 하나 이상의 부싱이고 하나 이상의 부싱에 결함이 있다고 가정하면, 하나 이상의 부싱이 전체 차량 및/또는 차량 휠의 진행 상황에 영향을 미칠 수 있다.

단계(120) 다음에 단계(130) 및/또는 단계(140)이 올 수 있다.

단계(130)은 적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

단계(130)는 MCM 거동 정보를 다른 MCM 거동 정보와 비교하는 단계(132)를 포함할 수 있다.

다른 MCM 거동 정보는 이전 MCM 구동 이벤트 - 예를 들어, 동일한 범프 위로 구동, 유사한 범프 위를 구동하는 것 등에 관한(동일한 차량의 동일한 MCM의) 이전 MCM 거동 정보일 수 있다.

다른 MCM 거동 정보는 다른 차량의 MCM(동일한 MCM)의 MCM 거동 정보일 수 있다. MCM의 차량과 다른 차량은 동일한 비교가능한 차량 클래스에 속할 수 있다.

단계(140)는 적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

단계(140)는 구성요소 거동 정보를 다른 구성요소 거동 정보와 비교하는 단계(142)를 포함할 수 있다.

다른 구성요소 거동 정보는 이전 구성요소 구동 이벤트에 관한 (동일한 차량의 동일한 구성요소의) 더 오래된 구성요소 거동 정보- 예를 들면, 동일한 범프 위의 구동, 유사한 범프 위의 구동 등일 수 있다.

다른 구성요소 거동 정보는 다른 차량의 구성요소(동일한 구성요소)의 구성요소 거동 정보일 수 있다. 구성요소의 차량과 다른 차량은 동일한 비교가능한 차량 클래스에 속할 수 있다.

감지된 정보는 MCM 거동 영향 매개변수를 나타낼 수 있고, 여기서 상기 방법은 정규화된 MCM 거동 정보를 제공하기 위해 MCM 거동 영향 매개변수를 보상하는 단계를 포함할 수 있다.

보상은 단계(120, 130) 동안, (140) 동안 및/또는 추가 단계(이제 도시됨) 동안 실행될 수 있다. 설명의 편의를 위해, 보상은 단계(120)의 일부(122)로 도시된다.

감지된 정보는 구성요소 거동 영향 매개변수를 나타낼 수 있고, 여기서 상기 방법은 정규화된 구성요소 거동 정보를 제공하기 위해 구성요소 거동 영향 매개변수를 보상하는 단계를 포함할 수 있다. 보상은 단계(120, 130) 동안, (140) 동안 및/또는 부가 단계(이제 도시됨) 동안 실행될 수 있다. 설명의 편의를 위해, 보상은 단계(120)의 일부(124)로 도시된다.

MCM 거동 영향 매개변수는 다수의 차량에 의해 획득된 방대한 양의 정보에 기계 학습을 적용함으로써 식별될 수 있다.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고 MCM 구동 이벤트는 계단(step)에서의 구동, 움푹 들어간 곳에서의 구동, 구불구불한 구동, 코너링, 가속 스쿼트, 제동, 및 거친 도로 위의 구동의 적어도 두 가지를 포함할 수 있다.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고, MCM 거동 정보는 스텝-업 및 스텝-다운 이벤트에 대한 차량 속도당 차량의 임펄스 응답을 나타낼 수 있다.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고, MCM 거동 정보는 다음의 적어도 하나를 나타낼 수 있다:

a. 브레이크 이벤트 동안 하나 이상의 후방 휠의 그립 상실;

b. 차량 가속 이벤트 동안 하나 이상의 전방 휠의 그립 상실;

c. 코너링 이벤트에 대한 적어도 하나의 응답, 여기서 응답은 (a) 차량의 한쪽 휠의 그립 손실, (b) 오버-스티어링 및 (c) 언더-스티어링 중에서 선택될 수 있음; 및

d. 거친 도로를 구동할 때 차량 속도 당 그립 손실.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 것은 다중 점수를 계산하는 것을 포함할 수 있고, 다중 점수는 적어도 하나의 서스펜션 코너링 응답 점수, 서스펜션 제동 응답 점수를 포함할 수 있고; 서스펜션 가속 응답 점수; 서스펜션 뱅킹 응답 점수; 서스펜션 거칠기 응답 점수, 서스펜션 구불구불한 응답 점수; 서스펜션 스텝-업 응답 점수; 및 서스펜션 스텝-다운 응답 점수를 포함할 수 있다.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고 하나 이상의 구성요소는 공기 스프링, 댐퍼, 하나 이상의 부시, 및 하나 이상의 스티어링 축 중에서 선택될 수 있다.

하나 이상의 구성요소는 공기 스프링일 수 있고 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 것은 공기 스프링 시스템 공기 누출 점수, 공기 스프링 작업 영역 점수, 및 여기 점수에 대한 공기 스프링 제어 성능을 계산하는 것을 포함할 수 있다.

하나 이상의 구성요소는 댐퍼일 수 있고 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 것은 억제 인자, 임펄스 크기당 속도 응답, 및 압축 주기 대 확장 주기 점수를 계산하는 것을 포함할 수 있다.

하나 이상의 구성요소는 하나 이상의 부시일 수 있고, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 것은 스티어링 휠 위치 점수에 대한 휠 속도 차이, 범프 또는 움푹 들어간 곳을 칠 때의 스티어링 휠 움직임, 스티어링 휠 백래시 또는 히스테리시스 스코어, 및 고주파 휠 진동 점수를 계산하는 것을 포함할 수 있다.

하나 이상의 구성요소는 하나 이상의 스티어링 축일 수 있고 구성요소 거동 정보는 하나 이상의 스티어링 축 각도를 포함할 수 있고, 하나 이상의 스티어링 축 각도는 캠버, 토우 및 캐스터를 포함할 수 있다.

감지된 정보는 차량의 스티어링 휠에 가해지는 힘에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이 센서는 구동자가 휠에서 손을 떼는 시점의 징후를 제공할 수 있다.

감지된 정보는 차량의 적어도 하나의 가상 센서 및 적어도 하나의 실제 센서에 의해 획득될 수 있다.

MCM은 차량의 섀시일 수 있고 상기 방법은 여러 방향에서 섀시에 대한 집계된 손상을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

추정은 차량의 수명(또는 임의의 다른 기간) 동안 획득한 감지된 정보를 기반으로 할 수 있다.

엔진의 상태

엔진(연소) 또는 모터(전기)는 주로 MCM으로 모니터링될 것이다.

에너지 방정식을 사용하여, 방정식의 상이한 계수/구성요소를 분석한다.

엔진/모터 성능과 관련된 영향 모니터링 및 집계 - 누적 손상을 암시함.

중요한 이벤트의 기록(logging)

하기 특성이 분석되고, 모니터링되고, 점수가 매겨진다:

에너지 효율

기어, RPM, 부하 등 상이한 차량 구성에 따라, 시간에 따른 엔진 효율을 모니터링한다.

에너지 방정식: 시간에 따른 효율 구성요소

증상 - 구성당 엔진 비효율

롤링 저항, 바람 저항(wind drag), 엔진 일반 상태로 인한 손실.

사용: 순간 연료 소비율(연소)/전류 소비(전기), CoG 속도, 도로 등급, 기어 위치, 엔진 RPM, 토크 전달 상태, 타이어 압력, 중량 추정 또는 적어도 변화 표시(예: 도어 열림)

이를 감지하는 방법:

a. 준-정상 상태 구동 구간을 감지함. 기어, 도로 등급, 토크 전달 상태와 같은 모든 것이 약간의 한계 변화 내에 있을 때.

b. 구간 지속시간은 2~5 [초]

c. 각 상태에 대해 에너지 방정식의 인스턴스를 생성함.

d. 동일한 중량 세션당 방정식 세트를 해결함.

상이한 계수를 추출함:

1. LUT: 기어 및 RPM당 비효율

2. 롤링 저항 계수.

e. 가상 센서 출력:

f. LUT 및 계수

i. LUT에 점수를 매김.

ii. 특정 차량에 대하여, 또는 CVC와 비교하여 성능 저하를 감지함.

g. 비고: 일부 계수, 또는 초기 값은 사전 제작 과정 동안에 CVC에 따라 생성될 것임. 이후에, 선상에서 저장될 것임. 엔진 효율 LUT는 추출할 수 있는 잠재적인 전력을 의미할 수 있음.

h. 기본값 - 예를 들어 저속에서의 에너지 방정식(예: <100[kph])을 사용하여 윈드 드래그 구성요소의 추정이 실패하는 경우.

누적 손상

상기 방법은 엔진이 가장 마모된 상황/구성을 정의할 수 있다. 그런 다음, 그러한 상황이 발생할 때 기간 곱하기 상황 규모를 누적시킨다. 따라서, 측정된 누적 피해를 점수화한다.

영향을 미치는 조건: 엔진 부하, 엔진 온도 및 엔진 RPM -누적

상황:

a. 너무 낮은 엔진 온도와 높은 부하에서 높은 엔진 RPM. 높은 RPM, 낮은 온도, 높은 부하에서 점수가 더 나빠짐.

b. 높은 기어 및 높은 부하에서 낮은 엔진 RPM, 자동 기어 박스가 기어를 낮추려는 지점(엔진 "울림" 지점). RPM이 낮을수록 점수가 나빠지고 부하가 높아짐.

가상 센서 출력:

a. 집계 번호/카운터("구동 카운터"와 유사한 개념).

b. 상관 점수.

기록된 이벤트

극한 조건이 발생한 상황을 기록한다: 장기간 동안 매우 높은 RPM. 매우 낮은 엔진 온도에서 매우 높은 RPM. 장기간 동안 매우 높은 엔진 온도.

섀시 및 본체 시스템

섀시 프레임은 주로 MCM으로 모니터링될 것이다 - 섀시 완전성 및 상태와 관련된 영향 모니터링 및 집계 - 누적 손상 암시, 중요한 이벤트 기록.

누적 손상

영향을 미치는 조건:

a. 충격 - 범프/움푹 들어간 곳/보도에서 휠 충돌.

b. 충격 - 신체 충돌.

집계:

a. 급격한 휠 속도 변경 - 각 이벤트의 점수/중량: 속도, 휠 속도 변경 - 휠당 집계.

b. 충돌 동안에 감지된 급격한 가속도 - 히트 방향별로 집계됨.

가상 센서 출력:

a. 휠당 충격 손상 점수

b. 신체 측면 충격 손상 점수당

기록된 이벤트

위에서 설명한 각 중요한 충돌 이벤트에 대해, 기록을 저장한다.

타이어

타이어의 주요 목표는 그립과 부드러운 구동 경험을 제공하는 것이다.

타이어 특성화는 다음 타이어 매개변수로 수행된다:

강성(stiffness),

트레드 깊이, 아쿠아플래닝(Aquaplaning) 처리, 및 진동.

브레이크(제동)

제동 시스템은 MCM으로 모니터링될 것이다.

현상: 고르지 않은 브레이크 디스크(un-even brake disc)

증상 - 제동하는 동안 비대칭 브레이크 디스크로 인해 휠이 진동한다.

이를 감지하는 방법 - 제동하는 동안 휠 주파수와 상관된 휠 속도의 미세한 변화를 모니터링한다.

a. 휠 당.

b. 거친 도로 상황을 배제함.

c. 제동 압력과 관련이 있음.

d. 가상 센서 출력:

i. 브레이크 압력으로 정규화된 제동 거리 점수를 생성함.

ii. 이 값의 변경 사항을 모니터링함.

현상: 제동 거리 증가

증상: 제동하는 동안, 휠이 비대칭 브레이크 디스크로 인해 진동한다.

이를 감지하는 방법 - 제동하는 동안, 휠 주파수와 상관된 휠 속도의 미세한 변화를 모니터링한다.

a. 휠 당.

b. 거친 도로 상황을 배제함.

c. 제동 압력과 관련이 있음.

가상 센서 출력:

a. 브레이크 압력으로 정규화된 휠 당 노이즈/진동 점수를 생성함.

b. 이 값의 변경 사항을 모니터링함.

제동 능력 - 표면 마찰, 중량, 도로 등급, 요청된 제동 토크 당.

스티어링

기본적으로, 이 MCM 성능 모니터는 서스펜션 MCM 모니터링의 일부로 수행된다.

기록된 이벤트 - 위에서 설명한 각 중요한 충돌 이벤트에 대해 기록을 저장한다.

중요한 것, 높음, 낮음, 긴 것, 짧은 것으로 간주되는 것과 손상이 누적되어야 하는 방법은 차량 판매업체, 차량 제조업체, 차고 등에서 제공한 정보를 기초로 하여 테스트 중에 시간이 지남에 따라 학습될 수 있다.

엔진 시간 세그먼트의 높은 스트레스가 누적된 손상에 적용되는 방법을 학습하는 방법이 제공될 수 있다.

상기 방법은 엔진 오작동의 데이터 및 오작동 이전의 엔진 이력을 수집하는 것을 포함할 수 있다.

작동하는 엔진에서 데이터를 수집하고 연료 소비, 온도, 생성된 토크 등을 추적함으로서 성능을 추정한다.

오작동 및 성능의 가능성을 나타내는 모터 상태를 학습한다.

훈련 세트 외부에 있는 엔진에 대한 데이터를 수집하고 학습된 모델을 사용하여 상태를 제공한다.

도 2a는 방법 (3310)의 단계(3312) 및 (3314)를 예시하고 또한 각 방향에서 섀시와 관련된 손상을 예시하는 곡선 (3402)로 둘러싸인 차량 (3401)의 이미지의 그래픽 표시를 예시한다. 곡선은 방향 빈(bin) 당 총 손상의 목록 또는 표로 대체될 수 있다.

도 2b는 방법(3330)을 예시한다.

방법(3330)은 모터의 수명을 감소시키는 차량 이벤트의 수명 기간 동안 모니터링하는 단계(3332)에 의해 시작된다.

단계(3332) 다음에 단계(3334)가 이어진다.

방법 2C는 차량의 상태를 평가하기 위한 방법 (200)을 예시한다.

방법(200)은 차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해지는 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하는 단계(210)에 의해 시작할 수 있으며, 여기서 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수의 지표이다.

단계(210) 다음에는, 복수의 제2 방향 각각에 대해 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 차량 컴퓨터에 의해 추정하는 단계(220)가 뒤따를 수 있다.

단계(220) 다음에는 위치당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하는 단계(230)가 뒤따를 수 있다.

단계(210)는 적어도 하나의 실제 센서 및 적어도 하나의 가상 센서로부터 감지된 정보를 획득하는 것을 포함할 수 있다.

하나 이상의 제2 구성요소는 차량의 섀시를 포함할 수 있다.

하나 이상의 제2 구성요소는 차량의 본체를 포함할 수 있다.

하나 이상의 제1 구성요소는 차량 휠을 포함할 수 있다.

감지된 정보는 가속도 정보를 포함할 수 있다.

타이어의 현재 및 공칭 반경 결정.

이상적인 타이어는 완벽한 대칭 모양을 가지고 있다. 실제 타이어는 완벽하게 대칭이 아닌 모양을 가지고 있다. - 예를 들어 타이어의 일부가 변형될 수 있다.

타이어 변형은 타이어 비대칭의 일반적인 이유가 아니라는 점에 유의해야 한다. 일반적인 이유는 협착하고 둥글지 않은 접촉 패치의 존재와 구동 중 자연스럽게 발생하는 타이어의 팽창과 수축 때문이다.

실제 타이어가 주어지면 실제 타이어의 실제 타이어 둘레가 이상적인 타이어의 타이어 둘레와 같도록 유효 반경을 갖는 이상적인 타이어에 의해 실제 타이어가 모델링될 수 있다.

타이어의 현재 유효 반경은 하나 이상의 구동 세션 동안 존재하는 매개변수 조건(예: 타이어 공기압, 차량 중량, 휠 속도 및 휠 온도)에 영향을 미치는 타이어 반경 하에서 타이어 유효 반경을 나타낸다.

타이어의 공칭 반경은 매개변수 조건에 영향을 미치는 휠 반경의 미리 정의된 값 하에 유효 반경을 나타낸다.

공칭 반경은 또한 정상 권장 압력으로 팽창된 고정 타이어의 부하된 반경인 비정적(astatic) 부하 반경(공칭 반경이라고도 함)으로 지칭될 수 있다.

실제 반경은 또한 유효 롤링 반경(및/또는 유효 타이어 반경)으로 지칭될 수 있으며, Re는 휠의 각속도에 대한 XSAE 방향의 휠 중심의 선형 속도의 비율이다.

공칭 유효 반경은 시간이 지남에 따라 천천히 변할 수 있다 - 그 이유는 타이어 나사산의 깊이가 시간이 지남에 따라 감소하기 때문이다. 따라서 - 공칭 유효 반경은 타이어 나사산의 깊이를 표시할 수 있다.

타이어의 현재 유효 반경 및 타이어의 공칭 유효 반경의 적어도 하나를 알아야 할 필요성이 증가하고 있다.

도 3a-3f는 타이어의 유효 반경을 결정하기 위한 다양한 방법을 예시한다.

도 3a는 방법(3100)을 예시하는 반면, 도 3b는 방법(3101)을 예시한다.

방법(3100)은 단계(3120, 3130, 3140 및 3150)를 포함한다.

단계(3120) 다음에는 단계(3130)이 뒤따른다. 단계(3130 및 3140)에는 단계(3150)이 뒤따른다.

단계(3120)는 차량에 의해 하나 이상의 구동 세션을 수행하는 것을 포함할 수 있다.

단계(3130)는 하나 이상의 구동 세션 동안 획득된 (차량의) 차량 센서에 의해 감지된 신호를 반영하는 차량 감지된 정보를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 감지된 정보는, 적어도 여러 차량 휠의 회전 속도를 반영한다.

단계(3140)는 하나 이상의 구동 세션의 적어도 일부 동안 차량이 지나간 거리를 수신하거나 결정하는 것을 포함할 수 있다.

단계(3150)는 차량이 지나간 거리 및 하나 이상의 차량 휠의 회전 속도에 기초하여 차량의 적어도 하나의 타이어의 유효 반경을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

차량이 지나간 거리는 다양한 방식 - 예를 들어, 차량의 위치를 나타내는 GPS 판독 후 추적, 또는 차량이 통과한 거리를 제공할 수 있는 임의의 다른 측정으로 측정될 수 있다.

차량이 지나간 거리의 결정은 교통 카메라, 위성 등과 같은 차량 외부에 위치한 모니터에 의해 제공될 수 있다.

특정 휠의 경우, 휠의 회전 속도에 타이어의 현재 유효 반경을 곱한 시간에 따른 적분은 차량이 지나간 거리와 같아야 한다.

도 3b는 방법(3101)을 예시하고 단계(3130)에 포함될 수 있는 다양한 단계(3131, 3132, 3133, 3134, 3135 및 3136)를 보여준다.

단계(3130)는 다음의 적어도 하나를 포함할 수 있다:

a. 여러 차량 휠의 회전 속도에 대한 사전 처리 판독값. (3131).

b. 여러 차량 휠 및 기타 사용 가능한 차량 센서의 적어도 회전 속도 판독값에 다양한 필터를 적용한다. (3132).

c. 하나 이상의 구동 세션의 적어도 일부를 선택하는 단계(3134). 이것은 임계값 초과의 커브, 가속 및/또는 감속, SNR 임계값 미만인 신호 대 노이즈 비를 갖는 감지된 정보, 허용된 품질보다 낮은 감지된 정보 등을 포함할 수 있다.

d. 하나 이상의 구동 세션의 적어도 일부 외부에서 얻은 감지된 정보를 무시한다. (3135).

e. 도로 상태를 기반으로 여러 차량 휠의 회전 속도를 사전 처리한다. (3136). 이것은 범프를 넘거나 도로에 구멍이 뚫리는 등의 상황 동안에 얻은 감지된 정보를 무시하는 것을 포함할 수 있다. 여기를 포함하여 도로 상태를 감지하거나 아는 것의 예는 2018년 9월 7일에 출원된 PCT 특허 출원 PCT/IB2018/056844에 제공된다.

도 3c-3f는 휠의 현재 반경에 대한 매개변수 조건에 영향을 미치는 각 타이어 반경의 영향을 결정하기 위한 방법을 예시한다.

결정은 공칭 타이어 유효 반경에 대한 참조 정보로 사용하고 각 측정치를 공칭 조건으로 정규화하는 것을 허용한다.

도 3c는 방법(3200)을 예시한다. 방법(3200)은 단계(3220, 3230, 3212, 3240 및 3250)를 포함한다.

단계(3220) 다음에는 단계(3230)이 뒤따르고, 그 다음에는 단계(3212)가 뒤따른다. 단계(3212 및 3240)에는 단계(3250)가 뒤따른다.

단계(3220)는 차량에 의해 하나 이상의 구동 세션을 수행하는 것을 포함한다. 차량 타이어의 공칭 반경은 알려져 있다.

단계(3230)는 타이어 반경에서 차량 속도 이외의 모든 제어 가능한 영향 매개변수가 고정되어 있는 하나 이상의 구동 세션의 일부 동안 차량 센서(차량의)에 의해 감지된 신호를 반영하는 차량 감지된 정보를 생성하는 것을 포함한다. 차량 감지된 정보는 적어도 여러 차량 휠의 회전 속도를 반영한다.

단계(3212)는 하나 이상의 구동 세션의 일부 동안 차량 속도를 결정하는 것을 포함한다.

단계(3240)는 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리를 수신하거나 결정하는 것을 포함한다.

단계(3250)는 거리 및 차량 감지된 정보에 기초하여 차량 속도 - 유효 반경 관계를 결정하는 것을 포함한다.

단계(3212)는 다음의 적어도 하나를 포함할 수 있다:

a. 감지된 이벤트별로 하나의 휠에 대한 감지된 정보를 선택하고 다른 휠에 대한 감지된 정보는 무시한다. (3213).

b. 비구동 휠에 대한 감지된 정보를 무시하고 구동 휠에 대한 감지된 정보를 선택한다. (3214).

c. 구동 휠에 대한 감지된 정보를 무시하고 비구동 휠에 대한 감지된 정보를 선택한다. (3216).

d. 단계(3212)는 적어도 하나의 휠의 적어도 휠 속도 또는 다른 센서의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어: a.... b.... c... ".

도 3d는 방법(3201)을 예시한다. 방법(3201)은 단계(3220, 3231, 3212, 3240 및 3251)를 포함한다.

단계(3220) 다음에는 단계(3231)이 뒤따르고, 그 다음에는 단계(3212)가 뒤따른다. 단계(3212 및 3240)에는 단계(3251)가 뒤따른다.

단계(3220)는 차량에 의해 하나 이상의 구동 세션을 수행하는 것을 포함한다. 차량 타이어의 반경은 알려져 있다.

단계(3231)는 타이어 반경에서 영향 매개변수가 타이어 공기압 및 차량 속도 이외의 모든 제어 가능한 고정된 하나 이상의 구동 세션의 일부 동안 차량 센서(차량의)에 의해 감지된 신호를 반영하는 차량 감지된 정보를 생성하는 것을 포함한다. 차량 감지된 정보는, 적어도 다수의 차량 휠의 회전 속도를 반영한다.

단계(3251)는 거리, 차량 감지된 정보 및 차량 속도-유효 반경 관계에 기초하여 타이어 공기압 - 유효 반경 관계를 결정하는 것을 포함한다.

도 3e는 방법(3202)을 예시한다. 방법(3202)은 단계(3220, 3232, 3212, 3240 및 3252)를 포함한다.

단계(3220) 다음에는 단계(3232)가 뒤따르고, 그 다음에는 단계(3212)가 뒤따른다. 단계(3212 및 3240)에는 단계(3252)가 뒤따른다.

단계(3232)는 타이어 반경에서 타이어 온도 및 차량 속도 이외의 모든 제어 가능한 영향 매개변수가 고정된 하나 이상의 구동 세션의 일부 동안 차량 센서(차량의)에 의해 감지된 신호를 반영하는 차량 감지된 정보를 생성하는 것을 포함한다. 차량 감지된 정보는, 적어도, 여러 차량 휠의 회전 속도를 반영한다.

타이어 온도는 일반적으로 몇 분 구동 후에 안정화된다.

상이한 환경 및/또는 상이한 주변 온도에서 구동하는 동안 상이한(고정된) 타이어 온도가 얻어질 수 있다.

단계(3252)는 거리, 차량 감지된 정보 및 차량 속도-유효 반경 관계에 기초하여 타이어 온도 - 유효 반경 관계를 결정하는 것을 포함한다.

도 3f는 방법(3203)을 예시한다. 방법(3203)은 단계(3220, 3233, 3212, 3240 및 3253)를 포함한다.

단계(3220) 다음에는 단계(3233)가 뒤따르고, 그 다음에는 단계(3212)가 뒤따른다. 단계(3212 및 3240)에는 단계(3253)가 뒤따른다.

단계(3233)는 타이어 반경에서 차량 이외의 모든 제어 가능한 영향 매개변수가 고정되어 있는 하나 이상의 구동 세션의 일부 동안 차량 센서(차량의)에 의해 감지된 신호를 반영하는 차량 감지된 정보를 생성하는 것을 포함한다. 차량 감지된 정보는, 적어도, 여러 차량 휠의 회전 속도를 반영한다.

단계(3253)는 거리, 차량 감지된 정보 및 차량 속도-유효 반경 관계에 기초하여 차량 중량 - 유효 반경 관계를 결정하는 것을 포함한다.

도 3d-3f의 방법의 임의의 것은 위에 예시된 것과 다른 매개변수에 적용될 수 있으며 위에서 추정된 것과 다른 매개변수를 추정할 수 있다. 이러한 방법은 "시험된 매개변수" 및 "시험되지 않은 매개변수"를 기반으로 시험되지 않은 매개변수를 추정하는 데 적용될 수 있으므로 방법이 모든 타이어 반경 영향 매개변수들 사이의 연결을 찾는 데 관련되고 적용될 수 있도록 할 수 있다.

차량 중량 측정의 비제한적인 예는 2018년 9월 7일자로 출원된 PCT 특허 출원 PCT/IB2018/056844에 제공된다.

도 3g는 차량 타이어의 유효 반경을 추정하기 위한 방법(3260)의 예를 예시한다.

단계(3260)는 (a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함하는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계(3262)에 의해 시작할 수 있으며, 여기서 타이어 반경 영향 매개변수는 타이어 반경 영향 매개변수 이외의 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경을 포함한다.

단계(3262)는 하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계(3266)가 뒤따를 수 있다.

단계(3266)는 단계(3133, 3135)의 적어도 하나를 포함할 수 있다.

단계(3266)는 다음의 적어도 하나를 포함할 수 있다:

a. 그립이 특정 임계값(임계값 고정, 하나 이상의 환경 매개변수 등의 기능일 수 있음) 미만인 세그먼트를 찾고 이러한 세그먼트를 선택하지 않고 무시한다. 세그먼트의 길이는 1미터 미만, 몇 미터, 수십 미터, 그 이상의 범위일 수 있다. 세그먼트는 두 개의 다른 위치 값 사이 - 예를 들면, 두 개의 연속 GPS 판독값 사이에 걸쳐 있을 수 있다.

b. 슬립 이벤트를 무시한다.

c. 슬립 이벤트를 포함하는 부분을 무시한다.

d. 그립을 기준으로 적어도 하나의 부분을 선택한다.

e. 커브 위를 구동하는 것을 포함하는 하나 이상의 부분을 거부한다.

f. 차량이 가속 임계값 이상의 가속도를 나타낸 하나 이상의 부분을 거부한다.

g. 감지된 정보의 적어도 일부가 신호 대 노이즈 임계값 미만인 신호 대 잡음 비율을 갖는 하나 이상의 부분을 거부한다.

h. 감지된 정보의 적어도 일부가 품질 임계값 미만의 품질을 가졌던 하나 이상의 부분을 거부한다.

i. (a) 범프 위를 구동하는 경우 및 (b) 구멍에 진입하는 경우의 적어도 하나 동안에 얻은 회전 속도 정보를 무시한다.

j. 하나 이상의 구동 세션 동안 획득되었지만 적어도 하나의 부분 외부에서 획득된 감지된 정보를 무시한다.

단계(3266) 다음에 (a) 적어도 한 부분 동안 획득된 감지된 정보(여기서 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안에 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함한다), 및 (b) 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 차량의 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계(3270)가 뒤따를 수 있다.

이러한 관계의 예는 도 3d, 3e 및 3f의 단계(3251, 3252 및 3253)에서 찾을 수 있다.

방법(3260)은 테스트 구동 세션 동안 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 관계를 학습하거나 수신하는 것을 포함할 수 있다.

타이어의 유형 결정

타이어 유형은 사계절 타이어, 여름 타이어, 겨울 타이어 등을 포함할 수 있다. 각 유형의 타이어는 특정 범위의 주변 조건(예: 온도 범위, 강우 조건 등)에 맞게 제조된다.

특정 범위의 주변 조건에 맞는 타이어는 특정 범위의 주변 조건 외부에서 제대로 작동하지 않을 수 있다. 예를 들어, 여름용 타이어는 매우 낮은 온도에서 매우 뻣뻣할 수 있다.

타이어의 유형을 자동으로 결정해야 할 필요성이 커지고 있다. 결정은 차량 상태 및 제한 사항(예: 사용 가능한 그립, 물 배출 등)을 결정하는 데 도움이 될 수 있으며, 차량의 자동 기능(예: ABS), 차량을 자율적으로 구동할 뿐만 아니라, 차량의 거동 등에 대한 제한 사항(제안된 제한, 또는 차량 강제된 제한)을 설정하는 데 도움이 될 수 있다.

도 4a-4b는 타이어 유형을 결정하기 위한 방법(3000 및 3001)을 예시한다.

방법(3000)은 학습 프로세스를 수행하는 단계(3010)에 의해 시작될 수 있다.

단계(3010)는 단계(3012, 3014)의 적어도 하나를 포함할 수 있고 단계(3016)를 포함할 수 있다.

단계(3012)는 상이한 구동 조건을 도입하면서(구동 세션의 적어도 일부에서 상이한 타이어를 사용하면서) 다수의 구동 세션을 수행하는 것을 포함할 수 있다.

따라서 - 하나 이상의 구동 세션은 한 유형의 타이어를 사용하여 수행될 수 있는 반면 하나 이상의 다른 구동 세션은 다른 유형의 타이어를 사용하여 수행될 수 있다. 두 가지 이상의 다른 유형의 타이어를 테스트할 수 있다.

상이한 구동 조건은 상이한 차량 속도, 상이한 경로, 상이한 온도, 상이한 습도/비(rain), 상이한 속도 상이한 기어 위치 등을 포함할 수 있다.

단계(3014)는 다중 구동 세션 동안 획득된 다중 차량 센서에 의해 감지된 신호를 반영하는 감지된 정보를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

감지된 신호는 휠 속도 센서, 가속도계, 기어 센서, 모터 센서, 토크 센서, 브레이크 센서, 요(yaw) 센서 등과 같은 하나 이상의 차량 센서로부터 얻은 신호를 포함할 수 있다. 임의의 센서는 물리적 센서 또는 가상 센서일 수 있다. 신호는 센서, 차량 컴퓨터 또는 신호를 사전 처리하는 기타 프로세서 등으로부터 제공될 수 있다. 신호는 예를 들어, CANBUS와 같은 하나 이상의 통신 버스 및/또는 링크를 통해 획득될 수 있다.

단계(3016)는 한 유형의 타이어를 다른 유형과 구별하는 타이어 유형 구별 특징을 찾기 위해 감지된 정보를 처리하는 것을 포함할 수 있다.

특징은 하나 이상의 센서와 관련된 신호를 나타낼 수 있다. 감지된 신호의 임의의 그룹에 임의의 기능을 적용하여 특징을 생성할 수 있다.

단계(3016)는 분류 프로세스(예: 지원 벡터 머신)를 적용하는 것을 포함할 수 있고, 기계 학습 프로세스 등을 적용하는 것을 포함할 수 있다.

학습 프로세스(3010)는 미래의 구동 세션에서 타이어의 유형을 결정하는 데 사용될 수 있는 타이어 유형 구별 특징을 제공한다.

따라서, 단계(3010)에는 단계(3022, 3024, 3026 및 3028)가 뒤따를 수 있다.

단계(3022)는 차량에 의해 하나 이상의 새로운 구동 세션을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 훈련 세트의 일부가 아닌 알 수 없는 타이어에서, 본 방법은 해당 타이어에 대한 특정 데이터를 수집할 수 있다. 이것이 자리에 있지 않을 수 있는 이유이다.

단계(3024)는 하나 이상의 새로운 구동 세션 동안 새로운 감지된 정보를 생성하는 것을 포함할 수 있다.

단계(3026)는, 새로운 감지된 정보에 기초하여, 타이어 유형 구별 특징의 적어도 하나의 적어도 하나의 값을 계산하는 것을 포함할 수 있다.

단계(3028)는 계산의 결과에 기초하여 타이어의 유형을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

특징은 짧은 시간 세그먼트(예: 1초 미만에서 몇 초까지) 동안 하나 이상의 센서로부터의 신호를 나타낼 수 있다.

도 4b에 예시된 바와 같이, 단계(3014)는 다중 구동 세션 동안 상이한 시간 창을 나타내는 감지된 정보 세그먼트를 생성하는 단계(3015)를 포함할 수 있다.

추가로 - 단계(3016)는 한 유형의 타이어를 다른 유형과 구별하는 타이어 유형 구별 특징을 찾기 위해 감지된 정보 세그먼트를 처리하는 단계(3017)를 포함할 수 있다.

중량 추정

차량의 중량(또는 질량)을 추정하는 방법이 제공될 수 있다.

차량의 중량은 다양한 경로 세그먼트에서 차량에 의해 소비된 에너지 및 연료 소비에 의해 획득된 에너지에 기초하여 평가될 수 있다.

차량의 중량은 모터 효율 함수와 관련된 가정 및 연료 소비 측정과 관련된 연료 소비 오류에 기초하여 평가될 수 있다. 모터 효율 함수는 소비된 연료와 출력(기계적) 에너지 사이의 관계를 나타낸다.

평가 프로세스는 평가된 중량을 계산하기 위해 사용된 하나 이상의 가정이, 평가된 중량이 주어지면 재평가될 수 있는, 반복적인 방식으로 수행될 수 있다. 모터 효율 함수의 추정에 및/또는 연료 소비 오류의 추정에 동일한 반복 접근 방식을 적용할 수 있다.

중량 평가 프로세스 및/또는 임의의 추정 프로세스(추정된 중량을 기반으로 함)는 임의의 복잡성으로 및/또는 컴퓨터화된 시스템에 의해 - 차량 컴퓨터에 의해 또는 차량 서버 또는 컴퓨터의 외부에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 차량 외부 컴퓨터는 초기에 방대한 수(수천 개 이상)의 측정을 사용하여 에너지 계수를 평가할 수 있다. 차량 컴퓨터는 초기에 평가된 에너지 계수를 수신하고 차량의 중량 추정치를 업데이트하기 위해(차량 센서에 의해 획득된 더 많은 측정에 추가하여) 이를 사용할 수 있다(심지어 실시간으로).

에너지 계수, 모터 효율 함수 값의 및/또는 특정 차량과 관련된 연료 소비 오류 값에 대한 초기 또는 기타 추정은 동일한 등급의 차량에 속하는 차량의 거동에 기초할 수 있다. 차량 클래스는 동일한 모델, 동일한 제조업체 및/또는 동일한 생산 연도의 차량일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 차량은 차량의 중량 측정에 기초하여 분류 및/또는 재분류될 수 있다.

평가 프로세스는 에너지 계수 값, 모터 효율 함수 값의 및/또는 연료 소비 오류 값에 대한 다중 조합을 조사할 수 있다.

모든 검색 프로세스가 적용될 수 있다. 조합의 전체 세트를 평가하거나 조합의 전체 세트의 일부만 평가할 수 있다.

검색 프로세스는 경로 세그먼트와 관련된 품질 속성을 고려할 수 있다. 품질 속성은 경로 세그먼트와 관련된 측정을 필터링하는 데 사용될 수 있고/있거나 다른 방식으로 사용될 수 있다.

예를 들어, 차량의 중량은 소비된 연료에 의해 얻은 작업 및 에너지의 평가에 기초하여 평가될 수 있다.

차량의 중량은 학습 기간(또는 학습 기간) 동안 평가될 수 있다. 학습 기간 동안, 모니터링되는 차량은 다중 경로를 통과한다. 다중 경로는 경로 세그먼트로 분할될 수 있다.

소비된 연료에 의해 얻은 일과 에너지는 각 경로 세그먼트별로 추정될 수 있다.

상기 방법은 다양한 에너지 계수를 획득하고 다중 구동 세션 세그먼트(예를 들어, 수 미터에서 수백 미터 또는 그 이상의 길이)당 다양한 측정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

에너지 계수 값의 값은 임의의 범위 및 임의의 분해능에서 평가될 수 있다. 예를 들어 - kl은 0과 10,000 사이의 범위일 수 있고 1000(0, 1000, 2000, 3000...)의 분해능(단계)에서 평가될 수 있으며, k2, k3 및 k4 각각은 0과 1 사이의 범위일 수 있으며, 0.01(0, 0.01, 0.02, 0.03...)의 분해능에서 평가될 수 있다.

검색 프로세스는 복수의 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 복수의 경로 세그먼트는 학습 기간 동안 차량이 통과한 모든 경로의 모든 경로 세그먼트를 포함하거나 일부 경로 세그먼트만을 포함할 수 있다.

경로 세그먼트는 불충분한 품질과 같은 하나 이상의 이유 때문에 무시(필터링)될 수 있다.

경로 분할 및/또는 필터링 및/또는 품질 속성 할당의 비제한적인 예가 하기에 제공된다:

a. 경로 세그먼트는 비교적 짧을 수 있다(예: 30초 미만).

경로의 지속 시간은 전체 경로 세그먼트 동안 적어도 일부 변수가 실질적으로 일정할 것으로 예상하고 단일 구동 세션 내에서 충분한 유효 경로 세그먼트를 가질 것으로 예상하는 충분한 데이터를 얻을 필요성 사이의 절충안이다. 경로 세그먼트가 길수록 품질이 높아진다.

b. 차량이 하강한 경로 세그먼트를 무시(또는 낮은 품질 할당)하여 제동 손실을 방지하고 이러한 경로 세그먼트에서는 엔진에서 연료가 차단된다.

c. 분당 모터 회전수(RPM) - 더 높은 RPM 차이(경로 세그먼트의 시작과 끝 사이) - 더 높은 품질.

d. 모멘텀이 더 큰 경로 세그먼트에 더 높은 품질을 할당한다(운동량은 경로 세그먼트 끝에서 속도의 제곱과 경로 세그먼트 시작에서 속도의 제곱 간의 차이이다. 운동량이 불충분한 모멘텀(모멘텀 임계값 - 예컨대 50[mA2/SecA4]) 미만- 무시되거나 매우 낮은 품질로 할당될 수 있다.

e. 양자화 오류로 인하여 - 속도가 특정 속도 임계값(예: 70Km/h 이상)을 초과하는 - 경로 세그먼트(또는 낮은 품질 할당)를 무시한다.

f. 전체 연료 소비율이 임계값(예: - 3[L/hour]) 미만인 경로 세그먼트를 무시(또는 낮은 품질 할당)한다.

g. 차량의 가파른 오르막을 포함하는 경로 세그먼트에 더 높은 품질 수준을 할당한다.

h. 단일 경로에 차량의 상당한 중량 변화를 가능하게 할 만큼 충분히 긴 중지(stop)가 포함되지 않도록 한다. 예를 들어, 500kg의 상품을 하역하는 데 2분이 지속되는 경우, 최소 2분 동안 중지가 발생하면 두 경로 세그먼트 사이의 경계가 표시될 수 있다.

제안된 중량 평가는 정확하고 제한된 계산 자원을 요구할 수 있다. 제안된 중량 평가는 차량 센서에 의해 수행된 측정의 부정확성을 보상하고 저가의 제한된 정확도 센서를 사용할 수 있게 한다.

도 5는 차량의 중량을 평가하기 위한 방법(300)을 예시한다.

방법(300)은 학습 기간 동안 그리고 차량 센서에 의해 차량의 구동 세션에 관한 차량 센서 측정치를 획득하는 단계(310)에 의해 시작할 수 있다.

단계(310)에는 차량 센서 측정값에 기초하여 차량의 평가된 중량을 계산하는 단계(320)가 뒤따를 수 있다.

계산은 차량에 의해 낭비되는 에너지를 나타내는 에너지 계수 값을 기반으로 한다.

에너지 계수는 그립, 타이어 상태 및 도로 상태에 기초하여 계산되는 제1 에너지 계수(kl)를 포함할 수 있다.

제1 에너지 계수는 그립 값과 에너지 낭비 사이의 관계, 타이어 상태와 에너지 낭비 사이의 관계, 그리고 도로 상태와 에너지 낭비 사이의 관계에 기초하여 계산된다.

제1 에너지 계수(kl)의 계산은 (a) 그립(그립 값)에 그립을 곱한 그립 대 에너지 낭비 계수(k1_g), (b) 타이어 상태(타이어 상태)와 타이어 상태 대 에너지 낭비 계수(k1_t)의 곱, 및 (c) 도로 상태와 도로 상태(rr) 대 에너지 낭비 계수(kl_r)의 곱을 합산하는 것을 포함할 수 있다.

상기 방법은 가상 그립 센서, 가상 타이어 상태 센서 및 가상 표면 이벤트 센서를 포함하는 가상 센서에 의해 생성된 정보를 사용하여 에너지 낭비 계수(k1_g), 타이어 상태 대 에너지 낭비 계수(ki_t), 도로 상태(rr) 대 에너지 낭비 계수(kl_r)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

제2 에너지 계수(k2)의 계산은 (a) 그립(그립 값)에 그립을 곱한 그립 대 에너지 낭비 계수(k 2)의 곱, (b) 타이어 상태(타이어 상태)와 타이어 상태 대 에너지 낭비 계수(k2_t)의 곱, 및 (c) 도로 상태와 도로 상태(rr)를 에너지 낭비 계수(k2_r)의 곱을 합산하는 것을 포함할 수 있다.

상기 방법은 가상 그립 센서, 가상 타이어 상태 센서 및 가상 표면 이벤트 센서를 포함하는 센서에 의해 생성된 정보를 사용하여 에너지 낭비 계수(k2_g), 타이어 상태 대 에너지 낭비 계수(k2_t), 및 도로 상태(rr) 대 에너지 낭비 계수(k2_r)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

차량 센서 측정은 (a) 구동 세션과 관련된 경로의 높이 측정, (b) 구동 세션과 관련된 연료 소비 측정, (c) 구동 세션과 관련된 도로 세그먼트의 길이 측정; 및 (d) 구동 세션과 관련된 속도 측정을 포함할 수 있다.

계산은 차량의 중량 추정치와 관련된 적어도 하나의 분포를 제공하는 에너지 계수의 값을 검색하는 것을 포함할 수 있으며, 적어도 하나의 분포는 적어도 하나의 미리 정의된 통계적 유의성 기준을 충족한다.

평가된 중량의 결정은 다음 방정식에 따라 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함할 수 있다:

여기서 에너지 계수의 그룹은 k₂, k₃ 및 k₄를 더 포함하고;

여기서 ame은 추정된 모터 효율 함수의 값이고;

여기서 v₂는 경로 세그먼트의 끝에서 차량의 속도이고;

v₁은 경로 세그먼트의 시작에서 차량의 속도이고;

v는 경로 세그먼트를 구동할 때 차량 속도의 하나 이상의 값을 나타내고;

x는 경로 세그먼트의 길이이고;

△h는 경로 세그먼트의 끝과 시작 사이의 높이 차이이며;

연료는 경로 세그먼트와 관련된 오류 수정된 연료 소비이다.

미리 정의된 통계적 유의성 기준은 최대 통계적 유의성이다.

미리 정의된 통계적 유의성 기준은 중량 추정 분포의 적어도 하나의 최소 표준 편차이다.

미리 정의된 통계적 유의성 기준은 중량 추정 분포의 적어도 하나의 최소 표준 편차일 수 있다.

평가된 중량의 결정은 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 그리고 에너지 계수의 상이한 값에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 에너지 계수의 상이한 값 및 상이한 모터 효율 함수 값에 대해 복수의 경로 세그먼트의 각각의 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량을 결정하는 것은 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 것, 에너지 계수의 다른 값 및 다른 연료 소비 오류 수정 함수 값에 대한 중량을 결정하는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트, 에너지 계수의 다른 값, 다른 모터 효율 함수 값 및 다른 연료 소비 오류 보정 함수 값에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 품질 속성을 각각의 중량 추정과 연관시키는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 품질 속성을 각 중량 추정과 연관시키는 것을 포함할 수 있으며, 여기서 차량의 중량 추정과 관련된 적어도 하나의 분포는 각 중량 추정에 할당된 품질 속성에 응답할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 품질 속성을 각각의 중량 추정과 연관시키는 것을 포함할 수 있고, 여기서 차량의 중량 추정치와 관련된 적어도 하나의 분포는 히스토그램일 수 있고, 히스토그램은 빈을 포함할 수 있고, 각각의 빈은 중량 추정 범위와 연관되며 빈에 속하는 중량 추정의 품질 속성을 나타내는 값을 갖는다.

평가된 중량의 결정은 품질 속성을 각각의 중량 추정과 연관시키는 것을 포함할 수 있고, 여기서 차량의 중량 추정과 관련된 적어도 하나의 분포는 히스토그램일 수 있고, 히스토그램은 빈을 포함할 수 있고, 각각의 빈은 중량 추정 범위와 연관되고 빈에 속하는 중량 추정의 품질 속성의 합을 나타내는 값을 갖는다.

상기 방법은 차량 센서 측정치의 적어도 일부에 품질 속성을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 특정 경로 세그먼트의 시작 및 끝에서 차량의 속도와 관련된 차이에 기초하여 특정 경로 세그먼트와 관련된 차량 센서 측정에 품질 속성을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 특정 구동 세션 동안 차량의 최대 속도에 기초하여 특정 경로 세그먼트와 관련된 차량 센서 측정에 품질 속성을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 방법은 차량이 하강한 경로 세그먼트에서 얻은 차량 센서 측정값을 무시하는 단계를 포함할 수 있다.

계산은 기계 학습을 적용하는 것을 포함할 수 있다.

평가된 중량을 결정하는 것은 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 그리고 에너지 계수의 상이한 값에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함한다.

상기 방법은 테스트 구동 세션 동안 에너지 계수를 학습하는 단계를 포함할 수 있다.

에너지 계수는 풍력 대 에너지 낭비 계수(k2'), "DC" 성분으로 볼 수 있고 에너지 계수를 계산할 때 계산될 수 있는 일정한 힘 상수, 속도 상수, 및 차량의 가속도를 추가로 포함할 수 있다.

평가된 중량의 결정은 다음 식에 따라 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 것을 포함한다.

여기서 M은 차량의 질량이고, WheelForce는 ...이고, wind-force는 차량에 대한 공기 저항의 함수이고, WheelForce는 타이어에서 자동차의 구동력이고, wind-force는 차량에 대한 공기 저항의 함수이다. constant-force는 내부 마찰과 같은 독립적이고 일정한 손실이다.

wind_force는 0.22^* calc_air_density^* (speed/3.6)^2* 1.5와 동일할 수 있는 반면, calc_air_density는 1.201^* {290^*(air_pressure-0.378^*relative_humidity)}/{1000^*(air_temperature+273.15)}/100과 동일할 수 있다. 기타 값 및 기타 함수를 사용할 수 있다.

에너지 계수는 테스트 구동 세션 동안 학습될 수 있다.

도 6은 차량(600) 및 차량 외부에 위치한 컴퓨터화된 시스템(620)을 예시한다.

차량은 정보 및/또는 메타데이터(614)를 저장하기 위한 물리적 센서(602), 가상 센서(604), 컴퓨터(및/또는 프로세서 및/또는 제어 유닛)(606), MCM(608), 구성요소(610) 및 메모리 유닛(612)을 포함할 수 있다. 컴퓨터화 시스템(620)은 명세서에 예시된 임의의 데이터 구조일 수 있다.

컴퓨터(606) 및/또는 컴퓨터화된 시스템(620)은 위에 언급된 방법들의 임의의 것을 실행하도록 구성된다.

차량의 상태를 평가하는 방법이 제공될 수 있으며, 본 방법은 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하는 단계; 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 MCM 구동 이벤트에 관한 다중-구성요소-모델(MCM) 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 단계를 포함할 수 있으며, 여기서 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타내고; 적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계; 및 적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

차량의 상태를 평가하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공될 수 있으며, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 얻기 위한 명령을 저장할 수 있고; 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 MCM 구동 이벤트에 관한 다중-구성요소-모델(MCM) 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 단계; 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타내고; 적어도 MCM의 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계; 및 적어도 상기 구성요소 거동 정보에 기초하여, 상기 구성요소의 상태를 결정하는 단계를 포함한다.

차량의 상태를 평가하기 위한 시스템이 제공될 수 있으며, 시스템은 차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서; 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 MCM 구동 이벤트에 관한 다중 구성요소 모델(MCM) 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하고; 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타내고; 적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하고; 그리고 적어도 상기 구성요소 거동 정보에 기초하여 상기 하나 이상의 구성요소의 상태, 상기 구성요소의 상태를 결정하도록 구성된다.

차량의 상태를 평가하기 위한 방법이 제공될 수 있고, 본 방법은 차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해지는 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 첫 번째 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수이며; 복수의 제2 방향 각각 당, 차량 컴퓨터에 의해 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하는 단계; 및 위치 당 복수의 제2 방향 각각의 총 차량 손상의 표시를 생성하는 단계를 포함한다.

차량의 상태를 평가하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공될 수 있으며, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해지는 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 얻기 위한 명령을 저장할 수 있으며, 여기서 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수를 나타내고; 차량 컴퓨터에 의해, 복수의 제2 방향 각각에 대해, 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하는 단계; 및 위치 당 복수의 제2 방향 각각의 총 차량 손상의 표시를 생성하는 단계를 포함한다.

차량의 상태를 평가하기 위한 시스템이 제공될 수 있으며, 이 시스템은 차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해지는 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있으며, 여기서 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수; 복수의 제2 방향 각각에 대해 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하고; 그리고 위치 당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하도록 구성된다.

차량 타이어의 유효 반경을 추정하는 방법이 제공될 수 있으며, 본 방법은 (a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함할 수 있는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 하나 이상의 구동 세션 동안 매개변수에 영향을 미치는 타이어 반경의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 매개변수에 영향을 미치는 타이어 반경은 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함하며; 하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계; 및 하기에 기초하여 차량의 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계를 포함할 수 있다:

(a) 적어도 하나의 부분 동안 획득된 감지된 정보, 여기서 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함할 수 있는 감지된 정보, 및

(b) 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계.

차량 타이어의 유효 반경을 추정하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공될 수 있으며, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 (a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 통과한 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함할 수 있는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 타이어 반경 영향 매개변수는 차량 속도 및 적어도 일부의 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함하며; 하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계; 및 하기에 기초하여 차량의 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계를 위한 명령을 저장할 수 있다:

"포함하는", "포함하는", "갖는", "구성되는" 및 "본질적으로 구성되는"이라는 용어는 상호교환 가능한 방식으로 사용된다. 예를 들어, 임의의 방법은 적어도 도면 및/또는 명세서에서는 도면 및/또는 명세서에 포함된 단계만 수행한다.

전술한 명세서에서, 본 발명은 본 발명의 구현예의 특정 예를 참조하여 설명되었다. 그러나, 첨부된 바와 같이 본 발명의 보다 넓은 정신 및 범위를 벗어나지 않고 다양한 수정 및 변경이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다.

또한, 상세한 설명 및 청구범위(있는 경우)에서 용어 "전면", "후면", "후면" "상부", "하부", "위", "아래" 등은 다음을 위해 사용된다. 영구적인 상대적 위치를 설명하기 위한 것은 아니며 설명적인 목적도 있다. 그렇게 사용된 용어는 본 명세서에 기술된 본 발명의 구현예가, 예를 들어, 본 명세서에 예시되거나 달리 기술된 것과 다른 방향으로 동작할 수 있도록 적절한 상황에서 상호교환가능하다는 것이 이해된다.

여기에 설명된 연결은 예를 들어 중간 장치를 통해 각각의 노드, 장치 또는 장치로 신호를 전송하는 데 적합한 모든 유형의 연결일 수 있다. 따라서 암시적이거나 달리 명시되지 않는 한 연결은 예를 들어 직접 연결 또는 간접 연결일 수 있다. 연결은 단일 연결, 복수의 연결, 단방향 연결 또는 양방향 연결을 참조하여 예시되거나 설명될 수 있다. 그러나, 상이한 구현예는 연결의 구현을 변경할 수 있다. 예를 들어, 양방향 연결보다 별도의 단방향 연결이 사용될 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 또한, 복수의 연결은 다중 신호를 직렬로 또는 시간 다중화 방식으로 전송하는 단일 연결로 대체될 수 있다. 마찬가지로, 단일 다중 신호를 전달하는 연결은 이러한 신호의 하위 집합을 전달하는 다양한 다른 연결로 분리될 수 있다. 따라서 신호 전송을 위한 많은 옵션이 존재한다.

특정 전도성 유형 또는 전위의 극성이 구현예에서 설명되었지만, 전도율 유형 및 전위의 극성이 반대일 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

당업자는 다양한 구성요소 간의 경계가 단지 예시적이며 대안적인 구현예가 다양한 구성요소를 병합하거나 다양한 구성요소에 대한 대안적인 기능성의 분해를 부과할 수 있음을 인식할 것이다. 따라서, 여기에 묘사된 아키텍처(architecture)는 단지 예시적이며, 실제로 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

동일한 기능을 달성하기 위한 구성요소의 모든 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하기 위해 결합된 본 명세서의 임의의 2개의 구성요소는 아키텍처 또는 중간 구성요소와 상관없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관된" 것으로 볼 수 있다. 유사하게, 그렇게 연관된 임의의 2개의 구성요소는 또한 원하는 기능을 달성하기 위하여 서로 "작동 가능하게 연결"되거나 "작동 가능하게 결합"된 것으로 볼 수 있다.

더욱이, 당업자는 위에서 설명된 작업들 사이의 경계가 단지 예시적이라는 것을 인식할 것이다. 여러 작업은 단일 작업으로 결합될 수 있고, 단일 작업은 추가 작업으로 분산될 수 있으며 작업은 시간상 적어도 부분적으로 중첩되어 실행될 수 있다. 더욱이, 대안적인 구현예는 특정 작업의 다수의 경우를 포함할 수 있고, 작업의 순서는 다양한 다른 구현예에서 변경될 수 있다.

그러나, 다른 수정, 변형 및 대안도 가능하다. 따라서 본 명세서 및 도면은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 한다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 시스템 또는 장치 또는 장치의 구성요소 및/또는 유닛의 구성요소의 임의의 조합이 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 임의의 시스템 및/또는 장치 및/또는 장치의 임의의 조합이 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 단계, 작업 및/또는 방법의 임의의 조합이 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 작업의 임의의 조합이 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 방법의 조합이 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구범위에 예시된 단계, 작업 및/또는 방법의 조합을 실행하기 위한 명령을 저장할 수 있는 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공될 수 있다.

임의의 도면 및/또는 명세서 및/또는 청구항에 예시된 단계, 동작 및/또는 방법의 임의의 조합을 실행하도록 구성되고 배열된 하나 이상의 장치 및/또는 시스템 및/또는 유닛이 제공될 수 있다.

~하도록 구성되고 구축되고 배치된 용어는 상호 교환 가능한 방식으로 사용된다.

"X일 수 있음"이라는 문구는 조건 X가 충족될 수 있음을 나타낸다. 이 구는 또한 조건 X가 충족되지 않을 수 있음을 암시한다.

당업자는 논리 블록(logic block) 사이의 경계가 단지 예시적이며 대안적인 실시예가 논리 블록 또는 회로 요소를 병합하거나 다양한 논리 블록 또는 회로 요소에 기능의 대안적인 분해를 부과할 수 있음을 인식할 것이다. 따라서, 여기에 묘사된 아키텍처는 단지 예시적이며, 실제로 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 아키텍처가 구현될 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

동일한 기능을 달성하기 위한 구성요소의 모든 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하기 위해 여기에 결합된 임의의 두 구성요소는 다음과 같이 서로 "연관된" 것으로 볼 수 있다. 아키텍처 또는 중간 구성요소에 관계없이 원하는 기능이 달성된다. 유사하게, 그렇게 연관된 임의의 2개의 구성요소는 또한 원하는 기능을 달성하기 위해 서로 "작동 가능하게 연결"되거나 "작동 가능하게 결합"된 것으로 볼 수 있다.

더욱이, 당업자는 위에서 설명된 동작들 사이의 경계가 단지 예시적이라는 것을 인식할 것이다. 여러 작업은 단일 작업으로 결합될 수 있고, 단일 작업은 추가 작업으로 분산될 수 있으며 작업은 시간이 적어도 부분적으로 겹치면서 실행될 수 있다. 더욱이, 대안적인 구현예는 특정 작업의 다수의 경우를 포함할 수 있고, 작업의 순서는 다양한 다른 구현예에서 변경될 수 있다.

또한 예를 들어, 일 구현예에서, 예시된 실시예는 단일 집적 회로 또는 동일한 장치 내에 위치한 회로로서 구현될 수 있다. 대안적으로, 실시예는 적절한 방식으로 서로 상호접속된 임의의 수의 개별 집적 회로 또는 개별 장치로서 구현될 수 있다.

또한 예를 들어, 실시예 또는 그 일부는 물리적 회로 또는 임의의 적절한 유형의 하드웨어 설명 언어와 같이 물리적 회로로 변환 가능한 논리적 표시의 소프트 또는 코드 표시로 구현될 수 있다.

또한, 본 발명은 프로그래밍할 수 없는 하드웨어로 구현된 물리적 장치 또는 장치에 제한되지 않고, 메인프레임, 미니컴퓨터, 서버, 워크스테이션, 개인용 컴퓨터, 메모장, 개인 휴대 정보 단말기, 전자 게임, 자동차 및 기타 임베디드 시스템, 휴대폰 및 기타 다양한 무선 장치(이 응용 프로그램에서 일반적으로 '컴퓨터 시스템'으로 표시됨)과 같은 적절한 프로그램 코드에 따라 작동하여 원하는 장치 기능을 수행할 수 있는 프로그래밍 가능한 장치 또는 장에도 적용될 수 있다.

청구범위에서, 괄호 사이에 배치된 참조 부호는 청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안된다. '포함하는'이라는 단어는 청구항에 나열된 것 이외의 다른 요소 또는 단계의 존재를 배제하지 않는다. 또한, 본 명세서에서 사용된 용어 "a" 또는 "an"은 하나 또는 하나 이상으로 정의된다. 또한, 청구 범위에서 "적어도 하나" 및 "하나 이상"과 같은 도입 문구의 사용은 부정관사 "a" 또는 "an"에 의한 다른 청구 요소의 도입이 특정 항목을 제한한다는 의미로 해석되어서는 안 된다. 동일한 청구항에 "하나 이상" 또는 "적어도 하나"라는 소개 문구와 "a" 또는 "an"과 같은 부정관사가 포함된 경우에도 이러한 도입된 청구항 요소를 포함하는 청구항을 그러한 요소를 하나만 포함하는 발명에 적용한다. 정관사를 사용하는 경우에도 마찬가지이다. 달리 명시되지 않는 한 "제1" 및 "제2"와 같은 용어는 해당 용어가 설명하는 요소를 임의로 구별하기 위해 사용된다. 따라서, 이러한 용어는 반드시 그러한 요소의 시간적 또는 기타 우선순위를 나타내도록 의도된 것은 아니다. 특정 조치가 서로 다른 청구범위에 언급되어 있다는 사실이 이러한 조치의 조합이 유리하게 사용될 수 없다는 것을 나타내지는 않는다.

본 발명의 특정 특징이 여기에서 예시되고 설명되었지만, 이제 많은 수정, 대체, 변경 및 균등물이 당업자에게 발생할 것이다. 따라서, 첨부된 청구범위는 본 발명의 진정한 정신에 속하는 모든 그러한 수정 및 변경을 포함하도록 의도된 것으로 이해되어야 한다.

Claims

차량의 상태를 평가하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하는 단계;
감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 다중-구성요소-모델(multi-component-model; MCM) 구동 이벤트에 관한 MCM 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하는 단계- 여기서 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타냄 -;
적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계; 및
적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계를 포함하는 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
상기 감지된 정보는 MCM 거동 영향 매개변수를 나타내고, 상기 방법은 정규화된 MCM 거동 정보를 제공하기 위해 MCM 거동 영향 매개변수를 보상하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제2항에 있어서,
감지된 정보는 구성요소 거동 영향 매개변수를 나타내고, 상기 방법은 정규화된 구성요소 거동 정보를 제공하기 위해 구성요소 거동 영향 매개변수를 보상하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제2항에 있어서,
MCM 거동 영향 매개변수는 다수의 차량에 의해 획득된 방대한 양의 정보에 기계 학습을 적용함으로써 식별되는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소의 구성요소는 하나 이상의 MCM의 MCM에 속하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소의 구성요소는 하나 이상의 MCM의 MCM에 속하지 않는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시(chassis)이고, MCM 구동 이벤트는 계단에서의 구동, 구덩이에서의 구동, 구불구불한 구동, 코너링, 가속 스쿼트(squat), 제동, 및 거친 도로 위의 구동의 적어도 2개를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시이고, MCM 거동 정보는 스텝-업 이벤트(step-up event) 및 스텝-다운 이벤트(step-down event)에 대한 차량 속도 당 차량의 임펄스 응답을 나타내는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시이고, MCM 거동 정보는 다음의 적어도 하나를 나타내는 차량 상태 평가 방법:
a. 제동 이벤트 동안의 하나 이상의 후방 휠(rear wheel)의 그립 상실;
b. 차량 가속 이벤트 동안의 하나 이상의 전방 휠(front wheel)의 그립 상실;
c. 코너링 이벤트에 대한 적어도 하나의 응답, 여기서 응답은 (a) 차량의 한쪽 휠의 그립 손실, (b) 오버 스티어링(over-steering) 및 (c) 언더 스티어링(under-steering); 및
d. 거친 도로에서 구동하는 동안의 차량 속도 당 그립 손실.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시이고, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하는 단계는 다수의 점수를 계산하는 단계를 포함하고, 다수의 점수는 적어도 하나의 서스펜션 코너링 응답 점수, 서스펜션 제동 응답 점수; 서스펜션 가속 응답 점수; 서스펜션 뱅킹 응답 점수; 서스펜션 거칠기 응답 점수, 서스펜션 구불구불한 응답 점수; 서스펜션 스텝-업 응답 점수; 및 정지 스텝-다운 감소 응답 점수를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시이고, 하나 이상의 구성요소는 공기 스프링, 댐퍼(damper), 하나 이상의 부시(bush), 및 하나 이상의 스티어링 축(steering axe)으로부터 선택되는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소는 공기 스프링이고, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계는 공기 스프링 시스템 공기 누출 점수, 공기 스프링 작업 영역 점수, 및 여기(excitation) 점수에 대한 공기 스프링 제어 성능을 계산함을 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소는 댐퍼이고, 상기 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계는 구속 인자, 임펄스 크기 당 속도 응답, 및 압축 사이클 대 신장 사이클 점수를 계산하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소는 하나 이상의 부시이고, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하는 단계는 휠 속도 차이 대 스티어링 휠 위치 점수, 범프를 타결할 때의 스티어링 휠 운동 또는 움푹 들어간 곳 점수, 스티어링 휠 백래시(backlash) 또는 히스테리시스(hysteresis) 점수, 및 고주파 휠 진동 점수를 계산하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
하나 이상의 구성요소는 하나 이상의 스티어링 축이고, 구성요소 거동 정보는 하나 이상의 스티어링 축 각도를 포함하고, 하나 이상의 스티어링 축 각도는 캠버(camber), 토우(toe) 및 캐스터(caster)를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제15항에 있어서,
감지된 정보는 차량의 스티어링 휠에 가해진 힘에 대한 정보를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
감지된 정보는 차량의 적어도 하나의 가상 센서 및 적어도 하나의 실제 센서에 의해 획득되는, 차량 상태 평가 방법.
제1항에 있어서,
MCM은 차량의 섀시이고, 상기 방법은 다수의 방향으로부터 섀시에 대한 총 손상을 추정하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제18항에 있어서,
추정하는 단계는 차량의 수명 동안 획득된 감지된 정보에 기초하는, 차량 상태 평가 방법.
차량의 상태를 평가하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체, 상기 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하고;
상기 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 다중-구성요소-모델(MCM) 구동 이벤트에 관한 MCM 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하고 - 여기서 하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 하나 이상의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타냄 -;
적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하고; 그리고
적어도 구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하기 위한 명령들을 저장하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
차량의 상태를 평가하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 감지된 정보를 획득하고; 감지된 정보에 기초하여, (a) 하나 이상의 MCM 구동 이벤트에 관한 다중-구성요소 모델(MCM) 거동 정보, 및 (b) 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트에 관한 구성요소 거동 정보를 결정하고;
하나 이상의 MCM 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제1 부품의 거동은 하나 이상의 MCM의 상태를 나타내고; 하나 이상의 구성요소 구동 이벤트 동안 차량의 적어도 하나의 제2 부품의 거동은 하나 이상의 구성요소의 상태를 나타내고;
적어도 MCM 거동 정보에 기초하여, 하나 이상의 MCM의 상태를 결정하고; 및
구성요소 거동 정보, 구성요소의 상태에 적어도 기초하여, 하나 이상의 구성요소의 상태를 결정하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 시스템.
차량의 상태를 평가하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해진 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하는 단계- 상기 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수를 나타냄 -;
차량 컴퓨터에 의해, 복수의 제2 방향 각각에 대해, 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하는 단계; 및
위치 당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하는 단계를 포함하는 차량 상태 평가 방법.
제22항에 있어서,
적어도 하나의 실제 센서 및 적어도 하나의 가상 센서로부터 감지된 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제22항에 있어서,
하나 이상의 제2 구성요소는 차량의 섀시를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제22항에 있어서,
하나 이상의 제2 구성요소는 차량의 본체를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제22항에 있어서,
하나 이상의 제1 구성요소는 차량 휠을 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
제22항에 있어서,
감지된 정보는 가속도 정보를 포함하는, 차량 상태 평가 방법.
차량의 상태를 평가하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서 상기 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는:
차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 가해진 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하고 - 상기 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수를 나타냄 -;
차량 컴퓨터에 의해, 복수의 제2 방향 각각에 대해, 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하고; 그리고
위치 당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하기 위한 명령들을 저장하는, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
차량의 상태를 평가하기 위한 시스템으로서 상기 시스템은:
차량의 하나 이상의 제1 구성요소에 적용된 기계적 힘에 관한 감지된 정보를 획득하고, 여기서 감지된 정보는 적어도 (a) 힘의 제1 방향, 및 (b) 힘과 관련된 적어도 다른 매개변수를 나타내고;
복수의 제2 방향 각각에 대해, 차량의 하나 이상의 제2 구성요소에 대한 기계적 힘에 의해 야기된 총 손상을 추정하고; 및
위치 당 복수의 제2 방향 각각에 대한 총 차량 손상의 표시를 생성하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 시스템.
차량 타이어의 유효 반경을 추정하는 방법에 있어서, 상기 방법은:
(a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함하는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 타이어 반경 영향 매개변수는 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함함; 및
하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계; 및
(a) 적어도 하나의 부분 동안 획득된 감지된 정보 - 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함함, 및 (b) 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 차량 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
하나 이상의 구동 세션 동안 획득되지만 적어도 하나의 부분 외부에서 획득된 감지된 정보를 무시하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
적어도 일부를 선택하는 단계는 슬립 이벤트를 무시하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
적어도 일부를 선택하는 단계는 슬립 이벤트를 포함하는 부분을 무시하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
그립에 기초하여 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
그립 임계값 미만인 그립을 나타내는 하나 이상의 부분을 거부하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
커브 위를 구동하는 것을 포함하는 하나 이상의 부분을 거부하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
차량은 가속도 임계값 이상의 가속도를 나타내는 하나 이상의 부분을 거부하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
상기 감지된 정보의 적어도 일부는 신호 대 노이즈(noise) 임계값 미만이었던 신호 대 노이즈 비율을 가졌던 하나 이상의 부분을 거부하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
감지된 정보의 적어도 일부는 품질 임계값 미만의 품질을 가졌던 하나 이상의 부분을 거부하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
(a) 범프 위를 구동하는 것과 (b) 구멍에 들어가는 것의 적어도 하나 동안 획득된 회전 속도 정보를 무시하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
제30항에 있어서,
테스트 구동 세션 동안 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 관계를 학습하는 단계를 포함하는, 차량 타이어의 유효 반경 추정 방법.
차량 타이어의 유효 반경을 추정하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 있어서, 다음 단계를 위한 명령을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체:
(a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함하는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계- 타이어 반경 영향 매개변수는 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함함 -;
하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하는 단계; 및
(a) 적어도 하나의 부분 동안 획득된 감지된 정보 - 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함함 - 및 (b) 하나 또는 매개변수에 영향을 미치는 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계를 기초로 하여 차량 타이어의 유효 반경을 결정하는 단계.
차량 타이어의 유효 반경을 추정하기 위한 시스템으로서,
(a) 하나 이상의 구동 세션 동안 차량이 지나간 거리, (b) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어를 포함하는 적어도 휠의 회전 속도, (c) 하나 이상의 구동 세션 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 반영하는 감지된 정보를 획득하는 단계, 여기서 타이어 반경 영향 매개변수는 차량 속도 및 적어도 일부 다른 타이어 반경 영향 매개변수를 포함하며;
하나 이상의 구동 세션의 적어도 하나의 부분을 선택하고; 및
(a) 적어도 하나의 부분 동안 획득된 감지된 정보 - 감지된 정보는 적어도 하나의 부분 동안 타이어 반경 영향 매개변수의 값을 포함함, 및 (b) 하나 이상의 매개변수에 영향을 미치는 타이어의 유효 반경과 타이어 반경 영향 매개변수 사이의 하나 이상의 관계에 기초하여 차량의 타이어의 유효 반경을 결정하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 시스템.
차량의 타이어 유형을 추정하는 방법으로서:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 획득된 감지된 정보를 획득하는 단계로서, 상기 감지된 정보는 차량에 관한 정보 및 차량의 환경에 관한 정보를 포함하는 감지된 정보 획득 단계;
차량에 관한 정보에 기초하여, 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징을 결정하는 단계로서, 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징은 타이어 강성, 타이어 진동, 롤링 저항, 타이어 수막 저항, 타이어 그립의 둘 이상을 포함하는 타이어 유형 구별 특징 결정 단계; 및
다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징 및 차량의 환경에 관한 정보의 적어도 일부에 기초하여 타이어의 유형을 추정하는 단계를 포함하는 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
타이어 그립은 타이어 나사 깊이에 의해 정규화된 타이어 그립인, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
타이어 진동은 휠 불균형 유도 진동을 배제하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징은 측면 타이어 강성, 종 방향 타이어 강성, 휠 불균형 유도 진동을 제외한 타이어 진동, 롤링 저항, 타이어 수막 저항, 및 타이어 나사 깊이에 의해 정규화된 타이어 그립을 포함하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
감지된 정보를 획득하는 단계는 하나 이상의 실제 센서 및 하나 이상의 가상 센서로부터 감지된 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제48항에 있어서,
하나 이상의 가상 센서는 그립 센서, 수막 센서, 슬립 센서, 및 타이어 나사 깊이 센서의 적어도 하나를 포함하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
타이어의 유형을 추정하는 단계는 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징과 차량의 환경에 관한 정보의 적어도 일부 사이의 관계에 기초하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제44항에 있어서,
타이어의 유형을 추정하는 단계는 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징과 차량의 환경에 관한 정보의 적어도 일부 사이의 관계에 기초하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
제51항에 있어서,
다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징과 차량의 환경에 관한 정보의 적어도 일부 사이의 관계를 학습하는 단계를 포함하는, 차량의 타이어 유형 추정 방법.
차량의 타이어 유형을 추정하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서 상기 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 다음 단계에 대한 명령을 저장함:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 획득된 감지된 정보를 획득하는 단계- 상기 감지된 정보는 차량에 관한 정보 및 차량의 환경에 관한 정보를 포함함-;
차량에 관한 정보에 기초하여, 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징을 결정하는 단계 - 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징은 타이어 강성, 타이어 진동, 롤링 저항, 타이어 수막 저항, 타이어 그립의 둘 이상을 포함함 -; 및
다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징 및 차량의 환경에 관한 정보의 적어도 일부에 기초하여 타이어의 유형을 추정하는 단계.
차량의 타이어 유형을 추정하기 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은:
차량의 하나 이상의 구동 세션 동안 획득된 감지된 정보를 획득하고- 상기 감지된 정보는 차량에 관한 정보 및 차량의 환경에 관한 정보를 포함함 -;
차량에 관한 정보에 기초하여, 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징을 결정하고 - 여기서 다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징은 타이어 강성, 타이어 진동, 롤링 저항, 타이어 수막 저항, 타이어 그립의 둘 이상을 포함함 -; 그리고
다수의 차량 관련 타이어 유형 구별 특징 및 차량 환경에 관한 정보의 적어도 일부에 기초하여 타이어 유형을 추정하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 시스템.
차량의 중량을 평가하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은:
학습 기간 동안에 및 차량 센서에 의해, 차량의 구동 세션에 관한 차량 센서 측정치를 획득하는 단계; 및
차량 센서 측정치에 기초하여, 차량의 평가된 중량을 계산하는 단계, 여기서 계산은 차량에 의해 소비된 에너지를 나타내는 에너지 계수의 값을 기초로 하고, 여기서 에너지 계수는 그립, 타이어 상태 및 도로 상태를 기초로 하여 계산되는 제1 에너지 계수를 포함하는 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
제1 에너지 계수는 그립 값과 에너지 폐기물 사이의 관계, 타이어 상태와 에너지 낭비 사이의 관계, 타이어 상태와 에너지 낭비 사이의 관계, 및 도로 상태와 에너지 낭비 사이의 관계를 기초로 계산되는, 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
(a) 그립에 에너지 낭비 계수를 곱한 그립의 곱, (b) 타이어 상태와 타이어 상태를 에너지 낭비 계수로 곱한 값, 및 (c) 도로 상태와 도로 상태를 에너지 낭비 계수로 곱한 값을 합계함으로써 제1 에너지 계수(k1)을 계산하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
가상 그립 센서, 가상 타이어 상태 센서 및 가상 표면 이벤트 센서를 포함하는 가상 센서에 의해 생성된 정보를 사용하여 그립 대 에너지 낭비 계수, 타이어 상태 대 에너지 낭비 계수, 및 도로 상태(rr) 대 에너지 낭비 계수를 계산하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
차량 센서 측정치는 (a) 구동 세션과 관련된 경로의 높이 측정, (b) 구동 세션과 관련된 연료 소비 측정, (c) 구동 세션과 관련된 도로 세그먼트의 길이 측정; 및 (d) 구동 세션과 관련된 속도 측정치를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제59항에 있어서,
상기 계산하는 단계는 차량의 중량 추정치와 관련된 적어도 하나의 분포를 제공하는 에너지 계수의 값을 검색하는 단계를 포함하고, 적어도 하나의 분포는 적어도 하나의 미리 정의된 통계적 유의성 기준을 충족하는, 차량의 중량 평가 방법.
제59항에 있어서,
평가된 중량을 결정하는 단계는 다음 방정식에 따라, 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법:

여기서 에너지 계수의 그룹은 k₂, k₃ 및 k₄를 더 포함하고;
여기서 ame는 추정된 모터 효율 함수의 값이고;
여기서 v₂는 경로 세그먼트의 끝에서 차량의 속도이고;
v₁은 경로 세그먼트의 시작에서 차량의 속도이고;
v는 경로 세그먼트 위를 구동할 때 차량 속도의 하나 이상의 값을 나타내고;
x는 경로 세그먼트의 길이이고;
△h는 경로 세그먼트의 끝과 시작 사이의 높이 차이이며;
연료는 경로 세그먼트와 관련된 오류 수정된 연료 소비임.
제61항에 있어서,
상기 계산하는 단계는 차량의 중량 추정치와 관련된 적어도 하나의 분포를 제공하는 에너지 계수의 값을 검색하는 단계를 포함하고, 적어도 하나의 분포는 적어도 하나의 미리 정의된 통계적 유의성 기준을 충족하는, 차량의 중량 평가 방법.
제62항에 있어서,
미리 정의된 통계적 유의성 기준은 최대 통계적 유의성인, 차량의 중량 평가 방법.
제62항에 있어서,
미리 정의된 통계적 유의성 기준은 중량 추정치 분포의 적어도 하나의 최소 표준 편차인, 차량의 중량 평가 방법.
제62항에 있어서,
평가된 중량을 결정하는 단계는 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 및 에너지 계수의 상이한 값에 대한 중량 추정치를 결정하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
테스트 구동 세션 동안 에너지 계수를 학습하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제55항에 있어서,
에너지 계수는 풍력 대 에너지 낭비 계수, 일정한 힘 상수, 속도 상수, 및 차량의 가속도를 추가로 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
제67항에 있어서,
평가된 중량을 결정하는 단계는 다음 방정식에 따라, 복수의 경로 세그먼트의 각 경로 세그먼트에 대한 중량 추정치를 결정하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법:

여기서 M은 차량의 질량이고;
WheelForce는 ....이고, wind_force는 차량에 대한 공기 저항의 함수임.
제68항에 있어서,
wind_force는 0.22^**calc_air_density*(speed/3.6)²*1.5와 동일하며, 여기서 calc_air_density는
인, 차량의 중량 평가 방법.
제67항에 있어서,
테스트 구동 세션 동안 에너지 계수를 학습하는 단계를 포함하는, 차량의 중량 평가 방법.
차량의 중량을 평가하기 위한 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 다음 단계에 대한 명령을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체:
학습 기간 동안 및 차량 센서에 의해, 차량의 구동 세션에 관한 차량 센서 측정치를 획득하는 단계; 및
차량 센서 측정치에 기초하여, 차량의 평가된 중량을 계산하는 단계로서, 여기서 상기 계산은 차량에 의해 낭비되는 에너지를 나타내는 에너지 계수의 값에 기초하고; 상기 에너지 계수는 그립, 타이어 상태 및 도로 상태에 기초하여 계산되는 제1 에너지 계수를 포함하는, 중량 계산 단계.
차량의 중량을 평가하기 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은:
학습 기간 동안 및 차량 센서에 의해, 차량의 구동 세션에 관한 차량 센서 측정치를 획득하고; 및
차량 센서 측정치에 기초하여 차량의 평가된 중량을 계산하고; 계산은 차량에 의해 낭비되는 에너지를 나타내는 에너지 계수의 값에 기초하고; 에너지 계수는 그립, 타이어 상태 및 도로 상태에 기초하여 계산되는 제1 에너지 계수를 포함하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 시스템.