WO2006027930A1 - 車輪盗難検知装置、車輪盗難検知方法、車輪盗難検知プログラムおよびその記録媒体 - Google Patents

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Hideyuki Kobayashi
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Omron Corp
Omron Tateisi Electronics Co
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    • B60R25/30—Detection related to theft or to other events relevant to anti-theft systems
    • B60R25/305—Detection related to theft or to other events relevant to anti-theft systems using a camera

Definitions

  • Wheel theft detection device wheel theft detection method, wheel theft detection program and recording medium therefor
  • the present invention relates to a wheel theft detecting device, a wheel theft detecting method, a wheel theft detecting program and a recording medium for detecting that a wheel removal operation from a vehicle is performed.
  • a vibration due to a factor (for example, strong wind or the like) other than the theft operation may be mistaken as a vibration due to the theft operation.
  • strong shock level is detected according to the strength of the signal detected by the vibration sensor
  • the present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide a wheel theft detection device capable of accurately detecting that a wheel is removed from a vehicle. It is providing a wheel theft detection method, a wheel detection program, and its recording medium. Disclosure of the invention
  • the wheel theft detection device is a wheel theft detection device mounted on a vehicle for detecting removal of a wheel provided on the vehicle and detecting vibration, and measures the vibration of the vehicle.
  • Vibration measurement means frequency conversion means for converting the measurement results of the vibration measurement means into data in the frequency domain, and feature quantity extraction for extracting a plurality of feature quantities corresponding to the frequency band from the data in the frequency domain
  • vibration generated in the vehicle by applying a rotational force to the attachment unit attached to the vehicle among the vibrations measured by the vibration measurement unit based on the means and the extracted feature amount;
  • recognition processing means for discriminating from vibration caused by other factors.
  • the vibration measurement means may, for example, directly measure the vibration value generated in the vehicle, or may measure the acceleration due to the vibration of the vehicle.
  • the noise generated inside or outside the vehicle may be detected by the rotation of the mounting means.
  • the work of removing the wheel includes an action of removing all members (for example, a tire, a wheel, etc.) constituting the wheel, and an action of removing a part of the member constituting the wheel.
  • the above-mentioned vehicles include vehicles equipped with a large number of wheels, and all vehicles having wheels, such as motorcycles, bicycles, unicycles and tricycles.
  • the frequency conversion means converts the measurement result of the vibration measurement means into data in the frequency domain
  • the feature quantity extraction means responds to the frequency band from the data in the frequency domain.
  • the vibrations measured by the vibration measuring means based on the extracted feature amounts a plurality of feature quantities are extracted, and the rotational force is applied to the attaching means attaching the wheel to the vehicle.
  • the vibration generated in the vehicle is distinguished from the vibration caused by other factors.
  • the vibration generated in the vehicle can be distinguished from the vibration caused by other factors by applying the rotational force to the mounting means, so that the wheel of the vehicle force is removed. It can detect things accurately.
  • the wheel theft detection method is a wheel theft detection method for detecting that removal work of a wheel provided in a vehicle is being performed, wherein the vibration measurement means is configured to measure the vibration of the vehicle.
  • a process a frequency conversion process for converting measurement results in the vibration measurement process into data in a frequency domain, a feature quantity extraction process for extracting a plurality of feature quantities corresponding to a frequency band from data in the frequency domain, and Among the vibrations measured in the vibration measurement process based on the extracted feature amount, the vibration caused in the vehicle as a result of the rotational force being applied to the attachment means attached to the vehicle, and other factors.
  • a recognition processing step of distinguishing the vibration from the vibration is a recognition processing step of distinguishing the vibration from the vibration.
  • the measurement result of the vibration measurement means is converted into data in the frequency domain, and a plurality of feature quantities are extracted according to the data force frequency band of the converted frequency domain, and the extracted features Based on the quantity, it distinguishes between the vibrations caused in the vehicle by the application of torque to the mounting means attaching the wheels to the vehicle and the vibrations caused by other factors.
  • the vibration generated in the vehicle due to the application of the rotational force to the mounting means is Since it can be distinguished from vibration caused by other factors, it is possible to detect with precision the removal of the wheel from the vehicle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a perspective view showing an example of a mounting position of a wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 An explanatory view showing the principle of transmission of a force for loosening a nut fixing a wheel to a vehicle.
  • FIG. 4 An explanatory view schematically showing a relationship between a position of a nut and a force for rotating a tire.
  • FIG. 5 is a plan view showing the relationship between the position of the tire and the vibration generated in the vehicle body.
  • FIG. 6 is a graph showing the result of measurement of vehicle body vibration by a vibration sensor in the wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention, wherein ( a ) is caused by rotating a nut; (B) is the vibration waveform of the car body vibration when the nut different from (a) is rotated, (c) is the vibration waveform of the car body vibration when the vehicle door is closed, (d Shows the vibration waveform of the car body vibration during traveling, and (e) shows the vibration waveform of the car body vibration generated by the strong wind while parking.
  • FIG. 7 is a flow chart showing the flow of data processing in a wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a graph showing an example of an analog signal of vibration acquired by a control unit in a wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a graph showing another example of the analog signal of vibration acquired by the control unit in the wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is an explanatory view showing the relationship between the direction of a vehicle equipped with a wheel theft detection device according to an embodiment of the present invention and the measurement direction of a vibration sensor.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of a wheel theft detection device according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a flow chart showing the flow of data processing in a wheel theft detection device according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a wheel theft detection device 1 according to the present embodiment.
  • the wheel theft detection device 1 is provided to a vehicle, and a wheel from the vehicle
  • the vibration generated in the vehicle by transmitting the movement of the tire to the vehicle body when turning the nut (mounting means) fixing the wheel to remove the wheel is caused by other factors. Vibration to be detected separately.
  • the wheel theft detection device 1 has an elongated shape (substantially rectangular shape), and fixes a spare tire 22 provided under the trunk space of an automobile (vehicle) 20.
  • the tire house 21 is provided on the metal part 23 around the circumference. More specifically, a magnet (strong magnet, not shown) is attached to the wheel theft detection device 1 and magnetically fixed to and attached to the above metal part.
  • the wheel theft detection device 1 includes a vibration sensor (vibration measurement means) 2, an amplification circuit 3, a control unit 4, an AZD conversion unit (AZD conversion unit) 5, a digital waveform data storage unit Storage means) 6, ROM 7, RAM 8 and wireless unit 9 are provided.
  • the control unit 4 includes a signal acquisition unit 11, a sampling data generation unit (AZD conversion means) 12, a storage control unit 13, a data amount determination unit (digital signal acquisition means) 14, and a sampling data acquisition unit (digital signal acquisition means). 15.
  • a frequency converter (frequency converter) 16 a feature amount calculator (feature amount extraction means) 17, a recognition processor (recognition processor) 18, and an output processor 19.
  • control unit 4 reads and executes the program stored in the ROM 7 to execute A signal acquisition unit 11, a sampling data generation unit 12, a storage control unit 13, a data amount determination unit 14, a sampling data acquisition unit 15, a frequency conversion unit 16, a feature amount calculation unit 17, a recognition processing unit 18, an output processing unit described later Implement 19 functions.
  • the vibration sensor 2 detects a minute vibration of the vehicle.
  • the vibration sensor 2 is also connected to the amplifier circuit 3, converts the detection result into an electric signal, and outputs the electric signal to the amplifier circuit 3.
  • the amplification circuit 3 amplifies the signal output from the vibration sensor 2 to a level that allows discrimination processing. Then, the amplified signal is output to the control unit 4.
  • a control unit (CPU; Central Processing Unit) 4 is a central portion of the wheel theft detecting device 1 that controls all the operations of the wheel theft detecting device 1, and various types of units are stored according to the program stored in the ROM 7. Execute the process In addition, the control unit 4 appropriately stores, for example, data necessary to execute various processes in the RAM 8, and stores the data stored as necessary.
  • the signal acquisition unit 11 in the control unit 4 acquires an analog signal indicating a change in vibration output from the amplification circuit 3 and supplies the analog signal to the sampling data generation unit 12.
  • the sampling data generation unit 12 converts the analog signal supplied from the signal acquisition unit 11 into a digital signal by the AZD conversion unit 5. That is, the AZD (analog Z digital) conversion unit 5 converts the output signal from the amplification circuit 3 into a digital value as well as the analog quantity. This generates vibration sampling data. Then, the sampling data generation unit 12 outputs the generated sampling data to the storage control unit 13.
  • the storage control unit 13 causes the digital waveform data storage unit 6 to store the sampling data supplied from the sampling data generation unit 12. Further, the storage control unit 13 reads out the sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6 and supplies the sampling data to the data amount determination unit 14.
  • the data amount determination unit 14 determines the data amount of the vibration sampling data supplied from the storage control unit 13 and notifies the sampling data acquisition unit 15 of the result.
  • the sampling data acquisition unit 15 stores the digital data immediately before the sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6 based on the notification from the data amount determination unit 14. N sampling data including sampling data stored in the waveform data storage unit 6 are sequentially obtained and output to the frequency conversion unit 16.
  • the frequency conversion unit 16 sequentially converts the N pieces of sampling data acquired by the sampling data acquisition unit 15 into data in the frequency domain, and outputs the data to the feature amount calculation unit 17. That is, the frequency conversion unit 16 converts sampling data in the time domain (space domain) into data in the frequency domain by, for example, FFT (Fast Fourier Transform) and the like, and outputs the data to the feature amount computing unit 17.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the feature amount computing unit 17 computes (extracts) the feature amount based on the sampling data converted into data in the frequency domain by the frequency converting unit 16 and recognizes the computation result as a recognition processing unit (determination unit). Output to 18 By extracting this feature amount, the control unit 4 can vibrate, for example, by strong wind, glass breakage, collision, opening / closing of a door, hitting sound, etc., and a nut (mounting means) for mounting a wheel. Can be distinguished from the vibration caused by the rotation of
  • the recognition processing unit 18 performs recognition processing, that is, processing of recognizing whether or not an abnormality is detected, based on the calculation result from the feature amount calculation unit 17. Then, when recognizing that an abnormality is detected, the recognition processing unit 18 outputs a control signal to the output processing unit 19.
  • the output processing unit 19 outputs the determination result of the recognition processing unit 18 to the wireless unit 9 by an electrical signal.
  • the radio unit 9 reports (transmits) the content of the abnormality to a predetermined external device.
  • the external device may be, for example, a device for giving a threat or warning by an alarm sound or a strobe flash light. Also, use a telephone line etc. to notify the security system of the security company or the mobile phone of the vehicle owner.
  • FIG. 3 is an explanatory view showing the transmission of force when the wheel nut is loosened.
  • a force is applied to rotate the nut, the force is transmitted to the wheel and the tire through the nut and becomes a force to rotate the tire.
  • the power to rotate the tire is transmitted to the vehicle body via a suspension or rubber bush to vibrate the vehicle body.
  • the force applied to the hook varies depending on the type (length, shape) of the wrench (tool) used to rotate the nut, the position of the tire, and the strength of rotational force (rotational resistance) of the tire.
  • the force transmitted from the nut to the wheel and tire varies depending on the position of the nut relative to the axle (tire rotation axis), the type of nut (shape and material), and the tightening torque (which may change over time). Also, it differs depending on the road surface condition of the road surface where the tire is in contact, the position of the wheel stopper, and the like. In addition, the vibration of the vehicle body due to the force transmitted by the wheel and tire also differs depending on the weight of the vehicle body, height, width, vibration transmission performance of the suspension and members such as the rubber bush.
  • the wheel theft detection device 1 transmits a force to rotate a nut, and generates a force to rotate a tire by means of a wheel and a tire, and detects a vibration caused by the transmission of the force to the vehicle body. Therefore, the force to rotate the tire, and the tire and wheel force are also important factors in determining the detection performance.
  • FIG. 4 schematically shows the relationship between the positions of the nuts and the manner of force application via a wrench when each nut is rotated with a wrench, that is, the force for rotating the tire (force for moving the tire). It is an explanatory view shown.
  • the forces F1 to F4 for rotating the nuts 31 to 34 are forces that press the tire in the direction of connecting each nut and the contact point of the tire by the frictional force until the nut rotates. It is decomposed into Fla-F4a and force Flb-F4b which moves a tire. And the force Flb-F4b which moves this tire rotates a tire centering on the contact point of a tire, moves a vehicle body, and vibrates a vehicle body.
  • the nut 33 located on the outer peripheral side below the tire contact point is turned counterclockwise downward. If the tire is moving, the force to move the tire is moderate compared to turning other nuts, but the distance from the contact point is short, so the moment to rotate the tire is small and the tire hardly moves.
  • the force to turn the nut varies depending on the type (shape and material) of the nut, the tightening torque of the nut, the positional relationship of the nut to the axle, and the type of wrench (length, shape, etc.).
  • the element of can be thought of as the force that eventually turns the tire.
  • FIG. 5 is a plan view showing the relationship between the position of the tire (wheel) and the vibration generated in the vehicle body, when the left rear wheel 40b and the right rear wheel 40c are brought into contact with the wheel stopper 41 and the nuts of each tire are turned. Shows the case of turning the wrench downward.
  • the front left wheel 40a When turning the nut of the front left wheel 40a, the front left wheel 40a is subjected to a force to move the tire in the forward direction (vehicle traveling direction) and a restraining force by the brake.
  • the left rear wheel 40b When turning the nut of the left rear wheel 40b, the left rear wheel 40b has a force to move the tire forward and a restraining force by the side brake.
  • the right rear wheel 40c When turning the nut of the right rear wheel 40c, the right rear wheel 40c has a force to move the tire backward. In this case, the range of movement of the right rear wheel 40c is only the air pressure of the wheel, which is the least movable compared to the case of turning the nut of another wheel.
  • the magnitude of the vibration generated in the vehicle body changes depending on the transmission system such as a suspension or rubber bush connecting the tire system and the vehicle body system, the weight of the vehicle body, and the like. Also these factors Since this also acts as a force to stop the vibration, the transmission system and the vehicle weight are also major factors in converging the vibration once generated.
  • the transmission system such as a suspension or rubber bush connecting the tire system and the vehicle body system, the weight of the vehicle body, and the like. Also these factors Since this also acts as a force to stop the vibration, the transmission system and the vehicle weight are also major factors in converging the vibration once generated.
  • FIGS. 6 (a) to 6 (e) are graphs showing the results of measurement of vehicle body vibration by the vibration sensor 2.
  • FIG. Fig. 6 (a) shows the vibration waveform of the car body vibration generated by rotating the nut.
  • Fig. 6 (b) shows the vibration waveform of the car body vibration when the nut different from Fig. 6 (a) is rotated.
  • Fig. 6 (c) shows the vibration waveform of the vehicle body vibration when the door of the vehicle is closed.
  • Fig. 6 (d) shows the vibration waveform of the car body vibration during traveling.
  • Figure 6 (e) shows the vibration waveform of the car body vibration caused by the strong wind while parking.
  • the horizontal axis indicates the passage of time
  • the vertical axis indicates the amplitude of vibration.
  • the vibration of the vehicle when the nut is rotated ( Figures 6 (a) and 6 (b)) is It is a waveform that converges slowly around a low frequency, and shows a unique tendency different from the vibration waveform of the other measurement results ( Figure 6 (c) to Figure 6 (e)). That is, from the vibration naturally generated by strong wind or the like, the vibration generated by traveling, the vibration generated by opening and closing the door, etc., it is not possible to find a vibration equivalent to the vibration when rotating the nut.
  • the wheel theft detection device 1 measures the characteristic vehicle vibration generated at this time by using the vibration sensor 2 fixed to the vehicle body and detects it separately from the vibration caused by other factors. Therefore, it is detected that the wheel is stolen and the abnormality is detected. That is, the wheel theft detection device 1 performs abnormality detection as wheel (tire and Z or wheel) theft when the measured vibration corresponds to a characteristic vibration at the time of nut rotation.
  • FIG. 7 is a flow chart showing the flow of data processing in the wheel theft detection device 1 (control unit 4).
  • the signal acquisition unit 11 acquires the analog signal of the time domain vibration supplied from the amplification circuit 3 (S1).
  • sampling data generation unit 12 controls the AZD conversion unit 5 to convert the analog signal into a digital signal, and generates one sampling data (sampling data of vibration).
  • sampling data generation unit 12 causes AZD conversion unit 5 to convert an analog signal at time t 1 into a digital signal, and Generate one sampling data in tl.
  • the storage control unit 13 converts one sampling data (sampling data at time tl in the above case) generated by the sampling data generation unit 12 into a digital waveform data storage unit. 6 (S3).
  • the data amount determination unit 14 determines whether or not N (one frame worth) of sampling data is stored in the digital waveform data storage unit 6 (S4).
  • the data amount determination unit 14 determines whether or not the power of 15 pieces of sampling data is stored in the digital waveform data storage unit 6. That is, if the number of sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6 is less than 15, it is determined as No, and the number of sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6 is 15. If it reaches the number, it will be judged as Yes.
  • the control unit 4 repeats the process from S1. That is, in S1, the signal acquisition unit 11 acquires an analog signal to be supplied next from the amplification circuit 3, and in S2, the sampling data generation unit 12 converts the analog signal acquired by the signal acquisition unit 11 into an AZD signal.
  • the conversion unit 5 is controlled to convert it into a digital signal to generate second sampling data. In this case, the analog signal at time t2 is converted to a digital signal.
  • a constant sampling period (in the case of FIG. 8, time t 2 ⁇ tl)
  • a plurality of sampling data can be obtained by converting an analog signal to a digital signal (by repetition of S2) in a cycle).
  • This period (in the case of FIG. 8, the period of time “t2 ⁇ tl”) is set to a period corresponding to a frequency of 100 Hz or more, for example, when the highest frequency of the analog signal to be detected is 50 Hz based on the sampling theorem. Ru.
  • Sampling data is sequentially stored in the digital waveform data storage unit 6 by repeating S1 to S4.
  • the sampling data acquisition unit 15 (control unit 4) includes a plurality of stored in the digital waveform data storage unit 6. N sampling data including the sampling data (the latest one sampling data stored by the processing of S3 immediately before) stored in the digital waveform data storage unit 6 immediately before is acquired from the sampling data of S5).
  • the sampling data acquisition unit 15 stores sampling data of a predetermined data amount including the sampling data of the vibration measured immediately before from the sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6. Get sequentially.
  • the sampling data acquisition unit 15 includes time tl to tl5 (time tl5) included in the period T1 of the frame F1. Data is taken as the latest sampling data) to obtain 15 sampling data.
  • the frequency conversion unit 16 (control unit 4) performs sampling on the N pieces (15 pieces in the present embodiment) of time domain sampling data for one frame acquired by the sampling data acquisition unit 15 in the frequency domain. Converted to the data of (S6).
  • a conversion method to data in the frequency domain in the frequency conversion unit 16 for example, a method such as fast Fourier transform or DCT (Discrete Cosine Transform) may be used.
  • DCT transform is used.
  • 16 frequency domain data (DCT coefficients) consisting of DCT0 to DCT15 are generated.
  • the feature quantity computation unit 17 determines the frequency generated by the frequency conversion unit 16. The feature amount is calculated (extracted) based on the data of the area (S7). In the case of the present embodiment, since the 001 coefficients of D 010 to 0 015 are obtained, the feature amount computation unit 17 calculates M step feature amounts based on the DCT coefficients of DCTO to D CT15.
  • M 4 (the feature quantity is four steps), and the feature quantity computation unit 17 calculates a plane of DCT coefficients representing a DC component (25 Hz or less in the present embodiment) among the DCT coefficients of DCTO to DCT15.
  • the average value is a feature amount 1 (first feature amount), and the average value of DCT coefficients representing the next lowest frequency component (in the present embodiment, from 25 Hz to 50 Hz in the present embodiment) is a feature amount 2 (second feature Amount, and the average value of DCT coefficients representing the next lower frequency component (in the present embodiment, 50 Hz to: LOOHz) is calculated as the feature amount 3 (third feature amount), and the high frequency component (in the present embodiment, 100 Hz or more)
  • the average value of DCT coefficients representing) is calculated as the feature 4 (the fourth feature).
  • the range of the frequency component of each feature amount may be appropriately changed according to conditions such as the type (shape and material) of the nut, the tightening torque of the nut, and the positional relationship of the
  • the recognition processing unit 18 performs recognition processing (abnormality based on the feature quantities (in the present embodiment, feature quantities 1 to 4 in this embodiment) computed by the feature quantity computation unit 17.
  • Detection process is executed (S8). For example, when the feature quantity 1 is a value five or more times larger than the feature quantity 4, it is judged as abnormal. Further, when all the feature amounts 2 to 4 exceed the reference value, it may be judged as other noise (vibration other than rotation of the nut) and not judged as abnormal. Also, by looking at the history of the feature quantity 2, when the attenuation of 1Z5 is confirmed within a fixed time, it may be judged as abnormal.
  • the plurality of rules may be set, combined in consideration of the priority, and final determination may be made as to whether or not it is abnormal.
  • the probability of judging (diagnosing) that the vibration is caused by the rotation of the nut is calculated from any of the above judgment rules or a combination of a plurality of rules, and the accuracy is equal to or greater than a predetermined value (for example, 80%). If it does, you may decide that it is abnormal.
  • the recognition processing unit 18 determines whether or not an abnormality is detected by the above recognition processing (S9), and when no abnormality is detected (if S9 is No). ), The control unit 4 repeats the process from S1. That is, the next analog signal (at time tl6 in the case of FIG. 8) is acquired by the signal acquisition unit 11, and one sampling data is generated by the sampling data generation unit 12 by the processing of S2, and the processing of S3. Thus, one sampling data generated in the digital waveform data storage unit 6 is stored. In this case, since 16 pieces of sampling data are stored in the digital waveform data storage unit 6, it is determined that there are N pieces of sampling data in the process of S4 (determined as YES).
  • the sampling data acquisition unit 15 performs the processing of S5 to store the last one (V in the processing of S3 immediately before) from the sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6.
  • N sampling data including one sampling data In this case, fifteen sampling data in time t2 to time tl6 in period T2 of frame F2 (not shown) are acquired.
  • the storage control unit 13 (control unit 4) erases from the digital waveform data storage unit 6 sampling data (sampling data at time t 1 in the above example) prior to N sampling data including one immediately before the force. Let me know
  • the 15 sampling data are converted into data in the frequency domain (DCT coefficients), feature quantities are calculated based on the DCT coefficients, and recognition processing is performed. The same processing is repeated thereafter.
  • the recognition processing unit 18 determines whether an abnormality is detected (if S 9 is Yes)
  • the recognition processing unit 18 outputs a control signal indicating that the abnormality is detected to the output processing unit 19.
  • the output processing unit (control unit 4) 19 receives a control signal indicating that an abnormality has been detected from the recognition processing unit 18, the output processing unit (control unit 4) notifies the wireless unit 9 of the detection of an abnormality using an electrical signal. It outputs (S 10) and causes the wireless unit 9 to transmit (report) a signal (abnormality notification signal) for notifying an abnormality to a predetermined external device.
  • the control unit 4 repeats the process from S1 as in the case where no abnormality is detected in S9.
  • a switch that turns ON / OFF the power supply for operating each part to the wheel theft detection device 1 or a switch that turns on (starts) an abnormality detection process by the control unit 4 ZOFF (also shifts) Not shown) If these switches are turned off, the control unit 4 may end the process.
  • the vibration sensor 2 measures the vibration of the vehicle
  • the frequency conversion unit 16 converts the measurement result of the vibration sensor 2 into data in the frequency domain, and extracts the feature amount.
  • the part 17 extracts a plurality of feature quantities according to the frequency components of the data in the frequency domain, and the recognition processing section 18 detects the wheel of the vehicle measured by the vibration sensor 2 based on the extracted feature quantity. It distinguishes the vibration generated in the vehicle by applying the torque to the nut attached to the vehicle and the vibration of the vehicle caused by other factors.
  • the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the nut mounting the wheel can be distinguished from the vibration caused by other factors, so the work of removing the wheel from the vehicle is It can detect precisely what is being done.
  • the feature amount computing unit 17 sets the average value of DCT coefficients representing a DC component (frequency band of 25 Hz or less in this embodiment) as the feature amount 1 (first feature amount), The average value of the DC T coefficient representing the next low! Next to the DC component and the frequency component (in this embodiment, the frequency band of 25 Hz to 50 Hz) is defined as the feature value 2 (second feature value).
  • the average value of DCT coefficients representing 50 Hz to: LOO Hz frequency band is calculated as the feature 3 (third feature amount), and high frequency components (frequency band of 100 Hz or more in this embodiment) are displayed.
  • step number M indicates the type (shape, material) of the nut, the tightening torque of the nut, the positional relationship of the nut to the axle, etc. It may be suitably changed according to various conditions of.
  • the range of feature 1 be a feature of a frequency band set within the range of OHz to 25 Hz
  • feature 2 be a feature of a frequency band set within a range of 25 Hz to 50 Hz
  • the range of the amount 3 may be a feature amount of a frequency band set in the range of 50 Hz to the LOO Hz
  • the range of the feature amount 4 may be a feature amount of a frequency band set in a range of 100 Hz or more.
  • the first range may be 0 Hz to 20 Hz or 5 Hz to 24 Hz.
  • the above second range, third range, and fourth range may be appropriately changed within the above range.
  • the scaling factor with respect to the feature quantity 4 of the feature quantity 1 in the case of determining an abnormality is not limited to this.
  • the ratio of feature 1 to feature 4 when it is determined to be abnormal can be set appropriately according to the type (shape and material) of the nut, the tightening torque of the nut, and the positional relationship of the nut to the axle. Just do it.
  • the history of the feature amount 2 is checked, and the case where it is judged as abnormal when attenuation of 1Z5 is confirmed within a predetermined time has been described, but the type of nut is not limited to this. According to various conditions such as (shape, material), tightening torque of nut, and positional relation of nut to axle, if the attenuation factor of feature quantity 2 when it is judged as abnormal is set appropriately, it will be.
  • the AZD conversion unit 5 converts an analog signal (analog signal amplified by the amplification circuit 3) of the measurement result of the vibration sensor 2 into a digital signal (sampling data).
  • the digital waveform data storage unit 6 stores the sampling data
  • the sampling data acquisition unit 15 stores the sampling data of the vibration measured immediately before from the sampling data stored in the digital waveform data storage unit 6. It acquires sampling data of a predetermined data amount including one by one.
  • the frequency conversion unit converts the sampling data acquired by the sampling data acquisition unit 15 into data in the frequency domain.
  • N sampling data in a period T1 corresponding to the frame F1 of the time tl to tl5 are acquired, and then, N sampling data in period T2 corresponding to frame F2 of time t2 to time tl6 are acquired, and further, N sampling data in period T3 corresponding to frame F3 of time t3 to tl7 are acquired. That is, in the wheel theft detection device 1, N sampling data including one immediately preceding sampling data is sequentially acquired.
  • a period Tl l of a frame F11 from time tlOl to time tl l5 DCT coefficients such as a period T12 of frame F12 of time tl02 to time tl 16 and a period T13 of frame F13 of time tl03 to time tl l7 are sequentially generated. Therefore, for example, even if the amplitude level of the vibration changes significantly to negative power at time tl28, a frame including time tl28 (eg, frame F30 of period T30 constituted by time tl20 to time tl34) Is generated, so that sampling data with large level changes can be contained in one frame (it is possible to reduce the probability that an event will cross frames). Therefore, even if this is converted into the frequency domain and the feature quantity is calculated, the fluctuation of the feature quantity can be suppressed and the abnormality can be detected (identified) with certainty (the change in the frequency domain can be detected with certainty). it can).
  • N pieces of latest sampling data are acquired.
  • M pieces M is a natural number
  • N sampling data including the immediately preceding one may be sequentially acquired.
  • the number of processes can be reduced as compared to the case where the sampling data is sequentially converted to the frequency component each time one sampling data is acquired, so that the load on the control unit 4 can be reduced.
  • the wheel theft detection device 1 is provided in the lower part of the trunk space of the automobile, and a metal portion around the tire house 21 to which the spare tire is fixed.
  • the mounting position of the wheel theft detection device 1 is not limited to this, and any position may be provided as long as it can measure minute vibrations of the vehicle. Therefore, the wheel theft detection device 1 has a high degree of freedom of installation in which the factor for limiting the installation position is small when installed in a vehicle.
  • the vibration is absorbed by the member, and the movement is appropriate. May not be detected.
  • the installation position of the wheel theft detection device 1 in order to efficiently detect the vibration, it is preferable to attach it to a portion such as a metal portion constituting the body where the vibration applied to the vehicle is faithfully transmitted.
  • a portion such as a metal portion constituting the body where the vibration applied to the vehicle is faithfully transmitted.
  • the metal parts around the tire house 21 parts for storing and fixing jacks provided on the trunk side etc., fixing parts for seating seats, inside the engine room, around gasoline tanks, etc. Can be attached to When mounted on a living space inside the vehicle, it is preferable to mount the vehicle at a position where the mounting position does not change or come off due to the operation of the passenger.
  • the wheel theft detection device 1 is attached to a metal portion around the tire house 21 by a magnet.
  • the user can easily attach the wheel theft detection device 1.
  • metal parts in vehicles are often provided integrally with or directly connected to the metal parts that make up the body, the position where they can be attached by magnets is faithfully transmitted to the vibration applied to the vehicle. In many cases. Therefore, the magnet attachment configuration prevents the user from mounting the wheel theft detection device 1 in an inappropriate position, and can be attached at an appropriate position for efficiently detecting vibration. .
  • the mounting strength since the mounting strength hardly decreases due to temperature change or the like, stable detection over a long period of time is possible.
  • the method of attaching the wheel theft detection device 1 is not limited to this, as long as the vibration of the vehicle body is properly transmitted.
  • it may be attached by an adhesive, double-sided tape (adhesive tape) or the like.
  • it may not be a metal part to be attached, and it may be a molded resin product that faithfully conducts vibrations of the vehicle body having high rigidity.
  • an adhesive or double-sided tape adheresive tape
  • it it is preferable to use a material that is highly resistant to changes in environmental conditions such as temperature and humidity. Further, it is preferable to mount the wheel theft detection device 1 at a position where temperature and humidity conditions are not likely to be adverse conditions.
  • the mounting direction of the vibration sensor 2 is not particularly limited, but it is preferable to install the vibration sensor 2 so that the vibration in the front-rear direction (traveling direction) of the vehicle can be appropriately measured.
  • the measurement direction (measurement axis) of the vibration sensor be fixed so that the front and back direction of the vehicle be the same (coincident) direction.
  • FIG. 10 is an explanatory view showing the relationship between the direction of the vehicle 20 provided with the wheel theft detection device 1 and the measurement direction (measurement axis) of the vibration sensor 2 in this case, and a schematic perspective view of the vehicle 20 and the vibration. The enlarged view of the sensor part in the sensor 2 is shown.
  • the vibration that moves in the direction is the largest. Therefore, by matching the vehicle with the front-rear direction and the measurement axis of the vibration sensor 2, the measurement direction of the vibration sensor 2 can be made the direction in which the vehicle vibration generated by the rotation of the nut can be captured most efficiently. This increases the possibility of detecting even minute vehicle vibrations.
  • vehicle vibration due to rotation of the nut generally increases in the order of the longitudinal direction, the vertical direction, and the lateral direction of the vehicle.
  • the vibration sensor 2 when there are a plurality of measurement axes of the vibration sensor 2, it is possible to measure relatively large vibrations by making the measurement axes preferentially coincide in the order of the longitudinal direction, the vertical direction and the lateral direction of the vehicle.
  • the measurement axes of the vibration sensor 2 are two axes, it is preferable to make each measurement axis coincide with the longitudinal direction and the vertical direction of the vehicle.
  • the measurement axes of the vibration sensor 2 are three or more axes, it is preferable to make the measurement axes of the three axes coincide with the longitudinal direction, the vertical direction, and the lateral direction of the vehicle.
  • an axis having a large vibration waveform may be adopted as appropriate according to the measurement result to detect an abnormality. Also, even if separate detection algorithms are used for multiple measurement axes, more accurate anomaly detection becomes possible in this case.
  • the shape of the wheel theft detection device 1 is a substantially rectangular shape.
  • the shape of the force wheel theft detection device 1 is not particularly limited. However, metal parts in vehicles are usually provided with ribs to increase their strength, and often have a corrugated shape. For this reason, it is preferable that the shape is an elongated shape such as a rectangular shape or an elliptical shape which is preferably a shape suitable for attachment to these metal parts.
  • a vibration sensor for low frequencies which uses a sensor that directly measures vibration generated in a vehicle, is not limited to this.
  • an acceleration sensor may be provided to detect slight vibration of the vehicle body caused by rotation of a nut by acceleration.
  • a microphone capable of detecting a minute sound is provided, and the rotation of the nut You may want to detect specific sounds (such as sounds generated inside or outside the car (vibration of air), etc.) caused by rolling.
  • the determination result of the recognition processing unit 18 (the detection result of the wheel theft) is not limited to the power reported to the external device by the wireless unit 9.
  • a signal may be transmitted to another device by wire, or the control circuit of the device may be driven to perform a threatening operation or an alarm operation by ringing a buzzer or a siren or flashing a flash light.
  • the wheel theft detection device 1 is provided with means for performing these intimidation operation and alarm operation, and the control unit 4 controls the operation of these means based on the determination result of the recognition processing unit 18. .
  • acquisition of the analog signal from the amplification circuit 3 is also executed by the control unit 4 reading out the program stored in the ROM 7 until the output of the determination result to the wireless unit 9 is performed. doing. Therefore, it can be said that this program itself realizes the processing.
  • the recording medium for storing the program is not limited to the ROM, but may be, for example, a hard disk.
  • the above-mentioned program is a program code (an executable program, an intermediate code program, a source program, etc.) of software that realizes processing.
  • This program may be used alone or in combination with other programs (OS etc.).
  • this program may be stored in the memory (RAM or the like) in the apparatus as soon as it is read out from the recording medium, and then read out and executed again.
  • the wheel theft detection device 1 has a reproduction means for reading a program recorded on a recording medium, reads the program from the recording medium power, and stores it in a memory (RAM 8 etc.) in the device. , Then read it again and let it run!
  • the recording medium for recording the program may be one that can be easily separated from the information processing device (wheel theft detection device 1) or may be one that is fixed (mounted) to the device. Furthermore, outside It may be connected to the device as a part storage device.
  • Examples of such recording media include magnetic tapes such as video tapes and cassette tapes, magnetic disks such as floppy disks and hard disks, CD-ROMs, MOs, MDs, DVDs, CD-Rs, and the like.
  • the memory capacity of optical disks magnetic-optical disks
  • IC cards magnetic cards
  • optical cards etc.
  • semiconductor memories such as mask ROM, EPROM, EEPROM, flash ROM, etc.
  • a recording medium connected to the information processing apparatus via a network may be used.
  • the information processing apparatus acquires the program by downloading via the network. That is, the above program, network
  • a transmission medium a medium that fluidly holds a program
  • the program for downloading be stored in advance in the device (or in the sending device and receiving device)! /.
  • each processing performed by control unit 4 in wheel theft detection device 1 is not limited to processing performed chronologically according to the above-described order, but may not necessarily be performed chronologically, either in parallel or in parallel. May be run individually!
  • each process performed by the control unit 4 in the wheel theft detection device 1 may be performed by software or hardware.
  • the wheel theft detection is performed in which the vibration (vibration generated in the vehicle when rotating the nut) associated with the removal operation of the wheel from the vehicle is detected separately from the vibration caused by other factors.
  • vibrations due to glass breakage, door key pricking, scratching to the vehicle body, etc. may be detected separately from vibrations caused by other factors. ⁇ .
  • the vehicle provided with the wheel theft detection device 1 may be a vehicle provided with wheels other than four wheels.
  • it may be a motorcycle having a large number of wheels (for example, a large vehicle such as a nos, a truck, etc.) or a motorcycle.
  • rotation It may be a car, a unicycle or a tricycle.
  • an object of the present invention is to realize an apparatus for detecting a wheel (tire and Z or wheel) theft by minute vibration of a vehicle caused by rotation of a nut using a vibration sensor for low frequency. It can also be expressed as
  • the present invention focuses on the fact that the nut is continuously rotated at the time of wheel theft, and the object thereof is to realize a wheel theft detection device with high detection accuracy with few false alarms. It can also be expressed as.
  • the wheel theft (detachment) detection device of the present invention can detect the theft of four wheels (all the wheels) with one sensor because it detects minute vibrations of the vehicle caused by the rotation of the nut.
  • the present invention is applied to the wheel theft detecting device 1 for preventing wheel theft is described, but the present invention is also applicable to various monitoring devices provided with sensors.
  • the present invention can be applied to various information processing devices such as measurement devices and analysis devices.
  • the accuracy of abnormality detection is improved by utilizing the feature that the nut is often continuously rotated at the time of wheel theft.
  • the magnitude of the vehicle vibration differs depending on the position of the tire and the position of the nut, so that the position of the rotated nut and the nut attached thereto Depending on the position of the tire, the detection rate of abnormality changes.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a wheel theft detection device la according to the present embodiment.
  • the wheel theft detection device la according to the present embodiment includes the vibration level determination unit (vibration level determination means) 51 in the control unit 4, and the wheels in the first embodiment.
  • the configuration is the same as that of the theft detection device 1.
  • Vibration level determination unit 51 determines whether an analog signal indicating a change in vibration input from vibration sensor 2 to signal acquisition unit 11 via amplification circuit 3 is equal to or greater than a predetermined value set in advance. . Then, in the wheel theft detection device la according to the present embodiment, the abnormality detection processing is performed (the input vibration is a nut only when the magnitude of the vibration input to the control unit 4 (signal acquisition unit 11) is equal to or greater than a specified value.
  • the wheel theft detection device la when a vibration whose accuracy with which to diagnose abnormality is a predetermined value or more is detected a plurality of times within a predetermined period immediately before, it is detected by the rotation of the nut. It will be judged that it is a car body vibration.
  • FIG. 12 is a flowchart (judgment flowchart) showing the flow of processing in the wheel theft detection device la according to the present embodiment.
  • the signal acquisition unit 11 acquires the analog signal (vibration waveform) of the vibration in the time domain supplied from the amplification circuit 3 every predetermined time (S21).
  • the time interval for acquiring the analog signal is not particularly limited, but in the present embodiment, it is acquired every one second.
  • the vibration level determination unit 51 determines that the level (the magnitude of the amplitude) of the analog signal of the vibration acquired by the signal acquisition unit 11 is equal to or higher than a prescribed level (prescribed value). It is determined whether or not he / she is unhappy (S22).
  • the prescribed level may be, for example, the position of the nut relative to the axle, the type of nut (shape, material), the tightening torque, or the road surface condition of the road on which the tire is in contact, the position of the wheel stopper, the vehicle weight, the car It may be set in advance according to the height, vehicle width, vibration transmission performance of members such as suspension and rubber / bush, sensitivity characteristics of the vibration sensor 2 and the like.
  • the processing from S21 is performed. That is, when the level of the analog signal of vibration is less than the specified value, the input vibration is not determined (analyzed and determined), and the analog signal of vibration is continuously acquired at predetermined time intervals, and the analog signal Determine whether the level is above the specified level.
  • the control unit 4 performs the same processing as S1 to S8 in FIG.
  • the analysis and determination of the vibration waveform are performed (S23). That is, when it is determined that a vibration input equal to or greater than a specified value is detected, the analog signal of the vibration is converted to a digital signal to generate sampling data, and the latest N sampling data are converted to data in the frequency domain. Then, the feature amount is calculated, and an abnormality detection process is performed based on the calculated feature amount.
  • the recognition processing unit 18 (the control unit 4) is a force whose feature 1 is several times as large as the feature 4 (for example, a force or force which is 5 times or more), a feature 2
  • the recognition processing unit 18 determines that the calculated accuracy (determination accuracy with an abnormality) is a predetermined value.
  • the control unit 4 When the calculated accuracy is less than the predetermined value (80% in the present embodiment) (when S24 is No), the control unit 4 performs the process from S21 again.
  • the recognition processing unit 18 detects the vibration.
  • the time and the calculated probability are stored in the RAM (probability storage unit) 8 (S25). That is, if the recognition processing unit 18 (control unit 4) determines that it is suspicious if the accuracy of diagnosing an abnormality is 80% or more, the recognition processing unit 18 (the control unit 4) determines that the vibration is detected and the accuracy calculated according to the vibration. Is stored in the RAM 8.
  • the recognition processing unit 18 (control unit 4) reads the data stored in the RAM 8, and the accuracy is determined to be 80% or more within the predetermined period immediately before (in the present embodiment, one minute). It is determined whether or not there is another vibration (S26). Then, when there is no other vibration whose accuracy is determined to be 80% or higher (S26 is No), the recognition processing unit 18 (control unit 4) has 100% accuracy calculated in S23. It is judged whether or not it is force (S27).
  • the control unit 4 performs the process from S21 again. That is, in the wheel theft detection device la according to the present embodiment, if the accuracy of diagnosing abnormality is 80% or more, it is judged suspicious, but the accuracy of 80% or more has not been judged within the past one minute. If the probability of diagnosing an abnormality is not 100%, do not immediately judge it as an abnormality.
  • the recognition processing unit 18 (control unit 4) outputs a control signal indicating that an abnormality is detected to the output processing unit 19. Then, when the output processing unit (control unit 4) 19 receives a control signal indicating that an abnormality has been detected from the recognition processing unit 18, the output processing unit (control unit 4) outputs that the abnormality is detected to the wireless unit 9 by an electrical signal ( S28)
  • the radio unit 9 is made to transmit (report) a signal (abnormality notification signal) for notifying abnormality to a predetermined external device.
  • control unit 4 repeats the process from S21.
  • a switch that turns ON / OFF the power supply for operating each part to the wheel theft detection device la, or a switch that turns on (starts) ZOFF (stops) abnormality detection processing by the control unit 4. ), Etc., and the control unit 4 may end the process when these switches are turned off.
  • the vibration waveform (analog signal) is taken in from the vibration sensor 2 (the amplification circuit 3) every one second. Then, the vibration level determination unit 51 determines whether or not the level of the acquired analog signal of the vibration is equal to or higher than the specified value, and in the case of less than the specified value, the vibration analysis (analysis of vibration waveform and abnormality judgment) The vibration analysis is performed only when the specified value is exceeded, and it is determined whether the acquired vibration is the vibration of the vehicle when the nut is rotated.
  • the frequency of vibration analysis can be reduced as compared to the case where vibration analysis is constantly performed, so the burden on the control unit 4 can be reduced.
  • the analog signal of vibration is No. 1 interval to determine whether the level of the analog signal of the acquired vibration is equal to or higher than the specified value is 1 second. Set appropriately according to the processing speed.
  • the recognition processing unit 18 determines the accuracy with which the vibration of the diagnosis target is the vibration caused by the rotation of the abnormal chart). calculate. Then, if the accuracy of diagnosing abnormality is 100%, and the accuracy of diagnosing abnormality is 80% or more and less than 100%, the determination of 80% or more of accuracy has been made once or more within the past one minute. In this case, it is determined that vibration of the vehicle body caused by nut rotation has occurred. That is, if the accuracy of diagnosing an abnormality is 80% or more, it is judged as suspicious, but if the accuracy is less than 100%, it is not immediately judged as an abnormality, and 80% accuracy is obtained within the past 1 minute.
  • the vibration of the vehicle body caused by the rotation of the nut has occurred when the determination of the accuracy of 80% or more has been made one or more times in the past 1 minute.
  • the probability of diagnosing an abnormality is not limited to 80%, and may be 70% or 90%, for example. For example, by referring to the actual data, etc., the number of false alarms can be reduced, and by selecting a value that does not miss suspicious vibrations, the maximum effect can be obtained.
  • the period of referring to the history of past accuracy is not limited to this, and may be, for example, 30 seconds, or 2 minutes.
  • the number of times of determination with a certainty of 80% or more in the past 1 minute as a standard for determining an abnormality may be one or a predetermined number of times or more.
  • the accuracy is determined to be abnormal if the accuracy of 80% or more is judged twice or more, or if the accuracy of 90% or more is judged once or more, it is set to be judged as abnormal. In response to this, it may be set so that the number of judgments of the past accuracy as a reference for judging an abnormality changes.
  • the probability of diagnosing an abnormality is 100%, calculation is performed in the past. It is judged to be abnormal regardless of the accuracy, but it is not limited to this. For example, if the accuracy is 95% or more, it may be judged as abnormal if it is 98% or more, which may be judged as abnormal regardless of the accuracy calculated in the past.
  • the configuration of the wheel theft detection device la according to the present embodiment can be modified in the same manner as in the first embodiment.
  • the wheel theft detection device la has substantially the same effect as the wheel theft detection device 1 according to the first embodiment, and can be applied to the same object.
  • the wheel theft detecting device is a wheel theft detecting device which is mounted on a vehicle and which detects removal of a wheel provided on the vehicle and detects shaking, and measures the vibration of the vehicle.
  • Vibration measurement means frequency conversion means for converting the measurement results of the vibration measurement means into data in the frequency domain, and feature quantity extraction for extracting a plurality of feature quantities corresponding to the frequency band from the data in the frequency domain
  • vibration generated in the vehicle by applying a rotational force to the attachment unit attached to the vehicle among the vibrations measured by the vibration measurement unit based on the means and the extracted feature amount;
  • recognition processing means for discriminating from vibration caused by other factors.
  • the recognition processing unit applies a rotational force to the attachment means by comparing the feature amount of a predetermined frequency band with the feature amount of another frequency band among the plurality of feature amounts.
  • the vibration generated in the vehicle may be distinguished from the vibration caused by other factors.
  • the feature quantity extraction unit is configured to use a first feature quantity that is a feature quantity of a frequency band set in the range of OHz to 25Hz and a feature quantity of a frequency band set in the range of 100Hz or more.
  • the recognition processing means extracts a certain fourth feature quantity, and the recognition processing means measures the vibration measured by the vibration measuring means when the first feature quantity is a value larger than the fourth feature quantity by a predetermined magnification or more. It may be determined as the vibration generated in the vehicle by applying a rotational force to the means. According to the above configuration, the unique vibration generated by the rotation of the attachment means can be distinguished from the vibration caused by other factors. Therefore, it is possible to accurately distinguish the vibration due to the removal of the wheel from the vehicle and the vibration due to other factors.
  • the recognition processing unit is configured to measure the vibration measured by the vibration measuring unit when a feature amount in a predetermined frequency band of the plurality of feature amounts is attenuated to a predetermined magnification or less within a predetermined time.
  • the vibration may be determined to be generated in the vehicle by applying a rotational force to the mounting means.
  • the feature quantity extraction unit extracts a second feature quantity that is a feature quantity of a frequency band set in the range of 25 Hz to 50 Hz, and the recognition process unit determines that the second feature quantity is
  • the vibration measured by the vibration measuring means may be determined as the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attaching means when the vibration is attenuated to a predetermined magnification or less within a predetermined time.
  • the recognition processing unit is configured to use the vibration measurement unit when all of the plurality of feature amounts in the frequency band above the predetermined frequency exceed a predetermined reference value.
  • the measured vibration may be determined as the vibration caused by the other factor.
  • the feature amount extraction unit extracts feature amounts in a plurality of frequency bands of 25 Hz or more, and the recognition processing unit detects that each of the extracted feature amounts exceeds a preset reference value.
  • the vibration measured by the vibration measuring means may be determined as the vibration caused by the other factor.
  • the vibration measured by the vibration measuring means is a vibration due to a factor other than the removal work of the vehicle wheel from the vehicle. Therefore, it is possible to accurately divide the vibration due to the work of removing the wheel from the vehicle and the vibration due to other factors.
  • the recognition processing means calculates the accuracy that the vibration measured by the vibration measuring means is the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attachment means.
  • the vibration measured by the vibration measuring means may be determined as the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attaching means when the calculated accuracy is equal to or more than a predetermined value.
  • the vibration measuring means may be configured to measure the vibration in the traveling direction of the vehicle.
  • the vibration that moves the vehicle in the front-rear direction is the largest. Therefore, by matching the vehicle with the longitudinal direction and the direction of the vibration measured by the vibration measuring means, the direction of the vibration measured by the vibration measuring means is the vehicle vibration generated by the rotation of the mounting means most efficiently. It can be taken in the direction of capturing. This increases the possibility of detecting even minute vehicle vibrations.
  • the recognition processing means applies the rotational force to the attachment means attaching the wheel to the vehicle based on a plurality of vibrations measured in different periods within a predetermined period. It is good also as composition which distinguishes the vibration which arises in, and the vibration resulting from other factors.
  • the recognition processing means calculates the certainty that the vibration measured by the vibration measuring means is the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the mounting means, and the calculated accuracy is
  • the torque measured by the vibration measuring means is the torque applied to the attachment means when there is a predetermined number of times or more of the history in which the accuracy of the predetermined value or more is calculated within a predetermined period. It may be configured to judge that the vibration occurs in the above-mentioned vehicle by being applied!
  • the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attachment means based on the plurality of vibrations measured in different periods, and the vibration caused by other factors Because it is possible to distinguish the vehicle power, it is possible to detect that the work of removing the wheel of the vehicle power is performed more accurately.
  • the magnitude of the vibration waveform based on the measurement result of the vibration measurement means is equal to or greater than a specified value.
  • Vibration level determination means for determining whether or not to be detected, and the recognition processing means detects torque in the mounting means only when the magnitude of the vibration waveform based on the measurement result of the vibration.
  • the configuration may be such that processing is performed to distinguish between the vibration generated in the vehicle and the vibration caused by other factors by being applied.
  • the frequency of the vibration analysis can be reduced as compared with the case where the processing of the recognition processing means is always performed, and therefore the load on the recognition processing means can be reduced.
  • an A-ZD conversion means for converting an analog signal of the measurement result of the vibration measurement means into a digital signal
  • a storage means for storing the digital signal
  • a digital signal stored in the storage means for sequentially acquiring a digital signal of a predetermined data amount including the digital signal of the vibration measured immediately before, and the frequency conversion means is a digital signal acquired by the digital signal acquisition means. It may be configured to convert data into frequency domain data.
  • the vibration measurement means even if a large level change from negative to positive (or the opposite positive power negative) occurs in the vibration waveform measured by the vibration measurement means, The changed part can be detected with certainty. As a result, even if it is converted into data in the frequency domain and the feature quantity is calculated, the fluctuation of the feature quantity due to a large level change can be suppressed, and the characteristics of the data in the frequency domain can be identified with certainty. can do.
  • the wheel theft detection method is a wheel theft detection method for detecting that removal work of a wheel provided in a vehicle is performed, and the vibration measurement means causes the vibration measurement means to measure the vibration of the vehicle.
  • a process a frequency conversion process for converting measurement results in the vibration measurement process into data in a frequency domain, a feature quantity extraction process for extracting a plurality of feature quantities corresponding to a frequency band from data in the frequency domain, and Among the vibrations measured in the vibration measurement process based on the extracted feature amount, the vibration caused in the vehicle as a result of the rotational force being applied to the attachment means attached to the vehicle, and other factors.
  • a recognition processing step of distinguishing the vibration from the vibration is a recognition processing step of distinguishing the vibration from the vibration.
  • the measurement result of the vibration measurement means is converted into data in the frequency domain, and a plurality of feature quantities are extracted according to the converted data frequency band of the converted frequency domain, and the extracted features Torque is applied to the attachment means that attach the wheels to the vehicle based on the quantity It distinguishes the vibration generated in the vehicle by being applied and the vibration caused by other factors.
  • the vibration generated in the vehicle can be distinguished from the vibration caused by other factors by applying the rotational force to the mounting means, the wheel is removed from the vehicle. Things can be detected accurately.
  • a rotational force is applied to the attachment means by comparing the feature amount in a predetermined frequency band with the feature amount in another frequency band among the plurality of feature amounts. In order to distinguish between the vibration generated in the above-mentioned vehicle and the vibration caused by other factors.
  • the unique vibration caused by the rotation of the attachment means can be distinguished from the vibration caused by other factors. Therefore, it is possible to accurately distinguish the vibration due to the removal of the wheel from the vehicle and the vibration due to other factors.
  • the vibration measuring means when the feature amount in a predetermined frequency band of the plurality of feature amounts is attenuated to a predetermined magnification or less within a predetermined time, it is measured by the vibration measuring means. It may be determined that the vibration is a vibration generated in the vehicle by applying a rotational force to the mounting means.
  • Vibration may be determined as vibration due to the above other factors.
  • the vibration measured by the vibration measuring means is a vibration due to a factor other than the operation of removing the wheel from the vehicle. Therefore, it is possible to accurately divide the vibration due to the work of removing the wheel from the vehicle and the vibration due to other factors.
  • the vibration measured in the vibration measurement step is calculated with certainty that the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attachment means. If the calculated accuracy is equal to or greater than a predetermined value, the vibration measured by the vibration measuring means is divided into a half IJ and the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the mounting means. Yo.
  • the vibration in the traveling direction of the vehicle may be measured.
  • the vibration of the vehicle due to the rotation of the attachment means is generated through the movement of the wheels, so the vibration that moves the vehicle in the front-rear direction is the largest. Therefore, by matching the vehicle in the front-rear direction with the direction of the vibration measured in the vibration measurement process, it is possible to most efficiently capture the vehicle vibration generated by the rotation of the mounting means. This increases the possibility of detecting even minute vehicle vibrations.
  • the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attachment means based on the plurality of vibrations measured in different periods within the predetermined period, and other factors. Let's distinguish it from the vibration caused by.
  • the vibration measured in the vibration measurement step is calculated with certainty that the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the attachment means, If the calculated accuracy is equal to or greater than a predetermined value and if there is a history in which the accuracy is calculated to be equal to or greater than the predetermined value within a predetermined period, the vibration measured by the vibration measuring unit is the attachment means Let's judge that it is a vibration that occurs in the above-mentioned vehicle by applying a rotational force to it.
  • the vibration generated in the vehicle by applying the rotational force to the mounting means based on the plurality of vibrations measured in different periods, and the vibration caused by other factors Because it is possible to distinguish the vehicle power, it is possible to detect that the work of removing the wheel of the vehicle power is performed more accurately.
  • the method further includes a vibration level determination step of determining whether or not the magnitude of the vibration waveform based on the measurement result in the vibration measurement step is equal to or greater than a specified value, and the recognition processing step includes the magnitude of the vibration waveform.
  • Torque is applied to the mounting means only when the A process may be performed to distinguish the vibration generated in the vehicle from the vibration caused by other factors.
  • the frequency of vibration analysis can be reduced compared to the case where the processing in the recognition processing step is always performed.
  • the wheel theft detection program according to the present invention is for causing a computer provided in a wheel theft detection device to execute the processing of each step in the above-mentioned! / Wander wheel theft detection method. is there.
  • a vibration measuring means for measuring the vibration of the vehicle; a frequency converting means for converting the measurement result of the vibration measuring means into data in a frequency domain; Among the vibrations measured by the vibration measuring means based on the feature amount extracting means for extracting a plurality of feature amounts corresponding to the frequency band from the data of the frequency domain, the wheel is A recognition processing means is provided for distinguishing between the vibration generated in the vehicle and the vibration caused by other factors by applying rotational force to the mounting means attached to the vehicle.
  • a vibration measuring step of causing the vibration measuring means to measure the vibration of the vehicle and a frequency conversion of converting a measurement result in the vibration measuring step into data in a frequency domain.
  • the feature quantity extraction process of extracting a plurality of feature quantities according to the frequency band from the data of the frequency domain, and the extracted feature quantities.
  • a recognition processing step of distinguishing the vibration generated in the vehicle from the vibration caused by other factors. Therefore, since the vibration generated in the vehicle can be distinguished from the vibration caused by other factors by applying the rotational force to the mounting means, the operation of removing the wheel from the vehicle can be performed. It can be accurately detected that it is done.
  • a wheel theft detection program of the present invention is for causing a computer provided in a wheel theft detection device to execute the processing of each step in the wheel theft detection method of the present invention.
  • the present invention can be applied to a wheel theft detection device that detects theft of a wheel from a vehicle.
  • the vehicle may be a four-wheeled vehicle or a motor vehicle having a large number of wheels (for example, a large vehicle such as a bus or a truck) or a motorcycle. It may also be a bicycle, unicycle or tricycle.

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Abstract

　車輪盗難検知装置（１）に、車両の振動を測定する振動センサー（２）と、振動センサー（２）の測定結果を、周波数領域のデータに変換する周波数変換部（１６）と、上記変換した周波数領域のデータの周波数成分に応じた複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部（１７）と、上記抽出した特徴量に基づいて、振動センサー（２）によって測定した振動のうち、車輪を車両に取り付けているナットに回転力が付与されることによってその車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する認識処理部（１８）とを備える。これによって、車両からの車輪の取り外し作業がなされていることを精度よく検知することができる。

Description

明 細 書
車輪盗難検知装置、車輪盗難検知方法、車輪盗難検知プログラムおよび その記録媒体
技術分野
[0001] 本発明は、車両からの車輪の取り外し作業がなされていることを検知する車輪盗難 検知装置、車輪盗難検知方法、車輪盗難検知プログラムおよびその記録媒体に関 する。
背景技術
[0002] 近年、車両力ゝらの車輪または車輪を構成する部材 (例えば、タイヤ、ホイールなど） の盗難が頻発している。このため、このような盗難を検知するための種々の盗難検知 装置が開発されている。
[0003] 従来のタイヤの盗難検知装置としては、例えば、公知文献 1〔加藤電気株式会社、 " 507T チルト Zモーションセンサー"、 [online] , [平成 16年 8月 30日検索]、インタ ~~ネット < URL:http://www.kato— denki.com/ option/sensor/507t.html> j、および、 公知文献 2〔加藤電気株式会社、 "633M デジタル傾斜センサー"、インターネット < URL:http:/ 1 www.kato-denki.com/ option/ sensor/ 633m.html >〕のよつに車両 シ ヤッキアップさせる行為を傾斜センサー等で検知する装置や、公知文献 3〔株式会社 セプチ、" BJ— 400シリーズ OPTION TS - 345 タイヤ'ホイール盗難検知センサ 一"、 [online] , [平成 16年 8月 30日検索]、インターネットく URL:http：〃 www.septch .co.jp/device/01/b卜 4.html>〕のように光電センサーを用いて直接タイヤの有無を検 知する装置、特許文献 1〔日本国登録実用新案公報 第 3084244号公報 (公開日 2002年 3月 8日）〕のように盗難動作での異常振動を振動センサーで検知する装置 などがある。
[0004] し力しながら、傾斜センサーを用いる技術では、例えば、車体をジャッキアップさせ ずに、車体底面と地面とのすき間にブロックやレンガなどをはめ込んだ後、タイヤの 空気を抜く事でタイヤが地面に押し付けられる力を軽減してタイヤを抜き取る方法に は、車体の傾斜変化が小さいために対処できない場合がある。また、例えば、車両の タイヤ付近の 4箇所を同時にジャッキアップするなどして、車両を傾けることなく浮か せ、ホイールを取り外す方法に対しても、対処できない場合がある。
[0005] また、光電センサーを用いる技術では、各タイヤにっ 、てそれぞれタイヤの有無を 検知する必要があるため、センサーをタイヤの数だけ（例えば 4輪の車両であれば 4 個）用意する必要がある。さらに、センサーをタイヤハウス内に固定する必要があり、 設置 ·配線等が複雑になるとともに、タイヤ近辺と言う非常に厳しい環境内での動作 に対する耐久性を備えたセンサーとする必要があった。したがって、コスト的には高 価にならざるを得なかった。
[0006] また、振動センサーを用いる技術では、盗難動作以外の要因（例えば、強風など） による振動を盗難動作による振動と誤認してしまう場合がある。例えば、上記特許文 献 1の技術では、振動センサーによって検出した信号の強度に応じて「強衝撃レベル
」と「低衝撃レベル」とに弁別し、それぞれのレベルに応じた警報を発報するが、「強 衝撃レベル」と「低衝撃レベル」とに弁別するだけでは、盗難動作以外に起因する振 動と、盗難動作による振動とを確実に区別することができない。
[0007] 本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両からの車 輪の取り外し作業がなされて!/ヽることを精度よく検知できる車輪盗難検知装置、車輪 盗難検知方法、車輪検知プログラムおよびその記録媒体を提供することにある。 発明の開示
[0008] 本発明の車輪盗難検知装置は、車両に搭載され、当該車両に備えられた車輪の 取り外し作業がなされて ヽることを検知する車輪盗難検知装置であって、上記車両の 振動を測定する振動測定手段と、上記振動測定手段の測定結果を、周波数領域の データに変換する周波数変換手段と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に応 じた複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記抽出した特徴量に基づいて、 上記振動測定手段によって測定した振動のうち、上記車輪を上記車両に取り付けて いる取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する認識処理手段とを備えている構成である。
[0009] ここで、上記振動測定手段は、例えば、上記車両に生じる振動値を直接測定するも のであってもよく、上記車両の振動による加速度を測定するものであってもよぐ上記 取付手段の回転によって上記車両内または車両外に生じる音を検知するものであつ てもよい。また、上記車輪の取り外し作業とは、車輪を構成する部材 (例えば、タイヤ 、ホイールなど）の全部を取り外す行為、および、車輪を構成する部材の一部を取り 外す行為を含む。また、上記の車両とは、 4輪の自動車のほか、さらに多数の車輪を 備えた自動車や、自動二輪車、自転車、一輪車、三輪車など、車輪を有するあらゆる 車両を含む。
[0010] 上記の構成によれば、上記周波数変換手段が上記振動測定手段の測定結果を周 波数領域のデータに変換し、上記特徴量抽出手段が上記周波数領域のデータから 、周波数帯に応じた複数の特徴量を抽出し、上記認識処理手段が、上記抽出した特 徴量に基づいて、上記振動測定手段によって測定した振動のうち、上記車輪を上記 車両に取り付けている取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じ る振動と、他の要因に起因する振動とを区別する。これにより、上記取付手段に回転 力が付与されることによって上記車両に生じる振動を、他の要因に起因する振動と区 別することができるので、車両力 の車輪の取り外し作業がなされて 、ることを精度よ く検知できる。
[0011] 本発明の車輪盗難検知方法は、車両に備えられた車輪の取り外し作業がなされて いることを検知する車輪盗難検知方法であって、上記車両の振動を振動測定手段に 測定させる振動測定工程と、上記振動測定工程における測定結果を、周波数領域 のデータに変換する周波数変換工程と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に 応じた複数の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記抽出した特徴量に基づい て、振動測定工程において測定した振動のうち、上記車輪を上記車両に取り付けて いる取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する認識処理工程とを含む構成である。
[0012] 上記の方法によれば、上記振動測定手段の測定結果を周波数領域のデータに変 換し、変換した周波数領域のデータ力 周波数帯に応じた複数の特徴量を抽出し、 抽出した特徴量に基づいて、車輪を車両に取り付けている取付手段に回転力が付 与されることによって車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する。こ れにより、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動を 、他の要因に起因する振動と区別することができるので、車両からの車輪の取り外し 作業がなされて 、ることを精度よく検知できる。
[0013] 本発明のさらに他の目的、特徴、および優れた点は、以下に示す記載によって十 分にわ力るであろう。また、本発明の利益は、添付図面を参照した次の説明で明白に なるであろう。
図面の簡単な説明
[0014] [図 1]本発明の一実施形態にカゝかる車輪盗難検知装置の概略構成を示すブロック図 である。
[図 2]本発明の一実施形態にカゝかる車輪盗難検知装置の取り付け位置の一例を示 す斜視図である。
[図 3]ホイールを固定しているナットを緩める力の車両への伝達の原理を示す説明図 である。
[図 4]ナットの位置とタイヤを回転させる力との関係を模式的に示した説明図である。
[図 5]タイヤの位置と車体に生じる振動との関係を示す平面図である。
[図 6]本発明の一実施形態に力かる車輪盗難検知装置において、振動センサーによ つて車体振動を測定した結果を示すグラフであり、 (a)はナットを回転させたことによ つて生じた車体振動の振動波形、 (b)は (a)とは異なるナットを回転させたときの車体 振動の振動波形、（c)は車両のドアを閉めたときの車体振動の振動波形、（d)は走 行中の車体振動の振動波形、 (e)は駐車中に強風を受けたことによって生じた車体 振動の振動波形をそれぞれ示して 、る。
[図 7]本発明の一実施形態に力かる車輪盗難検知装置におけるデータ処理の流れ を示すフロー図である。
[図 8]本発明の一実施形態に力かる車輪盗難検知装置において、制御部が取得する 振動のアナログ信号の一例を示すグラフである。
[図 9]本発明の一実施形態に力かる車輪盗難検知装置において、制御部が取得する 振動のアナログ信号の他の例を示すグラフである。
[図 10]本発明の一実施形態に力かる車輪盗難検知装置が備えられる車両の向きと、 振動センサーの測定方向との関係を示す説明図である。 [図 11]本発明の他の実施形態にカゝかる車輪盗難検知装置の概略構成を示すブロッ ク図である。
[図 12]本発明の他の実施形態に力かる車輪盗難検知装置におけるデータ処理の流 れを示すフロー図である。
発明を実施するための最良の形態
[0015] 以下、実施例および比較例により、本発明をさらに詳細に説明するが、本発明はこ れらにより何ら限定されるものではない。
[0016] (実施形態 1)
本発明の一実施形態について説明する。
[0017] 図 1は本実施形態にカゝかる車輪盗難検知装置 1の概略構成を示すブロック図であ る。車輪盗難検知装置 1は、車両に備えられ、当該車両からの車輪 (ホイールおよび
Zまたはタイヤ）の取り外し作業に伴う振動を検知するものである。より詳細には、ホイ ールを取り外すためにホイールを固定しているナット（取付手段）を回した時のタイヤ の動きが車体に伝わることによって車両に発生する振動を、その他の要因に起因す る振動と区別して検知するものである。
[0018] 車輪盗難検知装置 1は、図 2に示すように、細長い形状 (略矩形形状)をしており、 自動車 (車両） 20のトランクスペース下部に備えられた、スペアタイヤ 22を固定してい るタイヤハウス 21周囲の金属部分 23に備えられる。より詳細には、車輪盗難検知装 置 1には磁石 (強力磁石、図示せず)が装着されており、上記の金属部分に磁力によ つて固定され、取り付けられている。
[0019] 図 1に示すように、車輪盗難検知装置 1は、振動センサー (振動測定手段) 2、増幅 回路 3、制御部 4、 AZD変換部 (AZD変換手段) 5、デジタル波形データ記憶部（ 記憶手段） 6、 ROM7、 RAM8、無線ユニット 9を備えている。また、制御部 4は、信号 取得部 11、サンプリングデータ生成部 (AZD変換手段） 12、記憶制御部 13、デー タ量判定部（デジタル信号取得手段） 14、サンプリングデータ取得部（デジタル信号 取得手段） 15、周波数変換部 (周波数変換手段） 16、特徴量演算部 (特徴量抽出手 段） 17、認識処理部 (認識処理手段） 18、出力処理部 19を備えている。すなわち、 制御部 4は、 ROM7に記憶されているプログラムを読み込んで実行することにより、 後述する信号取得部 11、サンプリングデータ生成部 12、記憶制御部 13、データ量 判定部 14、サンプリングデータ取得部 15、周波数変換部 16、特徴量演算部 17、認 識処理部 18、出力処理部 19の機能を実現する。
[0020] 振動センサー 2は、車両の微小振動を検出するものである。また、振動センサー 2 は、増幅回路 3に接続されており、検出結果を電気信号に変換して増幅回路 3に出 力する。
[0021] 増幅回路 3は、振動センサー 2からの信号出力を判別処理できるレベルまで増幅す る。そして、増幅した信号を制御部 4に出力する。
[0022] 制御部（CPU； Central Processing Unit) 4は、車輪盗難検知装置 1における全動作 を制御する、車輪盗難検知装置 1の中枢部であり、 ROM7に記憶されているプロダラ ムに従って、各種の処理を実行する。また、制御部 4は、各種の処理を実行するため に必要なデータなどを、 RAM8に適宜記憶させ、必要に応じて記憶させたデータを
BJCみ出す。
[0023] 制御部 4内の信号取得部 11は、増幅回路 3から出力された振動の変化を示すアナ ログ信号を取得し、サンプリングデータ生成部 12に供給する。
[0024] サンプリングデータ生成部 12は、信号取得部 11から供給されたアナログ信号を、 A ZD変換部 5によってデジタル信号に変換させる。すなわち、 AZD (アナログ Zデジ タル)変換部 5は、増幅回路 3からの出力信号を、アナログ量力もデジタル値に変換 する。これにより、振動のサンプリングデータが生成される。そして、サンプリングデー タ生成部 12は、生成したサンプリングデータを記憶制御部 13に出力する。
[0025] 記憶制御部 13は、サンプリングデータ生成部 12から供給されたサンプリングデータ を、デジタル波形データ記憶部 6に記憶させる。また、記憶制御部 13は、デジタル波 形データ記憶部 6に記憶されて 、るサンプリングデータを読み出し、データ量判定部 14に供給する。
[0026] データ量判定部 14は、記憶制御部 13から供給された振動のサンプリングデータの データ量を判定し、その結果を、サンプリングデータ取得部 15に通知する。
[0027] サンプリングデータ取得部 15は、データ量判定部 14からの通知に基づいて、デジ タル波形データ記憶部 6に記憶されて 、るサンプリングデータのうち、直前にデジタ ル波形データ記憶部 6に記憶されたサンプリングデータを含む N個のサンプリングデ ータを逐次取得し、周波数変換部 16に出力する。
[0028] 周波数変換部 16は、サンプリングデータ取得部 15により取得された N個のサンプリ ングデータを、周波数領域のデータに逐次変換し、特徴量演算部 17に出力する。す なわち、周波数変換部 16は、時間領域 (空間領域)のサンプリングデータを、例えば 、 FFT (高速フーリエ変換)などにより周波数領域のデータに変換し、特徴量演算部 17に出力する。
[0029] 特徴量演算部 17は、周波数変換部 16により周波数領域のデータに変換されたサ ンプリングデータに基づいて、特徴量を演算 (抽出）し、演算結果を認識処理部 (判 定部） 18に出力する。この特徴量を抽出することにより、制御部 4は、例えば、強風や ガラス破壊、衝突、ドアの開閉、および打音等による振動と、ホイール (車輪)を取り付 けているのナット（取付手段）が回されたことによる振動とを区別できるようになつてい る。
[0030] 認識処理部 18は、特徴量演算部 17からの演算結果に基づいて、認識処理、すな わち、異常が検出されたか否かを認識する処理を行う。そして、異常が検出されたと 認識した場合、認識処理部 18は、制御信号を出力処理部 19に出力する。
[0031] 出力処理部 19は、認識処理部 18の判定結果を、電気的信号によって無線ユニット 9に出力する。
[0032] 無線ユニット 9は、出力処理部 19 (制御部 4)力 異常が検知されたことを示す信号 を受け取った場合、異常内容を所定の外部機器に通報 (送信)する。ここで、外部機 器とは、例えば、警報音やストロボフラッシュライトなどで威嚇や警告を行う機器であ つてもよい。また、電話回線等を利用して警備会社の警備システムや車両所有者の 携帯電話等に通報するようにしてもょ 、。
[0033] ここで、車輪盗難検知装置 1における、盗難検知 (異常検知)の原理について説明 する。図 3は、ホイールのナットを緩める際の力の伝達を示す説明図である。この図に 示すように、ナットを回転させるために力を加えると、その力はナットを介してホイール およびタイヤに伝わり、タイヤを回転させる力となる。このタイヤを回転させる力は、サ スペンションやゴムブッシュなどを介して車体に伝わり、車体を振動させる。なお、ナ ットに加わる力は、ナットを回転させるために使用するレンチ（工具)の種類 (長さ、形 状)や、タイヤの位置、タイヤの回転方向力（回転抵抗)の強弱などによって異なる。 また、ナットからホイールおよびタイヤに伝わる力は、ナットの車軸 (タイヤ回転軸）に 対する位置、ナットの種類 (形状、材質)、締め付けトルク (経年変化する場合もある） などによって異なる。また、タイヤが接地している路面の路面状態、車輪止めの位置 、などによっても異なる。また、ホイールおよびタイヤ力も伝わった力による車体の振 動は、車体重量、車高、車幅、サスペンションやゴム'ブッシュ（ゴムブッシュ）等の部 材の振動伝達性能などによって異なる。
[0034] 車輪盗難検知装置 1では、ナットを回転させる力力 ホイールおよびタイヤに伝わつ てタイヤを回転させる力を生じさせ、それが車体に伝わることによって生じる振動を検 知する。したがって、タイヤを回転させる力と、タイヤおよびホイール力も車体への力 の伝達性能が、検知性能を決定する重要な要因となる。
[0035] 図 4は、ナットの位置と、各ナットをレンチによって回転させる場合のレンチを介した 力のかかり方、すなわち、タイヤを回転させる力（タイヤを動かす力）との関係を模式 的に示した説明図である。
[0036] この図に示すように、ナット 31〜34を回転させる力 F1〜F4は、ナットが回転するま での摩擦力により、各ナットとタイヤの接地点とを結ぶ方向にタイヤを押さえつける力 Fla〜F4aと、タイヤを動かす力 Flb〜F4bとに分解される。そして、このタイヤを動 かす力 Flb〜F4bは、タイヤの接地点を軸としてタイヤを回転させて車体を動かし、 車体を振動させる。
[0037] 例えば、タイヤ接地点の上側の外周側に位置するナット 31を半時計方向下向きに 回す場合、タイヤを動かす力は他のナットを回す場合に比べて中程度であるが、接 地点からの距離が長いのでタイヤを回転させるモーメントが大きぐタイヤが動く。
[0038] また、ナット 31に対してタイヤの中心を軸として半時計方向に位置するナット 32を、 半時計方向下向きに回転させる場合、タイヤを動かす力は他のナットを回す場合に 比べて大きぐまた、タイヤを回転させるモーメントは中程度であるので、タイヤが動く
[0039] また、タイヤ接地点の下側の外周側に位置するナット 33を半時計方向下向きに回 す場合、タイヤを動かす力は他のナットを回す場合に比べて中程度であるが、接地 点からの距離が短 、のでタイヤを回転させるモーメントが小さく、タイヤはほとんど動 かない。
[0040] また、ナット 33に対してタイヤの中心を軸として半時計方向に位置するナット 34を、 半時計方向下向きに回転させる場合、タイヤを動かす力は他のナットを回す場合に 比べて小さぐまた、タイヤを回転させるモーメントは中程度であるので、タイヤはほと んど動かない。
[0041] また、ナットを回す力は、ナットの種類 (形状、材質）、ナットの締め付けトルク、ナット の車軸に対する位置関係、レンチの種類 (長さ、形状など)などによって変わるが、こ れらの要素は、最終的にはタイヤを回転させる力として考える事ができる。
[0042] また、前輪と後輪、車両左側と右側、あるいは、車輪止めに対するタイヤ位置によつ ても、タイヤを回転させる力の大きさは変化する。図 5は、タイヤ（車輪)の位置と車体 に生じる振動との関係を示す平面図であり、左後輪 40bおよび右後輪 40cを車輪止 め 41に接触させ、各タイヤのナットを回す際にレンチを下向きに回す場合を示してい る。
[0043] 左前輪 40aのナットを回す場合、左前輪 40aには前向き（車両進行方向）にタイヤ を動かそうとする力と、ブレーキによる抑止力とがかかる。
[0044] 左後輪 40bのナットを回す場合、左後輪 40bには前向きにタイヤを動かそうとする 力と、サイドブレーキによる抑止力とがかかる。
[0045] 右前輪 40dのナットを回す場合、右前輪 40dには後向き（車両進行方向後方）にタ ィャを動かそうとする力がかかる。この場合、車両は後ろには動きにくいので、右後輪
40cのナットを回す場合の次に動きにくい。
[0046] 右後輪 40cのナットを回す場合、右後輪 40cには後向きにタイヤを動かそうとする力 がかかる。この場合、右後輪 40cの動く範囲は、車輪の空気圧分だけであり、他の車 輪のナットを回す場合に比べて最も動きにくい。
[0047] また、各タイヤを回転させる力は、最終的に、車体に微小な振動を発生させる。また
、この車体に生じる振動の大きさは、タイヤ系と車体系とをつなぐサスペンションゃゴ ム'ブッシュなどの伝達系や、車体の重量などによって変化する。また、これらの要因 は振動を制止する力としても働くため、一旦発生した振動を収束させるのも伝達系や 車重が大きな要因となる。
[0048] 図 6 (a)〜図 6 (e)は、振動センサー 2によって車体振動を測定した結果を示すダラ フである。図 6 (a)は、ナットを回転させたことによって生じた車体振動の振動波形を 示している。図 6 (b)は、図 6 (a)とは異なるナットを回転させたときの車体振動の振動 波形を示している。図 6 (c)は、車両のドアを閉めたときの車体振動の振動波形を示 している。図 6 (d)は、走行中の車体振動の振動波形を示している。図 6 (e)は、駐車 中に強風を受けたことによって生じた車体振動の振動波形を示している。なお、図 6 ( a)〜図 6 (e)の各図において、横軸は時間経過を示し、縦軸は振動の振幅を示して いる。
[0049] これらの図に示すように、時間軸による波形だけでは確実な形状判別はできないが 、ナットを回転させた際の車両の振動（図 6 (a)および図 6 (b) )は、低い周波数を中心 にゆっくりと収束する波形であり、他の測定結果（図 6 (c)〜図 6 (e) )の振動波形とは 異なる特有の傾向を示す。すなわち、強風等によって自然発生する振動、走行によ つて生じる振動、ドアの開閉によって生じる振動などからは、ナットを回転させる際の 振動と同等の振動を見出すことはできない。
[0050] 通常、タイヤおよび Zまたはホイールが盗難される際、まず、タイヤが接地して 、る 状態で車軸とタイヤを固定している 4本から 6本のナットをレンチで緩められるケース が多い。この場合、ナットを緩める力（ナットを回す力）の一部はタイヤに伝わり、タイ ャを回転させて前後に動かし、また、地面に押し付けることで上下の動きが発生する 。この動きは車体に伝わり、車体を微小に振動させる。発生した振動は 4輪 (全車輪） のサスペンションによって吸収され減衰していく。本実施形態に力かる車輪盗難検知 装置 1は、この際に生じる特徴的な車体振動を、車体に固定した振動センサー 2を用 いて測定し、その他の要因に起因する振動と区別して検知することにより、ホイール の盗難作業がなされているものとして異常検知するものである。すなわち、車輪盗難 検知装置 1は、測定した振動が、ナット回転時の特徴的な振動に該当するときに車輪 (タイヤおよび Zまたはホイール)盗難として異常検知を行う。
[0051] 次に、車輪盗難検知装置 1における、異常検知のためのデータ処理について図 7 を参照して説明する。図 7は、車輪盗難検知装置 1 (制御部 4)におけるデータ処理の 流れを示すフロー図である。
[0052] まず、信号取得部 11 (制御部 4)は、増幅回路 3から供給された時間領域の振動の アナログ信号を取得する（S 1)。
[0053] 次に、サンプリングデータ生成部 12 (制御部 4)は、 AZD変換部 5を制御して、ァ ナログ信号をデジタル信号に変換させ、 1個のサンプリングデータ（振動のサンプリン グデータ）を生成させる（S2)。例えば、図 8に示されるように、時刻 tlにおけるアナ口 グ信号が供給された場合、サンプリングデータ生成部 12は AZD変換部 5に、時刻 t 1におけるアナログ信号をデジタル信号に変換させて、時刻 tlにおける 1個のサンプ リングデータを生成する。
[0054] 次に、記憶制御部 13 (制御部 4)は、サンプリングデータ生成部 12によって生成さ れた 1個のサンプリングデータ（上記の場合、時刻 tlにおけるサンプリングデータ）を 、デジタル波形データ記憶部 6に記憶させる（S3)。
[0055] 次に、データ量判定部 14 (制御部 4)は、デジタル波形データ記憶部 6に、 N個（1 フレーム分)のサンプリングデータが記憶された力否かを判定する（S4)。ここで、 Nは 、任意の数とすればよいが、本実施形態では、 N= 15とする場合について説明する 。 N= 15の場合、データ量判定部 14は、デジタル波形データ記憶部 6に 15個のサ ンプリングデータが記憶されている力否かを判定する。すなわち、デジタル波形デー タ記憶部 6に記憶されているサンプリングデータの数が 15個未満の場合には Noと判 定し、デジタル波形データ記憶部 6に記憶されて 、るサンプリングデータの数が 15個 に達した場合に Yesと判定する。
[0056] N個のサンプリングデータがまだ記憶されて ヽな 、と判定した場合 (S4が Noの場 合）、制御部 4は、 S1からの処理を繰り返す。すなわち、 S1において、信号取得部 1 1は、増幅回路 3から次に供給されるアナログ信号を取得し、 S2において、サンプリン グデータ生成部 12は、信号取得部 11により取得されたアナログ信号を、 AZD変換 部 5を制御してデジタル信号に変換させ、 2個目のサンプリングデータを生成する。こ の場合、時刻 t2におけるアナログ信号がデジタル信号に変換される。
[0057] ここで、 AZD変換部 5に、一定のサンプリング周期（図 8の場合、時間「t2— tl」の 周期）で、アナログ信号をデジタル信号に変換させることにより（S2の繰り返しにより） 、複数個のサンプリングデータを得ることができる。この周期（図 8の場合、時間「t2— tl」の周期）は、サンプリング定理に基づき、例えば、検出するアナログ信号の最高 周波数が 50Hzとされる場合、 100Hz以上の周波数に対応する周期とされる。
[0058] S1〜S4の繰り返しにより、サンプリングデータが順次、デジタル波形データ記憶部 6に記憶される。
[0059] 一方、 S4において、デジタル波形データ記憶部 6に N個のサンプリングデータが記 憶されていると判定された場合 (本実施形態の場合、 N= 15なので、 S1〜S4の処理 が 15回繰り返され、デジタル波形データ記憶部 6に 15個のサンプリングデータが記 憶された場合）、サンプリングデータ取得部 15 (制御部 4)は、デジタル波形データ記 憶部 6に記憶されている複数個のサンプリングデータの中から、直前にデジタル波形 データ記憶部 6に記憶されたサンプリングデータ（直前の S3の処理により記憶された 最新の 1個のサンプリングデータ）を含む N個のサンプリングデータを取得する（S5) 。これにより、サンプリングデータ取得部 15 (制御部 4)は、デジタル波形データ記憶 部 6記憶されて 、るサンプリングデータから、直前に測定された振動のサンプリングデ ータを含む所定のデータ量のサンプリングデータを逐次取得する。
[0060] 具体的には、本実施形態のように N= 15の場合、サンプリングデータ取得部 15は 、図 8に示すように、フレーム F1の期間 T1に含まれる時刻 tl〜tl5 (時刻 tl5のデー タが最新のサンプリングデータとされる）における 15個のサンプリングデータを取得す る。
[0061] 次に、周波数変換部 16 (制御部 4)は、サンプリングデータ取得部 15によって取得 された 1フレーム分の N個（本実施形態では 15個）の時間領域のサンプリングデータ を、周波数領域のデータに変換する（S6)。周波数変換部 16における周波数領域の データへの変換方法としては、例えば、高速フーリエ変換、または、 DCT (Discrete Cosine Transform)などの方法を利用すればよい。本実施形態では、 DCT変換を利 用するものとする。この場合、 DCT0〜DCT15からなる 16個の周波数領域のデータ (DCT係数)が生成される。
[0062] 次に、特徴量演算部 17 (制御部 4)は、周波数変換部 16により生成された周波数 領域のデータに基づいて、特徴量を演算 (抽出)する（S7)。本実施形態の場合、 D 010〜00115の001係数が得られてぃるので、特徴量演算部 17は、 DCTO〜D CT15の DCT係数に基づ 、て、 M段階の特徴量を演算する。
[0063] 例えば、 M=4 (特徴量は 4段階）とされ、特徴量演算部 17は、 DCTO〜DCT15の DCT係数のうち、直流成分 (本実施形態では 25Hz以下）を表わす DCT係数の平 均値を特徴量 1 (第 1特徴量)とし、直流成分の次に低い周波数成分 (本実施形態で は 25Hz〜（乃至） 50Hz)を表わす DCT係数の平均値を特徴量 2 (第 2特徴量）とし、 その次に低い周波数成分 (本実施形態では 50Hz〜： LOOHz)を表わす DCT係数の 平均値を特徴量 3 (第 3特徴量)として演算し、高周波成分 (本実施形態では 100Hz 以上)を表わす DCT係数の平均値を特徴量 4 (第 4特徴量)として演算する。なお、 各特徴量の周波数成分の範囲については、ナットの種類 (形状、材質)や、ナットの 締め付けトルク、ナットの車軸に対する位置関係などの条件に応じて適宜変更しても よい。
[0064] 次に、認識処理部 18 (制御部 4)は、特徴量演算部 17により演算された特徴量 (本 実施形態では、特徴量 1〜特徴量 4)に基づいて、認識処理 (異常の検出処理)を実 行する（S8)。例えば、特徴量 1が特徴量 4より 5倍以上大きな値の時は、異常と判断 する。また、特徴量 2から 4までが全て基準値を超えるときは、他のノイズ (ナットの回 転以外の振動）と判断して異常と判断しないようにすればよい。また、特徴量 2の履歴 を見て、一定時間内に 1Z5の減衰が確認された時は異常と判断してもよい。また、こ れらの複数のルールを設定し、優先度を考慮して組み合わせ、異常であるか否かの 最終判定を行うようにしてもよい。また、上記いずれかの判定ルール、あるいは複数 のルールの組み合わせから、ナットの回転に起因する振動であると判定 (診断)する 確度を算出し、その確度が所定値 (例えば 80%)以上であった場合に、異常と判断 するようにしてもよい。これらの方法により、車両からのホイールの取り外し作業による 振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区別することができる。
[0065] そして、認識処理部 18 (制御部 4)は、上記の認識処理によって異常が検出された か否かを判断し (S9)、異常が検出されな力つた場合 (S9が Noの場合）、制御部 4は S1からの処理を繰り返す。 [0066] すなわち、信号取得部 11により次の（図 8の場合、時刻 tl6における）アナログ信号 が取得され、 S2の処理によりサンプリングデータ生成部 12により 1個のサンプリング データが生成され、 S3の処理によりデジタル波形データ記憶部 6に生成された 1個 のサンプリングデータが記憶される。この場合、デジタル波形データ記憶部 6には、 1 6個のサンプリングデータが記憶されているので、 S4の処理は、 N個のサンプリング データがあると判定される (YESと判定される）。
[0067] そして、サンプリングデータ取得部 15は、 S5の処理により、デジタル波形データ記 憶部 6に記憶されているサンプリングデータから、直前の 1個（直前の S3の処理にお V、て記憶された 1個のサンプリングデータ）を含む N個のサンプリングデータを取得す る。この場合、フレーム F2 (図示せず）の期間 T2の時刻 t2〜時刻 tl6における 15個 のサンプリングデータが取得される。なお、記憶制御部 13 (制御部 4)力 直前の 1個 を含む N個のサンプリングデータより以前のサンプリングデータ（上記の例では時刻 t 1のサンプリングデータ）をデジタル波形データ記憶部 6から消去するようにしてもょ ヽ
[0068] その後、 15個のサンプリングデータは周波数領域のデータ (DCT係数）に変換さ れ、 DCT係数に基づいて特徴量が演算され、認識処理が行なわれる。以下、同様の 処理が繰り返される。
[0069] 一方、異常が検出された場合 (S9が Yesの場合）、認識処理部 18 (制御部 4)は、 異常が検出されたことを示す制御信号を出力処理部 19に出力する。そして、出力処 理部 (制御部 4) 19は、認識処理部 18から異常を検知したことを示す制御信号を受 け取った場合、異常が検知されたことを電気的信号によって無線ユニット 9に出力し（ S 10)、無線ユニット 9に、異常を通知する信号 (異常通知信号)を所定の外部機器へ 送信 (通報)させる。
[0070] その後、制御部 4は、 S9において異常が検出されな力つた場合と同様、 S1からの 処理を繰り返す。なお、車輪盗難検知装置 1に、例えば、各部を動作させるための電 源供給を ONZOFFするスィッチ、あるいは、制御部 4による異常検知処理を ON (開 始) ZOFF (停止）するスィッチ ( 、ずれも図示せず)などを設け、これらのスィッチが OFFされたときに、制御部 4が処理を終了するようにしてもょ 、。 [0071] 以上のように、車輪盗難検知装置 1では、振動センサー 2によって車両の振動を測 定し、周波数変換部 16が振動センサー 2の測定結果を周波数領域のデータに変換 し、特徴量抽出部 17が周波数領域のデータの周波数成分に応じた複数の特徴量を 抽出し、認識処理部 18が、抽出した特徴量に基づいて振動センサー 2によって測定 した振動のうち、ホイール (車輪)を車両に取り付けているナットに回転力が付与され ることによってその車両に生じる振動と、他の要因に起因する車両の振動とを区別す る。
[0072] これにより、ホイールを取り付けているナットに回転力が付与されることによって車両 に生じる振動を、他の要因に起因する振動と区別することができるので、車両からの 車輪の取り外し作業がなされていることを精度よく検知できる。
[0073] また、上記の説明では、特徴量演算部 17は、直流成分 (本実施形態では 25Hz以 下の周波数帯)を表わす DCT係数の平均値を特徴量 1 (第 1特徴量)とし、直流成分 の次に低!、周波数成分 (本実施形態では 25Hz〜50Hzの周波数帯）を表わす DC T係数の平均値を特徴量 2 (第 2特徴量)とし、その次に低 ヽ周波数成分 (本実施形 態では 50Hz〜： LOOHzの周波数帯）を表わす DCT係数の平均値を特徴量 3 (第 3特 徴量)として演算し、高周波成分 (本実施形態では 100Hz以上の周波数帯)を表わ す DCT係数の平均値を特徴量 4 (第 4特徴量)として演算する場合につ!ヽて説明し たが、これに限るものではなぐ各特徴量の周波数成分の範囲 (周波数帯)や特徴量 の数 (段階数 M)は、ナットの種類 (形状、材質)や、ナットの締め付けトルク、ナットの 車軸に対する位置関係などの各種条件に応じて適宜変更してもよい。
[0074] 例えば、特徴量 1の範囲を OHz〜25Hzの範囲内で設定される周波数帯の特徴量 とし、特徴量 2を 25Hz〜50Hzの範囲内で設定される周波数帯の特徴量とし、特徴 量 3の範囲を 50Hz〜： LOOHzの範囲内で設定される周波数帯の特徴量とし、特徴量 4の範囲を 100Hz以上の範囲内で設定される周波数帯の特徴量としてもよい。例え ば、上記第 1範囲は、 0Hz〜20Hzであってもよぐ 5Hz〜24Hzであってもよい。ま た、上記第 2範囲、第 3範囲、第 4範囲についても同様に上記した範囲内で適宜変更 してちよい。
[0075] また、上記の説明では、特徴量 1が特徴量 4の 5倍以上大きな値のときに、異常と判 定する場合を説明したが、異常と判定する場合の特徴量 1の特徴量 4に対する倍率 は、これに限るものではない。異常と判定する場合の特徴量 1の特徴量 4に対する倍 率は、ナットの種類 (形状、材質)や、ナットの締め付けトルク、ナットの車軸に対する 位置関係などの各種条件に応じて、適宜設定すればよい。
[0076] また、上記の説明では、特徴量 2の履歴を見て、一定時間内に 1Z5の減衰が確認 された時に異常と判断する場合を説明したが、これに限るものではなぐナットの種類 (形状、材質)や、ナットの締め付けトルク、ナットの車軸に対する位置関係などの各 種条件に応じて、異常と判定する場合の特徴量 2の減衰率を適宜設定すればと ヽ。
[0077] また、車輪盗難検知装置 1では、 AZD変換部 5が振動センサー 2の測定結果のァ ナログ信号 (増幅回路 3によって増幅されたアナログ信号)をデジタル信号 (サンプリ ングデータ）に変換する。そして、デジタル波形データ記憶部 6がそのサンプリングデ ータを記憶し、サンプリングデータ取得部 15がデジタル波形データ記憶部 6に記憶さ れているサンプリングデータから、直前に測定された振動のサンプリングデータを含 む所定のデータ量のサンプリングデータを逐次取得する。そして、周波数変換部は、 サンプリングデータ取得部 15が取得したサンプリングデータを周波数領域のデータ に変換する。
[0078] 例えば、車輪盗難検知装置 1では、図 8に示すように、最初に時刻 tl〜tl5のフレ ーム F1に対応する期間 T1における N個のサンプリングデータが取得され、次に、時 刻 t2〜時刻 tl6のフレーム F2に対応する期間 T2における N個のサンプリングデータ が取得され、さらに、時刻 t3〜tl7のフレーム F3に対応する期間 T3における N個の サンプリングデータが取得される。すなわち、車輪盗難検知装置 1では、直前の 1個 のサンプリングデータを含む、 N個のサンプリングデータが順次取得される。
[0079] したがって、振動波形に、負から正 (または、その逆の正から負）への大きなレベル の変化が生じた場合であっても、その変化部分を確実に検出する（1フレーム内に納 める）ことができる。これにより、周波数領域のデータに変換して特徴量を演算しても、 大きなレベルの変化に起因するその特徴量のふらつきを抑制することができ、確実 に異常を検出 (識別)する (周波数領域のデータの特性を識別する)ことができる。
[0080] 例えば、図 9に示すように、時刻 tlOl〜時刻 tl l5のフレーム F11の期間 Tl l、時 刻 tl02〜時刻 tl l6のフレーム F12の期間 T12、さらに、時刻 tl03〜時刻 tl l7の フレーム F13の期間 T13、等の DCT係数が順次生成される。したがって、例えば、 時刻 tl28において、振動の振幅のレベルが負力 正に大きく変化した場合であって も、時刻 tl28を含むフレーム（例えば、時刻 tl20〜時刻 tl34により構成される期間 T30のフレーム F30)が生成されるので、レベル変化の大きなサンプリングデータを 1 フレーム内に収めることができ (発生事象がフレームにまたがる確率を減らすことがで き)る。したがって、これを周波数領域に変換して特徴量を演算しても、特徴量のふら つきを抑え、異常を確実に検出 (識別)することができる (周波数領域の変化を確実 に検出することができる)。
[0081] また、本実施形態では、 1個のサンプリングデータを生成した場合、最新のサンプリ ングデータを N個取得するようにしたが、 1個以上 N個以下の M個（Mは自然数）のサ ンプリングデータを生成したとき、直前の 1個を含む N個のサンプリングデータを逐次 取得するようにしてもよい。このようにした場合、サンプリングデータを 1個取得する毎 に周波数成分に逐次変換する場合に比べて、処理の回数を減らすことができるので 、制御部 4の負担を減らすことができる。
[0082] また、本実施形態では、図 2に示したように、車輪盗難検知装置 1を、自動車のトラ ンクスペース下部に備えられた、スペアタイヤを固定しているタイヤハウス 21周囲の 金属部分に取り付けているが、車輪盗難検知装置 1の取り付け位置はこれに限定さ れるものではなぐ車両の微小振動が測定できる位置であれば、どの位置にセンサ 一を配置してもよい。したがって、車輪盗難検知装置 1は、車両に設置する場合に設 置位置を限定する要因が少なぐ設置の自由度が高い。
[0083] ただし、ホイールにカ卩えられた振動が車輪盗難検知装置 1の振動センサー 2に伝達 されるまでの経路に、剛性の低い部材が介在すると、その部材によって振動が吸収さ れ、適切に検知できない場合がある。このため、車輪盗難検知装置 1の設置位置とし ては、振動を効率的に検出するために、ボディーを構成する金属部分などの、車両 に加わる振動が忠実に伝達される部分に取り付けることが好ましい。例えば、タイヤ ハウス 21周囲の金属部分のほか、トランクサイド等に設けられたジャッキを収納 ·固定 する部分、着座シートの固定金具部分、エンジンルーム内、ガソリンタンクの周囲など に取り付けることができる。なお、車両内部の居住スペースに搭載する場合には、搭 乗者の動作によって取り付け位置が変化したり、外れたりするおそれがない位置に取 り付けることが好ましい。
[0084] また、本実施形態では、車輪盗難検知装置 1を、磁石によってタイヤハウス 21周囲 の金属部分に取り付けている。このため、ユーザーは車輪盗難検知装置 1を容易に 取り付けることができる。また、車両における金属部分は、ボディーを構成する金属部 分と一体的、あるいは直接連結されて備えられている場合が多いので、磁石によって 取り付け可能な位置は、車両に加わる振動が忠実に伝達される部分である場合が多 い。したがって、磁石によって取り付ける構成とすることにより、ユーザーが車輪盗難 検知装置 1を不適切な位置に取り付けてしまうことを防止し、振動を効率的に検出す るための適切な位置に取り付けることができる。また、磁石によって取り付ける場合に は、温度変化等によって取り付け強度が低下することがほとんどないので、長期間に わたる安定した検知が可能となる。
[0085] ただし、車輪盗難検知装置 1の取り付け方法はこれに限るものではなぐ車体の振 動が適切に伝わる方法であればよい。例えば、接着剤、両面テープ (接着テープ)な どによって取り付けてもよい。この場合、取り付け先が金属部分である必要はなぐ例 えば、剛性が高ぐ車体の振動を忠実に伝導する榭脂製の成型物であってもよい。ま た、接着剤や両面テープ (接着テープ)などを用いる場合、温度や湿度などの環境 条件の変化に対する耐久性の高い材料を用いることが好ましい。また、温度や湿度 条件が悪条件となりにくい位置に車輪盗難検知装置 1を取り付けることが好ましい。
[0086] また、振動センサー 2の取り付け方向は、特に限定されるものではないが、車両の 前後方向（進行方向）の振動を適切に測定できるように設置することが好ましい。 例えば、測定方向が 1軸の振動センサーを用いる場合、その振動センサーの測定方 向（測定軸）と、車両の前後方向とが同じ向きになる（一致する)ように固定'設置する ことが好ましい。図 10は、この場合の、車輪盗難検知装置 1が備えられる車両 20の 向きと、振動センサー 2の測定方向（測定軸)との関係を示す説明図であり、車両 20 の模式斜視図と振動センサー 2におけるセンサー部分の拡大図を示している。
[0087] ナットの回転による車両振動は、タイヤの動きを介して発生するため、車両を前後 方向に動かす振動が最も大きい。そこで、車両を前後方向と振動センサー 2の測定 軸とを一致させることにより、振動センサー 2の測定方向を、ナット回転によって生じる 車両振動を最も効率良く捉える方向にすることができる。これにより、微小な車両振動 でも検知できる可能性が高くなる。
[0088] また、ナットの回転による車両振動は、一般に、車両の前後方向、上下方向、左右 方向の順に大きい。このため、振動センサー 2の測定軸が複数ある場合は、測定軸を 車両の前後方向、上下方向、左右方向の順に優先的に一致させることで比較的大き い振動を測定することが可能になる。例えば、振動センサー 2の測定軸が 2軸の場合 には、各測定軸を車両の前後方向および上下方向にそれぞれ一致させることが好ま しい。また、振動センサー 2の測定軸が 3軸以上の場合には、そのうち 3軸の測定軸 を車両の前後方向、上下方向、左右方向に一致させることが好ましい。
[0089] また、複数の測定軸を有する振動センサー 2を用いる場合、測定した結果により、 適宜、振動の波形が大きい軸を採用して異常を検知する方式としてもよい。また、複 数の測定軸に個別の検知アルゴリズムを用いてもよぐこの場合、より精度の高い異 常検知が可能になる。
[0090] また、本実施形態では、車輪盗難検知装置 1の形状は略矩形形状であるものとした 力 車輪盗難検知装置 1の形状は特に限定されるものではない。ただし、車両におけ る金属部分は、通常、強度を増すためのリブが設けられていたり、波型の形状となつ ていたりする場合が多い。このため、これらの金属部分への取り付けに適した形状で あることが好ましぐ矩形形状や楕円形状などの細長い形状であることが好ましい。
[0091] 本実施形態では、低周波を対象とした振動センサーであって、車両に発生する振 動を直接測定するものを用いている力 これに限らず、検知対象とするナット回転に よる車体の微振動が測定可能であって、他の振動や音の影響などと十分に分離でき るものであれば、別の測定原理による方法でも本実施形態と同様に車輪盗難の検知 を行うことができる。
[0092] 例えば、振動センサー 2に代えて加速度センサーを備え、ナットの回転による車体 の微振動を加速度で検知するようにしてもょ ヽ。
[0093] あるいは、振動センサー 2に代えて微小な音を検知できるマイクを備え、ナットの回 転によって生じる特有の音 (例えば車内または車外に生じる音 (空気の振動)など）を 検知するようにしてもよ ヽ。
[0094] また、本実施形態では、認識処理部 18の判定結果 (車輪盗難の検知結果)を、無 線ユニット 9によって外部機器に通報している力 これに限るものではない。例えば、 有線で他の機器に信号を送信したり、それらの機器の制御回路を駆動してブザーや サイレンの鳴動、フラッシュライト点滅などによる威嚇動作や警報動作を行ったりして もよい。また、これらの威嚇動作や警報動作を行う手段を、車輪盗難検知装置 1に備 え、制御部 4が認識処理部 18の判定結果に基づいて、それらの手段の動作を制御 するようにしてちょい。
[0095] また、本実施形態では、増幅回路 3からのアナログ信号の取得力も無線ユニット 9へ の判定結果の出力までの処理を、制御部 4が ROM7に記憶されたプログラムを読み 出すことによって実行している。したがって、このプログラム自体が処理を実現すると いえる。
[0096] ここで、プログラムを読み出して実行する装置として、一般的なコンピューター (パソ コン等)のほか、コンピューターに装着される機能拡張ボードや機能拡張ユニットなど を用いることもできる。また、プログラムを記憶させておく記録媒体は、 ROMに限らず 、例えばハードディスクなどであってもよ ヽ。
[0097] また、上記のプログラムとは、処理を実現するソフトウェアのプログラムコード (実行 形式プログラム， 中間コードプログラム，ソースプログラム等）のことである。このプログ ラムは、単体で使用されるものでも、他のプログラム (OS等）と組み合わせて用いられ るちのでちよい。
[0098] また、このプログラムは、記録媒体力 読み出された後、装置内のメモリー (RAM等 )にいつたん記憶され、その後再び読み出されて実行されるようなものでもよい。例え ば、車輪盗難検知装置 1に記録媒体に記録されて 、るプログラムを読み取る再生手 段を備え、プログラムを記録媒体力 読み出した後、装置内のメモリー (RAM8等）に V、つたん記憶し、その後再び読み出して実行するようにしてもよ!、。
[0099] また、プログラムを記録させる記録媒体は、情報処理装置 (車輪盗難検知装置 1)と 容易に分離できるものでもよいし、装置に固定 (装着)されるものでもよい。さらに、外 部記憶機器として装置に接続するものでもよ 、。
[0100] このような記録媒体としては、ビデオテープやカセットテープ等の磁気テープ、フロ ッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスク、 CD-ROM, MO, M D, DVD, CD— R等の光ディスク（光磁気ディスク）、 ICカード，光カード等のメモリ力 ード、マスク ROM, EPROM, EEPROM,フラッシュ ROM等の半導体メモリーなど を適用できる。
[0101] また、ネットワーク (イントラネット'インターネット等)を介して情報処理装置と接続さ れている記録媒体を用いてもよい。この場合、情報処理装置は、ネットワークを介する ダウンロードによりプログラムを取得する。すなわち、上記のプログラムを、ネットワーク
(有線回線あるいは無線回線に接続されたもの）等の伝送媒体 (流動的にプログラム を保持する媒体)を介して取得するようにしてもよい。なお、ダウンロードを行うための プログラムは、装置内（あるいは送信側装置'受信側装置内）にあらかじめ記憶されて 、ることが好まし!/、。
[0102] また、車輪盗難検知装置 1における制御部 4が行う各処理は、上記した順序に従つ て時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列 的あるいは個別に実行されてもよ!、。
[0103] また、車輪盗難検知装置 1における制御部 4が行う各処理は、ソフトウェアによって 実行させても、ハードウェアによって実行させてもよい。
[0104] また、本実施形態では、車両からのホイールの取り外し作業に伴う振動（ナットを回 転させる際に車両に生じる振動）を、その他の要因に起因する振動と区別して検知 する車輪盗難検知装置 1について説明したが、これに限らず、例えば、ガラス割れ、 ドアキーのこじ開け、車体へのキズ付け、などによる振動を、その他の要因に起因す る振動と区別して検知するようにしてもょ ヽ。
[0105] また、これらの人為的な異常を検出するだけでなぐ例えば、車両の走行状態、ェ ンジン状態、および温度等の各種の状態を検出することもできる。
[0106] また、車輪盗難検知装置 1が備えられる車両は、 4輪の自動車に限るものではなぐ 車輪を備えた車両であればよい。例えば、さらに多数の車輪を備えた自動車 (例えば 、ノス、トラックなどの大型車)であってもよぐ自動二輪車であってもよい。また、自転 車や一輪車、三輪車などであってもよい。
[0107] また、本発明の目的は、低周波を対象とした振動センサーを用いて、ナット回転に 起因する車両の微小な振動によって車輪 (タイヤおよび Zまたはホイール)盗難を検 知する装置を実現することである、と表現することもできる。
[0108] また、本発明は、車輪盗難時にはナットが連続して回転されることに着目したもので あり、その目的は、誤報が少なぐ検知精度が高い車輪盗難検知装置を実現すること にある、と表現することもできる。
[0109] また、本発明の車輪盗難 (離脱)検出装置は、ナット回転による車両の微小振動を 検知対象とするため、 1個のセンサーで 4輪 (全車輪)の盗難を監視することができる
[0110] また、本実施形態では、本発明を車輪盗難防止用の車輪盗難検知装置 1に適用し た場合について説明したが、本発明は、この他、センサーを備えた各種の監視装置 の他、計測装置、分析装置等の各種の情報処理装置に適用することができる。
[0111] (実施形態 2)
本発明の他の実施形態について説明する。なお、説明の便宜上、実施形態 1にお ける車輪盗難検知装置 1と同じ部材については、同じ符号を用い、その説明を省略 する。
[0112] 本実施形態では、車輪盗難時にはナットが連続して回転されることが多いという特 徴を利用して、異常検知の確度を向上させる。
[0113] 実施形態 1において図 4および図 5を用いて説明したように、タイヤの位置やナット の位置によって車体振動の大きさが異なるので、回転されるナットの位置およびその ナットによって取り付けられているタイヤの位置によって、異常の検出率は変化する。
[0114] し力しながら、車輪 (タイヤおよび Zまたはホイール)の盗難時には、少なくともタイ ャ 1個中の全てのナットが外される。これは、ホイールを外すためには、そのホイール を取り付けて 、る全てのナット（検知しにく!、ナットや、検知しやす!、ナットの全て）を 回す必要があり、通常はこれらのナットが連続して取り外される（回転される）。このた め、各ナットの回転に伴う車体振動は連続して発生する。
[0115] したがって、感度が低いために取り難い (検知しにくい）振動でも、同様の傾向を示 す振動が連続して発生すれば異常と判断するロジックを組み込むことで、検知性能 を向上させることができる。
[0116] 図 11は、本実施形態にカゝかる車輪盗難検知装置 laの構成を示すブロック図である 。この図に示すように、本実施形態に力かる車輪盗難検知装置 laは、制御部 4内に 振動レベル判定部（振動レベル判定手段） 51を備えているほかは、実施形態 1にお ける車輪盗難検知装置 1と同様の構成である。
[0117] 振動レベル判定部 51は、振動センサー 2から増幅回路 3を介して信号取得部 11に 入力された振動の変化を示すアナログ信号が、予め設定された規定値以上であるか を判定する。そして、本実施形態にかかる車輪盗難検知装置 laでは、制御部 4 (信 号取得部 11)に入力された振動の大きさが規定値以上である場合にのみ、異常検知 処理 (入力振動がナットの回転によるもの力否かの判断)を行う。
[0118] また、本実施形態にかかる車輪盗難検知装置 laでは、直前の所定期間内に、異 常と診断する確度が所定値以上の振動が複数回検知された場合に、ナットの回転に よる車体振動であると判断するようになって 、る。
[0119] 車輪盗難検知装置 laにおけるデータ処理について図 12を参照して説明する。図 1 2は、本実施形態に力かる車輪盗難検知装置 laにおける処理の流れを示すフロー 図（判断フローチャート)である。
[0120] まず、信号取得部 11 (制御部 4)は、増幅回路 3から供給された時間領域の振動の アナログ信号 (振動波形)を所定時間毎に取得する（S21)。ここで、アナログ信号を 取得する時間間隔（上記所定時間）は特に限定されるものではないが、本実施形態 では 1秒毎に取得するものとする。
[0121] 次に、振動レベル判定部 51 (制御部 4)は、信号取得部 11が取得した振動のアナ ログ信号のレベル (振幅の大きさ）が、規定レベル (規定値)以上であるカゝ否かを判定 する（S22)。ここで、規定レベルは、例えば、ナットの車軸に対する位置、ナットの種 類 (形状、材質)、締め付けトルク、あるいは、タイヤが接地している路面の路面状態、 車輪止めの位置、車体重量、車高、車幅、サスペンションやゴム.ブッシュ等の部材 の振動伝達性能、振動センサー 2の感度特性、などに応じてあらかじめ設定すれば よい。 [0122] そして、信号取得部 11が取得した振動のアナログ信号のレベル力 規定レベル未 満の場合（S22が Noの場合）、 S21からの処理を行う。すなわち、振動のアナログ信 号のレベルが規定値以下の場合には入力された振動の判断 (解析および判定)を行 わず、振動のアナログ信号を所定時間毎に引き続き取得し、そのアナログ信号のレ ベルが規定レベル以上であるか否かの判定を行う。
[0123] 一方、信号取得部 11が取得した振動のアナログ信号のレベルが規定レベル以上 であった場合（S22が Yesの場合）、制御部 4は、図 7における S1〜S8と同様の処理 を行い、振動波形の解析および判定を行う（S23)。すなわち、規定値以上の振動入 力があつたと判断した場合、振動のアナログ信号をデジタル信号に変換してサンプリ ングデータを生成し、最新の N個のサンプリングデータを周波数領域のデータに変 換して、その特徴量を演算し、演算した特徴量に基づいて異常の検知処理を行う。 なお、本実施形態では、認識処理部 18 (制御部 4)は、特徴量 1が特徴量 4の何倍の 大きさである力 (例えば 5倍以上である力否力）、特徴量 2から 4までが全て基準値を 超えていないか、特徴量 2の履歴から、一定時間内に 1Z5の減衰が確認されたか、 といった複数の判定基準を、優先度をつけて組み合わせ、診断対象の振動が異常（ ナットの回転に起因する振動である）と判定 (診断)する確度を算出する。
[0124] さらに、認識処理部 18 (制御部 4)は、算出した確度 (異常との判定確度）が所定値
(本実施形態では 80%)以上であるカゝ否かを判断する（S24)。
[0125] そして、算出した確度が所定値 (本実施形態では 80%)未満であった場合 (S24が Noの場合）、制御部 4は、 S21からの処理を再び行う。
[0126] 一方、算出した確度が所定値 (本実施形態では 80%)以上であった場合 (S24が Y esの場合)、認識処理部 18 (制御部 4)は、その振動が検出された時刻と算出した確 度とを RAM (確度記憶部） 8に記憶させる（S25)。すなわち、認識処理部 18 (制御部 4)は、異常と診断する確度が 80%以上であれば疑わしいと判断して、その振動が検 出された時刻とその振動につ ヽて算出した確度とを RAM8に記憶させる。
[0127] また、認識処理部 18 (制御部 4)は、 RAM8に記憶されているデータを読み出し、 直前の所定期間 (本実施形態では 1分)以内に、確度が 80%以上と判定された振動 が他にあったカゝ否かを判断する（S26)。 [0128] そして、確度が 80%以上と判定された振動が他にない場合 (S26が Noの場合）、 認識処理部 18 (制御部 4)は、 S23で算出した確度が 100%であった力否かを判断 する（S27)。
[0129] ここで、 S23で算出した確度が 100%ではない場合（S27が Noの場合）、制御部 4 は、 S21からの処理を再び行う。つまり、本実施形態にかかる車輪盗難検知装置 la では、異常と診断する確度が 80%以上であれば疑わしいと判断するが、過去 1分間 以内に 80%以上の確度の判断がなされておらず、異常と診断する確度が 100%で はな ヽ場合には、すぐには異常と判断しな ヽ。
[0130] 一方、 S26において確度が 80%以上と判定された振動が他にあった場合（S26が Yesの場合）、および、 S27において算出した確度が 100%であると判断した場合（S 27が Yesの場合)、認識処理部 18 (制御部 4)は、異常が検出されたことを示す制御 信号を出力処理部 19に出力する。そして、出力処理部（制御部 4) 19は、認識処理 部 18から異常を検知したことを示す制御信号を受け取った場合、異常が検知された ことを電気的信号によって無線ユニット 9に出力し (S28)、無線ユニット 9に、異常を 通知する信号 (異常通知信号)を所定の外部機器へ送信 (通報)させる。
[0131] その後、制御部 4は、 S21からの処理を繰り返す。なお、車輪盗難検知装置 laに、 例えば、各部を動作させるための電源供給を ONZOFFするスィッチ、あるいは、制 御部 4による異常検知処理を ON (開始) ZOFF (停止）するスィッチ ( 、ずれも図示 せず)などを設け、これらのスィッチが OFFされたときに、制御部 4が処理を終了する ようにしてもよい。
[0132] 以上のように、本実施形態にかかる車輪盗難検知装置 laでは、振動センサー 2 (増 幅回路 3)からの振動波形 (アナログ信号)の取り込みを、 1秒毎に行う。そして、振動 レベル判定部 51によって、取得した振動のアナログ信号のレベルが規定値以上であ るカゝ否かを判定し、規定値以下の場合には振動解析 (振動波形の解析および異常 判定)は行わず、規定値以上の場合にのみ振動解析を行って、取得した振動がナツ トを回転させた時の車両の振動であるか否かを判断する。
[0133] これにより、振動解析を常時行う場合に比べて、振動解析の頻度を低減できるので 、制御部 4の負担を減らすことができる。なお、本実施形態では、振動のアナログ信 号を取得し、取得した振動のアナログ信号のレベルが規定値以上である力否かを判 定する間隔を 1秒としている力 これに限るものではなぐこの間隔は、制御部（CPU) 4の処理速度に応じて適宜設定すればょ 、。
[0134] また、本実施形態にかかる車輪盗難検知装置 laでは、認識処理部 18が、診断対 象の振動が異常けットの回転に起因する振動である）と判定 (診断)する確度を算出 する。そして、異常と診断する確度が 100%の場合、および、異常と診断する確度が 80%以上 100%未満であって、過去 1分間以内に 80%以上の確度の判断が 1回以 上あった場合に、ナット回転を起因とする車体の振動があつたと判断する。すなわち 、異常と診断する確度が 80%以上であれば疑わしいと判断するものの、確度が 100 %未満である場合には、すぐには異常と判断せず、過去 1分間以内に 80%の確度 の判断が他にあった場合にのみ、異常と判断する。このように、 80%以上の確度の 振動を全て異常と判断しないことで、類似した振動による誤報の回数を減らすことが できる。また、疑わしい振動が連続した場合には異常と判断することができるので、ナ ットの回転に起因する車体振動を確実に検知することができる。
[0135] なお、本実施形態では、過去 1分間に 80%以上の確度の判断が 1回以上あった場 合に、ナット回転を起因とする車体の振動があつたと判断するものとしたが、異常と診 断する確度は 80%に限るものではなぐ例えば、 70%であっても 90%であってもよ い。例えば、実際のデータを参考にするなどして、誤報の回数を減らし、疑わしい振 動を取りこぼさな 、ような値を選択することで、最大の効果を得ることができる。
[0136] また、過去の確度の履歴を参照する期間はこれに限るものではなぐ例えば、 30秒 間としてもよく、あるいは 2分間としてもよい。
[0137] また、異常と判断するための基準とする過去 1分間における 80%以上の確度の判 断回数は、 1回であっても、それ以上の所定の回数であってもよい。また、例えば 80 %以上の確度の判断が 2回以上あった場合、または、 90%以上の確度の判断が 1回 以上あった場合に異常と判断するように設定するなど、確度の大きさに応じて、異常 と判断するための基準とする過去の確度の判断回数が変化するように設定してもよ い。
[0138] また、本実施形態では、異常と診断する確度が 100%の場合には、過去に算出し た確度に関係なく異常と判断しているが、これに限るものでない。例えば、確度が 95 %以上の場合に過去に算出した確度に関係なく異常と判断してもよぐ 98%以上の 場合に異常と判断してもよい。
[0139] また、本実施形態に力かる車輪盗難検知装置 laの構成は、実施形態 1と同様の変 形が可能である。また、車輪盗難検知装置 laは、実施形態 1における車輪盗難検知 装置 1と略同様の効果を奏し、また、同様の対象に適用できる。
[0140] 尚、発明を実施するための最良の形態の項においてなした具体的な実施形態また は実施例は、あくまでも、本発明の技術内容を明らかにするものであって、そのような 具体例にのみ限定して狭義に解釈されるものではなぐ本発明の精神と次に記載す る特許請求の範囲内で、いろいろと変更して実施することができるものである。
[0141] 本発明の車輪盗難検知装置は、車両に搭載され、当該車両に備えられた車輪の 取り外し作業がなされて ヽることを検知する車輪盗難検知装置であって、上記車両の 振動を測定する振動測定手段と、上記振動測定手段の測定結果を、周波数領域の データに変換する周波数変換手段と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に応 じた複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、上記抽出した特徴量に基づいて、 上記振動測定手段によって測定した振動のうち、上記車輪を上記車両に取り付けて いる取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する認識処理手段とを備えている構成である。
[0142] なお、上記認識処理部は、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量と 、他の周波数帯の特徴量とを比較することにより、上記取付手段に回転力が付与さ れることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する構 成であってもよい。
[0143] 例えば、上記特徴量抽出手段は、 OHz乃至 25Hzの範囲内で設定される周波数帯 の特徴量である第 1特徴量と、 100Hz以上の範囲内で設定される周波数帯の特徴 量である第 4特徴量とを抽出し、上記認識処理手段は、上記第 1特徴量が上記第 4 特徴量より所定の倍率以上大きな値の時に、上記振動測定手段によって測定した振 動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判 断する構成としてちよい。 [0144] 上記の構成によれば、上記取付手段の回転によって生じる特有の振動を、他の要 因に起因する振動と区別することができる。したがって、車両からの車輪の取り外し作 業による振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区別することができる。
[0145] また、上記認識処理部は、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量が 、所定時間内に所定の倍率以下に減衰したときに、上記振動測定手段によって測定 した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振 動と判断する構成であってもよ ヽ。
[0146] 例えば、上記特徴量抽出手段は、 25Hz乃至 50Hzの範囲内で設定される周波数 帯の特徴量である第 2特徴量を抽出し、上記認識処理手段は、上記第 2特徴量が、 所定時間内に所定の倍率以下に減衰したときに、上記振動測定手段によって測定し た振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動 と判断する構成としてもよい。
[0147] 上記の構成によれば、上記取付手段の回転によって生じる振動に特有の収束 (減 衰）の仕方を検出することができる。したがって、車両力もの車輪の取り外し作業によ る振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区別することができる。
[0148] また、上記認識処理手段は、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数以上の周波 数帯の特徴量が、全て予め設定した基準値を超えるときに、上記振動測定手段によ つて測定した振動を、上記他の要因に起因する振動と判断する構成としてもよい。
[0149] 例えば、上記特徴量抽出手段は、 25Hz以上の複数の周波数帯における特徴量を それぞれ抽出し、上記認識処理手段は、上記抽出した各特徴量が全て予め設定し た基準値を超えるときに、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記他の要 因に起因する振動と判断する構成としてもよい。
[0150] 上記の構成によれば、上記振動測定手段によって測定した振動が、車両からの車 輪の取り外し作業以外の要因による振動であることを判別できる。したがって、車両か らの車輪の取り外し作業による振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区 另 Uすることがでさる。
[0151] また、上記認識処理手段は、上記振動測定手段によって測定した振動が、上記取 付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じた振動である確度を算出 し、算出した確度が所定値以上である場合に、上記振動測定手段によって測定した 振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と 判断する構成としてもよい。
[0152] これにより、車両力 の車輪の取り外し作業による振動と、その他の要因に起因する 振動とをより精度よく区另 IJすることができる。
[0153] また、上記振動測定手段は、上記車両の進行方向の振動を測定する構成としても よい。
[0154] 上記取付手段の回転による車両振動は、車輪の動きを介して発生するため、車両 を前後方向に動かす振動が最も大きい。そこで、車両を前後方向と上記振動測定手 段の測定する振動の方向とを一致させることにより、上記振動測定手段の測定する 振動の方向を、上記取付手段の回転によって生じる車両振動を最も効率良く捉える 方向とすることができる。これにより、微小な車両振動でも検知できる可能性が高くな る。
[0155] また、上記認識処理手段は、所定期間内における異なる期間に測定された複数の 振動に基づいて、上記車輪を上記車両に取り付けている取付手段に回転力が付与 されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する 構成としてもよい。
[0156] 例えば、上記認識処理手段は、上記振動測定手段によって測定した振動が、上記 取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じた振動である確度を算 出し、算出した確度が所定値以上であって、かつ、所定期間内に当該所定値以上の 確度が算出された履歴が所定の回数以上ある場合に、上記振動測定手段によって 測定した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じ る振動と判断する構成としてもよ!ヽ。
[0157] 上記の構成によれば、異なる期間に測定された複数の振動に基づいて、上記取付 手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因 する振動とを区別することができるので、車両力 の車輪の取り外し作業がなされて V、ることをより精度よく検知できる。
[0158] また、上記振動測定手段の測定結果に基づく振動波形の大きさが規定値以上であ るか否かを判定する振動レベル判定手段を備え、上記認識処理手段は、上記振動 測定手段の測定結果に基づく振動波形の大きさが規定値以上の場合にのみ、上記 取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に 起因する振動とを区別する処理を行う構成としてもょ ヽ。
[0159] 上記の構成によれば、上記認識処理手段の処理を常時行う場合に比べて、振動解 祈の頻度を低減できるので、上記認識処理手段の負担を減らすことができる。
[0160] また、上記振動測定手段の測定結果のアナログ信号をデジタル信号に変換する A ZD変換手段と、上記デジタル信号を記憶する記憶手段と、上記記憶手段に記憶さ れて!ヽるデジタル信号から、直前に測定された振動のデジタル信号を含む所定のデ ータ量のデジタル信号を逐次取得するデジタル信号取得手段とを備え、上記周波数 変換手段は、上記デジタル信号取得手段が取得したデジタル信号を周波数領域の データに変換する構成としてもょ ヽ。
[0161] 上記の構成によれば、上記振動測定手段の測定した振動波形に、負から正 (また は、その逆の正力 負）への大きなレベルの変化が生じた場合であっても、その変化 部分を確実に検出することができる。これにより、周波数領域のデータに変換して特 徴量を演算しても、大きなレベルの変化に起因するその特徴量のふらつきを抑制す ることができ、確実に周波数領域のデータの特性を識別することができる。
[0162] 本発明の車輪盗難検知方法は、車両に備えられた車輪の取り外し作業がなされて いることを検知する車輪盗難検知方法であって、上記車両の振動を振動測定手段に 測定させる振動測定工程と、上記振動測定工程における測定結果を、周波数領域 のデータに変換する周波数変換工程と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に 応じた複数の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記抽出した特徴量に基づい て、振動測定工程において測定した振動のうち、上記車輪を上記車両に取り付けて いる取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する認識処理工程とを含む構成である。
[0163] 上記の方法によれば、上記振動測定手段の測定結果を周波数領域のデータに変 換し、変換した周波数領域のデータ力 周波数帯に応じた複数の特徴量を抽出し、 抽出した特徴量に基づいて、車輪を車両に取り付けている取付手段に回転力が付 与されることによって車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する。こ れにより、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動を 、他の要因に起因する振動と区別することができるので、車両からの車輪の取り外し 作業がなされて 、ることを精度よく検知できる。
[0164] なお、上記認識処理工程において、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の 特徴量と、他の周波数帯の特徴量とを比較することにより、上記取付手段に回転力 が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区 另 Uするようにしてちょい。
[0165] 上記の方法によれば、上記取付手段の回転によって生じる特有の振動を、他の要 因に起因する振動と区別することができる。したがって、車両からの車輪の取り外し作 業による振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区別することができる。
[0166] また、上記認識処理工程において、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の 特徴量が、所定時間内に所定の倍率以下に減衰したときに、上記振動測定手段に よって測定した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両 に生じる振動と判断するようにしてもょ 、。
[0167] 上記の方法によれば、上記取付手段の回転によって生じる振動に特有の収束の仕 方を検出することができる。したがって、車両からの車輪の取り外し作業による振動と 、その他の要因に起因する振動とを精度よく区別することができる。
[0168] また、上記認識処理工程において、上記複数の特徴量のうち、所定の周波数以上 の周波数帯の特徴量が、全て予め設定した基準値を超えるときに、上記振動測定手 段によって測定した振動を、上記他の要因に起因する振動と判断するようにしてもよ い。
[0169] 上記の方法によれば、上記振動測定手段によって測定した振動が、車両からの車 輪の取り外し作業以外の要因による振動であることを判別できる。したがって、車両か らの車輪の取り外し作業による振動と、その他の要因に起因する振動とを精度よく区 另 Uすることがでさる。
[0170] また、上記認識処理工程にお!、て、上記振動測定工程で測定した振動が、上記取 付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じた振動である確度を算出 し、算出した確度が所定値以上である場合に、上記振動測定手段によって測定した 振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と 半 IJ断するようにしてもよ ヽ。
[0171] これにより、車両力 の車輪の取り外し作業による振動と、その他の要因に起因する 振動とをより精度よく区另 IJすることができる。
[0172] また、上記振動測定工程において、上記車両の進行方向の振動を測定するように してちよい。
[0173] 上記取付手段の回転による上記車両の振動は、車輪の動きを介して発生するため 、車両を前後方向に動かす振動が最も大きい。そこで、車両を前後方向と上記振動 測定工程において測定する振動の方向とを一致させることにより、上記取付手段の 回転によって生じる車両振動を最も効率良く捉えることができる。これにより、微小な 車両振動でも検知できる可能性が高くなる。
[0174] また、上記認識処理工程において、所定期間内における異なる期間に測定された 複数の振動に基づいて、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両 に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別するようにしてもょ 、。
[0175] 例えば、上記認識処理工程にお!、て、上記振動測定工程で測定した振動が、上記 取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じた振動である確度を算 出し、算出した確度が所定値以上であって、かつ、所定期間内に当該所定値以上の 確度が算出された履歴が所定の回数以上ある場合に、上記振動測定手段によって 測定した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じ る振動と判断するようにしてもょ 、。
[0176] 上記の方法によれば、異なる期間に測定された複数の振動に基づいて、上記取付 手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因 する振動とを区別することができるので、車両力 の車輪の取り外し作業がなされて V、ることをより精度よく検知できる。
[0177] また、上記振動測定工程における測定結果に基づく振動波形の大きさが規定値以 上であるか否かを判定する振動レベル判定工程を含み、上記認識処理工程では、 上記振動波形の大きさが規定値以上の場合にのみ、上記取付手段に回転力が付与 されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する 処理を行うようにしてもよい。
[0178] 上記の方法によれば、上記認識処理工程における処理を常時行う場合に比べて、 振動解析の頻度を低減できる。
[0179] また、本発明の車輪盗難検知プログラムは、上記した!/ヽずれかの車輪盗難検知方 法における各工程の処理を、車輪盗難検知装置に備えられたコンピューターに実行 させるためのものである。
[0180] 上記のようなコンピューターにこのプログラムを読み取らせることで、本発明の車輪 盗難検知方法における各工程の処理を、そのコンピューターによって実現することが 可能となる。
[0181] また、これらのプログラムをコンピューターによって読み取り可能な記録媒体に記録 させておくことで、プログラムの保存 ·流通を容易に行えるようになる。さらに、この記 録媒体を読み込ませることで、コンピューターによって、本発明の車輪盗難検知方法 における各工程の処理を実施できる。
(発明の効果）
以上のように、本発明の車輪盗難検知装置は、上記車両の振動を測定する振動測 定手段と、上記振動測定手段の測定結果を、周波数領域のデータに変換する周波 数変換手段と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に応じた複数の特徴量を抽 出する特徴量抽出手段と、上記抽出した特徴量に基づいて、上記振動測定手段に よって測定した振動のうち、上記車輪を上記車両に取り付けている取付手段に回転 力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを 区別する認識処理手段とを備えて!/ヽる。
[0182] また、本発明の車輪盗難検知方法は、上記車両の振動を振動測定手段に測定さ せる振動測定工程と、上記振動測定工程における測定結果を、周波数領域のデー タに変換する周波数変換工程と、上記周波数領域のデータから、周波数帯に応じた 複数の特徴量を抽出する特徴量抽出工程と、上記抽出した特徴量に基づいて、上 記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する認識処理工程とを含む。 [0183] それゆえ、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動 を、他の要因に起因する振動と区別することができるので、車両からの車輪の取り外 し作業がなされて 、ることを精度よく検知できる。
[0184] また、本発明の車輪盗難検知プログラムは、本発明の車輪盗難検知方法における 各工程の処理を、車輪盗難検知装置に備えられたコンピューターに実行させるため のものである。
[0185] 上記のようなコンピューターにこのプログラムを読み取らせることで、本発明の車輪 盗難検知方法における各工程の処理を、そのコンピューターによって実現することが 可能となる。
[0186] また、これらのプログラムをコンピューターによって読み取り可能な記録媒体に記録 させておくことで、プログラムの保存 ·流通を容易に行えるようになる。さらに、この記 録媒体を読み込ませることで、コンピューターによって、本発明の車輪盗難検知方法 における各工程の処理を実施できる。
産業上の利用の可能性
[0187] 本発明は、車両からの車輪の盗難を検知する車輪盗難検知装置に適用できる。こ こで、車両とは、 4輪の自動車のほか、さらに多数の車輪を備えた自動車 (例えば、バ ス、トラックなどの大型車)であってもよぐ自動二輪車であってもよい。また、自転車 や一輪車、三輪車などであってもよい。

Claims

請求の範囲
[1] 車両に搭載され、当該車両に備えられた車輪の取り外し作業がなされていることを 検知する車輪盗難検知装置であって、
上記車両の振動を測定する振動測定手段と、
上記振動測定手段の測定結果を、周波数領域のデータに変換する周波数変換手 段と、
上記周波数領域のデータから、周波数帯に応じた複数の特徴量を抽出する特徴 量抽出手段と、
上記抽出した特徴量に基づいて、上記振動測定手段によって測定した振動のうち 、上記車輪を上記車両に取り付けている取付手段に回転力が付与されることによつ て上記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する認識処理手段と を備えて!/ヽることを特徴とする車輪盗難検知装置。
[2] 上記認識処理部は、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量と、他の周波数帯の特徴量と を比較することにより、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に 生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別することを特徴とする請求項 1に記 載の車輪盗難検知装置。
[3] 上記特徴量抽出手段は、
OHz乃至 25Hzの範囲内で設定される周波数帯の特徴量である第 1特徴量と、 10 OHz以上の範囲内で設定される周波数帯の特徴量である第 4特徴量とを抽出し、 上記認識処理手段は、
上記第 1特徴量が上記第 4特徴量より所定の倍率以上大きな値の時に、上記振動 測定手段によって測定した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによつ て上記車両に生じる振動と判断することを特徴とする請求項 2に記載の車輪盗難検 知装置。
[4] 上記認識処理部は、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量が、所定時間内に所定の倍 率以下に減衰したときに、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手 段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴と する請求項 1に記載の車輪盗難検知装置。
[5] 上記特徴量抽出手段は、
25Hz乃至 50Hzの範囲内で設定される周波数帯の特徴量である第 2特徴量を抽 出し、
上記認識処理手段は、
上記第 2特徴量が、所定時間内に所定の倍率以下に減衰したときに、上記振動測 定手段によって測定した振動を、上記取付手段に回転力が付与されることによって 上記車両に生じる振動と判断することを特徴とする請求項 4に記載の車輪盗難検知 装置。
[6] 上記認識処理手段は、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数以上の周波数帯の特徴量が、全て予め 設定した基準値を超えるときに、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記 他の要因に起因する振動と判断することを特徴とする請求項 1に記載の車輪盗難検 知装置。
[7] 上記特徴量抽出手段は、
25Hz以上の複数の周波数帯における特徴量をそれぞれ抽出し、
上記認識処理手段は、
上記抽出した各特徴量が全て予め設定した基準値を超えるときに、上記振動測定 手段によって測定した振動を、上記他の要因に起因する振動と判断することを特徴と する請求項 6に記載の車輪盗難検知装置。
[8] 上記認識処理手段は、
上記振動測定手段によって測定した振動が、上記取付手段に回転力が付与される ことによって上記車両に生じた振動である確度を算出し、算出した確度が所定値以 上である場合に、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手段に回転 力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴とする請求 項 1に記載の車輪盗難検知装置。
[9] 上記振動測定手段は、上記車両の進行方向の振動を測定することを特徴とする請 求項 1に記載の車輪盗難検知装置。
[10] 上記認識処理手段は、
所定期間内における異なる期間に測定された複数の振動に基づ 、て、上記取付 手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因 する振動とを区別することを特徴とする請求項 1に記載の車輪盗難検知装置。
[11] 上記認識処理手段は、
上記振動測定手段によって測定した振動が、上記取付手段に回転力が付与される ことによって上記車両に生じた振動である確度を算出し、算出した確度が所定値以 上であって、かつ、所定期間内に当該所定値以上の確度が算出された履歴が所定 の回数以上ある場合に、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手段 に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴とす る請求項 10に記載の車輪盗難検知装置。
[12] 上記振動測定手段の測定結果に基づく振動波形の大きさが規定値以上であるか 否かを判定する振動レベル判定手段を備え、
上記認識処理手段は、上記振動測定手段の測定結果に基づく振動波形の大きさ が規定値以上の場合にのみ、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記 車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する処理を行うことを特徴と する請求項 1に記載の車輪盗難検知装置。
[13] 上記振動測定手段の測定結果のアナログ信号をデジタル信号に変換する AZD 変換手段と、
上記デジタル信号を記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶されて 、るデジタル信号から、直前に測定された振動のデジ タル信号を含む所定のデータ量のデジタル信号を逐次取得するデジタル信号取得 手段とを備え、
上記周波数変換手段は、上記デジタル信号取得手段が取得したデジタル信号を 周波数領域のデータに変換することを特徴とする請求項 1に記載の車輪盗難検知装 置。
[14] 車両に備えられた車輪の取り外し作業がなされて!/ヽることを検知する車輪盗難検知 方法であって、
上記車両の振動を振動測定手段に測定させる振動測定工程と、
上記振動測定工程における測定結果を、周波数領域のデータに変換する周波数 変換工程と、
上記周波数領域のデータから、周波数帯に応じた複数の特徴量を抽出する特徴 量抽出工程と、
上記抽出した特徴量に基づいて、振動測定工程において測定した振動のうち、上 記車輪を上記車両に取り付けている取付手段に回転力が付与されることによって上 記車両に生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別する認識処理工程とを含 むことを特徴とする車輪盗難検知方法。
[15] 上記認識処理工程において、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量と、他の周波数帯の特徴量と を比較することにより、上記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に 生じる振動と、他の要因に起因する振動とを区別することを特徴とする請求項 14に 記載の車輪盗難検知方法。
[16] 上記認識処理工程において、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数帯の特徴量が、所定時間内に所定の倍 率以下に減衰したときに、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手 段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴と する請求項 14に記載の車輪盗難検知方法。
[17] 上記認識処理工程において、
上記複数の特徴量のうち、所定の周波数以上の周波数帯の特徴量が、全て予め 設定した基準値を超えるときに、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記 他の要因に起因する振動と判断することを特徴とする請求項 14に記載の車輪盗難 検知方法。
[18] 上記認識処理工程において、
上記振動測定工程で測定した振動が、上記取付手段に回転力が付与されることに よって上記車両に生じた振動である確度を算出し、算出した確度が所定値以上であ る場合に、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手段に回転力が 付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴とする請求項 14 に記載の車輪盗難検知方法。
[19] 上記振動測定工程において、上記車両の進行方向の振動を測定することを特徴と する請求項 14に記載の車輪盗難検知方法。
[20] 上記認識処理工程において、
所定期間内における異なる期間に測定された複数の振動に基づ 、て、上記取付 手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因に起因 する振動とを区別することを特徴とする請求項 14に記載の車輪盗難検知方法。
[21] 上記認識処理工程において、
上記振動測定工程で測定した振動が、上記取付手段に回転力が付与されることに よって上記車両に生じた振動である確度を算出し、算出した確度が所定値以上であ つて、かつ、所定期間内に当該所定値以上の確度が算出された履歴が所定の回数 以上ある場合に、上記振動測定手段によって測定した振動を、上記取付手段に回転 力が付与されることによって上記車両に生じる振動と判断することを特徴とする請求 項 20に記載の車輪盗難検知方法。
[22] 上記振動測定工程における測定結果に基づく振動波形の大きさが規定値以上で ある力否かを判定する振動レベル判定工程を含み、
上記認識処理工程では、上記振動波形の大きさが規定値以上の場合にのみ、上 記取付手段に回転力が付与されることによって上記車両に生じる振動と、他の要因 に起因する振動とを区別する処理を行うことを特徴とする請求項 14に記載の車輪盗 難検知方法。
[23] 請求項 14〜22のいずれか 1項における各工程の処理を、車輪盗難検知装置に備 えられたコンピューターに実行させるための車輪盗難検知プログラム。
[24] 請求項 23に記載したプログラムを記録したコンピューターによって読み取り可能な 記録媒体。
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