WO2019216399A1 - タイヤ摩耗予測システム、タイヤ摩耗予測プログラム、タイヤ摩耗予測方法及びデータ構造 - Google Patents

タイヤ摩耗予測システム、タイヤ摩耗予測プログラム、タイヤ摩耗予測方法及びデータ構造 Download PDF

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wear state
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岡崎　直人
昇司 老田
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株式会社ブリヂストン
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    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/02—Tyres

Definitions

  • the present invention relates to a tire wear prediction system and a tire wear prediction program for predicting the wear state of a tire mounted on a vehicle.
  • Patent Document 1 it is possible to predict the wear state of a tire mounted on a vehicle, that is, the wear amount of the tire with a certain degree of accuracy. There is.
  • a tire mounted on a vehicle is generally rotated (tire rotation) in the position of a wheel mounted during use in order to prevent uneven wear and to wear the tire uniformly to some extent. It is.
  • the wear state from a new tire mounted at a predetermined wheel position is predicted. Therefore, when tire rotation is performed in this way, the wear amount of the tire is reduced. It becomes difficult to predict accurately.
  • An object is to provide a tire wear prediction system, a tire wear prediction program, a tire wear prediction method, and a data structure.
  • One aspect of the present invention is a tire wear prediction system (tire wear prediction system 100), in which a wear state of a tire attached to a predetermined wheel position of the vehicle is determined based on a running state of the vehicle (bus 10).
  • a wear prediction unit for prediction (wear prediction unit 110), and a change history acquisition unit (change history acquisition unit 120) for acquiring a change history including rotation of a wheel position where the tire is mounted, or replacement contents for another tire
  • a wear state correction unit wear state correction unit 140 for correcting a reference of the tire wear state predicted by the wear prediction unit based on the change history, the wear prediction unit including the wear The wear state of the tire is predicted based on the reference of the wear state corrected by the state correction unit.
  • One aspect of the present invention is a tire wear prediction program, a wear prediction process for predicting a wear state of a tire mounted at a predetermined wheel position based on a running state of a vehicle, and a wheel on which the tire is mounted.
  • Change history acquisition processing for acquiring a change history including position rotation or replacement contents for other tires, and a wear state for correcting a tire wear state criterion predicted by the processing based on the change history
  • the wear prediction process predicts the wear state of the tire based on the previous wear state standard corrected by the wear state correction process.
  • One aspect of the present invention is a tire wear prediction method, a wear prediction step for predicting a wear state of a tire mounted on a predetermined wheel position of the vehicle based on a running state of the vehicle, and the tire mounting
  • a tire ID, a type of the tire, a size of the tire, a brand of the tire, a remaining groove amount indicating a remaining groove depth of a groove formed in the tread of the tire, and a wear state of the tire Wear characteristics indicating the characteristics of the tire used for prediction, and the tire wear prediction system wears based on a change history including rotation of a wheel position where the tire is mounted, or replacement contents to other tires. It is used for the process of correcting the tire wear condition reference predicted by the prediction process.
  • FIG. 1 is a functional block configuration diagram of the tire wear prediction system 100.
  • FIG. 2 is a schematic perspective view of the bus 10 on which the tire 30 that is a target of the tire wear prediction system 100 is mounted.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the axle configuration of the bus 10.
  • FIG. 4 is a diagram showing a prediction operation flow of the tire 30 wear state by the tire wear prediction system 100.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the tire database 130.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a display example of the wear state of the tire 30 by the wear state display unit 150.
  • FIG. 7 is a diagram conceptually illustrating the prediction of the wear state of the tire 30 by the tire wear prediction system 100.
  • FIG. 1 is a functional block configuration diagram of a tire wear prediction system 100.
  • the tire wear prediction system 100 predicts the wear state of a tire attached to a predetermined wheel position of the vehicle. Specifically, the tire wear prediction system 100 predicts the amount of wear from a new tire based on a known prediction method, and even when tire rotation and replacement with another tire are performed, the tire Predict the amount of wear accurately.
  • Known prediction methods include Japanese Patent No. 3320653 and Japanese Patent No. 3277155 in addition to the aforementioned Patent No. 3277156.
  • the prediction method is not limited to these methods, and the vehicle is mounted at a predetermined wheel position based on the traveling state of the vehicle (traveling speed, acceleration / deceleration / left / right G, steering angle, load, tire internal pressure, etc.). Any device that can predict the wear amount of the tire may be used.
  • FIG. 2 is a schematic perspective view of the bus 10 on which the tire 30 that is a target of the tire wear prediction system 100 is mounted.
  • the bus 10 is a vehicle that includes two axles, a front wheel axle 20F and a rear wheel axle 20R. A plurality of tires 30 are mounted on the front wheel axle 20F and the rear wheel axle 20R.
  • the front wheel axle 20F is a steering shaft, and the tire 30 attached to the front wheel axle 20F is called a steering wheel.
  • the rear wheel axle 20R is a drive shaft, and the tire 30 attached to the rear wheel axle 20R is called a drive wheel.
  • the bus 10 is a kind of vehicle to be managed by the tire wear prediction system 100, and is a large vehicle (heavy load vehicle) capable of transporting a large number of passengers.
  • the tire 30 attached to the bus 10 is a heavy load tire.
  • the bus 10 includes various sensors that detect values of parameters (described later) indicating the traveling state of the bus 10. Specifically, the bus 10 includes sensors that detect traveling speed, acceleration / deceleration / left / right G, steering angle, load, tire internal pressure, and the like. These sensors may be shared with the equipment of the bus 10 (including the tire pressure monitoring system (TPMS)), or may be equipped for predicting the wear state of the tire 30.
  • TPMS tire pressure monitoring system
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of the axle configuration of the bus 10.
  • a tire 30 identified as Tire1 is mounted at wheel position # 1 (POS.1, left front wheel position ((1) in the figure)).
  • a tire 30 identified as Tire2 is mounted at wheel position # 2 (POS.2, right front wheel position ((2) in the figure)).
  • POS.3 to 6 (left outer rear wheel, left inner rear wheel, right inner rear wheel, right outer rear wheel ((3) to (6) in the figure)) are identified as Tire3 to 6. Each tire 30 is mounted.
  • the tire wear prediction system 100 includes a wear prediction unit 110, a change history acquisition unit 120, a tire database 130, a wear state correction unit 140, and a wear state display unit 150.
  • the tire wear prediction system 100 includes a processor 101, a memory 103, an input device 105, a display 107, and an external IF 109 as hardware elements.
  • the wear prediction unit 110 predicts the wear state of the tire 30. Specifically, the wear prediction unit 110 predicts the wear state of the new tire 30 using the above-described known prediction method.
  • the wear predicting unit 110 wears the tire 30 attached to a predetermined wheel position (POS. 1 to 6 in FIG. 3) of the bus 10 based on the traveling state of the bus 10 (vehicle). Predict.
  • the traveling state of the bus 10 is a state of the bus 10 determined mainly based on the following parameters. Specific examples include travel speed, travel distance, acceleration / deceleration / left / right G, driving force, braking force, lateral force, steering angle, yaw rate, roll rate, pitch rate, and load (loading amount).
  • the wear prediction unit 110 predicts the wear state of the tire 30 using some or all of these parameters.
  • the wear prediction unit 110 acquires a parameter indicating the traveling state of the bus 10 via the communication network. Specifically, the wear prediction unit 110 acquires measurement data from various sensors provided on the bus 10 via a wireless communication network or a combination of a wireless communication network and a wired communication network.
  • the wear prediction unit 110 uses the acquired measurement data to predict the wear state of the tire 30 attached to each wheel position, but the prediction may not necessarily be in real time. That is, the prediction of the wear state of the tire 30 may be executed as a batch process every predetermined period (for example, one day or one week).
  • the wear state of the tire 30 is simply the amount of wear of the tire 30. Moreover, based on the predicted wear state of the tire 30, the depth of the groove portion formed in the tread of the tire 30 (remaining groove depth) may be indicated.
  • the wear prediction unit 110 predicts the wear state of the tire 30 based on the wear state standard corrected by the wear state correction unit 140. Specifically, the wear prediction unit 110 acquires the presence / absence of tire rotation or the presence / absence of replacement with another tire from the wear state correction unit 140.
  • Tire rotation is to carry out (rotation) among the plurality of tires 30 mounted on the bus 10 to change the wheel position of the tire 30 mounted on the bus 10 to another wheel position. .
  • ⁇ Replacement with other tires means replacement with other tires (new or used) that were not installed on the bus 10.
  • a change to a brand (product name or the like) or a type (summer tire and studless tire (winter tire) or the like) of a different tire is also included.
  • the wear prediction unit 110 acquires the information from the wear state correction unit 140, that is, when the corrected wear state reference is acquired, the wear prediction unit 110 refers to the tire database 130 as necessary to determine the wear state of the tire 30. The value of the parameter used for the prediction method and the prediction of the wear state is changed.
  • the change history acquisition unit 120 acquires the change history of the tire 30 attached to the bus 10. Specifically, the change history acquisition unit 120 acquires a change history including the rotation of the wheel position where the tire 30 is mounted (tire rotation) or the content of replacement with another tire.
  • the change history may be automatically acquired using the ID of the TPMS measurement unit provided on the tire 30 (specifically, the tire 30 assembled to the rim wheel), or may be manually or semi You may acquire by inputting manually (use of the handheld module which reads ID of the tire 30, etc.).
  • the tire database 130 includes items related to the tire 30 that can be mounted on the bus 10.
  • FIG. 5 shows an example of the tire database 130.
  • the tire database 130 includes items of “tire ID”, “tire type”, “size”, “brand”, “remaining groove amount”, and “wear characteristics”.
  • Tire ID is unique identification information given to the tire 30.
  • “Tire type” is a type corresponding to the performance of the tire 30 (in FIG. 5, summer, all seasons, and studless). The type may correspond to the value of rolling resistance or the rigidity of the tread rubber.
  • Size is the size (tread width, wheel diameter) of the tire 30, and “brand” corresponds to the product name (brand name) of the tire 30.
  • the “remaining groove amount” is the remaining groove depth of the groove portion formed in the tread of the tire 30. N.A. (Not. Applicable) is set for new products.
  • Weight characteristics are tire characteristics (such as tread rubber material and rigidity) used to predict the wear state of the tire. Further, the wear characteristics differ depending on the axle (front wheel axle 20F (steering axle) or rear wheel axle 20R (drive axle)) on which the tire 30 is mounted.
  • tread stiffness correction described above is performed using the “wear characteristics”.
  • “A ′” and “C ′” in FIG. 5 indicate the wear characteristics after the wear of the tire proceeds to a certain extent.
  • the wear state correction unit 140 corrects the reference of the wear state of the tire 30 predicted by the wear prediction unit 110 based on the change history of the tire 30 acquired by the change history acquisition unit 120.
  • the wear state correction unit 140 determines the wear state reference based on the wheel position after the rotation. To correct. For example, when the tire 30 moves from the front wheel axle 20F (POS.1) to the rear wheel axle 20R (POS.3), the wear characteristic for the steering wheel is changed to the wear characteristic for the drive wheel. Thereby, the reference
  • the wear state correction unit 140 sets the reference of the wear state based on at least one of the brand, type, and newness of the other tire. Correct it.
  • the wear state display unit 150 displays the wear state of the tire 30 predicted by the wear prediction unit 110. Specifically, the wear state display unit 150 displays the wear state of the tire 30 for each wheel position.
  • FIG. 6 shows a display example of the wear state of the tire 30 by the wear state display unit 150.
  • the horizontal axes (1) to (6) in the graph shown in FIG. 6 correspond to the wheel positions shown in FIG.
  • the vertical axis of the graph indicates the wear amount (unit: mm) of the tire 30 attached to each wheel position.
  • the “use limit” of the wear amount corresponds to a state where the tread of the tire 30 is worn to a limit that can be legally used.
  • the tread wear indicator is exposed on the tread surface.
  • “Ideal” in FIG. 6 is the amount of wear when the vehicle travels the distance at the speed in an ideal state where no extra wear occurs.
  • the ideal state is an optimal state in which the operation of the bus 10 does not place an extra burden on the tires.
  • the shape of the road on which the bus 10 actually traveled (road type, road curvature, etc.) may be considered.
  • Drive wheel addition is the amount of wear caused by the drive wheel added to the “ideal” wear amount.
  • the “steering wheel addition” is the amount of wear caused by the steering wheel added to the “ideal” wear amount. That is, the “additional amount of driving wheel” means the amount of wear increased by the driver's extra accelerator operation, and the “additional amount of steering wheel” means the amount of wear increased by the driver's sudden steering operation.
  • “Load added” is the amount of wear resulting from the load applied to the “ideal” amount of wear. Specifically, it is the amount of wear resulting from exceeding the standard load capacity (number of passengers, etc.) of the bus 10.
  • the wear state display unit 150 can display the wear state of the tire 30 for each cause of wear.
  • FIG. 4 shows an operation flow for predicting the wear state of the tire 30 by the tire wear prediction system 100.
  • the tire 30 mounted on the bus 10 is replaced with a tire rotation or another tire during use.
  • the tire wear prediction system 100 predicts the wear amount of the tire 30 at each wheel position of the bus 10 (S10). Specifically, as described above, the tire wear prediction system 100 predicts the wear state of the tire 30 using the parameter indicating the traveling state of the bus 10.
  • the tire wear prediction system 100 checks whether there is a change history of the tire 30 (S20). Specifically, the tire wear prediction system 100 checks the presence / absence of tire rotation and replacement with another tire.
  • the tire wear prediction system 100 determines whether the change history is tire rotation (S30).
  • the tire wear prediction system 100 resets the wheel position after rotation and the wear amount of the tire 30 until the rotation (S40). Further, the tire wear prediction system 100 changes the wear characteristics of the tire 30 (related to the steering shaft or the drive shaft, see the description regarding FIG. 5) as necessary based on the wheel position after rotation.
  • the tire wear prediction system 100 determines whether or not it is replacement with a new tire (S50).
  • the tire wear prediction system 100 resets the wear amount of the tire 30 at the wheel position (S60).
  • the tire wear prediction system 100 acquires an already worn amount of the replaced tire (S70).
  • the replaced tires are both the tire 30 that was mounted on the bus 10 before the replacement and the used tire that was newly mounted on the bus 10.
  • the amount of wear of the removed tire 30 can be displayed, and the wear state of the used tire can be accurately predicted.
  • the tire wear prediction system 100 determines whether or not the tire after replacement has the same brand and size as the tire 30 before replacement (S80).
  • the tire wear prediction system 100 determines the wear characteristics of the tire 30 after replacement ( (See the explanation related to FIG. 5) (S90). Specifically, the tire wear prediction system 100 changes to the wear characteristics associated with the brand and size of the tire 30 after replacement.
  • FIG. 7 conceptually shows the prediction of the wear state of the tire 30 by the tire wear prediction system 100.
  • the tire wear prediction system 100 starts predicting the wear state of the tire 30.
  • a new tire 30 is mounted on the bus 10.
  • the tire wear prediction system 100 predicts the wear state of the tire 30 based on the running state of the bus 10 (running speed, acceleration / deceleration / left / right G, steering angle, load, tire internal pressure, etc.). As a result, the tire 30 is predicted to have a remaining groove amount (remaining groove depth) that decreases along the straight line ⁇ 1.
  • the tire wear prediction system 100 is based on the wheel position where the tire 30 is mounted, the tire type, the size, the brand (including distinction between new and used), and the remaining groove amount (if used). The wear characteristic used to predict the wear state of the tire 30 is changed.
  • the tire wear prediction system 100 can display the wear state of the tire 30 as shown in FIG. 6 at any timing of S10 to S90 described above.
  • the tire wear prediction system 100 corrects a predicted condition (wear characteristic) of the tire 30 based on the acquired change history of the tire 30 (tire rotation or replacement with another tire). To do.
  • the tire wear prediction system 100 predicts the wear state of the tire 30 based on the corrected wear state criterion.
  • tire rotation and other tires are frequently replaced, and the tires are replaced with new or used tires or tires of different brands or types (studless tires, etc.).
  • the tire wear prediction system 100 supports both tire rotation and replacement with another tire, the wear state of the tire 30 can be accurately predicted even in such a case.
  • the tire wear prediction system 100 can display the wear state of the tire 30 for each cause of wear (see FIG. 6). For this reason, the driver of the bus 10 and the operating entity of the bus 10 (such as a bus company) can urge the improvement of the operation of the bus 10 and the operating method of the bus 10. Thereby, the wear life of the tire 30 can be extended.
  • the heavy load tire mounted on the bus 10 has been described as an example, but a large vehicle other than the bus such as a truck, or a passenger car (especially for business use) may be used.
  • the tire wear prediction system 100 is compatible with tire rotation and replacement with other tires. However, depending on the type of the target vehicle, the tire wear prediction system 100 may support only one of them. Good.
  • the tire wear prediction system 100 displays the wear state of the tire 30 for each cause of wear, but such display is not essential. Moreover, you may display limiting to some among some wear causes.

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Abstract

タイヤ摩耗予測システム(100)は、車両の走行状態に基づいて、車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測部(110)と、タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得部(120)と、変更履歴に基づいて、摩耗予測部(110)によって予測されるタイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正部(140)とを備える。摩耗予測部(110)は、摩耗状態修正部(140)によって修正された摩耗状態の基準に基づいて、タイヤの摩耗状態を予測する。

Description

タイヤ摩耗予測システム、タイヤ摩耗予測プログラム、タイヤ摩耗予測方法及びデータ構造
　本発明は、車両に装着されたタイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測システム及びタイヤ摩耗予測プログラムに関する。
　従来、自動車などの車両に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する方法が知られている。
　例えば、フリーローリング時、トー角の付与時、横力の付与時、駆動力の付与時、制動力の付与時におけるそれぞれの摩耗エネルギーと、所定走行距離当たりの摩耗量とに基づいて、タイヤの摩耗状態（摩耗寿命）を予測する方法が確立されている（特許文献１参照）。
特許3277156号公報
　特許文献１によれば、車両に装着されたタイヤの摩耗状態、つまり、タイヤの摩耗量を一定の精度で予測することが可能であるが、実際の車両の使用環境では、次のような問題がある。
　具体的には、車両に装着されているタイヤは、偏摩耗を防止し、ある程度均一に摩耗させることを目的として、使用途中で装着される車輪位置がローテーション（タイヤローテーション）されることが一般的である。
　上述したタイヤの摩耗状態の予測方法では、所定の車輪位置に装着された新品タイヤからの摩耗状態を予測するものであるため、このようにタイヤローテーションが実施されると、当該タイヤの摩耗量を正確に予測することが難しくなる。
　さらに、特に、トラック及びバスなどに装着される重荷重用タイヤでは、タイヤローテーションの際に、ストックされている他のタイヤ、具体的には、新品または中古のタイヤ、或いは銘柄または種別（スタッドレスタイヤなど）の異なるタイヤに交換される場合も多く、当該重荷重用タイヤの摩耗量を予測することがさらに難しくなる。
　そこで、本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、車両に装着されているタイヤがローテーション或いは他のタイヤに交換された場合でも、当該タイヤの摩耗状態を正確に予測し得るタイヤ摩耗予測システム、タイヤ摩耗予測プログラム、タイヤ摩耗予測方法及びデータ構造の提供を目的とする。
　本発明の一態様は、タイヤ摩耗予測システム（タイヤ摩耗予測システム100）であって、車両（バス10）の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測部（摩耗予測部110）と、前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得部（変更履歴取得部120）と、前記変更履歴に基づいて、前記摩耗予測部によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正部（摩耗状態修正部140）とを備え、前記摩耗予測部は、前記摩耗状態修正部によって修正された前記摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測する。
　本発明の一態様は、タイヤ摩耗予測プログラムであって、車両の走行状態に基づいて、所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測処理と、前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得処理と、前記変更履歴に基づいて、前記処理によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正処理とをコンピュータに実行させ、前記摩耗予測処理は、前記摩耗状態修正処理によって修正された前回摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測する。
　本発明の一態様は、タイヤ摩耗予測方法であって、車両の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測ステップと、前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得ステップと、前記変更履歴に基づいて、前記摩耗予測ステップによって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正ステップとを含み、前記摩耗予測ステップでは、前記摩耗状態修正ステップによって修正された前記摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測する。
　車両の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測システムにおいて用いられるデータ構造であって、前記タイヤに付与される固有の識別情報であるタイヤIDと、前記タイヤの種別と、前記タイヤのサイズと、前記タイヤの銘柄と、前記タイヤのトレッドに形成された溝部の残溝深さを示す残溝量と、前記タイヤの摩耗状態の予測に用いられるタイヤの特性を示す摩耗特性とを含み、前記タイヤ摩耗予測システムが、前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴に基づいて、摩耗予測処理によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する処理に用いられる。
図１は、タイヤ摩耗予測システム100の機能ブロック構成図である。 図２は、タイヤ摩耗予測システム100の対象となるタイヤ30が装着されたバス10の概略斜視図である。 図３は、バス10の車軸構成の説明図である。 図４は、タイヤ摩耗予測システム100によるタイヤ30の摩耗状態の予測動作フローを示す図である。 図５は、タイヤデータベース130の一例を示す図である。 図６は、摩耗状態表示部150によるタイヤ30の摩耗状態の表示例を示す図である。 図７は、タイヤ摩耗予測システム100によるタイヤ30の摩耗状態の予測を概念的に示す図である。
　以下、実施形態を図面に基づいて説明する。なお、同一の機能や構成には、同一または類似の符号を付して、その説明を適宜省略する。
　（１）タイヤ摩耗予測システムの全体概略構成
　図１は、タイヤ摩耗予測システム100の機能ブロック構成図である。タイヤ摩耗予測システム100は、車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、公知の予測方法に基づいて新品状態のタイヤからの摩耗量を予測するとともに、タイヤローテーション及び他のタイヤへの交換が実施された場合でも、当該タイヤの摩耗量を正確に予測する。
　公知の予測方法としては、上述した特許3277156号公報の他に、特許第3320653号及び特許第3277155号が挙げられる。但し、予測方法は、これらの方法に限定されず、車両の走行状態（走行速度、加速・減速・左右G、操舵角、荷重、タイヤ内圧など）に基づいて、所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗量を予測できるものであればよい。
　図２は、タイヤ摩耗予測システム100の対象となるタイヤ30が装着されたバス10の概略斜視図である。図２に示すように、バス10は、前輪車軸20F及び後輪車軸20Rの二軸を備える車両である。前輪車軸20F及び後輪車軸20Rには、複数のタイヤ30が装着される。
　前輪車軸20Fは操舵軸であり、前輪車軸20Fに装着されるタイヤ30は、操舵輪と呼ばれる。後輪車軸20Rは駆動軸であり、後輪車軸20Rに装着されるタイヤ30は、駆動輪と呼ばれる。
　バス10は、タイヤ摩耗予測システム100による管理対象となる車両の一種であり、大量の乗客を輸送可能な大型の車両（重荷重車両）である。バス10に装着されるタイヤ30は、重荷重用タイヤである。
　バス10は、バス10の走行状態を示すパラメータ（後述）の値を検出する各種センサを備える。具体的には、バス10は、走行速度、加速・減速・左右G、操舵角、荷重及びタイヤ内圧などを検出するセンサを備える。なお、これらのセンサは、バス10の装備（タイヤ・プレッシャー・モニタリング・システム（TPMS）を含む）と共用されてもよいし、タイヤ30の摩耗状態の予測用として装備されてもよい。
　図３は、バス10の車軸構成の説明図である。図３に示すように、車輪位置#1（POS.1、左前輪の位置（図中の(1)））には、Tire1として識別されるタイヤ30が装着される。車輪位置#2（POS.2、右前輪の位置（図中の(2)））には、Tire2として識別されるタイヤ30が装着される。
　同様に、POS.3～6（左外側後輪、左内側後輪、右内側後輪、右外側後輪、（図中の(3)～(6)）には、Tire3～6として識別されるタイヤ30がそれぞれ装着される。
　図１に示すように、タイヤ摩耗予測システム100は、摩耗予測部110、変更履歴取得部120、タイヤデータベース130、摩耗状態修正部140及び摩耗状態表示部150を備える。
　これらの機能ブロックは、サーバコンピュータなどのハードウェア上においてコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実現される。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、ハードウェア要素として、プロセッサ101、メモリ103、入力デバイス105、ディスプレイ107及び外部IF109を備える。
　摩耗予測部110は、タイヤ30の摩耗状態を予測する。具体的には、摩耗予測部110は、上述した公知の予測方法を用いて、新品のタイヤ30の摩耗状態を予測する。
　より具体的には、摩耗予測部110は、バス10（車両）の走行状態に基づいて、バス10の所定の車輪位置（図３のPOS.1～6）に装着されたタイヤ30の摩耗状態を予測する。
　バス10の走行状態とは、主に以下のパラメータに基づいて決定されるバス10の状態である。具体的には、走行速度、走行距離、加速・減速・左右G、駆動力、制動力、横力、操舵角、ヨーレート、ロールレート、ピッチレート、及び荷重（積載量）などが挙げられる。摩耗予測部110は、これらのパラメータの一部または全部を用いて、タイヤ30の摩耗状態を予測する。
　摩耗予測部110は、バス10の走行状態を示すパラメータを通信ネットワーク経由で取得する。具体的には、摩耗予測部110は、バス10に装備されている各種センサからの測定データを無線通信ネットワーク、または無線通信ネットワークと有線通信ネットワークとの組み合わせを経由して取得する。
　なお、摩耗予測部110は、取得した当該測定データを用いて、各車輪位置に装着されたタイヤ30の摩耗状態を予測するが、当該予測は、必ずしもリアルタイムでなくてもよい。つまり、タイヤ30の摩耗状態の予測は、所定期間毎（例えば、１日または１週間単位）にバッチ処理として実行されてもよい。
　タイヤ30の摩耗状態とは、端的には、タイヤ30の摩耗量である。また、予測されたタイヤ30の摩耗状態に基づいて、タイヤ30のトレッドに形成されている溝部の深さ（残溝深さ）として示されてもよい。
　また、摩耗予測部110は、摩耗状態修正部140によって修正された摩耗状態の基準に基づいて、タイヤ30の摩耗状態を予測する。具体的には、摩耗予測部110は、摩耗状態修正部140から、タイヤローテーションの有無、または他のタイヤへの交換の有無を取得する。
　タイヤローテーションとは、バス10に装着されていたタイヤ30の車輪位置を他の車輪位置に変更することを、バス10に装着されていた複数のタイヤ30の中で実施（ローテーション）することである。
　他のタイヤへの交換とは、バス10に装着されていなかった他のタイヤ（新品または中古）に付け替えることである。この場合、異なるタイヤの銘柄（製品名など）または種別（サマータイヤとスタッドレスタイヤ（ウインタータイヤ）など）への変更も含まれる。
　摩耗予測部110は、摩耗状態修正部140から当該情報を取得した場合、つまり、修正された摩耗状態の基準を取得した場合、必要に応じてタイヤデータベース130を参照し、タイヤ30の摩耗状態の予測方法、及び摩耗状態の予測に用いるパラメータの値を変更する。
　また、タイヤ30の摩耗が一定程度進行すると、トレッドの残溝深さが減少することによって、トレッドのブロック剛性が高まるため、摩耗予測部110は、タイヤ30の摩耗が一定程度進行した後においては、摩耗状態の進展を遅らせる予測方法に切り替える（「トレッド剛性修正」という）ことができる。
　変更履歴取得部120は、バス10に装着されるタイヤ30の変更履歴を取得する。具体的には、変更履歴取得部120は、タイヤ30が装着される車輪位置のローテーション（タイヤローテーション）、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する。
　当該変更履歴は、タイヤ30（具体的には、リムホイールに組み付けられたタイヤ30）に設けられたTPMS測定ユニットのIDを用いて自動的に取得されてもよいし、ユーザなどが手動または半手動（タイヤ30のIDを読み取るハンドヘルドモジュールの利用など）で入力することによって取得されてもよい。
　タイヤデータベース130は、バス10に装着され得るタイヤ30に関連する項目によって構成される。
　図５は、タイヤデータベース130の一例を示す。図５に示すように、タイヤデータベース130は、「タイヤID」、「タイヤ種別」、「サイズ」、「銘柄」、「残溝量」及び「摩耗特性」の項目によって構成される。
　「タイヤID」は、タイヤ30に付与される固有の識別情報である。「タイヤ種別」は、タイヤ30の性能などに応じた種別（図５では、サマー、オールシーズン及びスタッドレス）である。当該種別は、転がり抵抗の値またはトレッドゴムの剛性などに応じたものでもよい。
　「サイズ」は、タイヤ30のサイズ（トレッド幅、ホイール径）であり、「銘柄」は、タイヤ30の製品名（ブランド名）などと対応する。「残溝量」は、タイヤ30のトレッドに形成された溝部の残溝深さである。新品の場合は、N.A.（Not Applicable）が設定される。
　「摩耗特性」は、当該タイヤの摩耗状態の予測に用いられるタイヤの特性（トレッドゴムの材料及び剛性など）である。また、摩耗特性は、タイヤ30が装着される車軸（前輪車軸20F（操舵軸）または後輪車軸20R（駆動軸））によって異なる。
　また、上述したトレッド剛性修正も、「摩耗特性」を用いて行われる。例えば、図５の「A’」及び「C’」は、当該タイヤの摩耗が一定程度進行した後における摩耗特性を示している。
　摩耗状態修正部140は、変更履歴取得部120によって取得されたタイヤ30の変更履歴に基づいて、摩耗予測部110によって予測されるタイヤ30の摩耗状態の基準を修正する。
　具体的には、摩耗状態修正部140は、タイヤ30の変更履歴が車輪位置（図３のPOS.1～6）のローテーションである場合、当該ローテーション後の車輪位置に基づいて、摩耗状態の基準を修正する。例えば、タイヤ30が前輪車軸20F（POS.1）から後輪車軸20R（POS.3）に移動した場合、操舵輪用の摩耗特性から駆動輪用の摩耗特性に変更する。これにより、タイヤ30の摩耗状態の基準が修正される。なお、タイヤローテーションの場合、摩耗状態修正部140は、バス10の走行状態を示すパラメータを用いて、当該摩耗特性を自動で変更するようにしてもよい。
　また、摩耗状態修正部140は、タイヤ30の変更履歴が他のタイヤへの交換である場合、他のタイヤの銘柄、種別及び新品か否かの少なくとも何れかに基づいて、摩耗状態の基準を修正する。
　例えば、摩耗状態修正部140は、POS.1に装着されていたタイヤ30が、「銘柄ABC」のサマータイヤ（図５のタイヤID=1を参照）から、同じく「銘柄ABC」のサマータイヤ（同タイヤID=31を参照）に付け替えられた場合、タイヤ30の摩耗状態の予測に用いる摩耗特性を「A」から「A’」に変更する。上述したように、「A’」は、当該タイヤの摩耗が一定程度進行した後における摩耗特性（トレッド剛性修正がなされている）を示している。これにより、タイヤ30の摩耗状態の基準が修正される。
　摩耗状態表示部150は、摩耗予測部110によって予測されたタイヤ30の摩耗状態を表示する。具体的には、摩耗状態表示部150は、車輪位置毎のタイヤ30の摩耗状態を表示する。
　図６は、摩耗状態表示部150によるタイヤ30の摩耗状態の表示例を示す。図６に示すグラフの横軸の(1)～(6)は、図３に示した車輪位置と対応する。また、当該グラフの縦軸は、各車輪位置に装着されたタイヤ30の摩耗量（単位：mm）を示す。摩耗量の「使用限界」とは、タイヤ30のトレッドが合法的に使用できる限界まで摩耗した状態と対応する。一般的には、トレッドウエアインジケーターがトレッド表面に露出した状態である。
　図６の「理想」は、余計な摩耗が発生しない理想の状態で当該距離を当該速度で走行した場合における摩耗量である。つまり、理想の状態とは、バス10の運転が、タイヤに余計な負担が掛からない最適な状態である。なお、「理想」に対応する摩耗量の予測において、バス10が実際に走行した道路の形状（道路種別、道路の曲率など）が考慮されてもよい。
　「駆動輪付加分」は、「理想」の摩耗量に対して付加される駆動輪に起因する摩耗量である。「操舵輪付加分」は、「理想」の摩耗量に対して付加される操舵輪に起因する摩耗量である。つまり、「駆動輪付加分」は、運転手の余計なアクセル操作などによって増大した摩耗量、「操舵輪付加分」は、運転手の急なステアリング操作などによって増大した摩耗量を意味する。
　「荷重付加分」は、「理想」の摩耗量に対して付加される荷重に起因する摩耗量である。具体的には、バス10の標準的な積載荷重（乗客数など）を超えたことに起因する摩耗量である。
　このように、摩耗状態表示部150は、摩耗原因別にタイヤ30の摩耗状態を表示することができる。
　（２）タイヤ摩耗予測システムの動作
　次に、タイヤ摩耗予測システム100の動作について説明する。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100によるタイヤ30の摩耗状態の予測動作について説明する。
　図４は、タイヤ摩耗予測システム100によるタイヤ30の摩耗状態の予測動作フローを示す。上述したように、本実施形態では、バス10に装着されるタイヤ30は、使用途中において、タイヤローテーションまたは他のタイヤへの交換が実施される。
　図４に示すように、タイヤ摩耗予測システム100は、バス10の各車輪位置におけるタイヤ30の摩耗量を予測する（S10）。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、上述したように、バス10の走行状態を示すパラメータを用いて、タイヤ30の摩耗状態を予測する。
　次いで、タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤ30の変更履歴の有無をチェックする（S20）。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤローテーション及び他のタイヤへの交換の有無をチェックする。
　タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤ30の変更履歴がある場合、当該変更履歴がタイヤローテーションか否かを判定する（S30）。
　タイヤローテーションの場合、タイヤ摩耗予測システム100は、ローテーション後の車輪位置、及び当該ローテーションまでのタイヤ30の摩耗量を再設定する（S40）。また、タイヤ摩耗予測システム100は、ローテーション後の車輪位置に基づいて、タイヤ30の摩耗特性（操舵軸または駆動軸関連、図５に関する説明を参照）を必要に応じて変更する。
　タイヤローテーションでない場合、つまり、他のタイヤへの交換の場合、タイヤ摩耗予測システム100は、新品タイヤへの交換か否かを判定する（S50）。
　新品タイヤへの交換の場合、タイヤ摩耗予測システム100は、当該車輪位置におけるタイヤ30の摩耗量をリセットする（S60）。
　一方、中古タイヤへの交換、つまり、一定程度以上摩耗したタイヤへの交換の場合、タイヤ摩耗予測システム100は、交換されたタイヤの既摩耗量を取得する（S70）。ここで、交換されたタイヤとは、交換前にバス10に装着されていたタイヤ30、及び新たにバス10に装着されていた中古タイヤの両方である。これにより、取り外されたタイヤ30の摩耗量を表示し得るとともに、当該中古タイヤの摩耗状態を正確に予測し得る。
　タイヤ摩耗予測システム100は、交換後のタイヤが、交換前のタイヤ30と同一銘柄及び同一サイズであるか否かを判定する（S80）。
　交換後のタイヤが、交換前のタイヤ30と同一銘柄及び同一サイズでない場合、つまり、種別、銘柄またはサイズの何れかが異なる場合、タイヤ摩耗予測システム100は、交換後のタイヤ30の摩耗特性（図５に関連する説明参照）に変更する（S90）。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、交換後のタイヤ30の銘柄及びサイズに対応付けられている摩耗特性に変更する。
　図７は、タイヤ摩耗予測システム100によるタイヤ30の摩耗状態の予測を概念的に示す。図７に示すように、タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤ30の摩耗状態の予測を開始する。ここでは、新品のタイヤ30が、バス10に装着されるものとする。
　タイヤ摩耗予測システム100は、バス10の走行状態（走行速度、加速・減速・左右G、操舵角、荷重、タイヤ内圧など）に基づいて、タイヤ30の摩耗状態を予測する。この結果、タイヤ30は、直線α1に沿って残溝量（残溝深さ）が減少すると予測される。
　その後、タイヤ30のタイヤローテーションが実施される。タイヤ摩耗予測システム100は、上述したように、タイヤ30が装着される車輪位置、タイヤ種別、サイズ、銘柄（新品または中古の区別を含む）、及び残溝量（中古の場合）に基づいて、タイヤ30の摩耗状態の予測に用いられる摩耗特性を変更する。
　この結果、タイヤローテーション後においては、直線α2に沿って残溝量が減少すると予測される。
　また、タイヤ摩耗予測システム100は、上述したS10～S90の任意のタイミングにおいて、図６に示したようなタイヤ30の摩耗状態を表示することができる。
　（３）作用・効果
　上述した実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。具体的には、タイヤ摩耗予測システム100は、取得したタイヤ30の変更履歴（タイヤローテーションまたは他のタイヤへの交換）に基づいて、予測されるタイヤ30の摩耗状態の基準（摩耗特性）を修正する。タイヤ摩耗予測システム100は、修正した摩耗状態の基準に基づいて、タイヤ30の摩耗状態を予測する。
　このため、バス10に装着されているタイヤ30がローテーションされたり、他のタイヤに交換されたりした場合でも、公知の予測方法を用いつつ、タイヤ30の摩耗状態を正確に予測し得る。
　特に、トラック及びバスなど、事業用の車両では、タイヤローテーション及び他のタイヤへの交換頻度が高く、さらに、新品または中古のタイヤ、或いは銘柄または種別（スタッドレスタイヤなど）の異なるタイヤに交換される場合も多い。タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤローテーション及び他タイヤへの交換の両方に対応しているため、このような場合でも、タイヤ30の摩耗状態を正確に予測し得る。
　本実施形態では、タイヤ摩耗予測システム100は、摩耗原因別にタイヤ30の摩耗状態を表示することができる（図６参照）。このため、バス10の運転手及びバス10の運行主体（バス会社など）は、バス10の運転及びバス10の運行方法の改善を促すことができる。これにより、タイヤ30の摩耗寿命を延ばし得る。
　（４）その他の実施形態
　以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。
　例えば、上述した実施形態では、バス10に装着される重荷重用タイヤを例として説明したが、トラックなど、バス以外の大型の車両、或いは乗用自動車（特に業務用）であってもよい。
　上述した実施形態では、タイヤ摩耗予測システム100は、タイヤローテーション及び他のタイヤへの交換に対応していたが、対象となる車両の種別などに応じて、何れか一方のみに対応していてもよい。
　上述した実施形態では、タイヤ摩耗予測システム100は、摩耗原因別にタイヤ30の摩耗状態を表示していたが、このような表示は、必須ではない。また、複数の摩耗原因のうち、一部に限定して表示してもよい。
　上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
　10　バス
　20F　前輪車軸
　20R　後輪車軸
　30　タイヤ
　100　タイヤ摩耗予測システム
　101　プロセッサ
　103　メモリ
　105　入力デバイス
　107　ディスプレイ
　109　外部IF
　110　摩耗予測部
　120　変更履歴取得部
　130　タイヤデータベース
　140　摩耗状態修正部
　150　摩耗状態表示部

Claims (7)

  1. 　車両の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測部と、
    　前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得部と、
    　前記変更履歴に基づいて、前記摩耗予測部によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正部と
    を備え、
    　前記摩耗予測部は、前記摩耗状態修正部によって修正された前記摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測システム。
  2. 　前記摩耗状態修正部は、前記変更履歴が前記車輪位置のローテーションである場合、前記ローテーション後の車輪位置に基づいて、前記摩耗状態の基準を修正する請求項１に記載のタイヤ摩耗予測システム。
  3. 　前記摩耗状態修正部は、前記変更履歴が他のタイヤへの交換である場合、前記他のタイヤの銘柄、種別及び新品か否かの少なくとも何れかに基づいて、前記摩耗状態の基準を修正する請求項１または２に記載のタイヤ摩耗予測システム。
  4. 　前記摩耗予測部によって予測された前記摩耗状態を表示する摩耗状態表示部を備え、
    　前記摩耗状態表示部は、摩耗原因別に前記摩耗状態を表示する請求項１乃至３の何れか一項に記載のタイヤ摩耗予測システム。
  5. 　車両の走行状態に基づいて、所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測処理と、
    　前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得処理と、
    　前記変更履歴に基づいて、前記摩耗予測処理によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正処理と
    をコンピュータに実行させ、
    　前記摩耗予測処理は、前記摩耗状態修正処理によって修正された前回摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測プログラム。
  6. 　車両の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測する摩耗予測ステップと、
    　前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴を取得する変更履歴取得ステップと、
    　前記変更履歴に基づいて、前記摩耗予測ステップによって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する摩耗状態修正ステップと
    を含み、
    　前記摩耗予測ステップでは、前記摩耗状態修正ステップによって修正された前記摩耗状態の基準に基づいて、前記タイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測方法。
  7. 　車両の走行状態に基づいて、前記車両の所定の車輪位置に装着されたタイヤの摩耗状態を予測するタイヤ摩耗予測システムにおいて用いられるデータ構造であって、
    　前記タイヤに付与される固有の識別情報であるタイヤIDと、
    　前記タイヤの種別と、
    　前記タイヤのサイズと、
    　前記タイヤの銘柄と、
    　前記タイヤのトレッドに形成された溝部の残溝深さを示す残溝量と、
    　前記タイヤの摩耗状態の予測に用いられるタイヤの特性を示す摩耗特性と
    を含み、
    　前記タイヤ摩耗予測システムが、前記タイヤが装着される車輪位置のローテーション、または他のタイヤへの交換内容を含む変更履歴に基づいて、摩耗予測処理によって予測される前記タイヤの摩耗状態の基準を修正する処理に用いられるデータ構造。
     
     
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