WO2021079838A1 - タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法 - Google Patents

タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2021079838A1
WO2021079838A1 PCT/JP2020/039204 JP2020039204W WO2021079838A1 WO 2021079838 A1 WO2021079838 A1 WO 2021079838A1 JP 2020039204 W JP2020039204 W JP 2020039204W WO 2021079838 A1 WO2021079838 A1 WO 2021079838A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
wear
tire
strain
tread portion
timing
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/039204
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
将武 石附
健太 西山
Original Assignee
株式会社ブリヂストン
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社ブリヂストン filed Critical 株式会社ブリヂストン
Priority to CN202080073649.XA priority Critical patent/CN114585523B/zh
Priority to US17/770,087 priority patent/US20220371382A1/en
Priority to EP20878250.8A priority patent/EP4049864A4/en
Publication of WO2021079838A1 publication Critical patent/WO2021079838A1/ja

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B60C11/246—Tread wear monitoring systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B60C11/243—Tread wear sensors, e.g. electronic sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C19/00—Tyre parts or constructions not otherwise provided for
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
    • B60C23/02—Signalling devices actuated by tyre pressure
    • B60C23/04—Signalling devices actuated by tyre pressure mounted on the wheel or tyre
    • B60C23/0486—Signalling devices actuated by tyre pressure mounted on the wheel or tyre comprising additional sensors in the wheel or tyre mounted monitoring device, e.g. movement sensors, microphones or earth magnetic field sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
    • B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
    • B60C23/064—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle comprising tyre mounted deformation sensors, e.g. to determine road contact area
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G01M17/02—Tyres
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C19/00—Tyre parts or constructions not otherwise provided for
    • B60C2019/004—Tyre sensors other than for detecting tyre pressure

Definitions

  • the present invention relates to a tire wear amount estimation system for estimating a wear state of a tread portion of a tire, a tire wear amount estimation program, and a tire wear amount estimation method.
  • an acceleration sensor attached to the inner surface of a pneumatic tire (tire) assembled to a rim wheel is used to detect acceleration in the tire radial direction (that is, equivalent to centrifugal force), and a time-series waveform of the detected acceleration.
  • a technique for estimating the amount of wear of a tire, specifically, a tread portion, based on a waveform obtained by differentiating the time-series waveform is known (Patent Document 1). This technique focuses on the fact that the deformation speed of the tread portion at the time of touchdown changes as the tread portion wears.
  • the above-mentioned technique for estimating the amount of tire wear uses acceleration in the tire radial direction, the estimation accuracy is lowered when the vehicle equipped with the tire is mainly traveling at low speed (for example, about 40 km / h). There's a problem.
  • An object of the present invention is to provide a method for estimating tire wear.
  • One aspect of the present disclosure is a distortion signal acquisition unit (signal acquisition unit 123) that acquires a distortion signal output from a distortion sensor (distortion sensor 115) provided on the inner surface or inside of a tire (pneumatic tire 10).
  • the tread portion of the tire is based on the strain signal output at the timing of kicking out from the road surface of the ground contact region (ground contact region Ac) of the tread portion corresponding to the strain sensor and the reference value of the strain signal.
  • This is a tire wear amount estimation system (tire wear amount estimation system 100) including a wear estimation unit (wear estimation unit 125) for estimating the wear state of the tire tread.
  • One aspect of the present disclosure is a strain signal acquisition process for acquiring a strain signal output from a strain sensor provided on the inner surface or inside of a tire, and kicking from a road surface in a ground contact region of a tread portion corresponding to the strain sensor.
  • This is a tire wear amount estimation program that causes a computer to execute a wear estimation process for estimating the wear state of the tread portion of the tire based on the strain signal output at the output timing and the reference value of the strain signal. ..
  • One aspect of the present disclosure is a step of acquiring a strain signal output from a strain sensor provided on the inner surface or inside of the tire, and a timing of kicking out from the road surface of the ground contact region of the tread portion corresponding to the strain sensor.
  • This is a tire wear amount estimation method including a step of estimating a wear state of a tread portion of a tire based on the strain signal output to the tire and a reference value of the strain signal.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of the tire wear amount estimation system 100.
  • FIG. 2 is a functional block configuration diagram of the tire wear amount estimation system 100.
  • FIG. 3 is a diagram showing a pneumatic tire 10 provided with the strain sensor 115 and an output example of a strain signal by the strain sensor 115.
  • FIG. 4 is a diagram showing an output example of a distortion signal when the pneumatic tire 10 is new.
  • FIG. 5 is a diagram showing an output example of a distortion signal when the pneumatic tire 10 is worn.
  • FIG. 6 is a diagram showing an estimation operation flow of the wear amount of the pneumatic tire 10 (tread portion 20) by the tire wear amount estimation system 100.
  • FIG. 7 is an overall schematic configuration diagram of the tire wear amount estimation system 100 according to the modified example.
  • FIG. 1 is an overall schematic configuration diagram of the tire wear estimation system 100 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the tire wear amount estimation system 100 includes a sensor unit 110 and a processing device 120.
  • the sensor unit 110 is provided inside the tread portion 20 of the pneumatic tire 10.
  • FIG. 1 shows the cross-sectional shape of the pneumatic tire 10 assembled to the rim wheel 90 along the tire width direction.
  • the tread portion 20 is a portion in contact with the road surface R when the pneumatic tire 10 mounted on the vehicle (not shown) rolls on the road surface R (not shown in FIG. 1, see FIG. 4).
  • a tread pattern is formed according to the type of vehicle and the required performance.
  • the sensor unit 110 is provided on each pneumatic tire mounted on the vehicle. However, the sensor unit 110 does not necessarily have to be provided on all pneumatic tires mounted on the vehicle.
  • the sensor unit 110 is provided on the inner surface of the pneumatic tire 10. Specifically, the sensor unit 110 is attached to the surface of an inner liner (not shown) that prevents the leakage of gas such as air filled in the internal space of the pneumatic tire 10 assembled to the rim wheel 90.
  • the sensor unit 110 does not necessarily have to be provided on the inner surface of the pneumatic tire 10.
  • part or all of the sensor unit 110 may be embedded inside the pneumatic tire 10.
  • the sensor unit 110 is provided at the central portion of the tread portion 20 in the tire width direction.
  • the sensor unit 110 may be provided in a place other than the tread portion 20, for example, in the tire side portion 30. Further, in the present embodiment, one sensor unit 110 is provided in the tire circumferential direction, but a plurality of sensor units 110 may be provided in the tire circumferential direction.
  • the sensor unit 110 includes various sensors including a distortion sensor, a battery, a wireless communication function, and the like, as will be described later.
  • the processing device 120 realizes wireless communication with the sensor unit 110 and acquires the signal output from the sensor unit 110.
  • the processing device 120 is realized by hardware such as a communication module including a processor, a memory, and an antenna.
  • the processing device 120 is usually provided in a vehicle on which the pneumatic tire 10 is mounted. Further, in this case, the processing device 120 may be realized by an electronic control unit (ECU) mounted on the vehicle. Alternatively, the processing device 120 may be realized not on a vehicle but on a server computer (which may be expressed as a network cloud) connected via a wireless communication network.
  • ECU electronice control unit
  • server computer which may be expressed as a network cloud
  • FIG. 2 is a functional block configuration diagram of the tire wear estimation system 100. Specifically, FIG. 2 is a functional block configuration diagram of the sensor unit 110 and the processing device 120.
  • the sensor unit 110 includes an internal pressure sensor 111, a temperature sensor 113, a strain sensor 115, and a communication unit 117.
  • the internal pressure sensor 111 detects the internal pressure (air pressure) of the pneumatic tire 10 assembled to the rim wheel 90.
  • the temperature sensor 113 detects the temperature of the inner surface of the tread portion 20.
  • the sensor unit 110 does not have to include the internal pressure sensor 111 and the temperature sensor 113.
  • the sensor unit 110 may include an acceleration sensor.
  • the strain sensor 115 detects the strain generated in the tread portion 20. Specifically, the strain sensor 115 detects strain in the tire circumferential direction.
  • the sensor unit 110 is provided on the inner surface of the pneumatic tire 10, specifically, the inner surface of the tread portion 20 (or the inside of the pneumatic tire 10), and the strain sensor 115 is also inside the tread portion 20. It is provided on the side surface (or inside the pneumatic tire 10).
  • the strain sensor 115 can detect the amount of strain (bending moment) generated when the tread portion 20 comes into contact with the road surface R.
  • the arc-shaped tread portion 20 in the side view of the tire is deformed substantially linearly by the load. Specifically, focusing on the position of a specific tread portion 20 in the tire circumferential direction, the tread portion 20 undergoes bending deformation at the timing of stepping on the road surface R, and is substantially linear when in contact with the road surface R. Transforms into. Further, bending deformation occurs again at the kicking timing from the road surface R, and then the shape returns to the original arc shape.
  • the stepping on the road surface R of the tread portion 20 may be interpreted as the timing at which the predetermined position of the tread portion 20 in the tire circumferential direction comes into contact with the road surface R due to the rolling of the tread portion 20.
  • the kicking of the tread portion 20 from the road surface R may be interpreted as the timing at which the predetermined position of the tread portion 20 in the tire circumferential direction separates from the road surface R due to the rolling of the tread portion 20.
  • the strain detected by the strain sensor 115 is, as is generally interpreted, the amount of deformation ⁇ l when a load is applied divided by the original length l ( ⁇ l / l). Can be accommodated. In reality, the strain sensor 115 can output a voltage (unit: mV) corresponding to microstrain ( ⁇ ).
  • the amount of strain detected by the strain sensor 115 may be interpreted as the amount of bending (bend). Further, the strain sensor 115 may be configured by, for example, a piezoelectric sensor, but the name may be referred to as a strain sensor or a strain gauge. Further, the number of elements and the gauge length constituting the strain sensor (gauge) are not particularly limited.
  • the communication unit 117 executes wireless communication with the processing device 120.
  • the wireless communication method by the communication unit 117 is not particularly limited.
  • examples of the communication method include a method using a frequency (UHF, etc.) used for TPMS (tire pressure monitoring system) and the like, and a method conforming to a short-range wireless communication standard.
  • the communication unit 117 modulates the signals (voltage, etc.) output from the internal pressure sensor 111, the temperature sensor 113, and the strain sensor 115 according to a predetermined modulation method, and transmits the signals (voltage, etc.) to the processing device 120 via the wireless signal. Further, the communication unit 117 may transmit the control data transmitted from the processing device 120 via the wireless signal to the internal pressure sensor 111, the temperature sensor 113, and the strain sensor 115, if necessary.
  • the battery 119 supplies the electric power required for the operation of the internal pressure sensor 111, the temperature sensor 113, and the strain sensor 115.
  • the type of the battery 119 is not particularly limited, but it is preferable that the sensor unit 110 is composed of a primary battery or the like that can continuously drive the sensor unit 110 for a long time (for example, one year or more).
  • processing device 120 includes a communication unit 121, a signal acquisition unit 123, a wear estimation unit 125, and an output unit 127.
  • the communication unit 121 executes wireless communication with the sensor unit 110. Similar to the communication unit 117, the wireless communication method by the communication unit 121 is not particularly limited. Further, the communication unit 121 can execute communication with the outside of the vehicle via a control device such as an ECU of the vehicle equipped with the pneumatic tire 10 or a wireless communication network.
  • the signal acquisition unit 123 acquires the signal output from the sensor group constituting the sensor unit 110. Specifically, the signal acquisition unit 123 acquires the signals output from the internal pressure sensor 111, the temperature sensor 113, and the strain sensor 115.
  • the signal acquisition unit 123 acquires the distortion signal output from the distortion sensor 115.
  • the signal acquisition unit 123 constitutes a distorted signal acquisition unit.
  • the signal acquisition unit 123 acquires the voltage value corresponding to the micro-distortion ( ⁇ ) detected by the distortion sensor 115 as a distortion signal. If possible, the signal acquisition unit 123 may directly acquire ⁇ as a distortion signal, such as when the distortion sensor 115 or the communication unit 117 supports it.
  • the wear estimation unit 125 estimates the wear state of the tread unit 20 using the distortion signal ( ⁇ ) acquired by the signal acquisition unit 123.
  • the wear state of the tread portion 20 estimated by the wear estimation unit 125 typically includes the amount of wear (unit: mm) of the tread portion 20, but the remaining amount of the groove portion formed in the tread portion 20. It may be (remaining amount of groove), wear rate based on new tire 10 with pneumatic tire, and the like. Alternatively, it may be an estimated mileage (or time) until the pneumatic tire 10 reaches the usage limit due to wear.
  • the wear estimation unit 125 includes a strain signal (Bo) output at the timing of kicking out from the road surface R of the ground contact region Ac (see FIG. 3) of the tread unit 20 corresponding to the strain sensor 115, and the corresponding strain signal (Bo).
  • the wear state of the tread portion 20 is estimated based on the reference value of the distortion signal.
  • the wear estimation unit 125 can use the distortion signal (Bi) output at the timing of stepping on the road surface of the ground contact region Ac as the reference value.
  • the wear estimation unit 125 uses the distortion signal (Bo (n)) output at the timing of kicking out from the road surface of the ground contact region Ac at the start of estimation of the wear state of the tread unit 20 as the reference value. You can also.
  • the time when the estimation of the wear state of the tread portion 20 starts is typically when the pneumatic tire 10 is new, but it has been used for a certain distance or more, and the wear of the tread portion 20 has progressed to some extent. It also includes the case where the estimation of the wear state of the tread portion 20 is started for the pneumatic tire 10.
  • the wear estimation unit 125 is the difference between the distortion signal (Bo (w)) output at the timing of kicking out from the road surface R of the ground contact region Ac and the reference value, or the ratio between Bo (w) and the reference value.
  • the estimated wear amount of the tread portion 20 can be determined based on the above.
  • the wear estimation unit 125 has the value of the distortion signal (Bo (w)) output at the timing of kicking out from the road surface R of the ground contact region Ac, and the ground contact region Ac at the start of estimating the wear state of the tread portion 20.
  • the wear state such as the amount of wear of the tread portion 20 can be estimated based on the difference from the distortion signal (Bo (n)) output at the timing of kicking out from the road surface.
  • the wear estimation unit 125 determines the value of the distortion signal (Bo (w)) output at the timing of kicking out from the road surface R of the ground contact region Ac and the ground contact region Ac at the start of estimating the wear state of the tread portion 20.
  • the wear state such as the amount of wear of the tread portion 20 can be estimated based on the ratio with the distortion signal (Bo (n)) output at the timing of kicking out from the road surface.
  • the wear estimation unit 125 uses the difference between Bo (w) and the reference value (for example, Bo (w) -Bo (n)) or the ratio between Bo (w) and the reference value (for example, Bo (for example). Determine the estimated wear amount of the tread portion 20 based on w) / Bo (n)) and the like.
  • the wear estimation unit 125 determines the estimated wear amount of the tread portion 20 by associating the difference or the ratio with the wear amount (or the remaining groove amount).
  • the wear estimation unit 125 adjusts the estimated wear amount of the tread portion 20 by using the ratio of the strain signal (Bo (n)) value of the pneumatic tire 10 when it is new and the above-mentioned reference value. May be good.
  • the wear estimation unit 125 adjusts the ratio of Bo (n) and Bi (n) based on the value of the distortion signal when the pneumatic tire 10 is new. Specifically, the wear estimation unit 125 adjusts the value of Bo (n) / Bi (n) based on the strain signal of the pneumatic tire 10 when it is new to "1" even if the value is other than 1. Such processing is called “offset processing").
  • the wear estimation unit 125 is based on the number of sensor units 110 that execute communication with the processing device 120, that is, the distortion signal at the time of new product for the number of pneumatic tires 10 mounted on the vehicle. Adjust all Bo (n) / Bi (n) values to "1".
  • the wear estimation unit 125 determines the estimated wear amount of the tread portion 20 based on the ratio of the pneumatic tire 10 when it is new and the ratio when the pneumatic tire 10 is used for traveling a certain distance and is worn. decide.
  • the wear estimation unit 125 may execute machine learning using the time-series waveform of the distortion signal acquired by the signal acquisition unit 123. Specifically, the wear estimation unit 125 can create a wear estimation model by executing machine learning with the wear amount as an objective variable using the feature amount related to the peak value of the distortion signal.
  • the feature amount related to the peak value of the distortion signal is, for example, the ratio or difference of the peak value of the distortion signal at the stepping timing and the kicking timing of the pneumatic tire 10, or the kicking when the pneumatic tire 10 is new and when the wear is estimated.
  • the ratio or difference of the peak value of the timing distortion signal can be mentioned. That is, the wear estimation unit 125 executes machine learning with the "wear amount of the tread portion 20" as the objective variable and the "index value regarding the magnitude of the kick-out side of the time-series waveform of the distortion signal" as the explanatory variable. Can be done.
  • the index value may be any value (ratio or difference) related to the peak of the distortion signal ( ⁇ ) output at the kicking timing with respect to the above-mentioned reference value.
  • the feature amount may be estimated based on the time series waveform for one time (one rotation), or statistically such as average, median value, and outlier processing based on the time series waveform for a plurality of times.
  • the estimation accuracy of the wear state of the tread portion 20 may be improved. Since the feature amount may differ depending on the type (internal structure, tread pattern, etc.) of the pneumatic tire 10 and the tire size, it is preferable that machine learning is executed for each type and tire size. By advancing such machine learning, for example, even in the case of a new tire size that has never existed before, it is possible to estimate the wear state of the tread portion 20 with high accuracy.
  • the wear estimation unit 125 uses the signal output from the internal pressure sensor 111 or the temperature sensor 113 (or acceleration sensor) and the signal. By combining with the distortion signal, the estimation accuracy of the wear state of the tread portion 20 may be improved.
  • the wear estimation unit 125 may supplement or substitute the above-mentioned wear state estimation by using the learning model (wear estimation model) obtained by executing machine learning.
  • the output unit 127 outputs information on the wear state of the tread unit 20 estimated by the wear estimation unit 125. Specifically, the output unit 127 has the amount of wear of the tread part 20, the remaining amount of the groove, the wear rate based on the new tire of the pneumatic tire 10, and / or the mileage (or time) until the use limit is reached. Can be output.
  • the output unit 127 is provided with a warning (alert) indicating that the amount of wear (or wear rate) exceeds the threshold value, or that the amount of remaining groove and the mileage (or time) are below the threshold value. It can be displayed on the display device, or notified by voice guidance and / or alarm sound.
  • the output unit 127 may display or notify information or a warning regarding the internal pressure or temperature based on the signals from the internal pressure sensor 111 and the temperature sensor 113.
  • FIG. 3 shows an example of output of a strain signal by a pneumatic tire 10 provided with a strain sensor 115 and a strain sensor 115. Specifically, FIG. 3 shows an example of a time-series waveform of micro-strain ( ⁇ ) detected by a strain sensor 115 provided on the inner surface of the pneumatic tire 10 (tread portion 20).
  • the ground contact region Ac which is a part of the inner surface of the tread portion 20, receives compressive stress at the timing of stepping on the road surface R.
  • Bi which is a distortion in the compression direction (“+” direction in the figure)
  • the strain sensor 115 detects strain in the tire circumferential direction.
  • the ground contact region Ac receives tensile stress.
  • the grounding region Ac is distorted in the tensile direction (“ ⁇ ” direction in the figure).
  • Bo which is a distortion in the compression direction, is generated again in the ground contact region Ac at the kicking timing from the road surface R.
  • the distortion of the stepping timing is expressed as Bi
  • the distortion of the kicking timing is expressed as Bo
  • the strain of the pneumatic tire 10 when it is new is Bo (n), Bi (n), and the strain at any time in the process of using the pneumatic tire 10 (that is, when the wear state is estimated) is Bo (w), Notated as Bi (w).
  • FIG. 4 shows an output example of a distortion signal when the pneumatic tire 10 is new.
  • FIG. 5 shows an output example of a distortion signal when the pneumatic tire 10 is worn.
  • the tire wear amount estimation system 100 utilizes the feature that the peak value of the strain (Bo (w)) at the kicking timing of the inner surface of the tread portion 20 decreases as the wear progresses, and the wear of the tread portion 20 is reduced. Estimate the state.
  • FIG. 6 shows an estimation operation flow of the wear amount of the pneumatic tire 10 (tread portion 20) by the tire wear amount estimation system 100.
  • the processing device 120 acquires the time-series waveform of the distortion signal ( ⁇ ) (S10). More specifically, the processing apparatus 120 acquires a ( ⁇ ) time-series waveform as shown in FIG.
  • only one sensor unit 110 is provided in the tire circumferential direction, and the processing device 120 is shown in FIG. 5 for each rotation of the pneumatic tire 10.
  • a time-series waveform having the peak value (Bi, Bo) of the distortion signal of the stepping timing and the kicking timing is acquired.
  • the processing apparatus 120 may acquire one time-series waveform as shown in FIG. 5 to estimate the amount of wear, but as described above, acquire the time-series waveforms for a plurality of times to estimate the amount of wear. It is preferable to do so. Further, during acceleration / deceleration of a vehicle equipped with the pneumatic tire 10, noise mixed in the distortion signal increases, so it is preferable to use the time-series waveform acquired in a state where the change in vehicle speed is small.
  • the processing device 120 detects the peak value (Bo (w)) of the distortion signal at the kicking timing using the acquired time-series waveform (S20). Specifically, the processing device 120 detects the peak ⁇ of the kicking timing based on the output (voltage) value from the distortion sensor 115 corresponding to the peak of the distortion signal of the kicking timing.
  • the processing device 120 compares the detected Bo (w) with the reference value (S30). Specifically, the processing device 120 starts estimating the peak value (Bi (n) or Bi (w)) of the distortion signal at the stepping timing, or when the pneumatic tire 10 is new (or the wear state) as a reference value.
  • the peak value (Bo (n)) of the distortion signal of the kicking timing at (hour) can be used.
  • the processing device 120 estimates the amount of wear of the tread portion 20 using the detected Bo (w) and any of the above-mentioned reference values (S40).
  • the processing device 120 can estimate the amount of wear of the tread portion 20 based on the difference between Bo (w) and the reference value, or the ratio between Bo (w) and the reference value.
  • the processing device 120 can estimate the amount of wear of the tread portion 20 based on any of the following.
  • the processing device 120 not only wears the tread portion 20, but also replaces the wear amount of the tread portion 20 with other parameters, specifically, the remaining amount of the groove, and the pneumatic tire 10.
  • the wear rate based on the new tire and / or the mileage (or time) until the tire tread reaches the usage limit may be estimated.
  • the processing device 120 may acquire information such as the integrated mileage and time from the ECU side of the vehicle, if necessary.
  • the processing device 120 determines whether or not an alert is necessary based on the estimated amount of wear (S50). Specifically, the processing device 120 determines whether or not the amount of wear (or wear rate) exceeds the threshold value. Alternatively, the processing device 120 may determine whether or not the remaining groove amount and the travelable distance (or time) described above are below the threshold value.
  • the processing device 120 When the estimated wear amount (or wear rate) exceeds the threshold value (remaining groove amount, mileage (or time) falls below the threshold value), the processing device 120 outputs an alert (S60).
  • the processing device 120 can display the alert on a display device provided in the vehicle, and can notify the alert by voice guidance and / or an alarm sound.
  • the tire wear amount estimation system 100 wears the tread portion 20 by using the distortion signal (Bo (w)) of the kicking timing. Although the amount can be estimated, the accuracy of estimating the amount of wear may be improved by performing the offset processing as shown below.
  • the ratio of the distortion signal when the pneumatic tire 10 is new is adjusted by using the ratio of Bo (w) and the reference value as described above. For example, the value of Bo (n) / Bi (n) based on the distortion signal (Bo (n)) of the pneumatic tire 10 when it is new is adjusted to "1".
  • the processing device 120 can estimate the amount of wear of the tread portion 20 based on the following calculation formula.
  • the processing apparatus 120 can estimate the amount of wear of the tread portion 20 based on the following formula. ..
  • Such a distortion signal shows the same tendency regardless of the traveling speed of the vehicle equipped with the pneumatic tire 10. Therefore, even when the vehicle is mainly traveling at low speed (for example, about 40 km / h), the tread portion The amount of wear of 20 can be estimated with high accuracy.
  • the tire wear amount estimation system 100 even if the vehicle equipped with the pneumatic tire 10 is mainly driven at low speed, high wear amount estimation accuracy can be achieved.
  • the strain sensor 115 has better sensitivity than the acceleration sensor, it picks up the unevenness of the road surface R, and the dispersion of the peak on the pulling side at the time of touchdown of the ground contact area Ac becomes large, and the peak of the stepping (kicking) timing becomes This is because the dispersion with the wear feature amount, which is the gradient between the peaks at the time of touchdown, is also large.
  • the wear state of the tread portion 20 is estimated based on the characteristics.
  • the tire wear amount estimation system 100 uses the strain signal at the stepping timing (Bi (n) or Bi (w)) as the reference value of the strain signal, or at the start of estimation of the wear state (when new, etc.).
  • the distortion signal (Bo (n)) output at the kick-out timing can be used.
  • the tire wear amount estimation system 100 includes the distortion signal (Bo (w)) output at the kicking timing and the reference value (Bi (n), Bi (w), Bo (n)).
  • the estimated wear amount of the tread portion 20 can be determined based on the difference between the above or the ratio of Bo (w) to the reference value.
  • the accuracy of estimating the wear state can be further improved by applying an appropriate method for determining the estimated wear amount according to the type or size of the pneumatic tire 10.
  • an appropriate method for determining the estimated wear amount according to the type or size of the pneumatic tire 10.
  • the ratio of Bo (w) to the reference value it is possible to prevent a decrease in estimation accuracy due to individual differences between the strain sensor 115 and the pneumatic tire 10 and variations in internal pressure.
  • the tire wear amount estimation system 100 uses the ratio of the strain signal (Bo (n)) value of the pneumatic tire 10 when it is new and the reference value to the estimated wear amount of the tread portion 20. Can be adjusted (calibrated).
  • the specific amount of wear (mm) and residual groove amount (mm) can be obtained by performing such calibration. It can be estimated with high accuracy.
  • the strain sensor 115 has been described as detecting strain in the tire circumferential direction, but the strain sensor 115 detects strain in the tire width direction or tire radial direction, and the processing device 120 detects strain.
  • the wear state of the tread portion 20 may be estimated based on the detected strain.
  • the processing device 120 has been described as being realized on a server computer connected via an ECU of a vehicle or a wireless communication network, but is one of the functional blocks constituting the processing device 120.
  • a unit may be provided in the ECU and other functional blocks may be implemented on the server computer.
  • the main function of the processing device 120 may be provided as a software program that can be executed on a computer.
  • the software program may be provided via a communication network or may be recorded on a computer-readable recording medium such as an optical disk, hard disk drive or flash memory.
  • FIG. 7 is an overall schematic configuration diagram of the tire wear amount estimation system 100 according to the modified example.
  • the processing device 120 mounted on the vehicle (some functions may be realized by the ECU) performs wireless communication with the sensor unit 110 mounted on the pneumatic tire 10.
  • the sensor unit 110 extracts the feature amount of the distorted signal, specifically, Bo and Bi ( ⁇ ), and processes only the extracted Bo and Bi, not the time series waveform data. It may be sent to 120.
  • the function of the processing device 120 described in the above-described embodiment may be mounted in the sensor unit 110.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tires In General (AREA)

Abstract

タイヤ摩耗量推定システムは、空気入りタイヤ（10）の内側面または内部に設けられた歪みセンサ（115）から出力される歪み信号を取得するステップと、歪みセンサ（115）と対応するトレッド部の接地領域（Ac）の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo）と、当該歪み信号の基準値とに基づいて、空気入りタイヤ（10）のトレッド部の摩耗状態を推定するステップとを含む。

Description

タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法
　本発明は、タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定するタイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法に関する。
　従来、リムホイールに組み付けられた空気入りタイヤ（タイヤ）の内側面に取り付けられた加速度センサを用いて、タイヤ径方向の加速度（つまり、遠心力相当）を検出し、検出した加速度の時系列波形と、当該時系列波形を微分した波形とに基づいて、タイヤ、具体的には、トレッド部の摩耗量を推定する技術が知られている（特許文献１）。この技術は、トレッド部が摩耗するに連れて、接地時におけるトレッド部の変形速度が変化することに着目したものである。
特開2016-190615号公報
　上述したタイヤの摩耗量を推定する技術は、タイヤ径方向における加速度を利用しているため、タイヤが装着された車両が低速走行（例えば、40km/h程度）主体の場合、推定精度が低下する問題がある。
　具体的には、低速の場合、タイヤ径方向の加速度（遠心力）が低下し、信号対雑音比（S/N）が悪化する。このため、トレッド部の変形速度の変化を正確に検出することが難しくなり、摩耗量の推定精度が低下する。
　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、低速走行が主体であっても、高い摩耗量の推定精度を達成し得るタイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法の提供を目的とする。
　本開示の一態様は、タイヤ（空気入りタイヤ10）の内側面または内部に設けられた歪みセンサ（歪みセンサ115）から出力される歪み信号を取得する歪み信号取得部（信号取得部123）と、前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域（接地領域Ac）の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定する摩耗推定部（摩耗推定部125）とを備えるタイヤ摩耗量推定システム（タイヤ摩耗量推定システム100）である。
　本開示の一態様は、タイヤの内側面または内部に設けられた歪みセンサから出力される歪み信号を取得する歪み信号取得処理と、前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定する摩耗推定処理とをコンピュータに実行させるタイヤ摩耗量推定プログラムである。
　本開示の一態様は、タイヤの内側面または内部に設けられた歪みセンサから出力される歪み信号を取得するステップと、前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定するステップとを含むタイヤ摩耗量推定方法である。
図１は、タイヤ摩耗量推定システム100の全体概略構成図である。 図２は、タイヤ摩耗量推定システム100の機能ブロック構成図である。 図３は、歪みセンサ115が設けられた空気入りタイヤ10と、歪みセンサ115による歪み信号の出力例を示す図である。 図４は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号の出力例を示す図である。 図５は、空気入りタイヤ10の摩耗時における歪み信号の出力例を示す図である。 図６は、タイヤ摩耗量推定システム100による空気入りタイヤ10（トレッド部20）の摩耗量の推定動作フローを示す図である。 図７は、変更例に係るタイヤ摩耗量推定システム100の全体概略構成図である。
　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）タイヤ摩耗量推定システムの全体概略構成
　図１は、本実施形態に係るタイヤ摩耗量推定システム100の全体概略構成図である。図１に示すように、タイヤ摩耗量推定システム100は、センサユニット110及び処理装置120を含む。
　センサユニット110は、空気入りタイヤ10のトレッド部20内側に設けられる。
　図１では、リムホイール90に組み付けられた空気入りタイヤ10のタイヤ幅方向に沿った断面形状が示されている。トレッド部20は、車両（不図示）に装着された空気入りタイヤ10が路面R（図１において不図示、図４参照）を転動する際に路面Rと接する部分であり、トレッド部20には、車両の種別及び要求される性能に応じたトレッドパターンが形成される。
　なお、図１では、１本の空気入りタイヤ10のみが示されているが、センサユニット110は、車両に装着されるそれぞれの空気入りタイヤに設けられることが好ましい。但し、センサユニット110は、必ずしも車両に装着される全ての空気入りタイヤに設けられていなくても構わない。
　本実施形態では、センサユニット110は、空気入りタイヤ10の内側面に設けられる。具体的には、センサユニット110は、リムホイール90に組み付けられた空気入りタイヤ10の内部空間に充填された空気などの気体の漏れを防止するインナーライナー（不図示）の表面に取り付けられる。
　なお、センサユニット110は、必ずしも空気入りタイヤ10の内側面に設けられていなくても構わない。例えば、センサユニット110の一部または全部は、空気入りタイヤ10内部に埋設されてもよい。
　また、本実施形態では、センサユニット110は、トレッド部20のタイヤ幅方向における中央部分に設けられる。なお、センサユニット110は、トレッド部20以外の場所、例えば、タイヤサイド部30に設けられてもよい。また、本実施形態では、センサユニット110は、タイヤ周方向において一つ設けられているが、タイヤ周方向において複数のセンサユニット110が設けられてもよい。
　センサユニット110は、後述するように、歪みセンサを含む各種センサ、バッテリ及び無線通信機能などを備える。
　処理装置120は、センサユニット110との無線による通信を実現し、センサユニット110から出力された信号を取得する。処理装置120は、プロセッサ、メモリ、及びアンテナなどを含む通信モジュールなどのハードウェアによって実現される。
　なお、処理装置120は、通常、空気入りタイヤ10が装着される車両に設けられる。また、この場合、処理装置120は、車両に搭載されている電子制御ユニット（ECU）によって実現されてもよい。或いは、処理装置120は、車両ではなく、無線通信ネットワークを介して接続されるサーバコンピュータ（ネットワーククラウドと表現されてもよい）上において実現されてもよい。
　（２）タイヤ摩耗量推定システムの機能ブロック構成
　図２は、タイヤ摩耗量推定システム100の機能ブロック構成図である。具体的には、図２は、センサユニット110及び処理装置120の機能ブロック構成図である。
　（２．１）センサユニット110
　図２に示すように、センサユニット110は、内圧センサ111、温度センサ113、歪みセンサ115及び通信部117を備える。
　内圧センサ111は、リムホイール90に組み付けられた空気入りタイヤ10の内圧（空気圧）を検出する。温度センサ113は、トレッド部20内側面の温度を検出する。
　なお、センサユニット110は、内圧センサ111及び温度センサ113を備えていなくても構わない。或いは、センサユニット110は、加速度センサを備えてもよい。
　歪みセンサ115は、トレッド部20において発生する歪み（strain）を検出する。具体的には、歪みセンサ115は、タイヤ周方向における歪みを検出する。
　上述したように、センサユニット110は、空気入りタイヤ10、具体的には、トレッド部20の内側面（或いは空気入りタイヤ10の内部）に設けられており、歪みセンサ115もトレッド部20の内側面（或いは空気入りタイヤ10の内部）に設けられる。
　具体的には、歪みセンサ115は、トレッド部20が路面Rと接する際に発生する歪み（曲げモーメント）の量を検出できる。
　タイヤ側面視において円弧状のトレッド部20は、空気入りタイヤ10が転動して路面Rに接すると、荷重によって略直線状に変形する。具体的には、タイヤ周方向における特定のトレッド部20の位置に着目すると、トレッド部20は、路面Rへの踏み込みタイミングにおいて、曲げ変形が発生し、路面Rとの接地状態では、略直線状に変形する。また、路面Rからの蹴り出しタイミングにおいて再び曲げ変形が発生し、その後、元に円弧状の形状に復帰する。
　つまり、トレッド部20の路面Rへの踏み込みとは、タイヤ周方向におけるトレッド部20の所定位置が、トレッド部20の転動によって路面Rと接するタイミングと解釈されてよい。また、トレッド部20の路面Rからの蹴り出しとは、タイヤ周方向におけるトレッド部20の所定位置が、トレッド部20の転動によって路面Rから離れるタイミングと解釈されてよい。
　本実施形態では、歪みセンサ115が検出する歪みとは、一般的に解釈されるように、荷重を受けたときの変形量Δｌをもとの長さｌで除したもの（Δｌ／ｌ）と対応し得る。実際には、歪みセンサ115は、マイクロ歪み（με）に対応する電圧（単位：mV）を出力できる。
　なお、歪みセンサ115が検出する歪み量は、曲げ量（bend）と解釈されてもよい。また、歪みセンサ115は、例えば、圧電式のセンサによって構成し得るが、名称は、歪みセンサと呼ばれてもよいし、歪みゲージと呼ばれてもよい。また、歪みセンサ（ゲージ）を構成する素子数及びゲージ長は、特に限定されない。
　通信部117は、処理装置120との無線通信を実行する。通信部117による無線通信方式は、特に限定されない。例えば、通信方式としては、TPMS（tire pressure monitoring system）などに用いられている周波数（UHFなど）を利用する方式や、近距離無線通信の規格に沿った方式が挙げられる。
　通信部117は、内圧センサ111、温度センサ113及び歪みセンサ115から出力された信号（電圧など）を、所定の変調方式に従って変調し、無線信号を介して処理装置120に送信する。また、通信部117は、必要に応じて、処理装置120から無線信号を介して送信された制御データなどを内圧センサ111、温度センサ113及び歪みセンサ115に送信するようにしてもよい。
　バッテリ119は、内圧センサ111、温度センサ113及び歪みセンサ115の動作に必要な電力を供給する。具体的には、バッテリ119の種類は特に限定されないが、センサユニット110を長時間（例えば、１年以上）に亘って連続駆動可能な一次電池などによって構成されることが好ましい。
　（２．２）処理装置120
　図２に示すように、処理装置120は、通信部121、信号取得部123、摩耗推定部125及び出力部127を備える。
　通信部121は、センサユニット110との無線通信を実行する。通信部117と同様に、通信部121による無線通信方式は、特に限定されない。また、通信部121は、空気入りタイヤ10が装着されている車両のECUなどの制御装置、或いは無線通信ネットワークを介した当該車両外との通信を実行できる。
　信号取得部123は、センサユニット110を構成するセンサ群から出力された信号を取得する。具体的には、信号取得部123は、内圧センサ111、温度センサ113及び歪みセンサ115から出力された信号を取得する。
　特に、本実施形態では、信号取得部123は、歪みセンサ115から出力される歪み信号を取得する。本実施形態において、信号取得部123は、歪み信号取得部を構成する。
　具体的には、信号取得部123は、歪みセンサ115が検出したマイクロ歪み（με）に対応する電圧値を、歪み信号として取得する。なお、歪みセンサ115或いは通信部117が対応している場合など、可能であれば、信号取得部123は、μεを歪み信号として直接取得してもよい。
　摩耗推定部125は、信号取得部123によって取得された歪み信号（με）を用いて、トレッド部20の摩耗状態を推定する。摩耗推定部125によって推定されるトレッド部20の摩耗状態とは、典型的には、トレッド部20の摩耗量（単位：mm）が挙げられるが、トレッド部20に形成されている溝部の残量（溝残量）、空気入りタイヤ10の新品時を基準とした摩耗率などであってもよい。或いは、空気入りタイヤ10が摩耗による使用限界を迎えるまでの推定走行可能距離（または時間）であってもよい。
　本実施形態では、摩耗推定部125は、歪みセンサ115と対応するトレッド部20の接地領域Ac（図３参照）の路面Rからの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo）と、当該歪み信号の基準値とに基づいて、トレッド部20の摩耗状態を推定する。
　具体的には、摩耗推定部125は、当該基準値として、接地領域Acの路面への踏み込みのタイミングに出力される歪み信号（Bi）を用いることができる。
　或いは、摩耗推定部125は、当該基準値として、トレッド部20の摩耗状態の推定開始時において接地領域Acの路面からの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(n)）を用いることもできる。なお、トレッド部20の摩耗状態の推定開始時とは、典型的には、空気入りタイヤ10の新品時であるが、ある程度の距離以上に亘って使用され、トレッド部20の摩耗がある程度進展した空気入りタイヤ10を対象して、さらにトレッド部20の摩耗状態の推定を開始する場合も含まれる。
　摩耗推定部125は、接地領域Acの路面Rからの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(w)）と当該基準値との差分、或いはBo(w)と当該基準値との比率に基づいて、トレッド部20の推定摩耗量を決定することができる。
　例えば、摩耗推定部125は、接地領域Acの路面Rからの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(w)）の値と、トレッド部20の摩耗状態の推定開始時において接地領域Acの路面からの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(n)）との差分に基づいて、トレッド部20の摩耗量などの摩耗状態を推定できる。
　或いは、摩耗推定部125は、接地領域Acの路面Rからの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(w)）の値と、トレッド部20の摩耗状態の推定開始時において接地領域Acの路面からの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(n)）との比率に基づいて、トレッド部20の摩耗量などの摩耗状態を推定できる。
　このように、摩耗推定部125は、Bo(w)と基準値との差分（例えば、Bo(w)-Bo(n)）、またはBo(w)と基準値との比率（例えば、Bo(w)/Bo(n)）などに基づいて、トレッド部20の推定摩耗量を決定する。
　摩耗推定部125は、当該差分または当該比率と、摩耗量（または残溝量）と対応付けておくことによって、トレッド部20の推定摩耗量を決定する。
　また、摩耗推定部125は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号（Bo(n)）の値と、上述した基準値との比率を用いて、トレッド部20の推定摩耗量を調整してもよい。
　例えば、摩耗推定部125は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号の値に基づいて、Bo(n)とBi(n)との比率を調整する。具体的には、摩耗推定部125は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号に基づくBo(n)/Bi(n)の値が、1以外の場合でも、「1」に調整する（このような処理を「オフセット処理」と呼ぶ）。
　なお、実際には、摩耗推定部125は、処理装置120と通信を実行するセンサユニット110の数、つまり、車両に装着される空気入りタイヤ10の本数分の新品時における歪み信号に基づいて、Bo(n)/Bi(n)の値を全て「1」に調整する。
　摩耗推定部125は、空気入りタイヤ10の新品時における当該比率と、空気入りタイヤ10が一定距離の走行に供され、摩耗した状態における当該比率とに基づいて、トレッド部20の推定摩耗量を決定する。
　なお、空気入りタイヤ10の新品時におけるオフセット処理の具体例については、さらに後述する。
　また、摩耗推定部125は、信号取得部123によって取得された歪み信号の時系列波形を用いた機械学習を実行してもよい。具体的には、摩耗推定部125は、歪み信号のピーク値に関する特徴量を用いて、摩耗量を目的変数とした機械学習を実行することによって、摩耗推定モデルを作成することができる。
　歪み信号のピーク値に関する特徴量とは、例えば、空気入りタイヤ10の踏み込みタイミング及び蹴り出しタイミングの歪み信号のピーク値の比率または差分、或いは空気入りタイヤ10の新品時及び摩耗推定時における蹴り出しタイミングの歪み信号のピーク値の比率または差分などが挙げられる。つまり、摩耗推定部125は、「トレッド部20の摩耗量」を目的変数とし、「歪み信号の時系列波形の蹴り出し側のピークの大きさに関する指標値」を説明変数として、機械学習を実行し得る。なお、指標値は、上述した基準値に対する蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（με）のピークに関する値（比率または差分）であれば、何れでもよい。
　また、当該特徴量は、１回（１回転）分の時系列波形の基づいて推定してもよいし、複数回分の時系列波形に基づいて、平均、中央値及び異常値処理などの統計的手法を施すことによって、トレッド部20の摩耗状態の推定精度を高めてもよい。なお、当該特徴量は、空気入りタイヤ10の種類（内部構造、トレッドパターンなど）及びタイヤサイズによって異なり得るため、当該種類及びタイヤサイズ別に機械学習が実行されることが好ましい。
このような機械学習を進めることによって、例えば、これまでにない新たなタイヤサイズの場合でも、高精度なトレッド部20の摩耗状態の推定が可能となり得る。
　さらに、当該指標値（特徴量）は、荷重、速度、温度及び内圧などによって変化し得るため、摩耗推定部125は、内圧センサ111または温度センサ113（或いは加速度センサ）から出力される信号と、歪み信号とを組み合わせることによって、トレッド部20の摩耗状態の推定精度を高めてもよい。
　また、摩耗推定部125は、機械学習を実行することによって得られた学習モデル（摩耗推定モデル）を用いて、上述した摩耗状態の推定を補完または代替してもよい。
　出力部127は、摩耗推定部125によって推定されたトレッド部20の摩耗状態に関する情報を出力する。具体的には、出力部127は、トレッド部20の摩耗量、溝残量、空気入りタイヤ10の新品時を基準とした摩耗率、及びまたは使用限界を迎えるまでの走行可能距離（または時間）を出力できる。
　例えば、出力部127は、摩耗量（或いは摩耗率）が閾値を超えたこと、または残溝量、走行可能距離（または時間）が閾値を下回ることを示す警告（アラート）を、車両に設けられている表示装置に表示したり、音声ガイダンス及び／または警報音によって報知したりすることができる。
　なお、出力部127は、内圧センサ111及び温度センサ113からの信号に基づいて、内圧または温度に関する情報または警告を表示または報知してもよい。
　（３）タイヤ摩耗量推定システムの動作
　次に、タイヤ摩耗量推定システム100の動作について説明する。具体的には、タイヤ摩耗量推定システム100によるトレッド部20の摩耗量の推定動作について説明する。
　（３．１）歪み信号の出力例
　図３は、歪みセンサ115が設けられた空気入りタイヤ10と、歪みセンサ115による歪み信号の出力例を示す。具体的には、図３は、空気入りタイヤ10（トレッド部20）の内側面に設けられた歪みセンサ115によって検出されたマイクロ歪み（με）の時系列波形の例を示す。
　図３に示すように、空気入りタイヤ10が路面Rを進行方向に沿って転動すると、歪みセンサ115が設置されているトレッド部20の接地領域Acも路面Rと接する。
　トレッド部20の内側面の一部である接地領域Acは、路面Rへの踏み込みタイミングにおいて、圧縮応力を受ける。この結果、接地領域Acには、圧縮方向（図中の「＋」方向）の歪みであるBiが発生する。なお、本実施形態では、歪みセンサ115は、タイヤ周方向における歪みを検出する。
　その後、接地領域Acと対向するトレッド部20の領域が路面Rと接することによって、接地領域Acは、引張応力を受ける。この結果、接地領域Acには、引張方向（図中の「－」方向）の歪みが発生する。さらに、その後、接地領域Acには、路面Rからの蹴り出しタイミングにおいて、再び、圧縮方向の歪みであるBoが発生する。
　上述したように、踏み込みタイミングの歪みをBiと表記し、蹴り出しタイミングにの歪みをBoと表記する。また、空気入りタイヤ10の新品時における歪みをBo(n), Bi(n)、空気入りタイヤ10の使用過程における任意の時点（つまり、摩耗状態の推定時）における歪みをBo(w), Bi(w)と表記する。
　図４は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号の出力例を示す。図５は、空気入りタイヤ10の摩耗時における歪み信号の出力例を示す。
　図４に示すように、空気入りタイヤ10の新品時におけるBi(n)及びBo(n)の値（με）は、概ね同様である。
　また、図５に示すように、空気入りタイヤ10の摩耗時におけるBi(w)の値は、Bi(n)の値と大きく変わらない。一方、Bo(w)の値は、Bo(n)の値よりも明確に小さくなっている。
　タイヤ摩耗量推定システム100は、このようなトレッド部20の内側面の蹴り出しタイミングにおける歪み（Bo(w)）のピーク値が、摩耗進展によって減少する特徴を利用して、トレッド部20の摩耗状態を推定する。
　（３．２）摩耗量の推定動作フロー
　図６は、タイヤ摩耗量推定システム100による空気入りタイヤ10（トレッド部20）の摩耗量の推定動作フローを示す。
　図６に示すように、タイヤ摩耗量推定システム100、本実施形態では、処理装置120は、歪み信号（με）の時系列波形を取得する（S10）。より具体的には、処理装置120は、図５に示したような（με）の時系列波形を取得する。
　なお、上述したように、本実施形態では、センサユニット110は、タイヤ周方向において１つのみ設けられていており、処理装置120は、空気入りタイヤ10の１回転毎に、図５に示したような踏み込みタイミング及び蹴り出しタイミングの歪み信号のピーク値（Bi, Bo）を有する時系列波形を取得する。
　処理装置120は、図５に示したような１つの時系列波形を取得して摩耗量を推定してもよいが、上述したように、複数回分の時系列波形を取得して摩耗量を推定することが好ましい。また、空気入りタイヤ10が装着されている車両の加減速時は、歪み信号に混入するノイズが多くなるため、車速の変化が小さい状態において取得した時系列波形を用いることが好ましい。
　処理装置120は、取得した時系列波形を用いて、蹴り出しタイミングの歪み信号のピーク値（Bo(w)）を検出する（S20）。具体的には、処理装置120は、蹴り出しタイミングの歪み信号のピークに相当する歪みセンサ115からの出力（電圧）値に基づいて、蹴り出しタイミングののピークμεを検出する。
　処理装置120は、検出したBo(w)と、基準値とを比較する（S30）。具体的には、処理装置120は、基準値として、踏み込みタイミングの歪み信号のピーク値（Bi(n)またはBi(w)）、或いは、空気入りタイヤ10の新品時（または摩耗状態の推定開始時）における蹴り出しタイミングの歪み信号のピーク値（Bo(n)）を用いることができる。
　処理装置120は、検出したBo(w)と、上述した何れかの基準値とを用いて、トレッド部20の摩耗量を推定する（S40）。
　具体的には、処理装置120は、Bo(w)と基準値との差分、或いはBo(w)と基準値との比率に基づいてトレッド部20の摩耗量を推定することができる。
　より、具体的には、処理装置120は、以下の何れかに基づいてトレッド部20の摩耗量を推定することができる。
　　・Bo(n)-Bi(n)（踏み込みと蹴り出しとのμεの差分を用いる）
　　・Bo(w)-Bo(n)（新品時と摩耗時との蹴り出し側μεの差分を用いる）
　　・Bo(w)/Bo(n)（新品時と摩耗時との蹴り出し側μεの比率を用いる）
　なお、差分の計算では、減数と被減数とを入れ替えてもよいし、比率の計算では、分子と分母とを入れ替えてもよい。また、図３に示したように、Bi及びBoは、Baselineを基準とした相対値としているが、歪み信号（με）の絶対量（図３のBi_ABS, Bo_ABS,）を用いてもよい。
　また、上述したように、処理装置120は、トレッド部20の摩耗量だけでなく、またはトレッド部20の摩耗量に代えて、他のパラメータ、具体的には、溝残量、空気入りタイヤ10の新品時を基準とした摩耗率、及びまたは使用限界を迎えるまでの走行可能距離（または時間）を推定してもよい。
　なお、推定走行可能距離（または時間）を推定する場合、処理装置120は、必要に応じて、車両のECU側から積算走行距離、時間などの情報を取得してもよい。
　処理装置120は、推定した摩耗量に基づいて、アラートが必要か否かを判定する（S50）。具体的には、処理装置120は、当該摩耗量（或いは摩耗率）が閾値を超えるか否かを判定する。或いは、処理装置120は、上述した残溝量、走行可能距離（または時間）が閾値を下回るか否かを判定してもよい。
　推定した摩耗量（或いは摩耗率）が閾値を超える（残溝量、走行可能距離（または時間）が閾値を下回る）場合、処理装置120は、アラートを出力する（S60）。
　具体的には、処理装置120は、当該アラートを、車両に設けられている表示装置に表示したり、音声ガイダンス及び／または警報音によって報知したりすることができる。
　（３．３）歪み信号値のオフセット処理
　上述したように、タイヤ摩耗量推定システム100（処理装置120）は、蹴り出しタイミングの歪み信号（Bo(w)）などを用いてトレッド部20の摩耗量を推定することができるが、次に示すようなオフセット処理を実行することによって、摩耗量の推定精度を高めてもよい。
　オフセット処理前では、空気入りタイヤ10の個体差などによって、どうしてもμεにばらつきが生じる。このため、オフセット処理を実行せずに摩耗量を推定すると、摩耗が進展したことは推定できるが、具体的な摩耗量（mm）及び残溝量（mm）を高精度に推定することには限界がある。
　そこで、上述したようなBo(w)と基準値との比率を用いて空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号の比率を調整する。例えば、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号（Bo(n)）に基づくBo(n)/Bi(n)の値を「1」に調整する。
　このようなオフセット処理を実行しつつ、Bo(w)と基準値との差分を用いる場合、処理装置120は、以下の計算式に基づいてトレッド部20の摩耗量を推定することができる。
　　｛Bo(n)-Bi(n)｝-｛Bo(w)/Bi(w)｝
　また、このようなキャリブレーションを実行しつつ、Bo(w)と基準値との比率を用いる場合、処理装置120は、以下の計算式に基づいてトレッド部20の摩耗量を推定することができる。
　　Bo(n)/Bi(n)-Bo(w)/Bi(w)
　（４）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、タイヤ摩耗量推定システム100によれば、歪みセンサ115の接地領域Acの路面Rからの蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo）と、当該歪み信号の基準値（BiまたはBo(n)）とに基づいて、トレッド部20の摩耗状態を推定できる。
　このような歪み信号は、空気入りタイヤ10が装着されている車両の走行速度に関わらず、同様の傾向を示すため、車両が低速走行（例えば、40km/h程度）主体の場合でも、トレッド部20の摩耗量を高い精度で推定できる。
　すなわち、タイヤ摩耗量推定システム100によれば、空気入りタイヤ10が装着されている車両が低速走行主体であっても、高い摩耗量の推定精度を達成し得る。
　なお、従来の加速度の時系列波形に基づく摩耗状態の推定アルゴリズムを、歪み信号の時系列波形にそのまま適用することは難しい。歪みセンサ115は、加速度センサと比較すると感度が良いため、路面Rの凹凸を拾ってしまい、接地領域Acの接地時における引張側のピークの分散が大きくなり、踏み込み（蹴り出し）タイミングのピークと、接地時のピークの間の勾配である摩耗特徴量との分散も大きくなるためである。
　本実施形態では、時系列波形に基づく摩耗状態の推定アルゴリズムとは異なり、トレッド部20の内側面の蹴り出しタイミングにおける歪み（Bo(w)）のピーク値が、摩耗進展によって減少する特徴を見出し、当該特徴に基づいてトレッド部20の摩耗状態を推定するものである。
　本実施形態では、タイヤ摩耗量推定システム100は、歪み信号の基準値として、踏み込みタイミングの歪み信号（Bi(n)またはBi(w)）、或いは摩耗状態の推定開始時（新品時など）において蹴り出しタイミングに出力される歪み信号（Bo(n)）を用いることができる。
　このため、空気入りタイヤ10の種類またはサイズなどに応じた適切な基準値を適用することによって、摩耗状態の推定精度をさらに高め得る。
　本実施形態では、タイヤ摩耗量推定システム100は、蹴り出しのタイミングに出力される歪み信号（Bo(w)）と当該基準値（Bi(n), Bi(w), Bo(n)）との差分、或いはBo(w)と当該基準値との比率に基づいて、トレッド部20の推定摩耗量を決定することができる。
　このため、空気入りタイヤ10の種類またはサイズなどに応じた適切な推定摩耗量の決定方法を適用することによって、摩耗状態の推定精度をさらに高め得る。特に、Bo(w)と当該基準値との比率を用いた場合、歪みセンサ115及び空気入りタイヤ10の個体差、及び内圧のばらつきなどによる推定精度の低下の防止し得る。
　本実施形態では、タイヤ摩耗量推定システム100は、空気入りタイヤ10の新品時における歪み信号（Bo(n)）の値と、当該基準値との比率を用いて、トレッド部20の推定摩耗量を調整（キャリブレーション）することができる。
　このため、空気入りタイヤ10の個体差などによって、検出したμεにばらつきが生じる場合でも、このようなキャリブレーションを実行することによって、具体的な摩耗量（mm）及び残溝量（mm）を高精度に推定し得る。
　（５）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、歪みセンサ115は、タイヤ周方向における歪みを検出するものとして説明したが、歪みセンサ115は、タイヤ幅方向或いはタイヤ径方向における被歪みを検出し、処理装置120は、検出した歪みに基づいてトレッド部20の摩耗状態を推定してもよい。
　また、上述した実施形態では、処理装置120は、車両のECU、または無線通信ネットワークを介して接続されるサーバコンピュータ上において実現されるものとして説明したが、処理装置120を構成する機能ブロックの一部が、ECUに設けられ、他の機能ブロックがサーバコンピュータ上において実現されてもよい。
　また、処理装置120の主要機能は、コンピュータにおいて実行可能なソフトウェアプログラムとして提供されてもよい。さらに、当該ソフトウェアプログラムは、通信ネットワークを介して提供されてもよいし、光ディスク、ハードディスクドライブまたはフラッシュメモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。
　図７は、変更例に係るタイヤ摩耗量推定システム100の全体概略構成図である。図７に示すように、車両に搭載される処理装置120（一部の機能は、ECUによって実現されてもよい）は、空気入りタイヤ10に装着されたセンサユニット110と無線通信を実行するとともに、無線基地局200と無線通信を実行し、ネットワーククラウド400上に設けられたサーバコンピュータ300に接続する。
　また、図３などに示した歪み信号の時系列波形のデータは、センサユニット110から処理装置120に送信すると、データ量が大きく、バッテリ119（図２参照）消耗が早くなる場合がある。そこで、このような場合、センサユニット110が、歪み信号の特徴量、具体的には、Bo及びBi（με）を抽出し、時系列波形のデータではなく、抽出したBo及びBiのみを処理装置120に送信するようにしてもよい。
　一方、バッテリ119などの作動条件が満たされるのであれば、上述した実施形態において説明した処理装置120の機能をセンサユニット110内に搭載してもよい。
　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　空気入りタイヤ
　20　トレッド部
　30　タイヤサイド部
　90　リムホイール
　100　タイヤ摩耗量推定システム
　110　センサユニット
　111　内圧センサ
　113　温度センサ
　115　歪みセンサ
　117　通信部
　119　バッテリ
　120　処理装置
　121　通信部
　123　信号取得部
　125　摩耗推定部
　127　出力部
　200　無線基地局
　300　サーバコンピュータ
　400　ネットワーククラウド
　R　路面
　Ac　接地領域

Claims (8)

  1. 　タイヤの内側面または内部に設けられた歪みセンサから出力される歪み信号を取得する歪み信号取得部と、
    　前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記トレッド部の摩耗状態を推定する摩耗推定部と
    を備えるタイヤ摩耗量推定システム。
  2. 　前記摩耗推定部は、前記基準値として、前記接地領域の路面への踏み込みのタイミングに出力される前記歪み信号を用いる請求項１に記載のタイヤ摩耗量推定システム。
  3. 　前記摩耗推定部は、前記基準値として、前記摩耗状態の推定開始時において前記接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号を用いる請求項１に記載のタイヤ摩耗量推定システム。
  4. 　前記摩耗推定部は、前記蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号の値と、前記基準値との差分に基づいて、前記トレッド部の推定摩耗量を決定する請求項１乃至３の何れか一項に記載のタイヤ摩耗量推定システム。
  5. 　前記摩耗推定部は、前記蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号の値と、前記基準値との比率に基づいて、前記トレッド部の推定摩耗量を決定する請求項１乃至３の何れか一項に記載のタイヤ摩耗量推定システム。
  6. 　前記摩耗推定部は、前記タイヤの新品時における前記蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号の値と前記基準値との比率を用いて、前記推定摩耗量を調整する請求項４または５に記載のタイヤ摩耗量推定システム。
  7. 　タイヤの内側面または内部に設けられた歪みセンサから出力される歪み信号を取得する歪み信号取得処理と、
    　前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定する摩耗推定処理と
    をコンピュータに実行させるタイヤ摩耗量推定プログラム。
  8. 　タイヤの内側面または内部に設けられた歪みセンサから出力される歪み信号を取得するステップと、
    　前記歪みセンサと対応するトレッド部の接地領域の路面からの蹴り出しのタイミングに出力される前記歪み信号と、前記歪み信号の基準値とに基づいて、前記タイヤのトレッド部の摩耗状態を推定するステップと
    を含むタイヤ摩耗量推定方法。
PCT/JP2020/039204 2019-10-21 2020-10-19 タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法 WO2021079838A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202080073649.XA CN114585523B (zh) 2019-10-21 2020-10-19 轮胎磨损量估计系统、轮胎磨损量估计程序以及轮胎磨损量估计方法
US17/770,087 US20220371382A1 (en) 2019-10-21 2020-10-19 Tire wear amount estimation system, tire wear amount estimation program, and tire wear amount estimation method
EP20878250.8A EP4049864A4 (en) 2019-10-21 2020-10-19 SYSTEM FOR ESTIMATING THE AMOUNT OF TIRE WEAR, PROGRAM FOR ESTIMATING THE AMOUNT OF TIRE WEAR AND METHOD FOR ESTIMATING THE AMOUNT OF TIRE WEAR

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019191796A JP7425579B2 (ja) 2019-10-21 2019-10-21 タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法
JP2019-191796 2019-10-21

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021079838A1 true WO2021079838A1 (ja) 2021-04-29

Family

ID=75620518

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/039204 WO2021079838A1 (ja) 2019-10-21 2020-10-19 タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20220371382A1 (ja)
EP (1) EP4049864A4 (ja)
JP (1) JP7425579B2 (ja)
CN (1) CN114585523B (ja)
WO (1) WO2021079838A1 (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11498371B2 (en) * 2018-12-12 2022-11-15 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire data information system
EP4116110A1 (en) * 2021-07-08 2023-01-11 Volvo Car Corporation Real-time tire monitoring system
WO2023202986A1 (fr) * 2022-04-21 2023-10-26 Continental Automotive Technologies GmbH Procédé de détermination de l'usure d'un pneumatique

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10875539B2 (en) * 2018-08-22 2020-12-29 Infineon Technologies Ag Tire load estimation
JP7368181B2 (ja) * 2019-10-29 2023-10-24 Ｔｏｙｏ Ｔｉｒｅ株式会社 摩耗量推定システムおよび演算モデル生成システム
CN118103222A (zh) * 2021-10-21 2024-05-28 日立安斯泰莫株式会社 物理量检测装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006160159A (ja) * 2004-12-09 2006-06-22 Bridgestone Corp タイヤ挙動解析方法
JP2007153034A (ja) * 2005-12-01 2007-06-21 Toyota Motor Corp タイヤ摩耗状態判定装置
WO2009008502A1 (ja) * 2007-07-11 2009-01-15 Kabushiki Kaisha Bridgestone タイヤ摩耗推定方法
JP2016190615A (ja) 2015-03-31 2016-11-10 株式会社ブリヂストン タイヤ摩耗量推定方法及びタイヤ摩耗量推定装置

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5749984A (en) * 1995-12-29 1998-05-12 Michelin Recherche Et Technique S.A. Tire monitoring system and method
JP4363506B2 (ja) * 2000-08-10 2009-11-11 横浜ゴム株式会社 空気入りタイヤのトレッド摩耗量測定方法
JP2006193119A (ja) * 2005-01-17 2006-07-27 Bridgestone Corp タイヤ摩耗検知システム及び空気入りタイヤ
JP4817753B2 (ja) * 2005-08-22 2011-11-16 株式会社ブリヂストン 路面状態推定方法、路面状態推定装置、及び、車両制御装置
JP2008143460A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Bridgestone Corp タイヤ摩耗量推定装置、及びタイヤ摩耗量推定装置を搭載した車両
JP5183114B2 (ja) * 2007-07-11 2013-04-17 株式会社ブリヂストン タイヤ摩耗推定方法及びタイヤ摩耗推定装置
JP5036459B2 (ja) * 2007-09-06 2012-09-26 株式会社ブリヂストン タイヤ摩耗推定方法及びタイヤ摩耗推定装置
EP2301769B1 (en) * 2008-06-25 2017-01-11 Kabushiki Kaisha Bridgestone Method for estimating tire wear and device for estimating tire wear
DE102009006458A1 (de) * 2009-01-28 2010-08-05 Continental Automotive Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Messen der Profiltiefe eines Kraftfahrzeugreifens
JP5898519B2 (ja) * 2012-02-17 2016-04-06 株式会社ブリヂストン タイヤ摩耗量推定方法及びタイヤ摩耗量推定装置
DE102012212934A1 (de) * 2012-07-24 2014-06-12 Continental Automotive Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Schätzen einer Profiltiefe eines Reifens
JP5933473B2 (ja) * 2013-03-15 2016-06-08 太平洋工業株式会社 タイヤ摩耗検出装置
JP6896596B2 (ja) * 2017-12-14 2021-06-30 株式会社ブリヂストン タイヤ溝残量管理システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006160159A (ja) * 2004-12-09 2006-06-22 Bridgestone Corp タイヤ挙動解析方法
JP2007153034A (ja) * 2005-12-01 2007-06-21 Toyota Motor Corp タイヤ摩耗状態判定装置
WO2009008502A1 (ja) * 2007-07-11 2009-01-15 Kabushiki Kaisha Bridgestone タイヤ摩耗推定方法
JP2016190615A (ja) 2015-03-31 2016-11-10 株式会社ブリヂストン タイヤ摩耗量推定方法及びタイヤ摩耗量推定装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4049864A4

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11498371B2 (en) * 2018-12-12 2022-11-15 The Goodyear Tire & Rubber Company Tire data information system
EP4116110A1 (en) * 2021-07-08 2023-01-11 Volvo Car Corporation Real-time tire monitoring system
WO2023202986A1 (fr) * 2022-04-21 2023-10-26 Continental Automotive Technologies GmbH Procédé de détermination de l'usure d'un pneumatique
FR3134749A1 (fr) * 2022-04-21 2023-10-27 Continental Automotive Gmbh Procédé de détermination de l’usure d’un pneumatique

Also Published As

Publication number Publication date
EP4049864A4 (en) 2023-11-01
CN114585523B (zh) 2024-02-13
JP7425579B2 (ja) 2024-01-31
JP2021067517A (ja) 2021-04-30
US20220371382A1 (en) 2022-11-24
EP4049864A1 (en) 2022-08-31
CN114585523A (zh) 2022-06-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021079838A1 (ja) タイヤ摩耗量推定システム、タイヤ摩耗量推定プログラム及びタイヤ摩耗量推定方法
JP7141863B2 (ja) タイヤ摩耗状態推定システムおよび方法
EP2705963B1 (en) Tire sidewall load estimation system and method
EP3020578B1 (en) Tire wear compensated load estimation system and method
JP6420589B2 (ja) ねじりモードのタイヤ摩耗状態推定システム及び方法
JP5111505B2 (ja) タイヤ摩耗推定方法
JP5184252B2 (ja) 転動時におけるタイヤの有効グリップマージンの推定方法
CN104334375B (zh) 轮胎不均匀磨损检测方法和轮胎不均匀磨损检测设备
JP5259245B2 (ja) 濡れた道路におけるタイヤのハイドロプレーニング現象を検出して評価する方法
JP5898519B2 (ja) タイヤ摩耗量推定方法及びタイヤ摩耗量推定装置
EP3028910A1 (en) Slip ratio point optimization system and method for vehicle control
JP2011168211A (ja) タイヤ偏摩耗の推定方法
JP5902473B2 (ja) タイヤ偏摩耗検知方法及びタイヤ偏摩耗検知装置
CN111033201A (zh) 轮胎载荷估计方法和轮胎载荷估计装置
US11981163B2 (en) Tire wear state estimation system and method employing footprint shape factor
JP2009019950A (ja) タイヤ摩耗推定方法及びタイヤ摩耗推定装置
JP4030572B2 (ja) 車両制動距離予測装置および車両制動距離予測方法
JP5259244B2 (ja) タイヤと接触状態にある道路上の水の高さを推定する方法
US11644386B2 (en) Tire wear state estimation system and method
US7487044B2 (en) Apparatus and method for predicting a breaking distance of a vehicle
JP7407100B2 (ja) タイヤ摩耗状態予測システム、タイヤ摩耗状態予測プログラムおよびタイヤ摩耗状態予測方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20878250

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020878250

Country of ref document: EP

Effective date: 20220523