WO2023032912A1 - タイヤに関する情報処理装置およびプログラム - Google Patents

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WO2023032912A1
WO2023032912A1 PCT/JP2022/032393 JP2022032393W WO2023032912A1 WO 2023032912 A1 WO2023032912 A1 WO 2023032912A1 JP 2022032393 W JP2022032393 W JP 2022032393W WO 2023032912 A1 WO2023032912 A1 WO 2023032912A1
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WO
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tire
information
sensor
feature amount
information processing
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/032393
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English (en)
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忠雄 千里内
貞春 米田
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Tdk株式会社
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    • 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
    • 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
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
    • B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
    • B60W40/06—Road conditions
    • B60W40/068—Road friction coefficient

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device and a program.
  • sensors have been used to monitor tire parameters.
  • a piezoelectric element that is a strain sensor is attached to a tire, the magnitude of deformation of the tire is detected according to the magnitude of the amplitude of the signal detected by the piezoelectric element, and a load is applied to the tire based on the detection result. estimating the load to be applied.
  • Patent Document 1 the deformation of the tire is measured by a linear piezoelectric element attached to the tire, thereby improving the measurement accuracy and accurately measuring the force generated in the tire. is intended (see Patent Document 1).
  • the sensor may be damaged.
  • variations in sensitivity occur, causing variations in the values detected by the sensors.
  • such calibration often needs to be done after the sensor is mounted on the tire, which can be difficult.
  • the present disclosure has been made in consideration of such circumstances, and an information processing device and program capable of accurately acquiring evaluation information about tires even if there are individual variations in sensors that detect information about tires.
  • the task is to provide
  • One aspect of the present disclosure is a time-related feature quantity in tire information based on the first detection value detected by a first sensor that detects a first detection value related to a tire having a wheel and a rubber portion provided in a vehicle, or an information processing unit that acquires evaluation information about the tire based on one or both of: an area of a predetermined portion in the waveform of the tire information after the tire information has been normalized in a predetermined manner; It is an information processing device comprising
  • a computer is equipped with a vehicle and detects a first detection value relating to a tire having a wheel and a rubber portion. or a characteristic quantity relating to the area of a predetermined portion in the waveform of the normalized tire information obtained by subjecting the tire information to a predetermined normalization, or obtaining evaluation information regarding the tire. It is a program for executing steps.
  • the information processing device and the program it is possible to acquire the evaluation information about the tire with high accuracy even if there are individual variations in the sensors that detect the information about the tire.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of comparison of peak waveforms of distortion signals according to the embodiment; It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. It is a figure which shows an example of the procedure of the normalization which concerns on embodiment. FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of comparison of peak waveforms of distortion signals after normalization according to the embodiment; It is a figure which shows an example of a schematic structure of the information processing apparatus based on the modification of embodiment (1st Embodiment). It is a figure which shows an example of a schematic structure of the information processing apparatus which concerns on embodiment (2nd Embodiment).
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an information processing apparatus 1 according to an embodiment (first embodiment).
  • the tire 51 is shown in FIG. 1, but the tire 51 is not included in the information processing apparatus 1 in this embodiment.
  • the information processing device 1 has a function of analyzing data related to the tire 51 .
  • the information processing device 1 may be called an information processing system or the like.
  • the tire 51 is one of one or more tires connected to a vehicle such as an automobile.
  • a predetermined number of tires (for example, four in the case of an automobile) are connected to the vehicle.
  • the vehicle is not particularly limited, and may be, for example, a motorcycle, a bicycle, or an aircraft.
  • an aircraft can also be regarded as a vehicle when the aircraft is traveling on the ground with its tires.
  • the tire 51 generally has a wheel and a rubber portion attached around the wheel.
  • the rubber portion may have, for example, a bead portion, a sidewall portion, a shoulder portion, and a tread portion.
  • the tire 51 may be, for example, various tires having a rubber portion, or various tires having a wheel and a rubber portion.
  • the information processing device 1 includes a tire characteristic acquisition sensor 11 and a data analysis device 21 .
  • the data analysis device 21 includes a data acquisition unit 31 , a feature amount extraction unit 32 , a data analysis unit 33 and a storage unit 34 .
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 detects (measures) a predetermined physical quantity value (detection value) relating to the tire 51 .
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 outputs the detected value (detected value) to the data acquisition section 31 of the data analysis device 21 .
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is attached to the tire 51, for example, but if it can detect a predetermined physical quantity value (detection value) related to the tire 51, it can be provided at a location other than the tire 51. good too.
  • a sensor that is not directly attached to the tire 51 and detects a detection value related to the tire 51 by emitting light and receiving reflected light from the tire 51 may be used as the tire characteristic acquisition sensor 11. good.
  • the data analysis device 21 may be configured using, for example, a microcomputer.
  • the data analysis device 21 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit) and a memory (the storage unit 34 in the example of FIG. 1). , to implement various processes.
  • the storage unit 34 stores various information.
  • the storage unit 34 may store the program.
  • the data acquisition unit 31 receives a detection value signal output from the tire characteristic acquisition sensor 11 and acquires data of the detection value.
  • the data acquisition unit 31 has, for example, an analog circuit and an analog-to-digital converter (A/D converter: Analog to Digital Converter).
  • the analog circuit receives a detection value signal (analog signal) output from the tire characteristic acquisition sensor 11 and, if necessary, performs analog processing such as amplification on the signal.
  • the A/D converter converts a detection value signal (analog signal) analog-processed by an analog circuit into a digital signal (detection value data).
  • the data acquisition unit 31 outputs the acquired detection value data to the feature amount extraction unit 32 .
  • the feature amount extraction unit 32 Based on the detection value data input from the data acquisition unit 31, the feature amount extraction unit 32 extracts a predetermined feature amount from information related to the tire based on the detection value (for convenience of explanation, also referred to as tire information). (get.
  • the feature quantity extraction unit 32 outputs the extracted feature quantity to the data analysis unit 33 .
  • the feature amount extraction unit 32 extracts the feature amount related to time (hereinafter also referred to as time feature amount) or the feature amount related to area (hereinafter also referred to as area feature amount) for the tire information.
  • the tire information is information about the characteristics of the tire 51 , and is information that changes according to the degree of deterioration of the tire 51 , for example.
  • detection is always performed by the tire characteristic acquisition sensor 11 while the vehicle is running, and the data analysis device 21 detects the detected value of the tire characteristic acquisition sensor 11 (or based on the detected value).
  • the feature quantity extraction unit 32 selects tire information to be analyzed based on the information stored in the storage unit 34 (the detected value of the tire characteristic acquisition sensor 11 or the tire information based on the detected value). to acquire
  • the constant detection may be, for example, detection at predetermined timings such as constant time intervals.
  • the feature amount extraction unit 32 detects the timing (predetermined length ), and the tire information based on the detected value may be selectively acquired. That is, in the data analysis device 21, the detected value (or information based on the detected value) of the sensor (tire characteristic acquisition sensor 11) may be stored once and then processed, or may be processed in real time. good too. In these cases, the information that can specify the tire information to be analyzed may be set in advance in the feature quantity extraction unit 32, or the feature quantity extraction unit 32 may use a predetermined rule or the like. You may specify the tire information made into analysis object based on. As the information specifying the tire information to be analyzed, for example, timing (or engine) information may be used. Note that the detected value of the sensor or information obtained from the detected value may be called sensing data or the like.
  • the tire information acquired by the feature amount extraction unit 32 is information on the detection value of the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 detects a detection value for predetermined tire information.
  • the tire information acquired by the feature quantity extraction unit 32 may be information obtained as a result of calculation using the detection values of the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • the feature amount extraction unit 32 acquires tire information by performing a predetermined calculation or the like based on the detection value of the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • the calculation or the like may be, for example, calculation using a predetermined calculation formula, or estimation using a predetermined calculation formula (estimation formula) or the like.
  • the data analysis unit 33 analyzes the feature amount input from the feature amount extraction unit 32 .
  • the data analysis unit 33 acquires evaluation information regarding the tire 51 based on the feature amount.
  • the feature amount itself may be used as the evaluation information, or the data analysis unit 33 may acquire the evaluation information by performing a predetermined calculation or the like using the feature amount, for example.
  • the evaluation information may be, for example, evaluation information regarding the tire 51 itself, or may be information regarding evaluation of an object related to the tire 51, such as a road surface in contact with the tire 51. Alternatively, it may be evaluation information regarding both of them. Also, the evaluation information may be information on deterioration or information on abnormality of the tire 51, an object related to the tire 51, or both.
  • the word “deterioration” is used when the tire 51 is deteriorated to the extent that it can be used, and the word “abnormality” is used when the tire 51 is deteriorated to such an extent that it cannot be used.
  • the distinction between the meanings of these terms is an example for convenience of explanation, and the terms are not necessarily limited to the distinction, and any term may be used according to each system or the like.
  • the deterioration of the tire 51 includes, for example, deterioration due to wear of the rubber portion (eg, tread portion) of the tire 51 or due to hardening of the rubber portion of the tire 51 .
  • the deformation of the rubber portion of the tire 51 changes due to abrasion of the rubber portion (for example, the tread portion) of the tire 51, or hardening of the rubber portion of the tire 51. It is possible to grasp the degree of deterioration of the tire 51 .
  • an abnormality of the tire 51 includes burst or puncture of the tire 51, for example.
  • each processing unit data acquisition unit 31, feature amount extraction unit 32, data analysis unit 33, storage unit 34 of the data analysis device 21 will be described separately.
  • Such division of each processing unit may be arbitrary, and such division of each processing unit may not necessarily exist.
  • each processing unit of the information processing device 1 (the tire characteristic acquisition sensor 11 and each processing unit of the data analysis device 21) needs information (for example, an arithmetic expression, or , threshold value, etc.), the information may be set in the information processing device 1 in advance, or may be automatically set or changed by user (human) operation, machine learning, etc. may be possible.
  • information for example, an arithmetic expression, or , threshold value, etc.
  • exchange of information between different processing units may be performed by wire or wirelessly, for example.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of mounting positions of sensors according to the embodiment.
  • FIG. 2 schematically shows how the tire 51 is in contact with the ground 111 .
  • arrows are used to indicate the direction of rotation of the tire 51.
  • the rubber portion 121 of the tire 51 is shown, and the illustration of the wheel of the tire 51 is omitted.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 may be provided on the inner surface 123 (which may be called an inner wall or the like) of the rubber portion 121 of the tire 51 .
  • the position where the tire characteristic acquisition sensor 11 is provided is, for example, the tire when the tire 51 is viewed in the traveling direction (in the example of FIG. 2, substantially in the horizontal direction). 51 (in the example of FIG. 2, the direction substantially perpendicular to the drawing) may be positioned (for example, the central position).
  • 51 in the example of FIG. 2, the direction substantially perpendicular to the drawing
  • the portion in contact with the ground 111 and its vicinity are deformed. to be done.
  • FIG. 2 shows a configuration example in which the tire characteristic acquisition sensor 11 is adhered to the inner surface 123 of the rubber portion 121
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is attached to the inner surface 123 of the rubber portion 121.
  • Embedded configurations may also be used.
  • the mounting position of the tire characteristic acquisition sensor 11 is not particularly limited, and may be provided on the inner surface (inner wall) of the wheel of the tire 51, for example. Further, a configuration may be used in which an acceleration sensor is provided on the inner surface of the wheel of the tire 51, and the degree of deformation of the tire 51 (for example, the rubber portion 121) is indirectly detected based on the detection value of the acceleration sensor. .
  • FIGS. 3A and 3B are diagrams showing other examples of mounting positions of sensors according to the embodiment.
  • FIG. 3A shows the tire 51 with the wheel 131 and the rubber portion 132 attached.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is provided between a wheel 131 (for example, a rim portion) and a rubber portion 132 .
  • FIG. 3B shows the wheel 131 and the tire characteristic acquisition sensor 11 without the rubber portion 132 attached.
  • Information analyzed based on the tire information may be, for example, information on the distortion of the tire 51 .
  • the tire information based on the detection value detected by the tire characteristic acquisition sensor 11 may be, for example, distortion information, or may be used to calculate distortion information. Other information may be used.
  • the sensor for example, a strain sensor that detects the strain of the tire 51 may be used.
  • the strain sensor is installed on the tire 51 in this embodiment.
  • the tire information may be distortion information.
  • the strain sensor can detect the degree of deformation of the tire 51 .
  • the detected value of the strain sensor changes when the tire 51 rotates and the portion of the tire 51 corresponding to the predetermined portion touches the ground.
  • the predetermined portion of the tire 51 may be the inner surface of the rubber portion 121 of the tire 51, as shown in FIG.
  • the way the tire 51 deforms changes depending on the wear of the tread portion of the tire 51 and the change in the hardness of the rubber of the tire 51. Therefore, the degree of deterioration of the tire 51 can be determined by the difference in the way the tire 51 deforms. It is possible to grasp
  • the sensor for example, an acceleration sensor may be used.
  • the acceleration sensor is installed on the tire 51 in this embodiment.
  • the tire information may be acceleration information. It is also possible to detect the degree of deformation of the tire 51 based on the detection value of the acceleration sensor.
  • a pressure sensor may be used as the sensor (here, the tire characteristic acquisition sensor 11).
  • the pressure sensor is installed in the tire 51 in this embodiment.
  • the tire information may be pressure information.
  • a pressure sensor can detect the degree of deformation of the tire 51 .
  • the detected value of the pressure sensor changes when the portion of the tire 51 corresponding to the predetermined location touches the ground when the tire 51 rotates.
  • the predetermined location on the tire 51 may be a location between the wheel 131 (for example, the rim portion) and the rubber portion 132, as shown in FIGS. 3(A) and 3(B).
  • a strain sensor, an acceleration sensor, or a pressure sensor may be used in order to grasp the deformation of an object.
  • a strain sensor, an acceleration sensor, or a pressure sensor is suitable as a sensor for detecting deformation of the rubber portion of the tire 51, for example.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a detection value (distortion signal) of the distortion sensor according to the embodiment;
  • the example of FIG. 4 is an example in which a strain sensor is used as the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • the horizontal axis represents time
  • the vertical axis represents the level of the detected value of the strain sensor (for example, amplitude of voltage).
  • the graph shows an example of a strain signal (strain signal 1011) detected by the strain sensor.
  • the strain sensor is installed at a predetermined location on the tire 51 .
  • the strain signal 1011 shown in FIG. 4 indicates that the portion of the tire 51 corresponding to the predetermined location is in contact with the ground at time T1 and time T2 when the tire 51 rotates.
  • the time T2 is later than the time T1, and the period in which the tire 51 rotates once (one rotation period 1021) corresponds to the period of (time T2-time T1).
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of variations in the output voltage of the strain sensor.
  • the horizontal axis represents strain (magnitude of strain), and the vertical axis represents output voltage [V].
  • the graph shows characteristic 1111, characteristic 1112, and characteristic 1113 as respective characteristics of the three strain sensors.
  • the evaluation information includes, for example, the deterioration of the tire 51, the abnormality of the tire 51, the condition of the road surface on which the tire 51 is in contact (for example, the condition of the road surface being wet with rain, the condition of the road surface being frozen, etc.), or may be information relating to one or more of the grip force between the road surface in contact with the tire 51 and the like.
  • the type of deterioration of the tire 51 is not particularly limited, and may be deterioration due to wear of the tread portion of the tire 51 or deterioration due to a change in hardness of the tire 51, for example.
  • FIGS. 6 to 8 show an example of analyzing the time-related feature quantity in the data analysis device 21.
  • the analysis target is a predetermined time, specifically, the time during which the tire 51 touches the ground (contact time).
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is a strain sensor.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 may be an acceleration sensor or a pressure sensor.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a state in which the contact time of the tire according to the embodiment is long.
  • FIG. 6 shows how the tire 211 is in contact with the ground 111 and is rotating.
  • arrows are used to indicate the direction of rotation of the tire 211 .
  • the tire 211 is an example of the tire 51 .
  • the ground contact point Z1 of the tire 211 represents a new contact point with the ground 111
  • the ground contact point Z2 of the tire 211 represents a point leaving the ground 111 from now on.
  • the example of FIG. 6 shows the moment when the contact point Z1 of the tire 211 touches the ground 111 and the contact point Z2 separates from the ground 111.
  • the distance 221 between the contact point Z1 and the contact point Z2 depends on the time (contact time) during which the same point of the tire 211 (for example, the contact point Z1 or the contact point Z2) is in contact with the ground 111.
  • the size is.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of a state in which the contact time of the tire according to the embodiment is short.
  • FIG. 7 shows how the tire 212 is in contact with the ground 111 and is rotating.
  • arrows are used to indicate the direction of rotation of the tire 212 .
  • the tire 212 is an example of the tire 51 .
  • the ground contact point Z11 of the tire 212 represents a new contact point with the ground 111
  • the ground contact point Z12 of the tire 212 represents a point leaving the ground 111 from now on.
  • the example of FIG. 7 shows the moment when the contact point Z11 of the tire 212 touches the ground 111 and the contact point Z12 separates from the ground 111.
  • the distance 222 between the contact point Z11 and the contact point Z12 depends on the time (contact time) during which the same point of the tire 212 (for example, the contact point Z11 or the contact point Z12) is in contact with the ground 111.
  • the size is.
  • the example of FIG. 6 shows a case where deterioration of the tire 211 (tire 51) is smaller than that of the example of FIG. 7 (for example, the tire 211 is new). is longer.
  • the example of FIG. 7 shows a case where the deterioration of the tire 211 (tire 51) is greater than that of the example of FIG. 6 (for example, the tire 211 is old). Shorten.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a detected value (distortion signal) of the distortion sensor according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time [msec]
  • the vertical axis represents the output (detected value) [V] of the strain sensor.
  • the graph shows an example of the strain signal 1211 detected for a tire with small deterioration (for example, the tire in the state shown in FIG. 6) and an example of the strain signal 1211 detected for a tire with large deterioration (for example, the tire in the state shown in FIG. 7).
  • An example of a detected distortion signal 1212 is shown.
  • the time T11 at which the positive peak occurs in the distortion signal 1211, the time T12 at which the positive peak occurs in the distortion signal 1212, the time T13 at which the negative peak occurs in the distortion signal 1212, the distortion signal The time T14 at which the negative peak occurs at 1211 is shown.
  • the moment when a positive peak occurs in the strain signal 1211 and the strain signal 1212 represents the moment (or the vicinity thereof) when a predetermined portion of the tire touches the ground.
  • the moment when the negative peak occurs in the strain signal 1211 and the strain signal 1212 represents the moment (or the vicinity thereof) when a predetermined portion of the tire leaves the ground.
  • the strain sensor detects a value (output from the strain sensor) at the moment when a predetermined portion of the tire corresponding to the position of the strain sensor touches the ground and at the moment when the predetermined portion is separated from the ground. change greatly.
  • ground contact time 1221 estimated from the strain signal 1211 detected for the less deteriorated tire is greater than the ground contact time 1222 estimated from the detected strain signal 1212 for the more heavily deteriorated tire.
  • ground contact time 1221 estimated from distortion signal 1211 corresponds to the period between time T11 and time T14.
  • the contact time 1222 estimated from the distortion signal 1212 corresponds to the period between time T12 and time T13.
  • the ground contact start time T11 in the ground contact time 1221 of the tire with small deterioration is earlier than the ground contact start time T12 in the ground contact time 1222 of the tire with large deterioration.
  • the ground contact end time T14 in the ground contact time 1221 of the tire with small deterioration is later than the ground contact end time T13 in the ground contact time 1222 of the tire with large deterioration.
  • evaluation information may be acquired using such a tendency.
  • the degree of deterioration of the tire is evaluated based on the magnitude of the detected value (e.g., amplitude) of the strain sensor attached to the inner surface of the tire, or the change in the magnitude of the detected value under certain measurement conditions. If this is the case, the magnitude of the strain sensor detection value (e.g., amplitude) or changes in the magnitude may vary depending on the sensitivity of the sensor, which may reduce the accuracy of the evaluation.
  • a time-related quantity (temporal feature quantity) that does not change with the sensitivity of the sensor is extracted, and the degree of tire deterioration is evaluated based on the difference (for example, change) in the time feature quantity.
  • one rotation time> 9(A) and 9(B) show an example in which the data analysis device 21 analyzes the feature amount related to time.
  • the analysis target is a predetermined time, specifically, the time for the tire 51 to rotate once on the ground (one rotation time). Normally, when the wear of the tire 51 (wear of the rubber portion) is small, the outer circumference of the tire 51 becomes long, and the time required for one rotation of the tire 51 becomes long. On the other hand, when the wear of the tire 51 (wear of the rubber portion) is large, the outer circumference of the tire 51 is shortened, and the time required for one rotation of the tire 51 is shortened. Therefore, in this example, the degree of deterioration of the tire 51 is evaluated based on the one-rotation time of the tire 51 .
  • a strain sensor attached to the tire 51 is used as the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • FIG. 9A is a diagram showing an example of a tire 311 with small wear.
  • Tire 311 is an example of tire 51 .
  • FIG. 9B is a diagram showing an example of a tire 312 with large wear.
  • Tire 312 is an example of tire 51 .
  • the tire 311 shown in FIG. 9(A) has less abrasion of the rubber portion and a longer outer circumference (outer circumference of the rubber portion) than the tire 312 shown in FIG. 9(B). For this reason, the tire 311 shown in FIG. 9A has a longer one rotation time than the tire 312 shown in FIG. 9B.
  • the data analysis device 21 may determine the degree of wear of the rubber portion (particularly, the tread portion) of the tire 51 based on the extraction result of the time feature quantity and GPS (Global Positioning System) data, for example.
  • the information processing device 1 detects (obtains) the travel distance of the vehicle in which the information processing device 1 is mounted based on the GPS data.
  • the GPS receiver may be provided, for example, in the information processing device 1 in the vehicle, or may be provided in a location other than the information processing device 1 in the vehicle.
  • the GPS data may be processed by any processing unit in the information processing device 1, for example, by the data analysis unit 33. FIG.
  • the data analysis device 21 determines the number of revolutions of the tire 51 (the number of rotations of the tire) based on the detection value of the tire characteristic acquisition sensor 11 .
  • a time feature amount (one rotation time) as shown in FIG. 4 may be extracted to determine the rotation speed of the tire.
  • the tire rotation speed may be determined by the data analysis unit 33 in the information processing device 1, for example.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 for example, an acceleration sensor, a pressure sensor, or the like may be used instead of the strain sensor.
  • the data analysis unit 33 may calculate the outer circumference of the tire 51 based on the travel distance of the vehicle and the number of revolutions of the tire 51 .
  • the outer circumference length [m] of the tire 51 corresponds to the result of dividing the movement distance [m] of the vehicle by the number of rotations [times] of the tire 51 .
  • the outer circumference length [m] of the tire 51 may be calculated for a predetermined unit time. ] by the number of revolutions of the tire 51 [times/unit time].
  • the data analysis unit 33 determines that the tire 51 is normal. If the length is less than a predetermined threshold value (or less than or equal to a predetermined threshold value), it may be determined to be deteriorated or abnormal.
  • the data analysis unit 33 determines that, for example, the calculated outer circumference length of the tire 51 is less than a predetermined threshold A (or less than a predetermined threshold A) and greater than or equal to a predetermined threshold B (or a predetermined If it exceeds the threshold value B), it is judged to be deteriorated, and if the calculated outer peripheral length of the tire 51 is less than the predetermined threshold value B (or if it is equal to or less than the predetermined threshold value B), it is judged to be abnormal.
  • the threshold value B is a value smaller than the threshold value A, that is, a two-stage determination may be performed based on "deterioration" and "abnormality". Also, similarly, three or more stages of determination may be performed.
  • the determination using one threshold, the two-stage determination using two thresholds, or the three-stage or more determination using three or more thresholds are not limited to this example, and can be performed for arbitrary feature amounts. may be broken.
  • the analysis target is a predetermined area, specifically, an area formed by the peak waveform of the distortion signal.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is a strain sensor.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 may be an acceleration sensor or a pressure sensor.
  • the waveform of the distortion signal when the tire 51 deteriorates, not only does the contact time of the tire 51 change, but also the waveform of the distortion signal at the moment when a predetermined portion of the tire 51 touches the ground, and the waveform at the moment when the predetermined portion of the tire 51 leaves the ground.
  • the waveform of the distortion signal also changes. That is, the greater the deterioration of the rubber portion of the tire 51, the more difficult it is to deform the rubber portion of the tire 51. Therefore, the waveform of the strain signal (waveform of the peak) at the moment when a predetermined portion of the tire 51 touches the ground, and , the waveform of the distortion signal (waveform of the peak) changes at the instant when a predetermined portion of the tire 51 leaves the ground.
  • FIG. 8 shows a strain signal 1211 of the tire 51 with small deterioration and a strain signal 1212 of the tire 51 with large deterioration.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of comparison of peak waveforms of distortion signals according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time [msec]
  • the vertical axis represents the output (detected value) [V] of the strain sensor.
  • the graph shows an example of a positive peak waveform (peak waveform 1311) in the strain signal (distortion signal 1211 in the example of FIG. 8) detected for the tire 51 with small deterioration, and an example of the waveform detected for the tire 51 with large deterioration.
  • An example of a positive peak waveform (peak waveform 1312) in the distorted signal (distortion signal 1212 in the example of FIG. 8) is shown.
  • the horizontal axis (time) is adjusted so that the peak points of these two peak waveforms 1311 and 1312 match on the horizontal axis (time).
  • the peak position of the other peak waveform 1312 is shown shifted in time so as to match the peak position of the one peak waveform 1311 .
  • the peak waveform 1312 at the moment when the tire 51 with less deterioration touches the ground has a longer contact period ( The period during which the tire 51 is deformed) is shortened. Therefore, the area inside the peak waveform 1311 (the area inside the mountain of the peak) is larger than the area inside the peak waveform 1312 (the area inside the mountain of the peak). It should be noted that the area of such a chevron portion can depend, for example, on the degree of inclination of the chevron. In this embodiment, evaluation information may be acquired using such a tendency.
  • a feature amount (area feature amount) relating to the area of a predetermined portion in the waveform of tire information may be acquired.
  • area feature amount for example, the value of the area itself may be used, or another value related to the area may be used.
  • an arbitrary portion may be used as the predetermined portion.
  • the positive peak waveform is evaluated based on the area
  • the negative peak waveform may be evaluated based on the area, or the positive peak Area-based evaluation may be performed for both waveforms and negative peak waveforms.
  • the data analysis unit 33 can perform evaluation based on the area of the distorted signal, or based on the result of comparing the areas of the two distorted signals. By performing such an evaluation, the data analysis unit 33 obtains more information about the shape of the waveform than in the case of individually evaluating or comparing single parameters such as time difference or peak voltage. Since it increases, it is possible to perform a more detailed analysis, thereby enabling a more accurate evaluation. In the present embodiment, the data analysis unit 33 can perform evaluation using such an area feature amount in combination with the time feature amount, for example.
  • FIGS. 11 to 15 show examples in which the data analysis device 21 analyzes the feature amount relating to the area of the waveform after normalization.
  • the analysis target is a predetermined area, specifically, an area formed by the peak waveform of the distortion signal after normalization.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 is a strain sensor.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 may be an acceleration sensor or a pressure sensor.
  • FIG. 8 shows a strain signal 1211 of the tire 51 with small deterioration and a strain signal 1212 of the tire 51 with large deterioration.
  • the feature amount extraction unit 32 normalizes the distortion signal when acquiring the feature amount related to the area of the peak waveform, and calculates the area of the peak waveform based on the normalized distortion signal. Extract (acquire) the feature amount related to
  • FIG. 11 to 14 are diagrams showing an example of the normalization procedure according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time (for convenience of explanation, it will be described in units of [seconds]), and the vertical axis represents the output (detected value) [V] of the strain sensor.
  • a distortion signal 1411 is shown in the graph.
  • the distorted signal 1411 is a signal before normalization, and an example of the normalization procedure will be described by taking the case of normalizing the distorted signal 1411 as an example.
  • the sensor output value (reference value) when the distortion of the detection target is 0 (when the original value of the detection target is 0) is 2.5 [V].
  • the example of FIG. 11 shows the case where the amplitude of the positive peak and the amplitude of the negative peak are the same (or substantially the same) in the distortion signal 1411, the present invention is not limited to this.
  • the feature amount extraction unit 32 subtracts a reference value from each value (detected value) of the distortion signal 1411 and acquires the result of the subtraction (referred to as a reference value subtraction value for convenience of explanation).
  • the sensor output value (reference value) is 0 [V] when the distortion of the detection target is 0 (when the original value of the detection target is 0).
  • the reference value for example, a value that has been detected in advance may be used. value may be used.
  • the horizontal axis represents time [seconds]
  • the vertical axis represents the reference value subtraction value [V] obtained from the output (detection value) of the strain sensor.
  • the graph also shows a signal (reference value subtraction signal) 1421 of the reference value subtraction value.
  • the feature amount extraction unit 32 detects the amplitude of the reference value subtraction signal 1421 (in this example, the difference between the maximum value and the minimum value).
  • the feature quantity extraction unit 32 adjusts the level of the reference value subtraction signal 1421 so that the maximum value of the reference value subtraction signal 1421 is +1 and the minimum value is -1, and the adjusted signal is normalized. (normalized signal).
  • the value of the normalization signal is the result of multiplying the value of the reference value subtraction signal 1421 (reference value subtraction value) by (2/amplitude).
  • the horizontal axis represents time [seconds]
  • the vertical axis represents the reference value subtraction value [V] obtained from the output (detection value) of the strain sensor.
  • a reference value subtraction signal 1421 is shown in the graph.
  • the graph also shows the amplitude 1451 of the reference value subtraction signal 1421 .
  • the amplitude 1451 is the level difference (positive value) between the positive peak (maximum value 1441 ) and the negative peak (minimum value 1442 ) of the reference value subtraction signal 1421 .
  • a normalized signal 1461 is shown in the graph.
  • a normalized signal 1461 is a signal normalized by amplitude information.
  • the normalization method is not necessarily limited to this example, and other methods may be used.
  • the level of the reference value subtraction signal 1421 is adjusted so that the maximum value of the reference value subtraction signal 1421 is +1 and the minimum value of the reference value subtraction signal 1421 is -1.
  • the reference value is subtracted Techniques such as adjusting the maximum and minimum values of the signal to different values may be used.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of comparison of peak waveforms of distortion signals after normalization according to the embodiment.
  • the horizontal axis represents time [seconds]
  • the vertical axis represents the normalized value [V] obtained from the output (detected value) of the strain sensor.
  • an example of the normalized signal 1461 obtained for the strain signal eg, the strain signal 1211 in the example of FIG. 8 detected for the tire 51 with small deterioration and the normalized signal 1461 for the tire 51 with large deterioration are shown.
  • An example of a normalized signal 1511 obtained for a distorted signal (eg, distorted signal 1212 in the example of FIG. 8) is shown.
  • FIG. 15 also shows an area 1611 inside the waveform of the positive peak in the normalized signal 1461 (area inside the crest of the peak) and an area 1611 inside the waveform of the negative peak in the normalized signal 1461 (area inside the peak).
  • the area inside the mountain 1612 is shown.
  • the area surrounded by the waveform of each peak and the line on the horizontal axis is the area inside the waveform of each peak (the inside of the mountain of the peak). area).
  • the peak waveform As shown in FIG. 15, compared with the peak waveform (peak waveform of the normalized signal 1461) at the instant when the tire 51 with less deterioration touches the ground, the peak waveform ( In the peak waveform of the normalized signal 1511), the contact period (the period during which the tire 51 is deformed) is shortened. Therefore, the area inside the peak waveform (the peak waveform of the normalized signal 1461) at the moment when the tire 51 with small deterioration touches the ground is the peak waveform (normalized signal 1511 peak waveform). In this embodiment, evaluation information may be acquired using such a tendency.
  • a feature amount (area feature amount) relating to the area of a predetermined portion of the waveform of the tire information after normalization may be obtained.
  • area feature amount for example, the value of the area itself may be used, or another value related to the area may be used.
  • an arbitrary portion may be used as the predetermined portion.
  • the data analysis unit 33 may, for example, perform area-based evaluation on the positive peak waveform, may perform area-based evaluation on the negative peak waveform, or may perform area-based evaluation on the positive peak waveform and the negative peak waveform. Area-based evaluation may be performed for both peak waveforms.
  • the data analysis unit 33 performs evaluation based on the area of the normalized distortion signal, or performs evaluation based on the result of comparing the areas of the two normalized distortion signals. Therefore, it is possible to perform highly accurate evaluation without being affected by variations in sensor sensitivity.
  • the feature amount extraction unit 32 shows the case where the area feature amount is extracted based on the signal after normalization.
  • a configuration may be used in which the area feature amount is extracted based on.
  • the information processing apparatus 1 even if there is individual variation in the sensor (in the present embodiment, the tire characteristic acquisition sensor 11) that detects information (detection value) regarding the tire 51, Evaluation information regarding the tire 51 can be obtained with high accuracy.
  • the information processing apparatus 1 by acquiring the time feature amount or the normalized area feature amount related to the tire information, individual variations of the sensor (the tire characteristic acquiring sensor 11 in the present embodiment) can be corrected. Evaluation information can be obtained without being affected (or with reduced influence). Accordingly, in the information processing apparatus 1 according to this embodiment, it is possible to eliminate the need for calibration for calibrating individual variations in the sensors (in this embodiment, the tire characteristic acquisition sensor 11).
  • a method in which a sensor detects a waveform (detected value) representing tire characteristics and determines the degree of deterioration of the tire based on the amplitude (absolute value) of the waveform (hereinafter referred to as method A1 for convenience of explanation).
  • method A1 a method in which a sensor detects a waveform (detected value) representing tire characteristics and determines the degree of deterioration of the tire based on the amplitude (absolute value) of the waveform
  • the information processing apparatus 1 acquires the evaluation information based on the time feature amount or the area feature amount related to the tire information as described above, and also makes a determination based on the amplitude of the tire information as described above ( Determination of method A1 described above) may be used together. Moreover, in the information processing apparatus 1 according to the present embodiment, any other evaluation method may be used together.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an information processing device 501 according to a modification of the embodiment (first embodiment).
  • tires 551 and vehicle 552 are shown in FIG. 16, but tires 551 and vehicle 552 are not included in information processing apparatus 501 in this embodiment.
  • Tire 551 is one of a plurality of tires provided on vehicle 552 .
  • the information processing device 501 includes a tire characteristic acquisition sensor 511 and a data analysis device 521 .
  • the data analysis device 521 includes a sending device 522 and a receiving device 523 .
  • the transmission-side device 522 includes a data acquisition section 531 , a transmission section 532 and a storage section 533 .
  • the receiving device 523 includes a receiving unit 541 , a feature extraction unit 542 , a data analysis unit 543 and a storage unit 544 .
  • the data analysis device 521 is composed of a transmission side device 522 and a reception side device 523, the tire characteristic acquisition sensor 511 and the transmission side device 522 are attached to the tire 551,
  • the side device 523 is attached to the vehicle 552 (here, the portion other than the tire 551).
  • the transmitting device 522 and the receiving device 523 may each be configured using a microcomputer, for example, similar to the data analysis device 21 shown in FIG.
  • the tire characteristic acquisition sensor 511 has the same function as the tire characteristic acquisition sensor 11 shown in FIG.
  • the data acquisition unit 531 has the same function as the data acquisition unit 31 shown in FIG. 1 and outputs the data acquired from the tire characteristic acquisition sensor 511 to the transmission unit 532 .
  • the transmitting unit 532 transmits the data input from the data acquiring unit 31 to the receiving unit 541 of the receiving device 523 .
  • wireless communication is used as communication between the transmitting unit 532 and the receiving unit 541, but wired communication may be used.
  • the storage unit 533 may store various types of information, such as data acquired by the data acquisition unit 31 .
  • the receiving unit 541 outputs the data received from the transmitting unit 532 of the transmitting device 522 to the feature amount extracting unit 542 .
  • the feature quantity extraction unit 542 has the same function as the feature quantity extraction unit 542 shown in FIG.
  • the data analysis unit 543 has the same function as the data analysis unit 33 shown in FIG. 1, and acquires evaluation information based on the feature amount input from the feature amount extraction unit 542 .
  • the storage unit 544 stores various types of information, and may store data received by the receiving unit 541, for example.
  • FIG. 16 shows a configuration example in which the receiving device 523 is provided in the vehicle 552 (here, a portion other than the tires 551)
  • the receiving device 523 includes the tires 551 and the vehicle 552. It may be provided in a place other than (here, a portion other than the tire 551), and for example, the receiving device 523 may be provided in a server device connected to a network such as the Internet.
  • information about tires 551 of vehicle 552 can be transmitted from transmitting device 522 to the server device (receiving device 523), and various information processing can be performed in the server device.
  • the case where one tire characteristic acquisition sensor 11 is used is shown, but as another configuration example, a plurality of tire characteristic acquisition sensors 11 may be used.
  • the plurality of tire characteristic acquisition sensors 11 may be, for example, sensors that detect detection values of different physical quantities.
  • the data analysis device 21 may perform analysis based on the detection value of the tire characteristic acquisition sensor 11 for each tire characteristic acquisition sensor 11, or may perform analysis based on the detection values of two or more tire characteristic acquisition sensors 11. Analysis based on detected values may be performed.
  • the data analysis device 21 detects the tire characteristic acquisition sensors 11 .
  • evaluation information may be acquired for a combination of these detection values using the detection values of two or more tire characteristic acquisition sensors 11. .
  • the detection values of these two or more tire characteristic acquisition sensors 11 may be used, and one of the detected values (or information based on the detected values) of these two or more tire characteristic acquisition sensors 11 (for example, , median, etc.) may be selected and adopted.
  • the detection values of these two or more tire characteristic acquisition sensors 11 may be used to calculate one piece of evaluation information (common evaluation information).
  • the data analysis device 21 evaluates based on the detection value of the tire characteristic acquisition sensor 11 installed on the tire. Get information. That is, the characteristics of each of the plurality of tires are usually independent. However, when one vehicle is equipped with a plurality of tires, there is a configuration in which the data analysis device 21 acquires evaluation information based on the detection values of the tire characteristic acquisition sensors 11 installed on two or more tires. may be used. For example, a configuration may be used in which the data analysis device 21 acquires evaluation information regarding the entire vehicle based on the detection values of the tire characteristic acquisition sensors 11 installed on two or more tires.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an information processing device 601 according to the embodiment (second embodiment).
  • tires 651 and vehicle 652 are shown in FIG. 17, but tires 651 and vehicle 652 are not included in information processing device 601 in this embodiment.
  • Tire 651 is one of a plurality of tires provided on vehicle 652 .
  • the information processing device 601 includes a tire characteristic acquisition sensor 611 and a data analysis device 621 .
  • the data analysis device 621 includes a sending device 622 and a receiving device 623 .
  • the transmission-side device 622 includes a data acquisition section 631 , a transmission section 632 and a storage section 633 .
  • the receiving device 623 includes a receiving unit 641 , a feature extraction unit 642 , a data analysis unit 643 and a storage unit 644 .
  • the feature amount extraction unit 642 includes a temporal feature amount extraction unit 671 , a normalization unit 672 , and an area feature amount extraction unit 673 .
  • the transmitting device 622 and the receiving device 623 may each be configured using a microcomputer, like the data analysis device 521 shown in FIG. 16, for example.
  • the feature amount extraction unit 642 extracts a feature amount related to time (time feature amount) and a feature amount related to area (area feature amount) from the tire information.
  • the temporal feature quantity extraction unit 671 extracts (obtains) a temporal feature quantity based on the data input from the reception unit 641 and outputs the extracted temporal feature quantity to the data analysis unit 643 .
  • the normalization unit 672 normalizes the tire information signal (for example, a distortion signal) based on the data input from the reception unit 641 and outputs the normalized signal to the area feature amount extraction unit 673 .
  • the area feature quantity extraction unit 673 extracts (obtains) an area feature quantity based on the signal normalized by the normalization unit 672 and outputs the extracted area feature quantity to the data analysis unit 643 .
  • the data analysis unit 643 acquires predetermined evaluation information based on the time feature amount input from the time feature amount extraction unit 671 and the area feature amount extracted by the area feature amount extraction unit 673.
  • the evaluation information may be calculated by a predetermined arithmetic expression including both the time feature quantity and the area feature quantity as parameters, for example.
  • the sensor in this embodiment, the tire characteristic acquisition sensor Evaluation information can be obtained without (or with reduced) influence of individual variations in 11. Accordingly, in the information processing apparatus 1 according to this embodiment, it is possible to eliminate the need for calibration for calibrating individual variations in the sensors (in this embodiment, the tire characteristic acquisition sensor 11). In the information processing apparatus 601 according to the present embodiment, by acquiring the evaluation information based on the combination of the time feature amount and the area feature amount, for example, compared to the case where the evaluation information is acquired based on only one of them, , a more detailed analysis is possible.
  • the feature amount extraction unit 642 shows the case where the area feature amount is extracted based on the signal after normalization.
  • a configuration for extracting the area feature amount may be used.
  • the feature amount extraction section 642 does not need to include the normalization section 672 , and the area feature amount extraction section 673 extracts the area feature amount based on the data input from the reception section 641 .
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 and the transmitting device 622 are provided on the tire 651, and the receiving device 623 is provided on the vehicle 652 (here, the portion other than the tire 651).
  • the entire information processing device 601 may be provided on the tire 551 as in the example of FIG. In this configuration, for example, as in the example of FIG. may be shared.
  • the information processing device (the information processing devices 1, 501, and 601 in the examples of FIGS. 1, 16, and 17) is provided in a vehicle and has a wheel (the wheel 131 in the example of FIG. 3A). ) and a rubber portion (rubber portion 132 in the example of FIG. 3A) (tires 51, 551, and 651 in the examples of FIGS. 1, 16, and 17).
  • the values detected by the tire characteristic acquisition sensors 11, 511, and 611) are detected by the first sensor (in the examples of FIGS.
  • the tire characteristic acquisition sensor 11 , 511, 611 the tire characteristic acquisition sensor 11 , 511, 611), or the area of a predetermined portion of the waveform of the normalized tire information after predetermined normalization.
  • An information processing unit in the example of FIG. 1, for example, the data acquisition unit 31, the feature amount extraction unit 32, the data analysis unit 33, the storage unit 34 In the example of FIG. 16, for example, the receiving unit 541, the feature amount extraction unit 542, the data analysis unit 543, and the storage unit 544. In the example of FIG. analysis unit 643 and storage unit 644).
  • the first detection value detected by the first sensor is one or more of strain, acceleration, and pressure.
  • the evaluation information is information about tire deterioration, information about tire abnormality, information about the condition of the road surface that the tire contacts, or information about the grip force between the tire and the road surface that the tire contacts. Contains one or more of information.
  • the information about tire deterioration includes one or more of information representing a change in hardness of the tire and information representing the degree of wear of the tread of the tire.
  • an information processing apparatus includes a first sensor.
  • the program may be stored in a computer (in the examples of FIGS. 1, 16, and 17, the computers constituting the information processing apparatuses 1, 501, and 601), which is provided in a vehicle and has a wheel and a rubber portion.
  • a computer in the examples of FIGS. 1, 16, and 17, the computers constituting the information processing apparatuses 1, 501, and 601
  • Time-related feature quantity in the tire information based on the first detection value detected by the first sensor that detects the first detection value, or in the waveform of the normalized tire information in which the tire information is normalized in a predetermined manner
  • a program for realizing the function of any component in any device is recorded on a computer-readable recording medium, and the program is It may be executed by being loaded into a computer system.
  • the term "computer system” used herein includes an operating system and hardware such as peripheral devices.
  • “computer-readable recording medium” means portable media such as flexible discs, magneto-optical discs, ROM, CD (Compact Disc)-ROM (Read Only Memory), and storage such as hard disks built into computer systems. It refers to equipment.
  • “computer-readable recording medium” means a certain amount of memory, such as volatile memory inside a computer system that acts as a server or client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. It also includes those holding time programs.
  • the volatile memory may be, for example, RAM (Random Access Memory).
  • the recording medium may be, for example, a non-transitory recording medium.
  • the above program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium.
  • the "transmission medium" for transmitting the program means a medium having a function of transmitting information, such as a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • the above program may be for realizing part of the functions described above.
  • the above program may be a so-called difference file, which can realize the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system.
  • a difference file may be referred to as a difference program.
  • any component in any of the devices described above may be implemented by a processor.
  • each process in the embodiment may be implemented by a processor that operates based on information such as a program and a computer-readable recording medium that stores information such as the program.
  • the function of each section may be implemented by separate hardware, or the function of each section may be implemented by integrated hardware.
  • a processor includes hardware, which may include at least one of circuitry that processes digital signals and circuitry that processes analog signals.
  • a processor may be configured using one or more circuit devices and/or one or more circuit elements mounted on a circuit board.
  • An IC (Integrated Circuit) or the like may be used as the circuit device, and a resistor, capacitor, or the like may be used as the circuit element.
  • the processor may be, for example, a CPU.
  • the processor is not limited to a CPU, and various processors such as a GPU (Graphics Processing Unit) or a DSP (Digital Signal Processor) may be used.
  • the processor may be, for example, a hardware circuit based on ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • the processor may be composed of, for example, a plurality of CPUs, or may be composed of a plurality of ASIC hardware circuits.
  • the processor may be configured by, for example, a combination of multiple CPUs and multiple ASIC hardware circuits.
  • the processor may also include, for example, one or more of amplifier circuits, filter circuits, etc. that process analog signals.

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Abstract

実施形態に係る情報処理装置は、車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された前記第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、前記タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後の前記タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、前記タイヤに関する評価情報を取得する情報処理部を備える。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　タイヤに関する情報処理装置およびプログラム
　本開示は、情報処理装置およびプログラムに関する。
　自動車などのタイヤに関し、センサを使用してタイヤのパラメータを監視することが行われている。
　例えば、歪みセンサである圧電素子をタイヤに取り付け、当該圧電素子により検出される信号の振幅の大きさに応じて当該タイヤの変形の大きさを検出し、その検出結果に基づいて当該タイヤに負荷される荷重を推定することなどが行われている。
　特許文献１に記載された技術では、タイヤに取り付けられた線状体の圧電素子によりタイヤの変形を測定することで、測定精度を改善し、タイヤに発生している力を正確に測定することが図られている（特許文献１参照。）。
特開２０２１－１１２３４号公報
　しかしながら、従来の技術では、圧電素子などからなるセンサの個々の特性のバラツキ、あるいは、センサとタイヤとを接着させる接着剤の厚みまたは硬度などの接着具合のバラツキ、などに起因して、センサの感度にバラツキが発生し、センサの検出値にバラツキが発生する場合があった。この場合、センサから出力される検出値の振幅方向の情報を有効に活用するために、センサ自体のキャリブレーションまたはセンサの検出値のキャリブレーションを行う必要があった。
　また、このようなキャリブレーションは、センサがタイヤに取り付けられた後に行われる必要があることが多く、容易ではない場合があった。
　本開示は、このような事情を考慮してなされたもので、タイヤに関する情報を検出するセンサに個々のバラツキがあっても、タイヤに関する評価情報を精度良く取得することができる情報処理装置およびプログラムを提供することを課題とする。
　本開示の一態様は、車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された前記第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、前記タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後の前記タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、前記タイヤに関する評価情報を取得する情報処理部を備える情報処理装置である。
　本開示の一態様は、コンピューターに、車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された前記第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、前記タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後の前記タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、前記タイヤに関する評価情報を取得するステップを実行させるためのプログラムである。
　本開示によれば、情報処理装置およびプログラムにおいて、タイヤに関する情報を検出するセンサに個々のバラツキがあっても、タイヤに関する評価情報を精度良く取得することができる。
実施形態（第１実施形態）に係る情報処理装置の概略的な構成の一例を示す図である。 実施形態に係るセンサの取り付け位置の一例を示す図である。 （Ａ）および（Ｂ）は実施形態に係るセンサの取り付け位置の他の例を示す図である。 実施形態に係る歪みセンサの検出値の一例を示す図である。 歪みセンサの出力電圧のバラツキの一例を示す図である。 実施形態に係るタイヤの接地時間が長い場合の様子の一例を示す図である。 実施形態に係るタイヤの接地時間が短い場合の様子の一例を示す図である。 実施形態に係る歪みセンサの検出値の一例を示す図である。 （Ａ）は摩耗が小さいタイヤの一例を示す図であり、（Ｂ）は摩耗が大きいタイヤの一例を示す図である。 実施形態に係る歪み信号のピーク波形の比較の一例を示す図である。 実施形態に係る正規化の手順の一例を示す図である。 実施形態に係る正規化の手順の一例を示す図である。 実施形態に係る正規化の手順の一例を示す図である。 実施形態に係る正規化の手順の一例を示す図である。 実施形態に係る正規化後の歪み信号のピーク波形の比較の一例を示す図である。 実施形態（第１実施形態）の変形例に係る情報処理装置の概略的な構成の一例を示す図である。 実施形態（第２実施形態）に係る情報処理装置の概略的な構成の一例を示す図である。
　以下、図面を参照し、本開示の実施形態について説明する。
　（第１実施形態）
　［情報処理装置］
　図１は、実施形態（第１実施形態）に係る情報処理装置１の概略的な構成の一例を示す図である。
　なお、説明の便宜上、図１にはタイヤ５１を示してあるが、本実施形態では、タイヤ５１は情報処理装置１には含まれない。
　本実施形態では、情報処理装置１は、タイヤ５１に関するデータを解析する機能を有する。
　なお、情報処理装置１は、情報処理システムなどと呼ばれてもよい。
　本実施形態では、タイヤ５１は、自動車などの車両に接続されて備えられる１個以上のタイヤのうちの１個のタイヤである。当該車両には、所定数（例えば、自動車であれば４個など）のタイヤが接続されている。
　なお、本実施形態では、車両が自動車である場合について説明するが、車両としては、特に限定は無く、例えば、自動二輪車、自転車、あるいは、航空機などであってもよい。ここで、航空機についても、当該航空機がタイヤによって地上を走行しているときには、車両とみなすことができる。
　タイヤ５１は、概略的に、ホイールと、当該ホイールの周囲に取り付けられるゴム部と、を有する。当該ゴム部は、例えば、ビード部、サイドウォール部、ショルダー部、および、トレッド部を有していてもよい。なお、タイヤ５１は、例えば、ゴム部を有する各種のタイヤ、あるいは、ホイールとゴム部を有する各種のタイヤであってもよい。
　情報処理装置１は、タイヤ特性取得用センサ１１と、データ解析装置２１と、を備える。
　データ解析装置２１は、データ取得部３１と、特徴量抽出部３２と、データ解析部３３と、記憶部３４と、を備える。
　タイヤ特性取得用センサ１１は、タイヤ５１に関する所定の物理量の値（検出値）を検出（測定）する。タイヤ特性取得用センサ１１は、検出した値（検出値）をデータ解析装置２１のデータ取得部３１に出力する。
　ここで、タイヤ特性取得用センサ１１は、例えば、タイヤ５１に取り付けられているが、タイヤ５１に関する所定の物理量の値（検出値）を検出することができれば、タイヤ５１以外の箇所に備えられてもよい。例えば、タイヤ５１に直接取り付けられず、タイヤ５１に対して光の放射と反射光の受光を行うことなどによりタイヤ５１に関する検出値を検出するセンサが、タイヤ特性取得用センサ１１として用いられてもよい。
　データ解析装置２１は、例えば、マイクロコンピューター（マイコン）を用いて構成されていてもよい。この場合、データ解析装置２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサーとメモリ（図１の例では、記憶部３４）を備えており、プロセッサーによって所定のプログラム（制御プログラム）を実行することで、各種の処理を実現する。
　記憶部３４は、各種の情報を記憶する。記憶部３４は、当該プログラムを記憶していてもよい。
　データ取得部３１は、タイヤ特性取得用センサ１１から出力される検出値の信号を入力して、当該検出値のデータを取得する。
　データ取得部３１は、例えば、アナログ回路と、アナログデジタルコンバータ（Ａ／Ｄコンバータ：Ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）と、を有する。アナログ回路は、タイヤ特性取得用センサ１１から出力される検出値の信号（アナログ信号）を入力し、必要に応じて、当該信号に対して増幅等のアナログ処理を行う。Ａ／Ｄコンバータは、アナログ回路によってアナログ処理が行われた検出値の信号（アナログ信号）をデジタル信号（検出値のデータ）へ変換する。
　データ取得部３１は、取得した検出値のデータを特徴量抽出部３２に出力する。
　特徴量抽出部３２は、データ取得部３１から入力された検出値のデータに基づいて、当該検出値に基づくタイヤに関する情報（説明の便宜上、タイヤ情報とも呼ぶ。）について、所定の特徴量を抽出（取得）する。
　特徴量抽出部３２は、抽出した特徴量をデータ解析部３３に出力する。
　ここで、本実施形態では、特徴量抽出部３２は、タイヤ情報について、時間に関する特徴量（以下、時間特徴量とも呼ぶ。）、または、面積に関する特徴量（以下、面積特徴量とも呼ぶ。）を抽出する。
　本実施形態では、タイヤ情報は、タイヤ５１の特性に関する情報であり、例えば、タイヤ５１の劣化度に応じて変化する情報である。
　ここで、本実施形態では、車両の走行中などに、常時、タイヤ特性取得用センサ１１によって検出を行い、データ解析装置２１においてタイヤ特性取得用センサ１１の検出値（または、当該検出値に基づくタイヤ情報でもよい。）を記憶部３４に記憶しておく。そして、特徴量抽出部３２は、記憶部３４に記憶された情報（タイヤ特性取得用センサ１１の検出値、または、当該検出値に基づくタイヤ情報）に基づいて、解析対象とするタイヤ情報を選択的に取得する。なお、常時の検出は、例えば、一定時間間隔などの所定のタイミングごとの検出であってもよい。
　他の構成例として、特徴量抽出部３２は、タイヤ特性取得用センサ１１から順次出力される検出値をリアルタイムに入力しているときに、処理対象（解析対象）とするタイミング（所定の長さを有する期間でもよい。）で、当該検出値に基づくタイヤ情報を選択的に取得する構成であってもよい。
　つまり、データ解析装置２１では、センサ（タイヤ特性取得用センサ１１）の検出値（または、当該検出値に基づく情報）を、いったん記憶してから処理してもよく、あるいは、リアルタイムで処理してもよい。
　これらの場合、解析対象とするタイヤ情報を特定することが可能な情報が、あらかじめ、特徴量抽出部３２に設定されていてもよく、あるいは、特徴量抽出部３２が、あらかじめ定められた規則などに基づいて、解析対象とするタイヤ情報を特定してもよい。解析対象とするタイヤ情報を特定する情報としては、例えば、タイミング（機関でもよい。）の情報が用いられてもよい。
　なお、センサの検出値あるいは当該検出値から得られる情報は、センシングデータなどと呼ばれてもよい。
　ここで、一例として、特徴量抽出部３２により取得されるタイヤ情報は、タイヤ特性取得用センサ１１の検出値の情報である。この場合、タイヤ特性取得用センサ１１は、所定のタイヤ情報について検出値を検出している。
　他の例として、特徴量抽出部３２により取得されるタイヤ情報は、タイヤ特性取得用センサ１１の検出値を用いて演算等された結果の情報であってもよい。この場合、特徴量抽出部３２は、タイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づいて所定の演算等を行うことで、タイヤ情報を取得する。当該演算等は、例えば、所定の演算式を用いた演算であってもよく、あるいは、所定の演算式（推定式）などを用いた推定であってもよい。
　データ解析部３３は、特徴量抽出部３２から入力された特徴量の解析を行う。
　本実施形態では、データ解析部３３は、特徴量に基づいて、タイヤ５１に関する評価情報を取得する。
　ここで、評価情報として特徴量自体が用いられてもよく、あるいは、データ解析部３３は、例えば、特徴量を用いて所定の演算等を行うことで、評価情報を取得してもよい。
　ここで、評価情報は、例えば、タイヤ５１自体に関する評価の情報であってもよく、または、タイヤ５１と接触する路面のように、タイヤ５１に関連する物体の評価に関する情報であってもよく、あるいは、これら両方に関する評価の情報であってもよい。
　また、評価情報は、タイヤ５１、または、タイヤ５１に関連する物体、あるいは、これら両方について、劣化に関する情報であってもよく、または、異常に関する情報であってもよい。
　なお、本実施形態では、タイヤ５１が使用可能である範囲で劣化した場合に「劣化」という語を使用し、タイヤ５１が使用不可能である程度で劣化した場合に「異常」という語を使用するが、これらの語の意味の区別は説明の便宜上の一例であり、必ずしも当該区別に限定されず、それぞれのシステム等に応じて任意の用語が使用されてもよい。
　本実施形態では、タイヤ５１の劣化としては、例えば、タイヤ５１のゴム部（例えば、トレッド部）などの摩耗、あるいは、タイヤ５１のゴム部の硬化などに起因する劣化がある。例えば、タイヤ５１のゴム部（例えば、トレッド部）などの摩耗、あるいは、タイヤ５１のゴム部の硬化などによりタイヤ５１のゴム部の変形の仕方が変化し、このような変形の違いに基づいてタイヤ５１の劣化度を把握することが可能である。
　また、本実施形態では、タイヤ５１の異常としては、例えば、タイヤ５１のバーストあるいはパンクなどがある。
　ここで、本実施形態では、情報処理装置１がタイヤ特性取得用センサ１１を含む構成例を示すが、他の構成例として、情報処理装置１はタイヤ特性取得用センサ１１を含まないと捉えられてもよい。
　また、本実施形態では、説明の便宜上、データ解析装置２１の各処理部（データ取得部３１、特徴量抽出部３２、データ解析部３３、記憶部３４）を区分して説明するが、このような各処理部の区分は任意であってもよく、また、このような各処理部の区分は必ずしも存在しなくてもよい。
　また、本実施形態では、情報処理装置１の各処理部（タイヤ特性取得用センサ１１、データ解析装置２１の各処理部）がそれぞれの処理を行うために必要な情報（例えば、演算式、あるいは、閾値など）がある場合、当該情報は、例えば、あらかじめ情報処理装置１に設定されていてもよく、あるいは、ユーザー（人）の操作、または、機械学習などによって自動的に、設定または変更などが可能であってもよい。
　また、情報処理装置１において複数の処理部の区分が設けられる場合、異なる処理部の間での情報のやり取りは、例えば、有線で行われてもよく、あるいは、無線で行われてもよい。
　＜センサの取り付け位置＞
　図２は、実施形態に係るセンサの取り付け位置の一例を示す図である。
　図２には、地面１１１にタイヤ５１が接触している様子を概略的に示してある。
　また、図２には、矢印を用いて、タイヤ５１の回転方向を示してある。
　また、図２の例では、説明の便宜上、タイヤ５１のゴム部１２１を示してあり、タイヤ５１のホイールについては図示を省略してある。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１は、タイヤ５１のゴム部１２１の内面１２３（内壁などと呼ばれてもよい。）に備えられてもよい。
　ここで、タイヤ５１のゴム部１２１の内面１２３において、タイヤ特性取得用センサ１１が備えられる位置は、例えば、タイヤ５１を進行方向（図２の例では、ほぼ左右方向）で見た場合にタイヤ５１の両側（図２の例では、図面にほぼ垂直な方向）にはみ出さない位置（例えば、中央の位置）であってもよい。
　図２に示されるタイヤ５１の状態では、地面１１１に接触している部分およびその付近が変形しており、例えば、センサとして歪みセンサが用いられる場合、当該変形に応じて歪みセンサにより歪みを検出することが行われる。
　図２の例では、タイヤ特性取得用センサ１１がゴム部１２１の内面１２３に接着されている構成例を示したが、他の例として、タイヤ特性取得用センサ１１がゴム部１２１の内面１２３に埋め込まれている構成が用いられてもよい。
　なお、タイヤ特性取得用センサ１１の取り付け位置としては、特に限定はなく、例えば、タイヤ５１のホイールの内面（内壁）などに備えられてもよい。また、タイヤ５１のホイールの内面などに加速度センサを備えて、当該加速度センサの検出値に基づいて間接的にタイヤ５１（例えば、ゴム部１２１）の変形度を検出する構成が用いられてもよい。
　図３（Ａ）および図３（Ｂ）は、実施形態に係るセンサの取り付け位置の他の例を示す図である。
　図３（Ａ）には、ホイール１３１とゴム部１３２とが取り付けられた状態のタイヤ５１を示してある。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１は、ホイール１３１（例えば、リムの部分）とゴム部１３２との間に備えられている。
　図３（Ｂ）には、ゴム部１３２が取り付けられていない状態のホイール１３１およびタイヤ特性取得用センサ１１を示してある。
　＜タイヤ情報の例、および、タイヤ特性取得用センサの種類の例＞
　タイヤ情報に基づいて解析される情報は、例えば、タイヤ５１の歪みの情報であってもよい。この場合、タイヤ特性取得用センサ１１によって検出される検出値に基づくタイヤ情報は、例えば、歪みの情報であってもよく、あるいは、歪みの情報を演算等するために使用されることが可能な他の情報であってもよい。
　センサ（ここでは、タイヤ特性取得用センサ１１）としては、例えば、タイヤ５１の歪みを検出する歪みセンサが用いられてもよい。この場合、本実施形態では、歪みセンサは、タイヤ５１に設置される。また、この場合、タイヤ情報は、歪み情報であってもよい。　具体例として、歪みセンサによって、タイヤ５１の変形の度合いを検出することができる。歪みセンサがタイヤ５１の所定箇所に設置された場合、タイヤ５１が回転するときに、当該所定箇所に対応するタイヤ５１の部分が地面に接地するときに、歪みセンサの検出値が変化する。タイヤ５１における当該所定箇所は、図２に示されるように、タイヤ５１のゴム部１２１の内面などであってもよい。
　一般に、タイヤ５１の変形の仕方は、タイヤ５１のトレッド部の摩耗、および、タイヤ５１のゴムなどの硬度の変化により変化するため、タイヤ５１の変形の仕方の違いによりタイヤ５１の劣化の度合いを把握することが可能である。
　また、センサ（ここでは、タイヤ特性取得用センサ１１）としては、例えば、加速度センサが用いられてもよい。この場合、本実施形態では、加速度センサは、タイヤ５１に設置される。また、この場合、タイヤ情報は、加速度情報であってもよい。
　加速度センサの検出値によっても、タイヤ５１の変形の度合いを検出することが可能である。
　また、センサ（ここでは、タイヤ特性取得用センサ１１）としては、例えば、圧力センサが用いられてもよい。この場合、本実施形態では、圧力センサは、タイヤ５１に設置される。また、この場合、タイヤ情報は、圧力情報であってもよい。
　具体例として、圧力センサによって、タイヤ５１の変形の度合いを検出することができる。圧力センサがタイヤ５１の所定箇所に設置された場合、タイヤ５１が回転するときに、当該所定箇所に対応するタイヤ５１の部分が地面に接地するときに、圧力センサの検出値が変化する。タイヤ５１における当該所定箇所は、図３（Ａ）および図３（Ｂ）に示されるように、ホイール１３１（例えば、リムの部分）とゴム部１３２との間の位置などであってもよい。
　なお、一般に、対象物の変形を把握するために、歪みセンサ、加速度センサ、あるいは、圧力センサが用いられる場合がある。
　本実施形態では、歪みセンサ、加速度センサ、あるいは、圧力センサは、例えば、タイヤ５１のゴム部の変形を検出するセンサとして適している。
　図４は、実施形態に係る歪みセンサの検出値（歪み信号）の一例を示す図である。
　図４の例は、タイヤ特性取得用センサ１１として歪みセンサが用いられた場合の例である。
　図４に示されるグラフにおいて、横軸は時間を表しており、縦軸は歪みセンサの検出値のレベル（例えば、電圧の振幅）を表している。
　そして、当該グラフに、歪みセンサによって検出された歪みの信号（歪み信号１０１１）の一例を示してある。
　本例では、歪みセンサはタイヤ５１の所定箇所に設置されている。そして、図４に示される歪み信号１０１１では、タイヤ５１が回転するときに、時間Ｔ１および時間Ｔ２において、当該所定箇所に対応するタイヤ５１の部分が地面に接地していることが表されている。
　ここで、時間Ｔ１よりも時間Ｔ２の方が後の時間であり、タイヤ５１が一回転する周期（一回転周期１０２１）は（時間Ｔ２－時間Ｔ１）の期間に相当する。
　＜センサの感度のバラツキ＞
　センサの感度のバラツキについて説明する。
　ここでは、歪みセンサを例としてセンサの感度のバラツキについて説明するが、他のセンサについても同様である。
　図５は、歪みセンサの出力電圧のバラツキの一例を示す図である。
　図５に示されるグラフにおいて、横軸は歪み（歪みの大きさ）を表しており、縦軸は出力電圧［Ｖ］を表している。
　当該グラフに、３個の歪みセンサのそれぞれの特性として、特性１１１１、特性１１１２、および、特性１１１３を示してある。
　これらの歪みセンサでは、同じ歪み（歪みの大きさ）を検出する場合においても、出力電圧に違いがあり、つまり、センサ感度のバラツキがある。
　＜評価情報の例＞
　データ解析部３３によって取得される評価情報の例を示す。
　評価情報としては、例えば、タイヤ５１の劣化、タイヤ５１の異常、タイヤ５１が接する路面の状態（例えば、路面が雨でぬれている状態、路面が凍っている状態、など）、あるいは、タイヤ５１が接する路面とタイヤ５１との間のグリップ力、などのうちの１以上に関する情報であってもよい。
　また、タイヤ５１の劣化の種類としては、特に限定は無く、例えば、タイヤ５１のトレッド部の摩耗による劣化であってもよく、あるいは、タイヤ５１の硬度の変化による劣化であってもよい。
　＜時間に関する特徴量の例：接地時間＞
　図６～図８を参照して、データ解析装置２１において時間に関する特徴量を解析する場合の例を示す。
　本例では、解析対象は、所定の時間であり、具体的には、タイヤ５１が地面に接地する時間（接地時間）である。
　一般に、タイヤ５１が劣化すると、タイヤ５１のゴム部が硬化する。このため、タイヤ５１が劣化すると、ゴム部が変形しづらくなり、接地時間が短くなると予測される。そこで、本例では、タイヤ５１の接地時間に基づいて、タイヤ５１の劣化度を評価する。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１は、歪みセンサである。他の例として、タイヤ特性取得用センサ１１は、加速度センサ、あるいは、圧力センサであってもよい。
　図６は、実施形態に係るタイヤの接地時間が長い場合の様子の一例を示す図である。　図６には、タイヤ２１１が地面１１１に接地されて回転している様子を示してある。　また、図６には、矢印を用いて、タイヤ２１１の回転方向を示してある。
　ここで、タイヤ２１１は、タイヤ５１の一例である。
　図６の例では、タイヤ２１１における接地点Ｚ１が、新たに地面１１１に接地する点を表しており、また、タイヤ２１１における接地点Ｚ２が、これから地面１１１から離れる点を表している。つまり、図６の例では、タイヤ２１１における接地点Ｚ１が地面１１１に接地するとともに接地点Ｚ２が地面１１１から離れる瞬間の様子を示してある。
　接地点Ｚ１と接地点Ｚ２との間の距離２２１は、タイヤ２１１の同じ点（例えば、接地点Ｚ１、あるいは、接地点Ｚ２など）が地面１１１に接地している時間（接地時間）に応じた大きさとなっている。
　図７は、実施形態に係るタイヤの接地時間が短い場合の様子の一例を示す図である。　図７には、タイヤ２１２が地面１１１に接地されて回転している様子を示してある。　また、図７には、矢印を用いて、タイヤ２１２の回転方向を示してある。
　ここで、タイヤ２１２は、タイヤ５１の一例である。
　図７の例では、タイヤ２１２における接地点Ｚ１１が、新たに地面１１１に接地する点を表しており、また、タイヤ２１２における接地点Ｚ１２が、これから地面１１１から離れる点を表している。つまり、図７の例では、タイヤ２１２における接地点Ｚ１１が地面１１１に接地するとともに接地点Ｚ１２が地面１１１から離れる瞬間の様子を示してある。
　接地点Ｚ１１と接地点Ｚ１２との間の距離２２２は、タイヤ２１２の同じ点（例えば、接地点Ｚ１１、あるいは、接地点Ｚ１２など）が地面１１１に接地している時間（接地時間）に応じた大きさとなっている。
　ここで、図６の例では、図７の例と比べて、タイヤ２１１（タイヤ５１）の劣化が小さい場合（例えば、タイヤ２１１が新しい場合）を示してあり、この場合、距離２２１および接地時間は長くなる。
　一方、図７の例では、図６の例と比べて、タイヤ２１１（タイヤ５１）の劣化が大きい場合（例えば、タイヤ２１１が古い場合）を示してあり、この場合、距離２２２および接地時間は短くなる。
　図８は、実施形態に係る歪みセンサの検出値（歪み信号）の一例を示す図である。
　図８に示されるグラフにおいて、横軸は時間［ｍｓｅｃ］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、劣化が小さいタイヤ（例えば、図６に示される状態のタイヤ）について検出された歪み信号１２１１の一例と、劣化が大きいタイヤ（例えば、図７に示される状態のタイヤ）について検出された歪み信号１２１２の一例を示してある。
　ここで、図８の例では、歪み信号１２１１において正のピークが発生する時間Ｔ１１、歪み信号１２１２において正のピークが発生する時間Ｔ１２、歪み信号１２１２において負のピークが発生する時間Ｔ１３、歪み信号１２１１において負のピークが発生する時間Ｔ１４を示してある。
　歪み信号１２１１および歪み信号１２１２において、正のピークが発生する瞬間は、タイヤの所定箇所が地面に接地する瞬間（または、その付近）を表している。また、歪み信号１２１１および歪み信号１２１２において、負のピークが発生する瞬間は、タイヤの所定箇所が地面から離れる瞬間（または、その付近）を表している。
　一般に、車両の走行時に、タイヤにおける歪みセンサの位置に対応する所定箇所が地面に接地する瞬間、および、当該所定箇所が地面から離れる瞬間に、歪みセンサの検出値（歪みセンサからの出力）が大きく変化する。
　劣化が小さいタイヤについて検出された歪み信号１２１１から推定される接地時間１２２１は、劣化が大きいタイヤについて検出された歪み信号１２１２から推定される接地時間１２２２よりも大きい。
　図８の例では、歪み信号１２１１から推定される接地時間１２２１は、時間Ｔ１１と時間Ｔ１４との間の期間に相当する。また、歪み信号１２１２から推定される接地時間１２２２は、時間Ｔ１２と時間Ｔ１３との間の期間に相当する。
　そして、劣化が小さいタイヤの接地時間１２２１における接地開始の時間Ｔ１１は、劣化が大きいタイヤの接地時間１２２２における接地開始の時間Ｔ１２よりも早い。また、劣化が小さいタイヤの接地時間１２２１における接地終了の時間Ｔ１４は、劣化が大きいタイヤの接地時間１２２２における接地終了の時間Ｔ１３よりも遅い。
　このように、一般に、新しいタイヤの方が、古いタイヤと比べて、ゴムが柔らかいため、接地時間が長くなる。
　本実施形態では、このような傾向を利用して、評価情報が取得されてもよい。
　ここで、例えば、タイヤの内面に取り付けられた歪みセンサの検出値（例えば、振幅）の大きさ、または、一定の測定条件における当該検出値の大きさの変化に基づいてタイヤの劣化度が評価される場合には、センサの感度によって、歪みセンサの検出値（例えば、振幅）の大きさ、または、その大きさの変化にバラツキが生じ得るため、評価の精度が低下することが考えられる。
　これに対して、本実施形態では、センサの感度によって変わらない時間に関係する量（時間特徴量）を抽出し、時間特徴量の違い（例えば、変化）に基づいてタイヤの劣化度などを評価することにより、センサの個々のバラツキの影響を受けない精度の良い評価が可能である。
　＜時間に関する特徴量の例：一回転時間＞
　図９（Ａ）および図９（Ｂ）を参照して、データ解析装置２１において時間に関する特徴量を解析する場合の例を示す。
　本例では、解析対象は、所定の時間であり、具体的には、タイヤ５１が地面の上で一回転する時間（一回転時間）である。
　通常、タイヤ５１の摩耗（ゴム部の摩耗）が小さいと、タイヤ５１の外周長が長くなり、タイヤ５１の一回転時間が長くなる。一方、タイヤ５１の摩耗（ゴム部の摩耗）が大きいと、タイヤ５１の外周長が短くなり、タイヤ５１の一回転時間が短くなる。そこで、本例では、タイヤ５１の一回転時間に基づいて、タイヤ５１の劣化度を評価する。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１として、タイヤ５１に装着された歪みセンサが用いられている。
　図９（Ａ）は、摩耗が小さいタイヤ３１１の一例を示す図である。
　タイヤ３１１は、タイヤ５１の一例である。
　図９（Ｂ）は、摩耗が大きいタイヤ３１２の一例を示す図である。
　タイヤ３１２は、タイヤ５１の一例である。
　ここで、図９（Ａ）に示されるタイヤ３１１は、図９（Ｂ）に示されるタイヤ３１２と比べて、ゴム部の摩耗が小さく、タイヤの外周（ゴム部の外周）が長い。このため、図９（Ａ）に示されるタイヤ３１１では、図９（Ｂ）に示されるタイヤ３１２と比べて、一回転時間が長くなる。
　データ解析装置２１では、例えば、時間特徴量の抽出結果と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）のデータに基づいて、タイヤ５１のゴム部（特に、トレッド部）の摩耗の度合いを判定してもよい。
　この場合、情報処理装置１は、ＧＰＳのデータに基づいて、情報処理装置１が搭載された車両の移動距離を検出（取得）する。ＧＰＳの受信機は、例えば、車両における情報処理装置１に備えられてもよく、あるいは、車両における情報処理装置１以外の箇所に備えられてもよい。ＧＰＳのデータの処理は、情報処理装置１における任意の処理部で行われてもよく、例えば、データ解析部３３で行われてもよい。
　データ解析装置２１では、タイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づいて、タイヤ５１が一回転した回数（タイヤの回転数）を判定する。データ解析装置２１では、例えば、図４に示されるような時間特徴量（一回転時間）を抽出して、タイヤの回転数を判定してもよい。タイヤの回転数の判定は、例えば、情報処理装置１におけるデータ解析部３３で行われてもよい。
　なお、タイヤ特性取得用センサ１１としては、例えば、歪みセンサの代わりに、加速度センサ、あるいは、圧力センサなどが用いられてもよい。
　そして、データ解析装置２１では、データ解析部３３により、車両の移動距離と、タイヤ５１の回転数に基づいて、タイヤ５１の外周長を演算してもよい。
　例えば、タイヤ５１の外周長［ｍ］は、車両の移動距離［ｍ］をタイヤ５１の回転数［回］で除算した結果に相当する。
　なお、所定の単位時間についてタイヤ５１の外周長［ｍ］が演算されてもよく、この場合には、タイヤ５１の外周長［ｍ］は、単位時間について、車両の移動距離［ｍ／単位時間］をタイヤ５１の回転数［回／単位時間］で除算した結果に相当する。
　データ解析部３３は、例えば、演算されたタイヤ５１の外周長が所定の閾値以上である場合（または、所定の閾値を超える場合）には正常であると判定し、演算されたタイヤ５１の外周長が所定の閾値未満である場合（または、所定の閾値以下である場合）には劣化または異常であると判定してもよい。
　なお、データ解析部３３は、例えば、演算されたタイヤ５１の外周長が所定の閾値Ａ未満であり（または、所定の閾値Ａ以下であり）かつ所定の閾値Ｂ以上である（または、所定の閾値Ｂを超える）場合には劣化であると判定し、演算されたタイヤ５１の外周長が所定の閾値Ｂ未満である場合（または、所定の閾値Ｂ以下である場合）には異常であると判定してもよい。ここで、閾値Ｂは閾値Ａよりも小さい値であり、つまり、「劣化」と「異常」とで二段階の判定が行われてもよい。
　また、同様に、三段階以上の判定が行われてもよい。
　なお、１つの閾値を用いた判定、２つの閾値を用いた二段階の判定、あるいは、３つ以上の閾値を用いた三段階以上の判定は、本例に限られず、任意の特徴量について行われてもよい。
　＜面積に基づく評価の例＞
　図１０を参照して、データ解析装置２１において面積に関する特徴量を解析する場合の例を示す。
　本例では、解析対象は、所定の面積であり、具体的には、歪み信号のピークの波形により形成される面積である。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１は、歪みセンサである。他の例として、タイヤ特性取得用センサ１１は、加速度センサ、あるいは、圧力センサであってもよい。
　一般に、タイヤ５１が劣化すると、タイヤ５１の接地時間が変化するばかりでなく、タイヤ５１の所定箇所が地面に接地する瞬間における歪み信号の波形、および、タイヤ５１の所定箇所が地面から離れる瞬間における歪み信号の波形も変化する。つまり、タイヤ５１のゴム部の劣化が大きいほど、タイヤ５１のゴム部が変形しづらくなるため、タイヤ５１の所定箇所が地面に接地する瞬間における歪み信号の波形（ピークの山の波形）、および、タイヤ５１の所定箇所が地面から離れる瞬間における歪み信号の波形（ピークの山の波形）が変化すると考えられる。
　本例では、図８の例を用いて説明する。
　図８には、劣化が小さいタイヤ５１の歪み信号１２１１と、劣化が大きいタイヤ５１の歪み信号１２１２が示されている。
　図１０は、実施形態に係る歪み信号のピーク波形の比較の一例を示す図である。
　図１０に示されるグラフにおいて、横軸は時間［ｍｓｅｃ］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、劣化が小さいタイヤ５１について検出された歪み信号（図８の例では、歪み信号１２１１）における正のピークの波形（ピーク波形１３１１）の一例と、劣化が大きいタイヤ５１について検出された歪み信号（図８の例では、歪み信号１２１２）における正のピークの波形（ピーク波形１３１２）の一例を示してある。
　ここで、図１０の例では、これら２つのピーク波形１３１１、１３１２のピークの点が横軸（時間）について一致するように、横軸（時間）の調整が行われている。具体的には、一方のピーク波形１３１１のピーク位置に合わせるように、他方のピーク波形１３１２のピーク位置が時間的にずらされて示されている。
　図１０に示されるように、劣化が小さいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形１３１１と比べて、劣化が大きいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形１３１２では、接地している期間（タイヤ５１が変形している期間）が短くなる。このため、ピーク波形１３１１の内部の面積（ピークの山の内部の面積）は、ピーク波形１３１２の内部の面積（ピークの山の内部の面積）と比べて大きくなる。なお、このような山形の部分の面積は、例えば、当該山形の傾斜の程度に依存し得る。
　本実施形態では、このような傾向を利用して、評価情報が取得されてもよい。
　すなわち、本実施形態では、タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量（面積特徴量）を取得することが行われてもよい。
　なお、面積特徴量としては、例えば、面積自体の値が用いられてもよく、あるいは、面積に関する他の値が用いられてもよい。
　また、所定部分としては、任意の部分が用いられてもよい。
　ここで、図１０の例では、正のピーク波形について面積に基づく評価を行う場合を示したが、同様に、負のピーク波形について面積に基づく評価が行われてもよく、あるいは、正のピーク波形と負のピーク波形との両方について面積に基づく評価が行われてもよい。
　このように、データ解析部３３は、歪み信号に関する面積に基づいて評価を行うこと、あるいは、２つの歪み信号のそれぞれに関する面積を比較した結果に基づいて評価を行うことが可能である。そして、データ解析部３３は、このような評価を行うことで、例えば、時間差またはピーク電圧などといった単独のパラメータを個々に評価あるいは比較して評価する場合と比べて、波形の形について情報量が増えることから、より詳細な解析を行うことが可能であり、これにより、より精度の良い評価が可能である。
　本実施形態では、データ解析部３３は、例えば、時間特徴量と組み合わせて、このような面積特徴量も用いて、評価を行うことが可能である。
　＜正規化後の波形の面積に基づく評価の例＞
　図１１～図１５を参照して、データ解析装置２１において正規化後の波形の面積に関する特徴量を解析する場合の例を示す。
　本例では、解析対象は、所定の面積であり、具体的には、正規化後の歪み信号のピークの波形により形成される面積である。
　本例では、タイヤ特性取得用センサ１１は、歪みセンサである。他の例として、タイヤ特性取得用センサ１１は、加速度センサ、あるいは、圧力センサであってもよい。
　本例では、図８の例を用いて説明する。
　図８には、劣化が小さいタイヤ５１の歪み信号１２１１と、劣化が大きいタイヤ５１の歪み信号１２１２が示されている。
　本例では、概略的には、特徴量抽出部３２は、ピーク波形の面積に関する特徴量を取得する場合に、歪み信号の正規化を行い、正規化後の歪み信号に基づいてピーク波形の面積に関する特徴量を抽出（取得）する。
　図１１～図１４は、実施形態に係る正規化の手順の一例を示す図である。
　図１１に示されるグラフにおいて、横軸は時間（説明の便宜上、［秒］の単位として説明する。）を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、歪み信号１４１１を示してある。
　ここで、歪み信号１４１１は正規化される前の信号であるとし、歪み信号１４１１を正規化する場合を例として、正規化の手順の一例を示す。
　図１１に示される歪み信号１４１１では、検出対象の歪みが０であるとき（検出対象の本来の値が０であるとき）のセンサ出力値（基準値）が２．５［Ｖ］となっている。
　なお、図１１の例では、歪み信号１４１１において、正のピークの振幅と負のピークの振幅とが同じ（または、ほぼ同じ）である場合を示してあるが、これに限られない。
　まず、特徴量抽出部３２は、歪み信号１４１１の各値（検出値）から基準値を減算し、減算した結果（説明の便宜上、基準値減算値と呼ぶ。）を取得する。
　基準値減算値では、検出対象の歪みが０であるとき（検出対象の本来の値が０であるとき）のセンサ出力値（基準値）が０［Ｖ］となる。
　ここで、基準値としては、例えば、あらかじめ検出等されている値が用いられてもよく、具体的には、センサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）のカタログなどに記載された値が用いられてもよい。
　図１２に示されるグラフにおいて、横軸は時間［秒］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）から得られた基準値減算値［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、基準値減算値の信号（基準値減算信号）１４２１を示してある。
　次に、特徴量抽出部３２は、基準値減算信号１４２１の振幅（本例では、最大値と最小値との間の差分とする。）を検出する。
　特徴量抽出部３２は、基準値減算信号１４２１の最大値が＋１となり、最小値が－１となるように、基準値減算信号１４２１のレベルを調整し、調整後の信号を正規化後の信号（正規化信号）とする。
　本例では、正規化信号の値（正規化値）は、基準値減算信号１４２１の値（基準値減算値）に対して（２÷振幅）を乗算した結果の値となる。
　図１３に示されるグラフにおいて、横軸は時間［秒］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）から得られた基準値減算値［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、基準値減算信号１４２１を示してある。また、当該グラフに、基準値減算信号１４２１の振幅１４５１を示してある。
　本例では、基準値減算信号１４２１の正のピークの頂点（最大値１４４１）と負のピークの頂点（最小値１４４２）との間のレベル差（正の値）を振幅１４５１としている。
　図１４に示されるグラフにおいて、横軸は時間［秒］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）から得られた正規化値［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、正規化信号１４６１を示してある。正規化信号１４６１は、振幅の情報で正規化された信号である。
　ここで、正規化の手法としては、必ずしも本例に限定されず、他の手法が用いられてもよい。
　例えば、本例では、正規化の手法として、基準値減算信号１４２１の最大値が＋１となり、基準値減算信号１４２１の最小値が－１となるように、基準値減算信号１４２１のレベルを調整する場合を示したが、他の例として、正のピークの頂点（最大値）の絶対値の大きさと、負のピークの頂点（最小値）の絶対値の大きさとが異なる場合に、基準値減算信号の最大値と最小値とをそれぞれ異なる値に調整するような手法が用いられてもよい。
　図１５は、実施形態に係る正規化後の歪み信号のピーク波形の比較の一例を示す図である。
　図１５に示されるグラフにおいて、横軸は時間［秒］を表しており、縦軸は歪みセンサの出力（検出値）から得られた正規化値［Ｖ］を表している。
　そして、当該グラフに、劣化が小さいタイヤ５１について検出された歪み信号（図８の例では、例えば、歪み信号１２１１）について得られた正規化信号１４６１の一例と、劣化が大きいタイヤ５１について検出された歪み信号（図８の例では、例えば、歪み信号１２１２）について得られた正規化信号１５１１の一例を示してある。
　また、図１５には、正規化信号１４６１における正のピークの波形の内部の面積（ピークの山の内部の面積）１６１１と、正規化信号１４６１における負のピークの波形の内部の面積（ピークの山の内部の面積）１６１２と、を示してある。
　図１５の例では、それぞれのピークの波形と、横軸の線（縦軸の値が０である直線）とで囲まれる部分を、それぞれのピークの波形の内部の面積（ピークの山の内部の面積）としてある。
　なお、図１５の例では、図を見易くするために、一方の正規化信号１４６１に関する面積１６１１、１６１２のみを図示してあるが、他方の正規化信号１５１１に関する面積についても同様に求められる。
　図１５に示されるように、劣化が小さいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形（正規化信号１４６１のピーク波形）と比べて、劣化が大きいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形（正規化信号１５１１のピーク波形）では、接地している期間（タイヤ５１が変形している期間）が短くなる。このため、劣化が小さいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形（正規化信号１４６１のピーク波形）の内部の面積は、劣化が大きいタイヤ５１が地面に接地する瞬間のピーク波形（正規化信号１５１１のピーク波形）の内部の面積と比べて大きくなる。
　本実施形態では、このような傾向を利用して、評価情報が取得されてもよい。
　このように、本実施形態では、正規化後のタイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量（面積特徴量）を取得することが行われてもよい。
　なお、面積特徴量としては、例えば、面積自体の値が用いられてもよく、あるいは、面積に関する他の値が用いられてもよい。
　また、所定部分としては、任意の部分が用いられてもよい。
　ここで、データ解析部３３は、例えば、正のピーク波形について面積に基づく評価を行ってもよく、負のピーク波形について面積に基づく評価を行ってもよく、あるいは、正のピーク波形と負のピーク波形との両方について面積に基づく評価を行ってもよい。
　このように、データ解析部３３は、正規化後の歪み信号に関する面積に基づいて評価を行うこと、あるいは、正規化後の２つの歪み信号のそれぞれに関する面積を比較した結果に基づいて評価を行うこと、などにより、センサの感度のバラツキの影響を受けない精度の良い評価が可能である。
　ここで、図１１～図１５の例では、特徴量抽出部３２において、正規化後の信号に基づいて面積特徴量を抽出する場合を示したが、他の構成例として、正規化していない信号に基づいて面積特徴量を抽出する構成が用いられてもよい。
　以上のように、本実施形態に係る情報処理装置１では、タイヤ５１に関する情報（検出値）を検出するセンサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）に個々のバラツキがあっても、タイヤ５１に関する評価情報を精度良く取得することができる。
　本実施形態に係る情報処理装置１では、タイヤ情報に関する時間特徴量または正規化後の面積特徴量を取得することで、センサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）の個々のバラツキの影響を受けずに（または、低減して）、評価情報を取得することができる。これにより、本実施形態に係る情報処理装置１では、センサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）の個々のバラツキを較正するためのキャリブレーションを不要とすることが可能である。
　例えば、タイヤの特性を表す波形（検出値）をセンサで検出し、当該波形の振幅（絶対値）に基づいてタイヤの劣化度を判定する手法（以下、説明の便宜上、手法Ａ１と呼ぶ。）も考えられるが、この場合、当該センサに個々のバラツキがあってキャリブレーションされていないと、タイヤの劣化度の判定の精度が低下してしまう。
　これに対して、本実施形態では、タイヤ情報に関する時間的な特徴または正規化後の面積の特徴を反映した評価情報を取得することで、センサに個々のバラツキがあってキャリブレーションされていなくても、評価の精度を高くすることができる。
　なお、本実施形態に係る情報処理装置１では、このようにタイヤ情報に関する時間特徴量または面積特徴量に基づく評価情報を取得するが、これとともに、上記のようにタイヤ情報の振幅に基づく判定（上記した手法Ａ１の判定）が併用されてもよい。また、本実施形態に係る情報処理装置１では、他の任意の評価手法が併用されてもよい。
　（第１実施形態の変形例）
　［情報処理装置］
　図１６は、実施形態（第１実施形態）の変形例に係る情報処理装置５０１の概略的な構成の一例を示す図である。
　なお、説明の便宜上、図１６にはタイヤ５５１および車両５５２を示してあるが、本実施形態では、タイヤ５５１および車両５５２は情報処理装置５０１には含まれない。
　タイヤ５５１は、車両５５２が備える複数のタイヤのうちの１個のタイヤである。
　情報処理装置５０１は、タイヤ特性取得用センサ５１１と、データ解析装置５２１と、を備える。
　データ解析装置５２１は、送信側装置５２２と、受信側装置５２３と、を備える。
　送信側装置５２２は、データ取得部５３１と、送信部５３２と、記憶部５３３と、を備える。
　受信側装置５２３は、受信部５４１と、特徴量抽出部５４２と、データ解析部５４３と、記憶部５４４と、を備える。
　ここで、図１６の例では、データ解析装置５２１が送信側装置５２２と受信側装置５２３から構成されており、タイヤ特性取得用センサ５１１および送信側装置５２２がタイヤ５５１に取り付けられており、受信側装置５２３は車両５５２（ここでは、タイヤ５５１以外の部分）に取り付けられている。
　図１６の例では、概略的には、図１の例と比べて、データ解析装置５２１が、タイヤ５５１の側の端末装置（送信側装置５２２）と、車両５５２（ここでは、タイヤ５５１以外の部分）の側の端末装置（受信側装置５２３）と、に分離されている点で相違し、他の点で同様である。
　なお、送信側装置５２２および受信側装置５２３は、それぞれ、例えば、図１に示されるデータ解析装置２１と同様に、マイクロコンピューター（マイコン）を用いて構成されてもよい。
　タイヤ特性取得用センサ５１１は、図１に示されるタイヤ特性取得用センサ１１と同様な機能を有する。
　データ取得部５３１は、図１に示されるデータ取得部３１と同様な機能を有しており、タイヤ特性取得用センサ５１１から取得したデータを送信部５３２に出力する。
　送信部５３２は、データ取得部３１から入力されたデータを受信側装置５２３の受信部５４１に送信する。
　ここで、送信部５３２と受信部５４１との通信としては、例えば、無線通信が用いられるが、有線通信が用いられてもよい。
　記憶部５３３は、各種の情報を記憶し、例えば、データ取得部３１によって取得されたデータなどを記憶してもよい。
　受信部５４１は、送信側装置５２２の送信部５３２から受信したデータを特徴量抽出部５４２に出力する。
　特徴量抽出部５４２は、図１に示される特徴量抽出部５４２と同様な機能を有しており、受信部５４１から入力されたデータに基づいて特徴量を抽出（取得）する。
　データ解析部５４３は、図１に示されるデータ解析部３３と同様な機能を有しており、特徴量抽出部５４２から入力された特徴量に基づいて評価情報を取得する。
　記憶部５４４は、各種の情報を記憶し、例えば、受信部５４１によって受信されたデータなどを記憶してもよい。
　（他の変形例）
　図１６の例では、受信側装置５２３が車両５５２（ここでは、タイヤ５５１以外の部分）に備えられる構成例を示したが、他の構成例として、受信側装置５２３は、タイヤ５５１および車両５５２（ここでは、タイヤ５５１以外の部分）以外の場所に備えられてもよく、例えば、受信側装置５２３は、インターネットなどのネットワークに接続されたサーバー装置に備えられてもよい。この構成では、車両５５２のタイヤ５５１に関する情報を送信側装置５２２からサーバー装置（受信側装置５２３）に送信して、サーバー装置において各種の情報処理を行うことが可能である。
　ここで、本実施形態では、１個のタイヤ特性取得用センサ１１が用いられる場合を示したが、他の構成例として、複数個のタイヤ特性取得用センサ１１が用いられてもよい。　この場合、これら複数個のタイヤ特性取得用センサ１１は、例えば、それぞれ異なる物理量の検出値を検出するセンサであってもよい。また、データ解析装置２１は、それぞれのタイヤ特性取得用センサ１１ごとに、タイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づく解析を行ってもよく、あるいは、２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づく解析を行ってもよい。
　例えば、１個のタイヤ（共通のタイヤ）に関する情報（検出値）を検出する複数個のタイヤ特性取得用センサ１１が備えられる場合、データ解析装置２１は、これら複数個のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値のそれぞれごとに評価情報を取得してもよく、あるいは、２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値を用いて、これらの検出値の組み合わせについて評価情報を取得してもよい。
　ここで、同じ物理量の検出値を検出する２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値を用いる態様としては、例えば、これら２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値（または、当該検出値に基づく情報）の平均値などを用いる態様であってもよく、これら２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値（または、当該検出値に基づく情報）のうちの１つ（例えば、中央値など）を選択して採用する態様であってもよい。
　また、異なる物理量の検出値を検出する２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値を用いる態様としては、例えば、これら２個以上のタイヤ特性取得用センサ１１の検出値（または、当該検出値に基づく情報）に基づいて、１つの評価情報（共通の評価情報）を演算等する態様であってもよい。
　なお、１個の車両に複数のタイヤが備えられる場合には、例えば、それぞれのタイヤごとに、データ解析装置２１は、当該タイヤに設置されたタイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づいて評価情報を取得する。すなわち、通常は、複数のタイヤの各々の特性は独立している。
　ただし、１個の車両に複数のタイヤが備えられる場合に、データ解析装置２１が、２個以上のタイヤに設置されたタイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づいて評価情報を取得する構成が用いられてもよい。例えば、データ解析装置２１が、２個以上のタイヤに設置されたタイヤ特性取得用センサ１１の検出値に基づいて、車両全体に関する評価情報を取得する構成が用いられてもよい。
　（第２実施形態）
　［情報処理装置］
　図１７は、実施形態（第２実施形態）に係る情報処理装置６０１の概略的な構成の一例を示す図である。
　なお、説明の便宜上、図１７にはタイヤ６５１および車両６５２を示してあるが、本実施形態では、タイヤ６５１および車両６５２は情報処理装置６０１には含まれない。
　タイヤ６５１は、車両６５２が備える複数のタイヤのうちの１個のタイヤである。
　情報処理装置６０１は、タイヤ特性取得用センサ６１１と、データ解析装置６２１と、を備える。
　データ解析装置６２１は、送信側装置６２２と、受信側装置６２３と、を備える。
　送信側装置６２２は、データ取得部６３１と、送信部６３２と、記憶部６３３と、を備える。
　受信側装置６２３は、受信部６４１と、特徴量抽出部６４２と、データ解析部６４３と、記憶部６４４と、を備える。
　特徴量抽出部６４２は、時間特徴量抽出部６７１と、正規化部６７２と、面積特徴量抽出部６７３と、を備える。
　ここで、図１７の例では、概略的には、図１６の例と比べて、特徴量抽出部６４２の機能が図１６に示される特徴量抽出部５４２の機能と異なる点で相違し、他の点で同様である。
　なお、送信側装置６２２および受信側装置６２３は、それぞれ、例えば、図１６に示されるデータ解析装置５２１と同様に、マイクロコンピューター（マイコン）を用いて構成されてもよい。
　情報処理装置６０１について、図１６に示される情報処理装置５０１とは相違する点について説明する。
　本実施形態では、特徴量抽出部６４２は、タイヤ情報について、時間に関する特徴量（時間特徴量）を抽出するとともに、面積に関する特徴量（面積特徴量）を抽出する。
　具体的には、時間特徴量抽出部６７１は、受信部６４１から入力されたデータに基づいて時間特徴量を抽出（取得）し、抽出した時間特徴量をデータ解析部６４３に出力する。　正規化部６７２は、受信部６４１から入力されたデータに基づいて、タイヤ情報の信号（例えば、歪み信号など）を正規化し、正規化後の信号を面積特徴量抽出部６７３に出力する。
　面積特徴量抽出部６７３は、正規化部６７２による正規化後の信号に基づいて、面積特徴量を抽出（取得）し、抽出した面積特徴量をデータ解析部６４３に出力する。
　本実施形態では、データ解析部６４３は、時間特徴量抽出部６７１から入力された時間特徴量と、面積特徴量抽出部６７３により抽出された面積特徴量に基づいて、所定の評価情報を取得する。
　ここで、当該評価情報は、例えば、時間特徴量と面積特徴量との両方をパラメータとして含む所定の演算式により演算等されてもよい。
　以上のように、本実施形態に係る情報処理装置６０１では、タイヤ情報に関する時間特徴量および正規化後の面積特徴量の両方を取得することで、センサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）の個々のバラツキの影響を受けずに（または、低減して）、評価情報を取得することができる。これにより、本実施形態に係る情報処理装置１では、センサ（本実施形態では、タイヤ特性取得用センサ１１）の個々のバラツキを較正するためのキャリブレーションを不要とすることが可能である。
　本実施形態に係る情報処理装置６０１では、時間特徴量と面積特徴量との組み合わせに基づいて評価情報を取得することで、例えば、いずれか一方のみに基づいて評価情報を取得する場合と比べて、より詳細な解析が可能である。
　ここで、図１７の例では、特徴量抽出部６４２において、正規化後の信号に基づいて面積特徴量を抽出する場合を示したが、他の構成例として、正規化していない信号に基づいて面積特徴量を抽出する構成が用いられてもよい。この構成では、特徴量抽出部６４２に、正規化部６７２が備えられなくてもよく、面積特徴量抽出部６７３は受信部６４１から入力されたデータに基づいて面積特徴量を抽出する。
　また、図１７の例では、タイヤ特性取得用センサ１１および送信側装置６２２がタイヤ６５１に備えられ、受信側装置６２３が車両６５２（ここでは、タイヤ６５１以外の部分）に備えられる場合を示したが、他の構成例として、図１の例と同様に、情報処理装置６０１の全体がタイヤ５５１に備えられていてもよい。この構成では、例えば、図１の例と同様に、送信側装置６２２と受信側装置６２３とが一体化されていて、送信部６３２および受信部６４１が備えられず、記憶部６３３および記憶部６４４が共通化されていてもよい。
　＜以上の実施形態に係る構成例＞
　一構成例として、情報処理装置（図１、図１６、図１７の例では、情報処理装置１、５０１、６０１）は、車両に備えられてホイール（図３（Ａ）の例では、ホイール１３１）とゴム部（図３（Ａ）の例では、ゴム部１３２）を有するタイヤ（図１、図１６、図１７の例では、タイヤ５１、５５１、６５１）に関する第１検出値（図１、図１６、図１７の例では、タイヤ特性取得用センサ１１、５１１、６１１により検出される値）を検出する第１センサ（図１、図１６、図１７の例では、タイヤ特性取得用センサ１１、５１１、６１１）によって検出された第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後のタイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、タイヤに関する評価情報を取得する情報処理部（図１の例では、例えば、データ取得部３１、特徴量抽出部３２、データ解析部３３、記憶部３４であり、図１６の例では、例えば、受信部５４１、特徴量抽出部５４２、データ解析部５４３、記憶部５４４であり、図１７の例では、例えば、受信部６４１、特徴量抽出部６４２、データ解析部６４３、記憶部６４４）を備える。
　一構成例として、情報処理装置において、第１センサによって検出される第１検出値は、歪み、加速度、または、圧力のうちの１以上である。
　一構成例として、情報処理装置において、評価情報は、タイヤの劣化に関する情報、タイヤの異常に関する情報、タイヤが接する路面の状態に関する情報、または、タイヤが接する路面とタイヤとの間のグリップ力に関する情報のうちの１以上を含む。
　一構成例として、情報処理装置において、タイヤの劣化に関する情報は、タイヤの硬度の変化を表す情報、または、タイヤのトレッドの摩耗度を表す情報のうちの１以上を含む。
　一構成例として、情報処理装置において、第１センサを備える。
　また、情報処理装置により実行される処理を実現するプログラムを提供することも可能である。
　一構成例として、プログラムは、コンピューター（図１、図１６、図１７の例では、情報処理装置１、５０１、６０１を構成するコンピューター）に、車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後のタイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、タイヤに関する評価情報を取得するステップを実行させるためのプログラムである。
　なお、以上に説明した任意の装置（例えば、情報処理装置１、５０１、６０１など）における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録し、そのプログラムをコンピューターシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、オペレーティングシステムあるいは周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーあるいはクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。当該揮発性メモリーは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。記録媒体は、例えば、非一時的記録媒体であってもよい。
　また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピューターシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピューターシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
　また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイルであってもよい。差分ファイルは、差分プログラムと呼ばれてもよい。
　また、以上に説明した任意の装置（例えば、情報処理装置１、５０１、６０１など）における任意の構成部の機能は、プロセッサーにより実現されてもよい。例えば、実施形態における各処理は、プログラム等の情報に基づき動作するプロセッサーと、プログラム等の情報を記憶するコンピューター読み取り可能な記録媒体により実現されてもよい。ここで、プロセッサーは、例えば、各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよく、あるいは、各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。例えば、プロセッサーはハードウェアを含み、当該ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路のうちの少なくとも一方を含んでもよい。例えば、プロセッサーは、回路基板に実装された１または複数の回路装置、あるいは、１または複数の回路素子のうちの一方または両方を用いて、構成されてもよい。回路装置としてはＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが用いられてもよく、回路素子としては抵抗あるいはキャパシターなどが用いられてもよい。
　ここで、プロセッサーは、例えば、ＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサーは、ＣＰＵに限定されるものではなく、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のような、各種のプロセッサーが用いられてもよい。また、プロセッサーは、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）によるハードウェア回路であってもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵにより構成されていてもよく、あるいは、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路により構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵと、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路と、の組み合わせにより構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、アナログ信号を処理するアンプ回路あるいはフィルター回路等のうちの１以上を含んでもよい。
　以上、この開示の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この開示の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
１、５０１、６０１　情報処理装置
１１、５１１、６１１　タイヤ特性取得用センサ
２１、５２１、６２１　データ解析装置
３１、５３１、６３１　データ取得部
３２、５４２、６４２　特徴量抽出部
３３、５４３、６４３　データ解析部
３４、５３３、５４４、６３３、６４４　記憶部
５１、２１１、２１２、３１１、３１２、５５１　タイヤ
１１１　地面
１２１、１３２　ゴム部
１２３　内面
１３１　ホイール
２２１、２２２　距離
１０１１、１２１１、１２１２、１４１１　歪み信号
１０２１　一回転周期
１１１１～１１１３　特性
１３１１、１３１２　ピーク波形
５２２　送信側装置
５２３　受信側装置
５３２、６３２　送信部
５４１、６４１　受信部
５５２　車両
６７１　時間特徴量抽出部
６７２　正規化部
６７３　面積特徴量抽出部
１２２１、１２２２　接地時間
１４２１　基準値減算信号
１４４１　最大値
１４４２　最小値
１４５１　振幅
１４６１、１５１１　正規化信号
１６１１、１６１２　面積
Ｚ１、Ｚ２、Ｚ１１、Ｚ１２　接地点

Claims (6)

  1. 　車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された前記第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、前記タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後の前記タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、前記タイヤに関する評価情報を取得する情報処理部を備える情報処理装置。
  2. 　前記第１センサによって検出される前記第１検出値は、歪み、加速度、または、圧力のうちの１以上である、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記評価情報は、前記タイヤの劣化に関する情報、前記タイヤの異常に関する情報、前記タイヤが接する路面の状態に関する情報、または、前記タイヤが接する路面と前記タイヤとの間のグリップ力に関する情報のうちの１以上を含む、
    　請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記タイヤの劣化に関する情報は、前記タイヤの硬度の変化を表す情報、または、前記タイヤのトレッドの摩耗度を表す情報のうちの１以上を含む、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記第１センサを備える、
    　請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 　コンピューターに、
    　車両に備えられてホイールとゴム部を有するタイヤに関する第１検出値を検出する第１センサによって検出された前記第１検出値に基づくタイヤ情報における時間に関する特徴量、または、前記タイヤ情報に所定の正規化が行われた正規化後の前記タイヤ情報の波形における所定部分の面積に関する特徴量、の一方または両方に基づいて、前記タイヤに関する評価情報を取得するステップを実行させるためのプログラム。
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