JPH08268013A - 走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法 - Google Patents
走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法Info
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- JPH08268013A JPH08268013A JP8042555A JP4255596A JPH08268013A JP H08268013 A JPH08268013 A JP H08268013A JP 8042555 A JP8042555 A JP 8042555A JP 4255596 A JP4255596 A JP 4255596A JP H08268013 A JPH08268013 A JP H08268013A
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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
- B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
- B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
- B60C23/061—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 by monitoring wheel speed
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Regulating Braking Force (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Vehicle Body Suspensions (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 車輌定数を決定する必要がなく、タイヤ圧を
測定する必要もなく、容易にセットアップできる方法を
提供する。 【解決手段】 タイヤを取り付けたＮ個の車輪を備える
走行車輌の１または２以上の空気タイヤの減圧を判定す
る方法。計画タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、お
よび計画圧力未満の圧力範囲における１または２以上の
タイヤの組み合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲におい
て、さらに、加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運
転条件と車輌速度の或る範囲において、各車輪について
車輪角速度に比例する速度値（Ｃｎ）を導き出し；設定
速度値群と、各々の関連タイヤ圧との関係を判定して保
存するセットアップ手順を行なう。そののち、通常の運
転において、車輌の車輪の車輪速度信号をモニタリング
し、この速度信号に基づいて等価の通常運転速度値群を
導き出し、これと関連するタイヤ減圧を求める。
測定する必要もなく、容易にセットアップできる方法を
提供する。 【解決手段】 タイヤを取り付けたＮ個の車輪を備える
走行車輌の１または２以上の空気タイヤの減圧を判定す
る方法。計画タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、お
よび計画圧力未満の圧力範囲における１または２以上の
タイヤの組み合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲におい
て、さらに、加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運
転条件と車輌速度の或る範囲において、各車輪について
車輪角速度に比例する速度値（Ｃｎ）を導き出し；設定
速度値群と、各々の関連タイヤ圧との関係を判定して保
存するセットアップ手順を行なう。そののち、通常の運
転において、車輌の車輪の車輪速度信号をモニタリング
し、この速度信号に基づいて等価の通常運転速度値群を
導き出し、これと関連するタイヤ減圧を求める。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は走行中の車輌のタイ
ヤ減圧を判定する方法に関し、さらに詳しくは、走行中
の車輌の、部分的にまたは完全に空気の抜けたタイヤを
検知することに関する。
ヤ減圧を判定する方法に関し、さらに詳しくは、走行中
の車輌の、部分的にまたは完全に空気の抜けたタイヤを
検知することに関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】走行
中の車輌のタイヤ圧を測定する従来の方法は、回転する
タイヤおよび車輌に関連づけられた無線送信機や、車体
に固定された圧力センサーに通じる、車輌ハブの回転シ
ール付連結チューブ（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇ ｔ
ｕｂｅ）を利用している。このような装置は、高価であ
り、また信頼性が低い。
中の車輌のタイヤ圧を測定する従来の方法は、回転する
タイヤおよび車輌に関連づけられた無線送信機や、車体
に固定された圧力センサーに通じる、車輌ハブの回転シ
ール付連結チューブ（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｎｇ ｔ
ｕｂｅ）を利用している。このような装置は、高価であ
り、また信頼性が低い。
【０００３】車輌の別のタイヤと比較することで減圧タ
イヤを検知する方法も提言されている。このような１つ
のシステムは、車輪から送られる速度信号、たとえば、
近代の自動車にますます増えつつあるアンチロックブレ
ーキシステムから出る信号を利用している。これらの最
近の減圧警報システムは、タイヤから圧力がなくなると
生じるタイヤ回転半径の僅かな変化に起因する、車輪速
度の僅かな上昇を識別するために、様々な方法で車輪速
度信号を比較している。これらのシステムには克服しな
ければならない大きな問題が２つある。第一の問題は、
タイヤの減圧に起因する車輪速度の変化と、タイヤの減
圧に起因する変化より遥かに大きい速度信号の変化を容
易に発生させる、旋回、ブレーキ、加速、負荷の不均等
や変化などの車輌要因に起因する変化とを確実に区別す
ることにより誤った警報を防ぐことである。第二の問題
は、タイヤへの更に大きな破損を防ぐため、または極端
な減圧のばあいにおいては、自動車の事故を防ぐための
行動を運転者が起こせるように充分に素早い警報を発す
ることである。
イヤを検知する方法も提言されている。このような１つ
のシステムは、車輪から送られる速度信号、たとえば、
近代の自動車にますます増えつつあるアンチロックブレ
ーキシステムから出る信号を利用している。これらの最
近の減圧警報システムは、タイヤから圧力がなくなると
生じるタイヤ回転半径の僅かな変化に起因する、車輪速
度の僅かな上昇を識別するために、様々な方法で車輪速
度信号を比較している。これらのシステムには克服しな
ければならない大きな問題が２つある。第一の問題は、
タイヤの減圧に起因する車輪速度の変化と、タイヤの減
圧に起因する変化より遥かに大きい速度信号の変化を容
易に発生させる、旋回、ブレーキ、加速、負荷の不均等
や変化などの車輌要因に起因する変化とを確実に区別す
ることにより誤った警報を防ぐことである。第二の問題
は、タイヤへの更に大きな破損を防ぐため、または極端
な減圧のばあいにおいては、自動車の事故を防ぐための
行動を運転者が起こせるように充分に素早い警報を発す
ることである。
【０００４】ヨーロッパ特許公開第０２９１２１７号明
細書に記載された減圧警報システムは、前述の大きな問
題の両方をほぼ克服しており、通常の大半の運転状況で
タイヤの減圧を警報できる方法を四輪車に提供してい
る。しかし、このような減圧警報システムは、或る特定
の車輌の種類や型式のみに限定されることが多い車輌関
連定数を予め決定する必要がある。このような定数は、
徹底したセットアップ手順のもとで車輪の速度をモニタ
リングし、そののち、専門の統計学者と車輌エンジニア
が、えられたデータを詳しく分析してから漸く決定され
る。このような、方法を改良するための時間と費用は、
どの車輌についても最大の信頼性と適合性とを備える、
汎用的な減圧警報システムの開発に対して高い障壁とな
る。
細書に記載された減圧警報システムは、前述の大きな問
題の両方をほぼ克服しており、通常の大半の運転状況で
タイヤの減圧を警報できる方法を四輪車に提供してい
る。しかし、このような減圧警報システムは、或る特定
の車輌の種類や型式のみに限定されることが多い車輌関
連定数を予め決定する必要がある。このような定数は、
徹底したセットアップ手順のもとで車輪の速度をモニタ
リングし、そののち、専門の統計学者と車輌エンジニア
が、えられたデータを詳しく分析してから漸く決定され
る。このような、方法を改良するための時間と費用は、
どの車輌についても最大の信頼性と適合性とを備える、
汎用的な減圧警報システムの開発に対して高い障壁とな
る。
【０００５】しかし前記のシステムでもタイヤ圧を測定
することはないので、減圧を感知するのに用いると、複
雑な車輌関連定数の決定を含めて、複雑なセットアップ
が必要となる。
することはないので、減圧を感知するのに用いると、複
雑な車輌関連定数の決定を含めて、複雑なセットアップ
が必要となる。
【０００６】本発明の目的は、前述した従来技術の欠点
を克服し、車輌定数を決定する必要がなく、タイヤ圧の
測定を行う必要もなく、容易にセットアップできるシス
テムを提供することである。
を克服し、車輌定数を決定する必要がなく、タイヤ圧の
測定を行う必要もなく、容易にセットアップできるシス
テムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によると、タイヤ
を取り付けたＮ個の車輪を備える走行車輌の１または２
以上の空気タイヤの減圧を判定する方法であって、計画
タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、および計画圧力
未満の圧力範囲における１または２以上のタイヤの組み
合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲において、さらに、
加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運転条件と車輌
速度の或る範囲において、各車輪について車輪角速度に
比例する速度値（Ｃｎ）を導き出し；設定速度値群と、
各々の関連タイヤ圧との関係を判定して保存するセット
アップ手順を行ない；そののち、通常の運転において、
時間の間隔を空けて、車輌の車輪の車輪速度信号をモニ
タリングし、これらのモニタリングした速度信号に基づ
いて等価の通常運転速度値群を導き出し、これと関連す
るタイヤ減圧を求めることを特徴としている。
を取り付けたＮ個の車輪を備える走行車輌の１または２
以上の空気タイヤの減圧を判定する方法であって、計画
タイヤ圧におけるすべての車輌タイヤ、および計画圧力
未満の圧力範囲における１または２以上のタイヤの組み
合わせを含む、或るタイヤ減圧範囲において、さらに、
加速、ブレーキ、直進運転、旋回などの運転条件と車輌
速度の或る範囲において、各車輪について車輪角速度に
比例する速度値（Ｃｎ）を導き出し；設定速度値群と、
各々の関連タイヤ圧との関係を判定して保存するセット
アップ手順を行ない；そののち、通常の運転において、
時間の間隔を空けて、車輌の車輪の車輪速度信号をモニ
タリングし、これらのモニタリングした速度信号に基づ
いて等価の通常運転速度値群を導き出し、これと関連す
るタイヤ減圧を求めることを特徴としている。
【０００８】最も簡単な実施例では、車輪速度値群と、
関連するタイヤ圧とは、全範囲の車輌動作条件において
保存される。これがセットアップ手順を構成し、そのの
ち、通常の車輌運転中にモニタリングされた速度値群
が、タイヤ圧を判定するのに用いられる。学習能力のあ
る情報処理システムに対して、速度値をタイヤ圧群にマ
ッピングすることを教えるセットアップ手順によって圧
力をうるのがさらに好ましい。学習能力のある情報処理
システムは、ニューラルネットワークでもよい。好まし
いニューラルネットワークの１つに、多層知覚ネットワ
ーク（Ｍｕｌｔｉ−Ｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ
Ｎｅｔｗｏｒｋ）がある。
関連するタイヤ圧とは、全範囲の車輌動作条件において
保存される。これがセットアップ手順を構成し、そのの
ち、通常の車輌運転中にモニタリングされた速度値群
が、タイヤ圧を判定するのに用いられる。学習能力のあ
る情報処理システムに対して、速度値をタイヤ圧群にマ
ッピングすることを教えるセットアップ手順によって圧
力をうるのがさらに好ましい。学習能力のある情報処理
システムは、ニューラルネットワークでもよい。好まし
いニューラルネットワークの１つに、多層知覚ネットワ
ーク（Ｍｕｌｔｉ−Ｌａｙｅｒ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ
Ｎｅｔｗｏｒｋ）がある。
【０００９】関係を、より効率的に判定するため、速度
値と関係のあいだの仲介として、速度パラメータを用い
ることができる。仲介の速度パラメータは、平均速度パ
ラメータ、および／または車輌の前輪と後輪の速度値の
合計の差、および／または車輌の左側と右側の車輪の速
度値の合計の差、および／または対角線上に向かい合う
車輪群の速度値の合計の差、から構成することができ
る。
値と関係のあいだの仲介として、速度パラメータを用い
ることができる。仲介の速度パラメータは、平均速度パ
ラメータ、および／または車輌の前輪と後輪の速度値の
合計の差、および／または車輌の左側と右側の車輪の速
度値の合計の差、および／または対角線上に向かい合う
車輪群の速度値の合計の差、から構成することができ
る。
【００１０】好ましくは、車輌は、３つ以上の任意の数
の車輪を備えることができる。四輪車のばあい、速度パ
ラメータは、８つの速度パラメータからなるのが好まし
い。
の車輪を備えることができる。四輪車のばあい、速度パ
ラメータは、８つの速度パラメータからなるのが好まし
い。
【００１１】二輪車のばあい、サスペンションのたわみ
で決定されるもう一つの信号を、「速度」値として用い
る。
で決定されるもう一つの信号を、「速度」値として用い
る。
【００１２】速度値は、電子式アンチロックブレーキシ
ステムの車輪信号発生装置からの速度信号によって供給
されるのが好ましい。
ステムの車輪信号発生装置からの速度信号によって供給
されるのが好ましい。
【００１３】本発明の他の局面では、予想圧力との比較
を行なって、１または２以上のタイヤがいつ減圧するの
かを決定し、必要に応じて警報信号を発することができ
る。
を行なって、１または２以上のタイヤがいつ減圧するの
かを決定し、必要に応じて警報信号を発することができ
る。
【００１４】
【発明の実施の形態】本発明のさらに他の局面は、以下
の図面と関係づけられた、単なる例示にすぎない実施例
の説明により明らかになるであろう。
の図面と関係づけられた、単なる例示にすぎない実施例
の説明により明らかになるであろう。
【００１５】図１は本発明の第一実施例のための四輪乗
用車の概略図である。
用車の概略図である。
【００１６】図１に示した乗用車Ｋは、車輌の前左側、
前右側、後左側、後右側に各々位置する４つの車輪Ｗ１
−Ｗ４を備えたサルーンモデルである。車は、４つの車
輪Ｗ１−Ｗ４の各々において、車輪の１回転毎に９６パ
ルスの信号を発する車輪信号発生装置を利用する、産業
用標準電子アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）を
取り付けていた。車は、さらに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の信
号発生装置から各々連続５秒にわたり発せられるパルス
Ｃ１−Ｃ４の数をカウントするコンピュータ設備を取り
付けていた。車はまた、このデータを記憶し、各タイヤ
のタイヤ圧を別々に入力し記憶する手段を備えていた。
前右側、後左側、後右側に各々位置する４つの車輪Ｗ１
−Ｗ４を備えたサルーンモデルである。車は、４つの車
輪Ｗ１−Ｗ４の各々において、車輪の１回転毎に９６パ
ルスの信号を発する車輪信号発生装置を利用する、産業
用標準電子アンチロックブレーキシステム（ＡＢＳ）を
取り付けていた。車は、さらに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の信
号発生装置から各々連続５秒にわたり発せられるパルス
Ｃ１−Ｃ４の数をカウントするコンピュータ設備を取り
付けていた。車はまた、このデータを記憶し、各タイヤ
のタイヤ圧を別々に入力し記憶する手段を備えていた。
【００１７】セットアップ手順において、車は、すべて
の通常速度範囲と、直進運転、左右旋回、加速とブレー
キなどの運転条件で運転された。これは、４つのタイヤ
全部を２．４バールの計画タイヤ圧にして行ない、４つ
のタイヤのひとつを順番に０．２バール刻みで１．６バ
ールのタイヤ圧まで下げてゆきながら、ほかの３つのタ
イヤは計画圧力に保って、反復した。したがって、セッ
トアップ手順の完了後には、記憶手段が、各５秒間のグ
ループ別データに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の瞬間車輪信号パ
ルス数Ｃ１−Ｃ４と、車輪Ｗ１−Ｗ４の各タイヤの瞬間
タイヤ圧を記憶していた。
の通常速度範囲と、直進運転、左右旋回、加速とブレー
キなどの運転条件で運転された。これは、４つのタイヤ
全部を２．４バールの計画タイヤ圧にして行ない、４つ
のタイヤのひとつを順番に０．２バール刻みで１．６バ
ールのタイヤ圧まで下げてゆきながら、ほかの３つのタ
イヤは計画圧力に保って、反復した。したがって、セッ
トアップ手順の完了後には、記憶手段が、各５秒間のグ
ループ別データに、各車輪Ｗ１−Ｗ４の瞬間車輪信号パ
ルス数Ｃ１−Ｃ４と、車輪Ｗ１−Ｗ４の各タイヤの瞬間
タイヤ圧を記憶していた。
【００１８】そののち、通常運転において、各連続５秒
間の４輪の速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４を再びモニタリ
ングし、電子手段によって、セットアップ手順で記憶し
た信号パルス数と比較した。各車輪のカウントが同じ車
輪のモニタリングした車輪カウントに等しくなる、一致
する記憶パルス数セットが見つかり、さらにそのデータ
グループの記憶タイヤ圧の１つが、２．４バールの計画
タイヤ圧より小さい圧力であったばあい、アラームを発
して、運転者に減圧タイヤが検知されたことを警告し
た。
間の４輪の速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４を再びモニタリ
ングし、電子手段によって、セットアップ手順で記憶し
た信号パルス数と比較した。各車輪のカウントが同じ車
輪のモニタリングした車輪カウントに等しくなる、一致
する記憶パルス数セットが見つかり、さらにそのデータ
グループの記憶タイヤ圧の１つが、２．４バールの計画
タイヤ圧より小さい圧力であったばあい、アラームを発
して、運転者に減圧タイヤが検知されたことを警告し
た。
【００１９】本発明の第二の好ましい実施例では、記憶
された車輪信号パルス数データを用いて、以下のように
定める８つの仲介セットアップ速度パラメータＣＰ１−
ＣＰ８を計算した。
された車輪信号パルス数データを用いて、以下のように
定める８つの仲介セットアップ速度パラメータＣＰ１−
ＣＰ８を計算した。
【００２０】ＣＰ１＝平均速度パラメータＡ＝（Ｃ１＋
Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４）／４ ＣＰ２＝１−（Ｃ１／Ａ） ＣＰ３＝１−（Ｃ２／Ａ） ＣＰ４＝１−（Ｃ３／Ａ） ＣＰ５＝１−（Ｃ４／Ａ） ＣＰ６＝（（Ｃ１＋Ｃ２）−（Ｃ３＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ７＝（（Ｃ１＋Ｃ３）−（Ｃ２＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ８＝（（Ｃ１＋Ｃ４）−（Ｃ２＋Ｃ３））／Ａ
Ｃ２＋Ｃ３＋Ｃ４）／４ ＣＰ２＝１−（Ｃ１／Ａ） ＣＰ３＝１−（Ｃ２／Ａ） ＣＰ４＝１−（Ｃ３／Ａ） ＣＰ５＝１−（Ｃ４／Ａ） ＣＰ６＝（（Ｃ１＋Ｃ２）−（Ｃ３＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ７＝（（Ｃ１＋Ｃ３）−（Ｃ２＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ８＝（（Ｃ１＋Ｃ４）−（Ｃ２＋Ｃ３））／Ａ
【００２１】前記定義から、ＣＰ１は車輌の平均速度に
直接関係するパラメータであり、ＣＰ２−ＣＰ５は各車
輪の速度にも関係するパラメータであることがわかる。
パラメータＣＰ６−ＣＰ８は、各々前輪と後輪、左輪と
右輪、および対角向かい合わせ車輪の差に関係してい
る。
直接関係するパラメータであり、ＣＰ２−ＣＰ５は各車
輪の速度にも関係するパラメータであることがわかる。
パラメータＣＰ６−ＣＰ８は、各々前輪と後輪、左輪と
右輪、および対角向かい合わせ車輪の差に関係してい
る。
【００２２】これら８つの仲介セットアップ速度パラメ
ータは、学習能力のある情報処理システムに、速度値を
４種類のタイヤ圧にマッピングすることを教えるために
使用した。
ータは、学習能力のある情報処理システムに、速度値を
４種類のタイヤ圧にマッピングすることを教えるために
使用した。
【００２３】使用した学習能力のある情報処理システム
は、当該技術分野において多層知覚ネットワークとして
知られる種類のニューラルネットワークであった。該知
覚ネットワークは、各々８つのセットアップ速度パラメ
ータの１つに対応する８つのニューロード（ｎｅｕｒｏ
ｄｅ）を備える入力層、ニューロードの２つの隠し層
（ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ）、およびタイヤの４つの
タイヤ圧にマッピングする４つのニューロードの出力層
を備えていた。
は、当該技術分野において多層知覚ネットワークとして
知られる種類のニューラルネットワークであった。該知
覚ネットワークは、各々８つのセットアップ速度パラメ
ータの１つに対応する８つのニューロード（ｎｅｕｒｏ
ｄｅ）を備える入力層、ニューロードの２つの隠し層
（ｈｉｄｄｅｎ ｌａｙｅｒ）、およびタイヤの４つの
タイヤ圧にマッピングする４つのニューロードの出力層
を備えていた。
【００２４】２つのニューロード隠し層は、各々５つと
４つのニューロードを備えていた。ニューラルネットワ
ークのニューロードの各々において、入力刺激を出力反
応信号に翻訳する変換機能は、ハイパブリックタンジェ
ント関数Ｔａｎｈ（ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ ｔａｎｇｅ
ｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｔａｎｈ）に基づく、周知の
シグモイド関数の１つであった。
４つのニューロードを備えていた。ニューラルネットワ
ークのニューロードの各々において、入力刺激を出力反
応信号に翻訳する変換機能は、ハイパブリックタンジェ
ント関数Ｔａｎｈ（ｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃ ｔａｎｇｅ
ｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｔａｎｈ）に基づく、周知の
シグモイド関数の１つであった。
【００２５】使用した多層知覚ネットワークは、市販の
ニューラルネットワークシステムの１つであり、このシ
ステムは、ネットワークが特定の情報処理タスクを学ぶ
ことを可能にする学習ルーチンを共通に備えている。多
層知覚ネットワークは、このような学習ルーチンを用い
て、入力層に適用される８つのセットアップ速度パラメ
ータＣＰ１−ＣＰ８に反応して、出力層における４つの
タイヤ圧を予測するように学習させた。この学習は、ラ
ンダムに選んだセットアップ手順から、１本の減圧タイ
ヤに関係する記憶データの半分を用いて実行した。
ニューラルネットワークシステムの１つであり、このシ
ステムは、ネットワークが特定の情報処理タスクを学ぶ
ことを可能にする学習ルーチンを共通に備えている。多
層知覚ネットワークは、このような学習ルーチンを用い
て、入力層に適用される８つのセットアップ速度パラメ
ータＣＰ１−ＣＰ８に反応して、出力層における４つの
タイヤ圧を予測するように学習させた。この学習は、ラ
ンダムに選んだセットアップ手順から、１本の減圧タイ
ヤに関係する記憶データの半分を用いて実行した。
【００２６】学習終了後、タイヤ圧を予測するばあいの
ニューラルネットワークの信頼性を、１本の減圧タイヤ
に関係する記憶データのすべてを用いて評価した。この
信頼性評価の一部は、表１〜１１に記載している。表１
〜１１に示してあるのは、速度パラメータの計算値ＣＰ
１−ＣＰ８、タイヤの実際の減圧、およびこれらの速度
パラメータを学習したネットワークに適用してえられる
予想タイヤ圧である。表１〜１１は２１６のデータ群の
結果を示し、このうち５０％（すなわち１０８）は、
１．６バールに減圧したタイヤに関係し、残りは２．４
バールの通常圧のタイヤに関係する。通常圧のタイヤと
減圧タイヤとを区別するニューラルネットワークの信頼
性を、表１２に示しており、表１２は予想タイヤ圧の分
離マトリックスを表わしている。表１２において、ラン
ク付けするために、表１〜１１の予想タイヤ圧を０．１
バールで四捨五入した。こうして表１２からは、減圧タ
イヤの１０８のデータ群において、１０２のデータ群が
１．６−１．８バールのタイヤに関係し、５つのデータ
群が１．８−１．９バールのタイヤに関係し、１つが
１．９−２．１バールのタイヤに関係すると、ネットワ
ークが予想したことが理解される。同様に、通常圧タイ
ヤの１０８のデータ群については、９９のデータ群が
２．２バールを超える圧のタイヤに関係し、２群が２．
１−２．２バールのタイヤに関係し、４群が１．９−
２．１バールのタイヤに関係し、３群が１．８−１．９
バールのタイヤに関係すると、ネットワークが予想し
た。このように、正確な予想は２１６のうち２０１であ
った。しかし、学習したニューラルネットワークが、適
正な予想帯域の選択によって２つのデータグループを識
別できることが明白に証明されている。
ニューラルネットワークの信頼性を、１本の減圧タイヤ
に関係する記憶データのすべてを用いて評価した。この
信頼性評価の一部は、表１〜１１に記載している。表１
〜１１に示してあるのは、速度パラメータの計算値ＣＰ
１−ＣＰ８、タイヤの実際の減圧、およびこれらの速度
パラメータを学習したネットワークに適用してえられる
予想タイヤ圧である。表１〜１１は２１６のデータ群の
結果を示し、このうち５０％（すなわち１０８）は、
１．６バールに減圧したタイヤに関係し、残りは２．４
バールの通常圧のタイヤに関係する。通常圧のタイヤと
減圧タイヤとを区別するニューラルネットワークの信頼
性を、表１２に示しており、表１２は予想タイヤ圧の分
離マトリックスを表わしている。表１２において、ラン
ク付けするために、表１〜１１の予想タイヤ圧を０．１
バールで四捨五入した。こうして表１２からは、減圧タ
イヤの１０８のデータ群において、１０２のデータ群が
１．６−１．８バールのタイヤに関係し、５つのデータ
群が１．８−１．９バールのタイヤに関係し、１つが
１．９−２．１バールのタイヤに関係すると、ネットワ
ークが予想したことが理解される。同様に、通常圧タイ
ヤの１０８のデータ群については、９９のデータ群が
２．２バールを超える圧のタイヤに関係し、２群が２．
１−２．２バールのタイヤに関係し、４群が１．９−
２．１バールのタイヤに関係し、３群が１．８−１．９
バールのタイヤに関係すると、ネットワークが予想し
た。このように、正確な予想は２１６のうち２０１であ
った。しかし、学習したニューラルネットワークが、適
正な予想帯域の選択によって２つのデータグループを識
別できることが明白に証明されている。
【００２７】
【表１】
【００２８】
【表２】
【００２９】
【表３】
【００３０】
【表４】
【００３１】
【表５】
【００３２】
【表６】
【００３３】
【表７】
【００３４】
【表８】
【００３５】
【表９】
【００３６】
【表１０】
【００３７】
【表１１】
【００３８】
【表１２】
【００３９】そののち、学習したニューラルネットワー
クを本発明の方法において実現し、通常の運転でモニタ
リングされる４つの車輪速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４か
ら導いた、対応する８つの通常運転パラメータからタイ
ヤ圧を予測した。車輪のタイヤ圧はデジタル読取り装置
に表示された。
クを本発明の方法において実現し、通常の運転でモニタ
リングされる４つの車輪速度信号パルス数Ｃ１−Ｃ４か
ら導いた、対応する８つの通常運転パラメータからタイ
ヤ圧を予測した。車輪のタイヤ圧はデジタル読取り装置
に表示された。
【００４０】他の実施例では、予想タイヤ圧を車輌の計
画タイヤ圧と比較し、タイヤが減圧していることがわか
ったばあいは、アラームが作動して、運転者に減圧して
いることを警告した。
画タイヤ圧と比較し、タイヤが減圧していることがわか
ったばあいは、アラームが作動して、運転者に減圧して
いることを警告した。
【００４１】学習したネットワークのニューロードのた
めのネットワークの重み（ｗｅｉｇｈｔ）を引き出すこ
とによって、車輌ベースマイクロコンピュータ（ｖｅｈ
ｉｃｌｅ−ｂａｓｅｄ ｍｉｃｒｏ−ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒ）や同等の処理装置において従来のコンピュータ技術
を利用して、学習不可能ネットワークでも、学習した情
報処理システムを実現できる。
めのネットワークの重み（ｗｅｉｇｈｔ）を引き出すこ
とによって、車輌ベースマイクロコンピュータ（ｖｅｈ
ｉｃｌｅ−ｂａｓｅｄ ｍｉｃｒｏ−ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒ）や同等の処理装置において従来のコンピュータ技術
を利用して、学習不可能ネットワークでも、学習した情
報処理システムを実現できる。
【００４２】本発明の方法を多層知覚ネットワークを用
いて説明したが、他の種類のニューラルネットワーク情
報処理システムを用いることもできる。たとえば、周知
のＫＯＨＯＮＥＮネットワーク、放射ベース機能ネット
ワーク（ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、その他、パラメータ群を状態群
にマッピングすることが可能なあらゆるネットワークで
ある。
いて説明したが、他の種類のニューラルネットワーク情
報処理システムを用いることもできる。たとえば、周知
のＫＯＨＯＮＥＮネットワーク、放射ベース機能ネット
ワーク（ｒａｄｉａｌ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、その他、パラメータ群を状態群
にマッピングすることが可能なあらゆるネットワークで
ある。
【００４３】また、たとえば、各タイヤ毎にすべての圧
力を用いて、前述した学習様式を変えうることも理解す
べきである。
力を用いて、前述した学習様式を変えうることも理解す
べきである。
【００４４】さらに、前記実施例は、単一のトレーニン
グないし学習プロセスを用いている。随時または車輌を
駆動するたびに、再学習を行なうことも可能である。後
者のばあい、圧力誤差を較正してなくすことを防ぐた
め、予防策が必要である。
グないし学習プロセスを用いている。随時または車輌を
駆動するたびに、再学習を行なうことも可能である。後
者のばあい、圧力誤差を較正してなくすことを防ぐた
め、予防策が必要である。
【００４５】前記の実施例は、ニューラルネットワーク
を学習するばあい、およびそののち通常運転でのタイヤ
のモニタリングに学習したネットワークを適用するばあ
いの両方において、８つのパラメータＣＰ１−８を利用
しているが、この点に関し、現実の車輪速度信号数を用
いることも可能である。しかし、車輪速度信号数から導
いた前記パラメータを利用すると、ネットワークの学習
時間が減り、予想タイヤ圧の正確さが高まることがわか
っている。
を学習するばあい、およびそののち通常運転でのタイヤ
のモニタリングに学習したネットワークを適用するばあ
いの両方において、８つのパラメータＣＰ１−８を利用
しているが、この点に関し、現実の車輪速度信号数を用
いることも可能である。しかし、車輪速度信号数から導
いた前記パラメータを利用すると、ネットワークの学習
時間が減り、予想タイヤ圧の正確さが高まることがわか
っている。
【００４６】本発明の方法は、オートバイ、自動車、４
輪以上を備える多軸トラックなどの、２または３以上の
車輪をもついかなる車輌にも適用できる。
輪以上を備える多軸トラックなどの、２または３以上の
車輪をもついかなる車輌にも適用できる。
【００４７】他の実施例では、車輪速度値以外の信号を
モニタリングすることができる。これには、ハンドルの
位置、ショックアブソーバの圧力、ばねの長さやたわ
み、アンチロックブレーキシステムの作動状況などがあ
る。２輪のオートバイのばあい、各車輪の速度値以外
に、サスペンションのたわみのモニタリングが、とりわ
け有効な「速度」値となる。
モニタリングすることができる。これには、ハンドルの
位置、ショックアブソーバの圧力、ばねの長さやたわ
み、アンチロックブレーキシステムの作動状況などがあ
る。２輪のオートバイのばあい、各車輪の速度値以外
に、サスペンションのたわみのモニタリングが、とりわ
け有効な「速度」値となる。
【００４８】神経情報処理システムへの付加的入力とし
て、このような付加的信号を利用することは、本発明の
方法を別の種類の車輌に応用するばあいに、学習時間を
最小化しかつ学習したネットワークの精度を最大化する
手助けとなる。
て、このような付加的信号を利用することは、本発明の
方法を別の種類の車輌に応用するばあいに、学習時間を
最小化しかつ学習したネットワークの精度を最大化する
手助けとなる。
【００４９】
【発明の効果】本発明の方法によれば、車輌定数を決定
する必要がなく、タイヤ圧を測定する必要もなく、容易
にセットアップできる。
する必要がなく、タイヤ圧を測定する必要もなく、容易
にセットアップできる。
【図１】本発明の方法が適用される四輪乗用車の概略図
である。
である。
Ｋ 乗用車 Ｗ１ 前左側輪 Ｗ２ 前右側輪 Ｗ３ 後左側輪 Ｗ４ 後右側輪
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジョン チャールズ ウォーカー イギリス国、ウェストミッドランズ ビー 75 ６ディーティー、サットン コールド フィールド、ホワイトハウス コモン ロ ード 153
Claims (20)
- 【請求項１】 タイヤを取り付けたＮ個の車輪を備える
走行車輌の１または２以上の空気タイヤの減圧を判定す
る方法であって、計画タイヤ圧におけるすべての車輌タ
イヤ、および計画圧力未満の圧力範囲における１または
２以上のタイヤの組み合わせを含む、或るタイヤ減圧範
囲において、さらに、加速、ブレーキ、直進運転、旋回
などの運転条件と車輌速度の或る範囲において、各車輪
について車輪角速度に比例する速度値（Ｃｎ）を導き出
し；設定速度値群と、各々の関連タイヤ圧との関係を判
定して保存するセットアップ手順を行ない；そののち、
通常の運転において、時間の間隔を空けて、車輌の車輪
の車輪速度信号をモニタリングし、これらのモニタリン
グした速度信号に基づいて等価の通常運転速度値群を導
き出し、これと関連するタイヤ減圧を求めることを特徴
とする走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法。 - 【請求項２】 前記圧力が、学習能力のある情報処理シ
ステムに対して、速度値をタイヤ圧群にマッピングする
ことを教えるセットアップ手段によってえられる請求項
１記載の方法。 - 【請求項３】 前記速度値が学習能力のある情報処理シ
ステムに送られ、該システムが、ニューロードの入力層
およびニューロードの出力層からなるニューラルネット
ワークであり、各速度値群が前記入力層の異なるニュー
ロードに供給され、各タイヤ減圧が前記ニューロードの
出力層のニューロードのひとつから出力として取り出さ
れる請求項２記載の方法。 - 【請求項４】 前記ニューラルネットワークが複数の追
加ニューロード隠し層を有してなる請求項３記載の方
法。 - 【請求項５】 前記ニューラルネットワークが多層知覚
ネットワークである請求項４記載の方法。 - 【請求項６】 前記多層知覚ネットワークが、ニューロ
ードの入力層、ニューロードの出力層、およびふたつの
ニューロード隠し層からなる請求項５記載の方法。 - 【請求項７】 圧力を求めるための関係を判定するた
め、速度値と関係のあいだの仲介として速度パラメータ
を用い、前記速度パラメータのそれぞれが少なくともふ
たつの速度値からなる請求項１、２、３、４、５または
６記載の方法。 - 【請求項８】 前記仲介の速度パラメータが、各車輌速
度値（Ｃｎ）の合計を車輪数ｎで割ってえられる平均速
度パラメータ（Ａ）と、各車輪ｎの速度に関連したパラ
メータとからなる請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 前記速度パラメータが、車輪の前部に位
置する車輪の速度値の合計と車輌の後部に位置する車輪
の速度の合計の差に関連するパラメータを含む請求項７
または８記載の方法。 - 【請求項１０】 前記速度パラメータが、車輌の左側の
車輪の速度値の合計と車輪の右側の速度値の合計の差に
関連するパラメータを含む請求項７、８または９記載の
方法。 - 【請求項１１】 前記速度パラメータが、対角線上に向
かい合う車輪群の速度値の合計の差に関連するパラメー
タを含む請求項７、８、９または１０記載の方法。 - 【請求項１２】 車輌が４つの車輪を有しており、速度
パラメータが、８つの速度パラメータ（ＣＰ１−ＣＰ
８）、すなわち ＣＰ１＝平均速度パラメータＡ＝（Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３＋
Ｃ４）／４ ＣＰ２＝１−（Ｃ１／Ａ） ＣＰ３＝１−（Ｃ２／Ａ） ＣＰ４＝１−（Ｃ３／Ａ） ＣＰ５＝１−（Ｃ４／Ａ） ＣＰ６＝（（Ｃ１＋Ｃ２）−（Ｃ３＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ７＝（（Ｃ１＋Ｃ３）−（Ｃ２＋Ｃ４））／Ａ ＣＰ８＝（（Ｃ１＋Ｃ４）−（Ｃ２＋Ｃ３））／Ａ であり、Ｃ１−Ｃ４がそれぞれ車輌の前左側、前右側、
後左側および後右側の各車輪の速度値である８つの速度
パラメータからなる請求項１１記載の方法。 - 【請求項１３】 前記車輌が４つの車輪を有してなる請
求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０または
１１記載の方法。 - 【請求項１４】 前記車輌が２つの車輪を有してなる請
求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０または
１１記載の方法。 - 【請求項１５】 サスペンションのたわみにより決定さ
れる、さらなる信号を速度値として使用する請求項１４
記載の方法。 - 【請求項１６】 前記車輪速度値Ｃｎが、電子式アンチ
ロックブレーキシステムの各車輪信号発生器からの、所
定時間間隔の信号カウント数またはパルス数として計算
される請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１
０、１１、１２、１３、１４または１５記載の方法。 - 【請求項１７】 前記車輪信号発生器が、車輪１回転に
つき９６のパルスを発生する請求項１６記載の方法。 - 【請求項１８】 前記時間間隔が５秒である請求項１６
または１７記載の方法。 - 【請求項１９】 学習された情報処理システムがニュー
ロコンピュータにより実行される請求項１、２、３、
４、５、６、７、８、９、１０、１１、１２、１３、１
４、１５、１６、１７または１８記載の方法。 - 【請求項２０】 請求項１、２、３、４、５、６、７、
８、９、１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、
１７、１８または１９記載の方法に従ってタイヤ減圧値
を求めることを含む、車輌の減圧タイヤを検出する方法
であって、各タイヤ減圧を当該タイヤの所要の計画減圧
と比較し、１または２以上の記憶されたタイヤ減圧が所
要の減圧よりも低いときにアラームを作動させて、車輌
の１または２以上のタイヤが減圧していることを警告す
る方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GBGB9504217.2A GB9504217D0 (en) | 1995-03-02 | 1995-03-02 | A method of determining the inflation pressure of a tyre on a moving vehicle |
| GB9504217.2 | 1995-03-02 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08268013A true JPH08268013A (ja) | 1996-10-15 |
| JP3771960B2 JP3771960B2 (ja) | 2006-05-10 |
Family
ID=10770539
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04255596A Expired - Lifetime JP3771960B2 (ja) | 1995-03-02 | 1996-02-29 | 走行中の車輌のタイヤ減圧を判定する方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5734319A (ja) |
| EP (1) | EP0729855B1 (ja) |
| JP (1) | JP3771960B2 (ja) |
| DE (1) | DE69612224T2 (ja) |
| GB (1) | GB9504217D0 (ja) |
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| US5982279A (en) * | 1996-09-26 | 1999-11-09 | Denso Corporation | Tire air pressure detecting device |
| KR102025491B1 (ko) * | 2018-04-03 | 2019-09-25 | 순천향대학교 산학협력단 | 차량 제동거리 예측을 통한 보강된 전방 추돌 경고 시스템 및 방법 |
| JP2024039735A (ja) * | 2022-09-12 | 2024-03-25 | トヨタ自動車株式会社 | 車輪状態取得システムおよび車輪状態取得方法 |
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| JP3724892B2 (ja) * | 1996-09-27 | 2005-12-07 | 住友電気工業株式会社 | タイヤ空気圧低下検出方法および装置 |
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