JP5928704B2 - Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device - Google Patents
Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device Download PDFInfo
- Publication number
- JP5928704B2 JP5928704B2 JP2012082416A JP2012082416A JP5928704B2 JP 5928704 B2 JP5928704 B2 JP 5928704B2 JP 2012082416 A JP2012082416 A JP 2012082416A JP 2012082416 A JP2012082416 A JP 2012082416A JP 5928704 B2 JP5928704 B2 JP 5928704B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- road surface
- vehicle body
- tire
- peak
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 238000007600 charging Methods 0.000 claims description 80
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 79
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 37
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 35
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 14
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 3
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 9
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 7
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 5
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 4
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 4
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 3
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 3
- JOYRKODLDBILNP-UHFFFAOYSA-N Ethyl urethane Chemical compound CCOC(N)=O JOYRKODLDBILNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 2
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 2
- 230000005669 field effect Effects 0.000 description 2
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 2
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005293 physical law Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 1
- 238000007786 electrostatic charging Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
Description
本発明は、測定装置及び検出装置に関し、路面状態を識別する場合において好適なものである。 The present invention relates to a measurement device and a detection device, and is suitable for identifying a road surface state.
従来から、下記先行技術文献などに開示されているように、路面状態を識別する指標としてタイヤの加速度を検出する技術が提案されている(特許文献1参照)。 Conventionally, as disclosed in the following prior art documents and the like, a technique for detecting tire acceleration as an index for identifying a road surface state has been proposed (see Patent Document 1).
しかしながら、加速度では、路面の材料や、タイヤと路面との間に介在する物体の相違を捉えることは、物理法則的にはできない。つまり、加速度は、路面の状態を間接的に識別する指標となる。 However, in terms of acceleration, it is not possible to grasp the difference between the road surface material and the object interposed between the tire and the road surface in terms of physical laws. That is, the acceleration is an index for indirectly identifying the road surface state.
したがって、例えば、路面状態の重要な識別対象の1つである水気を帯びた路面と、鉄板の路面との区別は困難であり、路面状態の識別精度が高いとはいえない状況にあった。 Therefore, for example, it is difficult to distinguish a wet road surface, which is one of the important identification targets of the road surface state, from the road surface of the iron plate, and it cannot be said that the road surface state identification accuracy is high.
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、路面状態の識別精度を向上しうる測定装置及び検出装置を提案しようとするものである。 The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to propose a measuring device and a detecting device that can improve the road surface state identification accuracy.
かかる課題を解決するため本発明は、測定装置であって、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出する検出部と、前記検出部により検出される帯電電位の振幅を監視する監視部とを備え、前記検出部は、前記車体の外側表面に分布する帯電電位を検出し、前記監視部は、前記検出部により検出される帯電電位における単位期間あたりの振幅変化を監視して、前記単位期間あたりの振幅変化から、水気を帯びた路面と乾燥した路面との相互間の変化を捉えることを特徴とする。
車体(タイヤ表面や車体外表面など)に分布する電界は、以下の式(1)に示す、微小ダイポールアンテナが距離rに生成する電界のうちの1つで、マックスウェル方程式による解から求められる。式(1)は、電磁界を構成する3つの要素(1/rに比例する放射電磁界、1/r2に比例する誘導電磁界、1/r3に比例する準静電界)を含み、第3項が車体に分布する電界であり、車両の走行に伴うタイヤの転動よりに時間的に変化する。
The electric field distributed on the vehicle body (the tire surface, the vehicle body outer surface, etc.) is one of the electric fields generated by the minute dipole antenna at the distance r shown in the following equation (1), and is obtained from the solution by the Maxwell equation. . Formula (1) includes three elements constituting an electromagnetic field (a radiated electromagnetic field proportional to 1 / r, an induction electromagnetic field proportional to 1 / r 2 , and a quasi-electrostatic field proportional to 1 / r 3 ), The third term is an electric field distributed in the vehicle body, and changes with time from rolling of the tire as the vehicle travels.
また、本発明は、走行中の路面の状態を推定する方法であって、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出する検出ステップと、前記検出ステップにより検出される帯電電位の時間変化波形を監視する監視ステップと、路面の状態の変化に伴う前記時間変化波形の変化からタイヤが接している路面の状態を推定する推定ステップとを備えることを特徴とする。 The present invention also relates to a method for estimating the road surface condition during traveling, the detection step detecting a charged potential distributed on the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface, and the detection step. A monitoring step for monitoring a time-varying waveform of the charging potential, and an estimating step for estimating the state of the road surface in contact with the tire from the change in the time-varying waveform accompanying a change in the road surface state.
また、本発明は、走行中の路面の状態を推定する装置であって、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出する検出部と、前記検出部により検出される帯電電位の時間変化波形を監視する監視部と、路面の状態の変化に伴う前記時間変化波形の変化からタイヤが接している路面の状態を推定する推定部とを備え、前記推定部が、前記時間変化波形に出現する、帯電電位の変化量が単位期間あたりの振幅の平均値よりも大きなピークである特定ピークの数である特定ピーク数を単位期間毎に複数回計数する計数手段と、前記特定ピーク数の出現頻度からタイヤが接している路面の状態を推定する推定手段とを備えることを特徴とする。 In addition, the present invention is an apparatus for estimating the state of a road surface during traveling, the detection unit detecting a charged potential distributed on the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface, and the detection unit detects the charged potential. A monitoring unit that monitors a time-varying waveform of the charging potential, and an estimating unit that estimates a state of a road surface in contact with a tire from a change in the time-varying waveform accompanying a change in a road surface state, the estimating unit, Counting means for counting the number of specific peaks, which is the number of specific peaks that appear in the time change waveform and whose amount of change in charging potential is a peak larger than the average value of amplitude per unit period, a plurality of times per unit period; And an estimation means for estimating the state of the road surface in contact with the tire from the appearance frequency of the specific peak number.
また、本発明は、検出装置であって、車体の外側表面から空間を隔てて配置されるリファレンス電極と、前記車体と、前記リファレンス電極との間の電位を信号として検知し増幅するセンサアンプとを備えることを特徴とする。 Further, the present invention is a detection device, a reference electrode disposed at a space from the outer surface of the vehicle body, a sensor amplifier that detects and amplifies the potential between the vehicle body and the reference electrode as a signal, It is characterized by providing.
一般に、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦によってタイヤと路面との間に帯電電位が生じること自体は知られている。しかし、タイヤと路面との間に生じる帯電電位を直接的に得ることは困難である。しかも、水気を帯びた路面では、その水気を通じて大地に電荷が直ちに移動し、タイヤと路面との間に生じる帯電電位を検出できないと考えられていた。
この点、タイヤと路面との間に生じる帯電電位は、水気を帯びた路面であったとしても車体全体に膜のように分布し、僅かながらも車体表面に生じていることを発明者らは見出した。
本発明の測定装置及び検出装置は、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出しているため、タイヤと路面との間に直に検出器を配することなく、タイヤと路面との間に生ずる帯電電位を正確に検出することができる。
また、タイヤと路面との間に生ずる帯電電位は、路面の材料や、タイヤと路面との間に介在する物体の種類によっても変動するパラメータであり、路面の状態を直接的に識別する指標となる。
本発明の測定装置は、このような帯電電位の振幅を監視しているため、当該路面状態を精度よく識別することが可能となる。一方、本発明の検出装置は、このような帯電電位を検出しているため、当該電位の振幅の程度に応じて路面の状態を精度良く識別させることが可能となる。
こうして、路面状態の識別精度を向上しうる測定装置及び検出装置が実現される。
In general, it is known that a charging potential is generated between a tire and a road surface due to contact, separation and friction between the tire and the road surface. However, it is difficult to directly obtain the charged potential generated between the tire and the road surface. In addition, it has been considered that on a wet road surface, the electric charge immediately moves to the ground through the water, and a charged potential generated between the tire and the road surface cannot be detected.
In this regard, the inventors have found that the charging potential generated between the tire and the road surface is distributed like a film throughout the vehicle body even if it is a watery road surface, and is slightly generated on the vehicle surface. I found it.
Measuring instrumentation 置及 beauty detecting apparatus of the present invention, the contact between the tire and the road surface, because it detects the charge potential distributed in the body by peeling and friction, for distributing the directly detector between the tire and the road surface Therefore, it is possible to accurately detect the charging potential generated between the tire and the road surface.
In addition, the charged potential generated between the tire and the road surface is a parameter that varies depending on the material of the road surface and the type of object interposed between the tire and the road surface, and is an index that directly identifies the state of the road surface. Become.
Measurement equipment of the present invention, since the monitoring the amplitude of such charging potential, it is possible to identify the road surface condition accurately. On the other hand, since the detection apparatus of the present invention detects such a charged potential, it is possible to accurately identify the road surface state according to the amplitude of the potential.
In this way, a measurement device and a detection device that can improve the road surface state identification accuracy are realized.
また、本発明の路面状態推定方法及び路面状態推定装置は、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位の時間変化波形の変化から路面状態を推定しているため、タイヤにセンサーを設けることなく、路面の状態を推定できる。
また、時間変化波形の変化から路面状態を推定する際に、時間変化波形に出現する振幅の大きな特定ピークの数を単位期間毎に複数回計数して求めた特定ピーク数の出現頻度から、タイヤが接している路面の状態を推定しているため、路面の状態を精度良く推定することが可能となる。
Further, the road surface state estimation method and the road surface state estimation device of the present invention estimate the road surface state from the change in the time-varying waveform of the charged potential distributed on the vehicle body due to contact, separation and friction between the tire and the road surface. The road surface condition can be estimated without providing a sensor.
Further, when estimating the road surface condition from the change in the time change waveform, the tires are calculated from the appearance frequency of the specific peak number obtained by counting the number of specific peaks having a large amplitude appearing in the time change waveform a plurality of times per unit period. Since the state of the road surface in contact with is estimated, the state of the road surface can be accurately estimated.
(1)検出原理
本発明を実施するための形態を説明する前に、まずは、本発明の検出原理について説明する。
(1) Detection Principle Before describing a mode for carrying out the present invention, first, the detection principle of the present invention will be described.
本発明の検出原理は、路面状態を識別する指標として、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出しようとするものである。 The detection principle of the present invention is to detect a charged potential distributed in a vehicle body by contact, separation and friction between a tire and a road surface as an index for identifying a road surface state.
タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦によってタイヤと路面との間に帯電電位が生じること自体は、例えば、特開2011−225023号公報の背景技術などに記載されていることからも分かるように、周知事項である。 The fact that the charging potential is generated between the tire and the road surface due to contact, separation, and friction between the tire and the road surface itself can be seen from, for example, the background art disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-225023. This is a well-known matter.
ところが、タイヤと路面との間に生じる帯電電位を検出するといった先行技術は、本発明者らの知見にはない。このような背景として主に2つの要因があるからと本発明者らは考えている。 However, the inventors have no knowledge of the prior art that detects the charging potential generated between the tire and the road surface. The present inventors consider that there are mainly two factors as such background.
1つ目の要因は、タイヤと路面との間に生じる帯電電位を直接的に得ることは困難と考えられていたということである。 The first factor is that it was considered difficult to directly obtain the charged potential generated between the tire and the road surface.
2つ目の要因は、水気を帯びた路面(以下、ウェット路面という)ではその水気を通じて大地に電荷が直ちに移動し、タイヤと路面との間に生じる帯電電位を検出できないと考えられていたということである。 The second factor was that it was thought that on the wet road surface (hereinafter referred to as wet road surface), the electric charge immediately moved to the ground through the water and the charged potential generated between the tire and the road surface could not be detected. That is.
このため、タイヤと路面との間の電位をどのようにして検出するのかが課題の1つとなった。この点、タイヤと路面との間に生じる帯電電位は、当該路面がウェット路面であったとしても車体全体に膜のように分布し、僅かながらも車体表面に生じていることを本発明者らは見出した。これにより、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦によりそのタイヤと路面との間に生じる帯電電位を、車体表面上の空間から検出することに成功した。 For this reason, how to detect the potential between the tire and the road surface has become one of the problems. In this regard, the present inventors have found that the charging potential generated between the tire and the road surface is distributed like a film throughout the vehicle body even if the road surface is a wet road surface, and is slightly generated on the vehicle surface. Found. As a result, the charging potential generated between the tire and the road surface due to contact, separation and friction between the tire and the road surface was successfully detected from the space on the surface of the vehicle body.
タイヤと路面との間に生じる帯電電位は、路面の材料や、タイヤと路面との間に介在する物体の種類などによって変動するパラメータであり、路面の状態を直接的に識別する指標となる。したがって、例えば、コンクリートに比べて滑り易い路面である鉄板の路面とウェット路面とは、物理法則的に識別可能となる。また、路面状態を識別する指標として加速度も加味すれば、路面状態を識別し得るバリエーションを増やすこともできる。 The charging potential generated between the tire and the road surface is a parameter that varies depending on the material of the road surface, the type of an object interposed between the tire and the road surface, and the like, and serves as an index for directly identifying the road surface state. Therefore, for example, the road surface of the iron plate, which is a slippery road surface compared with concrete, and the wet road surface can be identified in accordance with physical laws. Moreover, if acceleration is also taken into account as an index for identifying the road surface state, variations that can identify the road surface state can be increased.
このように本発明の検出原理は、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出するというものであり、路面状態を識別する指標として加速度を適用する場合に比べて、路面状態の識別精度を飛躍的に向上させることができる。 As described above, the detection principle of the present invention is to detect the charged potential distributed in the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface, compared with the case where acceleration is applied as an index for identifying the road surface state. In addition, the road surface state identification accuracy can be dramatically improved.
(2)本発明を実施するための形態
実施形態1.
図1に示すように、本実施形態1の測定装置1は、車2に搭載されるものであり、検出部10と、データ処理部20とを含む構成とされる。
(2) Embodiments for carrying out the
As shown in FIG. 1, the measuring
検出部10は、検知電極11と、リファレンス電極12と、センサアンプ13とを主な構成要素として備える。
The
検知電極11は車体2Aの外側表面に配置され、リファレンス電極12は車体2Aの外側表面から空間を隔てて配置される。
The
本実施形態1の場合、検知電極11とリファレンス電極12とは同形同大の平板でなり、互いに平行に配置される。また、検知電極11は車体2Aにおける最も高い部位の外側表面に配置され、リファレンス電極12はその検知電極11の直上となる空間内に配置される。
In the case of the first embodiment, the
なお、リファレンス電極12は車2に固定される支持部材14によって支持される。この支持部材14の誘電率は低いほど好ましい。検知電極11とリファレンス電極12との間の電位を正確に得ることができるからである。低誘電率の材料にはアクリル、ウレタン又はガラスなどがある。
The
本実施形態1の場合、支持部材14は底面を開放面とする容器とされ、振動吸収部材15を介して車体2Aの外側表面上に固定される。この容器の頂板側の外側表面にリファレンス電極12が貼り付けられ、当該容器内における車体2Aの外側表面に検知電極11が貼り付けられる。ただし、上述した支持部材14の形状や支持手法はあくまで一例であり、この実施形態に限定されるものではない。
In the case of the first embodiment, the
センサアンプ13は、FET(Field Effect Transistor)等の検知素子及びアンプを有しており、検知電極11とリファレンス電極12との間の電位を信号(以下、電位信号という)として検知し、当該電位信号を増幅する。なお、検知電極11とリファレンス電極12との間の電位は、主に、タイヤ2Bと路面3との接触、剥離及び摩擦によりそのタイヤ2Bと路面3との間を発生源として車体2A全体に分布した帯電電位である。
The
このように検出部10は、タイヤ2Bと路面3との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位を検出する。
As described above, the
データ処理部20は、車2の電子ユニットの筐体内に組み込まれ、あるいは、当該電子ユニットとは別の独立した筺体内に設けられており、ケーブルを通じてセンサアンプ13と結線される。なお、車2の電子ユニットとは別の独立した筺体内にデータ処理部20を設ける場合、当該筺体は車体2Aの外側表面に配置されていてもよく、車内に配置されていてもよい。
The
このデータ処理部20は、図2(A)に示すように、データ処理部20の制御を司るCPU(Central Processing Unit)21に対して各種ハードウェアを接続することにより構成される。例えば、ROM(Read Only Memory)22、CPU21のワークメモリとなるRAM(Random Access Memory)23及び記憶部24などがバス25を介して接続される。記憶部24には、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により生じる帯電電位を測定するプログラム(以下、測定プログラムという)などが格納される。
As shown in FIG. 2A, the
CPU21は、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により生じる帯電電位を測定すべき命令を受けた場合、測定プログラムをRAM23に展開し、図2(B)に示すように、A/D変換部31、フィルタ部32、計測部33及び監視部34として機能する。
When the
A/D変換部31は、センサアンプ13から出力される電位信号をデータ(以下、電位データという)に変換する。フィルタ部32は、A/D変換部31から出力される電位データにおける所定周波数帯域を抽出する。
The A /
計測部33は、フィルタ部32から出力される電位データを記憶部24に記憶するとともに、監視部34に送出する。なお、計測部33は、記憶部24に記憶すべき電位データに対して、所定のデータ圧縮処理を施すようにしてもよい。
The
監視部34は、計測部33から出力される電位データを用いて図3に示すフローチャートにしたがった監視処理を実行し、路面状態を識別する。すなわち監視部34は、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により生じる帯電電位を測定すべき命令を受けると監視処理を開始し、第1ステップSP1に進む。
The
監視部34は、第1ステップSP1では、基準よりもプラス側又はマイナス側で単位期間に出現する振幅ピークを計数する。
In the first step SP1, the
監視部34は、第2ステップSP2では、第1ステップSP1で単位期間の振幅ピークが計数されるたびに、当該振幅ピークの平均を算出する。
In the second step SP2, the
監視部34は、第3ステップSP3では、第2ステップSP2で振幅ピークの平均が算出されるたびに、路面状態を規定する閾値と比較し、その比較結果から路面状態を推定する。
In the third step SP3, the
ウェット路面時に車体に分布する帯電電位の振幅と、乾燥した路面(以下、ドライ路面という)時に車体に分布する帯電電位の振幅との実測波形の開示はここでは控えるが、おおむね図4に示す波形となる。この図4から分かるように、ウェット路面時に車体に分布する帯電電位の振幅(図4(A))と、ドライ路面時に車体に分布する帯電電位の振幅(図4(B))とには大幅な差がある。 Although the disclosure of the measured waveform of the amplitude of the charging potential distributed on the vehicle body on the wet road surface and the amplitude of the charging potential distributed on the vehicle body on the dry road surface (hereinafter referred to as dry road surface) is omitted here, the waveform shown in FIG. It becomes. As can be seen from FIG. 4, the amplitude of the charging potential distributed on the vehicle body on the wet road surface (FIG. 4A) and the amplitude of the charging potential distributed on the vehicle body on the dry road surface (FIG. 4B) are greatly different. There is a big difference.
具体的には、時速30[km]の車体に分布する帯電電位の振幅の平均はウェット路面では0.06[V]、ドライ路面では0.3[V]となり、5倍程度の電位差が生じるという実験結果が得られている。また、時速60[km] の車体に分布する帯電電位の振幅の平均はウェット路面では0.09[V]、ドライ路面では0.55[V]となり、6倍程度の電位差が生じるという実験結果が得られている。つまり、時速が速くなるほど、ウェット路面とドライ路面との違いが車体に分布する帯電電位の振幅差に大きく表われる。 Specifically, the average of the amplitude of the charged potential distributed in the vehicle body at 30 [km] per hour is 0.06 [V] on the wet road surface and 0.3 [V] on the dry road surface, resulting in a potential difference of about 5 times. The experimental results are obtained. Further, the average amplitude of the charged potential distributed in the vehicle body at 60 [km] per hour is 0.09 [V] on the wet road surface and 0.55 [V] on the dry road surface, and the experimental result shows that a potential difference of about 6 times occurs. Is obtained. In other words, the higher the speed per hour, the greater the difference between the wet road surface and the dry road surface appears in the amplitude difference of the charged potential distributed on the vehicle body.
この実験結果として、ウェット路面とドライ路面との違いが車体に分布する帯電電位の振幅差に大きく表われたということが極めて重要である。なぜならば、ウェット路面とドライ路面との違いを識別できる程度に、当該違いを捉えるパラメータが現状では見出されていなかったからである。 As a result of this experiment, it is extremely important that the difference between the wet road surface and the dry road surface appears greatly in the amplitude difference of the charging potential distributed in the vehicle body. This is because, at present, no parameter has been found to capture the difference to the extent that the difference between the wet road surface and the dry road surface can be identified.
したがって、センサアンプ13により検出される電位における単位期間あたりの変化の程度を監視することで、少なくともウェット路面とドライ路面との相互間の変化を、従来に比べて鋭敏に捉えることができる。
Therefore, by monitoring the degree of change per unit period in the potential detected by the
例えば、センサアンプ13により検出される電位における単位期間あたりの振幅の平均に対しウェット路面にすべきとして設定される閾値の上限と、当該平均に対しドライ路面にすべきとして設定される閾値の下限との差が5倍以上とすることができる。このような状態に設定された場合、時速30[km]以上で走行する際のウェット路面とドライ路面との相互間の変化を、従来に比べて鋭敏に捉えることができる。
For example, the upper limit of the threshold value set as a wet road surface with respect to the average amplitude per unit period in the potential detected by the
なお、ウェット路面及びドライ路面に対する閾値に代えて、あるいは、ウェット路面に加えて、様々な路面状態を規定する閾値を設定することができる。また、このような閾値数が多いほど、路面材料や、タイヤとの間に介在する物体の種類に応じた路面状態を識別することが可能となる。 Note that threshold values that define various road surface conditions can be set instead of or in addition to the threshold values for the wet road surface and the dry road surface. Further, as the number of such thresholds increases, it becomes possible to identify the road surface state according to the road surface material and the type of the object interposed between the tires.
監視部34は、第4ステップSP4では、第3ステップSP3での比較結果に関連付けられた処理を実行する。例えば、第2ステップSP2で算出された振幅ピークの平均がウェット路面として設定される閾値の上限未満となる場合、監視部34は、当該振幅ピークが出現した電子データ部分がウェット路面であったことを示すフラグを記憶部24に記憶する。別例として、ウェット路面であるため走行に注意すべき旨の報知命令を車本体の電子ユニットに与える。
In the fourth step SP4, the
このようにデータ処理部20は、タイヤ2Bと路面3との接触、剥離及び摩擦により車体に分布する帯電電位の振幅を監視し、当該帯電電位の振幅の程度に応じて路面状態を識別する。
As described above, the
以上説明したように、本実施形態1における測定装置1は、タイヤ2Bと路面3との接触、剥離及び摩擦により車体2Aに分布する帯電電位を検出する。
As described above, the measuring
したがって、この測定装置1は、タイヤ2Bと路面3との間に検出部10を配することなく、当該タイヤ2Bと路面3との間に生ずる帯電電位を正確に検出することができる。
Therefore, the measuring
また、本実施形態1における測定装置1は、タイヤ2Bと路面3との接触、剥離及び摩擦により車体2Aに分布する帯電電位の振幅を監視する。
Further, the measuring
上述したように、タイヤ2Bと路面3との間に生じる帯電電位は、路面3の材料や、タイヤ2Bと路面3との間に介在する物体の種類によっても変動するパラメータであり、路面3の状態を直接的に識別する指標となる。したがって、測定装置1は、帯電電位の振幅の程度に応じて路面状態を精度よく識別することができる。
As described above, the charging potential generated between the
前記実施形態1では、車体2Aにおける最も高い部位の外側表面に検知電極11が配置された。しかしながら、検知電極11の配置部位はこの実施形態に限定されるものではない。例えば、検知電極11の配置部位として、車体2Aの内側表面を採用することができる。別例として、車体2Aの底又は側方における部位、トランクパネル又はバックドア、あるいは、車体2Aに連結される導体部位を採用することができる。要するに、検知電極11は車体2Aの表面に配置されていればよい。
In the first embodiment, the
なお、車体2A自体を検知電極に相当する導体とすることもできる。ただし、車体2A自体を検知電極に相当する導体とする場合、センサアンプ13に配線されるケーブルを車体2Aに接続することになるが、車体2Aには一般に塗装が施されている。したがって、ケーブルを接続すべき部位の塗装を製造時に省略しておくこと、あるいは、当該部位の塗装を剥がすことを要する。このようなことを要することなく、車体表面上に分布する電位を得る観点では、検知電極11を車体2Aにおける導体部位の表面(塗装面)に配置するほうが好ましい。また、車体2A自体を検知電極に相当する導体とする場合、センサアンプ13の感度を大きくするためには、ケーブルをある程度太くして車体2Aの金属部位の表面に対するケーブルの接触面積を大きくすることを要する。したがって、ケーブルを太くすることなくある一定のセンサアンプ13の感度を得る観点では、検知電極11を車体2Aにおける導体部位の表面(塗装面)に配置するほうが好ましい。
The
また、前記実施形態1では、車体2Aにおける最も高い部位の直上となる空間にリファレンス電極12が配置された。しかしながら、リファレンス電極12の配置部位はこの実施形態に限定されるものではない。例えば、リファレンス電極12の配置部位として、車体2Aの内側表面の上方となる空間位置を採用することができる。別例として、車体2Aの底又は側方における部位、あるいは、トランクパネルやバックドアの表面の上方となる空間位置を採用することができる。要するに、車体2Aの表面から空間を隔ててリファレンス電極12が配置されていればよい。ただし、車周囲の物体あるいは車の構成物品との静電結合量を低くする観点では、フロントガラスの上端と車体との境界を通る鉛直面よりも後方となる車体部位の外側表面の上方が好適であり、また、最も高い車体部位の外側表面よりも上方がより一段と好適である。
In the first embodiment, the
ところで、図5に示すように、リファレンス電極12を重心として正方形の各頂点となる関係にあり、隣り合う頂点では反転した極性の電荷を受ける4個の電極41〜44(以下、4重極子という)が設けられてもよい。この4重極子が設けられたリファレンス電極12では、隣り合う電極41−42,42−43,43−44,44−41から生じる電界が時間変化にかかわらず相互に打ち消しあう。また各電極41〜44から生じる電界の強さは距離に対して25(2m+1:mは電極数)だけ減衰し、当該電界の範囲はごく近傍に限局した状態にあることから、当該電極41〜44に対する外部の結合範囲がごく近傍に限局される。このため、リファレンス電極12近傍における電界の強さは0[V/m]又はそれに近似する値となる。したがって、車体2Aの内側表面や、車体2Aの底部位の外側表面の上方となる空間位置がリファレンス電極12の配置部位とされた場合であっても、路面3や車2の構成物品等との静電結合量が大幅に低減される。このため、リファレンス電極12がより一段と安定化し、検知電極11とリファレンス電極12との間の電位をより一段と正確に得ることができることになる。このように4重極子を設けた場合には、車体2Aの表面に配されるリファレンス電極12の位置にかかわらず、検知電極11とリファレンス電極12との間の電位をより一段と正確に得ることができる。なお、このような電極構造は上述の4重極子に限られない。具体的には、正2n(nは2以上の偶数)角形の各頂点となる関係にあり、隣り合う頂点では反転した極性の電荷を受ける2n個の電極が適用可能である。正2n角形の重心から各頂点までの距離が一定であれば、nが大きくなるほど、隣り合う電荷間の距離(すなわち多角形の辺の長さ)が小さくなり、当該電極から生じる電界が打ち消しあう効率が向上する。したがって、nが大きい電極構造が採用されるほど、リファレンス電極12の安定化の程度を大きくすることができる。このような電極構造の詳細については本発明者が既に提案した特願2007−56954を参照されたい。
By the way, as shown in FIG. 5, there are four
上述の電極構造を設けない場合、車体2Aの外側表面から7.5[μm]以上の空間を隔ててリファレンス電極12が配置されるとよい。この7.5[μm]という値はシミュレーションから得たものであるが、当該シミュレーションに関して説明する。
When the above-described electrode structure is not provided, the
<シミュレーション方法>
ウェット路面時に車体外側表面に生じた電位を0.1[V]と仮定し、センサアンプに生じる熱雑音レベルの値を図6に示す値と仮定して、車体2Aの表面からリファレンス電極12までの電位差が熱雑音レベル以上となる距離を求めた。
<Simulation method>
Assuming that the potential generated on the outer surface of the vehicle body on a wet road surface is 0.1 [V], and assuming that the value of the thermal noise level generated in the sensor amplifier is the value shown in FIG. 6, from the surface of the
0.1[V]という値は、セダン型の車体における屋根部位の外側表面に検知電極を配置し、その検知電極の直上となる空間内にリファレンス電極を配置した状態で、路面を濡らした走行路を走行したときに得られた実測値の平均である。 A value of 0.1 [V] means that the road surface is wet with the detection electrode arranged on the outer surface of the roof portion of the sedan type vehicle body and the reference electrode arranged in the space immediately above the detection electrode. It is the average of actual measurement values obtained when driving on the road.
図6は、熱雑音の大きさを表す一般式から1[Hz]〜1[GHz]の帯域における熱雑音レベルを算出したものである。なお、一般式は、26.85℃での熱雑音の大きさをP[dbm]とし、周波数をfとすると、P=−174+10log(Δf)となる。 FIG. 6 shows the thermal noise level in the band of 1 [Hz] to 1 [GHz] calculated from a general formula representing the magnitude of thermal noise. The general formula is P = −174 + 10 log (Δf), where P [dbm] is the magnitude of thermal noise at 26.85 ° C. and f is the frequency.
<シミュレーション条件>
シミュレーターは、情報数理研究所のEEM−STF Version2.0を用い、車体は1[m]×1[m]の電極と仮定し、その電極に前記0.1[V]を印加した。一方、リファレンス電極は1[m]×1[m]の無限遠方の電極と仮定し、その電極は0[V]とした。また、車体であると仮定した電極と、リファレンス電極であると仮定した電極との間の距離は1[m]とした。
<Simulation conditions>
The simulator used was EEM-STF Version 2.0 of the Institute of Information and Mathematics, and the vehicle body was assumed to be an electrode of 1 [m] × 1 [m], and 0.1 [V] was applied to the electrode. On the other hand, the reference electrode is assumed to be an electrode of 1 [m] × 1 [m] at infinity, and the electrode is set to 0 [V]. The distance between the electrode assumed to be the vehicle body and the electrode assumed to be the reference electrode was 1 [m].
<シミュレーション結果>
このようなシミュレーションから得られた電極間距離と電極間電位差との関係を図7に示す。1[Hz]〜1[GHz]の帯域における熱雑音レベルの最大値は、図6に示すとおり14.1[μV]であり、この14.1[μV]以上の電位差を得るには、図7に示すとおり7.5[μm]であった。上述したように、ウェット路面における車体に分布する帯電電位の振幅はドライ路面に比べて5分の1程度となる。したがって、リファレンス電極12に対して上述の電極構造を設けることなく、そのリファレンス電極12を車体2Aの外側表面から7.5[μm]以上の空間を隔てて配置した場合、1[Hz]〜1[GHz]の帯域では、ウェット路面時に車体外側表面に生じる電位以上の電位を検出することが可能となる。
<Simulation results>
FIG. 7 shows the relationship between the interelectrode distance and the interelectrode potential difference obtained from such a simulation. The maximum value of the thermal noise level in the band of 1 [Hz] to 1 [GHz] is 14.1 [μV] as shown in FIG. 6, and in order to obtain a potential difference of 14.1 [μV] or more, FIG. As shown in FIG. 7, it was 7.5 [μm]. As described above, the amplitude of the charging potential distributed to the vehicle body on the wet road surface is about one fifth that of the dry road surface. Therefore, when the
また、前記実施形態1では、検知電極11の直上となる空間内にリファレンス電極12が配置された。しかしながら、リファレンス電極12は、検知電極11の直上となる空間外に配置されていてもよい。なお、サンルーフ等のように、車体2Aにガラスやアクリル等の低誘電体が存在する場合、その低誘電体の直上となる空間内にリファレンス電極12を配置したほうがよい。このように配置すれば、リファレンス電極12の直下が車体2Aの金属部位である場合に比べて、当該リファレンス電極12と車体2Aとの静電結合量が低減されるため、リファレンス電極12がより一段と安定化される。したがって、検知電極11とリファレンス電極12との間の電位をより一段と正確に得ることができる。
In the first embodiment, the
また、前記実施形態1では、検知電極11とリファレンス電極12とが同形同大の平板とされた。しかしながら、検知電極11とリファレンス電極12とは互いに異なる形状とされていてもよく、互いに異なる大きさとされていてもよい。また、検知電極11及びリファレンス電極12の形状は、平板状に限らず、様々な形状を採用することができる。
In the first embodiment, the
また、前記実施形態1では、フィルタ部32の後段に計測部33が設けられ、当該計測部33の後段に監視部34が設けられた。しかしながら、フィルタ部32の後段に監視部34が設けられ、当該監視部34の後段に計測部33が設けられていてもよい。なお、計測部33は、電位データ全体を記憶部24に記憶したが一部を記憶部24に記憶するようにしてもよい。また、フィルタ部32又は監視部34は省略されていてもよい。さらに、データ処理部20が車2に搭載されている場合等では、検出部10を検出装置として車2に搭載することができる。
In the first embodiment, the
実施形態2.
前記実施形態1の測定装置1では、検出部10により検出される帯電電位における単位期間あたりの振幅の平均から路面がウェット路面なのかドライ路面なのかを推定したが、単位期間毎に帯電電位の時間変化波形を抽出し、この抽出された複数個の時間変化波形のデータを用いて路面状態を推定するようにすれば、路面状態の推定精度を更に向上させることができる。
図8は、本実施形態2に係る路面状態推定装置50の構成を示す図で、路面状態推定装置50は、検知電極51と、リファレンス電極52と、センサアンプ53と、帯電波形抽出手段54と、RMS(Root Mean Square)値算出手段55と、ピーク計数手段56と、ピーク頻度分布作成手段57と、記憶手段58と、路面状態推定手段59とを備える。
検知電極51〜センサアンプ53までの各手段が、タイヤと路面との接触、剥離及び摩擦により生じる帯電電位を検出する検出部50Aを構成し、帯電波形抽出手段44が検出部50Aにより検出される帯電電位を監視する監視部50Bを構成し、RMS値算出手段55〜路面状態推定手段59までの各手段が推定部50Cを構成する。
監視部50Bと推定部50Cとは、実施形態1のデータ処理部20と同様に、ROMやRAMなどの記憶装置とマイクロコンピュータのプログラムとから構成される。
In the
FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of the road surface
Each means from the
Similar to the
検知電極51は平板状の電極で、車体2Aの外側表面に対して所定の空隙を隔てて配置され、車体2Aと容量結合される。本例では、車体2Aの外側表面と検知電極51との間の空隙に厚さが一定の板状の誘電体を介挿することで、車体2Aとの間の静電容量を大きくするとともに、前記空隙の大きさを確保するようにしている。
一方、リファレンス電極52も平板状の電極から成り、車体2Aの外側表面に設けられた防振台2a上に設けられた支持台2bの上端から突出するように取付けられたアクリル,ウレタン等の樹脂から成る棒状の支持棒2cの先端に取付けられる。支持台2bは、防振台2a側と支持棒2cに板状の木材等の絶縁部材が取付けられた筒状の部材である。
これにより、リファレンス電極52を帯電している車体2Aから遠く(例えば、100mm以上)に離すことができるとともに、リファレンス電極52と車体2Aとを電気的に絶縁できるので、リファレンス電極52を安定的に零電位に保つことができる。
車体2Aの帯電電位は、(+)側と(−)側とに周期的に変化するので、車体2Aと容量結合されている検知電極51の電位である帯電電位も時間的に正負に変化する。
また、車体2Aの帯電電位はタイヤ2Bと路面3との間の静電容量の変化に伴って変化するので、タイヤ2Bと路面3との間の静電容量も路面状態によって変化する。したがって、前記帯電電圧の変化を検出することで、路面状態の変化を検出できる。
センサアンプ53は、例えば、FET(Field Effect Transistor)を備えた増幅器で、検知電極51とリファレンス電極52との間の電圧(以下、帯電電圧という)を増幅して出力する。
The
On the other hand, the
Accordingly, the
Since the charging potential of the
Further, since the charging potential of the
The
帯電波形抽出手段54は、センサアンプ53で増幅されて連続的に出力される帯電電圧の時間変化波形から、タイヤ1周分毎の帯電電圧の時間変化波形である帯電波形を順次抽出する。
図9(A),(B)は、帯電電圧の時間変化波形の一例を示す図で、(A)図はドライ路面にて停止している車両の時間変化波形、(B)図はドライ路面を走行中の車両の時間変化波形である。
停止中の時間変化波形と走行中の時間変化波形とを比較して分かるように、走行中の時間変化波形では振幅が必ずしも一定ではない。これは、路面凹凸などの影響により、タイヤが路面上の水気と接する形態が変化しているためである。
本実施形態2では、単位期間をタイヤ1周分とするとともに、帯電波形抽出手段54にて順次抽出されたタイヤN周分の帯電波形のデータを用いて路面状態を推定することで、精度を向上させるようにしている。
RMS値算出手段55は、抽出された帯電波形のRMS値を、タイヤ1周分毎に算出し、記憶手段58に記憶する。
The charging
9A and 9B are diagrams showing an example of a time-varying waveform of the charging voltage. FIG. 9A is a time-varying waveform of a vehicle that is stopped on a dry road surface, and FIG. 9B is a dry road surface. It is a time change waveform of the vehicle which is driving.
As can be seen by comparing the time change waveform during stoppage and the time change waveform during travel, the amplitude of the time change waveform during travel is not necessarily constant. This is because the form in which the tire is in contact with water on the road surface is changed due to the influence of road surface unevenness and the like.
In the second embodiment, the unit period is set to one round of the tire, and the road surface condition is estimated by using the charging waveform data for the N rounds of the tire sequentially extracted by the charging
The RMS value calculation means 55 calculates the RMS value of the extracted charging waveform for each tire lap and stores it in the storage means 58.
ピーク計数手段56は、ピーク抽出手段56aと、特定ピーク判定手段56bと、計数手段56cとを備え、帯電波形中に含まれる特定ピークの数を計数する。特定ピークについては後述する。
ピーク抽出手段56aは、帯電波形から(+)側のピークと(−)側のピークとを抽出する。
特定ピーク判定手段56bは、時間的に隣接する(+)側のピークの振幅値と(−)側のピークの振幅値との差であるピーク値差を算出するとともに、このピーク値差と記憶手段58に記憶されたRMS値とを比較し、ピーク値差がRMS値よりも大きい場合に、時間的に後ろ側にあるピークを特定ピークと判定する。
RMS値は路面の凹凸状態や車速により変化するので、本例のように、ピーク値差がRMS値よりも大きいピークを特定ピークと判定したほうが、振幅値差に対して閾値を設定し、振幅値差が前記閾値よりも大きなピークを特定ピークとするよりも、不要なピークを確実に排除することができる。
図10は、図9(B)の拡大図で、同図の丸で囲ったピークが特定ピークである。
計数手段56cは、特定ピークの出現回数を計数する。出現回数の計数は、タイヤ1周分毎に行い、計数結果を記憶手段58に記憶する。出現回数の計数は、予め設定した回数であるN回、すなわち、N個の帯電波形についてそれぞれ行う。
The
The
The specific
Since the RMS value varies depending on the unevenness of the road surface and the vehicle speed, a threshold value is set for the amplitude value difference when a peak having a peak value difference larger than the RMS value is determined as a specific peak, as in this example. Unnecessary peaks can be surely excluded rather than a peak having a value difference larger than the threshold value as a specific peak.
FIG. 10 is an enlarged view of FIG. 9B, and a peak surrounded by a circle in FIG. 10 is a specific peak.
The counting means 56c counts the number of appearances of the specific peak. Counting the number of appearances is performed for each lap of the tire, and the count result is stored in the storage means 58. The number of appearances is counted for N times, that is, N charging waveforms, which is a preset number of times.
ピーク頻度分布作成手段57は、ヒストグラム作成手段57aと分布関数近似手段57bとを備える。
ヒストグラム作成手段57aは、記憶手段58に記憶されたタイヤ1回転毎の特定ピークの出現回数のデータを用いて特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムを作成する。
図11はヒストグラムの一例を示す図で、横軸は特定ピークの出現回数、縦軸は度数である。
ウェット路面走行時には、帯電波形の振幅が小さいので、特定ピークの出現回数の少ない度数が大きく、出現回数の多い度数が小さい頻度分布になることが予想される。
一方、ドライ路面走行時には特定ピークは必ず出現するので、特定ピークが、ある出現回数を中心にある程度の幅を持った出現回数の範囲で度数が大きい頻度分布になることが予想される。
The peak frequency
The histogram creating unit 57a creates a histogram representing the frequency distribution of the number of appearances of the specific peak using the data of the number of appearances of the specific peak for each rotation of the tire stored in the
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a histogram, where the horizontal axis indicates the number of appearances of a specific peak, and the vertical axis indicates frequency.
When driving on a wet road, the frequency of the charging waveform is small, so that the frequency with a small number of appearances of a specific peak is large and the frequency with a large number of appearances is expected to be a small frequency distribution.
On the other hand, since a specific peak always appears when traveling on a dry road surface, it is expected that the specific peak has a frequency distribution with a high frequency within a range of the number of appearances having a certain width around a certain number of appearances.
分布関数近似手段57bは、ヒストグラム作成手段57aで作成された特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムを、主に物体の破壊現象を統計的に表す場合に利用されるワイブル分布により近似し、下記の式(2)に示すワイブル分布の確率密度関数の尺度パラメータηと形状パラメータmとを算出する。
ワイブル分布の確率密度関数の形状パラメータmは分布の形状に関するパラメータで、図12(A)に示すように、mが小さい場合、f(x)はピークを持たずxが増加するにつれて急激に減少し、mが大きい場合には、f(x)はピークを持つ。
尺度パラメータηはピークの位置と高さとに関するパラメータで、図12(B)に示すように、ηが小さい場合にはピークの位置の座標が小さく高さが高い。また、ηが大きい場合にはピークの位置の座標が大きく高さが低い。
すなわち、特定ピークの出現回数の少ない度数が大きく、出現回数の多い度数が小さい頻度分布になることが予想されるウェット路面では、頻度分布をワイブル分布の確率密度関数で近似したときの形状パラメータmが小さく、特定ピークは必ず出現するドライ路面では形状パラメータmが大きいことが予想される。
本例では、後述するように、形状パラメータmにより路面の状態を推定する。
The shape parameter m of the probability density function of the Weibull distribution is a parameter related to the shape of the distribution. As shown in FIG. 12A, when m is small, f (x) does not have a peak and decreases rapidly as x increases. When m is large, f (x) has a peak.
The scale parameter η is a parameter relating to the position and height of the peak. As shown in FIG. 12B, when η is small, the coordinates of the peak position are small and the height is high. When η is large, the coordinates of the peak position are large and the height is low.
That is, on a wet road surface in which the frequency with a small frequency of appearance of a specific peak is large and the frequency with a high frequency of appearance is expected to be small, the shape parameter m when the frequency distribution is approximated by a probability density function of the Weibull distribution However, it is expected that the shape parameter m is large on a dry road surface where a specific peak always appears.
In this example, as will be described later, the road surface state is estimated by the shape parameter m.
記憶手段58は、上述したように、RMS値算出手段55で抽出したタイヤ1周分毎の帯電波形のRMS値と、計数手段56cで計測したタイヤ1周分毎の特定ピークの出現回数を記憶するとともに、路面状態と形状パラメータmとの関係を示すマップを記憶する。本例では、ドライ路面とウェット路面とを識別するための閾値としての、判定形状パラメータm0を記憶する。
路面状態と形状パラメータmとの関係を示すマップは、予め実施の形態2の路面状態推定装置50を搭載した車両をドライ路面及びウェット路面を含む様々な路面で走行させて求めた、特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムのデータを用いて作成することができる。判定形状パラメータm0は、このマップを用いて設定される。
なお、ウェット路面の形状パラメータmについては、水膜の厚さにより複数求めることが好ましい。
As described above, the storage means 58 stores the RMS value of the charging waveform for each tire circumference extracted by the RMS value calculation means 55 and the number of appearances of the specific peak for each tire circumference measured by the counting means 56c. In addition, a map indicating the relationship between the road surface condition and the shape parameter m is stored. In this example, the determination shape parameter m 0 is stored as a threshold value for identifying the dry road surface and the wet road surface.
The map showing the relationship between the road surface condition and the shape parameter m is a specific peak obtained by driving a vehicle on which the road surface
It is preferable to obtain a plurality of wet road surface shape parameters m based on the thickness of the water film.
路面状態推定手段59は、ピーク頻度分布作成手段57で求めたワイブル分布の確率密度関数の形状パラメータmと記憶手段58に記憶された判定形状パラメータm0とを比較して走行中の路面がドライ路面なのかウェット路面なのかを推定する。
図13(A),(B)は、ドライ路面走行時の帯電電圧の時間変化波形と特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムで、図14(A),(B)は、ウェット路面走行時の帯電電圧の時間変化波形と特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムである。
ドライ路面のヒストグラムとウェット路面のヒストグラムとをそれぞれ同図の太い曲線で示すワイブル分布に近似すると、ドライ路面では確率密度関数の形状パラメータmが大きい(m=1.99)のに対し、ウェット路面では形状パラメータmが小さい(m=0.98)。
したがって、形状パラメータmを、ドライ路面とウェット路面とを識別するための閾値として設定すれば、走行中の路面状態を精度よく推定することができる。
すなわち、m≧m0ならドライ路面と推定し、m<m0ならウェット路面と推定する。
なお、閾値を2つ(ただし、m1>m0>m2)設けて、m≧m1ならドライ路面と推定し、m≦m2ならウェット路面と推定し、m1>m>m2なら、もう一度測定する指示を出すようにしてもよい。
The road surface state estimating means 59 compares the shape parameter m of the probability density function of the Weibull distribution obtained by the peak frequency
FIGS. 13A and 13B are histograms showing the time distribution waveform of the charging voltage and the frequency distribution of the number of appearance of specific peaks during dry road running. FIGS. 14A and 14B are wet road running. 6 is a histogram representing a time distribution waveform of a charging voltage and a frequency distribution of the number of appearances of a specific peak.
When the histogram of the dry road surface and the histogram of the wet road surface are approximated to the Weibull distribution indicated by the thick curves in the figure, the shape parameter m of the probability density function is large on the dry road surface (m = 1.99), whereas the wet road surface Then, the shape parameter m is small (m = 0.98).
Therefore, if the shape parameter m is set as a threshold value for discriminating between a dry road surface and a wet road surface, the road surface condition during traveling can be accurately estimated.
That is, if m ≧ m 0, it is estimated as a dry road surface, and if m <m 0, it is estimated as a wet road surface.
Two threshold values (provided that m 1 > m 0 > m 2 ) are provided. If m ≧ m 1, the road surface is estimated as a dry road surface. If m ≦ m 2, the road surface is estimated as a wet road surface, and m 1 >m> m 2. Then, an instruction to measure again may be issued.
次に、路面状態推定装置50を用いて走行中の路面状態を推定する方法について、図15のフローチャートを参照して説明する。
まず、走行中の車2のタイヤ2Bと路面3との間の静電容量の変化に伴って変化する車体2Aの帯電電位の変化を、車体2Aと容量結合されている検知電極51の帯電電圧の時間変化波形として検出(ステップS10)した後、この帯電電圧の時間変化波形から、タイヤ1周分毎の帯電電圧の時系列波形である帯電波形を順次抽出する(ステップS11)。
次に、抽出された帯電波形のRMS値を算出する(ステップS12)とともに、このタイヤ1周分の帯電波形中に含まれる特定ピークの個数である特定ピークの出現回数を計数する(ステップS13)。
そして、タイヤN回転分の特定ピーク出現回数の計数が終了したか否かを調べる(ステップS14)。
Next, a method of estimating the road surface state during traveling using the road surface
First, the change in the charging potential of the
Next, the RMS value of the extracted charging waveform is calculated (step S12), and the number of appearances of a specific peak that is the number of specific peaks included in the charging waveform for one turn of the tire is counted (step S13). .
And it is investigated whether the count of the specific peak appearance frequency for tire N rotation was completed (step S14).
N回転分の計数が終了していない場合には、ステップS11に戻って次の帯電波形を抽出して特定ピークの出現回数を計数する操作を継続する。
N回転分の計数が終了した後には、特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムを作成(ステップS15)した後、このヒストグラムをワイブル分布により近似して、ワイブル分布の確率密度関数の形状パラメータmを算出(ステップS16)する。
そして、この形状パラメータmと、ドライ路面とウェット路面とを識別するための閾値である判定形状パラメータm0とを比較して、走行中の路面がドライ路面かウェット路面かを推定する(ステップS17)。
If the counting for N rotations is not completed, the process returns to step S11 to extract the next charging waveform and continue the operation of counting the number of appearances of the specific peak.
After the count for N rotations is completed, a histogram representing the frequency distribution of the number of appearances of the specific peak is created (step S15), and this histogram is approximated by the Weibull distribution to determine the shape parameter of the probability density function of the Weibull distribution. m is calculated (step S16).
Then, the shape parameter m is compared with the determination shape parameter m 0 which is a threshold value for identifying the dry road surface and the wet road surface, and it is estimated whether the road surface during traveling is a dry road surface or a wet road surface (step S17). ).
図13(B)及び図14(B)に示すように、ドライ路面のヒストグラムをワイブル分布で近似したときの確率密度関数の形状パラメータmDは、をワイブル分布で近似したときの確率密度関数の形状パラメータmWよりも大きいので、判定形状パラメータm0を、例えば、m0=1.5に設定すれば、走行中の路面がドライ路面かウェット路面かを確実に識別することができる。
このように帯電電圧の時間変化波形から特定ピークの出現回数の頻度分布を表わすヒストグラムを作成してワイブル分布の確率密度関数の形状パラメータmを求め、この形状パラメータmを用いて路面状態を推定することで、路面凹凸の影響や車速の影響を排除することができるので、路面状態の推定精度を更に向上させることができる。
As shown in FIG. 13B and FIG. 14B, the shape parameter m D of the probability density function when the dry road surface histogram is approximated by the Weibull distribution is the probability density function when the histogram is approximated by the Weibull distribution. Since the determination shape parameter m 0 is set to m 0 = 1.5, for example, it is possible to reliably identify whether the running road surface is a dry road surface or a wet road surface because it is larger than the shape parameter m W.
In this way, a histogram representing the frequency distribution of the number of appearances of the specific peak is created from the time-varying waveform of the charging voltage to obtain the shape parameter m of the probability density function of the Weibull distribution, and the road surface state is estimated using this shape parameter m. As a result, the influence of road surface unevenness and the influence of the vehicle speed can be eliminated, so that the road surface condition estimation accuracy can be further improved.
なお、前記実施の形態2では、検知電極51を車体2Aの外側表面に対して空隙を隔てて配置することで、車体2Aと容量結合したが、実施の形態1と同様に、車体2Aの外側表面に配置してもよい。
また、リファレンス電極52を、図5に示すような4重極子の重心に設置すれば、リファレンス電極52を車体2Aの外表面だけでなく、内側表面に設置できるとともに、リファレンス電極52を安定化させることができる。
また、前記実施の形態2では、車体2Aの帯電電位の変化を検出することで、4個のタイヤ2Bの帯電電位を合成したものを検出したが、検知電極51を、例えば、各タイヤ2Bのタイヤハウス2C(図8参照)に設けて、各タイヤ2B毎に路面状態を推定すれば、路面状態の推定精度を更に向上させることができる。
In the second embodiment, the
If the
In the second embodiment, a change in the charging potential of the
また、前記実施の形態2では、形状パラメータmにより路面の状態を推定したが、尺度パラメータηと形状パラメータmとを用いてもよい。尺度パラメータηはピークの位置と高さとに関するパラメータで、図12(B)に示すように、ηが小さい場合にはピークの位置の座標が小さく高さが高い。また、ηが大きい場合にはピークの位置の座標が大きく高さが低い。
尺度パラメータηは、走行している路面のバラつきの推定に用いる。すなわち、ηが小さい場合には特定ピークの出現回数の少ない度数が大きく、ηが大きい場合には特定ピークの出現回数の多い度数が大きいので、ηが小さい場合はウェット路面で、ηが大きい場合はドライ路面であると予想できる。
したがって、形状パラメータmと尺度パラメータηとを用いて、路面状態を推定すれば、路面状態の推定精度を更に向上させることができる。
In the second embodiment, the road surface state is estimated using the shape parameter m. However, the scale parameter η and the shape parameter m may be used. The scale parameter η is a parameter relating to the position and height of the peak. As shown in FIG. 12B, when η is small, the coordinates of the peak position are small and the height is high. When η is large, the coordinates of the peak position are large and the height is low.
The scale parameter η is used for estimating the variation of the running road surface. That is, when η is small, the frequency with a small number of appearances of a specific peak is large, and when η is large, the frequency with a large number of appearances of a specific peak is large. Can be expected to be dry.
Therefore, if the road surface state is estimated using the shape parameter m and the scale parameter η, the estimation accuracy of the road surface state can be further improved.
本発明の測定装置、路面状態検出装置、又は検出装置の構成要素は、上述の実施形態に示された内容以外に、適宜、組み合わせ、省略、周知技術の付加などをすることができる。 The measurement device, the road surface condition detection device, or the components of the detection device of the present invention can be appropriately combined, omitted, or added with a well-known technique in addition to the contents shown in the above-described embodiment.
本発明は、例えば運輸業、農業、鉱業、林業、漁業、建設業、製造業、電気業又は情報通信業において利用可能性があり、もちろんこれら以外のあらゆる産業において幅広く利用可能性がある。 The present invention can be used, for example, in the transportation industry, agriculture, mining, forestry, fishery, construction industry, manufacturing industry, electrical industry or information communication industry, and of course, it can be widely used in all other industries.
1……測定装置、10……検出部、11……検知電極、12……リファレンス電極、
13……センサアンプ、14……支持部材、15……振動吸収部材、
20……データ処理部、21……CPU、22……ROM、23……RAM、
24……記憶部、31……A/D変換部、32……フィルタ部、33……計測部、
34……監視部、41〜44……電極。
DESCRIPTION OF
13 ... sensor amplifier, 14 ... support member, 15 ... vibration absorbing member,
20: Data processing unit, 21: CPU, 22: ROM, 23: RAM,
24... Storage unit, 31... A / D conversion unit, 32... Filter unit, 33.
34 …… Monitoring unit, 41 to 44 …… Electrodes.
Claims (11)
前記検出部は、
前記車体の外側表面に分布する帯電電位を検出し、
前記監視部は、
前記検出部により検出される帯電電位における単位期間あたりの振幅変化を監視して、
前記単位期間あたりの振幅変化から、水気を帯びた路面と乾燥した路面との相互間の変化を捉えることを特徴とする測定装置。 A detection unit for detecting a charging potential distributed in the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface, and a monitoring unit for monitoring the amplitude of the charging potential detected by the detection unit ,
The detector is
Detecting the charged potential distributed on the outer surface of the vehicle body;
The monitoring unit
By monitoring the amplitude change per unit period in the charging potential detected by the detection unit,
A measuring apparatus characterized by capturing a change between a wet road surface and a dry road surface from an amplitude change per unit period .
ことを特徴とする請求項1に記載の測定装置。 The upper limit of the threshold value set as a watery road surface with respect to the average amplitude per unit period in the charging potential detected by the detection unit, and the dry road surface as set with respect to the average The measurement apparatus according to claim 1 , wherein a difference from a lower limit of the threshold value to be set is five times or more .
前記検出ステップにて検出される帯電電位の時間変化波形を監視する監視ステップと、
路面の状態の変化に伴う前記時間変化波形の変化からタイヤが接している路面の状態を推定する推定ステップと
を備える
ことを特徴とする路面状態推定方法。 A detection step for detecting a charging potential distributed in the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface;
A monitoring step of monitoring a time-varying waveform of the charging potential detected in the detection step;
A road surface state estimation method comprising: an estimation step of estimating a road surface state in contact with a tire from a change in the time-varying waveform accompanying a change in the road surface state.
前記推定ステップでは、
前記特定ピーク数の出現頻度からタイヤが接している路面の状態を判定する
ことを特徴とする請求項3に記載の路面状態推定方法。 A counting step is provided for counting the number of specific peaks, which is the number of specific peaks that appear in the time-varying waveform and whose amount of change in charging potential is larger than the average amplitude per unit period, a plurality of times per unit period. ,
In the estimation step,
The road surface state estimation method according to claim 3 , wherein the state of the road surface in contact with the tire is determined from the appearance frequency of the specific peak number.
前記時間変化波形から単位期間あたりのRMS値を取得して、前記RMS値を単位期間あたりの振幅の平均値とする
ことを特徴とする請求項4に記載の路面状態推定方法。 In the counting step,
5. The road surface state estimating method according to claim 4 , wherein an RMS value per unit period is acquired from the time change waveform, and the RMS value is used as an average value of amplitude per unit period.
前記時間変化波形から、正側のピークと負側のピークとを抽出して、前記正側のピークの振幅値と前記負側のピークの振幅値との差であるピーク値差を算出し、前記ピーク値差が前記RMS値を超えた場合に、前記正側のピーク又は負側のピークを特定ピークと判定して、前記判定された特定ピークの数である特定ピーク数を計数し、
前記推定ステップでは、
単位期間あたりの特定ピーク数の頻度分布を求め、前記特定ピーク数の出現頻度からタイヤが接している路面の状態を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の路面状態推定方法。 In the counting step,
Extracting a positive peak and a negative peak from the time change waveform, calculating a peak value difference that is a difference between an amplitude value of the positive peak and an amplitude value of the negative peak, When the peak value difference exceeds the RMS value, the positive peak or the negative peak is determined as a specific peak, and the specific peak number that is the number of the determined specific peaks is counted,
In the estimation step,
6. The road surface state estimating method according to claim 5 , wherein a frequency distribution of a specific peak number per unit period is obtained, and a road surface state in contact with a tire is estimated from an appearance frequency of the specific peak number.
前記頻度分布をワイブル分布により近似して、前記ワイブル分布の確率密度関数の尺度パラメータと形状パラメータとを算出し、
前記算出された形状パラメータ又は尺度パラメータ及び形状パラメータからタイヤが接している路面の状態を推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の路面状態推定方法。 In the estimation step,
Approximating the frequency distribution with a Weibull distribution to calculate a scale parameter and a shape parameter of the probability density function of the Weibull distribution;
The road surface state estimation method according to claim 6 , wherein the road surface state in contact with a tire is estimated from the calculated shape parameter or scale parameter and the shape parameter.
前記検出部により検出される帯電電位の時間変化波形を監視する監視部と、
路面の状態の変化に伴う前記時間変化波形の変化からタイヤが接している路面の状態を推定する推定部と
を備え、
前記推定部が、
前記時間変化波形に出現する、帯電電位の変化量が単位期間あたりの振幅の平均値よりも大きなピークである特定ピークの数である特定ピーク数を単位期間毎に複数回計数する計数手段と、
前記特定ピーク数の出現頻度からタイヤが接している路面の状態を推定する推定手段とを備えることを特徴とする路面状態推定装置。 A detection unit for detecting a charging potential distributed in the vehicle body by contact, separation and friction between the tire and the road surface;
A monitoring unit for monitoring a time-varying waveform of the charging potential detected by the detection unit;
An estimation unit that estimates a state of a road surface in contact with a tire from a change in the time-varying waveform accompanying a change in a road surface state,
The estimation unit is
Counting means for counting the number of specific peaks, which is the number of specific peaks that appear in the time change waveform and whose amount of change in charging potential is a peak larger than the average value of amplitude per unit period, a plurality of times per unit period;
A road surface state estimation device comprising: estimation means for estimating a state of a road surface in contact with a tire from the appearance frequency of the specific peak number.
前記車体と、前記リファレンス電極との間の電位を信号として検知し増幅するセンサアンプと
を備えることを特徴とする検出装置。 A reference electrode arranged at a distance from the outer surface of the vehicle body;
A detection apparatus comprising: a sensor amplifier that detects and amplifies a potential between the vehicle body and the reference electrode as a signal.
ことを特徴とする請求項9に記載の検出装置。 The detection device according to claim 9 , wherein the reference electrode is disposed with a space of 7.5 μm or more from an outer surface of the vehicle body.
をさらに備え、
前記センサアンプは、前記検知電極と前記リファレンス電極との間の電位を信号として検知し増幅する
ことを特徴とする請求項9又は請求項10に記載の検出装置。 Further comprising a detection electrode disposed on the surface of the metal part in the vehicle body,
The detection device according to claim 9 or 10 , wherein the sensor amplifier detects and amplifies a potential between the detection electrode and the reference electrode as a signal.
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012082416A JP5928704B2 (en) | 2011-12-26 | 2012-03-30 | Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device |
EP12862338.6A EP2801835B1 (en) | 2011-12-26 | 2012-12-26 | Measurement method and measurement device |
US14/368,357 US9772361B2 (en) | 2011-12-26 | 2012-12-26 | Measuring method and measuring apparatus to detect charge potential between tire and road surface |
CN201280070629.2A CN104136930B (en) | 2011-12-26 | 2012-12-26 | Measuring method and measuring equipment |
PCT/JP2012/083724 WO2013099984A1 (en) | 2011-12-26 | 2012-12-26 | Measurement method and measurement device |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011282858 | 2011-12-26 | ||
JP2011282858 | 2011-12-26 | ||
JP2012082416A JP5928704B2 (en) | 2011-12-26 | 2012-03-30 | Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013151272A JP2013151272A (en) | 2013-08-08 |
JP5928704B2 true JP5928704B2 (en) | 2016-06-01 |
Family
ID=49048035
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012082416A Active JP5928704B2 (en) | 2011-12-26 | 2012-03-30 | Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5928704B2 (en) |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1199812A (en) * | 1997-09-30 | 1999-04-13 | Nissan Motor Co Ltd | Tire inflation pressure lowering detecting device |
JPH11108652A (en) * | 1997-09-30 | 1999-04-23 | Nissan Motor Co Ltd | Detecting device of conditions of traveling road surface |
JP2001103652A (en) * | 1999-10-01 | 2001-04-13 | Fujikura Ltd | Short-circuit detector |
JP4755044B2 (en) * | 2006-08-01 | 2011-08-24 | 東洋ゴム工業株式会社 | Vehicle charging potential evaluation method |
JP5187850B2 (en) * | 2009-02-25 | 2013-04-24 | 株式会社ブリヂストン | Road surface state detection method and road surface state detection device |
-
2012
- 2012-03-30 JP JP2012082416A patent/JP5928704B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2013151272A (en) | 2013-08-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2013099984A1 (en) | Measurement method and measurement device | |
CN107000503B (en) | Determine the System and method for of at least one tyre contact area parameter of the size of the tyre contact area on the tire of characterization wheel | |
US7652572B2 (en) | Methods, systems and devices for detecting and locating ferromagnetic objects | |
CN104246247B (en) | For monitoring method and the measurement apparatus of the duty of sliding bearing | |
WO2012162241A2 (en) | Real-time wireless dynamic tire pressure sensor and energy harvesting system | |
JP5921290B2 (en) | Tire vibration characteristic detection method and tire vibration characteristic detection apparatus | |
CN205311628U (en) | Train vehicle bottom temperature field detecting system | |
CN108847578B (en) | Microwave lightning protection method and system for ancient buildings | |
KR101519328B1 (en) | Three Dimensional Electric Field Sensor And Lightning Position Estimation System Using The Same | |
CN105448106A (en) | Vehicle detection device based on geomagnetic sensor array | |
CN107407693A (en) | System for estimating tire speed | |
CN106895900B (en) | Method based on the bridge dynamic strain identification bicycle number of axle | |
JP6088908B2 (en) | Deformation state detection method of tire sensor, tire contact state estimation method, and tire contact state estimation device | |
JP5928704B2 (en) | Measuring device, road surface state estimating method, road surface state estimating device, and detecting device | |
JP5816587B2 (en) | Tire wear state detection method and tire wear state detection device | |
CN109941049A (en) | Method for detecting the state of wear of at least one tire | |
CN106846900A (en) | A kind of Roadside Parking position piezoelectric cable laying structure and the method for parking space state detection | |
JP5832358B2 (en) | Tire internal pressure detection method and tire internal pressure detection device | |
CN207409137U (en) | Speed measurer for motor vehicle | |
CN111580640A (en) | Two-direction gesture tracking device and method based on charge induction | |
CN106885551B (en) | Based on bridge dynamic strain identification one bicycle axle away from method | |
CN106871847A (en) | Method based on bridge dynamic strain identification fleet bicycle spacing | |
CN207439367U (en) | A kind of vehicle's contour measuring device | |
CN109541693A (en) | A kind of contactless coal petrography live monitoring sensor sensing specificity analysis device and method | |
CN110927404A (en) | Device and method for intermittently measuring motion acceleration state parameters of wheel axle |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20141003 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150811 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20151009 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160315 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160412 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5928704 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |