在根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来判别轮胎所接触的路面的状态时，使用经验模态分解算法来根据轮胎的振动的时间变化波形的数据获取多个固有振动模态，之后从这些多个固有振动模态中选择任意的固有振动模态，根据针对被选择的该固有振动模态进行希尔伯特变换而计算出的特征数据的分布来计算统计量，并将该统计量设为特征量，根据该特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态。的特征量来判别路面状态。的特征量来判别路面状态。
【技术实现步骤摘要】
路面状态判别方法和路面状态判别装置
[0001]本申请是申请号为201880031455.6(PCT/JP2018/017082)、申请日为2018年4月26日、专利技术名称为“路面状态判别方法和路面状态判别装置”的专利技术专利申请的分案申请。
[0002]本专利技术涉及一种对车辆行驶的路面的状态进行判别的方法及其装置。
技术介绍
[0003]以往，作为仅使用行驶中的轮胎振动的时间序列波形的数据来判别路面状态的方法，提出了如下一种方法(例如参照专利文献1)：使用GA核等函数来判别路面状态，该GA核等函数是根据基于将轮胎的振动的时间序列波形乘以窗函数来提取出的时间序列波形计算出的每个时间窗的特征向量即特定频带的振动水平以及针对各路面状态预先求出的基于轮胎振动的时间序列波形计算出的每个时间窗的路面特征向量而计算出的。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：日本特开2014
‑
35279号公报
技术实现思路
[0007]专利技术要解决的问题
[0008]然而，在所述以往的方法中，存在如下问题点：由于使时间序列波形进行时间伸缩，因此不仅GA核的计算花费时间，而且数据数量多，因此处理非常繁重。
[0009]时间伸缩是将获取到的轮胎的振动波形(加速度波形)进行比较所需的处理，例如在以30km/h的速度行驶的情况下，在以10kHz的采样率获取了轮胎一周(周长2m)的数据时，测量点数有2400点，与此相对地，在以90km/h的速度行驶的情况下，测量点数变为800点。因此，很难简单地对波形进行比较，从而需要使波形在时间轴上进行伸缩。
[0010]该时间伸缩的操作是运算量不下降的主要原因。
[0011]本专利技术是鉴于以往的问题点而完成的，其目的在于提供一种能够大幅地削减运算量从而能够迅速且高精度地判别路面状态的方法及其装置。
[0012]用于解决问题的方案
[0013]本专利技术是一种路面状态判别方法，根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来对轮胎所接触的路面的状态进行判别，所述路面状态判别方法的特征在于，包括以下步骤：检测所述轮胎的振动的时间变化波形；使用经验模态分解算法来根据所述时间变化波形的数据获取多个固有振动模态；从所述多个固有振动模态中选择并提取任意的固有振动模态；针对提取出的所述固有振动模态进行希尔伯特变换来计算瞬时频率、瞬时振幅等特征数据；根据所述特征数据的分布来计算特征量；以及根据计算出的所述特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态，其中，所述特征量为所述特征数据的分布的平均、标准偏差、偏度、峰度等统计量。
[0014]另外，本专利技术是一种路面状态判别装置，其检测行驶中的轮胎的振动来对轮胎所接触的路面的状态进行判别，所述路面状态判别装置的特征在于，具备：振动检测单元，其安装于所述轮胎，检测行驶中的轮胎的振动的时间变化波形；固有振动模态提取单元，其使用经验模态分解算法来根据所述时间变化波形获取多个固有振动模态，从获取到的所述多个固有振动模态中提取任意的固有振动模态；特征数据计算单元，其针对提取出的所述固有振动模态进行希尔伯特变换来计算特征数据；特征量计算单元，其根据所述特征数据的分布来计算特征量；存储单元，其存储针对各路面状态预先求出的、使用振动的时间变化波形计算出的特征量；核函数计算单元，其根据计算出的所述特征量和针对各路面状态预先求出的所述特征量来计算高斯核函数；以及路面状态判别单元，其根据使用了计算出的所述高斯核函数的识别函数的值来判别路面状态，其中，所述特征量为所述特征数据的分布的平均、标准偏差、偏度、峰度等统计量，所述路面状态判别单元将针对各路面状态求出的识别函数的值进行比较来判别路面状态。
[0015]此外，所述
技术实现思路
没有列举本专利技术需要的全部特征，这些特征组的子组合也还能够形成专利技术。
附图说明
[0016]图1是示出本实施方式所涉及的路面状态判别装置的结构的功能框图。
[0017]图2是示出加速度传感器的安装位置的一例的图。
[0018]图3是示出轮胎振动的时间序列波形的一例的图。
[0019]图4是示出固有振动模态的获取方法的图。
[0020]图5是示出特征数据的获取方法的图。
[0021]图6是示出特征量的分布状态的一例的图。
[0022]图7是示出输入空间和特征空间中的分离超平面的示意图。
[0023]图8是表示本实施方式所涉及的路面状态的判别方法的流程图。
[0024]图9是将以往方法与本方法的路面判别精度进行比较的图。
[0025]图10是将以往方法与本方法的学习时间进行比较的图。
[0026]图11是示出用于进行干燥(DRY)/湿润(WET)的两种路面判别的边界面的图。
[0027]图12是将以往方法与本方法的干燥/湿润的两种路面判别精度进行比较的图。
具体实施方式
[0028]图1是示出路面状态判别装置10的结构的功能框图。
[0029]路面状态判别装置10具备作为轮胎振动检测单元的加速度传感器11、振动波形检测单元12、固有振动模态提取单元13、特征数据计算单元14、特征量计算单元15、存储单元16、核函数计算单元17以及路面状态判别单元18。
[0030]振动波形检测单元12～路面状态判别单元18的各单元例如由计算机的软件以及RAM等存储器构成。
[0031]如图2所示，加速度传感器11被一体地配置于轮胎20的内衬层部21的轮胎气室22侧的大致中央部，对由于来自路面的输入而引起的该轮胎20的振动进行检测。作为加速度传感器11的输出的轮胎振动的信号例如在被放大器放大之后，被转换为数字信号并发送到
振动波形检测单元12。
[0032]在振动波形检测单元12中，从由加速度传感器11检测出的轮胎振动的信号中，按轮胎每旋转一周来提取作为轮胎振动的时间序列波形的加速度波形。
[0033]图3是示出轮胎振动的时间序列波形的一例的图，轮胎振动的时间序列波形在踏入位置附近与蹬出位置附近具有较大的峰，并且在轮胎20的接地部触地之前的踏入前区域R
f
和在轮胎20的接地部离开路面之后的蹬出后区域R
k
中都出现根据路面状态而不同的振动。另一方面，踏入前区域R
f
之前的区域和蹬出后区域R
k
之后的区域(下面称为路面外区域)几乎没有受到路面的影响，因此振动水平也小，并且也不包含路面的信息。
[0034]此外，作为路面外区域的定义，例如相对于加速度波形设定背景水平，将具有比该背景水平小的振动水平的区域设为路面外区域即可。
[0035]在本例中，将加速度波形中的包含路面的信息的区域即路面内区域(踏入前区域R
f
、触地区域R
s
以及蹬出后区域R
k
)的加速度波形设为测量数据x1(t)，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路面状态判别方法，根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来对轮胎所接触的路面的状态进行判别，所述路面状态判别方法的特征在于，包括以下步骤：检测所述轮胎的振动的时间变化波形；使用经验模态分解算法来根据所述时间变化波形的数据获取多个固有振动模态；从所述多个固有振动模态中选择并提取任意的固有振动模态；针对提取出的所述固有振动模态进行希尔伯特变换来计算特征数据；根据所述特征数据的分布来计算特征量；以及根据计算出的所述特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态，所述特征数据为瞬时频率和瞬时振幅中的任意一方或两方，所述特征量为所述特征数据的分布的统计量。2.一种路面状态判别方法，根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来对轮胎所接触的路面的状态进行判别，所述路面状态判别方法的特征在于，包括以下步骤：检测所述轮胎的振动的时间变化波形；使用经验模态分解算法来根据所述时间变化波形的数据获取多个固有振动模态；从所述多个固有振动模态中选择并提取任意的固有振动模态；针对提取出的所述固有振动模态进行希尔伯特变换来计算特征数据；根据所述特征数据的分布来计算特征量；以及根据计算出的所述特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态，所述特征量为所述特征数据的分布的统计量，在对所述路面状态进行判别的步骤中，在根据计算出的所述特征量和所述针对各路面状态预先求出的特征量计算出不定值核函数之后，根据使用了计算出的所述不定值核函数的识别函数的值来判别路面状态。3.根据权利要求2所述的路面状态判别方法，其特征在于，所述特征数据为...
【专利技术属性】
技术研发人员：石井启太，
申请(专利权)人：株式会社普利司通，
类型：发明
国别省市：
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