JP7469868B2

JP7469868B2 - Braking distance prediction system and braking distance prediction method

Info

Publication number: JP7469868B2
Application number: JP2019218317A
Authority: JP
Inventors: 浩人水谷
Original assignee: Toyo Tire Corp
Current assignee: Toyo Tire Corp
Priority date: 2019-12-02
Filing date: 2019-12-02
Publication date: 2024-04-17
Anticipated expiration: 2039-12-02
Also published as: JP2021088226A

Description

本発明は、制動距離予測システムおよび制動距離予測方法に関する。 The present invention relates to a braking distance prediction system and a braking distance prediction method.

車両の走行を支援するために、路面の摩擦値および車両の制動距離などを推定し、車両におけるアクセル操作、ブレーキ操作、操舵などを運転者に代わって自動的に制御することが検討されている。 To assist vehicle driving, it is being considered to estimate the friction value of the road surface and the vehicle's braking distance, and automatically control the accelerator, brake, steering, etc. of the vehicle on behalf of the driver.

特許文献１には従来の運転限界速度を決定する方法が記載されている。この従来の方法は、タイヤと路面との間のグリップ潜在力を影響パラメータの関数として推定し、間近に迫った経路イベント上でのグリップ要求がグリップ潜在力を超えないように運転限界速度を決定する。 Patent document 1 describes a conventional method for determining the driving limit speed. This conventional method estimates the grip potential between the tire and the road surface as a function of an influence parameter, and determines the driving limit speed so that the grip demand on an upcoming route event does not exceed the grip potential.

特表２０１８－５１７９７８号公報JP 2018-517978 A

特許文献１に記載の運転限界速度の決定方法では、グリップ要求であるタイヤ力が車両の分析モデルに基づき車両で発生している加速度から決定される。本発明者は、タイヤで発生しているタイヤ力および最大摩擦係数を用いて車両の制動距離をより精度よく推定することで、緊急時に安全に停止可能な車間距離を確保し得ることに気付いた。 In the method for determining the driving limit speed described in Patent Document 1, the tire force, which is the grip requirement, is determined from the acceleration occurring in the vehicle based on an analytical model of the vehicle. The inventor realized that by more accurately estimating the braking distance of the vehicle using the tire force and maximum friction coefficient occurring in the tires, it is possible to ensure a safe inter-vehicle distance that allows the vehicle to stop safely in an emergency.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、緊急時に停止可能な車間距離の確保を支援することができる制動距離予測システムおよび制動距離予測方法を提供することにある。 The present invention was made in consideration of these circumstances, and its purpose is to provide a braking distance prediction system and a braking distance prediction method that can help maintain a sufficient inter-vehicle distance to stop in an emergency.

本発明のある態様は制動距離予測システムである。制動距離予測システムは、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報取得部によって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出部と、前記タイヤ力算出部によって算出された前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する限界タイヤ力算出部と、前記限界タイヤ力算出部によって算出された限界タイヤ力を発揮した際の車両の制動距離を算出する制動距離算出部と、を備える。 One aspect of the present invention is a braking distance prediction system. The braking distance prediction system includes a sensor information acquisition unit that acquires physical quantities of the tire measured by a sensor disposed on the tire, a tire force calculation unit that inputs the physical quantities of the tire acquired by the sensor information acquisition unit into a calculation model to calculate the tire force and the maximum friction coefficient between the tire and the road surface, a limit tire force calculation unit that calculates the limit tire force based on the tire force and the maximum friction coefficient calculated by the tire force calculation unit, and a braking distance calculation unit that calculates the braking distance of the vehicle when the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit is exerted.

本発明の別の態様は制動距離予測方法である。制動距離予測方法は、タイヤに配設されたセンサによって計測されるタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデルに入力してタイヤ力、およびタイヤと路面との間の最大摩擦係数を算出するタイヤ力算出ステップと、前記タイヤ力算出ステップによって算出された前記タイヤ力および前記最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する限界タイヤ力算出ステップと、前記限界タイヤ力算出ステップによって算出された限界タイヤ力を発揮した際の車両の制動距離を算出する制動距離算出ステップと、を備える。 Another aspect of the present invention is a braking distance prediction method. The braking distance prediction method includes a sensor information acquisition step of acquiring a physical quantity of the tire measured by a sensor disposed on the tire, a tire force calculation step of inputting the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition step into a calculation model to calculate a tire force and a maximum friction coefficient between the tire and a road surface, a limit tire force calculation step of calculating a limit tire force based on the tire force and the maximum friction coefficient calculated by the tire force calculation step, and a braking distance calculation step of calculating a braking distance of a vehicle when the limit tire force calculated by the limit tire force calculation step is exerted.

本発明によれば、緊急時に停止可能な車間距離の確保を支援することができる。 The present invention can help drivers maintain a safe distance from other vehicles to allow them to stop in an emergency.

実施形態に係る制動距離予測システムの機能構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a functional configuration of a braking distance prediction system according to an embodiment; 演算モデルの学習について説明するための模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram for explaining learning of a computation model. 限界タイヤ力に対するマージンを説明するための模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a margin for a limit tire force. タイヤ力推定装置による制動距離等の算出処理の手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a procedure of a process for calculating a braking distance, etc., performed by the tire force estimation device. 変形例に係る制動距離予測システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of a braking distance prediction system according to a modified example.

以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図１から図５を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。 The present invention will be described below based on a preferred embodiment with reference to Figures 1 to 5. The same or equivalent components and parts shown in each drawing are given the same reference numerals, and duplicated explanations will be omitted as appropriate. The dimensions of the parts in each drawing are enlarged or reduced as appropriate to facilitate understanding. Some of the parts that are not important for explaining the embodiment are omitted in each drawing.

（実施形態）
図１は、実施形態に係る制動距離予測システム１００の機能構成を示すブロック図である。制動距離予測システム１００は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によってタイヤ１０で発生している加速度、空気圧および温度等のタイヤ物理量を車両の走行時に計測する。 (Embodiment)
1 is a block diagram showing a functional configuration of a braking distance prediction system 100 according to an embodiment. The braking distance prediction system 100 uses a sensor 20 disposed in a tire 10 to measure tire physical quantities such as acceleration, air pressure, and temperature occurring in the tire 10 while the vehicle is traveling.

制動距離予測システム１００は、取得したタイヤ１０の物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数を算出する。演算モデル３２ａは、例えばニューラルネットワーク等の学習型モデルである。演算モデル３２ａは、タイヤ１０において実際に計測したタイヤ力Ｆ、および学習中に用いられる路面とタイヤ１０との間の最大摩擦係数を教師データとし、演算の実行と演算モデルの更新による学習を繰り返すことによって精度が高められる。 The braking distance prediction system 100 inputs the acquired physical quantities of the tire 10 into the calculation model 32a and calculates the tire force F and the maximum friction coefficient. The calculation model 32a is a learning model such as a neural network. The calculation model 32a uses the tire force F actually measured at the tire 10 and the maximum friction coefficient between the road surface and the tire 10 used during learning as training data, and the accuracy is improved by repeatedly performing calculations and learning by updating the calculation model.

制動距離予測システム１００は、演算モデル３２ａによって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。限界タイヤ力は、タイヤ１０が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ１０の鉛直方向の荷重に、路面との最大摩擦係数を掛けた値である。 The braking distance prediction system 100 calculates the limit tire force based on the tire force F and the maximum friction coefficient calculated by the computation model 32a. The limit tire force is the tire force just before the tire 10 starts to slip on the road surface, and is the value obtained by multiplying the vertical load on the tire 10 by the maximum friction coefficient with the road surface.

制動距離予測システム１００は、限界タイヤ力を発揮させた際の車両の制動距離を算出する。また、制動距離予測システム１００は、車両の制動操作における応答遅れによって生じる走行距離を含めて制動距離を算出する。制動距離予測システム１００は、算出した限界タイヤ力がタイヤ１０に作用するように車両の走行速度を制御し、車両を停止させる。また、制動距離予測システム１００は、算出した制動距離よりも車間距離が大きくなるように車両を制御する。 The braking distance prediction system 100 calculates the braking distance of the vehicle when the limit tire force is exerted. The braking distance prediction system 100 also calculates the braking distance including the travel distance caused by the response delay in the vehicle's braking operation. The braking distance prediction system 100 controls the vehicle's travel speed so that the calculated limit tire force acts on the tire 10, thereby stopping the vehicle. The braking distance prediction system 100 also controls the vehicle so that the inter-vehicle distance is greater than the calculated braking distance.

制動距離予測システム１００は、センサ２０およびタイヤ力推定装置３０を備える。センサ２０は、加速度センサ２１、圧力センサ２２および温度センサ２３等を有し、加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などタイヤ１０における物理量を計測する。センサ２０は、タイヤ１０に生じる歪を計測するために歪ゲージを有していてもよい。これらのセンサは、タイヤ１０の物理量として、タイヤ１０の変形や動きに関わる物理量を計測している。 The braking distance prediction system 100 includes a sensor 20 and a tire force estimation device 30. The sensor 20 has an acceleration sensor 21, a pressure sensor 22, a temperature sensor 23, etc., and measures physical quantities in the tire 10, such as acceleration, tire pressure, and tire temperature. The sensor 20 may also have a strain gauge to measure strain occurring in the tire 10. These sensors measure physical quantities related to the deformation and movement of the tire 10 as physical quantities of the tire 10.

加速度センサ２１は、タイヤ１０のゴム材料等で形成されたタイヤ本体部分またはタイヤ１０の一部をなすホイール１５に配設されており、タイヤ１０とともに機械的に運動しつつ、タイヤ１０に生じる加速度を計測する。加速度センサ２１は、タイヤ１０の周方向、軸方向および径方向の３軸における加速度を計測する。圧力センサ２２および温度センサ２３は、例えばタイヤ１０のエアバルブへの装着やホイール１５への固定によって配設されており、それぞれタイヤ１０の空気圧および温度を計測する。また圧力センサ２２および温度センサ２３は、タイヤ１０のインナーライナー等に配設されていてもよい。 The acceleration sensor 21 is disposed on the tire body portion of the tire 10 made of rubber material or the like, or on the wheel 15 that is a part of the tire 10, and measures the acceleration occurring in the tire 10 while moving mechanically together with the tire 10. The acceleration sensor 21 measures the acceleration in three axes of the tire 10: the circumferential direction, the axial direction, and the radial direction. The pressure sensor 22 and the temperature sensor 23 are disposed, for example, by being attached to the air valve of the tire 10 or fixed to the wheel 15, and measure the air pressure and temperature of the tire 10, respectively. The pressure sensor 22 and the temperature sensor 23 may also be disposed on the inner liner of the tire 10, etc.

センサ２０は、タイヤ１０における加速度および歪、タイヤ空気圧、並びにタイヤ温度などタイヤ１０の物理量を計測しており、計測したデータをタイヤ力推定装置３０へ出力する。タイヤ力推定装置３０は、センサ２０で計測されたデータに基づいてタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数を推定する。 The sensor 20 measures physical quantities of the tire 10, such as the acceleration and strain of the tire 10, the tire air pressure, and the tire temperature, and outputs the measured data to the tire force estimation device 30. The tire force estimation device 30 estimates the tire force F and the maximum friction coefficient based on the data measured by the sensor 20.

タイヤ１０は、各タイヤを識別するために、例えば固有の識別情報が付与されたＲＦＩＤ１１等が取り付けられていてもよい。例えば、タイヤ１０に取り付けたＲＦＩＤ１１の固有情報に応じて、演算モデル３２ａを予め用意したデータ群の中から選択して設定してもよいし、またはサーバ装置などで提供されるデータベースから選択するようにしてもよい。また、ＲＦＩＤ１１の固有情報に対してタイヤ１０の仕様が記録され、更にタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａがデータベースで提供されてもよい。ＲＦＩＤ１１の固有情報からタイヤ１０の仕様を呼び出し、演算モデル３２ａを設定してもよいし、呼び出したタイヤ１０の仕様に応じた演算モデル３２ａをデータベースから選択するようにしてもよい。 The tire 10 may be fitted with, for example, an RFID 11 to which unique identification information is assigned in order to identify each tire. For example, the calculation model 32a may be selected and set from a group of data prepared in advance according to the unique information of the RFID 11 attached to the tire 10, or may be selected from a database provided by a server device or the like. Furthermore, the specifications of the tire 10 may be recorded for the unique information of the RFID 11, and further, the calculation model 32a according to the specifications of the tire 10 may be provided in a database. The specifications of the tire 10 may be called up from the unique information of the RFID 11, and the calculation model 32a may be set, or the calculation model 32a according to the called-up specifications of the tire 10 may be selected from a database.

タイヤ力推定装置３０は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、限界タイヤ力算出部３３、制動距離算出部３４および通信部３５を有する。タイヤ力推定装置３０は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。タイヤ力推定装置３０における各部は、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする電子素子や機械部品などで実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラムなどによって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろな形態で実現できることは、当業者には理解されるところである。 The tire force estimation device 30 has a sensor information acquisition unit 31, a tire force calculation unit 32, a limit tire force calculation unit 33, a braking distance calculation unit 34, and a communication unit 35. The tire force estimation device 30 is an information processing device such as a PC (personal computer). Each unit in the tire force estimation device 30 can be realized in hardware terms by electronic elements and mechanical parts such as a computer's CPU, and in software terms by a computer program, but here, functional blocks realized by the cooperation of these are depicted. Therefore, it will be understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by combining hardware and software.

センサ情報取得部３１は、無線通信等によりセンサ２０で計測された加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度等のタイヤ物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、演算モデル３２ａおよび補正処理部３２ｂを有する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１から入力されたタイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。 The sensor information acquisition unit 31 acquires tire physical quantities such as acceleration, tire pressure, and tire temperature measured by the sensor 20 via wireless communication or the like. The tire force calculation unit 32 has a calculation model 32a and a correction processing unit 32b. The tire force calculation unit 32 inputs the tire physical quantities input from the sensor information acquisition unit 31 to the calculation model 32a, and calculates the tire force F and the maximum friction coefficient between the tire 10 and the road surface.

図１に示すように、タイヤ力Ｆは、タイヤ１０の前後方向の前後力Ｆｘ、横方向の横力Ｆｙ、および鉛直方向の荷重Ｆｚの３軸方向成分を有する。タイヤ力算出部３２は、これら３軸方向成分のすべてを算出してもよいし、少なくともいずれか１成分の算出または任意の組合せによる２成分の算出を行うようにしてもよい。 As shown in FIG. 1, the tire force F has three axial components: a longitudinal force Fx in the longitudinal direction of the tire 10, a lateral force Fy in the lateral direction, and a load Fz in the vertical direction. The tire force calculation unit 32 may calculate all three axial components, or may calculate at least one of the components or two components in any combination.

演算モデル３２ａは、ニューラルネットワーク等の学習型モデルを用いる。演算モデル３２ａは、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network）型であり、その原型であるいわゆるＬｅＮｅｔで使用された畳み込み演算およびプーリング演算を備える学習型モデルなどを用いる。演算モデル３２ａは、入力層に入力されたデータに対して畳み込み演算およびプーリング演算などを用いて特徴量を抽出して中間層の各ノードへ伝達し、中間層の各ノードに対して線形演算等を実行して全結合し、出力層の各ノードへ結び付ける。全結合では、線形演算に加えて、活性化関数などを用いて非線形演算を実行するようにしてもよい。演算モデル３２ａの出力層の各ノードには、３軸方向のタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が出力される。 The computation model 32a uses a learning model such as a neural network. The computation model 32a is, for example, a CNN (Convolutional Neural Network) type, and uses a learning model equipped with convolution and pooling operations used in the prototype of the so-called LeNet. The computation model 32a extracts features from data input to the input layer using convolution and pooling operations, transmits them to each node in the intermediate layer, performs linear operations on each node in the intermediate layer to fully connect them, and links them to each node in the output layer. In the fully connected model, in addition to linear operations, nonlinear operations may be performed using activation functions. The tire forces F in the three axial directions and the maximum friction coefficient are output to each node in the output layer of the computation model 32a.

図２は演算モデル３２ａの学習について説明するための模式図である。演算モデル３２ａへの入力データは、センサ情報取得部３１によって取得されたタイヤ物理量のほか、外部領域情報等を用いることができる。タイヤ物理量には、加速度、タイヤ空気圧、タイヤ温度およびタイヤに生じる歪などを用いる。外部領域情報としては、天候、気温および降水量などの気象情報、並びに、路面の凹凸、温度および凍結状態等の路面情報を用いる。入力データは、これらの他、車両に搭載されたデジタルタコグラフのデータによる車重、速度などを用いてもよい。 Figure 2 is a schematic diagram for explaining the learning of the computation model 32a. The input data to the computation model 32a may be the tire physical quantities acquired by the sensor information acquisition unit 31, as well as external area information, etc. The tire physical quantities used include acceleration, tire pressure, tire temperature, and strain occurring in the tire. The external area information used includes meteorological information such as weather, air temperature, and precipitation, as well as road surface information such as road surface unevenness, temperature, and freezing state. In addition to these, the input data may include vehicle weight, speed, and the like obtained from data on a digital tachograph installed in the vehicle.

演算モデル３２ａの学習の際には、演算結果としてのタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数と、教師データとを比較して演算モデル３２ａの更新を繰り返すことによって演算モデル３２ａの精度が高められる。タイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数の教師データは、学習中に用いられる種々の路面について既知であるものとする。演算モデル３２ａは、タイヤ１０とタイヤ１０を接地させる接地面の最大摩擦係数を変えて回転試験を行って学習させるとよい。さらには、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を最大摩擦係数の異なる路面を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。 When learning the calculation model 32a, the accuracy of the calculation model 32a is improved by repeatedly updating the calculation model 32a by comparing the tire force F and maximum friction coefficient as the calculation result with the teacher data. The teacher data of the maximum friction coefficient between the tire 10 and the road surface is assumed to be known for various road surfaces used during learning. The calculation model 32a can be trained by performing a rotation test with different maximum friction coefficients between the tire 10 and the contact surface that contacts the tire 10. Furthermore, the tire 10 can be mounted on an actual vehicle and the vehicle can be test driven on road surfaces with different maximum friction coefficients to train the calculation model 32a.

演算モデル３２ａは、基本的にタイヤ１０の仕様に応じて例えばモデル内の全結合部における階層数等の構成や重みづけが変わるが、各仕様のタイヤ１０（ホイールを含む）での回転試験において演算モデル３２ａの学習を実行することができる。 The computation model 32a basically changes its configuration and weighting, such as the number of hierarchical layers in all joints in the model, depending on the specifications of the tire 10, but the computation model 32a can be trained during rotation tests with tires 10 (including wheels) of each specification.

但し、厳密にタイヤ１０の仕様ごとに演算モデル３２ａの学習を実行する必要性はない。例えば乗用車用タイヤ、トラック用タイヤなどのタイプ別に演算モデル３２ａを学習させて構築し、タイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数が一定の誤差範囲内で推定されるようにすることで、複数の仕様に含まれるタイヤ１０に対して１つの演算モデル３２ａを共用し、演算モデル数を低減してもよい。また演算モデル３２ａは、実際の車両にタイヤ１０を装着し、該車両を試験走行させて演算モデル３２ａの学習を実行することもできる。タイヤ１０の仕様には、例えばタイヤサイズ、タイヤ幅、扁平率、タイヤ強度、タイヤ外径、ロードインデックス、製造年月日など、タイヤの性能に関する情報が含まれる。 However, there is no need to perform learning of the calculation model 32a strictly for each specification of the tire 10. For example, by learning and constructing the calculation model 32a for each type, such as passenger car tires and truck tires, and estimating the tire force F and maximum friction coefficient within a certain error range, one calculation model 32a may be shared for tires 10 included in multiple specifications, thereby reducing the number of calculation models. In addition, the calculation model 32a may be learned by mounting the tire 10 on an actual vehicle and running the vehicle on a test run. The specifications of the tire 10 include information on tire performance, such as tire size, tire width, aspect ratio, tire strength, tire outer diameter, load index, and manufacturing date.

補正処理部３２ｂは、タイヤ１０の状態に基づいて演算モデル３２ａを補正する。タイヤ１０は、車両への装着時にアライメント誤差が生じ、経時的にゴム硬度等の物性値が変化し、走行することによって摩耗が進行する。アライメント誤差、物性値や摩耗等の要素を含むタイヤ１０の状態が使用状況によって変化し、演算モデル３２ａによるタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数の算出に誤差が生じる。補正処理部３２ｂは、演算モデル３２ａの誤差を低減するためにタイヤ１０の状態に応じた補正項を演算モデル３２ａに付加する処理を行う。 The correction processing unit 32b corrects the calculation model 32a based on the state of the tire 10. When the tire 10 is mounted on the vehicle, alignment errors occur, physical properties such as rubber hardness change over time, and wear progresses as the tire is driven. The state of the tire 10, including alignment errors, physical properties, wear, and other factors, changes depending on the usage conditions, causing errors in the calculation of the tire force F and maximum friction coefficient by the calculation model 32a. The correction processing unit 32b performs a process of adding correction terms according to the state of the tire 10 to the calculation model 32a in order to reduce errors in the calculation model 32a.

限界タイヤ力算出部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出し、制動距離算出部３４へ出力する。限界タイヤ力は、タイヤ１０が路面上で滑り始める直前のタイヤ力であり、タイヤ力Ｆの鉛直方向成分Ｆｚに、最大摩擦係数を掛けた値である。 The limit tire force calculation unit 33 calculates the limit tire force based on the tire force F and the maximum friction coefficient calculated by the tire force calculation unit 32, and outputs the limit tire force to the braking distance calculation unit 34. The limit tire force is the tire force just before the tire 10 starts to slip on the road surface, and is the vertical component Fz of the tire force F multiplied by the maximum friction coefficient.

制動距離算出部３４は、限界タイヤ力で車両を制動させたときの制動距離を算出する。図３は、限界タイヤ力に対するマージンを説明するための模式図である。図３では、横軸にタイヤ力Ｆの前後力Ｆｘ、縦軸にタイヤ力Ｆの横力Ｆｙをとり、原点を中心とする円で限界タイヤ力を示している。図３に示すタイヤ力Ｆ１およびＦ２では、限界タイヤ力よりも小さくマージンがあり、タイヤ１０がスリップすることなく車両が走行できる。タイヤ力Ｆが限界タイヤ力を超えると、タイヤ１０が路面に対してスリップすることになる。 The braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance when the vehicle is braked by the limit tire force. FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the margin for the limit tire force. In FIG. 3, the horizontal axis represents the longitudinal force Fx of the tire force F, the vertical axis represents the lateral force Fy of the tire force F, and the limit tire force is shown by a circle centered at the origin. For tire forces F1 and F2 shown in FIG. 3, there is a margin smaller than the limit tire force, and the vehicle can run without the tire 10 slipping. If the tire force F exceeds the limit tire force, the tire 10 will slip on the road surface.

タイヤ力Ｆが限界タイヤ力を超えると、タイヤ１０が路面に対してスリップすることになる。制動距離算出部３４は、限界タイヤ力の範囲内で、タイヤ１０がスリップすることなく車両が制動できる制動距離を算出する。制動距離算出部３４は、下記の数式１によって、車両の制動距離Ｘを算出する。ここで、ｍは車重、Ｖoは現在の車速、ｇは重力加速度、μiは各タイヤの限界摩擦係数、Ｆziは各タイヤの鉛直方向のタイヤ力であり、μi×Ｆziは限界タイヤ力に相当する。 When the tire force F exceeds the limit tire force, the tire 10 will slip against the road surface. The braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance at which the vehicle can brake without the tire 10 slipping within the range of the limit tire force. The braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance X of the vehicle using the following formula 1. Here, m is the vehicle weight, Vo is the current vehicle speed, g is the gravitational acceleration, μi is the limit friction coefficient of each tire, Fzi is the vertical tire force of each tire, and μi × Fzi corresponds to the limit tire force.

また制動距離算出部３４は、車両の制動操作における応答遅れによる走行距離を含む制動距離を算出する。応答遅れは、前方の車両や障害物を認識してからブレーキング操作に移行するまでの時間であり、制動距離算出部３４は、応答遅れの間に車両が現在の速度で走行する距離を加えて制動距離を算出する。また制動距離算出部３４は、制動の際の車両の荷重移動を含んで考慮し、タイヤ力Ｆを補正するなどして、制動距離を算出する。 The braking distance calculation unit 34 also calculates the braking distance, including the distance traveled due to a response delay in the vehicle's braking operation. The response delay is the time from when a vehicle or obstacle ahead is recognized to when braking is initiated, and the braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance by adding the distance the vehicle travels at the current speed during the response delay. The braking distance calculation unit 34 also calculates the braking distance by taking into account the load transfer of the vehicle during braking, and correcting the tire force F, for example.

限界タイヤ力算出部３３によって算出した限界タイヤ力、および制動距離算出部３４によって算出した制動距離の情報は、通信部３５を介して車両を制御する車載制御装置６０へ送出する。尚、通信部３５は、ＣＡＮ等の通信方式に基づいて車両に搭載された車載制御装置６との間で通信する。 The information on the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 and the braking distance calculated by the braking distance calculation unit 34 is sent to the vehicle control device 60 that controls the vehicle via the communication unit 35. The communication unit 35 communicates with the vehicle control device 6 mounted on the vehicle based on a communication method such as CAN.

車載制御装置６０は、前方に停止車両や障害物を認識し車両を停止させる場合に、限界タイヤ力算出部３３によって算出した限界タイヤ力が作用するようにブレーキングを自動的に制御し、車両を停止させる。また、車載制御装置６０は、運転者に対して安全運転のために、制動距離算出部３４によって算出した制動距離の情報をディスプレイ装置に表示し、或いはスピーカから音声出力するなどして報知し、運転者の注意を喚起するようにしてもよい。 When the vehicle control device 60 recognizes a stopped vehicle or obstacle ahead and stops the vehicle, it automatically controls braking so that the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 is applied, thereby stopping the vehicle. In addition, the vehicle control device 60 may display information about the braking distance calculated by the braking distance calculation unit 34 on a display device or output it as audio from a speaker to alert the driver so that the driver can drive safely.

次に制動距離予測システム１００の動作を説明する。図４は、タイヤ力推定装置３０による制動距離等の算出処理の手順を示すフローチャートである。タイヤ力推定装置３０のセンサ情報取得部３１は、センサ２０で計測されたタイヤ１０における加速度、タイヤ空気圧およびタイヤ温度などのタイヤ物理量の取得を開始する（Ｓ１）。 Next, the operation of the braking distance prediction system 100 will be described. FIG. 4 is a flowchart showing the procedure for the calculation process of the braking distance, etc. by the tire force estimation device 30. The sensor information acquisition unit 31 of the tire force estimation device 30 starts acquiring tire physical quantities such as the acceleration, tire pressure, and tire temperature of the tire 10 measured by the sensor 20 (S1).

タイヤ力算出部３２は、タイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する（Ｓ２）。限界タイヤ力算出部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出したタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて、タイヤ力Ｆの鉛直方向成分Ｆｚに最大摩擦係数を掛けて限界タイヤ力を算出する（Ｓ３）。 The tire force calculation unit 32 inputs the tire physical quantities into the calculation model 32a and calculates the tire force F and the maximum friction coefficient between the tire 10 and the road surface (S2). The limit tire force calculation unit 33 calculates the limit tire force by multiplying the vertical component Fz of the tire force F by the maximum friction coefficient based on the tire force F and the maximum friction coefficient calculated by the tire force calculation unit 32 (S3).

制動距離算出部３４は、限界タイヤ力算出部３３によって算出した限界タイヤ力で車両を制動させたときの制動距離を算出し（Ｓ４）、処理を終了する。また制動距離算出部３４は、応答遅れの間に車両が現在の速度で走行する距離を加えて制動距離を算出するようにしてもよい。 The braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance when the vehicle is braked with the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 (S4), and ends the process. The braking distance calculation unit 34 may also calculate the braking distance by adding the distance that the vehicle travels at the current speed during the response delay.

制動距離予測システム１００は、タイヤ１０で計測されるタイヤ物理量を演算モデル３２ａに入力し、タイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を精度良く算出する。制動距離予測システム１００は、タイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力および制動距離を算出することで、緊急時に停止可能な車間距離の確保を支援することができる。また、制動距離予測システム１００は、制動距離算出部３４において応答遅れの間に車両が現在の速度で走行する距離を加えて制動距離を算出することによって、車間距離を安全側に確保することができる。 The braking distance prediction system 100 inputs tire physical quantities measured at the tire 10 into the calculation model 32a and accurately calculates the tire force F and the maximum coefficient of friction between the tire 10 and the road surface. The braking distance prediction system 100 can assist in ensuring an adequate inter-vehicle distance to stop the vehicle in an emergency by calculating the limit tire force and braking distance based on the maximum coefficient of friction between the tire 10 and the road surface. The braking distance prediction system 100 can also ensure a safe inter-vehicle distance by calculating the braking distance in the braking distance calculation unit 34 by adding the distance the vehicle will travel at the current speed during the response delay.

制動距離予測システム１００は、車両を停止させる場合に、限界タイヤ力算出部３３によって算出した限界タイヤ力が作用するように、車載制御装置６０によってブレーキングを自動制御することで、安全かつ速やかに車両を停止させることができる。 When stopping the vehicle, the braking distance prediction system 100 automatically controls braking using the on-board control device 60 so that the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 acts, thereby allowing the vehicle to be stopped safely and quickly.

図５は、変形例に係る制動距離予測システム１００の機能構成を示すブロック図である。図５に示す制動距離予測システム１００は、外界センサ５０を備えて車載制御装置６０によって車間距離を調整する。 Figure 5 is a block diagram showing the functional configuration of a braking distance prediction system 100 according to a modified example. The braking distance prediction system 100 shown in Figure 5 includes an external sensor 50 and adjusts the inter-vehicle distance using an on-board control device 60.

外界センサ５０は例えばＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、カメラ、ミリ波レーダなどによって構成され車両と車両周囲に存在する物体との位置関係を認識する。車載制御装置６０は、外界センサ５０に基づいて位置関係が既知となった前方車両との間の車間距離が制動距離算出部３４によって算出された制動距離よりも大きくなるように車両を制御する。 The external sensor 50 is composed of, for example, LiDAR (Light Detection and Ranging), a camera, millimeter wave radar, etc., and recognizes the positional relationship between the vehicle and objects present around the vehicle. The on-board control device 60 controls the vehicle so that the inter-vehicle distance between the vehicle and the forward vehicle, whose positional relationship has become known based on the external sensor 50, is greater than the braking distance calculated by the braking distance calculation unit 34.

制動距離予測システム１００は、車間距離が制動距離以下である場合には、車載制御装置６０によって車両のブレーキングを制御し、制動距離よりも大きい車間距離を確保する。また、車載制御装置６０は、車間距離が制動距離以下であるとの情報を、ディスプレイ装置に表示し、或いはスピーカから音声出力するなどして報知し、運転者の注意を喚起するようにしてもよい。 When the vehicle distance is equal to or less than the braking distance, the braking distance prediction system 100 controls the braking of the vehicle by the vehicle control device 60 to ensure a vehicle distance greater than the braking distance. The vehicle control device 60 may also notify the driver that the vehicle distance is equal to or less than the braking distance by displaying the information on a display device or outputting the information as an audio signal from a speaker, to draw the driver's attention.

次に実施形態および変形例に係る制動距離予測システム１００の特徴について説明する。
実施形態に係る制動距離予測システム１００は、センサ情報取得部３１、タイヤ力算出部３２、限界タイヤ力算出部３３および制動距離算出部３４を備える。センサ情報取得部３１は、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量を取得する。タイヤ力算出部３２は、センサ情報取得部３１によって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。限界タイヤ力算出部３３は、タイヤ力算出部３２によって算出されたタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。制動距離算出部３４は、限界タイヤ力算出部３３によって算出された限界タイヤ力を発揮した際の車両の制動距離を算出する。これにより、制動距離予測システム１００は、タイヤ力Ｆおよびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を精度良く算出し、限界タイヤ力および制動距離を算出することで、緊急時に停止可能な車間距離の確保を支援することができる。 Next, features of the braking distance prediction system 100 according to the embodiment and the modified example will be described.
The braking distance prediction system 100 according to the embodiment includes a sensor information acquisition unit 31, a tire force calculation unit 32, a limit tire force calculation unit 33, and a braking distance calculation unit 34. The sensor information acquisition unit 31 acquires the physical quantity of the tire 10 measured by the sensor 20 disposed on the tire 10. The tire force calculation unit 32 inputs the physical quantity of the tire acquired by the sensor information acquisition unit 31 to a calculation model 32a to calculate the tire force F and the maximum friction coefficient between the tire 10 and the road surface. The limit tire force calculation unit 33 calculates the limit tire force based on the tire force F and the maximum friction coefficient calculated by the tire force calculation unit 32. The braking distance calculation unit 34 calculates the braking distance of the vehicle when the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 is exerted. In this way, the braking distance prediction system 100 can accurately calculate the tire force F and the maximum friction coefficient between the tire 10 and the road surface, and calculate the limit tire force and the braking distance, thereby assisting in ensuring a vehicle-to-vehicle distance that allows the vehicle to stop in an emergency.

また制動距離算出部３４は、車両の制動操作における応答遅れによる走行距離を含む制動距離を算出する。これにより、制動距離予測システム１００は、制動開始前の応答遅れによる走行距離を加えて制動距離を算出し、車間距離を安全側に確保することができる。 The braking distance calculation unit 34 also calculates the braking distance including the distance traveled due to the response delay in the vehicle's braking operation. This allows the braking distance prediction system 100 to calculate the braking distance by adding the distance traveled due to the response delay before braking begins, and ensure a safe inter-vehicle distance.

また制動距離算出部３４は、車両の制動操作における車両の荷重移動を含む制動距離を算出する。これにより、制動距離予測システム１００は、車両の荷重移動によるタイヤ力Ｆの発生を考慮して制動距離を算出し、車間距離を安全側に確保することができる。 The braking distance calculation unit 34 also calculates the braking distance including the load transfer of the vehicle during the vehicle braking operation. This allows the braking distance prediction system 100 to calculate the braking distance taking into account the generation of tire force F due to the load transfer of the vehicle, and ensure a safe inter-vehicle distance.

また限界タイヤ力算出部３３によって算出された限界タイヤ力によって車両を制御する車両制御部としての車載制御装置６０を更に備える。これにより、制動距離予測システム１００は、限界タイヤ力算出部３３によって算出した限界タイヤ力が作用するように、車載制御装置６０によってブレーキングを自動制御し、安全かつ速やかに車両を停止させることができる。 The braking distance prediction system 100 further includes an on-board control device 60 as a vehicle control unit that controls the vehicle based on the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33. As a result, the braking distance prediction system 100 can automatically control braking by the on-board control device 60 so that the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit 33 acts, thereby safely and quickly stopping the vehicle.

また車載制御装置６０は、制動距離算出部３４によって算出された制動距離よりも車間距離が大きくなるように車両を制御する。これにより、制動距離予測システム１００は、車間距離が制動距離以下である場合には、車載制御装置６０によって車両のブレーキングを制御し、制動距離よりも大きい車間距離を確保することができる。 The vehicle control device 60 also controls the vehicle so that the vehicle distance is greater than the braking distance calculated by the braking distance calculation unit 34. As a result, when the vehicle distance is equal to or less than the braking distance, the braking distance prediction system 100 controls the braking of the vehicle by the vehicle control device 60, thereby ensuring a vehicle distance greater than the braking distance.

制動距離予測方法は、センサ情報取得ステップ、タイヤ力算出ステップ、限界タイヤ力算出ステップおよび制動距離算出ステップを備える。センサ情報取得ステップは、タイヤ１０に配設されたセンサ２０によって計測されるタイヤ１０の物理量を取得する。タイヤ力算出ステップは、センサ情報取得ステップによって取得したタイヤの物理量を演算モデル３２ａに入力してタイヤ力Ｆ、およびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を算出する。限界タイヤ力算出ステップは、タイヤ力算出ステップによって算出されたタイヤ力Ｆおよび最大摩擦係数に基づいて限界タイヤ力を算出する。制動距離算出ステップは、限界タイヤ力算出ステップによって算出された限界タイヤ力を発揮した際の車両の制動距離を算出する。この制動距離予測方法によれば、タイヤ力Ｆおよびタイヤ１０と路面との間の最大摩擦係数を精度良く算出し、限界タイヤ力および制動距離を算出することで、緊急時に停止可能な車間距離の確保を支援することができる。 The braking distance prediction method includes a sensor information acquisition step, a tire force calculation step, a limit tire force calculation step, and a braking distance calculation step. The sensor information acquisition step acquires a physical quantity of the tire 10 measured by a sensor 20 disposed on the tire 10. The tire force calculation step inputs the physical quantity of the tire acquired in the sensor information acquisition step to a calculation model 32a to calculate a tire force F and a maximum coefficient of friction between the tire 10 and the road surface. The limit tire force calculation step calculates a limit tire force based on the tire force F and the maximum coefficient of friction calculated in the tire force calculation step. The braking distance calculation step calculates the braking distance of the vehicle when the limit tire force calculated in the limit tire force calculation step is exerted. According to this braking distance prediction method, the tire force F and the maximum coefficient of friction between the tire 10 and the road surface are accurately calculated, and the limit tire force and braking distance are calculated, thereby making it possible to assist in ensuring a vehicle-to-vehicle distance that allows stopping in an emergency.

以上、本発明の実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、いろいろな変形および変更が本発明の特許請求範囲内で可能なこと、またそうした変形例および変更も本発明の特許請求の範囲にあることは当業者に理解されるところである。従って、本明細書での記述および図面は限定的ではなく例証的に扱われるべきものである。 The above describes the embodiments of the present invention. These embodiments are merely examples, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and changes are possible within the scope of the claims of the present invention, and that such modifications and changes are also within the scope of the claims of the present invention. Therefore, the descriptions and drawings in this specification should be treated as illustrative rather than restrictive.

１０タイヤ、２０センサ、３１センサ情報取得部、
３２タイヤ力算出部、３２ａ演算モデル、３３限界タイヤ力算出部、
３４制動距離算出部、６０車載制御装置（車両制御部）、
１００制動距離予測システム。 10 Tire, 20 Sensor, 31 Sensor information acquisition unit,
32 tire force calculation unit, 32a computation model, 33 limit tire force calculation unit,
34 Braking distance calculation unit, 60 Vehicle control device (vehicle control unit),
100 Braking distance prediction system.

Claims

a sensor information acquisition unit that acquires physical quantities of the tire including acceleration in three axial directions measured by a sensor disposed on the tire;
a tire force calculation unit that inputs the tire physical quantities acquired by the sensor information acquisition unit into a calculation model to calculate tire forces in three axial directions and a maximum friction coefficient between the tire and a road surface;
a limit tire force calculation unit that calculates a limit tire force based on the vertical tire force calculated by the tire force calculation unit and the maximum friction coefficient;
a braking distance calculation unit that calculates a braking distance of a vehicle when the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit is exerted,
a tire force calculation unit that calculates the tire force according to a learning-type computation model that is trained using three-axial tire forces and a maximum friction coefficient as teacher data.

The braking distance prediction system according to claim 1, characterized in that the braking distance calculation unit calculates the braking distance including the distance traveled due to a response delay in the braking operation of the vehicle.

The braking distance prediction system according to claim 1, characterized in that the braking distance calculation unit calculates the braking distance including the load transfer of the vehicle during the braking operation of the vehicle.

The braking distance prediction system according to any one of claims 1 to 3, further comprising a vehicle control unit that controls the vehicle based on the limit tire force calculated by the limit tire force calculation unit.

Further comprising an external sensor for measuring a positional relationship with a forward vehicle,
The braking distance prediction system according to claim 4, characterized in that the vehicle control unit controls the vehicle so that the inter-vehicle distance based on the positional relationship measured by the external sensor is greater than the braking distance calculated by the braking distance calculation unit.

The braking distance prediction system according to claim 4, characterized in that the vehicle control unit notifies the outside that the vehicle distance is less than the braking distance.

a sensor information acquisition step in which the braking distance prediction system acquires physical quantities of the tire, including acceleration in three axial directions, measured by a sensor disposed on the tire;
a tire force calculation step in which the braking distance prediction system inputs the tire physical quantities acquired in the sensor information acquisition step into a calculation model to calculate tire forces in three axial directions and a maximum friction coefficient between the tire and a road surface;
a limit tire force calculation step in which the braking distance prediction system calculates a limit tire force based on the tire force in the vertical direction calculated in the tire force calculation step and the maximum friction coefficient;
a braking distance calculation step of calculating a braking distance of the vehicle when the limit tire force calculated in the limit tire force calculation step is exerted,
A braking distance prediction method, characterized in that the tire force calculation step calculates the tire force by a learning-type computation model that is trained using tire forces in three axial directions and a maximum friction coefficient as teacher data.