特開 2022-165827 タイヤ空気圧監視システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022165827

(43)【公開日】2022-11-01

(54)【発明の名称】タイヤ空気圧監視システム

(51)【国際特許分類】

   B60C 23/04 20060101AFI20221025BHJP

【ＦＩ】

B60C23/04 160A

B60C23/04 160Z

B60C23/04 220B

B60C23/04 180A

B60C23/04 190

【審査請求】未請求

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021071350

(22)【出願日】2021-04-20

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】110001128

【氏名又は名称】弁理士法人ゆうあい特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】曹 冷馳

(57)【要約】

【課題】タイヤ空気圧の調整の適切な実施タイミングを把握することが可能なタイヤ空気圧監視システムを提供する。
【解決手段】タイヤ空気圧監視システムは、車体１１にタイヤを含む複数の車輪１０ａ～１０ｄが取り付けられた車両１０に適用される。タイヤ空気圧監視システムは、複数の車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧を検出する空気圧検出部２１を含むタイヤセンサ２と、車載機３と、メータ５と、を備える。車載機３は、現在以降のタイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルを作成し、予測変化モデルに基づいて、タイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値以下となるのに要する日数を推定する。メータ５は、車載機３で推定される日数が経過する前にタイヤ空気圧の調整を促すための情報を報知する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車体（１１）にタイヤを含む複数の車輪（１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）が取り付けられた車両（１０）に適用されるタイヤ空気圧監視システムであって、
複数の前記車輪のタイヤ空気圧を検出する空気圧検出部（２１）を含むタイヤセンサ（２）と、
現在以降の前記タイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルを作成し、前記予測変化モデルに基づいて、前記タイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値以下となるのに要する日数を推定する日数推定部（３３１）と、
前記日数推定部で推定される日数が経過する前に前記タイヤ空気圧の調整を促すための情報を報知する報知部（５）と、
を備えるタイヤ空気圧監視システム。

【請求項2】

現在以降の外気温を予測する外気温予測部（３３２）を備え、
前記予測変化モデルは、前記外気温の変化に起因する前記タイヤ空気圧の変化量を推定する温度変化モデルと、エアリークに起因する前記タイヤ空気圧の変化量を推定するリーク変化モデルと、を含み、
前記日数推定部は、前記温度変化モデルで推定される前記タイヤ空気圧の変化量と前記リーク変化モデルで推定される前記タイヤ空気圧の変化量とを合算したものに基づいて前記日数を推定する、請求項１に記載のタイヤ空気圧監視システム。

【請求項3】

前記リーク変化モデルは、所定期間における前記エアリークに起因する前記タイヤ空気圧の変化量を前記所定期間毎に前記外気温予測部で予測される前記外気温に応じて補正し、この補正によって得られた値の積算値を用いて前記エアリークに起因する前記タイヤ空気圧の変化量として推定する、請求項２に記載のタイヤ空気圧監視システム。

【請求項4】

前記温度変化モデルは、前記外気温予測部で予測される前記外気温において、一日における最も低い前記外気温を用いて前記外気温の変化に起因する前記タイヤ空気圧の変化量を推定する、請求項２または３に記載のタイヤ空気圧監視システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、タイヤ空気圧監視システムに関する。

【背景技術】

【0002】

この種のシステムでは、車両を安全に運転させるために、タイヤ空気圧が法規の閾値を下回るとユーザに警報を行うものがある。また、例えば、下記の特許文献１に記載の警報装置では、タイヤ空気圧の急減圧を判定し、タイヤがパンクした際に警報を行うようになっている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１４－１５９２０６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来のタイヤ空気圧監視システムや警報装置では、あくまでもタイヤの空気圧が不適切な状態になった時になってから警報を行うため、警報がない限り、運転者がそのまま運転し続ける可能性が高い。このことは、燃費の低下及びタイヤ状態の劣化に繋がる。仮に、車室内の表示器にタイヤ空気圧の表示があったとしても、多くのユーザはタイヤ空気圧の数値からタイヤの状態を読み取れず、タイヤ空気圧の調整をどのタイミングで実施すればよいのかが分かり難い。

【0005】

本開示は、タイヤ空気圧の調整の適切な実施タイミングを把握することが可能なタイヤ空気圧監視システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

請求項１に記載の発明は、
車体（１１）にタイヤを含む複数の車輪（１０ａ、１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ）が取り付けられた車両（１０）に適用されるタイヤ空気圧監視システムであって、
複数の車輪のタイヤ空気圧を検出する空気圧検出部（２１）を含むタイヤセンサ（２）と、
現在以降のタイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルを作成し、予測変化モデルに基づいて、タイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値以下となるのに要する日数を推定する日数推定部（３３１）と、
日数推定部で推定される日数が経過する前にタイヤ空気圧の調整を促すための情報を報知する報知部（５）と、を備える。

【0007】

これによると、タイヤ空気圧が異常圧力値以下となる前段階で、タイヤ空気圧の調整を促すための情報がユーザ等に報知される。このため、ユーザ等がタイヤ空気圧の調整の適切な実施タイミングを把握することが可能となる。このこと、燃費の向上及びタイヤ状態の劣化抑制に有効である。

【0008】

なお、各構成要素等に付された括弧付きの参照符号は、その構成要素等と後述する実施形態に記載の具体的な構成要素等との対応関係の一例を示すものである。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施形態に係るタイヤ空気圧監視システムの全体構成図である。

【図2】タイヤセンサのブロック構成図である。

【図3】車載機のブロック構成図である。

【図4】タイヤ空気圧の経時的な変化を説明するための説明図である。

【図5】タイヤ空気圧に影響する要素を説明するための説明図である。

【図6】地域および季節の違いによるタイヤ空気圧の変化を説明するための説明図である。

【図7】或る地域における最高気温および最低気温の変化を説明するための説明である。

【図8】温度変化モデルを説明するための説明図である。

【図9】リークに起因するタイヤ空気圧の変化の線形予測モデルを説明するための説明図である。

【図10】外気温とタイヤ空気圧との関係を説明するための説明図である。

【図11】外気温を考慮したリーク係数の設定方法を説明するための説明である。

【図12】リーク変化モデルを説明するための説明である。

【図13】予測変化モデルを説明するための説明図である。

【図14】車載機が実行するタイヤ空気圧の予測処理の流れを示すフローチャートである。

【図15】タイヤ空気圧の予測結果を説明するための説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本開示の一実施形態について、図１～図１５を参照して説明する。図１は、タイヤ空気圧の検知機能を有するタイヤ空気圧監視システム（以下、ＴＰＭＳという）を示す図である。図１に示す前後、左右は、車両１０における前後、左右を示している。また、以下では、車両１０に取り付けられた４つの車輪１０ａ～１０ｄを区別して説明する場合等に、４つの車輪１０ａ～１０ｄを左前輪ＦＬ、右前輪ＦＲ、左後輪ＲＬ、右後輪ＲＲと表記することがある。

【0011】

図１に示すように、ＴＰＭＳは、複数のタイヤセンサ２、車載機３を備える。ＴＰＭＳは、各タイヤセンサ２および車載機３を用いてタイヤ空気圧を監視し、監視結果をメータ５等の報知部を介してユーザに報知する。また、ＴＰＭＳは、移動体通信機６を利用して得られる情報を利用して、現在以降のタイヤ空気圧の予測変化モデルΔＰ（ｔ）を作成し、当該予測変化モデルΔＰ（ｔ）に基づいてタイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数を推定する。

【0012】

タイヤセンサ２は、各車輪１０ａ～１０ｄに取り付けられるもので、車輪１０ａ～１０ｄに取り付けられたタイヤの空気圧等を検出するとともに、その検出結果を示すタイヤ空気圧に関する情報をフレーム内に格納して送信する。車載機３は、車両１０における車体１１側に取り付けられるもので、タイヤセンサ２から送信されたフレームを受信するとともに、その中に格納された情報に基づいて各種処理や演算等を行うことでタイヤ空気圧検出を行う。

【0013】

図２に示すように、タイヤセンサ２は、空気圧検出部２１、加速度センサ２２、第１マイクロコンピュータ２３、およびタイヤ無線機２４を備えており、図示しない電池からの電力供給に基づいて各部が駆動される。

【0014】

空気圧検出部２１は、圧力センサ２１ａや温度センサ２１ｂを備え、タイヤ空気圧に応じた検出信号や温度に応じた検出信号を出力する。加速度センサ２２は、タイヤセンサ２の回転角度の検出、車両１０の走行速度（すなわち、車速）の検出を行うために用いられる。加速度センサ２２は、例えば、各車輪１０ａ～１０ｄの径方向の加速度および周方向の加速度を検出可能な２軸加速度センサで構成される。

【0015】

第１マイクロコンピュータ２３は、タイヤセンサ２の制御部を構成し、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、Ｉ／Ｏ等を備えたものである。第１マイクロコンピュータ２３は、内蔵メモリに記憶されたプログラムに従って、所定の処理を実行する。メモリには、各タイヤセンサ２を特定するための固有のタイヤＩＤと自車両を特定するための車両固有の車両ＩＤとを含む個別のＩＤ情報が格納されている。

【0016】

第１マイクロコンピュータ２３は、例えば、圧力センサ２１ａや温度センサ２１ｂの検出信号を受け取り、それを信号処理するとともに必要に応じて加工し、それらタイヤ空気圧に関する情報を各タイヤセンサ２のＩＤ情報とともにフレーム内に格納する。

【0017】

また、第１マイクロコンピュータ２３は、加速度センサ２２の検出信号をモニタし、各タイヤセンサ２の角度や車両１０の走行中であるか否かを判定する車両走行判定を行っている。そして、第１マイクロコンピュータ２３は、フレームを作成すると、車両走行判定の結果に基づいて、タイヤ無線機２４から車載機３に向けてフレーム送信を行う。以下、タイヤ空気圧に関する情報を単にタイヤ情報とも呼ぶ。具体的には、第１マイクロコンピュータ２３は、車両１０が走行中に、所定のタイミングで繰り返しフレーム送信を行っている。

【0018】

タイヤ無線機２４は、第１送受信回路２４１および第１通信アンテナ２４２を備える。第１送受信回路２４１は、第１通信アンテナ２４２を通じて、車載機３と双方向に通信を行う通信回路である。第１送受信回路２４１は、ＢＬＥ等の通信方式に基づいて無線通信を行う。ＢＬＥは、Bluetooth（登録商標） Low Energy の略称である。なお、第１送受信回路２４１は、ＢＬＥ以外の通信方式に基づいて無線通信を行うようになっていてもよい。

【0019】

第１通信アンテナ２４２は、車載機３との間で双方向に通信を行うためのアンテナである。タイヤセンサ２は、タイヤ無線機２４を備えることで、タイヤセンサ２から車載機３への単方向の通信に限らず、車載機３との間で双方向に通信が可能になっている。

【0020】

このように構成されるタイヤセンサ２は、タイヤ空気圧やタイヤ内温度を検出し、車両１０が走行中の場合に、タイヤセンサ２の角度が所定角度になるタイミングでフレーム送信を行う。

【0021】

一方、車載機３は、車体１１に備えられている。図３に示すように、車載機３は、車載無線機３１および第２マイクロコンピュータ３３等を備えている。車載機３は、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の車内ＬＡＮ（Local Area Network）を通じて、メータ５、移動体通信機６等に接続されている。

【0022】

車載無線機３１は、第２通信アンテナ３１１および第２送受信回路３１２を備える。第２通信アンテナ３１１は、各タイヤセンサ２との間で双方向に通信を行うためのアンテナである。第２通信アンテナ３１１は、各タイヤセンサ２から送られてくるフレーム等の受信に加えて、各タイヤセンサ２への信号の送信にも用いられる。第２通信アンテナ３１１は、車載機３の本体内に配置された内部アンテナでも良いし、本体から配線を引き伸ばした外部アンテナとされていてもよい。

【0023】

第２送受信回路３１２は、第２通信アンテナ３１１を通じて各タイヤセンサ２と双方向に通信を行う通信回路である。第２送受信回路３１２は、ＢＬＥ等の通信方式に基づいて無線通信を行う。第２送受信回路３１２は、第２通信アンテナ３１１によって受信された各タイヤセンサ２からの送信フレームを入力し、そのフレームを第２マイクロコンピュータ３３に送る入力部としての機能を果たす。第２送受信回路３１２は、第２通信アンテナ３１１を通じてフレームを受信すると、その受信した信号を第２マイクロコンピュータ３３に伝えている。

【0024】

第２マイクロコンピュータ３３は、車載機３における制御部を構成し、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、Ｉ／Ｏ等を備えたものである。第２マイクロコンピュータ３３は、内蔵メモリに記憶されたプログラムに従って、タイヤ空気圧の検出処理およびタイヤ空気圧の予測処理を実行する。タイヤ空気圧の検出処理およびタイヤ空気圧の予測処理の詳細は後述する。

【0025】

メータ５は、車室内に備えられた表示部として各種情報を表示する役割を果たすものである。メータ５は、電源オン時、具体的にはアクセサリー（以下、ＡＣＣという）スイッチもしくはイグニッションスイッチＩＧ等の発進スイッチがオンされているときを電源オンとして、電源オンの際に各種情報を表示する。メータ５による表示は、基本的には電源オンのとき行われる。

【0026】

メータ５は、ドライバが視認可能な場所に配置され、例えば車両１０におけるインストルメントパネル内に設置されるマルチインフォメーションディスプレイやナビゲーション装置のディスプレイ等によって構成される。メータ５は、例えば、車載機３からタイヤ空気圧が低下した旨を示す信号が送られてくると、該当車輪１０ａ～１０ｄを特定しつつタイヤ空気圧の低下を示す表示を行うことでドライバに該当車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧の低下を報知する。本実施形態では、メータ５が“報知部”を構成している。

【0027】

移動体通信機６は、車両１０の外部の通信先と通信するための無線通信部である。移動体通信機６は、イグニッションスイッチＩＧがオンになると、アクティブ状態となり、通信網６２に接続された無線基地局６１と無線接続することで、当該通信網６２に接続されたサービスセンタ６３やクラウドサーバ６４と通信する。

【0028】

サービスセンタ６３は、天気予報等に含まれる現在以降の外気温の予測値等を車載機３に提供したり、通信網６２を介して図示しないユーザ端末（車両１０のユーザが携帯する端末）と通信したりする。

【0029】

クラウドサーバ６４は、クラウド環境に作られたサーバであり、過去の外気温変動等に関する各種情報が保存されている。車載機３では、当該通信網６２を介してクラウドサーバ６４に保存された各種情報を取得可能になっている。

【0030】

このように構成されるＴＰＭＳでは、タイヤ空気圧の検出処理およびタイヤ空気圧の予測処理によって、各車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧を監視する。タイヤ空気圧の検出処理およびタイヤ空気圧の予測処理は、ＴＰＭＳの車載機３によって周期的または不定期に実行される。

【0031】

タイヤ空気圧の検出処理では、各タイヤセンサ２が取り付けられた車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧の検出等を行う。具体的には、車載機３は、各タイヤセンサ２からの送信フレーム内に格納されたＩＤ情報およびタイヤ情報に基づいて所定温度でのタイヤ空気圧換算値を算出することで、各車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧検出を行う。そして、タイヤ空気圧の検出結果に応じた電気信号をＣＡＮ等の車内ＬＡＮを通じてメータ５に出力する。例えば、車載機３は、各車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧を示す信号をメータ５に出力する。そして、車載機３は、タイヤ空気圧の検出結果を所定の異常圧力値Ｐｔｈと比較することでタイヤ空気圧の低下を検知し、タイヤ空気圧の低下を検知するとその旨の信号をメータ５に出力する。これにより、４つの車輪１０ａ～１０ｄのタイヤ空気圧もしくはいずれかのタイヤ空気圧が低下したことがメータ５に伝えられ、メータ５を通じてそれが表示されるようにしている。このようにして、タイヤ空気圧の検出処理では、図４に示すように、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐｔｈまで低下した際に警報を行う。

【0032】

しかしながら、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐｔｈまで低下してから警報を行う場合、警報がない限り、運転者がそのまま運転し続ける可能性が高い。このことは、燃費の低下及びタイヤ状態の劣化に繋がる。

【0033】

また、車両１０を走行させるとタイヤの温度が上昇するので、ドライバの乗車直前よりも降車直後の方がタイヤの温度が高くなる傾向がある。タイヤ空気圧は、タイヤの温度が高いと大きくなり、タイヤの温度が低いと小さくなる。このため、タイヤ空気圧は、ドライバの降車直前よりも乗車直後の方が小さくなる傾向がある。そして、ドライバが降車してから翌日に乗車するまでの期間にタイヤ空気圧が異常圧力値Ｐｔｈまで低下して、警報がなされてしまうことが多いので、異常になる前に報知することが望ましい。

【0034】

このことを鑑み、本開示のＴＰＭＳは、車載機３でタイヤ空気圧の予測処理を実行する。タイヤ空気圧の予測処理は、現在以降のタイヤ空気圧の予測変化モデルを作成し、当該予測変化モデルに基づいて、タイヤ空気圧が異常圧力値以下となる日数を推定し、当該日数が経過する前にタイヤ空気圧の調整を促すための情報を報知する処理である。

【0035】

［タイヤ空気圧に影響する要素］
図５に示すように、タイヤ空気圧に影響する要素は、外部要因とタイヤ自体の要因とがある。外部要因は、例えば、季節により変動する外気温、車両１０の走行時のタイヤの温度変動、荷重等が挙げられる。また、タイヤ自体の要因は、スローリーク等のエアリークに起因するもので、例えば、自然漏れ、タイヤ側面のひび割れ、微細穴によるパンク、タイヤのビード部の隙間、ホイールの組付け不良、ホイール変形、エアバルブの不良等が挙げられる。

【0036】

このように、外部要因とタイヤ自体の要因は、基本的に異なるので相関性が低い。このため、現在以降のタイヤ空気圧の変化を精度よく予測する上では、外部要因である外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量と、タイヤ自体の要因であるエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量とを分けて推定することが望ましい。

【0037】

［外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量］
上述の如く、タイヤ空気圧は、外気温の影響を受ける。外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量は、地域および季節の違いによって異なる。例えば、図６に示すように、外気温の高い地域の方が外気温の低い地域に比べてタイヤ空気圧の減少量が多い傾向がある。加えて、外気温の低い季節に比べて外気温の高い季節の方がタイヤ空気圧の減少量が多い傾向がある。また、外気温は、例えば、図７に示すように、一日の中でも大きく変化するとともに、季節によっても大きく変化する。

【0038】

このため、外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量については、予め車載機３に記憶した情報だけで推定することが困難である。車両１０がある地域の天気予報や過去の外気温の変化に基づいて、現在以降の外気温を予測し、予測した外気温に基づいて外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定することが望ましい。

【0039】

そこで、車載機３は、例えば、図８の数式Ｍ１で示す温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）を用いて外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定する。図８の数式Ｍ１における“ｓ”は、温度による空気圧変動率［ｋＰａ／℃］であり、例えば、１．５程度の値に設定される。“Ｔ（ｔ）”は、現在からｔ日目における外気温の予測値である。“Ｔ_０”は、例えば、タイヤ空気圧の調圧日における外気温である。

【0040】

［エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量］
一方、図９に示すように、タイヤ空気圧は、エアリークによって経時的に減少する。一日当たりのタイヤ空気圧の減少量が一定である場合、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量は、以下の数式Ｍ２で示す線形予測モデルΔＰ_Ｎ（ｔ）によって簡易に推定することができる。

【0041】

ΔＰ_Ｎ（ｔ）＝ｋ_０ｔ＋ｑ ・・・（Ｍ２）
上記の数式Ｍ２における“ｔ”は、現在から予測日までの日数である。“ｋ”は一日あたりのタイヤ空気圧の減少量（リーク量）に対応するリーク係数である。また、“ｑ”は、調圧日のタイヤ空気圧に対応する切片係数である。この線形予測モデルΔＰ_Ｎ（ｔ）は、例えば、回帰分析によって求めることが可能である。

【0042】

ところが、一日あたりのリーク量は、一定ではなく、外気温の変化によって変化する。図１０は、一年間でのタイヤ空気圧の変化、一月毎のリーク量に対応するリーク係数ｋ、一月毎の外気温の平均値Ｔ_ｍｅａｎの関係を示している。図１０に示すように、一月毎に求めたリーク係数ｋは、外気温の平均値Ｔ_ｍｅａｎと同様に変化する。

【0043】

このことを踏まえると、リーク係数ｋは、外気温に応じて、一月毎に設定することが望ましい。現在からｉヶ月目のリーク係数ｋｉは、図１１に示すように、現在のリーク係数ｋ_０、直近の一ヶ月の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿０}、ｉヶ月目の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}、所定の係数ｒに基づいて求めることができる。なお、ｉヶ月目の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}は、天気予報に含まれる現在以降の外気温の予測値に基づいて推定可能である。

【0044】

そして、現在からｔ日目（ｄヶ月、ｔ_ｍ日後）におけるエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量は、図１２の数式Ｍ３で示すリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）に基づいて精度良く推定することができる。なお、“ｔ_ｎ”は、現在の日数を示している。

【0045】

ここで、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）の一項目のΔＰ_Ｎは、前回調圧してから現在までの自然リークによるタイヤ空気圧の変化量である。ΔＰ_Ｎは、前回調圧してから現在までのタイヤ空気圧の変化量から外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を除去することで得られる。また、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）の二項目は、現在からｄヶ月（“ｄ”に“３０”を乗じた日数）経過した時点でのエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量である。さらに、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）の三項目は、端数となる日数ｔｍを経過した時点でのエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量である。なお、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）では、ｉヶ月目のリーク係数ｋｉに“３０”を乗じた値（＝３０ｋｉ）をｉヶ月目のタイヤ空気圧の変化量として算出している。

【0046】

［タイヤ空気圧の予測変化モデル］
ＴＰＭＳでは、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）およびリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）を用いて、現在以降のタイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルΔＰ（ｔ）を作成する。予測変化モデルΔＰ（ｔ）は、図１３の数式Ｍ４に示すように、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）とリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）とを足し合わせたものである。

【0047】

［タイヤ空気圧の予測処理］
次に、車載機３が実行するタイヤ空気圧の予測処理の流れについて図１４のフローチャートを参照しつつ説明する。図１４に示すタイヤ空気圧の予測処理は、例えば、タイヤ空気圧が調圧されると開始される。

【0048】

図１４に示すように、車載機３は、ステップＳ１００にて、タイヤ空気圧の調圧日におけるタイヤ空気圧および外気温をタイヤセンサ２や他のＥＣＵ経由で取得し、取得したタイヤ空気圧および外気温を初期値Ｐ_０、Ｔ_０としてメモリに記憶する。また、車載機３は、他のＥＣＵ経由で、タイヤ空気圧を調圧した際の時間ｔ_０を取得する。

【0049】

続いて、車載機３は、ステップＳ１１０にて、タイヤ空気圧の調圧時からの経過時間または前回タイヤ空気圧を予測してからの経過時間が２４時間以上であるか判定する。この結果、経過時間が２４時間以上であると、車載機３は、ステップＳ１２０に移行して、新規にタイヤ空気圧Ｐｔおよび外気温Ｔｔをタイヤセンサ２や他のＥＣＵ経由で取得する。

【0050】

続いて、車載機３は、ステップＳ１３０にて、タイヤ空気圧の調圧時からのタイヤ空気圧の変化量と外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量ΔＰ_Ｔを算出する。そして、車載機３は、ステップＳ１４０にて、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量であるリーク量ΔＰ_Ｎ（＝ΔＰ－ΔＰ_Ｔ）を算出する。

【0051】

続いて、車載機３は、ステップＳ１５０にて、直近一ヶ月のリーク量ΔＰ_Ｎに基づいて、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量の線形予測モデルΔＰ_Ｎ（ｔ）を作成する。線形予測モデルΔＰ_Ｎ（ｔ）は、例えば、時間ｔを説明変数とし、タイヤ空気圧の変化量を目的変数とする回帰分析により作成可能である。

【0052】

続いて、車載機３は、ステップＳ１６０にて、車両１０が使用される地域の直近一ヶ月の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿０}を算出するとともに、現在以降のｉヶ月目の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}を推定する。平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿０}は、例えば、車載機３のメモリに保存された外気温Ｔｔのデータに基づいて算出される。また、平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}は、サービスセンタ６３から取得した天気予報等に含まれる現在以降の外気温の予測値に基づいて推定される。なお、外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿０}、Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}は、例えば、クラウドサーバ６４に保存された外気温データに基づいて算出されるようになっていてもよい。

【0053】

続いて、車載機３は、ステップＳ１７０にて、現在以降のｉヶ月目のリーク係数ｋｉを算出する。ｉヶ月目のリーク係数ｋｉは、図１１に示すように、現在のリーク係数ｋ_０、直近の一ヶ月の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿０}、ｉヶ月目の外気温の平均値Ｔ_{ｍｅａｎ＿ｉ}、所定の係数ｒに基づいて求められる。

【0054】

続いて、車載機３は、ステップＳ１８０にて、現在からｔ日目（ｄヶ月、ｔ_ｍ日後）におけるエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量を予測するリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）を作成する。このリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）は、図１２に示す数式Ｍ３と同じである。

【0055】

続いて、車載機３は、ステップＳ１９０にて、予測変化モデルΔＰ（ｔ）を用いてタイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数である警報推定日ｔ_３を算出する。当該警報推定日ｔ_３は、以下の不等式Ｍ５および数式Ｍ６を解くことで算出可能である。

【0056】

Ｐ_０－ΔＰ（ｔ_３）≦Ｐ_ｔｈ ・・・（Ｍ５）
ΔＰ（ｔ_３）＝ΔＰ_Ｔｆ（ｔ_３）＋ΔＰ_Ｎｆ（ｔ_３） ・・・（Ｍ６）
なお、数式Ｍ６における温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ_３）は、一日における最も低い外気温（最低気温）の予測値Ｔ_ＭＩＮ（ｔ_３）を用いた以下の数式Ｍ７に示すモデルである。

【0057】

ΔＰ_Ｔｆ（ｔ_３）＝ｓ（Ｔ_ＭＩＮ（ｔ_３）－Ｔ_０） ・・・（Ｍ７）
続いて、車載機３は、ステップＳ２００にて、警報推定日ｔ_３が３０日未満であるか否かを判定する。この結果、警報推定日ｔ_３が３０日未満でない場合、車載機３は、ステップＳ１１０に戻る。一方、警報推定日ｔ_３が３０日未満である場合、車載機３は、ステップＳ２１０にて、タイヤ空気圧の調整を促す情報をメータ５側に送信して当該情報をユーザに報知した後、ステップＳ１１０に戻る。

【0058】

ここで、車載機３のうち、現在以降のタイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルΔＰ（ｔ）を作成し、予測変化モデルΔＰ（ｔ）に基づいて、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数を推定する構成が日数推定部３３１を構成する。また、車載機３のうち、現在以降の外気温を予測する構成が外気温予測部３３２を構成する。

【0059】

以上説明したＴＰＭＳの車載機３は、現在以降のタイヤ空気圧の変化量を予測する予測変化モデルΔＰ（ｔ）を作成し、当該予測変化モデルΔＰ（ｔ）に基づいて、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数を推定する。そして、当該日数が経過する前にタイヤ空気圧の調整を促すための情報をメータ５から報知する。これによると、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となる前段階で、タイヤ空気圧の調整を促すための情報がユーザ等に報知される。このため、ユーザ等がタイヤ空気圧の調整の適切な実施タイミングを把握することが可能となる。このこと、燃費の向上及びタイヤ状態の劣化抑制に有効である。

【0060】

（１）予測変化モデルΔＰ（ｔ）は、外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定する温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）と、エアリークに起因する前記タイヤ空気圧の変化量を推定するリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）と、を含んでいる。そして、車載機３は、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）で推定されるタイヤ空気圧の変化量とリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）で推定されるタイヤ空気圧の変化量とを合算したものに基づいて日数を推定する。タイヤ空気圧は、外気温の影響およびエアリークによって変化する。このため、外気温およびエアリークを考慮して現在以降のタイヤ空気圧を予測する予測変化モデルΔＰ（ｔ）を用いることで、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるタイミングを精度よく推定することができる。

【0061】

（２）リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）は、所定期間におけるエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量を所定期間毎に外気温の予測値に応じて補正し、この補正によって得られた値の積算値を用いてエアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量として推定する。エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量は、外気温の影響を受ける。このため、外気温を考慮してリークに起因するタイヤ空気圧の変化量を推定することで、現在以降のタイヤ空気圧の変化量の推定精度を向上させることができる。

【0062】

（３）温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）は、外気温の予測値において、一日における最も低い外気温を用いて外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定する。車両１０の安全性を考慮すると、タイヤ空気圧が異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となる最短の日数を推定することが望ましい。タイヤ空気圧は、外気温が低くなると小さくなり、外気温が高くなると大きくなる。そして、外気温に起因するタイヤ空気圧の変化量は、外気温が低くなるほど大きくなる。このため、例えば、外気温が高い状態で外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定する場合、タイヤ空気圧の変化量が小さくなり易く、タイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数が長くなり易い。また、外気温が低い状態で外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定する場合、タイヤ空気圧の変化量が大きくなり易く、タイヤ空気圧が予め定めた異常圧力値Ｐ_ｔｈ以下となるのに要する日数が短くなり易い。したがって、車両１０の安全性を高める上では、図１５において黒菱形のポイントで示すように、一日における最も低い外気温を用いて現在以降のタイヤ空気圧の変化量を推定することが望ましい。これによれば、早期にタイヤ空気圧の警報が行われ、車両１０の安全性が向上する。

【0063】

（他の実施形態）
以上、本開示の代表的な実施形態について説明したが、本開示は、上述の実施形態に限定されることなく、例えば、以下のように種々変形可能である。

【0064】

上述の実施形態の如く、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）は、タイヤ空気圧の変化量を外気温の予測値に応じて補正した値の積算値に基づいて、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量として推定するようになっていることが望ましいが、これに限定されない。リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）は、例えば、線形予測モデルΔＰ_Ｎ（ｔ）に基づいて、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量として推定するようになっていてもよい。また、リーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）は、例えば、非線形予測モデルに基づいて、エアリークに起因するタイヤ空気圧の変化量として推定するようになっていてもよい。

【0065】

上述の実施形態の如く、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）は、外気温の予測値において、一日における最も低い外気温を用いて外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定するようになっていることが望ましいが、これに限定されない。温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）は、外気温の予測値における平均的な外気温や最も高い外気温を用いて外気温の変化に起因するタイヤ空気圧の変化量を推定するようになっていてもよい。

【0066】

上述の実施形態の如く、予測変化モデルΔＰ（ｔ）は、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）とリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）とを含んでいることが望ましいが、これに限定されない。
予測変化モデルΔＰ（ｔ）は、温度変化モデルΔＰ_Ｔｆ（ｔ）およびリーク変化モデルΔＰ_Ｎｆ（ｔ）の一方のモデルに基づいて、タイヤ空気圧の変化量を推定するようになっていてもよい。

【0067】

上述の実施形態のタイヤセンサ２および車載機３は、ＢＬＥの通信方式に基づいて双方向に通信可能に構成されているが、ＢＬＥ以外の通信方式に基づいて双方向に通信可能に構成されていてもよい。

【0068】

上述の実施形態では、４つの車輪１０ａ～１０ｄを有する車両１０に対して本開示のＴＰＭＳを適用したものを例示したが、さらに車輪数が多い車両１０に対しても、同様に本開示のＴＰＭＳを適用することができる。

【0069】

上述の実施形態において、実施形態を構成する要素は、特に必須であると明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。

【0070】

上述の実施形態において、実施形態の構成要素の個数、数値、量、範囲等の数値が言及されている場合、特に必須であると明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されない。

【0071】

上述の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に特定の形状、位置関係等に限定される場合等を除き、その形状、位置関係等に限定されない。

【0072】

本開示の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータで、実現されてもよい。本開示の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータで、実現されてもよい。本開示の制御部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせで構成された一つ以上の専用コンピュータで、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

【符号の説明】

【0073】

１０ 車両
１０ａ～１０ｄ 車輪
２ タイヤセンサ
２１ 空気圧検出部
３３１ 日数推定部
４ メータ（報知部）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】