特許 7469868 制動距離予測システムおよび制動距離予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-09

(45)【発行日】2024-04-17

(54)【発明の名称】制動距離予測システムおよび制動距離予測方法

(51)【国際特許分類】

   B60W 30/09 20120101AFI20240410BHJP

   G01L 5/16 20200101ALI20240410BHJP

   B60W 30/16 20200101ALI20240410BHJP

   B60W 40/06 20120101ALI20240410BHJP

   B60W 50/14 20200101ALI20240410BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20240410BHJP

【ＦＩ】

B60W30/09

G01L5/16

B60W30/16

B60W40/06

B60W50/14

G08G1/16 C

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2019218317

(22)【出願日】2019-12-02

(65)【公開番号】P2021088226

(43)【公開日】2021-06-10

【審査請求日】2022-10-13

(73)【特許権者】

【識別番号】000003148

【氏名又は名称】ＴＯＹＯ ＴＩＲＥ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(72)【発明者】

【氏名】水谷 浩人

【審査官】竹村 秀康

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１６－１１２９６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００２－０１３４２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０９－３２３６２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１２２７５３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６０Ｗ １０／００－１０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００－６０／００

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ０１Ｌ ５／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

タイヤに配設されたセンサによって計測される３軸方向の加速度を含む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３軸方向のタイヤ力、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鉛直方向の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、
前記タイヤ力算出部は、３軸方向のタイヤ力および最大摩擦係数を教師データとして用いて学習された学習型の前記演算モデルによって前記タイヤ力を算出することを特徴とする制動距離予測システム。

【請求項2】

前記制動距離算出部は、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とを特徴とする請求項１に記載の制動距離予測システム。

【請求項3】

前記制動距離算出部は、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とを特徴とする請求項１に記載の制動距離予測システム。

【請求項4】

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によって車両を制御する車両制御部を更に備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の制動距離予測システム。

【請求項5】

前方車両との間の位置関係を計測する外界センサを更に備え、
前記車両制御部は、前記制動距離算出部によって算出された制動距離よりも、前記外界センサで計測された位置関係に基づく車間距離が大きくなるように車両を制御することを特徴とする請求項４に記載の制動距離予測システム。

【請求項6】

前記車両制御部は、車間距離が制動距離以下であるとの情報を外部へ報知することを特徴とする請求項４に記載の制動距離予測システム。

【請求項7】

制動距離予測システムが、タイヤに配設されたセンサによって計測される３軸方向の加速度を含むタイヤの物理量を取得するセンサ情報取得ステップと、
制動距離予測システムが、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３軸方向のタイヤ力、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、
制動距離予測システムが、前記タイヤ力算出ステップによって算出された鉛直方向の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、
制動距離予測システムが、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、
前記タイヤ力算出ステップは、３軸方向のタイヤ力および最大摩擦係数を教師データとして用いて学習された学習型の前記演算モデルによって前記タイヤ力を算出することを特徴とする制動距離予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

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。

【背景技術】

【0002】

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。

【0003】

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。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特表２０１８－５１７９７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

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。

【0006】

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。

【課題を解決するための手段】

【0007】

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。

【0008】

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。

【発明の効果】

【0009】

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。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】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。

【図2】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。

【図3】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4】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。

【図5】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。

【発明を実施するための形態】

【0011】

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。

【0012】

（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。

【0013】

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。

【0014】

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。

【0015】

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。

【0016】

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。

【0017】

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。

【0018】

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。

【0019】

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。

【0020】

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。

【0021】

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。

【0022】

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。

【0023】

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。

【0024】

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。

【0025】

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。

【0026】

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。

【0027】

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。

【0028】

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。

【0029】

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。

【0030】

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。

【0031】

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。

【0032】

【数1】

【0033】

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。

【0034】

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。

【0035】

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。

【0036】

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）。

【0037】

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）。

【0038】

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。

【0039】

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。

【0040】

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。

【0041】

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。

【0042】

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。

【0043】

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。

【0044】

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。

【0045】

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。

【0046】

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。

【0047】

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。

【0048】

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。

【0049】

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。

【0050】

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。

【符号の説明】

【0051】

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。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】