知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
▶ ブリヂストン アメリカズ タイヤ オペレーションズ、 エルエルシーの特許一覧
特許7596557自動車タイヤの現場使用過酷度を定量化するためのシステム、方法、及びタイヤ老化モデル
(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】2024-11-29
(45)【発行日】2024-12-09
(54)【発明の名称】自動車タイヤの現場使用過酷度を定量化するためのシステム、方法、及びタイヤ老化モデル
(51)【国際特許分類】
G01M 17/02 20060101AFI20241202BHJP
B60C 23/04 20060101ALI20241202BHJP
B60C 19/00 20060101ALI20241202BHJP
【ＦＩ】
G01M17/02
B60C23/04 220B
B60C23/04 160A
B60C19/00 H
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2023555697
(86)(22)【出願日】2022-04-08
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2024-04-02
(86)【国際出願番号】 US2022024038
(87)【国際公開番号】W WO2022217061
(87)【国際公開日】2022-10-13
【審査請求日】2023-09-12
(31)【優先権主張番号】63/172,879
(32)【優先日】2021-04-09
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】515168916
【氏名又は名称】ブリヂストン アメリカズ タイヤ オペレーションズ、 エルエルシー
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】スタルネーカー，デイビッド オー．
(72)【発明者】
【氏名】パルマー，ロバート
【審査官】福田 裕司
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１６－２２３８５７（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２０／１９０４３０（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１２－１１６４１７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－１７７２７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０８５６１０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１０４４７３（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０１８５４２９（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｍ １７／０２
Ｂ６０Ｃ ２３／０４
Ｂ６０Ｃ １９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
タイヤ監視方法であって、複数のタイヤを有する自動車に搭載された少なくとも１つのデータ取得デバイスを介して、前記複数のタイヤの各々について、少なくとも周囲温度及び含有空気温度と、垂直荷重と膨張圧力と速度のうちの１つ以上と、に対応する信号を収集することと、
前記複数のタイヤの各々の酸化老化特性を算出することであって、少なくとも前記信号により収集された前記周囲温度及びそれぞれの含有空気温度と、時間及び走行距離に関する前記酸化老化特性のそれぞれの蓄積レートであり前記複数のタイヤの各々について、前記垂直荷重と前記膨張圧力と前記速度のうちの前記１つ以上に関して算出されたそれぞれの前記蓄積レートと、に基づいて、前記酸化老化特性を算出することと、
前記複数のタイヤの各々の算出された前記酸化老化特性を補正することであって、前記周囲温度から置換された固定された基準周囲温度と前記含有空気温度との差、時間及び走行距離に関する算出された前記酸化老化特性のそれぞれの蓄積レートと、に関して、少なくとも部分的にアレニウス反応速度積分により、算出された前記酸化老化特性を補正することと、
前記複数のタイヤのうちの１つ以上について、補正された前記酸化老化特性に基づいて、監視された特性及び前記監視された特性のそれぞれの蓄積レートに対応する出力信号を選択的に生成することと、を含む、タイヤ監視方法。
【請求項2】
前記複数のタイヤの各々について前記自動車上のそれぞれの位置を識別することと、前記複数のタイヤの前記自動車上のそれぞれの位置ごとに、補正された前記特性、及び補正された前記特性の前記それぞれの蓄積レートに基づいて、タイヤ寿命状態を予測することと、を更に含み、
前記出力信号が、前記複数のタイヤのうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
定義されたフリート内の複数の自動車の各々に関して更に提供され、前記対応する複数のタイヤの各々についての周囲温度及び含有空気温度に対応する、収集された前記少なくとも信号の各々について、少なくともそれぞれの自動車を識別することと、
前記定義されたフリート内のそれぞれの自動車ごとに、補正された前記特性、及び補正された前記特性の前記それぞれの蓄積レートに基づいて、タイヤ寿命状態を予測することと、を含み、
前記出力信号が、前記複数の自動車のうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
定義された複数のフリートの各々内の複数の自動車の各々に関して更に提供され、前記対応する複数のタイヤの各々についての周囲温度及び含有空気温度に対応する、収集された前記少なくとも信号の各々について、少なくともそれぞれの自動車及びそれぞれのフリートを識別することと、
それぞれのフリートごとに、補正された前記特性、及び補正された前記特性の前記それぞれの蓄積レートに基づいて、タイヤ寿命状態を予測することと、を含み、
前記出力信号が、前記複数のフリートのうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
タイヤ監視システムであって、複数のタイヤを有する自動車に搭載され、前記複数のタイヤの各々について、少なくとも、周囲温度及び含有空気温度に対応する信号を生成するように構成された少なくとも１つのデータ取得デバイスと、
前記少なくとも１つのデータ取得デバイスに通信可能にリンクされ、そこから生成された前記信号を受信するコンピューティングデバイスであって、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法のステップの実行を命令するように更に構成された、コンピューティングデバイスと、を備える、タイヤ監視システム。
【請求項6】
複数のタイヤを有する１つ以上の自動車の各々に搭載された少なくとも１つのデータ取得デバイスに通信可能にリンクされたクラウドサーバであって、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法のステップの実行を命令するように構成された、クラウドサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、概して、車輪付き自動車のタイヤの性能面の定量化に関する。より詳細には、本明細書に開示されるシステム、方法、及び関連するアルゴリズムは、自動二輪車、民生用車両（例えば、乗用車及び軽トラック）、商用車及びオフロード（off-road、ＯＴＲ）車両を含むがこれらに限定されない車輪付き自動車のタイヤについて、フリート、フリート内の個々の自動車、又は個々のタイヤ位置に固有の動作条件及び／又は環境条件の過酷度を定量化するために利用される老化メトリックに関する。
【背景技術】
【0002】
概括的に言えば、本明細書に開示されるシステム及び方法の様々な実施形態は、例えば所与のタイヤに関連付けられた周囲温度及び／又は含有空気温度（contained air temperature、ＣＡＴ）を含む、自動車に関連付けられた検出された動作条件及び／又は環境条件を実装することができる。応答は、好ましくは、例えば、タイヤ内に、タイヤ上に、又は他の方法でタイヤに関連付けて取り付けられ得るタイヤ空気圧力監視システム（Tire Pressure Monitoring Systems、ＴＰＭＳ）などのデータ取得システムを使用して直接測定され得る。データ取得システムは、タイヤが種々の道路及び路面上を転動しているときにデータを連続的に収集し、更に、そのようなデータを、例えばセルラー通信ネットワークを介してクラウドサーバなどの中央コンピューティングデバイスに送信することができる。
【0003】
当業者であれば、含有空気温度が現場動作条件の過酷度を示すことを理解するであろう。高い荷重及び速度、低い膨張圧力、高い周囲温度及び太陽負荷は、個別に又は集合的に、含有空気温度を上昇させる働きをし得る。タイヤ寿命へのタイヤ温度の影響は線形ではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本明細書に開示されるシステム及び方法の実施形態は、例えば、アレニウス酸化反応速度式及びタイヤサンプリング期間の時間／持続時間にわたる積分に基づいて老化単位（Aging Unit、ＡＵ）を計算するための方法を含むことができる。老化単位は、タイヤの寿命を通して、動作条件及び／又は環境条件が比較的厳しい場合にはより急速に、それらが比較的穏やかな場合にはよりゆっくりと蓄積され得る。自動車が駐車されているときでさえ、若干の蓄積が生じる。各ＡＵは、特定の条件下で、例えば、７０°Ｆのガレージに１ヶ月間駐車された（すなわち、動作していない）場合に生じる酸化老化の量として定義され得る。
【0005】
例えば、時間に関して、又は走行距離に関して指数付けされるような、ＡＵが蓄積されるレート（それぞれ、ＡＩ時間、ＡＩ距離）は、自動車及び／又は車両フリート動作を別のものに対して比較するために使用され得る。
【0006】
測定値は更に、例えば二重駆動車軸の内側位置が対応する外側位置より急速に老化することなど、この場合に対しても、タイヤ位置決めが自動車に及ぼす影響を示すことができる。
【0007】
例えば、国中の長距離輸送車両フリート及び地域自動車フリートのような、車両フリート間の測定値は、老化の過酷度の相対的な差を示すために、比較されてもよい。
【0008】
動作条件の違いをよりよく理解するために、環境条件の影響も除去することができる。本明細書に更に開示されるデルタ老化単位（ΔＡＵ）などの修正されたメトリックは、周囲温度を、固定された７０°Ｆの周囲温度に置き換えることによって、周囲温度の影響を具体的に除去するか、又は他の方法で考慮することができる。このようにして、米国南西部で運転される自動車の動作条件のタイヤ過酷度は、周囲条件の影響を受けることなく、カナダで運転される自動車と有意に比較することができる。ΔＡＵはまた、時間及び／又は距離に指数付けすることができる（それぞれ、ＡＩ時間、ＡＩ距離）。
【0009】
本明細書に開示されるタイヤ監視方法の実施形態は、複数のタイヤを有する自動車に搭載された少なくとも１つのデータ取得デバイスを介して、複数のタイヤの各々について、少なくとも、周囲温度及び含有空気温度に対応する信号を収集することを含む。コンピューティングデバイスは、複数のタイヤの各々の酸化老化特性を、少なくとも、収集された周囲温度及びそれぞれの含有空気温度、並びに時間及び／又は走行距離に関する酸化老化特性のそれぞれの蓄積レートに基づいて、確認するように構成され得る。複数のタイヤの各々の酸化老化特性は、固定された基準周囲温度、並びに時間及び／又は走行距離に関する酸化老化特性のそれぞれの蓄積レートに関して更に確認され得る。出力信号は、複数のタイヤのうちの１つ以上について、監視された特性及び監視された特性のそれぞれの蓄積レートに対応して選択的に生成され得る。
【0010】
上記で参照した実施形態による例示的な態様では、酸化老化特性は、少なくとも部分的に、アレニウス反応速度積分によって確認され得る。
【0011】
上記で参照した実施形態による別の例示的な態様は、少なくとも１つのデータ取得デバイスを介して、複数のタイヤの各々について、垂直荷重、膨張圧力、及び速度のうちの１つ以上に対応する信号を収集することを含むことができ、酸化老化特性の蓄積レートは、複数のタイヤの各々について、垂直荷重、膨張圧力、及び速度のうちの１つ以上に関して更に確認され得る。
【0012】
上記で参照した実施形態による別の例示的な態様は、複数のタイヤの各々について自動車上のそれぞれの位置を識別することと、複数のタイヤの自動車上のそれぞれの位置ごとに、確認された特性、及び確認された特性のそれぞれの蓄積レートに基づいて、タイヤ寿命状態を予測することと、を含み得る。出力信号は、複数のタイヤのうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成され得る。
【0013】
上記で参照した実施形態による別の例示的な態様は、定義されたフリート内の複数の自動車の各々に関して更に提供され得る。少なくともそれぞれの自動車は、対応する複数のタイヤの各々についての周囲温度及び含有空気温度に対応する、収集された少なくとも信号の各々について識別され、タイヤ寿命状態は、定義されたフリート内のそれぞれの自動車ごとに、確認された特性、及び確認された特性のそれぞれの蓄積レートに基づいて予測される。出力信号は、複数の自動車のうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成され得る。
【0014】
上記で参照した実施形態による別の例示的な態様は、複数の定義されたフリートの各々内の複数の自動車の各々に関して更に提供され得る。少なくともそれぞれの自動車及びそれぞれのフリートは、対応する複数のタイヤの各々についての周囲温度及び含有空気温度に対応する、収集された少なくとも信号の各々について識別されてもよく、タイヤ寿命状態は、それぞれのフリートごとに、確認された特性、及び確認された特性のそれぞれの蓄積レートに基づいて予測される。出力信号は、複数のフリートのうちの１つ以上について決定された介入イベントに対応して選択的に生成され得る。
【0015】
別の実施形態では、タイヤ監視システムは、複数のタイヤを有する自動車に搭載され、複数のタイヤの各々について、少なくとも、周囲温度及び含有空気温度に対応する信号を生成するように構成された少なくとも１つのデータ取得デバイスを含み得る。コンピューティングデバイスは、少なくとも１つのデータ取得デバイスに通信可能にリンクされ、上記で参照した方法の実施形態、及び関連する（任意選択の）例示的な態様に従ってステップの実行を命令するように構成される。
【0016】
上記で参照したシステムの例示的な態様では、コンピューティングデバイスは、例えば、クラウドサーバシステム又はローカル電子制御ユニットの一部であり得る。
【0017】
別の実施形態では、例えばクラウドサーバシステムなどのコンピューティングデバイスは、独立して提供され、１つ以上の車両に関連付けられたデータ取得デバイスに通信可能にリンクされ、上記で参照した方法の実施形態、及び関連する（任意選択の）例示的な態様に従ってステップの実行を命令するように構成される。
【図面の簡単な説明】
【0018】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態をより詳細に例解する。
【発明を実施するための形態】
【0019】
概して図１～図１７ｃを参照して、発明の種々の例示的な実施形態がここで詳細に説明され得る。様々な図が、様々な共通の要素及び特徴を他の実施形態と共有する実施形態を説明することがある場合、同様の要素及び特徴は同じ参照番号を与えられ、その重複する説明は以下で省略されることがある。
【0020】
本明細書に開示されるようなシステムの種々の実施形態は、本明細書に開示されるような少なくともタイヤ摩耗予測モデルを効果的に実装するために、複数の分散データコレクタ並びに（例えば、個々のユーザ及び／又は車両に関連付けられた）コンピューティングノードと機能的に通信する集中型コンピューティングノード（例えば、クラウドサーバ）を含み得る。
【0021】
最初に図１を参照すると、システム１００の例示的な実施形態は、車両にオンボードであり、少なくともデータを取得し、当該データをリモートサーバ１３０に送信し及び／又は本明細書に開示されるように関連する計算を実行するように構成されたコンピューティングデバイス１０２を含む。コンピューティングデバイスは、（図示されるように）分散車両データ収集及び制御システムの一部として携帯型若しくは別様にモジュール式であり得るか、又は別様に、中央車両データ収集制御システム（図示せず）に対して一体的に提供され得る。デバイスは、プロセッサ１０４と、プログラム論理１０８が常駐するメモリ１０６とを含み得る。種々の実施形態におけるコンピューティングデバイス１０２は、車両電子制御ユニット（electronic control unit、ＥＣＵ）若しくはその構成要素であり得るか、又は別様に、例えば、車両マウントに対して恒久的に若しくは取り外し可能に提供された、本質的に別個のものであり得る。
【0022】
概して、本明細書に開示されるようなシステム１００は、１つ以上の車両にわたって分散された多数の構成要素を実装し得るが、例えば必ずしもフリート管理エンティティに関連付けられておらず、更に、通信ネットワークを介して車両の各々と機能的に通信する中央サーバ１３０又はサーバネットワークを実装し得る。車両構成要素は、典型的には、例えば、コントローラエリアネットワーク（controller area network、ＣＡＮ）バスネットワークにリンクされ、それによってローカル処理ユニットに信号を提供する、例えば、車体加速度計、ジャイロスコープ、慣性測定ユニット（inertial measurement unit、ＩＭＵ）、全地球測位システム（global positioning system、ＧＰＳ）トランスポンダ１１２などの位置センサ、タイヤ空気圧力監視システム（ＴＰＭＳ）センサ送信機１１８及び関連付けられたオンボード受信機などの１つ以上のセンサを含み得る。例解される実施形態は、それによって、例解目的のために、本発明の範囲を別様に限定することなく、周囲温度センサ１１６と、例えば車両に関連付けられる加速データを収集するように構成された車両速度センサ１１４と、ＤＣ電源１１０と、を含む。
【0023】
本明細書に開示されるセンサのうちの１つ以上は、一体化され得るか、又はそうでない場合、構造内で個別かつ分散されているのではなく、所与のモジュール構造内に集合的に配置され得る。例えば、本明細書で言及されるタイヤ搭載型ＴＰＭＳセンサは、複数のタイヤ固有の条件（例えば、半径方向加速度、膨張圧力、含有空気温度）の各々に対応する出力信号を生成するように構成され得る。ＴＰＭＳセンサは、例えば、タイヤの空気キャビティの内部に搭載され得、わずかに高く置かれ得、金属リムによる悪影響を受けないように、金属リムから隔離され得る。
【0024】
様々なバスインターフェース、プロトコル、及び関連ネットワークは、それぞれのデータソースとローカルコンピューティングデバイスとの間の通信に関して当技術分野で周知であり、当業者であれば、そのようなツール及びそれを実装するための手段の広範囲を認識するであろう。
【0025】
図１に表される実施形態は、本明細書に開示されるようなシステム又は方法の範囲を限定するものではなく、代替の実施形態では、モデル１３４のうちの１つ以上が、サーバレベルではなく、オンボードコンピューティングデバイス１０２（例えば、電子制御ユニット）においてローカルに実装され得ることに留意されたい。例えば、モデル１３４は、サーバレベルで経時的に生成及び訓練され、本明細書に開示されるような１つ以上のステップ又は動作のローカル実行のためにオンボードコンピューティングデバイス１０２にダウンロードされ得る。
【0026】
他の代替の実施形態では、様々なセンサ１１２、１１４、１１６、１１８のうちの１つ以上は、例えば、セルラー通信ネットワークを介して、又は車両のユーザが携行するモバイルコンピューティングデバイス（図示せず）を介して、ローカル車載デバイス１０２を用いずにリモートサーバ１３０と通信するように構成され得る。
【0027】
システム１００は、例えば、フリート管理サーバ若しくは他のユーザのコンピューティングデバイス１４０上に常駐する追加の分散されたプログラム論理、又は（例えば、視覚及び／若しくは音声インジケータを介した）リアルタイム通知のための、車両に常駐するか、若しくはそのドライバに関連付けられたデバイス（図示せず）のユーザインターフェースを含み得、フリート管理デバイスは、いくつかの実施形態では、通信ネットワークを介してオンボードデバイス１０２に機能的にリンクしている。システムプログラミング情報は、例えば、ドライバによって、又はフリートマネージャによってオンボードで提供され得る。
【0028】
本明細書で使用されるときの「ユーザインターフェース」という用語は、別途記載のない限り、ダウンロードされた又は別様に常駐するプログラムアプリケーションを含むがこれらに限定されない、本明細書に開示されるようなサーバ及び／又はデバイスに対するユーザ対話をユーザデバイスが容易にするのに用いる任意の入出力モジュールと、ウェブブラウザ、個々のウェブページ又はホストされるホストされるウェブサイトを集合的に規定するウェブページなどのようなウェブポータル、などを含み得る。ユーザインターフェースは、パーソナルモバイルコンピューティングデバイスに関して、ボタン及びディスプレイ部分の文脈で更に説明され得、これらは、独立して配置され得るか又はそうでない場合、例えば、タッチスクリーンに対して相互に関連付けられ得、更に音声及び／又は明示的なユーザ対話機能を用いない視覚的な入出力機能を含み得る。
【0029】
車両及びタイヤセンサ１１２、１１４、１１６、１１８は、一実施形態では、一意の識別子が更に提供され得、オンボードデバイスプロセッサ１０４は、同じ車両上のそれぞれのセンサから提供される信号を区別することができ、更に、特定の実施形態では、中央サーバ１３０及び／又はフリート保守管理者クライアントデバイス１４０は、複数の車両にわたってタイヤ１０１並びに関連付けられた車両及び／又はタイヤセンサから提供される信号を区別し得る。換言すれば、センサ出力値は、種々の実施形態において、本明細書に開示されるような計算のために、オンボード又はリモート／下流のデータストレージ及び実装を目的として、特定のタイヤ１０１、特定の車両、及び／又は特定のタイヤ車両システムに関連付けられ得る。オンボードデバイスプロセッサ１０４は、図１に示すように、ホスト型サーバ１３０と直接通信し得るか、又は代替的には、ドライバのモバイルデバイス若しくはトラック装着されたコンピューティングデバイスが、オンボードデバイスの出力データを受信及び処理し／ホスト型サーバ１３０及び／又はフリート管理サーバ／デバイス１４０に送信するように構成され得る。
【0030】
特定の車両及び／又はタイヤセンサ１１２、１１４、１１６、１１８から受信された信号は、本明細書に開示される方法に従って計算するために必要に応じて選択的に取り出すために、オンボードデバイスメモリ１０６に記憶されるか、又はオンボードデバイスプロセッサ１０４に機能的にリンクされた等価なデータストレージネットワークに記憶され得る。本明細書で使用されるときの「データ記憶ネットワーク」は、一般に、データを記憶し、そこからのデータの選択的取り出しを可能にするように構成された個々の、集中化された、又は分散された論理的及び／又は物理的エンティティを指し得、例えば、限定はしないが、メモリ、ルックアップテーブル、ファイル、レジスタ、データベースなどを含み得る。いくつかの実施形態では、種々のセンサ１１２、１１４、１１６、１１８からの生データ信号は、車両からサーバ１３０に実質的にリアルタイムで通信され得る。代替的に、特に高周波データの連続データ伝送における固有の非効率を考慮して、データは、例えば、適切な（例えば、セルラー）通信ネットワークを介して、車両からリモートサーバ１３０へのより効率的な（例えば、周期的な時間ベース又は代替的に定義されたイベントベースの）送信のために、コンパイル、エンコード、及び／又は要約され得る。
【0031】
車両データ及び／又はタイヤデータは、通信ネットワークを介してホスト型サーバ１３０に送信されると、例えば、それと関連付けられたデータベース１３２に記憶され得る。サーバ１３０は、適切な入力として車両データ及び／又はタイヤデータを選択的に取り出し及び処理するために、本明細書に開示されるような１つ以上のアルゴリズムモデル１３４を含むか又は別様に関連付けられ得る。モデル１３４は、少なくとも部分的に、車両データ及び／又はタイヤデータの選択的な取り出しを可能にするプロセッサの実行を介して、更に、サーバ１３０に関連して記憶されているデータベース、ルックアップテーブルなどからの任意の追加のデータ又はアルゴリズムの入力のための電子通信において、実装され得る。
【0032】
システム１００は、例えば、フリート管理サーバ若しくは他のユーザのコンピューティングデバイス１４０上に常駐するような追加の分散されたプログラム論理、又は（例えば、視覚及び／若しくは音声インジケータを介した）リアルタイム通知のための、車両に常駐するか、若しくはそのドライバに関連付けられたデバイス（図示せず）のユーザインターフェースを含み得、フリート管理デバイス１４０は、いくつかの実施形態では、通信ネットワークを介してオンボードデバイス１０２に機能的にリンクしている。システムプログラミング情報は、例えば、ドライバによって、又はフリートマネージャによってオンボードで提供され得る。
【0033】
次に、本明細書で更に説明されるような機能及び利点の中でも、自動車タイヤの異なる性能態様を定量化するための、図２に表される例示的な方法２００について説明され得る。
【0034】
方法２００は、車両動作ステージ（ステップ２１０）において収集された信号で開始し、この方法は、前述したように、タイヤ内又はタイヤ上に取り付けられたタイヤ空気圧力監視システム（ＴＰＭＳ）などの従来のデータ取得デバイスを実装することができ、ＴＰＭＳは、含有空気温度２１１、周囲温度２１２、膨張圧力２１３、タイヤ識別子２１４、垂直荷重２１５、速度２１６などに対応する信号を生成する。データ取得デバイスは、タイヤが異なる道路及び路面上を転動しているときにデータを連続的に収集し得る。
【0035】
データ取得デバイスから収集された信号２１１～２１６は、例えば車両に常駐する電子制御ユニット１０２においてローカルに、又は例えばクラウドサーバノード１３０においてリモートに受信され、処理され得る（ステップ２２０）。システムは更に、対象のタイヤと同様のタイプの、及び対象のタイヤさえも含む複数のタイヤの各々に対応する情報を予め記憶しているか、又は別様にアクセス可能にし得る。
【0036】
方法２００は更に、含有空気温度及び周囲温度の各々に関連付けるなど、動作条件を定量化するための第１の過酷度メトリックを決定するステップ（ステップ２３０）、及び／又は測定された周囲温度を除去するか、さもなければ測定された周囲温度を定義された基準温度に置き換える、動作条件を定量化するための第２の過酷度メトリックを決定するステップ（ステップ２４０）を含む。従来の含有空気温度（ＣＡＴ）分布は、前述の第１又は第２のセットの範囲内の過酷度メトリックではない。たとえ有益であっても、そのような分布は、比較のために使用することが困難であり、例えば、より高い温度でのより短い時間が、より低い温度でのより長い時間よりも有害であり得ることを強調しない。
【0037】
本明細書に開示される例示的な第１の過酷度メトリックは、蓄積する老化メトリックとして老化単位（ＡＵ）を含むことができる。各ＡＵは、例えば、華氏７０度のガレージに１ヶ月間駐車した自動車のタイヤに生じる酸化老化の量に相当するものであってもよい。そのようなメトリックは、タイヤが経験した実際の蓄積老化を定量化するために、タイヤの寿命を通して蓄積され得る。車両が駐車されているときでさえ、ＡＵは、比較的遅いレートではあるが、増加し続けると理解してもよい。
【0038】
本明細書に開示される例示的な第２の過酷度メトリックは、デルタ老化単位（ΔＡＵ）を含んでもよく、ΔＡＵは、周囲温度の影響が計算から効果的に除去されることを除いて、ＡＵと同様である。例えば、異なる地理的領域又は異なる季節に動作するタイヤ又はフリートの比較を提供することが望ましい場合がある。実際の周囲温度の影響を分単位でＣＡＴから分離し、それを固定基準（例えば、華氏７０度）で置き換えることによって、動作条件（荷重、速度、膨張）の影響を環境条件から分離することが可能になる。
【0039】
追加の関連する過酷度メトリックは、時間又は距離に指数付けされたときの現場動作タイヤ温度の過酷度を表す単一の値として老化指数（ＡＩ又はΔＡＩ）を含むことができる。例えば、異なる期間又は走行マイル数にわたるタイヤ又はフリートの比較を提供することが望ましい場合がある。例えば、ＡＩ時間メトリックは、月ベースで蓄積ＡＵを正規化することができ、ＡＩ距離メトリックは、１０，０００マイルベースでＡＵを正規化することができる。
【0040】
老化単位は、アレニウス式に基づくことができ、これは、温度が上昇するときのポリマーにおける化学反応速度、又はより具体的には、酸素がポリマー鎖と反応して架橋を形成する速度を推定する。この反応速度は、温度が摂氏１０度上昇するごとに約２倍になる。
【0041】
１０のＡＵは、動作条件及び周囲温度条件が、華氏７０度ガレージ内で１０ヶ月に相当する酸化老化に対応する含有タイヤ温度をもたらしたことを意味し得る。これらのＡＵが２ヶ月の期間にわたって蓄積された場合、車両及び／又はタイヤに関連付けられた動作条件及び／又は環境条件は、駐車されたままの場合より５倍速く老化を生じさせている（ＡＩ時間＝５）。
【0042】
周囲空気は、約２１％の酸素からなり、タイヤキャビティが周囲大気より高圧であるので、タイヤキャビティからケーシングを通過する。酸素がタイヤを通過するとき、その自然な傾向は、ポリマー鎖と結合するか、又はポリマー鎖と架橋を形成することである。これは、剛性の増加、弾性の損失、及び内部疲労亀裂の形成の可能性の増加をもたらす。
【0043】
現場使用におけるタイヤ劣化を表すためにアレニウスに基づく指数を使用することの背後にある１つの原理は、活性化エネルギーに応じて、温度が摂氏１０度上昇するごとに化学反応速度が約２倍になることに基づき得る。従来のアレニウス式は以下の通りである。
【0044】
ｋ＝Ａｅ－Ｅａ／ＲＴ
ここで、ｋは速度定数であり、Ａは頻度因子又は前指数因子であり、Ｅａは活性化エネルギー（ジュール／モル単位）であり、Ｒは理想気体定数（８．３１４５ジュール／ケルビン度／モル）であり、Ｔは温度（ケルビン度）である。
ここで、ｋは速度定数であり、Ａは頻度因子又は前指数因子であり、Ｅａは活性化エネルギー（ジュール／モル単位）であり、Ｒは理想気体定数（８．３１４５ジュール／ケルビン度／モル）であり、Ｔは温度（ケルビン度）である。
【0045】
一実施形態では、老化単位は以下のように計算され得る。
【0046】
【数1】
【0047】
より具体的には、ｔが分単位であり、基準時間が１ヶ月（４３，８３４分）である場合、老化単位は以下のようになり得る。
【0048】
【数2】
【0049】
温度関数Ｔ（ｔ）は、この場合、例えばＴＰＭＳセンサから収集された測定された含有空気温度（ＣＡＴ）である。タイヤ内のいくつかの内部位置は、より高温になり、いくつかはより低温になり、したがって、それぞれ、より速く又はより遅く老化するはずである。ＣＡＴは、「平均」温度であり、様々な動作条件（例えば、荷重、膨張圧力、速度、走行マイル対駐車マイル）及び／又は特定の環境条件（例えば、周囲温度、舗装温度、太陽負荷）の強い関数、並びにタイヤ自体の熱発生傾向のより弱い関数と見なすことができる。
【0050】
アレニウス反応速度ｋの積分は、関心のある時間範囲にわたって分単位で行うことができる。しかしながら、ＴＰＭＳセンサの信号強度が低いこと、タイヤと受信機との間の過度の干渉、又は他の計測上の問題に起因して、データの欠落又はデータのギャップがあるときには、複雑な問題が生じる可能性がある。データギャップが６０分未満である場合、欠落した温度の線形補間が実行され、例えば、周囲温度及びＣＡＴの両方が比較的ゆっくりと変化する値であり、限界内にあり、補間がデータなしより良好であるので、積分が継続する。データギャップが６０分よりも大きい場合、積分は停止され、それに応じて調整された総時間及び総マイル数で、部分単位で実行される。
【0051】
データ品質指数は、総時間期間の何パーセントがギャップのために除去されたかに関して定義され得る。例えば、ギャップ指数が２０パーセントを超える場合、計算された老化メトリックの品質に影響を及ぼし始める可能性がある。
【0052】
デルタ老化指数（上記の例示的な第２の過酷度メトリック）を計算するために、周囲温度は、例えば、所定の基準周囲温度値（例えば、華氏７０度）が加算された状態で、測定ごとに含有空気温度から減算され得る。実験データは、周囲温度と含有空気温度との間に１対１の関係がないことを示唆し、更に、周囲温度の１°の上昇が含有空気温度の約０．８０°～０．８３°の上昇をもたらし得ることを示す。したがって、デルタ老化指数の目的では、例示的な計算は以下の通りであり得る。
ΔＣＡＴ＝ＣＡＴ－（０．８０＊Ｔａｍｂ）
ここで、ΔＣＡＴは、°Ｆ単位の正規化された含有空気温度であり、ＣＡＴは、°Ｆ単位の測定された含有空気温度であり、Ｔａｍｂは、°Ｆ単位の測定された周囲温度である。この経験的関係は、本質的に例示的なものであり、排他的な表現であることを意図するものではなく、定常状態データに基づいており、現場条件の動作範囲において非常に正確であるように思われる。タイヤが過渡状態（例えば、加熱又は冷却、あるいは駐車）にあるとき、この関係は正確であるとは推定されない。
ΔＣＡＴ＝ＣＡＴ－（０．８０＊Ｔａｍｂ）
ここで、ΔＣＡＴは、°Ｆ単位の正規化された含有空気温度であり、ＣＡＴは、°Ｆ単位の測定された含有空気温度であり、Ｔａｍｂは、°Ｆ単位の測定された周囲温度である。この経験的関係は、本質的に例示的なものであり、排他的な表現であることを意図するものではなく、定常状態データに基づいており、現場条件の動作範囲において非常に正確であるように思われる。タイヤが過渡状態（例えば、加熱又は冷却、あるいは駐車）にあるとき、この関係は正確であるとは推定されない。
【0053】
【0054】
図３を参照すると、例示的な周囲温度及びタイヤ含有空気温度が、本明細書に開示されるタイヤ老化モデルへの基本入力として表されている。表された温度は、１パーセントのギャップ指数を有する左前車輪位置に関して計られた華氏での温度である。
【0055】
図４に示されるように、アレニウス速度定数ｋは、図３に示されている車両の同じタイヤの測定されたＣＡＴについて、３１９日間にわたって積分される。下側の線は実際の老化速度であり、冬の月にはより遅い蓄積を示し、夏の月にはより高い蓄積を示す。上側の線は、基準温度、すなわち一定の華氏７０度周囲温度で置き換えられた周囲温度を有する。
【0056】
図５に示されるように、図４からの２つの積分値を７０°Ｆでの１ヶ月間の反応速度ｋで割ることによって、図３及び図４からの車両に関して老化単位（ＡＵ）が定義される。夏の月では下側の線の傾きがより大きくても、周囲温度は概して７０°Ｆ未満であるため、上側の線（ΔＡＵ）は下側の線（ΔＡＵ）より多く蓄積する。図示の例では、この車両の左前タイヤは、動作の最初の３１９日間に１４８ＡＵを蓄積した。車両が、固定された７０ｏＦの周囲環境で動作された場合、理論的には、１９８ΔＡＵが蓄積されるであろう。ΔＡＵ値は、異なる周囲環境又は異なる季節にわたって動作した車両を比較する場合に有利であり、目的は、動作条件と環境条件との混合ではなく、動作条件を比較することである。
【0057】
図６に示されるように、なおも図３～図５と同じ例示的な車両に関して、老化単位は、時間に関して（例えば、月ごと、又は３０．４４日ごとに）指数化することもできる。これらの曲線は、図５のそれぞれの曲線の微分である。この車両の同じ（左前）タイヤは、１ヶ月当たり約１４ＡＵを蓄積する（下側の曲線）が、非常に迅速に横ばいにならないことに留意されたい。上側の曲線は、周囲環境の影響を有していないので、１ヶ月当たり１９ＡＵでより迅速に横ばいになる。ＡＩ時間又はＡＩ時間は、異なる長さの時間にわたって使用された車両又はタイヤを比較するときのメトリックとして好都合に実装され得る。
【0058】
図７に示されるように、再び図３～図６と同じ例示的な車両及びタイヤに関して、距離によって正規化された老化指数は、時間によって正規化されたときより迅速に横ばいになる。季節的影響は、ＡＩ距離値では明らかであるが、ΔＡＩ距離値ではほとんど消去される。図示されたタイヤは、１０ｋマイル走行ごとに約７．１単位を蓄積し、周囲温度が７０°Ｆに固定されているとき、１０ｋマイルごとに９．５単位を蓄積する。
【0059】
図８ａ～図８ｅは、広範囲の用途を有する異なるフリートについてのそれぞれのステアタイヤ含有空気温度分布のプロットである。例えば、年間マイレージは２１ｋ～２４４ｋの範囲であり、平均周囲温度は華氏５０～９８度の範囲である。図９ａ及び図９ｂに表されたフリート（Ａ～Ｅ）の両方の老化指数は、含有空気温度の強い関数であるが、周囲温度の関数でもある。時間に関する老化指数ＡＩ時間（図９ａ参照）も、走行マイル数及び利用率パーセント（すなわち、路上滞在時間対駐車時間）の強い関数である。距離に関する老化指数ＡＩ距離（図９ｂ参照）は、フリートＥがマイル数に基づいて比較的厳しいことを示す。
【0060】
図１０ａ～図１０ｅは、それぞれ図８ａ～図８ｅに示された同じフリート（Ａ～Ｅ）についてのステアタイヤΔＣＡＴ分布のプロットである。図１１ａ及び図１１ｂに表されたフリート（Ａ～Ｅ）の両方のデルタ老化指数は、含有空気温度の強い関数であるが、周囲温度の影響は除去されている。時間に関するデルタ老化指数ΔＡＩ時間（図１１ａ参照）も、走行マイル数及び利用率パーセント（すなわち、路上滞在時間対駐車時間）の強い関数である。距離に関するデルタ老化指数ΔＡＩ距離（図１１ｂ参照）は、フリートＥがマイル数に基づいて比較的厳しいことを示す。
【0061】
図１２は、距離に関して指数付けされた、例示的なトラックのステアタイヤ（位置１及び２）並びにドライブタイヤ（位置３～１０）についてのデルタ老化単位メトリックΔＡＵ距離のプロットを示す。プロットは、同じ地域フリート（図示せず）内の様々な他のトラックについて取り込まれたものであり、利用パーセントは、１１．５％という低い値から２９．３％という高い値まで変化している。種々のトラック間にいくつかの明確な差があったとしても、コンシステンシーは注目すべきものであった。例えば、ステアタイヤ（位置１及び２）は１０キロマイル当たり８～１２ＡＵの老化であると決定され、ステアタイヤはドライブタイヤより速く老化し、内側ドライブタイヤ（位置４～５及び８～９）は、対応する外側ドライブタイヤ（位置３～６及び７～１０）より速く老化する。
【0062】
図１３～図１５は、一般的な自動車からの例示的なデータ点及び計算に関連する。図１３は、７０６日の長さのＴＰＭＳデータファイルの結果を表し、周囲温度の季節的な傾向を示す。図１４に更に示されるように、これらの周囲条件の傾向はまた、含有空気温度に変換される。図１５の上側のプロットにおける得られたＡＩ時間値は、機器の誤動作によるデータギャップが大きくても、５ヶ月後に比較的安定している。図１５の下側のプロットにおける得られたΔＡＩ時間値は、より早く安定化し、季節的影響を示さない。この場合、平均周囲温度は、ΔＡＩ時間を正規化するために使用される華氏７０度基準温度に比較的近いので、ＡＩ時間及びΔＡＩ時間は値が近い。
【0063】
図１６ａ及び図１６ｃは、時間に関して指数付けされた、２つの例示的なトラックのステアタイヤ（位置１及び２）並びにドライブタイヤ（位置３～１０）のについてデルタ老化指数メトリックΔＡＩ時間のプロットを示す。これらの値は、内側ドライブタイヤ（位置４、５及び８、９）が、対応する外側ドライブタイヤ（位置３、６及び７、１０）より高温であり、ステアタイヤがドライブタイヤより高温であることを示している。
【0064】
図１６ｃ及び図１６ｄは、図１６ａ及び図１６ｂのトラックとは異なる例示的なトラック上の各タイヤについての冷間膨張圧力（ＣＩＰｏｍｅｔｅｒｓ）及びデルタ老化指数ΔＡＩ時間をそれぞれ示す。位置１０のタイヤは、時間の約半分で極端に膨張不足であり、その結果、適切に膨張されたその姉妹タイヤ（位置９）は、そうでない場合より熱くなり、したがって、図１６ｄに示されるように、比較的高いデルタ老化指数ΔＡＩ時間を有する。
【0065】
図１７ａに示されるように、老化指数を使用して、異なる位置の年間周囲温度測定値がタイヤ老化に及ぼす影響を決定することもできる。図示されたプロットは、特定の場所（アリゾナ州トゥーソン）についての例示的な１時間ごとの周囲温度測定値を示す。周囲温度の影響は、含有空気温度に大きい影響を有するので、老化指数に既に含まれている。周囲温度の下側範囲と周囲温度の上側範囲との間の差は、約２．５倍であることに留意されたい。しかしながら、１時間ごとの周囲温度測定値が次いでアレニウス式に供給されるとき、対応する反応速度の低い値と高い値との間の差は約２桁であり、温度が反応率に及ぼす非線形効果を表すことに留意されたい。
【0066】
図１７ｂに更に示されているのは、年の初めから始まった年の終わりまでの同じ例示的な時間範囲にわたる、図１７ａの値の反応速度の合計である。可変曲線は、トゥーソンの周囲温度分布を表し、線形曲線は、指数として使用される所定の固定基準周囲（すなわち、７０°Ｆ）温度を表す。
【0067】
図１７ｃは、図１７ｂの２つの曲線の比として老化指数を示す。当業者は、トゥーソンにおける２０１６年からの代表的な周囲温度は、同じタイヤが制御された環境（例えば、７０°Ｆの室温）に置かれていた場合より１．９３倍速くタイヤを老化させると結論付けるであろう。
【0068】
いくつかの実施形態では、方法２００はまた、１つ以上の将来の時点におけるタイヤ老化又は摩耗状態を予測するためのモデルへの入力として、単独で、又は他の関連データと組み合わせて、過酷度メトリックのうちの１つ以上を提供することを含むことができる（ステップ２５０）。例えば、予測されたタイヤ老化状態に対応するフィードバック信号（ステップ２６０）は、インターフェースを介して、車両自体に関連付けられたオンボードデバイス１０２に、又はユーザに関連付けられたモバイルデバイスに提供されてもよく、例えば、１つ以上のタイヤが例えば交換、回転、位置合わせ、膨張などされるべきであるか又は間もなく必要になるなどの介入イベントの警告又は通知／推奨を提供するように構成されたユーザインターフェースと統合されてもよい。
【0069】
予測されたタイヤ老化及び／又は摩耗状態などの決定されたタイヤ過酷度メトリックに対応する入力は、例えば、特定の車両データとともにトラクションモデルへの入力として提供されてもよく、トラクションモデルは、それぞれのタイヤについての推定トラクション状態又は１つ以上のトラクション特性を提供するように構成され得る。トラクションモデルは、物理的部分、プロセス、又はシステムの「デジタルツイン」仮想表現を含み得、デジタルデータ及び物理データがペアリングされ、例えば人工ニューラルネットワークなどの学習システムと組み合わせられる。特定のタイヤ、車両、又はタイヤ－車両システムからの実車両データ及び／又はタイヤデータを、それぞれの資産のライフサイクル全体にわたって提供して、タイヤトラクションの推定のための車両タイヤの仮想表現を生成し得、推定タイヤトラクションと対応する測定又は判定された実際のタイヤトラクションとのその後の比較は、好ましくは、サーバレベルで実行される機械学習アルゴリズムのフィードバックとして実装し得る。
【0070】
トラクションモデルは、様々な実施形態において、多数のタイヤ－車両システム及び入力パラメータ（例えば、タイヤトレッド、膨張圧力、路面特性、車両速度及び加速度、スリップ率及び角度、垂直力、制動圧力及び負荷）の値の関連付けられた組み合わせに関して収集された、例えば、停止距離試験結果、タイヤトラクション試験結果などを含む事前試験からの結果を利用し得、タイヤトラクション出力は、現在の車両データ及びタイヤデータ入力の所与の設定について効果的に予測され得る。
【0071】
一実施形態では、このトラクションモデルからの出力は、アクティブセーフティシステムに組み込まれ得る。本明細書で使用するとき、「アクティブセーフティシステム」という用語は、好ましくは、衝突回避システム、高度運転補助システム（advanced driver-assistance system、ＡＤＡＳ）、アンチロック制動システム（anti-lock braking system、ＡＢＳ）などの例を含むがこれらに限定されない、当業者に一般的に既知であるようなシステムを包含し得、これらは、最適な性能を達成するために、トラクションモデル出力情報を利用するように構成され得る。例えば、衝突回避システムは、典型的には、標的車両との潜在的な衝突を回避又は軽減するために、自車のブレーキを自動的に係合することなどの、及びタイヤのトラクション能力に関する情報の強化、ひいてはタイヤ車両システムの制動能力などの回避作用をとるように構成されており、タイヤのトラクション能力、すなわちタイヤ車両システムの制動能力に関する拡張情報が極めて望ましい。
【0072】
別の実施形態では、ライドシェア自律フリートは、トラクションモデルからの出力データを使用して、悪天候の間にトレッド深さが低い車両を使用不能にするか、又は別様に選択的に除去するか、又は潜在的にそれらの最大速度を制限し得る。
【0073】
種々の実施形態では、方法は、その時点の摩耗値を閾値に対して比較して、タイヤが例えば交換などの介入を必要とするかどうか（又はいつ必要とするか）を判定することを更に伴い得る。方法は、代替的に又は更に、１つ以上の将来の時点における摩耗値を予測することを含み得、そのような予測値は、それぞれの閾値と比較され得る。例えば図１に表されるように、予測されたタイヤ摩耗状態（例えば、所与の距離、時間などにおける予測されたトレッド深さ）に対応するフィードバック信号は、インターフェース１２０を介して、車両自体に関連付けられたオンボードデバイス１０２に、又はユーザに関連付けられたモバイルデバイス１４０に提供され得、例えば、タイヤが交換されるべきであるか又は間もなく交換される必要があるという警報又は通知／推奨を提供するように構成されたユーザインターフェースと統合され得る。
【0074】
別の例として、自律型車両フリートは、様々な最小タイヤ摩耗状態（例えば、トレッド深さ）値を有する多数の車両を含み得、フリート管理システムは、最小閾値を下回る車両の配備を無効にするように構成され得る。フリート管理システムは、車輪位置に対応する様々な最小トレッド状態値を更に実装し得る。このシステムは、したがって、車両と関連付けられた複数のタイヤの各々の最小タイヤトレッド値に作用するように構成され得るか、又は一実施形態では、最小閾値と比較するために、複数のタイヤの集約されたトレッド状態を計算し得る。
【0075】
種々の実施形態では、方法は、閾値違反が検出されない場合であってもデータストリーミングを更に含み得、推定及び／又は予測された摩耗値は、ローカルユーザインターフェース及び／又はリモートディスプレイ（例えば、フリート管理サーバに関連付けられる）上にリアルタイムで表示することができる。
【0076】
本明細書及び特許請求の範囲を通して、文脈がそうでない旨を指示しない限り、以下の用語は、少なくとも、本明細書に明示的に関連する意味をとる。以下で識別される意味は、必ずしも用語を限定するものではなく、単に用語の例解的な例を提供するものである。「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」の意味は、複数の参照を含み得、「ｉｎ」の意味は、「ｉｎ」及び「ｏｎ」を含み得る。本明細書で使用されるとき、「一実施形態では」という句は、必ずしも同じ実施形態を指すものではないが、指すこともあり得る。
【0077】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される様々な例解的な論理ブロック、モジュール、及びアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、又はそれらの両方の組み合わせとして実装することができる。ハードウェア及びソフトウェアのこの互換性を明確に例解するために、様々な例解的な構成要素、ブロック、モジュール、及びステップは、概して、それらの機能性に関して上で説明されている。そのような機能性がハードウェアとして実装されるかソフトウェアとして実装されるかは、特定の適用例、及びシステム全体に課される設計上の制約に依存する。説明された機能性は、それぞれの特定の適用例ごとに様々な方式で実装することができるが、そのような実装決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。
【0078】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される様々な例解的な論理ブロック及びモジュールは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）若しくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲート若しくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、又は本明細書に説明される機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせなど、機械によって実装又は実行することができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいが、代替として、プロセッサは、コントローラ、マイクロコントローラ、又はステートマシン、それらの組み合わせなどであってもよい。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つ以上のマイクロプロセッサ、又は任意の他のそのような構成の組み合わせとして実装することもできる。
【0079】
本明細書に開示される実施形態に関連して説明される方法、プロセス、又はアルゴリズムのステップは、ハードウェアで直接具現化するか、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで具現化するか、又はこれら２つの組み合わせで具現化することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、取り外し可能ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、又は当該技術分野において既知の任意の他の形態のコンピュータ可読媒体内に常駐することができる。例示的なコンピュータ可読媒体は、プロセッサがメモリ／記憶媒体から情報を読み取り、メモリ／記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合され得る。代替として、媒体は、プロセッサと一体であり得る。プロセッサ及び媒体は、ＡＳＩＣ内に常駐することができる。ＡＳＩＣは、ユーザ端末内に常駐することができる。代替として、プロセッサ及び媒体は、ユーザ端末内の別個の構成要素として常駐することができる。
【0080】
本明細書で使用される、とりわけ、「できる（can）」、「かもしれない（might）」、「場合がある（may）」、「など（e.g.）」など、条件付き文言は、具体的に別途記載のない限り、又はさもなければ使用される文脈内で理解されない限り、特定の実施形態が、特定の特徴、要素、及び／又は状態を含むが、他の実施形態は、それらの特定の特徴、要素、及び／又は状態を含まないことを伝えることを概して意図する。したがって、そのような条件付き文言は、特徴、要素、及び／又は状態が、１つ以上の実施形態のために何らかの方式で必要とされることを示唆することを概して意図せず、また、１つ以上の実施形態が、オーサー入力又はプロンプティングを用いて又は用いないで、これらの特徴、要素、及び／又は状態が、何らかの特定の実施形態に含まれるか又はそれにおいて実行されるべきかどうかを決定するための論理を、必ず含むことを示唆することを概して意図しない。
【0081】
本発明の特定の好ましい実施形態は、典型的には、フリート管理システム、より具体的には自律型車両フリート又は商業用トラック用途のためのタイヤ摩耗推定に対して明細書に説明されることがあるが、本発明は、それに全くもって明示的に限定されるものではなく、本明細書で使用されるとき「車両」という用語は、別途記載のない限り、自己推進式であるかどうかにかかわらず、１つ以上のタイヤを含み得る、自動車、トラック、又はそれらの任意の等価物を指し、したがってタイヤ摩耗及び／又はタイヤトラクションの正確な推定又は予測、並びに、例えば直接車両制御調節の形態での潜在的な無効化、交換、又は介入を必要とし得る。
【0082】
本明細書で使用するとき、別途記載のない限り、「ユーザ」という用語は、例えば、本明細書に開示される特徴及びステップを提供するためのユーザインターフェースを有するデバイスと関連付けられ得る、ドライバ、搭乗者、メカニック、技術者、フリート管理職員、又は任意の他の人物若しくはエンティティを指し得る。
【0083】
前述の詳細な説明は、例解及び説明の目的のために提供されている。したがって、新規で有用な発明の特定の実施形態を説明してきたが、このような参照が、以下の特許請求の範囲における記載を除いて、本発明の範囲への限定として解釈されることを意図しない。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図8D】
【図8E】
【図9A】
【図9B】
【図10A】
【図10B】
【図10C】
【図10D】
【図10E】
【図11A】
【図11B】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16A】
【図16B】
【図16C】
【図16D】
【図17A】
【図17B】
【図17C】
