JP2025512460A - タイヤを監視するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

タイヤの例示的な感知装置は、感知装置をタイヤの内側に結合するように構成された基板と、基板によって支持され、タイヤの内側での変形を表す変形データを収集するように構成された変形センサと、変形センサによって収集された変形データを受信デバイスに送信するように構成された制御部とを含む。

Description

関連出願への相互参照
本出願は２０２２年４月１４日に出願された米国特許出願第６３／３３０９２０号の優先権を主張し、その内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書は一般に車両監視システムに関し、より詳細には、車両のタイヤを監視するためのシステムおよび方法に関する。

タイヤは多くの用途に使用されており、特に、車両で人や物を輸送するために使用されている。タイヤ性能を追跡することは、安全性を高め、摩耗したタイヤの過剰使用のリスクを低減することができる。しかしながら、既存のタイヤ監視システムでは監視できる要素の数が制限されてきるため、タイヤ性能を追跡するための能力は限られている。

典型的なタイヤ監視システムは、タイヤ圧力を測定することが多く、タイヤ温度をさらに測定することがある。しかしながら、圧力および温度の測定は通常、バルブステムで行われるため、タイヤ自体のゴム材料ではなく、タイヤ内の空気空洞を表す温度が反映される。したがって、空気空洞とゴム材料との間の温度差は一貫していないので、このような測定は、タイヤの実際の温度としての予測モニタリングにはあまり価値がない。さらに、タイヤの空気圧だけでは、タイヤ性能に関する情報は限られる。タイヤ性能を監視するための他の要素は、タイヤが走行している表面と接触しているタイヤのパッチの長さ、または接触長さである。通常、接触長さは測定するのが難しい要素であり、既存のシステムで得られた温度と圧力の測定値に基づいて導き出すことはできない。

本明細書の一態様によれば、タイヤの例示的な感知装置は、感知装置をタイヤの内側に結合するように構成された基板と、基板によって支持され、タイヤの内側での変形を表す変形データを収集するように構成された変形センサと、変形センサによって収集された変形データを受信デバイスに送信するように構成された制御部と、を含む。

本明細書の別の態様によれば、例示的なタイヤ監視システムは、タイヤの内側での変形を表す変形データを収集するために、一組のタイヤのうちの１つのタイヤの内側に結合するように構成された一組の感知装置と、一組の各感知装置からの変形データを集約し、集約された変形データをサーバに送信するように構成された監視ハブと、を含む。

本明細書の別の態様によれば、例示的なサーバは、メモリと、通信インターフェースと、メモリおよび通信インターフェースと相互接続されたプロセッサと、を含み、プロセッサは、一連の回転にわたるタイヤの変形を表す変形データを取得し、変形データにおける繰り返しパターンを検出し、繰り返しパターンに基づいてタイヤの接触角を決定し、接触角とタイヤの半径との積として接触長さを決定し、接触長さに基づいてタイヤの動作状態評価を決定するように構成される。

本明細書の別の態様によれば、例示的な方法は、一連の回転にわたるタイヤの変形を表す変形データを取得することと、変形データにおける繰り返しパターンを検出することと、繰り返しパターンに基づいてタイヤの接触角を決定することと、接触角とタイヤの半径との積として接触長さを決定することと、接触長さに基づいてタイヤの動作状態評価を決定することと、を含む。

実施は、以下の図面を参照して説明される。
本開示による例示的なタイヤ監視システムの概略図を示す。 図１のタイヤを監視するための感知装置の概略図を示す。 図１の感知装置の特定の内部コンポーネントのブロック図を示す。 図１のサーバの特定の内部コンポーネントのブロック図を示す。 本開示によるタイヤを監視する例示的な方法のフローチャートを示す。 図４の方法のブロック４０５の車両データを取得する例示的な方法のフローチャートを示す。 回転中のタイヤおよび対応する変形パルスの概略図を示す。 回転中のタイヤおよび対応する変形パルスの概略図を示す。 図１のタイヤ監視システムにおいて得られた例示的な変形データの概略図を示す。 図４の方法のブロック４３５におけるタイヤ性能を判定する例示的な方法のフローチャートを示す。 図４の方法のブロック４３５における車両性能を判定する例示的な方法のフローチャートを示す。 、図１のタイヤ監視システムにおいて得られたさらなる例示的な変形データの概略図を示す。 図１のタイヤ監視システムにおいて得られたさらなる例示的な変形データの概略図を示す。

本開示によれば、タイヤ性能を判定するためのシステムおよび方法は、一連の回転にわたるタイヤの変形を表す変形データを取得することを含む。変形データを分析して、繰り返しパターンを検出し、繰り返しパターンから接触角を決定し、接触角から接触長さを決定することができる。次に、温度と圧力を考慮して接触長さを分析して、タイヤの動作状態評価を決定することができる。

加えて、変形データを取得するために使用される感知装置の構成は、温度センサから得られる温度測定値が空気空洞ではなくタイヤ自体を表すように、タイヤの内側に隣接する温度センサおよびタイヤ材料自体の配置を可能にする。したがって、温度データ、圧力データ、および変形データにより、タイヤの動作状態をより確実に評価できるようになる。さらに、タイヤデータを蓄積して、同じ車両の他のタイヤのデータと相関付けて車両データを取得してもよく、また、過去のデータと相関付けて時間の経過に伴うタイヤ性能を判定してもよい。

図１は、タイヤ性能および摩耗を判定するためにタイヤを監視するためのシステム１００を示す。システム１００は、タイヤ監視システム１０８と相互接続されたサーバ１０４を含む。タイヤ監視システム１０８は車両１１２を監視するように構成され、より詳細には２つのタイヤ１１６－１および１１６－２（タイヤ１１６と総称され、タイヤ１１６またはタイヤ１１６のセットと総称され、この命名法は本明細書の他の箇所で使用される）が示されるタイヤのセットが監視される。車両１１２は、自動車、トラック等の自動車車両であってもよく、または、ワゴン、トレーラ、飛行機、手押し車、またはタイヤ性能を監視するための耐荷重タイヤを含む他の車両等の他の種類の車両を含んでもよい。したがって、車両１１２は他の例では４つのタイヤ１１６、またはそれ以上のタイヤ（例えば、セミトレーラトラック上の１８個のタイヤ）、またはより少ないタイヤ（例えば、手押し車上の１つのタイヤ）を含むことができる。

サーバ１０４は一般に、タイヤ１１６が経験する環境条件を表すデータを含む車両データを分析するように構成される。サーバ１０４は、タイヤの摩耗およびタイヤの潜在的な問題の検出、負荷バランスなどを含むタイヤ性能を判定するために車両データを使用することができる。サーバ１０４は、一連の連携サーバ、１つまたは複数のクラウドベースのサーバなどを含む、任意の適切なサーバ環境であってもよい。サーバ１０４の内部コンポーネントについては、以下でより詳細に説明する。

タイヤ監視システム１０８は一般に、車両データを収集し、車両データをサーバに送信するように構成される。具体的には、タイヤ監視システム１０８は２つの感知装置１２０－１および１２０－２が示されている一組の感知装置を含み、監視ハブ１２４をさらに含むことができる。

感知装置１２０の各々は、車両１１２のタイヤ１１６のうちの１つに結合される。好ましくは、タイヤ監視システム１０８は、車両１１２のタイヤ１１６ごとに１つの感知装置１２０を含む。したがって、車両１１２が４つのタイヤ１１６（そのうちの２つのみが図示されている）を有する車両である場合、タイヤ監視システム１０８は、４つの感知装置１２０（そのうちの２つのみが図示されている）も含むことができる。感知装置１２０は、好ましくはタイヤ１１６の内側に結合され、タイヤデータは、タイヤ１１６が受ける変形を表す変形データ（例えば、車両１１２が移動している表面と接触しているタイヤ１１６の一部分）、タイヤ１１６の温度を表す温度データ、タイヤ空洞内の空気圧を表す圧力データなどを含むタイヤデータを測定するように構成される。

感知装置１２０は、監視ハブ１２４と通信することができる。好ましくは、監視ハブ１２４は、感知装置１２０と監視ハブ１２４との間の短距離無線通信を可能にするために、車両１１２の近くに配置されてもよい。例えば、感知装置１２０および監視ハブ１２４は、ブルートゥース（登録商標）・ロー・エナジー（ＢＬＥ）プロトコルなどを介して通信することができる。

監視ハブ１２４は一般に、感知装置１２０の各々からのデータを集約して、車両１１２のための車両データを形成するように構成される。したがって、監視ハブ１２４は、適切なプロセッサまたはコントローラと、コンピュータ読み取り可能な命令を記憶するメモリと、本明細書で説明する機能を可能にするための通信インターフェースとを含むことができる。例えば、監視ハブ１２４は、感知装置１２０と通信してタイヤデータを受信するための短距離無線通信インターフェースを含むことができる。

監視ハブ１２４はさらに、有線および／またはワイヤレス通信リンク、それらの組合せ、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネットなどを含む１つまたは複数のネットワークを通過することができるリンクを含む、１つまたは複数の通信リンクを介してサーバ１０４と通信することができる。したがって、タイヤ監視システム１０８は、監視ハブ１２４を介してサーバ１０４と通信し、車両データをサーバ１０４に送信することができる。

いくつかの例では、監視ハブ１２４は、車両１１２のオペレータが監視ハブ１２４と対話できるように、ディスプレイ、スピーカ、キーボード、タッチディスプレイなどの入力および／または出力デバイスをさらに含んでもよい。例えば、監視ハブ１２４は、例えば各タイヤ１１６の性能（例えば、タイヤ１１６が良好な動作状態にあること、または検出されたリスクおよび／または危険条件を示す）および／または車両性能を示す、収集されたタイヤデータに基づいて、感知装置１２０の各々によって収集されたタイヤデータ、またはサーバ１０４からの分析結果を表示することができる。監視ハブ１２４はさらに、車両１１２のオペレータが１つまたは複数のデバイス（例えば、モバイルデバイスなど）を接続して、決定された性能に関する更新を受信できるようにしてもよい。

したがって、動作中、感知装置１２０の各々は、一連の回転にわたってそれぞれのタイヤ１１６が経験した状態についてのタイヤデータを収集することができる。タイヤデータは、変形データ、温度データ、圧力、データなどを含むことができる。感知装置１２０の各々は、短距離無線ネットワークを介してタイヤデータを監視ハブ１２４に送信することができる。監視ハブ１２４は車両１１２のタイヤ１１６の各々のタイヤデータを集約して、（例えば、車両１１２に関連付けられた）車両データを形成することができる。次に、車両データはさらなる分析のために、監視ハブ１２４によってサーバ１０４に送信されてもよい。

サーバ１０４は、感知装置１２０によって捕捉された車両データを分析してタイヤ性能を判定することができる。例えば、サーバ１０４は、変形データを使用して各タイヤ１１６の接触長さを決定することができる。接触長さと圧力データを組み合わせることで、例えば、サーバ１０４は各タイヤ１１６にかかる負荷を決定できるようになる。サーバ１０４は、車両１１２のタイヤ１１６の各々にかかる負荷をさらに相関させて、車両１１２のタイヤ１１６間の荷重分布を決定する。サーバ１０４は、タイヤ性能係数を集約して個々のタイヤの動作状態評価を決定したり、車両性能係数を集約して車両の動作状態評価を決定したりすることができる。

ここで図２Ａを参照すると、一例による感知装置１２０の概略図が示されている。特に、感知装置１２０はタイヤ１１６のうちの１つに、より具体的にはタイヤ１１６の内側２００に結合されるものとして示されている。特に、タイヤ１１６とリムとの間に空洞を画定するために、タイヤ１１６はリム（図示せず）に取り付けられてもよい。空洞に空気を注入してタイヤ１１６を加圧し、タイヤ１１６が車両１１２を支持するように機能することを可能にすることができる。したがって、感知装置１２０は、タイヤ１１６の内側２００の空洞内に適用されてもよい。好ましくは、感知装置１２０はタイヤ１１６の幅の中心線に適用されてもよい。現在示されているように、タイヤ１１６は実質的に平坦であるが、内側２００がタイヤ１１６の中心に対して凹状であるように、タイヤ１１６は湾曲していてもよいことが理解されよう。

感知装置１２０は、感知装置１２０のコンポーネントを支持し、感知装置１２０をタイヤ１１６の内側２００に結合するように構成された基板２０４を含む。基板２０４は、好ましくはタイヤ１１６の曲率に適合するように可撓性であることが好ましい。

感知装置１２０、より具体的には基板２０４は、タイヤ１１６の内側２００に基板２０４を接着するように構成された接着層２０８をさらに含むことができる。接着層２０８は、感圧接着剤、接触接着剤など、または基板２０４をタイヤ１１６の内側２００に接着する他の適切な方法を含む、任意の適切な接着材料であってもよく、例えば、マイクロ吸盤などの吸盤などである。接着層２０８は、タイヤ１１６のゴムまたは他の材料および／または内側２００を形成するタイヤ１１６の内層との適合性に基づいて選択することができる。

感知装置１２０は、変形センサ２１２、温度センサ２１６、および圧力センサ２２０を含む一組のセンサをさらに含む。他の例では、感知装置１２０は、複数の変形センサ２１２、複数の温度センサ２１６、複数の圧力センサ２２０、他の種類のセンサまたはセンサの組合せなどを含むことができる。

変形センサ２１２は基板２０４によって支持され、本例では、例えば、感知装置１２０の設置中に変形センサ２１２が破損しないように保護するために、基板２０４内に埋め込まれる。変形センサ２１２は一般に、変形センサ２１２の長さにわたって変形を検出するように構成される。したがって、感知装置１２０がタイヤ１１６の内側２００に設置されると、変形センサ２１２は、タイヤ１１６の内側２００における変形を検出する。好ましくは、変形センサ２１２はタイヤのトレッドパターンの長さを超える長さを有することができる。すなわち、変形センサ２１２は、好ましくは変形センサ２１２の長さにわたって検出される変形がトレッドの動きによるより局所的な変形に影響されるのではなく、タイヤ１１６に関係するようなサイズである。

例えば、変形センサ２１２は、タイヤ１１６の内側２００の歪みを測定するように構成された歪みセンサであってもよい。歪みセンサは例えば、米国特許出願第１６／９７７７１１号に記載されているようなナノ材料コーティング繊維またはナノ材料コーティング繊維の糸を含むことができ、その内容は参照により本明細書に組み込まれる。他の実施形態では、変形センサ２１２は、以下でさらに説明するように、変形センサ２１２がタイヤ１１６の接触長さを通過するときのタイヤ１１６の曲率変化を監視するように構成された力センサ、圧力センサ、または他のセンサであってもよい。

温度センサ２１６は、タイヤ１１６の内側２００に隣接する基板２０４によって支持される。すなわち、温度センサ２１６は、タイヤ１１６の内側２００の閾値距離（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ）内で基板２０４によって支持されてもよい。閾値距離は、温度センサ２１６の動作範囲に応じて選択することができる。したがって、タイヤ１１６の内側２００の温度を温度センサ２１６が検出できるように、温度センサ２１６は、その動作範囲内にあるタイヤ１１６の内側２００から離れた位置で基板２０４によって支持されてもよい。したがって、温度センサ２１６は、タイヤ１１６内の空気空洞の温度ではなく、タイヤ１１６自体の温度を測定するように構成される。

したがって、本実施形態では、温度センサ２１６は、感知装置１２０がタイヤ１１６上に設置されたときに、温度センサ２１６をタイヤ１１６の内側２００に隣接して位置決めするために、基板２０４内に少なくとも部分的に埋め込まれる。

感知装置１２０は、基板２０４によって支持され、タイヤ１１６内の空気空洞の空気圧を検出するように概ね構成された圧力センサ２２０をさらに含む。すなわち、圧力センサ２２０は、タイヤ１１６の内圧を判定する。したがって、圧力センサ２２０は、圧力センサ２２０をタイヤ１１６の空洞の中心に近づけて配置するために、タイヤ１１６の内側２００から離れて基板２０４によって支持されてもよい。

感知装置１２０は、電子モジュール２２４をさらに含む。本実施形態では、圧力センサ２２０が電子モジュール２２４内に、例えば、電子モジュール２２４内のプリント基板上に埋め込まれる。電子モジュール２２４は一般に、センサのセットによって収集された生データを管理し、生データを受信デバイスに通信するように構成される。いくつかの例では、電子モジュール２２４は、受信デバイスに通信されるデータの量を制御および低減するために、データをフィルタリングし、計算を実行するなどするようにさらに構成されてもよい。

電子モジュール２２４は、好ましくは電子機器を保護するために、感知装置１２０の電子機器が収容されるエンクロージャなどの筐体を含むことができる。好ましくは、電子モジュール２２４は、基板２０４上に支持され、振動減衰部分２２８によって基板２０４から離れるように配置されてもよい。振動減衰部分２２８は、タイヤ１１６が受ける振動または他の衝撃の電子モジュール２２４への伝達を減衰させるための可撓性材料（例えば、ゴムなど）であってもよい。いくつかの例では、振動減衰部分２２８はタイヤ１１６の内側２００から離れて、筐体およびその中に収容された電子機器を含む電子モジュール２２４の全体を支持することができ、一方、他の例では振動減衰部分２２８は電子モジュール２２４の筐体内に収容されて、電子モジュール２２４内の電子部品を、基板２０４が受けて筐体を通して伝達される振動から隔離することができる。

図２Ｂは、感知装置１２０の、特に電子モジュール２２４の特定の内部コンポーネントのブロック図を示す。電子モジュール２２４は、メモリ２３４および通信インターフェース２３８と相互接続されたプロセッサ２３０を収容することができる。

プロセッサ２３０は、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、プロセッシングコア、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または命令を実行することができる他の適切な制御部を含むことができる。プロセッサ３００は、複数の連携プロセッサを含んでもよい。

メモリ２３４は揮発性（例えば、ランダムアクセスメモリまたはＲＡＭ）と不揮発性メモリ（例えば、読取り専用メモリまたはＲＯＭ、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリまたはＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ）との組合せを含んでもよい。メモリ２３４のすべてまたは一部は、プロセッサ２３０と統合されてもよい。メモリ２３４は、実行されると、本明細書で説明される機能を実行するように感知装置１２０を構成するコンピュータ読み取り可能命令を記憶することができる。

通信インターフェース２３８はワイヤレス（例えば、ブルートゥース、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、または他の適切な通信プロトコル）通信用に構成されてもよく、感知装置１２０が監視ハブ１２４などの他のコンピュータデバイスと通信することを可能にするために、適切なハードウェア（例えば、送信機、受信機、ネットワークインターフェースコントローラなど）を含んでもよい。したがって、通信インターフェース２３８は、好ましくは短距離ワイヤレス通信用に構成されてもよい。他の例では、感知装置１２０がサーバ１０４と直接通信することができ、したがって、長距離ワイヤレス通信用に構成されてもよい。例えば、通信インターフェース２３８は、低電力の広域ネットワーク通信用に構成されてもよい。

プロセッサ２３０は、メモリ２３４および通信インターフェース２３８、ならびに変形センサ２１２、温度センサ２１６および圧力センサ２２０を含むセンサ群内のセンサの各々と相互接続される。すなわち、プロセッサ２３０は、いくつかの例ではセンサ２１２、２１６、および２２０の各々によるデータ収集動作を制御し、センサ２１２、２１６、および２２０の各々によって収集されたデータを取得し、処理することができる。

ここで図３を参照すると、サーバ１０４の特定の内部コンポーネントがより詳細に示されている。サーバ１０４は、プロセッサ３００と、メモリ３０４と、通信インターフェース３０８とを含む。

プロセッサ３００は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、プロセッシングコア、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを含むことができる。プロセッサ３００は、複数の連携プロセッサを含んでもよい。プロセッサ３００は、本明細書で説明する機能を実現するためにメモリ３０４と連携することができる。

メモリ３０４は、揮発性（例えば、ランダムアクセスメモリまたはＲＡＭ）と不揮発性メモリ（例えば、読取り専用メモリまたはＲＯＭ、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリまたはＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ）との組合せを含んでもよい。メモリ３０４のすべてまたは一部は、プロセッサ３００と統合されてもよい。メモリは、各々がプロセッサ３００によって実行可能な複数のコンピュータ読み取り可能命令を含むアプリケーションを記憶する。プロセッサ３００による命令の実行により、サーバ１０４は本明細書で説明する動作を実行するように構成される。特に、メモリ３０４に記憶されたアプリケーションは、タイヤ監視アプリケーション３１２を含む。プロセッサ３００によって実行されると、アプリケーション３１２は、以下でより詳細に説明され、サーバ１０４のタイヤ監視動作に関連する様々な機能を実行するようにプロセッサ３００を構成する。アプリケーション３１２はまた、一組の別個のアプリケーションとして実装されてもよい。さらに、アプリケーション３１２の機能の一部または全部は、１つまたは複数のＦＰＧＡまたは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの専用ハードウェアコンポーネントとして実装されてもよい。

メモリ３０４はまた、タイヤ監視動作のためのルールおよびデータを記憶するリポジトリ３１６を記憶する。例えば、リポジトリ３１６は、タイヤ１１６と車両１１２との間の関連付け、車両１１２間の関連付け、ユーザアカウント（例えば、パフォーマンス分析結果を購読するための）およびユーザデバイス（例えば、ユーザに分析結果を提供するための）、タイヤ１１６の各々および車両１１２の各々の過去のデータなどを記憶することができる。

サーバ１０４は、プロセッサ３００と相互接続された通信インターフェース３０８をさらに含む。通信インターフェース３０８はワイヤレス（例えば、衛星、無線周波数、ブルートゥース、Ｗｉ－Ｆｉ、または他の適切な通信プロトコル）または有線通信用に構成されてもよく、サーバ１０４が他のコンピュータデバイスと通信することを可能にするために適切なハードウェア（例えば、送信機、受信機、ネットワークインターフェースコントローラなど）を含んでもよい。通信インターフェース３０８の具体的なコンポーネントは、サーバ１０４が通信する通信リンクの種類に基づいて選択される。

サーバ１０４は、１つまたは複数の入力および／または出力デバイス（図示せず）をさらに含むことができる。入力装置は、オペレータからの入力を受信するための１つまたは複数のボタン、キーパッド、タッチセンシティブ表示画面、マウスなどを含んでもよい。出力装置は、オペレータに出力またはフィードバックを提供するための１つまたは複数の表示画面、モニタ、スピーカ、サウンドジェネレータ、バイブレータなどを含むことができる。

ここで図４を参照すると、サーバ１０４によって実装される機能がより詳細に説明される。図４は、タイヤを監視する方法４００を示す。方法４００は、システム１００におけるその性能に関連して、特にアプリケーション３１２の実行を介してサーバ１０４によって説明される。特に、方法４００は、図１～図３のコンポーネントを参照して説明される。他の例では、方法４００は、全体的または部分的に、監視ハブ１２４または感知装置１２０のプロセッサ２３０などの他の適切なデバイスまたはシステムによって実行されてもよい。

ブロック４０５において、サーバ１０４は、車両１１２のタイヤ１１６の各々に対応するタイヤデータを含む車両データを取得する。タイヤ１１６の各々に対応するタイヤデータは、タイヤ１１６の一連の回転にわたるタイヤ１１６の変形を表す変形データを含むことができる。いくつかの例では、タイヤデータはタイヤ１１６の温度データおよび圧力データをさらに含んでもよい。

各タイヤ１１６のタイヤデータは、タイヤに結合された対応する感知装置１２０によってタイヤ１１６において収集されてもよい。したがって、変形データは、タイヤ１１６の内側２００に位置する変形センサ２１２によってタイヤ１１６において収集されてもよい。特に、変形センサ２１２は、タイヤ１１６の内側２００における歪みを測定するように構成された歪みセンサであってもよい。温度データはタイヤ１１６の内側２００に位置し、特にタイヤ１１６の内側２００に隣接して位置する温度センサ２１６によって収集され、タイヤの空気空洞ではなくタイヤ１１６自体の温度を測定することができる。さらに、圧力センサ２２０によって、圧力データを収集することができる。

例えば、図５を参照すると、タイヤデータを収集する例示的な方法５００が示されている。方法５００は、例えば、感知装置１２０、または他の適切な装置および／またはシステムによって実行されてもよい。

ブロック５０５において、感知装置１２０、より具体的には、変形センサ２１２が変形データを収集する。例えば、変形センサ２１２は、歪みセンサを介して電気抵抗を測定して歪みを決定する歪みセンサであってもよい。すなわち、電気抵抗測定値は、歪みセンサが受ける歪みに応じて（例えば、比例的にまたは反比例的に）変化する場合がある。

例えば、図６Ａは、表面６００上に支持されたタイヤ１１６の例示的な概略図を示す。表面６００上で、タイヤ１１６は接触長さ６０４に沿って変形して表面６００に一致し、自由長さ６０８が表面６００から離れて配置される。タイヤ１１６が表面６００上で回転すると、例えば方向６１２に移動すると、変形センサ２１２は、タイヤ１１６の周囲に沿って時計回り方向に効果的に回転する。

したがって、変形センサ２１２が自由長さ６０８に沿って配置されるとき、タイヤ１１６はその中立形状であり、したがって、変形センサ２１２は、変形のベースラインレベルを検出することができる。変形センサ２１２が接触長さ６０４の入口点６１６に配置されると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域は表面６００を収容するために、その中立形状から変形形状にシフトする。したがって、入口点６１６において、変形センサ２１２は、第１の変形シフトを検出する。変形センサ２１２が接触長さ６０４に沿って移動すると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域がさらに変形して、表面６００を収容し続けることができる。したがって、変形センサ２１２は、接触長さ６０４にわたる変形ピークを検出することができる。変形センサ２１２が接触長さ６０４の出口点６２０に配置されると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域は、表面６００から離れると、変形形状から中立形状に戻るようにシフトする。したがって、変形センサ２１２は、出口点６２０における第２の変形シフトを検出することができる。

したがって、例えば、図６Ｂを参照すると、変形データによって定義される例示的なパルス６３０が示されている。具体的には、パルス６３０は単一の回転の過程にわたってタイヤ１１６が受ける歪みを示す。タイヤ１１６は、タイヤ１１６が自由長さ６０８にわたって中立形状および曲率にある間、均一な歪みを受け、パルス６３０のベースライン６３４を形成する。変形センサ２１２が入口点６１６に移動すると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域の曲率が大きくなり、歪みが小さくなる。したがって、パルス６３０は変形センサ２１２の位置が入口点６１６に対応するとき、第１の変形シフト６３８（例えば、歪みの減少）を示すことができる。変形センサ２１２が接触長さ６０４に沿って移動すると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域の曲率が減少し、それによって歪みが増加する。したがって、パルス６３０は、接触長さ６０４にわたって変形ピーク６４２を示すことができる。最後に、変形センサ２１２が出口点６２０に移動すると、変形センサ２１２を中心とするタイヤ１１６の局所領域の曲率が再び増加し、それによって歪みが減少する。したがって、変形センサ２１２の位置が出口点６２０に対応するとき、パルス６３０は第２の変形シフト６４６（例えば、歪みの減少）を示す場合がある。

好ましくは第１および第２の変形シフト６３８および６４６、ならびに変形ピーク６４２を正確に検出するために、変形センサ２１２は変形ピークにわたって少なくとも１０個のデータポイントを収集することができる。したがって、典型的な車両のタイヤ速度および接触角（すなわち、接触長さ６０４の範囲を定める角度）に基づいて、変形センサ２１２は、好ましくは少なくとも約３６００Ｈｚの周波数で測定値を収集することができる。一例によれば、変形センサ２１２は、およそ４２００Ｈｚの測定周波数を実装することができる。他の例では、例えば高速アプリケーションの場合、測定周波数はより高くなる場合がある。

図５に戻ると、ブロック５１０において、感知装置１２０は、変形データをパケット化する。すなわち、データを受信デバイスに送信するために、ブロック５０５において収集された変形データは、各測定値を２バイト値に縮小することによって集約されてもよい。さらに、変形センサ２１２は一定の頻度でデータを収集するように構成されているので、パケット化されたデータには、２つのタイムスタンプのみが報告されてもよい（例えば、最初の抵抗または変形測定に対応するものと、最終的な抵抗または変形測定に対応するもの）。いくつかの例では、受信デバイスにデータを送る前に、感知装置１２０はさらなるフィルタリング動作および／または他の種類のデータ圧縮などを実行することができる。

変形データを集約しパケット化した後、感知装置１２０は、データパケットを受信デバイスに送信する。好ましい例によれば、受信デバイスは監視ハブ１２４であり、これにより、感知装置１２０がＢＬＥなどの短距離低エネルギー通信プロトコルを使用することが可能になる。

ブロック５１５において、感知装置１２０は、圧力および／または温度データ測定が予定されているかどうかを判定する。特に、タイヤの回転周波数に関連する同じ時間スケールで圧力および温度が変化しないので、感知装置１２０は適切な所定の周波数（例えば、毎秒、３秒に１回など）で圧力および温度データを送信するための別個のタイマーを追跡することができる。

ブロック５１５において、判定が肯定的である場合、すなわち、温度と圧力が収集する必要がある場合、感知装置１２０はブロック５２０に進む。ブロック５２０において、感知装置１２０、より具体的には、温度センサ２１６および圧力センサ２２０がそれぞれ、温度と圧力の測定値を収集する。

特に、温度センサ２１６はその動作半径内の温度を検出し、したがって、特に、タイヤ１１６の内側２００の温度を検出することができる。すなわち、温度センサ２１６によって収集された温度測定値は、タイヤ１１６の空気空洞内で生成された温度ではなく、タイヤ１１６自体が受ける温度により密接に対応する場合がある。一方、圧力センサ２２０は、タイヤ１１６の空気空洞の空気圧を検出してもよい。

ブロック５２５において、感知装置１２０は、温度と圧力データをパケット化する。例えば、温度と圧力の測定値は、同様に２バイト値に低減されてもよい。いくつかの例では、バッテリー状態を監視できるように、温度と圧力の測定値を含むパケットがバッテリー電圧の測定値をさらに含む場合がある。さらに、いくつかの実施例では、温度と圧力の測定値を含むパケットを、変形データ抵抗の測定値と組み合わせることができる。他の例ではパケットが温度と圧力データのみを含んでもよく、パケットは変形データパケットの間で送信されるキューに挿入されてもよい。いくつかの例では、感知装置１２０は、受信デバイスにデータを送る前に、さらなるフィルタリング動作および／または他の種類のデータ圧縮などを実行することができる。

温度と圧力データを凝縮してパケット化した後、感知装置１２０は、データパケットを受信デバイスに送信する。

ブロック５２５でパケット化された温度と圧力データを送信した後、または、温度と圧力の測定値が取得されるべきでない場合（すなわち、ブロック５１５で否定の判定）、感知装置１２０はブロック５３０に進む。ブロック５３０において、感知装置１２０は、データ収集期間が終了したかどうかを判定する。

電力効率の良い動作を達成するために、感知装置１２０は、断続的に動作することができる。すなわち、感知装置１２０は所定の低電力期間の間、低電力状態で動作することができ、所定のデータ収集期間の間、データ収集モードで動作することができる。低電力状態では、感知装置１２０がタイヤデータを測定していないか、またはデータを送信していない「スリープ」状態であってもよい。データ収集モードでは、感知装置１２０が上述のブロック５０５～５２５に従って、タイヤデータを収集し、前記データを送信するように動作することができる。例えば、所定の低電力期間は約６０秒であってもよく、データ収集期間は約７秒であってもよい。他の例では、低電力期間およびデータ収集期間の長さを調整することで、バッテリー寿命を最適化し、分析のために十分なデータを取得することができる。

したがって、感知装置１２０はデータ収集期間を追跡し、ブロック５３０において、データ収集期間が終了したかどうかを確認することができる。データ収集期間がまだ終了していない場合、感知装置１２０はブロック５０５に戻り、さらなる変形データの収集を続ける。

ブロック５３０において、データ収集期間が終了した場合、感知装置１２０はブロック５３５に進む。ブロック５３５において、感知装置１２０はエネルギーおよびバッテリー消費を低減するために、低電力またはスリープ状態に入る。感知装置１２０はさらに低電力期間を追跡するためのタイマーを開始し、データ収集期間を追跡するタイマーをリセットすることができる。

ブロック５４０において、感知装置１２０は、低電力期間が終了したかどうかを判定する。低電力期間が終了していない場合、感知装置１２０は、低電力状態に維持される。

低電力期間が終了した場合、感知装置１２０はデータ収集モードに移行し、ブロック５０５に戻って変形データを収集する。データ収集モードに移行すると、感知装置１２０は低電力期間のタイマーをリセットし、データ収集期間を追跡するためにタイマーを開始することができる。

したがって、感知装置１２０は、変形データ、ならびに温度と圧力データを、定期的に受信デバイスに送信することができる。この例では、受信デバイスは監視ハブ１２４である。したがって、監視ハブ１２４は、車両１１２のタイヤ１１６の各々に対応する感知装置１２０の各々からタイヤデータを受信することができる。

監視ハブ１２４は、タイヤ１１６の各々からのタイヤデータを集約して、車両１１２の車両データを形成することができる。例えば、監視ハブ１２４は、タイヤデータの各セットを車両識別子などと相関させることができる。車両１１２のタイヤ１１６の各々が経験するタイヤデータの相関により、例えば荷重分布などに基づいて、車両性能を改善するための全体的な車両性能のその後の分析および提案が可能になる。さらに、いくつかの例では、監視ハブ１２４が例えば、車両１１２が行う別個の走行を特定するために、タイヤデータの各セットを走行識別子と相関させることができる（すなわち、各走行は車両１１２およびタイヤ１１６が静止している長い期間によって区別される場合がある）。

いくつかの例では、車両１１２およびタイヤ１１６の性能の分析がタイヤ１１６の各々からのタイヤデータに基づいて、監視ハブ１２４自体によって実行されてもよい。他の例では、監視ハブ１２４がタイヤデータを集約し、タイヤデータをサーバ１０４に送信することができる。さらに別の例では、感知装置１２０が監視ハブ１２４を迂回し、タイヤデータを受信デバイスであるサーバ１０４に直接送信することができる。

図４に戻ると、ブロック４１０において、変形データ、ならびに適用可能な温度データおよび圧力データを取得した後、サーバ１０４は、分析するタイヤ１１６のうちの１つを選択する。特に、車両１１２およびタイヤ１１６が回転して車両１１２を移動させると、サーバ１０４は各タイヤ１１６が各回転に対して実質的に等しい力を受けることを予想することができ、したがって、任意の所定の回転においてタイヤ１１６が受ける変形は、任意の他の回転において受ける変形と実質的に等しくなる場合がある。したがって、タイヤ１１６の各回転は、変形データにおいて実質的に同じパターンを生成することができる。したがって、サーバ１０４はタイヤ１１６のうちの１つを選択し、車両データから対応する変形データを抽出し、選択されたタイヤ１１６の変形データを分析することができる。

ブロック４１５において、サーバ１０４は、ブロック４１０において選択されたタイヤの変形データにおける繰り返しパターンを特定する。例えば、変形データは図６Ｂに示されるパルス６３０などの一連の変形パルスを含むことができ、各々は、車両１１２が表面上を移動するときのタイヤ１１６の回転に対応する。

例えば、タイヤ１１６は、所定の回転にわたって実質的に同じ変形を受ける場合があるため、サーバ１０４は（例えば、コンピュータシミュレーションまたは理想的な条件に基づいて）代表的なモデルパターンと変形データの一部の類似性に基づいて、繰り返しパターンを検出することができる。

他の例では、サーバ１０４が最初に、変形データ（すなわち、その自由長さ６０４にわたってタイヤ１１６が受ける変形および／または歪みに対応する）のベースラインを特定することができる。次に、サーバ１０４は、例えば、変形データ内のピーク（例えば、極大値）を特定することによって、変形パルスを検出することができる。サーバ１０４は、さらに、例えば、パルスの大きさが少なくとも特定の閾値であること、他の特定されたパルスの平均の大きさの閾値パーセンテージまたは標準偏差内であること、または同様であることに基づいて特定されたパルスが繰り返しパターンに対応することを検証することができる。他の例では、繰り返しパターンを検出する他の方法も考えられる。

例えば、図７を参照すると、変形データ７００の例が示されている。変形データ７００は、パルス７０４－１、７０４－２、７０４－３、および７０４－４を含む一連の変形パルスを含む。分析時に、サーバ１０４は、パルス７０４－１、７０４－３、および７０４－４を、繰り返しパターンを形成するものとして、例えば、互いに閾値類似性内の大きさを有するものとして、および／または同様の割合を有するものとして特定することができる。対照的に、サーバ１０４は、パルス７０４－２はその大きさに基づく繰り返しパターンの一部ではないと判定することができる。

図４に戻ると、ブロック４２０において、サーバ１０４は、繰り返しパターンを使用してタイヤ１１６の接触角を決定する。タイヤ１１６の接触角は、タイヤ１１６の接触長さを定める角度である。例えば、再び図５を参照すると、タイヤ１１６の接触角は、角度αによって与えられる。接触角αは、式（１）に従って計算することができる。

式（１）において、ｔ_ｃは変形センサ２１２の接触時間を表し、すなわち、ｔ_ｃは回転中にセンサ２１２が接触長さ６０４を通過する時間を表し、ｔ_ｒは変形センサ２１２がタイヤ１１６の中心の周りで全回転を完了するための回転時間、すなわち、タイヤ１１６が全回転を完了するための時間を表す。

したがって、サーバ１０４は、変形センサ２１２に対する接触時間ｔ_ｃおよび回転時間ｔ_ｒを決定するために変形情報を分析することができる。特に、図６Ａおよび図６Ｂを参照すると、変形センサ２１２が入口点６１６で接触長さ６０４に入る時間は第１の変形シフト６３８に対応し、変形センサ２１２が出口点６２０で接触長さ６０４から出る時間は、第２の変形シフト６４６に対応する。したがって、接触時間ｔ_ｃは、パルス６３０の変形ピーク６４２の幅に基づいて計算されてもよい。

例えば、変形ピーク６４２の幅は半値全幅に基づいて決定されてもよい（すなわち、変形ピーク６４２の最大高さの半分に対応する２点間の幅を計算する）。他の例では、所定の閾値を超える上昇に基づいて、変形ピーク６４２の下で積分することによって、または他の適切な方法によって、パルス６３０内の変曲点（すなわち、第１および第２の変形シフト６３８および６４６）を特定することによって、変形ピーク６４２の幅が決定されてもよい。

回転時間ｔ_ｒは、変形センサ２１２が所定の位置からタイヤ１１６の中心を中心に回転して同じ位置に戻る時間に対応する。自由長さ６０８に沿った変形センサ２１２の位置は変形データにおいてほぼ等価な変形値を生成することができるので、サーバ１０４は接触長さ６０４に沿った位置を使用して、変形センサ２１２の連続した等価位置（ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）を追跡することができる。例えば、サーバ１０４は、第１の変形シフト６３８の連続インスタンスを特定して、入口点６１６における変形センサ２１２の連続インスタンス（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｉｎｓｔａｎｃｅｓ）を検出することができる。一定の回転（すなわち、連続パルス６３０間）において、第１の変形シフト６３８の連続インスタンス間の距離は、変形ピーク６４２の連続インスタンス間の距離と実質的に等しくてもよい。したがって、サーバ１０４は、連続するピーク間の間隔に基づいて回転時間ｔ_ｒを近似することができる。

例えば、図７を参照すると、パルス７０４－３および７０４－４は連続的であり、したがって、サーバ１０４はパルス７０４－３および７０４－４の各々の変形ピークを特定し（例えば、それぞれのパルス７０４における大域的または局所的な最大値を特定することによって）、検出された変形ピークの各々の間の間隔を回転時間ｔ_ｒとして使用することができる。

接触時間と回転時間の両方を決定した後、サーバ１０４は、式（１）を適用して、ラジアンで提供される接触角αを取得する。いくつかの例では、サーバ１０４は、例えば（例えば、所定の期間に対応する）変形データのサブセットを表すものとして選択された、単一の変形パルスの接触角を決定することができる。他の例では、サーバ１０４は、例えば変形データのサブセットを表すものとして、または変形データ内の各変形パルスについて選択された、一連の変形パルスの接触角を決定することができる。次に、サーバ１０４は決定された接触角から外れ値をフィルタリングし、平均接触角を計算することができる。

再び図４に戻ると、ブロック４２５において、タイヤ１１６の接触角を決定した後、サーバ１０４は、タイヤの接触長さを決定する。特に、サーバ１０４は、式（２）に従って、ブロック４２０で決定された接触角αとタイヤ１１６の半径との積として接触長さを決定することができる。

式（２）において、ｌ_ｃはタイヤ１１６の接触長さであり、Ｒは、タイヤ１１６の半径である。半径Ｒは、所定の値であってもよく、サーバ１０４のメモリ３０４に記憶されてもよく、または監視ハブ１２４のメモリに記憶されてもよく、ブロック４０５で車両データとともにサーバ１０４に送信されてもよい。

ブロック４２０で決定された接触角に基づいて、サーバ１０４はタイヤ１１６の単一の代表的な接触長さ（すなわち、所定の期間にわたる）、タイヤ１１６の接触長さのセットを決定することができ、その後、サーバ１０４はタイヤ１１６の平均接触長さ、例えば、所定の期間にわたって、タイヤ１１６の平均接触角に基づくタイヤ１１６の接触長さ、または同様のものを平均化することができる。

ブロック４３０において、ブロック４１０において選択されたタイヤ１１６の接触長さを決定した後、サーバ１０４は、車両が接触長さを決定するためのさらなるタイヤ１１６を含むかどうかを判定する。判定が肯定的である場合、サーバ１０４はブロック４１０に戻り、車両１１２のためのさらなるタイヤ１１６を選択する。

ブロック４３０における判定が否定的である場合、すなわち、サーバ１０４が車両１１２のタイヤ１１６の各々の接触長さを決定した場合、サーバ１０４はブロック４３５に進むことができる。

ブロック４３５において、サーバ１０４は、ブロック４０５において取得された車両データと、ブロック４２５において決定された接触長さとを使用して、車両１１２のタイヤ１１６の各々についてのタイヤ性能、ならびに車両１１２全体の車両性能を評価する。すなわち、サーバ１０４は分析を実行し、タイヤ１１６の各々の状態および／または性能を個別に判定することができる。サーバ１０４はさらに、分析を実行し、タイヤ１１６の状態および／または性能を、集合的に、かつ互いに関連して、判定することができる。タイヤおよび車両の性能により、タイヤ１１６および／または車両１１２が良好な動作状態にあるという判定、または例えば車両１１２の運転者に伝達される場合がある１つまたは複数の危険および／またはリスク条件が特定される場合がある。

例えば、図８を参照すると、単一のタイヤ１１６のタイヤ性能を判定する例示的な方法８００のフローチャートが示されている。いくつかの例では、方法８００の動作が描写された順序以外の順序で実行されてもよく、したがって、ステップではなくブロックと呼ばれる。

ブロック８０５において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の圧力データを取得する。圧力データは例えば、方法４００のブロック４０５において車両データの一部として受信された圧力データであってもよい。具体的には、圧力データは感知装置１２０、より具体的には圧力センサ２２０が配置される空洞の空気圧を表す。

ブロック８１０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６への負荷を決定する。特に、変形ピーク６４２の形状（すなわち、幅および振幅）は、タイヤ１１６の圧力ならびにタイヤへの負荷に関連する。例えば、所定の負荷に対して、タイヤ１１６内の圧力が高くなると、タイヤ１１６が移動している表面６００との変形および接触長さ６０４が小さくなる。同様に、タイヤ１１６内の所定の圧力に対して、負荷が高くなると、タイヤ１１６が移動している表面６００との変形および接触長さ６０４が大きくなる。

特に、タイヤ１１６の負荷は、道路に接する領域と圧との積として計算されてもよい。したがって、サーバ１０４はブロック４２５で決定された接触長さを取得し、接触長さと、タイヤ１１６の幅と、ブロック８０５で取得された圧力との積として、タイヤ１１６の負荷を計算することができる。タイヤ１１６の幅は例えば、サーバ１０４のメモリ３０４に格納された所定の測定値であってもよいし、ブロック４０５で受信された車両データの一部として監視ハブ１２４から受信されてもよい。

ブロック８１５で、サーバ１０４は、ブロック８１０で計算された負荷がタイヤ１１６の危険および／またはリスク条件を満たすかどうかを判定する。例えば、タイヤ１１６の負荷が最大推奨負荷を超える場合、サーバ１０４は、タイヤ１１６の負荷に関連するリスク条件を特定することができる。いくつかの例では、ブロック８１０で計算された負荷に加えて、サーバ１０４は例えば、所定の期間（例えば、１日、１０日、１ヶ月など）にわたって、タイヤ１１６の過去の負荷を取得することができる。次に、サーバ１０４は現在の負荷（すなわち、ブロック８１０で判定された）がタイヤ１１６の過去の負荷とともに、リスク条件を構成するかどうかを判定することができる。例えば、負荷が閾値負荷（例えば、タイヤ１１６の最大推奨負荷の閾値パーセンテージ内）を上回り、タイヤ１１６が少なくとも所定の期間の閾値量（例えば、所定の期間の閾値パーセンテージ、所定の期間にわたる閾値回数など）にわたって、同様の過度の負荷を受けている場合、サーバ１０４は、リスク条件が満たされたと判定することができる。所定の期間にわたってタイヤ１１６が過度の負荷を受けていない場合、サーバ１０４は、タイヤ１１６がまだ注意すべきリスク条件にないと判定することができる。他の例では、他の負荷リスク条件も考慮される。

ブロック８１５において、判定が肯定的である場合、すなわち、サーバ１０４が、ブロック８１０において決定された負荷に基づいてリスク条件が満たされていると判定する場合、サーバ１０４は、ブロック８２０に進む。ブロック８２０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の負荷リスクを特定する。サーバ１０４は、車両１１２の運転者に通知またはアラートを送信して、タイヤ１１６の負荷リスクを運転者に通知することができる。例えば、通知は、電子メール通知、テキストメッセージ、プッシュ通知などであってもよい。他の例では、サーバ１０４は負荷リスクの通知を監視ハブ１２４に送信することができ、これは次に、負荷リスクの通知をオペレータに提供することができる（例えば、監視ハブ１２４自体で、またはオペレータのためにモバイルデバイスなどに通知を送信することによって）。いくつかの例では、サーバ１０４は、特定されたリスクの緊急度に従って負荷リスクを処理することができる。例えば、負荷が最大推奨負荷を超え、したがってタイヤ１１６の急速かつ差し迫った故障を引き起こす可能性がある場合、サーバ１０４は、必要に応じてオペレータおよび他の関係者に通知する緊急アラートを送信することができる。過去の負荷がタイヤ１１６の寿命にわたって通常よりも速い摩耗の長期リスクを示す場合、サーバ１０４は単純な通知を提供することができ、および／または、定期的な（例えば、毎日、毎週など）状態報告などに含めるための通知を保存することができる。

ブロック８２０で負荷リスクを特定した後、またはブロック８１５でサーバ１０４が、負荷に基づいてリスク条件が検出されないと判断した場合、サーバ１０４はブロック８２５に進む。

ブロック８２５において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の過去の接触長さを取得する。例えば、所定のタイヤ１１６の過去の接触長さはメモリ３０４、より具体的にはリポジトリ３１６に記憶されてもよい。特に、接触長さの経時変化は、タイヤの過度の摩耗の指標となる場合がある。いくつかの例では、同様の条件下で接触長さを比較するために、サーバ１０４は、ブロック８１０で計算されるように、タイヤ１１６が同様の負荷（例えば、閾値パーセンテージ内）を受けているときに、タイヤ１１６の接触長さを取り出すことができる。

ブロック８３０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の過去の接触長さを考慮して、タイヤ１１６の接触長さがタイヤ１１６の危険および／またはリスク条件を満たすかどうかを判定する。例えば、タイヤ１１６の接触長さが、所定の期間（例えば、１ヶ月、タイヤ１１６の寿命など）にわたって閾値パーセンテージ増加した場合、サーバ１０４はリスク条件が満たされたと判定することができる。他の例では、他の接触長さリスク条件も考慮される。

ブロック８３０において、判定が肯定的である場合、すなわち、サーバ１０４が、タイヤ１１６の接触長さおよび過去の接触長さに基づいてリスク条件が満たされていると判定する場合、サーバ１０４はブロック８３５に進む。ブロック８３５において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の接触長さリスクを特定する。サーバ１０４は、車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４に通知またはアラートを送信することができ、監視ハブは、オペレータに通知を提供することができる。

ブロック８３５において接触長さリスクを特定した後、またはブロック８３０において、接触長さに基づいてリスク条件が検出されないとサーバ１０４が判定した場合、サーバ１０４はブロック８４０に進む。

ブロック８４０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の温度データを取得する。温度データは例えば、方法４００のブロック４０５において車両データの一部として受信された温度データであってもよい。特に、温度データは、タイヤ１１６の温度を表す。さらに、温度センサ２１６はタイヤ１１６の内側２００に隣接するように感知装置に配置されるので、温度データはタイヤ１１６の空気空洞の温度ではなく、タイヤ１１６自体を形成する材料の温度を表す。これは、バルブステムにおける温度センサの動作範囲がタイヤ材料を捕捉しないため、タイヤ１１６のバルブステムに配置される典型的な温度センサとは対照的であり、したがって、タイヤ１１６自体が経験する温度から変動する場合がある。

ブロック８４５において、サーバ１０４は、タイヤ１１６が経験する温度がタイヤ１１６の危険および／またはリスク条件を満たすかどうかを判定する。例えば、タイヤ１１６の温度が閾値温度（例えば、タイヤ１１６が超えてはならない約９０℃のような臨界温度）を超える場合、サーバ１０４は、タイヤ１１６の温度に関連するリスク条件を特定することができる。いくつかの例では、ブロック８４０で取得された温度に加えて、サーバ１０４は例えば、所定の期間にわたって、タイヤ１１６の過去の温度を取得することができる。次に、サーバ１０４は、現在の温度がタイヤの過去の温度とともに、リスク条件を構成するかどうかを判定することができる。例えば、経時的に上昇した最高温度（すなわち、走行中の最高温度に基づいて、タイヤ１１６が移動に伴って温度が上昇することにつれて）は、タイヤ１１６の摩耗および潜在的な故障を示す場合がある。他の例では、所定の走行（例えば、１分または５分のスパン内など）の温度の急速な変化もまた、差し迫ったリスク条件を示す場合がある。他の例では、他の温度リスク条件も考慮される。

ブロック８４５において、判定が肯定的である場合、すなわち、サーバ１０４が、ブロック８４０において取得された温度に基づいてリスク条件が満たされていると判定する場合、サーバ１０４は、ブロック８５０に進む。ブロック８５０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の温度リスクを特定する。サーバ１０４は車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４に通知またはアラートを送信することができ、監視ハブは、オペレータに通知を提供することができる。

ブロック８５０で温度リスクを特定した後、またはブロック８４５でサーバ１０４が、温度に基づいてリスク条件が検出されないと判断した場合、サーバ１０４はブロック８５５に進む。

ブロック８５５において、サーバ１０４は、負荷、接触長さ、および温度性能係数を集約して、全体的なタイヤ性能または動作状態評価を決定することができる。例えば、サーバ１０４が所定のタイヤ１１６についてブロック４０５で取得されたタイヤデータが差し迫ったまたは長期のリスク条件を示さないと判断した場合、サーバ１０４は、タイヤ１１６が動作状態にあると判定することができる。いくつかの例では、サーバ１０４は、タイヤ１１６の動作状態が許容可能な状態にあるという通知を、車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４に送信することができ、監視ハブはオペレータに通知を提供することができる。１つまたは複数のリスク条件が特定された場合、動作状態評価は、特定されたリスクの指標を含むことができる。いくつかの例では、タイヤ１１６の動作状態評価がブロック８２０、８３５、または８５０で特定された１つまたは複数のリスク条件の特定を含む場合、いくつかの例では通知またはアラートがブロック８２０、８３５、および８５０で個々にではなく、動作状態評価の一部として単一の通知として送信されてもよい。さらなる例では、タイヤ１１６の動作状態評価が車両の定期的な状態報告などに含めるために保存されてもよい。

サーバ１０４は、単一タイヤ性能分析に加えて、車両１１２全体の車両性能を判定してもよい。例えば、図９を参照すると、車両性能を判定する例示的な方法９００のフローチャートが示されている。いくつかの例では、方法９００の動作は、描写された順序以外の順序で実行される場合がある。

ブロック９０５において、サーバ１０４は例えば、方法８００のブロック８１０において決定されるように、タイヤ１１６の各々に印加される負荷を取得する。次に、サーバ１０４は、車両１１２の全体的な負荷、ならびにタイヤ１１６の全体的な負荷の荷重分布を決定することができる。例えば、サーバ１０４は、各タイヤ１１６についての荷重分布を、全体の負荷のパーセンテージとして表すことができる。

ブロック９１０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６上の荷重分布が車両１１２の危険および／またはリスク条件を満たすかどうかを判定する。例えば、荷重分布がタイヤ１１６の各々の間で実質的に等しいと予想され、荷重分布が不均一な分布（例えば、各タイヤ１１６のそれぞれの荷重分布の間の閾値パーセント差を超える）を示す場合、サーバ１０４は、荷重分布リスク条件を特定することができる。好ましくは、閾値は、乗客数の違い（例えば、４人の成人対運転席の１人の成人）や他の日々の変動要因についての荷重分布の差を考慮して調整されてもよい。したがって、いくつかの例では、荷重分布差の閾値は、車両１１２上の全体的な負荷に応じて変化する場合がある。

他の例では、タイヤ１１６間の荷重分布が異なることが予想される。例えば、車両がセミトレーラであるとき、サーバ１０４は、トレーラ軸受タイヤ１１６がキャブ軸受タイヤ１１６に対して高い負荷がかかる場合があることを予想することができる。タイヤ１１６の差は予め定められ、例えばメモリ３０４等に記憶されてもよい。このような例では、サーバ１０４は、予想されるまたは理想的な荷重分布をさらに記憶することができる。したがって、サーバ１０４は、ブロック９０５で決定された荷重分布を、予想されるまたは理想的な荷重分布と比較することができる。荷重分布が予想されるまたは理想的な荷重分布から閾値パーセンテージを超えて変化する場合、サーバ１０４は、ブロック９１０において、荷重分布リスク条件を特定することができる。

さらに、いくつかの例では、サーバ１０４は、車両１１２の現在の走行に基づくなど、所定の期間にわたる車両１１２の過去の荷重分布を取得することができる。特に、一回の走行中に異なる荷重分布が見られる場合、車両内の荷重の移動を示している場合があり、これは、例えば、旋回時の大型車両の転倒リスクに起因する、固定されていない荷重または安全でない状態を示すことができる。他の例では、他の荷重分布リスク条件も考慮される。

ブロック９１０において、判定が肯定的である場合、すなわち、サーバ１０４が、ブロック９０５において決定された荷重分布に基づいてリスク条件が満たされていると判定する場合、サーバ１０４は、ブロック９１５に進む。ブロック９１５において、サーバ１０４は、車両１１２の荷重分布リスクを特定する。サーバ１０４は車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４に通知またはアラートを送信することができ、監視ハブは、オペレータに通知を提供することができる。

ブロック９１５で荷重分布リスクを特定した後、またはブロック９１０でサーバ１０４が、荷重分布に基づいてリスク条件が検出されないと判断した場合、サーバ１０４はブロック９２０に進む。

ブロック９２０において、サーバ１０４は、タイヤ１１６の各々についての変形データを確認して、異常パターンがないか確認する。異常パターンはベースラインから離れたパターン（例えば、パルスや他のシフト）であり、繰り返しパターン（例えば、大きさや幅などに基づく）に適合しない。例えば、サーバ１０４は図７に示されるように、異常パターンとしてパルス７０４－２を特定することができる。

ブロック９２５において、サーバ１０４は、異常パターン（または同様の異常パターン）が対応する車両１１２の他のタイヤ１１６においても検出されるかどうかを判定する。すなわち、サーバ１０４は、他のタイヤ１１６のそれぞれの変形データにおける類似の異常パターンを確認することができる。例えば、パターンは類似の比率（例えば、大きさおよび／または幅）を有する場合、および／または異常パターンの閾値時間内（例えば、１秒以内など）に発生する場合、類似であると判断される場合がある。

特に、他のタイヤ１１６のうちの少なくとも１つが類似の異常パターンを有する変形データを有する場合、サーバ１０４は、外部現象が発生したと仮定することができる。例えば、車両１１２がポットホール（または車両１１２が走行している表面における他の隆起、不備、または欠陥）を通過する場合、タイヤ１１６は反復パルス６３０とは異なる態様で変形する場合がある。タイヤ１１６は車両１１２上の異なる位置に配置されているので、各タイヤ１１６は、異なる異常変形を経験する可能性がある。例えば、欠陥を通過する対応する前後タイヤ１１６はオフセット時間（例えば、半秒だけオフセット）で異常変形を検出することができる。いくつかの例では、欠陥が十分に小さい場合、車両１１２の反対側のタイヤ１１６は異常変形をほとんどまたは全く経験しないことがあり、したがって、類似の異常パターンは対向するタイヤ１１６の変形データにおいて検出されないことがある。他の例では、欠陥が十分に大きく、車両１１２の反対側のタイヤ１１６が異常変形を経験する場合がある。しかしながら、対向するタイヤ１１６は、欠陥からの距離に基づいて異なるように変形することができる。したがって、異常パターンは比例しなくてもよいが、異常パターンの閾値時間内に依然として発生する場合がある。

このような実施形態では、サーバ１０４は、タイヤ１１６の各々の同時に起こった故障または他の内的インシデントではなく、タイヤ１１６の各々に影響を及ぼした外部の現象または表面の不具合に起因して、変形データの異常が起こった可能性があると判断することができる。したがって、ブロック９２５における判定が肯定的である場合、サーバ１０４はブロック９３５に進むことができる。いくつかの実施形態では、サーバ１０４がタイヤ１１６の各々についてのタイヤデータを比較するために、例えば、外部現象がタイヤ１１６のいずれかの整合性および／または性能に影響を及ぼすかどうかを判定するために、異常パターンと発生時刻を記録することができる。

類似の異常パターンが、対応する車両１１２の他のタイヤ１１６のいずれにおいても検出されない場合、サーバ１０４はブロック９３０に進む。ブロック９３０において、サーバ１０４は、異常パターンを有する所定のタイヤ１１６の異常現象を特定する。いくつかの実施形態では、サーバ１０４は、異常現象が所定のタイヤ１１６の整合性および／または性能に影響を及ぼすかどうかを判定するために、所定のタイヤ１１６のタイヤデータの比較のために異常パターンと発生時刻を記録することができる。

ブロック９３０において、サーバ１０４は通知またはアラートを車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４にさらに送信することができ、監視ハブは、オペレータに通知を提供することができる。例えば、通知は、異常現象が発生しているタイヤ１１６を手動で検査するためのプロンプト（例えば、タイヤ１１６に釘や鋭利な物体が刺さっていないかなどを確認する）を含むことができる。いくつかの例では、オペレータに提供される通知は、異常現象の重大度（例えば、大きさや幅など）に応じて異なる場合がある。

ブロック９３５において、サーバ１０４は、車両１１２の他の動作パラメータをさらに決定することができる。例えば、変形センサ２１２が接触長さ６０４を通過する度に変形データにピークが生じるため、ピークの頻度は、タイヤ１１６が回転している速度に対応する。したがって、ピークの周波数およびタイヤ１１６の半径に基づいて、サーバ１０４は、タイヤ１１６、したがって車両１１２の回転速度を決定することができる。さらに、サーバ１０４は、変形データにおけるピークの頻度（すなわち、繰り返しパターン）の変化に基づいて、タイヤ１１６（したがって、車両１１２）の加速度を決定してもよい。

例えば、図１０Ａおよび図１０Ｂを参照すると、第１の例示的なプロット１０００は車両１１２が加速しているときの変形データを示し、第２の例示的なプロット１０１０は、車両１１２が減速しているときの変形データを示す。

再び図９に戻ると、ブロック９４０において、サーバ１０４は、車両性能または動作状態評価を組み立てることができる。具体的には、サーバ１０４は、車両の荷重分布、パターン分析、および動作パラメータ要因を集約することができる。

例えば、サーバ１０４が、ブロック４０５で取得された車両データが差し迫ったまたは長期のリスク条件を示さないと判断した場合、サーバ１０４は、車両１１２が許容可能な動作状態にあると判定することができる。サーバ１０４は、許容可能な動作状態の通知を車両１１２のオペレータに、または監視ハブ１２４に送信することができ、監視ハブは、オペレータに通知を提供することができる。１つまたは複数のリスク条件が特定された場合、動作状態評価は、特定されたリスクの指標を含むことができる。いくつかの例では、リスクがブロック９１５および９３０において個々にではなく、ブロック９４０において動作状態評価の一部として特定される場合がある。さらに、いくつかの例では（すなわち、方法８００のブロック８５５で取得されるよう）タイヤの各々についてのタイヤ動作状態評価は個々にではなく、ブロック９４０で車両動作状態評価の一部として集約され、特定されてもよい。

車両動作状態評価は、車両のオペレータおよび／または監視ハブ１２４に定期的に送信される場合がある、車両の定期的な状態報告に置き換えられてもよい。

理解されるように、上述のシステムおよび方法の変更も可能である。例えば、サーバ１０４によって実行される上述の分析の一部または全部は、監視ハブ１２４によってローカルに実行されてもよく、監視ハブ１２４とサーバ１０４との間の通信が中断されたときを含むデータを提供することができる。例えば、車両速度、加速、および減速などの動作パラメータは、車両１１２のオペレータへのフィードバックのために監視ハブ１２４によって計算されてもよい。さらに別の例では、上述の分析の一部または全部が感知装置１２０のプロセッサ２３０によって実行されてもよい。

さらに、いくつかの例では、タイヤの各々についてのタイヤデータが例えば、変形データ、温度データ、および圧力データ間の傾向および相関に基づいて、個々のタイヤまたは車両についての他の潜在的なリスクを特定するために、機械学習ベースのモデルをトレーニングするために、注釈付けされ、トレーニングセットに追加されてもよい。例えば、単一のタイヤに影響を及ぼし、かつ２つ以上のタイヤに影響を及ぼす異常現象を検出した後、タイヤの各々についての変形データに、発生した異常現象の種類（例えば、スピードバンプ、ポットホール、タイヤの釘など）を注釈付けして、訓練されたモデルが変形データに基づいて異常現象の種類を予測できるようにすることができる。タイヤデータはさらに、タイヤ摩耗のモデルの開発、タイヤ故障の予測、燃料の最適化などに使用することができる。このような情報は、例えば、車両群を管理するため、パフォーマンスレースにおけるタイヤ交換の管理、タイヤ設計の通知、および他の用途のために使用することができる。

いくつかの例では、タイヤデータは、タイヤによって検出された道路状態を自律走行車システムにより適切に知らせるために、自律走行車の決定モジュールに供給される場合がある。例えば、このようなタイヤデータは、道路の凍結などを示す可能性があり、これは走行速度、加速、ブレーキ、ステアリング、および自律走行車システムによって選択される他の車両パラメータに影響を及ぼす可能性がある。

特許請求の範囲は、上記の例に記載された実施形態によって限定されるべきではなく、全体としての説明と一致する最も広い解釈が与えられるべきである。

Claims (27)

1. タイヤのための感知装置であって、
   前記感知装置を前記タイヤの内側に結合するように構成された基板と、
   前記基板によって支持され、前記タイヤの内側での変形を表す変形データを収集するように構成された変形センサと、
   前記変形センサによって収集された変形データを受信デバイスに送信するように構成された制御モジュールと、を含む感知装置。
2. 前記変形センサは、
   前記タイヤと表面との接触長さの入口点における第１の変形シフトを検出し、
   前記タイヤと前記表面との前記接触長さにわたる変形ピークを検出し、
   前記タイヤと前記表面との前記接触長さの出口点における第２の変形シフトを検出するように構成される、請求項１に記載の感知装置。
3. 前記タイヤの前記内側に隣接する前記基板によって支持される温度センサをさらに備え、前記温度センサは、前記タイヤの前記内側の温度を測定するように構成される、請求項１に記載の感知装置。
4. 前記基板によって支持される圧力センサをさらに含み、前記圧力センサは前記タイヤ内の圧力を測定するように構成される、請求項１に記載の感知装置。
5. 前記基板は、前記基板を前記タイヤの前記内側に接着するための接着層をさらに備える、請求項１に記載の感知装置。
6. 前記変形センサは、歪みセンサを含む、請求項１に記載の感知装置。
7. 前記変形センサは、前記タイヤのトレッドパターンの長さを超える長さを有する、請求項１に記載の感知装置。
8. 前記基板が受ける振動から前記制御モジュールを隔離するように構成された振動減衰部分をさらに備える、請求項１に記載の感知装置。
9. 車両のタイヤの組を監視するためのタイヤ監視システムであって、
   一組の感知装置であって、各感知装置は前記タイヤの内側での変形を表す変形データを収集するために、一組のタイヤのうちの１つのタイヤの内側に結合するように構成される感知装置と、
   一組の各感知装置からの変形データを集約し、集約された変形データをサーバに送信するように構成された監視ハブと、を含むタイヤ監視システム。
10. メモリと、
    通信インターフェースと、
    前記メモリおよび前記通信インターフェースと相互接続されたプロセッサとを含み、前記プロセッサは、
    一連の回転にわたるタイヤの変形を表す変形データを取得し、
    前記変形データにおける繰り返しパターンを検出し、
    前記繰り返しパターンに基づいて前記タイヤの接触角を決定し、
    前記接触角と前記タイヤの半径との積として接触長さを決定し、
    前記接触長さに基づいて前記タイヤの動作状態評価を決定するように構成される、サーバ。
11. 前記接触角を決定するために、前記プロセッサは、
    前記繰り返しパターンのインスタンスの幅に基づいて接触時間を決定し、
    前記繰り返しパターンの前記インスタンスと前記繰り返しパターンの後続のインスタンスとの間の距離に基づいて回転時間を決定し、
    前記回転時間に対する前記接触時間の比に基づいて前記接触角を計算するように構成される、請求項１０に記載のサーバ。
12. 前記プロセッサは、前記繰り返しパターンの前記インスタンスの半値全幅距離に基づいて、前記繰り返しパターンの前記インスタンスの幅を決定するように構成される、請求項１１に記載のサーバ。
13. 前記変形データは、前記タイヤの表面上の歪みを表す歪みデータを含む、請求項１０に記載のサーバ。
14. 前記プロセッサは、前記変形データにおける前記繰り返しパターンの周波数に基づいて、前記タイヤの回転速度を決定するようにさらに構成される、請求項１０に記載のサーバ。
15. 前記プロセッサは、前記変形データにおける前記繰り返しパターンの周波数の変化に基づいて、前記タイヤの加速度を決定するようにさらに構成される、請求項１０に記載のサーバ。
16. 前記プロセッサは、
    車両のタイヤのセットのさらなる変形データを取得し、前記タイヤのセットは前記タイヤを含み、
    前記変形データの異常パターンを検出し、
    前記さらなる変形データにおいて類似の異常パターンが検出されない場合、前記タイヤの異常現象を特定するようにさらに構成される、請求項１０に記載のサーバ。
17. 前記プロセッサは、
    タイヤ内圧を表す圧力データを取得し、
    前記接触長さと前記圧力データに基づいて前記タイヤにかかる負荷を決定するようにさらに構成される、請求項１０に記載のサーバ。
18. 前記プロセッサは、
    車両のタイヤのセットに関するさらなる変形データおよびさらなる圧力データを取得し、前記タイヤのセットは前記タイヤを含み、
    前記セット内の前記タイヤ間の荷重分布を決定するようにさらに構成される、請求項１７に記載のサーバ。
19. タイヤを監視する方法であって、
    一連の回転にわたるタイヤの変形を表す変形データを取得し、
    前記変形データにおける繰り返しパターンを検出し、
    前記繰り返しパターンに基づいて前記タイヤの接触角を決定し、
    前記接触角と前記タイヤの半径との積としての接触長さを決定し、
    前記接触長さに基づいて前記タイヤの動作状態評価を決定することを含む、方法。
20. 前記接触角を決定することは、
    前記繰り返しパターンのインスタンスの幅に基づいて接触時間を決定し、
    前記繰り返しパターンの前記インスタンスと前記繰り返しパターンの後続のインスタンスとの間の距離に基づいて回転時間を決定し、
    前記回転時間に対する前記接触時間の比に基づいて前記接触角を計算することを含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記繰り返しパターンの前記インスタンスの半値全幅距離に基づいて、前記繰り返しパターンの前記インスタンスの幅を決定する、請求項２０に記載の方法。
22. 前記変形データは、前記タイヤの表面上の歪みを表す歪みデータを含む、請求項１９に記載の方法。
23. 前記変形データにおける前記繰り返しパターンの周波数に基づいて、前記タイヤの回転速度を決定することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
24. 前記変形データにおける前記繰り返しパターンの周波数の変化に基づいて、前記タイヤの加速度を決定することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
25. 車両のタイヤのセットのさらなる変形データを取得し、前記タイヤのセットは前記タイヤを含み、
    前記変形データにおける異常パターンを検出し、
    前記さらなる変形データにおいて類似の異常パターンが検出されない場合、タイヤの異常現象を特定することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
26. タイヤ内圧を表す圧力データを取得し、
    前記接触長さと前記圧力データに基づいて前記タイヤにかかる負荷を決定することをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
27. 車両のタイヤのセットに関するさらなる変形データおよびさらなる圧力データを取得し、前記タイヤのセットは前記タイヤを含み、
    前記セット内の前記タイヤ間の荷重分布を決定することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。