FI124059B - Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin - Google Patents
Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin Download PDFInfo
- Publication number
- FI124059B FI124059B FI20085883A FI20085883A FI124059B FI 124059 B FI124059 B FI 124059B FI 20085883 A FI20085883 A FI 20085883A FI 20085883 A FI20085883 A FI 20085883A FI 124059 B FI124059 B FI 124059B
- Authority
- FI
- Finland
- Prior art keywords
- friction
- maximum friction
- road surface
- maximum
- measurement
- Prior art date
Links
- 230000006872 improvement Effects 0.000 title description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 75
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 22
- 238000004441 surface measurement Methods 0.000 claims description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 7
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 1
- 239000006096 absorbing agent Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000000979 retarding effect Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M17/00—Testing of vehicles
- G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
- G01M17/02—Tyres
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N19/00—Investigating materials by mechanical methods
- G01N19/02—Measuring coefficient of friction between materials
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60K—ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PROPULSION UNITS OR OF TRANSMISSIONS IN VEHICLES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF PLURAL DIVERSE PRIME-MOVERS IN VEHICLES; AUXILIARY DRIVES FOR VEHICLES; INSTRUMENTATION OR DASHBOARDS FOR VEHICLES; ARRANGEMENTS IN CONNECTION WITH COOLING, AIR INTAKE, GAS EXHAUST OR FUEL SUPPLY OF PROPULSION UNITS IN VEHICLES
- B60K28/00—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions
- B60K28/10—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the vehicle
- B60K28/16—Safety devices for propulsion-unit control, specially adapted for, or arranged in, vehicles, e.g. preventing fuel supply or ignition in the event of potentially dangerous conditions responsive to conditions relating to the vehicle responsive to, or preventing, spinning or skidding of wheels
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
- B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
- B60T8/172—Determining control parameters used in the regulation, e.g. by calculations involving measured or detected parameters
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T8/00—Arrangements for adjusting wheel-braking force to meet varying vehicular or ground-surface conditions, e.g. limiting or varying distribution of braking force
- B60T8/17—Using electrical or electronic regulation means to control braking
- B60T8/176—Brake regulation specially adapted to prevent excessive wheel slip during vehicle deceleration, e.g. ABS
- B60T8/1763—Brake regulation specially adapted to prevent excessive wheel slip during vehicle deceleration, e.g. ABS responsive to the coefficient of friction between the wheels and the ground surface
- B60T8/17636—Microprocessor-based systems
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/06—Road conditions
- B60W40/068—Road friction coefficient
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D6/00—Arrangements for automatically controlling steering depending on driving conditions sensed and responded to, e.g. control circuits
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2210/00—Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
- B60T2210/10—Detection or estimation of road conditions
- B60T2210/12—Friction
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60T—VEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
- B60T2210/00—Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
- B60T2210/10—Detection or estimation of road conditions
- B60T2210/13—Aquaplaning, hydroplaning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
- Regulating Braking Force (AREA)
Description
Parannus ajoneuvojen ajonhallintajäQestelmiin
Keksintö liittyy ajoneuvojen renkaiden kitkan arviointiin, erityisesti kulloinkin käytettävissä olevan maksimikitkan arviointiin. Maksimikitkatietoa tarvitaan erityisesti en-5 nakoivissa varoitus- ja ohjausjärjestelmissä, lukkiutumattomien jarrujen ohjauksessa, luistonestojärjestelmissä ja ajonvakautusjärjestelmissä.
Ajoneuvojen ajonvakautusjärjestelmissä, ABS-jarruissa ja luistoja säätävissä järjestelmissä sekä esimerkiksi turvaväliä arvioivissa tai automaattisesti säätävissä järjestö telmissä tarvitaan mahdollisimman tarkka tieto renkaan kitkaominaisuuksista, erityisesti tärkeää on tietää käytettävissä oleva maksimikitkavoima ja renkaan pito-ominaisuudet ajotilanteessa, jossa rengas toimii lähellä maksimikitkavoimaa.
Mahdollisimman tarkka tieto maksimikitkavoimasta ja maksimikitkavoiman tuotta-15 vasta renkaan luiston määrästä nopeuttaa jarrutus- tai luistotilanteessa järjestelmän toimintaa. Esimerkiksi jarrutus voidaan aloittaa heti alusta saakka lähes optimaalisella jarrutusvoimalla, jolloin jarrutuksessa renkaiden luiston määrä saadaan heti alussa optimaalisemmaksi kuin jos vasta jarrutuksen aikana saadaan luiston ja maksimi-kitkavoiman mittaustulos. Kitkatietoa tarvitaan myös varoitettaessa kuljettajaa liuk-20 kaudesta tai liukkauden takia kasvaneesta turvavälin tarpeesta. Mikäli kuljettajaa varoitetaan usein turhaan, varoitusten hyöty on kyseenalainen, koska väärät varoitukset lähinnä ärsyttävät. Toisaalta vielä vaarallisempaa voi olla, jos kuljettaja oppii luottamaan varoitukseen ja järjestelmä jättää varoittamatta liukkaudesta. 1
Maksimikitkaa arvioidaan nykyään yleisimmin ajodynamiikan mittaustulosten peruses teella. Maksimikitka voidaan arvioida melko luotettavasti ja tarkasti, mikäli renkaa- ° seen kohdistuu voimia jotka ovat käytettävissä olevaan maksimikitkaan nähden riit- g tävän suuria. Tämä perustuu siihen tosiseikkaan, että renkaan ja tien pinnan välillä ^ on luistoa aina, kun renkaaseen kohdistuu voimaa ja rengas vierii tien pintaa pitkin, x 30 Kun tunnetaan renkaan luisto eri pitkittäis- tai kaarrekiihtyvyyden arvoilla, voidaan
CC
päätellä maksimikitka mittaustulosten perusteella. Myös kaarteessa renkaan sivu-co g voiman ja palauttavan momentin suhteesta voidaan päätellä renkaan maksimikitkaa.
LO
g Ajodynamiikan avulla kitkan mittaamista käsitteleviä tekniikan tason julkaisuja ovat ° esimerkiksi: 35 2
Pasterkamp Wim R., The tyre as sensor to estimate friction, Delft University Press, Delft, 1997, 148 p.
Fudaka Yoshiki, Slip-Angle Estimation for Vehicle Stability Control, Vehicle System 5 Dynamics, 32 (1999), pp. 375-288.
Umeno Koji, JP20022331951
Hisaaki Asai, JP2006082620 10
Naoyasu Enomoto, JP716928
Yllämainittujen perusteella ajoneuvon pienehkö jarruttaminen tai kiihdyttäminen mahdollistaa maksimikitkan päättelemisen (Hisaaki, Naoyasu). Kaarreajossa voidaan 15 maksimikitka päätellä, kun noin 30 % maksimikitkan kitkavoimasta on käytetty (Pasterkamp, Fukada, Umeno). Renkaaseen voidaan asentaa muodonmuutoksia, kiihtyvyyksiä tai voimia mittaavia antureita helpottamaan mittausta. Alan kehitys on ollut nopeaa, ja todennäköisesti renkaan kitkan arviointi paranee myös tulevaisuudessa esimerkiksi renkaaseen, vanteeseen tai pyörän napaan integroitujen anturien ansi-20 osta. Tämän takia todennäköisesti maksimikitka saadaan tulevaisuudessa arvioitua entistä pienemmällä kitkavoimalla ja entistä luotettavammin.
Ajodynamiikan perusteella tehdyt kitka mitta ukset eivät kuitenkaan anna luotettavaa mittaustulosta, jos renkaaseen kohdistuvat kitkavoimat ovat pieniä suhteessa mak-25 simikitkaan, eli kitkavoiman tuottama luisto on niin pieni, ettei sitä voida luotettavas-cvi ti mitata ainakaan kohtuullisessa ajassa ja riittävällä tarkkuudella. Ajettaessa pitkä ^ matka suoraan kiihdyttämättä tai jarruttamatta ei maksimikitkan mittaustulosta saa- § da. Tämä on hyvin tyypillinen matka-ajon aikana esiintyvä tilanne.
i o x 30 Tien kitkaa arvioidaan myös mittaamalla tien pintaa anturein. Näin voidaan tunnis taa, onko tien pinnalla jäätä, vettä, asfalttia, maantiesuolaa jne. Esimerkkinä toimien § vaksi havaitusta anturista on ruotsalainen Road Eye, joka mittaa sopivasti valittujen
LO
§ aallonpituuksien heijastuskertoimia tien pinnasta. Lisäksi voidaan käyttää polarisaa- o ™ tio- ja kiiltoheijastusmittaustietoa, näin saadaan mitattua esimerkiksi vesikalvon omi- 35 naisuuksia. Tieantureina käytetään myös 24 GHz ja 76 GHz alueilla toimivia tutkia, 3 ja periaatteessa on mahdollista käyttää myös matalampia radio tai vaihtovirtataa-juuksia tien dielektristen tai sähkömagneettisten ominaisuuksien mittaamiseen. Ultraääniantureilla voidaan mitata ainakin lumen ja pehmeän pinnan ominaisuuksia. Laser-antureilla saadaan mitattua pintaprofiilia ja pinnan karkeutta. Passiivisen inf-5 rapuna-anturin avulla voidaan mitata pinta lämpötilaa.
Anturin avulla voidaan luokitella tienpintaa ja niiden avulla voidaan tunnistaa jää ja vesi. Tien pinnan luokittelutuloksesta ei kuitenkaan saada selville kuin karkea arvio renkaan ja tien välisestä maksimikitkasta. Esimerkiksi jään ja renkaan välinen kitka-10 kerroin voi vaihdella välillä 0,05 ja 0,5. Myös puhtaan asfaltin kitka vaihtelee suuresti. Anturin tuottamasta tiedosta ei siis voida suoraan päätellä maksimikitkaa, koska kitka riippuu paitsi tiestä, myös renkaista, rengaspaineista ja renkaan pintapaineesta ja esimerkiksi jään laatu, pinnan kiteet, irtolumi, pintakarkeus, lämpötila tai puhtaus voi vaikuttaa suuresti kitkan määrään. Näin ollen anturimittauksista saadaan vain 15 karkeaa tietoa todennäköisestä maksimikitkasta. Anturin avulla saatu tienpinnan luokittelutieto voi olla hyödyllinen myös ilman tietoa maksimikitkasta, koska esimerkiksi lumella täysjarrutuksessa kannattaa sallia suurempi luisto kuin asfaltilla tai jäällä. Eri materiaaleilla maksi mi kitkavoima syntyy siis eri luiston määrillä, ja tieto tien pinnan laadusta voi auttaa valitsemaan tehokkaamman ohjausalgoritmin esimerkiksi 20 ABS-jarruille. Jarrutuksen tai luistonhallinnan aikana tehtävillä mittauksilla tehokkaimman jarrutustavan löytäminen vie yleensä vähemmän aikaa, jos tien pinnan laatu tunnetaan.
Kitkan mittausta ajodynamiikan perusteella ja tien pinnan ominaisuuksien mittausta 25 on kehitelty lukuisissa projekteissa erillään toisistaan. Anturien kehittäjät yrittävät puolestaan tunnistaa esimerkiksi mustan jään. Mustan jään tunnistaminen antureilla ° lisää turvallisuutta huomattavasti, mutta tien pinnan luokittelutulos (esim: kuiva, g märkä, jäätynyt) ei ole sellaisenaan käyttökelpoinen kuin hyvin karkeana kitkaesti- ^ maattina. Ajovakautusjärjestelmä joutuu joka tapauksessa tekemään jatkuvaa kitkani 30 voimien mittausta ja se saa laskettua arvion maksimikitkasta luiston alkaessa ja kit-
CC
kavoimien ollessa noin 30 % maksi mi kitkavoimista. Ajodynam iikkaa tutkivat eivät
CO
°° ehkä siksi ole katsoneet tieantureita hyödyllisiksi kitkaa estimoitaessa ja tieanturei- m g den mittaustuloksia ei ole käytetty ajonhallinnassa maksimikitkan arvioinnin apuna,
O
cu vaan ainoastaan varoittamaan kuljettajaa esimerkiksi jäästä. Luokittelutulos sellai- 35 senaan ilman keksinnön mukaista maksimikitkan estimointia voi olla hyödyllinen 4 myös ajonvakautusjärjestelmän syötteenä tai parametrina, esimerkiksi valittaessa maastoajoon sopivammat alustan säädöt automaattisesti tai edellä mainitulla tavalla tunnistettaessa luminen tie.
5 Keksinnön tarkoituksena on tuottaa entistä tarkempi estimaatti maksimikitkalle entistä suuremman osan aikaa. Lisäksi keksinnön tarkoituksena on myös tuottaa entistä luotettavampi virhearvio arvioidulle maksimikitkan arvolle. Näin saadaan parannettua ajoneuvon ajodynamiikkaa ohjaavia järjestelmiä ja kuljettajaa voidaan varoittaa entistä tarkemman tiedon perusteella liukkaudesta. Esimerkiksi pelkän anturitie-10 don perusteella talvikelillä varoitetaan helposti turhaan jäästä, joka ei ole tavallista liukkaampaa. Turhaksi koetut varoitukset eivät paranna turvallisuutta vaan pelkästään ärsyttävät kuljettajaa. Tavoitteena on siis myös parantaa kuljettajalle annettavien varoitusten luotettavuutta ja aiheellisuutta.
15 Keksinnön mukaan estimoidaan tien maksimikitkaa aina, kun mittaustulosten perusteella on mahdollista saada maksimikitkalle luotettava estimaatti. Kun tien ja renkaan välisestä kitkasta saadaan estimointitulos, tallennetaan estimaatti muistiin yhdessä samalla hetkellä mitattujen tien pintaa mittaavien anturien lukemien tai lukemista johdettujen luokittelutulosten kanssa. Kun maksimikitkaestimaattia ei ole saa-20 tavilla, käytetään tieanturin tietoa yhdistettynä vanhoihin maksimikitkaestimaatteihin ja tieanturin mittausdataan siten, että verrataan kulloistakin tieanturin mittaustietoa ensin edelliseen onnistuneeseen kitkamittauksen aikana mitattuun mittaustietoon. Mikäli mittaustieto on pysynyt samana, pidetään edellistä maksimikitkaestimaattia luotettavimpana estimaattina maksi mi kitkasta ja käytetään sitä.
25 cvj Kun tieanturin mittaustulos muuttuu maksimikitkaestimaatin jälkeen, edullisesti luo- ^ kitellaan kulloinenkin tien pinnan mittaustulos, ja käytetään tämän perusteella esti- g maattina viimeisintä luokiteltua maksimikitkan estimaattia, jonka mittausten teko- ^ hetkellä tieanturin mittaustulos oli lähellä kulloistakin tien pinnan mittaustulosta, x 30 Kun tien pinta muuttuu, etsitään siis luokitellusta tietokannasta mahdollisimman
CC
tuore ja samanlainen tien mittausarvo, ja käytetään tätä mittausarvoa vastaavaa
CO
°° maksimikitkan estimaattia estimaattina myös nykyiselle tienpinnalle tai interpoloi- m g daan lähekkäisistä vanhoista maksimikitkaestimaateista sopiva arvo. Luokitteluun,
O
cv interpolointiin tai tieanturin mittaustulosten ja kitkan välisen korrelaation mallinnuk- 35 seen voidaan käyttää tunnettuja tilastollisia menetelmiä, tai moniulotteinen mittaus- 5 anturin tulosvektori voidaan luokitella esimerkiksi neuroverkkoa tai vastaavaa oppivaa luokittelualgoritmia käyttäen. Tilastollisilla menetelmillä voidaan myös luokitella ja mallintaa mittaustuloksia niin, että saadaan moniulotteisen mittausvektorin funktiona todennäköisen kitkan arvo ja sen virhearvio. Luotettavuutta voidaan arvioida 5 estimointihetkellä lasketun virhemarginaalin lisäksi sen mukaan kuinka vanha kulloistakin tien pinnan luokittelutulosta vastaava maksimikitkaestimaatti on ja kuinka usein vastaava mittaustulos on tehty. Näin esimerkiksi kaupunkiajossa voidaan arvioida suolattujen risteysten ja niiden välisen tieosuuksien kitkan mittaustulokset luotettaviksi, koska kahdesta erilaisesta tienpinnasta saadaan mittaustulos lähes 10 jokaisessa risteyksessä ja joskus risteysten välillä. Näin voidaan olettaa, että perättäisten samanlaisen tien pinta-anturin mittaustulosten antavat risteykset ovat myös kitkaominaisuuksiltaan samanlaisia, samoin risteysten väliset osuudet ovat todennäköisesti samanlaisia, jos niiden tienpinnan mittaustulokset ovat samanlaisia. Vastaava toistuvasti vaihtuva erilainen tienpinta on myös talvioloissa bussipysäkeillä, joiden 15 jää kiillottuu helposti muuta tietä liukkaammaksi. Itse maksimikitkaestimaatin luotettavuuteen vaikuttaa esimerkiksi ajodynaaminen tilanne, eli renkaan luiston määrä ja suunta, siihen kohdistuneet voimat ja niiden mittaustarkkuus. Usein estimaatin luotettavuutta kuvaava todennäköisyysjakauma on epäsymmetrinen niin, että tiedetään käytettävissä olevan maksimikitkan olevan varmuudella ainakin tietyn suuruinen.
20
Anturien mittaustuloksia ei tarvitse tulkita, riittää kun luokittelulla saadaan tulokset järjestettyä niin, että tienpintamittaustuloksista löytyy vastaava mittaustulos. Mittaustuloksen sijasta voidaan käyttää myös luokiteltuja tai useista vanhoista mittauksista estimoituja tuloksia. Mikäli samanlaisen tuloksen antavia tienpinnan mittaustulok-25 siä on useita, käytetään edullisimmin uusimpia mittaustuloksia sellaisenaan tai pai-cvj nottaa uusia tuloksia vanhoja enemmän. Mittausten luokittelutuloksia vastaavien ^ kitka-arvojen hajontaa voidaan käyttää virhemarginaalin arvioinnissa. Voidaan pai- g nottaa varovaisuussyistä pienimmän maksimikitkan antavaa estimaattia, varsinkin varoitettaessa kuljettajaa esimerkiksi liian pienestä turvavälistä tai suuresta tilanne-x 30 nopeudesta.
cc
CL
CO
°° Uutuuden lisäksi voidaan käyttää mittaustuloksen valintaperusteena myös kartta- ja m g paikkatietoa, eli suositaan maantieteellisesti lähellä tehtyjä mittauksia ajallisesti vä- o cvj hän aikaa sitten tehtyjen lisäksi. Paikkatiedon käyttäminen edellyttää paikannuslait- 35 teen käyttöä. Paikkatiedon ja tietoliikenneyhteyden avulla on mahdollista kerätä 6 reaaliaikaista tietoa tienpinnasta esimerkiksi tienhoidon tai renkaiden tuotekehittelyn tarpeisiin.
Renkaiden ominaisuudet muuttuvat niiden kuluessa ja vanhentuessa, tämän keksin-5 nön mukaan käytetään ensisijaisesti mahdollisimman tuoreita kitkamittaustuloksia, eli tienpinnan Iuokittelutuloksia haetaan ensisijaisesti uusimmista mittaustuloksista. Lisäksi edullisesti estetään vanhojen mittaustulosten käyttö renkaiden vaihdon jälkeen, esimerkiksi kesä- ja talvirenkaiden välinen ero usein liian suuri, että vanhoista mittaustuloksista ei ole hyötyä. Esimerkiksi keväällä juuri vaihdettujen kesärenkai-10 den kitka arvioitaisiin todennäköisesti huomattavasti todellista suuremmaksi jää- tai lumipinnalla, kun taas asvaltilla kitkaa aliarvioitaisiin. Ero todelliseen maksimikitkaan voi olla moninkertainen renkaiden vaihdon jälkeen, joten edullisesti renkaiden vaihdon jälkeen käytetään joko vanhoja samanlaisilla renkailla ja antureilla mitattua pohjadataa tai ainakin estetään vanhan datan käyttö. Mittausdataa voidaan kerätä 15 myös rengasmallikohtaisesti muista ajoneuvoista tai voidaan myös säästää edellisellä kaudella ajettujen renkaiden mittausdata seuraavalle kaudelle, jolloin edellisen vuoden dataa voidaan korjata myös tilastollisesti, eli uusien mittaustulosten perusteella vanhaa dataa voidaan muuttaa uusien tulosten mukaiseksi.
20 Keksinnön mukaisesti voidaan varoittaa kuljettajaa, kun renkaan kitkaominaisuudet näyttävät muuttuneen huonommiksi. Huononeminen voi johtua esimerkiksi vääristä rengaspaineista tai renkaan vaurioitumisesta, esimerkiksi öljystä tai nastojen irtoamisesta. Syy muuttuneisiin kitka-arvioihin voi olla myös anturivika, renkaan vaihto ilmoittamatta sitä järjestelmälle, iskunvaimentajien tai muun alustan osan kuluminen 25 tai vikaantuminen. Järjestelmä toimii siis edullisesti kuljettajan apuna ja huomaa c\j ajotuntuman muuttumisen myös pitkän ajan kuluessa vertaamalla vanhoja ja uusia ^ mittaustuloksia keskenään. Normaalisti kuljettaja ei huomaa hitaasti muuttuvia ajo- § ominaisuuksia, esimerkiksi renkaan tai pyörä n ripustuksen kulumisesta johtuvaa il maksimikitkan huononemista. Keksinnönmukainen menetelmä mahdollistaa renkaan o x 30 kitkaominaisuuksien seurannan ajan funktiona, koska järjestelmä seuraa paitsi mak- α simikitkaa, myös tienpinnan mittaustuloksia, ja voidaan verrata samanlaisella tien oo g pinnalla samoissa olosuhteissa mitattuja tuloksia keskenään.
LT)
CO
o o ^ Tien pintaa mittaavan anturin lukemaan voidaan yhdistää myös paikkatieto, ja tieto- 35 liikenneyhteyden avulla voidaan yhdistää useiden ajoneuvojen keräämää tietoa, 7 jonka perusteella voidaan luokitella tien pinnan ominaisuuksia ja jopa tehdä arvauksia muiden tien käyttäjien mittaustulosten perusteella omien renkaiden pidosta. Muiden ajoneuvojen tekemät mittauksen ovat kuitenkin tehty eri mittalaiteilla ja mahdollisesti hyvinkin erilaisilla renkailla. Yhdistämällä myös tietoa mittausajoneu-5 von renkaista tai luokittelemalla renkaiden ja mittaustietoa lähettävien ajoneuvojen ominaisuuksia keskitetysti, voidaan käyttää myös muiden ajoneuvojen mittaustuloksia paremmin hyväksi. Tällöin tarvitaan suurehko joukko keksinnön mukaisella järjestelmällä varustettuja ajoneuvoja, jotta kullekin ajoneuvolle saataisiin sille sopivaa tuoretta mittausdataa samalta tieosuudelta. Keskitetty maksimikitkan estimointi voi 10 tuottaa tiedon myös jonossa liikkuvien ajoneuvojen renkaiden maksimikitkaeroista.
Tietojen vaihdon tai keskitetyn maksimikitkaestimoinnin avulla voidaan varautua erilaisiin jarrutuskiihtyvyyksiin esimerkiksi pidentämällä turvavälejä tai ohjeistamalla rajoittamaan jonon kiihtyvyyksiä, siten että ketjukolarin vaaraa pienennetään rea-15 goimalla edellä olevan nopeuden muutokseen nopeammin ja pienemmällä hidastuvuudella, jolloin muita huonommin pitävillä renkailla ajavien on mahdollista säilyttää turvavälit jonon hidastaessa. Varoitustietoa voidaan jakaa lyhyen kantaman viestintätekniikoilla tai myös niille autoille, joilla ei ole keksinnön mukaista järjestelmää. On ainakin teknisesti mahdollista myös varoittaa esimerkiksi merkkivaloilla tai mikroaal-20 tolähettimellä esimerkiksi pidemmän turvavälin tarpeesta muita selvästi huonomman rengaspidon takia. Tietyissä talvioloissa esimerkiksi raskaan liikenteen jarrutusmatkat voivat olla yllättävän paljon muuta liikennettä pidempiä, jolloin turvaväliin kiilaaminen häiritsee ja vaarantaa liikennettä. Varsinkin risteyksissä voi olla hyödyllistä varoittaa pienestä kitkasta, jotta vältettäisiin liukkauden takia pidennettyyn turvavä-25 liin yrittäminen.
C\J
° Edelleen kuljettajaa voidaan varoittaa esimerkiksi ohjauspyörän tai muun hallinta- g laitteen värinällä tai merkkiäänellä tien pinnan muuttumisesta silloin kun muutos i T- vaikuttaa estimoituun maksimikitkan arvoon. Tämä värinä tai merkkiääni voi kertoa o x 30 myös pidon todennäköisestä paranemisesta, eli kyseessä ei välttämättä ole pelkkä
CC
varoitus. Lisäksi voidaan varoittaa, kun kuljettajan tilannenopeus on liian suuri käy-co °° tettävissä olevaan maksimikitkaan nähden tai käytettävissä oleva maksimikitka äkilli- g sesti heikkenee. Kuljettajalle voidaan myös näyttää todennäköinen kitka marginaali o cvj mittaristossa esimerkiksi yhdessä kiihtyvyysmittauksen tuloksen kanssa, edullisesti 35 niin, että kiihtyvyyden huippuarvoille ja maksimikitkan minimiarvolle on viivettä niin, 8 että näytöstä näkyy hetkellisen arvon lisäksi historialliset huippuarvolukemat, jotka kertovat tietyn matkan tai ajan kuluessa, esimerkiksi viimeisen kymmenen minuutin aikana käytetyn suurimman kitkavoiman ja pienimmän estimoidun maksi mi kitkavoiman kitkamarginaalin esittämiseksi. Edelleen voidaan esittää kuljettajalle sen hetki-5 nen jarrutusmatka tai kaarteen maksimijyrkkyys nykyisellä nopeudella ja estimoidulla renkaan pidolla. Jarrutusmatka voidaan esittää kolmiulotteisella heijastusnäytöllä tuulilasille, jolloin kuljettajan kulloisenkin ajonopeuden aiheuttama riskitason muutos on mahdollisimman selkeästi ja luotettavasti kuljettajan nähtävillä ja suhteutettavissa näköesteisiin ja ajotilanteeseen. Jarrutusmatka voidaan esittää myös aikana tai 10 matkana, tai voidaan käyttää tiehen heijastettavaa valopistettä näyttämään teoreettista lyhintä pysäytysmatkaa.
Ajoneuvojen ajonvakautus ja luistojen ohjaus on hyödyllisimmillään raskaiden ajoneuvoyhdistelmien yhteydessä, peräkärryn ja ajoneuvon yhdistelmän luistoa ei kul-15 jettaja pysty helposti hallitsemaan luiston jo alettua. Usein yhdistelmien eri akseleilla on erilaiset renkaat, ja eri kelioloissa voi ajo-ominaisuudet vaihdella tästä johtuen paljonkin. Keksinnön mukainen järjestelmä auttaa ennakoimaan ja hallitsemaan tällaisen yhdistelmän riskitilanteet aikaisempaa paremmin. Keksinnön mukainen järjestelmä voidaan asentaa myös peräkärryyn, jolloin peräkärryn keksinnön mukainen 20 järjestelmä voi itsenäisesti laskea maksimikitkaestimaatit joko vetoajoneuvon tai omien tieanturien mittaustietojen perusteella, tai peräkärryyn voidaan järjestää pelkkä muistiväline tai tietokanta peräkärryn mittaustietojen tallentamiseksi käytettäväksi toisen vetoajoneuvon ajonhallintajärjestelmän kanssa, jotta peräkärryn mittausdata saadaan seuraavan vetoajoneuvon järjestelmän käyttöön. Keksinnön mu-25 kainen järjestelmä on sovitettavissa mihin tahansa kitkavetoiseen ajoneuvoon, hen-c\j kilöautoon tai moottoripyörään ja jopa jalankulkijaa voidaan varoittaa liukkaudesta, ^ kunhan saadaan tieanturit ja kitkamittaus järjestettyä, ώ cp £ Antureilla voidaan mitata ajolinjan vieressä olevaa tien pintaa, jotta voidaan varoit- x 30 taa uraliukkaudesta ajolinjan ulkopuolella, tai varautua muuttuvaan kitkaan etukä- α teen. Erityisesti moottoripyörä on herkkä kapeallekin liukkaalle tien osalle, ja esi- co °g merkiksi liukkaan bitumikorjauspaikan tai liukkaan kaistamerkinnän ylittäminen esi- m § merkiksi ohituskiihdytyksen aikana on johtanut usein onnettomuuksiin. Mikäli voi- o ^ daan ennakoida pidon menetystä, luiston hallinta voi pienentää vetoa tai jarrutusta 35 jo hieman ennen pidon menetystä ja kuljettajaa voidaan varoittaa esimerkiksi tunto- 9 aistin avulla, kuten ohjauslaitteen toispuoleisen värinän tai penkin sivutuen muodonmuutoksen avulla.
Keksinnölle on tunnusomaista se, mitä on esitetty itsenäisten patenttivaatimusten 5 tunnusmerkkiosissa, ja epäitsenäiset patenttivaatimukset kuvaavat keksinnön edullisia sovellusmuotoja.
Seuraavassa kuvataan keksinnön yksityiskohtaista toimintaa aikakaavion avulla.
10 FIG. 1 on aikakaavio keksinnön mukaisen menetelmän toiminnasta.
Kuviossa ylin kuvaaja on tieanturin luokittelutulos X, se vaihtelee esimerkissä luokkien A, B, C, ja D välillä. Todellinen mittaustulos on kuitenkin moniulotteinen vektori, joka voi käsittää esimerkiksi tietoa tieanturin heijastuskertoimista ja heijastuksen 15 polariteetista ja heijastuksen suunnista eri sähkömagneettisen säteilyn aallonpituuksilla, lämpötilan, ilmankosteuden, jne. Lisäksi voidaan mitata tien pintaa myös renkaiden kulku-urien ulkopuolelta, jotta voidaan varoittaa tien epätasaisesta pidosta. Suure X voi olla esimerkiksi 10-ulotteinen 16 bittisten mittaustulosten ja niiden taajuusanalyysin muodostaman vektorin luokittelutulos. Käytännössä X saa huomatta-20 van suuren määrän eri arvoja, ja luokittelulla voidaan vastaavan vanhan mittaustuloksen löytämistä nopeuttaa ja helpottaa samankaltaisten kitkaestimaattien valintaa.
Kuvaaja μ on hetkellisen käytetyn kitkakertoimen kuvaaja, μ on normaali matka-ajossa pieni, ja μ on yleensä kaukana renkaiden maksimikitkasta pm. Maksimikitka 25 pm saadaan luotettavasti tämän hetken tekniikalla mitattua vain, kun μ on vähintään noin 30 % pm:stä. Maksimikitkan esti moi ntitulos μ™ on siis epäjatkuva ja sillä on ° arvo vain, kun renkaisiin kohdistuu riittävä kitkavoima esimerkiksi jarrutuksen aika- ώ na. Mittaustarkkuutta ja herkkyyttä saadaan todennäköisesti parannettua, mutta ^ lienee mahdotonta, että normaali ajotilanteessa saadaan koskaan tarkkaa mittaustu- x 30 losta käyttämättä esimerkiksi "viidettä pyörää" tai esimerkiksi jarruttamatta tai kään-
CC
tämättä mittausta varten yhtä pyörää. Mittaus aiheuttaa aina energiahäviöitä ja kU-
CO
luttaa renkaita. Normaalioloissa menetelmän maksimikitkaestimaatteihin liittyvää
LO
§ dataa ei kerry kovin paljoa, koska maksimikitkaestimaatti saadaan arvioitua suhteel-
O
<v lisen pienen osan ajoajasta. Mikäli ajotapa on sellainen, että maksimikitkalle saa- 35 daan estimaatti suuren osan aikaa, voidaan tallennettavaa datamäärää pienentää 10 esimerkiksi jättämällä lähes samanlaisella tienpinnalla perättäin mitatut tulokset tallentamatta erillisinä niin kauan, kun myös renkaan pito säilyy samana. Tällöin voidaan tallentaa vain tilastotunnuslukuja, esimerkiksi samantapaisten estimaattien keskiarvo ja hajonta. Vasta kun pito paranee tai heikkenee esimerkiksi renkaan läm-5 penemisen takia, tallennetaan uusi arvo.
Järjestelmän estimoima maksimikitka pe on ajanhetkellä 0-2 tuntematon, koska aluksi tienpinnan mittaustuloksella X=A ei ole saatu mitattua kitkaa. Kun hetkellä 2-3 saadaan pm:lle arvo, käytetään tätä arvoa niin kauan kuin tienpinnan mittaus- tai 10 luokittelutulos X=A. Hetkellä 5 tien pinnan mittaustulos X vaihtuu arvoon C, ja pe on taas tuntematon.
Hetkellä 6 saadaan mitattua pm, ja pe saa arvokseen tämän mittaustuloksen. pe säilyttää arvonsa, kunnes hetkellä 11 tienpinnan mittaustulos vaihtuu uudelleen A:ksi, 15 ja Pe saa uudelleen arvon, joka mitattiin pm:Ne hetkellä 2-3, jolloin viimeksi X sai arvon A.
Hetkellä 14 tienpinnan mittaustulos saa uudelleen arvon C, ja pe:lle palautetaan arvo, joka mitattiin pm:lle hetkellä 6-7.
20
Hetkellä 16 tien pinnan mittaustulos saa arvon B. Koska tien pinnan mittaustuloksen B aikana ei ole vielä saatu mitattua maksimikitkaa pm, on pe tuntematon, ja pe:lle joudutaan käyttämään arvattua tai tienpinnan mittaustulosta B:tä lähellä olevien mittaustulosten perusteella interpoloitua arvoa tai niiden pienintä arvoa. Käytännös-25 sä tilanne on harvinainen, kunhan erilaisten tienpintojen kitkamittauksia on suoritet-cxj tu riittävän paljon. Tähän vaikuttaa myös moniulotteisten mittaustulosvektorien luo- ° kittelu, hyvin tiheä luokittelu johtaa käytännössä jatkuvaan lähimpien vastaavien g mittaustulosten etsintään ja mahdollisesti järjestelmän hitaaseen toimintaan, ja hy- i ^ vin karkea luokittelu johtaa luokan sisällä kitka-arvion epävarmuuteen. SOM-kart- x 30 tojen (Self Organizing Map) käyttö luokitteluun mahdollistaa samankaltaisten tien- cr pintojen maksimikitkaestimaattien haun ja vertailun. Samalla saadaan helposti ym-co °g märrettävä visuaalinen kartta, jonka perusteella voidaan arvioida eri lailla luokiteltu-
LO
g jen tienpintojen kitkaestimaattien luotettavuutta. Jos SOM-kartalle luokitellut tien-
O
cv pinta-anturin mittausvektorit väritetään maksimikitka-estimaatin funktiona, kohinai- 35 nen tai vaihtelevavärinen osa karttaa tarkoittaa samantapaisia tienpinnan mittaustu- 11 loksia, jotka kuitenkin ovat maksimikitkaltaan erilaisia. Tasainen värisävy taas kuvaa taas maksimikitkaominaisuuksiltaan hyvin luokiteltua mittausdataa.
Voidaan myös tallentaa tieto, kuinka suuri maksimikitka pm on minimissään tietyllä 5 tienpinnalla. Esimerkiksi hyvin pitävällä tienpinnalla μ=0,2 kitkakerroin ei vielä aiheuta riittävästi luistoa, jotta pm saataisiin mitattua. Koska p=0,2 on alle 30 % mak-simikitkasta pm, on pm siis vähintään 0,66. Normaaliajossa erittäin pitävällä tienpinnalla harvoin käytetään riittävää kitkavoimaa maksimikitkan mittaamiseksi, koska mittauksen onnistuminen vaatisi melko rajua ajotapaa tai terävää jarrutusta. Kitka-10 arvot μ, pm ja με voivat olla myös vektoriarvoja tai niiden sijasta voidaan mitata sivuja pitkittäisvoimakertoimia erikseen. Pitkittäis- ja sivuttaisvoimakertoimet voidaan lisäksi mitata erikseen molempiin suuntiin, koska esimerkiksi epäsymmetrinen ren-gaskuvio tai epäsymmetrinen renkaan pinnoitus tai vyörakenne voi antaa erilaisen pidon eri kaartosuuntiin, samoin jarrutus- ja kiihdytyspito voi olla erisuuri samoista 15 syistä.
C\J
δ c\j i oo o δ
X
cc
CL
CO
CO
CO
m co o o c\j
Claims (10)
1. Menetelmä ajoneuvon renkaan ja tienpinnan välisen kulloisenkin käytettävissä olevan maksimikitkan arvioimiseksi, jossa menetelmässä: 5. mitataan tienpinnan ominaisuuksia anturin avulla, ja anturin tuottamia tienpinnan mittaustuloksia luokitellaan ja tallennetaan tietokantaan, - päätellään renkaan maksimikitkaa ajodynamiikkamittauksen perusteella ajoneuvon ja renkaan liiketilasta aina kun renkaan kitkavoima on riittävä maksimikitkan tai ainakin maksimikitkaminimin päättelemiseen luotettavasti, ja tallennetaan saatu mak- 10 simikitkan arvio tietokantaan, tunnettu siitä, että menetelmässä suoritetaan seuraavat vaiheet: - kitkavoiman riittäessä hetkellisesti maksimikitkan arviointiin, tallennetaan saatu maksimikitkan arvio yhdessä mittaushetkeä vastaavan tienpinnan mittaus- tai luokit- 15 telutuloksen kanssa myöhemmin käytettäväksi tietokantaan, - käytetään saatua maksimikitkan arviointitulosta myös sen hetkisen tienpinnan maksimikitka-arviona kunnes tienpintaa mittaavan anturin mittaustulos muuttuu, - luokitellaan tienpinnan muuttunut mittaustulos, ja etsitään tallennetuista tienpinnan mittaus- tai luokittelutuloksista ja mitatuista maksimikitka-arvioista mahdolli- 20 simman tuore ja samankaltainen tienpinnan anturin mittaus- tai luokittelutulos ja sitä vastaava maksimikitka-arvio ja käytetään tätä aiemmin mitattua maksimikitka-arviota uutena maksimikitka-arviona siihen saakka kunnes tienpintaa mittaavan anturin mittaustulos muuttuu uudelleen tai saadaan uusi mitattu maksimikitka-arvio.
2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä ajoneuvon renkaan ja tien pinnan eo välisen maksimikitkan arvioimiseksi, tunnettu siitä, että ajallisen uutuuden lisäksi ^ käytetään valintakriteerinä maantieteellistä läheisyyttä tai tienosuutta. CO o i
3. Patenttivaatimuksen 1 tai 2 mukainen menetelmä ajoneuvon renkaan ja tien pin-x 30 nan välisen maksimikitkan arvioimiseksi, tunnettu siitä, että mittaustuloksia luoki- cr “ teilaan esimerkiksi tilastollisin tai neuroverkkomenetelmin. CO CO CO m
4. Jonkin edeltävän patenttivaatimuksen mukainen menetelmä ajoneuvon renkaan o ^ ja tien pinnan välisen maksimikitkan muutosten havaitsemiseksi, tunnettu siitä, 35 että menetelmä sisältää lisäksi vaiheen, jossa verrataan samanlaisten tien pinnan mittaustulosten antamien mittausten maksimikitka-arvoja ja arvojen muuttumista ajan funktiona.
5. Jonkin edeltävän patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 5 menetelmässä mitataan ja estimoidaan renkaan kitka kerrointa suuntariippuvasti ainakin mittaamalla ja estimoimalla renkaan sivu- ja pitkittäisvoimakerrointa erikseen.
6. Jonkin edeltävän patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 10 menetelmässä käytetään myös tietoliikenneyhteyden avulla kerättyjä muiden ajoneuvojen tuottamia mittaustuloksia tai käytetään luokitteluun tai estimointiin ulkopuolista tietojenkäsittelyä tietoliikenneyhteyden avulla siirretyistä mittaustuloksista.
7. Jonkin edeltävän patenttivaatimuksen mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 15 menetelmässä edelleen esitetään maksimikitkaestimaattiin perustuva tieto kuljettajalle tai muulle liikenteelle esimerkiksi jarrutusmatkana, kaarresäteenä, käytettynä ja käytettävissä olevana maksimi kitkana tai käyttämällä tuntoaistiin perustuvaa käyttöliittymää, merkkivaloa, merkkiääntä, lyhyen kantaman lähetettä.
8. Ajoneuvo, joka sisältää välineet, jotka ovat sovitettu toteuttamaan jonkun patent tivaatimuksen 1-7 mukaisen menetelmän mukaisen renkaan maksimikitkan arvioinnin.
9. Ohjelmaväline, jonka sisältämä koodi tietokoneen suorittamana toteuttaa jonkin 25 patenttivaatimuksen 1-7 mukaisen maksimikitkan estimoinnin tai estimointituloksen „ esittämisen, δ C\J
10. Tietokantaväline, joka on sovitettu keräämään ja tallentamaan mittaustietoa i käytettäväksi jonkin patenttivaatimuksen 1-7 mukaisessa menetelmässä. X cc CL CO CO CO m co o o c\j
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FI20085883A FI124059B (fi) | 2008-09-19 | 2008-09-19 | Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin |
US13/119,598 US8666562B2 (en) | 2008-09-19 | 2009-09-18 | Friction estimation method |
JP2011527364A JP5642682B2 (ja) | 2008-09-19 | 2009-09-18 | タイヤと路面との摩擦を見積もる方法及びプログラム並びに乗り物 |
PCT/FI2009/050749 WO2010031905A1 (en) | 2008-09-19 | 2009-09-18 | Friction estimation method |
EP09814144.3A EP2335046B1 (en) | 2008-09-19 | 2009-09-18 | Friction estimation method |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FI20085883A FI124059B (fi) | 2008-09-19 | 2008-09-19 | Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin |
FI20085883 | 2008-09-19 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FI20085883A0 FI20085883A0 (fi) | 2008-09-19 |
FI20085883L FI20085883L (fi) | 2010-03-20 |
FI124059B true FI124059B (fi) | 2014-02-28 |
Family
ID=39852273
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FI20085883A FI124059B (fi) | 2008-09-19 | 2008-09-19 | Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8666562B2 (fi) |
EP (1) | EP2335046B1 (fi) |
JP (1) | JP5642682B2 (fi) |
FI (1) | FI124059B (fi) |
WO (1) | WO2010031905A1 (fi) |
Families Citing this family (55)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
FI122084B (fi) * | 2009-12-03 | 2011-08-15 | Teconer Oy | Päätelaiteperusteinen tieolosuhteiden kartoitusmenetelmä ja -järjestelmä |
DE102011015509A1 (de) * | 2010-06-30 | 2012-01-05 | Wabco Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung zumindest eines Fahrerassistenzsystems eines Fahrzeuges und damit ausgestattetes Fahrzeug |
US9514647B2 (en) * | 2010-10-20 | 2016-12-06 | GM Global Technology Operations LLC | Optimal acceleration profile for enhanced collision avoidance |
DE102010050634A1 (de) * | 2010-11-05 | 2012-05-10 | Wabco Gmbh | Steuereinrichtung für ein Fahrzeug-Regelsystem und Verfahren zur Ermittlung von Reifenzuständen von Fahrzeugreifen |
CN102114840A (zh) * | 2011-01-20 | 2011-07-06 | 浙江吉利汽车研究院有限公司 | 一种关于路面变化的行车安全控制装置 |
DE102012112725A1 (de) * | 2012-12-20 | 2014-06-26 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Reibwertschätzung aus Kamera- und Raddrehzahldaten |
JP5993804B2 (ja) * | 2013-06-12 | 2016-09-14 | 株式会社ブリヂストン | タイヤ接地状態推定方法 |
ITMI20130983A1 (it) | 2013-06-14 | 2014-12-15 | Pirelli | Metodo e sistema per stimare l'attrito potenziale tra un pneumatico per veicoli ed una superficie di rotolamento |
WO2015058059A1 (en) * | 2013-10-18 | 2015-04-23 | The Florida State University Research Foundation, Inc. | Slip mitigation control for electric ground vehicles |
DE102013223367A1 (de) | 2013-11-15 | 2015-05-21 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung eines Fahrbahnzustands mittels eines Fahrzeugkamerasystems |
US9428161B2 (en) * | 2013-11-19 | 2016-08-30 | Goodrich Corporation | Brake control initiation using tire runway friction map data |
US9434479B2 (en) | 2013-11-19 | 2016-09-06 | Goodrich Corporation | Aircraft tire and runway interface friction map consolidation |
US9751533B2 (en) * | 2014-04-03 | 2017-09-05 | The Goodyear Tire & Rubber Company | Road surface friction and surface type estimation system and method |
JP6408854B2 (ja) * | 2014-10-14 | 2018-10-17 | 株式会社ブリヂストン | 路面状態予測方法 |
KR101611764B1 (ko) * | 2014-12-18 | 2016-04-14 | 한양대학교 산학협력단 | 마찰 특성 구현 시스템 및 마찰 특성 구현 방법 |
JP6406025B2 (ja) * | 2015-01-16 | 2018-10-17 | 富士通株式会社 | 電子機器 |
CN105823725B (zh) * | 2016-05-11 | 2019-02-22 | 山东交通学院 | 一种测定低温环境下融雪剂路面摩擦衰减率的试验方法 |
TWI751160B (zh) * | 2016-05-15 | 2022-01-01 | 美商機械模擬公司 | 穩定摩托車的系統與方法 |
JP6620787B2 (ja) * | 2016-08-11 | 2019-12-18 | 株式会社デンソー | 路面状態推定装置 |
CN106774166B (zh) * | 2017-01-24 | 2019-04-12 | 西安科技大学 | 一种数控机床摩擦误差形态预测及形态特征参数确定方法 |
CN106840699B (zh) * | 2017-01-25 | 2019-02-19 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 一种整车耐久性试验方法 |
KR101897628B1 (ko) * | 2017-02-06 | 2018-10-04 | 서울대학교산학협력단 | 고속 정상 주행상황에서의 타이어 노면 마찰계수 추정방법 및 타이어 노면 마찰계수 추정장치 |
DE102017204178A1 (de) * | 2017-03-14 | 2018-09-20 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Absicherung der Funktionsfähigkeit eines Bedienelements einer Parkbremse |
WO2019016445A1 (fr) * | 2017-07-17 | 2019-01-24 | Compagnie Générale Des Établissements Michelin | Méthode de détection de l'état de la route et du pneumatique |
DE102017214030A1 (de) * | 2017-08-11 | 2019-02-14 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Bestimmen eines Reibwerts für einen Kontakt zwischen einem Reifen eines Fahrzeugs und einer Fahrbahn und Verfahren zum Steuern einer Fahrzeugfunktion eines Fahrzeugs |
US10814846B2 (en) * | 2017-08-11 | 2020-10-27 | Ford Global Technologies, Llc | Traction control based on friction coefficient estimation |
US10773725B1 (en) | 2017-08-25 | 2020-09-15 | Apple Inc. | Tire-road friction estimation and mapping |
US11541893B2 (en) | 2017-09-26 | 2023-01-03 | Nira Dynamics Ab | Friction estimation |
JP6899752B2 (ja) * | 2017-10-17 | 2021-07-07 | Toyo Tire株式会社 | タイヤ接地面における摩擦係数の余裕度を算出する方法、システム及びプログラム |
DE102017219048A1 (de) * | 2017-10-25 | 2019-04-25 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen eines Zustands einer Fahrbahn eines Fahrzeugs |
WO2019113022A1 (en) * | 2017-12-04 | 2019-06-13 | University Of Massachusetts | Method to measure road roughness characteristics and pavement induced vehicle fuel consumption |
CN110042736A (zh) * | 2018-01-16 | 2019-07-23 | 光宝电子(广州)有限公司 | 路面质量检测方法、装置及系统 |
JP6986463B2 (ja) * | 2018-02-13 | 2021-12-22 | 日立Astemo株式会社 | 運転支援装置、運転支援方法及び運転支援システム |
EP3536574A1 (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-11 | Pablo Alvarez Troncoso | Vehicle control system |
EP3546312B1 (en) * | 2018-03-26 | 2025-01-15 | Polestar Performance AB | Method and system for handling conditions of a road on which a vehicle travels |
WO2020045978A1 (ko) * | 2018-08-29 | 2020-03-05 | 한국과학기술원 | 초음파 신호를 이용한 노면 종류 추정 방법 및 장치 |
IT201800009737A1 (it) * | 2018-10-24 | 2020-04-24 | Vito Francesco De | Sistema di misurazione dell'aderenza delle ruote di un autoveicolo alla superficie stradale tramite uso di trasduttori di forza inseriti nelle sospensioni per rilevare le forze trasversali trasmesse dalle ruote al veicolo |
DE102018132157B3 (de) * | 2018-12-13 | 2020-06-18 | Nira Dynamics Ab | Reifensteifigkeitsschätzung und Fahrbahnreibungsschätzung |
IT201900002903A1 (it) | 2019-02-28 | 2020-08-28 | Rexnord Flattop Europe S R L | Metodo e sistema per stimare l’entitá dell’interazione di attrito tra un trasportatore e gli articoli trasportati |
DE102019202803A1 (de) * | 2019-03-01 | 2020-09-03 | Zf Friedrichshafen Ag | Verfahren und System zur Ermittlung mindestens einer Reifenkennlinie für zumindest einen Reifen eines Kraftfahrzeugs |
US11254315B2 (en) * | 2019-03-12 | 2022-02-22 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Friction adaptive vehicle control |
US20210001861A1 (en) * | 2019-07-05 | 2021-01-07 | Byton North America Corporation | Road type recognition |
KR102645574B1 (ko) * | 2019-07-05 | 2024-03-07 | 엘지전자 주식회사 | 차량에 사용되는 브레이크 제어시스템 및 그 제어방법 |
DE102019215118B3 (de) * | 2019-10-01 | 2021-02-11 | Zf Friedrichshafen Ag | Steuergerät für automatisierte Fahrfunktionen zum Erkennen eines Fahrbahnabschlusses und Verfahren und Computerprogramm zum Erkennen eines Fahrbahnabschlusses |
FR3101946B1 (fr) * | 2019-10-11 | 2021-09-10 | Psa Automobiles Sa | Estimation de l’adhérence de roues d’un train d’un véhicule par mesure de résistance |
FR3103303B1 (fr) * | 2019-11-14 | 2022-07-22 | Continental Automotive | Détermination d’un coefficient de friction pour un véhicule sur une route |
JP6803448B1 (ja) * | 2019-12-02 | 2020-12-23 | Toyo Tire株式会社 | 最大摩擦係数推定システムおよび最大摩擦係数推定方法 |
KR20220057674A (ko) * | 2020-10-29 | 2022-05-09 | 주식회사 만도 | 차량 제어 장치 및 방법과, 차량 시스템 |
IT202100000512A1 (it) | 2021-01-13 | 2022-07-13 | Megaride Srl | Dispositivo e metodo per la stima in tempo reale dell'aderenza disponibile con la strada |
KR102615591B1 (ko) * | 2022-07-20 | 2023-12-20 | 주식회사 모바휠 | 음파 신호를 이용한 도로 정보 수집 장치 및 그를 이용한 노면 관리 방법 |
CN114778435B (zh) * | 2022-04-06 | 2024-06-21 | 重庆交通大学 | 一种用于模拟岩石块体滑动的实验装置 |
CN114715093B (zh) * | 2022-04-24 | 2023-02-21 | 郑州轻工业大学 | 一种基于神经网络自适应估计的汽车防抱死制动方法 |
US12246700B2 (en) * | 2022-11-21 | 2025-03-11 | GM Global Technology Operations LLC | Machine learning-based tractive limit and wheel stability status estimation |
SE2330191A1 (en) * | 2023-05-01 | 2024-11-02 | Volvo Truck Corp | Radar-based wheel end modules for determining wheel force generating capability |
EP4484241A1 (en) * | 2023-06-29 | 2025-01-01 | Polestar Performance AB | A method for estimating friction |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
IE45011B1 (en) * | 1976-11-26 | 1982-06-02 | Pcb Controls Ltd | Anti-skid control method and system for a brake equipped vehicle wheel |
GB8918303D0 (en) * | 1989-08-10 | 1989-09-20 | Lucas Ind Plc | Monitoring and predicting road vehicle/road surface conditions |
JPH03258650A (ja) | 1990-03-09 | 1991-11-18 | Toyota Motor Corp | 路面摩擦係数検出装置 |
JP2902059B2 (ja) | 1990-06-21 | 1999-06-07 | マツダ株式会社 | 車両のトラクション制御装置 |
JPH06138018A (ja) | 1992-10-28 | 1994-05-20 | Mitsubishi Motors Corp | 路面状況計測装置 |
DE4435448B4 (de) * | 1993-10-13 | 2007-10-11 | Volkswagen Ag | Verfahren zur permanenten Ermittlung des Fahrbahnreibwerts |
US5586028A (en) | 1993-12-07 | 1996-12-17 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Road surface condition-detecting system and anti-lock brake system employing same |
JP3549119B2 (ja) * | 1993-12-07 | 2004-08-04 | 本田技研工業株式会社 | ブレーキペダル反力発生装置 |
JP3258476B2 (ja) * | 1993-12-24 | 2002-02-18 | アイシン精機株式会社 | 車両走行路面の最大摩擦係数推定装置 |
JP3331310B2 (ja) * | 1997-09-25 | 2002-10-07 | 富士重工業株式会社 | 路面摩擦係数検出装置 |
US6470731B1 (en) | 1998-07-17 | 2002-10-29 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Method and device for determining a parameter for an instantaneously maximal frictional force coefficient |
DE19855332A1 (de) * | 1998-12-01 | 2000-06-08 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen von Kraftschluß und Kraftschlußgrenze bei Fahrzeugreifen |
DE60114698T2 (de) * | 2000-04-21 | 2006-07-20 | Sumitomo Rubber Industries Ltd., Kobe | System zur Erfassung und Verteilung von Informationen über Strassenoberflächen |
JP3271963B1 (ja) * | 2000-10-26 | 2002-04-08 | 富士重工業株式会社 | 車両の路面摩擦係数推定装置 |
JP3458839B2 (ja) * | 2000-11-20 | 2003-10-20 | トヨタ自動車株式会社 | 路面の最大摩擦係数推定装置 |
JP4090726B2 (ja) * | 2001-11-26 | 2008-05-28 | 横浜ゴム株式会社 | ブレーキ制御装置、ブレーキ制御方法および記録媒体 |
NL1021298C2 (nl) | 2002-08-19 | 2004-02-20 | Tno | Voertuigbediening die gebruikmaakt van een wegdek-band interactiemodel. |
DE10251381A1 (de) * | 2002-11-01 | 2004-05-19 | Continental Aktiengesellschaft | Verfahren zur Ermittlung des Kraftschlussbeiwertes zwischen Reifen und Fahrbahn |
JP4046059B2 (ja) * | 2002-11-08 | 2008-02-13 | 株式会社豊田中央研究所 | 路面状態推定装置 |
JP2005028887A (ja) * | 2003-07-07 | 2005-02-03 | Fuji Heavy Ind Ltd | 路面摩擦係数推定装置および路面摩擦係数推定方法 |
GB2428754B (en) | 2005-08-01 | 2010-12-29 | Ford Global Tech Llc | Control system for a vehicle |
JP2007176260A (ja) | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Hitachi Ltd | ブレーキ制御装置及び制御方法 |
JP4670649B2 (ja) | 2006-01-13 | 2011-04-13 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用スライドドア装置 |
FR2905465B1 (fr) * | 2006-09-06 | 2008-12-05 | Michelin Soc Tech | Procede de determination d'un coefficient d'adherence maximal d'un pneumatique |
-
2008
- 2008-09-19 FI FI20085883A patent/FI124059B/fi active IP Right Grant
-
2009
- 2009-09-18 US US13/119,598 patent/US8666562B2/en active Active
- 2009-09-18 EP EP09814144.3A patent/EP2335046B1/en active Active
- 2009-09-18 JP JP2011527364A patent/JP5642682B2/ja active Active
- 2009-09-18 WO PCT/FI2009/050749 patent/WO2010031905A1/en active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2335046A1 (en) | 2011-06-22 |
EP2335046A4 (en) | 2014-07-02 |
EP2335046B1 (en) | 2017-06-14 |
FI20085883L (fi) | 2010-03-20 |
FI20085883A0 (fi) | 2008-09-19 |
US8666562B2 (en) | 2014-03-04 |
US20110264300A1 (en) | 2011-10-27 |
JP5642682B2 (ja) | 2014-12-17 |
WO2010031905A1 (en) | 2010-03-25 |
JP2012503192A (ja) | 2012-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
FI124059B (fi) | Parannus ajoneuvojen ajonhallintajärjestelmiin | |
CN107735300B (zh) | 用于确定行驶的限制速度的方法 | |
KR101308994B1 (ko) | 차륜 회전속도 및 차량 속도를 이용한 노면 미끄럼 판단 장치 및 그 방법 | |
KR101696821B1 (ko) | 차량의 주행 특성을 이용한 노면의 미끄럼 상태 검출 장치 및 방법 | |
US20080017288A1 (en) | Safety tire, method of making and method of improved traffic safety with use thereof | |
US11827229B2 (en) | Method for estimating tire grip | |
Li et al. | On-board road condition monitoring system using slip-based tyre-road friction estimation and wheel speed signal analysis | |
JP2019049952A (ja) | 情報処理システム、情報処理装置、道路状況検知方法およびプログラム | |
Andersson et al. | Road friction estimation | |
Cheli | Cyber tyre: A novel sensor to improve vehicle's safety | |
KR20020065852A (ko) | 차륜과 도로 사이의 접지상태 측정방법 | |
JP4509324B2 (ja) | 路面摩擦係数の推定方法 | |
He et al. | Interval recognition algorithm of the pavement surface condition based on Lagrange interpolation method | |
CN115081927B (zh) | 路面摩擦系数评估与预测方法 | |
Andersson et al. | Road friction estimation Part II | |
CN116189447B (zh) | 一种基于大数据的路面摩擦分析方法 | |
CN112537314A (zh) | 用于确定湿路状况的系统和方法 | |
Borhan et al. | Advanced tire to vehicle connectivity for safety and fuel economy of automated heavy-duty trucks | |
US20240118175A1 (en) | System and method for identifying a tire contact length from radial acceleration signals | |
Vilsan et al. | Quantifying Hydroplaning Risk: Insights from Water Film Thickness Measurements on Maryland Highways | |
JP2005014697A (ja) | 自動車の機械構成部品および自動車の挙動予測システム | |
COLONNA et al. | Development of a method for analysing the road safety conditions related to friction | |
CN117434033A (zh) | 一种检测路面的摩擦系数的方法及装置 | |
CN114220193A (zh) | 确定车辆行驶状况的方法及装置 | |
Casselgren et al. | Evaluation of velocity and curvature dependence for roadgrip measured by low lateral slip |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PC | Transfer of assignment of patent |
Owner name: AALTO-KORKEAKOULUSAEAETIOE Free format text: AALTO-KORKEAKOULUSAEAETIOE |
|
FG | Patent granted |
Ref document number: 124059 Country of ref document: FI Kind code of ref document: B |