JP4138283B2

JP4138283B2 - Road surface state determination device and method, and road surface state determination program

Info

Publication number: JP4138283B2
Application number: JP2001289256A
Authority: JP
Inventors: 裕章川崎; 幸夫中尾
Original assignee: Sumitomo Rubber Industries Ltd
Current assignee: Sumitomo Rubber Industries Ltd
Priority date: 2001-01-09
Filing date: 2001-09-21
Publication date: 2008-08-27
Anticipated expiration: 2021-09-21
Also published as: JP2002274357A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は路面状態判別装置および方法、ならびに路面状態の判別プログラムに関する。さらに詳しくは、タイヤを交換した場合などに、現在装着されているタイヤを識別して、滑りやすさを判断するしきい値を設定することができる路面状態判別装置および方法、ならびに路面状態の判別プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両は、滑りやすい路面で急加速や急制動を行なうと、タイヤがスリップを起こしスピンなどする危険性がある。また急な操舵を行なうと車両が横すべりやスピンを起こす惧れがある。
【０００３】
そこで、従来より、タイヤと路面とのあいだの制動力が最大値をこえてタイヤがロック状態になる前に、車輪に作用するブレーキトルクを低下させて車輪のロック状態を防止し、最大制動力が得られる車輪の回転数を制御するアンチロックブレーキ装置などが提案されている（特開昭６０−９９７５７号公報、特開平１−２４９５５９号公報など参照）。
【０００４】
たとえば、アンチロックブレーキ装置の制御では、車両の判定速度および検出した車輪速度（回転速度）からスリップ率を演算したのち、該演算したスリップ率があらかじめ設定してある基準スリップ率に一致するようにブレーキ力を制御することにより、最大制動力に追従するように構成されている。
【０００５】
このようなＡＢＳ装置などの制御では、路面の摩擦係数μが利用されている。すなわち路面摩擦係数μ（路面μ）に応じて、たとえば高μの場合と低μの場合とで制御内容を変更して最適な制御を行なうようにしている。
【０００６】
前記特開昭６０−９９７５９号公報に記載される装置では、スリップ発生時の従動輪から車両加速度を求め、この加速度を用いて路面μを判定しているが、この路面μは、単に従動輪の回転速度を微分して求めた従動輪の加速度を車両加速度に置き換え、この車両加速度を算出した時点での路面μであり、実際の路面とタイヤとのあいだの路面μであるかどうかわからない。
【０００７】
これに対し、走行中のタイヤの回転速度の情報からタイヤと路面とのあいだの滑りやすさ（摩擦係数）を推定する方法がある。
【０００８】
この方法は、路面摩擦係数μによってタイヤと路面とのμ−ｓ曲線の立ち上がり勾配が異なることを利用したもので、ＡＢＳセンサなどの車輪回転速度を定期的に検出し、前後輪のスリップ比および従動輪の加速度を演算して判定値となる勾配を求めている。そして、求められた判定値とあらかじめ設定しておいたしきい値を比較して、滑りやすさ（路面）μを推定している。しかしながら、このしきい値はタイヤのスティフネスやタイヤにかかる荷重によって変える必要がある。
【０００９】
そこで、車両に夏タイヤモード、冬タイヤモードなどの切り替えスイッチを設け、大きくスティフネスの異なる夏タイヤと冬タイヤであらかじめ異なるしきい値を設定しておく方法がある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述のような２種類のモード切り替えの場合、夏タイヤ（冬タイヤ）でもメーカやパターンが異なると立ち上がり勾配に差があったり、タイヤの摩耗状態でも立ち上がり勾配に差があるため、路面状態を判別する精度が劣るという問題がある。
【００１１】
本発明は、叙上の事情に鑑み、現在装着されているをタイヤを識別して、精度よく、滑りやすさを判断するしきい値を設定することができる路面状態判別装置および方法、ならびに路面状態の判別プログラムを提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の路面状態判別装置は、車両の４輪のタイヤの回転速度を定期的に検出する回転速度検出手段と、前記回転速度検出手段による測定値から車両速度を演算する第１の演算手段と、前記車両の加速度を演算する第２の演算手段と、４輪の回転速度からスリップ比を演算する第３の演算手段と、前記車両の加速度とスリップ比をそれぞれ移動平均化する第４の演算手段と、前記第１の演算手段により演算された車両速度に基づいて、車両の走行距離を演算する演算手段と、前記第４の演算手段により移動平均化された加速度とスリップ比を前記演算手段により演算された走行距離ごとに蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積された走行距離が所定の走行距離に達したときに、該所定の走行距離に対応する加速度がある一定値を超え、かつ、ブレーキング中でない場合に、加速度とスリップ比に基づいて、１次の回帰係数と相関関数を演算する第５の演算手段と、前記第５の演算手段により演算された相関関数が所定の値以上の場合の１次の回帰係数に基づいて、路面状態を判別するために１次の回帰係数と比較されるしきい値を演算し、１次の回帰係数から求められるしきい値を今までのしきい値で平均化して更新するしきい値設定手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
また本発明の路面状態判別方法は、車両の４輪のタイヤの回転速度を定期的に検出する工程と、該測定された回転速度から車両速度を演算する工程と、前記車両の加速度を演算する工程と、４輪の回転速度からスリップ比を演算する工程と、前記車両の加速度とスリップ比をそれぞれ移動平均化する工程と、演算された車両速度に基づいて、車両の走行距離を演算する工程と、移動平均化された加速度とスリップ比を演算された走行距離ごとに蓄積する工程と、蓄積された走行距離が所定の走行距離に達したときに、該所定の走行距離に対応する加速度がある一定値を超え、かつ、ブレーキング中でない場合に、加速度とスリップ比に基づいて、１次の回帰係数と相関関数を演算する工程と、演算された該相関係数が所定の値以上の場合の１次の回帰係数に基づいて、路面状態を判別するために１次の回帰係数と比較されるしきい値を演算する工程と、１次の回帰係数から求められるしきい値を今までのしきい値で平均化して更新する工程とを備えることを特徴とする。
【００１４】
さらに本発明の路面状態の判別プログラムは、路面状態を判別するためにコンピュータを、回転速度検出手段による測定値から車両速度を演算する第１の演算手段と、前記車両の加速度を演算する第２の演算手段と、４輪の回転速度からスリップ比を演算する第３の演算手段と、前記車両の加速度とスリップ比をそれぞれ移動平均化する第４の演算手段と、前記第１の演算手段により演算された車両速度に基づいて、車両の走行距離を演算する演算手段と、前記第４の演算手段により移動平均化された加速度とスリップ比を前記演算手段により演算された走行距離ごとに蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積された走行距離が所定の走行距離に達したときに、該所定の走行距離に対応する加速度がある一定値を超え、かつ、ブレーキング中でない場合に、加速度とスリップ比に基づいて、１次の回帰係数と相関関数を演算する第５の演算手段と、前記第５の演算手段により演算された相関関数が所定の値以上の場合の１次の回帰係数に基づいて、路面状態を判別するために１次の回帰係数と比較されるしきい値を演算し、１次の回帰係数から求められるしきい値を今までのしきい値で平均化して更新するしきい値設定手段として機能させることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面に基づいて、本発明の路面状態判別装置および方法、ならびに路面状態の判別プログラムを説明する。図１は本発明の路面状態判別装置および方法の一実施の形態を示すブロック図、図２は図１における路面状態判別装置および方法の電気的構成を示すブロック図、図３はしきい値の経時変化を示す図、図４は乾燥アスファルト路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図、図５は圧雪路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図、図６はアイスバーン路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図である。
【００１６】
図１に示すように、本発明の一実施の形態にかかわる路面状態判別装置は、４輪車両のタイヤＦＬ、ＦＲ、ＲＬおよびＲＲにそれぞれ設けられた車輪タイヤの回転速度を定期的に検出する回転速度検出手段を備えており、この回転速度検出手段Ｓの出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に伝達される。なお、３は運転者によって、操作される初期化スイッチであり、４は低μ路警報表示器である。
【００１７】
前記回転速度検出手段としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させてパルスの数から回転速度を測定する車輪速センサ１またはダイナモのように回転を利用して発電を行ない、この電圧から回転速度を測定するものを含む角速度センサなどを用いることができる。
【００１８】
前記制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェイス２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、該ＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行なう際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータなどが読み出されるＲＡＭ２ｄとから構成されている。
【００１９】
本実施の形態では、前記制御ユニット２に、前記車輪速センサ１による測定値から、車両速度を演算する第１の演算手段と、走行距離を演算する第２の演算手段と、前記車両の加減速度を演算する第３の演算手段と、４輪の回転速度からスリップ比（前輪タイヤの車輪速度と後輪タイヤとの車輪速度の比）を演算する第４の演算手段と、前記車両の加減速度とスリップ比をそれぞれ移動平均化する第５の演算手段と、該演算した走行距離が所定の距離に達するまでの移動平均化した車両の加減速度とスリップ比のデータを蓄積および演算し、互いの１次の回帰係数と相関係数を求める第６の演算手段と、該相関係数が所定の値以上の場合の１次の回帰係数に基づいて路面状態判別のしきい値を設定するしきい値設定手段とを備えている。なお、本実施の形態では、車両の加減速度を演算する第３の演算手段により、演算した走行距離が所定の距離に達するまでの移動平均化した車両の加減速度とスリップ比のデータを蓄積および演算し、互いの１次の回帰係数と相関係数を求めることについて説明するが、本発明においては、これに限定されるものではなく、前記走行距離に代えて、蓄積時間または蓄積データ数などを用いて、移動平均化された車両の加減速度とスリップ比との１次の回帰係数と相関係数を求めることもできる。この場合、前記第２の演算手段に代えて蓄積時間または蓄積データ数などを演算する演算手段を備えるとともに、前記第６の演算手段に代えて蓄積時間または蓄積データ数などを用いて、移動平均化された車両の加減速度とスリップ比との１次の回帰係数と相関係数を求める演算手段を備える。
【００２０】
そして、本実施の形態の路面状態の判別プログラムは、制御ユニット２を、回転速度検出手段による測定値から車両速度を演算する第１の演算手段、車両の加減速度を演算する第２の演算手段、４輪の回転速度からスリップ比を演算する第３の演算手段、前記車両の加減速度とスリップ比をそれぞれ移動平均化する第４の演算手段、該移動平均化された車両の加減速度とスリップ比との１次の回帰係数と相関係数を求める第５の演算手段、該相関係数が所定の値以上の場合の１次の回帰係数に基づいて路面状態判別のしきい値を設定するしきい値設定手段として機能させる。
【００２１】
また、制御ユニット２を、前記１次の回帰係数と相関係数が、車両の走行距離が所定の距離に達するまでの移動平均化された車両の加減速度とスリップ比のデータから求められる場合、前記車両の走行距離を演算する演算手段としてさらに機能させる。
【００２２】
一般に冬タイヤとは、雪路走行が可能なように、トレッドパターンや材料を変えたタイヤで、サイドウォール部に、たとえば“ＳＮＯＷ”、“Ｍ＋Ｓ”、“ＳＴＵＤＬＥＳＳ”、“ＡＬＬＷＥＡＴＨＥＲ”、“ＡＬＬＳＥＡＳＯＮ”などの表示があるタイヤであり、夏タイヤとは、冬タイヤとは違い、サイドウォール部に前記のような表示がないタイヤのことであるが、本明細書においては夏タイヤと冬タイヤの違いは、かかる表示の有無に限らずトレッドのパターン剛性の大きさが違うことも含まれる。すなわち車両制御やタイヤの内圧検知精度に影響を及ぼすパターン剛性の大きいタイヤが夏タイヤであり、パターン剛性の小さいタイヤが冬タイヤである。
【００２３】
本実施の形態では、前記４輪のタイヤの回転速度を０．１秒以下、好ましくは０．０５秒以下で検出する。前記車両速度および走行距離は、４輪の回転速度とタイヤの動荷重半径から演算する。前記車両の加減速度はＧセンサで測定することもできるが、前記車両の速度を微分して演算するのがコスト面から好ましい。
【００２４】
ついで前記スリップ比および車両の加減速度を一定時間分のデータ、たとえば少なくとも０．１秒分以上のデータの平均値として、サンプリング時間ごとに移動平均化して求める。
【００２５】
さらに、前記走行距離が所定の距離に達するまで前記移動平均された車両の加減速度およびスリップ比のデータを蓄積し、この蓄積したデータを用いて、スリップ比と車両の加減速度との互いの１次の回帰係数と相関係数を求める。ここで、移動平均して求められた車両の加減速度がある一定値以下の場合（たとえば−０．０３Ｇ以下の場合）またはブレーキング中は、回帰係数の演算には使用しないようにすることが望ましい。これは、減速中、とくにブレーキング中は、４輪にブレーキ力が働いてしまい、正確なスリップ比が得られないためである。
【００２６】
以下、本実施の形態の路面状態判別装置の動作を手順▲１▼〜▲７▼に沿って説明する。
【００２７】
▲１▼車両の４輪タイヤＦＬ、ＦＲ、ＲＬおよびＲＲのそれぞれの回転速度から車輪速度（Ｖ１_n、Ｖ２_n、Ｖ３_n、Ｖ４_n）を算出する。
【００２８】
たとえば、ＡＢＳセンサなどのセンサから得られた車両の各車輪タイヤＦＬ、ＦＲ、ＲＬ、ＲＲのある時点の車輪速データを車輪速度Ｖ１_n、Ｖ２_n、Ｖ３_n、Ｖ４_nとする。
【００２９】
▲２▼ついで従動輪および駆動輪の平均車輪速度（Ｖｆ_n、Ｖｄ_n）を演算する。
【００３０】
前輪駆動の場合、ある時点の従動輪および駆動輪の平均車輪速度Ｖｆ_n、
Ｖｄ_nをつぎの式（１）、（２）により求める。
Ｖｆ_n＝（Ｖ３_n＋Ｖ４_n）／２・・・（１）
Ｖｄ_n＝（Ｖ１_n＋Ｖ２_n）／２・・・（２）
【００３１】
▲３▼ついで車両の単位時間の走行距離をつぎの式（３）により演算する。
ＤＩＳＴ＝Ｖｆ_n × Δｔ・・・（３）
【００３２】
ここで、Δｔは車輪速データから算出される従動輪の平均車輪速度Ｖｆ_nとＶｆ_n-1の時間間隔（サンプリング時間）である。
【００３３】
▲４▼ついで前記従動輪の平均車輪加減速度（すなわち車両の加減速度）Ａｆ_nを演算する。
【００３４】
前記従動輪の平均車輪速度Ｖｆ_nより１つ前の車輪速データから、平均車輪速度Ｖｆ_n-1とすると、従動輪の平均車輪加減速度Ａｆ_nはそれぞれつぎの式（４）で求められる。
Ａｆ_n＝（Ｖｆ_n−Ｖｆ_n-1）／Δｔ／ｇ・・・（４）
【００３５】
ここで、Δｔは車輪速データから算出される車輪速度Ｖｆ_nとＶｆ_n-1の時間間隔（サンプリング時間）であり、ｇは重力加速度である。前記サンプルング時間としては、データのばらつきを小さくし、かつ短時間で判別するためには、０．１秒以下である必要がある。より好ましくは、０．０５秒以下である。
【００３６】
▲５▼ついで前記車両の加減速度Ａｆ_nの値に応じて、スリップ比を演算する。
【００３７】
まず、加速状態で、駆動輪がロック状態で車両が滑っているとき（Ｖｄ_n＝０、Ｖｆ_n≠０）や、減速状態で、車両が停止状態で駆動輪がホイールスピンを起こしているとき（Ｖｆ_n＝０、Ｖｄ_n≠０）は、起こり得ないものとして、スリップ比Ｓ_nをつぎの式（５）、（６）から演算する。
Ａｆ_n≧０およびＶｄ_n≠０である場合、Ｓ_n＝（Ｖｆ_n−Ｖｄ_n）／Ｖｄ_n・・・（５）
Ａｆ_n＜０およびＶｆ_n≠０である場合、Ｓ_n＝（Ｖｆ_n−Ｖｄ_n）／Ｖｆ_n・・・（６）
前記以外の場合は、Ｓ_n＝１とする。
【００３８】
▲６▼ついでスリップ比および車両の加減速度のデータをサンプリング時間ごとに移動平均化処理する。
【００３９】
スリップ比については、
ＭＳ_n＝（Ｓ₁＋Ｓ₂＋・・・＋Ｓ_n）／Ｎ・・・（７）
ＭＳ_n+1＝（Ｓ₂＋Ｓ₃＋・・・＋Ｓ_n+1）／Ｎ・・・（８）
ＭＳ_n+2＝（Ｓ₃＋Ｓ₄＋・・・＋Ｓ_n+2）／Ｎ・・・（９）
【００４０】
車両の加減速度については、
ＭＡｆ_n＝（Ａｆ₁＋Ａｆ₂＋・・・＋Ａｆ_n）／Ｎ・・・（１０）
ＭＡｆ_n+1＝（Ａｆ₂＋Ａｆ₃＋・・・＋Ａｆ_n+1）／Ｎ・・・（１１）
ＭＡｆ_n+2＝（Ａｆ₃＋Ａｆ₄＋・・・＋Ａｆ_n+2）／Ｎ・・・（１２）
移動平均されたスリップ比と車両の加減速度を走行距離が所定の距離ごとに蓄積する。路面状態を推定する場合、走行中の路面状態は刻々と変化するため、短時間、たとえば数秒以下で推定する必要があるが、路面状態を判定するしきい値を設定する場合は、それほど早くなくてもよい。そこで、比較的距離の長い所定の距離分のデータを蓄積して、１次の回帰係数と相関係数を求める。
【００４１】
【数１】

【００４２】
【表１】

【００４３】
また相関係数ＲＳは、
ＲＳ＝ＫＳ１×ＫＳ２・・・（１５）
となる。
【００４４】
▲７▼前記手順により相関係数ＲＳが所定の値、たとえば０．９以上の場合の１次の回帰係数ＫＳ１からしきい値Ｌを演算する。
【００４５】
この相関係数ＲＳが０．９以上のときというのは、高μ路であることを意味している。なぜなら、アスファルトのような高μ路は、路面状態が安定しているために、比較的長い距離のデータを蓄積してもデータがばらつかず相関係数が高い。しかし、圧雪路やアイスバーン路などの低μ路は、路面状態が安定しておらず、比較的長い距離のデータを蓄積するとデータがばらつき相関係数が低くなるからである。このように、高μ路であると認識した場合の１次の回帰係数ＫＳ１を基準値とすることにより、現在装着されているタイヤ固有のしきい値を設定することができる。
Ｌ＝６ＫＳ１²＋０．４ＫＳ１＋０．０４・・・（１６）
【００４６】
この式（１６）は、実験により算出した。式（１６）により求められたしきい値Ｌを、今までのＬで平均化して更新する。
【００４７】
たとえば、最初に得られたしきい値が０．１２２で、つぎに新たなしきい値０．１１８が得られると、しきい値は（０．１２２＋０．１１８）／２＝０．１２０となる。さらに新たなしきい値０．１２６が得られると、しきい値は、（０．１２２＋０．１１８＋０．１２６）／３＝０．１２２となる。
【００４８】
このことにより、タイヤの経時変化などにも対応可能である。すなわち、冬タイヤでも摩耗したり、経年変化でトレッドゴムの硬度が大きくなった場合にそれに応じたしきい値を設定することができる。しきい値の設定に際し、平均化しているので、かりに不適切な１次の回帰係数が１、２度得られたとしても、その影響は非常に小さく、もっとも頻度の高い値近傍に収束するようになる。
【００４９】
一方、路面状態の判定は、短時間で行なわれなければならないので、移動平均したスリップ比と車両の加減速度について、所定の時間、たとえば２秒間蓄積し、１次の回帰係数ＫＳ１Ａと相関係数ＲＳＡを求める。そして、相関係数ＲＳＡが所定値、たとえば０．７以上であれば、１次の回帰係数ＫＳ１Ａと前記しきい値Ｌを比較して、しきい値Ｌよりも１次の回帰係数ＫＳ１Ａの方が大きければ、滑りやすい状態であると判断してドライバーに警告を発する。
【００５０】
【実施例】
つぎに本発明を実施例に基づいて説明するが、本発明はかかる実施例のみに限定されるものではない。
【００５１】
まず前輪駆動車の４輪タイヤとして、車両に装着させる２種類の冬タイヤは住友ゴム工業（株）製グラスピックＤＳ−１（実施例１）とドイツダンロップ製ｗｉｎｔｅｒｓｐｏｒｔ（ウインタースポーツ）Ｍ２（実施例２）である。またこの冬タイヤのゴム硬度は、前者が約５０度であり、後者が約６０度である。
【００５２】
走行条件として、車輪の車輪速度のサンプリング時間に関し、データ数を多く、かつばらつきや測定誤差を排除するために、たとえば１秒ではサンプリング時間が長すぎるため、４０ｍｓとした。
【００５３】
そして前記手順▲１▼〜▲７▼にしたがって、車輪速パルスに基づいて、車輪速度を取り込み、４０ｍｓごとの車両の加減速度および前後輪のスリップ比を計算し、移動平均処理を行なった。ついでしきい値の設定には、走行距離が１０００ｍごとのスリップ比に対する車両の加減速度の１次の回帰係数ＫＳ１および相関係数ＲＳを求めた。そして、相関係数ＲＳが０．９以上の場合の１次の回帰係数ＫＳ１から前記式（１６）を用いてしきい値Ｌを演算した。今までのしきい値Ｌと平均化して新たなしきい値として更新した。
【００５４】
一方、路面状態の判定は、前記移動平均したスリップ比と車両の加減速度の２秒間のデータで１次の回帰係数ＫＳ１Ａと相関係数ＲＳＡを求め、相関係数ＲＳＡが０．７以上のときの１次の相関係数ＫＳ１Ａの値をしきい値Ｌと比較した。
【００５５】
図３に、２種類のタイヤ（実施例１、実施例２）で、乾燥アスファルト路、圧雪路およびアイスバーン路などを約２時間走行した場合のしきい値の経時変化を示す。図３からも明らかなように、実施例１の場合、しきい値は絶えず０．１１７〜０．１２３の範囲に入っているのに対し、実施例２のしきい値は０．０６１〜０．０６５の範囲で推移しており、両タイヤの差が明確であることがわかる。また、しきい値は安定してほぼ同じ値で推移しており、精度よく求められていることもわかる。
【００５６】
つぎに前記更新したしきい値を用いて、乾燥アスファルト路、圧雪路、アイスバーン路をそれぞれ約３０分間走行した場合に、スリップ比に対する車両の加減速度の１次の回帰係数ＫＳ１Ａがしきい値よりも大きくなる割合（スリップ警報となる割合）を図４〜６に示す。図４〜６において、ＳＬをしきい値未満の割合とし、ＳＵをしきい値以上の割合とする。
【００５７】
図４（ａ）、図４（ｂ）に示されるように、実施例１、実施例２とも乾燥アスファルト路では、ほとんどしきい値よりも１次の回帰係数Ｋ１が大きくならなかった。すなわち警報が出なかった。これに対して、図５（ａ）、図５（ｂ）に示されるように、圧雪路では実施例１が約５１％、実施例２が約６１％の割合でしきい値よりも１次の回帰係数ＫＳ１Ａが大きくなって、警報が発せられた。また図６（ａ）、図６（ｂ）に示されるように、アイスバーン路についても実施例１が約６６％、実施例２が約８１％の割合でしきい値よりも１次の回帰係数ＫＳ１Ａが大きくなって、警報が発せられた。これにより、しきい値の値が適切で路面の滑りやすさの違いがよく識別できていることがわかる。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したとおり、本発明によれば、現在装着されているタイヤに応じて、自動的にしきい値が設定可能となり、精度よく路面状態を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の路面状態判別装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１における路面状態判別装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】しきい値の経時変化を示す図である。
【図４】図４（ａ）、（ｂ）はそれぞれ実施例１、２の乾燥アスファルト路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図である。
【図５】図５（ａ）、（ｂ）はそれぞれ実施例１、２の圧雪路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図である。
【図６】図６（ａ）、（ｂ）はそれぞれ実施例１、２のアイスバーン路を走行中の１次の回帰係数がしきい値よりも大きくなる割合を示す図である。
【符号の説明】
１車輪速センサ（回転速度検出手段）
２制御ユニット
３初期化スイッチ
４低μ路警報表示器
ＦＬ、ＦＲ、ＲＬ、ＲＲタイヤ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a road surface state determination device and method, and a road surface state determination program. More specifically, a road surface state determination device and method capable of identifying a currently installed tire and setting a threshold value for determining slipperiness when the tire is replaced, etc., and road surface state determination Regarding the program.
[0002]
[Prior art]
When a vehicle is suddenly accelerated or braked on a slippery road surface, there is a risk that the tire will slip and spin. In addition, sudden steering may cause the vehicle to slip or spin.
[0003]
Therefore, before the braking force between the tire and the road surface exceeds the maximum value and the tire is locked, the braking torque acting on the wheel is reduced to prevent the wheel from being locked, and the maximum braking force An anti-lock brake device that controls the rotational speed of a wheel that can achieve the above has been proposed (see Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 60-99757 and 1-249559).
[0004]
For example, in the control of the anti-lock brake device, the slip ratio is calculated from the vehicle determination speed and the detected wheel speed (rotation speed), and then the calculated slip ratio matches a preset reference slip ratio. By controlling the braking force, it is configured to follow the maximum braking force.
[0005]
In such control of the ABS device or the like, the friction coefficient μ of the road surface is used. That is, according to the road surface friction coefficient μ (road surface μ), for example, the control content is changed depending on the high μ and the low μ to perform optimal control.
[0006]
In the device described in Japanese Patent Laid-Open No. 60-99759, vehicle acceleration is obtained from a driven wheel at the time of occurrence of slip, and the road surface μ is determined using this acceleration. This road surface μ is a single driven wheel. The acceleration of the driven wheel obtained by differentiating the rotation speed of the vehicle is replaced with the vehicle acceleration, and it is the road surface μ when the vehicle acceleration is calculated, and it is not known whether the road surface μ is between the actual road surface and the tire.
[0007]
On the other hand, there is a method for estimating the slipperiness (friction coefficient) between the tire and the road surface from information on the rotational speed of the running tire.
[0008]
This method utilizes the fact that the rising slope of the μ-s curve between the tire and the road surface differs depending on the road surface friction coefficient μ, and periodically detects the wheel rotation speed of an ABS sensor or the like, and determines the slip ratio of the front and rear wheels and The gradient as a determination value is obtained by calculating the acceleration of the driven wheel. Then, the slipperiness (road surface) μ is estimated by comparing the obtained determination value with a preset threshold value. However, this threshold value needs to be changed according to the stiffness of the tire and the load applied to the tire.
[0009]
Therefore, there is a method in which the vehicle is provided with a changeover switch for summer tire mode, winter tire mode, etc., and different threshold values are set in advance for summer tires and winter tires having greatly different stiffnesses.
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the case of switching between the two types of modes as described above, even in the case of summer tires (winter tires), there are differences in the rising slope if the manufacturer and pattern are different, and there is a difference in the rising slope even when the tire is worn. There is a problem that the accuracy of discriminating is inferior.
[0011]
In view of the above circumstances, the present invention relates to a road surface state determination device and method capable of identifying a tire that is currently mounted, and accurately setting a threshold value for determining slipperiness, and a road surface An object is to provide a state determination program.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
The road surface state discriminating apparatus of the present invention includes a rotation speed detection means for periodically detecting the rotation speed of four tires of a vehicle, and a first calculation means for calculating a vehicle speed from a measurement value obtained by the rotation speed detection means. , fourth to third, respectively moving averaging and calculation means, the acceleration and the slip ratio of the vehicle for calculating the second computing means for computing a slip ratio from the rotational speed of the four wheels the acceleration of the vehicle Based on the vehicle speed calculated by the first calculation means, the acceleration and slip ratio averaged by the fourth calculation means, Accumulating means for accumulating every traveling distance calculated by the calculating means, and when the traveling distance accumulated in the accumulating means reaches a predetermined traveling distance, an acceleration corresponding to the predetermined traveling distance is set to a certain value. beyond, or , When not in braking, based on the acceleration and the slip ratio, and the fifth calculating means for calculating the correlation function with the primary regression coefficient, said fifth correlation function calculated by the calculating means is a predetermined value Based on the primary regression coefficient in the above case, the threshold value to be compared with the primary regression coefficient is calculated to determine the road surface condition, and the threshold value obtained from the primary regression coefficient is calculated up to now. And a threshold value setting means for averaging and updating with the threshold value .
[0013]
The road surface state discrimination method of the present invention, the operation comprising the steps of: periodically detecting rotational speeds of tires of four wheels of the vehicle, a step of calculating a vehicle speed from the rotational speed that is the measurement, the acceleration of the vehicle calculating a step, a step of calculating a slip ratio from the rotational speed of the four wheels, and a step of respectively moving averaging the acceleration and the slip ratio of the vehicle, on the basis of the calculated vehicle speed, the running distance of the vehicle A step of accumulating the acceleration and slip ratio averaged for each moving distance calculated, and corresponding to the predetermined traveling distance when the accumulated traveling distance reaches a predetermined traveling distance. exceeds a certain value acceleration, and, when not in braking, acceleration and based on the slip ratio, a step of calculating a correlation function with the primary regression coefficient, computed said phase number relationship predetermined value 1 above A step of calculating a threshold value to be compared with the primary regression coefficient in order to determine the road surface condition based on the regression coefficient, and the threshold value obtained from the primary regression coefficient And a step of averaging and updating .
[0014]
Further discrimination program road surface condition of the present invention, first calculates the computer to determine the road surface condition, first calculating means for calculating a vehicle speed from the value measured by the rotational speed detection means, the acceleration of the vehicle and second computing means, a third calculating means for calculating a slip ratio from the rotational speed of the four wheels, and the fourth computing means for respectively moving averaging the acceleration and the slip ratio of the vehicle, said first arithmetic Calculating means for calculating the travel distance of the vehicle based on the vehicle speed calculated by the means, and the acceleration and slip ratio averaged by the fourth calculating means for each travel distance calculated by the calculating means; means for storing, when the running distance stored in the storage means reaches a predetermined travel distance, exceeds a certain value acceleration corresponding to the predetermined travel distance, and braking If not, based on the acceleration and the slip ratio, and the fifth calculating means for calculating the correlation function with the primary regression coefficient, when the fifth correlation function calculated by the calculating means is equal to or higher than the predetermined value Based on the first-order regression coefficient, the threshold value to be compared with the first-order regression coefficient is calculated to determine the road surface condition, and the threshold value obtained from the first-order regression coefficient is the current threshold value. And function as threshold value setting means for averaging and updating.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a road surface state determination device and method and a road surface state determination program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a road surface state discriminating apparatus and method according to the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the road surface state discriminating apparatus and method in FIG. 1, and FIG. FIG. 4 is a graph showing the change over time, FIG. 4 is a graph showing the ratio of the primary regression coefficient traveling on a dry asphalt road to be larger than the threshold value, and FIG. 5 is the primary regression coefficient traveling on a snowy snow road. FIG. 6 is a diagram showing a ratio at which the primary regression coefficient during traveling on an ice-burn road is larger than a threshold value.
[0016]
As shown in FIG. 1, the road surface state determination device according to an embodiment of the present invention periodically detects the rotational speeds of wheel tires respectively provided on tires FL, FR, RL and RR of a four-wheel vehicle. A rotation speed detection means is provided, and the output of the rotation speed detection means S is transmitted to the control unit 2 which is a computer such as ABS. In addition, 3 is an initialization switch operated by the driver, and 4 is a low μ road alarm indicator.
[0017]
The rotation speed detecting means generates rotation pulses by using an electromagnetic pickup or the like and generates power using rotation like the wheel speed sensor 1 or dynamo that measures the rotation speed from the number of pulses, and from this voltage An angular velocity sensor including one that measures the rotational speed can be used.
[0018]
As shown in FIG. 2, the control unit 2 stores an I / O interface 2a necessary for signal exchange with an external device, a CPU 2b functioning as a center of arithmetic processing, and a control operation program for the CPU 2b. The ROM 2c and the RAM 2d into which data is temporarily written or the written data is read when the CPU 2b performs a control operation.
[0019]
In the present embodiment, the control unit 2 includes first calculation means for calculating the vehicle speed, second calculation means for calculating the travel distance, and adjustment of the vehicle from the measurement value obtained by the wheel speed sensor 1. Third calculating means for calculating speed, fourth calculating means for calculating a slip ratio (ratio of wheel speed of front tire to wheel speed) from rotation speed of four wheels, and adjustment of the vehicle A fifth computing means for moving and averaging the speed and slip ratio respectively, and accumulating and calculating data of the vehicle acceleration / deceleration and slip ratio that have been averaged until the calculated travel distance reaches a predetermined distance. A threshold value for determining the road surface condition is set on the basis of the sixth calculating means for obtaining the first-order regression coefficient and the correlation coefficient, and the first-order regression coefficient when the correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value. Threshold setting means. In the present embodiment, the third calculation means for calculating the acceleration / deceleration of the vehicle accumulates the data of the vehicle acceleration / deceleration and the slip ratio, which are moving averaged until the calculated travel distance reaches a predetermined distance. Calculation and calculation of the primary regression coefficient and correlation coefficient of each other will be described. However, the present invention is not limited to this, and instead of the travel distance, the accumulation time or the number of accumulated data, etc. The linear regression coefficient and the correlation coefficient between the acceleration / deceleration speed and the slip ratio of the moving averaged vehicle can also be obtained. In this case, in addition to the second calculation means, a calculation means for calculating the accumulation time or the number of accumulated data is provided, and the moving average is calculated using the accumulation time or the number of accumulation data instead of the sixth calculation means. And calculating means for calculating a linear regression coefficient and a correlation coefficient between the acceleration / deceleration of the converted vehicle and the slip ratio.
[0020]
The road surface state determination program according to the present embodiment includes a control unit 2 for calculating a vehicle speed from a measurement value obtained by the rotation speed detection means, and a second calculation means for calculating the acceleration / deceleration of the vehicle. Third calculating means for calculating the slip ratio from the rotational speeds of the four wheels, fourth calculating means for moving and averaging the acceleration / deceleration and slip ratio of the vehicle, and the acceleration / deceleration and slip of the moving averaged vehicle A fifth calculating means for obtaining a primary regression coefficient and a correlation coefficient with respect to the ratio, and setting a threshold value for determining the road surface condition based on the primary regression coefficient when the correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value; It functions as a threshold setting means.
[0021]
In addition, when the control unit 2 obtains the linear regression coefficient and the correlation coefficient from the data of acceleration / deceleration and slip ratio of the vehicle averaged until the travel distance of the vehicle reaches a predetermined distance, It further functions as a calculation means for calculating the travel distance of the vehicle.
[0022]
In general, winter tires are tires with different tread patterns and materials that can be used on snowy roads. For example, "SNOW", "M + S", "STUDLESS", "ALL WEATHER", "ALL" A tire having a display such as “SEASON”, and a summer tire are tires having no such display in the sidewall portion, unlike a winter tire. In this specification, a summer tire and a winter tire are used. This difference includes not only the presence / absence of such display but also the difference in the pattern rigidity of the tread. That is, a tire having a large pattern rigidity that affects vehicle control and tire pressure detection accuracy is a summer tire, and a tire having a small pattern rigidity is a winter tire.
[0023]
In the present embodiment, the rotational speed of the four-wheel tire is detected in 0.1 seconds or less, preferably 0.05 seconds or less. The vehicle speed and travel distance are calculated from the rotational speed of the four wheels and the dynamic load radius of the tire. Although the acceleration / deceleration of the vehicle can be measured by a G sensor, it is preferable from the viewpoint of cost to differentiate and calculate the speed of the vehicle.
[0024]
Next, the slip ratio and the acceleration / deceleration of the vehicle are obtained by moving average every sampling time as an average value of data for a predetermined time, for example, data for at least 0.1 second or more.
[0025]
Furthermore, the vehicle-accelerated acceleration / deceleration and slip ratio data of the moving average is accumulated until the travel distance reaches a predetermined distance, and using the accumulated data, the slip ratio and the acceleration / deceleration of the vehicle are mutually determined. Find the following regression and correlation coefficients. Here, when the vehicle acceleration / deceleration obtained by moving average is less than a certain value (for example, −0.03 G or less) or during braking, it may not be used for calculating the regression coefficient. desirable. This is because during deceleration, particularly during braking, braking force is applied to the four wheels and an accurate slip ratio cannot be obtained.
[0026]
Hereinafter, the operation of the road surface state determination device of the present embodiment will be described along the procedures (1) to (7).
[0027]
( ₁ ) The wheel speeds (V1 _n , V2 _n , V3 _n , V4 _n ) are calculated from the rotational speeds of the four-wheel tires FL, FR, RL and RR of the vehicle.
[0028]
For example, the wheel speed data at a certain point of each wheel tire FL, FR, RL, RR of the vehicle obtained from a sensor such as an ABS sensor is set as wheel speeds V1 _n , V2 _n , V3 _n , V4 _n .
[0029]
(2) Next, the average wheel speeds (Vf _n , Vd _n ) of the driven wheels and the drive wheels are calculated.
[0030]
In the case of front wheel drive, the average wheel speed Vf _n of the driven wheel and drive wheel at a certain point in time,
The vd _n the following equation (1), obtained by (2).
Vf _n = (V3 _n + V4 _n ) / 2 (1)
Vd _n = (V1 _n + V2 _n ) / 2 (2)
[0031]
(3) Next, the travel distance per unit time of the vehicle is calculated by the following equation (3).
DIST = Vf _n × Δt (3)
[0032]
Here, Δt is a time interval (sampling time) between the average wheel speeds Vf _n and Vf _n−1 of the driven wheels calculated from the wheel speed data.
[0033]
(4) Next, the average wheel acceleration / deceleration (namely, vehicle acceleration / deceleration) Af _n of the driven wheel is calculated.
[0034]
The average one from the previous wheel speed data from the wheel speed Vf _n of the following wheels and the average wheel speed Vf _n-1, the average wheel acceleration Af _n of the driven wheel is calculated by the respective following formula (4).
Af _n = (Vf _n −Vf _n−1 ) / Δt / g (4)
[0035]
Here, Δt is the time interval (sampling time) between the wheel speeds Vf _n and Vf _n−1 calculated from the wheel speed data, and g is the gravitational acceleration. The sampling time needs to be 0.1 second or less in order to reduce the variation in data and to determine in a short time. More preferably, it is 0.05 second or less.
[0036]
(5) Next, the slip ratio is calculated according to the value of the acceleration / deceleration speed Af _n of the vehicle.
[0037]
First, in the acceleration state, when the drive wheels are the vehicle slips in the locked state _{_{(Vd n = 0, Vf n}} ≠ 0) or, in the deceleration state, when the vehicle is driven wheel is stopped undergoing wheel spin Assuming that (Vf _n = 0, Vd _n ≠ 0) cannot occur, the slip ratio S _n is calculated from the following equations (5) and (6).
When Af _n ≧ 0 and Vd _n ≠ 0, S _n = (Vf _n −Vd _n ) / Vd _n (5)
If it is Af _n <0 and _{_{Vf n ≠ 0, S n =}} (Vf n -Vd n) / Vf n ··· (6)
In other cases, S _n = 1.
[0038]
(6) Next, the data of the slip ratio and the acceleration / deceleration of the vehicle is subjected to a moving average process at every sampling time.
[0039]
For slip ratio,
MS _n = (S ₁ + S ₂ +... + S _n ) / N (7)
MS _{n + 1} = (S ₂ + S ₃ +... + S _{n + 1} ) / N (8)
MS _{n + 2} = (S ₃ + S ₄ +... + S _{n + 2} ) / N (9)
[0040]
For vehicle acceleration / deceleration,
MAf _n = (Af ₁ + Af ₂ +... + Af _n ) / N (10)
MAf _{n + 1} = (Af ₂ + Af ₃ +... + Af _{n + 1} ) / N (11)
MAf _{n + 2} = (Af ₃ + Af ₄ +... + Af _{n + 2} ) / N (12)
The moving average accumulates the slip ratio and the acceleration / deceleration of the vehicle for each predetermined distance. When estimating the road surface condition, the road surface state during traveling changes every moment, so it is necessary to estimate it in a short time, for example, a few seconds or less. However, when setting a threshold value for determining the road surface state, it is not so early. May be. Therefore, data for a predetermined distance having a relatively long distance is accumulated to obtain a primary regression coefficient and a correlation coefficient.
[0041]
[Expression 1]

[0042]
[Table 1]

[0043]
The correlation coefficient RS is
RS = KS1 × KS2 (15)
It becomes.
[0044]
(7) The threshold value L is calculated from the primary regression coefficient KS1 when the correlation coefficient RS is a predetermined value, for example, 0.9 or more, by the above procedure.
[0045]
When the correlation coefficient RS is 0.9 or more, it means that the road is a high μ road. This is because a high μ road such as asphalt has a stable road surface state, and therefore, even if data of a relatively long distance is accumulated, the data does not vary and the correlation coefficient is high. However, low μ roads such as snow-capped roads and ice-burn roads are not stable on the road surface, and if data over a relatively long distance is accumulated, the data varies and the correlation coefficient becomes low. As described above, by using the primary regression coefficient KS1 when the road is recognized as a high μ road as a reference value, a threshold value specific to the currently mounted tire can be set.
L = 6KS1 ² + 0.4KS1 + 0.04 (16)
[0046]
This equation (16) was calculated by experiment. The threshold value L obtained by the equation (16) is averaged with the current L and updated.
[0047]
For example, when the first obtained threshold value is 0.122 and then a new threshold value 0.118 is obtained, the threshold value is (0.122 + 0.118) /2=0.120. When a new threshold value 0.126 is obtained, the threshold value becomes (0.122 + 0.118 + 0.126) /3=0.122.
[0048]
As a result, it is possible to cope with a change with time of the tire. That is, when the winter tire is worn or the hardness of the tread rubber increases due to aging, a threshold value can be set accordingly. Since the threshold values are averaged, even if a first-order regression coefficient that is inappropriate for the scale is obtained once or twice, the effect is very small, so that it converges around the most frequent value. become.
[0049]
On the other hand, since the road surface condition must be determined in a short time, the moving average slip ratio and vehicle acceleration / deceleration are accumulated for a predetermined time, for example, 2 seconds, and the primary regression coefficient KS1A and the correlation coefficient are stored. Find the RSA. If the correlation coefficient RSA is a predetermined value, for example, 0.7 or more, the primary regression coefficient KS1A is compared with the threshold value L, and the primary regression coefficient KS1A is compared with the threshold value L. If is large, it is judged that the vehicle is slippery and a warning is given to the driver.
[0050]
【Example】
Next, the present invention will be described based on examples, but the present invention is not limited to such examples.
[0051]
First, as a four-wheel tire of a front-wheel drive vehicle, two types of winter tires to be mounted on the vehicle are a glass pick DS-1 (Example 1) manufactured by Sumitomo Rubber Industries, Ltd. and a winter sport (Winter Sports) M2 manufactured by German Dunlop. 2). The rubber hardness of this winter tire is about 50 degrees for the former and about 60 degrees for the latter.
[0052]
As the running condition, regarding the sampling time of the wheel speed of the wheel, in order to increase the number of data and eliminate variations and measurement errors, for example, 1 second is set to 40 ms because the sampling time is too long.
[0053]
Then, according to the procedures {circle around (1)} to {circle around (7)}, the wheel speed is taken in based on the wheel speed pulse, the vehicle acceleration / deceleration and the slip ratio of the front and rear wheels are calculated every 40 ms, and the moving average process is performed. Next, for setting the threshold value, a first-order regression coefficient KS1 and a correlation coefficient RS of the acceleration / deceleration of the vehicle with respect to the slip ratio with a traveling distance of 1000 m were obtained. Then, the threshold value L was calculated from the first-order regression coefficient KS1 when the correlation coefficient RS is 0.9 or more using the equation (16). The threshold value L was averaged and updated as a new threshold value.
[0054]
On the other hand, the road surface condition is determined by obtaining the first-order regression coefficient KS1A and the correlation coefficient RSA from the moving average slip ratio and the vehicle acceleration / deceleration data for 2 seconds, and the correlation coefficient RSA is 0.7 or more. The value of the first-order correlation coefficient KS1A was compared with the threshold value L.
[0055]
FIG. 3 shows changes over time in threshold values when two types of tires (Example 1 and Example 2) travel on a dry asphalt road, a snow-capped road, an ice-burn road, and the like for about 2 hours. As is apparent from FIG. 3, in the case of Example 1, the threshold value is constantly in the range of 0.117 to 0.123, whereas the threshold value of Example 2 is 0.061 to 0. .065, and the difference between the two tires is clear. It can also be seen that the threshold value is stable and changes at substantially the same value, and is obtained accurately.
[0056]
Next, when the updated threshold value is used and the vehicle runs on a dry asphalt road, a snow-capped road, and an ice-burn road for about 30 minutes, the first-order regression coefficient KS1A of the vehicle acceleration / deceleration with respect to the slip ratio is the threshold value. The ratio of becoming larger (the ratio of slip alarm) is shown in FIGS. 4 to 6, SL is a ratio less than the threshold value, and SU is a ratio equal to or greater than the threshold value.
[0057]
As shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b), the first-order regression coefficient K1 did not become larger than the threshold value on the dry asphalt road in both Example 1 and Example 2. That is, there was no warning. On the other hand, as shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b), in the snowy road, Example 1 is about 51%, and Example 2 is about 61%, which is more than the threshold value. The regression coefficient KS1A increased and a warning was issued. Further, as shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b), for the ice-burn road, the first regression is about 66% for Example 1 and about 81% for Example 2. The coefficient KS1A has increased and an alarm has been issued. Thus, it can be seen that the threshold value is appropriate and the difference in slipperiness on the road surface can be well identified.
[0058]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, the threshold value can be automatically set according to the currently mounted tire, and the road surface state can be accurately determined.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a road surface state determination device of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing an electrical configuration of the road surface state determination device in FIG. 1;
FIG. 3 is a diagram showing a change with time of a threshold value.
FIGS. 4 (a) and 4 (b) are graphs showing the ratio at which the primary regression coefficient during running on the dry asphalt roads of Examples 1 and 2 is greater than the threshold value, respectively.
FIGS. 5 (a) and 5 (b) are graphs showing the ratios at which the primary regression coefficient during running on the snowy road of Examples 1 and 2 is greater than the threshold value, respectively.
FIGS. 6 (a) and 6 (b) are graphs showing the ratios at which the primary regression coefficient during running on the ice burn roads of Examples 1 and 2 is greater than the threshold value, respectively.
[Explanation of symbols]
1 Wheel speed sensor (rotational speed detection means)
2 Control unit 3 Initialization switch 4 Low μ road alarm indicator FL, FR, RL, RR Tire

Claims

Calculating a rotation speed detecting means for periodically detecting rotational speeds of tires of four wheels of the vehicle, first calculating means for calculating a vehicle speed from the measured value by the rotational speed detection means, the acceleration of the vehicle and second calculating means, third calculating means for calculating a slip ratio from the rotational speed of the four wheels, and the fourth computing means for respectively moving averaging the acceleration and the slip ratio of the vehicle, said first Based on the vehicle speed calculated by the calculation means, calculation means for calculating the travel distance of the vehicle, and the acceleration and slip ratio averaged by the fourth calculation means for each travel distance calculated by the calculation means means for storing in, when the running distance stored in the storage means reaches a predetermined travel distance, exceeds a certain value acceleration corresponding to the predetermined travel distance, and, when not in braking , Based on the acceleration and the slip ratio, and the fifth calculating means for calculating the correlation function with the primary regression coefficient, said fifth correlation function calculated by the calculating means is primary in the case of a predetermined value or more Based on the regression coefficient, the threshold value to be compared with the primary regression coefficient is calculated to determine the road surface condition, and the threshold value obtained from the primary regression coefficient is averaged with the previous threshold value. And a threshold value setting means for updating the road surface condition.

A step of periodically detecting rotation velocities of tires of four wheels of the vehicle, a step of calculating a vehicle speed from the rotational speed that is the measurement, a step of calculating the acceleration of the vehicle, the rotational speed of the four wheels a step of calculating a slip ratio, a step of respectively moving averaging the acceleration and the slip ratio of the vehicle, on the basis of the calculated vehicle speed, a step of calculating a travel distance of the vehicle, the moving averaged acceleration And a step of accumulating the slip ratio for each calculated travel distance, and when the accumulated travel distance reaches a predetermined travel distance, an acceleration corresponding to the predetermined travel distance exceeds a certain value , and when not in braking, based on the acceleration and the slip ratio, a step of calculating a first-order regression coefficient and correlation functions, the primary regression coefficient when said phase number relationship that is calculated is equal to or higher than the predetermined value Based on road surface condition And a step of calculating a threshold value to be compared with the first-order regression coefficient to determine, and a step of updating by averaging the thresholds obtained from the primary regression coefficient threshold ever road surface condition determination method characterized by.

A computer to determine the road surface condition, first calculating means for calculating a vehicle speed from the value measured by the rotational speed detection means, second calculating means for calculating the acceleration of the vehicle, the rotational speed of the four wheels based third calculating means for calculating a slip ratio, and the fourth computing means for moving averaging each acceleration and the slip ratio of the vehicle, the vehicle speed calculated by the first arithmetic means from, Calculation means for calculating the travel distance of the vehicle, storage means for storing the acceleration and slip ratio that have been moving averaged by the fourth calculation means for each travel distance calculated by the calculation means, and storage in the storage means when as the traveled distance has reached a predetermined running distance, it exceeds a certain value acceleration corresponding to the predetermined travel distance, and, when not in braking, based on the acceleration and the slip ratio Based on the first regression coefficient when the correlation function calculated by the fifth calculation means is greater than or equal to a predetermined value, the road surface condition Threshold setting means for calculating a threshold value to be compared with a first-order regression coefficient in order to discriminate the threshold, and averaging and updating the threshold value obtained from the first-order regression coefficient with the current threshold value A road surface state determination program characterized by being made to function as