ブリヂストン 路面状態判別技術を開発 世界で初めて実用化に成功

2015年11月27日

ゴムタイムス社

 ブリヂストンは11月25日、東京・南麻布の同社グローバル研修センターで開催した技術説明会で、「CAIS(カイズ)」コンセプトに基く路面状態判別技術を世界で初めて実用化したと発表した。

 カイズとは、タイヤから接地面の情報を収集・解析し、路面情報やタイヤの状態を把握するセンシング技術のこと。

 今回開発したシステムは、タイヤの内側に貼り付けたセンサーが路面の変化をリアルタイムに感知し、その情報を車載装置で解析して、刻々と変わる路面状態を乾燥、シャーベット、凍結など7つの区分に判別。その結果を車内ディスプレイでドライバーに伝達することにより、安全運転を支援するもの。

 センサーは加速度・圧力・温度のデータを収集するが、このシステムで使われるのは加速度のデータで、タイヤの回転方向の加速度を検出することにより、路面の状態を把握する。

 このシステムでカギとなるのが、加速度センサーの信号の中にある路面状態ごとの情報を数値化することと、数値化された情報を基に、あらかじめ設定した基準と照らし合わせて路面状態を判別することだ。

 なぜ加速度データなのかと言えば、タイヤが路面に触れずに回転するとタイヤには力が加わらないので加速度はゼロだが、車両に取り付けられて車の荷重を支えながら回転すると、路面と接した時と離れる時に力の変化が生じて、大きな加速度を得ることになる。

 これをグラフ化すると、2つの大きなピークを持つ振動波形が得られ、しかも路面状態に応じて特徴的な波形が生じるとともに、特徴が表れる位置も異なることが分かった。

 例えば、湿潤路面の場合は、タイヤが路面と接する前に水膜と接するので、ピークの前から加速度信号を得ることになる。

 あるいは凍結路面では、タイヤは微妙に滑りながら回転するため、滑りによって生じる信号がピークとピークの間に生じることになるのである。

 ただ、この波形を機械的に判断するためには、その特徴を数値化する必要がある。そこで、まず特徴が表れる領域の信号だけを抽出。その加速度信号ごとにフィルターをかけ、特徴が表れる周波数帯のみの信号を取得することで、数値化することにした。

 この数値化された特徴を使い、路面状態を判別する基準を作成するに当たっては、最先端の統計数理に基づく独自のアルゴリズムを使用した。

 同社では、この技術を冬季道路管理システムに適用するため、ネクスコ東日本グループのネクスコ・エンジニアリング北海道とライセンス契約を締結し、今冬から高速道路で運用を開始することになった。

 ネクスコグループでは、凍結しそうな路面に凍結防止剤を散布している。今回開発したシステムを搭載した車両を走行させれば、どの場所が凍結し、どこが乾燥しているかが分かる。

 その情報を高速道路上の凍結防止剤散布車に無線で転送することで、必要な場所に必要な量だけを撒くことができるようになるわけだ。

 今後は一般の車にも適用していく方針で、森田浩一・執行役員中央研究所担当によれば、オリンピック前には実現することを目指しているという。

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