When calculating a kernel function KA from a feature vector Xi for each time window and a reference feature vector YASVJ being a feature vector for each time window found for each road surface state calculated beforehand, the present invention enables the number of digits n0 after the decimal point for a feature vector Xi for each time window and the number of digits n0 after the decimal point for a reference feature vector YAKJ to both be changed to n, which is smaller than n0, and a kernel function KA to be calculated from the feature vector Xi and reference feature vector YAKJ that have had the number of digits after the decimal point changed therefor, said kernel function KA calculation being performed after: windowing chronological waveforms for tire vibration detected by an acceleration sensor, for time T, by using a windowing means; extracting the chronological waveform for tire vibration for each time window; and calculating the feature vector Xi for each time window.
Selon la présente invention, lors du calcul d'une fonction noyau KA à partir d'un vecteur de caractéristiques Xi pour chaque fenêtre temporelle et d'un vecteur de caractéristiques de référence YASVJ, qui est un vecteur de caractéristiques pour chaque fenêtre temporelle trouvée pour chaque état de surface de chaussée calculé au préalable, la présente invention active le nombre de chiffres n0 de la partie décimale pour un vecteur de caractéristiques Xi, pour chaque fenêtre temporelle, et le nombre de chiffres n0 de la partie décimale, pour qu'à la fois un vecteur de caractéristiques de référence YAKJ, soit modifié en n, qui est inférieur à n0, et qu'une fonction noyau KA soit calculée à partir du vecteur de caractéristiques Xi et du vecteur de caractéristiques de référence YAKJ, dont le nombre de chiffres après la partie décimale a été modifié à cet effet, ledit calcul de fonction noyau KA étant effectué après : le fenêtrage de formes d'onde chronologiques pour une vibration de pneu détectée par un capteur d'accélération, pour le temps T, à l'aide d'un moyen de fenêtrage ; l'extraction de la forme d'onde chronologique pour la vibration du pneu pour chaque fenêtre temporelle ; et le calcul du vecteur de caractéristiques Xi pour chaque fenêtre temporelle.
加速度センサーにより検出したタイヤ振動の時系列波形を窓掛け手段により時間Tで窓掛けして、時間窓毎のタイヤ振動の時系列波形を抽出して時間窓毎の特徴ベクトルXiを算出した後、この時間窓毎の特徴ベクトルXiと、予め算出しておいた路面状態毎に求めておいた時間窓毎の特徴ベクトルである基準特徴ベクトルYAKJとからカーネル関数KAを算出する際に、時間窓毎の特徴ベクトルXiの小数点以下の桁数n0と基準特徴ベクトルYAKJの小数点以下の桁数n0とを、ともに、n0よりも小さなnに変更し、この桁数の変更された時間窓毎の特徴ベクトルXiと基準特徴ベクトルYAKとから、カーネル関数KAを算出するようにした。
ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION METHOD AND ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION DEVICE
PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D'ÉTAT DE SURFACE DE CHAUSSÉE ET DISPOSITIF DE DÉTERMINATION D'ÉTAT DE SURFACE DE CHAUSSÉE
路面状態判別方法及び路面状態判別装置
2019-12-26
Patent
Electronic Resource
Japanese
European Patent Office | 2016
|European Patent Office | 2015
|ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION METHOD AND ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION DEVICE
European Patent Office | 2019
|ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION METHOD AND ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION DEVICE
European Patent Office | 2024
|ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION METHOD AND ROAD SURFACE CONDITION DETERMINATION DEVICE
European Patent Office | 2019
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