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公開番号2024149269
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-18
出願番号2023063046
出願日2023-04-07
発明の名称推定装置
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G01M 17/02 20060101AFI20241010BHJP(測定;試験)
要約【課題】車両に関する情報が必要である場合に比較して簡易にタイヤの溝の深さを推定できる。
【解決手段】推定装置は、車両に装着されたタイヤのトレッドの画像を取得する取得部と、タイヤのトレッドの画像に基づいて、タイヤの溝の深さを推定する推定部と、を備える。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
車両に装着されたタイヤのトレッドの画像を取得する取得部と、
前記画像に基づいて、前記タイヤの溝の深さを推定する推定部と、
を備えた推定装置。
続きを表示（約 570 文字）【請求項２】
前記取得部は、前記車両の走行履歴を更に取得し、
前記推定部は、前記走行履歴に基づいて、前記溝の深さを更に推定し、
前記画像に基づいて推定した前記溝の深さと、前記走行履歴に基づいて推定した前記溝の深さとの差異が所定の差異以上である場合は、前記溝の深さを実測するように出力する出力部を更に備える請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記画像と前記溝の深さとの組を教師データとして学習された深さ推定モデルに、取得した前記画像を入力することで、前記溝の深さを推定し、
前記取得部は、前記溝の深さの実測値を取得し、
前記画像と前記実測値との組を教師データとして前記深さ推定モデルを再学習する学習部を更に備える請求項２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記画像に基づいて推定した前記溝の深さが所定の深さ未満の場合は、前記タイヤを交換するように出力する出力部を更に備える請求項１に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記画像に基づいて前記タイヤに損傷が発生しているか否かを推定し、
前記タイヤに損傷が発生していると推定される場合は、前記タイヤを交換するように出力する出力部を更に備える請求項１に記載の推定装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、推定装置に関する。
続きを表示（約 1,200 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両に装着されたタイヤの摩耗状態を推定する装置が開示されている。この装置は、順次取得されるタイヤの回転速度に基づいて算出したスリップ比と車両の駆動力との線形関係を表す回帰係数として、スリップ比及び駆動力の多数のデータセットに基づいて、駆動力に対するスリップ比の傾きを算出する傾き算出部を備える。また、この装置は、傾きの温度依存性を表す指標と、補正時の車両の外部の温度とに基づいて、算出された傾きを補正する傾き補正部と、補正された傾きに基づいて、タイヤの摩耗状態を推定する推定部と、を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１６０９３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示された装置は、車両に関する情報がないと、タイヤの溝の深さを推定できないという課題がある。
【０００５】
本開示は、上記事実を考慮して成されたもので、車両に関する情報が必要である場合に比較して簡易にタイヤの溝の深さを推定できる推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の態様に係る推定装置は、車両に装着されたタイヤのトレッドの画像を取得する取得部と、前記画像に基づいて、前記タイヤの溝の深さを推定する推定部と、を備える。
【０００７】
第１の態様に係る推定装置では、取得部は車両に装着されたタイヤのトレッドの画像を取得し、推定部は前記画像に基づいて、前記タイヤの溝の深さを推定する。第１の態様に係る推定装置によれば、車両に関する情報が必要である場合に比較して簡易にタイヤの溝の深さを推定できる。
【０００８】
第２の態様に係る推定装置は、第１の態様に係る推定装置において、前記取得部は、前記車両の走行履歴を更に取得し、前記推定部は、前記走行履歴に基づいて、前記溝の深さを更に推定し、前記画像に基づいて推定した前記溝の深さと、前記走行履歴に基づいて推定した前記溝の深さとの差異が所定の差異以上である場合は、前記溝の深さを実測するように出力する出力部を更に備える。
【０００９】
第２の態様に係る推定装置によれば、画像に基づいて推定した溝の深さと、走行履歴に基づいて推定した溝の深さとの差異が所定の差異以上である場合に、タイヤの溝の深さの実測値を把握できる。
【００１０】
第３の態様に係る推定装置は、第２の態様に係る推定装置において、前記推定部は、前記画像と前記溝の深さとの組を教師データとして学習された深さ推定モデルに、取得した前記画像を入力することで、前記溝の深さを推定し、前記取得部は、前記溝の深さの実測値を取得し、前記画像と前記実測値との組を教師データとして前記深さ推定モデルを学習する学習部を更に備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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