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公开(公告)号：CN102498000B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201080039840.9
申请日：2010-09-01
Applicant: 株式会社普利司通
Inventor： 若尾泰通
CPC classification number: B60C23/065 , B60C11/0332 , B60T8/1725 , G01M17/025
Abstract: 本发明为了提供一种利用简单的结构高精度地推断行驶中的轮胎的接地形状的方法及其装置，利用安装在转向节上的加速度传感器，检测在左右的胎肩接地部(24a、24b)上形成有以周期(Pa、Pb)排列的刀槽花纹列(25A、25B)而成的轮胎(20)的振动波形并进行旋转次数分析，从而求出旋转次数波谱，提取与周期(Pa)对应的旋转次数(na)的峰高(Za)和与周期(Pb)对应的旋转次数(nb)的峰高(Zb)，比较峰高(Za)与阈值(Ka)、以及峰高(Zb)与阈值(Kb)，推断轮胎的接地形状是否比由内压降低或负载增加下使用极限所确定的轮胎接地形状(Fa)下的接地长度(La)长，并且推断是否比由内压上升或负载减少下使用极限所确定的轮胎接地形状(Fb)下的接地长度(Lb)短。
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公开(公告)号：CN103717469A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201280035965.3
申请日：2012-07-18
Applicant: 株式会社普利司通
Inventor： 若尾泰通
IPC: B60W40/068
CPC classification number: B60W40/068 , B60T8/172 , B60T2210/12 , B60W40/06 , B60W2510/227 , B60W2520/105 , B60W2520/28
Abstract: 为了提供可以使用簧下加速度和车轮速度的数据来精确地估计行驶期间的路面状态的方法和使用该方法的装置，利用安装至作为车辆簧下组件的转向节(31)的加速度传感器(11)来检测簧下前后加速度(Gx)，并且检测车轮速度(Vw)以计算车轮速度的变化量(ΔVw)。之后，计算车轮速度的变化量的变动范围(σ(ΔVw))和簧下前后加速度的变动范围(σ(Gx))。基于车轮速度的变化量的变动范围(σ(ΔVw))和簧下前后加速度的变动范围(σ(Gx))来估计路面是凹凸较多的路面还是平滑道路。
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公开(公告)号：CN118401804A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202280082406.1
申请日：2022-07-12
Applicant: 株式会社普利司通
Abstract: 估计装置包括估计部，所述估计部使用针对设置于对搬送物进行搬送的搬送部且具备柔软材料的辅助构件的柔软材料预先决定出的多个检测点之间的电气特性，向学习模型输入由检测部检测出的时间序列的电气特性，来估计与所输入的时间序列的电气特性对应的表示搬送物的状态的状态信息，其中，所述柔软材料具有导电性且电气特性与被施加的刺激的变化相应地变化，所述学习模型是将对柔软材料施加刺激时的时间序列的电气特性以及表示对柔软材料施加刺激的相对于辅助构件而言的搬送物的状态的状态信息用作学习用数据并以将时间序列的电气特性作为输入且输出状态信息的方式进行学习而得到的。
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公开(公告)号：CN117597218A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202280047155.3
申请日：2022-07-12
Applicant: 株式会社普利司通
IPC: B25J13/00
Abstract: 估计装置利用检测部检测具备柔软材料的机器人的多个检测点间的电气特性，所述柔软材料具有导电性，并且所述柔软材料的电气特性与被施加的压力的变化相应地变化。估计部使用学习模型，根据机器人的电气特性来估计机器人状态。以对学习模型输入电气特性并输出与所输入的电气特性对应的机器人状态的方式进行学习，所述学习模型是将对柔软材料施加了压力时的电气特性和对机器人的柔软材料施加压力的机器人状态用作学习用数据、并以将该电气特性作为输入并输出机器人状态的方式进行学习而得到的。
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公开(公告)号：CN114502418A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202080071129.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 国立大学法人东京大学 , 株式会社普利司通 , 日本精工株式会社
Abstract: 无线受电系统(1)具备：受电装置(5)，其具有接受从设置于路面的送电装置(4)的送电线圈(41)以无线的方式供给的电力的受电线圈(51)，并且受电线圈(51)的至少一部分收纳于移动体(2)的车轮(3)；以及车载装置(6)，其设置于移动体(2)，并且与受电装置(5)以能够通电的方式连接，受电装置(5)能够将接受到的电力向车载装置(6)送出，受电线圈(51)在从车轮(3)的轴线方向观察的侧视时呈向下凸的形状。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114128085A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202080052378.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 国立大学法人东京大学 , 株式会社普利司通 , 日本精工株式会社
Abstract: 无线受电系统(1)设置有受电装置(5)和车载装置(6)，所述受电装置具有：受电线圈(51)，其从设置在路面上的输电装置(4)的输电线圈(41)接收无线地供应的电力，所述受电线圈(51)的至少一部分被容纳在移动体(2)的车轮(3)中；所述车载装置(6)设置在移动体(2)中并可通电地连接到所述受电装置(5)。所述受电装置(5)将接收到的电力传输到所述车载装置(6)。
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公开(公告)号：CN113905913A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202080040987.3
申请日：2020-06-10
Applicant: 株式会社普利司通
Abstract: 非充气轮胎(10)具有：车轮部，其包括以旋转轴部分为中心的内侧环状体、设于内侧环状体的径向外侧的外侧环状体、连结内侧环状体与外侧环状体并且弹性变形的连结构件；以及胎面部，其设于外侧环状体的径向外侧，与路面(200)接触。非充气轮胎(10)具备：电极部，其与胎面部接触，设于胎面部的径向内侧；以及布线部(80)，其连接电极部与内侧环状体，由导体形成。车轮部的至少一部分由非金属材料形成，电极部由在轮胎宽度方向上具有预定宽度并且在轮胎周向上具有预定长度的导体形成。
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公开(公告)号：CN105283365B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201480033660.8
申请日：2014-05-12
Applicant: 株式会社普利司通
IPC: B60W40/068 , B60C23/04 , B60T8/172 , G01L17/00 , G01M17/02
CPC classification number: G01M17/02 , B60C11/246 , B60C23/04 , B60C23/061 , B60T8/172 , B60T2210/12 , B60T2230/02 , B60W40/068 , G01L17/00 , G01N3/56
Abstract: 本发明包括：用于取得关于轮胎的转速、制驱动力、偏行角和产生的侧向力的信息的信息取得步骤；用于通过在信息取得步骤取得的关于转速的信息和关于制驱动力的信息，计算该转速与该制驱动力之间的第一相关强度，并且通过在信息取得步骤取得的关于偏行角的信息和关于产生的侧向力的信息，计算该偏行角与该产生的侧向力之间的第二相关强度的相关强度计算步骤；用于检测在相关强度计算步骤计算的第一相关强度相对于预定的第一基准值是否增加或减少第一阈值以上，并且检测在相关强度计算步骤计算的第二相关强度相对于预定的第二基准值是否增加或减少第二阈值以上的变化检测步骤；以及用于基于变化检测步骤的检测结果，估计与轮胎接触的路面状态、轮胎的内压状态和轮胎的磨耗状态中的至少两者的估计步骤。
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公开(公告)号：CN102785646B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210153185.0
申请日：2012-05-16
Applicant: 株式会社普利司通
Inventor： 若尾泰通
CPC classification number: B60T8/172 , B60C11/1369 , B60C2019/004 , B60T2210/12 , B60W40/06 , B60W40/064 , B60W40/068 , B60W2050/0057 , B60W2422/10 , B60W2422/70 , B60W2520/28
Abstract: 本发明提供一种路面状态估计方法、车辆控制方法以及路面状态估计装置。使用以采用了变节距的普通轮胎图案为基调的路面状态检测用轮胎来高精确度地估计行驶中的路面的状态。由加速度传感器检测路面状态检测用轮胎的轮胎的振动，由旋转次数比分析单元进行旋转次数比分析，由路面状态估计单元将由旋转次数成分提取单元提取出的轮胎的振动的旋转次数成分的大小与预先设定的阈值进行比较，来估计行驶中的路面的状态，其中，该路面状态检测用轮胎具有沿着轮胎圆周方向的块的总数N为10以上的块列，设置有将块列中的沿轮胎圆周方向相邻的块彼此连结的连结部的横向花纹槽的个数n处于(N/2)≤n≤(N-5)的范围内。
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公开(公告)号：CN118382803A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202280082407.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 株式会社普利司通
Abstract: 估计装置包括：检测部，其检测针对具备柔软材料的对象物的柔软材料预先决定出的多个检测点之间的电气特性，该柔软材料具有导电性且电气特性与该柔软材料的变形相应地变化；以及估计部，其向学习模型输入估计对象物的时间序列的电气特性，来估计与所输入的时间序列的电气特性对应的劣化状态，该学习模型是将与柔软材料的变形相应地变化的时间序列的电气特性以及表示与柔软材料的变形有关的劣化状态的劣化状态信息用作学习用数据并以将时间序列的电气特性作为输入且输出劣化状态信息的方式进行学习而得到的。
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