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公开(公告)号：CN117693415A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202280052449.5
申请日：2022-07-11
Applicant: 株式会社普利司通
IPC: B25J5/00
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且电气特性与状态变化相应地变化。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状态变化时的电气特性和机器人的柔软材料的状态变化后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：CN113905913B
公开(公告)日：2023-07-21
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：CN114502416A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202080071068.2
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)；以及驱动装置(61)，其设置于车轮(3)，并且利用受电装置(5)接受到的电力驱动车轮(3)，受电装置(5)具备转换器(56a)和逆变器(56b)，转换器(56a)的至少一部分和逆变器(56b)的至少一部分收纳于车轮(3)，转换器(56a)位于比受电线圈(51)靠铅直方向上方的位置，逆变器(56b)位于比转换器(56a)靠铅直方向上方的位置。
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公开(公告)号：CN110461627A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201880020757.3
申请日：2018-04-12
Applicant: 株式会社普利司通
Abstract: 一种功能部件收纳盒与橡胶基座的嵌合构造，在该嵌合构造中，在对用于检测轮胎(40)的状态的功能部件进行收纳的功能部件收纳盒(20)的轮胎内表面侧的面即盒底面(20b)形成有在互相交叉的方向上延伸的多个盒侧凹凸部(22～24)，在安装于轮胎(40)的内表面且用于对功能部件收纳盒(20)进行安装的橡胶基座(30)的安装于轮胎(40)的安装部即基座底部(31)的功能部件收纳盒(20)侧形成有与盒侧凹凸部(22～24)嵌合的基座侧凹凸部(34～36)。
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公开(公告)号：CN107003430B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201580068217.9
申请日：2015-10-14
Applicant: 株式会社普利司通
Abstract: 为了提供精确地预测预定范围内的位置处的路面状态，本发明被配置为使得根据如下内容来预测预定范围内的位置处的路面状态：使用通过搭载于车辆的车载传感器所获得的作为与行驶时的车辆(Wi)的行为有关的信息的车辆信息所计算出的路面估计判定值；以及利用使用路面估计判定值所估计出的估计路面状态来预测预定范围内的位置处的路面状态时的在预定范围内的位置处所计算出的路面估计判定值；或者已经估计出的估计路面状态的时间变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105874127B
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201480072131.9
申请日：2014-11-06
Applicant: 株式会社普利司通
IPC: E01H10/00
CPC classification number: E01H10/007 , B05B12/12 , B05B13/005
Abstract: 为了提供能够根据道路状况来减少防冻剂的自动散布量、通过预先评估要散布的防冻剂的总量来减少散布作业完成之后的剩余量、并且减少与防冻剂相关联的费用以及由防冻剂所导致的盐化损害的影响的防冻剂自动散布控制设备、程序和方法，本发明被配置为具有如下结构：散布区间建立单元，用于建立散布区间；路面状态数据获取单元，用于获取路面状态数据；散布条件数据获取单元，用于获取散布条件数据；散布条件确定单元，用于确定各单位区间的散布条件；总散布量预先计算单元，用于预先计算散布区间中所要散布的防冻剂的总散布量；当前位置数据获取单元，用于获取当前位置数据；单位区间识别单元，用于识别与当前位置相对应的单位区间；以及散布条件输出单元，用于将各单位区间的散布条件输出至防冻剂散布单元。
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公开(公告)号：CN103003110B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201180035509.4
申请日：2011-01-13
Applicant: 株式会社普利司通
CPC classification number: G01B17/08 , B60T8/172 , B60T2210/12 , B60T2210/13 , B60W40/06 , B60W40/068
Abstract: 公开了一种路面状况估计方法，其能够以更精细分类来估计车辆行驶期间的积雪路面的状况。在所公开的方法中，分别通过加速度传感器、路面温度计和麦克风来检测轮胎周向上的轮胎振动、路面温度(T)和轮胎生成声音，然后，根据轮胎振动数据，计算前缘前区域(R1)的频带值P11、P12和P13、前缘区域(R2)的频带值P21、P22和P23、后缘前区域(R3)的频带值P31、P32和P33、后缘区域(R4)的频带值P41和P42、以及后缘后区域(R5)的频带值P51、P52和P53。根据与轮胎生成声音有关的数据，计算作为低频带的频带功率值(PA)与高频带的频带功率值(PB)的比的声压级比Q(Q=PA/PB)，并且使用频带值(Pij)、路面温度(T)的数据、声压级比(Q)和车轮速度数据，估计路面状况。
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公开(公告)号：CN103003110A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201180035509.4
申请日：2011-01-13
Applicant: 株式会社普利司通
CPC classification number: G01B17/08 , B60T8/172 , B60T2210/12 , B60T2210/13 , B60W40/06 , B60W40/068
Abstract: 公开了一种路面状况估计方法，其能够以更精细分类来估计车辆行驶期间的积雪路面的状况。在所公开的方法中，分别通过加速度传感器、路面温度计和麦克风来检测轮胎周向上的轮胎振动、路面温度(T)和轮胎生成声音，然后，根据轮胎振动数据，计算前缘前区域(R1)的频带值P11、P12和P13、前缘区域(R2)的频带值P21、P22和P23、后缘前区域(R3)的频带值P31、P32和P33、后缘区域(R4)的频带值P41和P42、以及后缘后区域(R5)的频带值P51、P52和P53。根据与轮胎生成声音有关的数据，计算作为低频带的频带功率值(PA)与高频带的频带功率值(PB)的比的声压级比Q(Q=PA/PB)，并且使用频带值(Pij)、路面温度(T)的数据、声压级比(Q)和车轮速度数据，估计路面状况。
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公开(公告)号：CN101001763A
公开(公告)日：2007-07-18
申请号：CN200580026311.4
申请日：2005-06-02
Applicant: 株式会社普利司通
CPC classification number: B60C19/00 , B60C23/0411
Abstract: 在轮胎胎面的内表面侧、内衬层/帘布层间、帘布层间、或者帘布层/带束层间等比轮胎胎面的带束层部靠径向内部侧的、轮胎径向截面中的相对轮胎轴线方向中心在轴线方向上等距离的线对称的位置上，安装轮胎变形量测量单元(11A、11B)，测量该轮胎的变形波形，从上述变形波形检测出作为接地端时间差的接地时间，根据该接地时间和由车轮速度传感器(15)检测出的车轮速度分别算出接地长度的指标kA、kB后，算出上述指标kA、kB的平均值k，使用该算出的接地长度指标的平均值k、和预先存储在存储单元(18)中的表示接地长度指标的平均值和负载之间关系的对应图(18M)，求出施加在轮胎上的负载，由此能够高精度且稳定地估计行驶中施加负载时的轮胎的动态状态量。
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公开(公告)号：CN114829870B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202080088451.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 株式会社普利司通 , 国立大学法人东京大学
Abstract: 针对构件的变形，不直接测量而是估计该变形。对于与线性或非线性地发生变形的构件(2)中的变形相应地变化的至少三个物理量，估计装置(1)使用预先进行了学习的学习模型(51)，根据两个物理量来估计除这两个物理量以外的未知的目标物理量。学习模型(51)使用包含目标物理量(6)的至少三个物理量(3、4、6)的对应有时间序列信息的多组数据作为学习用数据进行学习。以将除目标物理量以外的至少两个物理量(3、4)作为输入且输出目标物理量(6)的方式进行学习。
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