2020年の実用化を目指す住友ゴムのタイヤセンシング技術はどこがすごいのか

乾いたアスファルト路面でキャリブレーションを行った後にウエット路面へ。すると瞬時にタイヤのスリップ率が増加していることがわかる。

冬場の凍結やハイドロプレーニング発生箇所を把握して警告

センシングコアを搭載したレクサスRXのデモンストレーションを見せてもらった。まず3分ほど摩擦係数の高いアスファルトを走行してキャリブレーション（状況を正しく検知するための初期値の調整）を行う。これで、例えばスタッドレスなど、どんなタイヤを装着していても路面の違いが検知可能になる。タイヤ特性はバックグラウンドで継続的に更新され、経時変化にも対応する。

路面の摩擦係数は、車体速度とタイヤ回転速度の差から算出する。乾いたアスファルトの摩擦係数は約0.8で、発進時や制動時の車体速度とタイヤ回転速度はほぼ比例している。そこから摩擦係数0.3程度の滑りやすいウエット路面に入ると、瞬時にタイヤのスリップ率が増加していることがわかる。

摩擦係数0.3というと、敏感なドライバーなら「ちょっとヌルヌルして滑りやすいな」と把握できるだろうが、そういったことに気付かないドライバーも多い。データはノイズが完璧に除去され、左右輪の路面が異なる「スプリットμ（ミュー）」でも大変わかりやすい摩擦円を描いていた。これでハイドロプレーニング発生箇所や冬場の凍結箇所が把握できる。

現時点ではドライバーへの警告が可能で、今後はビッグデータも活用して、事前に滑りやすい路面を後続車が把握できるような危険予知の使い方を目指す。2020年の実用化に向けてカーメーカーと共同研究を進めているという。

タイヤ4輪個々の荷重はタイヤ回転数と固有振動数から判別する。荷重が増えた場合は動荷重半径が減少してタイヤ回転数が上昇すると同時にタイヤ固有振動数の振幅が増える点から検知する。今回は荷重200kgのほぼ正確な検知に成功した。しかし、200kgというとかなり重い。将来的にはもっと軽い荷重でも精度良く把握可能にして、ブレーキやESC（横滑り防止装置）の制御最適化に用いることを目標にしている。