CN105829883B - 用于对道路和轮胎的状态进行声波检测的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于确定道路的状态和轮胎的状态的方法，该方法包括以下步骤：记录在给定的时间区间内由在道路上运行的轮胎所产生的声音信号的测量结果；确定在给定的频率区间上的声音信号的频谱功率密度；将频率区间分割为多个频带；并且将每个频带与代表在所述频带内测量的平均声功率的数据片相关联，由测量获得的代表数据形成与所述测量相关联的矢量的变量；通过由知识库所支持的数据的判别分析的方式来确定道路和轮胎的状态。形成与测量相关联的矢量的变量的代表数据通过得到在一个频带中测量的平均声功率与在整个频率区间上测量的总声功率之间的比值而获得。

Description

用于对道路和轮胎的状态进行声波检测的方法
技术领域
本发明涉及一种基于轮胎在其与地面接触时产生的噪声而检测道路和轮胎(该轮胎固定至在该道路上行驶的车辆)的情况的方法。
背景技术
为了与驾驶员或者与驾驶员辅助系统进行交互，了解每个时刻的道路或轮胎的情况是有用的，以便能够适时地向驾驶员或者驾驶员辅助系统通知行驶状态的变化，更普遍地讲，是轮胎的附着状态和车辆的处理状态的可能变化。
因此，这些方法的目的在于指示气象状态的变化，例如，在干燥、湿润、潮湿或者被雪覆盖的地面上行驶的状态之间的变化。这些方法建立在发现由轮胎产生的声音的频率和强度在道路状态改变时变化的基础上，并且这些方法分析由靠近轮胎和道路设置的传声器得到的录音。
道路的气象状态通过利用精心挑选的比值或者通过将声功率(puissancesonore)的频谱与预先记录的数据进行比较，而根据该频谱的记录来确定。
然而，已经发现所有这些方法的准确性和可靠性主要依赖于补充参数的引入，例如，行驶速度的信息、车辆的温度或负载、磨损程度或所使用的胎面花纹的类型，或者在最复杂的方法中，为车辆前方的道路的可视化状态的记录。因此，有必要合并从多个传感器获取的数据，而这会对所提出的装置的使用成本产生一定影响。
发明内容
本发明的目标在于：针对确定道路的气象状态的问题，提供一种鲁棒的解决方案。同时，最出乎意料的是，本发明提出的方法还能够仅基于录音来确定其他参数，例如铺面的类型、轮胎磨损的程度或者所使用的轮胎花纹的类型。
录音利用精心设置于车辆上的传声器来完成。声功率的频谱密度分布在给定的频率区间上。该频谱根据一组模式而变化，例如，根据气象状态、道路的状态、轮胎的磨损程度、轮胎的胎面花纹的类型而变化，而在较小的程度上，根据充气压力、负载等等而变化。在所有的其他状态相同的情况下，可能改变该频谱的主要模式中的一个为在执行测量时刻的车辆速度。
已经证明的是，如果利用在整个频率区间上的测量时间期间所记录的总的声功率，而通过对测量的数据进行“归一化”来重新测量频谱，而不考虑基于测量的功率谱，则该变化实际上能够被抵消。这么做的目的在于消除速度影响并且实质地防止该模式的测量的变化。
本发明的目标在于利用该发现。
因此，根据本发明的确定道路的状态和安装于在所述道路上行驶的车辆的轮胎的状态的方法包括以下步骤，其中：
-记录在给定的时间帧内由在道路的表面上运行的轮胎所产生的声音信号的测量结果，
-确定在给定的频率区间上的声音信号的功率的频谱密度，
-将所述频率区间分割为多个预定宽度的频带，并且每个频带与代表在所述频带中测量的平均声功率的数据元素相关联，由测量获得的代表数据形成与所述测量相关联的矢量的变量，
-根据分别代表道路和轮胎的给定状态的模式而在已知的运行状态下，利用如上所述的相同步骤，通过利用由与已经完成的预先记录的测量相关联的一组矢量组成的学习库而对数据进行判别分析的方式，来确定对应于与完整的测量相关联的矢量的道路的状态和轮胎的状态。
该方法的特征是，形成与测量相关联的矢量的变量的代表数据通过得到在频带中测量的平均声功率与在整个频率区间上测量的总声功率之间的比值而获得。
因此，如今能够在完全不需要获知速度的情况下，并且在不需要引入补充参数来阐述测量结果的情况下，基于单个声波测量，来获取有关道路的状态的可靠信息，并且如也将被证明的，获取与轮胎的状态有关的可靠信息。
根据本发明的方法还可以具有单独地或以组合的方式呈现的如下特征：
-总测量声功率等于有关的频率区间的所有频带的平均声功率的总和。
-频带通过将频率区间划分为三分之一倍频程而确定。
-测量的时间帧小于或等于0.5秒，并且优选地小于或等于0.25秒。
-频率区间处于从0Hz至20kHz的范围内。
-频率区间处于从200Hz至20kHz的范围内。
-由道路的不同气象状态组成的“天气”模式的类别包括：干燥状态、湿润状态以及潮湿状态。
-由道路表面的不同状态组成的“表面状态”模式的类别包括：封闭状态、中间状态以及开放状态。
-由轮胎的磨损的不同状态组成的“磨损”模式的类别包括：新状态、半磨损状态以及已磨损状态。
-由轮胎胎面花纹的不同类型组成的“胎面花纹”模式的类别包括：夏季花纹和冬季花纹。
-对数据的判别分析包括以下步骤：
○利用学习库来确定降低的判别空间，并且在该空间中识别由每种模式或者模式的组合形成的区域，
○在所述降低的判别空间中并且基于所述矢量的位置来转换与测量相关联的矢量，将概率与取决于模式中的每种或者模式的组合的测量相关联，
○根据每种模式的类别来确定最可能的模式。
-在已经预先确定测量在干燥的道路上执行之后，将取决于“表面状态”、“磨损”或者“胎面花纹”模式的模式与测量相关联。
-对于每种类别的模式，将概率与取决于包含该模式的模式的每种组合的测量相关联，并且将具有最大概率的类别的模式归属至该测量。
-对轮胎的状态的诊断通过结合在不同的时间区间内完成的测量的结果而根据“磨损”模式或“胎面花纹”模式来执行。
-由轮胎产生的声音信号通过设置于车轮罩的前部的传声器的方式来测量，所述车轮罩位于车辆的后部。
附图说明
根据精读通过示例的方式提供而不是以任何方式限制的所附附图，本发明将更容易地理解，其中：
-图1示出了安装有用于测量和分析轮胎的声功率的装置的车辆。
-图2示出了对于在不同速度下测得的测量结果的非归一化声功率谱。
-图3示出了归一化之后的相同功率谱。
-图4示出了对于道路的不同气象状态的平均归一化功率谱。
-图5示出了根据道路的气象状态的二维降低的判别空间中的测量结果的分布。
-图6示出了根据本发明的方法的步骤的功能框图。
具体实施方式
如图1中示意性地示出的，在地面G上行驶的车辆C包括前车轮罩和后车轮罩，安装有轮胎T的车轮容纳于所述前车轮罩和后车轮罩中。
当车辆C移动时，轮胎T产生振幅和频率取决于多个因素的噪声。这个声压实际上是来自不同源的噪声(例如，由于胎面单元与地面G的接触而产生的噪声，由于胎面单元之间的空气运动而产生的噪声，由于通过轮胎提起的水粒而产生的噪声，或者由于与车辆速度有关的空气流动而产生的噪声)的叠加。这些噪声随着与车辆环境有关的噪声(例如发动机噪声)的叠加而被接收。所有的这些噪声还取决于车辆的速度。
接收装置(例如传声器1)尽可能地靠近行驶噪声产生的位置而安装于车轮罩中，以接收行驶噪声。显然，必须采取实际的防范措施来保护传声器免遭溅起的水或泥、砂砾或其它因素的外部攻击。因此，传声器优选地安装于车轮罩的前方。
理想情况下，认为捕获由轮胎产生的所有的行驶噪声的最好方式是在车轮罩的每个中安装传声器。然而，单个传声器就足以确定道路状态(气象状态和表面坑洼度)。在单个传声器的情况下，优选地将空气动力学噪声和发动机噪声隔离开。
将传声器安装于后轴车轮罩中的一个的前部看起来是个不错的选择。
还可以将传声器布置于后保险杠或前保险杠中。
所述车辆还包括计算机2，所述计算机2连接至传声器，并且配置为执行如下所述的对从传声器获取的原始信息进行格式化和分析的操作，以及基于由传声器检测的声功率的测量结果来估计路面或轮胎的状态的操作。
信息存储装置与计算机相关联。这些装置可以被用于在存储器中存储与学习计划(该学习计划涉及到在已知的行驶状态下获得的测量结果)有关并且取决于描述道路或轮胎的不同状态的模式的数据。
最后，可以将与道路或轮胎的状态有关的数据传送至显示装置，或者传送至驾驶员辅助系统3，或者传送至远程服务器。
术语“模式”在这里指的是与地面或轮胎的状态有关的一组状态，其可能引起声压的测量结果的实质变化。
如上所述，对轮胎的噪声具有潜在影响的参数的数量可以较大。然而，似乎某些参数对由轮胎产生的噪声的特性具有较弱的影响或者二阶效应。例如，这种情况可能是利用轮胎的内部压力或者轮胎上的负载的情况。
出乎意料的是，似乎道路的气象状态为一阶参数。其对轮胎噪声的影响非常大，并且最重要的是，其不依赖于任何其他参数，例如道路表面的状态、轮胎的磨损状态或者轮胎的胎面花纹的类型。这些其他参数也能够在较小程度上造成行驶噪声的变化，达到能够识别行驶噪声的变化的特殊声波特征的程度。
道路的气象状态形成模式的第一类别，称为“气候”类别，其中，可以将干燥的道路与湿润的道路(该湿润的道路的特点是水位与道路表面的自然平整度平齐)区分开来，或者与潮湿的道路(该潮湿的道路的水位超过道路表面的自然平整度)区分开来。例如，道路的气象状态的变化的实时信息对于驾驶员辅助系统的适应来说是头等重要的。
在模式的第二类别(称为“表面状态”类别)中，道路表面的不同状态也可以得以区分。如果表面具有平滑、不粗糙的外观(就像沥青在经受高热量之后出油的情况一样)，则将该表面描述为封闭表面。如果粗糙度较大，则认为表面是开放的，例如那些已磨损表面，或者利用通过将碎片喷射至沥青而修琢形成的表面来快速地修整的乡村道路。中间表面描述的是处于前面两个状态之间的中间状态的任何表面，并且更具体而言，所述中间表面应用至新的表面。这里假设表面的坑洼度影响由轮胎产生的噪声的声透性或声反射。这是由于随着道路表面变得更封闭，抽吸陷入地面与轮胎胎面花纹之间的空气的现象以及由于通过轮胎和地面的弯曲而形成的空气楔(air wedge)所造成的噪声的放大现象会变得更显著。例如，在道路的状态的实时信息通过大量的车辆或者专用的车队而返回至道路网络的中央监控和维护系统的情况下，该道路的状态的实时信息可以证明是有用的。
关于轮胎的状态，在模式的第三类别(称为“磨损”类别)中，可以通过区分新状态、使用过的状态以及中间状态(所述中间状态在这里被认为是半磨损轮胎的状态)来识别磨损状态。与随时间的磨损特性的变化有关的信息也是必不可少的，尤其是如果其能与有关道路的气象状态的信息相结合。这是由于已知在潮湿的表面上行驶的情况下，安装有已磨损轮胎的车辆比安装有新轮胎的车辆更有可能失去控制(“漂滑现象”)。
最后，根据本发明的方法可以识别模式的第四类别(所述第四类别称为“胎面花纹”类别并且与轮胎上的胎面花纹的类型有关)，区分胎面花纹的类型是夏季胎面花纹还是冬季胎面花纹。这两种轮胎类型由具有不同胎面花纹的胎面(就冬季胎面花纹而言，胎面明显地雕刻有多个轮胎沟槽，或者就夏季胎面花纹而言，更多方向性地和更少地雕刻)，以及由形成胎面的材料的质地(在冬季轮胎中材料的质地更柔软，而在夏季轮胎中材料的质地更坚硬)而基本上区分开来。具体而言，在轮胎附件在夏季与冬季之间变化的区域，这些特性对车辆的运行状况和操纵产生一定影响，并且可以构成用于适应驾驶系统的有用信息。
根据本发明的方法能够使得这些不同的模式类别中的每个以单独的方式突出，更具体而言，在天气特征的情况下以单独的方式突出，或者对于其他特征，以组合的方式突出。
图2为在一段时间帧内，由传声器记录的声功率的频谱表示。术语“时间帧”这里指的是时间区间(该时间区间通常较短)，在该时间区间内进行记录，用作测量基础的数据根据该记录来确定。测量的该时间帧小于或等于0.5秒，或者理想情况下小于或等于0.25秒。
该频谱图表示在给定的频率区间内(在这种情况下，典型地为位于0Hz与20kHz之间的可听频率区间)，取决于频率的接收的声功率(单位为dB)。
更具体地说，图2的频谱表示是通过将频率区间分解为预定宽度的频带，并且通过为每个频带分配等于在该频带下测量的平均功率的特征值而获得的。频率区间以三分之一倍频程的频带划分似乎是最恰当的。因此，图2的每条曲线上的每个点表示对于给定的频带的平均声功率，该平均声功率在仅速度发生变化(典型地从30km/h变化至110km/h)而所有其他条件都相等的行驶状态下的时间帧内测得。
然后，发现表示谱功率的曲线彼此偏离，并且总体的消耗声功率根据速度而增大。然而，曲线的大体形式保持不变。
当一种或多种其他类别的模式改变时，上述发现重复进行，并且在仅改变速度参数时比较所产生的曲线。
然后，确定在整个频率区间上的总体声功率，该总体声功率可以被认为是位于曲线与水平轴之间的曲面，并且对于每个频带，将在给定的时间帧内于该频带中观测到的平均功率除以在整个频率区间上于该时间帧内记录的总体功率。这近似等价于对测量结果进行“归一化”。
然后，在图3中可见，预先获得的曲线大体上重叠，并且具有非常类似的轮廓，特别是在最高频带处和最代表如上所述的声学现象的那些部分。
该归一化可以被用于：在特定的时间帧内，不实质地改变可以从录音中获取的分析能力的情况下，抵消与速度有关的影响。
如果不希望将计算机2连接至用于估计车辆速度的装置，并且如果希望利用独立的方式来获取与道路或者车辆的状态有关的数据，则可以证明上述优势是决定性的。
出于计算简单和速度的缘故，可以认为总功率等于有关的频率区间的每个频带中的平均功率的总和。
图3的曲线上的每个点为表示给定的频带内的平均声功率的值。然后这些点的集合可以形成维数等于频带数量的矢量空间中的矢量。在用于说明本说明书的示例中，考虑到频率区间分割为三分之一倍频程，并且位于200Hz与20kHz之间的频率区间内，从而获得21维度的矢量。顺便应当注意的是，形成矢量的坐标的值的总和等于1。
频率区间的选择也可以根据如下而改变：是否希望完全消除由发动机产生的噪声，该噪声的最大振幅在50Hz与60Hz之间，其中例如将考虑频率区间位于200Hz与20kHz之间的情况，或者是否希望保留200Hz以下的频率范围内所包含的相关的信息部分，其中，将考虑从0Hz至20kHz的整个区间上的频谱。
时间帧内的声功率的记录可以基于在高频(大约40kHz)下的声音信号的采样来进行。
本发明的实施方案包括初始学习阶段，在该学习阶段下，在以已知的方式改变如上所述的模式(所述模式描述了气象状态、道路状态、轮胎磨损状态或者轮胎的胎面花纹的类型)时进行大量的测量。将在如上所述的状态中发现的矢量分配给这些测量中的每个。从而产生车辆专用学习库。
数据的分析和统计处理的方法是已知的，并不形成本发明的主题。所使用的线性判别分析方法产生可靠且鲁棒的结果。
该方法的第一步骤包括：确定能够使得维数降低至描述分配给沿着正交轴线的每个测量结果的矢量的恰好所需的数量的主要因素坐标轴。从矢量空间(该矢量空间的维数等于频带的数量，典型地为21维度)到降低的判别空间的变化通过线性变换的方式来实现。
然后，第二步骤包括利用恰当地称为判别分析的方法来寻找该降低的判别空间中的如下区域：该区域包含根据给定的单个模式或者根据模式的组合而在学习阶段进行的测量。
术语“模式的组合”这里指的是根据从每个类别中选择的模式来进行表示给定的测量的状态。通过示例的方式，利用“已磨损”“夏季”轮胎在“封闭”道路上的“潮湿”状态下进行的测量表示模式“潮湿-封闭-夏季-已磨损”的组合。因此，组合的模式的数量等于每种类别的模式的数量的乘积。
然后，在该降低的判别空间中，我们计算包含表示模式或模式的组合的点的区域的重心，以及表示相对于该重心的单个区域的点的分散的置信区间。
在用来说明本说明书的示例中，初始的判别空间与降低的判别空间之间的维数的降低导致从21维度至大约15维度的变化。该少量的降低表明考虑了频谱的整体形式，即，不同模式的表述的特征。还建议的是，除了与道路的气象状态有关的模式以外，考虑频带的降低的数量的功率，而不强调任何有关道路或轮胎的具体模式。
图4示出了“归一化的”声功率的谱分布，在对于道路的三种气象状态的1/3倍频程的频带中，所有的其他模式类别都相同。
图5示出了在二维空间中，根据道路的“天气”类别的“干燥”、“湿润”以及“潮湿”模式中的一种的测量结果的分布。
最初的观测使得清楚的是，在干燥路面上获得的测量结果不与在湿润或潮湿的路面上获得的测量结果重叠。第二次观测揭示了道路的气象状态可以不依赖于具有良好的鲁棒程度的其他模式类别来确定。
围绕着每个点云的椭圆以一个、两个以及三个标准差布置，并且可以用于评估测量结果围绕着重心的分散，特别是用于评定一个区域相对于另一个区域的覆盖范围，该覆盖范围代表以下风险：将根据不同的给定模式而得到的测量结果不恰当地分配给了另一种模式。
基于这些数据，还可以通过估计从该点到这些模式的每种的重心的距离，而确定新的测量结果将属于道路的“天气”类别的三种模式中的一种的概率。
表1示出了根据三种模式“干燥”、“湿润”以及“潮湿”中的一种的道路的气象状态的分类的概率。
表1
Pj/i J＝干燥 J＝湿润 J＝潮湿
i＝干燥 1 0 0
i＝湿润 0 0，91 0，09
i＝潮湿 0 0，03 0，97
如上可见，获取足够大的概率来推断车辆在“干燥”、“湿润”或者“潮湿”道路上行驶。仅存在9％的情况会将“湿润”模式的识别错误地归属至“潮湿”模式。
同样地，在不需要提前知道轮胎的状态的情况下，能够确定道路表面的状态，其中道路表面的状态的鲁棒性比道路的天气状态的鲁棒性更小。然而，当道路干燥时，优选执行该分析。该观测表明：与地面的坑洼度和反射有关的某些声波现象不依赖于轮胎的特性。
另一方面，当执行类似的分析时，发现包含与涉及轮胎状态(磨损或胎面花纹)的模式有关的矢量的区域相对分散并且渗透至相当大的程度(其中，在重心周围具有较高的分散度，并且在重心之间具有较短的距离)，从而使得无法得出有关不存在高风险的错误确定的准确模式的结论，特别是如果道路状态为“湿润”或“潮湿”状态的情况。
因此，为了保证令人满意的鲁棒性，所述方法提供了执行道路的气象状态的初始分析，并且如果发现车辆在“干燥”道路上行驶，则继续进行用于判别与道路表面、轮胎磨损状态以及轮胎胎面花纹的类型有关的模式的第二分析。
然而，为了获取更大的鲁棒性，看来优选的是利用三种类别的组合模式来执行判别分析。然后，根据从三种模式类别“表面状态”、“磨损”以及“胎面花纹”的每种中选择的模式的给定组合，而将表示矢量与所得到的测量结果的点云布置于降低的判别空间中。
与轮胎胎面花纹有关的模式用“A”来表示“冬季”轮胎，而用“P”来表示“夏季”轮胎；磨损状态的模式用“N”来表示“新”轮胎，用“M”来表示“半磨损”轮胎，而用“U”来表示“已磨损”轮胎；最后表面状态的模式用“f”来表示“封闭”模式，用“m”来表示“中间”模式，而用“o”来表示“开放”模式。那么，18种组合的模式分别表示为：ANf、ANm、ANo、AMf、AMm、AMo、AUf、AUm、AUo、PNf、PNm、PNo、PMf、PMm、PMo、PUf、PUm、PUo。
表2示出了对于模式的18种组合的每一种，基于包含在学习库中的测量结果而得到的概率。那么，仅对于模式观测到的测量结果的分散度比对于组合的模式的小得多，并且使得分类能够更有效地执行。
表2
ANf ANm ANo AMf AMm AMo AUf AUm AUo PNf PNm PNo PMf PMm PMo PUf PUm PUo
ANf 0，9 0，02 0，03 0
ANm 0，99 0，01
ANo 0，96 0
AMf 0，95 0 0
AMm 0，01 0，95 0，01 0，01 0，03
AMo 0，03 0，96
AUf 1
AUm 0，01 0，97 0，01 0，01
AUo 0，91 0，1
PNf 0 1 0
PNm 0，01 0，97 0，02
PNo 1
PMf 1 0
PMm 0，01 0，02 0，01 0，96
PMo 1
PUf 0 1
PUm 0，06 0，03 0，91
PUo 0，03 0，1 0，9
模式组合中的一种组合的总检测概率大约为0.96。
下一个步骤将针对给定的新测量结果，识别进行测量的类别“表面状态”、“磨损”以及“胎面花纹”中的每个的模式。
表3可以用于根据模式的组合来确定三种类别中的一种的模式检测概率。
表3表明了如果测量结果被分配给类别“AUf”(冬季、已磨损、封闭表面)，则可能在胎面花纹(1)、磨损状态(U)以及表面状态(1)的确定方面具有较高的置信度。在关于轮胎胎面花纹的类型的预测不是那么准确(0.91)的类别“AUo”(冬季、已磨损、开放)中，存在相对较低的置信度。
表3
学习库用于定位出组合的模式在降低的判别空间中所位于的区域，以及区域的重心和区域的分散度。典型地，就本说明书而言，讨论中的18种组合模式的18个区域位于降低的判别空间中。
然后，对于每种类别的模式，对于包含该模式的每种模式的组合，基于与每个新测量结果相关联并且转换成降低的矢量空间的矢量的位置来确定概率，并且具有最大概率的类别的模式归属于该测量结果。
因此，如果发现天气类别为“干燥”，则通过基于学习库的判别分析的方式，可以利用由测量结果得到的21个矢量的变量，以确定属于取决于“表面状态”类别、“磨损”类别或“胎面花纹”类别的组合模式中的一个的概率，或者，典型地，在用于阐述本发明的情况下，确定属于以下18种组合模式的类别中的一种的概率：ANf、ANm、ANo、AMf、AMm、AMo、AUf、AUm、AUo、PNf、PNm、PNo、PMf、PMm、PMo、PUf、PUm、PUo。例如，该概率通过评估离讨论中的组合模式类别的重心的距离来计算。
然后，在如下方式中，通过第二概率计算(称为“胎面花纹+磨损+干燥地面上的表面”模型)来获取测量结果属于除了天气类别之外的具体类别的模式中的一种的概率。
“封闭”道路状态模式的概率根据以下关系来推断：p(表面＝“封闭”)＝p(“封闭”)＝p(ANf)+p(AMf)+p(AUf)+p(PNf)+p(PMf)+p(PUf)
类似地，我们推断：
p(表面＝“中间”)＝p(“中间”)＝p(ANm)+p(AMm)+p(AUm)+p(PNm)+p(PMm)+p(PUm)，以及
p(表面＝“开放”)＝p(“开放”)＝p(ANo)+p(AMo)+p(AUo)+p(PNo)+p(PMo)+p(PUo)。
然后，我们发现三个概率中最大的一个，并且给出检测的表面状态的模式和相关的概率：
p(表面)＝max[p(“封闭”)、p(“中间”)、p(“开放”)]。
同样地，p(胎面花纹)＝max[p(“冬季”)、p(“夏季”)]，其中：
p(胎面花纹＝“冬季”)＝p(“冬季”)＝p(ANf)+p(ANm)+p(ANo)+p(AMf)+p(AMm)+p(AMo)+p(AUf)+p(AUm)+p(AUo)，以及
p(胎面花纹＝“夏季”)＝p(“夏季”)＝p(PNf)+p(PNm)+p(PNo)+p(PMf)+p(PMm)+p(PMo)+p(PUf)+p(PUm)+p(PUo)。
最后，给出磨损为p(磨损)＝max[p(“新”)、p(“半磨损”)、p(“已磨损”)]，其中：
p(磨损＝“新”)＝p(“新”)＝p(ANf)+p(ANm)+p(ANo)+p(PNf)+p(PNm)+p(PNo)，
p(磨损＝“半磨损”)＝p(“半磨损”)＝p(AMf)+p(AMm)+p(AMo)+p(PMf)+p(PMm)+p(PMo)，以及
p(磨损＝“已磨损”)＝p(“已磨损”)＝p(AUf)+p(AUm)+p(AUo)+p(PUf)+p(PUm)+p(PUo)。
然后，将分配给基于给定的测量结果的模式的概率与指定的阈值进行比较，以便确定结果以及结果到显示系统或驾驶员辅助系统的传输的正确性。通过示例的方式，拒绝分类的概率不至少为0.75的检测。并且如果该概率介于0.95与0.75之间，则必须通过一次或多次随后的测量来确认基于测量的结果。
这里应当注意的是，不同于可以突然地变化并且需要快速的决策的道路的气象状态或表面状态，磨损或者轮胎胎面花纹类型的变化为在时间上(典型地在对应于100公里甚至1000公里的距离的行驶的时间标度上)要稳定得多的因素。然而，由于这些轮胎参数的检测取决于道路状态，从而造成的矛盾结果是这些轮胎参数需要同道路状态几乎一样快速地检测。
在确定安装至车辆的轮胎的实际磨损状态或者胎面花纹的类型之前，通过累积利用多次连续测量而获得的观测，可以显著地降低有关这两种标准的错误判定的概率。
图6示出了在根据本发明的方法中执行的操作的顺序。
在给定的时间帧内(典型地为1/4秒)测量声功率的频谱之后，在给定的频率区间(典型地为从200Hz至20kHz)上，将频谱划分为已知宽度(典型地为1/3倍频程)的带。以44100kHz的频率来执行在0.25秒的时间帧内对测量结果的采样。
线性变换被用来将由测量结果带来的归一化的矢量从21维度的空间变换至降低的辨别空间。然后，直接确定道路的气象状态，并且，如果发现道路处于“干燥”模式，则确定测量结果与组合的模式中的每个关联的概率，然后利用“胎面花纹+磨损+干燥路面的表面”模型来推断轮胎胎面花纹类型、轮胎磨损以及道路表面状态。
然后，出于将轮胎状态和道路状态的诊断传送至显示装置或驾驶员辅助系统或者道路状态监控单元的目的，通过累积在规则的时间区间完成的测量的结果，可以在具备良好的鲁棒程度的情况下确定与轮胎状态有关的累积结果。
因此，本发明能够以鲁棒的方式并且基于在较短时间帧内进行的单个声音强度测量，而在完全不需要知道车辆的速度的情况下确定道路的气象状态，并且，更出乎意料的是，确定道路表面或者轮胎的状态。
本说明书所基于的本发明的实施方案是非限制性的，并且可以针对它们的实施方案而进行变化，具体而言，在数值数据分析的方法的选择方面进行变化，条件是这些变化能够获得所描述和要求的技术效果。

Claims (15)

1.确定道路(G)的状态和安装于在所述道路上行驶的车辆(C)的轮胎(T)的状态的方法，其不需要获知车辆的速度，该方法包括以下步骤：
-记录在给定的时间帧内由在道路的表面上运行的轮胎所产生的声音信号的测量结果，
-确定在给定的频率区间上的声音信号的功率的频谱密度，
-将所述频率区间分割为多个预定宽度的频带，并且每个频带与代表在所述频带中测量的平均声功率的数据元素相关联，由测量获得的代表数据形成与所述测量相关联的矢量的变量，
-根据分别代表道路和轮胎的给定状态的模式而在已知的运行状态下，利用如上所述的相同步骤，通过利用由与已经完成的预先记录的测量相关联的一组矢量组成的学习库而对数据进行判别分析的方式，来确定对应于与完整的测量相关联的矢量的道路的状态和轮胎的状态，
其特征在于，形成与测量相关联的矢量的变量的代表数据通过得到在频带中测量的平均声功率与在整个频率区间上测量的总声功率之间的比值而获得。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，测量的总声功率等于有关的频率区间的所有频带的平均声功率的总和。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，频带通过将频率区间划分为三分之一倍频程而确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，测量的时间帧小于或等于0.5秒。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，频率区间处于从0Hz至20kHz的范围内。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，频率区间处于从200Hz至20kHz的范围内。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，代表道路的给定状态的模式包括由道路的不同气象状态组成的“天气”模式，所述“天气”模式的类别包括：干燥状态、湿润状态以及潮湿状态。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，代表道路的给定状态的模式包括由道路表面的不同状态组成的“表面状态”模式，所述“表面状态”模式的类别包括：封闭状态(f)、中间状态(m)以及开放状态(o)。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，代表轮胎的给定状态的模式包括由轮胎的磨损的不同状态组成的“磨损”模式，所述“磨损”模式的类别包括：新状态(N)、半磨损状态(M)以及已磨损状态(U)。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，代表轮胎的给定状态的模式包括由轮胎胎面花纹的不同类型组成的“胎面花纹”模式，所述“胎面花纹”模式的类别包括：夏季花纹(P)和冬季花纹(A)。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，数据的判别分析包括以下步骤：
-利用学习库来确定降低的判别空间，并且在该空间中识别由每种模式或者模式的组合形成的区域，
-在所述降低的判别空间中并且基于所述矢量的位置来转换与测量相关联的矢量，将概率与取决于模式“干燥”、“湿润”、“潮湿”、“封闭”(f)、“开放”(o)、“中间”(m)、“已磨损”(U)、“半磨损”(M)、“新”(N)、“夏季”(P)、“冬季”(A)中的每种或者模式的组合“冬季、新、封闭”(ANf)、“冬季、新、中间”(ANm)、“冬季、新、开放”(ANo)、“冬季、半磨损、封闭”(AMf)、“冬季、半磨损、中间”(AMm)、“冬季、半磨损、开放”(AMo)、“冬季、已磨损、封闭”(AUf)、“冬季、已磨损、中间”(AUm)、“冬季、已磨损、开放”(AUo)、“夏季、新、封闭”(PNf)、“夏季、新、中间”(PNm)、“夏季、新、开放”(PNo)、“夏季、半磨损、封闭”(PMf)、“夏季、半磨损、中间”(PMm)、“夏季、半磨损、开放”(PMo)、“夏季、已磨损、封闭”(PUf)、“夏季、已磨损、中间”(PUm)、“夏季、已磨损、开放”(PUo)的测量相关联，
-根据每种模式的类别“天气”、“表面状态”、“磨损”和“胎面花纹”来确定最可能的模式。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，在已经预先确定测量在干燥的道路上执行之后，将取决于“表面状态”、“磨损”或者“胎面花纹”模式的模式与测量相关联。
13.根据权利要求12所述的方法，其中：
-对于每种类别的模式，概率与取决于包含该模式的模式的每种组合的测量相关联，
-并且，将具有最大概率的类别的模式归属至该测量。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，对轮胎的状态的诊断通过组合在不同的时间区间内进行的测量的结果而根据“磨损”模式或“胎面花纹”模式来执行。
15.根据权利要求1所述的方法，其中，由轮胎(T)产生的声音信号通过设置于车轮罩的前部的传声器(1)的方式来测量，所述车轮罩位于车辆(C)的后部。
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