CN107512143A - 轮胎压力计算方法、装置及在自行车上的应用 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车。该轮胎压力计算方法包括:获得车身振动数据;对该车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。本发明提供的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车测量速度快,测量准确度高、硬件构成简单、可靠性高且系统复杂度低。
Description
技术领域
本发明总的来说涉及胎压检测领域,且更为具体地涉及用于基于轮胎的加速度数据计算轮胎压力的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车。
背景技术
随着共享单车行业与自行车行业的发展,自行车胎压检测技术成为一种切实的需求。传统的胎压检测基于对轮胎胎压的直接测量或者对轮胎直径的测量。
例如,例如中国发明专利CN105751834A和中国实用新型专利CN205022308U中公开了一种通过在自行车轮胎气门植入气压计来测量轮胎胎压的方法。但是,这种方法的结构复杂,存在活动的机械部件,导致可靠性差。并且,由于对轮胎进行了改装,干扰了自行车的正常行驶且不易安装。另外,气压计需要通过无线方式与其它设备通信,并且需要独立的供电系统,造成成本高和可靠性差。
此外,例如中国发明专利CN105946579A中公开了一种通过对不同轮胎同一时间转速的测量来计算轮胎直径的变化,从而测量胎压的变化的方法,这也是目前常用于汽车胎压检测的方法。但是,该方法由于受到检测原理的限制,测量速度慢,检测精度度,系统鲁棒性差。并且,该方法的结果基于不同车轮之间的比较,因而在自行车等两轮车辆上的使用效果很差。
因此,综上所述,需要改进的胎压检测方案。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中的缺陷和不足,提供新颖的和改进的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车。
根据本发明的一方面,提供了一种轮胎压力计算方法,包括:获得车身振动数据;对所述车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和,基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算方法中,在对所述频域信号进行分类之前进一步包括:选择所述频域信号中的有效范围;和,对所述频域信号进行分类具体包括:基于预先建立的胎压模型对所述有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算方法中,在对所述频域信号进行分类之前进一步包括:计算所述频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,对所述频域信号进行分类具体包括:在所述轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算方法中,所述预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述轮胎压力计算方法中,所述车身振动数据是所述轮胎在重力方向上的加速度数据。
在上述轮胎压力计算方法中,获得所述加速度数据的采样频率大于100Hz。
根据本发明的另一方面,提供了一种轮胎压力计算装置,包括:采样单元,用于获得车身振动数据;变换单元,用于对所述车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和,分类单元,用于基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,进一步包括:选择单元,用于选择所述频域信号中的有效范围;和,所述分类单元具体用于基于预先建立的胎压模型对所述有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,进一步包括:确定单元,用于计算所述频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,所述分类单元具体用于在所述轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,所述预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述轮胎压力计算装置中,所述车身振动数据是所述轮胎在重力方向上的加速度数据。
在上述轮胎压力计算装置中,获得所述加速度数据的采样频率大于100Hz。
根据本发明的又一方面,提供了一种用于计算轮胎压力的电路模块,包括:加速度传感器,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;和,主控芯片,用于对所述加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,所述主控芯片进一步用于在对所述频域信号进行分类之前:选择所述频域信号中的有效范围;和,所述主控芯片对所述频域信号进行分类具体为:基于预先建立的胎压模型对所述有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,所述主控芯片在对所述频域信号进行分类之前进一步包括:计算所述频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,所述主控芯片对所述频域信号进行分类具体为:在所述轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,所述预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述电路模块中,所述主控芯片用于控制所述加速度传感器以大于100Hz的采样频率获得所述加速度数据。
在上述电路模块中,进一步包括:电源管理芯片,用于为所述加速度传感器和所述主控芯片提供电源控制。
根据本发明的再一方面,提供了一种自行车胎压检测设备,包括:电路板,包括如上所述的用于计算轮胎压力的电路模块;和,固定单元,用于将所述电路板与自行车的车架刚性连接。
根据本发明的再一方面,提供了一种自行车,包括如上所述的自行车胎压检测设备。
根据本发明的再一方面,提供了一种自行车,包括如上所述的用于计算轮胎压力的电路模块。
在上述自行车中,所述用于计算轮胎压力的电路模块配置在所述自行车的码表或者智能锁中。
本发明提供的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车可以基于车身振动数据获得轮胎压力信息,测量速度快,测量准确度高。
本发明提供的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车不直接测量胎压数据而是采用车身振动数据作为数据来源,并通过傅里叶变换获得轮胎压力信息,可以使得硬件构成简单、降低安装难度且易于集成,并且硬件构成中无活动机械部件,提高了可靠性。
另外,上述硬件构成可以与车架刚性连接,不需要对轮胎进行改动,减少了对车辆行驶过程的干扰,并且不需要通过无线方式与其它设备连接,不需要独立供电,降低了系统复杂度。
附图说明
图1是根据本发明实施例的轮胎压力计算方法的示意性流程图;
图2是根据本发明实施例的轮胎压力计算方法用于获得自行车骑行时的胎压信息的示意性流程图;
图3是根据本发明实施例的轮胎压力计算装置的示意性框图;
图4是根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块的示意性框图;
图5是根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块的工作示意图;
图6是根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的示意性框图;
图7是根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的示例性机械结构设计的示意图。
具体实施方式
以下描述用于公开本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例,本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
以下说明书和权利要求中使用的术语和词不限于字面的含义,而是仅由本发明人使用以使得能够清楚和一致地理解本发明。因此,对本领域技术人员很明显仅为了说明的目的而不是为了如所附权利要求和它们的等效物所定义的限制本发明的目的而提供本发明的各种实施例的以下描述。
可以理解的是,术语“一”应理解为“至少一”或“一个或多个”,即在一个实施例中,一个元件的数量可以为一个,而在另外的实施例中,该元件的数量可以为多个,术语“一”不能理解为对数量的限制。
虽然比如“第一”、“第二”等的序数将用于描述各种组件,但是在这里不限制那些组件。该术语仅用于区分一个组件与另一组件。例如,第一组件可以被称为第二组件,且同样地,第二组件也可以被称为第一组件,而不脱离发明构思的教导。在此使用的术语“和/或”包括一个或多个关联的列出的项目的任何和全部组合。
在这里使用的术语仅用于描述各种实施例的目的且不意在限制。如在此使用的,单数形式意在也包括复数形式,除非上下文清楚地指示例外。另外将理解术语“包括”和/或“具有”当在该说明书中使用时指定所述的特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组合的存在,而不排除一个或多个其它特征、数目、步骤、操作、组件、元件或其组的存在或者附加。
包括技术和科学术语的在这里使用的术语具有与本领域技术人员通常理解的术语相同的含义,只要不是不同地限定该术语。应当理解在通常使用的词典中限定的术语具有与现有技术中的术语的含义一致的含义。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
根据本发明实施例的一方面,提供了一种轮胎压力计算方法,包括:获得轮胎在重力方向上的加速度数据;对该加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和,基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
图1是根据本发明实施例的轮胎压力计算方法的示意性流程图。如图1所示,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法包括:S101,获得车身振动数据;S102,对该车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和S103,基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在根据本发明实施例的轮胎压力计算方法中,不直接测量胎压数据,而是使用车身振动数据作为数据来源。并且,该车身振动数据优选地为轮胎在重力方向上的加速度数据。具体地说,车辆在路面行驶时会产生振动噪声,轮胎的作用本质是将路面产生的噪声做低通滤波传递到车架,使得行驶过程更加顺畅。不同的胎压决定了轮胎对于振动信号的传递函数,胎压高时轮胎的截止频率更高,胎压低时轮胎的截止频率更低。因此,基于此原理,可以通过车身的振动信号的分析进行胎压的测量。
这里,在根据本发明实施例的轮胎压力计算方法中,采用重力方向上的加速度数据作为车身的振动信号,但是,本领域技术人员可以理解,也可以采用其它可以表示车身的振动信号的等效数据。
并且,为了实际采集重力方向上的加速度数据,通常使用例如六轴传感器来采集铅锤轴上的加速度数据。
在采集了重力方向上的加速度数据之后,基于以上所述的原理,因为轮胎的胎压与截止频率相关,通过对加速度数据进行快速傅里叶变换获得频域信号。
这样,通过基于预先建立胎压模型,可以对获得的频域信号进行分类,以得到轮胎的压力信息。
根据本发明实施例的轮胎压力计算方法的测量速度快,测量准确度高。并且,在具体的实现过程中,不需要活动的机械部件,提高了可靠性,并且硬件构成简单,降低了安装难度,易于集成。
在上述轮胎压力计算方法中,在对该频域信号进行分类之前进一步包括:选择该频域信号中的有效范围;和,对该频域信号进行分类具体包括:基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
这里,在根据本发明实施例的轮胎压力计算方法中,在获得加速度数据的频域信号之后,可以首先选择频域信号中的有效范围,然后再对有效范围内的频域信号进行分类。这样,一方面可以减小对于频域信号进行分类的计算量,另一方面,可以提高轮胎压力信息的准确性。这里,该频域信号的有效范围根据早期实验确定,例如,可以将不同胎压下的测量数据的频谱图进行比较,并找到区别最大的频率范围。这样,就可以将该最具有区分性的频率范围作为频域信号的有效范围,从而作为对于频域信号的分类处理的输入参量。
在上述轮胎压力计算方法中,在对该频域信号进行分类之前进一步包括:计算该频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,对该频域信号进行分类具体包括:在该轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
根据本发明实施例的轮胎压力计算方法可以进一步包括确定车辆是否处于行驶状态,从而在车辆的行驶过程中获得轮胎的压力信息。这样,一方面可以保证轮胎压力信息的准确性,另一方面也可以避免在不需要的情况下无谓地消耗计算资源。具体来说,在根据本发明实施例的轮胎压力计算方法中,通过计算频域信号的响度信息来确定轮胎是否处于运动过程中。例如,可以计算一定频率范围内的平均强度,当该强度大于10/4096G时,就可以判定车辆处于行驶状态。相应地,如果小于该值,则判断车辆处于非行驶状态。
另外,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法也可以在如上所述选择了频率信号中的有效范围之后,再依据有效范围内的频域信号来确定轮胎是否处于运动过程中。
例如,可以计算该有效频率范围内的平均强度,从而判定车辆是否处于行驶状态。
也就是,在上述轮胎压力计算方法中,在对该频域信号进行分类之前进一步包括:计算该有效范围内的频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,对该频域信号进行分类具体包括:在该轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算方法中,该预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
以下给出了示例性的支持向量机模型:
支持向量机超平面函数如以下的公式(1)表示:
A·X+B=0 (1)
其中A为参数向量,B为截距,X为输入量。
并且,计算值>0时,X位于超平面上方,计算值<0时,X位于超平面下方,则分别对应两种不同的胎压状态。
本例中使用的一组支持向量机参数如以下的公式(2)表示:
A=[0.00129474 -0.00496043 0.01055302 0.00248053 0.0133477 0.016407280.01253167 0.007308 -0.00108729 -0.00061365 -0.01096341 -0.00825949 -0.00016478 0.00553941-0.00412403 -0.00611507 -0.01964707 -0.00713391-0.01149177 -0.01616172 -0.02273749]
B=-3.18611831 (2)
并且,该预先建立的胎压模型还可以是通过手动进行胎压建模获得的胎压模型。因此,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法并不意在对于预先建立的胎压模型的具体类型进行任何限制。
这里,本领域技术人员可以理解,当采用不同的胎压模型对频域信号进行分类时,可以简单地分类得到胎压是否正常的胎压信息,也可以通过更加复杂的分类,得到胎压的若干个数值范围,甚至得到胎压的具体数值。因此,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法并不意在对于得到的轮胎压力信息的具体形式进行任何限制。
在上述轮胎压力计算方法中,获得该加速度数据的采样频率大于100Hz。例如,通过上述六轴传感器,可以进行1000Hz,1024点加速度采集。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法可以应用于包括自行车的各种两轮车辆,此外,也可以应用于两轮车辆外的其它车辆,如三轮车、汽车等,以计算其胎压,本发明实施例并不意在对此进行任何限制。
图2是根据本发明实施例的轮胎压力计算方法用于获得自行车骑行时的胎压信息的示意性流程图。如图2所示,首先,在S201,收到自行车的胎压测量请求。然后,在S202,采集1024点加速度数据。随后,在S203,对加速度数据进行快速傅里叶变换以获得频域信号。之后,在S204,选择该频域信号中的特征频率范围。随后,在S205,基于特征频率范围内的频域信号,判断自行车是否处于骑行状态下。如果在S205的判断结果为否,则在S206,输出自行车没有在骑行的信息。另外,如果在S205的判断结果为是,则在S207,输入预先建立的胎压模型,例如预先训练好的支持向量机模型,对胎压进行分类,以确定胎压水平是否正常。最后,在S208,输出胎压信息。
根据本发明实施例的轮胎压力计算方法除了胎压模型的训练算法或者建模之外,均可以在单片机上实现,也就是说,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法在单片机上实现快速傅里叶变换,并使用例如支持向量机的模型对频域信号进行分类。
因此,根据本发明实施例的轮胎压力计算方法的硬件构成简单、安装难度低,易于集成,并且没有活动机械部件,可靠性高。此外,其硬件实现不需要通过无线方式与其它设备连接,且不需要独立供电,降低了系统复杂度。另外,由于其采用车身的振动数据作为数据来源,可以直接连接到车架,而不需要对轮胎进行改动,减少了对车辆行驶过程的干扰。
根据本发明实施例的另一方面,提供了一种轮胎压力计算装置,包括:采样单元,用于获得车身振动数据;变换单元,用于对该车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和,分类单元,用于基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
图3是根据本发明实施例的轮胎压力计算装置的示意性框图。如图3所示,根据本发明实施例的轮胎压力计算装置300包括:采样单元310,用于获得车身振动数据;变换单元320,用于对该采样单元310获得的车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和,分类单元330,用于基于预先建立的胎压模型对该变换单元320得到的与车身振动数据对应的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,进一步包括:选择单元,用于选择该频域信号中的有效范围;和,该分类单元具体用于基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,进一步包括:确定单元,用于计算该频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,该分类单元具体用于在该轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述轮胎压力计算装置中,该预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述轮胎压力计算装置中,该车身振动数据是该轮胎在重力方向上的加速度数据。
在上述轮胎压力计算装置中,获得该加速度数据的采样频率大于100Hz。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的轮胎压力计算装置的其它细节与之前关于根据本发明实施例的轮胎压力计算方法所描述的相应细节完全相同,为了避免冗余将不再赘述。
根据本发明实施例的又一方面,提供了一种用于计算轮胎压力的电路模块,包括:加速度传感器,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;和,主控芯片,用于对该加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
图4是根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块的示意性框图。如图4所示,根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块400包括:加速度传感器410,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;和,主控芯片420,用于对该加速度传感器410获得的加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号,和基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,该主控芯片进一步用于在对该频域信号进行分类之前:选择该频域信号中的有效范围;和,该主控芯片对该频域信号进行分类具体为:基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,该主控芯片在对该频域信号进行分类之前进一步包括:计算该频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,该主控芯片对该频域信号进行分类具体为:在该轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述电路模块中,该预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述电路模块中,该主控芯片用于控制该加速度传感器以大于100Hz的采样频率获得该加速度数据。
在上述电路模块中,进一步包括:电源管理芯片,用于为该加速度传感器和该主控芯片提供电源控制。
如上所述,根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块可以以单片机形式实现。例如,该主控芯片可以为型号为stm32f1的芯片,该加速度传感器可以为型号为mpu6500的传感器,且电源管理芯片可以为型号为mic5219的芯片。当然,该电路模块也可以采用其它与stm32f1运算能力相近的单片机作为主控芯片,采用其它采样频率高于100Hz的加速度传感器替代mpu6500传感器,也可以使用其它型号的稳压芯片代替mic5219芯片。
此外,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块还可以包括其它辅助的无源器件。
图5是根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块的工作示意图。如图5所示,稳压芯片501向单片机502和IMU 503供电,IMU 503在单片机502的控制下,进行加速度信号的采样和输出,单片机502接收到采样的加速度信号后,进行快速傅里叶变换、频谱支持向量机分类,胎压数据传出等,并通过数据接口504输出。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块的其它细节与之前关于根据本发明实施例的轮胎压力计算方法所描述的相应细节完全相同,为了避免冗余将不再赘述。
根据本发明实施例的再一方面,提供了一种自行车胎压检测设备,包括:电路板,包括用于计算轮胎压力的电路模块;和,固定单元,用于将该电路板与自行车的车架刚性连接;该用于计算轮胎压力的电路模块包括:加速度传感器,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;和,主控芯片,用于对该加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
图6是根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的示意性框图。如图6所示,根据本发明实施例的自行车胎压检测设备600包括:电路板610,包括用于计算轮胎压力的电路模块611;和,固定单元620,用于将该电路板610与自行车的车架刚性连接。并且,该用于计算轮胎压力的电路模块611包括:加速度传感器611-1,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;和主控芯片611-2,用于对该加速度传感器611-1获得的加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号,和基于预先建立的胎压模型对该频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述自行车胎压检测设备中,该主控芯片进一步用于在对该频域信号进行分类之前:选择该频域信号中的有效范围;和,该主控芯片对该频域信号进行分类具体为:基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述自行车胎压检测设备中,该主控芯片在对该频域信号进行分类之前进一步包括:计算该频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;和,该主控芯片对该频域信号进行分类具体为:在该轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对该有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
在上述自行车胎压检测设备中,该预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
在上述自行车胎压检测设备中,该主控芯片用于控制该加速度传感器以大于100Hz的采样频率获得该加速度数据。
在上述自行车胎压检测设备中,进一步包括:电源管理芯片,用于为该加速度传感器和该主控芯片提供电源控制。
图7是根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的示例性机械结构设计的示意图。如图7所示,根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的系统机械结构由电路板(1)、夹具1(2)和夹具2(3)及配套紧固件组成。其中,电路板实现了胎压检测的功能;夹具1和夹具2用于将电路板固定在车把或者管座上,三者通过螺栓、螺母紧固件进行连接并与车身相连。这里,该机械结构设计在电路板与车架之间构建刚性连接,使得车身振动信号能够有效地传递到电路板。
因此,通过电路板与车架之间的刚性连接,可以不需要对轮胎进行改动,从而减少对自行车的骑行过程的干扰。当然,本领域技术人员可以理解,在根据本发明实施例的自行车胎压检测设备中,也可以采用其它方式构建该设备与自行车的车架之间的刚性连接。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的自行车胎压检测设备的其它细节与之前关于根据本发明实施例的轮胎压力计算方法和用于计算轮胎压力的电路模块所描述的相应细节完全相同,为了避免冗余将不再赘述。
根据本发明实施例的再一方面,提供了一种自行车,包括如上所述的自行车胎压检测设备。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的自行车的其它细节与之前关于根据本发明实施例的自行车胎压检测设备所描述的相应细节完全相同,为了避免冗余将不再赘述。
根据本发明实施例的再一方面,提供了一种自行车,包括如上所述的用于计算轮胎压力的电路模块。
在该自行车中,该用于计算轮胎压力的电路模块配置在该自行车的码表或者智能锁中。这样,可以在自行车的码表或者智能锁等设备中实现自行车的胎压检测,从而降低自行车胎压监测系统的复杂度。
这里,本领域技术人员可以理解,根据本发明实施例的自行车的其它细节与之前关于根据本发明实施例的用于计算轮胎压力的电路模块所描述的相应细节完全相同,为了避免冗余将不再赘述。
通过根据本发明实施例的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车,可以基于车身振动数据获得轮胎压力信息,测量速度快,测量准确度高。
并且,通过根据本发明实施例的轮胎压力计算方法、轮胎压力计算装置、用于计算轮胎压力的电路模块、自行车胎压检测设备和自行车,由于不直接测量胎压数据而是采用车身振动数据作为数据来源,并通过傅里叶变换获得轮胎压力信息,可以使得硬件构成简单、降低安装难度且易于集成,并且硬件构成中无活动机械部件,提高了可靠性。
另外,上述硬件构成可以与车架刚性连接,不需要对轮胎进行改动,减少了对车辆行驶过程的干扰,并且不需要通过无线方式与其它设备连接,不需要独立供电,降低了系统复杂度。
本领域的技术人员应理解,上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明,在没有背离该原理下,本发明的实施方式可以有任何变形或修改。
Claims (10)
1.一种轮胎压力计算方法,包括:
获得车身振动数据;
对所述车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和
基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
2.如权利要求1所述的轮胎压力计算方法,其中,在对所述频域信号进行分类之前进一步包括:
选择所述频域信号中的有效范围;
对所述频域信号进行分类具体包括:
基于预先建立的胎压模型对所述有效范围内的频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
3.如权利要求1所述的轮胎压力计算方法,其中,在对所述频域信号进行分类之前进一步包括:
计算所述频域信号的响度信息,以确定轮胎是否处于运动过程中;
对所述频域信号进行分类具体包括:
在所述轮胎处于运动过程中的情况下,基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
4.如权利要求1到3中任意一项所述的轮胎压力计算方法,其中,所述预先建立的胎压模型是支持向量机的机器学习算法或者逻辑回归算法。
5.如权利要求1到3中任意一项所述的轮胎压力计算方法,其中,所述车身振动数据是所述轮胎在重力方向上的加速度数据。
6.一种轮胎压力计算装置,包括:
采样单元,用于获得车身振动数据;
变换单元,用于对所述车身振动数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和
分类单元,用于基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
7.一种用于计算轮胎压力的电路模块,包括:
加速度传感器,用于获得轮胎在重力方向上的加速度数据;
主控芯片,用于
对所述加速度数据进行快速傅里叶变换以得到与其对应的频域信号;和
基于预先建立的胎压模型对所述频域信号进行分类以得到轮胎压力信息。
8.一种自行车胎压检测设备,包括:
电路板,包括如权利要求7所述的用于计算轮胎压力的电路模块;
固定单元,用于将所述电路板与自行车的车架刚性连接。
9.一种自行车,包括如权利要求8所述的自行车胎压检测设备。
10.一种自行车,包括如权利要求7中任意一项所述的用于计算轮胎压力的电路模块。
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