CN113085450A - 一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 - Google Patents
一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113085450A CN113085450A CN202110412062.3A CN202110412062A CN113085450A CN 113085450 A CN113085450 A CN 113085450A CN 202110412062 A CN202110412062 A CN 202110412062A CN 113085450 A CN113085450 A CN 113085450A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tire
- tire pressure
- information
- air leakage
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 206010039203 Road traffic accident Diseases 0.000 description 1
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000002828 fuel tank Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
- B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
- B60C23/02—Signalling devices actuated by tyre pressure
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
- B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Measuring Fluid Pressure (AREA)
Abstract
本发明公开了一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质，所述轮胎慢漏气检测方法包括：获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息；根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势；根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。本发明提供的轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质，根据车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息拟合真实的胎压下降曲线，并在车辆触发胎压报警阈值之前发送轮胎慢漏气预警，能有效避免异常胎压值即胎压跳变值造成的误判，并及时提醒用户采取相应的应对措施，提升了用户使用体验。
Description
技术领域
本发明涉及车辆领域，特别是涉及一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质。
背景技术
随着经济和汽车工业的迅猛发展，汽车的大众普及率已经得到很大的提高。汽车数量的增多，也导致了碰撞事故的相对增加。因此，人们对汽车安全性、可靠性也越来越重视。在涉及人员伤亡的交通事故中，其中46％是轮胎引起的，而当中70％是缺气型爆胎事故引发的。汽车轮胎气压不足主要是充气不足或漏气造成的，对汽车行驶安全影响较大，并且会造成经济上的浪费。气压不足时，轮胎除了易受外伤以外，还会发生帘布断裂、胎冠剥离、帘布剥离、两侧磨损，甚至爆胎事故。现有技术中，通过增加胎压监测设备(Tire PressureMonitoring System，TPMS)，可以直接测试到轮胎的四个轮胎的胎压和胎温；通过实时的轮胎压力和温度监测，实现对轮胎压力和胎温的了解；如有快速漏气存在，则提醒车主；但是现有TPMS监测系统不能准确监测到慢漏气，只能达到一定压力后，在显示端显示压力的变化，如果超出压力下限阀值，则进行提醒；往往这种提醒是在爆胎已经发生或者胎压已经低至影响行驶安全的情形，并且可能由于胎压数据本身的异常变化而造成误判。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质，能有效避免异常胎压值即胎压跳变值造成的误判，并及时提醒用户采取相应的应对措施，提升了用户使用体验。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
第一方面，本发明实施例提供了一种轮胎慢漏气检测方法，所述轮胎慢漏气检测方法包括：
获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息；
根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势；
根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。
作为其中一种实施方式，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
将所述胎压信息及所述胎温信息作为胎压变化趋势预测模型的输入，以获得与所述胎压信息及所述胎温信息对应的预测胎压变化趋势；其中，所述胎压变化趋势预测模型是基于所述车辆有行驶日的历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势进行训练获得的。
作为其中一种实施方式，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
在所述胎温信息不处于预设胎温区间时，对所述胎温信息对应的所述胎压信息进行异常筛选。
作为其中一种实施方式，所述获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，包括：
基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息。
作为其中一种实施方式，所述基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，包括：
在所述胎压信息的下降模式为第一下降模式时，获取所述累计行驶天数为第一预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第二下降模式时，获取所述累计行驶天数为第二预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第三下降模式时，获取所述累计行驶天数为第三预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；
其中，所述第一预设天数小于所述第二预设天数，所述第二预设天数小于所述第三预设天数。
作为其中一种实施方式，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
根据所述累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，获取所述预测胎压变化趋势的拟合直线；
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势。
作为其中一种实施方式，所述根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势，包括：
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，计算所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差；
根据所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差，获取所述预测胎压变化趋势。
作为其中一种实施方式，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
在所述拟合直线的斜率不处于预设斜率区间时，和/或所述拟合直线的决定系数不处于预设决定系数区间时，和/或所述拟合直线的均方误差不处于预设均方误差区间时，过滤对应的轮胎慢漏气预警。
作为其中一种实施方式，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
根据所述预测胎压变化趋势，在所述预测胎压变化趋势触发胎压报警阈值之前发送所述轮胎慢漏气预警。
第二方面，本发明实施例提供了一种轮胎慢漏气检测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述轮胎慢漏气检测方法的步骤。
第三方面，本发明实施例提供了一种车辆，所述车辆包括如第二方面所述的轮胎慢漏气检测装置。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述轮胎慢漏气检测方法的步骤。
本发明实施例提供的轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质，所述轮胎慢漏气检测方法包括：获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息；根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势；根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。如此，根据车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息拟合真实的胎压下降曲线，并在车辆触发胎压报警阈值之前发送轮胎慢漏气预警，能有效避免异常胎压值即胎压跳变值造成的误判，并及时提醒用户采取相应的应对措施，提升了用户使用体验。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种轮胎慢漏气检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种轮胎慢漏气检测装置的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素，此外，本发明不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
应该理解的是，虽然本发明实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
需要说明的是，在本文中，采用了诸如S101、S102等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S102后执行S101等，但这些均应在本发明的保护范围之内。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参见图1，为本发明实施例提供的一种轮胎慢漏气检测方法，该轮胎慢漏气检测方法可以由本发明实施例提供的一种轮胎慢漏气检测装置来执行，该轮胎慢漏气检测装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现，本实施例中以所述轮胎慢漏气检测方法应用于车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)中为例进行说明，所述轮胎慢漏气检测方法包括以下步骤：
步骤S101：获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息；
具体地，通过车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)采集所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，监测车辆每个有行驶日熄火下电前的最后一条有效胎压信息及胎温信息。
在一实施方式中，所述获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，包括：
基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息。
这里，根据已获取的车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，可以获得所述车辆有行驶日的胎压信息的下降速率，所述胎压信息的下降速率可分为快速下降、中速下降及慢速下降等，根据不同的下降模式，获取不同的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息。
在一实施方式中，所述基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，包括：
在所述胎压信息的下降模式为第一下降模式时，获取所述累计行驶天数为第一预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第二下降模式时，获取所述累计行驶天数为第二预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第三下降模式时，获取所述累计行驶天数为第三预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；
其中，所述第一预设天数小于所述第二预设天数，所述第二预设天数小于所述第三预设天数。
这里，在所述胎压信息的下降模式为第一下降模式时，可表示胎压正在快速下降，可能在短时间内发生轮胎慢漏气现象，因此可在监测累计行驶天数为第一预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息时，即开始预测未来3天的胎压信息，所述第一预设天数可设置为3天。在所述胎压信息的下降模式为第二下降模式时，可表示胎压正在中速下降，可能在常规时间内发生轮胎慢漏气现象，因此可在监测累计行驶天数为第二预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息时，即开始预测未来3天的胎压信息，所述第二预设天数可设置为7天。在所述胎压信息的下降模式为第三下降模式时，可表示胎压正在慢速下降，可能在较长时间内才会发生轮胎慢漏气现象，因此可在监测累计行驶天数为第三预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息时，即开始预测未来3天的胎压信息，所述第三预设天数可设置为15天。如此，根据胎压信息的下降模式获取对应的累计行驶天数的胎压信息及胎温信息，可以提高预测胎压下降趋势的准确性。
步骤S102：根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势；
具体地，根据步骤S101中获得的车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，预测车辆轮胎的胎压变化趋势和/或胎压相关信息。
在一实施方式中，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
将所述胎压信息及所述胎温信息作为胎压变化趋势预测模型的输入，以获得与所述胎压信息及所述胎温信息对应的预测胎压变化趋势；其中，所述胎压变化趋势预测模型是基于所述车辆有行驶日的历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势进行训练获得的。
可以理解地，所述胎压变化趋势预测模型是预先构建的，且预先存储在车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)中。所述胎压变化趋势预测模型是基于所述车辆有行驶日的历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势进行训练获得的，首先获取车辆历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势，并将历史胎压信息及历史胎温信息作为通过人工智能算法如神经网络算法建立的胎压变化趋势预测模型的输入，将对应的历史胎压变化趋势作为所述胎压变化趋势预测模型的输出，以训练所述胎压变化趋势预测模型。在获取到所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息之后，通过调用所述胎压变化趋势预测模型，并将所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息作为所述胎压变化趋势预测模型的输入，便获得与所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息对应的预测胎压变化趋势。这里，在根据所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息获取到对应的预测胎压变化趋势之后，可以再将所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息与对应的预测胎压变化趋势作为历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势，以继续对所述胎压变化趋势预测模型进行训练。如此，根据历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势建立胎压变化趋势预测模型，以根据车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息快速预测胎压变化趋势，操作便捷且智能，进一步提升了用户使用体验。
在一实施方式中，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
在所述胎温信息不处于预设胎温区间时，对所述胎温信息对应的所述胎压信息进行异常筛选。
需要说明的是，适当的胎压是轮胎维护最重要的一部分。轮胎的标准胎压取决于其所安装的车辆，即在车辆门上或油箱盖上所标示的胎压，此为车辆生产厂在设计制造时所确定的能发挥车辆最佳性能的标准值，一般允许相差10％以内，如果低于标准值超过10％则属于缺气状态；如果低于标准值20％，则应尽快前往专业店检查原因是否有损伤漏气。
这里，胎压并非是恒定不变的，在行驶过程中，胎温的升高会导致胎压的升高。在胎温信息异常时，可能导致胎压信息同步异常。因此，在所述胎温信息不处于预设胎温区间时，需要对所述胎温信息对应的所述胎压信息进行异常筛选，确保获取到的胎压信息为车辆轮胎的有效胎压。
在一实施方式中，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
根据所述累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，获取所述预测胎压变化趋势的拟合直线；
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势。
这里，所述根据所述累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，获取所述预测胎压变化趋势的拟合直线，可以是通过机器学习算法基于线性回归进行建模。其中，线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。将所述累计行驶天数作为自变量，所述胎压信息作为因变量，获取所述预测胎压变化趋势的拟合直线，再根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势。
在一实施方式中，所述根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势，包括：
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，计算所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差；
根据所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差，获取所述预测胎压变化趋势。
这里，斜率用于判定胎压变化趋势是正常的平稳波动还是呈下降的趋势，以及下降的速度，并用于预测未来3天的胎压。决定系数表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R2”表示，可定义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值。均方误差(mean-square error,MSE)是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量，与线性回归的损失函数计算公式相同，用于度量样本真实值与模型预测值之间的差异。决定系数和均方误差用于判定拟合曲线的误差，用于过滤异常过低或者过高波动的胎压值带来的误报现象。如此，通过计算拟合直线的斜率、决定系数、均方误差，以准确获取预测胎压变化趋势。
步骤S103：根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。
具体地，根据步骤S102中获得的预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。在识别到轮胎慢漏气现象时，生成预警消息，通过车机大屏消息中心、手机APP、短信等方式向用户发送轮胎慢漏气预警，告知用户存在的风险，以使用户能够根据所述轮胎慢漏气预警及时采取相应的应对措施。
综上，上述实施例提供的轮胎慢漏气检测方法中，车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，然后根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。根据车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息拟合真实的胎压下降曲线，并在车辆触发胎压报警阈值之前发送轮胎慢漏气预警，能有效避免异常胎压值即胎压跳变值造成的误判，并及时提醒用户采取相应的应对措施，提升了用户使用体验。
在一实施方式中，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
在所述拟合直线的斜率不处于预设斜率区间时，和/或所述拟合直线的决定系数不处于预设决定系数区间时，和/或所述拟合直线的均方误差不处于预设均方误差区间时，过滤对应的轮胎慢漏气预警。
这里，可提前设定预设斜率区间、预设决定系数区间、预设均方误差区间，用于过滤异常过低或者过高波动的胎压值带来的轮胎慢漏气预警误报现象。如此，在拟合直线的各项评价指标不处于预设区间时，过滤对应的轮胎慢漏气预警，提高预警准确性，以使用户能够根据所述轮胎慢漏气预警及时采取相应的应对措施，进一步提升了用户使用体验。
在一实施方式中，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
根据所述预测胎压变化趋势，在所述预测胎压变化趋势触发胎压报警阈值之前发送所述轮胎慢漏气预警。
这里，所述胎压报警阈值是指车机诊断故障代码(Diagnostic Trouble Code，DTC)的报警阈值，所述胎压报警阈值由车辆生产厂在设计制造每个车型时所确定，主要是考虑到车身的重量、底盘高度等车辆因素。例如某车型的胎压报警阈值为1.8Bar，那么在所述预测胎压变化趋势中的胎压信息将低于1.8Bar之前，生成预警消息，通过车机大屏消息中心、手机APP、短信等方式向用户发送轮胎慢漏气预警，告知用户存在的风险，以使用户能够根据所述轮胎慢漏气预警及时采取相应的应对措施，进一步提升了用户使用体验。
需要说明的是，车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)主要用于和后台系统/手机APP通信，实现手机APP的车辆信息显示与控制。当用户通过手机APP发送控制命令后，TSP后台会发出监控请求指令到车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)，车辆在获取到控制命令后，通过CAN总线发送控制报文并实现对车辆的控制，最后反馈操作结果到用户的手机APP上。这里，车辆的远程信息处理器(T-BOX，Telematics BOX)发送轮胎慢漏气预警可以是在车机大屏消息中心显示包含有所述轮胎慢漏气预警的弹窗，也可以是通过车辆的发声装置如扬声器语音播报所述轮胎慢漏气预警，还可以向用户的手机APP、短信等发送所述轮胎慢漏气预警。
基于前述实施例相同的发明构思，本发明实施例提供了一种轮胎慢漏气检测装置，如图2所示，该轮胎慢漏气检测装置包括：处理器110和用于存储能够在处理器110上运行的计算机程序的存储器111；其中，图2中示意的处理器110并非用于指代处理器110的个数为一个，而是仅用于指代处理器110相对其他器件的位置关系，在实际应用中，处理器110的个数可以为一个或多个；同样，图2中示意的存储器111也是同样的含义，即仅用于指代存储器111相对其他器件的位置关系，在实际应用中，存储器111的个数可以为一个或多个。所述处理器110用于运行所述计算机程序时，实现所述轮胎慢漏气检测方法。
该轮胎慢漏气检测装置还可包括：至少一个网络接口112。该轮胎慢漏气检测装置中的各个组件通过总线系统113耦合在一起。可理解，总线系统113用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统113除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图2中将各种总线都标为总线系统113。
其中，存储器111可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(Flash Memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(SRAM，Static Random Access Memory)、同步静态随机存取存储器(SSRAM，Synchronous Static Random Access Memory)、动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM，SynchronousDynamic Random Access Memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRSDRAM，Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory)、增强型同步动态随机存取存储器(ESDRAM，Enhanced Synchronous Dynamic Random Access Memory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM，SyncLink Dynamic Random Access Memory)、直接内存总线随机存取存储器(DRRAM，Direct Rambus Random Access Memory)。本发明实施例描述的存储器111旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本发明实施例中的存储器111用于存储各种类型的数据以支持该轮胎慢漏气检测装置的操作。这些数据的示例包括：用于在该轮胎慢漏气检测装置上操作的任何计算机程序，如操作系统和应用程序；联系人数据；电话簿数据；消息；图片；视频等。其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序，例如媒体播放器(Media Player)、浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。这里，实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。
基于前述实施例相同的发明构思，本实施例还提供了一种车辆，所述车辆包括如上所述的轮胎慢漏气检测装置。
基于前述实施例相同的发明构思，本实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，计算机存储介质可以是磁性随机存取存储器(FRAM，ferromagnetic random access memory)、只读存储器(ROM，Read Only Memory)、可编程只读存储器(PROM，Programmable Read-Only Memory)、可擦除可编程只读存储器(EPROM，Erasable Programmable Read-Only Memory)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM，Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)、快闪存储器(FlashMemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(CD-ROM，Compact Disc Read-Only Memory)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。所述计算机存储介质中存储的计算机程序被处理器运行时，实现上述所述的轮胎慢漏气检测方法。所述计算机程序被处理器执行时实现的具体步骤流程请参考图1所示实施例的描述，在此不再赘述。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (12)
1.一种轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述轮胎慢漏气检测方法包括：
获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息；
根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势；
根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警。
2.根据权利要求1所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
将所述胎压信息及所述胎温信息作为胎压变化趋势预测模型的输入，以获得与所述胎压信息及所述胎温信息对应的预测胎压变化趋势；其中，所述胎压变化趋势预测模型是基于所述车辆有行驶日的历史胎压信息及历史胎温信息与对应的历史胎压变化趋势进行训练获得的。
3.根据权利要求1所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
在所述胎温信息不处于预设胎温区间时，对所述胎温信息对应的所述胎压信息进行异常筛选。
4.根据权利要求1所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述获取车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，包括：
基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息。
5.根据权利要求4所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述基于所述车辆有行驶日的胎压信息及胎温信息，根据所述胎压信息的下降模式，获取与所述胎压信息的下降模式对应的累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，包括：
在所述胎压信息的下降模式为第一下降模式时，获取所述累计行驶天数为第一预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第二下降模式时，获取所述累计行驶天数为第二预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；或者
在所述胎压信息的下降模式为第三下降模式时，获取所述累计行驶天数为第三预设天数的所述胎压信息及所述胎温信息；
其中，所述第一预设天数小于所述第二预设天数，所述第二预设天数小于所述第三预设天数。
6.根据权利要求4所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述胎压信息及所述胎温信息对所述车辆轮胎的胎压变化趋势进行预测，以获取预测胎压变化趋势，包括：
根据所述累计行驶天数的所述胎压信息及所述胎温信息，获取所述预测胎压变化趋势的拟合直线；
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势。
7.根据权利要求6所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，获取所述预测胎压变化趋势，包括：
根据所述预测胎压变化趋势的拟合直线，计算所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差；
根据所述拟合直线的斜率、决定系数、均方误差，获取所述预测胎压变化趋势。
8.根据权利要求7所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
在所述拟合直线的斜率不处于预设斜率区间时，和/或所述拟合直线的决定系数不处于预设决定系数区间时，和/或所述拟合直线的均方误差不处于预设均方误差区间时，过滤对应的轮胎慢漏气预警。
9.根据权利要求1所述的轮胎慢漏气检测方法，其特征在于，所述根据所述预测胎压变化趋势，对轮胎慢漏气现象进行监控预警，包括：
根据所述预测胎压变化趋势，在所述预测胎压变化趋势触发胎压报警阈值之前发送所述轮胎慢漏气预警。
10.一种轮胎慢漏气检测装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述轮胎慢漏气检测方法的步骤。
11.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括如权利要求10所述的轮胎慢漏气检测装置。
12.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述轮胎慢漏气检测方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110412062.3A CN113085450A (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110412062.3A CN113085450A (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113085450A true CN113085450A (zh) | 2021-07-09 |
Family
ID=76678314
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110412062.3A Pending CN113085450A (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113085450A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113547879A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-10-26 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 轮胎漏气的检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 |
| CN113580854A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-02 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种车辆胎压监控提醒系统及方法 |
| CN114559775A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-31 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种汽车轮胎异常识别系统及识别方法 |
| CN114889369A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-08-12 | 广汽乘用车有限公司 | 一种提前预警胎压不足和胎压漏气的系统和方法 |
| CN115042566A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-13 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种优化胎压历史轨迹的方法、胎压预测方法、电子设备及存储介质 |
| CN115519946A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-27 | 深圳曦华科技有限公司 | 胎压信号处理方法、车身域控制器及相关装置 |
| CN116061612A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-05-05 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 一种汽车轮胎慢漏气的预警方法及系统 |
| CN116061612B (zh) * | 2023-02-02 | 2024-05-14 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 一种汽车轮胎慢漏气的预警方法及系统 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002154410A (ja) * | 2000-11-20 | 2002-05-28 | Tokico Ltd | 圧縮ガス充填装置 |
| US20020105420A1 (en) * | 2001-01-30 | 2002-08-08 | Toshio Yamagiwa | Air pressure detection device for tire |
| US20060122747A1 (en) * | 2004-12-03 | 2006-06-08 | Brown Jack E Jr | Method for detection of low leak rates in a tire |
| CN101580001A (zh) * | 2009-06-15 | 2009-11-18 | 吴光荣 | 矿用轮胎安全生产自动监控系统 |
| US20130274988A1 (en) * | 2012-04-12 | 2013-10-17 | Continental Automotive Gmbh | Method for detecting leakage of a vehicle tire |
| CN105235450A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-01-13 | 江苏博锐格电子科技有限公司 | 一种智能轮胎监测系统和监测方法 |
| CN106515323A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-03-22 | 大陆汽车投资（上海）有限公司 | 一种轮胎管理系统 |
| CN111016550A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-17 | 上海能塔智能科技有限公司 | 一种胎压数据处理方法和胎压数据处理系统 |
| CN111216726A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-02 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 胎压变化处理方法、装置、车载设备和存储介质 |
| CN112116023A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-22 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 基于机器学习的轮胎漏气的实时检测方法及存储介质 |
-
2021
- 2021-04-16 CN CN202110412062.3A patent/CN113085450A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002154410A (ja) * | 2000-11-20 | 2002-05-28 | Tokico Ltd | 圧縮ガス充填装置 |
| US20020105420A1 (en) * | 2001-01-30 | 2002-08-08 | Toshio Yamagiwa | Air pressure detection device for tire |
| US20060122747A1 (en) * | 2004-12-03 | 2006-06-08 | Brown Jack E Jr | Method for detection of low leak rates in a tire |
| CN1891509A (zh) * | 2004-12-03 | 2007-01-10 | 固特异轮胎和橡胶公司 | 检测轮胎低泄漏率的方法 |
| CN101580001A (zh) * | 2009-06-15 | 2009-11-18 | 吴光荣 | 矿用轮胎安全生产自动监控系统 |
| US20130274988A1 (en) * | 2012-04-12 | 2013-10-17 | Continental Automotive Gmbh | Method for detecting leakage of a vehicle tire |
| CN105235450A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-01-13 | 江苏博锐格电子科技有限公司 | 一种智能轮胎监测系统和监测方法 |
| CN106515323A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-03-22 | 大陆汽车投资（上海）有限公司 | 一种轮胎管理系统 |
| CN111016550A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-04-17 | 上海能塔智能科技有限公司 | 一种胎压数据处理方法和胎压数据处理系统 |
| CN111216726A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-02 | 新石器慧通（北京）科技有限公司 | 胎压变化处理方法、装置、车载设备和存储介质 |
| CN112116023A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-12-22 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 基于机器学习的轮胎漏气的实时检测方法及存储介质 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113547879A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-10-26 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 轮胎漏气的检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 |
| CN113580854A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-02 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种车辆胎压监控提醒系统及方法 |
| CN114889369A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-08-12 | 广汽乘用车有限公司 | 一种提前预警胎压不足和胎压漏气的系统和方法 |
| CN114889369B (zh) * | 2021-12-02 | 2024-01-30 | 广汽乘用车有限公司 | 一种提前预警胎压不足和胎压漏气的系统和方法 |
| CN114559775A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-31 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种汽车轮胎异常识别系统及识别方法 |
| CN115042566A (zh) * | 2022-06-27 | 2022-09-13 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 一种优化胎压历史轨迹的方法、胎压预测方法、电子设备及存储介质 |
| CN115519946A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-12-27 | 深圳曦华科技有限公司 | 胎压信号处理方法、车身域控制器及相关装置 |
| CN116061612A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-05-05 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 一种汽车轮胎慢漏气的预警方法及系统 |
| CN116061612B (zh) * | 2023-02-02 | 2024-05-14 | 彩虹无线（北京）新技术有限公司 | 一种汽车轮胎慢漏气的预警方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113085450A (zh) | 一种轮胎慢漏气检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 | |
| US9881428B2 (en) | Analysis of vehicle data to predict component failure | |
| US9165413B2 (en) | Diagnostic assistance | |
| US8248228B2 (en) | Method and device for optimizing the alarm configuration | |
| US9079461B2 (en) | Predictive peer-based tire health monitoring | |
| US9037572B2 (en) | Event driven snapshots | |
| US20210110480A1 (en) | Intelligent machine sensing and machine learning-based commercial vehicle insurance risk scoring system | |
| US8886392B1 (en) | Methods, devices, and mediums associated with managing vehicle maintenance activities | |
| CN114973155B (zh) | 一种基于ai图像识别行为智能监测分析管理系统 | |
| US20130173453A1 (en) | System and Method for Evaluating Loans and Collections Based Upon Vehicle History | |
| US10482688B2 (en) | System and method for driver risk assessment through continuous performance monitoring | |
| US20140358358A1 (en) | Driving analytics | |
| US11524707B2 (en) | Method and system for analyzing the control of a vehicle | |
| CN111506048B (zh) | 车辆故障预警方法及相关设备 | |
| DE102015108296A1 (de) | Qualitätsvorhersage vernetzter Fahrzeuge | |
| CN113672600A (zh) | 一种异常检测方法及系统 | |
| US20240041372A1 (en) | Psychomotor vigilance testing for persons tasked with monitoring autonomous vehicles | |
| CN113547879A (zh) | 轮胎漏气的检测方法、装置、车辆及计算机存储介质 | |
| WO2021217626A1 (zh) | 车辆数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114047693A (zh) | 面向充电过程的汽车电池火灾自适应防范方法及系统 | |
| US10269076B1 (en) | Electronic device utilizing a risk reduction mechanism to manage property | |
| CN115167375A (zh) | 一种基于物联网的清洁车辆故障在线检测系统 | |
| CN116619972A (zh) | 车载空调滤芯的寿命检测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113516834B (zh) | 车辆监控方法、装置、系统、电子设备与存储介质 | |
| US20240060948A1 (en) | System and method for monitoring and classifying smoking events in monitored spaces |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210709 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |