CN117841701A - 使用车轮传感器数据的车轮马达补偿系统和方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了“使用车轮传感器数据的车轮马达补偿系统和方法”。公开了一种用于车辆的车轮马达补偿系统。所述车辆具有车轮马达和联接到所述车轮马达的轮胎。所述系统包括：混合无线轮胎传感器(HWTS)，所述HWTS联接到所述轮胎的内部；处理器，所述处理器电连接到所述车轮马达；以及存储器。所述存储器具有指令，所述指令在由所述处理器执行时致使所述处理器执行包括以下各项的操作：用所述HWTS收集实时数据，以及利用所述实时数据来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

Description

使用车轮传感器数据的车轮马达补偿系统和方法

技术领域

本文公开的系统、设备和方法至少部分地辅助车辆的盗窃检测、自适应控制、驾驶模式自适应和车轮马达补偿。

背景技术

当前的单独车轮扭矩补偿系统使用车轮速度、扭矩和滑移数据来补偿车轮马达。另外，电动车辆系统例如使用每车轮一个马达(例如，总共四个车轮马达)，如果车轮马达注意到个别轮胎比其他轮胎旋转得更快，则这些马达可各自改变施加到该轮胎的扭矩。

发明内容

代替利用在当今许多车辆中使用的轮胎压力监测传感器，所公开的系统可依赖于联接到轮胎的混合无线轮胎传感器(HWTS)。这些传感器可包括允许以非传统方式(诸如在没有传统电池的情况下)对它们进行供电的能力。例如，HWTS可包括允许它们响应于轮胎的变形而生成电压的能量收集能力。在其他情况下，HWTS可包括使用可再充电电池(即，不是一次性电池)或甚至是无电池的能力(本质上是混合动力解决方案)。还可设想，本文公开的HWTS被配置为向车辆的处理器传输与轮胎温度、压力、变形、磨损、旋转速度、车轮滑移和振动声音中的任一者或全部相对应的实时数据。

为了检测和防止盗窃，盗窃检测系统依赖于由能量收集能力生成的电压，在一个或多个实施例中，所述能量收集能力包括压电材料。即使在车辆处于关闭状态时，压电材料也可允许HWTS保持处于活动状态。当诸如因窃贼试图窃取轮胎中的一者导致轮胎变形而生成电压时，从HWTS向车辆的处理器发送信号。处理器可读取信号并将电压变化与预定电压模式进行比较，该预定电压模式可包括非盗窃特征。如果处理器确定电压变化不对应于非盗窃特征，则处理器被配置为致使车辆发起任何数量的响应。这些响应可包括用音频系统播放警报消息、鸣响喇叭、使灯闪烁、用相机记录数据和/或向外部装置无线地发送盗窃警报信号。这些响应中的任一者都被配置为阻止窃贼和/或帮助逮捕窃贼。如果电压变化开始对应于非盗窃特征，或者如果用户从外部装置向处理器发送信号，则响应也可停止。

为了帮助控制车辆，自适应控制系统依赖于由HWTS向车辆的处理器发送的实时数据。当今的车辆不受与轮胎和环境状况相对应的实时信息控制。利用HWTS，可在车辆操作时连续地收集的实时数据被配置为与车辆的高级驾驶员辅助系统(ADAS)一起使用。在一个示例性实施例中，自适应控制系统调整由ADAS设置的跟车距离、巡航控制速度和/或用于制动的致动距离中的任一者。也就是说，可由系统基于来自HWTS的实时数据将这些参数从第一值改变为第二值。通过实时轮胎和环境状况的数据来控制车辆是理想的。

为了帮助高效地操作车辆，驾驶模式自适应系统利用由HWTS发送的实时数据和驾驶模式选择器，以便确定优选驾驶模式。一旦确定了优选驾驶模式，就可向车辆的驾驶员发送警报，使得驾驶员可容易地选择优选驾驶模式。在另一个示例中，车辆可自动选择优选驾驶模式。车辆还可包括收集地形数据的相机，并且地形数据可与实时数据一起使用，以便提高由处理器确定的地形条件的置信度分数。考虑到轮胎和环境状况的实时数据增加了选择优选驾驶模式的可能性。此外，以优选的驾驶模式操作车辆对于车辆和驾驶员两者都是理想的。

在一个或多个实施例中，车轮马达补偿系统利用来自HWTS的实时数据来补偿车轮马达，使得将优选扭矩施加到轮胎。该系统可将来自一个轮胎的HWTS的数据与另一个轮胎的HWTS的数据进行比较，以便补偿车轮马达中的至少一者。也就是说，如果系统基于来自任何数量的轮胎的数据确定一个轮胎将受益于例如增加的扭矩，则系统被配置为补偿对应的车轮马达。以这种方式，车轮马达被定位成更有效地补偿其对应的轮胎。当今的系统在确定如何补偿车轮马达时不以这种方式考虑与轮胎和环境状况相对应的实时数据。考虑对应于实时轮胎和环境状况的数据允许车辆更高效地操作。

在本文中更详细地提供了本公开的这些和其他优点。

附图说明

参考附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可指示相似或相同的项。各种实施例可利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。贯穿本公开，根据上下文，单数术语和复数术语可互换地使用。

图1描绘了根据所公开的概念的一个非限制性实施例的示例车辆。

图2是图1的车辆的简化视图。

图3是用于图1和图2的车辆的混合无线轮胎传感器的简化视图。

图4是与汽车千斤顶一起示出的图1的车辆的另一个视图，并且车辆处于升高状态。

图5是对应于检测对图1的车辆的轮胎的盗窃的方法的流程图。

图6是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的另一个车辆的简化视图。

图7和图8示出了图6的车辆和另一个车辆，并且以图6的车辆分别处于第一位置和第二位置示出。

图9是对应于自适应地控制图6的车辆的方法的流程图。

图10是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的另一个车辆的简化视图。

图11示出了用于图10的车辆的驾驶模式选择器。

图12是对应于用于驾驶模式自适应的方法的流程图。

图13是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的另一个车辆的示意图。

图14是图13的车辆的简化视图。

图15是图13的车辆的一部分的示意图。

图16是对应于用于车轮马达补偿的方法的流程图。

具体实施方式

下文将参考附图更全面地描述本公开，附图中示出了本公开的示例实施例，并且示例实施例不意图是限制性的。

如本文所使用，术语“数量”应意指一个或大于一的整数(即，多个)。

如本文所使用，术语“轮胎”应意指车轮和通常经由压缩空气装配在车轮周围的橡胶垫。

图1示出了根据所公开的概念的一个非限制性实施例的车辆2及其盗窃检测系统3。图2示出了图1的车辆2的简化视图，并且还示出了外部装置(例如但不限于移动装置100)。车辆2包括：多个轮胎4、6、8、10；各自联接到轮胎4、6、8、10中的一者的内部的多个混合无线轮胎传感器(HWTS)20；处理器30；以及存储器32。盗窃检测系统3包括HWTS20、处理器30和存储器32。根据所公开的概念，HWTS20与已知车辆的轮胎压力监测传感器(TPMS)的不同之处至少在于：它们被配置为在车辆2处于关闭状态时处于活动状态。此外，通过联接到轮胎4、6、8、10的内部(例如，在背离车辆2的外部的表面上)，HWTS20更难以被攻击者触及并禁用。

如下面将描述，HWTS20为车辆2提供当今车辆中不存在的许多附加能力。例如，HWTS20被配置为通过向车辆2通知轮胎4、6、8、10的状态变化来检测对轮胎4、6、8、10中的任一者的盗窃。为了执行该功能，如图3所示，HWTS20设置有柔性印刷电路板40、集成到印刷电路板40中并被配置为响应于轮胎4、6、8、10的变形变化而生成电压的压电材料42，以及RFID天线44。此外，RFID天线44电连接到印刷电路板40，并且被配置为向和从HWTS20无线地传输信号(例如，由车辆2的电子控制单元的处理器30(图2)询问)。HWTS20与处理器30之间的无线连接可包括各种低功耗协议，包括例如Low-/>UWB、近场通信(NFC)或其他协议。也作为HWTS20的一部分示出并且如下面将更详细地讨论的还有温度传感器48、变形传感器50、压力传感器52、速度传感器54和胎面传感器56。

在一个示例实施例中，HWTS20可没有电池。因此，在HWTS20没有电池的情况下，任何数量(例如，1、2、3、4等)的HWTS20可联接到轮胎4、6、8、10中的一者的内部，从而提供分布式且更精细的数据集合。还应理解，本文设想的任何车辆(例如，下面讨论的车辆202、302、402)被类似地配置为具有联接到其轮胎内部的任何数量的HWTS。

压电材料42有利地为HWTS20提供能量收集能力，使得对应轮胎4、6、8、10的变形变化致使压电材料42生成电压并为HWTS20供电。这有助于使车辆2的主电池(未示出)的消耗最小化。根据所公开的概念的一个实施例，HWTS20还具有短期存储电容器46，该短期存储电容器电连接到印刷电路板40并且被配置为由压电材料42充电。然而，应理解，所公开的概念设想了存储能量的其他合适的方法。

因此，HWTS20被配置为感测轮胎4、6、8、10的变形变化。这对于盗窃检测是有用的。具体地，当车辆2处于关闭状态时(例如，图1)，HWTS20处于活动状态(当车辆2处于启动状态时，HWTS20也处于活动状态)。这意味着即使当车辆2的主要电子器件断电时，诸如当车辆2停放并关闭时，HWTS20仍处于活动状态并且被配置为传输数据。也就是说，HWTS20具有一旦轮胎状态改变就向处理器30传输信号的能力。换句话说，WTS20不等待电子控制单元的处理器30对其通电或将其唤醒。换句话说，HWTS20独立于车辆2的主要电子器件(诸如车辆的电池)而通电。相比之下，当今的TPMS通常依赖于外部电源。

图4示出了处于升高状态并且由汽车千斤顶102(以简化形式示出)支撑的车辆2。这可能已经例如经由窃车贼利用汽车千斤顶102试图窃取轮胎6而发生。应理解，如果车辆2诸如经由汽车千斤顶102而被摇晃或抬起，则变形轮胎4、6、8、10中的每一者的变形将改变，并且压电材料42将检测到轮胎4、6、8、10的状态的多轴变化。

在一个示例实施例中，当车辆2从第一位置(图1)移动到第二位置(图4)时，应理解，轮胎6的轮胎压力正在减小，而轮胎4的轮胎压力正在增加。当在轮胎4、6中的每一者中发生这样的压力变化并且轮胎4、6变形时，在HWTS20的压电材料42中生成电压。应理解，如果没有发生盗窃，则在压电材料42中生成的电压将具有预定电压模式。也就是说，如果没有发生盗窃，则电压变化将具有非盗窃特征。正是通过这种方式，处理器30能够区分不同的轮胎事件(例如，完全旋转、踢打、经过的车辆的噪声等与盗窃事件)。

还将了解，车轮的角运动的动力学方程为：

其中R_w＝车轮的半径；N_v＝来自地面的法向反作用力；T_e＝来自发动机的轴扭矩；T_b＝制动扭矩；F_t＝牵引力；F_w＝车轮粘性摩擦；并且J_w＝车轮的惯性矩。当车辆2处于关闭状态(例如，停放并关闭)时，所有车轮都是静止的。在这种状态下，HWTS20中的每一者应没有运动，或换句话说，应等于零。然而，如果车辆2处于关闭状态，并且对于轮胎4、6、8、10中的一者或两者的车轮，/>则盗窃检测系统3将这标记为潜在盗窃。

当压电材料42已经在车辆2处于关闭状态的情况下生成电压时，可采用车辆电子器件来将检测到的电压与非盗窃特征进行比较。更具体地，再次参考图2，存储器32具有指令，所述指令在由处理器30执行时致使处理器30执行多个操作。这些操作包括响应于轮胎4、6、8、10的变形变化而检测HWTS20上的电压变化，以及基于轮胎4、6、8、10的变形变化来确定是否正在发生盗窃。

盗窃检测系统3的一个示例优点是处理器30能够从压电材料20检测HWTS20上的电压。这可经由从RFID天线44发送到处理器30的信号来实现。为了确定是否正在发生盗窃，必须将HWTS20上的电压与预定电压模式进行比较。

继续参考图2，所公开的概念的盗窃检测系统3设置有防止盗窃并且还向车辆所有者提醒盗窃的机制。更具体地，车辆2还具有音频系统34、喇叭36、多个灯37和相机38。如果处理器30确定HWTS20上的电压变化(例如，响应于车辆2从图1所示的位置移动到图4所示的位置)与预定电压模式不匹配(例如，与非盗窃特征不匹配)，则在一个示例实施例中，处理器30还可致使车辆2用音频系统34播放警报。警报可以是消息的形式(例如，“远离车辆”)。

在警报已经播放了预定时间量之后，处理器30可再次将HWTS20上的电压变化与预定电压模式(例如，非盗窃特征)进行比较。可以这样做以确定窃贼是否已经停止试图窃取轮胎4、6、8、10中的一者。如果电压开始与预定电压模式匹配，诸如当窃贼停止试图窃取轮胎4、6、8、10中的一者时，处理器30可致使音频系统34停止播放警报。然而，如果HWTS20上的电压变化继续与预定电压模式不匹配，也就是说，如果窃贼继续试图窃取轮胎4、6、8、10中的一者，则处理器30可激活车辆警报响应。车辆警报响应可包括鸣响喇叭36、使灯37闪烁、用相机38记录数据和/或向移动装置100无线地发送盗窃警报信号中的任一者。

移动装置100可经由一个或多个网络来与车辆2通信地耦合，该一个或多个网络可经由一个或多个无线连接进行通信，和/或该移动装置可使用近场通信(NFC)协议、协议、Wi-Fi、超宽带(UWB)以及其他可能的数据连接和共享技术来与车辆2直接地连接。此外，在已经激活车辆警报响应之后，用户(诸如车辆的所有者)可经由从移动装置100发送到处理器30的信号来停用车辆警报响应。

应理解，处理器30的前述操作被配置为阻止盗窃。如果窃贼正试图窃取轮胎6，并且用音频系统34播放警报，或者喇叭36鸣响，或者灯37闪烁，则窃贼可能担心他或她会被注意到，并且因此停止窃取轮胎6。这是非常期望的，因为如上所述，一些车轮的价格相当高，从而使得它们难以更换。类似地，如果窃贼成功地拿走轮胎，则相机38可得到窃贼是谁的镜头，因此增加窃贼被逮捕的可能性。此外，如上所述，HWTS20被配置为在车辆2处于关闭状态时(以及当车辆2处于启动状态时)是活动的。因此，车辆2的大功耗装置的(例如，相机传感器、被配置用于使用无线电波来检测和定位对象的无线电探测和测距(RADAR或“雷达”)传感器、光探测和测距(LiDAR或“激光雷达”)传感器，未示出)仅在发生盗窃时才需要通电，因此节省电池电量。

另外，HWTS20不同于当今车辆中使用的TPMS。TPMS使用电池，并且其频繁地对电池电量数据进行采样的能力相当有限(例如，仅提供单轴评估)。由于所公开的概念的HWTS20由压电材料42供电，因此能够向处理器30提供更频繁的信息。

图5示出了检测对车辆2的轮胎4、6、8、10的盗窃的示例方法60。方法60包括提供车辆2的第一步骤62、响应于轮胎4、6、8、10的变形变化而检测HWTS20上的电压变化的第二步骤64，以及基于轮胎4、6、8、10的变形变化来确定是否正在发生盗窃的第三步骤66。第三步骤66可包括将HWTS20上的电压变化与预定电压模式进行比较的步骤68。方法60还包括：步骤70，即，如果电压变化与预定电压模式不匹配，则致使车辆2播放警报；以及步骤72，即，如果已经开始播放警报，则将电压变化与预定电压模式进行比较。取决于电压变化与预定电压模式是否匹配，方法60包括两个步骤。第一步骤74包括如果电压变化开始与预定电压模式匹配，则停止播放警报。第二步骤76包括如果电压变化继续与预定电压模式不匹配，则激活车辆警报响应。激活车辆警报响应可包括使车辆2的相机、雷达和激光雷达传感器(未示出)中的至少一者通电。步骤76可以包括鸣响车辆2的喇叭36的步骤78、使车辆2的灯37闪烁的步骤80、用车辆2的相机38记录数据的步骤82，以及向外部装置(例如，移动装置100)无线发送盗窃警报信号的步骤84。最后，方法60包括经由从移动装置100发送到处理器30的信号来停用车辆警报响应的步骤86。

因此，应理解，所公开的概念提供了一种新的盗窃检测系统3、包括该盗窃检测系统的车辆2以及相关联的方法60，其中多个HWTS20能够在车辆处于关闭状态时与车辆的处理器30通信，并且允许处理器30确定是否正在发生盗窃。作为响应，处理器30被配置为致使播放警报消息、鸣响车辆2的喇叭36、使车辆2的灯37闪烁、用车辆2的相机38记录数据和/或与移动装置100无线通信以向所有者提醒盗窃。前述车辆响应可单独地并且以任何次序执行。

图6是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的车辆202及其自适应控制系统203的简化视图。车辆202被构造成类似于上面讨论的车辆2，并且包括：多个轮胎204、206、208、210；联接到轮胎204、206、208、210中的每一者的内部的多个HWTS220；处理器230；以及存储器232。自适应控制系统203包括HWTS220、处理器230和存储器232。

将了解，HWTS220中的每一者被配置为与上面讨论并在图3中示出的HWTS20完全相同。然而，虽然结合车辆2处于关闭状态以便防止盗窃来描述HWTS20，但是在本文中将结合车辆202处于启动状态并行驶来描述HWTS220。因此，由于HWTS220中的每一者由对应的压电材料(例如，参见图3中的压电材料42)供电，因此将了解，HWTS220被配置为将实时数据传输到处理器230。换句话说，数据被配置为在生成数据时并且在操作车辆202时不断地和/或瞬时地传输到处理器230。此外，由于HWTS220包括温度传感器48、变形传感器50、速度传感器52、压力传感器54和胎面传感器56(参见图3)，因此将了解，来自这些传感器中的每一者的数据被配置为在车辆202行驶时实时地传输到处理器230。车轮滑移数据也可由处理器230基于来自传感器48、50、52、54、56中的每一者的实时数据来确定。

通过将该实时数据传输到处理器230，HWTS220有利地能够为车辆202提供当今TPMS无法实现的能力。更具体地，并且继续参考图6，车辆202还包括高级驾驶员辅助系统(ADAS)234。ADAS234被配置为并入接口标准并运行多个基于视觉的算法以支持实时多媒体、视觉协处理和传感器融合子系统。ADAS234具有自适应巡航控制系统236和自动化制动系统238。当车辆202在高速公路上时，自适应巡航控制系统236特别有用，其中驾驶员可能发现难以长时间监测速度和其他车辆。另外，自适应巡航控制系统236可自动地致使车辆202加速、减速并且有时使车辆202停止，这取决于紧邻区域中的其他对象的动作。自动化制动系统238使用传感器(未示出)来检测车辆202是在另一个车辆附近还是在道路上的某些物体附近。自动化制动系统238可测量距附近交通的距离并向驾驶员提醒障碍物。因此，ADAS234被配置为设置车辆202与另一个车辆(例如，参见图7和图8中的另一车辆292)之间的跟车距离、巡航控制速度以及用于制动的致动距离。

根据所公开的概念，存储器232的指令致使处理器230用HWTS220收集实时数据，并且利用ADAS234利用实时数据来自适应地控制车辆202。更具体地，通过在车辆202行驶时调整由ADAS234设置的跟车距离、巡航控制速度和致动距离中的至少一者来利用实时数据。在一个示例实施例中，通过在车辆202行驶时调整由ADAS234设置的跟车距离、巡航控制速度和致动距离中的每一者来利用实时数据。

例如，如图7所示，当车辆202在另一车辆292后面行驶时，车辆202的ADAS234(参见图6)被配置为响应于驾驶员的输入而设置跟车距离D1。另外，响应于由处理器230收集HWTS220的实时数据，处理器230被配置为致使ADAS234调整跟车距离D1。也就是说，将跟车距离D1调整或重置为新的跟车距离(例如，但不限于，图8中所描绘的大于D1的跟车距离D2)。将了解，类似地致使处理器230调整巡航控制速度和用于制动的致动距离(例如，将巡航控制速度和致动距离从第一值改变或重置为第二不同值)。

进行调整的原因是在当今的技术中，当车辆设置用于跟随其前方的汽车的跟车距离时，独立于实时环境和轮胎状况来设置该距离。然而，实时环境和轮胎状况与操作和停止车辆的能力直接相关。因此，当采用ADAS234时，将这些参数考虑到跟车距离、巡航控制速度和用于制动的致动距离的确定中使得车辆202更高效地操作。

在所公开的概念的一个非限制性示例中，HWTS220将与轮胎204、206、208、210的压力相对应的实时数据发送到处理器230。如果轮胎204、206、208、210中的一者充气不足或突然变得充气不足，则联接到该轮胎的HWTS220将该信息无线地实时传送到处理器230。也就是说，如果轮胎204、206、208、210中的一者突然变得充气不足，则在其变得充气不足的时刻，压力变化(例如，第一压力和随后的第二压力)将立即从对应的HWTS220传送到处理器230。这是通过将来自压力传感器(参见图3中的压力传感器52)的数据通过RFID天线(参见图3中的RFID天线44)传输到处理器230来完成的。

在没有该信息的情况下，ADAS将基于理想轮胎(例如，具有理想压力、温度和变形等的轮胎)的参数来设置跟车距离、巡航控制速度和用于制动的致动距离。然而，由于充气不足的轮胎(例如，比用作当今ADAS系统中的模型的理想轮胎充气更少的轮胎)在操作能力方面表现不同，因此可通过将轮胎204、206、208、210的实时压力考虑到跟车距离、巡航控制速度和致动距离演算中来影响驾驶效率。

换句话说，所公开的概念的自适应控制系统203有利地适应轮胎204、206、208、210的实时状态。由于轮胎204、206、208、210是车辆202与地面的主要接触点，因此它是车辆202的动力学行为的主要数据源。因此，将了解，通过所公开的概念，车辆动力学行为变得更高效，以便提供与道路的适当接触并维持有效牵引。

此外，除了轮胎压力之外，经由HWTS220还将其他因素有利地考虑到该演算中。例如，并且再次参考图3，除了前述压力传感器52之外，与HWTS220相同地配置的HWTS20还具有温度传感器48、变形传感器50、速度传感器54和胎面传感器56。HWTS20还被配置为从这些传感器48、50、52、54、56生成车轮滑移数据。由于轮胎温度、变形、速度、胎面和车轮滑移也影响轮胎204、206、208、210的性能，因此将这些参数的实时数据(例如，在操作汽车时的任何时刻)考虑到处理器230中允许更高效地控制车辆202。

例如，可由处理器230使用轮胎数据来执行地形的表面分析，以便将表面的性质识别为例如结冰、下雪、湿滑和/或泥泞。因此，将了解，与处理器230一起利用实时数据包括确定路况、轮胎状况和天气状况。在一个示例实施例中，可经由设置在HWTS220中的雨水传感器(未示出)来确定天气状况。

当处理器230分析来自所有传感器48、50、52、54、56的这个数据时，ADAS234的对应跟车距离、巡航控制速度和用于制动的致动距离可全部经由编程到处理器230中的预定算法一起或独立地进行调整。当今车辆中使用的TPMS不提供这种能力。具体地，由于HWTS220由压电材料(例如，图3中的压电材料42)供电，因此它们能够提供更多数据，并且比当今的TPMS更频繁地提供该数据。另外，当HWTS220中的至少一者联接到轮胎204、206、208、210中的每一者时，有利地将与轮胎204、206、208、210中的每一者的状态相对应的实时数据发送到处理器230。

再次参考图6，车辆202还具有车辆运动控制器240。车辆运动控制器240具有底盘控制器242、电池控制器244、发动机控制器246和传动系控制器248。当处理器230从HWTS220收集实时数据时，处理器230被配置为实时更新车辆运动控制器240。因此，由HWTS220不断地更新的ADAS234和车辆运动控制器240一起工作以允许用户操作车辆202。

图9示出了自适应地控制车辆202的方法260的示例。方法260包括提供车辆202的第一步骤262、用HWTS220收集实时数据的第二步骤264以及与ADAS234一起利用实时数据来自适应地控制车辆202的第三步骤266。步骤266包括调整跟车距离(例如，从D1(图7)到D2(图8))的步骤268、调整巡航控制速度的步骤270、调整用于制动的致动距离的步骤272以及确定路况、轮胎状况和天气状况的步骤274。最后，该方法包括用实时数据更新车辆运动控制器240的步骤276。

因此，将了解，所公开的概念还提供了一种新的自适应控制系统203、包括该自适应控制系统的车辆202以及相关联的方法260，其中多个HWTS220在操作车辆202时生成实时数据，从而允许自适应地控制车辆202。具体地，实时数据由车辆202的处理器230收集，并且与ADAS234一起使用。因此，处理器230致使ADAS234调整在ADAS234的操作期间涉及的跟车距离、巡航控制速度和用于制动的致动距离中的任一者或全部。

图10是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的车辆302及其驾驶模式自适应系统303的简化视图。车辆302被构造成类似于上面讨论的车辆2、202，并且包括：多个轮胎304、306、308、310；联接到轮胎304、306、308、310中的每一者的内部的多个HWTS 320；处理器330；以及存储器332。驾驶模式自适应系统303包括HWST320、处理器330和存储器332。

将了解，HWTS 320中的每一者被配置为与上面讨论的HWTS20、220完全相同，并且与HWTS220一样，将在本文中结合车辆302处于启动状态且被操作(例如，被驾驶)进行描述。因此，由于HWTS320中的每一者由对应的压电材料(例如，图3中的压电材料42)供电，因此将了解，HWTS 320被配置为将实时数据传输到处理器330。另外，由于HWTS 320包括温度传感器48、变形传感器50、速度传感器52、压力传感器54和胎面传感器56(参见图3)，因此将了解，来自这些传感器中的每一者的数据被配置为在操作车辆302时实时地传输到处理器330。也就是说，轮胎温度数据、轮胎压力数据、轮胎变形数据、轮胎速度数据和轮胎磨损数据全都被配置为实时地发送到处理器330。车轮滑移数据也可基于来自传感器48、50、52、54、56中的每一者的实时数据发送到处理器330。

通过将该实时数据传输到处理器330，HWTS 320有利地能够为车辆302提供当今TPMS无法实现的能力。具体地，在一个示例实施例中，车辆302还具有电连接到处理器330的驾驶模式选择器334。驾驶模式选择器334被配置为向车辆302提供多种不同的驾驶模式。参见图11，例如，该图示出了驾驶模式选择器334，该驾驶模式选择器具有第一驾驶模式335、第二驾驶模式336和第三驾驶模式337，以及对应于未选择驾驶模式的关闭模式338。应理解，不同的路况需要车辆302的不同驾驶特性。这是驾驶模式选择器334和三种不同的驾驶模式335、336、337的目的。

如本文所使用，术语“驾驶模式”应意指车辆302的操作状态。例如，第一驾驶模式335可具有第一组动力映射图、第一节气门响应、第一悬架刚度、第一转向感觉和第一牵引力控制。这些操作参数都包括第一“驾驶模式”335。类似地，第二“驾驶模式”336和第三“驾驶模式”337具有针对至少部分地不同于第一“驾驶模式”335的一组动力映射图、节气门响应、悬架刚度、转向感觉和牵引力控制的第二参数和第三参数。因此，将了解，三种不同的驾驶模式335、336、337有利地为车辆302的驾驶员在单个车辆302中提供三种不同车辆的性能。示例驾驶模式包括经济模式、运动模式、正常模式和湿滑模式。

当车辆302正在操作时，处理器330有利地能够与驾驶模式选择器334一起利用来自HWTS 320的实时数据，以便确定优选驾驶模式(例如，但不限于，第一驾驶模式335、第二驾驶模式336和第三驾驶模式337以及关闭模式338中的优选驾驶模式)。“优选”驾驶模式被配置为驾驶模式335、336、337或关闭模式338中的一者，该模式致使车辆302的一组动力映射图、节气门响应、悬架刚度、转向感觉和牵引力控制中的至少一者具有最小内阻和/或处于比其他驱动模式所经历的操作效率更大的操作效率。

一旦处理器330确定了优选驾驶模式，处理器330就可致使向车辆302的驾驶员提供警报。例如，如图11所示，驾驶模式335、336、337各自具有窗口339，闪烁的光可通过该窗口发出。让处理器330致使闪烁的光通过窗口339中的一者发出可向驾驶员提醒驾驶模式335、336、337中的任一者在给定时间是优选的。另外，如果驾驶员已经选择了除优选驾驶模式以外的模式，则可设想驾驶模式自适应系统303可向驾驶员提醒这一事实，和/或如果道路上的状况改变，则可提醒驾驶员，例如，经由来自车辆302的音频系统的音频警报。

为了确定优选驾驶模式，驾驶模式自适应系统303以与上面讨论的自适应控制系统203利用HWTS220的实时数据类似的方式利用HWTS 320的实时数据。更具体地，应理解，由于HWTS 320中的每一者被构造为与HWTS20(图3)相同，因此HWTS 320中的每一者具有温度传感器48、变形传感器50、压力传感器52、速度传感器54和胎面传感器56。因此，当车辆302正在操作时，与这些参数相对应的实时数据和车轮滑移有利地发送到处理器330。在当今的车辆中，驾驶模式选择主要是基于用户判断和先前存储的或实时的位置地图数据，并且因此，不考虑这些参数。然而，适当的驾驶模式选择与实时环境和轮胎状况直接相关。

例如但不限于，如果轮胎304、306、308、310中的一者充气不足(例如,比理想轮胎充气更少)，或者如果车辆302突然撞到道路上的坑并且轮胎304、306、308、310中的一者不期望地变形，或者如果轮胎304、306、308、310中的一者上的胎面低，则对应于这些参数的数据将被实时地发送到处理器330。也就是说，在操作车辆302时的任何时刻，这些参数的数据被发送到处理器330，该处理器电连接到驾驶模式选择器334并与驾驶模式选择器334一起工作以确定优选驾驶模式。因此，让处理器330与驾驶模式选择器334一起实时地考虑这些参数增加了将选择驾驶模式335、336、337中的优选驾驶模式的可能性。因此，将最小化用户以不适合当前环境的驾驶模式操作车辆302(例如，在崎岖地形上以湿滑驾驶模式操作)的可能性，这种情况将损害车辆302的某些系统的完整性。

将了解，处理器330被配置为利用来自HWTS 320的实时数据和其他车辆信息来采用算法以确定优选驾驶模式。一旦处理器330已经确定了优选驾驶模式，处理器330就被配置为致使车辆302有效地管理优选驾驶模式的动力学。

例如，并且如图10所示，车辆还具有电连接到处理器330的车辆运动控制器340，并且车辆运动控制器340具有底盘控制器342、电池控制器344、发动机控制器346和传动系控制器348，所有这些控制器一起起作用以操作车辆302。将了解，处理器330进一步与车辆运动控制器340一起利用来自HWTS 320的实时数据以有效地管理优选驾驶模式的动力学(例如，纵向动力学和横向动力学)。

因此，一旦处理器330已经确定了优选驾驶模式，并且已经向驾驶员提供警报(例如，但不限于，窗口339中的一者中的闪烁的灯(图11))，如果驾驶员选择该驾驶模式，则车辆302就被结构化为以该驾驶模式驾驶。在一个示例实施例中，还可设想，处理器330被配置为在确定哪个驾驶模式是优选驾驶模式之后自动选择优选驾驶模式(例如，驾驶模式335、336、337或关闭模式338中的一者)，从而消除用户动作的需要。

此外，将了解，在从HWTS 320收集实时数据之后，处理器330可用实时数据来预测地形状况。也就是说，处理器330可确定车辆302是否正在湿滑表面、泥泞表面、粗糙路面等上操作。来自传感器48、50、52、54、56(图3)的数据可用来进行该确定。

另外，如图10所示，车辆302还具有电连接到处理器330的相机322。相机322被配置为扫描车辆302正在其上操作的地形，并且生成地形数据。根据所公开的概念，处理器330利用来自相机322的地形数据与来自HWTS 320的实时数据，以便提高地形状况的置信度分数。因此，在确定优选驾驶模式时不仅考虑到来自HWTS 320的实时数据，而且在一个示例实施例中，还考虑到来自相机322的地形数据，从而提供对优选驾驶模式是哪个的相对准确预测。此外，一旦驾驶模式自适应系统303对地形表面具有置信度，例如，在处理来自HWTS 320的实时数据之后，系统303将投票支持适合于路面的优选驾驶模式，并且作为响应，向驾驶员提醒优选驾驶模式或自动为驾驶员选择优选驾驶模式。

图12示出了根据所公开的概念的一个非限制性方面的用于驾驶模式自适应的示例方法360。方法360包括提供车辆302的第一步骤362、用HWTS 320收集实时数据的第二步骤364以及与驾驶模式选择器334一起利用实时数据来确定优选驾驶模式的第三步骤366。步骤366包括用实时数据预测地形状况的步骤368，其包括利用由相机322收集的地形数据与实时数据以便提高地形状况的置信度分数的步骤370。将了解，一旦处理器330确定了优选驾驶模式，该方法还包括向驾驶员提供对优选驾驶模式的警报的步骤372，或者基于实时数据而为车辆302自动地选择优选驾驶模式的步骤374。无论执行步骤372还是步骤374，方法360还包括与车辆运动控制器340一起利用实时数据来有效地管理优选驾驶模式的动力学的步骤376。

因此，将了解，所公开的概念提供了一种新的驾驶模式自适应系统303、包括该驾驶模式自适应系统的车辆302以及相关联的方法360，其中多个HWTS 320将实时数据(例如，轮胎温度数据、轮胎压力数据、轮胎变形数据、轮胎速度数据、轮胎磨损数据和车轮滑移数据)提供给处理器330，该处理器与驾驶模式选择器334一起利用以便确定车辆302的优选驾驶模式。通过以优选驾驶模式进行驾驶，与通过用户判断确定的不同驾驶模式相比，车辆302更高效地操作，因为可针对给定的路况和轮胎状况利用优选的内部机构。

图13是示意图，并且图14是根据所公开的概念的另一个非限制性实施例的车辆402及其车轮马达补偿系统403的简化视图。车辆402被构造成类似于上面讨论的车辆2、202、302，并且包括：多个轮胎404、406、408、410；联接到轮胎404、406、408、410中的每一者的内部的多个HWTS 420；处理器430；以及存储器432。车轮马达补偿系统403包括HWTS 420、处理器430和存储器432。

将了解，HWTS 420中的每一者被配置为与上面讨论的HWTS20、220、320完全相同，并且与HWTS220、320一样，将在本文中结合车辆402处于启动状态且被操作(例如，在驾驶)进行描述。在一个示例实施例中，除了轮胎温度数据、轮胎压力数据、轮胎变形数据、轮胎速度数据、轮胎磨损数据和车轮滑移数据之外，还将了解，HWTS420的实时数据还包括基于轮胎404、406、408、410与路面之间的相互作用的振动声音数据。

通过将该实时数据传输到处理器430，HWTS 420有利地能够为车辆402提供当今TPMS无法实现的能力。例如，如图14所示，车辆402还具有多个车轮马达405、407、409、411，每个车轮马达联接到轮胎404、406、408、410中的一个对应轮胎并且被配置为向该轮胎施加扭矩。因此，将了解，车辆402提供具有多个电动车轮马达405、407、409、411的能力。可设想，车轮马达405、407、409被配置为彼此独立地控制轮胎404、406、408、410中的每一者。因此，车轮马达405、407、409、411有利地允许车辆402进行独特的操纵，如进行坦克转弯(tankturn)和/或使用扭矩矢量控制以允许更急的转弯。另外，在一个示例实施例中，车轮马达405、407、409、411是轮内轮毂马达和车身安装式直接驱动马达中的一者。将了解，车轮马达405、407、409、411被配置为单独地向轮胎404、406、408、410施加扭矩以使它们旋转。

根据所公开的概念，HWTS 420被配置为例如与具有TPMS(未示出)的车辆相比，允许更高效地控制车辆402。更具体地，在处理器430已经用HWTS 420收集了实时数据(例如，轮胎温度、压力、变形、磨损、车轮滑移、旋转速度数据和振动声音数据)之后，处理器430被配置为利用实时数据来补偿车轮马达405、407、409、411，使得向轮胎404、406、408、410施加优选扭矩。

此外，所公开的概念的车轮马达补偿系统403有利地允许更高的数据传输。因此，可向处理器430和车轮马达405、407、409、411提供更高的数据速率，这增强了处理器430的算法和轮胎404、406、408、410之间的协调性能。还将了解，与处理器430一起利用实时数据包括用实时数据来预测地形状况(例如，结冰、下雪、泥泞等)，以及利用地形状况的预测来补偿车轮马达405、407、409、411，使得向轮胎404、406、408、410施加优选扭矩。

继而，通过将优选扭矩施加到轮胎404、406、408、410，车辆402可被更高效地控制和更高效地操作(例如，从能量节省和机动性的角度来看)。例如，但不限于，如图15所示，第一轮胎404具有第一胎面深度TD1，并且第二轮胎406具有第二胎面深度TD2。该胎面深度数据有利地由HWTS 420实时地发送到处理器430(图14)。

因此，处理器430还可确定第一胎面深度TD1是否低于第二胎面深度TD2。一旦处理器430确定第一胎面深度TD1低于第二胎面深度TD2，处理器430就可增加由车轮马达405向第一轮胎404施加的扭矩。因此，HWTS 420有利地提供了在确定由车轮马达405、407、409、411向轮胎404、406、408、410施加多少扭矩时将环境状况和轮胎状况考虑在内的机制。在依赖于TPMS的当今车辆中，对应于这些参数的数据未被考虑到演算中。

另外，虽然已经结合胎面深度描述了所公开的示例，但是将了解，其他参数(包括轮胎温度、压力、变形、车轮滑移和转速)可单独地影响对车轮马达405、407、409、411中的一者补偿多少。也就是说，如果处理器430确定一个轮胎相对于另一个轮胎的温度、压力、变形、车轮滑移、旋转速度和振动声音之间存在不期望的差异，或者这些参数的差异的任何组合，则处理器430可补偿车轮马达405、407、409、411中的对应一者以施加优选扭矩。

在另一个非限制性示例实施例中，所公开的概念的车轮马达补偿系统403可在轮胎被卡住(例如，在泥泞的表面上)时辅助轮胎。众所周知，在驾驶车辆时，轮胎有时会被卡住或被阻止旋转。这可理解为给定轮胎处于非运转状态。根据所公开的概念，车轮马达补偿系统403提供了对该问题的解决方案。更具体地，响应于第二轮胎406(图15)从运转状态移动到非运转状态(例如，当第二轮胎406在泥泞的表面上行驶并且暂时停止旋转或以小于期望的速度旋转时)，还致使处理器430增加由车轮马达405施加的扭矩，使得第一轮胎404可致使第二轮胎406从非运转状态移动到运转状态。

用HWTS 420可实现该优点。特别地，在示例实施例中，联接到第二轮胎406的内部的HWTS 420将传输对应于车轮滑移以及其他类型的数据的实时数据，从而向处理器430传送第二轮胎406处于非运转状态。继而，处理器430可致使一起或单独地补偿联接到其他轮胎404、408、410的车轮马达405、409、411，并且因此向那些轮胎404、408、410施加可能是更大扭矩的优选扭矩，从而允许第二轮胎406移动到运转状态。

因此，车辆402被配置为比当今领域中的车辆更高效地操作，该车辆具有向车轮施加扭矩的车轮马达，而无需考虑与环境状况和轮胎状况相关的实时数据。因此，轮胎404、406、408、410中的每一者被配置为具有施加到其的扭矩，该扭矩至少部分地基于所有轮胎404、406、408、410的实时轮胎温度数据、压力数据、变形数据、磨损数据、车轮滑移数据、旋转速度数据和振动声音数据。

此外，由于处理器430实时地收集该数据，因此同样实时地进行车轮马达补偿，以便将施加到轮胎404、406、408、410的扭矩从第一扭矩改变为第二优选扭矩。因此，有利地，能够至少部分地基于来自HWTS 420的数据而实时地确定优选扭矩并施加到轮胎404、406、408、410。换句话说，由车轮马达405、407、409、411中的任一者施加的优选扭矩取决于来自联接到轮胎404、406、408、410中的每一者的HWTS 420的环境数据和轮胎数据。

如上所述，车轮的角运动的动力学方程为：

使用HWTS 420，针对压力、温度、磨损、变形、旋转速度和车轮滑移收集更准确和实时的数据。在当今的车辆中，F_w和F_t都包括轮胎温度、压力和磨损的估计(例如，非实时确定)值。根据所公开的概念，将F_w和F_t的值乘以修正系数C_t和C_w，其中C_t是牵引力修正系数，并且C_w是车轮摩擦修正系数。因此，车轮的角运动的动力学方程变为：

因此，将了解，有利地，能够用来自HWTS 420的数据来确定对角运动的更准确的确定，并且可从车轮马达405、407、409、411中的每一者向轮胎404、406、408、410中的每一者独立地施加对应优选水平的扭矩。

再次参考图14，车辆402还具有电连接到处理器430的车辆运动控制器440。车辆运动控制器440具有底盘控制器442、电池控制器444、发动机控制器446和传动系控制器448，它们各自一起起作用以便操作车辆402。将了解，处理器430被配置为与车轮马达405、407、409、411和车辆运动控制器440一起利用实时数据，以便更有效地操作车辆402。

图16示出了根据所公开的概念的一个非限制性实施例的用于车轮马达补偿的示例方法460。该方法包括提供车辆402的第一步骤462、用HWTS 420收集实时数据的第二步骤464，以及利用实时数据来补偿车轮马达405、407、409、411使得向轮胎404、406、408、410施加优选扭矩的第三步骤466。步骤466包括：步骤468，即，确定第一轮胎404的胎面深度TD1是否低于第二轮胎406的胎面深度TD2；以及步骤470，即，如果第一轮胎404的胎面深度TD1是否低于第二轮胎406的胎面深度TD2，则增加由车轮马达405施加到第一轮胎404的扭矩。另外，步骤466还包括步骤472，即，响应于第二轮胎406从运转状态移动到非运转状态，增加由第一车轮马达405施加的扭矩，使得第一轮胎404可致使第二轮胎406从非运转状态移动到运转状态。最后，步骤466还包括：步骤474，即，用实时数据来预测地形状况；以及步骤476，即，利用地形状况的预测来补偿车轮马达405、407、409、411，使得向轮胎404、406、408、410施加优选扭矩。

因此，将了解，所公开的概念提供了一种新的(例如，但不限于，在节能和机动性方面更高效地操作)车轮马达补偿系统403、包括该车轮马达补偿系统的车辆402以及相关联的方法460，其中多个HWTS420向处理器430提供与轮胎温度、压力、变形、磨损、车轮滑移、旋转速度和振动声音相对应的实时数据，该处理器继而利用该数据来补偿多个车轮马达405、407、409、411中的任一者或全部，使得向车辆402的多个轮胎404、406、408、410施加优选扭矩。因此，在实时进行车轮马达补偿的情况下并且基于来自轮胎404、406、408、410中的每一者的HWTS 420的实时数据，有利地能够由车轮马达405、407、409、411以更大的速率施加优选扭矩，从而允许在道路上时更高效地操作和控制车辆402。

虽然已经结合车辆2、202、302、402描述了所公开的概念，所述车辆包括对应的盗窃检测系统3、自适应控制系统203、驾驶模式自适应系统303和车轮马达补偿系统403，但是将了解，在不脱离所公开的概念的范围的情况下，合适的替代车辆可单独地包括任何数量的所公开的系统3、203、303、403。

尽管一般被示出为运动型多用途车，但是车辆2、202、302、402可采取另一种乘用或商用汽车的形式，诸如，例如性能车辆、汽车、卡车、跨界车辆、厢式货车、小型货车、出租车、公交车等，并且可被配置和/或编程为包括各种类型的汽车驱动系统。示例驱动系统可包括各种类型的内燃发动机(ICE)动力传动系统，所述各种类型的内燃发动机动力传动系统具有汽油、柴油或天然气动力的燃烧发动机与常规的驱动部件，诸如变速器、驱动轴、差速器等。

车辆2、202、302、402可被配置为电动车辆(EV)。更具体地，车辆2、202、302、402可包括电池EV(BEV)驱动系统，或者被配置为具有独立车载动力装置的混合动力EV(HEV)、包括可连接到外部电源的HEV动力传动系统的插电式HEV(PHEV)，和/或包括具有燃烧发动机动力装置和一个或多个EV驱动系统的并联或串联混合动力传动系统。HEV还可包括用于蓄电的电池和/或超级电容器组、飞轮蓄电系统或其他发电和蓄电基础设施。车辆2、202、302、402还可被配置为使用燃料电池(例如，氢燃料电池车辆(HFCV)动力传动系统等)和/或这些驱动系统和部件的任何组合将液体或固体燃料转换为可用动力的燃料电池车辆(FCV)。

此外，车辆2、202、302、402可以是手动驾驶的车辆，和/或被配置和/或编程为在完全自主(例如，无人驾驶)模式(例如，5级自主)下或在可包括驾驶员辅助技术的一种或多种部分自主模式下操作。部分自主(或驾驶员辅助)模式的示例在本领域中被广泛理解为1级到4级自主。

具有0级自主自动化的车辆可能不包括自主驾驶特征。

具有1级自主的车辆可包括单个自动化驾驶员辅助特征，诸如转向或加速辅助。自适应巡航控制是1级自主系统的一个此类示例，其包括加速和转向两个方面。

车辆中的2级自主可提供驾驶员辅助技术，诸如转向和加速功能的部分自动化，其中一个或多个自动化系统由执行非自动化操作(诸如制动和其他控制)的人类驾驶员监督。在一些方面，在2级和更高级别的自主特征情况下，主用户可在用户在车辆内部时控制车辆，或者在一些示例性实施例中，在车辆处于远程操作时，从远离车辆但在从车辆延伸长达几米的控制区内的位置控制车辆。

车辆中的3级自主可提供对驾驶特征的条件自动化和控制。例如，3级车辆自主可包括“环境检测”能力，其中自主车辆(AV)可独立于当前的驾驶员而做出明智的决策，诸如加速驶过缓慢移动的车辆，而如果系统无法执行任务，则当前的驾驶员仍准备好重新取得对车辆的控制。

4级AV可独立于人类驾驶员操作，但仍可包括用于超驰操作的人类控制。4级自动化还可使自驾驶模式能够响应于预定义的条件触发(诸如道路危险或系统事件)进行干预。

5级AV可包括无需人类输入进行操作的全自主车辆系统，并且可不包括人类操作的驾驶控制。

另外，处理器30、230、330、430可以是可商购获得的通用处理器，诸如来自或/>架构家族的处理器。存储器32、232、332、432可以是存储程序代码的非暂时性计算机可读存储器，并且可包括易失性存储器元件(例如，动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(SDRAM)等)中的任一者或组合，并且可包括任何一个或多个非易失性存储器元件(例如，可擦除可编程只读存储器(EPROM)、快闪存储器、电子可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)等)。

在以上公开中，已参考形成以上公开的一部分的附图，附图示出了其中可实践本公开的具体实现方式。应理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可利用其他实现方式，并且可进行结构改变。本说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可包括特定特征、结构或特性，但每个实施例可能不一定包括所述特定特征、结构或特性。此外，此类短语不一定是指同一实施例。此外，当结合实施例描述特征、结构或特性时，无论是否明确描述，本领域的技术人员都将认识到结合其他实施例的此类特征、结构或特性。

此外，在适当的情况下，本文中描述的功能可在以下一者或多者中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。贯穿说明书和权利要求使用某些术语来指代特定系统部件。如本领域技术人员将理解，部件可通过不同的名称来指代。本文件不意图区分名称不同但功能相同的部件。

还应理解，如本文使用的词语“示例”意图在本质上是非排他性的和非限制性的。更具体地，本文使用的词语“示例”指示若干示例中的一者，并且应理解，没有对所描述的特定示例进行不适当的强调或偏好。

关于本文所描述的过程、系统、方法、启发法等，应理解，尽管已经将此类过程等的步骤描述为根据某个有序顺序发生，但是此类过程可以与本文所描述的次序不同的次序执行所描述的步骤来实践。还应理解，可同时执行某些步骤，可添加其他步骤，或者可省略本文所述的某些步骤。换句话说，本文中对过程的描述是出于说明各种实施例的目的而提供的，并且绝不应被解释为限制权利要求。

根据本发明的实施例，本发明的特征还在于，联接到所述轮胎的所述内部的多个其他HWTS，并且其中所述指令还被配置为致使所述处理器执行以下操作：用所述多个其他HWTS收集实时数据；以及利用所述多个其他HWTS的所述实时数据来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

根据本发明，一种用于车轮马达补偿的方法包括：提供车辆，所述车辆包括车轮马达、联接到所述车轮马达的轮胎、联接到所述轮胎的内部的混合无线轮胎传感器(HWTS)以及电连接到所述车轮马达的处理器；用所述HWTS收集实时数据；以及利用所述实时数据来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

根据实施例，所述轮胎是第一轮胎，其中所述车辆还包括第二轮胎，并且其中利用所述实时数据包括：确定所述第一轮胎的胎面深度是否低于所述第二轮胎的胎面深度；以及如果所述第一轮胎的所述胎面深度低于所述第二轮胎的所述胎面深度，则增加由所述车轮马达施加到所述第一轮胎的扭矩。

根据实施例，利用所述实时数据还包括：响应于所述第二轮胎从运转状态移动到非运转状态，增加由所述车轮马达施加的扭矩，使得所述第一轮胎能够致使所述第二轮胎从所述非运转状态移动到所述运转状态。

根据实施例，利用所述实时数据还包括：用所述实时数据来预测地形状况；以及利用所述地形状况的预测来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

因此，应理解，以上描述意图为说明性的而非限制性的。在阅读以上描述时，除所提供的示例之外的许多实施例和应用将是明显的。所述范围不应参考以上描述来确定，而是应参考所附权利要求以及享有此类权利要求的权利的等效物的整个范围来确定。预计并预期本文所讨论的技术未来将有所发展，并且所公开的系统和方法将并入到此类未来实施例中。总而言之，应理解，本申请能够进行修改和改变。

除非在本文中做出明确的相反指示，否则权利要求中使用的所有术语意图被赋予其如本文中描述的技术人员所理解的普通含义。特别地，除非权利要求叙述相反的明确限制，否则使用诸如“一个”、“该”、“所述”等单数冠词应被解读为叙述所指示的元件中的一者或多者。除非另有特别说明或在使用时在上下文内以其他方式理解，否则诸如尤其是“能够”、“可能”、“可”或“可以”的条件语言通常意图表达某些实施例可包括某些特征、元件和/或步骤，而其他实施例可不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，此类条件语言一般并不意图暗示一个或多个实施例无论如何都需要各特征、元件和/或步骤。

Claims (15)

1.一种用于车辆的车轮马达补偿系统，所述车辆具有车轮马达和联接到所述车轮马达的轮胎，所述车轮马达补偿系统包括：

混合无线轮胎传感器(HWTS)，所述HWTS联接到所述轮胎的内部；

处理器，所述处理器电连接到所述车轮马达；以及

存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述处理器执行时致使所述处理器执行包括以下各项的操作：

用所述HWTS收集实时数据，以及

利用所述实时数据来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述轮胎是第一轮胎，其中所述车辆还包括第二轮胎，并且其中利用所述实时数据包括：

确定所述第一轮胎的胎面深度是否低于所述第二轮胎的胎面深度，以及

如果所述第一轮胎的所述胎面深度低于所述第二轮胎的所述胎面深度，则增加由所述车轮马达施加到所述第一轮胎的扭矩。

3.根据权利要求2所述的系统，其中利用所述实时数据还包括：

响应于所述第二轮胎从运转状态移动到非运转状态，增加由所述车轮马达施加的扭矩，使得所述第一轮胎能够致使所述第二轮胎从所述非运转状态移动到所述运转状态。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述实时数据包括温度数据、压力数据、变形数据、旋转速度数据、磨损数据和车轮滑移数据。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述实时数据还包括基于所述轮胎与路面之间的相互作用的振动声音数据。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述车轮马达选自由轮内轮毂马达和车身安装式直接驱动马达组成的组。

7.根据权利要求1所述的系统，其中利用所述实时数据包括：

用所述实时数据来预测地形状况，以及

利用所述地形状况的预测来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述HWTS包括压电材料，所述压电材料被配置为生成电压并向所述HWTS供电。

9.一种车辆，所述车辆包括：

车轮马达；

轮胎，所述轮胎联接到所述车轮马达；

混合无线轮胎传感器(HWTS)，所述HWTS联接到所述轮胎的内部；

处理器，所述处理器电连接到所述车轮马达；以及

存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述处理器执行时致使所述处理器执行包括以下各项的操作：

用所述HWTS收集实时数据，以及

利用所述实时数据来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。

10.根据权利要求9所述的车辆，其中所述轮胎是第一轮胎，其中所述车辆还包括第二轮胎，并且其中利用所述实时数据包括：

确定所述第一轮胎的胎面深度是否低于所述第二轮胎的胎面深度，以及

如果所述第一轮胎的所述胎面深度低于所述第二轮胎的所述胎面深度，则增加由所述车轮马达施加到所述第一轮胎的扭矩。

11.根据权利要求10所述的车辆，其中利用所述实时数据还包括：

响应于所述第二轮胎从运转状态移动到非运转状态，增加由所述车轮马达施加的扭矩，使得所述第一轮胎能够致使所述第二轮胎从所述非运转状态移动到所述运转状态。

12.根据权利要求9所述的车辆，其中所述实时数据包括温度数据、压力数据、变形数据、旋转速度数据、磨损数据和车轮滑移数据。

13.根据权利要求12所述的车辆，其中所述实时数据还包括基于所述轮胎与路面之间的相互作用的振动声音数据。

14.根据权利要求9所述的车辆，其中所述车轮马达选自由轮内轮毂马达和车身安装式直接驱动马达组成的组。

15.根据权利要求9所述的车辆，其中利用所述实时数据包括：

用所述实时数据来预测地形状况，以及

利用所述地形状况的预测来补偿所述车轮马达，使得向所述轮胎施加优选扭矩。