CN117897284A - 根据轮胎充气压力估计作用在轮胎上的垂直负载 - Google Patents

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Abstract

提供了用于估计作用在安装在车辆上的轮胎(122)上的至少负载的系统(100)和方法(200)。在一个实施方案中，安装在轮胎上的传感器(118)生成对应于至少轮胎充气压力和接地印痕长度的输出信号。可检索地存储(214，224)轮胎的负载和接地印痕长度之间的线性模型，以及作为至少感测的轮胎充气压力的函数的导出的模型系数。本地控制器(102)、远程服务器(130)或其他计算设备(140)链接到安装在轮胎上的传感器和数据存储装置(106，134)，并且还被配置为基于至少接地印痕长度、感测的轮胎充气压力和导出的模型系数(222)从线性模型中估计作用在轮胎上的负载(230)，并且生成对应于估计负载(240)的输出信号用于显示(242，244)、磨损检测(246)、牵引力检测(248)或其他控制功能。

Description

根据轮胎充气压力估计作用在轮胎上的垂直负载
本专利文献的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权所有人不反对复制美国专利和商标局专利文件或记录中出现的专利文献或专利公开内容，但无论如何都原本保留所有版权权利。
技术领域
本公开总体涉及量化轮式机动车辆上的轮胎的性能方面。更具体地，本文公开的系统、方法和相关算法涉及估计作用在轮式机动车辆轮胎上的垂直负载以及基于改进的垂直负载估计的此类车辆的各种性能方面，这些轮式机动车辆包括但不限于摩托车、消费车辆(例如，客车和轻型卡车)、商用车辆和越野车(OTR)，其中负载估计是轮胎充气压力的函数，该轮胎充气压力基本上是由安装在轮胎上的传感器实时提供的。
背景技术
各种操作条件(诸如轮胎上的负载、倾斜角和侧偏角)通常被认为是理解性能方面(诸如轮胎的磨损、健康状况和牵引潜力)的重要信息。
因此，对此类性能方面的预测对于拥有或操作车辆的任何人都是重要工具，特别是在车队管理的背景下。随着对轮胎的使用，通常胎面逐渐地变得更薄，并且整体轮胎性能发生变化。在某一时刻，了解轮胎状况变得至关重要，因为轮胎胎面不充足可能产生不安全的驾驶状况。例如，当道路状况不佳时，轮胎可能无法抓地，并且驾驶员可能失去对他或她的车辆的控制。一般而言，当在雨天、雪天等驾驶时，轮胎胎面越薄，驾驶员越容易失去牵引力。
用于诸如重型卡车的车辆的典型车载传感器测量可以包括车辆速度、径向加速度、环境温度、轮胎充气压力和轮胎所包含的空气温度(CAT)。当将这些测量扩展到诸如磨损和耐久性的更高阶预测时，这些测量都至关重要。然而，最重要的信息之一通常仍然缺失—作用在轮胎上的负载，针对它的传统传感器可能非常昂贵和/或不可靠。
发明内容
鉴于常规系统中的前述缺陷，如本文所公开的方法可以被实施以估计操作条件指标，诸如例如作用在轮胎上的负载，这些操作条件指标对于理解轮胎的磨损、耐久性、牵引和其他性能标准是至关重要的。相应配置的系统可以包括安装在轮胎上的传感单元和新颖的算法，以向用户(诸如例如车队管理实体)提供实时监测和预测分析。
本公开的示例性实施方式可以通过增加轮胎充气压力相关性来提高常规算法的精度。本公开范围内的模型的一个特定示例包括以下算法：
Fz＝m2(FPL)+m1(p)–b
上述算法考虑了例如从安装在轮胎上的传感器(TMS)报告的接地印痕长度(FPL)和也可以从TMS报告的充气压力(p)，以及从在施加到轮胎上的已知力(Fz)下收集的数据导出的三个模型系数。模型系数可以是特定于轮胎的。利用模型系数开发的上述算法可以在基于TMS输入的实时操作期间实施，以计算当前施加的力，即车辆在轮胎上的重量。
如本文所公开的方法的示例性实施方案可被提供用于估计作用在安装在车辆上的轮胎上的至少负载。安装在轮胎上的至少一个传感器至少提供表示感测的轮胎充气压力和接地印痕长度(或可以确定接地印痕长度的其他参数)的信号。从数据存储装置中检索轮胎的负载和接地印痕长度之间的线性模型，以及作为感测的轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数。基于至少接地印痕长度、感测的轮胎充气压力和作为感测的轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数，从线性模型估计作用在轮胎上的负载。生成对应于作用在轮胎上的估计负载的输出信号。
在根据上述实施方案的一个示例性方面中，从至少一个安装在轮胎上的传感器获得表示径向加速度的信号，其中至少部分地基于表示径向加速度的信号来计算与轮胎相关联的接地印痕长度。
在根据上述实施方案的另一个示例性方面中，至少第一模型系数包括作为偏移系数的第一模型系数和作为斜率系数的第二模型系数，该第一模型系数作为感测的轮胎充气压力的函数，该第二模型系数作为感测的轮胎充气压力的函数。基于至少接地印痕长度、感测的轮胎充气压力、第一模型系数和第二模型系数，从线性模型估计作用在轮胎上的负载。
在根据上述实施方案的另一个示例性方面中，还基于第三模型系数从线性模型中估计作用在轮胎上的负载，该第三模型系数是在标称轮胎充气压力下使接地印痕长度与轮胎负载相关的斜率系数。
在根据上述实施方案的另一个示例性方面中，在包括轮胎充气压力、垂直负载和速度的已知输入值的操作期间，通过以下方式生成线性模型：监测来自安装在轮胎上的传感器的表示接地印痕长度的输入信号；根据在已知轮胎充气压力下垂直负载和接地印痕长度之间的线性相关性计算至少第一模型系数；以及可检索地存储作为已知轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数。
在根据上述实施方案的另一个示例性方面中，输出信号被提供给与车辆相关联的用户界面，用于向该车辆的用户进行显示。
根据上述实施方案的另一个示例性方面，输出信号经由车队管理远程信息处理平台被提供给与远程计算设备相关联的用户界面。
在根据上述实施方案的另一个示例性方面中，估计负载被用作轮胎磨损检测模型的输入。估计负载和/或至少部分地基于该估计负载的估计轮胎磨损还可以被用作轮胎牵引力检测模型的输入。至少部分地基于估计负载的估计轮胎磨损和/或至少部分地基于估计轮胎磨损的估计轮胎牵引力还可以被提供给车辆控制单元，诸如例如主动安全单元。
在另一个实施方案中，本文公开了一种用于估计作用在安装在车辆上的至少一个轮胎上的至少负载的系统。至少一个安装在轮胎上的传感器被配置为生成对应于至少轮胎充气压力和接地印痕长度的输出信号。轮胎的负载和接地印痕长度之间的线性模型以及作为感测的轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数可检索地存储在数据存储装置中。本地控制器、远程服务器和/或其他合适的计算设备可通信地链接到至少一个安装在轮胎上的传感器和数据存储装置，并且还被配置为指导上述方法实施方案的剩余步骤或操作的执行，并且可选地指导其任何所描述的示例性方面的执行。
附图说明
在下文中，参考附图更详细地示出了本发明的实施方案。
图1是表示如本文所公开的轮胎负载估计系统的实施方案的框图。
图2是表示如本文所公开的轮胎负载估计方法的实施方案的流程图。
图3是表示作为轮胎充气压力的函数的示例性模型系数(例如，偏移系数或截距)的曲线图。
图4是表示作用在轮胎上的测量负载相对于用于模型验证的预测负载的示例性比较的曲线图。
具体实施方式
总体参考图1至图4，现在可详细地描述本发明的各种示例性实施方案。在各种附图可描述与其他实施方案共享各种共同元件和特征的实施方案的情况下，类似的元件和特征被赋予相同的附图标号，并且下文可省略其冗余描述。根据特定实施方案的系统100可包括本地的并且例如与车辆相关联地驻留的计算设备102，或者远程的并且例如是基于云的网络或车队管理系统的一部分或者它们在本公开的范围内的某种组合的计算设备130、140，和/或根据特定实施方案的方法200可以由它们执行。集中式或分布式数据处理可因此基于来自指定传感器的输入来实施，或被实施以至少发起本文进一步描述的输出信号生成到指定接口、控制系统或致动器，而没有限制，除非另外具体说明。
初始参考图1，本文所公开的系统100的一个示例性实施方案包括数据采集设备102，该数据采集设备在车辆上并且被配置为执行本文所公开的相关计算，和/或至少获得数据并且将所述数据传输到一个或多个下游计算设备(例如，远程服务器130)以执行如本文所公开的相关计算。数据采集设备可是独立的传感器单元(未示出)，该独立的传感器单元被适当地配置为收集原始测量信号，诸如例如对应于轮胎径向加速度、所包含的空气温度和/或内部充气压力的信号，并且将此类信号连续地或选择性地传输到下游计算设备。数据采集设备102可包括车载计算设备102，该车载计算设备与一个或多个分布式传感器通信，并且是便携式的或以其他方式模块化的，作为分布式车辆数据收集和控制系统的一部分，或者能够以其他方式相对于中央车辆数据收集控制系统被一体地提供。数据采集设备102可包括处理器104和其上驻留有程序逻辑108的存储器106，并且在各种实施方案中可包括车辆电子控制单元(ECU)或其部件，或者如若不然可在性质上是离散的，例如相对于车辆安装件永久地或可拆卸地设置。
一般而言，如本文所公开的系统100可实施分布在一个或多个车辆上的许多部件，例如但不一定与车队管理实体相关联，并且还可实施经由通信网络与车辆中的每个车辆进行功能通信的中央服务器网络或事件驱动的无服务器平台。
出于说明的目的，所示实施方案可包括安装在轮胎上的传感器单元118、环境温度传感器112、被配置为收集例如与车辆相关联的加速度数据的车速传感器114、诸如全球定位系统(GPS)转发器的位置传感器116以及DC电源110，从而不以其他方式限制本发明的范围。安装在轮胎上的传感器单元118可包括一个或多个传感器，该一个或多个传感器安装到轮胎的内衬、轮胎的气门嘴等并被配置成生成对应于轮胎状况的输出信号，这些轮胎状况包括径向加速度、所包含的空气温度、充气压力等中的任何一个或全部，并且此类传感器可以采取本领域技术人员已知的用于提供此类信号的各种形式中的任何形式。各种总线接口、协议和相关联的网络在本领域中熟知用于相应数据源与本地计算设备102和/或服务器130(包括例如车载接收器124)之间的通信等，并且本领域技术人员将认识到广泛范围的此类工具和用于实现这些工具的装置。
在一些实施方案中，如本文所公开的数据采集设备和等效数据源不必限于车辆专用传感器和/或网关设备，并且还可包括第三方实体和相关联的网络、驻留在用户计算设备140上的程序应用，诸如驾驶员接口、车队管理接口、以及可被认为与如本文所公开的算法和模型相关的任何企业设备或记录数据的原始流的其他提供者。
在一些实施方案中，各种传感器112、114、116、118中的一个或多个传感器可被配置为在没有本地车载设备或网关组件的情况下与下游平台通信，诸如例如经由蜂窝通信网络或经由由车辆的用户携带的移动计算设备(未示出)。
除非另有说明，否则本文所用的术语“用户界面”可包括任何输入-输出模块，用户设备通过该输入-输出模块来促进相对于如本文所公开的处理单元、服务器、设备等的用户交互，包括但不限于下载的或以其他方式驻留的程序应用；网络浏览器；网络门户，诸如单独的网页或共同定义托管网站的那些网页；等。用户界面还可在按钮和显示部分的上下文中关于个人移动计算设备进行描述，按钮和显示部分可相对于例如触摸屏独立地布置或以其他方式相互关联，并且还可包括音频和/或视觉输入/输出功能，即使没有明确的用户交互。
在一个实施方案中，车辆和轮胎传感器112、114、116、118等还可设有唯一标识符，其中车载设备处理器可在从同一车辆上的相应传感器提供的信号之间进行区分，并且进一步在某些实施方案中，其中中央处理单元和/或车队维护监督器客户端设备可在从多个车辆上的轮胎和相关联的车辆和/或轮胎传感器提供的信号之间进行区分。换句话讲，在各种实施方案中，出于车载或远程/下游数据存储和用于如本文所公开的计算的具体实施的目的，传感器输出值可与特定轮胎、特定车辆和/或特定轮胎-车辆系统相关联。车载数据采集设备102可与如图1所示的下游处理阶段130直接地通信，或者另选地，驾驶员的移动设备或安装在卡车上的计算设备可被配置为接收车载设备输出数据并且将其进行处理/传输到一个或多个下游处理单元。
从安装在轮胎上的传感器118(无论是安装到轮胎的内衬还是轮胎的气门嘴等)接收的原始信号可任选地被存储在车载设备存储器106中，或者被存储在功能性地链接到车载设备处理器104的等效本地数据存储网络中，以根据需要根据本文所公开的方法进行选择性检索和经由数据管道阶段进行传输以用于计算。如本文所用，本地或下游“数据存储网络”一般可指被配置为存储数据并且使得能够从其选择性地检索数据的个别、集中式或分布式逻辑和/或物理实体，并且可包括(例如但不限于)存储器、查找表、文件、寄存器、数据库、数据库服务等。在一些实施方案中，来自各种传感器112、114、116、118的原始数据信号可基本上实时地从车辆传送到下游处理单元诸如服务器130。另选地，特别是根据高频率数据的连续数据传输中固有的低效率，数据可例如被编译、编码和/或汇总，以用于经由适当的(例如，蜂窝)通信网络从(即，与车辆相关联的)传感器或车载设备到远程处理单元的更高效的(例如，基于周期性时间或另选地基于所定义的事件的)传输。
车辆数据和/或轮胎数据一旦经由通信网络被传输到下游服务器130或者等效处理系统，就可例如被存储在与其相关联的数据库132中并且被进一步处理或以其他方式可检索作为输入以供经由如本文所公开的一个或多个算法模型134进行处理。模型134可至少部分地经由处理器的执行来实现，从而使得能够选择性地检索车辆数据和/或轮胎数据，并且还使得能够进行电子通信，以输入来自与处理单元相关联地存储的数据库、查找表等的任何附加的数据或算法。
下文参考图2至图4，现在可以描述用于估计作用在安装在车辆上的至少一个轮胎上的至少一个垂直负载的方法200的各种实施方案。在本公开的范围内，方法200的实施方案可以是测试和模型生成阶段(210-214)和模型实现阶段(220-250)中的任一者或两者，或者是其部分或变型。换句话说，本文公开的模型可以最初由给定实体生成并随后实现和/或修改，或者实体可以仅选择性地检索已经由另一个实体生成的用于实现的模型。
首先(在步骤210处)参考测试和模型生成阶段，提供各种输入用于数据处理(步骤212)以及生成特定于被测试的轮胎的一个或多个模型系数(步骤214)。在一个示例中，图3和图4所示的数据是通过离线测试收集的，其中模型生成输入是轮胎充气压力(p)、垂直负载(Fz)和速度(v)。对应于接地印痕长度(FPL)的附加数据可以作为输入从在被测试轮胎上的安装在轮胎上的传感器接收，例如作为直接输入或基于径向加速度等其他输入计算。如图3所示，在各种充气压力下，施加到轮胎上的垂直负载和轮胎的接地印痕长度之间存在明显的线性关系。该数据随然后用于创建如下示例性算法：
Fz＝m2(FPL)+m1(p)–b
利用该算法，在不同的充气压力下，作用在轮胎上的垂直负载和接地印痕长度之间呈现出线性关系。该示例中的模型系数m1和b均与轮胎充气压力相关并取决于轮胎充气压力。该示例中的模型系数m2使接地印痕长度与标称轮胎充气压力下的轮胎负载相关。
接下来(在步骤210处)参考随后的或另选的实际垂直负载估计阶段，在各种实施方案中，基于轮胎或相关联类型的轮胎运行期间的实际输入，可以基本实时地实施所生成的模型。在操作期间收集的实际输入(步骤222)通常可以至少包括样本轮胎充气压力(p)和对应于接地印痕长度的值(FPL)。
在某些实施方案中，接地印痕长度可以直接从TMS设备收集。在一个另选的实施方案中，可以从安装在轮胎上的传感器的采样输出中沿轮胎径向方向收集对应于轮胎加速度波形的数据。然后可以在轮胎径向方向上对加速度波形进行积分以生成速度波形，其中根据速度波形中的至少第一峰值和第二峰值来计算在地面接触期间的多个样本。根据对速度(积分加速度)分布的物理理解，本领域技术人员可以理解，地面接触印迹(接地印痕)的入口和出口可被识别为对应于积分加速度计信号的第一波形峰值和第二波形峰值之间的样本数量的差异，因此对应于在接地印痕区域中采集的样本数量。还可以至少基于所计算的地面接触期间的样本数量、安装在轮胎上的传感器的输出的采样率以及车辆的速度(v)来计算地面接触印迹的长度或接地印痕长度。
可以将输入(例如，p和FPL)馈送到模型选择阶段，其中例如根据轮胎充气压力来选择模型系数(例如，m1、m2、b)(步骤224)。可以至少部分地基于轮胎充气压力来实现模型选择，并且在一些实施方案中，考虑到基于这种车轮安装差异的所施加负载的任何已知或预测的相关依赖性，还可以至少部分地基于例如所讨论的轮胎的车轮安装位置来实现模型选择。然后，可以例如基于上述算法，进一步考虑到至少选择的模型系数来估计轮胎负载(步骤230)。
方法200可以进一步继续，其中生成对应于作用在轮胎上的估计负载的输出信号(步骤240)。在各种实施方案中，输出信号可被提供给与车辆相关联的用户界面，用于向车辆的用户进行本地显示(步骤242)、和/或经由例如车队管理远程信息处理平台与远程计算设备相关联的用户界面(步骤244)、和/或车辆控制单元。在输出信号被提供给车辆控制单元的情况下，估计的负载可以例如被用作轮胎磨损估计模型(步骤246)和/或轮胎牵引力估计模型(步骤248)的输入。
示例性轮胎磨损模型可以基于例如各种物理部件、过程或系统的“数字孪生”虚拟表示来估计轮胎磨损值，其中数字和物理数据与学习系统(诸如例如神经网络)配对并组合。例如，可提供上述输出信号和相关联的位置/路线信息来生成车辆轮胎的数字表示以用于估计轮胎磨损，其中估计的轮胎磨损与所确定的实际轮胎磨损的后续比较可被实现为机器学习算法的反馈。磨损模型可被实现在车辆处，以用于经由车载系统进行处理，或者轮胎数据和/或车辆数据可被处理来将代表性数据提供给托管服务器以用于远程磨损估计。
在各种实施方案中，该方法还可以涉及预测在一个或多个未来时间点的磨损值，其中此类预测值可与相应的阈值比较。例如，对应于预测的轮胎磨损状态(例如，在给定距离、时间等下的预测的胎面深度)的反馈信号可经由界面被提供给与车辆本身相关联的车载设备，或者被提供给与用户相关联的移动设备，该移动设备诸如例如与被配置为提供应当或者不久将需要更换轮胎的警报或者通知/建议的用户界面集成在一起。在本公开的范围内并且基于经预测的轮胎磨损(包括例如轮胎旋转、对准、充气等)，可预测和实施其他轮胎相关阈值事件以用于警报和/或干预。系统可基于关于预先确定的参数的各个阈值、阈值组和/或非阈值算法比较来生成此类警报和/或干预建议。
作为另一个示例，磨损模型可以使得车队管理系统能够不仅跟踪特定车辆和轮胎的性能，而且跟踪相关联的路线、驾驶员等的性能。使用经由本文的方法获得的经预测磨损率，车队管理者可例如确定哪些卡车、驾驶员、路线和/或轮胎模型烧损胎面最快或相反地节省胎面。此外，准确的磨损建模可优选地提供关于车队轮胎采购的决策支持。例如，轮胎磨损预测可被聚合到给定年、月、周等的预计轮胎采购估计模型中。
作为另一示例，自主车辆车队可包括具有不同最小胎面状态值的许多车辆，其中车队管理系统可被配置为主动禁用降至低于最小阈值的车辆的部署。车队管理系统还可以实现对应于车轮位置的不同最小胎面状态值。该系统可相应地被配置为根据与车辆相关联的多个轮胎中的每个轮胎的最小轮胎胎面值起作用，或者在实施方案中，可计算多个轮胎的聚合的胎面状态以用于与最小阈值进行比较。
轮胎磨损状态(例如，胎面深度)可例如与上述输出信号一起作为输入被提供到牵引模型(步骤248)，该牵引模型可以被配置为提供相应轮胎的估计牵引状态或一个或多个牵引特性。与前述磨损模型一样，牵引模型可包括物理部分、过程或系统的“数字孪生”虚拟表示，其中数字和物理数据配对并与学习系统诸如例如人工神经网络组合。可在相应资产的整个生命周期中提供来自特定轮胎、车辆或轮胎-车辆系统的真实车辆数据和/或轮胎数据来生成车辆轮胎的虚拟表示以用于估计轮胎牵引力，其中估计的轮胎牵引力与对应的测量的或确定的实际轮胎牵引力的后续比较可优选地被实现为在服务器级执行的机器学习算法的反馈。
在各种实施方案中，牵引模型可利用如关于许多轮胎-车辆系统所收集的来自先前测试的结果(包括例如停止距离测试结果、轮胎牵引力测试结果等)以及输入参数(例如，轮胎胎面、充气压力、路面特性、车辆速度和加速度、滑移速率和角度、法向力、制动压力和负荷)的值的相关联的组合，其中可针对给定一组当前车辆数据和轮胎数据输入有效地预测轮胎牵引力输出。
在一个实施方案中，来自该牵引模型的输出可以并入主动安全系统中(步骤250)。如本文所用的术语“主动安全系统”可优选地涵盖本领域技术人员通常已知的此类系统，包括但不限于以下示例，诸如防撞系统、高级驾驶员辅助系统(ADAS)、防抱死制动系统(ABS)等，此类系统可被配置为利用牵引模型输出信息来实现最佳性能。例如，防撞系统通常被配置为采取退避行动，诸如自动地接合主车辆的制动器以避免或缓解与目标车辆的潜在碰撞，并且非常期望关于轮胎的牵引能力以及因此轮胎-车辆系统的制动能力的增强信息。
在另一个实施方案(未示出)中，共乘自主车队可使用来自牵引模型的输出数据来在恶劣天气期间禁用或以其他方式选择性地免于使用胎面深度低的车辆，或者有可能限制该车辆的最大速度。
在一些实施方案中，方法200还可以涉及单独地或与轮胎的使用的严重性的其他相关度量相组合地提供输入(诸如估计的作用在轮胎上的力、估计的磨损)作为对轮胎耐久性和健康模型的输入。这种模型可以被实施用于估计相对疲劳特性，例如作为诸如胎面/带分离的耐久性事件的指标。这种模型还可以例如被实施用于估计相对轮胎老化特性或预测在一个或多个未来时间点的磨损状态。对应于这种耐久性事件的反馈信号可以经由接口被提供给与车辆本身相关联的车载设备102，或者被提供给与用户相关联的移动设备，该移动设备诸如例如与用户界面集成，该用户界面被配置为提供干预事件的警告或通知/推荐，诸如例如一个或多个轮胎应当或者不久将需要被更换、旋转、对准、充气等。来自轮胎耐久性和健康模型的输出可进一步地或在另选方案中被提供给上文所引用的牵引模型。
在整个说明书和权利要求书中，除非上下文另有规定，否则以下术语至少具有本文明确相关联的含义。下面标识的含义不一定限制术语，而是仅为术语提供例示性示例。
“一个”、“一种”和“所述”的含义可包括复数指代，并且“在...中”的含义可包括“在......中”和“在......上”。
如本文所用，短语“在一个实施方案中”不一定是指相同的实施方案，尽管它可以是相同的实施方案。
结合本文所公开的实施方案描述的各种例示性逻辑块、模块和算法步骤可被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地示出硬件和软件的这种可互换性，上文已在其功能方面总体描述了各种例示性部件、块、模块和步骤。此类功能是被实现为硬件还是软件取决于特定应用和施加在整个系统上的设计约束。所描述的功能可针对每个特定应用以不同方式实现，但是此类实现决策不应被解释为导致脱离本公开的范围。
结合本文所公开的实施方案描述的各种例示性逻辑块和模块可由机器实现或执行，该机器诸如通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、离散栅极或晶体管逻辑、离散硬件部件或它们的被设计成执行本文所述的功能的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是在另选方案中，处理器可以是控制器、微控制器或状态机、它们的组合等。处理器也可被实现为计算设备的组合，例如DSP和微处理器的组合、多个微处理器的组合、与DSP核结合的一个或多个微处理器的组合或任何其他此类配置的组合。
结合本文所公开的实施方案描述的方法、过程或算法的步骤可直接体现在硬件中、由处理器执行的软件模块中或两者的组合中。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移除磁盘、CD-ROM或本领域已知的任何其他形式的计算机可读介质中。示例性计算机可读介质可耦接到处理器，使得处理器可从存储器/存储介质读取信息并将信息写入到存储器/存储介质。在另选方案中，介质可集成到处理器。处理器和介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在另选方案中，处理器和介质可作为分立部件驻留在用户终端中。
除非另外特别说明或在所使用的上下文内以其他方式理解，否则本文所用的条件语言(诸如“可以”、“可能”、“可”、“例如”等)通常旨在传达某些实施方案包括某些特征、元件和/或状态，而其他实施方案不包括某些特征、元件和/或状态。因此，此类条件语言通常不旨在暗示特征、元素和/或状态对于一个或多个实施方案以任何方式是必需的，或者一个或多个实施方案有必要包括用于在有或没有作者输入或提示的情况下决定这些特征、元件和/或状态是否包括在任何特定实施方案中或者是否将在任何特定实施方案中执行的逻辑。
虽然本文通常可关于由车队管理系统或代表车队管理系统执行的方法并且更具体地是针对自主车辆车队或商业卡车应用来描述本发明的某些优选实施方案，但是本发明明确地绝不受限于此，并且除非另外说明，否则如本文所用的术语“车辆”可指汽车、卡车或它们的任何等效物(无论是自推进的还是其他形式的)，如可包括一个或多个轮胎并因此要求准确地估计或预测轮胎内部空气压力损失并且进行潜在的禁用、更换或干预。
除非另外说明，否则如本文所用的术语“用户”可指驾驶员、乘客、机修工、技术人员、车队管理人员或可能例如与具有用于提供如本文所公开的特征和步骤的用户界面的设备相关联的任何其他人或实体。
出于说明和描述的目的已提供了先前的详细描述。因此，尽管已描述了新的和有用的发明的具体实施方案，但并不旨在将这些参考理解为是对本发明范围的限制，除非如以下权利要求所述。

Claims (11)

1.一种用于估计作用在安装在车辆上的轮胎(122)上的至少负载的方法(200)，所述方法包括：
从安装在所述轮胎上的传感器(118)至少获得表示感测的轮胎充气压力的信号(222)；
确定与所述轮胎相关联的接地印痕长度；
从数据存储装置中检索所述轮胎的负载和所述接地印痕长度之间的线性模型，以及作为所述感测的轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数(224)；
基于至少所述接地印痕长度、所述感测的轮胎充气压力和作为所述感测的轮胎充气压力的函数的所述至少第一模型系数，从所述线性模型估计作用在所述轮胎上的所述负载(230)；以及
生成对应于作用在所述轮胎上的所述估计负载的输出信号(240)。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括从安装在所述轮胎上的所述传感器至少获得表示径向加速度的信号，并且至少部分地基于表示所述径向加速度的所述信号来计算与所述轮胎相关联的所述接地印痕长度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于：
所述至少第一模型系数包括作为偏移系数的第一模型系数和作为斜率系数的第二模型系数，所述第一模型系数作为所述感测的轮胎充气压力的函数，所述第二模型系数作为所述感测的轮胎充气压力的函数，并且
基于至少所述接地印痕长度、所述感测的轮胎充气压力、所述第一模型系数和所述第二模型系数，从所述线性模型估计作用在所述轮胎上的所述负载。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征还在于还基于第三模型系数从所述线性模型中估计作用在所述轮胎上的所述负载，所述第三模型系数是在标称轮胎充气压力下使接地印痕长度与轮胎负载相关的斜率系数。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在包括轮胎充气压力、垂直负载和速度的已知输入值的操作(212)期间，通过以下步骤生成所述线性模型(214)：
监测来自安装在轮胎上的传感器的表示接地印痕长度的输入信号；
根据在已知轮胎充气压力下所述垂直负载和所述接地印痕长度之间的线性相关性计算所述至少第一模型系数；以及
能够检索地存储作为所述已知轮胎充气压力的函数的所述至少第一模型系数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于所述输出信号被提供给与所述车辆相关联的用户界面，用于向所述车辆的用户进行显示(242)。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于所述输出信号经由车队管理远程信息处理平台被提供给与远程计算设备相关联的用户界面(244)。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征还在于所述估计负载被用作轮胎磨损检测模型的输入(246)。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征还在于所述估计负载和/或至少部分地基于所述估计负载的估计轮胎磨损被用作轮胎牵引力检测模型的输入(248)。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征还在于至少部分地基于所述估计负载的所述估计轮胎磨损和/或至少部分地基于所述估计轮胎磨损的估计轮胎牵引力被提供给车辆控制单元(250)。
11.一种用于估计作用在安装在车辆上的至少一个轮胎上的至少负载的系统(100)，所述系统包括：
至少一个安装在轮胎上的传感器(118)，所述至少一个安装在轮胎上的传感器被配置为生成对应于至少轮胎充气压力和接地印痕长度的输出信号；
数据存储装置(106,134)，所述数据存储装置上存储有所述轮胎的负载和所述接地印痕长度之间的线性模型，以及作为感测的轮胎充气压力的函数的至少第一模型系数；和
计算设备(102,130,140)，所述计算设备能够通信地链接到所述至少一个安装在轮胎上的传感器和所述数据存储装置，并且还被配置为指导根据权利要求1至10中任一项所述的方法(200)中的步骤的执行。
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