(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110558656.5 (22)申请日 2021.05.21 (71)申请人 上海海拉电子有限公司 地址 201201 上海市浦东 新区建业路41 1号 (72)发明人 董辉　 (74)专利代理 机构 北京大成律师事务所 1 1352 专利代理师 李佳铭　王芳 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) B60C 11/24(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种车辆 轮胎磨损的检测方法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种车辆轮胎磨损的检测方 法及其系统， 具体包括训练神经网络模型， 建立 车辆信息、 路面信息与车辆轮胎磨损程度的数据 模型； 获取所述车辆的当前车辆信息； 获取所述 车辆行驶的当前路面信息； 根据所述当前车辆信 息及当前路面信息计算得出当前车辆轮胎的第 一抓地力； 根据所述当前车辆信息及当前路面信 息， 通过所述神经网络模型预测得出当前车辆轮 胎的第二抓地力； 计算所述第一抓地力与所述第 二抓地力的差值， 根据所述差值获取所述车辆的 轮胎磨损程度值。 采用上述技术方案后， 能够通 过车辆已有的传感器获取车辆信息， 进一步结合 路面信息， 通过建立神经网络数据模 型准确获取 车辆的轮胎磨损程度。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115374529 A 2022.11.22 CN 115374529 A 1.一种车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 训练神经网络模型， 建立车辆信息、 路面信息与车辆轮胎磨损程度的数据模型； 获取所述车辆的当前 车辆信息； 获取所述车辆行驶的当前路面信息； 根据所述当前 车辆信息及当前路面信息计算得 出当前车辆轮胎的第一 抓地力； 根据所述当前车辆信 息及当前路面信 息， 通过所述神经网络模型预测得出当前车辆轮 胎的第二 抓地力； 计算所述第 一抓地力与所述第 二抓地力的差值， 根据所述差值获取所述车辆的轮胎磨 损程度值。 2.如权利要求1所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 所述训练神经网络模型进一 步包括： 收集车辆信息和路面信息， 训练得出对应的车辆参数和路面参数， 将所述车辆参数和 路面参数带入激活函数， 得 出相应的车辆轮胎磨损程度。 3.如权利要求2所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 进一步包括： 云端获取所述当前车辆信 息、 当前路面信 息和轮胎磨损程度值， 调整所述车辆参数、 路 面参数和激活函数， 进一 步更新所述神经网络模型。 4.如权利要求3所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 所述云端调 整所述车辆参数、 路面参数和激活函数， 将调整后的所述车辆参数、 路面参 数和激活函数发送给 车载平台， 进一 步更新所述神经网络模型； 所述车载平台根据所述当前车辆信息及当前路面信息计算得出当前车辆轮胎的第一 抓地力； 所述车载平台根据所述当前车辆信 息及当前路面信 息， 通过所述神经网络模型预测得 出当前车辆轮胎的第二 抓地力。 5.如权利要求 4所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 所述云端进一步获取当前的天气信 息、 路面施工信息， 调整所述车辆参数、 路面参数和 激活函数， 进一 步更新所述神经网络模型。 6.如权利要求1所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 所述当前 车辆信息包括车辆 重量、 转速、 转矩、 胎压和制动参数。 7.如权利要求1所述的车辆轮胎磨损的检测方法， 其特 征在于， 所述当前路面信息包括路面湿滑状态以及路基 状态。 8.一种车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 包括计算模块、 实时信息收集模块； 所述计算模块训练神经网络模型， 建立车辆信息、 路面信息与车辆轮胎磨损程度的数 据模型； 所述实时信息收集模块获取所述车辆的当前车辆信息以及所述车辆行驶的当前路面 信息； 所述计算模块根据所述当前车辆信息及当前路面信息计算得出当前车辆轮胎的第一 抓地力， 并根据所述当前车辆信息及当前路面信息， 通过所述神经网络模型预测得出当前权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374529 A 2车辆轮胎的第二 抓地力； 所述计算模块计算所述第 一抓地力与所述第 二抓地力的差值， 根据所述差值获取所述 车辆的轮胎磨损程度值。 9.如权利要求8所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述计算模块训练神经网络模型进一 步包括： 所述实时信 息收集模块收集车辆信 息和路面信 息， 训练得出对应的车辆参数和路面参 数， 将所述车辆参数和路面 参数带入激活函数， 得 出相应的车辆轮胎磨损程度。 10.如权利要求9所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述计算模块包括车 载平台和云端， 所述实时信 息收集模块将所述当前车辆信 息、 当前路面信 息和轮胎磨损程度值发送至 所述云端， 所述云端调整 所述车辆参数、 路面参数和激活函数， 进一步更新所述神经网络模 型。 11.如权利要求10所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述云端调 整所述车辆参数、 路面参数和激活函数， 将调整后的所述车辆参数、 路面参 数和激活函数发送给 所述车载平台， 所述车 载平台更新所述神经网络模型； 所述车载平台根据所述当前车辆信息及当前路面信息计算得出当前车辆轮胎的第一 抓地力； 所述车载平台根据所述当前车辆信 息及当前路面信 息， 通过所述神经网络模型预测得 出当前车辆轮胎的第二 抓地力。 12.如权利要求1 1所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述云端进一步获取当前的天气信 息、 路面施工信息， 调整所述车辆参数、 路面参数和 激活函数， 所述车 载平台更新所述神经网络模型。 13.如权利要求8所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述实时信 息收集模块获取的当前车辆信 息包括车辆重量、 转速、 转矩、 胎压和制动参 数。 14.如权利要求8所述的车辆轮胎磨损的检测系统， 其特 征在于， 所述实时信息收集模块获取的所述当前路面信息包括路面湿滑状态以及路基 状态。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374529 A 3