用于确定轮胎充气压力损失的系统和方法与流程

用于确定轮胎充气压力损失的系统和方法
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2020年12月8日提交的标题为“用于确定轮胎充气压力损失的系统和方法(systems and methods for determining tire inflation pressure loss)”的第63/122,800号美国临时专利申请的优先权，所述申请的全部内容出于所有目的以全文引用的方式并入本文。
技术领域
3.本公开涉及用于轮胎充气压力损失预测系统的系统和方法。


背景技术：

4.车辆的轮胎压力监测系统(tpms)监测每个轮胎的压力，并在轮胎压力值下降到低于特定阈值时向驾驶员发出警报。然而，如果轮胎受损(例如，轮胎上有钉子或气门杆损坏)并且客户对轮胎充气，则轮胎压力将由于损坏而继续下降，并且低压警示灯将再次被重新激活(例如，在几天或几周内)。
5.来自tpms的警告是基于轮胎的实时充气压力值。不考虑轮胎充气压力数据的历史时间序列。客户不知道轮胎是否有缺陷或者压力下降是否是由于正常维护。在达到tpms阈值之前没有早期异常泄漏警告。


技术实现要素：

6.本公开涉及用于轮胎充气压力损失预测系统的系统和方法，所述轮胎充气压力损失预测系统利用tpms充气压力数据的历史时间序列来在轮胎充气压力下降到低于当前tpms低压阈值之前检测到异常充气压力损失。这可以通过使用从车载车辆调制解调器(或其他无线连接)发送到云的轮胎充气压力数据来实现。也就是说，为了克服上述挑战，所提出的系统和方法利用历史轮胎压力来开发轮胎压力预测算法。所述算法使用车辆中所有轮胎的轮胎充气压力、测量日期和时间以及环境温度数据来消除日温变化对轮胎充气压力的影响。可以使用发出信号时的车辆纬度和经度从车辆传感器数据或外部天气数据服务中提取环境温度。
7.所述算法可以被设计成与tpms警告互补，并且在一些情况下，tpms警告可以取代任何轮胎泄漏消息。
8.所提出的轮胎预测算法可以在车辆上、在云中或其组合中实施。例如，车辆上的一个或多个处理器或模块可以实施本文公开的系统和方法。同样地，来自车辆的信息可以通过云传输至一个或多个服务提供商服务器。可以经由车载显示器或hmi或移动应用程序、文本和/或电子邮件中的通知向客户发送消息。
9.在一个示例中，利用时间序列数据，轮胎预测算法可能够在充气压力值下降到低于当前tpms警示灯阈值之前检测到异常泄漏。因此，可以向客户发送早期警告以提高轮胎和车辆的可靠性，并避免由轮胎漏气造成的不便和停机。更重要的是，利用时间序列数据，
轮胎预测算法可能够判断轮胎压力下降速率是否正常以及轮胎是否需要特殊保养和检查。如果充气压力下降速率明显高于平均充气压力下降速率，则轮胎可能已经受损。因此，系统可能够向客户发送可执行消息，例如“轮胎需要充气”或“轮胎需要检查和/或修理”，以识别哪些轮胎可能受损。
10.可以通过任何数量的不同方式来识别缓慢泄漏。作为一个示例，可以通过将车辆的一个轮胎的轮胎压力数据与另一个轮胎的轮胎压力数据进行比较来识别轮胎中的缓慢泄漏。例如，可以针对车辆的每个轮胎随时间推移而收集数据。在一些情况下，可以将线性拟合应用于数据，以便确定与数据相关联的斜率。此斜率可以指示所述特定轮胎的轮胎压力随时间推移的变化率。如果与车辆的一个(或多个)特定轮胎相关联的斜率的绝对值(如果轮胎正在经历泄漏，则斜率将为负)比与其他轮胎相关联的斜率高阈值量，则这可以提供轮胎正在经历缓慢泄漏的指示。
11.可以识别缓慢泄漏的方式的另一个示例可以包括将车辆的一个轮胎的轮胎压力数据与所述同一轮胎和/或其他轮胎的历史轮胎压力数据进行比较。此历史轮胎压力数据可以本地存储在车辆处或远程数据库处。比较可以涉及将数据与仅与所述特定车辆相关联的历史数据(例如，vin特定数据)进行比较，或者可以应用于例如使用相同类型的轮胎的相同品牌/型号/年份的所有车辆。在一些情况下，可以采用与车辆的不同轮胎相关联的数据之间的比较以及当前数据与历史数据之间的比较的组合。另外，可以执行任何其他类型的比较或确定以识别缓慢泄漏。也就是说，上文提供的示例不意图以任何方式进行限制。
12.在一些情况下，还可以对车辆的各种轮胎的轮胎压力数据进行后处理以考虑可能影响数据的外部因素。此类外部因素的示例可以包括温度、高度、路面状况、大气压力、太阳负荷、车辆负荷和/或任何其他因素。例如，与较冷的轮胎相比，较热的轮胎可能与较高的轮胎压力相关联。可以使用车辆传感器、第三方数据和/或关于车辆位置的信息来考虑这些因素。例如，可以从第三方服务接收温度信息。温度信息也可以由包括在车辆内部和/或外部和/或车辆轮胎的内部空腔内部的温度传感器捕获。高度信息可以从车辆所包括的高度计获得，或者可以基于与车辆相关联的位置信息来确定，所述位置信息可以对照包括与给定位置相关联的高度的数据库进行交叉参考。例如，可以确定车辆的全球定位系统(gps)位置并对照这种数据库进行交叉参考。
13.所述算法还可以考虑可能由车辆的一个或多个轮胎的轮胎压力的有意变化引起的轮胎压力数据的任何变化。例如，由于用户手动地向轮胎添加空气或从轮胎中去除空气，轮胎可能经历轮胎压力的明显变化。作为另一个示例，用户可能旋转车辆的轮胎或在车辆上安装新轮胎。如果传感器位于车辆中的固定位置(例如，如果车辆有四个轮胎，则一个传感器可以捕获左前轮胎的数据，一个传感器可以捕获右前轮胎的数据等等)，则如果旋转或更换轮胎，则传感器读数可能因此改变不可忽略的量。为了考虑这些类型的变化，所述算法可以分析轮胎压力数据并寻找轮胎压力数据之间的线性关系。如果包括在数据捕获的给定时间范围内的数据点之间的关系指示不同类型的关系(例如，阶梯函数关系)，则此变化可以指示例如上述那些的有意场景。为了说明这个问题，如果识别出数据点中的此类关系，则可以忽略与所述时间点相关联的任何数据以及任何先前数据，并且所述算法可以通过仅使用在所述给定数据点之后接收到的数据点来重置轮胎压力分析。这仅是可以如何考虑此类有意改变的一个示例，并且不意图以任何方式进行限制。
14.在一些实施例中，如果确定在车辆的一个或多个轮胎中发生缓慢泄漏，则可以向与车辆相关联的用户呈现警报。警报可以以任何数量的不同方式呈现。例如，可以通过移动装置应用程序和/或通过车辆本身呈现警报。如果警报通过车辆呈现，则它可以呈现在车辆的人机界面(hmi)、车辆仪表板上的视觉指示、听觉指示上和/或可以以任何其他方式呈现。警报可以包括可能与用户相关的任何信息，例如经历缓慢泄漏的特定轮胎、泄漏速率、直到轮胎压力将达到阈值轮胎压力水平的时间、轮胎泄漏来源的位置和/或任何其他信息。
15.应注意，虽然为了一致性起见，本文可以参考识别轮胎中的缓慢泄漏，但是本文描述的这些系统和方法也可以类似地应用于可能经历缓慢泄漏的车辆的任何其他方面。例如，这些相同的系统和方法可以适用于车辆流体，例如发动机油、变速器油、冷却剂等。
附图说明
16.参考附图阐述具体实施方式。相同附图标记的使用指示类似或相同的部件或元件；然而，也可以使用不同的附图标记来指示可能类似或相同的部件或元件。本公开的各种实施例可以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。取决于上下文，使用单数术语来描述元件或部件可以涵盖复数数量的此类元件或部件，并且反之亦然。
17.图1示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性系统。
18.图2示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性流程图。
19.图3a到图3b示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
20.图4示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
21.图5示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
22.图6示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
23.图7示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
24.图8示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
25.图9示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。
26.图10示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性方法。
27.图11示出根据本公开的一个或多个实施例的计算系统的示例。
具体实施方式
28.转向附图，图1示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性系统100。在一些实施例中，系统100可以至少包括车辆102、轮胎缓慢泄漏(tsl)服务130和/或可以与用户152相关联的装置150。应注意，系统100的任何元件可以与关于图11的机器1100描述的任何硬件部件相关联。
29.在一些实施例中，车辆102可以包括无人驾驶自主车辆和/或驾驶员操作的车辆。车辆还可以包括内燃发动机(ice)，可以是混合动力车辆，或者可以是全电动车辆。车辆102可以包括与车辆的一个或多个轮胎(图中未描绘)相关联的至少一个或多个轮胎传感器110。在一些情况下，车辆102的每个轮胎可以与至少一个传感器110相关联。此类传感器的示例可以包括轮胎压力传感器、温度传感器和/或可以用于捕获关于轮胎本身和/或可能影响轮胎的轮胎压力的外部因素的信息的任何其他类型的传感器。传感器110可以位于车辆
102的车厢内部、车辆102的外部、车辆102的轮胎内部、车辆102的轮胎外部和/或任何其他位置。传感器110可以捕获任何前述数据(和/或任何其他数据)，并且可以将数据提供给车辆102的一个或多个电子控制单元104(ecu)。车辆102还可以包括可能不一定与车辆102的轮胎相关联的任何其他数量的传感器。
30.一个或多个传感器110捕获的任何数据(和/或任何其他数据)可以利用多个传输协议(例如，帧中继、互联网协议(ip)、传输控制协议(tcp)、用户数据报协议(udp)、超文本传输协议(http)等)中的任何一个经由网络接口装置/收发器使用传输介质在通信网络112上传输或接收。示例性通信网络可以包括局域网(lan)、广域网(wan)、分组数据网络(例如，互联网)、移动电话网络(例如，蜂窝网络)、普通老式电话(pots)网络、无线数据网络(例如，称为的电气和电子工程师协会(ieee)802.11系列标准、称为的ieee 802.16系列标准)、ieee 802.15.4系列标准以及对等(p2p)网络等。在示例中，网络接口装置/收发器可以包括一个或多个物理插座(例如，以太网插座、同轴插座或电话插座)或一根或多根天线以连接至通信网络112。在示例中，网络接口装置/收发器可以包括多根天线以使用以下至少一者无线地通信：单输入多输出(simo)技术、多输入多输出(mimo)技术或多输入单输出(miso)技术。术语“传输介质”应视为包括能够存储、编码或载送供执行的指令并且包括数字或模拟通信信号的任何无形介质或用于促进此类软件的通信的其他无形介质。应注意，虽然附图可以将特定类型的信号(例如，“蜂窝信号”、“can信号”等)示出为与系统的特定部分相关联，但是这些仅是示例性的，并且不意图是限制性的。
31.tsl服务130可以是后端系统。tsl服务130可以与车辆102、可以与用户152相关联的移动装置150和/或系统100的任何其他部分介接。在一些情况下，tsl服务130可以负责执行本文描述的与进行缓慢泄漏确定和/或向用户呈现警报相关联的任何操作(例如，关于图2、图8描述的操作，和/或本文所述的任何其他操作)。
32.装置150可以包括任何类型的用户装置，例如智能电话、膝上型计算机、台式计算机、平板计算机和/或任何其他类型的装置。装置150可能够运行应用程序。例如，装置150可以包括可以用于在车辆102的一个或多个轮胎正在经历缓慢泄漏状况时向用户152显示的应用程序。应用程序可以包括可能与用户相关的任何信息，例如空气从轮胎泄漏的速率、直到轮胎压力超过阈值的时间量，和/或任何其他相关信息。
33.图2示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性流程图200。流程图200可以示出可以与本文描述的系统和方法相关联地执行的操作的高级概述。然而，流程图200中描绘的操作不意图以任何方式进行限制，并且任何其他操作也可以是适用的。如图所示，一些操作可以涉及可以执行以便更新数据库204的批处理。在一些情况下，数据库204可以包括各种不同车辆的各种轮胎的轮胎压力信息。例如，特定车辆的轮胎压力数据可以与车辆的车辆识别号码(vin)或任何其他类型的标识符相关联地存储。也就是说，数据库204可以基于从车辆获得的轮胎压力读数来存储所述车辆的历史轮胎压力信息。数据库204还可以存储其他类型的信息，例如适用于特定车辆的阈值，和/或任何其他类型的信息。
34.批处理可以至少包括泄漏检测操作(例如，操作202)和/或泄漏清除操作(例如，操作206)。泄漏检测可以指检测轮胎泄漏的服务的一部分。泄漏清除可以指单独的算法，仍然是整个泄漏检测系统的一部分，其以统计方式检查轮胎压力时间序列行为的变化。如果检测到变化，则可以假设客户对所关注轮胎执行了干预。算法中的结果可能是泄漏检测算法
自身针对“已清除”的轮胎重置。
35.关于流程图200描述的操作还可以涉及使用消息传递表210。消息传递表可以是内部数据库，所述内部数据库记录来自算法的所有泄漏决策以及哪些轮胎具有传递到用户装置的应用程序上的相关联消息。消息传递表210可以用于监测轮胎泄漏服务并测量关键性能指标。另外，仪表板220可以用作用于监测算法性能和有效性的内部工具。仪表板220可以帮助诊断算法的问题或识别可以进行增强的地方。
36.最后，在一些情况下，与流程图200相关联地执行的操作还可以包括实时操作(例如，操作208、214、216和/或218)。这些实时过程可能涉及在车辆使用期间(和/或甚至也在车辆未使用时)实时执行的操作。例如，这些操作可以包括从车辆传感器收集轮胎压力数据或与其他外部因素(例如，如本文所述的外部因素或其他因素)相关的数据、进行实时轮胎泄漏确定、向客户提供警报等。在一些情况下，实时操作可以包括向车辆健康警报(vha)216发送消息。vha 216可以是类似于对实时消息进行操作的pae的系统。vha专注于从车辆发送至云的诊断警报。然后，vha处理警报并向用户移动装置上的应用程序或车队远程信息处理应用程序发送消息。vha可以包括将消息传递到不同用户界面的大部分基础设施，因此pae可以简单地将消息传递到vha，并让vha处理消息协调。然而，涉及使用pae和vha的这种特定配置可能不一定旨在是限制性的。
37.图3a至图3b示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图，其示出示例性轮胎压力数据。从图3a开始，曲线图300包括与轮胎压力读数相关联的y轴302和与时间相关联的x轴304。因此，曲线图300示出了随时间推移的轮胎压力读数。曲线图300可以包括各种数据点，例如数据点306和数据点307，所述数据点可以指示各个时间点处的轮胎压力读数。例如，数据点306可以表示在第一时间的轮胎压力读数，并且数据点307可以表示在第二时间的轮胎压力读数。曲线图300还可以示出线性拟合308，其可以是数据点的总体斜率趋势的最接近的线性表示。例如，如曲线图300所示，数据点通常表现出轮胎压力随时间推移的下降趋势，这产生具有负斜率的线性拟合。线性拟合308提供由数据点表示的轮胎的轮胎压力随时间推移而变化(增加、减小或保持不变)的速率的表示。在高层次上(本文描述了更具体的实施细节)，此线性拟合308的斜率可以用于确定特定轮胎中是否正在发生缓慢泄漏。
38.在一些情况下，还可以对针对车辆的各种轮胎获得的原始轮胎压力数据进行后处理以考虑可能影响数据的外部因素。此类外部因素的示例可以包括温度、高度、路面状况、大气压力、太阳负荷、车辆负荷和/或任何其他因素。例如，较热的轮胎可能与较高的轮胎压力相关联。可以使用车辆传感器、第三方数据和/或关于车辆位置的信息来考虑这些因素。例如，可以从第三方服务接收温度信息。温度信息也可以由包括在车辆内部和/或外部和/或车辆轮胎的内部空腔内部的温度传感器捕获。高度信息可以从车辆所包括的高度计获得，或者可以基于与车辆相关联的位置信息来确定，所述位置信息可以对照包括与给定位置相关联的高度的数据库进行交叉参考。例如，可以确定车辆的gps位置并对照这种数据库进行交叉参考。
39.转向图3b，曲线图310还可以包括与轮胎压力读数相关联的y轴312和与时间相关联的x轴314。曲线图310还可以包括各种数据点316，所述数据点也可以与线性拟合相关联。曲线图310可以用于示出由这些系统和方法产生的分析和警报可以补充由tpms提供的指示充气不足轮胎和/或漏气轮胎的警报。例如，tpms可以与阈值轮胎压力318相关联。低于此阈
值轮胎压力318，可以触发tpms以指示轮胎可能是充气不足轮胎和/或漏气轮胎。然而，即使在这种情况发生之前，本文所述的系统和方法也可以分析轮胎压力数据的线性拟合，以便在触发tpms漏气轮胎指示之前识别轮胎中是否正在发生缓慢泄漏。
40.图4示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图400，其示出轮胎充气事件。曲线图400还可以包括与轮胎压力读数相关联的y轴402和与时间相关联的x轴404。曲线图400还可以包括各种数据点406。曲线图400可以用于示出轮胎压力读数可能由于例如用户向轮胎添加空气的外部事件而经历明显变化的场景。例如，如曲线图408中所描绘，数据点406可指示轮胎压力读数的第一跳变408和第二跳变410。第一跳变408和第二跳变410可以指示用户可能正在向轮胎中添加空气，这可能导致轮胎压力数据在短时间段内经历明显的值增加。算法可以通过滤除数据点中的任何“阶跃变化”(例如，比线性变化更指示阶跃函数的趋势)来考虑数据的这些类型的变化。例如，如果在数据中识别出明显的数据变化(例如，第一跳变408和第二跳变410)，则在缓慢泄漏分析中可以忽略在所述时间点之前捕获的任何数据。以这种方式，算法可以基本上“重置”分析以考虑由外部事件产生的新的基线轮胎压力水平。至少图5和图7提供关于可以如何在数据点集合内识别数据关系的阶跃函数类型的额外细节。
41.图5示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。所述曲线图提供关于可以如何确定轮胎压力数据的明显变化是否实际上指示阶跃函数关系或者数据点中的一个是否仅仅是异常值的额外细节。如上所述，确定两个或更多个数据点之间的轮胎压力变化超过特定阈值可以指示对轮胎压力的有意调整(例如，用户向轮胎中添加空气)，并且因此，此数据和/或任何先前的数据可被忽略以考虑这种有意变化。然而，在一些情况下，两个数据点之间的轮胎压力差可能超过此特定阈值，但是所述变化实际上可能由异常数据点而不是对轮胎的轮胎压力的有意调整引起。此场景在曲线图500中示出。在曲线图500中，数据点502与数据点504之间的差最初可能看起来指示阶跃函数关系，然而，所述差实际上是数据点504为整个数据点集合中的其他数据点的异常值的结果。为了检测这种类型的场景，可以将各个数据点与附近的数据点(例如，在与捕获潜在异常数据点时类似的给定时间范围内捕获的数据点)进行比较。例如，如曲线图500中所描绘，可以将数据点504与在数据点504之后捕获的第一数据点集合508中的一个或多个其他数据点进行比较。通过进行这种比较，可以确定数据点504中指示的轮胎压力明显大于第一数据点集合508中的所有其他数据点。基于此，可以确定数据点504是异常值，并且实际上并不指示轮胎压力读数的阶跃函数类型变化。
42.虽然曲线图500示出其中变化实际上由异常数据点而不是对轮胎的轮胎压力的有意调整引起的场景，但是曲线图510示出其中变化实际上指示阶跃函数的场景的示例。如曲线图510所示，数据点512与数据点514之间的差可类似于曲线图500的数据点502与数据点504之间的差。然而，在曲线图510中，数据点514与在数据点514之后获取的第二数据点集合516之间的差在量值上可能比曲线图500中数据点504与第一数据点集合508之间的差更接近。数据点514与第二数据点集合516之间的这种相似性可以指示数据点514可能不是异常值，并且数据点512与数据点514之间的差实际上可以指示轮胎压力读数的阶跃函数变化。
43.图6示出根据本公开的一个或多个实施例的曲线图600。曲线图600可以提供可以如何确定轮胎正在经历缓慢泄漏的一个示例。在此示例中，可以通过将与车辆的一个轮胎
相关联的轮胎压力数据和与车辆的一个或多个其他轮胎相关联的轮胎压力数据进行比较来识别缓慢泄漏。曲线图600可以描绘车辆的四个不同轮胎的轮胎压力读数数据集。例如，曲线图600包括第一轮胎的第一数据集602、第二轮胎的第二数据集604、第三轮胎的第三数据集606、第四轮胎的第四数据集608。所述算法可以比较与车辆的每个轮胎的数据集相关联的轮胎压力读数，以便确定特定轮胎是否正在经历缓慢泄漏状况。这种比较可以以任何数量的不同方式进行。例如，可以在不同时间获取不同数据集的斜率并将其彼此进行比较。作为第二示例，可以比较同时从不同轮胎获取的原始轮胎压力数据点。作为第三示例，可以比较数据点集合，例如在给定时间范围内给定轮胎的一组数据点的平均值。如果这些比较中的任一者揭示与轮胎中的一个或多个相关联的数据与其他轮胎的数据相差超过阈值量，则这可能指示一个或多个轮胎正在经历缓慢泄漏状况。作为一个示例，如果所述比较涉及不同数据集的线性拟合的斜率比较，则在第一时间范围608内获取的第三轮胎的第三数据集606的斜率(或斜率的绝对值)可以大于阈值量，所述阈值量大于车辆的其他三个轮胎的数据集的斜率(或斜率的绝对值)。这可能指示第三轮胎正在经历缓慢泄漏。
44.可以识别缓慢泄漏的方式的另一个示例可以包括将车辆的一个轮胎的轮胎压力数据与所述同一轮胎和/或其他轮胎的历史轮胎压力数据进行比较。此历史轮胎压力数据可以本地存储在车辆处或远程数据库处。比较可以涉及将数据与仅与所述特定车辆相关联的历史数据(例如，vin特定数据)进行比较，或者可以应用于例如使用相同类型的轮胎的相同品牌/型号/年份的所有车辆。在一些情况下，可以采用与车辆的不同轮胎相关联的数据之间的比较以及当前数据与历史数据之间的比较的组合。另外，可以执行任何其他类型的比较或确定以识别缓慢泄漏。也就是说，上文提供的示例不意图以任何方式进行限制。
45.图7示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图(例如，曲线图700和曲线图710)。曲线图700和曲线图710可以示出在确定轮胎压力读数数据的集合是指示轮胎压力读数的线性变化还是轮胎压力读数的非线性变化时使用统计数据来进一步辅助算法。在一些情况下，可以使用任何统计分析来进行这种确定。例如，杜宾—瓦特森检验(durbin-watson test)是可以确定数据的线性的一种方式。杜宾—瓦特森检验可以是回归分析的残差的自相关(也称为序列相关)的量度。自相关是时间序列在连续时间间隔内的相似性。它可能导致对标准误差的估计不足，并且可能导致认为预测值是重要的，而实际情况并非如此。继续此特定示例，通过确定线性拟合线上方和线性拟合线下方的数据点的比率，可以使用杜宾—瓦特森检验来确定轮胎压力读数集合的线性度。例如，如果线性拟合上方与线性拟合下方不存在相对类似数量的数据点，则这可指示数据可能无法正确地表示为表示线性趋势的数据。
46.曲线图700示出轮胎压力读数数据的集合指示轮胎压力读数的非线性变化的场景。如曲线图700所示，轮胎压力读数可以包括第一数据点集合702，所述第一数据点集合包括低于最接近线性拟合704的大量轮胎压力读数。这可能导致较低的杜宾—瓦特森值。在一些情况下，可以使用杜宾—瓦特森值的阈值范围来确定数据集的线性度。例如，杜宾—瓦特森检验提供0到4之间的分数。值2表示无自相关和线性模式。接近0的值指示正自相关，并且接近4的值指示负自相关。这仅仅是可能适用的值的一个非限制性示例，并且也可以使用任何其他值和/或分数范围。杜宾—瓦特森
47.相比之下，曲线图710示出轮胎压力读数数据的集合指示轮胎压力读数的线性变
化的场景。例如，与在同一时间范围内的线性拟合的一侧上包括大量数据点的曲线图700相比，曲线图710包括线性任一侧上相对均匀数量的数据点714(如由第二数据点集合712和第三数据点集合714表示)。与曲线图700中的情况相比，这可能导致更高的杜宾—瓦特森值。
48.图8示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图。曲线图(例如，曲线图800和曲线图810)可以示出置信区间可以用于针对车辆的任何给定轮胎捕获的轮胎压力读数。这可以允许算法考虑数据捕获中的任何误差。如曲线图800所示，每个单独的轮胎可以与其自身的置信区间相关联。例如，第一轮胎可以具有第一置信区间802，第二轮胎可以具有第二置信区间804，第三轮胎可以具有第三置信区间806，第四轮胎可以具有第四置信区间808。置信区间的数量也可以根据所分析的轮胎数量而变化。在一些情况下，置信区间可以与针对给定轮胎捕获的轮胎压力读数数据集的确定斜率相关联。然而，如果不采用轮胎压力读数的斜率来识别缓慢泄漏状况，则置信区间也可以与任何其他类型的数据一起采用。使用第一轮胎的置信区间802作为示例，置信区间802可以包括平均斜率814，所述平均斜率可以形成所述车辆的给定轮胎读数集的斜率的总体表示。然而，平均斜率的使用不意图进行限制，并且可以使用任何其他统计值(例如，平均值、中值等)。置信区间802还可以包括高于和低于平均斜率814的值的范围816，其由表示范围816中最大轮胎压力读数的上限810和表示范围816中最低轮胎压力读数的下限812表示。应注意，在曲线图800和820内，沿着y轴进一步远离零点移动示出在正方向上移动并且更接近零点移动是朝向负方向的。因此，绘制的平均斜率值可能不表示斜率的绝对值，而是可以表示斜率的带符号值。这可能是更接近y轴的零点的平均斜率值(例如，平均斜率814)更指示缓慢泄漏的原因，因为所述轮胎可能与比其他轮胎的平均斜率值更大负值的斜率相关。
49.在建立置信区间的情况下，为了在进行缓慢泄漏确定时考虑误差，可以将与确定为潜在地经历缓慢泄漏的特定轮胎相关联的轮胎压力读数的下限和与车辆相关联的另一个轮胎的置信区间的下限进行比较。例如，如曲线图800所示，与置信区间802相关联的第一轮胎可能潜在地经历缓慢泄漏，因为轮胎压力数据的斜率可能是比另三个轮胎的轮胎压力数据的斜率更大的负斜率。为了确认这不是与读数相关联的误差的结果，可以将第一置信区间802的上限810和与第二轮胎相关联的第二置信区间804的第二下限818进行比较。在曲线图800所示的场景中，与第一轮胎相关联的第一置信区间802的上限810高于与第二轮胎相关联的第二置信区间804的第二下限818。鉴于此，可以确定在第一轮胎内未发生缓慢泄漏状况，因为第一轮胎和第二轮胎的置信区间在某种程度上重叠。
50.曲线图820可以示出其中可以确定即使考虑误差时考虑到了置信区间也仍然可以确定第一轮胎正在经历缓慢泄漏的场景。例如，曲线图820可以描绘可以与相同的第一轮胎相关联的第五置信区间822和与相同的第二轮胎相关联的第六置信区间824。然而，曲线图820可示出与第一轮胎相关联的第五置信区间822的上限826小于与第二轮胎相关联的第六置信区间824的下限828。在这种情况下，可以确定，即使考虑到轮胎压力数据的误差，第一轮胎的轮胎压力数据的斜率也可指示第一轮胎中的缓慢泄漏。
51.图9示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性曲线图900。切割区域902可以识别由曲线图900的轴线限定的平面中的区域，确定此区域的泄漏足以将消息传递到客户。在一些情况下，如果检测到的泄漏属于此区域之外，则不发送消息。
52.图10示出根据本公开的一个或多个实施例的示例性方法1000。在框1002处，方法
1000可以包括接收车辆的第一轮胎在第一时间的第一轮胎压力数据。在框1004处，方法1000可以包括接收第一轮胎在第二时间的第二轮胎压力数据。在框1006处，方法1000可以包括基于第一轮胎压力数据与第二轮胎压力数据之间的关系来识别第一轮胎中的缓慢泄漏。在框1008处，方法1000可以包括使得向用户发送警报。
53.图11描绘根据本公开的一个或多个示例性实施例的可以在其上执行一个或多个技术(方法)中的任一者的示例性机器1100的框图。在其他实施例中，机器1100可以操作为独立的装置，或者可以与其他机器连接(例如，联网)。在联网部署中，机器1100可以作为服务器机器、客户端机器或以上两者在服务器-客户端网络环境中操作。在示例中，机器1100可以充当对等(p2p)(或其他分布式)网络环境中的对等机器。机器1100可以是个人计算机(pc)、平板pc、机顶盒(stb)、个人数字助理(pda)、移动电话、可穿戴计算机装置、网络设备、网络路由器、交换机或桥接器，或能够执行指令(连续或以其他方式)的任何机器，所述指令指定将要由所述机器(例如，基站)采取的动作。此外，虽然仅说明单个机器，但术语“机器”还应被视为包括单独地或联合地执行用于执行本文论述的方法中的任何一者或多者的一组(或多组)指令的任何机器集合，本文论述的方法例如为云计算、软件即服务(saas)或其他计算机群集配置。
54.本文描述的示例可以包括逻辑或许多部件、模块或机构，或者可以在逻辑或许多部件、模块或机构上操作。模块是能够在操作时执行指定操作的有形实体(例如，硬件)。模块包括硬件。在示例中，硬件可以特定被配置成执行特定操作(例如，硬连线)。在另一示例中，硬件可以包括可配置的执行单元(例如，晶体管、电路等)和含有指令的计算机可读介质，其中所述指令配置所述执行单元以当在操作中时执行特定操作。可以在执行单元或加载机构的引导下进行所述配置。因此，当装置在操作时，执行单元通信地耦合至计算机可读介质。在此示例中，执行单元可以是多于一个模块的成员。例如，在操作下，可以在一个时间点通过第一组指令配置执行单元以实施第一模块，并且在第二时间点通过第二组指令重新配置执行单元以实施第二模块。
55.机器(例如，计算机系统)1100可以包括硬件处理器1102(例如，中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、硬件处理器核心，或其任何组合)、主存储器1104和静态存储器1106，它们中的一些或全部可以经由互连(例如，总线)1108彼此通信。机器1100还可以包括图形显示装置1110、字母数字输入装置1112(例如，键盘)和用户接口(ui)导航装置1114(例如，鼠标)。在示例中，图形显示装置1110、字母数字输入装置1112和ui导航装置1114可以是触摸屏显示器。机器1100可以另外包括存储装置(即，驱动单元)1116、耦合至天线1130的网络接口装置/收发器1120，以及一个或多个传感器1128，例如全球定位系统(gps)传感器、罗盘、加速度计或其他传感器。机器1100可以包括输出控制器1134，例如串行(例如，通用串行总线(usb)、并行或其他有线或无线(例如，红外(ir)、近场通信(nfc)等)连接，以与一个或多个外围装置(例如，打印机、读卡器等)通信或控制所述一个或多个外围装置)。
56.存储装置1116可以包括机器可读介质1122，其上存储由本文描述的技术或功能中的任何一者或多者体现或利用的一个或多个数据结构或指令集1124(例如，软件)。指令1124还可以在机器1100执行所述指令期间完全或至少部分地驻留在主存储器1104内、静态存储器1106内或硬件处理器1102内。在示例中，硬件处理器1102、主存储器1104、静态存储器1106或存储装置1116中的一者或任何组合可以构成机器可读介质。
57.虽然将机器可读介质1122说明为单个介质，但术语“机器可读介质”可以包括被配置成存储一个或多个指令1124的单个介质或多个介质(例如，集中或分布式数据库，和/或相关联的缓存和服务器)。
58.各种实施例可以完全或部分地以软件和/或固件实施。此软件和/或固件可以采用包含在非暂时性计算机可读存储介质中或上的指令的形式。然后，可以由一个或多个处理器读取和执行那些指令，以实现本文所述的操作的执行。指令可以是任何合适的形式，例如但不限于源代码、编译代码、解释代码、可执行代码、静态代码、动态代码等。这种计算机可读介质可以包括用于以可由一个或多个计算机读取的形式存储信息的任何有形非暂时性介质，例如但不限于只读存储器(rom)；随机存取存储器(ram)；磁盘存储介质；光学存储介质；快闪存储器等。
59.术语“机器可读介质”可以包括具有以下性质的任何介质：能够存储、编码或载送供机器1100执行的指令；以及致使机器1100执行本公开的技术中的任何一者或多者；或者能够存储、编码或载送由此类指令使用或与此类指令相关联的数据结构。非限制性机器可读介质示例可以包括固态存储器以及光学和磁性介质。在示例中，大规模机器可读介质包括拥有多个具有静止质量的颗粒的机器可读介质。大规模机器可读介质的特定示例可以包括非易失性存储器，例如半导体存储器装置(例如，电可编程只读存储器(eprom)，或电可擦除可编程只读存储器(eeprom))和快闪存储器装置；磁盘，例如内部硬盘和可移除盘；磁光盘；以及cd-rom和dvd-rom盘。
60.指令1124可以进一步利用多个传输协议(例如，帧中继、互联网协议(ip)、传输控制协议(tcp)、用户数据报协议(udp)、超文本传输协议(http)等)中的任何一个经由网络接口装置/收发器1120使用传输介质在通信网络1126上传输或接收。示例性通信网络可以包括局域网(lan)、广域网(wan)、分组数据网络(例如，互联网)、移动电话网络(例如，蜂窝网络)、普通老式电话(pots)网络、无线数据网络(例如，称为的电气和电子工程师协会(ieee)802.11系列标准、称为的ieee 802.16系列标准)、ieee 802.15.4系列标准以及对等(p2p)网络等。在示例中，网络接口装置/收发器1120可以包括一个或多个物理插座(例如，以太网插座、同轴插座或电话插座)或一根或多根天线以连接到通信网络1126。在示例中，网络接口装置/收发器1120可以包括多根天线以使用以下至少一者无线地通信：单输入多输出(simo)技术、多输入多输出(mimo)技术或多输入单输出(miso)技术。术语“传输介质”应视为包括能够存储、编码或载送供机器1100执行的指令并且包括数字或模拟通信信号的任何无形介质，或用于促进此类软件的通信的其他无形介质。可以在各种实施方式中在需要时通过任何合适的次序来实施或执行以上描述和示出的操作和过程。另外，在特定实现方式中，可以并行地执行所述操作的至少一部分。此外，在特定实施方式中，可以执行比所描述的操作少或多的操作。
61.一些实施例可结合各种装置和系统使用，例如个人计算机(pc)、台式计算机、移动计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、平板计算机、服务器计算机、手持计算机、手持式装置、个人数字助理(pda)装置、手持式pda装置、车载装置、车外装置、混合装置、车辆装置、非车辆装置、移动或便携式装置、消费者装置、非移动或非便携式装置、无线通信站、无线通信装置、无线接入点(ap)、有线或无线路由器、有线或无线调制解调器、视频装置、音频装置、音频-视频(a/v)装置、有线或无线网络、无线区域网络、无线视频区域网络(wvan)、局域网
(lan)、无线lan(wlan)、个人局域网(pan)、无线pan(wpan)等。
62.一些实施例可结合以下使用：单向和/或双向无线电通信系统、蜂窝无线电-电话通信系统、移动电话、蜂窝电话、无线电话、个人通信系统(pcs)装置、包含无线通信装置的pda装置、移动或便携式全球定位系统(gps)装置、包含gps接收器或收发器或芯片的装置、包含rfid元件或芯片的装置、多输入多输出(mimo)收发器或装置、单输入多输出(simo)收发器或装置、多输入单输出(miso)收发器或装置、具有一根或多根内部天线和/或外部天线的装置、数字视频广播(dvb)装置或系统、多标准无线电装置或系统、有线或无线手持装置(例如，智能电话)、无线应用协议(wap)装置等。
63.一些实施例可结合遵循一个或多个无线通信协议的一种或多种类型的无线通信信号和/或系统使用，所述无线通信协议例如是射频(rf)、红外(ir)、频分复用(fdm)、正交fdm(ofdm)、时分复用(tdm)、时分多址(tdma)、扩展的tdma(e-tdma)、通用分组无线电服务(gprs)、扩展的gprs、码分多址(cdma)、宽带cdma(wcdma)、cdma 2000、单载波cdma、多载波cdma、多载波调制(mdm)、离散多音(dmt)、全球定位系统(gps)、wi-fi、wi-max、zigbee、超宽带(uwb)、全球移动通信系统(gsm)、2g、2.5g、3g、3.5g、4g、第五代(5g)移动网络、3gpp、长期演进(lte)、lte高级、gsm演进(edge)的增强数据速率等。其他实施例可在各种其他装置、系统和/或网络中使用。
64.另外，在本说明书和附图中，例如“存储区”、“存储装置”、“数据存储区”、“数据存储装置”、“存储器”、“存储库”以及与本公开的部件的操作和功能性相关的基本上任何其他信息存储部件的术语都指代存储器部件、体现在一个或若干个存储器装置中的实体或形成存储器装置的部件。应注意，本文所描述的存储器部件或存储器装置体现或包括可能够由计算装置读取或以其他方式访问的非暂时性计算机存储介质。此类介质可在用于存储信息的任何方法或技术中实现，所述信息例如机器可访问指令(例如，计算机可读指令)、信息结构、程序模块或其他信息对象。
65.除非另外明确说明，或者在所使用的上下文中以其他方式理解，否则诸如“能够”、“可以”、“可能”或者“可”等条件语言通常意图传达某些实现方式可以包括而其他实现方式不包括某些特征、元素和/或操作。因此，这种条件语言一般不意在暗示特征、元素和/或操作无论如何都是一个或多个实现方式所必需的，或者一个或多个实现方式必定包括用于在有或没有用户输入或提示的情况下判定这些特征、元素和/或操作是否被包括在任何特定实现方式中或者将在任何特定实现方式中执行的逻辑。
66.本文在本说明书和附图中已描述的内容包括系统、装置、技术和计算机程序产品单独地或组合地结合某些系统和方法的示例。当然，不可能为了描述本公开的各种元件的目的而描述可设想的部件和/或方法的每个组合，但是可认识到，所公开的元件的许多其他组合和排列是可能的。因此，可能明显的是，可在不脱离本公开的范围或精神的情况下对本公开做出各种修改。另外或作为替代方案，根据考虑本说明书和附图，以及如本文所呈现的对本公开的实践，本公开的其他实施例可能是明显的。本说明书和附图中提出的示例意图在所有方面都被视为是说明性的而不是限制性的。尽管本文使用了特定的术语，但是它们仅用于一般且描述性意义，而不是为了限制的目的。
67.根据本发明的一个实施例，计算机可执行指令还使处理器执行以下操作：接收车辆的第二轮胎的第三轮胎压力数据；以及接收第二轮胎的第四轮胎压力数据，其中识别第
一轮胎中的缓慢泄漏还基于确定第一轮胎压力数据与第二轮胎压力数据之间的差大于第三轮胎压力数据与第四轮胎压力数据之间的差。
68.根据本发明的一个实施例，识别第一轮胎中的缓慢泄漏还基于确定与第一轮胎相关联的第一轮胎压力数据集中的最大轮胎压力值小于与第二轮胎相关联的第二轮胎压力数据集中的最低轮胎压力值。
69.根据本发明的一个实施例，识别第一轮胎中的缓慢泄漏进一步基于与车辆相关联的历史轮胎压力数据。
70.根据本发明的一个实施例，计算机可执行指令还使处理器执行以下操作：接收第一轮胎的第五轮胎压力数据；接收第一轮胎的第六轮胎压力数据；确定第五轮胎压力数据与第六轮胎压力数据之间的差大于第一阈值量；以及基于确定所述差大于第一阈值量而滤除第六轮胎压力数据。
71.根据本发明的一个实施例，计算机可执行指令还使处理器执行以下操作：基于一个或多个外部因素来调整第一轮胎压力数据，所述一个或多个外部因素包括以下至少一者：高度和/或温度。