一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统的制作方法

1.本发明涉及物联网技术领域，具体为一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统。


背景技术：

2.随着物联网和大数据技术的发展，车辆轮胎自动定位系统逐渐成为了智能化车辆技术领域的研究热点。车辆轮胎的状态信息可以反映出车辆的实际情况，因此对车辆轮胎的实时监测和定位非常重要。然而，传统的车辆轮胎监测系统存在诸多问题，如信息反馈不及时、定位精度低、可靠性差等。为此，本发明提出了一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，以解决这些问题。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，该方法包括以下步骤：
5.步骤s1：采集车辆状态数据以及路面路况信息；
6.步骤s2：分析路面路况信息；
7.步骤s3：进一步分析车轮附近产生的震动数据图；
8.步骤s4：对车辆轮胎进行定位，并将定位信息传输显示在车辆显示屏上，便于驾驶员进行观察和操作。
9.根据上述技术方案，所述采集车辆状态数据以及路面路况信息的方法具体包括：
10.首先在车辆车身上部署数据采集模块，在车辆行驶过程中，通过数据采集模块采集车辆的位置、速度、加速度、姿态信息，并将数据通过物联网设备传输到物联网大数据平台上。
11.根据上述技术方案，所述步骤s1进一步通过地图数据库采集单元采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息，然后通过实时路况采集模块，实现车辆行驶过程中对车辆前方路面画面信息的采集。
12.根据上述技术方案，所述分析路面路况信息的方法包括以下步骤：
13.首先根据采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息对路况进行粗略判断，然后控制实时路况采集模块的介入力度；
14.进一步的，获取对路况进行粗略判断还可以结合道路已服役年限、最新修缮时间以及大数据反馈，从而可以在物联网大数据平台判断时，输出的结果更加精准。
15.根据上述技术方案，实时路况采集的方法为：利用车辆前方的摄像头阵列对行车路段进行拍摄，对采集到的视频进行预处理，包括去除噪声、亮度、对比度和颜色平衡调整、校正畸变和抠图等，以提高图像质量和准确度；然后提取颜色、形状特征；最后根据提取到
的特征，结合深度学习算法对路况识别，判断路面异常路况及异常路况所在位置。
16.根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括以下步骤：
17.当识别到车辆经过颠簸、坑洼路面时，获取识别到的颠簸、坑洼路面与车辆的相对位置，然后根据车辆每个车轮附近采集的数据；针对每个车轮建立震动数据图，分别将每个车轮相对加速度和姿态变化进行记录至震动数据图纵轴，然后横轴记录时间；接着分别提取每个车轮的震动数据图，提取对应加速度和姿态变化的振幅、相位以及震动事件时间点，将上述数据打包后与实施识别的路面路况进行匹配分析。
18.根据上述技术方案，所述步骤s3还包括：当分析路面路况发现车辆前方一处坑洼，然后车辆经过坑洼后，针对坑洼位置、大小及其时间点与各车辆轮胎震动数据包匹配识别，根据坑洼位置对不同车轮的影响力和影响时间，分析判断车轮信息，分析车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位的作用。
19.一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，该系统包括：
20.数据采集模块，适用于车辆行驶过程中采集车辆状态数据以及路面路况信息；
21.数据传输模块，用于将数据采集模块采集到的数据通过网络传输到物联网大数据平台上；
22.路面路况分析模块，用于根据采集到的状态数据进行路面路况信息的分析处理；
23.数据处理分析模块，用于提取车辆轮胎自动定位所需的信息，包括路面路况信息、车轮附近产生的震动数据图信息，然后处理后进行分析判断车轮位置；
24.定位模块，根据车辆状态数据和车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位；
25.显示模块，用于将车辆轮胎的位置和车辆的状态信息显示在屏幕上。
26.与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过结合路面路况信息，分析车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位的作用。大大提高定位准确度，同时根据路面状况信息对路况进行粗略判断，然后控制实时路况采集模块的介入力度可以有效降低系统使用成本可以广泛应用于汽车驾驶领域。
附图说明
27.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
28.图1为本发明实施例一提供的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法的步骤流程图；
29.图2为本发明实施例二提供的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统的模块组成示意图。
具体实施方式
30.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
31.实施例一，图1为本发明实施例一提供的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法的步骤流程图，本实施例可适用于车辆行驶过程中的车辆轮胎定位情况，该方法可以由本发明实施例提供的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统来执行，如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
32.s1、采集车辆状态数据以及路面路况信息；
33.示例性的，在本发明实施例中，首先在车辆车身上部署数据采集模块，在车辆行驶过程中，通过数据采集模块采集车辆的位置、速度、加速度、姿态等信息，并将数据通过物联网设备传输到物联网大数据平台上。具体的，在车辆每个车轮的侧上方均部署数据采集模块，其中数据采集模块包括定位单元、惯性测量单元、车载摄像模组等，利用多组数据采集模块进行数据采集，进而配合融合算法将多组数据合并，达到提高数据采集的准确性和可靠性的效果。
34.示例性的，数据采集模块进一步包括地图数据库采集单元和实时路况采集单元，通过地图数据库采集单元采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息，然后通过实时路况采集模块，实现车辆行驶过程中对车辆前方路面画面信息的采集。
35.s2、分析路面路况信息；
36.在本发生实施例中，将数据采集模块采集到的数据通过网络传输到物联网大数据平台上，然后根据采集到的状态数据进行路面路况信息的分析处理，具体分析处理方法为：
37.首先根据采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息对路况进行粗略判断，然后控制实时路况采集模块的介入力度；具体的，通过道路类型、道路等级、路面状况信息进行路况的判断；例如获取到车辆正在高速公路路段行驶，该信息传输到物联网大数据平台后，输出路况良好结果，并控制路况采集模块轻度介入进行实时路况的采集；当获取到的车辆正在乡间道路路段行驶，则输出较差结果，此时控制路况采集模块深度介入进行实时路况的采集。
38.进一步的，获取对路况进行粗略判断还可以结合道路已服役年限、最新修缮时间以及大数据反馈，从而可以在物联网大数据平台判断时，输出的结果更加精准，示例性的，获取到车辆在高速公路路段行驶，但是该路段服役年限时间超过系统设定阈值、且大数据反馈路况一般，则此时输出路况一般的结果，控制调整相应的介入力度。进而可以多方面考虑道路的综合路况，为实时路况的采集介入力度提供更精准的判断。同时通过根据不同路面路况的粗略判断后在适应性调整实时路况的采集介入力度，可以在高速公路、国道等路况良好路段时不必的数据积累，而在路况一般或较差时可以结合大数据技术并实时深度探索前方路况信息。
39.实时路况采集方法进一步包括：利用车辆前方的摄像头阵列对行车路段进行拍摄，对采集到的视频进行预处理，包括去除噪声、亮度、对比度和颜色平衡调整、校正畸变和抠图等，以提高图像质量和准确度。然后提取颜色、形状特征；最后根据提取到的特征，结合深度学习算法对路况识别，判断路面异常路况及异常路况所在位置。
40.s3、进一步分析车轮附近产生的震动数据图；
41.示例性的，在本发明实施例中，当识别到车辆经过颠簸、坑洼路面时，获取识别到的颠簸、坑洼路面与车辆的相对位置，然后根据车辆每个车轮附近采集的数据；针对每个车轮建立震动数据图，分别将每个车轮相对加速度和姿态变化进行记录至震动数据图纵轴，
然后横轴记录时间。接着分别提取每个车轮的震动数据图，提取对应加速度和姿态变化的振幅、相位以及震动事件时间点，将上述数据打包后与实施识别的路面路况进行匹配分析。
42.示例性的，分析路面路况发现车辆前方一处坑洼，然后车辆经过坑洼后，针对坑洼位置、大小及其时间点与各车辆轮胎震动数据包匹配识别，根据坑洼位置对不同车轮的影响力和影响时间，分析判断车轮信息。进而实现了结合路面路况信息，分析车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位的作用。大大提高定位准确度，同时根据路面状况信息对路况进行粗略判断，然后控制实时路况采集模块的介入力度可以有效降低系统使用成本可以广泛应用于汽车驾驶领域。
43.s4、对车辆轮胎进行定位，并将定位信息传输显示在车辆显示屏上，便于驾驶员进行观察和操作。
44.实施例二，本发明实施例二提供了一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，图2为本发明实施例二提供的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统的模块组成示意图，如图2所示，该系统包括：
45.数据采集模块，适用于车辆行驶过程中采集车辆状态数据以及路面路况信息；
46.数据传输模块，用于将数据采集模块采集到的数据通过网络传输到物联网大数据平台上；
47.路面路况分析模块，用于根据采集到的状态数据进行路面路况信息的分析处理；
48.数据处理分析模块，用于提取车辆轮胎自动定位所需的信息，包括路面路况信息、车轮附近产生的震动数据图信息，然后处理后进行分析判断车轮位置。
49.定位模块，根据车辆状态数据和车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位；
50.显示模块，用于将车辆轮胎的位置和车辆的状态信息显示在屏幕上。
51.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。
52.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤s1：采集车辆状态数据以及路面路况信息；步骤s2：分析路面路况信息；步骤s3：进一步分析车轮附近产生的震动数据图；步骤s4：对车辆轮胎进行定位，并将定位信息传输显示在车辆显示屏上，便于驾驶员进行观察和操作。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：所述采集车辆状态数据以及路面路况信息的方法具体包括：首先在车辆车身上部署数据采集模块，在车辆行驶过程中，通过数据采集模块采集车辆的位置、速度、加速度、姿态信息，并将数据通过物联网设备传输到物联网大数据平台上。3.根据权利要求2所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：所述步骤s1进一步通过地图数据库采集单元采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息，然后通过实时路况采集模块，实现车辆行驶过程中对车辆前方路面画面信息的采集。4.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：所述分析路面路况信息的方法包括以下步骤：首先根据采集车辆行驶过程中的道路类型、道路等级、路面状况信息对路况进行粗略判断，然后控制实时路况采集模块的介入力度；进一步的，获取对路况进行粗略判断还可以结合道路已服役年限、最新修缮时间以及大数据反馈，从而可以在物联网大数据平台判断时，输出的结果更加精准。5.根据权利要求4所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：实时路况采集的方法为：利用车辆前方的摄像头阵列对行车路段进行拍摄，对采集到的视频进行预处理，包括去除噪声、亮度、对比度和颜色平衡调整、校正畸变和抠图等，以提高图像质量和准确度；然后提取颜色、形状特征；最后根据提取到的特征，结合深度学习算法对路况识别，判断路面异常路况及异常路况所在位置。6.根据权利要求1所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：所述步骤s3进一步包括以下步骤：当识别到车辆经过颠簸、坑洼路面时，获取识别到的颠簸、坑洼路面与车辆的相对位置，然后根据车辆每个车轮附近采集的数据；针对每个车轮建立震动数据图，分别将每个车轮相对加速度和姿态变化进行记录至震动数据图纵轴，然后横轴记录时间；接着分别提取每个车轮的震动数据图，提取对应加速度和姿态变化的振幅、相位以及震动事件时间点，将上述数据打包后与实施识别的路面路况进行匹配分析。7.根据权利要求6所述的一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位方法，其特征在于：所述步骤s3还包括：当分析路面路况发现车辆前方一处坑洼，然后车辆经过坑洼后，针对坑洼位置、大小及其时间点与各车辆轮胎震动数据包匹配识别，根据坑洼位置对不同车轮的影响力和影响时间，分析判断车轮信息，分析车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位的作用。8.一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，其特征在于：该系统包括：
数据采集模块，适用于车辆行驶过程中采集车辆状态数据以及路面路况信息；数据传输模块，用于将数据采集模块采集到的数据通过网络传输到物联网大数据平台上；路面路况分析模块，用于根据采集到的状态数据进行路面路况信息的分析处理；数据处理分析模块，用于提取车辆轮胎自动定位所需的信息，包括路面路况信息、车轮附近产生的震动数据图信息，然后处理后进行分析判断车轮位置；定位模块，根据车辆状态数据和车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位；显示模块，用于将车辆轮胎的位置和车辆的状态信息显示在屏幕上。

技术总结
本发明公开了一种基于物联网大数据平台的车辆轮胎自动定位系统，包括数据采集模块，适用于车辆行驶过程中采集车辆状态数据以及路面路况信息；数据传输模块，用于将数据采集模块采集到的数据通过网络传输到物联网大数据平台上；路面路况分析模块，用于根据采集到的状态数据进行路面路况信息的分析处理；数据处理分析模块，用于提取车辆轮胎自动定位所需的信息，包括路面路况信息、车轮附近产生的震动数据图信息，然后处理后进行分析判断车轮位置；定位模块，根据车辆状态数据和车轮附近产生的震动数据图，实现车辆轮胎的自动定位，本发明，具有定位精确和效率高的特点。具有定位精确和效率高的特点。


技术研发人员：项大兵 苏宇 张舜
受保护的技术使用者：江苏路必达物联网技术有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/6/28