胎面磨损监视系统和方法与流程

2021-02-03 14:02:34|

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胎面磨损监视系统和方法
[0001]
相关申请的交叉引用
[0002]
本申请要求2018年6月14日提交的意大利专利申请no.102018000006322的优先权，其公开内容通过引用而并入于此。
技术领域
[0003]
本发明涉及一种用于胎面磨损监视的方法和系统，其能够估计胎面磨损并预测机动运载工具(例如，装配有内燃机的运载工具、混合动力运载工具、电动运载工具等)的轮胎的剩余胎面材料(rtm)。

背景技术：

[0004]
众所周知，机动运载工具的轮胎在使用时受到损坏；特别地，轮胎胎面受到磨损，这种磨损导致胎面花纹深度随时间的推移而减小。当胎面花纹深度达到一定的寿命终止胎面花纹深度时，应当更换轮胎，以免影响驾驶安全。
[0005]
遗憾地，许多驾驶员没有定期检查其机动运载工具的轮胎的胎面花纹深度，随之而来的风险是即使在一个或多个轮胎的胎面花纹深度已达到(或甚至更糟的是，已变得低于)寿命终止胎面花纹深度的情况下也继续驾驶，从而存在严重的安全风险。事实上，通常，普通驾驶员没有胎面花纹深度测量工具，并且可能忘记定期在轮胎店检查他/她的机动运载工具的轮胎。
[0006]
因此，在汽车行业，明显感觉到需要能够估计/预测rtm的技术。
[0007]
例如，在wo 2017/156213 a1和wo 2017/156216 a1中提供了这类已知解决方案，其分别涉及集成有预期胎面寿命指示系统的运载工具和驾驶伴侣胎面寿命指示系统。特别地，这两个国际申请公开了用于监视轮胎胎面寿命的计算机实现方法，该方法包括：
[0008]
·
由一个或多个处理器接收与一个或多个胎面花纹深度测量相关联的数据，该一个或多个胎面花纹深度测量由运载工具外部的测量装置进行，该一个或多个胎面花纹深度测量描述了运载工具的至少一个轮胎的至少一个胎面的胎面花纹深度；
[0009]
·
由一个或多个处理器将相应时间值或距离值与一个或多个胎面花纹深度测量中的各胎面花纹深度测量相关联；
[0010]
·
由一个或多个处理器访问将一个或多个胎面花纹深度测量与预计胎面花纹深度相关的模型；
[0011]
·
由一个或多个处理器至少部分基于该模型来确定预计胎面花纹深度预期等于或越过胎面花纹深度阈值的估计时间或估计距离；以及
[0012]
·
由一个或多个处理器向通知系统提供该估计时间或估计距离。
[0013]
该通知系统：
[0014]
·
根据wo 2017/156213 a1被集成到运载工具中，而
[0015]
·
根据wo 2017/156216 a1被集成到用户计算装置(例如，智能手机或平板电脑)中。
[0016]
另外，us 2017/113494 a1公开了一种轮胎磨损状态估计系统，其被配置为估计轮胎接触面中所产生的力和滑动速度、根据轮胎的力和滑动速度来确定摩擦能、并基于轮胎所做的摩擦功来生成轮胎磨损状态的估计。特别地，根据us 2017/113494 a1，通过综合使用轮胎安装、gps来源和运载工具安装的传感器信息来确定轮胎所进行的摩擦功的量，从而进行轮胎磨损估计。
[0017]
此外，ep 3 318 422 a1描述了一种轮胎磨损状态估计系统，其包括：至少一个轮胎，其支撑运载工具；多个轮胎安装装置，其可操作地供给影响轮胎接触面动力学的轮胎特定信息；至少一个惯性测量单元，其可操作地供给来自地面上滚动的一个轮胎所形成的轮胎接触面的滑动速度信息；摩擦功估计器，其可操作地根据轮胎特定信息和滑动速度信息来计算至少一个轮胎所做的摩擦功估计；以及轮胎磨损率估计器，其可操作地通过绘制轮胎磨损率估计和所计算出的摩擦功估计之间的比例相关关系来生成轮胎磨损率估计。
[0018]
最后，wo 2017/149954 a1公开了轮胎磨损寿命估计系统，其包括：
[0019]
·
运载工具行进数据生成单元，其根据包括加速、减速和转弯的行进图案来生成和存储与在重复行进的同时正在从直线区间或曲线区间的起点延伸至终点的行进路径上行进的运载工具的运载工具参数相关的数据，其中该运载工具参数例如包括运载工具速率、行进图案和轮胎转向量等；
[0020]
·
轨迹信息生成单元，其生成并存储与行进路径相关的梯度和曲线长度等数据；
[0021]
·
运载工具模型生成单元，其生成并存储运载工具规格等；以及
[0022]
·
摩擦能计算单元，其通过基于运载工具行进数据生成单元、轨迹信息生成单元和运载工具模型生成单元所存储的数据计算针对行进图案的各区间的各行进模式的摩擦能、并将针对各区间计算出的摩擦能加在一起，来计算轮胎在行进路径的所有区间中的总摩擦能。

技术实现要素：

[0023]
本发明的第一目的是提供用于以高效且可靠的方式自动估计轮胎胎面磨损的技术，既不需要驾驶员拥有胎面花纹深度测量工具，也不需要前往轮胎店来测量他/她的机动运载工具的轮胎的胎面花纹深度。
[0024]
此外，本发明的第二目的是提供用于预测rtm的技术，该技术比诸如根据wo 2017/156213 a1和wo 2017/156216 a1的预期胎面寿命指示系统以及根据us 2017/113494 a1的轮胎磨损状态估计系统等的目前已知技术更高效且可靠。
[0025]
这些和其它目的通过本发明实现，因为本发明涉及如所附权利要求中所定义的胎面磨损监视方法和胎面磨损监视系统。
[0026]
特别地，本发明涉及一种胎面磨损监视方法，其包括胎面磨损模型校准步骤和胎面磨损监视步骤，其中，胎面磨损模型校准步骤包括基于胎面磨损相关量和第一摩擦能相关量来确定经校准胎面磨损模型。
[0027]
所述胎面磨损监视步骤包括：
[0028]
·
从配备有两个或更多个轮的机动运载工具的运载工具总线获取与所述机动运载工具的驾驶相关的驾驶相关量，其中所述两个或更多个轮各自装配有轮胎；
[0029]
·
通过以下操作来计算与所述机动运载工具的给定轮胎在驾驶期间所经历的摩
擦能相关的第二摩擦能相关量：
[0030]-提供预定义运载工具动力学模型，所述预定义运载工具动力学模型在数学上使所获取的驾驶相关量与所述第二摩擦能相关量相关，以及
[0031]-通过将所获取的驾驶相关量输入到所述预定义运载工具动力学模型中来计算所述第二摩擦能相关量；
[0032]
·
进行胎面磨损估计，所述胎面磨损估计包括通过基于所计算出的所述第二摩擦能相关量和所述经校准胎面磨损模型计算指示由于所述机动运载工具所驾驶的距离而引起的胎面花纹深度的减小的胎面磨损值来估计所述机动运载工具的给定轮胎在驾驶期间所经历的胎面磨损；以及
[0033]
·
进行剩余胎面材料预测，所述剩余胎面材料预测包括通过基于所计算出的胎面磨损值和初始胎面花纹深度计算剩余胎面花纹深度来预测所述机动运载工具的给定轮胎的剩余胎面材料。
[0034]
另外，所述胎面磨损模型校准步骤还包括：
[0035]
·
对一个或多个轮胎进行胎面磨损测试；以及
[0036]
·
测量：
[0037]-胎面磨损相关量，其指示由所进行的胎面磨损测试导致的胎面花纹深度减小，以及
[0038]-第一摩擦能相关量，其与所测试的轮胎在所进行的胎面磨损测试期间受到的摩擦能相关；
[0039]
其中，确定经校准胎面磨损模型包括：
[0040]
·
提供预定义参考胎面磨损模型，其通过给定参数在数学上使轮胎沿着驾驶路线所经历的摩擦能与所述摩擦能所引起的胎面磨损相关；
[0041]
·
通过将所测量到的胎面磨损相关量和所述第一摩擦能相关量输入到所述预定义参考胎面磨损模型中来计算所述给定参数的校准值；以及
[0042]
·
通过在所述预定义参考胎面磨损模型中应用所计算出的校准值来确定所述经校准胎面磨损模型。
附图说明
[0043]
为了更好地理解本发明，现将参考附图(所有都不按比例)来描述仅旨在通过非限制性示例的方式的优选实施例，其中：
[0044]
图1和图2示意性地分别示出根据本发明的优选实施例的胎面磨损监视方法的胎面磨损模型校准步骤和胎面磨损监视步骤；
[0045]
图3示意性地示出根据本发明的优选实施例的用于执行图2的胎面磨损监视步骤的胎面磨损监视系统；以及
[0046]
图4和图5示意性地示出图3的胎面磨损监视系统的两个具体优选实施例。
具体实施方式
[0047]
提出以下讨论以使得本领域技术人员能够制造和使用本发明。对实施例的各种修改在不脱离所要求保护的本发明的范围的情况下，对本领域技术人员将是显而易见的。因
此，本发明不旨在限于所示和所描述的实施例，而应被赋予与在本文中公开并在所附权利要求中定义的原理和特征一致的最宽保护范围。
[0048]
本发明涉及一种胎面磨损监视方法，其能够估计胎面磨损并预测机动运载工具(例如，装配有内燃机的运载工具、混合动力运载工具、电动运载工具等)的轮胎的剩余胎面材料(rtm)。所述胎面磨损监视方法包括胎面磨损模型校准步骤和胎面磨损监视步骤。
[0049]
在这方面，图1示意性地示出(特别地，通过流程图示出)根据本发明的优选实施例的胎面磨损模型校准步骤(整体用1表示)。特别地，胎面磨损模型校准步骤1包括：
[0050]
·
优选地通过使用一个或多个轮胎测试系统/装置/机器(诸如一个或多个室内磨损测试机等)来对一个或多个轮胎进行胎面磨损测试(框11)；
[0051]
·
测量由所进行的胎面磨损测试得到的指示胎面磨损的胎面磨损相关量、以及与测试轮胎在所进行的胎面磨损测试期间受到的摩擦能相关的第一摩擦能相关量(框12)；以及
[0052]
·
基于所测量到的胎面磨损相关量和第一摩擦能相关量来确定经校准胎面磨损模型(twm)(框13)。
[0053]
更详细地，确定经校准twm(框13)包括：
[0054]
·
提供预定义参考twm，其通过给定参数在数学上使(通用)轮胎沿着(通用)驾驶路线所经历的摩擦能与摩擦能所引起的胎面磨损相关；
[0055]
·
基于预定义参考twm以及所测量到的胎面磨损相关量和第一摩擦能相关量(特别地通过将所测量到的胎面磨损相关量和第一摩擦能相关量输入到预定义参考twm中)来计算给定参数的校准值，其中，所测量到的胎面磨损相关量指示由所进行的胎面磨损测试导致的胎面花纹深度减小；以及
[0056]
·
基于预定义参考twm和所计算出的校准值(特别地，通过在预定义参考twm中应用所计算出的校准值)来确定经校准twm。
[0057]
预定义参考twm方便地基于轮胎磨损物理学的预定义数学公式化，该轮胎磨损物理学的参数可以基于胎面磨损测试期间的胎面磨损和摩擦能的测量来计算。特别地，预定义数学公式化基于如下的观察，即：轮胎的胎面磨损的量与轮胎沿着驾驶路线所经历的摩擦能以及轮胎承受磨耗的内在能力成比例。例如，预定义参考twm可以用数学术语表示为：
[0058]
w
t
＝f
n,k,
…
(e
fr
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0059]
其中，
[0060]
·
e
fr
表示(通用)轮胎沿着(通用)驾驶路线所经历的摩擦能，
[0061]
·
w
t
表示由于摩擦能e
fr
引起的胎面磨损(例如，用平均胎面滑动损耗(即，胎面宽度上的平均胎面花纹深度减小)表示)，以及
[0062]
·
f
n,k,
…
(e
fr
)表示摩擦能e
fr
的预定义数学函数，该预定义数学函数以给定参数n,k,
…
的集合为特征并且允许基于摩擦能e
fr
来计算由于摩擦能e
fr
引起的胎面磨损w
t
。
[0063]
优选地，预定义参考twm以及由此的等式(1)可以有利地根据以下数学公式来表示：
[0064]
w
t
＝k
·
(e
fr
)
n
,
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0065]
其中，
[0066]
·
n与整个轮胎的抗磨性(耐磨性)相关，以及
[0067]
·
k与轮胎对由于外部因素(例如，表面)的磨损的敏感性相关。
[0068]
特别地，参数n和k定义各轮胎模型(图案、组分、构造)特定的“磨损相对于摩擦能”函数的形状。
[0069]
因而，摩擦能e
fr
可以用等式(1)和(2)表示为：
[0070]
e
fr
＝g(q1,q2,q3,
…
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0071]
其中，
[0072]
·
q1,q2,q3,
…
表示通常沿着驾驶路线变化的摩擦能相关量(其中，摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
可以方便地包括以下量中的一个或多个：总侧偏力和纵向力、滑动力、滑移角、滑移率、侧偏刚度、制动/牵引刚度等)，以及
[0073]
·
g(q1,q2,q3,
…
)表示摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
的预定义函数，该预定义数学函数允许基于驾驶路线上的摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
来计算(通用)轮胎在该驾驶路线上所经历的总摩擦能e
fr
。
[0074]
鉴于上述情况，显然，通过在所进行的胎面磨损测试(图1中的框11)期间测量第一摩擦能相关量(图1中的框12)，可以基于等式(3)来计算(图1中的框13)被测试的轮胎所经历的总摩擦能e
fr
。然后，可以根据等式(1)、基于等式(3)计算出的总摩擦能e
fr
、以及针对胎面磨损测试测量(图1中的框12)的胎面磨损相关量来计算(再次为图1中的框13)给定参数n,k,
…
的集合。否则，可以根据等式(2)、基于等式(3)计算出的总摩擦能e
fr
、以及针对胎面磨损测试测量(图1中的框12)的胎面磨损相关量来计算(图1中的框13)给定参数n和k。
[0075]
方便地，对于胎面磨损测试(图1中的框11)，可以定义要模拟的驾驶路线、然后通过一个或多个轮胎测试系统/装置/机器(诸如一个或多个室内磨损测试机等)来模拟驾驶路线，该一个或多个轮胎测试系统/装置/机器在所进行的胎面磨损测试期间提供对第一摩擦能相关量(例如，总侧偏力和纵向力、滑移角、滑移率、侧偏刚度等)的测量。作为替代，胎面磨损相关量可以在各模拟驾驶路线之后通过胎面花纹深度测量工具方便地测量。
[0076]
根据上述情况，显然，胎面磨损模型校准步骤1允许针对各种轮胎类型/模型获得相应的经特别校准的twm。方便地，可以执行胎面磨损模型校准步骤1，以根据轮胎在机动运载工具上的安装位置针对各种轮胎类型/模型获得多个相应的经特别校准的twm，诸如安装在前轮上的轮胎的第一经校准twm和安装在后轮上的轮胎的第二经校准twm、或者甚至在四轮机动运载工具的情况下的安装在右前轮上的轮胎的第一经校准twm、安装在左前轮上的轮胎的第二经校准twm、安装在右后轮上的轮胎的第三经校准twm以及安装在左后轮上的轮胎的第四经校准twm。
[0077]
另外，图2示意性地示出(特别地，通过流程图示出)根据本发明的优选实施例的胎面磨损监视步骤(整体用2表示)。特别地，胎面磨损监视步骤2包括：
[0078]
·
从配备有两个或更多个轮的机动运载工具(例如，滑板车、摩托车、汽车、厢式货车、卡车等)的运载工具总线获取与机动运载工具的驾驶相关的驾驶相关量(例如，纵向和横向加速度、速率、转向角、横摆率、运载工具侧滑、轮角速率等)(框21)，其中该两个或更多个轮各自装配有轮胎；
[0079]
·
基于所获取的驾驶相关量以及与机动运载工具相关的预定义运载工具动力学模型来计算与机动运载工具的给定轮胎(例如，前/后和左/右轮的轮胎)在驾驶期间所经历的摩擦能相关的第二摩擦能相关量(框22)；
[0080]
·
进行胎面磨损估计(框23)，包括基于第二摩擦能相关量和经校准twm来估计机动运载工具的给定轮胎在驾驶期间所经历的胎面磨损；以及
[0081]
·
进行rtm预测(框24)，包括基于估计的胎面磨损来预测机动运载工具的给定轮胎的rtm。
[0082]
更详细地，计算第二摩擦能相关量(框22)包括：
[0083]
·
提供预定义运载工具动力学模型，该预定义运载工具动力学模型与机动运载工具相关并且在数学上使在驾驶期间从机动运载工具的运载工具总线获取的驾驶相关量(例如，纵向和横向加速度、速率、转向角、横摆率、运载工具侧滑、轮角速率等)与同机动运载工具的给定轮胎在驾驶期间所经历的摩擦能相关的第二摩擦能相关量相关；以及
[0084]
·
基于预定义运载工具动力学模型和所获取的驾驶相关量(特别地，通过将所获取的驾驶相关量输入到预定义运载工具动力学模型中)来计算第二摩擦能相关量。
[0085]
预定义运载工具动力学模型方便地基于机动运载工具的动力学的预定义数学公式化，该预定义数学公式化允许基于在运载工具上执行的测量(即，产生驾驶相关量的测量)来计算轮胎在驾驶期间所经历的力和滑移。例如，预定义运载工具动力学模型可以用数学术语表示为：
[0086]
q1,q2,q3,
…
＝h(p1,p2,p3,
…
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0087]
其中，
[0088]
·
p1,p2,p3,
…
表示所获取的驾驶相关量(如前所述，其可以包括纵向和横向加速度、速率、转向角、横摆率、运载工具侧滑、轮角速率等)，
[0089]
·
q1,q2,q3,
…
表示在这种情况下的第二摩擦能相关量(例如，总侧偏力和纵向力、滑移角、滑移率、侧偏刚度等)，以及
[0090]
·
h(p1,p2,p3,
…
)表示所获取的驾驶相关量p1,p2,p3,
…
的预定义数学函数，该预定义数学函数允许基于所获取的驾驶相关量p1,p2,p3,
…
来计算第二摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
。
[0091]
因此，一旦已经基于所获取的驾驶相关量p1,p2,p3,
…
和等式(4)计算出计算第二摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
，就可以通过将第二摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
输入到经校准twm中(即，通过将第二摩擦能相关量q1,q2,q3,
…
输入到以胎面磨损模型校准步骤1中所计算出的给定参数的校准值为特征的预定义参考twm中)来估计机动运载工具的轮胎在驾驶期间所经历的胎面磨损(图2中的框23)。
[0092]
在极端合成中，在胎面磨损模型校准步骤1中，胎面磨损相关量(即，等式(1)和(2)中的w
t
)和第一摩擦能相关量(即，等式(3)中的q1,q2,q3,
…
)是“已知的”，而给定参数(即，等式(1)中的n,k,
…
以及等式(2)中的n和k)是“未知的”，但可以使用等式(1)和(3)、或(2)和(3)来计算。
[0093]
作为替代，在胎面磨损监视步骤2中，从胎面磨损模型校准步骤1中已知给定参数(即，等式(1)中的n,k,
…
以及等式(2)中的n和k)，另外从运载工具上的测量中“已知”驾驶相关量(即，等式(4)中的p1,p2,p3,
…
)。因此，可以通过使用等式(1)、(3)和(4)、或者(2)、(3)和(4)来估计胎面磨损(即，等式(1)和(2)中的w
t
)。
[0094]
方便地，对于各种机动运载工具类型/模型，在胎面磨损监视步骤2中使用相应的预定义运载工具动力学模型来计算第二摩擦能相关量(图2中的框22)。更方便地，对于各种
机动运载工具类型/模型，可以使用多个相应的预定义运载工具动力学模型来考虑机动运载工具上的轮胎的不同安装位置(即，前轮和后轮、或右前轮和左前轮以及右后轮和左后轮)。
[0095]
胎面磨损估计(图2中的框23)包括基于第二摩擦能相关量和经校准twm来计算指示由于机动运载工具所驾驶的距离而引起的胎面花纹深度的减小的胎面磨损值，并且rtm预测(图2中的框24)包括基于胎面磨损值和初始胎面花纹深度来计算剩余胎面花纹深度。方便地，剩余胎面花纹深度用剩余胎面花纹深度相对于初始胎面花纹深度的百分比表示。
[0096]
另外，rtm预测(图2中的框24)方便地包括在剩余胎面花纹深度达到预定义阈值的情况下(例如，在剩余胎面花纹深度百分比达到或低于初始胎面花纹深度的20％的情况下)检测机动运载工具的给定轮胎的接近寿命终止状况。
[0097]
优选地，机动运载工具每驾驶n千米/英里执行胎面磨损估计(图2中的框23)和rtm预测(图2中的框24)，其中，n表示预定义正整数(例如，n可以等于5000或10000或甚至更小的千米/英里数)。
[0098]
如果在胎面磨损监视下的机动运载工具的驾驶员/所有者前往轮胎店以测量他/她的机动运载工具的胎面花纹深度，则可以方便地增强胎面磨损估计(图2中的框23)和rtm预测(图2中的框24)的准确性和可靠性。事实上，基于通过胎面花纹深度测量工具进行的胎面花纹深度测量，可以有利地校正估计的胎面磨损和预测rtm(因为该测量允许消除估计和预测误差、从而重置胎面磨损估计和rtm预测)。
[0099]
另外，本发明还涉及胎面监视系统。在这方面，图3示意性地示出(特别地，通过框图示出)根据本发明的优选实施例的胎面磨损监视系统的功能架构(整体用3表示)，其中，胎面磨损监视系统3被设计为执行胎面磨损监视步骤2。
[0100]
特别地，胎面磨损监视系统3包括：
[0101]
·
获取装置31，其：
[0102]-安装在配备有两个或更多个轮的机动运载工具上(在图3中未示出-例如，滑板车、摩托车、汽车、厢式货车、卡车等)，该两个或更多个轮各自装配有轮胎，以及
[0103]-耦接至机动运载工具的运载工具总线40(例如，基于控制器区域网络(can)总线标准)以获取驾驶相关量(图2中的框21)；
[0104]
·
处理装置/系统32，其以有线或无线的方式连接至获取装置31以从其接收驾驶相关量，并被编程为：
[0105]-计算第二摩擦能相关量(图2中的框22)，
[0106]-进行胎面磨损估计(图2中的框23)，以及
[0107]-进行rtm预测(图2中的框24)；以及
[0108]
·
通知装置33，其被配置为向与机动运载工具相关联的用户(例如，机动运载工具的驾驶员和/或所有者)告知处理装置/系统32所预测的rtm。
[0109]
方便地，通知装置33被配置为向与机动运载工具相关联的用户警告处理装置/系统32针对机动运载工具的轮胎所检测到的接近寿命终止状况。
[0110]
图4和图5示意性地示出胎面磨损监视系统3的两个具体优选实施例。
[0111]
特别地，参考图4，在胎面磨损监视系统3的第一具体优选实施例(整体用3a表示)中：
[0112]
·
处理装置/系统32通过云计算系统32a实现/执行，该云计算系统32a(例如，经由一种或多种移动通信技术，诸如gsm、gprs、edge、hspa、umts、lte、lte advanced和/或未来第五代(或甚至更远)无线通信系统等)无线地且远程地连接至获取装置31；以及
[0113]
·
通知装置33通过电子通信装置33a(诸如智能手机、平板电脑、膝上型计算机、台式计算机、智能tv、智能手表等)实现/执行，该电子通信装置33a与同机动运载工具(在图4中用4表示)相关联的用户(在图4中用5表示)相关联(例如，被该用户拥有和/或使用)、并且经由一个或多个有线和/或无线网络而远程连接至云计算系统32a。
[0114]
优选地，云计算系统32a被编程为向电子通信装置33a发送rtm通知，该电子通信装置33a然后向用户5提供rtm通知。例如，电子通信装置33a可以方便地是安装有软件应用(即，所谓的app)的智能手机或平板电脑，该app被配置为从云计算系统32a接收指示轮胎的预测rtm的推送通知。还可以使用其它类型的rtm通知，诸如sms消息、电子邮件消息或更一般的文本和/或音频和/或图像和/或视频和/或多媒体类型的消息。
[0115]
值得注意的是，云计算系统32a可以有利地用于向许多机动运载工具4以及由此的许多用户5提供胎面磨损监视服务。
[0116]
作为替代，参考图5，在胎面磨损监视系统3的第二具体优选实施例(整体用3b表示)中：
[0117]
·
处理装置/系统32通过机动运载工具4上所安装的(汽车)电子控制单元(ecu)32b实现/执行；以及
[0118]
·
通知装置33通过机动运载工具4上所设置的人机接口(hmi)33b实现/执行。
[0119]
在第二具体优选实施例3b中，ecu 32b可以方便地经由hmi 33b(其因此可以方便地包括屏幕和/或图形指示器)所显示的图形消息来向机动运载工具4的驾驶员告知轮胎的预测rtm。
[0120]
ecu 32b可以方便地是专门用于胎面磨损监视的ecu、或专用于也包括胎面磨损监视的多个任务的ecu。
[0121]
类似地，hmi 33b可以方便地是专门用于胎面磨损监视的hmi、或专用于也包括胎面磨损监视的多个任务的hmi(例如，车载远程信息学和/或驾驶员辅助系统的hmi)。
[0122]
根据上述情况，本发明的技术优势和创新特征对本领域技术人员是直接清晰的。
[0123]
特别地，重要的是指出，本发明允许以非常高效且可靠的方式来自动估计轮胎胎面磨损，既不需要驾驶员拥有胎面花纹深度测量工具，也不需要前往轮胎店来测量他/她的机动运载工具的胎面花纹深度。在这方面，值得注意的是，根据本发明的胎面磨损监视方法和系统高效地考虑了轮胎磨损物理学、运载工具动力学和驾驶方式，从而允许执行准确的胎面磨损估计以及因此准确的rtm预测。
[0124]
在这方面，值得注意的是，即使结合目前已知解决方案(特别地，wo 2017/156213 a1或wo 2017/156216 a1、以及us 2017/113494 a1)所提供的技术教导，也不可能实现本发明。
[0125]
事实上，目前已知解决方案(特别地，wo 2017/156213 a1或wo 2017/156216 a1、以及us 2017/113494 a1)所提供的教导的任何组合都未能教导、建议或公开根据本发明的胎面磨损监视方法和系统的所有技术特征(特别地，胎面磨损模型校准步骤的技术特征)，因此不允许实现其技术优势(特别是在胎面磨损估计和rtm预测的效率和可靠性方面)。
[0126]
总之，显然，可以对本发明进行许多修改和变型，所有这些修改和变型都落在如所附权利要求书中所定义的本发明的范围内。

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