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申请/专利权人：比亚迪股份有限公司

摘要：本发明提供一种轮胎松动阈值的自学习方法、装置、车辆、设备及介质。在车辆上电后，获取车辆的传感器信号；所述传感器信号包括车速信号以及轮胎特征信号；根据所述车速信号和所述轮胎特征信号，确定轮胎对应不同车速区间的标准特征值；所述标准特征值为用于判断轮胎是否松动的阈值，即本申请不需要对车辆的松动阈值进行提前标定，而是在车辆上电后，基于传感器实时采集的车速和轮胎特征信号自学习确定，使得随着车辆的运行，若车辆的状态改变，基于实时采集的传感器数据，可以继续确定新的标准特征值，使得基于轮胎的标准特征值可以准确进行轮胎是否松动的判断。节约了提前标定所需的人力物力，保证了判定的准确性，提高车辆系统的鲁棒性。

主权项：1.一种轮胎松动阈值的自学习方法，其特征在于，所述方法包括：在车辆上电后，获取车辆的传感器信号；所述传感器信号包括车速信号以及轮胎特征信号；根据所述车速信号和所述轮胎特征信号，确定轮胎对应不同车速区间的标准特征值；所述标准特征值为用于判断轮胎是否松动的阈值；所述根据所述车速信号和所述轮胎特征信号，确定轮胎对应不同车速区间的标准特征值，包括：根据所述车速信号，确定处于每个车速区间的起止时间；提取处于所述起止时间内的轮胎特征信号，作为每一车速区间对应的目标轮胎特征信号；针对任一车速区间，确定与所述车速区间对应的所述目标轮胎特征信号所处的时间段，并基于所述目标轮胎特征信号和车速信号，确定与每一所述时间段对应的第一实时特征值；根据多个所述第一实时特征值，确定轮胎对应不同车速区间的标准特征值；所述基于所述目标轮胎特征信号和车速信号，确定与每一所述时间段对应的第一实时特征值，包括：获取在所述时间段内当前时间点的前一时间点对应的第一实时特征值，并根据所述前一时间点对应的第一实时特征值确定当前时间点对应的第一实时特征值的预测值；基于所述目标轮胎特征信号和车速信号，确定轮胎的初始第一实时特征值；根据轮胎的初始第一实时特征值对轮胎对应的第一实时特征值的预测值进行修正，得到当前时间点对应的第一实时特征值；根据当前时间点的第一实时特征值，确定当前时间点的后一时间点对应的第一实时特征值，直到得到所述时间段内轮胎对应的所有第一实时特征值。

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