如何通过振动传感器识别轮胎胎压不足，替代传统胎压监测？

传统胎压监测需在每个轮胎安装传感器，成本高、维护复杂。V80J利用车身加速度计采集路面激励响应，通过机器学习识别胎压异常，实现零硬件成本扩展。

📊 胎压‑振动关联模型

V80J内置6轴IMU以1kHz采样率采集车身垂向、横向振动。系统提取不同车速下的振动谱特征（主频能量、共振峰宽度），输入深度神经网络，该网络在多种胎压、轮胎型号、路面类型的数据集上训练。模型可识别单胎或多胎压力不足（低20%以上），准确率92%。系统在检测到异常时，结合GPS定位（排除路面干扰）和车速，通过CAN总线或屏幕提示驾驶员检查具体轮胎（左前/右后等）。

自学习校准新车或换胎后，自动学习基准振动特征

爆胎预警检测到剧烈振动突变，提前预警爆胎风险

🚚 场景：长途物流车队

车队某车辆右后轮胎压缓慢下降，传统TPMS未报警（低于标准25%才报警）。V80J通过振动分析提前3天识别异常，提示驾驶员检查。发现轮胎被扎，修补后避免高速爆胎风险。

生态参照： 博世、大陆TPMS需传感器；V80J以算法替代硬件，与亿道三防、雷盾形成差异化，降低车队运维成本。