Este estudio presenta un nuevo sistema de monitoreo de presión de neumáticos (TPMS) indirecto basado en filtrado de Kalman extendido adaptativo con estimación de entrada desconocida (AEKF-UI) de los sistemas de suspensión de vehículos. La metodología sugerida se basa en la correlación explícita entre la presión de los neumáticos y la rigidez de los mismos y está disponible en tiempo real. AEKF-UI se utiliza para estimar simultáneamente el parámetro variable en el tiempo (rigidez de los neumáticos) de los sistemas de suspensión de vehículos y la rugosidad de la carretera utilizando un estimador de entrada desconocida. Estudios de simulación demuestran que el algoritmo propuesto puede estimar simultáneamente la variación de la rigidez de los neumáticos (es decir, la presión de inflado de los neumáticos) y la entrada de rugosidad de la carretera desconocida. La viabilidad y efectividad del algoritmo de estimación propuesto se verifican a través de un experimento a nivel de laboratorio. Este estudio ofrece una aplicación potencial para un TPMS indirecto alternativo y la estimación de la rugosidad de la carretera desconocida utilizada para el diseño de controladores automotrices.