基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法
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华北计算技术研究所

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TK464

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Automatic measurement method of vehicle wheel alignment parameters based on convolution neural network
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    摘要:

    传统的定位参数自动测量方法四轮定位能力差,测量结果不准确。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法。设计了测量框架,由控制模块和控制终端组成,测量工作流程分为建模初始化、数据提取、数据采集以及自动测量四步。与传统测量方法进行对比,由实验结果可知,所涉及的方法能够精准地定位出汽车车轮定位参数,完成参数测量。本研究对于汽车行业的发展有重要的指导意义。

    Abstract:

    The traditional positioning parameter automatic measurement method has four wheel positioning ability, and the result of measurement is not accurate. In order to solve this problem, an automatic measurement method of vehicle wheel alignment parameters is studied based on convolution neural network. The measurement framework is designed, which consists of control module and control terminal. Compared with the traditional measurement methods, the experimental results show that the method can accurately locate the wheel alignment parameters and complete the parameter measurement. This study has important guiding significance for the development of automobile industry.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

陈东皓.基于卷积神经网络的汽车车轮定位参数自动测量方法计算机测量与控制[J].,2018,26(11):72-75.

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  • 收稿日期:2018-09-06
  • 最后修改日期:2018-09-28
  • 录用日期:2018-09-29
  • 在线发布日期: 2018-11-26
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