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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的汽車(chē)車(chē)輪定位參數自動(dòng)測量方法
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華北計算技術(shù)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:

    傳統的定位參數自動(dòng)測量方法四輪定位能力差,測量結果不準確。為了解決此問(wèn)題,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的汽車(chē)車(chē)輪定位參數自動(dòng)測量方法。設計了測量框架,由控制模塊和控制終端組成,測量工作流程分為建模初始化、數據提取、數據采集以及自動(dòng)測量四步。與傳統測量方法進(jìn)行對比,由實(shí)驗結果可知,所涉及的方法能夠精準地定位出汽車(chē)車(chē)輪定位參數,完成參數測量。本研究對于汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展有重要的指導意義。

    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.

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

陳東皓.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的汽車(chē)車(chē)輪定位參數自動(dòng)測量方法計算機測量與控制[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
  • 錄用日期:2018-09-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-11-26
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