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,当提取特征维数为50维时,传统方法的测量精准度在48%左右,所提方法的测量精准度为在90%左右,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。
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