汽车主销定位参数视觉测量机理及三自由度全局高精度标定系统构建

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51205164
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Wheel alignment is the keypoint of ensuring the safety and economy of vehicles. The construction of the precise measurement model for realizing all vehicle alignment parameters non-contact and automatic detection has significant theoritical sense and applied value for solving the increasing traffic safety problems. The main research contents include:1.According to the spacial moving relationship in the vehicle suspension system, construct the precise spacial measurement model, study the measuring influence of the alignment paramenters quantitatively,and evaluate the constructed model;2.Study the test principle of the vision measurement system with small size and long baseline distance quantitatively. By the theoritical modelling analysis and experimental test of the measurement characteristic influence of the harmonious relation among the sensor parameters, explore the optimal matching method of the external and internal sensor parameters;3.Construct the global calibration system with three degrees of freedom, realize the extension of the calibration board in the large scale space, establish the world coordinate in measurement space, build the optimal objective function with space constraint, explore the global optimal method with quick convergence and solve the space transformation matrix. The project research will prepare the theoretical foundation for realizing the non-contact, automatic wheel parameters detection with the features of high-accuracy, high-responsibility, small size and large detection area as well as provide the research proof with reference value.
车轮定位是保证汽车安全性和经济性的重要因素,建立精确测量模型以实现全部车轮定位参数非接触和自动化准确检测,对解决日益严峻的交通安全问题具有重要理论意义和应用价值。具体研究内容包括:1.根据汽车悬架系统空间运动关系,建立主销后倾和主销内倾定位参数的空间精确视觉测量模型,定量研究各定位参数对测量精度的影响并对模型进行评价;2.定量研究小尺寸大基线距的视觉测量系统的检测机理,通过对传感器系统各参数间协调关系对测量特性的影响进行理论建模分析和试验测试,探明传感器系统内、外部参数间的最佳匹配方案;3.构建三自由度全局标定系统,实现标定板在大尺度空间范围内的延拓,建立测量空间内的世界坐标系,构造带有空间约束的最优目标函数,探求快速收敛的全局优化方法求解空间转换矩阵。项目研究将为实现高精度、高可靠性、小结构尺寸及大检测范围的非接触自动化车轮定位参数检测奠定理论基础并提供具有参考价值的研究依据。

结项摘要

车轮定位是保证汽车安全性和经济性的重要因素,建立精确测量模型以实现全部车轮定位参数非接触和自动化准确检测,对解决日益严峻的交通安全问题具有重要理论意义和应用价值。根据汽车车轮、悬架、主销之间的相对运动机理,采用矩阵奇异值分解法获得了车轮靶标板绕转向节轴线和主销轴线的旋转矩阵和平移向量,建立了车轮前束、车轮外倾、主销后倾和主销内倾的精确测量模型并对模型进行了仿真分析和评价。基于双平面镜反射结构建立了小尺寸大基线距的双目视觉车轮定位参数测量系统,这种方法在系统沿基线方向采用较小尺寸的条件下,使系统虚拟基线距增大。建立了系统结构的最优目标函数,运用局部粒子群算法通过仿真分析得出了以系统尺寸为优化目标的系统结构的最优解,获得了试验平面镜系统各参数与双目摄像机系统参数之间的最佳匹配方案。建立了三自由度标定系统的模型,对三自由度标定系统中的关键部件进行了有限元分析,根据分析结果制作了三自由度标定系统,实现了三维标定板在整车尺度范围内的移动及圆周转动。建立了三维标定板旋转并移动后的特征点坐标变换模型,获得了标定板在各位置时三维特征点坐标的转换关系,实现了整车范围内的全局标定。进行了小尺寸大基线距的双目视觉测量系统的标定试验,并对分析了测量系统的重建误差。通过三自由度全局标定系统实现了不同位置的测量系统在整车范围内的标定,并通过三自由度全局标定试验对三自由度全局标定模型进行了验证。最后完成了车轮定位参数的测量试验。项目的研究对提高汽车的安全性并降低对环境的负荷具有重要的研究意义和广泛的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Adaptable Center Detection of a Laser Line with a Normalization Approach Using Hessian-matrix Eigenvalues
使用 Hessian 矩阵特征值的归一化方法进行激光线的自适应中心检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of the Optical Society of Korea
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaotao Li;Jian Su;Zhaobing Hao;Xue Lu
  • 通讯作者:
    Xue Lu
Global Calibration and Equation Reconstruction Methods of a Three Dimensional Curve Generated from a Laser Plane in Vision Measurement
视觉测量中激光平面生成的三维曲线的全局标定和方程重构方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Xiaotao Li;Jian Su;Zhaobing Hao;Xue Lu
  • 通讯作者:
    Xue Lu
Comprehensive Evaluation for Measurement Errors of a Binocular Vision System with Long Virtual Baseline Generated from Double Reflection Mirrors
双反射镜长虚拟基线双目视觉系统测量误差综合评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Optik
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Jian Su;Zhikun Lan;Guangdong Tian;Xue Lu
  • 通讯作者:
    Xue Lu
Size Character Optimization for Measurement System with Binocular Vision and Optical Elements Based on Local Particle Swarm Method
基于局部粒子群法的双目视觉光学元件测量系统尺寸特性优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Optical Review
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Xiaotao Li;Jian Su;Guangdong Tian;Lina Sun
  • 通讯作者:
    Lina Sun
Measurement Performance Assessment Dynamic Calibration Compared with Static Calibration Method for Roller Tester of Vehicle Brake Force
汽车制动力滚轮试验机测量性能评估动态标定与静态标定方法比较
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Advances in Mechanical Engineering
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Rong Chen;Hongda Pan;Libin Zhang;Xing Wang
  • 通讯作者:
    Xing Wang

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其他文献

基于力矩平衡原理的转向架重心测定方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛治慧;苏建;张益瑞;林慧英;徐观
  • 通讯作者:
    徐观
转向架参数测定试验台位姿正解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王启明;苏建;牛治慧;林慧英;徐观
  • 通讯作者:
    徐观

其他文献

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徐观的其他基金

基于光场网络过约束特征四面体融合的汽车车轮定位参数检测机理与全局柔性标定方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于各向同性广义向量空间的汽车形貌全局自由重建机理与闭环一致性标定方法研究
  • 批准号:
    51875247
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    59.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于分形几何理论的公路路面初生裂纹辨识策略与定量评价机理
  • 批准号:
    51478204
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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