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申请/专利权人：万向钱潮股份公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的制动ABS功能标定方法及装置。所述方法包括：获取目标车辆的制动功能数据、车型数据以及环境数据；将所述制动功能数据、所述车型数据以及所述环境数据输入至预先训练的ABS功能标定模型，得到标定参数以及对应的客户评价，其中，所述ABS功能标定模型由待训练数据集训练ANNs神经网络得到，所述标定参数包括高附路面参数、低附路面参数、对开路面参数、对接路面参数、转弯参数、噪声路面参数中的一种以及电机调速参数。本发明通过深度学习的方式预测标定参数以及客户评价，与人工标定方式相比，能够缩短标定工作周期，提高标定工作效率，降低主观因素的影响。
主权项：1.一种基于神经网络的制动ABS功能标定方法，其特征在于，包括：获取目标车辆的制动功能数据、车型数据以及环境数据，其中，所述制动功能数据包括初始轮速、制动距离、减速度、滑移率、偏移率、横摆角速度、踏板行程，所述车型数据包括整车质量、轴距、前轮距、后轮距、前轴荷、后轴荷、前齿圈齿数、后齿圈齿数、轮胎滚动半径、胎压、制动器型式，所述环境数据包括天气和环境温度；将所述制动功能数据、所述车型数据以及所述环境数据输入至预先训练的ABS功能标定模型，得到标定参数以及对应的客户评价，其中，所述ABS功能标定模型由待训练数据集训练ANNs神经网络得到，所述标定参数包括高附路面参数、低附路面参数、对开路面参数、对接路面参数、转弯参数、噪声路面参数中的一种以及电机调速参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 万向钱潮股份公司 一种基于神经网络的制动ABS功能标定方法及装置
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