一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法及系统，涉及制动器检测技术领域，该基于负载转矩的底盘制动器检测方法包括以下步骤：获取底盘制动器的原始点云数据；对底盘制动器进行不同负载转矩下的模拟测试，并获取底盘制动器的测试点云数据；对原始点云数据和测试点云数据进行处理，并计算出底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量；根据底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量，并基于最大偏差加权法对底盘制动器的性能进行评估

【技术实现步骤摘要】
一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及制动器检测
，具体来说，特别涉及一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法及系统
。

技术介绍

[0002]底盘制动器是汽车或其他机动车辆的重要制动系统组成部分之一，用于减慢车辆的速度或使车辆完全停止，以确保行驶的安全
。
它通过将摩擦力施加在车轮上，将机械能转化为热能来实现制动效果
。
底盘制动器通常由制动盘
、
制动片
、
制动钳
、
制动液
、
制动主缸和制动踏板等组成
。
当驾驶员踩下制动踏板时，制动主缸会产生压力，并通过制动液传递到制动钳
。
制动钳内的活塞会将制动片压紧到制动盘上，从而产生摩擦力
。
摩擦力将转化为热能，使车轮减速或停止
。
[0003]负载扭矩是指在机械系统中，由于外部负载作用而引起的扭矩
。
在汽车底盘制动器中，负载扭矩是指在制动过程中，由于车辆质量和制动力对底盘制动器产生的扭矩
。
当车辆行驶时，底盘制动器需要对车轮进行制动，以减速或停车
。
制动力产生的扭矩会传递给底盘制动器，使其产生制动力并阻止车轮旋转
。
负载扭矩的大小取决于车辆的质量和制动力的大小
。
[0004]目前，传统的底盘制动器检测方法通常只能对底盘制动器整体进行检测，无法准确评估不同负载转矩下的磨损情况，从而导致在不同负载条件下，底盘制动器的性能和磨损情况被忽略或误判，会使得底盘制动器的性能和安全性受到影响，不仅会导致制动器提前磨损，还可能在一些重要的驾驶情景中导致制动器的性能不足，进而增加交通事故的风险
。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案
。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，针对相关技术中的问题，本专利技术提供一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法及系统，以解决上述提及的传统的底盘制动器检测方法通常只能对底盘制动器整体进行检测，无法准确评估不同负载转矩下的磨损情况的问题
。
[0007]为了解决上述问题，本专利技术采用的具体技术方案如下：根据本专利技术的一方面，提供了一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，该基于负载转矩的底盘制动器检测方法包括以下步骤：
S1、
通过三维激光扫描仪获取底盘制动器的原始点云数据；
S2、
对底盘制动器进行不同负载转矩下的模拟测试，并在测试完成后通过三维激光扫描仪获取底盘制动器的测试点云数据；
S3、
基于点云比对算法对原始点云数据和测试点云数据进行处理，并计算出底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量；
S4、
根据底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量，并基于最大偏差加权法对底盘
制动器的性能进行评估
。
[0008]优选的，基于点云比对算法对原始点云数据和测试点云数据进行处理，并计算出底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量包括以下步骤：
S31、
分别对原始点云数据和测试点云数据进行预处理，预处理包括去除离群点及滤波平滑；
S32、
利用体素网格法分别在预处理后的原始点云数据和测试点云数据中选取核心点云数据；
S33、
分别计算原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的法线方向；
S34、
根据法线的方向分别确定原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的最佳拟合平面；
S35、
根据核心点的法线方向和最佳拟合平面计算原始点云数据和测试点云数据中核心点云的平均位置，并根据得到的平均位置计算底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量
。
[0009]优选的，利用体素网格法分别在预处理后的原始点云数据和测试点云数据中选取核心点云数据包括以下步骤：
S321、
分别对预处理后的原始点云数据和测试点云数据建立轴向包围盒，得到在
x,y,z
三个方向的边长；
S322、
以预设的等分距离对包围盒轴向沿
x,y,z
轴三个方向的边进行等分，得到若干形状为正方体的体素；
S323、
计算每个体素内所有点的重心，并将其作为该体素的采样值；
S324、
将所有体素的采样值连接起来，得到核心点云数据
。
[0010]优选的，分别计算原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的法线方向包括以下步骤：
S331、
分别对原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据进行近邻搜索，为每个核心点找到距离其最近的
k
个邻居点；
S332、
对每个核心点以及距离其最近的
k
个邻居点构建协方差矩阵；
S333、
计算协方差矩阵的特征值和特征向量，并选取特征值最小的特征向量作为法线方向
。
[0011]优选的，根据核心点的法线方向和最佳拟合平面计算原始点云数据和测试点云数据中核心点云的平均位置，并根据得到的平均位置计算底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量包括以下步骤：
S351、
利用
ICP
配准算法将原始点云数据和测试点云数据对齐到同一坐标系中；
S352、
根据底盘制动器的磨损面，对原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据进行区域划分；
S353、
对于每一个划分的区域，计算出测试点云数据中核心点云数据的区域磨损量
。
[0012]优选的，对于每一个划分的区域，计算出测试点云数据中核心点云数据的区域磨损量包括以下步骤：
S3531、
对于每一个划分的区域，定义投影半径
r
，并分别沿着原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的法线方向从其所在的最佳拟合平面出发，确定以法线方向为轴线且与原始点云数据和测试点云数据相交的圆柱体；
S3532、
搜索圆柱体内包含原始点云数据和测试点云数据的所有核心点云，并沿法线方向分别计算圆柱体内包含原始点云数据和测试点云数据的所有核心点云的平均位置；
S3533、
计算每个区域的圆柱体内包含原始点云数据的所有核心点云平均位置和包含测试点云数据的所有核心点云平均位置的差值，得到测试点云数据中核心点云数据的区域磨损量
。
[0013]优选的，根据底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量，并基于最大偏差加权法对底盘制动器的性能进行评估包括以下步骤：
S41、
根据底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量，计算底盘制动器的磨损速率和磨损的均匀性；
S42、
将底盘制动器在不同负载转矩下磨损量
、
磨损速率及磨损的均匀性作为评价指标；
S43、
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，其特征在于，该基于负载转矩的底盘制动器检测方法包括以下步骤：
S1、
通过三维激光扫描仪获取底盘制动器的原始点云数据；
S2、
对底盘制动器进行不同负载转矩下的模拟测试，并在测试完成后通过三维激光扫描仪获取底盘制动器的测试点云数据；
S3、
基于点云比对算法对原始点云数据和测试点云数据进行处理，并计算出底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量；
S4、
根据底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量，并基于最大偏差加权法对底盘制动器的性能进行评估
。2.
根据权利要求1所述的一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，其特征在于，所述基于点云比对算法对原始点云数据和测试点云数据进行处理，并计算出底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量包括以下步骤：
S31、
分别对原始点云数据和测试点云数据进行预处理，所述预处理包括去除离群点及滤波平滑；
S32、
利用体素网格法分别在预处理后的原始点云数据和测试点云数据中选取核心点云数据；
S33、
分别计算原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的法线方向；
S34、
根据法线的方向分别确定原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的最佳拟合平面；
S35、
根据核心点的法线方向和最佳拟合平面计算原始点云数据和测试点云数据中核心点云的平均位置，并根据得到的平均位置计算底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量
。3.
根据权利要求2所述的一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，其特征在于，所述利用体素网格法分别在预处理后的原始点云数据和测试点云数据中选取核心点云数据包括以下步骤：
S321、
分别对预处理后的原始点云数据和测试点云数据建立轴向包围盒，得到在
x,y,z
三个方向的边长；
S322、
以预设的等分距离对包围盒轴向沿
x,y,z
轴三个方向的边进行等分，得到若干形状为正方体的体素；
S323、
计算每个体素内所有点的重心，并将其作为该体素的采样值；
S324、
将所有体素的采样值连接起来，得到核心点云数据
。4.
根据权利要求2所述的一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，其特征在于，所述分别计算原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据中核心点的法线方向包括以下步骤：
S331、
分别对原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据进行近邻搜索，为每个核心点找到距离其最近的
k
个邻居点；
S332、
对每个核心点以及距离其最近的
k
个邻居点构建协方差矩阵；
S333、
计算协方差矩阵的特征值和特征向量，并选取特征值最小的特征向量作为法线方向
。5.
根据权利要求2所述的一种基于负载转矩的底盘制动器检测方法，其特征在于，所述
根据核心点的法线方向和最佳拟合平面计算原始点云数据和测试点云数据中核心点云的平均位置，并根据得到的平均位置计算底盘制动器在不同负载转矩下的磨损量包括以下步骤：
S351、
利用
ICP
配准算法将原始点云数据和测试点云数据对齐到同一坐标系中；
S352、
根据底盘制动器的磨损面，对原始点云数据和测试点云数据的核心点云数据进行区域划分；
S353、
对于每一个划分的区域，计算出测试点云数据中核心点云数据的区域磨损量
。6.
根据权利要求5所述的一种基于负载转...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎蓉，卢国兴，钱旺兴，
申请(专利权)人：靖江市黄埔机械部件制造有限公司，
类型：发明
国别省市：