KR20210109669A - 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션 - Google Patents

롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션 Download PDF

Info

Publication number
KR20210109669A
KR20210109669A KR1020217027537A KR20217027537A KR20210109669A KR 20210109669 A KR20210109669 A KR 20210109669A KR 1020217027537 A KR1020217027537 A KR 1020217027537A KR 20217027537 A KR20217027537 A KR 20217027537A KR 20210109669 A KR20210109669 A KR 20210109669A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
wheel assembly
wheel
rolling motion
target
during
Prior art date
Application number
KR1020217027537A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102353126B1 (ko
Inventor
로버트 제이. 다고스티노
마이클 지. 퍼먼
Original Assignee
스냅-온 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 스냅-온 인코포레이티드 filed Critical 스냅-온 인코포레이티드
Priority to KR1020227001112A priority Critical patent/KR102483094B1/ko
Publication of KR20210109669A publication Critical patent/KR20210109669A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102353126B1 publication Critical patent/KR102353126B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/26—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes
    • G01B11/275—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes for testing wheel alignment
    • G01B11/2755—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring angles or tapers; for testing the alignment of axes for testing wheel alignment using photoelectric detection means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B2210/00—Aspects not specifically covered by any group under G01B, e.g. of wheel alignment, caliper-like sensors
    • G01B2210/10—Wheel alignment
    • G01B2210/14—One or more cameras or other optical devices capable of acquiring a two-dimensional image
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B2210/00—Aspects not specifically covered by any group under G01B, e.g. of wheel alignment, caliper-like sensors
    • G01B2210/10—Wheel alignment
    • G01B2210/16—Active or passive device attached to the chassis of a vehicle
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B2210/00—Aspects not specifically covered by any group under G01B, e.g. of wheel alignment, caliper-like sensors
    • G01B2210/10—Wheel alignment
    • G01B2210/20—Vehicle in a state of translatory motion
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B2210/00—Aspects not specifically covered by any group under G01B, e.g. of wheel alignment, caliper-like sensors
    • G01B2210/10—Wheel alignment
    • G01B2210/26—Algorithms, instructions, databases, computerized methods and graphical user interfaces employed by a user in conjunction with the wheel aligner
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B2210/00—Aspects not specifically covered by any group under G01B, e.g. of wheel alignment, caliper-like sensors
    • G01B2210/10—Wheel alignment
    • G01B2210/30—Reference markings, reflector, scale or other passive device

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

차량 휠 얼라인먼트 시스템 및 방법은 얼라인먼트가 수행될 때마다 롤링 휠 회전축 및 휠 스핀들 포인트 연산을 수행하도록 제공된다. 실시예는, 차량의 휠에 고정식으로 부착가능한 타겟; 상기 타겟을 보고 상기 타겟의 이미지 데이터를 캡쳐하기 위한 카메라; 및 데이터 프로세서를 구비한다. 상기 데이터 프로세서는, 상기 카메라로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 휠과 타겟이 여러 각도로 회전하도록 상기 휠이 실질적으로 평탄면 상에 있으면서 상기 차량이 롤링될 때, 캡쳐된 상기 타겟의 이미지 데이터에 근거하여 상기 타겟 원점으로부터 휠 스핀들 포인트로 향하는 벡터를 결정한다. 상기 데이터 프로세서는, 상기 휠 회전축 및 상기 휠 스핀들 포인트의 좌표에 적어도 부분적으로 근거하여 상기 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터를 연산한다.

Description

롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션{ROLLING VIRTUAL WHEEL SPINDLE CALIBRATION}
일반적으로 실시예는 자동차 휠 얼라인먼트의 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 요지는 차량 휠에 부착된 타겟과, 타겟을 이미징하는 카메라를 갖는 이미지 얼라이너를 이용할 때 차량을 위한 캠버(camber) 및 토 각도(toe angles)와 같은 휠 얼라인먼트 파라미터의 참값(true values)을 결정하는데 특정한 적용을 갖는다.
"이미지 얼라이너(image aligners)"로도 알려진, 차량 휠에 부착되는 가동형 카메라 및 타겟을 이용하는 머신 버전 차량 얼라인먼트 시스템(machine vision vehicle alignment systems)이 잘 공지되어 있다. 소정의 얼라인먼트 프로세스를 위해 얻어진 이미지 데이터가 사용자 인터페이스를 통한 디스플레이, 통상적으로 컴퓨터 모니터를 위한 차량 얼라인먼트 각도를 연산하는데 이용될 수 있도록 카메라로 타겟을 본다. 초기의 시스템 실시에서는 카메라를 연결한 강성 빔을 구비하여, 서로에 대한 그 위치 및 배향이 결정되어 불변한 것으로 의존되어야 했다. 그 후의 시스템 실시에서는 서로에 강성으로 연결된 카메라를 사용하지만, 하나의 차량 장착된 타겟을 보는 카메라의 위치를 다른 것과 연속으로 캘리브레이트(calibrate)하는 별개의 카메라/타겟 시스템을 이용하는 것이 도입되었다. 이러한 타입의 시스템은 미국특허 5,535,522호, 6,931,340호, 6,959,253호 및 6,968,282호에 기술되어 있고, 그 모두는 본원에 참고로 편입된다. 이러한 이미지 프로세싱을 이용하는 차량 휠 얼라이너의 일례는 스냅-온 코포레이티드의 분사인 John Bean Company, Conway, Ark.로부터 상업적으로 입수가능한 비주얼라이너 3D(Visualiner 3D) 또는 "V3D"이다.
이미지 얼라이너를 이용하여 차량을 위한 휠 얼라인먼트 각도를 정확하게 측정할 수 있기 위해서는, 타겟이 회전하는 휠 회전축이 측정되어야 하고, 벡터가 통과하는 가상의 휠 스핀들 포인트의 좌표가 결정되어야 한다.
타겟과 클램프의 조합된 시스템을 캘리브레이트하기 위한 종래의 방법은 지지면(예컨대, 샵 플로어(shop floor) 또는 얼라인먼트 랙(alignment rack))에서 차량을 들어올리는 것을 수반하여, 타겟이 장착된 상태에서 휠이 자유롭게 회전할 수 있다. 그 다음, 휠은 휠 회전축을 정의하는 벡터의 결정을 가능하게 하도록 사전결정된 위치로 회전된다. 타겟 원점이 원호를 가로지르기 때문에, 원 센터의 좌표는 원호의 원주 상의 포인트로부터 계산된다. 원 센터는 휠 회전축 상에 있으며, 가상의 휠 스핀들 포인트(virtual wheel spindle point)로 불린다. 가상의 휠 스핀들 포인트는 휠 스핀들 축을 따라 휠 림의 평면으로 돌출된다. 돌출된 포인트는 휠 스핀들 포인트이다. 이는 도 1에 도시되어 있으며, 타겟(120)을 지탱하는 클램프(110)가 차량(100)의 휠에 장착된다. 좌표는 타겟 좌표 시스템(target coordinate system)이다. 회전축 벡터(130)는 휠 스핀들 포인트(140)와 가상의 휠 스핀들 포인트(150)를 통과한다. 타겟 중심(target centroid)은 가상의 휠 스핀들 포인트(150)로부터 오프셋된다.
일반적인 휠 클램프 및 타겟 조립체는 클램프가 휠에서 제거될 때마다 캘리브레이션 프로세스가 반복되지 않아야 하도록 제조된다. 종래의 타겟 조립체는 통상적으로 이러한 목적을 위해 자체 중심설정 휠 클램프(self-centering wheel clamps)를 채용한다. 클램프 장착 오차(clamp mounting errors)는 잘 공지된 롤링 런아웃 캘리브레이션(rolling runout calculation)에 의해 보상된다.
일반적으로, 타겟 및 자체 중심설정 클램프의 시스템을 위한 캘리브레이션 절차는, 얼라이너가 최초 설정될 때 주문 제작형 캘리브레이션 장비를 이용하여 기술자에 의해 수행된다. 그 후, 이는 새로운 타겟이 시스템에 도입될 때마다, 예컨대 타겟이 교체될 때 수행되어야 한다. 불리하게도, 최종 사용자는 서비스 기술자를 기다려야 하거나, 또는 캘리브레이션 절차 자체를 수행해야 한다면, 이들은 특별한 훈련을 받아야 한다. 더욱이, 정상적인 사용 과정에서, 타겟과, 그와 관련된 클램프는 (예컨대, 클램프가 낙하되면) 그 상대적인 기하학적 형상을 변경하는 경향이 있다. 클램프와 타겟이 여전히 유용하다고 할 수 있는 동안에, 상대적인 기하학적 형상의 변경이 원래의 시스템 캘리브레이션에 반영되지 않아서, 불리하게도 경시적인 얼라인먼트 정확도에 대한 열화를 초래한다.
차량을 들어올려서 일반적인 얼라인먼트를 위해 필요한 추가 과정을 수행하는 추가적인 시간을 필요로 않는 휠 회전축 및 휠 스핀들 포인트를 결정하는 방법론 및 장치에 대한 필요성이 있다. 또한, 얼라인먼트 정확도를 유지하도록 휠 타겟 조립체의 통상적인 마모 및 인열에 대해 조정할 수 있는 방법론 및 장치에 대한 필요성이 있다. 또한, 자체 중심설정 능력에 대한 필요성을 제거함으로써 휠 클램프의 비용을 최소화하는 필요성이 있다.
개시된 시스템 및 방법론은, 차량 휠을 롤링하여 휠에 부착된 타겟의 모션을 트랙킹함으로써, 얼라인먼트가 수행될 때마다 휠 회전축 및 휠 스핀들 포인트를 결정한다. 개시된 절차는 표준 휠 얼라인먼트 프로세스 플로우의 일부인 종래의 롤링 런아웃 보상 절차(rolling runout compensation procedure)와 동일한 시간에 수행될 수 있고, 어쨋든 얼라인먼트 절차의 개시 근방에서 수행되어야 한다. 또한, 본 개시내용은 타겟이 휠 상에 반경방향으로 위치되는 위치에 관계없이 휠 스핀들 포인트 및 회전축에 대한 연산을 가능하게 하여, 자체 중심설정 휠 클램프에 대한 필요성을 제거한다.
더욱 상세하게, 본 개시내용은 휠이 미끄러짐 없이 롤링할 때 이루어지는 타겟 포즈 측정(target pose measurements)으로부터 휠 얼라인먼트 각도에 대한 결정을 논의한다. 휠의 액슬과 휠 원주 사이의 변경에 위치된 타겟은 카메라 시스템에 의해 크랙킹된다. 구체적으로, 타겟의 원점 및 배향이 트랙킹된다. 슬라이딩이 없는 2-D 모션의 이상적인 환경 하에서, 타겟 원점에 대한 궤적은 휠이 롤링함에 따라 단축 사이클로이드(curtate cycloid)로 공지된 곡선 경로를 추적한다. 휠 회전의 각도는 타겟의 변경 포즈(changing pose)로부터 결정된다.
가상의 휠 스핀들 포인트는 휠이 회전하는 동안 타겟 원점의 모션으로부터 계산될 수 있다. 3개의 타겟 좌표 및 포즈가 측정 오차 없이 알려질 때 가상의 휠 스핀들 포인트의 모션을 계산하는 문제에 대한 분석적 해법이 있다. 타겟에 의해 취해진 경로에 대한 방정식은 타겟 좌표 및 포즈의 측정을 하고, 방정식의 파라미터를 결정하도록 데이터에 모델을 피팅함으로써 결정될 수 있다. 가상의 휠 스핀들 포인트의 경로는 방정식의 파라미터로부터 계산된다.
하나 이상의 실시예는, 차량용 휠 얼라인먼트 방법으로서, 상기 차량의 휠에 타겟을 부착하는 단계; 상기 타겟을 보고 상기 타겟의 이미지 데이터를 캡쳐하기 위한 카메라를 제공하는 단계를 포함하는, 방법을 구비한다. 상기 차량은 상기 카메라가 상기 타겟의 이미지 데이터를 캡쳐하는 동안, 상기 휠과 타겟이 여러 각도로 회전하도록 상기 휠이 실질적으로 평탄면 상에 있으면서 롤링된다. 상기 휠 회전축은 캡쳐된 이미지 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여 휠 스핀들 포인트와 함께 연산된다. 상기 휠 스핀들 포인트 및 상기 휠 회전축은 상기 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터를 계산하는데 이용된다.
실시예는, 차량 휠 얼라인먼트 시스템으로서, 상기 차량의 휠에 고정식으로 부착가능한 타겟; 상기 타겟을 보고 상기 타겟의 이미지 데이터를 캡쳐하기 위한 카메라; 및 데이터 프로세서를 더 구비한다. 상기 데이터 프로세서는, 상기 카메라로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 휠과 타겟이 여러 각도로 회전하도록 상기 휠이 실질적으로 평탄면 상에 있으면서 상기 차량이 롤링될 때, 캡쳐된 상기 타겟의 이미지 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여 상기 타겟 원점으로부터 휠 스핀들 포인트로 향하는 벡터를 결정한다. 상기 데이터 프로세서는, 상기 휠 스핀들 포인트의 좌표 및 상기 휠 회전축에 적어도 부분적으로 근거하여 상기 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터를 연산한다.
또한, 실시예는, 지시를 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체(non-transitory computer readable medium)로서, 차량 휠 얼라인먼트 시스템의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서가 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터를 결정하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함한다. 상기 얼라인먼트 시스템은 상기 차량의 휠에 고정식으로 부착가능한 타겟과, 상기 타겟을 보고 상기 타겟의 이미지 데이터를 캡쳐하기 위한 카메라를 갖는다. 상기 결정은, 상기 카메라로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 상기 휠과 타겟이 여러 각도로 회전하도록 상기 휠이 실질적으로 평탄면 상에 있으면서 상기 차량이 롤링될 때 캡쳐된 상기 타겟의 이미지 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여, 상기 휠 스핀들 포인트의 좌표 및 상기 휠 회전축을 결정하고, 상기 휠 스핀들 포인트의 좌표 및 상기 휠 회전축에 적어도 부분적으로 근거하여 상기 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터를 연산한다.
첨부한 도면과 함께 고려할 때 하기의 설명으로부터 개시된 요지의 실시예에 대한 목적 및 이점이 명백해질 것이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 실시예를 상세하게 기술하며, 유사한 도면부호는 유사한 요소를 나타낸다. 첨부한 도면은 반드시 축척되지 않는다. 적용가능하다면, 일부 특징은 근본적인 특징에 대한 설명을 조력하도록 예시되지 않을 수 있다.
도 1은 클램프/타겟 조립체를 부착한 상태의 차량에 대한 사시도로서, 가상의 휠 스핀들 포인트, 휠 스핀들 포인트 및 휠 회전축을 도시한 도면,
도 2는 각종 실시예에 따라 휠이 자유롭게 회전할 때 타겟 원점의 모션 평면에서 가상의 휠 스핀의 좌표가 어떻게 계산되는지에 대한 일례를 도시한 다이아그램,
도 3은 타겟을 부착한 차량 휠이 롤링하고 있을 때 타겟의 경로를 나타내는 다이아그램,
도 4는 타겟을 부착한 상태로 롤링 휠의 기하학적 형상을 기술하는 다이아그램으로서, 각종 실시예에 따른 초기 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표의 예시적인 편차에 이용되는 파라미터를 구비한 도면,
도 5a-5b는 각종 실시예에 따른 보정 처리(preprocessing) 동안에 Y-Z 평면 내에 2-D 타겟 포즈 데이터의 회전을 도시한 그래프,
도 6a-6d는 각종 실시예에 따른 비선형 최소 자승법에서 파라미터가 조정됨에 따라 피팅 반복법(fitting iteration)을 도시한 그래프,
도 7은 각종 실시예에 따른 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표 및 타겟 원점의 측정된 좌표를 나타낸 그래프,
도 8은 각종 실시예에 따라 계산된 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표에 좌표 데이터를 피팅함으로써 결정된 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표들 간의 개선된 동의(improved agreement)를 도시한 그래프,
도 9a-9b는 각종 실시예에 따라 측정된 데이터에 단축 사이클로이드를 피팅한 후에 검출된 범위 외의 데이터 포인트를 나타낸 그래프,
도 10은 개시된 시스템 및 방법론을 실시할 수 있는 자체 중심설정 휠 얼라인먼트 시스템에 대한 개략적인 평면도,
도 11은 개시된 시스템 및 방법론을 실시할 수 있는 하이브리드 휠 얼라인먼트 시스템에 대한 개략적인 평면도.
본원에 기술된 원리는 하기의 설명에 개시되거나 또는 하기의 도면에 도시된 구성요소의 구성 또는 배치에 대한 세부사항으로의 적용에 제한되지 않음을 이해해야 한다. 그 원리는 다른 실시예에서 실시될 수 있고, 각종 방식으로 실행 또는 수행될 수 있다. 또한, 본원에 사용된 표현 및 용어는 설명을 위한 것으로서, 제한되는 것으로 간주되지 않아야 한다.
본원에는 휠 축 벡터 연산(wheel axis vector calculations)을 위한 방법 및 시스템이 개시되어 있다. 도 10은 전술한 미국특허 6,968,282호에 개시된 바와 같은 컴퓨터 지원형, 3D 자동차 휠 얼라인먼트 시스템("얼라이너")의 소정 요소에 대한 개략적인 평면도이다. 이러한 얼라이너는 본원에 개시된 얼라이너와 공통적인 요소를 가지며, 개시된 기술을 실시하는데 이용될 수 있다. 특히, 도 10의 얼라이너는 자동차의 휠을 얼라인하는데 이용되는 좌측 카메라 모듈(2)과 우측 카메라 모듈(4)을 포함한다. 용어 "좌측" 및 "우측"은 편의를 위해 사용되며, 특정 요소가 또 다른 요소에 대한 특정 위치 또는 관계에 위치될 필요가 있는 것으로 의도되지 않는다.
도 10의 화살표(30)는 자동차에서 받는 얼라인먼트를 개략적으로 나타낸다. 차량은 좌측 및 우측 전륜(22L, 22R)과, 좌측 및 우측 후륜(24L, 24R)을 구비한다. 휠(22L, 24L, 22R, 24R) 각각에는 얼라인먼트 타겟(80a, 80b, 80c, 80d)이 각각 고정된다. 각각의 얼라인먼트 타겟은 일반적으로 타겟 정보를 찍는 플레이트(82)와, 휠에 타겟을 고정하기 위한 클램핑 기구(88)를 포함한다. 좌측 카메라 모듈(2)은 좌측 얼라인먼트 카메라(10L)를 포함한다. 좌측 얼라인먼트 카메라(10L)는 차량에 면하여 축(42)을 따라 좌측 타겟(80a, 80b)을 본다. 우측 카메라 모듈(4)은 차량에 면하여 축(44)을 따라 우측 타겟(80c, 80d)을 보는 우측 카메라(10R)를 포함한다. 또한, 좌측 카메라 모듈(2)은 브래킷(12)을 거쳐 카메라(10L)에 수직하게 장착된 캘리브레이션 카메라(20)를 구비한다. 캘리브레이션 카메라(20)는 브래킷(14)을 거쳐 축(46)을 따라 우측 카메라 모듈(4)에 부착된 캘리브레이션 타겟(16)을 봄으로써, 얼라인먼트 카메라(10L, 10R)의 위치를 서로에 대해 결정한다. 각각의 카메라(10L, 10R, 20)는 조명원(62, 64, 66)을 갖는다.
개시된 얼라이너는 종래의 퍼스널 컴퓨터(PC)와 같은 데이터 프로세서(미도시)를 더 포함하며, 이는 데이터 프로세서가 본원에 기술된 캘리브레이션을 전자식으로 수행하게 하는 지시를 갖는 소프트웨어를 구비한다.
본원에 기술된 방법 및 장치는 US 7,313,869호에 기술된 바와 같은 하이브리드 얼라이너 시스템과 함께 이용하는데 적용가능하며, 이는 본원 및 그 계속출원 특허에 참고로 편입된다. 도 11은 본원에 개시된 방법 및 장치로 유용한 예시적인 하이브리드 얼라이너 시스템에 대한 개략도를 도시하며, 이는 제1 예에서 전방 스티어링 휠인 차량의 해당하는 휠(22, 24) 상에 장착된 한 쌍의 수동 타겟(21, 23)을 구비한다. 후륜의 경우에, 차량의 다른 해당하는 휠(26, 28)과 관련하여 장착하기 위해 한 쌍의 능동 감지 헤드(25, 27)가 채택된다. 각각의 능동 감지 헤드는 차량의 해당하는 휠에 각종 헤드가 장착될 때 타겟(21, 23) 중 하나의 이미지를 구비할 2D 이미지 데이터를 생성하기 위한 카메라(29)를 구비한다. 또한, 상기 시스템은 능동 감지 헤드(25, 27)의 상대 각도를 토 평면(toe plane)에서 측정하도록 종래의 2개의 각도 센서(33, 35)와, 헤드(25, 27)의 경사(일반적으로, 캠버 및 피치)를 측정하는 한 쌍의 경사 센서(37, 39)를 이용한다.
정의
타겟 좌표 시스템(Target Coordinate System): 타겟의 기하학적 형상에 의해 정의되는 좌표 시스템.
타겟 원점(Target Origin): 타겟 좌표 시스템의 원점이 되도록 정의된 수학적 포인트.
휠 회전축(Wheel Axis of Rotation): 휠이 회전하는 축. 또한, 휠 스핀들 축으로 공지됨.
휠 림 평면(Wheel Rim Plane): 휠 림 외부면에 의해 정의되는 평면.
가상의 휠 스핀들 포인트(Virtual Wheel Spindle Point): 타겟 원점이 회전하는 휠의 회전축을 따른 포인트.
휠 스핀들 포인트(Wheel Spindle Point): 휠의 회전축이 휠 림 평면과 교차하는 포인트.
타겟 반경(Target Radius): 타겟 원점과 가상의 휠 스핀들 포인트 간의 거리
카메라 경사 각도(Camera tilt angle): 휠 스핀들의 모션방향에 대한 카메라의 경사 각도.
스타팅 롤 각도(Starting roll angle): 롤이 시작할 때 타겟 원점이 위니되는 휠 상의 각도 위치.
잭트 휠 스핀들 캘리브레이션(Jacked Wheel Spindle Calibration): 휠이 상승되어 선형 모션 없이 자유롭게 회전할 수 있으면서 이루어진 측정으로부터 휠 회전축 및 가상의 휠 스핀들 포인트를 계산하기 위한 프로세스 또는 그 결과.
롤링 휠 스핀들 캘리브레이션(Rolling Wheel Spindle Calibration): 휠이 롤링하는 동안에 이루어진 측정으로부터 휠 회전축 및 가상의 휠 스핀들 포인트를 계산하기 위한 프로세스 또는 그 결과.
개시된 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션 기술은 종래의 잭트 휠 스핀들 캘리브레이션 절차에 비해 몇 가지의 분명한 이점을 제공한다. 하나의 이점은 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션이 "오프라인" 프로세스보다는 "온라인"인 점이다. 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션은 표준 휠 얼라인먼트 프로세스 플로우의 일부인 롤링 런아웃 보상이 수행될 때마다 수행된다. 잭트 휠 스핀들 캘리브레이션과는 달리, 뒤따라야 할 특정한 절차가 없고, 최종 사용자가 이러한 시스템 캘리브레이션을 수행해야 할 특정 훈련이 없다. 그 결과, 높은 정확도의 시스템 캘리브레이션을 수행하는데, 주문 제작형 캘리브레이션 장비에 상당하는 숙련된 필드 서비스가 필요하지 않다. 이는 최종 사용자의 시간과 비용을 절약한다.
온라인 프로세스의 또 다른 이점은 정확한 휠 스핀들 캘리브레이션이 경시적으로 변한다는 점이다. 통상적인 사용 과정에서, 타겟과 클램프는 (예컨대, 클램프가 우연히 낙하될 때) 그 상대적인 기하학적 형상을 변경하는 경향이 있다. 이러한 상대적인 기하학적 형상의 변경에는 아무 문제가 없고; 그 모든 문제는 상대적인 기하학적 형상이 휠 스핀들 캘리브레이션에 정확하게 반영된다는 점이다. 온라인 측정으로서, 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션은 휠 스핀들 포인트 좌표 및 휠 회전축의 배향에 대한 최신의 측정을 제공한다.
롤링 휠 스핀들 캘리브레이션의 또 다른 이점은 차량 중심적 휠 얼라인먼트 좌표 시스템(vehicle-centric wheel alignment coordinate systems)을 채용할 때 경험된다. 종래의 차량 중심적 휠 얼라인먼트 좌표 시스템에서는, 일반적으로 차량의 휠 림의 중심을 이용하여, 검사 중인 차량의 측정에 근거하여 좌표 시스템이 구성된다. 개시된 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션이 채용되면, 타겟과 휠 림 중심 사이의 고정된 공간적 관계를 가정하지 않는다. 휠 림의 중심은 프로세스의 일부로서 계산된다. 그 결과, 타겟은 휠 축에 대한 임의의 상대적인 반경방향 위치에 위치될 수 있다. 즉, 타겟은, 타겟 원점이 휠의 회전축 상에 실질적으로 배치되도록 또는 타겟 원점이 휠 회전축으로부터 오프셋되도록 휠에 부착될 수 있다. 이에 따라, 개시된 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션 기술은 사용된 타겟 타입에 자유도를 제공한다.
개요
휠 스핀들 캘리브레이션 측정의 목적은 타겟이 부착되는 휠의 모든 위치 및 배향을 위해 타겟에 대한 휠 스핀들 포인트의 위치를 결정하는 것이다. 휠 스핀들 포인트는 휠의 회전축과, 휠의 힘의 외측방향면에 의해 정의되는 평면의 교차점에 있는 포인트이다. 일반적으로, 타겟 좌표 시스템의 원점은 타겟 원점으로 부른다. 휠 회전축의 방향과 함께 휠 스핀들 포인트의 위치를 결정하는 것은 당업자에게 이해되는 바와 같이, 휠 및 프레임 얼라인먼트를 결정하는 필수 부분이다.
휠의 임의의 위치에 대한 측정가능한 양은 타겟 원점과, 그 포즈의 배향이다. 휠 회전축은 휠이 회전함에 따라 타겟의 포즈의 변경으로부터 그 배향으로 계산된다. 타겟 좌표 시스템에서의 휠 스핀들 포인트의 좌표는 휠이 회전될 때 불변적이다.
휠 스핀들 포인트 및 휠 회전축을 결정하기 위한 종래의 절차는 차량을 들어올려서 휠을 자유롭게 회전시키는 것이다. 그 다음, 각각의 휠은, 휠에 부착된 타겟을 관찰하고 타겟 포즈를 측정하는 동안에, 적어도 2가지의 위치로 회전된다. 2가지의 위치에서 타겟 원점의 좌표와 함께 타겟 포즈에 대한 측정은 타겟 포즈, 휠 회전축을 정의하는 벡터, 타겟 반경 및 가상의 휠 스핀들 포인트 간의 회전 각도에 대한 연산을 허용한다. 도 2에는 기하학적 형상이 도시된다.
X: 측정된 포인트들 간의 현의 길이(chord length)
θ: 타겟의 회전 각도
P1, P2: 타겟 중심(target centroid)의 측정된 좌표
C: 좌표와의 원의 중심(x0, y0)
휠 회전축 둘레에서 회전함에 따라 타겟 원점에 의해 정의되는 평면은 휠 스핀들 포인트를 위치시키는 휠 림의 면에 의해 정의되는 평면에 평행하다. 이들 2개의 평면들 간의 거리는 타겟 오프셋 거리(target offset distance)로 부르며, 클램프 기하학적 형상에 의해 결정된다. 이러한 거리는 타겟 원점에 대한 휠 스핀들 포인트의 좌표를 계산하는데 이용된다.
차량의 상승, 측정을 이루는 동안의 휠의 회전 및 차량의 하강은, 사용자가 회피하려는 오류가 발생하기 쉽고, 시간 소모적이고, 노동 집약적이며, 경비가 드는 프로세스이다. 상술된 종래의 절차를 이용하면, 차량을 들어올리는 것은 타겟 및 그 클램프의 조합된 시스템이 캘리브레이트될 필요가 있을 때마다 요구된다. 자체 중심설정 클램프를 이용하는 시스템은 타겟과 조합하여 이용되고 후속적인 차량에 대한 사용을 위해 한번 캘리브레이트된다. 자체 중심설정 클램프의 중요한 특징은 가상의 휠 스핀들 포인트 전이로의 상대적인 타겟이 고정되도록 휠 상에 위치될 수 있다는 것이다. 그러나, 자체 중심설정 클램프는 바람직하지 못한 사이즈, 외관 및 비용 구속을 부여한다.
차량을 들어올리는 비용 및 자체 중심설정 클램프의 비용 양자는 차량을 상승시킬 필요 없이 휠 스핀들 캘리브레이션을 수행하는 대안적인 방법을 발전시키는데 바람직하게 한다. 차량 휠이 지면 상에서 미끄러짐 없이 롤링하는 동안에, 휠 스핀들 포인트 및 휠 회전축을 계산하는 것이 유리하다. 이는 이미 휠 얼라인먼트(예컨대, 종래의 롤링 런아웃 보상)을 계산하기 위한 프로세스의 일부이며, 프로세스에서 특정한 캘리브레이션 단계를 필요로 하지 않는다. 개시된 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션의 이점은 클램프/타겟 시스템이 고정된 자체 중심설정 클램프를 가질 필요가 없다는 점이다. 이러한 시스템을 각 용도로 캘리브레이션하기 위한 요건은 단순한 캘리브레이션 절차만이 필요함을 의미한다.
상승된 휠의 캘리브레이팅(Calibrating a Raised Wheel)
휠이 상승되어 회전되면, 휠 회전축(가상의 휠 스핀들 포인트)으로부터 반경방향 거리에 위치된 타겟은 원의 윤곽을 그린다. 가상의 휠 스핀들 포인트의 반경 및 위치는 2개의 타겟 좌표와, 그들 간의 회전 각도 또는 중심각으로부터 계산될 수 있다. 이는 하기와 같이 도 2에 도시된다.
1. 휠 회전축은 2개의 측정된 포인트(P1, P2) 및 회전 중심이 놓이는 평면에 수직이다.
2. 휠 회전축은 2개의 측정된 포인트(P1, P2)들 간의 현(chord)의 수직이등분선(b) 상에 있다.
3. 현의 길이(2x)는 공지되어 있다.
4. 현의 수직이등분선(b)은 2개의 측정된 포인트(P1, P2)들 간의 공지된 각도(θ)를 2등분한다.
우선, θ 및 x에 관한 반경(R)을 계산. 그 다음, P1 및 P2에 중심설정된 반경(R)을 갖는 2개의 원의 교차점을 계산. 원의 중심을 위한 2가지 해법이 있지만, 하나만의 해법이 P1과 P2 간의 정확한 측에 있다.
롤링 휠 스핀들 캘리브레이션(Rolling Wheel Spindle Calibration)
본 개시내용에 따른 롤링 휠 스핀들의 캘리브레이션을 기술한다. 지면과 접촉하는 동안 휠이 미끄러짐 없이 롤링하고 있을 때, 타겟은 단축 사이클로이드의 윤곽을 그린다. 도 3에 도시한 바와 같이, 타겟 원점(t)의 경로(300)는 단축 사이클로이드를 나타낸다. 실제의 이유로, 경로(300)의 작은 부분만이, 예컨대 모션(310)의 90도 범위가 측정된다. 측정 범위(310)는 카메라(320)가 타겟(도시하지 않지만, 타겟(120)과 유사할 수 있음)의 면을 항상 볼 필요가 있기 때문에 제한된다. 휠(330)의 회전 중심 및 그 모션 방향은 측정된 특징이 아니다. 타겟의 위치 및 배향에 대한 측정은 단일의 시각 n-포인트 포즈 평가(single perspective n-point pose estimation)를 이용한다. 각각의 타겟 위치에서, 타겟의 좌표 및 배향 양자가 계산된다. 회전이 발생하는 휠 회전축의 방향은 포즈의 변경으로부터 계산된다.
2차원 평면에서 이루어진 측정은 각각의 위치에서 이루어진 포즈 측정을 갖는 2가지의 좌표 측정을 구성한다. 이들 측정으로부터 하기의 파라미터가 계산된다.
1. 휠(330)의 직경
2. 타겟 반경
3. 카메라(320)에 대한 휠(330)의 시작 위치(X, Y, Z 좌표)
4. 그 시작 위치에 휠(330)에 부착되는 동안의 타겟의 회전 각도
5. 카메라 축에 의해 정의된 바와 같은 수평방향에 대한 카메라의 경사 각도(A) 또는 휠(330)의 이동 방향
평면 내의 단축 사이클로이드의 파라미터는 3가지의 측정된 포인트와, 그들 간의 각도차로부터 정확하게 해결가능하다. 도 4는 타겟이 반경(rt)에 부착된 상태에서 롤링 휠의 가하학적 형상을 도시하며, 초기의 휠 스핀들 좌표에 대한 편차를 기술한다.
Figure pat00001
파라미터 위의 바(bar)는 파라미터가 벡터임을 나타낸다. 그 방정식은,
Figure pat00002
(1)
타겟 원점 및 회전 각도의 좌표에 대한 함수로서 초기의 휠 스핀들 포인트의 좌표를 계산한다. 또한, 타겟의 모든 위치에 대한 휠 스핀들 포인트 좌표는 초기의 휠 스핀들 포인트 좌표, 이동 방향 및 회전 각도를 고려하여 계산될 수 있다.
개시된 휠 스핀들 캘리브레이션 기술은 상승된 휠의 경우를 취급할 수도 있다. 휠의 임의의 선형 이동은 항 rwθON에 의해 정의된다. 이러한 항이 실시하는 소프트웨어에서 0(zero)로 설정되면, 모든 데이터 포인트는 원의 원주 상에 놓인다. 그 다음, 소프트웨어는 고정 휠 스핀들 포인트(W0) 및 타겟 반경을 계산하게 된다.
데이터 보정 처리(Data Pre-Processing)
측정된 데이터 포인트는 Z 좌표를 증가시키는 차순으로 분류(sort)된다. 그 결과, 개시된 기술에서 휠이 전방 또는 후방으로 롤링되는지의 여부는 중요하지 않다. 변경 타겟 포즈에서의 측정된 각도차의 차순은 분류에 의해 정의된다. 3-pt 공식과 관련하여, 초기의 휠 스핀들 포인트 좌표(W0)는 카메라에 가장 근접한다. 후술된 비선형 최소 자승 서치(non-linear least squares search) 동안에 생성된 시뮬레이션된 데이터는 측정된 데이터로부터 추출된 각도차를 이용한다.
휠의 롤링 파라미터에 대한 평가는 노이즈로 인한 2차원 평면으로부터 타겟 원점의 모션과, 차량 토로 인한 작은 헬리컬 모션에 대한 작은 편차를 갖는 본질적으로 2-차원 문제점이다. 휠의 궤적은 카메라에 대한 롤(roll), 피치(pitch) 및 요(yaw)를 갖는 것으로 고려될 수 있다. 롤 및 요 파라미터는 사전에 계산되어, 데이터 내의 알려지지 않은 피치를 남길 수 있다. 피치(pitch)는 휠의 선형 모션에 대한 카메라의 임의의 하측방향 시야(downward view)에 상응하고, 본 문헌에서 (도 3의 참조부호 A로 나타낸) 카메라 경사 각도로 부른다. 롤(roll)은 카메라 회전에 상응하고, 요(yaw)는 휠의 선형 모션에 대한 카메라의 임의의 좌측-우측 배향에 상응한다.
롤(roll) 및 요(yaw)는 타겟의 측정된 포즈 대 포즈의 회전축으로부터 결정될 수 있다. 도 5a-b는 프로세싱 동안에 Y-Z 평면 내에서의 데이터의 회전을 도시한다. Y-Z 평면은 카메라 좌표 시스템에 의해 정의된다. 도 5a의 데이터는 도 5b에서의 프로세싱을 위해 Y-Z 평면 내에 놓이도록 평행이동 및 회전된다. 보정 처리(pre-processing)는 3-포인트 핏 및 비선형 핏 양자의 문제점에 대한 몇 가지의 산출 부담(computational burden)을 제거한다.
파라미터를 위한 비선형 최소 자승 서치(Nonlinear Least Squares Search for Parameters)
실제의 이유로, 개시된 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션을 수행하는데에는 3가지 이상의 포즈 측정이 필요할 수 있다. 당업자에게 이해되는 바와 같이, 측정 노이즈는 이미지 프로세싱에 영향을 미칠 수 있고, 차량은 직선으로 움직이지 않을 수 있고(휠이 터닝될 수 있음), 차량이 롤링하는 플랫폼은 펌프를 구비할 수 있고 그리고/또는 차량이 롤링하는 플랫폼은 슬라이딩할 수 있어서 휠이 순수한 회전을 받지 않을 수 있다. 변형적으로, 휠은 플레이트와 플랫폼 간의 갭으로 인해 약간 부딪(bump)힐 수 있다. 더욱이, 차량의 모션 범위는 기계적 제약에 의해 제한될 수 있다. 이러한 복잡성 중 하나의 결과는 3가지의 포즈 해법에서 오차가 발생하기 쉽다는 점이다. 따라서, 개시된 기술은 더 많은 데이터 포인트를 구비하여, 측정된 데이터에 대한 단축 사이클로이드의 매개파라미터화된 곡선(parameterized curve)을 피팅한다. 이로써, 데이터는 예상치 못한 모션 및 다른 복잡성을 검출하여 보상하도록 처리될 수 있다.
특정 실시예에 의하면, 차량 롤 동안에 3가지 이상의 측정된 포인트가 획득되면, 데이터를 처리하는데 잘 공지된 최소 자승 피팅 어프로치(least squares fitting approach)가 취해진다(3개만의 포인트의 경우에, 해법이 정확하다). 하기는 결과에 불리하게 영향을 미칠 수 있다.
1. 휠이 하나의 위치로부터 다음으로 롤링함에 따라, 휠은 약간 터닝할 수 있다. 3가지 이상의 포인트가 있다면, 측정된 포인트는 평면 내에 놓이지 않을 수 있다. 또한, 휠 회전축의 방향은 변할 것이다.
2. 휠이 하나의 위치로부터 다음으로 롤링함에 따라, 롤링 없이 범프 또는 슬라이드를 만날 수 있다.
3. 휠은 완전하게 둥글지 않아서, 휠 변형이 타겟의 모션에 어떠한 영향을 미치는지 이해되지 않을 수 있다.
4. 타이어 트레드는 타겟의 모션에서의 변동을 유도할 수 있다.
5. 타겟의 포즈 각도 측정에 오차가 있어, 휠의 추정된 각도 회전에 오차가 발생할 수 있다.
이러한 이유로, 롤링 동안에 휠 파라미터 및 휠 스핀들 위치를 추정하도록 본 개시내용에 의해 수치최적 설계기법(numerical optimization method)이 실시된다. 수치최적 설계기법은 모델 파라미터를 조정함으로써 시뮬레이션된 데이터와 측정된 데이터 간의 오차를 최소화한다. 모델 파라미터는 휠 직경, 타겟 반경, 카메라 축에 대한 휠의 선형 모션 방향, 및 카메라에 대한 휠의 시작 위치를 포함한다. 그 다음, 모델 파라미터는 휠이 롤링함에 따라 휠 스핀들 포인트의 위치를 계산하는데 이용된다. 그 다음, 휠 스핀들 포인트 및 휠 회전축은 측정된 포즈 좌표 및 배향을 이용하여 계산된다.
일부 실시예에서, 잘 공지된 넬더-미드 최적기법(Nelder-Mead optimization method)은 측정된 타겟 좌표와 시뮬레이션된 모델 좌표 간의 차로서 정의되는 총 RMS 오차(aggregate RMS error)를 최소화함으로써 모델 파라미터를 결정하는데 이용된다. 상기 방법은 측정된 데이터에 대한 시뮬레이션된 데이터의 비선형 최소 자승 핏을 수행한다. 도 6a 내지 6d는 오차가 최소화됨에 따라 피팅 프로세스에 대한 4번의 반복을 도시하며, 측정된 데이터는 참조부호 600으로 나타내고, 피팅 함수에 의해 생성된 좌표는 참조부호 610-640로 나타낸다. 조정될 수 있는 파라미터는 휠 직경, 타겟 반경, 그 롤링 동안의 휠의 가장 가까운 위치, 이동방향에 대한 카메라의 배향을 포함한다.
피팅 프로세스 동안에 가변하는 파라미터는,
1. 휠 스핀들 Y-좌표.
2. 휠 스핀들 Z-좌표.
3. 휠의 방향이 카메라에 대해 이동하고 있음(즉, 카메라 경사 각도).
4. 롤의 개시 시의 타겟의 각도 위치.
5. 휠 회전축에 대한 타겟 원점의 반경.
6. 휠 직경.
측정된 데이터에 대한 단축 사이클로이드의 피팅은 노이즈에 민감하다. 피팅 알고리즘은 항상 수렴하고, 정확한 휠 스핀들 좌표, 휠 직경 및 추가된 노이즈가 랜덤인 시뮬레이션된 데이터를 위한 반경을 제공한다. 실제 데이터의 경우, 파라미터는 총 오차를 최소화하도록 조정될 것이지만, 그 결과는 파라미터에서의 오차를 포함할 수 있다. 타겟 좌표에 대한 휠 스핀들 좌표의 위치 및 방향에서의 변환으로서 오차가 나타날 것이다. 이러한 변환은 핏으로부터 계산된 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표(700)와 캘리브레이션된 타겟/클램프 시스템에 의해 결정(즉, 롤링 동안의 클램프 캘리브레이션에 근거하여)되는 가상의 휠 스핀들 포인트 좌표(710) 간의 차로서 도 7에 도시된다.
도 8은 좌표 데이터를 이용할 때 결정되는 기준 가상의 휠 스핀들 포인트(810)와 좌표 데이터를 피팅함으로써 결정된 가상의 휠 스핀들 포인트(800) 간의 개선된 동의를 도시한다. 본 실시예에서, 그 회전 모션에 정확하게 비례하지 않는 휠의 모션을 설명하도록 더 높은 차순 항이 추가되었다. 이와 같이 추가된 항은 피팅 오차 및 휠 스핀들 포인트 좌표에서의 오차를 개선했다. 타겟 원점 좌표를 모델에 피팅하는 것은 슬라이딩하고 회전하는 플랫폼을 갖는 구속되지 않은 환경에서 충분히 견고하지 않을 수 있다.
하나의 해법은 측정으로부터 자유도를 제거하는 것이다. 하나의 방법은 자체 중심설정하지 않지만, 타겟 원점을 휠 회전축에 가까이 위치설정하는 클램프를 이용하는 것이다.
또 다른 방법은 휠 회전축의 이동방향을 정의하는 또 다른 측정으로 타겟 측정을 증대시키는 것이다. 일례는 바닥 상에서 보이는 타겟 패턴이며, 바닥의 포즈가 알려졌다. 다른 예는 이동되면서 차량 바디에 부착된 마커(marker)와, 타겟에 부착된 전자식 레벨로부터의 신호(signal)를 구비한다. 이와 같이 추가된 측정은 카메라 경사 각도를 알려지지 않은 파라미터로서 제거한다.
롤링 휠 스핀들 캘리브레이션을 계산하기 위한 변형 방법(Alternative Methods for Computing Rolling Wheel Spindle Calibration)
롤링 휠 스핀들 캘리브레이션을 계산하기 위해서는, 상기한 실시예에 기술된 넬더-미드 심플렉스 알고리즘을 이용할 필요가 없다. 당업자는 그래디언트 디센트(gradient descent), 레벤버그-마콰트(Levenberg-Marquardt) 및 다른 반복적 비선형 최소 자승법을 포함하는 분석적 파라미터 모델을 통해 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션을 계산할 수 있음을 이해할 것이다. "그리드 서치(grid search)" 알고리즘으로 일괄적으로 공지된 알고리즘의 등급은 또 다른 세트의 유용한 대안법을 구성한다. 그리드 서치 알고리즘은 최적화 프로세스가 전적으로 볼록한 공간에서 발생하는 것으로 보장하지 않는 위치에서 일반적으로 채용되는 비-모수 파라미터 평가 알고리즘(non-parametric parameter estimation algorithms)이다. 넬더-미드 심플렉스 알고리즘을 대신하여 다른 실시예에는 몇 가지의 변형 방법이 채용될 수 있다.
특이치의 제거(Removal of Outliers)
타겟 원점에 의해 윤곽이 그려진 단축 사이클로이드의 궤적은 매끄러운 원호이다. 휠 모션에서의 범프는 데이터 내의 특이치로서 검출될 수 있다. 도 9a-9b에 도시된 특정 실시예에서, 특이치 검출은 데이터로의 단축 사이클로이드의 초기 핏을 수행함으로써 성취된다(도 9a). 총 오차(aggregate error)가 크다면, 데이터 포인트(910)를 가장 큰 오차로 제거하여 오차가 작을 때까지 프로세스를 반복하도록 결정이 이루어진다(도 9b의 핏(920) 참조). 이와 같이 데이터로의 핏을 생성하여 특이치를 제거하는 프로세스는 총 오차가 임계치 아래로 떨어져서 충분한 나머지의 포인트가 있을 때까지 반복적으로 동작될 수 있다.
전술한 바와 같이, 표준 요구된 롤링 런아웃 보상 절차(standard required rolling runout compensation procedur)는, 휠 스핀들 포인트 좌표 및 휠 회전축의 방향 벡터를 결정하도록 차량이 롤링될 때 캡쳐된 이미지 데이터에 적어도 부분적으로 근거하여, 개시된 휠 스핀들 캘리브레이션과 동시에 수행될 수 있다. 롤링 런아웃을 결정하기 위한 예시적인 기술은 상술된 미국특허 5,535,522호의 칼럼 12:5-30에 기술되어 있다. 당업자는 종래의 다른 롤링 런아웃 기술이 채용될 수 있음을 이해할 것이다. 휠 스핀들 포인트 좌표 및 휠 회전축의 방향 벡터 및 롤링 런아웃 캘리브레이션 모두는 차량을 위한 얼라인먼트 파라미터, 예컨대 토, 캠버 등을 종래의 방식으로 연산하는데 이용될 수 있다.
롤링 휠 스핀들 결정을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예는 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 프로그램된 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 및 주변 집적 회로 소자, ASIC 또는 다른 집적 회로, 디지털 신호 프로세서, 별개 요소 회로와 같은 하드웨어 내장형 전자식 또는 로직 회로, PLD, PLA, FPGA, PAL 등과 같은 프로그램된 로직 장치 상에서 실시될 수 있다. 일반적으로, 본원에 기술된 기능 또는 단계를 실시할 수 있는 임의의 프로세스는 롤링 휠 스핀들 결정을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예를 실시하는데 이용될 수 있다.
또한, 롤링 휠 스핀들 결정을 위한 개시된 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예는 각종 컴퓨터 플랫폼 상에서 이용될 수 있는 포터블 소스 코드를 제공하는, 예컨대 객체 또는 객체-지향 소프트웨어 개발 환경을 이용하는 완전히 또는 부분적으로 소프트웨어에서 쉽게 실시될 수 있다. 변형적으로, 롤링 휠 스핀들 결정을 위한 개시된 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예는, 예컨대 표준 로직 회로 또는 VLSI 설계를 이용하는 하드웨어에서 부분적으로 또는 완전히 실시될 수 있다. 이용되는 시스템의 속도 및/또는 효율 요건, 특정 기능, 및/또는 특정 소프트웨어 또는 하드웨어 시스템, 마이크로프로세서, 또는 마이크로컴퓨터 시스템에 따라서 실시예를 실시하는데 다른 하드웨어 또는 소프트웨어가 이용될 수 있다. 롤링 휠 스핀들 결정을 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예는 본원에 제공된 기능적 설명으로부터 적용가능한 기술에서의 당업자에 의해 그리고 컴퓨터 및/또는 휠 얼라인먼트 기술의 일반적인 기본 지식으로 임의로 공지되거나 또는 이후 개발된 시스템 또는 구조체, 장치 및/또는 소프트웨어를 이용하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어에서 실시될 수 있다.
따라서, 본 발명에 의하면, 롤링 휠 스핀들 결정을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품을 제공함이 명백하다. 본 발명이 다수의 실시예와 함께 기술되었지만, 다수의 변형, 수정 및 변경이 있음이 당업자에게 자명하다. 따라서, 출원인은 본 발명의 사상 및 범위 내에 있는 모든 변형, 수정, 동등물 및 변경을 포함하도록 의도한다.

Claims (21)

  1. 차량 서비스 시스템의 롤링 보상 절차(rolling compensation procedure)에 관련된 휠 조립체의 롤링 운동 동안의 이동 편차(movement deviation)의 발생을 검출하는 방법에 있어서,
    상기 롤링 운동을 생성하도록 상기 휠 조립체를 롤링하는 단계;
    상기 롤링 운동 동안에 복수의 위치에서 상기 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수의 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 파라미터를 나타내는 값의 세트를 얻도록 획득된 데이터를 처리하는 단계;
    상기 휠 조립체에 의한 이동 편차에 응답하여, 상기 롤링 운동 동안에, 수용가능한 공차(acceptable tolerance) 이상만큼 기대값으로부터 편차된 상기 파라미터 값의 세트에서 각각의 값을 식별하도록 상기 파라미터 값의 세트를 평가하는 단계; 및
    차량 서비스 절차 내에서, 적어도 하나의 편차된 값을 식별하는 상기 평가에 응답하여 액션(action)을 선택하는 단계
    를 포함하고,
    상기 파라미터는 이상적인 롤링 운동 동안에 불변적이고,
    상기 수용가능한 공차는 상기 휠 조립체와 관련된 상기 파라미터를 나타내는 순차적인 값들 간의 수용가능한 변동(acceptable variation)을 나타내고,
    상기 데이터를 획득하는 단계는, 상기 휠 조립체에 옵티컬 타겟(optical target)을 고정하는 단계를 구비하고,
    상기 방법은,
    머신 비전 센서(machine vision sensor)에 의해, 상기 롤링 운동 동안에 상기 휠 조립체의 별개의 회전 위치에서 상기 옵티컬 타겟의 이미지 시퀀스를 획득하는 단계; 및
    상기 별개의 회전 위치 각각에서 상기 옵티컬 타겟을 위한 포즈 파라미터(pose parameters)의 세트를 식별하도록 획득된 이미지 시퀀스를 처리하는 단계
    를 더 포함하고,
    이상적인 롤링 운동 동안의 불변적인 파라미터는 상기 옵티컬 타겟에 의해 윤곽이 그러진 경로이고, 상기 수용가능한 공차 이상의 타겟 포즈 파라미터의 상기 세트의 값 편차는 상기 휠 조립체에 의한 상기 이동 편차를 나타내는,
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이동 편차는 상기 롤링 운동 동안의 상기 휠 조립체의 수직방향 높이의 변화인,
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 이동 편차는 상기 롤링 운동 동안의 상기 휠 조립체의 스티어링 각도 파라미터(steering angle parameter)의 변화인,
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터를 획득하는 단계는,
    상기 휠 조립체에 옵티컬 타겟을 고정하는 단계;
    머신 비전 센서에 의해, 상기 롤링 운동 동안에 상기 휠 조립체의 별개의 회전 위치에서 상기 옵티컬 타겟의 이미지 시퀀스를 획득하는 단계; 및
    상기 별개의 회전 위치 각각에서 상기 옵티컬 타겟을 위한 포즈 파라미터의 세트를 식별하도록 획득된 이미지 시퀀스를 처리하는 단계
    를 구비하는,
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 휠 조립체에 옵티컬 타겟을 고정하는 단계를 포함하며,
    상기 복수의 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 상기 파라미터는 가상의 휠 스핀들 포인트이고,
    상기 이동 편차는 상기 롤링 운동 동안의 상기 가상의 휠 스틴들 포인트의 공간적 변화(spatial change)인,
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 액션은 작업자에게 경고를 발생시키는 단계를 구비하는,
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 액션은 상기 이동 편차에 의해 도입되는 측정 효과(measurement effect)의 적어도 일부를 오프셋하도록 교정 인자(correction factor)를 결정하는 단계를 구비하는,
    방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 측정 효과는 상기 롤링 보상 절차에 의해 확립되는 보상값의 변화인,
    방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 롤링 보상 절차는 롤링 휠 스핀들 캘리브레이션 절차(rolling wheel spindle calibration procedure) 및 롤링 런아웃 보상 절차(rolling runout compensation procedure) 중 적어도 하나를 구비하는,
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 경로는 단축 사이클로이드(curtate cycloid) 경로인,
    방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 평가 단계는 오차를 검출하도록 획득된 파라미터 값의 세트를 연산된 기준값과 비교하는 단계를 구비하고,
    상기 적어도 하나의 편차된 파라미터 값의 식별에 응답하는 액션을 선택하는 단계는, 사전결정된 파라미터 값과 연산된 기준값 사이의 동의(agreement)를 개선하도록 수학적 피팅 프로세스(mathematical fitting process)를 이용하여 하나 이상의 사전결정된 파라미터 값을 변화시킴으로써 검출된 오차를 보상하는 단계를 포함하는,
    방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 수학적 피팅 프로세스는 반복적 비선형 최소 자승법(iterative nonlinear least squares analysis)을 포함하는,
    방법.
  13. 차량 서비스 시스템에 있어서,
    롤링 운동 동안에 복수의 회전 위치에서 차량 상의 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서; 및
    상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 데이터를 수신하도록 구성된 처리 시스템으로서, 상기 처리 시스템은 상기 복수의 회전 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 적어도 하나의 파라미터를 나타내는 값의 시퀀스를 얻도록 상기 획득된 데이터를 처리하는 소프트웨어 지시의 세트로 구성되는, 상기 처리 시스템
    을 포함하고,
    상기 처리 시스템은 공차 이상만큼 기대값으로부터 상기 롤링 운동 동안에 편차된 적어도 하나의 값을 식별하도록 상기 값의 시퀀스를 평가하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 처리 시스템은 적어도 하나의 편차값의 식별에 응답하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 적어도 하나의 파라미터는 이상적인 롤링 운동 동안에 불변적이고,
    상기 공차는 상기 적어도 하나의 파라미터를 나타내는 순차적인 값들 간의 수용가능한 변동을 나타내고,
    상기 차량 서비스 시스템은 상기 휠 조립체에 부착가능한 옵티컬 타겟을 더 구비하고,
    상기 적어도 하나의 센서는 상기 롤링 운동 동안의 상기 휠 조립체의 별개의 회전 위치에서 상기 옵티컬 타겟의 이미지 시퀀스를 상기 획득된 데이터로서 획득하기 위한 머신 비전 센서이고,
    상기 처리 시스템은 상기 회전 위치 각각에서 상기 옵티컬 타겟을 위한 포즈 파라미터의 세트를 식별하도록 획득된 이미지 시퀀스를 처리하기 위한 소프트웨어 지시로 구성되고,
    이상적인 롤링 운동 동안의 불변 파라미터는 상기 옵티컬 타겟에 의해 윤곽이 그려진 경로이고, 상기 공차 이상의 타겟 포즈 파라미터의 상기 세트의 값 편차는 상기 편차값을 나타내는,
    차량 서비스 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 처리 시스템은 상기 롤링 운동 동안에 상기 편차값의 발생을 지시하는 작업자에게 경고를 발생시킴으로써 응답하는 소프트웨어 지시로 구성되는,
    차량 서비스 시스템.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 처리 시스템은 상기 편차값에 의해 도입되는 측정 효과의 적어도 일부를 오프셋하도록 교정 인자를 확립함으로써 응답하는 소프트웨어 지시로 구성되는,
    차량 서비스 시스템.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 값의 시퀀스를 평가하는 상기 소프트웨어 지시는, 오차를 검출하도록 상기 값의 시퀀스를 연산된 기준값과 비교하기 위한 것이고,
    상기 적어도 하나의 편차 값의 식별에 응답하는 상기 소프트웨어 지시는, 사전결정된 파라미터 값과 상기 연산된 기준값 사이의 동의(agreement)를 개선하도록 수학적 피팅 프로세스를 이용하여 하나 이상의 사전결정된 파라미터 값을 변화시킴으로써 검출된 오차를 보상하기 위한 것인,
    차량 서비스 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 수학적 피팅 프로세스는 반복적 비선형 최소 자승법을 포함하는,
    차량 서비스 시스템.
  18. 차량 서비스 시스템의 롤링 보상 절차에 관련된 휠 조립체의 롤링 운동 동안의 이동 편차의 발생을 검출하는 방법에 있어서,
    상기 롤링 운동을 생성하도록 상기 휠 조립체를 롤링하는 단계;
    상기 롤링 운동 동안에 복수의 위치에서 상기 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수의 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 파라미터를 나타내는 값의 세트를 얻도록 획득된 데이터를 처리하는 단계;
    상기 휠 조립체에 의한 이동 편차에 응답하여, 상기 롤링 운동 동안에, 수용가능한 공차 이상만큼 기대값으로부터 편차된 상기 파라미터 값의 세트에서 각각의 값을 식별하도록 상기 파라미터 값의 세트를 평가하는 단계; 및
    차량 서비스 절차 내에서, 적어도 하나의 편차된 값을 식별하는 상기 평가에 응답하여 액션을 선택하는 단계
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 편차된 값의 식별에 응답하여 액션을 선택하는 단계는,
    상기 파라미터 값 세트로부터 편차된 파라미터 값 중 하나를 제거하는 단계;
    상기 평가하는 단계를 반복하는 단계;
    총 오차(aggregate error)가 임계치 아래로 떨어지고 남아있는 데이터 포인트가 충분할 때까지 상기 반복 단계 및 평가 단계를 되풀이하는 단계
    방법.
  19. 차량 서비스 시스템에 있어서,
    롤링 운동 동안에 복수의 회전 위치에서 차량 상의 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서; 및
    상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 데이터를 수신하도록 구성된 처리 시스템으로서, 상기 처리 시스템은 상기 복수의 회전 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 적어도 하나의 파라미터를 나타내는 값의 시퀀스를 얻도록 상기 획득된 데이터를 처리하는 소프트웨어 지시의 세트로 구성되는, 상기 처리 시스템
    을 포함하고,
    상기 처리 시스템은 공차 이상만큼 기대값으로부터 상기 롤링 운동 동안에 편차된 적어도 하나의 값을 식별하도록 상기 값의 시퀀스를 평가하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 처리 시스템은 적어도 하나의 편차값의 식별에 응답하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 적어도 하나의 편차 값의 식별에 응답하는 상기 소프트웨어 지시는,
    상기 값의 시퀀스로부터 상기 편차된 값 중 하나를 제거하는 단계;
    상기 값의 시퀀스의 평가를 반복하는 단계; 및
    총 오차(aggregate error)가 임계치 아래로 떨어지고 남아있는 데이터 포인트가 충분할 때까지 상기 제거 및 평가 단계를 되풀이하는 단계
    를 수행하기 위한 것인,
    차량 서비스 시스템.
  20. 차량 서비스 시스템의 롤링 보상 절차에 관련된 휠 조립체의 롤링 운동 동안의 이동 편차의 발생을 검출하는 방법에 있어서,
    상기 롤링 운동을 생성하도록 상기 휠 조립체를 롤링하는 단계;
    상기 롤링 운동 동안에 복수의 위치에서 상기 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수의 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 파라미터를 나타내는 값의 세트를 얻도록 획득된 데이터를 처리하는 단계;
    상기 휠 조립체에 의한 이동 편차에 응답하여, 상기 롤링 운동 동안에, 수용가능한 공차 이상만큼 기대값으로부터 편차된 상기 파라미터 값의 세트에서 각각의 값을 식별하도록 상기 파라미터 값의 세트를 평가하는 단계; 및
    차량 서비스 절차 내에서, 적어도 하나의 편차된 값을 식별하는 상기 평가에 응답하여 액션을 선택하는 단계
    를 포함하고,
    상기 파라미터는 이상적인 롤링 운동 동안에 불변적이고,
    상기 수용가능한 공차는 상기 휠 조립체와 관련된 상기 파라미터를 나타내는 순차적인 값들 간의 수용가능한 변동을 나타내고,
    상기 데이터를 획득하는 단계는, 상기 휠 조립체에 옵티컬 타겟을 고정하는 단계를 구비하고,
    상기 방법은,
    머신 비전 센서에 의해, 상기 롤링 운동 동안에 상기 휠 조립체의 별개의 회전 위치에서 상기 옵티컬 타겟의 이미지 시퀀스를 획득하는 단계; 및
    상기 별개의 회전 위치 각각에서 상기 옵티컬 타겟을 위한 기하학적 측정(geometrical measurements)의 세트를 식별하도록 획득된 이미지 시퀀스를 처리하는 단계
    를 더 포함하고,
    이상적인 롤링 운동 동안의 불변 파라미터는 상기 옵티컬 타겟에 의해 윤곽이 그려진 경로이고, 상기 수용가능한 공차 이상의 타겟 기하학적 측정의 상기 세트의 값 편차는 상기 휠 조립체에 의한 상기 이동 편차를 나타내는,
    차량 서비스 시스템.
  21. 차량 서비스 시스템에 있어서,
    롤링 운동 동안에 복수의 회전 위치에서 차량 상의 휠 조립체와 관련된 데이터를 획득하도록 구성된 적어도 하나의 센서; 및
    상기 적어도 하나의 센서로부터 획득된 데이터를 수신하도록 구성된 처리 시스템으로서, 상기 처리 시스템은 상기 복수의 회전 위치 각각에서 상기 휠 조립체와 관련된 적어도 하나의 파라미터를 나타내는 값의 시퀀스를 얻도록 상기 획득된 데이터를 처리하는 소프트웨어 지시의 세트로 구성되는, 상기 처리 시스템
    을 포함하고,
    상기 처리 시스템은 공차 이상만큼 기대값으로부터 상기 롤링 운동 동안에 편차된 적어도 하나의 값을 식별하도록 상기 값의 시퀀스를 평가하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 처리 시스템은 적어도 하나의 편차값의 식별에 응답하는 소프트웨어 지시로 더 구성되고,
    상기 적어도 하나의 파라미터는 이상적인 롤링 운동 동안에 불변적이고,
    상기 공차는 상기 적어도 하나의 파라미터를 나타내는 순차적인 값들 간의 수용가능한 변동을 나타내고,
    상기 차량 서비스 시스템은 상기 휠 조립체에 부착가능한 옵티컬 타겟을 더 구비하고,
    상기 적어도 하나의 센서는 상기 롤링 운동 동안의 상기 휠 조립체의 별개의 회전 위치에서 상기 옵티컬 타겟의 이미지 시퀀스를 상기 획득된 데이터로서 획득하기 위한 머신 비전 센서이고,
    상기 처리 시스템은 상기 회전 위치 각각에서 상기 옵티컬 타겟을 위한 기하학적 측정의 세트를 식별하도록 획득된 이미지 시퀀스를 처리하기 위한 소프트웨어 지시로 구성되고,
    이상적인 롤링 운동 동안의 불변 파라미터는 상기 옵티컬 타겟에 의해 윤곽이 그려진 경로이고, 상기 공차 이상의 타겟 기하학적 측정의 상기 세트의 값 편차는 상기 편차값을 나타내는,
    차량 서비스 시스템.
KR1020217027537A 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션 KR102353126B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020227001112A KR102483094B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562100761P 2015-01-07 2015-01-07
US62/100,761 2015-01-07
KR1020197021127A KR102299086B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
PCT/US2016/012477 WO2016112185A1 (en) 2015-01-07 2016-01-07 Rolling virtual wheel spindle calibration

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197021127A Division KR102299086B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227001112A Division KR102483094B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210109669A true KR20210109669A (ko) 2021-09-06
KR102353126B1 KR102353126B1 (ko) 2022-01-19

Family

ID=56286322

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197021127A KR102299086B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
KR1020177016939A KR102005875B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
KR1020227001112A KR102483094B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
KR1020217027537A KR102353126B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션

Family Applications Before (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020197021127A KR102299086B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
KR1020177016939A KR102005875B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
KR1020227001112A KR102483094B1 (ko) 2015-01-07 2016-01-07 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션

Country Status (6)

Country Link
US (4) US9982998B2 (ko)
EP (2) EP4257919A3 (ko)
KR (4) KR102299086B1 (ko)
CN (1) CN107208997B (ko)
MY (1) MY197823A (ko)
WO (1) WO2016112185A1 (ko)

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102299086B1 (ko) * 2015-01-07 2021-09-08 스냅-온 인코포레이티드 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
US10444010B2 (en) 2015-03-19 2019-10-15 Hunter Engineering Company Method for detecting support surface variations during wheel alignment rolling compensation procedure
EP3332212B1 (en) * 2015-10-06 2020-02-19 Snap-On Incorporated Self-calibrating wheel aligner with improved portability
CN105890496B (zh) * 2016-06-20 2018-07-20 中信戴卡股份有限公司 一种车轮中心孔检测装置
US10823554B2 (en) * 2017-09-29 2020-11-03 Bosch Automotive Service Solutions Inc. Wheel clamp alignment apparatus
US10458793B2 (en) * 2018-01-17 2019-10-29 America as represented by the Secretary of the Army Measuring camera to body alignment for an imager mounted within a structural body
WO2019211756A1 (en) 2018-04-30 2019-11-07 BPG Sales and Technology Investments, LLC Vehicular alignment for sensor calibration
US11243074B2 (en) 2018-04-30 2022-02-08 BPG Sales and Technology Investments, LLC Vehicle alignment and sensor calibration system
US11597091B2 (en) 2018-04-30 2023-03-07 BPG Sales and Technology Investments, LLC Robotic target alignment for vehicle sensor calibration
US11781860B2 (en) 2018-04-30 2023-10-10 BPG Sales and Technology Investments, LLC Mobile vehicular alignment for sensor calibration
US11835646B2 (en) 2018-04-30 2023-12-05 BPG Sales and Technology Investments, LLC Target alignment for vehicle sensor calibration
CN109241844B (zh) * 2018-08-03 2020-11-17 百度在线网络技术（北京）有限公司 三维物体的姿态估计方法、装置、设备及存储介质
CN112639403A (zh) 2018-09-13 2021-04-09 实耐宝公司 使用驱动方向计算具有提高精度和无停止定位的机动车辆对准器
EP4165368A1 (en) * 2020-06-15 2023-04-19 Snap-On Incorporated Apparatus and method for calibrating and aligning automotive sensors
CN112013798A (zh) * 2020-08-13 2020-12-01 深圳市道通科技股份有限公司 一种轮图像采集组件、轮定位设备及车轮定位系统
US11376896B2 (en) * 2020-11-06 2022-07-05 Wehrs Machine & Racing Products, Inc. Stagger stick
CN113362391B (zh) * 2021-08-09 2021-11-02 顺为智能科技(常州)有限公司 一种基于机器视觉的虚拟轮转向角测量方法
CN115092254B (zh) * 2022-07-18 2023-08-18 苏州智加科技有限公司 车轮转向角的获取方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5809658A (en) * 1993-09-29 1998-09-22 Snap-On Technologies, Inc. Method and apparatus for calibrating cameras used in the alignment of motor vehicle wheels
US6412183B1 (en) * 1996-06-14 2002-07-02 Kabushiki Kaisha Saginomiya Seisakusho Wheel alignment measuring instrument and wheel alignment measuring
US6710866B1 (en) * 1999-07-24 2004-03-23 Robert Bosch Gmbh Device for determining wheel and/or axle geometry of motor vehicles
US20070068016A1 (en) * 2005-09-28 2007-03-29 Hunter Engineering Company Method and Apparatus For Vehicle Service System Optical Target
US20090031782A1 (en) * 2007-08-01 2009-02-05 Jackson David A Calibration and operation of wheel alignment systems
CN104132818A (zh) * 2014-07-11 2014-11-05 中国科学院深圳先进技术研究院 三维四轮定位仪及其测量方法

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3033028A (en) 1958-12-18 1962-05-08 Libby Mcneill & Libby Analytical apparatus
EP0674759B1 (en) 1992-09-04 2001-07-18 Snap-on Technologies, Inc. Method and apparatus for determining the alignment of motor vehicle wheels
US5724743A (en) * 1992-09-04 1998-03-10 Snap-On Technologies, Inc. Method and apparatus for determining the alignment of motor vehicle wheels
US5561244A (en) * 1995-03-10 1996-10-01 Bridgestone/Firestone, Inc. Method and apparatus for measuring the dynamic camber of vehicle tires
DE19730524C1 (de) * 1997-07-16 1998-12-17 Hofmann Werkstatt Technik Vorrichtung zur Lagerung von zwei parallel in einem Rahmen drehbar gelagerten Rollen, auf die ein Kraftfahrzeugrad in einem Meßstand, insbesondere zur Messung seiner Radstellung, an einem Fahrzeug aufsetzbar ist
US6134792A (en) 1998-11-19 2000-10-24 Hunter Engineering Company Method and apparatus for determining wheel alignment optical target orientation parameters
US6219134B1 (en) 1999-03-04 2001-04-17 Hunter Engineering Co. Rolling runout compensation for wheel alignment
US6968282B1 (en) 2000-05-22 2005-11-22 Snap-On Incorporated Self-calibrating, multi-camera machine vision measuring system
AU2001245834A1 (en) 2000-03-23 2001-10-03 Snap-On Technologies, Inc. Self-calibrating, multi-camera machine vision measuring system
US6560883B2 (en) * 2000-06-28 2003-05-13 Snap-On Technologies, Inc. Method and system for conducting wheel alignment
US20050060899A1 (en) * 2003-09-23 2005-03-24 Snap-On Technologies, Inc. Invisible target illuminators for 3D camera-based alignment systems
US7702126B2 (en) 2004-12-15 2010-04-20 Hunter Engineering Company Vehicle lift measurement system
US7313869B1 (en) * 2006-07-18 2008-01-01 Snap-On Incorporated Vehicle wheel alignment system and methodology
DE102006035924A1 (de) * 2006-07-31 2008-02-07 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Bestimmen der Drehachse und des Drehzentrums eines Fahrzeugrads
ITMI20062388A1 (it) * 2006-12-13 2008-06-14 Cemb S P A Dispositivo per l'allineamento di ruote
US7684026B2 (en) * 2007-07-27 2010-03-23 Snap-On Incorporated Fault tolerant wheel alignment head and system
SE531784C2 (sv) * 2007-10-11 2009-08-04 Jonas Samuelsson Förfarande och anordning för hjulmätning
US7974806B1 (en) 2008-09-09 2011-07-05 Hunter Engineering Company Method for rolling compensation with wheel-mounted sensors
US8457925B1 (en) 2009-05-19 2013-06-04 Hunter Engineering Company Method and apparatus for automation of vehicle wheel alignment measurements
WO2013163643A1 (en) * 2012-04-27 2013-10-31 Snap-On Incorporated Improved method and apparatus for performing rolling runout compensation for vehicle wheel alignment
CN102735457B (zh) * 2012-07-06 2014-12-24 烟台高易电子科技有限公司 3d四轮定位仪及其测量方法
US9644952B2 (en) 2012-10-18 2017-05-09 Hunter Engineering Company Method for evaluating component calibration in machine vision vehicle wheel alignment system
US9778030B2 (en) * 2013-03-08 2017-10-03 Hunter Engineering Company Method and apparatus for multi-axle vehicle alignment with vehicle frame reference
US20140278226A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Hunter Engineering Company Method for Characterization of Vehicle Support Surfaces
US9182477B2 (en) * 2013-03-15 2015-11-10 Honda Motor Co., Ltd. Vehicle radar alignment method and system
MY196867A (en) * 2014-12-17 2023-05-05 Snap On Incorporated Live ride height measurement
KR102299086B1 (ko) * 2015-01-07 2021-09-08 스냅-온 인코포레이티드 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
EP3332212B1 (en) * 2015-10-06 2020-02-19 Snap-On Incorporated Self-calibrating wheel aligner with improved portability
EP3472555B1 (en) * 2016-08-16 2021-05-19 Snap-On Incorporated Vehicle wheel alignment method and system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5809658A (en) * 1993-09-29 1998-09-22 Snap-On Technologies, Inc. Method and apparatus for calibrating cameras used in the alignment of motor vehicle wheels
US6412183B1 (en) * 1996-06-14 2002-07-02 Kabushiki Kaisha Saginomiya Seisakusho Wheel alignment measuring instrument and wheel alignment measuring
US6710866B1 (en) * 1999-07-24 2004-03-23 Robert Bosch Gmbh Device for determining wheel and/or axle geometry of motor vehicles
US20070068016A1 (en) * 2005-09-28 2007-03-29 Hunter Engineering Company Method and Apparatus For Vehicle Service System Optical Target
US20090031782A1 (en) * 2007-08-01 2009-02-05 Jackson David A Calibration and operation of wheel alignment systems
CN104132818A (zh) * 2014-07-11 2014-11-05 中国科学院深圳先进技术研究院 三维四轮定位仪及其测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20180238682A1 (en) 2018-08-23
KR20190087676A (ko) 2019-07-24
EP4257919A2 (en) 2023-10-11
US10365095B2 (en) 2019-07-30
US10684125B2 (en) 2020-06-16
CN107208997A (zh) 2017-09-26
US10976156B2 (en) 2021-04-13
MY197823A (en) 2023-07-19
KR102483094B1 (ko) 2022-12-30
US20200309517A1 (en) 2020-10-01
US20190293415A1 (en) 2019-09-26
US20160195388A1 (en) 2016-07-07
US9982998B2 (en) 2018-05-29
CN107208997B (zh) 2020-06-05
KR20220009509A (ko) 2022-01-24
EP3243037A4 (en) 2018-12-05
EP4257919A3 (en) 2023-10-18
KR102299086B1 (ko) 2021-09-08
WO2016112185A1 (en) 2016-07-14
KR102005875B1 (ko) 2019-07-31
EP3243037B1 (en) 2023-05-24
KR20170118036A (ko) 2017-10-24
KR102353126B1 (ko) 2022-01-19
EP3243037A1 (en) 2017-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102299086B1 (ko) 롤링 가상의 휠 스핀들 캘리브레이션
CA2887244C (en) Non contact wheel alignment sensor and method
US6237234B1 (en) Method and apparatus for measuring vehicle wheel roll radius
US6894771B1 (en) Wheel alignment apparatus and method utilizing three-dimensional imaging
US8638452B2 (en) Measuring head for a chassis measuring system, chassis measuring system and method for determining the position parameters of measuring heads of a chassis measuring system
US20100303336A1 (en) Method for ascertaining the axis of rotation of a vehicle wheel
US8578765B2 (en) Method for wheel suspension measurement and a device for measuring the wheel suspension geometry of a vehicle
EP2153168B1 (en) Method and apparatus for wheel alignment
US10444010B2 (en) Method for detecting support surface variations during wheel alignment rolling compensation procedure

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right