自动驾驶的横向控制需求线控转向软件架构设计

发布者:变形金刚最新更新时间:2022-11-17 来源: elecfans关键字:自动驾驶 手机看文章 扫描二维码
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一、自动驾驶的横向控制需求
 自动驾驶的横向控制需求和传统的执行部件有些不一样。在实际过程中,比如转向或制动,目前国内研发中很多是逆向开发,或是基于当前状态的开发,缺少一种正向开发观念,所有的执行部件和线控部件都是为了满足驾驶员或整车运动控制的需求。  所以,在设计转向时必须要有一种正向思维方法,不是去编辑MAC的校验方式,而是从驾驶员的需求、自动驾驶的需求来设计线控部件。因此,首先要知道自动驾驶需要底盘做什么,或驾驶员需要底盘做什么样的操作。  目前,转向的发展基本上分为两个等级,一是小于等于L2的电动助力转向EPS,但EPS中除了原先的辅助助力系统,还增加了一些线控接口指令。还有一种是大于等于L3的线控转向,现阶段有它的特殊性,如果小于等于L2,失效时主要功能安全会关掉,是fail off。对于大于等于L3的状态,就要fail-operaTIonl,即在失效时能够保证一定功能或降级功能,基本上具备转向功能,这是一个非常重要的临界点。  

软件定义底盘

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 为了实现上述功能,提出了各种各样的技术,首先要有一个正向思维,自动驾驶对底盘有一定需求,左边的软件定义底盘是我们研究院和清车智行提出的。定义软件底盘需要根据自动驾驶的需求或独立移动底盘的需求。以后整车发展可能是底盘加座舱,即三域两平台,三域支持自动驾驶、智能座舱域和线控底盘域;两平台是智能座舱和智能底盘两个硬件平台。随着智能座舱形状的不断改变,首先我们要定义各种座舱形态,即各种座舱的稳定性是要定义的指标。  只有在这个指标下,再考虑自动驾驶的规划指令,定义当前的整车是什么状态,是稳定状态还是失稳状态,还是临界稳定状态,即安全等级预测模型,模型限定后,就可以最大限度地保证横纵协调得到实际执行。  横纵协调指令出来后,还有软件定义来定义执行系统的软硬件解耦,因为底盘域是一个大的运算平台和算法中心,底层转向制动,甚至悬架和驱动相关的应用层算法都可以在平台上不断迭代,所以要进行执行系统线控和系统软硬件解耦,再定义横纵协调相关指令,同时软件定义底盘还可以定义自动驾驶的扩展功能,这就是软件定制底盘的需求。  我们研究院基于大于等于L3的底盘域控,实现了涉及的安全等级预测、动态控制、软硬件解耦的相关架构。右边的线控执行系统对满足底盘控制要求和整车要求提出了不同需求,特别是对转向冗余设计和功能安全,包括高阶路感的体验要求,后期还有独立转向相关功能需求。  从技术路线来说,是从软件定义底盘到域,再到执行组件,在实际生产过程中,产品要落地,还要基于执行部件反过来倒推,以满足一级一级的技术要求,这就是软件定义底盘。  

自动驾驶分级

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 随着自动驾驶和驾驶辅助系统的不断成熟,自动驾驶的分级已进行了好几轮优化。最新版SAE驾驶自动化等级很关注L3如何实现,去年SAE明确提出L3时,在功能请求时必须由人驾驶,如果整车没有请求,如果整车发生安全事故或其他危险时,责任在于整车;功能请求一旦发布,必须要有人直接接管,这之间的时间延时如何实现,各家有不一样的观点。在安全风险预测方面,功能请求时,必须要有一定缓冲时间留给驾驶员进行相关操作,因为理论上,L3双手可以脱离方向盘,脚可以离开制动踏板,甚至可以短时间阅读手机/报纸。而当整车有自身所无法克服的安全风险时,向驾驶员提出请求,必须由驾驶员接管。  在不断实践过程中,缓冲时间要不断优化和更新,主要还是安全或风险预测的时间,或提前响应的时间,所以L3也是一个很纠结的阶段,甚至有人认为应该是2.99或直接跳过L3,但L3短期内还是一个不可避免的过程,所以很多基于转向的研究都是L3和L2之间或L3之间,L3内自动驾驶和手动驾驶直接切换是一个很大的考验,自动驾驶和手动驾驶切换Switch Ramp处理方式很重要。  到L4、L5时,也有一些典型状态,L4还有方向盘,只不过是完全解耦的状态,L5方向盘已经不存在。对转向来说,各家主流研发目标和研发路径也不一样。欧洲有两种,一种是到L4时就可以取消方向盘,换成驾驶终端,即操作手柄,进行紧急切换,也有的还保留方向盘,设计思路不一样,所以当前阶段还要考虑L3和L3到L2之间的Switch Ramp问题。  

横向控制发展趋势

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 什么是横向发展?如果从自动驾驶的底盘控制层面考虑,以后可能有三轴方向控制,即横向、纵向和垂向的三向控制,转向是横向控制中最主要的操作,包括自动实现转向,所以横向控制是后期发展的重要控制层面。  汽车行业向电动化、智能化、网联化发展,软件定义汽车得到了推广,域控制电子电气架构从分布式到域控制,再到集中域,甚至后期的中央电脑方式,不断快速发展。作为关键的横向控制机构,转向系统是未来发展的方向。  未来的转让系统会有几方面要求,一是路感模拟和性能要求,L3到L4阶段是很重要的阶段,这时还有方向盘,而且是完全解耦的方向盘,这时会有一些要求,比如弱震动噪音减弱、可变转向比、运动控制,都需要在路感模拟和性能需求中体现。  对线控底盘的要求包括转向和方向盘的灵活布置、基于底盘域的结合设计、跨平台应用。从安全可靠性来看,有fail-operaTIonl(失效可运行)、冗余架构和功能安全。自动驾驶方面,L2、L3之间的转换涉及角度控制、方向盘静默/折叠。  

自动驾驶等级对转向的需求

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 自动驾驶对转向的需求完全基于当前的自动驾驶程度,对转向特点提出了要求,首先是从常规的0级到1级、2级,以驾驶员和驾驶员系统为主。常规的电动处理转向选用单纯的三相电机、独立电源、位置传感器和一个或两个核的控制器,不一定有异构冗余,因为L2以下是fail off状态,一旦发生危险或故障就会关掉。  功能安全等级方面需要双核功能,特别是在无法关掉时,必须要实现ASIL D安全等级,即必须关掉时必须要关掉。象限保护也是为了满足ASIL D,出现相间短路、电机短路时能够及时关掉,保证相关通讯、网络安全、机械耦合状态。  到L3会有很大的变化,驾驶主体责任人是系统,整个EPS设计也就是线控转向设计是冗余EPS执行机构设计。转向系统已跨到线控转向,其两部分一是路感模拟,二是转向制动控制或转向执行,需要六相电机或双电机配置,采用双电源、双TAS备份、三内核,当然也可以是两个功能核,再加一个锁步核,以保证功能安全级别和安全的实施。  安全等级达到ASIL D,就必须要有异构冗余措施,有预期功能安全因子分析、象限保护、多通讯模式、硬件安全模块模组,以保证相关的通讯,这时取消了机械耦合,但还有方向盘。  到L4、L5,方向盘是可屏蔽状态,甚至采用一些控制终端去实施。欧洲有两种声音,一是方向盘,二是终端,但美系和日韩系还是偏向于用方向盘,不希望用终端方式。  

底层执行机构软件定义集成控制

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 作为一个大的运算中心和算法平台,底盘域是可以不断地OTA迭代的芯片平台,很多算法会上移。转向系统会将应用层在1或2毫秒层面直接进行算法上移。转向系统以后只会保留电机控制、机械系统和转向电机,特别是电机诊断实时系统,而应用算法都在底盘域中,所以给转向行业的工程师提出了更高要求,需要具备软件的软实力和机构不可替代的硬实力。以后的商业模式将转向系统厂商提供一套硬件系统,再加上打包的一套软件系统,直接给整车厂或TIre 1进行集成。  如何在这个过程中保证软件附加值,是从事转向行业的人需要考虑的事情。同样,制动也是这样,要增强软实力和硬实力,有自己独有的控制算法和一些专利保护,这些都会体现在后期的软件附加值中。  底盘控制软件协调控制封装组件

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 底盘域封装组件和转向相关的算法包括:前后轮协调转向控制、主动转向前后轮独立运算控制算法和线控转向路感模拟,这三块是软在底盘域中要上传到封装组件中。  

线控转向软件组件

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在AUTOSAR架构中,线控转向软件组件是SWC层面的软件组件,每一个软件组件都有相关功能描述,比如以正向思维设计转向功能,驾驶员转向自动驾驶、辅助系统功能,如车道保持,需要相关的扭矩接口、力矩接口或横向齿条力接口,通过转向驾驶控制模块、线控转向或EPS实现相应功能。  这个模块分成三部分,一是基础转向,侧重人驾驶的力矩控制,因为不管是L2还是L3都有方向盘,涉及基础助力,只不过会呈现在路感模拟中。通过分析齿条力的大小和路感波动,体现在路感方向盘的力矩控制。  同样,还有回正和阻尼控制、高阶路感反馈、补偿控制、冗余仲裁和力矩指令叠加,以及角度控制,因为目前自动驾驶更流行通过目标角度或目标角速度达到目标角度的精确定位、角度控制和转向轮位置协调,实现脱手控制、手动/自动驾驶切换或L3向L2切换等。角度控制可以让驾驶员主动接管或被动接管整车有一个安全过渡。另外,后轮转向控制算法在很大程度上依赖前轮转向实现,后轮转向是一个执行器,这个过程中还涉及前后轮主动协调。  横向控制不单是方向盘转向控制,还有纵向控制,比如过转向、坡道制动、对接路面等,如何保证更好的制动效果,或在转向失效或异常时保证紧急转向的实施,涉及转向和制动的协调控制。  通过进行协调控制,比如在过转向或在坡道制动时,会有一个主动转向过程;在转向失效时,会有一个强制转向或差速转向过程,以保证整体转向制动的协调,最终达到转向效果。  

横向稳定控制流程

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横向稳定控制流程是从底盘域基础上实现的横纵向稳定性,根据车辆动力学和轮胎动力学,对轮胎附着系数进行修正。根据线控底盘发展路线图,2025年前,主要是研究轮胎的横向和纵向控制;2030年后,会进行横纵垂相关的研究。基于横向纵向主要进行车辆动力学和轮胎动力学相关研究,以得出动态稳定域,通过安全等级限制进行修正,得到相关指令,再进行车辆受控稳定性研究。  整个过程和路面附着系数、车型参数、轮胎模型相关联,所以横向稳定控制要考虑自动驾驶、整车动力学稳定性需求,以及操纵稳定性指标要求、轮胎动力学要求,还要考虑转向制动如何协调,所以单纯看转向,有很大的局限性,但如果从横向角度去看,很多东西可以在前期进行知识储备。  

线控转向组件关键参数

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 主流线控转向组件目前有两类,一是摇臂式,比如商用车;二是齿轮齿条线控转向器。上图是路感协同管柱,取消了中间轴,构成一个完全解耦的线控转向部件。另外,还有方向盘隐藏或收缩机构、路感协同器、转向执行器。2010年之前这种设计比较少见,基本上都是分离的,2010年后,功率组件形式逐步成为主流,因为环境恶劣,控制器的设计指标、稳定性要求越来越高,需要与执行电机集成在一起,容易受到EMC干扰,也容易受电机发热的影响。  一般过了三年期,电机会出现很多问题,前期是控制器出现问题,在大批量生产中有一些体现,需要有控制精度要求、响应时间要求和齿条力估算要求。随速转向基本上采用AUTOSAR架构,用ASIL D等级要求约束,包括最大转速要求和平顺性相关要求。  

商用车线控转向

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 商用车转向原来基本上是循环球占主导,但研究思路逐步拓展,不管是转向和制动,目前电动助力转向最大的改进就是去掉了液压,实现纯电动助力转向。商用车目前还是以液压助力为主。  液压存在维护困难、安装困难、响应困难和控制困难几个难点,如何取消商用车转向中的液压,国内外都在研究,一些企业已将它列入计划,如舍弗勒、采埃孚,都在做这方面的研究。  随速转向比因车速而异,智能电液需要相关的额外补偿系统,比如多刚度稳定系统。因为助力方式不单是电机助力,还有手助力、液压助力、轮胎反弹力等不同来源,所以要把多刚度系统调制成一个稳态系统。如何通过惯量前馈补偿来增强系统的响应性和换向的快捷性也很重要。因为商用车质量过大或惯量过大,或在减速比过大时,会影响路感体验,如何进行主动路感补偿也是商用车转向要考虑的关键问题。    二、线控转向软件架构    线控转向软件架构与底盘安全架构基本上类似,线控转向一方面要实现自身功能,另一方面要满足功能安全fail-operaTIonl需求;第三是在这个平台上有不断迭代可升级的空间,这些都对转向软件架构提出了相关要求。  

线控转向系统功能架构

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 线控转向分为两部分或三部分,一是转向盘总成,其中有两部分:路感模拟和管柱调节,管柱调节可能是隐藏或可调式,对转向盘总成有相关的要求,涉及一些相关部件;而转向执行机构总成涉及主流的滚动丝杠方式,也有四轮独立360度角模块或±90度角模块转向机构。这些系统与自动驾驶安全等级的渗透率需求直接相关,渗透率越低越难落地。国外也发布了路线图,在2024年/2025年会推出整体L3或L4驾驶,所以对线控转向提出了很高要求。  当然,这种系统在L2时也有一些应用场合,技术的足够成熟必须要有很多市场反馈的数据样本来进行验证,其在L2中的优势包括随速减速比,比如低转速时掉头,打很小的角度车轮就可以达到最大角度,可以很快捷轻便地掉头、转向。虽然有一点需求,但其成熟度必须有大量的市场售后数据支撑。  

线控转向冗余架构

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 冗余架构更侧重硬件层面,但软件离不开硬件,所以要在硬件冗余架构配置基础上去做相关开发,而不是完全脱离硬件系统,或脱离底层软件。因为两者毕竟是硬件载体和算法载体,涉及双电源、双传感、双电机、双控制板、多核冗余。  基于功能安全,一般功能核要再加一个锁步核,在单系统中,可以满足ASIL D要求,但对冗余架构fail-operationl要求来说,就要对功能核进行划分,两个功能核再加一个锁步核进行相关实施,也就是三核。  随着信息安全要求,硬件信息安全也逐步提上日程,当然需要成本比较高的一些工程支持和工具链。多总线校验、力矩仲裁和分配也是双系统要考虑的问题。功能安全要求也必须满足,不能在失效后野蛮地把电机关掉,把域区关掉,把MCU输出关掉,把电源关掉关,而对大于等于L3来说,还要有部分助力或降级助力,甚至是全部助力,ADAS扩展接口要预留。  这套架构不单满足转向执行,也包括路感协同。从安全级别来讲,路感协同不仅是方向盘控制和助力,功能安全还有更高的要求。在实际项目和案例中,功能安全级别、整个软件架构和转向控制是同样的级别要求,甚至某些场景安全级别要比转向控制场景更高。  两路相关系统涉及之间的校验和仲裁,如何进行互相诊断和信息互相校验也是比较重要的内容。  我们申请的一个专利中,在两块硬板之间有一个柔性电路板,通过它实现100兆到200兆通讯速率,在关键算法层面采用单步校验,而不是用接插件。接插件有损耗、干扰,对高频信号有影响。很多高频信号、串行信号都是板级通讯,而不是板和板之间、同板的通讯。在设计过程中,做了很多项目实例,通过两层之间的接插件实现的冗余系统成功率不太高。  

线控转向软件安全设计方法

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 根据AUTOSAR工具链,建立了从ASW到RTE到BSW的平面三层架构。在这个过程中,如何对EGAS的功能安全三层架构进行纵深配置,将整个软件架构构成一个多维度设计方式非常重要。其中有相关设计技巧需要不断讨论,比如一些功能究竟放在哪一个核中,哪一个核作为功能核或监测功能的核,如何实现相互校验。  在不同核中,核与核之间的通讯,核与核之间的校验如何快速响应,也是实际底软配置中要考虑的问题,因为有的单片机满足不了这种设计需求。  

线控执行系统功能安全冗余架构

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 从功能安全层面讲,需要ASIL D等级的双备份系统,而不是一关了之的架构,需要失效时能够运行,比如双路pass的交互,需要满足ASIL D的要求,其中的Master和Slave MCU也要满足ASIL D的要求;域区和芯片也要满足相关要求,执行系统采用六相电机来满足ASIL D的要求。  整体架构理论上可以满足FIT 100要求,即10的9次方小时中所发生的错误次数或个数。根据理论算法,有很多数据支撑,特别是国外的数据,可以达到FIT 100,双电源达到FIT 10。  实际上,功能安全涉及很多内容,有很多依据,比如安全等级的制定、风险概率,国外做的比较完善。美国的很多交通事故数据分析很详细,比如某一次交通事故由什么问题引起,是转向制动,还是方向盘,或者是转向失灵、不可控,都有详细的说明,有足够的样本或数据反馈。在国内这些数据很难取得,所以很多还是依靠国外的数据,特别是危害程度分析国内还比较欠缺。  单纯把国外的样本拿来有一定局限性,功能安全不断往前发展,采集足够的样本后,才能理直气壮说满足了ASIL D,系统是否达到FIT 10和FIT 100。  

模式转换与多输入接口

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 自动驾驶模式下的线控转向涉及驾驶请求、其他方式干预、驾驶员转向干预和模式转换。最重要的是在转换过程中保证安全,如果没有安全保证,风险就很大。特别是在L3向L2或自动向手动转换过程中,如果发生故障,如何处理是需要研究的问题。  指令需求包括直接角度输入、目标力矩输入和直接力矩输入,也包括齿条力估算需求。现在,线控系统中的接口多样化,也要进行研究或预留。  为了满足线控转向的关键技术要求,L3需要基本助力转向,而双系统有管理、仲裁分配等相关需求,在实际过程中需要研究一些关键技术。  路感协同控制器架构,包括方向盘协同控制、齿条力观察器、可变角传动比。在这方面,需要研究如何把软件架构搭建好是整体软件架构要考虑的问题。    三、冗余系统的互诊与仲裁    双系统基本上是基于硬件,中间部分基于软件。冗余系统的互诊和相关仲裁涉及硬件和软件。  

冗余系统协作机制

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 协作机制包括多余度互诊、状态仲裁、同步控制。目前,典型同步控制是为了实现六相电机更低的噪音、更低的力矩波动和更高的效率。现在行业典型的是三同步:采样同步、调用电机算法时间点同步、PWM输出同步,都需要考核。  没有同步,就不能更好地控制噪声和波动。遵循三同步来实现相关设计,可以实现相关MPS余度互诊,当一个MPS出现问题时,另外一路可以实现诊断。两个MPS有一路丢失了,这时是什么状态,安全级别如何,也是要考虑的问题。  

任务交互

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 在上电检测阶段,车只要不动,转向坏了,对安全级别要求都很低;即使短路,只要不起火,转向乱动,也不会构成人身危害;而车一旦动起来,安全需求就非常强烈,因此要把工作做在前面,在上电测试阶段的模式控制最为关键。  所以不要抱怨,上电检测要300毫秒、550毫秒,这是为了后期更好的安全着想,上电检测的东西多才能保证安全,比如上电检测最起码要做上一次驾驶周期的状态回调,还有当前状态的扭距、角度、域区、传感器,甚至车速信号的实时检测。  

线控转向的余度设计

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 余度设计分为片内和双系统,还有一部分是机械,比如片内单核、多核冗余;双系统中信号互诊、主从仲裁、双电源、双电机、冗余机构、双总线,这样的设计对整体余度设计提出了要求,要满足相关类型和冗余交互的要求。在做设计时,要在整个架构中把上述内容提前设计好。  

通讯的冗余交互

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 因为是fail operational,需要三种通讯的物理通道,一方有问题要能及时识别,还要知道是什么样的问题,然后辨别出自己的问题,还要辨别出是不是该方自己辨别出了自己的问题,第三方也要清楚当前的状态。所以提出了三种冗余交互的物理通道,为了实现安全级别,通讯级别提的更高。  

线控系统力矩仲裁与分配

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 这个过程还涉及仲裁和分配,双路输出不可避免地需要仲裁,分清主从,以谁为主。如果发生一些故障怎么识别,比如CAN总线或车速信号发生问题,但电机驱动正常,就要利用驱动功能;同样道理,如果电机驱动有问题,可能整体上就会关掉。  异构设计在功能安全中,特别是线控转向过程中非常重要。冗余设计有两种方式,同构是投票机制,必须是3、5、7奇数决定哪一个为主,数据是不是准确,所以不可避免造成硬件成本增加。异构机制是仲裁机制,即根据结果程度,或模型预测方式,分析后果如何,做出决定。异构可以降成本,但算法比较复杂,因此在异构设计中,要进行相应的评价,再进行一个安全的执行。  整个设计是从软硬件异构方面进行互补,单纯靠软件实施效果很差,用双传感实现监测,以后果严重度作为一个评价标准,再来实现安全的执行。对于很多可能会导致安全事件发生的危险事件,宁可判断失误,也要去执行。    四、路感协同技术    

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 路感协同技术涉及齿条助力的控制,比如DP-EPS助力控制器,上面是手感控制器。在这个过程中,需要通过某种方式来实现交互,通过信号体验路感、手感的轻重,体感路面的波动。  从驾驶员、整车模型到车辆状态进行期望路感的时间估算,利用动力学模型、相关补偿得到期望的反馈力矩,进行路感电机控制和路感电机的反馈控制,通过这两个层面进行路感总体控制。  

路感模拟器系统技术要求

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 在路感反馈和角度控制闭环中,包括路感协同控制器和助力控制器,之间的相互关系是通过电机力矩和齿条力相关位移角度来估算,不但呈现力矩的大小和齿条力的大小,还体现低、中、高三个频段波动的影响。将齿条力估算代入控制算法,最终得到相关运算结果——可变转向比的关系,实现路感和协调控制。  根据相关要求,比如路感、方向、可变传动比、主动回正、稳态助力控制、惯性补偿、摩擦补偿、过热、过载、超压、应急转向、零位调整、角度控制、末端保护、路感反馈等,其功能安全的级别比EPS和RWA更高。  其他相关指标包括:响应性、分辨率、延时时间、反馈周期、响应精度、超调量,齿条力估算精度,都是路感模拟器的要求,整体研发周期不会比EPS或RWA低。  

齿条力滤波器

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 齿条力滤波器通过齿条力估算器、观察器、私CAN,进入滤波器、路感力矩MAP,通过转向盘角速度和车速计算摩擦力矩、阻力力矩、惯性力矩和主动回正力矩,以得到期望的反馈力矩,再由路感电机来执行。    五、线控转向测试与评价    在线控转向关键组件及其测试与评价方面,目前国内外都是企业标准,都不是太详细。  

操纵稳定性评价指标

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 主要有两个方面的标准,虽然各企业制定的标准不一样,但不外乎两种来源,一是基于转向相关的操纵稳定性指标要求,或来源于自动驾驶,比如车道保持、APA等,或驾驶辅助系统层面对转向系统的要求,所以评价指标主要是自动驾驶指令要求和操纵稳定性。  

线控底盘主要指标

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 从底盘角度来说,动力性、经济性、通过性是线控转向和线控制动相关的主要指标,当然各个整车厂之间的指标都不一样,出发的层面不一样,一些自动驾驶需求和算法不一样,所选的执行机构也不一样,导致这些指标有所差异,但基本上都是相关的要求。  

底盘域集成设计测试工况

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 操纵稳定性评价指标依据的相关标准是集成测试工况,比较典型和转向关联性非常大的是稳态回转、转向轻便性、转向回正、角阶跃和角脉冲,以及车辆的时域和频域测试、蛇形试验、中心区试验,都是动力学或运动控制经常要做的几个测试。  

SBW和EPS力矩阶跃输入信号响应测试

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 对一个系统来说,都是围绕时域和频域做相关研究,两者有不同的案例和输出要求。比如在做阶跃时,要看实际响应性,对车身稳定性指标是什么要求,特别是前轮转角的响应,比如路感模拟器方向盘打到一个角度,轮胎响应的角度,都可以探讨。  SBW和传统的EPS包括带中间轴和不带中间轴,要看对系统响应指标的要求是好是坏。一方面,增加中间轴会有一些空间间隙的自由度,用线控转向路感模拟会有算法的滞后,需要进行齿条力估算,再去做各种滤波才能得出结果,然后通过总线传送给轮胎,需要实际做一些仿真和测试。  

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据济南市公安局交通警察支队官方微博消息,一位老大爷骑电动三轮把一辆宾利车剐蹭。在事故处理过程中,发生了及其暖心和欢乐的一幕:小伙子拒绝了老大爷的赔偿,但是老大爷过意不去赔给车主一把葱。   这样的故事看着很温馨,体现了社会上的正能量。但是,在我国老龄化愈加严重的今天,有一个问题不得不深思,正如老大爷所说老年人腿脚已经不利索,但是生活压力需要他们自食其力,很多老年人出行都选择低速车和电动三轮,针对老年人驾驶安全,我们应该给予足够的重视。     这个问题在2016年就已经开始被提起,不过迟迟不见进展。2016年10月,网上有消息称电动低速车开始配备 自动驾驶 系统。当时,被曝光的车子叫“南瓜车”。为了保证安全,“南瓜车”设置在园
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dSpace与Velodyne合作 加速自动驾驶激光雷达技术的开发
据外媒报道,日前,德国自动驾驶仿真和验证专家dSpace和Velodyne Lidar宣布达成合作,旨在加速自动驾驶激光雷达技术的开发。为此,dSpace将为Velodyne的“Automated with Velodyne(与Velodyne一起实现自动化)”项目提供支持。 (图片来源:dSpace) 通过参与Veldoyne的项目,dSpace能够在仿真解决方案中建模Velodyne的新型激光传感器,并在传感器开发早期阶段和上市之前,开发用于测试和验证的仿真模型。dSpace的目标平台是其内部开发的仿真环境Sensor Simulation(传感器仿真)。采用Sensor Simulation软件,dSpace可以在
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dSpace与Velodyne合作 加速<font color='red'>自动驾驶</font>激光雷达技术的开发
海淀驾校正式成为北京首个自动驾驶车辆封闭测试场
记者近日获悉,海淀驾校正式成为北京首个自动驾驶车辆封闭测试场。该测试场将作为自动驾驶车辆正式上路前的标准封闭测试场地。   记者了解到,前不久颁布的北京自动驾驶管理办法要求,自动驾驶汽车在上路前必须在封闭测试场地内训练5000小时以上后经过考试合格方可上路实测。封闭测试场是自动驾驶汽车上路前的第一步。海淀驾校测试场的设立,首次为开展自动驾驶研究的企业提供了封闭测试场所。下一步,测试场将向企业开放训练。     据悉,海淀区将结合测试场的设立推动在测试场周边(北清路沿线)实测道路的开放,为自动驾驶汽车从测试考核到上路实测提供全方位条件,支持自动驾驶汽车企业持续发展。另一方面,该区也将以此试验场为基础,在海淀北部地区打造自动驾驶产
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Mobileye自动驾驶呗Intel相中,砸百亿美元主力发展
Mobileye的ADAS已经应用在2700万辆汽车中,其EyeQ芯片的2017年出货量达到868万。但是面对尚未成熟的自动驾驶产业,从ADAS起步,到进化为真正的自动驾驶平台,其还面临很大的挑战。 作为汽车产业链上游企业,半导体公司Mobileye并不为消费者熟知。它的另一个身份是英特尔的子公司,也是英特尔在自动驾驶领域的主力军。 2017年,英特尔以153亿美元重金收购以色列自动驾驶视觉公司Mobileye,并将原先的自动驾驶事业部IDG归于Mobileye旗下。刚刚上市的蔚来便是Mobileye的客户,蔚来首款量产车ES8就搭载了基于Mobileye EyeQ4芯片的辅助驾驶系统。有了这个系统,碰撞预警、自动刹
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Mobileye<font color='red'>自动驾驶</font>呗Intel相中,砸百亿美元主力发展
谷歌自动驾驶新专利曝光 遵守交规还能识别警车
       据国外媒体DigitalTrends报道,近期美国专利局公布了一批新专利,其中谷歌的一个自动驾驶功能获得了许多目光。这项专利表明,谷歌正在为其自动驾驶汽车开发一个警车探测系统。汽车可以很清晰的识别对面开来的警车,并安全的把用户送到目的地。      谷歌获自动驾驶专利:汽车变身“电子狗”(图片来自于CNET)   根据此前的消息,谷歌自动驾驶的程序已经非常智能,交通规则已经写入到了汽车的自动驾驶系统之中,一般不会受到警察的处罚。谷歌自动驾驶汽车今年2月首次才违反交通规则,不过这还需要汽车掌握一些最重要的规则:当警察靠近自动驾驶汽车的时候,车辆应该自动靠边停车;假如车道上有执行急救任务的急救车辆时,自动驾驶
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北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

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