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關注創建者:匿名 創建時間:2026-01-05
硬件在環的視頻教程
VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案
VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案 VI-grade AutoHawk-面向汽車應用的HiL硬件在環仿真解決方案 (免費)【已結束】 直播時間:5月31日 19:30 適用人群:從事車輛底盤、動力總成、電控系統、ADAS和智能駕駛系統開發的工程師; 從事整車集成、整車測試的工程師; 底盤電控、ADAS和智能駕駛系統供應商。
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利用在環技術(XiL)優化轉向系統 —— 從虛擬測試到真實性能表現
在這場60分鐘的免費網絡研討會上,來自 VI-grade 的專家將展示在環技術(XiL,包括模型在環、軟件在環和硬件在環)如何實現虛擬測試、加速研發進程并優化轉向系統的性能。 主要議題和要點: ? 掌握轉向在環技術(軟件在環和硬件在環):學習如何開發和驗證高級轉向系統,包括與多種轉向技術的兼容性以及實時參數調整。
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基于AI模型和全頻譜仿真的高保真減振器虛擬調校
核心議題與收獲: · AI-MBD如何在整車和駕駛員在環仿真中提高減振器模型的準確性; · VI-grade緊湊型 FSS 模擬器如何通過運動提示、振動反饋和硬件在環集成實現更快、更逼真的調校; · Astemo如何將沉浸式仿真應用于評估微調變化、重現道路輸入并加速底盤開發。
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硬件在環的實例教程
五、總結
在該項目中,清華大學智能電網運行與優化實驗室與上海遠寬能源科技有限公司共同合作完成了功率硬件在環平臺的設計工作,實時仿真器采用NI公司的PXI硬件和上海遠寬能源科技有限公司的StarSim電磁暫態仿真軟件加以實現。通過有功實驗和電壓不對稱實驗測試雙饋發電機組接入功率硬件在環平臺的可行性。為后續更多設備的測試和實驗提供了平臺設計基礎。
挑戰一
衛星導航硬件在環GNSS HiL
在各種可能的條件和變化下驗證自動駕駛和車聯網功能對汽車開發領域提出了重大挑戰。例如,自動緊急制動 (AEB) 和自適應巡航控制 (ACC) 之類的功能,甚至是在高速公路自動駕駛條件下的全自動功能,都需要在多種場景和車輛配置下,對車輛進行大量的功能性和非功能性的驗證和優化。
目前,ADAS 和 AD 驗證主要采用兩種方法:在公共道路或試驗場上進行駕駛測試和基于硬件在環 (HiL)或者整車在環ViL的測試。
圖1:自動駕駛汽車的硬件在環HiL和整車在環ViL測試平臺
挑戰二
高精度衛星導航
GNSS市場在很多因素的驅動下正在快速發展,由于車聯網市場、無人駕駛的出現,車載導航的要求也在不斷增加,從最初的標準定位SPS(Standard Positioning System)需求,發展到現在的高精度定位PPS(Precise Positioning System)需求。
展開 對智能汽車的駕駛輔助系統提升安全性能的需求不斷提高,多傳感器信息融合是駕駛輔助系統的應用趨勢,硬件在環仿真測試平臺能對駕駛輔助系統安全性進行深度測試。通過分析汽車典型駕駛輔助系統主要傳感器構成和傳感器仿真特點,介紹先進的駕駛輔助系統硬件在環仿真測試平臺構架。根據未來汽車多傳感器融合環境感知發展趨勢,總結未來自動駕駛汽車硬件在環仿真測試評價技術存在的挑戰和發展方向,為行業應用提供參考。
先進駕駛員輔助系統(ADAS)可以協助駕駛員提高行車安全性和駕駛舒適性,被認為是提升出行效率、解決交通事故頻發問題的有效措施。駕駛輔助系統依靠傳感器采集車輛行駛四周的環境,并根據環境目標威脅而作出橫向、縱向控制,可有效降低道路交通事故發生的概率。傳統的場地測試是以假人、假車、環境模擬器等測試設備構建有限測試場景,測試決策控制算法的合理性和控制算法與車輛匹配的優劣。駕駛輔助系統連續感知、決策、執行,全天候持續運行,傳統測試評價手段已難有效覆蓋自動駕駛新特征。智能駕駛輔助系統在開發的過程中,每一階段功能和性能的測試評價將通過多樣化的試驗結果相互組合印證,需要進行實車道路測試、公開道路測試,功能安全測試、信息安全測試、仿真測試等,硬件在環仿真測試平臺是智能網聯汽車“V”型開發過程中不可缺少的工具鏈。
駕駛輔助系統功能及傳感器原理
駕駛輔助系統構成和原理
汽車駕駛輔助系統的構成和系統原理,如圖1所示。目前,駕駛輔助系統主要裝備毫米波雷達、攝像頭、360°環視系統、超聲波雷達,實現自動泊車(APA)、自適應巡航(ACC)、緊急制動(AEB)、盲區監測(BSD)、車道保持輔助(LKA)、交通擁堵輔助(TJA)等功能,而激光雷達主要是在更高級別的自動駕駛汽車上裝備。
展開 關于HiL(硬件在環)測試
采用硬件在環(HIL)技術對控制系統軟件進行驗證和測試將減少軟件帶來的問題,從而實現更安全,更可靠的自動化系統和更短的調試時間。到目前為止,我們只對洗滌塔進行Scheme B測試,這需要整個系統在船上進行測試。但是,船東/船廠在海上試航期間將對順利按時交付有著巨大壓力。 這就是為什么他們希望提前進行模擬測試的原因。HIL測試將在FAT(工廠驗收測試)期間進行,該工具也可用于培訓船員。任何控制系統都可以進行HIL測試,例如洗滌塔,選擇性催化還原系統(SCR),LNG雙燃料,能源管理系統,壓載水處理系統等。
通過在供應商的場所將模擬器連接到目標控制系統來執行洗滌塔 HIL測試,從而可以在受控環境中進行測試。HIL仿真器通過模擬必要的執行器,動態反應和各類傳感器,充當控制系統的虛擬控制目標。HIL模擬器將與現實系統在船上實際操作中的響應方式相同。 用于首次測試的HIL模擬器也可以再次用于測試洗滌塔系統升級和在船舶生命周期內的故障排除。 在首次測試之后,客戶將和供應商將就必須糾正的缺陷達成一致,從而提供更安全、更可靠的控制系統。
展開 將車輛動力學模型與底盤穩定性控制器、視覺/距離傳感器或駕駛模擬器(例如 VI-Grade公司的Dim駕駛模擬器)之類的硬件元件進行仿真和測試時,車輛動力學模型的是先決條件。長期以來,MSC Adams 一直是汽車行業頗受青睞的車輛動力學仿真軟件。
如今,借助 Adams Real Time,從 SIL(軟件在環)到 HIL(硬件在環)、ADAS(高級駕駛員輔助系統)應用程序,分析人員都可以重復使用同一個高逼真度離線仿真基礎模型。這種單一工具/單一模型方法不僅有效提高車輛開發效率,縮短開發周期,還可以消除易出錯的不同動力學仿真軟件之間的模型轉換工作,節省數萬美元的成本。
Adams Real Time 出現之前…
在 Adams Real Time 出現之前,Adams Car 用戶需要將 Adams 模型轉換成第三方模型,然后才能進行硬件在環(HIL)仿真和測試。這一工作流程存在三個缺點:
1. 必須使用兩種不同的工具來創建兩組不同的車輛全尺寸模型;
2. 無法將降階的第三方模型轉換回最初的 Adams 模型;
3. 在某些第三方模型中無法對組件/拓撲結構進行修改。
Adams Real Time 出現之后!
Adams Real Time 出現之后,工程師們便可將同一個 Adams 模型同時用于高逼真度仿真和實時分析。將兩套模型合二為一,可大幅減少進行模型轉換所需的工作量,從而改善了一致性,并且提高了不同部門之間的工作流程效率。
借助 Adams,以下創新工作就可以運用 Adams Real Time 的強大功能,并在 ADAS 仿真中大顯身手:
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</p><p>本次網絡研討會將介紹Astemo如何將AI-MBD(基于神經網絡的減振器模型)與全頻譜仿真相結合以優化底盤開發流程,并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實時演示、Astemo實驗室獨家視頻(呈現模擬器集成硬件在環如何提供實時反饋,使工程師能夠以極高靈敏度解決細微調校變化),同時講解虛擬試驗場和激光掃描路面如何模擬真實世界輸入條件,實現更精確可重復的減振器調校。
二、更強大的測試工具
本次更新帶來了完整的 HiL 硬件在環測試工具鏈,通過 Direct Camera Injection PCIe 卡將仿真或預先錄制的攝像頭數據直接注入目標 ECU,實現對車載攝像頭管線的真實驗證。同時,FMU 工具鏈可將最小化的 aiSim 客戶端打包為 FMU 3.0 CoSimulation 模型。
aiSim Web 的傳感器編輯能力大幅增強。
此外,仿真與“硬件在環”技術的應用,讓工程師可在虛擬環境中模擬電機限工況與故障狀態,在物理樣機制造前完成控制策略驗證,大幅縮短研發周期、降低研發風險。未來,隨著數字孿生、人工智能、量子傳感器等技術的融入,電機試驗平臺將實現自主自校準、智能異常檢測,進一步模糊物理測試與數字驗證的界限,成為電機全生命周期管理的核心支撐。
VI-grade 隸屬于 HBK ISV(仿真與驗證)事業部,該事業部專注于提供實時軟件、模擬器及硬件在環解決方案,支持產品開發全周期的虛擬測試,助力企業加速創新、縮短上市時間并提升競爭優勢。
VI-grade 標志及所有產品名稱均為 VI-grade GmbH 的商標或注冊商標。
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VI-grade 標志及所有產品名稱均為 VI-grade GmbH 的商標或注冊商標。
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</p><p class="ql-align-justify">VI-grade 隸屬于 HBK ISV(仿真與驗證)事業部,該事業部專注于提供實時軟件、模擬器及硬件在環解決方案,支持產品開發全周期的虛擬測試,助力企業加速創新、縮短上市時間并提升競爭優勢。
Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈,通過軟件在環(SiL)與硬件在環(HiL)閉環測試,結合高保真合成數據與開放架構生態,大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中,涵蓋4場AVxcelerate專題內容,系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。