車輛控制
關注創建者：匿名 創建時間：2021-12-13
車輛控制的視頻教程
使用 VI-CarRealTime 和 Simulink 加速車輛控制器開發
開發和評估車輛控制器需要與整車動力學、傳感器數據以及逼真的駕駛環境無縫集成。通過利用先進仿真工具和MATLAB/Simulink，工程師能夠提升其開發流程，并高效驗證控制策略。 在本次網絡研討會上，VI-grade中國的應用工程師鄧賢亮將講解 VI-CarRealTime 和 VI-WorldSim 如何助力工程師在動態虛擬環境中集成、仿真和測試車輛控制器。
免費 47分鐘 27播放
查看
無人駕駛的功能安全，SOTIF，信息安全分析方法及應用
當前，從L2向L3-L5演進，把車輛控制權更多的交給了機器，對安全性提出了更高要求，同時也使得系統開發驗證的難度和投入加大。如何在預算有限的條件下，更好地滿足安全性要求，突破技術障礙，對安全分析技術、系統開發和驗證方法、車輛駕駛環境以及傳感器仿真的真實度都提出了更高要求。
免費 1小時25分鐘 321播放
查看
仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）
當前，從L2向L3-L5演進，把車輛控制權更多的交給了機器，對安全性提出了更高要求，同時也使得系統開發驗證的難度和投入加大。如何在預算有限的條件下，更好地滿足安全性要求，突破技術障礙，對安全分析技術、系統開發和驗證方法、車輛駕駛環境以及傳感器仿真的真實度都提出了更高要求。
免費 1小時24分鐘 423播放
查看
車輛控制的實例教程
無人駕駛車輛的關鍵技術包括車輛周圍環境的感知、車輛行駛軌跡的規劃和智能決策、以及對車輛的運動控制。無人駕駛車輛的運動控制作為智能車輛最底層、最重要的環節，一直受到廣大專家學者的重視。無人駕駛車輛的運動控制包括車輛的軌跡跟蹤控制、車速控制、底盤執行器控制。軌跡跟蹤控制可定義為通過控制車輛的前輪轉角使車輛上任意一點跟蹤一條帶有時間屬性的路徑(即軌跡)。
無人駕駛車輛的軌跡跟蹤方法主要有兩類，基于阿卡曼轉向模型的開環控制算法和基于車輛動力學模型的閉環反饋控制算法。
基于阿卡曼角轉向模型的開環控制算法，認為車輛不存在側滑，滿足非完整約束條件。最為典型的是純追蹤控制算法。純追蹤控制是基于阿卡曼角轉向模型，控制車輛的轉向半徑來到達預瞄的路徑點。2005年斯坦福大學Stanley 賽車應用純追蹤算法取得DAPAR 沙漠挑戰賽冠軍。呂文杰等將純追蹤模型與模糊控制的思想結合，根據航向偏角與速度來設計模糊控制器對前視距離動態調節。這類算法雖然簡單，但是受到前視距離，系統參數不確定性影響較大，并缺少對車輛動力學特性的考慮。
基于車輛動力學模型的閉環反饋控制算法，根據車輛相對路徑的側向位移誤差，對其進行閉環反饋控制。其中，PID控制被應用得較為廣泛，CHAIB 等通過PID 和H∞的控制方法相結合對車輛側向運動進行控制，在實現跟蹤控制的同時有較好的魯棒性。HIMA等以側向位移誤差和航向角誤差構建二維模糊決策器，對前輪轉角進行模糊PID 控制，實現車輛的路徑跟蹤。但是這類PID 控制方法，沒有考慮到車輛相對于軌跡的非線性運動學關系，并且僅關注車輛側向位移誤差的控制效果，也沒有對車輛動力學特性(橫擺角速度、質心側偏角)進行分析。
展開 基于MSC Easy5的車輛液壓控制閥動態特性仿真
1.JPG
基于MSC Easy5的車輛液壓控制閥動態特性仿真.pdf
1.系統模型和參數
下面給出了巡航控制問題的傳遞函數模型。有關推導，請參閱：MATLAB/Simulink建模-車輛巡航控制 (1)。
公式（1）中使用的相關參數:
(m) 整車質量 1000 kg
(b) 阻尼系數 50 N.s/m
(r) 參考車速 10 m/s
2.性能設定
上升時間 < 5 s
過沖 < 10%
穩態誤差 < 2%
3.PID 概述
典型單位反饋系統的框圖如下所示。
PID控制器的傳遞函數是：
我們可以在MATLAB中直接定義傳遞函數：
Kp = 1;
Ki = 1;
Kd = 1;
s = tf('s');
C = Kp + Ki/s + Kd*s
C =
s^2 + s + 1
-----------
s
連續時間傳遞函數。
或者，我們可以使用 MATLAB 的 pid 控制器對象來生成等效的連續時間控制器，如下所示：
C = pid(Kp,Ki,Kd)
C =
1
Kp + Ki * --- + Kd * s
s
with Kp = 1, Ki = 1, Kd = 1
并聯形式的連續時間 PID 控制器。
4.比例控制
在這個問題中要做的第一件事是找到一個添加了比例控制 (C=Kp) 的閉環傳遞函數。
展開 相較于傳統的反饋控制，對車輛橫擺角、縱向加速度等車輛操縱穩定性參數有較好的控制效果，并且對車速有很好的魯棒性。權系數LQR算法相較于線性LQR算法在 110km/h 工況下對橫擺角速度的控制效果提升了15%。因此，本文設計的算法可以滿足自動駕駛4WS車輛高速循跡性能要求。
物理設置
自動巡航控制是許多現代車輛中使用的反饋控制系統的一個很好的例子。 巡航控制系統的目的是在受到外部干擾（例如風或道路坡度的變化）的情況下保持恒定的車速。這是通過測量車輛速度，將其與所需或參考速度進行比較，并根據控制規律自動調節油門來實現的。
我們在這里考慮一個簡單的車輛動力學模型，如上面的自由體圖 (FBD) 所示。 質量為 m 的車輛受到控制力 u 的作用。 力 u 表示在道路/輪胎界面產生的力。 對于這個簡化的模型，我們假設我們可以直接控制這個力，而忽略產生力的動力系統、輪胎等的動力學。 由于滾動阻力和風阻，阻力 bv 被假定為隨車輛速度 v 線性變化，并且作用在與車輛運動相反的方向上。
系統方程
有了這些假設，我們就剩下一階質量阻尼器系統了。將 x 方向的力相加并應用牛頓第二定律，我們得出以下系統方程：
由于我們對控制車輛的速度感興趣，因此選擇輸出方程如下：
系統參數對于這個例子，我們假設系統的參數是：
(m) 車輛質量 1000 kg
(b) 阻尼系數 50 Ns/m
狀態空間模型
一階系統只有一種能量存儲模式，在這種情況下是汽車的動能，因此只需要一個狀態變量，即速度。
展開 
車輛控制的最新內容
電子設備可以集成到前照燈總成、單獨的控制單元或車輛控制計算機中。除了控制功能外，軟件和電子設備還可為前照燈總成提供具有適當電壓、脈寬調制（PWM）和質量的電源。
前照燈總成
自適應前照燈系統的主體由前照燈總成本身組成。控制系統會將旋轉方式、每個光源的亮度以及自適應駕駛光束的亮區和暗區等信息告知該總成。最重要的是，前照燈總成包含光學光路徑。
這使得工程師能夠：
??盡早驗證制動、動力系統和車輛控制邏輯
??結合客觀的系統測試與主觀駕駛員反饋
??進行安全、可重復的測試，包括極端場景
該項目展示了虛擬車輛仿真與真實硬件如何協同工作，縮短開發周期，同時提升安全性和設計決策的信心。
?? 感興趣嗎？
這使得工程師能夠：
??盡早驗證制動、動力系統和車輛控制邏輯
??結合客觀的系統測試與主觀駕駛員反饋
??進行安全、可重復的測試，包括極端場景
該項目展示了虛擬車輛仿真與真實硬件如何協同工作，縮短開發周期，同時提升安全性和設計決策的信心。
?? 感興趣嗎？請閱讀以下完整案例研究！
康謀方案支持基于真實車輛動力學的控制映射，無需高校團隊額外構建復雜的動力學模型，即可在仿真中獲得高度一致的車輛行為表現，大幅降低系統建模門檻。
車輛NVH、振動噪聲控制在車輛車身開發、動力系統、暖通空調（HVAC）系統等領域的有重要應用。聲學分析需要考慮聲固耦合或聲輻射技術，因為涉及到內場的聲固耦合分析或外聲場的輻射聲功率計算，雖然封閉聲場可以基于模態法減少計算時間，外聲場可以采用格林法或聲傳遞函數等方法減少計算時間，但是，聲學網格分網、聲固耦合計算還是要花費更長的計算時間，造成企業需要更大的硬件資源和更長開發周期。
2、道路幾何形狀復雜：與高速公路平緩線形不同，鄉村或山地道路常包含急彎、連續彎道乃至之字形坡道，對車輛動力學控制與軌跡規劃提出更高要求。
3、地形與環境因素耦合顯著：在非結構化道路上，路面常存在起伏、坑洼、混合材質等情況，形成復雜的三維實體結構，影響車輛通過性與控制穩定性。
若仿真測試僅局限于理想化道路環境，則系統在真實復雜路況中可能因無法識別道路邊界或應對突發顛簸而產生預期外的行為。
車輛控制單元：車輛控制單元是電動汽車的中央通信中心，收集并處理來自各種系統、傳感器和控制器的數據，它可實現車載充電器、電池、電機以及其它系統之間的工作同步。
配電單元：配電單元可確保車內的每個系統都能獲得適量的電能。其集成了開關、熔斷器和繼電器等電力電子器件，偶爾還包含半導體器件，這樣，不僅可防止系統過載，還能提升效率。
車輛控制：空調、座椅、車窗等控制功能的響應與反饋（需與車身網絡CAN/LIN等深度交互）。
智能手機互聯：Apple CarPlay， Android Auto， HiCar等的連接穩定性、功能完整性和延遲。
系統穩定性與性能：進行長時間壓力測試，檢查是否存在內存泄漏、應用卡死、系統重啟等問題。測試冷/熱啟動時間，應用切換流暢度。
4.
系統的復雜性與集成度：現代車機集成了車載導航、多媒體娛樂、車輛控制、遠程服務、OTA升級等數十個功能模塊，并與CAN/LIN總線、各類傳感器深度融合。測試需要確保這些復雜功能在并發、壓力、邊界場景下依然穩定可靠。
兼容性與一致性：車機需要連接各類手機（CarPlay/Android Auto/CarLife），適配不同型號的藍牙設備，并確保在不同國家、語言、網絡環境下的表現一致。
車載中控屏幕早已超越傳統影音播放器的范疇，成為集導航指引、車輛控制、互聯交互于一體的智能終端，其運行狀態直接關聯駕駛便捷性與行車安全。一塊響應遲滯的屏幕可能導致導航指令延誤，一次觸控失靈或許引發操作分心，而極端環境下的功能失效更會埋下安全隱患。因此，對車載中控屏幕進行全面、嚴苛的測試，既是驗證產品可靠性的必要環節，更是守護每一次出行的技術基石。
