基于Prescan的智能驾驶辅助系统在环研究

为在短时间内完成大量验证高级驾驶辅助系统的产品性能,利用Prescan对控制器进行软件在环研究。首先对产品的性能及功能规范提出开发需求,作为测试依据;利用仿真软件Prescan完成测试场景及动力学模型的搭建;运用Matlab/Simulink实现自动化测试。结果表明,利用Prescan进行软件在环测试,可缩短开发周期,减少开发成本,有效提高产品性能。     

面向骑行者的AEB测试方法研究

文章通过对CIDAS统计的150例汽车与二轮车碰撞事故工况样本参数信息进行系统聚类分析,提取出了用于评价面向骑行者的自动紧急制动系统(AEB)的测试场景,建立了面向骑行者的自动紧急制动系统测试评价方法,并利用Prescan和Simulink软件搭建了典型场景的虚拟交通模型以及自动紧急制动系统(AEB)算法控制模型,通过联合仿真分析验证了AEB控制算法的具体实施过程,进一步说明了典型场景和测试方法的有效性。     

重型半挂车简化模型参数辨识研究

为准确表征重型半挂车的动态特性,在建立3和5自由度简化模型基础上,利用Trucksim数据并运用双模型与遗传算法相结合的方法对简化模型关键参数进行了辨识。利用辨识后的关键参数的MAP图,进行了模型动态工况的仿真。仿真结果与Trucksim数据对比表明:采用此方法辨识出的关键参数MAP图能够满足重型半挂车简化模型表征车辆实际状态的要求,为车辆稳定性控制奠定了基础。     

智能车场景建模及仿真

对智能车场景建模及仿真应用进行了研究,对用于智能车开发和测试的交通场景进行了定义,并提出了搭建场景的框架,设计了仿真场景搭建流程以便规范和快速搭建智能车测试场景,在此基础上集成了车辆模型和控制算法,实现了场景模型、车辆模型和控制模型的联合仿真。     

基于Trucksim的汽车操纵稳定性仿真分析

汽车操纵稳定性研究对于保障车辆的行驶安全意义重大。文章基于Trucksim仿真平台,依据车辆具体设计参数构建合理的客车模型,在整车参数化建模后,从中选择四项与车辆侧翻密切相关的试验进行仿真验证,仿真结果符合预期、精度较高,各项参数指标符合相关规定和行车安全要求。深入研究分析仿真结果后得到各个参数对车辆操纵稳定性的影响。正确使用Trucksim仿真软件对前期的开发和后期的试验验证有着积极正向的指导意义。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性，基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台，该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力，可动态模拟不同的路面附着系数，同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度；采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真，模拟多种道路交通场景，并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统，完成了多项关键技术研发，包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法，可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外，为验证快速测试平台的有效性，以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例，基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法，在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况，自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好，与参考轨迹的偏差小于8%，证明了该测试平台检测方法的有效性。     

车路协同 V2X仿真验证系统设计

为验证车路协同技术的有效性和安全性,基于车联网(V2X)测试需求,提出了一种车路协 同仿真验证系统的设计方案。使用 Prescan软件搭建了仿真场景,以用户数据报协议(UDP)形式将 仿真数据发送至 V2X 协议栈,通过 LTE-V 信道仿真设备仪表和被测器件(DUT),并经由直连通信 接口(PC5)进行通信。采用全球卫星导航系统(GNSS)模拟器,将模拟测试车辆的位置和时间等信息 与协议栈及 DUT 进行同步交互,DUT 接收到测试场景及位置的数据后,触发车路协同相关预警功 能。该方案可真实模拟 V2X环境,实现了 V2X应用场景的测试验证,能够有效推动车路协同系统的 开发和算法验证,促进 V2X技术的快速发展。     

多路口交通信号控制硬件在环仿真系统

为了快速有效地对信号控制系统的控制效果做出评价,提出多路口交通信号控制硬件在环实时仿真系统开发.通过采用硬件在环的方法,建立基于交通微观仿真软件的城市多路口交通信号控制仿真场景,与外部的信号控制器建立硬件在环系统,实现仿真场景与交通信号控制器的实时信息交互,形成符合实际交通控制情景的仿真环境,从而对多路口的交通信号控制系统的控制效果进行评估.对北京市中关村东路建模仿真,仿真结果表明硬件在环仿真系统不仅可以评价不同型号的信号控制器的控制效果,而且可以快速有效地对多路口的信号控制效果做出评价.     

基于Simulink与Trucksim联合仿真的多轮独立电驱动客车驱动力控制及分配

对六轮电动客车独立驱动系统的驱动力控制及分配策略进行研究,利用Simulink和Trucksim软件搭建联合仿真模型,建立客车速度稳定控制的驱动力输入模型,仿真验证控制算法和分配算法的有效性,从而实现电动客车分布式驱动。     

自动驾驶整车在环仿真平台研究及模拟实现

针对目前主流自动驾驶整车测试方法及ADAS整车在环仿真测试方法的特点。利用虚拟现实和实时仿真技术,搭建自动驾驶整车在环仿真平台,并在室内进行仿真平台的模拟实现和案例测试。该平台不仅可以提供丰富的测试环境,危险场景以及难复现的复杂场景进行可重复性测试,而且使用的是真实车辆的车辆动力学特性,无需复杂的车辆动力学模型,同时测试成本也相对低廉。     

基于车辆与行人危险工况的转向避撞控制策略

为避免在危险出现时车辆与行人发生碰撞,提出了一种辅助驾驶员采用紧急转向的控制策略。从500例发生在日常驾驶过程的危险工况中,筛选出车辆直行与行人发生冲突的典型危险工况。利用Prescan创建开发场景。选用五次多项式规划转向避撞路径,利用前馈控制与反馈控制结合的策略,控制车辆跟踪参考路径。在Carsim和Matlab/Simulink环境下,基于二自由度车辆动力学模型进行联合仿真,以验证该策略的可行性、准确性和鲁棒性。结果表明:针对这类危险场景,该控制策略可以控制车辆跟踪避撞路径,以避免车辆与行人发生碰撞事故。     

危险品运输车辆自主紧急制动控制策略研究

自主紧急制动(AEB)系统作为车辆主动避撞的有效手段之一,必将成为我国重型商用车辆强制性配备装置。在分析AEB系统工作原理的基础上,以实现危险品运输车辆AEB系统的预警和自主制动干预为目的,提出了一种基于安全距离模型的AEB系统预警算法,建立了基于危险状态因子的分级控制策略,采用Trucksim软件对提出的危险品运输车辆的AEB控制策略进行了两种仿真测试场景下制动效果的验证。仿真结果表明:所提出的AEB控制策略是有效的,满足AEB系统的相关法规及性能要求。     

纯电动商用车异质队列的多目标控制

队列行驶的研究能有效解决商用车货运安全、能耗浪费和环境污染等问题,但现有研究多基于单一跟车目标控制的匀质队列,这在货运场景中无法达到很好的控制效果。本文中构造了纯电动异质商用车队列,为其设计了分布式非线性模型预测控制器。根据道路环境信息和车辆跟车、安全、舒适和节能等特性,分别建立了领航车和跟随车的控制器模型,实现异质队列的多目标控制。为验证所提出控制方法的有效性,由5辆动力学特性相异的商用车组成队列,并搭建了控制仿真平台进行Trucksim/Simulink联合仿真。结果表明,本文中提出的控制算法能有效实现异质商用车队列的多目标控制,与PID定速巡航控制相比,能耗可降低5.3%以上。     

强降雨场景下自适应巡航控制系统的安全控制策略EI北大核心CSCD

本文针对强降雨场景下毫米波雷达的目标运动非预期测量误差较大引发ACC系统的预期功能安全问题,提出了强降雨场景下自适应巡航控制系统的安全控制策略。首先使用双状态卡方对毫米波雷达输出的目标信息进行检验,以确定其是否存在安全风险;接着通过卡尔曼滤波对存在安全风险的目标信息进行修正;然后将修正的目标信息输入ACC控制器控制车辆运动状态,实现安全控制;最后通过搭建的Prescan/Simulink联合仿真平台对提出的安全控制策略进行了仿真验证。结果表明:双状态卡方检验可及时检测风险信息(检测时间偏差在1.31 s以内),卡尔曼滤波修正误差在3.66 m以内,有效保证了ACC系统在强降雨场景下安全稳定运行。     

基于Prescan 的信号灯路口跟停场景虚拟重构

为满足我国智能驾驶汽车测试场景库的搭建和ADAS(高级驾驶辅助系统)功能研发和验证的需求,设计了一种基于Prescan的交通信号灯路口车辆跟停场景虚拟重构方法,该方法由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块组成。道路环境建设模块通过输入道路参数信息构建虚拟道路,初始条件设定模块通过输入本车和目标车的初始位置、初始速度信息确定零时刻车辆和道路的空间位置及状态信息,车辆控制模块依据车辆速度位置等信息,利用训练的神经网络控制本车加速度,实现跟停场景的虚拟重构。仿真结果表明,该方法可以实现交通信号灯路口车辆跟停场景的虚拟重构。     

基于Simulink的V2X硬件在环测试系统研究

V2X(Vehicle-to-Everything)技术的国际标准和国内标准已相继出台,相关的测试需求也越来越迫切。文章提出一种基于Simulink的V2X硬件在环仿真测试系统方案,该方案中V2X设备通过CAN信号与仿真模型和车机显示屏交互,从而模拟真实的V2X设备实车前装工作环境;同时,本方案中的测试系统还使用GNSS模拟器发送实时定位数据以模拟真实GPS信号衰减。该方案能快速完成大量V2X算法场景测试及验证,有效缩短测试和开发周期,并能通过简单地加入驾驶模拟器即可支持V2X驾驶员在环(DIL)仿真测试。     

基于Prescan的自然驾驶场景构建与研究

文章主要描述基于Prescan软件对实车的自然驾驶场景片段转换成虚拟场景,用于ADAS或自动驾驶模拟测试。通过配备毫米波雷达、相机、Mobileye摄像头等传感器采集道路驾驶数据,提取场景片段,转化成虚拟软件中相应的实车场景,用于HIL或MIL测试,可实现重复性测试,降低测试成本,模拟恶劣天气等状况,复现实车测试状态等测试优点。     

货车挂挡下坡速度变化特征仿真研究

为使驾驶员在长大下坡时能根据货车负荷和路况合理利用发动机制动,减少因制动器失效导致的事故多发现象,开展货车挂挡下坡速度变化特征仿真研究,通过Trucksim建立车辆模型和不同道路场景,对挡位、载重量、路面附着系数、道路坡度与货车挂挡下坡速度之间的关系及影响机理进行分析。结果表明,坡度、挡位、载重量与货车挂挡下坡速度成正相关,其中挡位的正相关性最强;货车挂挡下坡速度与路面附着系数通过地面给轮胎的反切向力发挥作用,低路面附着系数与货车挂挡下坡速度成负相关,货车空载时表现更显著。     

基于硬件在环的泊车控制器仿真测试

文章论述了一种基于硬件在环的泊车控制器测试系统的方案原理、构成以及测试过程。为了使用硬件在环测试系统验证泊车控制器功能,需要完成超声波探头激励测试、泊车控制器探测距离测试、泊车控制器功能测试。最终硬件在环的泊车控制器测试系统通过场景仿真软件对交通场景进行视觉模拟。同时,超声波板卡对模拟交通场景中目标信息进行超声波仿真模拟,并将以上信息提供给泊车控制器进行决策运算,完成泊车控制器功能的仿真测试。     

智能车辆仿真场景建模方法

为实现智能汽车仿真开发与测试,需构建高逼真度的道路场景模型,应包含分别用于视景仿真、动力学及物理特性仿真、激光雷达等传感器仿真的多种类型场景内容.分析了不同类型仿真对场景模型或数据的需求,探讨了视景模型、物理层模型、传感层模型的内容,归纳了3类模型的数据特征;研究了智能汽车仿真场景建模方法,即根据道路线形建立道路模型,在此基础上分别建立上述3类模型;讨论了建模的步骤、方法,并给出了场景模型结构的组织方案.使用该方法建立了1个区域的道路场景模型,并在仿真系统中进行验证,结果表明,视景仿真平均帧速率为60帧/s,激光雷达仿真周期为8~12 ms,道路高程及物理属性的获取时间低于1 ms,证明场景模型能够满足实时仿真的要求.