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在汽车技术持续演进的历程中,人类驾驶员始终是一个极具研究价值的智能控制系统“原型”。驾驶员通过视觉感知、行为决策与操作执行的闭环控制,将复杂的驾驶任务转化为车辆的实际动作,同时动态适应道路环境的变化。这一过程不仅体现了高度的自主性和实时性,更展现了以知识积累与逻辑判断为基础的自学习能力。这种“仿生智能”的逻辑框架,为汽车智能化系统的开发提供了重要启示。而在新能源汽车与智能驾驶技术深度融合的背景下,如何构建高效可靠的系统仿真验证体系,成为技术突破的关键所在。

01.驾驶行为的智能解构与系统映射

驾驶行为的本质是一个多层级的信息处理过程:从任务规划层面对路线选择、超车决策等战略行为的制定,到行为决策层面对跟车距离、转向时机的战术判断,最终落实到油门、刹车、方向盘的精准操作。这种分层递进的控制逻辑,与智能驾驶系统的“感知-决策-执行”架构存在高度相似性。

在传统燃油车向智能电动车转型的过程中,动力系统的电气化重构了控制逻辑。以电子制动助力器为例,当驾驶员踩下制动踏板时,位移传感器将机械信号转化为电信号,经整车控制器(VCU,Vehicle Control Unit)解析后,通过永磁同步电机生成精确的伺服力。这一过程不仅需要机械结构的物理反馈(如橡胶反馈盘的力耦合),更需要电子控制系统对制动强度、能量回收、失效备份等功能的综合协调。这种机-电-控的深度融合,体现了智能汽车系统设计的典型特征。

02.线控系统的技术演进与集成挑战

线控技术(X-by-Wire)的普及标志着汽车控制从机械传动向电子控制的范式转变。在制动领域,电子液压制动系统(EHB,Electronic Hydraulic Brake System)和电子机械制动系统(EMB,Electro mechanical Brake)代表了两种不同的技术路线:

EHB系统通过保留液压备份系统,在传统制动架构基础上引入电子控制单元。其核心优势在于与防抱死制动系统(ABS,Anti-lock Brake System)、电子车身稳定控制系统(ESC,Electronic Stability Controller)等现有系统的兼容性,以及通过液压管路实现的制动力精确分配,但在系统复杂度、响应速度方面存在优化空间。

EMB系统与EHB相比实现了全机械化制动结构,特点是结构简单、体积小、电信号传输、响应快、制动距离短、稳定性好、易于维护、无液压油泄漏问题,并能通过ECU直接控制集成ABS、TCS、ESP和ACC功能。EMB被认为是线控制动系统的终极演进,它作为纯机械系统运行,执行器通常安装在每个轮边,电机集成在制动钳内,踏板的制动信号直接输入制动钳,无需使用制动液或液压管路,制动力由电机驱动产生,从而使每个车轮都拥有独立的电动机械制动系统。需要注意的问题则是解决无备份系统的功能安全问题。

无论是EHB还是EMB,其控制系统都需要处理多源信号的融合问题:制动踏板位移、轮速、车速等传感器数据需要与车辆动力学模型、控制算法实时交互。这种复杂的信号交互对系统仿真提出了更高要求——既需要精确的物理模型,也需要可靠的通信架构。

03.系统级仿真实践

在智能汽车控制系统开发中,可以使用SkyEye构建完整的数字孪生验证体系,并通过DigiThread实现联合仿真。

天目全数字实时仿真软件SkyEye作为基于可视化建模的硬件行为级仿真平台,支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模。

多领域分布式协同仿真平台DigiThread,基于DDS(数据分发服务)通信模式并通过协同仿真软总线连接多种仿真模型,可实现点对点的数据通讯,被广泛应用于复杂系统集成仿真和数字孪生等。

该方案的核心在于通过DigiThread联合仿真平台实现多领域模型的协同:

▲操作流程示意图

  • 驾驶员模型(Driver):作为主控对象,通过Simulink构建的算法模型模拟人类驾驶行为,生成油门/刹车控制信号。这些信号经由CAN总线协议封装后,通过DigiThread传输至域控制器。

  • 域控制器(ZONE):对接收的信号进行滤波、解析和逻辑处理,将处理后的控制指令分发至车辆模型。此过程涉及控制策略验证、信号延时补偿等关键技术。

  • 车辆模型(Vehicle):采用FMU(功能模型单元)标准封装,精确模拟包括永磁同步电机动态响应、减速机构传动效率、制动液压力传导等物理特性。模型输出的车辆状态数据通过DigiThread回传至监控平台,形成闭环验证。

该方案的技术突破体现在三个方面:

  1. 通过多速率仿真技术解决了机械系统(毫秒级)与控制系统(微秒级)的时域同步问题;

  2. 采用信号透传机制实现上位机监测与外部数据平台的无缝对接;

  3. 基于参数标定引擎的动态调优功能,可快速完成控制参数与物理模型的匹配优化。

▲数据交互示意图

联合仿真不仅能够用于验证控制算法的鲁棒性,还可通过数字孪生模型预测极端工况下的系统行为。当仿真模型显示制动液压力上升速率偏离预期时,工程师可立即回溯检查减速机构传动比设置或电机控制参数。综上所述,本方案通过为智能汽车的开发提供高保真的虚拟验证环境,大幅缩短了传统“设计-试制-测试”的迭代周期。

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