自動駕駛運(yùn)動控制算法的模型在環(huán)測試寫在前面
如今，自動駕駛汽車已經(jīng)成為各大車企競相研發(fā)的領(lǐng)域之一。相對于傳統(tǒng)汽車，自動駕駛汽車依靠系統(tǒng)中的感知、決策、控制三大子系統(tǒng)完成汽車的無人駕駛?cè)蝿?wù)。自動駕駛控制系統(tǒng)的研發(fā)必須把該系統(tǒng)的安全性放在第一位，而如何保證系統(tǒng)的安全性成為研發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的難題。為了提高控制軟件的開發(fā)效率和品質(zhì)，基于 MATLAB/Simulink 的 MBD（Model- basedDevelopment）開發(fā)方法，文章介紹了一套控制軟件算法的仿真測試環(huán)境，并使用該環(huán)境對控制軟件進(jìn)行了測試，達(dá)到了預(yù)期的目的。
1 MIL 環(huán)境的搭建及有效性驗(yàn)證
在 V 字形開發(fā)流程中，MIL 測試環(huán)節(jié)的位置，如圖 1 所示。
 文章介紹的 MIL 環(huán)境主要分為 4 個(gè)部分，如圖 2所示。
 ADSM
1）ADSM （Autonomous Driving Service Module）。ADSM 模型主要包含傳感器對環(huán)境的感知、數(shù)據(jù)融合和軌跡規(guī)劃等功能。其中，傳感器對環(huán)境的感知部分由CarSim 中的 Sensor 模型來模擬，其它部分由 ADSM 中的模型來完成。
MCM
2）MCM（Motion Control Module）。該部分主要包含車輛的模式管理、橫向控制、縱向控制、安全決策、人機(jī)管理等模型。這部分值得注意的是，搭建的自動駕駛車輛運(yùn)動控制 MIL 仿真模型的主要目的之一就是為了測試基于模型開發(fā)的 MCM控制器的功能是否滿足需求，在設(shè)計(jì)智能 PHEV 系統(tǒng) MIL 平臺時(shí)，更多考慮的是如何仿真實(shí)現(xiàn) MCM的所有功能，因此另外 3 個(gè)部分是圍繞如何實(shí)現(xiàn) MCM功能來設(shè)計(jì)的。
Vehicle
3）Vehicle。該模型由車輛動力學(xué)仿真工具 CarSim來完成，通過 S- Function 的形式和 Simulink 中的控制算法模型進(jìn)行聯(lián)合仿真。CarSim 中動力系統(tǒng)的設(shè)置，如圖 3 所示，其中原車中的發(fā)動機(jī)、變速箱等部分被屏蔽掉，在差速器的輸入端接入 MCM發(fā)來的驅(qū)動扭矩指令，另外再接入從 MCM發(fā)來的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角指令和制動主缸壓力指令，CarSim 輸出車輛的坐標(biāo)、速度、加速度、Yaw、Row、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、車道線和障礙物信息等。
 光流和自動駕駛
4）Others。 這 部 分內(nèi) 容 包括 電 子 液 壓 制 動 系統(tǒng)（EHB：Electric Hydraulic Brake）、 車 身 穩(wěn) 定 控 制 器（ESC：Electronic Stability Control）等，為了提高仿真效率，這部分的控制器模型大部分是使用現(xiàn)有車型的控制器模型做簡化后集成的。
上述 MIL 環(huán)境搭建好之后，為了驗(yàn)證該環(huán)境的正確性，選取了一種工況，采集實(shí)車的驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)，同時(shí)在 MIL 模型中模擬同一種工況，記錄驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角，并與實(shí)車數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比，如圖 4 所示。從對比結(jié)果來看，MIL 仿真結(jié)果在趨勢上與實(shí)車結(jié)果是吻合的，因此，該環(huán)境可以用來對自動駕駛車輛控制算法進(jìn)行功能性驗(yàn)證和測試。
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來源：Kittcamp自動駕駛學(xué)院 |
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