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最新观点:自动驾驶和电动出行的高级解决方案

2019-12-11 14:12 来源:电源网编译 编辑:咩咩


汽车行业的市场增长正在朝着两个主要应用领域汇聚:电动和混合动力推进车辆(EV和HEV)的普及和自动驾驶。根据节省燃料和减少污染排放标准的同时,电动和混合动力汽车可以被视为绿色新技术,同时可以提高完整的电动变速器和充电解决方案的效率。

特别是,电子系统中发生的技术进步对这些新兴技术的到来起到了推动作用,不可避免地涉及电子系统供应商并扩大了组件和设备的应用领域。考虑涉及动力管理、动力电子、动力控制、功率半导体的所有应用,用于发动机控制单元开发和验证的创新解决方案,涉及硬件和软件方面的各种解决方案以及诸如ADAS的驾驶安全解决方案(高级驾驶员辅助系统)电子系统,用于管理车辆的感知,运动计划和控制。

最新观点:自动驾驶和电动出行的高级解决方案

介绍

创新型车辆必须满足市场要求和电动汽车的基本标准,同时兼顾安全性和舒适性以及节能方面的性能。在这方面,有必要进行仿真以优化车辆开发的设计阶段、测试感知、计划和控制算法以进行快速原型设计,以验证系统要求,然后分析获得的数据。

自治指南

ADAS(高级驾驶员辅助系统)是高级电子主动安全系统,除被动安全系统(例如安全带和安全气囊)外,其主要目的是防止道路事故和危险情况。因此,ADAS电子驾驶员辅助系统可为驾驶提供支持,其主要目的是确保安全并最好地应对紧急情况。

这些都是集成的智能安全系统,例如雨水感应器可自动激活挡风玻璃刮水器,暮光感应器可自动打开车灯,智能控制大灯,行人检测,自适应巡航控制系统以根据交通量调节速度,称为自适应巡航控制系统,速度适应,避免前撞,自动紧急制动,行进方向监控,辅助停车传感器,通过摄像机检测保持车道,更改车道警告和自动道路标志识别。

MATLAB和Simulink用于自动驾驶车辆的设计和开发

MathWorks是一家全球领先的美国公司,致力于工业领域技术计算软件的开发,它通过MATLAB和Simulink软件提供设计和测试感知的解决方案,以设计、模拟和分配未来的移动性。 Simulink是用于动态系统建模、仿真和分析的软件,严格与MATLAB集成在一起。 MATLAB和Simulink允许从事汽车设计的公司加速开发流程,以创建符合AUTOSAR和ISO 26262标准的安全性,舒适性,燃料节省和性能方面的市场要求的车辆。

在汽车领域,MATLAB和Simulink软件用于设计自动驾驶系统的功能,包括检测、路线规划、控制以及传感器融合和控制系统设计,在3D环境中对车辆动力学建模,然后测试和验证系统通过创建驾驶场景。因此,借助MATLAB和Simulink,可以使用代码生成产品自动生成C代码以进行快速原型设计和HIL(循环中的硬件)测试。

特别是,MATLAB软件为人工视觉,激光雷达和雷达处理以及传感器融合提供了预定义的算法和传感器模型。可以模拟来自IMU / GPS传感器的测量结果,并设计定位和融合算法以估计车辆的方向和位置。使用深度学习和机器学习来开发算法,以检测车辆和行人并估算步行路线。

可以开发用于自动驾驶功能的控件,例如自动紧急制动(AEB),车道保持辅助(LKA),自动巡航控制(ACC)和自动停车辅助。此外,针对自动驾驶应用的特定模型设计预测控制,具有针对ACC,LKA和避障等场景的功能和预定义的块。使用用户创建的场景以及雷达和摄像头传感器模型的综合调查来测试自动驾驶算法,并使用Driving Scenario Designer应用程序定义道路网络,参与者和传感器。

这些软件的实现允许使用运动计划算法对驾驶路线进行定位和计划,并使用IMU和GPS传感器数据估算车辆的位置和方向。基于仿真的测试使您可以使用Driving Scenario Designer应用程序检查自动驾驶算法,该应用程序允许您加载预定义的方案(包括EuroNCAP)或构建新方案,从统计摄像机和雷达模型生成检测结果,并在MATLAB或Simulink。可以使用参考应用程序和3D环境为自动驾驶和ADAS功能开发虚拟测试场。车辆模型配备了虚拟摄像头,可在仿真阶段将图像发送到Simulink。

您可以在Simulink中分析信号以测试车道检测算法,并且由于在虚幻引擎编辑器中对场景进行了自定义,因此可以创建和模拟具有更大灵活性的场景,这将使您能够测试自动驾驶。驾驶和ADAS的全部功能。在设计自动驾驶汽车时,作为自动驾驶汽车纵向控制系统开发的一部分,应尽量减少汽车的复杂性,该汽车采用了各种复杂系统来检测周围环境,规划路线并控制转向和速度,例如制动和加速控制。纵向控制系统的模型预测控制算法通常是手动编码的。但是,使用MATLAB和Simulink进行基于模型的设计会更快,更高效。

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图1:自动驾驶出租车系统概述

从这个意义上说,MATLAB和Simulink用于加速自动驾驶功能的开发,包括感知,计划和控制功能,在Simulink中执行仿真以测试,集成和优化这些功能,这要归功于以编程方式生成的场景,并最大程度地覆盖了在不同的道路,环境和交通条件下进行测试,而无需诉诸昂贵的车辆原型。

此外,由于基于模型的设计,甚至在构建车辆的实际原型之前,也可以使用这些仿真来进行电力传动系统架构的权衡研究,以确定电池和牵引电机等基本组件的尺寸。用户可以利用快速控制原型,模型验证和生产代码生成的优势,从概念快速转换为原型,直至生产用于电动车辆的主控制器,例如车辆控制单元(VCU),电机控制单元( MCU)和电池管理系统(BMS)。

b-plus的BRICK系统

由领先公司开发的具有创新移动性b-plus的ADAS BRICK测量平台旨在用于高带宽传感器和控制单元的数据采集。该平台的采集速度为8 Gbit/s,与BRICK STORAGE附加组件结合使用时,可提供高达32 TB的记录存储空间。借助BRICK MI插件,还可以集成客户特定的PCI Express卡,从而获得紧凑的机架配置,并针对车辆中的狭小空间进行了优化。

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图2:Brick系统

信息的复杂性和密度要求可靠且有效的验证过程。该解决方案具有高数据处理能力,可扩展的注册内存和坚固的设计,是集成到测试车辆中以可靠验证自动驾驶系统的理想选择。

电动汽车解决方案

由ETAS开发的ES910原型和接口模块,这是汽车领域创新解决方案和服务的领先公司,用于发动机控制单元的开发和验证,将高性能处理能力与所有常见的ECU(电子控制单元)接口紧密集成在一起。坚固的外壳。它设计用于开发环境和独立模式。

CAN和LIN接口确保ES910模块与车辆总线的连接。两个CAN接口都支持高速和低速CAN,并且可以单独配置。该模块的核心由具有双精度浮点运算法则的NXP PowerQUICC处理器组成,非常适合快速而紧凑的原型应用。微处理器,RTA-OSEK实时操作系统和集成的非易失性RAM(NVRAM)的功能允许进行具有系统级行为的仿真。

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图3:原型模块和ES910界面

结论

电动机动性和自动驾驶正在从根本上改变传统的机动性和运输方式概念,在传感器和电子控制系统(如ADAS,仿真软件和建模)可获得的高标准的安全性和可靠性基础上,带来了新的挑战和机遇。电动汽车仍将带来许多惊喜,挑战在于降低功率损耗,提高能源效率,提高开关频率,减小组件体积,提高安全标准,这只有通过测试,验证和测试才能实现,以实现新一代车辆完全能够识别其他车辆的三维。

本文编译自powerelectronicsnews。

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