雍加望，馮能蓮，陳 寧

（1. 北京工業(yè)大學(xué) 北京市交通工程重點實驗室，北京 100124；2. 清華大學(xué) 汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室，北京 100084；3. 北京工業(yè)大學(xué) 環(huán)境與生命學(xué)部，北京 100124）

世界汽車工業(yè)發(fā)展圍繞著“安全、舒適、節(jié)能”3 大主題，正朝著“四化”趨勢發(fā)展，即智能化、電動化、輕量化與交通網(wǎng)聯(lián)化[1-4]，而集成環(huán)境感知、高精地圖、決策控制及人工智能等技術(shù)的自動駕駛汽車則是這一趨勢的最終核心產(chǎn)物。作為變革性技術(shù)的自動駕駛汽車將在今后較長一個時期內(nèi)成為國內(nèi)外汽車工業(yè)發(fā)展的主流趨勢，也是當(dāng)前全球新一輪產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革的戰(zhàn)略前沿[5-8]。

硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)是自動駕駛汽車技術(shù)測試與驗證的重要平臺，具有周期短、成本低及效率高等優(yōu)點。因此，學(xué)者們在自動駕駛硬件在環(huán)仿真技術(shù)方面做出了大量研究。美國辛辛那提大學(xué)Ma 等提出一種網(wǎng)聯(lián)自動駕駛汽車硬件在環(huán)測試系統(tǒng)，將實車集成到虛擬交通仿真環(huán)境（VISSIM 軟件）中，為自動駕駛算法提供了豐富的虛擬仿真場景，并在平臺上驗證了自適應(yīng)巡航算法的有效性[9]，隨后又驗證了隊列感知的交叉路口信號控制方法的有效性[10]。西安交通大學(xué)Chen等提出一種新型硬件在環(huán)仿真平臺，其結(jié)構(gòu)分為4 層，即車輛仿真層、虛擬傳感器層、虛擬環(huán)境層及電子控制層，平臺具有以下功能：①支持汽車動力學(xué)模型、傳感器和虛擬環(huán)境的構(gòu)建與仿真；②實現(xiàn)場景感知、路徑規(guī)劃、決策與車輛控制策略等性能的閉環(huán)評估；③進一步支持控制策略從平臺到實車的快速移植[11]。美國俄亥俄州立大學(xué)Gelbal 等提出一種用于驗證自動駕駛算法的硬件在環(huán)仿真器，該仿真器包括dSPACE Scalexio 實時機，CarSim 動力學(xué)模型軟件，以及2 個用于V2X 短程通信的DSRC 設(shè)備，該仿真器最高支持L4 級高速公路場景下的自動駕駛算法仿真驗證[12]。長安大學(xué)趙祥模等研發(fā)了一種基于整車在環(huán)的自動駕駛快速測試平臺，由汽車行駛阻力模擬子系統(tǒng)、虛擬場景自動生成子系統(tǒng)、虛擬傳感器模擬子系統(tǒng)、駕駛模擬器及測試記過自動分析子系統(tǒng)等組成，可以實現(xiàn)汽車行駛阻力的實時模擬，并滿足各種場景下的自動駕駛整車性能測試與評價需求[13]。

自動駕駛汽車技術(shù)的迅猛發(fā)展對汽車控制提出了新的要求，對車輛控制衍生的安全性、舒適性及穩(wěn)定性等傳統(tǒng)性能的要求也在不斷提升。學(xué)者們研究的自動駕駛汽車硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)更多關(guān)注于算法、虛擬場景及傳感器等的測試，缺少對汽車安全性、舒適性與穩(wěn)定性起到關(guān)鍵影響的底盤執(zhí)行器方面的測試與驗證。因此，本文提出一種自動駕駛汽車硬件在環(huán)仿真實驗平臺（AVHIL），可為自動駕駛上層控制算法與底層執(zhí)行機構(gòu)的開發(fā)與測試、自適應(yīng)巡航（ACC）、自動緊急制動（AEB）、車道保持（LKA）等高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能開發(fā)與測試、駕駛員行為特性研究等提供實時高效的仿真平臺。

1 AVHIL 總體方案設(shè)計

AVHIL 總體框圖如圖1 所示。系統(tǒng)硬件部分主要由駕駛模擬器、上位機（主機）、域控制器（dSPACE MicroAutoBox）、下位機（PXI）、顯示器及電氣柜等組成。其中，駕駛模擬器包括執(zhí)行機構(gòu)（線控制動系統(tǒng)和線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)）和駕駛員操縱機構(gòu)等；顯示器包括操控顯示器與場景顯示器；電氣柜用于放置主機、dSPACE、PXI、動力電池、強電走線及保護、信號走線及保護、連接器、操作開關(guān)等。

圖1 A VHIL 總體框圖

上位機主要運行PreScan 軟件和人機操作界面，PreScan 一方面提供虛擬現(xiàn)實界面，為自動駕駛提供近似真實的測試工況場景；另一方面為自動駕駛提供環(huán)境感知傳感器信號，包括毫米波雷和攝像頭等。PreScan 將傳感器原始數(shù)據(jù)通過CAN 網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至域控制器；域控制器根據(jù)接收的感知信息進行決策判斷，通過CAN 網(wǎng)絡(luò)向下位機發(fā)送制動、轉(zhuǎn)向和油門控制指令；下位機運行CarSim 整車動力學(xué)模型，根據(jù)域控制器的控制指令及底層傳感器信號，實現(xiàn)線控制動、轉(zhuǎn)向及驅(qū)動系統(tǒng)的閉環(huán)控制，在保證實現(xiàn)功能的前提下，優(yōu)化軌跡跟蹤性能、穩(wěn)定性和舒適性指標(biāo)等。AVHIL 實物圖如圖2 所示。

圖2 A VHIL 實物圖

2 關(guān)鍵部件匹配與軟件選型

2.1 實時處理器

AVHIL 具備域控制器和下位機2 套完整的實時系統(tǒng)。域控制器執(zhí)行自動駕駛上層控制算法，需實現(xiàn)的指標(biāo)包括：①動力學(xué)穩(wěn)定性指標(biāo)，通過二自由度車輛模型得到車輛動力學(xué)穩(wěn)定性表征參數(shù)（質(zhì)心側(cè)偏角、橫擺角速度、車身側(cè)偏角、輪胎滑移率等）的名義值，通過狀態(tài)觀測器估算得到車輛動力學(xué)穩(wěn)定性表征參數(shù)實際值，將名義值與實際值的偏差作為衡量動力學(xué)穩(wěn)定性的指標(biāo)；②路徑跟蹤性能指標(biāo)，考慮橫縱向路徑跟蹤精度，引入駕駛員預(yù)瞄―跟蹤模型，以預(yù)瞄點處橫向偏差作為衡量路徑跟蹤性能的指標(biāo)；③乘員舒適性指標(biāo)，考慮縱向加速度、縱向急動度所表征的縱向舒適性與橫向加速度、橫向急動度所表征的橫向舒適性，將二者加權(quán)得到乘員舒適性指標(biāo)；④綜合指標(biāo)，將路徑跟蹤性能、乘員舒適性和燃油經(jīng)濟性指標(biāo)進行加權(quán)，得到綜合駕駛性指標(biāo)。在滿足動力學(xué)穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上，以綜合指標(biāo)最優(yōu)為目標(biāo)，實現(xiàn)底層執(zhí)行機構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化控制。

域控制器選用dSPACE 公司的MicroAutoBox。下位機用于系統(tǒng)信號采集及底層執(zhí)行機構(gòu)閉環(huán)控制，需要實現(xiàn)的指標(biāo)包括：①方向盤轉(zhuǎn)角控制誤差<1°；②優(yōu)化轉(zhuǎn)角響應(yīng)時間<70 ms；③目標(biāo)轉(zhuǎn)角修正區(qū)域±5°；④制動液壓控制精度±0.4 MPa；⑤制動液壓建立時間<300 ms；⑥質(zhì)心側(cè)偏角<6°；⑦橫向加速度<3.6 m/s2。下位機選用NI 公司的PXI。

MicroAutoBox 選用 4 核 1401 處理器，主頻2.6 GHz，內(nèi)存4GB，配置DS1513、DS1514 和DS4342模塊，具備6 路CAN、32 路AI 口（±10 V，分辨率16位）、8 路AO 口（±10 V，分辨率16 位）及24 路DIO口（0~40 V，分辨率16 位）。上位機PXI 控制器選擇2.6GHz 4 核 PXI 系統(tǒng)嵌入式處理器（PXIe-8840 Quad-Core RT），可用于處理器密集型、模塊化儀器和數(shù)據(jù)采集應(yīng)用；4GB 單通道1 600 MHz DDR3 RAM；配置PXI8512/2 板卡3 塊，可以實現(xiàn)6 路CAN 通信功能；配置PXIe-4304 板卡1 塊、PXI-6704 板卡1 塊、PXI-7841R 板卡1 塊，具備40 路模擬量輸入通道、40路模擬量輸出通道及96 路雙向數(shù)字通道。

2.2 底層執(zhí)行機構(gòu)

該平臺中，控制算法周期運算的控制指令通過各接口發(fā)送至底層執(zhí)行機構(gòu)，包括發(fā)動機扭矩請求接口、轉(zhuǎn)向角度請求接口、制動壓力/減速度請求接口。其中，發(fā)動機扭矩請求通過電子油門或自動駕駛算法獲取，直接反饋至車輛動力學(xué)模型。

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用雙電機冗余方案，在原車型配置的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（EPS）基礎(chǔ)上，加裝主動轉(zhuǎn)向電機，如圖3 所示。主動轉(zhuǎn)向電機與EPS 電機互為冗余，在二者之一發(fā)生故障時，未發(fā)生故障電機單獨實現(xiàn)轉(zhuǎn)向控制，保障線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的安全性與可靠性。在人工駕駛模式下，EPS 實現(xiàn)助力轉(zhuǎn)向功能，主動轉(zhuǎn)向電機不介入，僅在危險工控或自動駕駛介入時加以轉(zhuǎn)向修正控制；在自動駕駛模式下，主動轉(zhuǎn)向電機實現(xiàn)轉(zhuǎn)向請求角度跟隨控制。在轉(zhuǎn)向管柱加裝轉(zhuǎn)角傳感器，其測量范圍為±750°，測量精度為0.1°。

圖3 雙電機冗余線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)

圖4 線控制動系統(tǒng)組成框圖

線控制動系統(tǒng)采用電動助力器（E-Booster）與電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)（ESC）聯(lián)合實現(xiàn)，系統(tǒng)組成框圖如圖4 所示。構(gòu)型為單主缸雙通道，X 型布置，即左前輪、右后輪輪缸對應(yīng)同一制動回路，右前輪、左后輪輪缸對應(yīng)同一制動回路，如進行制動時單一回路發(fā)生泄漏，剩余回路的制動力基本能保持正常制動力的一半。常規(guī)工況下，制動助力功能與制動壓力/減速度請求由T-Booster 實現(xiàn)；ESC 實現(xiàn)增壓、保壓及減壓等制動壓力調(diào)節(jié)功能，調(diào)整車輛運動狀態(tài)以滿足動力學(xué)穩(wěn)定性指標(biāo)。當(dāng)T-Booster 與ESC 二者之一存在故障時，由未發(fā)生故障總成實現(xiàn)制動壓力/減速度請求控制。當(dāng)T-Booster 與ESC 二者均存在故障時，駕駛員踩制動踏板的腳力通過制動液傳遞至制動輪缸，實現(xiàn)人力備份功能。制動壓力控制范圍為0~12 MPa。4 個輪缸配置制動壓力傳感器，測量范圍0~20 MPa，測量精度為1%。

2.3 軟件選型

在通信層面上，底層負(fù)載與執(zhí)行機構(gòu)信號通過EDAC 接口與下位機交互，下位機與上位機之間通過網(wǎng)線與CAN 總線通信，下位機、上位機與域控制器之間通過CAN 總線通信，如圖5 所示。具體軟件選型如下：①上位機，PreScan 軟件用于設(shè)計搭建虛擬駕駛場景，同時為上層算法提供環(huán)境感知類傳感器信息，采用LabVIEW 軟件搭建人機交互界面；②域控制器，采用MATLAB/Simulink 軟件用于搭建自動駕駛算法模型，并利用快速代碼生成技術(shù)將算法導(dǎo)入至MicroAutoBox；③下位機，整車動力學(xué)模型由CarSim軟件提供，實現(xiàn)與PreScan 軟件及上層算法的聯(lián)合仿真，為其提供實時車輛參數(shù)信息，LabVIEW 軟件用于輸出控制指令并采集底層信號。

圖5 系統(tǒng)軟件組成框圖

3 AVHIL 仿真測試結(jié)果

3.1 自動駕駛換道功能仿真實驗

換道功能是自動駕駛模式下的主要橫向控制工況之一，基于PreScan 軟件提供的環(huán)境及車道線信息，利用Lattice planner 算法并使用五次多項式方法規(guī)劃出多條換道軌跡。對于規(guī)劃出的多條換道軌跡，首先判斷是否有碰撞危險，若有則予以剔除。對于安全軌跡，根據(jù)舒適性、穩(wěn)定性與節(jié)能性等多目標(biāo)確定代價函數(shù)，選取代價函數(shù)最小的軌跡作為最優(yōu)軌跡。最后，控制車輛實現(xiàn)軌跡跟隨控制。圖6 為換道工況下的方向盤目標(biāo)轉(zhuǎn)角與實際轉(zhuǎn)角變化曲線，算法可以較好地實現(xiàn)方向盤轉(zhuǎn)角跟隨控制。圖7 為換道工況下的車速及節(jié)氣門開度變化曲線。

圖6 換道工況下的方向盤轉(zhuǎn)角曲線

圖7 換道工況下的車速及節(jié)氣門開度曲線

3.2 高級駕駛輔助ACC 功能仿真實驗

ACC 不僅可以改善車輛行駛過程的安全性而且可以適當(dāng)減輕駕駛員的負(fù)擔(dān)。ACC 按照駕駛員設(shè)定的車間時距，通過調(diào)節(jié)發(fā)動機/電機驅(qū)動扭矩或制動力來控制自車的速度和加速度，能夠跟隨目標(biāo)車加速或減速，以保證必要的安全車距。

ACC 系統(tǒng)包括3 種狀態(tài)：①關(guān)閉狀態(tài)，直接的操作均不能觸發(fā)ACC 系統(tǒng)；②等待狀態(tài)，ACC 系統(tǒng)已開啟但未介入車輛控制，此時ACC 系統(tǒng)可以被駕駛員觸發(fā)而進入工作狀態(tài)；③工作狀態(tài)，控制本車車速或本車與前車之間的時間距。

圖8 為ACC 功能仿真實驗過程的本車車速與前車車速變化曲線，最大車速跟隨誤差為3.6 km/h，最小車速跟隨誤差為0。式（1）中，RMSE 為車速均方根誤差，vdes(t)和vact(t)分別為t時刻的期望車速與實際車速，N為采樣點數(shù)，利用式（1）計算得到車速均方根跟隨誤差為1.36 km/h，本車車速控制精度較高。圖9 為ACC 功能仿真實驗過程的制動壓力及節(jié)氣門開度變化曲線。

圖8 本車車速與前車車速變化曲線

圖9 本車制動壓力與節(jié)氣門開度曲線

3.3 底層執(zhí)行器性能實驗

底層執(zhí)行器性能實驗以E-Booster 為例。E-Booster系統(tǒng)瞬態(tài)響應(yīng)顯著影響著車輛的制動安全性能，尤其是當(dāng)車輛處于極限工況時，因此需要對制動壓力跟隨控制（主動增壓控制）算法的響應(yīng)特性進行測試。測試輸入信號包括階躍信號和階梯信號兩種。

圖10 為目標(biāo)壓力為6 MPa 下的主缸壓力響應(yīng)曲線及推桿行程曲線。建立目標(biāo)壓力所需要的時間大約為150 ms，壓力穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差<0.1 MPa。

圖10 E-Booster 階躍響應(yīng)特性

為測試算法階躍響應(yīng)的一致性，進行了階梯目標(biāo)壓力信號輸入響應(yīng)測試，起始目標(biāo)壓力為3 MPa，之后目標(biāo)壓力每間隔2 s 增加1 MPa，直至8 MPa。隨后，分兩次將目標(biāo)壓力減至4 MPa，測試E-Booster 減壓特性。圖11 為階梯增壓及減壓測試結(jié)果，增壓過程中，壓力跟隨均方根誤差為0.15 MPa，算法的階梯增壓響應(yīng)性能及一致性較好；減壓過程中，雖然算法可以迅速調(diào)整并減小控制率，但主缸實際壓力降低存在一定的滯后。

圖11 E-Booster 階梯增壓及減壓響應(yīng)特性

4 結(jié)語

在自動駕駛汽車技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，考慮節(jié)省實驗成本、節(jié)約實驗時間、降低算法驗證周期等前提，建立了自動駕駛汽車硬件在環(huán)仿真實驗平臺。本文介紹了AVHIL 總體硬件與軟件技術(shù)方案、關(guān)鍵零部件匹配及軟件選型等內(nèi)容，通過自動駕駛換道功能、高級駕駛輔助ACC 功能及底層執(zhí)行器性能仿真實驗，驗證了平臺的功能及性能指標(biāo)。作為有特色的教學(xué)與工程雙創(chuàng)實踐平臺，AVHIL 可以有效提升師生的創(chuàng)新實踐能力，培養(yǎng)學(xué)術(shù)與工程并重的復(fù)合型人才。