集度汽车：智能线控底盘的开发进展

智能化解开底盘的神秘面纱

底盘对于汽车人来说，曾经一度非常神秘。因为底盘的主要的技术和门槛曾经都集中在全球供应商。底盘人在架构开发，特别是底盘转向制动和悬架，电控系统开发商，不论是以前的企业管理者、学校教授都做了很多研究，但是真正能实现量产的厂商，并不多见。

但从去年开始，随着智能驾驶技术一段蓬勃的发展，汽车从业者们突然意识到底盘是智驾控制直接执行机构，对这块有着需要迫切打通的需求。所以目前整个底盘技术，尤其是底盘电控、底盘域控成为了发展的焦点。本次集度汽车整车集成 总监舒进博士带来了来自于车辆动力学，更多对底盘电控系统开发研发的思考和应用。

集度汽车整车集成总监 舒进 博士

看市场，看趋势，看需求

现在的汽车开发迭代周期是非常快。以前一辆车的生命周期可能有10年（平台），现在已经到5年，甚至有的ICT企业认为应该到1年，就像手机这样的迭代速度。当然未来能不能实现，也与汽车产业设计开发以及验证的周期是息息相关的，与其开发方法论也是息息相关的，但是可以看到一个趋势。当发生智能化以后，即使硬件不更新，软件也需要迭代，所以尽量节约研发成本，缩短研发周期，这是我国汽车产业非常大的竞争力所在。

从电动车，到智能电动。只讨论电动已经不足以代表未来电动车发展的产品趋势和定义。在智能电动的研发上面，一定要有更快的模型迭代，基于纯电的研发平台，要如何植入更多智能化的功能，实现更好的性能，带给客户更极致的体验，是一个值得思考的问题。舒进曾做过一次调研，在今年年初，其梳理了所有的空气悬架装载在车上的状态，发现一个现象。以前对Global车型基本上在70万系才会装载空气弹簧+CDC，现在这个价格已经下探到20多万了。随着开发成本大量的下降，其实这块相信有更多智能化电控的系统不断装载到这个车上，带来更好的驾乘体验。

由于迭代快，推向市场的产品多样性。在一个车型上，投入大量的研发成本，三年开发一辆车，其成本将会大大加大。因为实验预算，道路和试车场资源一定是有限，如此无法获得正向经济收益的，同时又需要整个系统除了传统那部分机械以外，软件的质量一定要稳定。基于如此挑战，就带来非常明确的需求，那就是需要研发后期需要实验需要实车验证的东西要不断前置。

整个底盘域不管是制动转向，悬架，XYZ带来运动控制的属性，对于智驾来说都是它的关键执行机构。如果底盘研发人员不具备底盘电控应用层、算法、逻辑的开发能力，其实会受限于上面智驾域感知定位规划最后执行的效果，无法让客户真正体会到底盘迭代的优势。所以在这个链条上一定是需要把底盘域真正打通，然后拓展到整车，整车的性能才是最终给到客户一个非常好的体验最直观的评价标准。

驾驶模拟技术的行业应用情况和关键构成

对于传统开发模式来说，V模型是再耳熟能详不过的东西。其实这里面也反映出一个问题，在V模型左侧，从需求定义到架构定义到架构精细化开发，现在由于越来越多电控系统，会有更多整车功能的定义以及整车系统功能的定义层层分解的过程。后期的验证都是基于零部件设计和样车测试，以这样的载体作为最终评判的验证载体。现在汽车人都非常熟悉HIL台架，架构实车验证，试车场测试，试车场对性能的测试以及制动的测试一直到最后在公共道路和客户反馈上，它的整个反馈周期是非常长的，这个链条其实是非常长，而且迭代速度受限于整个零部件的交样和样车制造的周期，其实也不会很快，所以它限制了整个迭代。

因此，舒进认为，在这个过程中，如何真正实现感知闭环，其一定是在V模型的左侧，在先前定义的阶段就能进行感知闭环。对于动力学而言，其实真正的性能好坏，可以通过数据、指标。但数据指标不能和人的感受真正实现一一对应，汽车动力学到目前为止依然是是主客观的联合开发，可是它们都无法把主观真正人的感觉从研发体系上完全去量化。所以对于研发者要有一个极限要求，一定要把感知放在开发的左侧以加快迭代。

研发者在思考驾驶模拟技术如何应用在整车研发上已经有近十年的时间。最早，当研发者在用基于电控系统的动力学模型的时候，其实就已经提到驾驶模拟器，以及驾驶模拟器在主客观闭环上的作用，但是有很多限制很难推广。一方面对模型要求非常高，即想要得到真实的手感和真实的路感，需要做非常多模型的量化，需要得到非常多的零部件数据，而在当时获取的每一项都非常困难，这也是在当时很难去实施的原因。

从2000年到现在，不过短短20年时间，中国的汽车工业突飞猛进的发展，随着换道超车策略（智能电动），中国汽车在很多方面已经比肩欧美，虽然其在传统设计上面跟它有一定的差距，但是在电动智能这条赛道上，国内这个策略非常成功，也将越来越有自信。

在此基础上，自动驾驶技术的研发者们就可以考虑做新的方法的应用。驾驶模拟也受越来越多的用户关注，其也是因为快速迭代，有大量的数字化，智能化以及电控系统不断在汽车上的应用，将它的重要性就越来越凸现出来。

基于以上，如何将驾驶模拟在V模型左边部分实现感知闭环。舒进认为可以在架构早期比如说硬点定义，基本的刚度、阻尼，确定基本参数阶段完全可以参与应用和评估。舒进研发团队做详细开发和设计优化的时候同样也具备感知闭环的能力，因为只要其车辆模型形成，就能实现建出来比较精准或者能达到要求的车辆动力学模型以及与之相应环境的建模。

如果采用这项技术，在左半部分，研发阶段就可以实现感知闭环，可以极大的减少右侧的工作量。以前我们经常做底盘结构设计的时候，架构设计的时候硬点改变需要用实车验证，那么现在这项工作可以取消了。第二项轮胎阻尼和轮胎转向也可以减少了，大部分工作现在可以前置到在台架上完成，可以缩短后期的时间。

当智驾系统真正需要交付，功能验证和研发的时候，其实是需要底盘尽快的提供一个好的基础，交付给智驾进行它的全功能测试。在全场景测试的时候，其希望底盘释放的能量都能够释放了，要求底盘的交付时间版本锁定时间也将要靠前。这也是在最新消息中，华为、集度的智能汽车在L3，L4级别开发过程中间明显感受到的痛点。

另一方面，OTA可能过几年以后，不断地软件定义汽车，软硬件分离，会有非常多的版本。现在是一辆车，后续是不是有好几辆车，当车型变得非常多，如何在OTA进行之前去做验证，需要驾驶模拟技术结合HIL台架搭建可以尽快在实验室本地进行闭环验证的，帮助其极大的减少时间。

通过介绍，可能会觉得这是一个比较新型的技术，但实际上在欧美应用已经比较广泛了，特别是法拉利，保时捷，菲亚特，这些国际Global的OEM都有驾驶模拟器了，包括北美通用、福特、本田、奥迪、奔驰、沃尔沃。国际的供应商避暑说IDIADA，固特异，倍耐力，天合也有模拟转向。

而在国内，经过这几年，蔚来汽车作为新势力也在不断地导入新的研发手段来提高它的产品质量或者加快车辆迭代，在2017年就已经装备了一台驾驶模拟。还有一汽红旗，吉利CEVT也有静态模拟器在使用。最新的在国内IDIADA，在山东招远引进了静态模拟器，可以看到这项技术越来越被关注，被考虑在整个研发体系中。

高精度驾驶模拟是什么，有哪些组成？

驾驶模拟技术的关键构成有四个部分：1、高精度底盘数字孪生。2、高保真驾驶环境重构。3、开放环境的仿真架构。4、高性能驾驶模拟平台。

该模型有几点最基本的要求，首先要有一定的带宽，可以反映驾驶动态迁变的全工况仿真。第二是参数的高可调性和开放程度。第三是电控单元柔性集成。

对于底盘来说，不管其是不是电控都需要建立基本的系统性能。

悬架，以前是用KC，但是它是静态测试。现在为了满足一阶二阶平顺性的要求，那可能需要把悬架动态特性建立出来，0-32Hz动态频率特性，这个至少要到20Hz左右。除了用动态的KC，还要用X和Z向传递函数测量方法。

高级转向建模，以前就是转向传动比，考虑一些摩擦，考虑一点柔性及在做简单超稳的时候是没有问题的，但是我想精准面评估受力影响是不够的，所以要对非线性摩擦和阻尼特性精准建模。这几年随着主机厂对这些性能的深挖，主要的供应商已经建立了相应的能力。

驱动/制动建模，如果大家觉得建起来麻烦，可以用一个ECU代替。

减振器模型，如果考虑到电控，我要用查表的方法，同时需要加入控制算法，然后提供到比如说CDC阻尼力的正确反馈。

轮胎建模，需要它的实时性，并且是基于结构的建模，还需要3D路面兼容，包括轮胎包容特性50Hz。

除了基础建模部分，另外是底盘电控单元

在未来，模型会非常多，所以模型数据管理上仍然要做到最基本的自动化，版本管理，以前是一辆车是一个模型，一辆车每个阶段可能分不同的版本，现在更复杂的要考虑到它的软件版本，每个之其阶段释放功能不同的版本，而研发者需要做更好的管控和采用什么样的优化工具帮助他们做一体化迭代。

驾驶环境无非是试车场，如果是智驾需要考虑更多的场景。试车场在七八年前，当时还在泛亚的时候，舒进团队应该是第一个把路捕采集设备引入到中国，现在基本上要进行动态仿真的所用的试车场都会采用路面扫描来构建路面模型。即Open X的环境和场景渲染。由于汽车行业对虚拟技术不断地追求，其为了不断地压缩开发时间周期，减低开发成本。因此，这块基本上路是打通了，已经不再是问题。

针对底盘电控开发驾驶模拟技术应用，集度的展望和规划

驾驶模拟器一般是把车辆模型放在上面。在这个场景里面导入试车场环境和道路，再放入轮胎的准确模型就可以运作。实际上结合到现在底盘技术的发展，研发团队为了更真实模拟，更快速迭代，其实他们也并不仅限于虚拟的方法，还可以接入HIL台架，它可以有很多种方式引入更多的控制相应的系统。不管是MIL，还是HIL，都可以在驾驶模拟器附近，特别是HIL台架，把它的通讯打通，把它的实时性连接上。

那么，对于这样的平台有什么样的要求？如何能达到感知闭环的平台的要求？舒进认为，首先，它的性能和响应的极限一定要到。起码现在除了评估超稳，还要评估平顺，这个不仅是静态，准静态的仿真，研发人员还要到动态，那这就需要台架本身的硬件具备这样的能力。比如说Z向运动肯定要看悬架跳动形成，Y向移动一定要看两条路之间实际的距离，这样其在驾驶模拟器里面才能感受到比较真实的反馈，才能真正实现数据和人的感知非常接近的感受，所以对动态驾驶模拟器要求也比较高。

在这上面，主要是Z方向和Y方向的问题基本解决了，但是X方向，100米制动基本到30米，不可能有这个空间给大家做测试，特别是X方向大家要用安全带和座椅上气囊，给到你主观的感受来让你有这样的体验，也是需要进行标定。

第二是适应多类车型以及多功能的模块化设计，具备跟所有的软件，动力学软件，基于控制学系统的，还有场景的软件打通的能力。在虚拟的模型无法提供比较精确结果的时候，研发者要去提供相应的HIL台架的接入能力，而且能保证双台架的实时。

动力学模型可以看到底盘电控系统接入，同时把自动驾驶ADAS都融入进去。

这样用户可以直观看到电控底盘开发中间，研发者是在哪些环路上实现驾驶模拟器在底盘开发中的应用。比如说需求定义阶段，如果有模型，有逻辑层算法就可以放在驾驶模拟器上开一把试试，看是不是和自身预想的一样在做HIL过程当中，实际上也具备把车辆模型和HIL台架集成能力做一把感知闭环，进行性能的优化和分析。

由于控制系统的开发既有功能也有性能，性能是基于功能实现情况下，可以更好的给驾乘人员提供更好的车辆响应感受的能力，他们也能够在这个阶段实现闭环。

车辆标定，特别是现在转向手感标定基本上都可以在机器上进行执行，从而调教时间可以前置，提前正式软件发布的时间。

高精度驾驶模拟技术在集度的应用路径与收益

集度汽车倡导创新和高效，对于后面系统的开发以及车辆性能完美交付，其还是需要引入先进的技术，并且考虑到成本投入和收益的平衡。

舒进表示今年集度汽车将先做好本职工作，把所有的基础打牢，进行所有模型的构建。第二步，现在已经有动态实验台的资源，达到可以租用或使用了，可以考虑先不用投入那么高，先做静态的驾驶模拟，先不用考虑要九自由度或车辆响应。即便是静态的实验台，因为我的转向手感可以有反馈电机提供的，所以可以完成手感调教的工作，同时在前期设计开发中间也有闭环，如果集度汽车做软件算法开发和HIL台架仿真验证都可以连入进去，可以实现许多的功能。

集度汽车的目标是2023年发布其第一款车，新车将搭载L3，L4功能，在此之上，与底盘控制打通基础，软件模型。在主要的算法或者模型关键因素参数已经得到校核情况下，进行ADAS场景的测试以及自动驾驶算法的验证，包括台架还可以帮我们做人机交互，在配上眼动仪可以去做驾驶员体征和行为的分析。

在静态这块都已经探索的特别清楚之后，动态无非是更复杂的机器，但基于对动力学非常清晰或者非常深入的了解和把控，集度汽车也有信心用好全自动的或者动态的九自由度动态全尺寸的DIL。那其就能实现动力学调教，减少试车场的租用时间，底盘电控系统的算法开发在性能方面的评估。包括HIL台架集成仿真，也将不会是什么太大的问题，所以舒进认为这是在动态上静态上验证深度和广度进一步的提升。

集度汽车的预期收益在以下五个方面。1、动力学性能开发，不管是架构开发，硬点设计，弹性件，阻尼件，转向，甚至轮胎的调教都可以执行。2、对于底盘性能开发，整个算法开发，功能调试和性能标定都可以在其上面完成。3、自动驾驶集成自动驾驶控制器或者算法，同样对于典型场景一样可以进行复现，尤其对于危险工况，还有一些Corner Case，就是在真实场景中复现这样一个场景很困难，但是在这里是可以做一个非常轻松的或者非常方便的复现，这也是为什么要采用虚拟评估手段的好处。4、驾驶性评估，比如说动力性和制动性能的前期评估以及平顺性的校核也都可以在这上面做。5、OTA管理，不同的车只要换个模型，把不同版本的软件刷在同一个场地就可以做OTA前非常快速的校核。

总之，舒进认为高精度驾驶模拟技术将会为主机厂与供应商带来非常大的收益。