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清华苏汽研:三个关键详解线控转向

盖世汽车 沈逸超高峰 2021-11-25 09:59:03
核心提示:智能底盘集成了底盘域和线控执行系统,它的发展有两个趋势,一是线控执行系统标准化,二是底盘运算控制平台化。

自动驾驶,智能底盘,研究成果

清华大学苏州汽车研究院智能底盘所副所长 高峰

清华大学苏州汽车研究院是清华大学与地方企业的应用技术产业化纽带,专注于产业化和应用集成技术的研究。在智能底盘领域专注于线控执行机构与底盘域的研究,其目的是打造独立移动底盘进行工作。

三个关键词

线控转向系统冗余设计及协调控制,有三个关键词。

线控转向,线控转向基本上脱离了机械式的转向,它的信号来源可能是底盘域控制器,也可能来源于自动驾驶,也可能来源于驾驶员方向盘的直接操作,只不过它是机械去耦的总成对象。

冗余设计,是线控转向的标准配置,在脱离了驾驶员和脱离了机械直接干预的情况下,冗余系统进行备份或者提供一定功能或进行智能特征的性能优化。

协调控制,以后的转向只不过是横向控制的一部分,整车底盘包含垂向控制,纵向加/纵向减的控制,以及横向控制。因此,在此层面的协调控制,是为了让每个线控的机构更加有效,更加的智能,体现底盘大系统的效果,同时也作为运转平台进行协调计算。

智能底盘集成了底盘域和线控执行系统,它的发展有两个趋势,一是线控执行系统标准化,二是底盘运算控制平台化。对于这两大块而言,它是具备了完整的模块化的结构方案,这样有比较清晰的EEA架构场景,作为四大线控而言可以进行模块化的方案提供。第二,在这个过程当中有一个底盘域控制,这使独立移动底盘成为可能,可以根据客户的要求进行智能生态座舱直接的上装。第三,底盘域控制是大的运算平台,它是为软件集成运算提供了一种可能,它具备了成熟的软件架构,也同时具备了大的软件资源。因此它是一个模块化方案,智能生态的承载平台,同时也是一个大软件运算平台。

线控转向

底盘域控制器有这些功能,在底盘里面它是底盘运算中心,在整车智能驾驶里面它是承上启下的作用,它来源于DAS控制指令,同时根据DAS指令进行执行,比如说安全状态的识别,比如说姿态的控制,横纵的协调加上底盘能量管理,线控执行系统的四大线控(转向、制动、悬架、驱动),它涉及到一些核心协调控制技术,比如说横纵协调,前后轮协调,转向和制动的协调、横纵垂3CS的协调。底盘域控制器要满足功能安全ASILD,SOTIF设计的预期功能安全,特别是线控执行机构都在底盘里面,不可避免有些机构本身固有的延时或者滞后,所以要考虑预期功能安全,它的滞后给我们的自动驾驶带来的风险。域控制器的软件还要遵循AUTOSAR安全架构,多总线冗余,控制权转移机制。

其应用场景,比如独立移动底盘,大于等于L3自动驾驶功能,集中运算平台,座舱快速上装接口,通讯安全+FOTA,适应多类型传感器等。

自动驾驶,智能底盘,研究成果

 图片1;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图1,是基于AUTOSAR智能底盘域的软件组件的关联架构,从DAS驾驶辅助功能到安全等级预测,把转向指令加入到模型里面,并进行安全等级的预测,再进行纵向横向相关的协调控制和独立控制。

自动驾驶,智能底盘,研究成果

图片2;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图2,是横向控制理论研究的主要内容,前轮转向主动控制(线控转向)EPS或冗余的EPS,它对转向轮进行主动控制。前后轮转向主动控制,主要是后轮的主动控制,因为后轮转向干预可以更好的减少稳态侧偏角,整车转弯性能和制动性能都可以得到改善。目前后轮研究有几个传统的方案,后轮转向角根据前轮转角或者根据前轮转角的力矩,还有根据横摆速度进行后轮转向,这三种研究方向,目前行业里面都在做相关的研究。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片3;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图3,是EPS助力和主动转向数据流,对于横向控制或者对于EPS而言,其实它有两种功能类型。一种是辅助助力,就是驾驶员在操作的时候进行辅助助力,减轻驾驶员的操作难度,它也叫被动助力,这是L2以下研究的方向。第二种是主动转向,这就涉及到DAS功能和自动驾驶的功能,这是EPS控制以后研究的重点。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片4;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图4,是横向控制的软件组件的设计,这在实际过程当中,当前研究的冗余EPS里面把这块也包含了。首先是最下限的基础转向,基础转向分三点:1、力矩控制,比如说具备基础助力,回正/阻尼控制,不畅控制,冗余仲裁,力矩指令叠加。2、角度控制,主要是角度指令叠加和转向轮的位置协调。3、后轮转向,比如后轮转向角度分配,后轮转向控制。

基于转向驾驶辅助功能主要是实现可变传动比控制,超前/滞后稳定域的控制,转向系统角度比,过度转向必须要和ESC进行协调控制,还有根据左右轮胎摩擦系数不一样的情况下面,转向也要进行主动干预。最终DAS应用场景就是车道保持,前车跟随,驻车,当前状态的反馈用到转向驾驶辅助功能。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片5;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图5,是实际的应用场景和仿真,对于转向而言,它的两个关系,一个是转向角度和转向角度的变化率,有一个应用场景就是高速的时候大角度的指令输入,在阶跃情况下面,研究院要进行稳定域的移动来达到相关的效果。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片6;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图6,是智能底盘对线控转向的指标需求,设计到转向角的分辨率,转向角的速度,周期、带宽都是它的需求,保守助力,比如说常规的乘用车可能是50%基本助力,在有些特定的应用场景,特别是大型车可能是75%的基础助力。功能安全和预期功能安全也设计到指标需求里面去。

冗余设计

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片7;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图7,是满足L3EPS-PowrPack冗余系统架构,首先是电机,基本上行业都是六相电机,当然也有十二相电机。六相电机可以减轻单个电机电流的负担,便于更好的设计。当它发生某一项失效,另外电机三相可以正常起作用,还有两向失效,因为六相电机绕组有两种布局方式,一种是独立布置(分边布置),这样短路的可能性不是很大。还有一种是交叉布置,这个力矩波动比较小,所以受很多厂家的青睐。双转子位置传感器,不仅可以监测转角位置,还可以监测状态。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片8;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图8,是线控执行系统冗余架构,双TAS,双MPS,中间是通过三总线联合方式,这在行业里面,有的是用两种。这是硬件冗余组件,其实就是通讯的冗余,电源的冗余,电机的冗余。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片9;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图9,是基于AUTOSAR软件架构的内容,前面是应用层的东西,主要和自动驾驶相关,EPS相关,冗余系统相关的控制算法,通过复杂驱动和冗余驱动进行架构关联。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片10;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图10,是冗余系统的协作机制,在两个PCBA之间有一个冗余协作机制进行双系统的管理和互相的诊断。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片11;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图11,是驱动的同步交互,其有两种,一个上电阶段,一个是正常工作阶段。在这两个阶段,一个是力矩环要进行相关的同步,就是扭矩、角度采样上进行同步,然后再识别它的时间,再进行相关的独立的工作,正常工作阶段要进行相关的同步,主要是电机控制的同步与运行时间比较。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片12;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图12,是故障FTTI需求,转向系统是独立的系统,不像制动,制动涉及的因素多一点,转向系统就涉及到独立的转向轮,关键信号也不是太多,因此FTTI的时间更好控制一点。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片13;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图13,是线控转向的功能安全目标,线控转向主要是从角度层面增加了一些功能安全设计。在实践过程中也要依靠很多功能安全指标的分解方式进行实现。

协调控制

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片14;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图14,是异构设计,在关键部件上面用了大量异构设计,因为异构设计可以减少成本。同构是大于等于3才进行选票的仲裁,异构可以是两种不同原理不同策略的设计方式,有两组硬件或者两组软件算法就可以了,根据相似度评价,安全执行来达到效果,某种程度上可以降低成本。比如说助力,NVM,力矩,角度计算。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片15;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图15,是预期功能安全,所有的执行系统都集中在线控机构上面,固有的系统机构风险都在底盘上面,而不是算法层面的,固有的算法特征导致预期风险都在这边,所以从它的响应特性,控制精度,稳定特性角度而言要做预期功能安全关联因子的分析,对每一个关联因子进行模型或者算法的补偿优化。

自动驾驶,智能底盘,研究成果
 

图片16;图片来源:清华大学苏州汽车研究院

如图16,是线控转向测试内容,线控转向涉及到横向控制性能,涉及到功能安全和预期功能安全测试内容,还涉及到ADAS测试内容。

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