智能底盤輔助駕駛系統控制精度測試驗證及分析*

貫懷光 郭蓬,2 楊建森,2 何佳,2 曹展 張志國

（1.中汽研（天津）汽車工程研究院有限公司，天津 300300；2.中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

1 前言

輔助駕駛技術以車輛為載體，輔助駕駛車輛性能和控制精度測試能夠直觀、全面地反映車輛底盤技術性能和各系統總成的技術狀況[1-2]，發現和避免故障，為后續車輛性能優化提供參考[3]。

四輪獨立驅動（4 Wheel Independent Drive，4WID）技術由4 個獨立的輪轂電機產生轉矩驅動車輛，可有效減少整車傳動機構的數量，可以較快、較準確地實現整車橫擺力矩控制[4-14]。車輛控制系統的核心是控制精度和穩定性。與傳統底盤系統相比，智能底盤具有更高的解耦度和更多的可控自由度，極大地提升了車輛動力學控制系統的潛力，同時使整車控制策略更加復雜[15-16]。

因此，本文提出一種智能底盤輔助駕駛系統控制精度測試方法，驗證自動駕駛算法和自動駕駛域控制器對其他控制器的功能邏輯是否正確，整車自動駕駛功能是否流暢。首先，利用CANoe 總線分析工具解析智能底盤整車通信協議，獲取信息幀數據域中各信息的定義，然后，根據整車性能要求和車輛實際運行工況進行功能及控制精度性能測試。

2 試驗平臺與場地

2.1 智能底盤試驗平臺

本文的試驗對象是一款集成式、模塊化的智能底盤車輛，搭載線控驅動系統和輔助駕駛系統，如圖1 所示。使用的測量和試驗設備包括Vector CANoe、Vector VN1640A、組合慣導570D 及輔助駕駛控制器等。

圖1 集成模塊化智能底盤

輪轂電機控制器集成在電機本體上，該底盤采用PID 控制器作為基礎控制器，電機與控制單元可以直接通過CAN 總線通信，本文使用CANoe 總線分析工具對輪轂電機通信協議進行解析，以獲取每個信息幀數據域的詳細定義，從而方便節點間的交互信息設計。采用循環冗余檢驗（Cyclic Redundancy Check，CRC）的方法對信息幀數據域前7 B 進行檢驗，以增強整車輔助駕駛系統的安全性并檢測傳輸過程中是否存在錯誤數據和信息幀，其中，CRC 校驗碼為數據域的第8 B。

2.2 智能底盤驅動系統

該智能底盤采用四輪驅動形式，電動機與驅動輪間距離較近，因此無需使用繁瑣的傳動機構。同時，在行駛中可以使車輪相對于地面有較大的牽引力，提高車速和加速性能。然而，后輪負荷相對較輕，操縱性相對較差。集成模塊化智能底盤配置在搭載四輪驅動系統的車輛上，以提高操縱穩定性[17]，如圖2所示。

圖2 集成模塊化智能底盤驅動系統結構

為滿足車輛峰值扭矩的需求并提高操縱的靈活性，智能底盤采用分布式四輪獨立驅動控制方案，采用輪轂電機驅動。制動器采用電磁摩擦式盤式結構，通過電磁感應產生推力實現對路面的反作用力，前、后車輪的制動由兩路獨立的油路控制。輪轂電機不僅具備機械制動能力，還具備回流電流制動功能，從而實現了獨立驅動和制動。

2.3 智能底盤控制系統架構

車輛控制器（Vehicle Control Unit，VCU）接收遙控手柄和輔助駕駛控制器的指令，統籌上下電控制、手自動工作模式管理、換擋策略、駐車和電機加速電壓信號計算等功能，并通過線控轉向系統、電機控制器、線控拉線制動機構等執行器完成輔助駕駛任務。VCU的控制架構如圖3所示。

圖3 集成模塊化智能底盤控制架構

在底層軟件中，模擬量和數字量的采集以及CAN 總線和串行通信接口（Serial Communication Interface，SCI）底層驅動實現了高效的數據采集和處理。在車輛中應用底層軟件后，可將大量復雜的信息集中到上層，為上層提供良好的服務。該智能底盤應用層軟件能根據相關信號自動更新整車狀態，從而提高整車的運行效率。應用層能夠識別電機的驅動狀態，包括油門踏板信號和擋位信號，從而實現對電機力矩的指令控制[18]。

2.4 測試設計指標

結合項目技術指標，底盤系統的設計性能指標主要包括：相對于傳統制動系統，制動響應時間縮短10%，并可根據不同駕駛員需求，實現制動踏板感分級可調；集成線控制動系統、線控轉向系統、線控驅動系統、智能車輪控制系統的模塊化，可適配不少于3種不同功能車型，實現多種場景應用。然而，本文的主要目標是驗證底盤系統模塊化線控部分的相關性能指標，包括線控底盤高精度控制，相較于目標線路，車輛運動誤差≤5%。

參照GB/T 29307—2022《電動汽車用驅動電機系統可靠性試驗方法》[19]，根據《智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程（試行）》中規定的標準測試流程，多數測試場景要求乘用車速度在20～30 km/h 范圍內，并要求測試精度在2 km/h 以內。然而，考慮本文智能底盤體積及實際測試道路的復雜情況，試驗中底盤控制速度不超過15 km/h 也能滿足試驗的可靠性要求。相關設計測試指標如表1所示。

2.5 試驗場地

在柳州測試場的特定場景下進行實車測試，試驗場地包含完整的路線，包括直行加減速、左轉、右轉、連續變道、S彎、掉頭等場景，路線如圖4所示。

3 測試結果

3.1 直線速度測試

在加速、速度保持和減速試驗中，試驗場地為單車道試驗道路（長度不少于200 m）。車輛上電后，設置沿試驗道路的直線軌跡，使用遙控手柄上電并進入自動模式。目標車速和實際車速如圖5所示。

圖5 加速、速度保持、減速試驗數據

由圖5可知，車輛實際速度在第25 s、第36 s、第38 s等時刻出現明顯下降，可能由多種因素引起，包括路面濕滑、路面不平、輪胎打滑或者車輛動力系統控制邏輯等。

針對加速、速度保持和減速工況在3次測試中均進行評估，結果如表2所示。結果表明，該智能底盤可以實現一定控制精度范圍內（±1 km/h）的速度控制。

表2 速度執行能力測試km/h

3.2 車輛轉彎測試

利用轉彎能力測試驗證智能底盤的左轉和右轉能力，測試時控制請求速度為10 km/h。試驗場地選取柳州測試場中至少包含一個直角彎的道路。車輛上電后設定沿試驗道路的直線、右轉或左轉的行駛軌跡。使用遙控手柄上電并進入輔助駕駛模式，測試時，將目標車速定為10 km/h，并記錄車輛實際執行情況。

在完成轉彎后，車輛減速至0 km/h 以獲取左轉和右轉協同控制的試驗數據，如圖6、圖7所示。結果表明，該智能底盤可以實現正常的左轉和右轉行駛。

圖6 左轉協同控制試驗數據

圖7 右轉協同控制試驗數據

圖6 和圖7 中，車速在左轉和右轉時出現嚴重波動，可能原因之一是輪胎打滑。橫向運動會給輪胎帶來較大的負荷和摩擦力變化，如果路面附著力不足或轉彎過快，輪胎可能出現打滑現象。

為驗證底盤控制系統的穩定性，進行了連續S彎轉彎測試。選擇至少包含2 個車道的長度100 m以上的試驗道路作為試驗場地。車輛上電后，設定沿試驗道路的直線軌跡，在中途繞行一固定障礙物后回到原軌跡。使用遙控手柄上電并進入自動模式，設定目標車速為10 km/h 進行測試，記錄車輛的反饋和實際執行情況。在完成全部繞行動作后，車輛減速至0 km/h。所得協同控制連續S 彎試驗數據如圖8 所示。試驗結果表明，該智能底盤控制精度滿足正常連續S形轉彎的要求。

圖8 協同控制連續S彎試驗數據

3.3 轉向系統測試

在轉向測試中，驗證了該系統在原地執行轉向角度的精度。車輛上電后使用遙控手柄進入輔助駕駛模式，開始觀察并連續記錄車輛實際執行的轉角反饋。該線控轉向執行機構實際的運轉轉角范圍為-328°～328°，分別發送向左、向右轉動10°、45°、90°、180°、270°自動控制報文，并通過報文發送歸零的轉向角度命令，試驗結果如圖9所示。

圖9 轉向角度執行精度測試數據

試驗結果顯示，該線控底盤實現的最小轉彎半徑為3.2 m，平均左側為3.25 m、右側為3.15 m。同時，該線控轉向執行機構實際執行的轉向盤轉角控制精度誤差不超過1°，具體數據如表3所示。

表3 轉向角度執行精度(°)

3.4 制動效果測試

在制動測試中，試驗場地選擇長度100 m 以上的單車道試驗道路，請求速度和制動距離分別為10 km/h和4.5 m。

車輛上電后，設定沿試驗道路的直線軌跡，并使用遙控手柄進入自動模式。分別設定目標速度為5 km/h和10 km/h，當車輛達到目標速度并保持至少5 s 后，向車輛發送制動信號，直到車輛減速至0 km/h，如圖10所示。試驗結果表明，線控制動系統支持車輛目標減速度控制，制動系統安全可靠。

圖10 制動執行能力測試數據

4 結束語

本文針對智能底盤輔助駕駛系統執行器間的協調問題，測試了集成模塊化智能底盤輔助駕駛系統控制精度的穩定性。通過直線速度測試、車輛左右轉彎測試、S 彎測試、轉向系統測試以及制動效果測試，并利用CANoe 工具對整車通信協議進行解析，驗證了集成模塊化智能底盤控制精度及準確性。

然而，本文主要在特定底盤系統上對所提出的測試方法進行了驗證。底盤系統的性能和設計在很大程度上受到具體的工程參數的影響。在充分考慮智能底盤在不同場景下的控制需求的前提下，進一步研究和測試可能需要針對不同的底盤系統，以確保廣泛的適用性。此外，未來的研究應該側重于測試方法的多車協同，以應對智能底盤輔助駕駛系統在多車輛場景下的控制需求。