潘 寧，羅玉濤，黃 力

（1.華南理工大學(xué) 機械與汽車工程學(xué)院，廣東 廣州 510641； 2.廣東德賽集團有限公司 博士后科研工作站，廣東 惠州 516003； 3.惠州市德賽西威汽車電子股份有限公司 技術(shù)中心，廣東 惠州 516006）

近年來，我國汽車保有量逐年增加，截至2020年底，汽車保有量已達到3.02億輛，尤其是多數(shù)一線城市汽車保有量超過400萬輛，城市內(nèi)的停車位大小及泊車空間都越來越緊張。停車難、停車時間長成為新手司機的一大困擾，因此，自動泊車的需求逐漸增加。

另一方面，隨著傳感器、域控制器等硬件的升級及算法的突破，自動泊車產(chǎn)品由半自動泊車、超聲波泊車，逐步升級至視覺超聲波融合式泊車。目前市面上主流廠商的融合式泊車在泊車位搜尋、路徑規(guī)劃與控制、泊車時間等方面比幾年前的泊車產(chǎn)品有了質(zhì)的提高[1]，其裝車率、用戶使用率都有了顯著提升。

傳統(tǒng)的實車測試難以滿足智能駕駛系統(tǒng)的可靠性及魯棒性的要求且開發(fā)周期也較長，而純數(shù)字仿真系統(tǒng)與實車差別較大，因此，基于臺架的仿真測試成為目前智能駕駛開發(fā)與測試驗證的重要手段[2]。自動泊車分為感知、地圖與定位、規(guī)劃控制三個部分，僅涉及感知、地圖定位的很多研究工作如圖像識別算法可以使用PC端公開數(shù)據(jù)集或傳感器數(shù)據(jù)回放進行[3-4]。對于完整自動泊車功能的研究，由于涉及到被控對象，比較依賴于控制對象在環(huán)的仿真系統(tǒng)。

目前對于硬件在環(huán)臺架的研究多數(shù)集中在傳感器、電子控制單元（Electronic Control Unit, ECU）在環(huán)上[5-6]，被控對象在環(huán)的研究較少，而被控對象對于完整的自動泊車算法尤其是規(guī)劃控制算法的研究非常重要，因此，本文提出與搭建一套執(zhí)行器（轉(zhuǎn)向、制動等）在環(huán)的仿真測試系統(tǒng)。

1 硬件在環(huán)平臺系統(tǒng)方案

執(zhí)行器在環(huán)的自動泊車仿真測試系統(tǒng)方案如圖1所示，包括上位機、執(zhí)行器及其控制器、自動泊車算法及其所在的控制器、車輛及環(huán)境模型及其運行的硬件這幾部分組成。其中執(zhí)行器控制器及自動泊車控制器選用dSPACE公司的Micro AutoBox，該硬件可以延展或替換ECU，適用于快速控制原型開發(fā)。車輛及環(huán)境模型運行于dSPACE公司的SCALEXIO，該系統(tǒng)可用于硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)，運行車輛模型及環(huán)境模型。上位機中使用一套軟件工具進行車輛/環(huán)境建模（ModelDesk），參數(shù)標(biāo)定、人機界面、模型下載（ControlDesk），動畫顯示（MotionDesk）與自動化測試（AutomationDesk）。執(zhí)行器控制器、自動泊車控制器及車輛之間和在實車上一樣使用控制器域網(wǎng)（Controller Area Network, CAN）通訊，上位機與SCALEXIO/AutoBox之間使用以太網(wǎng)通訊。

圖1 硬件在環(huán)平臺系統(tǒng)方案

2 融合式自動泊車系統(tǒng)

融合式自動泊車系統(tǒng)由12個超聲波探頭、4個環(huán)視攝像頭及控制器組成。該系統(tǒng)的主要功能模塊如圖2所示。人機交互界面接受駕駛員的指令，超聲波及環(huán)視融合識別車位，定位模塊推算本車實時位置，規(guī)劃模塊根據(jù)目標(biāo)車位及本車實時位置生成合適的泊車路徑，控制模塊根據(jù)目標(biāo)泊車路徑生成對車輛執(zhí)行器（包括轉(zhuǎn)向、制動、油門、擋位等）的控制命令，使車輛按照規(guī)劃的路徑行駛，最終駛?cè)胲囄弧?/p>

圖2 自動泊車系統(tǒng)方案

3 自動泊車的仿真測試系統(tǒng)設(shè)計

3.1 自動泊車功能的特點

硬件在環(huán)仿真系統(tǒng)的主要目的是，通過把實車與數(shù)字模型差異較大的部分用硬件代替，盡可能貼近實車，為算法開發(fā)及測試驗證提供加速的工具。因此，需要分析自動泊車功能的特點。自動泊車與其他智能駕駛功能相比，如自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（Adaptive Cruise Control, ACC）、自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking, AEB）、車道保持輔助（Lane Keeping Assist, LKA）、領(lǐng)航輔助駕駛（Navigate On Autopilot, NOA），主要工作在低速工況，方向盤頻繁操作且經(jīng)常處于大轉(zhuǎn)角狀態(tài)。

由于車速較低，可以忽略汽車動力學(xué)因素，包括縱向控制中的軸荷轉(zhuǎn)移、橫向控制中由車輛側(cè)傾引入的輪胎載荷變化等，因此，車輛懸架模型對泊車的影響較小。也可以忽略輪胎波動形變，地面附著力的影響，因此，輪胎模型對泊車的影響較小。另外，低速時的速度控制比高速時的波動更大，因此，需考慮縱向控制及執(zhí)行器的精度及延遲。

由于方向盤頻繁操作且經(jīng)常處于大轉(zhuǎn)角工況，因此，需要考慮轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的精度及延遲。

根據(jù)以上特點，把除了縱向執(zhí)行器（擋位、油門、制動）及轉(zhuǎn)向以外的車輛部分、環(huán)境、感知部分放入數(shù)字仿真器中，如圖3的陰影部分所示。定位和規(guī)劃控制算法以及對人機交互的處理部分放入自動泊車控制器中。車輛的擋位、油門、制動及轉(zhuǎn)向系統(tǒng)使用實物在環(huán)的方式，可以反映實車中縱向及橫向執(zhí)行器的精度及延遲特點。

圖3 自動泊車系統(tǒng)數(shù)字仿真方案

3.2 車輛、環(huán)境、傳感器模型、交互界面

車輛模型使用dSPACE公司的車輛仿真模型（Automotive Simulation Models, ASM），可以滿足車輛動力學(xué)及智能駕駛功能硬件在環(huán)測試的需求，并且該模型基于Simulink平臺，可以在Simulink中提供接口進行接入。環(huán)境建模使用ModelDesk軟件，顯示界面使用MotionDesk，人機交互按鈕做在ControlDesk上，可以在測試時由測試員進行操作，如圖4所示。傳感器模型采用實車的安裝角度與參數(shù)，包括攝像頭的安裝位置、分辨率、超聲波探頭的安裝位置與探測角（Field Of View, FOV）等。

圖4 車輛模型、環(huán)境模型、交互界面

3.3 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在環(huán)

自動泊車系統(tǒng)向轉(zhuǎn)向系統(tǒng)發(fā)送目標(biāo)方向盤轉(zhuǎn)角，并接收轉(zhuǎn)角傳感器反饋的實際方向盤轉(zhuǎn)角。同時實際轉(zhuǎn)角也接入車輛模型。由于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的間隙、剛度等，實際轉(zhuǎn)角比目標(biāo)轉(zhuǎn)角會有一定的誤差及延遲。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實物采用SENSO-Wheel力感反饋方向盤，如圖5所示。已經(jīng)被應(yīng)用于駕駛模擬器開發(fā)中，可以通過高動態(tài)電機將力矩反饋至方向盤?？勺杂删幊虖椈蓜偠取⒆枘岷湍Σ亮?。通過標(biāo)定該方向盤，使實際方向盤轉(zhuǎn)角對目標(biāo)方向盤轉(zhuǎn)角的階躍響應(yīng)與實車類似即可。

圖5 SENSO-Wheel力感反饋方向盤

3.4 縱向控制系統(tǒng)在環(huán)

縱向控制系統(tǒng)主要包括擋位、油門、制動。其中擋位為電子擋位，油門為電子油門，可以通過標(biāo)定車速與油門開度的關(guān)系得到。制動系統(tǒng)包括iBooster、汽車電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)（Electronic Stability Controller, ESC）、制動器、壓力傳感器及液壓管路。實際液壓力通過壓力傳感器接入車輛模型。執(zhí)行器在環(huán)的結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖6 執(zhí)行器在環(huán)結(jié)構(gòu)圖

實車上，自動泊車與縱向控制系統(tǒng)之間的接口為目標(biāo)加速度，ESC控制器通過目標(biāo)加速度與實際加速度的差值閉環(huán)控制驅(qū)動扭矩與制動扭矩，以實現(xiàn)目標(biāo)加速度。在仿真臺架中，臺架是通過向iBooster發(fā)送目標(biāo)制動力實現(xiàn)制動的，故加速度到扭矩的閉環(huán)控制在臺架上的仿真軟件中實現(xiàn)，采用比例積分微分（Proportion Integration Differentiation, PID）控制器。

4 仿真測試

基于某車型的自動泊車系統(tǒng)進行臺架參數(shù)配置，并按照測試用例進行測試。試驗臺如圖7所示。圖7分別顯示了人機交互界面：通過該界面配置車位類型、開始泊車操作等，并可以看到當(dāng)前車速等車輛信息；環(huán)境界面：圖中正在進行垂直泊車，可以看到本車與環(huán)境；自動泊車模型顯示與自動化測試配置界面：用于算法調(diào)試及測試驗證。

圖7 執(zhí)行器在環(huán)的自動泊車仿真測試系統(tǒng)

在測試驗證階段，基于臺架使用自動化腳本測試可以節(jié)省路試成本，覆蓋更多的測試工況。在算法開發(fā)階段，使用臺架測試可以縮短開發(fā)周期，一方面助力算法工程師在更早的階段發(fā)現(xiàn)算法問題，而問題發(fā)現(xiàn)的階段越早，其產(chǎn)生的不良后續(xù)影響越小；另一方面，臺架的環(huán)境配置、數(shù)據(jù)觀測等比實車方便，有助于快速定位及解決問題。

圖8為一次垂直泊車仿真結(jié)果。圖8(a)為車輛軌跡，通過三步泊車泊入車位。圖8(b)為泊車過程中目標(biāo)方向盤轉(zhuǎn)角與實際方向盤轉(zhuǎn)角，目標(biāo)車速與實際車速?？梢钥闯鲈囼炁_可以進行垂直泊車仿真，并反映執(zhí)行器的真實特點。

圖8 垂直泊車仿真結(jié)果

5 結(jié)論

本文設(shè)計并搭建了執(zhí)行器在環(huán)自動泊車仿真測試系統(tǒng)，體現(xiàn)了制動轉(zhuǎn)向等執(zhí)行器特征，使車輛模型這一被控對象與實車更接近。該系統(tǒng)可以應(yīng)用在算法開發(fā)階段，縮短開發(fā)周期；也可以應(yīng)用在測試驗證階段，在節(jié)省路試成本與時間的同時覆蓋更多測試工況，從而提高軟件研發(fā)質(zhì)量。