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底盘域控之线

时间: 2024-10-26 21:06:54 作者: 半岛官方登录入口

  传统分布式架构在电子化智能化过程过于复杂且难以快速迭代升级。随着车辆电子化持续不断的发展,最初用于发动机控制的ECU逐渐扩展到车身,底盘,座舱和智能驾驶。这样整车的电子电器架构将慢慢的变复杂,也越来与难以维护和升级。

  因此在电子化和智能化发展的需要下,传统的分布式架构逐渐进化为域集中式架构,采取了适当的集成化,平台的可扩展性会更好。考虑到车身与底盘等部分的少数 ECU对安全性可靠性要求比较高,全部集成的难度较高,因此目前各OEM家会依据自己的设计理念差异而划分成几个不同的域,通常划分为5个域:动力域、底盘域、车身域、座舱域和ADAS域。

  以底盘域为例,一方面,底盘域控制器具备网关的协议转换功能,通常利用CAN网络接收驾驶员的操纵指令或智能驾驶指令,以及同汽车动态特征有关的所有传感器的信息;另一方面,底盘域控制器同本域内所有的执行ECU通过CAN网络连接起来,底盘域控制器运行底盘最高层的控制策略和控制逻辑,包括驾驶员意图识别,XYZ三向控制,故障诊断与降级处理等。总之,底盘域控制器将做综合平衡,全面协调,对汽车底盘各子控制管理系统进行合理分工,用最佳的方法来完成汽车的动态控制和稳定。

  线控底盘技术是指利用传感器感知驾驶员驾驶意图(方向,油门和制动),并将其通过硬线输送给底盘域控制器,然后底盘域控制器计算或决策出线控驱动、线控转向、线控制动和线控悬挂的控制指令,然后响应的执行控制器根据控制指令来实现汽车的转向、制动、驱动等功能,从而取代传统汽车靠机械或液压来传递操纵信号的控制方式。

  线控底盘技术是无人驾驶实现的基石,为何这么讲?因为无人驾驶实现过程包括感知,规划,控制和执行,具体过程是:首先,依赖感知传感器对道路旁边的环境信息进行采集,包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达和惯导等,采集的数据传输到智驾域控制器进行计算,用来识别车辆周边障碍物和可行驶区域;然后,进行路线规划,制定方向盘转角和速度等信息;再传输到底盘域控制器,底盘域控制器进行计算决策出控制指令;最后,各执行控制器按照指令进行精确执行。

  在整个控制与执行的过程中,对底盘控制技术的要求非常高,尤其是线控转向和线控制动系统。因此下文先粗略地介绍这两块内容。

  线控制动系统,即Brake-By-Wire,是线控底盘技术中是难度最高的,但也是最关键的技术。线控制动系统掌控着无人驾驶的底盘安全性和稳定控制,只有拥有足够好的制动性能(包括响应速度快、平顺性好等),才能为我们的安全提供良好保障。

  线控制动系统根据车轮制动压力系统的不同可分为电控液压制动系统EHB和电控机械制动系统EMB两大类。

  EHB由电子制动踏板模块、电控单元 (ECU)、液控单元(HCU)、传感器和CAN网络等部分所组成。各车轮的制动力矩仍然靠轮缸里的液压产生,轮缸与EHB的HCU相连通。液压控制单 元的能量来源不再是驾驶员,而是由电动液压泵所 产生的高压油。为此,HCU有一个高压储油室。当 驾驶员踩制动踏板时,制动踏板力和行程由传感元件所测量,将其结果传递给ECU,然后ECU对HCU 中不同的电磁阀门进行一定的控制来调节各轮缸的压力。

  同EHB系统相比, EMB的执行机构也发生了质的变化。它的车轮制动压力不再由液压产生,而是来源机电一体式制动器。4个独立的高性能机电一体式制动器在每个车轮上产生制动力。EMB系统由电子制动踏板模块、中心电子控制 单元(ECU)、4个包含电控模块(WCU)的机电一体式制动器、多种传感器和网络(CAN)等部分所组成。 刹车时,电子制动踏板模块感知驾驶员的指令,利用互联网(CAN)同时向ECU和4个WCU发出信号。中心ECU计算出各个车轮期望制动力,并将执行指令传递给4个WCU。WCU对控制机电一体式制动器作相应的控制和调节,来完成必要的制动力矩响应。

  线控转向系统,即Steer-By-Wire,能够无束缚地得到无人驾驶进行转弯的指令目标输入和汽车的转向轮的变化之间的关系,能控制转向机构和行驶需要之间的关系,这样子就能够对车辆进行调节。其必然的联系到无人驾驶路径与方向的精确控制。

  线控转向系统一般由转向盘和转向盘力矩模 拟电机、转向盘转角传感器、控制器单元(ECU)、电 能供给系统、电能和信息管理系统和车轮转向执 行机构等部分所组成。由于它对汽车驾驶安全的特殊 性,因此所有元件都是重复的,包括信息网络电路、 能源供给电路、执行电机、转向盘转角传感器和控制 器单元。当驾驶员操纵转向盘转向时,一方面执行 电机要根据驾驶员的意向对前轮的转角进行一定的 调节和控制;另一方面转向盘力矩模拟电机要根据 汽车的运动状况计算出转向盘的回正力矩,为驾驶 员模拟相应的路感。

  对general知识的底盘域控就汇总到这,欲了解底盘域控更多详细的内容,可关注下篇文章。

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