基于執行器在環的自動泊車仿真測試系統

潘 寧，羅玉濤，黃 力

（1.華南理工大學 機械與汽車工程學院，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，尤其是多數一線城市汽車保有量超過400萬輛，城市內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、路徑規劃與控制、泊車時間等方面比幾年前的泊車產品有了質的提高[1]，其裝車率、用戶使用率都有了顯著提升。

傳統的實車測試難以滿足智能駕駛系統的可靠性及魯棒性的要求且開發周期也較長，而純數字仿真系統與實車差別較大，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端公開數據集或傳感器數據回放進行[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的仿真系統。

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

1 硬件在環平臺系統方案

執行器在環的自動泊車仿真測試系統方案如圖1所示，包括上位機、執行器及其控制器、自動泊車算法及其所在的控制器、車輛及環境模型及其運行的硬件這幾部分組成。其中執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。車輛及環境模型運行于dSPACE公司的SCALEXIO，該系統可用于硬件在環仿真系統，運行車輛模型及環境模型。上位機中使用一套軟件工具進行車輛/環境建模（ModelDesk），參數標定、人機界面、模型下載（ControlDesk），動畫顯示（MotionDesk）與自動化測試（AutomationDesk）。執行器控制器、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（Controller Area Network, CAN）通訊，上位機與SCALEXIO/AutoBox之間使用以太網通訊。

圖1 硬件在環平臺系統方案

2 融合式自動泊車系統

融合式自動泊車系統由12個超聲波探頭、4個環視攝像頭及控制器組成。該系統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，超聲波及環視融合識別車位，定位模塊推算本車實時位置，規劃模塊根據目標車位及本車實時位置生成合適的泊車路徑，控制模塊根據目標泊車路徑生成對車輛執行器（包括轉向、制動、油門、擋位等）的控制命令，使車輛按照規劃的路徑行駛，最終駛入車位。

圖2 自動泊車系統方案

3 自動泊車的仿真測試系統設計

3.1 自動泊車功能的特點

硬件在環仿真系統的主要目的是，通過把實車與數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，如自適應巡航控制系統（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常處于大轉角狀態。

由于車速較低，可以忽略汽車動力學因素，包括縱向控制中的軸荷轉移、橫向控制中由車輛側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行器的精度及延遲。

由于方向盤頻繁操作且經常處于大轉角工況，因此，需要考慮轉向系統的精度及延遲。

根據以上特點，把除了縱向執行器（擋位、油門、制動）及轉向以外的車輛部分、環境、感知部分放入數字仿真器中，如圖3的陰影部分所示。定位和規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、制動及轉向系統使用實物在環的方式，可以反映實車中縱向及橫向執行器的精度及延遲特點。

圖3 自動泊車系統數字仿真方案

3.2 車輛、環境、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及智能駕駛功能硬件在環測試的需求，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，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、環境模型、交互界面

3.3 轉向系統在環

自動泊車系統向轉向系統發送目標方向盤轉角，并接收轉角傳感器反饋的實際方向盤轉角。同時實際轉角也接入車輛模型。由于轉向系統的間隙、剛度等，實際轉角比目標轉角會有一定的誤差及延遲。轉向系統實物采用SENSO-Wheel力感反饋方向盤，如圖5所示。已經被應用于駕駛模擬器開發中，可以通過高動態電機將力矩反饋至方向盤。可自由編程彈簧剛度、阻尼和摩擦力。通過標定該方向盤，使實際方向盤轉角對目標方向盤轉角的階躍響應與實車類似即可。

圖5 SENSO-Wheel力感反饋方向盤

3.4 縱向控制系統在環

縱向控制系統主要包括擋位、油門、制動。其中擋位為電子擋位，油門為電子油門，可以通過標定車速與油門開度的關系得到。制動系統包括iBooster、汽車電子穩定控制系統（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。執行器在環的結構如圖6所示。

圖6 執行器在環結構圖

實車上，自動泊車與縱向控制系統之間的接口為目標加速度，ESC控制器通過目標加速度與實際加速度的差值閉環控制驅動扭矩與制動扭矩，以實現目標加速度。在仿真臺架中，臺架是通過向iBooster發送目標制動力實現制動的，故加速度到扭矩的閉環控制在臺架上的仿真軟件中實現，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進行臺架參數配置，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，并可以看到當前車速等車輛信息；環境界面：圖中正在進行垂直泊車，可以看到本車與環境；自動泊車模型顯示與自動化測試配置界面：用于算法調試及測試驗證。

圖7 執行器在環的自動泊車仿真測試系統

在測試驗證階段，基于臺架使用自動化腳本測試可以節省路試成本，覆蓋更多的測試工況。在算法開發階段，使用臺架測試可以縮短開發周期，一方面助力算法工程師在更早的階段發現算法問題，而問題發現的階段越早，其產生的不良后續影響越小；另一方面，臺架的環境配置、數據觀測等比實車方便，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)為泊車過程中目標方向盤轉角與實際方向盤轉角，目標車速與實際車速。可以看出試驗臺可以進行垂直泊車仿真，并反映執行器的真實特點。

圖8 垂直泊車仿真結果

5 結論

本文設計并搭建了執行器在環自動泊車仿真測試系統，體現了制動轉向等執行器特征，使車輛模型這一被控對象與實車更接近。該系統可以應用在算法開發階段，縮短開發周期；也可以應用在測試驗證階段，在節省路試成本與時間的同時覆蓋更多測試工況，從而提高軟件研發質量。