ASM交通是用于仿真车辆、交通参与者、交通对象及车辆传感器的模型。使用该模型可以在虚拟环境中高效地开发和验证驾驶辅助系统。
逼真的交通仿真包括car2car和car2x通信。为了证明车载自组织网络(VANET)仿真概念的可行性,执行了以下设置:在dSPACE SCALEXIO HIL系统上运行的ASM、Veins 1) 在OMNeT++ 上运行的C2X仿真, 2) ,以及SUMO 3) 执行交通仿真。以此概念作为基础,使未来的研究能够利用大型VANET交通场景自带的高度详细HIL测试的综合优势。该工具链可用于在前所未有的细节程度和内容下对ADAS进行分析。
连接世界:硬件在环测试与大型VANET仿真的集成
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具有Veins仿真器和ASM实时系统的自动驾驶主车和从车辆的协同仿真:
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(来源:Hy-Nets)
1) Veins是用于运行车载网络仿真的开源框架。
2) OMNeT++是基于事件的网络仿真器。
3) SUMO是道路交通仿真器(城市交通仿真)。
所有现代车辆在投入市场之前都必须经过全方位的测试。仅凭测试车辆本身不足以测试复杂的电控单元。因此可以通过仿真模型实现,这将ECU开发转变为虚拟车辆的现实体现。dSPACE的建模组主管Hagen Haupt博士解释了dSPACE仿真模型如何解决这一复杂问题。
高级驾驶辅助系统(ADAS)的硬件在环(HIL)仿真(用于自适应前照明)与驾驶仿真器相连接,该仿真器包含有一个可重新配置的运动平台和一个高性能可视化系统。因此,能将真人驾驶员集成在闭环控制回路中。这种组合称为驾驶员在环(DIL)仿真。HIL仿真十分强大,足以验证车辆控制系统的功能是否正确运作。与其不同的是,ADAS需要使用DIL作为解决方案,因为DIL支持真人驾驶员进行操作,而不是直接采用措施来稳定车辆。DIL仿真能够确保ADAS正确运行,并能在开发阶段在仿真器上测试真人驾驶员对该系统的认可度。
用于验证驾驶辅助系统的强大工具链
在验证现代驾驶辅助系统的过程中,用于仿真、测试和可视化的协调良好的工具不可或缺。开发人员需要通过快速、便捷的方式对被测车辆、道路网络、交通和电控单位 (ECU) 的属性进行建模,同时以真实的方式实现驾驶操控的可视化。dSPACE的Automotive Simulation Models (ASMs)、ModelDesk 和 MotionDesk 相辅相成,形成了高度协调的工具链。
ASM Traffic将交通模型和环境模型添加到dSPACE的汽车仿真模型(ASM)中。它支持您开发和测试能对其他车辆或对象作出反应的高级驾驶辅助系统(ADAS),例如自适应巡航控制(ACC)和交叉路口辅助系统。该模型能够仿真道路网络、被测车辆、大量同类车辆及必要的环境。测试车辆(自我车辆)可以配备多个传感器以检测和识别目标。ASM Traffic通常用在电子控制单元(ECU)的硬件在环测试中,或是在控制器算法的设计阶段通过离线仿真进行早期功能验证。
ASM Traffic十分灵活,可创建任何类型的交通场景,因此可以对ADAS ECU进行全面测试。ASM Traffic支持创建复杂的路网,因此可以实现对复杂的道路交通驾驶行为的定义。所仿真的环境可以由静止的和运动的对象组成,例如交通标识和行人等。可以使用各种传感器模型和用户定义的传感器来检测这些对象。为测试预紧功能,您可以定义在现实生活中会引起事故的交通场景,并观察在危急环境下系统的行为。交通场景可以进行修改并立即仿真,无需再次生成代码。
ASM Traffic由一个图形化用户界面(GUI)和一组实时仿真模型组成。GUI有多个界面可以定义必要的组件,例如道路网络、交通标识、交通车辆及传感器等。所有车辆、对象和行人的轨迹均按照所定义的交通驾驶行为实时计算得出。ASM Traffic支持特定场景,例如迎面驶来的车辆、停止和前进以及行人等。交通编辑器是一种用户界面,它能十分灵活地轻松地定义交通场景。
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