Создание сигнальной обстановки для приемников ГНСС на испытательных стендах для самоуправляемых автомобилей

Измерительная задача

Самоуправляемые автомобили становятся все более и более актуальным трендом современной автомобильной промышленности. При переходе от уже доступных систем помощи водителю (ADAS) уровня 2 к частично автономному вождению (AD) и полностью автономному вождению в будущем сложность функций управления резко возрастает. Проверка работы этих функций во всех возможных условиях и вариациях — серьезный вызов для индустрии автомобилестроения.

Такие функции, как автономное экстренное торможение (AEB) и адаптивный круиз-контроль (ACC) или даже функции полной автоматизации, такие как автопилот для автомагистралей, требуют огромного количества функциональных и нефункциональных проверок и оптимизации в составе интегрированного транспортного средства во множестве эксплуатационных ситуаций и конфигураций.

Сложность сценариев испытаний и огромный пробег, необходимый для обеспечения безопасной работы этих функций — сложные задачи, требующие современного подхода к проведению проверок.

В настоящее время существуют три основных метода проверки ADAS и AD. Как правило, такие испытания проводятся на дорогах общего пользования или испытательном полигоне, с помощью аппаратно-программного моделирования (Hardware-in-the-Loop, HiL) или путем чисто виртуальных, основанных на программном обеспечении имитационных испытаний без использования каких-либо аппаратных компонентов.

Испытания на полигоне или дорогах общего пользования реалистичны, но не обеспечивают требуемой воспроизводимости и могут представлять опасность для водителя-испытателя и других участников испытаний. Кроме того, приведение сценариев в исходное состояние перед каждым испытательным заездом на полигоне занимает много времени. В испытаниях на основе аппаратно-программного моделирования (HiL) используют реальные электронные блоки управления (ЭБУ) и компоненты, но этот подход отличается сложностью настройки, поскольку требуется комплексное моделирование остальной части шины управления. Чистое моделирование — очень продуктивный, эффективный и гибкий подход. Однако из-за отсутствия физических компонентов виртуальным испытаниям не хватает реального взаимодействия между системами автомобиля, что очень важно для проверки.

Методы проверки работы систем помощи водителю и функций автономного вождения

Многие недостатки, связанные с каждым методом, могут быть устранены при проведении испытаний на реальном автомобиле (Vehicle-in-the-Loop, ViL), которые более подробно описаны далее.

Решение от компаний Rohde & Schwarz и AVL

Платформа AVL DRIVINGCUBE™ предлагает другой подход к проверке работы систем, устраняя разрыв между испытаниями в реальных дорожных условиях и моделированием. В отличие от аппаратно-программного моделирования (HiL), основанного на использовании отдельных компонентов, этот метод предусматривает проведение испытаний полностью укомплектованного и готового к эксплуатации автомобиля в виртуальной среде на испытательном стенде. Для воспроизведения влияния окружающей среды на испытываемые блоки управления используются физические или поведенческие модели датчиков (то есть подача выходных сигналов датчиков, полученных с помощью программного моделирования, в ЭБУ) либо имитаторы воздействий на физические датчики. Эта испытательная среда предназначена для оценки всех функций систем помощи водителю (ADAS) и автономного вождения (AD), например автоматического разгона или торможения автомобиля при работе в режиме адаптивного круиз-контроля (ACC) с прогнозированием.

AVL DRIVINGCUBE™ обеспечивает повышение эффективности при проверке работы и оптимизации функций ADAS и AD, поскольку сценарии на испытательном стенде воспроизвести гораздо легче, чем в реальных дорожных условиях. Этот подход также упрощает доступ к автомобилю во время проведения испытаний. Критические ситуации можно проверить безопасным способом, что невозможно на реальной дороге. В частности, средства моделирования датчиков и имитации воздействий на них играют важную роль для получения надежных результатов при использовании сложных сценариев.

Создание сигнальной обстановки для приемников ГНСС с помощью R&S®SMBV100B

Универсальный имитатор ГНСС R&S®SMBV100B помогает повысить реалистичность испытательной среды за счет имитации воздействия реальных радиосигналов ГНСС на встроенную в автомобиль систему ГНСС. Это дает возможность проводить испытания функций ADAS и AD, основанных на использовании навигации и карт, таких как адаптивный круиз-контроль (ACC) с прогнозированием или автономное движение между транспортными центрами (Hub-to-Hub, H2H).

Имитатор R&S®SMBV100B может генерировать сигналы всех глобальных навигационных спутниковых систем, таких как GPS, Galileo, ГЛОНАСС и BeiDou, а также многих спутниковых систем дифференциальных поправок (SBAS). Благодаря поддержке 60 каналов можно легко настроить реалистичные созвездия с присутствием спутников разных ГНСС.

Кроме того, можно одновременно генерировать сигналы во всех частотных диапазонах (например, L1, L2 и L5), что дает возможность проверять работу современных многочастотных приемников ГНСС.

Видимость спутников и уровень мощности можно регулировать в процессе работы, получая дополнительные возможности для моделирования зон затрудненного приема или блокировки сигналов ГНСС. Имитатор ГНСС R&S®SMBV100B принимает удаленные команды от испытательного стенда по LAN, через порты USB или GPIB. Данные о положении и направлении движения, необходимые для моделирования ГНСС, могут передаваться в имитатор с помощью команд SCPI или UDP, что обеспечивает легкость интеграции с AVL DRIVINGCUBE™.

Высокая скорость потоковой передачи (до 100 Гц) в сочетании с малой задержкой обработки команд (до 20 мс) обеспечивает высокую точность воспроизведения и обработки сигналов.

Проверка работы функции адаптивного круиз-контроля с прогнозированием в среде ViL

Платформа AVL DRIVINGCUBE™ помогает упростить разработку систем ADAS, например, проверку работы экономящей топливо системы адаптивного круиз-контроля (ACC) с прогнозированием.

Система ACC с прогнозированием учитывает топологию дороги на основе географической карты высот и фактическое положение транспортного средства, вычисленное приемником ГНСС. Используя эти данные, система регулирует скорость автомобиля и алгоритм управления двигателем для оптимизации энергопотребления на протяжении всего маршрута.

Чтобы проверить работу системы ACC с прогнозированием, Rohde & Schwarz и AVL установили описанный выше набор инструментов на динамометрический стенд для грузовых автомобилей в Стокгольме.

Для моделирования трассы движения виртуального грузовика используется географическая карта, реализованная в виртуальной среде AVL DRIVINGCUBE™. Данные о движении физического транспортного средства, управляемого системой ACC с прогнозированием (4), регистрируются динамометрическим стендом (5) и передаются в контроллер системы (1).

Контроллер рассчитывает ожидаемое сопротивление движению на основе модели, движущейся по виртуальной трассе. Затем ожидаемое сопротивление движению воспроизводится для физического транспортного средства на динамометрическом стенде путем установки сопротивления динамометров.

На основе информации о движении физического транспортного средства обновляется положение виртуального на трассе. Полученные данные о положении отправляются в имитатор R&S®SMBV100B (2), который генерирует соответствующий сигнал ГНСС. Этот сигнал ГНСС поступает в приемник ГНСС физического транспортного средства (3), где вычисляется местоположение, которое используется системой ACC для надлежащей корректировки алгоритма управления.

Используя этот набор инструментов и физическое транспортное средство на испытательном стенде в Швеции, можно было управлять виртуальным грузовиком, движущимся по дороге в Германии. Для воспроизведения радиосигналов GPS использовался имитатор ГНСС R&S®SMBV100B.

Ключевые преимущества

• Все дорожные испытания можно провести на уровне транспортного средства в лабораторных условиях с высокой воспроизводимостью
• Условия проведения испытаний, особенно для критических маневров, полностью безопасны
• Имитация работы ГНСС с высокой частотой обновления, малыми задержками и превосходной точностью сигнала и обработки
• Имитация любого положения на земном шаре с использованием различных спутниковых группировок
• Поддержка ГНСС GPS, Galileo, ГЛОНАСС и BeiDou во всех частотных диапазонах
• Имитация зон затрудненного приема и эффектов многолучевого распространения сигнала

Данная схема имеет множество преимуществ по сравнению с традиционными методами проверки работы и испытаний ADAS/AD. Все компоненты испытываются на уровне транспортного средства, как и при испытаниях на полигоне. Но при этом данный метод сохраняет гибкость и воспроизводимость, характерные для испытаний с помощью аппаратно-программного моделирования, обеспечивая экономичное проведение испытаний в лабораторной среде.