Ensayos de función ACC predictiva para camiones en un entorno ViL
El AVL DRIVINGCUBE™ puede simplificar el desarrollo de un sistema ADAS, por ejemplo con la validación de una función ACC predictiva eficiente desde el punto de vista del combustible.
Una función ACC predictiva analiza la topología del segmento de ruta situado delante en un mapa geográfico de alturas y la posición del camión calculada por el receptor GNSS. Tras ello ajusta la velocidad y la estrategia de operación del motor del vehículo a fin de obtener un consumo de energía óptimo para toda la ruta.
Para probar la función de ACC predictivo, Rohde & Schwarz y AVL instalan la mencionada cadena de herramientas en un banco dinamométrico para camiones ubicado en Estocolmo.
En el entorno virtual del AVL DRIVINGCUBE™ se utiliza un mapa geográfico para generar el trazado sobre el que circula el camión virtual. El movimiento del camión físico, controlado por la función ACC (4), es registrado por el banco dinamométrico (5) y se transmite al controlador del sistema (1).
El controlador del sistema calcula la resistencia de conducción prevista en función del modelo de camión que circula por el trazado virtual. A continuación, se reproyecta la resistencia de conducción al camión físico ajustando adecuadamente la resistencia transmitida por los dinamómetros.
En función del movimiento transmitido del camión físico, se actualiza la posición del camión virtual sobre el trazado. Tras ello, estos datos de posición se envían al R&S®SMBV100B (2), el cual genera la correspondiente señal GNSS. La señal GNSS se envía al receptor GNSS del camión físico (3), que a su vez calcula una corrección de posición y permite a la función ACC ajustar adecuadamente su estrategia de operación.
Usando esta cadena de herramientas y conduciendo el camión físico sobre el banco de pruebas en Suecia, conseguimos conducir el camión virtual por una carretera alemana. Se usó el simulador de GNSS R&S®SMBV100B para generar las señales de radio GPS.