本文首先從車企競爭、安全政策、成本降低三個方面講了智能車輛對對ADAS的需求，ADAS的特殊開發(fā)環(huán)境，以及ADAS的控制策略開發(fā)，包括車輛建模、ADAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及參數(shù)、ADAS 控制算法開發(fā)、ADAS HIL測試系統(tǒng)。

智能車輛是一個集環(huán)境測量和感知、車輛定位和姿態(tài)判斷、局部路徑和算法、聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)交互、規(guī)劃決策與多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合車輛控制系統(tǒng)，它集中運用了車輛技術(shù)、計算機、現(xiàn)代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術(shù)。智能車輛己經(jīng)成為世界車輛工程領(lǐng)域研究的熱點和汽車工業(yè)增長的新動力，美國、日本和歐洲都將其納入到各自重點發(fā)展的智能交通系統(tǒng)中。

第一部分 影響智能車輛發(fā)展的因素

ADAS

a）車企的競爭需求：汽車上的功能特色，從早期電動車窗到當(dāng)今最新的高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)系統(tǒng)，豪華汽車所具有的高端特性和功能隨著時間的推移最終都應(yīng)用到中端和經(jīng)濟型汽車上。歐洲的福特福克斯汽車現(xiàn)在具備了自適應(yīng)巡航控制（ACC）、自動剎車和主動式車道保持等功能，起亞汽車也安裝了后視攝像機。

b）安全政策的需求：隨著政府對于道路安全的管理需求，政府的道路安全規(guī)章制度和評分系統(tǒng)的變革也是一個重要因素。歐洲汽車評估機構(gòu)“Euro NCAP”將從2016年開始將行人檢測系統(tǒng)和減輕行人傷害的制動器列為評估對象。屆時將對行人檢測、自動制動等一系列動作進行測試。美國國家高速運輸安全管理局正在制定強制安裝后視攝像機的政策，推進車車間通信的框架。

c）成本的降低和優(yōu)惠措施：安裝了ADAS的車輛在保險上有折扣也是推動ADAS廣泛應(yīng)用的另一因素。 ADAS在汽車上廣泛應(yīng)用的決定性因素還是成本，其技術(shù)的復(fù)雜性，隨著傳感器和處理器技術(shù)的進步（很少器件中集成多種功能），使得現(xiàn)在經(jīng)濟型汽車也能承受某些ADAS功能的應(yīng)用。

智能汽車的開發(fā)環(huán)境

汽車的開發(fā)環(huán)境，主要有基于場景的模型和對于智能汽車控制實驗兩部分組成，前者主要是通過各種場景的抽象，形成程序環(huán)境；后者主要進行研究、標(biāo)定和認(rèn)證的實驗，包括實驗場地、實驗設(shè)備，測速環(huán)境等。

ADAS系統(tǒng)的功能與應(yīng)用特性不同于常規(guī)汽車電子控制系統(tǒng)，ADAS具有自身的特點：

1）ADAS的應(yīng)用場景一般為人、車、路構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)，三者缺一不可

2）ADAS與自身車輛性能以及道路的特性、駕駛員的安全行為直接相關(guān)

3）ADAS系統(tǒng)通常需與多個車載控制系統(tǒng)協(xié)作，是一種分布式控制系統(tǒng)

車輛縱向控制需求

ADAS系統(tǒng)的開發(fā)具有特殊性，要遵從一般ECU的V模式開發(fā)流程（工具和基于模型的設(shè)計方法首先對電池管理控制系統(tǒng)進行了設(shè)計、仿真和驗證，然后為其生成了產(chǎn)品代碼），由于ADAS系統(tǒng)的實時性非常重要，需要實時與不同類型的傳感器進行數(shù)據(jù)交換（比如攝像頭、激光雷達、雷達、車輛CAN總線、GPS等），而且需要方便的集成新的功能和算法。ADAS系統(tǒng)的軟件開發(fā)需要解決很多挑戰(zhàn)，比如多線程編程、數(shù)據(jù)樣本時戳和再同步、數(shù)據(jù)延時測量和預(yù)估，系統(tǒng)優(yōu)化和性能評估、代碼重用和軟件應(yīng)用維護等，一般一開始就需要考慮虛擬化半實物仿真測試方案。

ADAS細分成不同的功能，但是目前其測試環(huán)境和解決方案貫穿于前期的MBD建模和算法開發(fā)，到發(fā)布ECU代碼，ECU樣件測試完畢，連接到子系統(tǒng)和傳感器，裝到樣車上，以及形成整車，共用一個測試平臺。從MIL，SIL到EIL，HIL，VIL各個階段都用一個測試平臺，通過軟件將虛擬化場景復(fù)現(xiàn)出來，測試ADAS的各種功能。包含車輛模型，交通環(huán)境模式，駕駛員模型，傳感器模型，環(huán)境模型。根據(jù)不同測試對象，選擇的不同傳感器，獲取環(huán)境中不同的信息。把傳感器獲得的信息給到算法或者ECU，算法或ECU再反過來控制環(huán)境中的整車，形成閉環(huán)的測試環(huán)境。如果在早期算法開始就進行測試，到后期隨著開發(fā)的深入，測試項會發(fā)生變化，如果從早期就投入使用測試方案，后期會越來越簡單。

MBD的開發(fā)過程（編者自行整理）

第二部分 控制策略開發(fā)過程

ADAS的控制策略開發(fā)

全系統(tǒng)仿真建模：車輛系統(tǒng)動力學(xué)主要研究車輛行駛過程中受到的各種力的相互作用、由此產(chǎn)生的對車輛運動的影響以及車輛內(nèi)部各系統(tǒng)之間的相互影響。

車輛建模

包含輪胎模型和車輛模型。前者是基于試驗數(shù)據(jù)的半經(jīng)驗輪胎模型，它對輪胎的縱向力、橫向力和回正力矩的擬合性較好；后者往往需要做一些假設(shè)，如車輛坐標(biāo)系原點與汽車質(zhì)心重合；汽車僅作沿 ｘ軸的縱向運動、沿ｙ軸的橫向運動和繞 ｚ軸的橫擺運動；各輪胎機械特性相同。

傳統(tǒng)的基于車輛簡化模型（編者自行整理）

現(xiàn)在越來越多的開始在軟件（Cruise仿真軟件, AMESim仿真軟件）中構(gòu)建該車型的仿真模型，包括車輛內(nèi)外造型，動力學(xué)參數(shù)等。AMESim可以對車輛模型結(jié)合有傳統(tǒng)制動系統(tǒng)、ABS和ESP系統(tǒng)的液壓、氣動元部件以及控制方案進行建模與仿真分析，得到更為細致的結(jié)果。

車輛模型在軟件中進一步細化（AMESim 建模參考）

ADAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及參數(shù)：使用一套傳感器裝置，選用 1 個單目攝像頭和雷達的參數(shù)選型。根據(jù)這些傳感器開發(fā)多目標(biāo)跟蹤算法，目的是計算出有效目標(biāo)的距離、速度及角度，需要進一步細化運動狀態(tài)的參數(shù)及方差、幾何尺寸、運動狀態(tài)類別、物體特征類別概率等，且還包括傳感器的信息及交通環(huán)境的信息。結(jié)合傳感器量測信息，基于本車的運動信息和傳感器的目標(biāo)管理，從而進行雷達目標(biāo)狀態(tài)的估計，然后對于每個目標(biāo)進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，從而關(guān)聯(lián)成一個有效的物體，然后再對物體的有效性進行校驗，得到目標(biāo)的運動狀態(tài)及運動狀態(tài)參數(shù)偏差、幾何尺寸、物體可信度等。對物體的運動狀態(tài)進行分類（物體是運動的、靜止的、開始運動再開始靜止）。

ADAS 控制算法開發(fā)：以自適應(yīng)巡航為例，包括定速續(xù)航控制、彎道巡航控制和跟隨控制。前者控制單元按照駕駛員設(shè)定的巡航速度控制車輛勻速行駛；后者則使主車車速降到理想目標(biāo)值后，保持相對距離地跟隨前方目標(biāo)車輛行駛。三個控制系統(tǒng)同時計算，然后基于車輛的行駛工況，理想控制輸出進行選擇。在實際中需要考慮汽車本身動力學(xué)及運動學(xué)特性的，是否上下坡工況，在不同速度段的驅(qū)動能力等等，對理想控制輸出進行限制。

ACC前面目標(biāo)和系統(tǒng)功能簡圖（圖片來源：微講座《77GHZ毫米波了大的開發(fā)難度》）

具體實現(xiàn)是分模塊實現(xiàn)之后在Simulink里面細化，在定速模塊內(nèi)做PID控制策略；

ACC 算法 Simulink實現(xiàn)（編者自行整理）

ADAS HIL測試系統(tǒng)：不少汽車OEM公司，都采取完整的“虛擬車輛”測試平臺并以此完成了ADAS仿真測試。通過待測試車型仿真模型的實時運行，可實現(xiàn)對車輛各種運行狀態(tài)和各類復(fù)雜工況的模擬，并完成對整車電子電氣系統(tǒng)的手動測試和自動化測試。