CN116451439A - 一种泊车硬件闭环测试*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种泊车硬件闭环测试***，包括场景仿真***、数据处理板卡、泊车域控制器和车辆动力学模型***，场景仿真***搭建不同的泊车虚拟仿真场景，以及搭建不同的虚拟传感器模型，泊车域控制器对不同类型传感器模型的目标障碍物的感知信息进行融合，并控制在泊车仿真场景中进行虚拟泊车仿真。通过本发明可进行虚拟仿真泊车测试，无需实车测试，解决在自动驾驶泊车控制器开发过程中，实车测试耗费人力、物力、财力的问题。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶仿真测试领域，更具体地，涉及一种泊车硬件闭环测试***。
背景技术
随着自动驾驶级别开发越来越高，自动泊车技术也慢慢从L2的自动泊车辅助到L3以上的AVP自动代客泊车，感知模块从最初的仅需12个超声波雷达，到加入前视摄像头、360度环视摄像头。
由于泊车属于自动驾驶低速领域，相对于高速领域，危险性不是那么大，因此目前各大OEM、Tier1等对泊车测试采用实车测试，但实车测试耗费人力、物力、财力，且问题复现率低，测试覆盖度低，如若内部逻辑出现问题，返工的时间、人力成本比较大，目前HiL仿真存在场景逼真度、传感器精度、执行器仿真、车辆动力学标定等技术方面问题，在泊车仿真领域很多解决方案商仅停留在ppt上，很少有Tier1拥有完整的HiL仿真技术能力。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种泊车硬件闭环测试***，包括场景仿真***、数据处理板卡、泊车域控制器和车辆动力学模型***；
所述场景仿真***，用于搭建不同的泊车仿真场景，以及搭建不同类型传感器对应的传感器虚拟模型，以向所述数据处理板卡输出不同类型传感器检测的车辆周边的障碍物目标的感知信息；
所述数据处理板卡，用于对车辆周边的障碍物目标的感知信息进行处理，将处理结果输出给所述泊车域控制器；
所述泊车域控制器，用于将不同类型传感器对障碍物目标的感知信息进行融合，并结合车辆的定位信息，对车辆的泊车轨迹进行规划；
所述车辆动力学模型***，用于根据所述泊车轨迹进行车辆泊车控制，且将车辆泊车过程中的场景姿态信息发送给所述场景仿真***，以使得所述场景仿真***根据所述场景姿态信息，在泊车仿真场景中进行虚拟泊车仿真。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
可选的，所述场景仿真***包括场景仿真模块、超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型；
所述场景仿真模块，用于根据不同测试用例，搭建相应的泊车仿真场景，以及分别根据超声波雷达传感器的实车安装外参、环视摄像头的实车安装外参以及前视摄像头的安装外参，在场景虚拟车中分别搭建超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型。
可选的，所述场景仿真模块，用于根据不同测试用例，搭建相应的泊车仿真场景，包括：
依据泊车域控制器的功能规格和法律法规，构建不同的测试用例，所述测试用例覆盖水平停车、垂直停车、斜向停车、窄路和宽路泊车场景。
可选的，所述数据处理板卡包括超声波仿真板卡、视频注入板卡板卡和摄像头暗箱，所述超声波仿真板卡通过CAN/Eth与所述超声波虚拟雷达模型连接，所述视频注入板卡板卡通过HDMI与所述环视摄像头虚拟模型连接，所述摄像头暗箱通过HDMI与所述前视摄像头虚拟模型连接。
可选的，所述超声波虚拟雷达模型属于多点光线束模式，能够通过超声波识别车辆设定范围内的目标物上的多个点，取距离最近的点作为目标障碍物的位置点，并且将目标障碍物的距离、位置信息通过CAN/Eth发送给所述超声波仿真板卡；
所述环视摄像头虚拟模型，用于根据真实摄像头的分辨率、帧率、视场角、畸变表开发虚拟鱼眼摄像头视角视频，并使用OpenCV畸变网格法求出畸变内参系数，并将感知的车辆周边的视频流通过HDMI输出给所述视频注入板卡；
所述前视摄像头虚拟模型，用于根据前视摄像头采集到的场景动画来模拟实车上摄像头所采集的真实场景；所述被测真实摄像头放置在摄像头暗箱中，通过拍摄前方虚拟道路场景，识别图像，通过图像感知识别目标障碍物，将识别的目标障碍物的图像感知信息发给所述泊车域控制器。
可选的，所述超声波仿真板卡包括处理模块和驱动芯片，所述处理模块通过CAN/Eth与所述场景仿真***用于连接，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，依据超声波时序，将延迟时间换算成高电平持续时间，通过通用异步收发传输器Uart串口通信发送给所述驱动芯片；
所述驱动芯片，用于根据超声波载波信号预定的编码规则，将12路DSI3从站数据通过DSI3总线协议，与所述泊车域控制器的DSI3主站内的12路数据通道形成交互接口，将高低电平持续时间发送给所述泊车域控制器。
可选的，所述场景仿真***中还包括温度传感器，用于检测车辆内的当前室温；所述处理模块，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，包括：
S＝C*t/2；
C＝C0+0.607*T；
其中，S为目标障碍物距离信息，C为声波速度，受温度影响，t为延迟时间，C0为零度时的声波速度332m/s，T为车辆内的当前室温，单位为℃。
可选的，所述视频注入板卡，用于接收HDMI视频流，输出GMSL2视频流，其内部处理芯片根据所述泊车域控制器的GMSL2接收端解串器型号、有无ISP、时序信息进行接口定制化开发。
可选的，所述泊车域控制器通过DSI3主站接口与所述超声波仿真板卡DSI3从站接口进行信号交互，通过GMSL2接口与所述视频注入板卡进行图像交互，通过CAN与所述前视摄像头进行信号交互，将图像感知与超声波感知进行融合，结合车辆的定位信息，对泊车轨迹进行规划，通过车控模块对车辆动力学模型***进行控制。
可选的，所述车辆动力学模型***包括softECU执行器模以及动力学模型；
所述softECU执行器，用于根据所述泊车域控制器车控端发出的档位请求、加减速度请求、方向盘请求进行逻辑建模，并根据加减速度通过查找油门、刹车标定表的方式转换为对应的油门、刹车动作，以及对动力学模型的调参和标定；
其中，通过不同条件下的车辆试验，拟合油门、刹车动作与车速、加减速度之间的对应二维表，进行油门、刹车标定表的制作。
本发明提供的一种泊车硬件闭环测试***，包括场景仿真***、数据处理板卡、泊车域控制器和车辆动力学模型***，场景仿真***搭建不同的泊车虚拟仿真场景，以及搭建不同的虚拟传感器模型，泊车域控制器对不同类型传感器模型的目标障碍物的感知信息进行融合，并控制在泊车仿真场景中进行虚拟泊车仿真。通过本发明可进行虚拟仿真泊车测试，无需实车测试，解决在自动驾驶泊车控制器开发过程中，实车测试耗费人力、物力、财力的问题。
附图说明
图1为本发明提供的一种泊车硬件闭环测试***的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外，本发明提供的各个实施例或单个实施例中的技术特征可以相互任意结合，以形成可行的技术方案，这种结合不受步骤先后次序和/或结构组成模式的约束，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时，应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
基于背景技术中的问题，本发明提供了一种泊车硬件闭环测试***，测试***中的每一模块需保证精度，且以实车进行对标，保证HiL环境精度高，置信度高。搭建不同场景下的泊车虚拟仿真环境，利用搭建好的环境，根据泊车控制器的功能规格、法律法规，构建不同的测试用例，依次进行测试，此种方式有助于发现泊车域控制器早期开发逻辑错误、代码bug等问题，加快研发进程。
图1为本发明提供的一种泊车硬件闭环测试***，主要包括场景仿真***、数据处理板卡、泊车域控制器和车辆动力学模型***。
所述场景仿真***，用于搭建不同的泊车仿真场景，以及搭建不同类型传感器对应的传感器虚拟模型，以向所述数据处理板卡输出不同类型传感器检测的车辆周边的障碍物目标的感知信息；所述数据处理板卡，用于对车辆周边的障碍物目标的感知信息进行处理，将处理结果输出给所述泊车域控制器；所述泊车域控制器，用于将不同类型传感器对障碍物目标的感知信息进行融合，并结合车辆的定位信息，对车辆的泊车轨迹进行规划；所述车辆动力学模型***，用于根据所述泊车轨迹进行车辆泊车控制，且将车辆泊车过程中的场景姿态信息发送给所述场景仿真***，以使得所述场景仿真***根据所述场景姿态信息，在泊车仿真场景中进行虚拟泊车仿真。
可理解的是，本发明实施例利用场景仿真***搭建不同的泊车仿真场景，比如，不同的泊车方式，以不同的速度、不同的加速度进行泊车。在泊车的过程中，车辆上安装有不同类型的传感器，对车辆周边的目标障碍物进行不同方式的感知，将车辆周边的目标障碍物感知信息经过处理后发送给泊车域控制器。泊车域控制器将不同方式的目标障碍物感知信息进行融合，对泊车轨迹进行规划，且将泊车过程中的车辆场景姿态信息发送给场景仿真***，场景仿真***根据车辆的场景姿态信息，实现在虚拟场景中进行泊车，以对泊车域控制器进行测试。
其中，所述场景仿真***包括场景仿真模块、超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型；场景仿真模块，用于根据不同测试用例，搭建相应的泊车仿真场景，以及分别根据超声波雷达传感器的实车安装外参、环视摄像头的实车安装外参以及前视摄像头的安装外参，在场景虚拟车中分别搭建超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型。
可理解的是，场景仿真***主要用于搭建虚拟仿真场景，包括虚拟泊车场景、各种传感器虚拟模型，其中，场景仿真模块依据泊车域控制器的功能规格、法律法规，构建不同的测试用例，覆盖水平停车、垂直停车、斜向停车、窄路、宽路停车等场景，利用搭建好的环境，依次进行测试，有助于发现泊车域控制器早期开发逻辑错误、代码bug等问题，加快研发进程。
各种传感器虚拟模型主要包括超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型，分别根据超声波雷达传感器的实车安装外参、环视摄像头的实车安装外参以及前视摄像头的安装外参，在场景虚拟车中分别搭建超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型。
其中，数据处理板卡包括超声波仿真板卡、视频注入板卡板卡和摄像头暗箱，所述超声波仿真板卡通过CAN/Eth与所述超声波虚拟雷达模型连接，所述视频注入板卡板卡通过HDMI与所述环视摄像头虚拟模型连接，所述摄像头暗箱通过HDMI与所述前视摄像头虚拟模型连接。
可理解的是，场景仿真***中包括12路超声波虚拟雷达模型、4路鱼眼环视摄像头虚拟模型和1路前视摄像头虚拟模型，其中超声波虚拟雷达模型根据超声波雷达的实车安装外参，在场景虚拟车中进行搭建，且超声波虚拟雷达模型属于多点光线束模式，能够识别超声波识别范围内的目标车车身上多个点，取距离最近的点作为目标障碍物位置，并且将目标障碍物距离、位置信息通过CAN/Eth发送给超声波仿真板卡。4路鱼眼环视摄像头虚拟模型根据环视摄像头的实车安装外参，在场景虚拟车中进行搭建，结合真实摄像头的分辨率、帧率、视场角、畸变表等开发虚拟鱼眼摄像头视角视频，并使用OpenCV(Open SourceComputer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库)畸变网格法求出畸变内参系数，便于与泊车域控制器感知端匹配，开发的鱼眼摄像头视角的视频流通过HDMI输出，发送给视频注入板卡。
前视摄像头虚拟模型采用摄像头黑箱形式进行模拟，主要原理是用摄像头采集到的场景动画来模拟实车上摄像头所采集的真实场景。将被测真实摄像头放置在暗箱中，通过拍摄前方虚拟道路场景，识别图像，通过图像感知识别目标，将识别的目标信号发给泊车域控制器。
其中，场景仿真***主要使用12路超声波雷达+4路环视摄像头融合感知，其中摄像头的接口为GMSL2(Gigabit Multimedia Serial Links,中文名称为千兆多媒体串行链路,是Maxim公司推出的一种高速串行接口，适用于音频，视频和控制信号的传输)，超声波雷达采用DSI3总线通讯(the 3rd generation Distributed System Interface，第三代分布式***接口)的编码超声波雷达，使用编码超声波雷达可以减少干扰，多个雷达可同时进行发波，减少刷新时间，提升***刷新率。整个泊车域控制器与执行器端通过CAN通讯。
作为实施例，所述超声波仿真板卡包括处理模块和驱动芯片，主要实现将超声波虚拟雷达模型发送的距离信号转换为DSI3总线编码数据，发送给泊车域控制器。处理模块通过CAN/Eth与所述场景仿真***用于连接，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，依据超声波时序，将延迟时间换算成高电平持续时间，通过通用异步收发传输器Uart串口通信发送给所述驱动芯片。
驱动芯片，用于根据超声波载波信号预定的编码规则，将12路DSI3从站数据通过DSI3总线协议，与所述泊车域控制器的DSI3主站内的12路数据通道形成交互接口，将高低电平持续时间发送给所述泊车域控制器。
其中，所述处理模块，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，包括：
S＝C*t/2；
其中，S为目标障碍物距离信息，C为声波速度，受温度影响比较大，t为延迟时间。
其中，声波速度，受温度影响比较大，为确保精度，需添加温度传感器，依据下面温度与声波速度的经验计算公式，计算当前室温下的声波速度。
C＝C0+0.607*T；
C0为零度时的声波速度332m/s，T为车辆内的当前室温，单位为℃。
需要说明的是，如果传感器视场角范围内，没有障碍物，则需要为延时时间设置一个超时时间，该超时时间表示传感器视角范围内没有检测到障碍物。
作为实施例，所述视频注入板卡，用于接收4路环视摄像头虚拟模型输出的HDMI视频流，输出GMSL2视频流，其内部处理芯片根据所述泊车域控制器的GMSL2接收端解串器型号、有无ISP、时序信息进行接口定制化开发。
泊车域控制器通过DSI3主站接口与超声波仿真板卡DSI3从站接口进行信号交互，通过GMSL2接口与所述视频注入板卡进行图像交互，通过CAN与所述前视摄像头进行信号交互，将图像感知与超声波感知进行融合，结合车辆的定位信息，对泊车轨迹进行规划，通过车控模块对车辆动力学模型***进行控制。
车辆动力学模型***包含softECU执行器模型和动力学模型，其中，softECU执行器主要用于CAN通讯的判断逻辑建模，对泊车域控制器车控端发出的档位请求、加减速度请求、方向盘请求进行逻辑建模，并将加减速度通过查表方式转换为对应的油门、刹车，以及对车辆动力学的调参、标定都是通过此模块进行微调。其中油门、刹车标定表的制作通过进行大量不同条件下的车辆试验，拟合油门、刹车动作与车速、加减速度之间的对应二维表，此部分可利用深度学习的方式进行。
可理解的是，softECU执行器将车控端发送的档位请求、加减速度请求、方向盘请求转换为对应的油门、刹车操作。动力学模型需要对标实车，结合实车不同测试工况、性能曲线以及对应参数等，主要是求解计算车辆姿态信息，来实时更新仿真姿态。
场景仿真***接收到姿态更新的信号后，进行车辆姿态更新，在搭建的虚拟仿真场景中实现泊车，此时传感器感知也对应更新发出信号，因此一个完整的泊车HiL闭环***就搭建好了。
本发明提供的一种泊车硬件闭环测试***，可进行虚拟仿真泊车测试，无需实车测试，解决在自动驾驶泊车控制器开发过程中，实车测试耗费人力、物力、财力的问题。此测试***包含场景仿真***、超声波仿真板卡、视频注入板卡、摄像头暗箱、泊车控制器、车辆动力学模型***，每一模块保证精度，且以实车进行对标，保证HiL环境精度高，置信度高。
利用搭建好的环境，根据泊车控制器的功能规格、法律法规，构建不同的测试用例，依次进行测试，此种方式有助于发现泊车域控制器早期开发逻辑错误、代码bug等问题，加快研发进程。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种泊车硬件闭环测试***，其特征在于，包括场景仿真***、数据处理板卡、泊车域控制器和车辆动力学模型***；
所述场景仿真***，用于搭建不同的泊车仿真场景，以及搭建不同类型传感器对应的传感器虚拟模型，以向所述数据处理板卡输出不同类型传感器检测的车辆周边的障碍物目标的感知信息；
所述数据处理板卡，用于对车辆周边的障碍物目标的感知信息进行处理，将处理结果输出给所述泊车域控制器；
所述泊车域控制器，用于将不同类型传感器对障碍物目标的感知信息进行融合，并结合车辆的定位信息，对车辆的泊车轨迹进行规划；
所述车辆动力学模型***，用于根据所述泊车轨迹进行车辆泊车控制，且将车辆泊车过程中的场景姿态信息发送给所述场景仿真***，以使得所述场景仿真***根据所述场景姿态信息，在泊车仿真场景中进行虚拟泊车仿真。
2.根据权利要求1所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述场景仿真***包括场景仿真模块、超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型；
所述场景仿真模块，用于根据不同测试用例，搭建相应的泊车仿真场景，以及分别根据超声波雷达传感器的实车安装外参、环视摄像头的实车安装外参以及前视摄像头的安装外参，在场景虚拟车中分别搭建超声波虚拟雷达模型、环视摄像头虚拟模型和前视摄像头虚拟模型。
3.根据权利要求2所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述场景仿真模块，用于根据不同测试用例，搭建相应的泊车仿真场景，包括：
依据泊车域控制器的功能规格和法律法规，构建不同的测试用例，所述测试用例覆盖水平停车、垂直停车、斜向停车、窄路和宽路泊车场景。
4.根据权利要求1所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述数据处理板卡包括超声波仿真板卡、视频注入板卡板卡和摄像头暗箱。
5.根据权利要求4所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述超声波虚拟雷达模型属于多点光线束模式，能够通过超声波识别车辆设定范围内的目标物上的多个点，取距离最近的点作为目标障碍物的位置点，并且将目标障碍物的距离、位置信息通过CAN/Eth发送给所述超声波仿真板卡；
所述环视摄像头虚拟模型，用于根据真实摄像头的分辨率、帧率、视场角、畸变表开发虚拟鱼眼摄像头视角视频，并使用OpenCV畸变网格法求出畸变内参系数，并将感知的车辆周边的视频流通过HDMI输出给所述视频注入板卡；
所述前视摄像头虚拟模型，用于根据前视摄像头采集到的场景动画来模拟实车上摄像头所采集的真实场景；所述被测真实摄像头放置在摄像头暗箱中，通过拍摄前方虚拟道路场景，识别图像，通过图像感知识别目标障碍物，将识别的目标障碍物的图像感知信息发给所述泊车域控制器。
6.根据权利要求5所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述超声波仿真板卡包括处理模块和驱动芯片，所述处理模块通过CAN/Eth与所述场景仿真***用于连接，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，依据超声波时序，将延迟时间换算成高电平持续时间，通过通用异步收发传输器Uart串口通信发送给所述驱动芯片；
所述驱动芯片，用于根据超声波载波信号预定的编码规则，将12路DSI3从站数据通过DSI3总线协议，与所述泊车域控制器的DSI3主站内的12路数据通道形成交互接口，将高低电平持续时间发送给所述泊车域控制器。
7.根据权利要求6所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述场景仿真***中还包括温度传感器，用于检测车辆内的当前室温；所述处理模块，用于将接收到的目标障碍物的距离信息按照超声波距离公式计算出延迟时间，包括：
S＝C*t/2；
C＝C0+0.607*T；
其中，S为目标障碍物距离信息，C为声波速度，受温度影响，t为延迟时间，C0为零度时的声波速度332m/s，T为车辆内的当前室温，单位为℃。
8.根据权利要求4所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述视频注入板卡，用于接收HDMI视频流，输出GMSL2视频流，其内部处理芯片根据所述泊车域控制器的GMSL2接收端解串器型号、有无ISP、时序信息进行接口定制化开发。
9.根据权利要求4所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述泊车域控制器通过DSI3主站接口与所述超声波仿真板卡DSI3从站接口进行信号交互，通过GMSL2接口与所述视频注入板卡进行图像交互，通过CAN与所述前视摄像头进行信号交互，将图像感知与超声波感知进行融合，结合车辆的定位信息，对泊车轨迹进行规划，通过车控模块对车辆动力学模型***进行控制。
10.根据权利要求9所述的泊车硬件闭环测试***，其特征在于，所述车辆动力学模型***包括softECU执行器模以及动力学模型；
所述softECU执行器，用于根据所述泊车域控制器车控端发出的档位请求、加减速度请求、方向盘请求进行逻辑建模，并根据加减速度通过查找油门、刹车标定表的方式转换为对应的油门、刹车动作，以及对动力学模型的调参和标定；
其中，通过不同条件下的车辆试验，拟合油门、刹车动作与车速、加减速度之间的对应二维表，进行油门、刹车标定表的制作。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310283245.9A CN116451439A (zh) | 2023-03-19 | 2023-03-19 | 一种泊车硬件闭环测试*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310283245.9A CN116451439A (zh) | 2023-03-19 | 2023-03-19 | 一种泊车硬件闭环测试*** |
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|---|---|
| CN116451439A true CN116451439A (zh) | 2023-07-18 |
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| CN (1) | CN116451439A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117971660A (zh) * | 2024-01-10 | 2024-05-03 | 镁佳(北京)科技有限公司 | 自动泊车辅助算法的测试方法、装置、***、设备及介质 |
-
2023
- 2023-03-19 CN CN202310283245.9A patent/CN116451439A/zh active Pending
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