基于模型设计的电动助力转向系统策略研究

为兼顾车辆转向轻便性和操纵稳定性,并提高车辆的燃油经济性,本文采用恩智浦32位MPC5634主控芯片,对基于模型设计的电动助力转向系统策略进行研究。通过Simulink/Stateflow搭建助力控制策略、回正控制策略及阻尼控制策略的仿真模型,通过功能性和结构性测试之后,自动生成嵌入式C代码,通过软件在环(software in-the-loop,SIL)进行仿真测试,并通过实车标定试验和转向试验,验证电动助力转向系统控制策略的有效性。试验结果表明,在车辆怠速工况下,开启电动助力转向系统时,转矩传感器的转矩信号与关闭电动助力转向系统时转矩传感器的转矩信号相比,转矩传感器输出的最大转矩信号AD值由210降至174,转矩差值由助力电机提供的转矩弥补,说明所开发的电动助力转向系统具有较明显的助力效果,能够满足设计需求。该研究具有较好的应用前景。

基于模型的电控单元快速开发与验证

吴加加先生介绍了基于电控单元开发者面临的挑战，对几种开发进行对比分析，重点介绍了基干模型／面向目标的ECU开发方式，以高压共轨柴油机ECU的开发过程为例，介绍了基于模型／面向目标的ECU开发工具在实际项目中的应用。

BMS的开发技术方案

电池管理系统（BMS）具有保障电池安全、提高电池寿命的作用。本文提出了一种快速开发技术方案，涉及系统架构、硬件与软件，可以有效地提高开发效率，大幅削减BMS开发工作量。

汽车测试

罗德与施瓦茨为智能汽车保驾护航。智能网联是汽车智能化和无人驾驶汽车的重要组成部分。要及时准确获取其他汽车和路边单元的信息,不同厂家C-V2X模块必须满足统一标准并能够互相可靠的通信。所以不同厂家C-V2X模块之间的互联互通问题成为行业的挑战。目前配置C-V2X功能的汽车厂家主要在外场网联环境测试汽车C-V2X的性能,但外场无线环境有不可重复性,也难以实现可定制化的复杂交通场景,测试费用高也是一个问题。

基于整车驾驶模拟器的人为因素研究

人为因素研究对发短信或使用GPS等应用程序时,分心驾驶员的大脑,造成车辆事故越来越多。每年大约有4000人因分心驾驶而丧生,另有约39万人受伤。据估计,在美国所有的汽车事故中,有四分之一是由于开车时发信息引起的。分心行为已经成为驾驶中十分常见的不当驾驶行为之一,对交通安全有着极大的危害,但缺乏量化分析和系统性研究。目前,国内的研究还几乎处于空白状态,通过仿真研究分析驾驶员在不同分心状态下的各种驾驶特征,量化驾驶员分心时的注意力分配情况,综合评估分心行为对交通安全的影响,为分心行为的矫正提供依据。从交通安全的角度,通过整车驾驶模拟实验,量化了分心行为对驾驶员注意力的干扰程度,以此为改善交通安全、减少交通事故提供理论依据。