驾驶员在环（DIL）系统在商用车底盘开发中的应用
摘要
开发了一种车辆仿真模型，并通过先进的六自由度驾驶模拟器将其验证并集成到闭环虚拟驾驶环境中。对三十种变体状态进行了主观评价，评估其在转向与操控性能的质量与数量方面的表现。模拟了标准的开环客观测试工况，并计算了性能指标，从而实现了系统化交叉相关分析过程。通过对相关性指标的图形化分析证明，底盘变更可通过模拟器界面被准确感知。
本文提出了所获得的相关性模型如何用于早期车辆开发阶段基于驾驶感受优化的目标设定，从而前置替代大量 costly 的样机测试。同时明确了系统要求，并阐述了其优势与局限。
CITATION: 托索林，G. 和 高，K. 驾驶员在环（DIL）系统在商用车底盘开发中的应用，SAE 国际车辆动力学、稳定性与 NVH 杂志 1(1): 2017，doi:10.4271/2017‐26‐0242。
2017‐26‐0242 发布于 2017年1月10日 版权 © 2017 国际汽车工程师学会 和 版权 © 2017 印度汽车工程师学会 doi:10.4271/2017‐26‐0242
引言
近年来，行业中有两大趋势正在推动底盘系统的现代化。在底盘部件和系统方面，通过基于实时车载传感器测量对机电一体化部件进行主动控制，实现了智能化与自适应性。与此同时，底盘系统的开发流程也在不断现代化，并在当今现代底盘中发挥着关键作用。虚拟工具（如计算机辅助设计和计算机辅助工程）以及混合方法（如硬件在环测试）的应用日益广泛，大幅缩短了开发周期和成本。为了推进现代全虚拟产品开发周期的发展，现代汽车公司（HMC）商用车部门联合IDIADA、VTI（瑞典国家道路与交通研究所）和rFactorPro，研究了驾驶员在环（DIL）系统在前置式虚拟底盘调校场景中的优势。
背景
在商用车的开发过程中，任何设计决策都始终与大量性能要求密切相关。这些要求通常通过客观指标进行监控，即从实车和/或虚拟测试中获得的与车辆性能特定方面相关的数值。开发工程师习惯为每一项性能指标设定目标值（通常是目标范围），并需要确保整车及各个子系统均能够满足这些目标 [1]。
行驶平顺性与操纵稳定性的指标定义是一项特别复杂的任务，因为这些性能与驾驶员的主观感受密切相关。出于同样的原因，在开发早期阶段设定目标十分困难，此时专业驾驶员尚无可用以验证目标的物理样机。
驾驶模拟器有可能成为改善这一状况的有力工具，因为它能够在开发早期阶段（理想情况下从目标设定阶段开始）对车辆的行驶平顺性与操纵稳定性进行评估。这并不意味着可以用模拟器上的主观评价取代客观指标和目标：那样将带来过高的成本，并过度依赖主观感受。然而，驾驶模拟器可用于在目标设定阶段验证客观指标，并在整个开发过程中监控性能表现。在开发早期阶段，模拟器能够弥补物理样机的缺失；在后期阶段，则可以高效地评估多种设计方案，而这些方案若通过制造和实测进行评估将耗费高昂的成本和时间。
在此背景下，现代汽车公司和IDIADA制定了一个项目，旨在通过开环和驾驶员在环（DIL）仿真，加强客观指标与主观评价之间的关联。
模型生成与验证
该项目所使用的模型是使用CarSim [2] 软件生成的，由 IDIADA 基于现代汽车公司提供的多体（MBS）模型构建而成。此前，该MBS模型已通过以下操纵工况的实测数据进行了验证：
- 稳态转向 [3]
- 阶跃转向 [4]
- 中心蛇行试验 [5]
通过图形对比车辆动力学中最重要物理量的仿真与测量结果来进行验证。例如，图1中对比了横摆角速度和侧向加速度。
MBS模型的部分组件被直接导出至CarSim模型。其中一个显著的例子是轮胎模型，两者均采用了基于Pacejka魔术公式的相同 MF-Tyre。然而，为了使模型具备实时（RT）运行能力，某些元件进行了简化。例如，悬架特性通过MBS模型的K&C仿真获得的样条曲线进行描述。CarSim模型的有效性也在操纵工况中进行了验证，并与MBS仿真的结果进行了对比（图2）。该过程确保了实时模型与MBS模型以及实车足够接近。
最后，RT模型通过rFactorPro软件与简化硬件和视觉环境连接。该硬件包括一个游戏方向盘和踏板组，而图像则通过标准投影仪显示。这一简化配置构成了一个简单的静态模拟器，用于验证物理模型与硬件之间正确交换所有信号，并在各种驾驶场景下调试模型，特别是在考虑纵向及复合（侧向和纵向）动力学时非常有用。
静态模拟器的初步工作使得在VTI模拟器中设置模型所需的时间得以最小化。
模型变体
在生成并验证了基准车辆后，IDIADA和现代汽车公司确定了将在 VTI 模拟器上测试的车型变体。同样，这些变体已提前准备就绪，以最大限度地减少从一种配置切换到另一种配置所需的时间。
每种变体代表了影响车辆动态行为的模型修改。共创建了30种模型变体，由15个设计属性分别增加和减少构成。完整的设计属性列表见表1。
| 设计属性 | 增加/减少 |
|---|---|
| 前悬架刚度 | + / - |
| 后悬架刚度 | + / - |
| 前防倾杆刚度 | + / - |
| 后防倾杆刚度 | + / - |
| 主销后倾角 | + / - |
| 车轮外倾角 | + / - |
| 转向传动比 | + / - |
| 转向助力增益 | + / - |
| 质心高度 | + / - |
| 轴距 | + / - |
| 前轮距 | + / - |
| 后轮距 | + / - |
| 整车质量 | + / - |
| 动力总成惯量 | + / - |
| 制动前后分配 | + / - |
表1. 在模拟器上评估的车辆变型列表。
VTI驾驶模拟器的描述
该项目中使用的驾驶模拟器是瑞典国家道路与运输研究所（VTI）的Sim IV。Sim IV（图3）具有先进的运动系统，是 VTI 的模拟器中唯一允许沿x轴和y轴进行显著线性移动的模拟器 [6]。
该模拟器同时配备了乘用车舱和卡车驾驶室。由于该项目所考虑的商用车为小型厢式货车，因此决定使用乘用车驾驶舱。
它配备三个用于后视镜的液晶显示器，视觉系统由9台投影仪组成，可为驾驶员提供210度前方视野。模拟器的成像系统采用基于摄像头的校准系统，便于在不同驾驶员位置之间切换。
驾驶模拟器上的主观评价
驾驶模拟器上的主观评价在连续两周的10个工作日中进行。共有两名专业驾驶员参与：一名来自IDIADA，另一名来自现代汽车公司。只有现代汽车公司的驾驶员此前驾驶过实车，而两名驾驶员都有机会试用静态模拟器。
在访问之前，IDIADA和现代汽车公司共同确定了针对每个模型变型需评估的18项主观评价项。这些项目分为三大主要类别：
- 转向（8项）
- 操控与稳定性（9项）
- 乘坐舒适性（1项）
尽管转向与操控的评估相对精细，但乘坐舒适性只能基于一种输入进行评估，难以完成全面评估。此外，该模型未针对此类场景进行验证，因此决定仅对乘坐舒适性提供总体评级，并将评估重点集中在转向与操控上。
在前三天，驾驶员有机会接触模拟器，试用rFactorPro环境中的不同赛道，并调整运动提示设置。驾驶员就评估期间需遵循的程序达成一致，将每个评估项目的评估与特定赛道上的特定驾驶场景关联起来。总共定义了18种驾驶场景；其中部分场景可见于表2。用于评估的赛道包括“2英里直道”（带有多条车道和锥桶用于变道的直线道路）和动态平台。驾驶员的视觉界面如图4所示。
| 驾驶场景 | 关联评估项目 |
|---|---|
| 2英里直道高速巡航 | 直线稳定性 |
| 锥桶变道（双移线） | 横摆响应、转向灵敏度 |
| 弯道连续过弯 | 转向回正性、侧倾控制 |
| 低速急转弯 | 转向力矩、转向比例感 |
| 紧急避障动作 | 瞬态稳定性、后轴跟随性 |
表2. 所选驾驶场景示例。
决定对所有驾驶员和所有驾驶场景使用同一套运动提示参数。实际上，人们一致认为这是确保驾驶员评估的一致性和鲁棒性的最佳方法。
其余时间用于对模型变体进行主观评价。在对基准车辆进行初步评价后，以下流程被应用于对变型的评估：
- 基准车辆短途驾驶
- “较高”变体的评估（即设计属性增加预定义量）
- “降低”变体的评估（即设计属性减少一个预定义量）
在需要时，驾驶员可要求再次驾驶基准车辆，以回忆某些车辆行为并准确感受修改后属性的效果。
为了尽可能简化评估，仅对基准车辆在每个主观项目上按照1到10的等级进行评估。对于其余变体，驾驶员评估其与基准车辆的相对差异：
- 如果某个变体在某项评估中被认为优于基准，则标记为一个（即有所改进）或两个（显著改进）“+”符号。
- 如果未检测到显著变化，则标记为零“0”
- 如果该变体被认为更差，则标记一个或两个减号“−”。
在模拟器上的评估过程中，驾驶员觉得有必要向表格中增加一定程度的复杂性，因此最终的评分系统如表3所示。
| 评分符号 | 含义 |
|---|---|
| ++ | 显著改进 |
| + | 有所改进 |
| 0 | 无明显变化 |
| − | 有所恶化 |
| −− | 显著恶化 |
表3. 模拟器上对车辆变型进行主观评价的评分系统。
评估完全是定性的，即评分依据驾驶员对车辆表现的主观判断。但驾驶员还需在评论中说明车辆响应产生的定量变化。表4中的评分和评论给出了一个示例。
| 主观项目 | 变体 | 评分 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 转向灵敏度 | 前悬架刚度增加 | + | 转向反应更快，但轻微过度敏感 |
| 不足转向倾向 | 转向传动比减小 | −− | 明显趋于过度转向，需频繁修正方向 |
| 侧倾阻尼感 | 后防倾杆刚度增加 | + | 侧倾抑制更好，车身更稳定 |
表4. 汽车变体主观评价示例。
驾驶模拟器上进行的评价的最终结果是完整的主观评估，包括两名驾驶员的评分和评论。
主观评价结果分析
IDIADA 对主观评估的结果进行了分析，以：
- 针对每个主观评价项目评估其置信水平，识别出相较于实车难以感知或感觉不同的变化
- 评估两名驾驶员评价之间的一致性水平
- 准备与客观测试结果进行相关性分析的结果
驾驶员对每个项目评估的置信水平进行了评价。不同的车辆特性能够在不同程度的确定性下进行评估。这些结果总结于表5：
| 主观项目 | 确定性水平（高/中/低） |
|---|---|
| 转向比例感 | 高 |
| 转向力矩反馈 | 中 |
| 直线稳定性 | 高 |
| 横摆响应速度 | 高 |
| 侧倾幅度感知 | 高 |
| 侧倾阻尼感 | 中 |
| 不足/过度转向平衡 | 高 |
| 转向回正性 | 高 |
| 后轴跟随性 | 中 |
| 紧凑弯道操控信心 | 中 |
表5. 驾驶模拟器上主观评价项评估的确定性水平。
关于驾驶员之间的一致性水平，采用了系统化方法。对两位驾驶员在每个评估项目上的评分进行了比较。相似度水平根据表6分为四个类别。
| 相似度等级 | 定义 |
|---|---|
| 相等 | 评分完全一致 |
| 接近 | 差异在一个等级内，或一人评0另一人评± |
| 偏差 | 差异达两个等级，或一人评0另一人评±± |
| 不可比 | 数据模糊或矛盾 |
表6. 不同驾驶员所给评分之间的相似度水平。在任何情况下均未出现 ++到−/−−或−−到+/++的情况。
在31种不同变体（不包括基准）中，绝大多数变体在驾驶员之间表现出非常好的相关性，其中56.7%的结果相等，34.9%显示出幅度上的微小差异或一名驾驶员感觉无变化而另一名驾驶员感觉有微小变化，6.3%显示一名驾驶员感觉无变化而另一名驾驶员感觉有较大变化或幅度符号反转不超过+至−，最后2.2%由于结果不明确而未进行比较（图5）。
最后，对主观评估进行了进一步分析，以用于客观/主观相关性分析。如前所述，主观评价过程中使用的评估表包含18个表示主观感受质量的项目。它们被称为qualitative项目。最终决定仅使用其中13个进行后续的相关性分析，即驾驶员自身认为最可靠的那些项目。
针对每个选定的主观评价项，已系统分析其关于quantitative变化的评论，并赋予相应的数值，以便在相关性分析中使用。这使得生成额外的quantitative主观项目成为可能。
开环仿真与指标
在开环仿真中使用了与模拟器上测试相同的车辆变型。目的是提取客观指标，以将其与主观结果进行关联，从而验证主观评价与开环客观指标之间的一致性水平。
以下开环操作已进行仿真：
- 在100公里/小时下的稳态转弯 [3]
- 4m/s² 阶跃转向 [4]
- 稳态转向侧摆 [5]
- 80公里/小时/低角度和60公里/小时/高角度驻留正弦 [7]
针对每个操作，提取了多个性能指标。这些指标由IDIADA和现代汽车公司根据其在多个目标设定项目中的以往经验预先选定。事实上，大多数指标已被证明是车辆动力学性能的良好指示器，并能够在开发的各个阶段对其进行监控。总共为每种车型考虑并计算了33项指标。通过使用IDIADA专用的性能指标自动计算工具，确保了计算的鲁棒性。
相关性分析
相关性分析旨在确定驾驶员能够在多大程度上感知到所实施的底盘变更。事实上，良好的相关性质量证明了客观指标与主观评价之间的相关性，支持了驾驶模拟器能够成功用于底盘系统的评估和开发这一论点。
根据图6所示的工作流程，分析中考虑了之前阶段生成的所有主观评价和客观指标。
相关性分析基于进行多个回归分析，其中一个或多个客观指标与一个主观评价相关联。从概念上讲，回归分析如图7所示。图表中的每个点对应于某种车辆配置。x轴上是某个客观指标的值；y轴上是某个主观评价的值。由此得到回归模型，即R²和回归系数 [8]。
已考虑两种不同类型的回归模型：
- 线性回归
- 二次回归
理论上，对于在所研究的变化范围内符合“越多越好”规则的客观参数，线性回归是适用的。另一方面，二次回归能够识别出客观指标的某个最优值（见图8）。
此外，还进行了多元回归分析。在这种情况下，多个客观指标与一个主观评价相关联。这是基于以下假设：多个客观参数可以同时影响一个主观评价。
对于线性和二次单项回归模型，相关性分析分别针对前述两种不同类型的驾驶员评分（定性和定量评分）独立进行。考虑了所有可能的客观指标与主观项目组合：33个客观指标和22个主观评价项。这意味着共计算了1452次回归。为了有效管理如此大量的信息，IDIADA开发了一种数据图形化表示方法，以便快速处理这些信息：即回归图。回归图的构建方式如下（见图9）：
- 在y轴上是客观指标
- x轴上是主观评价
- 每条柱状图代表各指标与各项主观评价之间回归的R²值
使用回归图来识别最相关的回归关系，即获得较高R²值的那些回归。这些回归关系根据以往项目中积累的车辆动力学经验进行了更详细的分析，以评估其物理意义。
如果一个回归具有较高的R²和较高的物理意义，则得出结论：
- 通过模拟器可以有效评估相关的主观评价
- 相关的客观指标可用于车辆动力学目标设定
- 可以使用模拟器作为验证指标目标范围以及监控相关车辆动力学性能演变的工具
总共识别出35个有意义的回归，并确定了13个可在模拟器上进行评估并与客观指标关联的主观评价项。这些结果总结于表7和表8中。
| 主观评价项 | 关联客观指标数量 | 最佳回归类型 | 平均R² |
|---|---|---|---|
| 转向灵敏度 | 4 | 线性 | 0.82 |
| 不足转向倾向 | 5 | 二次 | 0.79 |
| 侧倾幅度感知 | 3 | 线性 | 0.85 |
| 横摆响应速度 | 4 | 线性 | 0.81 |
| 直线稳定性 | 3 | 二次 | 0.76 |
表7. 找到有意义的回归的主观评价项目的描述。
| 主观项目 | 推荐关联的客观指标 |
|---|---|
| 转向灵敏度 | 前轮侧偏刚度、转向传动比、横摆角速度上升时间 |
| 不足转向倾向 | 不足转向梯度、质心侧偏角、前后轴侧偏角差 |
| 侧倾幅度感知 | 侧倾角峰值、侧倾角速度、悬架位移 |
| 横摆响应速度 | 横摆角速度峰值时间、横摆加速度上升率 |
| 直线稳定性 | 方向盘力矩波动、侧向加速度波动、横摆角速度残差 |
表8. 回归分析建议的客观/主观关联。
总结/结论
研究表明，可以实现非常高的定量相关性水平，例如感知的侧倾角幅度与测量值之间具有很好的相关性。基于定量相关性，对驾驶模拟器准确再现实车行为的适用性进行了判断。通过引入非线性二阶回归（允许评分饱和并达到平台期），定性相关性的水平得到了显著提升。通过在驾驶模拟器中进行后续调校工作，并结合回归图的权衡研究，达到了优化的车辆状态。
已明确识别出若干显著优势，例如能够根据主观驾驶员的反馈快速更改被测底盘设置，而在现实中这一过程可能持续数周。
此外，rFactorPro 提供了广泛的虚拟试车场赛道，并可通过其地形服务器进行自定义。因此，几乎所有操控性、转向以及中低频行驶与舒适性操作均可得到评估。本工作的局限性在于编译的实时车辆模型所能达到的建模细节水平。特别是动力辅助转向系统所涉及的复杂性未能以足够的细节进行捕捉，从而无法实现对转向反馈的可靠评估。随着车辆模型细节的增加，对计算能力的需求也随之增加，进而可能导致高成本。此外，六自由度平台运动范围也存在限制，仅允许较短时间的稳态横向加速度驾驶。然而，瞬态运动得以出色地捕捉，具备出色的精度和较小延迟。
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