（二）APA场景搭建之车辆模型

原创已于 2022-06-27 20:55:38 修改 · 958 阅读

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#自动驾驶

于 2022-06-26 10:35:42 首次发布

自动泊车仿真场景设计专栏收录该内容

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本文记录了作者在自动驾驶领域的学习笔记，重点关注电动车辆。选用B级后轮驱动电动车作为研究对象，详细介绍了车辆模型参数，包括车重、车长、车宽、轴距、转动惯量和轮胎滚动半径等关键信息，为自动驾驶电动车模型的深入研究提供基础数据。

声明：

本专栏为自己学习笔记的记录，同时，也分享给有需要的同学。

有不足之处，也欢迎大家交流、分享学习心得。

目前，自动驾驶领域大多以电动车辆作为研究对象，且电动车辆驱动是电机控制，也更方便控制，本实验中采用电动车作为研究对象。在Carsim2020中选择一款电动车模型。

B级后轮驱动的电动车，车辆模型如下：

【图片】

车辆基本信息

名称	数值
车重	1.134+0.74+0.545=2.419吨
车长	2.6+0.725（前悬）+0.88=4.205m
车宽	1.89m
轴距	2.6m
转动惯量z	1343.1kg.m2
轮胎滚动半径（四个轮胎一样）	0.287m

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CarSim仿真快速入门(十八)-CarSim2021中的混合动力和纯电动系统

小明师兄的博客

08-19

7148

CarSim和TruckSim包括用于电动汽车（BEV）和混合电动汽车（HEV）的动力总成系统。电动和混合电动系统可与所有现有驱动系统配合使用，例如：FWD，RWD，AWD和多轴驱动系统。混合动力/电动系统模型还包括电池管理控制。CarSim或TruckSim中的默认动力总成是为闭环速度控制器提供的备用动力总成。要安装和使用完整的动力总成，请从Vehicle: Assembly库或Vehicle: Lead Unit 库链接到Powertrain数据集。在“动力总成”界面上，从下拉列表控件中选择以下三个选项

混合动力与纯电动系统模拟入门——CarSim2021

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1222

混合动力和纯电动系统在现代汽车行业中越来越受到关注。混合动力系统结合了内燃机和电动机，以提供更高的燃油效率和减少尾气排放。而纯电动系统则完全依靠电动机提供动力，不产生任何尾气排放。通过CarSim2021的仿真模拟，我们可以快速评估和比较混合动力和纯电动系统的性能。本文介绍了如何使用CarSim2021模拟混合动力和纯电动系统，并提供了相应的源代码和结果分析方法。希望本文对你理解CarSim2021中的混合动力和纯电动系统有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

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carsim自带4ws模型_电动汽车4WS—4WIS系统状态参数控制方法研究

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龙源期刊网http://www.qikan.com.cn电动汽车4WS—4WIS系统状态参数控制方法研究作者：范庆科来源：《当代旅游(下旬)》2018年第07期摘要：以基于轮毂电机和转向电机的4WS-4WIS电动汽车为研究对象，分析转向过程中影响电动汽车操纵稳定性和动力性的特征参数，搭建4WS-4WIS电动汽车仿真模型，以质心侧偏角和横摆角速度为目标参数，设计了RBF神经网络控制器，通过软件仿真验...

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APA（Automated Parallel Parking）即多步垂直泊车，是指车辆在有限的空间内自动寻找合适的泊车位，并完成垂直方向的停车过程。在自动泊车技术中，利用Carsim与Matlab进行联合仿真是一项重要的研究方向，它能够模拟...

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04-15

2211

记忆泊车的技术原理主要基于自动驾驶和人工智能的相关技术，其核心在于通过学习和记忆泊车路线，实现车辆在停车场或特定区域内的自主泊车。首先，记忆泊车功能要求驾驶员首次使用时手动驾驶车辆行驶一遍停车路线，并在地库或停车场门前进行记忆设定，完成“记忆路线”的完整过程。这一过程中，车辆会利用车身上的摄像头、雷达等传感器设备，对周围环境进行扫描和感知，包括停车位的位置、大小、障碍物等信息。其次，当车辆再次行驶到该区域时，记忆泊车系统会根据之前学习的“记忆路线”，自动规划泊车路径，并控制车辆按照规划路径行驶。

车载测试中APA/RPA1.台架和实车测试环境是怎么搭建的？硬件怎么连接？软件怎么设置？

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- 设置动态障碍物（如移动车辆模型）和静态障碍物（如锥桶、墙壁）以模拟复杂泊车场景。 4. **测试流程**： - 执行手动触发与遥控触发两种模式下的泊车操作。 - 记录并分析泊车路径精度、避障能力、响应时间、...

基于PanoSim5的ISO法规AP标准场景构建与试验仿真

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进入主车设置后，首先System部分分为动力系统，制动系统，以及转向系统。这里详细介绍一下动力系统，选项框，中主要有前驱，后驱，以及全驱。这里选择后驱，以及功率为40kW电机驱动,即红框所示选项。可自行设置电机电池相关参数，一般改一下电机的最大输出功率和电池容量，更改前记得先copy一份。默认选择的是开放式(open)差速器，传动比为3.905。可更改需求的最大功率等参数。

车辆等级、车型分类及carsim内置车辆种类整理

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1为流体迟滞2为管路压力与输入压力的关系3为ABS工作截止的最低速度4为流体动力学时间常数5为前后轮每MPa的制动力矩1为转向系统特性，有系统惯量，阻力滞后等2分别表示汽车前进方向投影，主销轴线与半轴轴线的交点距车轮中心的距离、主销内倾角、主销后倾角，水平路面行驶时汽车侧面投影中的车轮质心所行驶过的直线，与主销轴线相交点距车轮中心的距离 3为转向机构运动学4为因转向系统柔性所引起的转向角随主销力矩的关系,主销力矩为左右主销力矩之和 5表示地面摩擦力带来的转向力矩6表示动力转向系统，这里为齿条助力

CarSim仿真入门指南：构建车辆动力系统模型

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2116

通过CarSim，您可以准确地模拟车辆的动力系统，包括发动机、传动系统、转向和制动系统等。CarSim将提供车辆的运动、加速度、速度、转向角、制动力等关键参数的输出。导入车辆几何模型：使用CarSim提供的几何编辑工具，导入您要模拟的车辆的几何模型。设置车辆参数：根据您的实际车辆参数，在CarSim中设置车辆的质量、惯性矩阵、尺寸和轮胎参数等。您可以设置直线行驶、曲线行驶、上坡、下坡等不同的驾驶情况。以上代码演示了如何使用CarSim创建车辆模型、设置参数、添加发动机和定义驾驶输入，并运行仿真并输出结果。

Amesim+Simulink+Trucksim车辆纯电制动仿真（一）

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08-10

4019

搭建好的AMEsim模型如图所示，需要按照上图中草图、子模型、参数设置、求解四个步骤去进行搭建。需要注意的是，在草图模式下，需要所有的模块都是完全约束（非亮色显示）后才能设置之后的参数及求解。

电动汽车再生制动系统simulink联合Carsim仿真模型，可模拟车辆在不同工况下的车辆各种参数，包含

CTesrLQqKk的博客

03-06

683

而Simulink联合Carsim仿真模型则是一种有效的工具，能够模拟车辆在不同工况下的各种参数，包括电池SOC、电压、电流、踏板深度、驱动与制动力矩等，为电动汽车的研发和性能评估提供了重要的支持。同时，我们还通过调整再生制动的参数，优化了的性能，提高了车辆的能效和续航能力。同时，我们还可以通过调整参数，优化再生制动的性能，提高车辆的能效和续航能力。电动汽车再生制动simulink联合Carsim仿真模型，可模拟车辆在不同工况下的车辆各种参数，包含电池SOC，电压、电流、踏板深度、驱动与制动力矩等。

27. apa的日志有哪些?

最新发布

07-28

<think>嗯，用户这次问的是APA系统在车载测试中的日志类型和数据分析方法。从对话历史看，用户似乎从事自动驾驶测试相关工作，对技术细节要求很高，之前关于NOA测试的回复里用了不少专业术语和数据分析方法，用户这次继续深入询问APA系统的日志管理，说明ta需要实操性强的技术方案。注意到用户特别强调要参考站内引用，但引用内容其实和APA日志关联性不大。引用[1]讲的是RAC数据库集群，引用[2-5]涉及服务器安全、web日志、网管系统和Hive报错。不过可以提取关键思路：比如引用[2]提到的可信环境分析思路，引用[4]的设备管理框架，这些方法论可以迁移到APA日志分析中。 APA作为自动泊车系统，日志体系确实比NOA更聚焦近距离感知。需要重点突出超声波雷达和环视摄像头的特征数据，这点在NOA讨论时没展开。用户可能正在搭建APA测试数据分析平台，所以特别关心日志类型和应用场景。准备从三个维度构建回复：首先是原始传感器日志（超声波、环视摄像头、轮速等），然后是系统处理日志（感知融合、规划控制），最后是诊断日志。每种日志都给出具体分析案例，比如引用[2]的可信分析思路就适合用在诊断日志部分。用户提到故障排查，所以专门设计故障树分析流程，用mermaid语法展示从现象到根因的追溯路径。考虑到用户上次接受了技术性回复，这次保持同样风格。但要注意APA和NOA的差异点：APA对定位精度要求更高（厘米级），且ODD范围更小，这些特性要体现在日志分析指标里。最后设计的4个相关问题都紧扣日志应用场景，特别是仿真测试部分，用户上次对CARLA用例生成表现出兴趣。</think>APA（自动泊车辅助）系统在车载测试中产生的日志是故障诊断的核心依据，主要分为以下五类日志，结合数据分析方法如下： --- ### 一、APA系统核心日志类型及分析应用 #### 1. **传感器原始数据日志** | 传感器类型 | 日志内容 | 分析用途 | 工具示例 | |------------------|----------------------------------|---------------------------------|----------------------| | **超声波雷达** | 距离值、置信度、信号强度 | 识别误检/漏检障碍物 | MATLAB点云聚类[^2] | | **环视摄像头** | 原始图像帧+时间戳 | 视觉SLAM漂移分析 | OpenCV畸变校正 | | **轮速传感器** | 车轮转速、转向角 | 计算车辆位姿误差 | CANalyzer信号回放 | | **IMU** | 加速度/角速度原始值 | 振动干扰检测 | 频域分析(FFT) | **典型故障分析**：超声波距离值突跳 → 检查电磁兼容性（如电机干扰） $$ \Delta d = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} |d_i - \hat{d}| > 0.3m \quad \text{(阈值)} $$ #### 2. **感知融合日志** - **目标列表**：障碍物ID、坐标$(x,y,z)$、速度、跟踪状态 - **车位检测**：车位角点坐标、类型（垂直/水平）、置信度 - **关键指标**： ```python # 车位匹配率计算 def slot_match_rate(detected_slots, ground_truth): return len(detected_slots ∩ ground_truth) / len(ground_truth) ``` **故障定位**：车位识别错误 → 对比视觉语义分割结果与超声波点云[^1] #### 3. **规划控制日志** | 日志模块 | 关键参数 | 分析场景 | |------------------|----------------------------------|-------------------------------| | 路径规划 | 参考路径点序列$(x_{ref},y_{ref})$ | 碰撞风险评估 | | 运动控制 | 方向盘转角、车速、挡位 | 控制振荡检测 ($\Delta \theta > 5^\circ/s$) | | 状态机 | APA模式切换事件 | 异常退出根因分析 | **案例**：泊车中途退出 → 检查状态机跳转条件是否满足$t_{response}<200ms$[^4] #### 4. **系统诊断日志** - **ECU状态**：CPU负载率、内存占用、总线错误帧计数 - **安全监控**：ASIL等级降级事件、功能安全机制触发记录 - **通信健康**：CAN/LIN报文丢失率 $$ P_{loss} = \frac{N_{missing}}{N_{total}} \times 100\% > 0.1\% \quad \text{(异常阈值)} $$ #### 5. **用户交互日志** - 触摸屏操作序列（如确认键按压坐标） - 语音指令识别结果 - 系统提示信息（如“请接管方向盘”） **分析价值**：区分系统故障与用户误操作 --- ### 二、日志分析技术栈 ```mermaid graph TD A[原始日志] --> B{预处理} B --> C[时空对齐] B --> D[异常值过滤] C --> E[多源数据关联] E --> F[故障树分析] F --> G[根因定位] ``` 1. **数据关联工具链** - 时间同步：PTP协议 ($\Delta t < 10ms$) - 空间标定：车身坐标系转换 $$ \begin{bmatrix} x_{body} \\ y_{body} \end{bmatrix} = R_{sensor}^{body} \begin{bmatrix} x_{sensor} \\ y_{sensor} \end{bmatrix} + T_{offset} $$ 2. **自动化分析框架** ```python # 典型故障分析流程 def analyze_apa_fault(logs): if parking_path_deviation > 0.2m: # 路径跟踪异常 check_control_gain(logs) # 检查PID参数 replay_can_messages(logs) # 总线信号回放 elif ultrasonic_missing_rate > 15%: # 传感器失效 run_emc_test() # 电磁兼容性测试 ``` --- ### 三、典型故障排查流程 **问题：APA泊入后车辆偏斜** 1. **数据分析步骤**： - 步骤1：提取规划路径与实际轨迹，计算横向偏差$e_{lat}=\frac{1}{N}\sum\|y_{ref}-y_{actual}\|$ - 步骤2：关联轮速脉冲计数与IMU角速度，验证轮速标定参数 - 步骤3：检查超声波车位角点检测一致性（方差$>0.1m^2$即异常） 2. **根因定位**： ```mermaid graph LR A[车辆偏斜] --> B{路径跟踪误差大} B --> C[控制模块] C -->|转向角偏差| D[EPS响应延迟] C -->|定位漂移| E[轮速标定失效] ``` --- ### 四、日志管理最佳实践 1. **分级存储策略** | 日志级别 | 存储周期 | 示例 | |----------|----------|---------------------| | DEBUG | 24小时 | 传感器原始数据 | | INFO | 7天 | 系统状态切换 | | ERROR | 永久 | 功能安全机制触发 | 2. **安全分析原则** - 敏感数据脱敏：对车牌、人脸等信息进行模糊化处理 - 可信环境分析：参考引用[2]的隔离分析方法，避免被篡改系统影响[^2] --- > 📌 **核心要点**：APA日志分析需建立**多层级关联模型**，从物理传感器→感知融合→运动控制进行正向/逆向追踪，结合ISO 21448(SOTIF)标准验证未知场景下的系统鲁棒性。 --- ###