基于电控软模型的硬件在环仿真方法及系统与流程

本技术涉及车辆仿真技术，尤其涉及一种基于电控软模型的硬件在环仿真方法及系统。

背景技术：

1、智能驾驶控制器硬件在环(hardware-in-the-loop，hil)测试是指对智能驾驶系统的仿真测试验证，在仿真测试中，需要模拟道路交通环境、被测智能驾驶系统等，而为了实现闭环仿真测试，还需要建立满足智能驾驶测试需求的车辆的动力学模型，用以响应和执行智能驾驶系统发出的各种控制指令。

2、而现有的智能驾驶控制器硬件在环测试方案，车辆的动力学模型通常采用在车辆动力学软件中参数化的模型来进行测试，这种动力学模型和智能驾驶系统结合程度不足，属于传统非智能驾驶汽车的整体技术框架，不能充分满足线控制动、线控转向等智能驾驶动力学控制相关的需求，因此对于动力学模型和实车动力性能一致性较低。

3、因此现有技术在对智能驾驶控制器硬件在环测试时，对于动力学模型和实车动力性能一致性方面仍有所欠缺。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于电控软模型的硬件在环仿真方法及系统，用以解决现有技术在对智能驾驶控制器硬件在环测试时，对于动力学模型和实车动力性能一致性方面仍有所欠缺的问题。

2、第一方面，本技术提供一种基于电控软模型的硬件在环仿真方法，包括：

3、搭建基础电控软模型和基础整车动力学模型，其中，所述基础电控软模型用于指示仿真车辆在数字孪生仿真试验场中的电控逻辑，所述基础整车动力学模型用于指示所述仿真车辆在所述数字孪生仿真试验场中的整车运动；

4、获取实际车辆在预设真实道路中的实车表现数据，所述实车表现数据包括电控实车表现数据、第一实车性能表现数据和第二实车性能表现数据，其中，所述第二实车性能表现数据用于指示激活adas功能时的整车性能表现数据；

5、基于所述实车表现数据，通过所述基础电控软模型和所述基础整车动力学模型获取基础仿真表现数据，并根据所述基础仿真表现数据对所述基础电控软模型和所述基础整车动力学模型进行修正，以获取目标电控软模型和目标整车动力学模型，根据所述目标电控软模型和目标整车动力学模型生成目标动力学模型，其中，所述基础仿真表现数据包括电控仿真表现数据、第一仿真性能表现数据和第二仿真性能表现数据，所述第二仿真性能表现数据用于指示激活adas功能时的整车性能仿真参数。

6、在一种可能的设计中，所述根据所述基础仿真表现数据对所述基础电控软模型和所述基础整车动力学模型进行修正，包括：

7、对所述电控仿真表现数据、第一仿真性能表现数据和第二仿真性能表现数据分别进行预设轮数的联调修正，以获取修正后仿真数据，使得排除所述修正后仿真数据在预设数字孪生仿真道路上与所述实车表现数据在预设真实道路中的干扰误差数据，其中，所述修正后仿真数据包括电控模型修正仿真数据、第一整车修正仿真数据和第二整车修正仿真数据；

8、根据所述修正后仿真数据获取第一误差检测结果，所述第一误差检测结果用于指示所述修正后仿真数据是否满足初步误差要求。

9、在一种可能的设计中，所述根据所述修正后仿真数据获取第一误差检测结果，包括：

10、检测所述修正后仿真数据是否满足第一误差条件，所述第一误差条件包括第一预设稳态误差和第一预设瞬态误差；

11、其中，获取所述电控模型修正仿真数据、第一整车修正仿真数据和第二整车修正仿真数据与对应所述电控实车表现数据、第一实车性能表现数据和第二实车性能表现数据的稳态误差和瞬态误差；

12、若各仿真数据与对应表现数据的稳态误差大于所述第一预设稳态误差，或者所述瞬态误差大于所述第一预设瞬态误差时，则通过所述第一误差检测结果指示所述修正后仿真数据不满足所述初步误差要求，并发出电控提示信息，以提示用户对所述基础电控软模型的逻辑和参数进行修改调整；

13、若各仿真数据与对应表现数据的稳态误差小于或者等于第一预设稳态误差，且所述瞬态误差小于或者等于第一预设瞬态误差时，通过所述第一误差检测结果指示所述修正后仿真数据满足初步误差要求后，根据所述修正后仿真数据获取第二误差检测结果，所述第二误差检测结果用于指示所述修正后仿真数据是否满足目标误差要求。

14、在一种可能的设计中，所述根据所述修正后仿真数据获取第二误差检测结果，包括：

15、检测所述修正后仿真数据是否满足第二误差条件，其中，所述第二误差条件的第二预设稳态误差小于所述第一预设稳态误差，所述第二误差条件的第二预设瞬态误差小于所述第一预设瞬态误差；

16、其中，若所述电控模型修正仿真数据与所述电控实车表现数据的稳态误差和瞬态误差小于或者等于对应的第二预设稳态误差和第二预设瞬态误差时，检测所述第一整车修正仿真数据与所述第一实车性能表现数据，否则发出电控提示信息，以提示用户对所述基础电控软模型的参数进行修改调整；

17、若所述第一整车修正仿真数据与所述第一实车性能表现数据的稳态误差和瞬态误差小于或者等于对应的第二预设稳态误差和第二预设瞬态误差时，检测所述第二整车修正仿真数据与所述第二实车性能表现数据，否则发出第一整车提示信息，以提示用户对所述基础整车动力学模型的参数进行修改调整；

18、若所述第二整车修正仿真数据与所述第二实车性能表现数据的稳态误差和瞬态误差小于或者等于对应的第二预设稳态误差和第二预设瞬态误差时，通过第二误差检测结果指示所述修正后仿真数据满足目标误差要求，并将此时的电控软模型和整车动力学模型作为目标电控软模型和目标整车动力学模型，否则发出第二整车提示信息，以提示用户对激活adas功能的所述基础整车动力学模型的参数进行修改调整。

19、在一种可能的设计中，在获取实际车辆在预设真实道路中的实车表现数据后，还包括：

20、根据所述实车表现数据和神经网络动力学模型仿真表现数据获取校验结果，所述校验结果用于指示所述实车表现数据是否合格，所述神经网络动力学模型仿真表现数据通过神经网络动力学模型获取，所述神经网络动力学模型基于合格的历史实车表现数据训练获取；

21、若所述校验结果指示所述实车表现数据合格，将所述实车表现数据作为训练数据，对预设神经网络进行训练，以获取目标神经网络动力学模型，并对所述目标神经网络动力学模型进行效果评价。

22、第二方面，本技术提供一种基于电控软模型的硬件在环仿真系统，包括：道路定位匹配单元、实车采集单元、仿真采集单元、数据实时回传单元、任务调配单元、对标数据提取单元、仿真数据参数化单元和参数校验应用单元；

23、所述道路定位匹配单元用于实现实际车辆与数字孪生仿真试验场中仿真车辆的道路信息一致；

24、所述实车采集单元用于通过各车载传感器获取实际车辆在预设真实道路中的实车表现数据，其中，所述实车表现数据包括电控实车表现数据、第一实车性能表现数据和第二实车性能表现数据，所述第一实车性能表现数据用于指示未激活adas功能时的整车性能表现数据，所述第二实车性能表现数据用于指示激活adas功能时的整车性能表现数据；

25、所述仿真采集单元用于通过各监控子单元获取基础仿真表现数据，其中，所述基础仿真表现数据包括电控仿真表现数据、第一仿真性能表现数据和第二仿真性能表现数据，所述第一仿真性能表现数据用于指示未激活adas功能时的整车性能仿真参数，所述第二仿真性能表现数据用于指示激活adas功能时的整车性能仿真参数；

26、所述数据实时回传单元用于将获取的所述实车表现数据和所述基础仿真表现数据上传至云端进行数据存储和数据处理；

27、所述对标数据提取单元用于将云端中的数据进行分类，将所述实车表现数据和所述基础仿真表现数据标记为关键数据，其他类型数据标记为非关键数据；

28、所述任务调配单元用于根据预设优先级顺序，将云端中的所述实车表现数据和对应的所述基础仿真表现数据依次下载至所述参数校验应用单元；

29、所述仿真数据参数化单元用于根据所述实车表现数据和对应的所述基础仿真表现数据，对目标神经网络动力学模型进行训练更新：

30、所述参数校验应用单元用于执行基于电控软模型的硬件在环仿真方法。

31、在一种可能的设计中，所述道路定位匹配单元包括实车定位端、高精度地图端和仿真定位端；

32、其中，所述实车定位端通过匹配高精度地图，获取所述实际车辆在真实道路上的位置；

33、所述高精度地图端根据高精度地图，以及基于所述高精度地图转化格式的仿真地图，使得所述高精度地图和所述仿真地图的道路信息一致；

34、所述仿真定位端通过匹配所述仿真地图，获取仿真车辆在数字孪生仿真试验场中的位置。

35、第三方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现基于电控软模型的硬件在环仿真方法。

36、本技术提供了一种基于电控软模型的硬件在环仿真方法及系统，通过在搭建用于指示仿真车辆在数字孪生仿真试验场中电控逻辑的基础电控软模型，以及用于指示仿真车辆在数字孪生仿真试验场中整车运动的基础整车动力学模型后，获取实际车辆在真实道路中的实车表现数据，并通过基础电控软模型和基础整车动力学模型获取基础仿真表现数据后，根据基础仿真表现数据和实车表现数据对基础电控软模型和基础整车动力学模型进行调整修正亦即根据实车表现数据对动力学模型进行对标，以获取目标电控软模型和目标整车动力学模型，根据目标电控软模型和目标整车动力学模型生成目标动力学模型，从而实现了对动力学建模和优化，并通过建立数字孪生仿真试验场减少了道路因素对动力学模型对标的干扰，从而提高了动力学模型和智能汽车实车性能指标的一致性，使得仿真效果能够准确的表现出实际智能车辆的性能。