汽車控制單元VCU

2021-10-16 22:53:00 字數 4424 閱讀 3369

在之前的技術分享中,感測器都是安裝在汽車外或車內的。而這次要介紹的是汽車生來就具備的感測器訊號,即從汽車控制單元(vehicle control unit,簡稱vcu)中獲取的訊號。

vcu的另外乙個名字是「行車電腦」,它通過can匯流排與汽車的發動機、變速器、油門踏板、制動踏板、車身控制器等各種電子裝置通訊,讀取各個控制單元的工作狀態,並在需要時對它們進行控制。如下圖所示。

出處:如果把汽車比做人,那麼vcu就是人的大腦。這裡記載了汽車底盤的狀態(車速、油門踏板開度、制動踏板狀態、方向盤轉角等)、汽車車身的狀態(車門狀態、車窗狀態、前照燈狀態、轉向燈狀態等)以及發動機的狀態**速,輸出扭矩、燃油消耗等)。

汽車的vcu作為上層演算法和底盤控制的介面,不僅承擔著控制汽車加減速、轉向的工作,還承擔著將底盤資訊精確且及時傳遞到演算法層的工作。接下來我會從vcu訊號的型別和vcu訊號的應用兩方面進行講解。

vcu訊號的種類

汽車型別 type
從圖中可以直接看出當前apollo 2.5已經能夠支援兩種國內車型分別是奇瑞eq和長安睿騁。

由於不同車型的動力系統、尺寸、功能配置都不盡相同,而且安裝各種感測器的位置、角度也會存在差異,因此需要根據這個type值向無人駕駛系統中匯入不同的引數,這樣才能保證計算的準確性。

基本訊號 basicinfo
基本訊號包含的資訊有當前的車輛駕駛狀態、發動機狀態、安全氣囊狀態、里程數、acc按鈕狀態、lka按鈕狀態、gps資訊。

個人認為在basicinfo中最重要的資訊是車輛駕駛狀態和gps資訊。車輛駕駛狀態是「汽車是否處於無人駕駛狀態」的乙個標誌,由於汽車經常需要在有人駕駛和無人駕駛中進行切換,因此需要設定乙個標誌位來反映這種狀態,這樣汽車的vcu才能更正確地對油門、剎車這類影響安全的機構進行控制。gps的資訊與無人車的「定位」問題強相關,雖然自車的gps資訊有時候不太準,但並不能因此動搖了它在無人駕駛系統中的地位。

安全相關 safety
與安全相關的資料報含車門、引擎蓋,後備箱是否關閉,司機和乘客的安全帶是否系上、四個輪胎的胎壓是否正常、電池是否有電、車輛的駕駛模式。

值得一提的是車輛的駕駛模式。之前的basicinfo中已經有了車輛駕駛狀態,分為自動駕駛和人為駕駛。這裡的駕駛模式還有乙個中間狀態,即半自動駕駛模式,即無人駕駛系統只控制方向盤或只控制油門和剎車踏板。比如自適應巡航(acc)功能,就是一種半自動駕駛模式。半自動駕駛模式能夠將汽車的橫向控制**彎、換道)和縱向控制(加速、減速)解耦,即單獨地進行乙個維度的除錯,這樣可以提公升工程師的除錯效率。

變速箱狀態 gear
變速箱狀態直接影響車輛的行駛。例如車輛停車時,需要給變速箱置位p檔的訊息;當汽車泊車時,需要在d擋、r擋之間來回切換。

發動機管理系統 ems
ems用於檢視當前發動機的狀態,比如發動機的轉速。

車輛電子穩定系統 esp
用於檢視和控制車輛電子穩定系統的狀態。

油門踏板開度 gas
通過控制油門踏板的開度,可以實現加減速。同時可以反饋無人駕駛狀態下,測試員是否接管了油門踏板。

電子手剎 epb
用於檢視電子手剎的狀態。一般會在控制車輛運動時,檢視電子手剎是否釋放。

制動踏板開度 brake
用於檢視和控制制動踏板的開度。反饋無人駕駛狀態下,測試員是否接管了剎車踏板。

制動壓力 deceleration
用於檢視當前制動器制動壓力的大小。

汽車速度 vehiclespd
汽車速度訊號除了包含速度數值外,還包含當前汽車的行駛方向、四個輪胎的速度、偏航角的變化率(yawrate)等。

電動助力轉向 eps
電動助力轉向訊號包含了當前方向盤的轉角、轉角的變化率和駕駛員施加的扭矩。當處於無人駕駛狀態時,控制器需要給eps系統輸入轉動方向和轉動角度。

訊號燈 light
描述車身上某些電器裝置的訊號,比如前大燈、左右轉向燈、雨刮器的檔位開關、喇叭開關。特斯拉就是通過讀取撥桿(左右轉向燈)狀態獲取駕駛員換道意圖的。

電池狀態 battery
用於檢視電池電量的百分比,燃油量資訊。

周邊環境狀態 surround
某些具備adas功能(如盲點輔助預警,偏離車道預警)的車型,會有將部分預警資訊存於該訊號中。安裝在汽車車身上的超聲波雷達的訊息也存在該訊號中。

以上列出了大部分汽車vcu所具有的訊號。vcu的訊號因車而異,越豪華的汽車,由於其具備的感測器越豐富,所能提供的vcu訊號也將越豐富。

vcu訊號的應用

無人駕駛中常用的vcu訊號有如下幾個:汽車車速、汽車方向盤轉角、汽車航向角變化率、油門踏板開度、制動踏板開度等。

不同的場景,會對資料有不同的應用方式。這裡主要介紹兩大類應用方式:障礙物運動狀態計算和航位推算。

障礙物運動狀態計算
車載感測器(雷射雷達、公釐波雷達、攝像機)檢測的障礙物速度都是相對速度,因此需要結合自車車速才能確定障礙物的絕對速度,進而根據絕對速度確定障礙物的運動狀態(靜止、靠近、遠離)。

以公釐波雷達的資料為例,在自車座標系下自車的車速用藍色的箭頭和字母表示,障礙物位置和障礙物速度和速度在x方向與y方向的分量用綠色表示。

將自車車速v和障礙物速度在x方向上的分量進行疊加,即可得到障礙物在x方向上速度量的絕對值。如下圖中黑色的va所示。

接下來可以通過判斷va的大小和方向,進而得到當前的障礙物在實際的交通場景中的運動趨勢。

航位推算
航位推算(dead reckoning,簡稱dr)是指在丟失定位的情況下,使用自車感測器的資訊,推測當前時刻,自車所在位置與上一時刻所在位置的相對關係。

在介紹航位推算時,先需要了解汽車的運動學模型。汽車的運動學模型一般是四輪模型,不過為了計算的方面,很多情況下,工程師會將四輪模型簡化成兩輪模型,即自行車模型。

借用csdn博主adamshan所繪製的自行車模型,如下圖所示。

出處:由圖可見汽車的車輪轉角為δf,但這並不意味著汽車的運動角度為δf。

分別做垂直於後輪和前輪的射線,這兩根射線會交於o點,兩輪模型會繞o點進行運動,在短時間dt內,可以認為o點不動。連線o點和汽車的質心成一條線段,實際汽車的運動方向v將垂直於該線段。運動方向ψ與車身方向所成的夾角β,這個角度一般稱為偏航角。

基於先前的假設可以推到出β和δf的近似關係如下:

假設t時刻的汽車的狀態為xt,yt,經過dt時間後的t+1時刻,狀態為xt+1,yt+1,則他們之間的關係為:

根據以上理論即可在丟失定位資訊後的短時間內,依靠自身的感測器資訊,進行位置和位姿估計。

以上內容對汽車vcu的訊號做了簡單介紹。作為汽車與生俱來的感測器,好好使用這些訊號不僅能極好的控制汽車,還能夠通過車載訊號燈與外界進行互動。

好了\(^o^)/~,這篇汽車vcu訊號的分享就到這裡啦。

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