I veicoli virtuali consistono in un modello a livello di sistema che rappresenta la fisica e i comportamenti di controllo di un veicolo. Utilizzando i veicoli virtuali con dinamica longitudinale, puoi valutare l’autonomia, il risparmio di carburante, l’accelerazione e la capacità di traino. I veicoli virtuali con dinamica laterale ti consentono di focalizzarti sulle caratteristiche della frenata, delle sospensioni e dello sterzo. Puoi utilizzare questi modelli per ottimizzare il consumo energetico e le prestazioni termiche, migliorando al contempo la guida, la maneggevolezza e il comfort del conducente. I modelli aiutano a definire gli obiettivi, dimensionare i componenti, sviluppare algoritmi di controllo, validare il software ed eseguire test virtuali, riducendo la necessità di creare prototipi fisici. Una volta che i veicoli sono in funzione, puoi utilizzare i dati in streaming per costruire modelli basati sui dati o gemelli digitali e testare ulteriori migliorie con questi modelli prima di implementare gli aggiornamenti.
“Simulare vari scenari di test con veicoli virtuali non è solo più economico rispetto ai test fisici, ma è anche indispensabile per accelerare lo sviluppo dei veicoli.”
Utilizzo di Simulink per simulazioni di veicoli virtuali
Creazione di modelli di veicolo
L’app Virtual Vehicle Composer (VVC) consente di costruire un modello di veicolo personalizzato in base all’architettura del tuo motopropulsore. Puoi scegliere tra diverse opzioni, tra cui veicolo elettrico a batteria (BEV), motore a combustione interna (ICE) o veicolo elettrico ibrido (HEV). È possibile personalizzare ulteriormente il modello utilizzando le librerie che contengono componenti elettrici, meccanici, fluidodinamici, termici e multibody. Per la guida autonoma, puoi incorporare al modello generato con l’app VVC modelli di sensori come fotocamere e LiDAR. VVC si collega a librerie personalizzate e si integra con Simulink, supportando la Functional Mock-Up Interface (FMI) per una maggiore interoperabilità.
Integrazione del software embedded
È possibile utilizzare controller predefiniti per valutare le prestazioni a circuito chiuso del tuo veicolo o personalizzarlo con i tuoi algoritmi proprietari. Per testare i controller modellati in Simulink e Stateflow, inizia con una simulazione Model-In-the-Loop (MIL). Man mano che vengono integrati ulteriori controller personalizzati, la dimensione del modello può aumentare. Per gestire questa complessità è fondamentale seguire le best practice per i modelli su larga scala.
In una fase di sviluppo successiva, potrai introdurre il codice C/C++ di produzione per la simulazione Software-In-the-Loop (SIL). Puoi richiamare o compilare il codice C tramite le interfacce C/C++ integrate in Simulink e analizzare la coverage del codice nell’ambito del codice importato.
Per saperne di più
- Best practice per la creazione di modelli di grandi dimensioni da componenti a sistemi complessi (26:13)
- Serie di webinar sulle best practice per la modellazione su larga scala in Simulink
- Integrazione del codice C/C++ con la creazione di blocchi e blockset
- Gestione dei progetti in MATLAB e Simulink
- Integrazione del codice C in MATLAB e Simulink per controllare un’interfaccia esterna
Parametrizzazione e validazione del modello
Il passaggio successivo all’integrazione dei controlli embedded è la parametrizzazione del modello al fine di rispecchiare il peso, la resistenza aerodinamica, la resistenza al rotolamento degli pneumatici, l’efficienza e l’inerzia dei componenti del veicolo. Puoi utilizzare Powertrain Blockset e Vehicle Dynamics Blockset per accedere ai parametri fondamentali e Model-Based Calibration Toolbox per automatizzare il model fitting e il processo di calibrazione per l’efficienza del motore e la parametrizzazione della batteria. Una volta parametrizzato il modello, il confronto dei risultati simulati con i dati di un veicolo reale può fornire ulteriori indicazioni sulle capacità del modello e sulla precisione dei risultati.
A tale scopo, MathWorks, in collaborazione con FEV North America, ha validato il modello utilizzando i dati reali del catalogo di benchmarking FEV. FEV ha parametrizzato il modello e lo ha simulato con gli stessi cicli di guida del veicolo di benchmarking, ottenendo risultati con una discrepanza di pochi punti percentuali rispetto ai dati di test.
Definizione degli scenari di test, simulazione e analisi dei risultati
Per lo sviluppo di motopropulsori elettrici, ibridi o convenzionali è disponibile una suite di manovre di guida predefinite o di dati di un ciclo di guida standard. Per la guida autonoma, puoi creare in modo interattivo reti stradali e segnaletica complesse in 3D. Puoi anche generare un’area di reti stradali importando i dati delle mappe in alta definizione e aggiungendo attori e traiettorie. Per simulare i sensori di fotocamere, radar e LiDAR, puoi utilizzare i modelli di sensori in esecuzione nell’ambiente Unreal® eseguendo la co-simulazione con Simulink.
Quando il tuo modello di veicolo completo si comporterà come previsto nella simulazione, migliora le prestazioni e conduci studi approfonditi sulla simulazione per esplorare lo spazio di progettazione o validare il comportamento del sistema nel suo complesso. Puoi scalare la simulazione distribuendo lavori su multicore locali, GPU, cluster o nel Cloud per un’esecuzione parallela. Quando i risultati della simulazione saranno disponibili, potrai analizzarli con gli strumenti di visualizzazione integrati e le funzionalità di visualizzazione dei dati MATLAB flessibili. In più, è possibile automatizzare la generazione dei report delle simulazioni secondo gli standard della propria organizzazione.
Per saperne di più
- MATLAB Live Editor
- Simulation Manager
- Test automatici dei controller per il mantenimento della corsia mediante una serie di scenari
- Calibrazione della guidabilità obiettiva (42:18)
- Visualizzazione dei dati con MATLAB (6:10)
- Simulazione di scenari per la guida automatizzata con MATLAB, Simulink e RoadRunner (16:05)
Distribuzione e democratizzazione delle simulazioni
I vantaggi offerti dalla simulazione possono essere estesi anche ad altri team, non composti da esperti di modellazione. Con App Designer è possibile creare app personalizzate e inserirle in un pacchetto per distribuirle come un’app MATLAB, un’app desktop standalone o un’app web.
Per integrare la simulazione del tuo veicolo virtuale con i dati di test di una flotta di veicoli reale, puoi distribuirla nel Cloud. Inoltre, è possibile distribuire modelli di veicoli completi per i test Hardware-In-the-Loop (HIL) utilizzando i prodotti di generazione di codice MATLAB per validare l’integrazione hardware/software.