CN114779746B - 基于hil台架系统的控制器标定方法、标定系统及电子装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于HIL台架系统的控制器标定方法、标定系统及电子装置。其中，该方法包括：获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；获取目标参数集合，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速；基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；基于第一车速和车速调节因子确定第二车速；基于第二车速确定标定反馈信息；基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。本发明解决了现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及车辆标定技术领域，具体而言，涉及一种基于HIL台架系统的控制器标定方法、标定系统及电子装置。
背景技术
HiL，Hardware in the Loop，硬件在环测试，是基于模型的设计方法(MBD，ModelBased Design)在产品开发阶段中的一种测试方法。被测对象为真实的控制器(TCU/ECU/VCU/HCU等)。被控对象为虚拟的发动机、整车、变速器、电机等虚拟模型。HiL系统用于验证被测对象在整个系统中是否满足设计要求，同时利用此系统进行与目标车辆上相同的标定信息优化工作。HiL系统的验证方法包括将被控对象建模导入HiL系统中运行，并将被测对象与之连接形成闭环控制，验证是否满足设计要求。如图2所示为现有的HIL台架系统的原理图。图2中的控制器为真实控制器，其中灌装的控制程序也相同，能够实现多种测量和标定任务。HIL台架系统应用于车辆的标定过程，虚拟被控对象包括虚拟的车辆模型，车辆模型包括发动机模型、变速器模型、电机模型等，通过虚拟建模模拟实车的各种参数，使得车辆模型的特性与实际车辆相似，从而将对实际车辆进行的一些测量、标定工作转移到虚拟模型上来，不需要实际的车辆、驾驶员、道路，提高标定效率。图2中的外部输入一般由HiL台架系统包括车辆所处的环境温度、电池电压等车辆环境变量因素。
现有技术中，利用HiL台架系统进行车辆标定，通常采用闭环方式，即HiL台架系统内部的控制器的输入通过内部的反馈控制实现。以WLTC车速循环为例，现有的基于HiL台架系统的标定方法为：第一、以实际车辆以及主要零部件(发动机、变速器、传动系等)建立虚拟车辆模型；第二、以WLTC车速曲线为目标，利用虚拟模型中的车辆模型和虚拟驾驶员模型运转一个WLTC循环，测量标定反馈数据后，基于标定反馈数据进行ECU控制参数的标定优化；将优化后的标定数据，灌装到实车ECU程序中，让实际的驾驶员跑一个WLTC循环，验证相关标定参数的优化结果。
采用现有技术中的标定方法存在着如下技术问题：第一、由于现有的建立的虚拟车辆模型与实际车辆之间存在着难以修成的偏差，该偏差会导致虚拟车辆模型即使在于真实车辆相同的输入条件下也会产生不用的输出；第二、虚拟模型中包括的驾驶员模型无法完全复刻真实驾驶员的驾驶风格，虚拟模型在运行过程与实际测试过程存在在偏差；第二、由于虚拟车辆模型和实际车辆之间存在偏差且驾驶员模型与这是驾驶员的操作存在偏差，导致虚拟车辆模型最终的车速与实车最终的车速无法完全一致；第四、基于上述三个问题，导致虚拟车辆模型最终形成的工况与目标工况不一致，也无法多次重复地对某些特定的驾驶工况进行复现；第五、无法无法模拟实际道路的实时坡度：实车在道路上行驶时，路面坡度不断变化，而车辆系统本身计算或测量出的坡度值并不准确，这就使得我们在HiL上用虚拟车辆模拟实车路面驾驶的工况时，很把道路坡度模拟准确，进而难以实现高精度的复现工况。由于现有的标定方法无法使得虚拟车辆模型构建的工况与目标工况完全一致，且无法高精度地复现工况，采用现有的标定方法对车辆的控制器进行标定存在着标定精度低的技术问题。
针对现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于HIL台架系统的控制器标定方法、标定系统及电子装置，以至少解决现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于HIL台架系统的控制器标定方法，包括：获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速度；基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；基于第二车速确定标定反馈信息；基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。
可选地，基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，包括：基于驾驶操作信息、标定信息确定第一牵引力，第一牵引力为虚拟模型在第一时刻输出的牵引力；获取第一制动力、第一阻力，第一制动力为虚拟模型在第一时刻的制动力，第一阻力为虚拟模型在第一时刻的行车阻力；基于第一牵引力、第一制动力、第一阻力确定第一车速。
可选地，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子，包括：基于目标车速、第一车速确定挡位调节因子，其中，挡位调节因子用于表征位于不同挡位下的虚拟模型的第一车速与目标车速之间的速度偏差；基于目标车速、第一车速确定速差叠加因子，其中，速差叠加因子用于表征预设时间内目标车速、第一车速之间的速度差值的叠加量；基于速差叠加因子、挡位调节因子计算车速调节因子。
可选地，基于速差叠加因子、挡位调节因子计算车速调节因子，包括：响应于目标车速小于第一车速，确定挡位调节因子、速差叠加因子之和为车速调节因子；响应于目标车速小于或等于第一车速，确定挡位调节因子、速差叠加因子之差为车速调节因子。
可选地，基于第一车速、车速调节因子确定第二车速，包括：基于第一车速、车速调节因子确定第二阻力，其中，第二阻力为虚拟模型在第二时刻的行车阻力；获取第二牵引力、第二制动力，其中，第二牵引力为虚拟模型在第二时刻的牵引力，第二制动力为虚拟模型在第二时刻的制动力；基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力、第一车速确定第二车速。
可选地，基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力、第一车速确定第二车速，包括：基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力确定虚拟模型的加速度；基于第一车速与加速度确定第二车速。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种基于HIL台架系统的控制器标定系统，包括：获取模块，用于获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态，以及获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；第一确定模块，用于基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速度；生成模块，用于基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；第二确定模块，用于基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；第三确定模块，用于基于第二车速确定标定反馈信息；标定模块，用于基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行前述任一项中的基于HIL台架系统的控制器标定方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序被设置为运行时执行前述任一项中的基于HIL台架系统的控制器标定方法。
根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行前述任一项中的基于HIL台架系统的控制器标定方法。
在本发明实施例中，采用获取标定信息和目标参数集合的方式，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括驾驶操作信息、目标车速，通过基于驾驶操作信息和标定信息确定第一车速，使得虚拟模型达到第一车速过程中的驾驶操作输入与车辆的第二工作状态下的驾驶操作输入一致，同时基于目标车速和第一车速生成车速调节因子以及基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，通过车速调节因子将虚拟模型的速度调整至与目标车速一致，虚拟模型在与车辆的驾驶操作输入、达到的车速均一致的条件下，可保证虚拟模型高精度地模型车辆的工况，达到了使虚拟模型与车辆完全一致的目的，从而实现了提高控制器标定精度的技术效果，进而解决了现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明其中一可选实施例的基于HIL台架系统的控制器标定方法的计算机终端的硬件结构框图；
图2是现有技术中的基于HIL台架系统的标定方法的流程图；
图3是根据本发明其中一可选实施例的基于HIL台架系统的控制器标定方法的流程图；
图4所示为本发明其中一可选实施例的基于HIL台架系统的控制器标定方法的流程图；
图5是根据本发明其中一可选实施例的基于HIL台架系统的控制器标定系统的结构框图；
图6是根据本发明其中一可选实施例的基于HIL台架系统的控制器标定系统的模块示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的信息在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
利用HIL台架系统对车辆进行标定，车辆的标定过程无需实际车辆进行测试标定，可大量减少标定过程的人力、物力，提高标定效率。以WLTC车速循环为目标对控制器进行标定的过程为例，其中一种可选的标定方法包括：第一、以实际车辆以及主要零部件(发动机、变速器、传动系等)建立虚拟车辆模型；第二、在Hil中通过模拟的驾驶员模型，以WLTC车速曲线为目标，让虚拟驾驶员开着虚拟车辆模型跑一个WLTC循环，测量工况参数后，进行ECU控制参数的标定优化；第三、优化后的标定数据，灌装到实车ECU程序中，让实际的驾驶员跑一个WLTC循环，验证相关标定参数的优化结果。特别地，此车速循环除却是WLTC，也可以是NEDC、RDE或其他任何车速曲线。
采用上述方法利用HIL系统进行测试，包括如下明显的缺点：
第一、传统的虚拟车辆模型与车辆存在较难修正的偏差。传统模型中，发动机模型建模最为成熟，它的虚拟模型与实际车辆的偏差(如扭矩输的偏差)较小，一般位于设计人员可接受范围内。变速器模型建模相对不成熟，其传递效率难以实现与实车一致(不同油温、不同解闭锁状态下车别大)，而传动系的传动效率就更难建模。以上这些偏差造成了虚拟车辆模型与实车在轮端扭矩输出上存在无法修正的偏差。这个偏差会导致相同的输入下输出不同(举例，在踩相同的油门下最终的稳定车速，虚拟车辆模型无法和实车一致)。
第二、以驾驶员操作信息作为虚拟模型的输入时，虚拟的驾驶员模型与真实驾驶员无法保证完全，会车速输出不一致。在Hil中的虚拟驾驶员和实车的驾驶员，虽然都是以WLTC车速曲线去跑，但是无法保证两个驾驶员的驾驶风格、反应速度一模一样，导致最终二者的油门踏板踩的不一样。
第三、很容易导致虚拟车辆模型的速度和实车最终的车速无法完全一致。
第四、发动机及变速器等关键部件的工况不一致，虚拟车辆模型和实车的发动机工况、变速器工况不一样，这就导致二者无法做100％的工况对比，因此得到的优化后的标定数据，也无法做到高精度的验证。
第五、无法再现实车测试中特定工况。在实际车辆行驶常常会遇到一些在特定工况下才会出现的问题，为了解决这些问题，就需要驾驶员多次重复的再现相同的驾驶工况，对于某些特定工况，其复现难度大、耗时长且可能给驾驶员带来完全风险。HiL的虚拟车辆模型上，就很难高精度再现出这种工况，如何分析原因解决问题。
第六、无法模拟实际道路的实时坡度。实车在道路上行驶时，路面坡度不断变化，而车辆系统本身计算或测量出的坡度值并不准确，这使得在HiL上用虚拟车辆模拟实车路面驾驶的工况时，很难把道路坡度模拟准确，无法实现高精度再现工况。
为解决上述问题，提出了一种新的基于HIL系统的控制器标定方法。
根据本发明其中一实施例，提供了一种基于HIL台架系统的控制器标定方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
该方法实施例可以在车辆中包含存储器和处理器的电子装置或者类似的运算装置中执行。以运行在车辆的电子装置上为例，如图1所示，车辆的电子装置可以包括一个或多个处理器102(处理器可以包括但不限于中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、数字信号处理(DSP)芯片、微处理器(MCU)、可编程逻辑器件(FPGA)、神经网络处理器(NPU)、张量处理器(TPU)、人工智能(AI)类型处理器等的处理装置)和用于存储信息的存储器104。可选地，上述汽车的电子装置还可以包括用于通信功能的传输设备106、输入输出设备108以及显示设备110。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述车辆的电子装置的结构造成限定。例如，车辆的电子装置还可包括比上述结构描述更多或者更少的组件，或者具有与上述结构描述不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的基于HIL台架系统的控制器标定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及信息处理，即实现上述的基于HIL台架系统的控制器标定方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送信息。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示设备110可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)和触摸显示器(也被称为“触摸屏”或“触摸显示屏”)。该液晶显示器可使得用户能够与移动终端的用户界面进行交互。在一些实施例中，上述移动终端具有图形用户界面(GUI)，用户可以通过触摸触敏表面上的手指接触和/或手势来与GUI进行人机交互，此处的人机交互功能可选的包括如下交互：创建网页、绘图、文字处理、制作电子文档、游戏、视频会议、即时通信、收发电子邮件、通话界面、播放数字视频、播放数字音乐和/或网络浏览等、用于执行上述人机交互功能的可执行指令被配置/存储在一个或多个处理器可执行的计算机程序产品或可读存储介质中。
本实施例中提供了一种运行于上述车辆的电子装置的基于HIL台架系统的控制器标定方法，图3是根据本发明其中一实施例的基于HIL台架系统的控制器标定方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
步骤S10，获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；
HIL台架系统主要包括如下三个部分：外界标定设备、控制器、虚拟模型，其中，外界标定设备与控制器通信，控制器与虚拟模型进行通讯，标定信息由标定人员进行配置，并且由外界标定设备输入控制器，控制器将标定信息转化为控制指令后发送给虚拟模型以使虚拟模型确定第一工作状态。
如图6所示，HIL的虚拟模型是基于HiL台架的软硬件搭建的虚拟车辆模型，用来仿真车辆，包括最主要的发动机模型、变速器模型、传动系模型以及其他的一些负载或信号通信的模型。其中，发动机模型用来模拟发动机，包括发动机本体及其附件(如增压器)，其输入包括ECU的各种控制参数，其输出包括发动机的基本工况参数如转速、点火角、喷油量、输出扭矩等。变速器模型：用来模拟变速器及其附件(离合器等)，其输入为发动机模型及其他模型从CAN线上发送给TCU的关键信号，其输出为变速器的工况参数如挡位、速差、传递效率、输出扭矩等。传动系模型用来模拟变速器后的传动系，传动系包括传动节、差速器、半轴、车轮等，其输入为变速器输出的扭矩、转速等，其输出为轮端的牵引力F(牵引)等。HiL中的虚拟模型，可以和车辆一样，在虚拟驾驶下按照车辆正常的特性运转，最终表现为各部件的工况及整车的车速。HIL系统中还包括控制器，该控制器是真实外接在HiL设备上的发动机控制器，即真实的ECU。控制器用于按照与实车ECU相同的控制程序和标定数据来控制虚拟发动机模型，以及取得虚拟发动机模型以及虚拟车辆CAN线上的数据，通过外接的标定设备进行测量和标定数据优化。HIL系统中还包括外界标定设备。外接标定设备包括INCA软件、ETAS标定设备的软硬件，用于ECU建立数据连接，来更改ECU中的程序、标定数据和读取测量虚拟车辆模型的工况参数。HIL系统中还包括附件系统，附件系统用于将目标参数集合解析转化后输入控制器中。附件系统包括如下至少之一：虚拟刹车系统、虚拟油门踏板、附件模型、混动电机模型。举例来说，实测数据中油门踏板的信号为百分比信号(0～100％)，需要按照油门踏板传感器的特性转化为电压信号，才能被ECU(即控制器)所识别。同时，还需要对信号频率进行处理，以满足ECU的读取需求。控制器将该信息转化为控制指令输入虚拟模型中。
步骤S20，获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；
也就是说，目标参数集合为车辆实际测试得到的数据，其中，虚拟模型基于车辆建立。目标参数集合可以来自实际道路驾驶时测量数据、整车转鼓测功机试验室测量数据、动力总成台架试验室测量数据等，无论是在何种外界环境下测得的测量数据，均是车辆真实驾驶时获得的数据。驾驶操作信息包括驾驶员操作信号和调试信号，驾驶员操作信号包括油门踏板位置、刹车踏板位置、驾驶模式、方向盘转角、启停开关、巡航开环等信号。调试信号包括发动机相关的转速、负荷、点火角、水温、扭矩等调试需要的变量，变速器相关挡位、离合器转速、离合器解闭锁状态等等调试需要的变量，混动相关如电池电量、电压、电流等等调试需要的变量。目标参数集合包括还包括目标车速，目标车速即为车辆的实际车速信号。目标参数集合在实车上通过INCA软件、ETAS设备等器件测量得到，并在标定过程中转化为HiL系统可识别的数据类型，供给图6中所示的实车数据导入模块。
需要说明的是，第一工作状态和第二工作状态的区别仅在于两者的执行主体不同。举例来说，当车辆以完成WLTC曲线为目标进行目标参数集合的测量时，虚拟模型同样应以该曲线为目标进行标定。
步骤S30，基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速度；
在本实施例中，基于标定人员配置的标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，第一车速为虚拟模型在由标定信息确定的第一工作状态下的速度，也即第一时刻的速度。此时，即使直接采用实际测量得到的驾驶操作信息作为输入，由于虚拟模型与车辆之间的模型误差，虚拟车辆达到的第一车速仍旧与第一时刻下的目标车速存在偏差。采用本实施例的技术方案，以测量到的目标参数集合(如实车驾驶数据的油门、刹车踏板)为虚拟模型的输入，让虚拟驾驶员模型基于目标参数集合对HiL中虚拟模型进行控制，这就使得虚拟模型的输入与实车的驾驶员输入完全一致。
步骤S40，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；
步骤S50，基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；
由于第一车速与第一时刻下的目标车速存在偏差，因此基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，可实现将虚拟模型的车速与车辆的目标车速保持一致的技术效果。其中，虚拟模型由第一车速调整至第二车速之间的时间间隔极短，其过程在小于10ms的时间间隔内即可完成。
在一个可选的实施例中，目标参数集合还可以包括其它不在观测范围内的输入量，如环境温度、电池温度等。基于此，在虚拟模型的驾驶操作信息为车辆一致、虚拟模型达到的车速与车辆实际的目标车速一致，且其它不在观测范围内的输入量一致的情况下，可以保证虚拟模型的建立的工况与车辆一致，实现某些特殊工况的高精度复现，且提高控制器的标定精度。
步骤S60，基于第二车速确定标定反馈信息；
在本实施例中，将第二车速输入虚拟模型中的发动机模型，发动机模型基于第二车速进行工况设置(如挡位切换等)，从而保证虚拟模型的模拟的工况与车辆的工况一致，虚拟模型生成标定反馈信息，其中，标定反馈信息包括由外界标定设备取得的虚拟模型在与实际车辆一致工况下产生的工况参数。
步骤S70，基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定；
通过上述步骤，采用获取标定信息和目标参数集合的方式，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括驾驶操作信息、目标车速，通过基于驾驶操作信息和标定信息确定第一车速，使得虚拟模型达到第一车速过程中的驾驶操作输入与车辆的第二工作状态下的驾驶操作输入一致，同时基于目标车速和第一车速生成车速调节因子以及基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，通过车速调节因子将虚拟模型的速度调整至与目标车速一致，虚拟模型在与车辆的驾驶操作输入、达到的车速均一致的条件下，可保证虚拟模型高精度地模型车辆的工况，达到了使虚拟模型与车辆完全一致的目的，从而实现了提高控制器标定精度的技术效果，进而解决了现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低技术问题。
如图6所示，HIL系统还包括行驶循环控制模块。行驶循环控制模块用于将实车测量的数据(即目标参数集合)，按照设定好的数据频率，按需求导入给需要的数据的各个模块，如将油门踏板数据(即驾驶操作信息)导入给虚拟油门踏板，将实车车速数据(即目标车速)导入给车速调节模块，并且控制完成行驶循环的开始、继续、结束的工作。其中，车速调节模块用于基于目标车速和第一车速生成车速调节因子。
可选地，在步骤S30中，基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，包括：
基于驾驶操作信息、标定信息确定第一牵引力，第一牵引力为虚拟模型在第一时刻输出的牵引力；
具体地，虚拟模型的传动系模型的输出主要为牵引力。
获取第一制动力、第一阻力，第一制动力为虚拟模型在第一时刻的制动力，第一阻力为虚拟模型在第一时刻的行车阻力；
如图6所示，HIL系统还包括刹车制动力模型、行车阻力模型，获取第一制动力由刹车制动力模型完成，获取第一阻力由行车阻力模型完成。其中，刹车制动力模型用于按照虚拟刹车踏板给出的信号，计算虚拟车辆所收到的制动力F(制动)。
在一个可选的实施例中，F(制动)的计算方式入如下：F(制动)＝A1*x2+B1*x+C1。x为实车数据(即目标参数集合)中刹车系统的制动主缸压力，A1、B1、C1均为常数，可通过实车测得。由刹车制动力模型计算第一制动力时，仅需将第一时刻时的刹车系统的制动主缸压力带入上式进行计算。
行车阻力模型用于基于虚拟模型的当前的车速，按照实际车辆的行驶阻力特性来计算虚拟车辆所受到的行驶阻力F(阻)，同时通过车速条件模块输入的车速调节因子△来增大或减少阻力。在一个可选的实施例中，F(阻)的计算公式如下：
其中，m*g*sin(90*△)为额外增加的部分阻力，额外增加的部分阻力用于修正虚拟模型的速度与目标车速之间的差距，A2、B2、C2是实车在道路滑行得出的行车阻力系数，V1是车速计算模块得出的虚拟模型当前的车速，m是整车质量，g是重力加速度，是实际车辆行驶的坡度(若无此数据，默认坡度/>)。通过引入/>实现了通过修正虚拟车辆所受阻力的方式来保证车速一致。举例来说，计算虚拟模型在第一时刻的F(阻)时，仅需将第一车速带入上述公式即可，由于第一时刻的车速与目标车速存在偏差，因此仅需计算上述公式的前三项即可。计算虚拟模型的第一时刻的后一时刻的行车阻力时，仅需将第一车速带入上述公式，并且将由第一车速和第一时刻的目标车速计算得到的车速调节因子带入，即可得到第一时刻的后一时刻的行车阻力，基于第一时刻的后一时刻的行车阻力计算第二车速。
基于第一牵引力、第一制动力、第一阻力确定第一车速；
具体地，如图6所示，HIL系统中还包括车速计算模块，由于在HiL中，车辆模型是虚拟的，并没有实际的轮速传感器来计算车速，所以需要来计算当前虚拟车辆工况和阻力(制动力、行驶阻力)共同作用下虚拟车辆的车速。对于HiL虚拟车辆，有：F(牵引)-F(阻)-F(制动)＝m*a其中，m为汽车的整备质量，可根据实车设定；a即为HiL虚拟车辆当前时刻的加速度。
可选地，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子，包括：
基于目标车速、第一车速确定挡位调节因子，其中，挡位调节因子用于表征位于不同挡位下的虚拟模型的第一车速与目标车速之间的速度偏差；
如图6所示，HIL系统包括车速调节模块，车速调节模块用于通过HiL虚拟模型的车速V1与实车测量速度V0(即目标车速)来计算车速调节因子△。
在一个可选的实施例中，车速调节因子△是一个PI控制型的值，由两部分构成，包括P项和I项，其中，P项的计算公式如下：P＝(V1-V0)*P1+{V1+N*a*t-V0(N*t后)}*P2。其中，在本实施例中，V1为当前时刻的第一车速，V0为当前时刻的目标车速，通过V1和V0可计算得到当前时刻的下一时刻对应的车速调节因子。，根据当前V1的不同，权重系数P1的值也不同，用于表征不同挡位下调节因子对速差的敏感度(响应速度)不同，这也对应了车辆在不同挡位下速比不同，车辆增速快慢不同；P2用于表征以当前时刻的加速度，继续行驶N个步长t后，V1与V0的差别的大小。P2具有一定的预测性，调节N的大小，就可以调节P2预测的远近；
P1、P2的值可以根据下表设定：
在一个可选的实施例中，将第一车速和第一时刻的目标车速带入P项的计算公式即可得到车速调节因子，基于车速调节因子计算第二车速。
基于目标车速、第一车速确定速差叠加因子，其中，速差叠加因子用于表征预设时间内目标车速、第一车速之间的速度差值的叠加量；
速差叠加因子即为上述实施例中的I项，I项的计算公式如下： 其中n初始值为0，它等于基于以下三个条件所确定时间步长。
条件1：V1>V0开始到V1≤V0结束，n＝HiL虚拟车辆模型(即虚拟模型)所经历的时间步长t的个数或条件2：从V1<V0开始到V1≥V0结束，n＝HiL虚拟车辆模型所经历的时间步长t的个数，进一步地，一旦满足从条件1切换到条件2，或条件2切换到条件1，则n重置为0。另外，I0，I1，I2是不同时刻的I的值，I根据当前的挡位对应不同的值，代表了I项的敏感度，其值如下表所示：
其中本实施例中的V1、V0分别为当前时刻的虚拟模型的速度和目标车速。举例来说，因此，当V1大于V0时，I开始累积，这种V1偏大的时间越长，则I项越大；同理，V1小于V2时，I项开始累积，这种V1偏小的时间越长，则I项越大。而只有当V1与V0车速相同时，才会重置I项为0。这样I项就具有了叠加性质，如果车速偏差一直存在且偏差方向不变，则I不断累积。具体地，I项具有最大值Imax，所以最终输出的I不会比Imax大。
基于速差叠加因子、挡位调节因子计算车速调节因子。
可选地，基于速差叠加因子、挡位调节因子计算车速调节因子，包括：响应于目标车速小于第一车速，确定挡位调节因子、速差叠加因子之和为车速调节因子；
即采用本实施例的技术方案，以测量到的目标参数集合中的目标车速为目标，对道路模型中的阻力进行PID调节的方法，使得虚拟模型与实车的目标车速完全一致。
响应于目标车速小于或等于第一车速，确定挡位调节因子、速差叠加因子之差为车速调节因子。
具体地，车速调节因子的计算方式如下：当V1>V0时，△＝P+I；当V1<V0时，△＝P-I；当V1＝V0时，△＝0。当V1<V0时，则△<0，这样F(组)会减小从而增大V1；反之，当V1>V0时，则△>0，F(阻)会增大阻力从而减小V1；当V1＝V0时，△＝0，没有额外的阻力来影响车速。其中，I恒为正数。P有正有负，P根据V1与V2的差别进行区分。需要说明的是，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子的计算方法包括但不限于上述实施例中的计算方案，采用本申请的技术方案，通过虚拟模型的速度与实际测量得到的目标车速计算车速调节因子，利用车速调节因子调节行车阻力的大小，进而达到将虚拟模型的车速与目标车速保持一致的目的。
可选地，基于第一车速、车速调节因子确定第二车速，包括：
基于第一车速、车速调节因子确定第二阻力，其中，第二阻力为虚拟模型在第二时刻的行车阻力；
具体地，使用一下公式进行第二阻力的计算： 其中，V1为第一车速。
获取第二牵引力、第二制动力，其中，第二牵引力为虚拟模型在第二时刻的牵引力，第二制动力为虚拟模型在第二时刻的制动力；基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力、第一车速确定第二车速。
可选地，基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力、第一车速确定第二车速，包括：基于第二牵引力、第二制动力、第二阻力确定虚拟模型的加速度；基于第一车速与加速度确定第二车速。
具体地，如图六所示，HIL系统中还包括车速计算模块，由于在HiL中，车辆模型是虚拟的，并没有实际的轮速传感器来计算车速，所以需要来计算当前虚拟车辆工况和阻力(制动力、行驶阻力)共同作用下虚拟车辆的车速。对于HiL虚拟车辆，有：F(牵引)-F(阻)-F(制动)＝m*a其中，m为汽车的整备质量，可根据实车设定；a即为HiL虚拟车辆当前时刻的加速度。特别的，F(阻)只有在踩下刹车踏板时才大于0，F(牵引)只有在车辆有轮端输出扭矩时才大于0，加速度a可以为正数、负数、0。则有a＝{F(牵引)-F(阻)-F(制动)}/m，接下来设定V1在当前时刻t1的值为V1(t1)，下一时刻的值为V1(t2)，经历的时间为t，则有：V1(t2)＝V1(t1)+a(t1)*t，其中a(t1)就是该时间段内车辆的加速度，加速度的计算方式如下：a(t1)＝{F(牵引，t1)-F(阻，t1)-F(制动，t1)}/m。对于HiL系统来说，时间t为HiL系统的仿真计算步长，可以直接设置(如t＝0.01s)，而对于HiL虚拟车辆最初的车速，一般会以车速为V0＝0开始，这也是进行实车数据测量时，实车最开始的车速；设定HiL中时间从t0＝0开始，以固定步长累加，时间为0，t1，t2，t3至tn。则实时V1的计算如下：V1＝V0+t*a(t1)+t*a(t2)+t*a(t3)…+t*a(tn)。其中，V1(t1)为第一车速，V1(t2)为第二车速。
这样，设置好HiL系统的计算步长和初速度V0后，即可以计算出当前的HiL虚拟车辆模型的车速V1。V1将输入给其他模块做其他用途。
图4是根据本发明其中一可选实施例的基于HIL系统的控制器标定方法的流程图。其中，启动启动HiL建模系统包括将HiL系统启动，各虚拟模型完成建模。外接INCA软件、标定设备包括接好外接标定设备及软件，将ECU程序及标定数据灌装到ECU控制器中，并开始监测。导入实车数据(目标参数集合)包括行驶循环控制模块工作，将实车测量数据输入给其他模块使用。虚拟车辆行驶并输出参数包括虚拟车辆按照虚拟油门踏板、虚拟刹车系统及其他附件系统的输入，ECU控制发动机运行，其他部件(变速器、传动系)也运行，最终将各项工况参数输出给ECU、牵引力数据输出给车速计算模块。计算阻力、制动力包括阻力计算模块、制动力计算模块按照输入计算相应的力并输出。包括车速计算模块按照各数据的输入，计算出当前的V1并输出。计算调节因子包括车速调节模块根据当前的V1和V0计算△。驾驶循环进行包括按照HiL系统的计算步长t导入实车数据、计算阻力和制动力、计算车速、计算调节因子，直至循环结束。数据分析及标定优化包括通过INCA软件将测量数据存储，用于分析并优化标定数据。
采用本申请的技术方案，将实测数据的控制参数(驾驶操作信息)作为HiL虚拟模型的驾驶输入，而不是以HiL内部的虚拟驾驶员进行闭环控制，从而保证保证HiL虚拟车辆的驾驶员输入与实车测量数据驾驶员操作一致，属于驾驶员开环控制方式。并且本方案通过在HiL虚拟模型的行驶阻力中增加修正量，通过修正行驶阻力的方式，保证HiL虚拟模型的车速与实车测量数据车速一致。进一步地，本申请提供一种新的以实车测量数据的目标车速为目标，与HiL虚拟模型的车速比较，来计算修正因子△的计算方法，该计算方法充分考虑了车辆的挡位和车速变化对修正因子的影响。
图5是根据本发明其中一实施例的一种基于HIL台架系统的控制器标定系统的结构框图，如图5所示，该装置包括：获取模块51，用于获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态，以及获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；第一确定模块52，用于基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速度；生成模块53，用于基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；第二确定模块54，用于基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；第三确定模块55，用于基于第二车速确定标定反馈信息；标定模块56，用于基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。
通过上述装置，采用获取标定信息和目标参数集合的方式，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括驾驶操作信息、目标车速，通过基于驾驶操作信息和标定信息确定第一车速，使得虚拟模型达到第一车速过程中的驾驶操作输入与车辆的第二工作状态下的驾驶操作输入一致，同时基于目标车速和第一车速生成车速调节因子以及基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，通过车速调节因子将虚拟模型的速度调整至与目标车速一致，虚拟模型在与车辆的驾驶操作输入、达到的车速均一致的条件下，可保证虚拟模型高精度地模型车辆的工况，达到了使虚拟模型与车辆完全一致的目的，从而实现了提高控制器标定精度的技术效果，进而解决了现有技术中利用HIL台架系统进行控制器标定的标定精度低技术问题。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
步骤S1，获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；
步骤S2，获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；
步骤S3，基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速；
步骤S4，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；
步骤S5，基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；
步骤S6，基于第二车速确定标定反馈信息；
步骤S7，基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。
本发明的实施例还提供了一种处理器，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
步骤S1，获取标定信息，标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；
步骤S2，获取目标参数集合，其中，目标参数集合通过对车辆的第二工作状态进行实际测量得到，目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；
步骤S3，基于标定信息和驾驶操作信息确定第一车速，其中，第一车速包括虚拟模型在第一时刻的速；
步骤S4，基于目标车速和第一车速生成车速调节因子；
步骤S5，基于第一车速和车速调节因子确定第二车速，其中，第二车速包括虚拟模型在第一时刻的后一时刻的速度；
步骤S6，基于第二车速确定标定反馈信息；
步骤S7，基于标定信息、标定反馈信息对HIL台架系统中的控制器进行标定。
本发明的实施例还提供了一电子装置，电子装置包括存储器和处理器，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于HIL台架系统的控制器标定方法，其特征在于，包括：
获取标定信息，所述标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态；
获取目标参数集合，其中，所述目标参数集合通过对所述车辆的第二工作状态进行实际测量得到，所述目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；
基于所述标定信息和所述驾驶操作信息确定第一车速，其中，所述第一车速包括所述虚拟模型在第一时刻的速度；
基于所述目标车速和所述第一车速生成车速调节因子；
基于所述第一车速和所述车速调节因子确定第二车速，其中，所述第二车速包括所述虚拟模型在所述第一时刻的后一时刻的速度；
基于所述第二车速确定标定反馈信息；
基于所述标定信息、所述标定反馈信息对所述HIL台架系统中的控制器进行标定；
基于所述标定信息和所述驾驶操作信息确定第一车速，包括：
基于所述驾驶操作信息、所述标定信息确定第一牵引力，所述第一牵引力为所述虚拟模型在所述第一时刻输出的牵引力；
获取第一制动力、第一阻力，所述第一制动力为所述虚拟模型在所述第一时刻的制动力，所述第一阻力为所述虚拟模型在所述第一时刻的行车阻力；
基于所述第一牵引力、所述第一制动力、所述第一阻力确定所述第一车速；
基于所述目标车速和所述第一车速生成车速调节因子，包括：
基于所述目标车速、所述第一车速确定挡位调节因子，其中，所述挡位调节因子用于表征位于不同挡位下的所述虚拟模型的所述第一车速与所述目标车速之间的速度偏差；
基于所述目标车速、所述第一车速确定速差叠加因子，其中，所述速差叠加因子用于表征预设时间内所述目标车速、所述第一车速之间的速度差值的叠加量；
基于所述速差叠加因子、所述挡位调节因子计算所述车速调节因子；
基于所述速差叠加因子、所述挡位调节因子计算所述车速调节因子，包括：
响应于所述目标车速小于所述第一车速，确定所述挡位调节因子、所述速差叠加因子之和为所述车速调节因子；
响应于所述目标车速大于所述第一车速，确定所述挡位调节因子、所述速差叠加因子之差为所述车速调节因子；
基于第一车速、所述车速调节因子确定第二车速，包括：
基于第一车速、所述车速调节因子确定第二阻力，其中，所述第二阻力为所述虚拟模型在第二时刻的行车阻力；
获取第二牵引力、第二制动力，其中，所述第二牵引力为所述虚拟模型在所述第二时刻的牵引力，所述第二制动力为所述虚拟模型在所述第二时刻的制动力；
基于所述第二牵引力、所述第二制动力、所述第二阻力、所述第一车速确定所述第二车速；
基于所述第二牵引力、所述第二制动力、所述第二阻力、所述第一车速确定所述第二车速，包括：
基于所述第二牵引力、所述第二制动力、所述第二阻力确定所述虚拟模型的加速度；
基于所述第一车速与所述加速度确定所述第二车速。
2.一种基于HIL台架系统的控制器标定系统，所述控制器标定系统用于执行权利要求1中所述的方法，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取标定信息，所述标定信息用于确定HIL台架系统中的车辆的虚拟模型的第一工作状态，以及获取目标参数集合，其中，所述目标参数集合通过对所述车辆的第二工作状态进行实际测量得到，所述目标参数集合包括：驾驶操作信息、目标车速；
第一确定模块，用于基于所述标定信息和所述驾驶操作信息确定第一车速，其中，所述第一车速包括所述虚拟模型在第一时刻的速度；
生成模块，用于基于所述目标车速和所述第一车速生成车速调节因子；
第二确定模块，用于基于所述第一车速和所述车速调节因子确定第二车速，其中，所述第二车速包括所述虚拟模型在所述第一时刻的后一时刻的速度；
第三确定模块，用于基于所述第二车速确定标定反馈信息；
标定模块，用于基于所述标定信息、所述标定反馈信息对所述HIL台架系统中的控制器进行标定。
3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1所述的方法。
4.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被设置为运行时执行所述权利要求1所述的方法。
5.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1所述的方法。
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