Virtualización adelantada impulsa el control de movimiento avanzado similar a AWD para el ATV RWID de PATAC
Sustitución de diferenciales mecánicos mediante estrategias de control virtualizadas con Simulink
"Desde nuestra plataforma inicial 0.1 hasta la arquitectura actual de librería de modelos 3.1, estas cadenas de herramientas estandarizadas permiten reutilizar herramientas y procesos, mejorando la eficiencia y calidad del desarrollo mientras se reducen las barreras de incorporación".
Resultados principales
- Simulink se integró con PATAC y herramientas de terceros para permitir la virtualización previa al desarrollo en el campo de control de movimiento vehicular y construir una arquitectura de software de tres capas.
- Utilizando Simulink, PATAC logró la virtualización en el ATEV con RWID para soportar funcionalidades como la evasión inteligente de terrenos difíciles, redundancia de conducción, radio de giro mínimo, dirección circular y estacionamiento en paralelo.
- Los proyectos de desarrollo de vehículos lograron un movimiento estable y controlabilidad bajo condiciones de fallo de motor.
Los proyectos de desarrollo de vehículos se están volviendo cada vez más complejos debido a ciclos de desarrollo más cortos, integración en nivel de sistema retrasada, dificultades en las pruebas y la necesidad competitiva de funcionalidades avanzadas. Para abordar mejor estos desafíos, el Pan Asia Technical Automotive Center (PATAC), una empresa conjunta con sede en Shanghái entre General Motors y SAIC Motor, está utilizando Simulink® para desarrollar un modelo de vehículo que integra enfoques virtuales y físicos.
El equipo de PATAC implementó la virtualización adelantada en el dominio del control de movimiento en su primer vehículo de ingeniería tecnológica avanzada (ATEV) de autonomía extendida, equipado con tracción trasera independiente (RWID). Los objetivos en nivel de subsistema definieron funciones de software y algoritmos de control. Simulink permitió probar escenarios de conducción, como aceleración en línea recta con acelerador a fondo, toma de curvas, ascenso de pendientes y superficies con distintos coeficientes de adherencia, lo que mejoró el seguimiento de la trayectoria y la agilidad de la viraje. Simular casos de fallo del motor aumentó la controlabilidad del vehículo.
Los resultados de la simulación se retroalimentaron para mejorar las estrategias de control. El equipo desarrolló una estrategia de control para reemplazar los bloqueos diferenciales mecánicos con sistemas electrónicos. La distribución dinámica del par motor a niveles micro y macro, el control de la transmisión, la amortiguación activa y los filtros de Kalman contribuyeron a lograr la suavidad del par motor. En la etapa final, se implementó un monitoreo basado en la nube y una librería de algoritmos estandarizada y reutilizable para integrar simulaciones de lazo cerrado con pruebas del mundo real.
