El concepto de vehículo virtual hace referencia a la virtualización del ciclo de desarrollo de un vehículo, mediante la simulación del comportamiento del vehículo en el nivel del sistema. Las simulaciones de vehículos virtuales permiten a los ingenieros de automoción obtener más información sobre el comportamiento en el mundo real, realizar pruebas virtuales en diferentes escenarios y verificar la funcionalidad del software integrado. Virtualizar el desarrollo al principio del proyecto permite acelerar la evaluación de variantes, analizar casos límite con seguridad y mejorar la calidad del producto.
El desarrollo de vehículos virtual comprende:
- Creación de modelos de vehículo
- Integración con software embebido
- Definición de escenarios de prueba
- Simulación y análisis
- Despliegue de la simulación
“La simulación de vehículos virtuales es esencial para la evaluación continua de los requisitos, los modelos y el software a lo largo de todo el ciclo de desarrollo”.
Robert ter Waarbeek, experto técnico de Ford
Descubra cómo otras empresas crean simulaciones de vehículos virtuales con Simulink
Creación de modelos de vehículo
Puede ajustar las aplicaciones de referencia predefinidas para que se adapten al diseño de un vehículo. Estos modelos parametrizados incluyen el sistema de propulsión y la dinámica de vehículo, que pueden utilizarse para optimizar la energía del vehículo, analizar el ahorro de combustible, realizar análisis térmico y dimensionar los componentes. Estos modelos se pueden personalizar aún más utilizando componentes de las librerías eléctricas, mecánicas, de fluidos, térmicas y multicuerpo.
Para aplicaciones de conducción autónoma, puede incorporar diversos modelos de sensores detallados, como cámaras, LiDAR, radar y sensores ultrasónicos.
Simulink es una plataforma de integración abierta con más de 100 partners de conexión que ofrecen interfaces de integración específicas para Simulink. Puede integrar FMU personalizadas con soporte integrado para una interfaz Functional Mock-Up Interface (FMI) desde Simulink.
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Integración con software embebido
Incorpore su propio algoritmo de control, o bien componentes y controladores de supervisión predefinidos, para evaluar rápidamente el rendimiento de lazo cerrado de todo el vehículo.
Para probar los controladores que se modelen en Simulink y Stateflow, puede comenzar con simulación de model-in-the-loop (MIL). Vincular estos componentes con los modelos de vehículos virtuales es sencillo y una forma eficaz de evaluar los algoritmos durante las etapas iniciales del diseño.
En una fase de desarrollo posterior, incorpore código C/C++ de producción para realizar simulación de software-in-the-loop (SIL). Puede llamar a código C, o compilarlo, a través de las interfaces de C/C++ integradas en Simulink y analizar la cobertura de código en el código importado.
Definición de escenarios de prueba
La simulación con escenas parametrizadas y escenarios de conducción realistas es una parte fundamental del proceso de desarrollo virtual, especialmente de la conducción autónoma, ya que es la única forma práctica de conseguir los miles de millones de kilómetros de pruebas de conducción necesarios para garantizar la seguridad. Con MATLAB, Simulink y herramientas complementarias, puede crear redes de carreteras y marcas viales en 3D complejas de manera interactiva o generar un área de redes de carreteras importando datos de mapas de alta definición y luego agregar actores y trayectorias. Para simular sensores de cámara, radar y LiDAR, puede aprovechar los modelos de sensores que se ejecutan en el entorno Unreal®, realizando cosimulación con Simulink.
Para el desarrollo de sistemas de propulsión electrificados u otras aplicaciones para vehículos tradicionales, tiene a su disposición un conjunto de datos predefinidos de maniobras de conducción o ciclos de conducción estándar que ayudan a evaluar rápidamente el rendimiento del vehículo. Puede modificarlos fácilmente o sintetizar ciclos de conducción personalizados basándose en datos de prueba de flotas registrados en MATLAB.
Más información
- Calibración de la facilidad de conducción objetiva (42:18)
- Escenarios de conducción y sensores virtuales para conducción autónoma
- Simulación de sensores y diseño de escenas virtuales con la app Driving Scenario Designer
- Prueba automatizada de un controlador de seguimiento de carril a través de una serie de escenarios
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Simulación y análisis
El diseño basado en modelos permite detectar y corregir defectos del diseño del sistema en la etapa de modelado. Puede avanzar y retroceder en la simulación para obtener más información sobre el diseño del vehículo y comprender comportamientos inesperados.
Cuando la simulación del modelo de vehículo completo se comporte según lo esperado, optimice el rendimiento y ejecute estudios de simulación masivos para explorar el espacio de diseño o validar el comportamiento del sistema completo. Puede ampliar la simulación de manera muy práctica distribuyendo los trabajos en múltiples núcleos locales, GPU, clusters o la nube para ejecutarlos en paralelo.
Una vez que los resultados de la simulación estén disponibles, revíselos con las herramientas de visualización integradas y las flexibles prestaciones de visualización de datos de MATLAB (6:10). Además, puede automatizar la generación de informes de simulación en función de los estándares de su organización.
Despliegue de la simulación
Puede extender las ventajas de la simulación a otros equipos de trabajo que no sean necesariamente expertos en modelado. Con App Designer, puede crear apps personalizadas y empaquetarlas para distribuirlas en forma de apps de MATLAB, apps de escritorio independientes o apps web.
Para integrar la simulación de vehículo virtual con datos de prueba de flotas de vehículos del mundo real, también tiene la opción de desplegarla en la nube, donde suelen almacenarse datos a gran escala.
Para validar la integración entre hardware y software, puede desplegar el modelo del vehículo completo y realizar pruebas de hardware-in-the-loop (HIL) con productos de generación de código de MathWorks.