车辆动力学虚拟仿真环境平台DYNA4的新特性介绍-电子发烧友网

DYNA4为乘用车和商用车提供各种复杂的仿真模型，包括车辆动力学模型、发动机模型、动力系统模型、电机模型、ADAS传感器和交通环境模型等。用户通过DYNA4可以安全高效地进行功能开发和测试验证，例如可用于开发早期的MIL和SIL仿真环境，或者ECU硬件在环系统（HIL）。基于DYNA4可以实现纵向、横向以及垂向控制的整车级仿真，包含制动、转向、主动悬架等。DYNA4还提供丰富的道路、基础设施及交通环境模型，为驾驶辅助和智能驾驶提供重要的虚拟仿真环境平台。

DYNA4不仅可以和CANoe无缝集成，而且具有高包容性的外部接口，支持与第三方软硬件集成，以及与用户的算法程序集成（Window/Linux）。除了支持传统ECU的IO接口外，还支持目前热门的ADAS及智能驾驶集成，实现将驾驶员的驾驶意图和驾驶行为与DYNA4动力学模型集成验证，例如智驾的车道线保持LKA功能、路径规划、漂移等外部智驾模型等与DYNA4动力学模型集成，支持Window/Linux平台下的诸多语言环境。

针对不同操作环境，量身定制对应的许可证形式

桌面版Desktop Edition

适合于个人仿真研究以及学习

该许可证面向指定的用户和局域网内部设备的用户，需提供电脑用户及电脑物理信息

台架版Test Bench Edition

适用于个人电脑或测试台架上的使用，例如硬件在环

该许可证用于测试台架的设备激活，目前也支持SIL，许可证激活可不绑定于电脑

服务器版本Server Edition

适用于大规模仿真、多运算节点的持续测试任务。DYNA4在没有主界面模式下执行仿真

该许可证可用于项目或团队的网络访问、云端多实例并发的场景

下图为使用DYNA4服务器版本实现CI/CT车辆控制单元持续集成测试。

图1:DYNA4车辆控制单元持续集成测试CI/CT测试

DYNA4模型仿真目标在之前基础上，增加了Linux Executable 以及FMU Linux等的运行模式，具体如下：

Support of Windows 11

Support of CANoe 16

Support of Linux FMU for exporting DYNA4 Simulation Models

Support of Concurrent SimWorkbench 2021.2-1

Support of DYNA4 Linux Executable

全新界面以及参数自检功能

全新的模型参数界面

模型与模型参数的结构树更加清晰，容易理解

紧凑显示项目中已激活的以及可用的测试场景和模型配置

在模型配置和场景视图列表中，双击便可灵活方便地选择并激活所需的模型和场景

报错自检功能

智能提醒错误的信息及对应错误位置，例如模型参数缺失、执行目标未曾编译等

在之前的日志视图基础上，增加了整体潜在的问题的概述

提供快速修复的功能选项

图2:DYNA4全新的模型参数统一界面以及报错自检功能

后处理功能提升

后处理的结果可以快速概览以及分析，全新的视角视图

通过仿真结果界面的条件筛选可以方便快速选择所需的内容

在信号浏览视图里，展开结果文件选择信号来进行数据分析，方便实现多文件的结果比较

结果文件（MDF格式）不需要打开MATLAB即可进行分析

MDF文件记录DYNAanimation动画里面的信号

图3:功能丰富、操作便捷的后处理界面

新增场景库车辆以及新能源汽车示例

新增Tesla Model X的纯电动汽车传动和动力学模型示例，可生动表达传动时功率能量流的动画示意；同时场景里增加诸多3D的整车数模，如下：

Tesla Model X 2016

VW Arteon R Shooting Brake 2021

VW ID Buzz 2023

VW ID Space Vizzion 2023

VW Tiguan R 2021

VW ID.3 2020, VW ID.4 2020

International LTTractor Truck 2018,

Forage Harvester,

Krampe Big Body 650 Carrier Farm Trailer 2017

VW T6 2016

可视化传感器Visible Object Sensor

分类语义分割的功能

可视化传感器

可以输出边界框的二维像素坐标

可以使用对象类别而不仅是单个对象进行分割

分割后的图像仍保持相机图像畸变的状态

Visible Object Sensor和Lidar Sensor检测到的物体类别可以为每个传感器定制，即可以切换甚至过滤掉指定的类别

Visible Object Sensor和Ground Truth Sensor可提供所检测到物体的理想化3D边界框信息

图5:含图像畸变的不同语义分割形式下的类别分割情况

高包容性的外部接口

下图为将DYNA4里的变量接口与CANoe连接，实现了在CANoe里实时控制DYNA4车辆的纵向和横向控制。图中1处为DYNA4底层Simulink与CANoe的接口，2处为CANoe里横纵向控制的面板设置。如果需要ECU的其他信号接口，可以方便地从DYNA4底层Simulink Bus里拉出所需的信号。

图6:DYNA4底层Simulink与CANoe的接口及在CANoe里实现车辆横纵向控制

DYNA4除了CANoe等诸多平台接口支持外，还支持标准的模型交换接口Functional Mock-up Interface（FMI）的形式，可支持Window & Linux下的运行。

以Linux下的C++语言调用为例。首先在模型里拉出所需的接口，然后在DYNA4主界面选择“FMU Linux Export”模式，然后进行编译，再将编译结果拷贝到Linux电脑。下图为Ubuntu 20.04环境下，C++语言程序调用DYNA4的仿真情况。

如需其他语言平台，可以在GitHub里下载对应FMU调用的开源程序。例如，C++语言的开源程序为FMI4cpp，Python程序为PythonFMU，Java程序为FMI4j。整体来说，Linux下调用DYNA4是较为简洁方便的，且并不需要安装额外的依赖库，极大方便客户的算法与DYNA4的模型进行集成仿真测试。

图7:Ubuntu 20.04环境下，C++语言程序调用DYNA4的仿真情况

外部接口集成的应用举例

辅助智能驾驶

含有路径规划的外部驾驶模型集成

不管是车道保持、还是点对点的路径规划智能驾驶，车辆都会去代替/接管驾驶员去进行车辆的驾驶控制。模拟驾驶员对车辆的控制，比较通行的驾驶员算法有MPC（模型预测控制）、LQR（线性二次调节器）及PP（Pure Pursuit）追随预瞄；这里采用郭孔辉院士在《汽车操纵动力学原理》书籍里的“单点预瞄”的思路，在DYNA4动力学里集成，仅作思路的分享。

DYNA4设置过程如下图，1处为从车辆里提取出需要的车辆状态量；2处根据所预设的任意Path，计算车辆位置与目标Path的预瞄点位置和角度的偏差两个输出量；3处为根据“单点预瞄”的思路进行部分修改，求得期望的方向盘转角；4处为对方向盘转向进行限制，规范其合理的变化速率以及上下限值；5处为将外部的方向盘转角再输入给DYNA4整车模型。

图8:含有路径规划的外部驾驶员智驾算法集成_单点预瞄

路径追随的单点预瞄仿真效果如下图，目标Path路径为侧向偏置2m的水平车道，末端是直径20m的圆周；车辆的纵向行为是36km/h的纵向匀速运行，采用DYNA4内部闭环控制；可以看出车辆从原点（0，0）处快速地驶入目标路径，然后在路径末端进行绕圆运动。考虑预瞄算法的本身会导致一些跟随的偏离，整体的路径追随的效果还是不错的。这里整体的算法都是在Simulink内部，当然也可以是在其他平台、其他语言环境下的集成。

图9:路径追随的单点预瞄效果

助力整车“漂移”外部智驾的集成实现

除了让车辆按照智能路径规划智驾以外，还可以让车辆实现高难度动作如“漂移”，这应该也是智驾的一种体现。对于更复杂的驾驶员闭环控制算法“漂移”，所对应的控制算法从输入输出数量以及整体逻辑，都会相对更复杂些。通过匹配提取DYNA4模型里的输入输出接口，可以方便地实现车辆“漂移”的驾驶员模型嵌入。在车辆低附着路面漂移时，车速可以不用过高。通常采用后驱的车进行“漂移”更容易，一般是前轮依然保持附着转向的能力，而后轮进行滑移。如下图可以看出，漂移时，前轮与路径前进方向基本是“平行的”，而后轮基本是滑移状态，有较大的侧偏角，整个车身也是斜的。