Les véhicules virtuels consistent en un modèle de niveau système qui capture les principes physiques et les comportements du système de contrôle d'un véhicule. En utilisant des véhicules virtuels à dynamique longitudinale, vous pouvez évaluer l'autonomie, la consommation de carburant, l'accélération et les capacités de remorquage. Les véhicules virtuels à dynamique latérale vous permettent de vous concentrer sur les caractéristiques du freinage, de la suspension et de la direction. Vous pouvez utiliser ces modèles pour optimiser la consommation d'énergie et les performances thermiques tout en améliorant la conduite, la maniabilité et le confort du conducteur. Les modèles vous aident à définir les objectifs, à dimensionner les composants, à développer des algorithmes de contrôle, à valider le software et à effectuer des tests virtuels, réduisant ainsi le besoin de prototypes physiques. Une fois que les véhicules sont en service, vous pouvez utiliser les données en streaming pour créer des modèles basés sur les données ou des jumeaux numériques afin de tester des améliorations potentielles à l'aide de ces modèles avant de déployer des mises à jour.
« La simulation de divers scénarios de test avec des véhicules virtuels n'est pas seulement moins coûteuse que les tests physiques, c'est aussi une nécessité absolue pour accélérer le développement des véhicules. »
Utiliser Simulink pour les simulations de véhicules virtuels
Créer des modèles de véhicule
L'application Virtual Vehicle Composer (VVC) vous permet de créer un modèle de véhicule adapté à l'architecture de votre groupe motopropulseur. Vous pouvez choisir des options telles que le véhicule électrique à batterie (BEV), le moteur à combustion interne (ICE) ou le véhicule électrique hybride (HEV). Vous disposez également d'autres options de personnalisation avec les composants des bibliothèques électriques, mécaniques, fluides, thermiques et multibody. Pour la conduite autonome, vous pouvez intégrer des modèles de capteurs tels que des caméras et des capteurs LiDAR au modèle généré par l'application VVC. VVC se connecte à des bibliothèques personnalisées et s'intègre à Simulink, avec le support de Functional Mock-Up Interface (FMI) pour une meilleure interopérabilité.
Intégrer le software embarqué
Vous pouvez utiliser des contrôleurs prédéfinis pour évaluer les performances en boucle fermée de votre véhicule ou les personnaliser à l'aide de vos algorithmes propriétaires. Pour tester des contrôleurs modélisés dans Simulink et Stateflow, commencez par la simulation Model-in-the-Loop (MIL). La taille du modèle peut augmenter au fur et à mesure que des contrôleurs personnalisés sont intégrés. Il est essentiel de suivre les bonnes pratiques pour les modèles à grande échelle afin que cette complexité soit bien gérée.
Dans les phases plus avancées du développement, vous pouvez fournir du code C/C++ de production pour une simulation Software-in-the-Loop (SIL). Vous pouvez appeler ou compiler du code C via les interfaces C/C++ prédéfinies dans Simulink et analyser la couverture du code dans le code importé.
En savoir plus
- Bonnes pratiques pour la création de grands modèles, depuis les composants jusqu'aux systèmes complexes (26:13)
- Série de webinars sur les bonnes pratiques de modélisation à grande échelle dans Simulink
- Intégration de code C/C++ avec création de blocs et de blocksets
- Gérer des projets dans MATLAB et Simulink
- Intégration de code C dans MATLAB et Simulink pour contrôler une interface externe
Paramétrer et valider le modèle
Après l'intégration des contrôles embarqués, l'étape suivante consiste à paramétrer le modèle conformément au poids du véhicule, à la traînée aérodynamique, à la résistance de roulement des pneus, ainsi qu’à l'efficacité et l'inertie des composants. Vous pouvez utiliser Powertrain Blockset et Vehicle Dynamics Blockset pour accéder aux paramètres critiques, et Model-Based Calibration Toolbox pour automatiser l'ajustement et l'étalonnage du modèle relatifs à l'efficacité du moteur et au paramétrage de la batterie. Une fois le modèle paramétré, la comparaison des résultats simulés avec les données d'un véhicule réel peut fournir des indications supplémentaires sur les capacités du modèle et la précision des résultats.
Pour cela, MathWorks, en collaboration avec FEV North America, a validé le modèle en utilisant les données réelles du catalogue de benchmarking de FEV. FEV a paramétré le modèle et l'a simulé avec les mêmes cycles de conduite que le véhicule de référence, et a obtenu des résultats à quelques pourcents près conformes aux données de test.
Définir des scénarios de test, simuler et analyser les résultats
Une suite de manœuvres de conduite prédéfinies ou de données de cycle de conduite standard est disponible pour le développement de groupes motopropulseurs électriques, hybrides ou conventionnels. Pour la conduite autonome, vous pouvez créer de manière interactive des réseaux routiers et des marquages complexes 3D. Vous pouvez également générer une zone de réseaux routiers en important des données cartographiques haute définition, puis en ajoutant des acteurs et des trajectoires. Pour simuler des capteurs caméra, radar et LiDAR, vous pouvez utiliser des modèles de capteurs qui s'exécutent dans l'environnement Unreal® en les cosimulant avec Simulink.
Lorsque la simulation du modèle complet du véhicule se comporte comme prévu, optimisez les performances et exécutez des études de simulation massives pour explorer l'espace de design ou valider l'ensemble du comportement du système. Vous pouvez exécuter votre simulation à plus grande échelle en distribuant les tâches sur des processeurs multicœurs, des GPU ou des clusters locaux, ou sur le cloud, pour une exécution en parallèle. Une fois que les résultats de la simulation sont disponibles, examinez-les grâce aux outils de visualisation intégrés et aux capacités de visualisation de données flexibles de MATLAB. Vous pouvez également automatiser la génération de rapports pour vos simulations sur la base des standards en vigueur dans votre organisation.
En savoir plus
- MATLAB Live Editor
- Simulation Manager
- Tester automatiquement le contrôleur de suivi des voies de circulation avec une série de scénarios
- Calibrage objectif de la motricité (42:18)
- Visualisation des données avec MATLAB (6:10)
- Simulation de scénarios pour la conduite autonome avec MATLAB, Simulink et RoadRunner (16:05)
Déployer et démocratiser les simulations
Vous pouvez étendre les avantages de la simulation à des équipes plus larges qui ne sont pas nécessairement expertes en modélisation. Avec App Designer, vous pouvez créer des applications personnalisées et les packager pour être distribuées en tant qu'applications MATLAB, applications desktop autonomes ou applications web.
Pour intégrer votre simulation de véhicule virtuel aux données de test d’une flotte de véhicules réels, vous avez également l’option de la déployer dans le cloud. Vous pouvez également déployer des modèles de véhicules complets pour effectuer des tests Hardware-in-the-Loop (HIL) avec les produits de génération de code MATLAB afin de valider l'intégration hardware/software.