[26]。4.2.3基于NI-PXI的仿真試驗平臺顯然，在使用Windows操作系統(tǒng)(OS)的計算機上不能保證實時模擬。硬件和HIL仿真中的虛擬模型之間的實時交互是通過使用一個上載仿真模型的獨立或?qū)Ｓ玫目刂破骷肀ＷC的。美國\o"國家儀器"國家儀器有限公司（NI公司），率先上市應(yīng)用了一種基于PXI的實時仿真平臺。PXI系統(tǒng)提供了高性能的模塊化儀器和豐富的I/O，這些I/O具有專用的同步功能和主要的軟件功能，NI是PXI行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，提供種類豐富的產(chǎn)品和服務(wù)。PXI系統(tǒng)由三個主要的硬件組件組成：機箱、控制器和自定義模塊。PXI系統(tǒng)還可以與NI自研發(fā)的數(shù)款軟件聯(lián)合進行使用，除了PXI作為控制器，還需要工業(yè)控制計算機、下位機等作為硬件及軟件支持。圖4.5仿真試驗平臺整體外觀部分硬件模塊如下：1、主動轉(zhuǎn)向控制器功能：控制轉(zhuǎn)向助力電機輸出轉(zhuǎn)矩。圖4.6轉(zhuǎn)向控制器2、轉(zhuǎn)向管柱集成（包括轉(zhuǎn)向助力電動機（有刷）、方向盤轉(zhuǎn)向角傳感器）功能：轉(zhuǎn)向電動機是系統(tǒng)中的執(zhí)行器件，其在轉(zhuǎn)向控制器的控制下，根據(jù)ECU的控制指令來將電能轉(zhuǎn)換為機械能，并給予輸出適合的轉(zhuǎn)矩，以實現(xiàn)轉(zhuǎn)向功能；轉(zhuǎn)向角傳感器設(shè)置的目的是為了便于實時采集和監(jiān)測管柱轉(zhuǎn)過的角度。圖4.7轉(zhuǎn)向管柱集成裝置3、轉(zhuǎn)向軸、聯(lián)軸器、萬向節(jié)功能：在試驗臺架中，其設(shè)置目的是為了將轉(zhuǎn)向系統(tǒng)與模擬負載系統(tǒng)進行合適的聯(lián)接，并讓負載可以正確施加到臺架的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。圖4.8轉(zhuǎn)向軸、聯(lián)軸器及萬向節(jié)組合件4.3本章小結(jié)本章主要介紹了在LabVIEW和CarSim軟件中建立車輛動力學(xué)仿真平臺及預(yù)測控制算法的主要搭建步驟，在CarSim軟件中設(shè)定車輛模型的仿真參數(shù)，建立道路仿真模型；在LabVIEW軟件中對程序的前面板進行設(shè)計，對控制算法進行開發(fā)。對硬件在環(huán)仿真試驗平臺進行了概述，簡述了其在實際應(yīng)用中優(yōu)勢，最后介紹了試驗平臺的總體方案。第五章超車軌跡預(yù)測仿真及結(jié)果分析5.1工作原理仿真平臺的是基于DAQ和CAN卡進行數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)?。DAQ卡，即數(shù)據(jù)采集卡；CAN卡是通過CAN總線來收集各個節(jié)點上的有效數(shù)據(jù)。CarSim是整個閉環(huán)仿真控制系統(tǒng)的起點，首先按照測試需求在CarSim中對整車仿真模型和道路仿真模型的參數(shù)進行設(shè)置，搭建起具體的超車仿真模型和超車場景。通過數(shù)據(jù)采集和傳輸接口對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，對通信接口進行設(shè)置和調(diào)試，實現(xiàn)軟硬件的聯(lián)合交互。CarSim通過聯(lián)合仿真接口與LabVIEW進行聯(lián)合仿真，LabVIEW除了作為超車控制策略的建模平臺，還用以發(fā)送控制信號來對轉(zhuǎn)向助力電動機等硬件實物進行控制，并通過傳感器采集對應(yīng)的反饋信號，并最終實現(xiàn)對試驗臺的轉(zhuǎn)向盤進行控制。具體的仿真原理如下圖所示，通過加入硬件實物以實現(xiàn)硬件在環(huán)仿真，在數(shù)據(jù)傳輸采集裝置的配合下，最終形成閉環(huán)控制仿真模型。圖5.1硬件在環(huán)試驗原理圖5.2試驗結(jié)果及分析在Carsim軟件中可以對車輛的各種參數(shù)和道路環(huán)境進行自定義設(shè)置，即可以在任意指定的仿真工況下對算法和模型進行實際校驗，進而相對客觀地來判斷駕駛員預(yù)瞄跟隨算法預(yù)測的準確性?，F(xiàn)對車輛在城市道路80km/h下的工況進行硬件在環(huán)仿真試驗，超車輔助控制系統(tǒng)的路徑預(yù)測仿真結(jié)果如下：圖5.2路徑預(yù)測仿真結(jié)果圖5.3超車車輛前輪轉(zhuǎn)角變化圖5.4超車車輛側(cè)偏角變化圖5.5超車車輛側(cè)向加速度變化圖5.6超車車輛側(cè)傾角變化圖5.7超車車輛橫擺角速度變化圖5.8超車車輛所受豎直方向力變化由圖5.2可以看出，在指定道路仿真車輛以80km/h的運行工況下，超車車輛實際行駛的軌跡與預(yù)瞄控制器的預(yù)期規(guī)劃路徑基本一致，說明超車軌跡預(yù)測控制器有著較為良好的預(yù)測跟隨效果。由圖5.3、圖5.4、圖5.5、圖5.6來和圖5.7看，車輛前輪轉(zhuǎn)角、側(cè)偏角、側(cè)向加速度、側(cè)傾角、橫擺角速度的圖像變化也基本符合超車換道工況下的超車車輛的典型運動學(xué)特性，由圖5.8來看，超車時車輛前后輪所受到的豎直方向的力，也在車輛的正常變化范圍之內(nèi)，更加說明了超車軌跡預(yù)測控制器能夠精確預(yù)測跟隨控制。5.3本章小結(jié)本章主要對超車模型和控制策略進行硬件在環(huán)仿真測試，仿真系統(tǒng)的工作原理和閉環(huán)仿真控制做了介紹。對試驗的結(jié)果如車輛側(cè)偏角變化、橫擺角速度變化、側(cè)傾角變化等進行了分析。證明了仿真試驗的結(jié)果符合預(yù)期的要求，預(yù)測控制器可以準確預(yù)測超車軌跡。參考文獻PapakostopoulosV,NathanaelD,PortouliE,etal.Theeffectsofchangesinthetrafficsceneduringovertaking[J].AccidentAnalysis&Prevention,2015,79:126-132.GhodsAH,SaccomannoFF.Developmentandevaluationofamicroscopicovertakinggapacceptancemodelfortwo-lanehighways[J].Canadianjournalofcivilengineering,2016,43(6):573-582.YouF,ZhangR,LieG,etal.Trajectoryplanningandtrackingcontrolforautonomouslanechangemaneuverbasedonthecooperativevehicleinfrastructuresystem[J].ExpertSystemswithApplications,2015,42(14):5932-5946.DixitS,FallahS,MontanaroU,etal.Trajectoryplanningandtrackingforautonomousovertaking:State-of-the-artandfutureprospects[J].AnnualReviewsinControl,2018,45:76-86.MoC,LiY,ZhengL.Simulationandanalysisonovertakingsafetyassistancesystembasedonvehicle-to-vehiclecommunication[J].AutomotiveInnovation,2018,1(2):158-166.MontemerloM,BeckerJ,BhatS,etal.Junior:Thestanfordentryintheurbanchallenge[J].JournaloffieldRobotics,2008,25(9):569-597.GongJ,XuY,LuC,etal.Decision-makingmodelofovertakingbehaviorforautomateddrivingonfreeways[C]//2016IEEEInternationalConferenceonVehicularElectronicsandSafety(ICVES).IEEE,2016:1-6.BasjaruddinNC,SaefudinD,RakhmanE,etal.Overtakingassistantsystembasedonfuzzylogic[J].Telkomnika,2015,13(1):76.NaranjoJE,SoteloMA,GonzalezC,etal.Usingfuzzylogicinautomatedvehiclecontrol[J].IEEEintelligentsystems,2007,22(1):36-45.SchmidtKW.Cooperativeadaptivecruisecontrolforvehiclefollowingduringlanechanges[J].IFAC-PapersOnLine,2017,50(1):12582-12587.LattaruloR,MarcanoM,PérezJ.Overtakingmaneuverforautomateddrivingusingvirtualenvironments[C]//InternationalConferenceonComputerAidedSystemsTheory.Springer,Cham,2017:446-453.ZhangG,ZhangM.InnovationinNewEnergyVehicles-TakeNIOasanExample[J].蘇大軍.車路協(xié)同下智能車安全超車控制研究[D].天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué),2018.于永杰.汽車主動避撞系統(tǒng)控制策略研究[D].長安大學(xué),2019.滿緒民.高速公路智能車輛自動超車控制研究[D].山東理工大學(xué),2018.閆堯,李春書,唐風敏.基于五次多項式模型的自主車輛換道軌跡規(guī)劃[J].機械設(shè)計,2019,36(08):42-47.賀巖松,李興泉,徐中明.基于駕駛員模型的車輛控制系統(tǒng)操縱穩(wěn)定性評價[J].重慶大學(xué)學(xué)報,2008(10):1098-1102.黃錫昌,宗志堅.基于改進預(yù)瞄跟隨算法的電動車智能轉(zhuǎn)向控制[J].中國機械工程,2014,25(14):1984-1987.陳無畏,談東奎,汪洪波,王家恩,夏光.一類基于軌跡預(yù)測的駕駛員方向控制模型[J].機械工程學(xué)報,2016,52(14):106-115.趙偉平.汽車操縱性與運動穩(wěn)定性的聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計[D].南京航空航天大學(xué),2005.崔耀先.基于電子制動的客車穩(wěn)定性控制策略開發(fā)及驗證[D].吉林大學(xué),2016.陳樹學(xué).LabVIEW寶典[M].北京：電子工業(yè)出版社,2011.王建鋒,李平.基于多信息融合的車輛狀態(tài)參數(shù)估計[J].計算機仿真,2013,30(11):131-136.EsfandyariMJ,YazdiM,VEsfahanian,etal.ALow-CostSinglePCBasedHiLSimulationPlatformforVerificationofTheHybridElectricVehicleCont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