Plataforma de simulación para plataforma de entrenamiento de chasis inteligente, conectado y controlado

Descripción del producto:

La plataforma de simulación para la formación en chasis de control automatizado, conectado e inteligente sirve como instalación fundamental para la enseñanza e I+D en tecnología de vehículos autónomos. Al integrar la tecnología de chasis de control electrónico con funciones de conectividad inteligente, proporciona a estudiantes e ingenieros un entorno de formación de proceso completo mediante simulación de alta precisión, coordinación multisistema e interacción virtual-real. Sistema de accionamiento electrónico de alta precisión: Dirección electrónica: Equipada con motores de dirección de calidad automotriz que alcanzan una precisión de control angular de ±0,5 grados y velocidad máxima de giro ≥360°/s, soportando retroalimentación en tiempo real entre los comandos del volante y los ángulos reales. Frenado electrónico: Sistema de frenos hidráulicos con tiempo de presurización ≤200 ms (10 MPa), que permite el control en bucle cerrado de la presión de frenado para simular funciones ABS, ESP y otras. Propulsión electrónica: Motor central o motor en buje con potencia del orden de kilovatios, que admite control dual en bucle cerrado de par y velocidad, con un tiempo de respuesta dinámica <100 ms. Módulo multisensores y de comunicación: La plataforma integra dispositivos de detección ambiental como LiDAR, radar de onda milimétrica y cámaras, y soporta protocolos de comunicación como 5G, C-V2X y DSRC. Por ejemplo, el sistema experimental inteligente conectado 5G de Suzhou Yunjiang incluye un módulo de posicionamiento multimodal (Beidou + GPS + GLONASS) con precisión centimétrica, además de soportar el intercambio de datos de coordinación vehículo-vía en escenarios V2X. Algunos modelos de gama alta (p. ej. , LG-IEV04) también incorporan sistemas de navegación integrados que combinan datos del IMU y del GNSS para un posicionamiento de alta precisión. Interfaces abiertas y desarrollo secundario: interfaces de hardware (p. ej. , CAN, Ethernet) y protocolos de software ( e . g. , ROS, AUTOSAR ) suelen estar abiertos para admitir algoritmos definidos por el usuario y extensiones funcionales. Por ejemplo, la Unidad de Control del Vehículo (VCU) proporciona una herramienta de análisis de archivos DBC, permitiendo a los estudiantes generar código de protocolo de control y escribirlo en el controlador para estrategias de control personalizadas. Algunas plataformas, como el modelo TC-XKD, incluso abren sus interfaces subyacentes del controlador, permitiendo la integración con kits de conducción autónoma desarrollados personalmente. III. Aplicaciones Docentes y Escenarios de Entrenamiento Sistema de Currículo y Proyectos Prácticos Instrucción Básica: Incluye experimentos fundamentales como la comprensión de las estructuras de la unidad de control del vehículo, calibración de sensores y análisis del protocolo del bus CAN. Por ejemplo, al desmontar un sistema de control de dirección, los estudiantes pueden aprender los mecanismos del motor y del sensor de par, mientras realizan montaje y depuración. Entrenamiento Avanzado: Implica la verificación de algoritmos de conducción autónoma ( e . g. , planificación de trayectorias, control de toma de decisiones), fusión multisensorial y desarrollo de protocolos de comunicación de red. Por ejemplo, utilizando plataformas de código abierto como Autoware y Apollo, los estudiantes pueden desarrollar funciones de mantenimiento de carril y estacionamiento automático. Proyectos integrales: incluyen competiciones de vehículos inteligentes y conectados, así como proyectos conjuntos de I+D entre la industria y el ámbito académico. Por ejemplo, la plataforma de formación del Colegio Técnico Mecánico de Guangdong permite realizar experimentos de coordinación vehículo-vía, en los que los estudiantes diseñan soluciones de comunicación V2X y optimizan estrategias de control colaborativo entre vehículos. Modelos educativos y soporte de recursos La plataforma generalmente incluye una biblioteca de recursos didácticos con manuales de laboratorio, casos de simulación, ejemplos de código, etc. Por ejemplo, el sistema de enseñanza colaborativa de Zhongqi Hengtai ofrece un currículo integral de "Conocimiento-Principios-Pruebas-Diagnóstico de fallos", que abarca módulos como la instalación y calibración de LiDAR, y la depuración de chasis con control por línea. El sistema actualiza anualmente los programas de prácticas (incluyendo instrucciones sobre radar milimétrico 4D). Algunos productos, como las plataformas de simulación de Shandong Paimeng, incluso admiten entrenamiento virtual Web3D, permitiendo a los estudiantes acceder a cursos de forma remota mediante navegadores web, superando así las limitaciones de tiempo y espacio.