แพลตฟอร์มจำลองสำหรับการฝึกอบรมแชสซีที่ควบคุมและเชื่อมต่อได้อย่างชาญฉลาด

ภาพรวมผลิตภัณฑ์:

แพลตฟอร์มจำลองสำหรับการฝึกอบรมระบบช่วงล่างควบคุมอัจฉริยะที่เชื่อมต่อและอัตโนมัติ เป็นสิ่งอำนวยความสะดวกหลักสำหรับการเรียนการสอนและงานวิจัยด้านเทคโนโลยียานยนต์ไร้คนขับ โดยผสานรวมเทคโนโลยีระบบช่วงล่างควบคุมอิเล็กทรอนิกส์เข้ากับฟีเจอร์การเชื่อมต่ออัจฉริยะ ทำให้สามารถมอบสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมตลอดกระบวนการแก่นักศึกษาและวิศวกร ผ่านการจำลองด้วยความแม่นยำสูง การประสานงานของหลายระบบ และการโต้ตอบแบบผสมผสานระหว่างโลกจริงกับโลกเสมือน ระบบขับเคลื่อนอิเล็กทรอนิกส์ความแม่นยำสูง การควบคุมพวงมาลัยอิเล็กทรอนิกส์: ติดตั้งมอเตอร์พวงมาลัยระดับยานยนต์ที่สามารถควบคุมมุมได้ด้วยความแม่นยำ ±0.5 องศา และความเร็วในการหมุนสูงสุด ≥360°/วินาที รองรับการตอบกลับแบบเรียลไทม์ระหว่างคำสั่งพวงมาลัยกับมุมจริง การเบรกอิเล็กทรอนิกส์: ระบบเบรกไฮดรอลิกที่ใช้เวลาเพิ่มแรงดัน ≤200ms (10MPa) สามารถควบคุมแรงดันเบรกแบบลูปปิด เพื่อจำลองฟังก์ชันต่างๆ เช่น ABS, ESP และอื่นๆ การขับเคลื่อนอิเล็กทรอนิกส์: มอเตอร์ล้อ (ฮับมอเตอร์) หรือมอเตอร์ขับเคลื่อนแบบรวมศูนย์ที่มีกำลังระดับกิโลวัตต์ รองรับการควบคุมแบบลูปปิดสองชั้นทั้งแรงบิดและความเร็ว โดยมีเวลาตอบสนองแบบไดนามิก <100ms โมดูลเซนเซอร์หลายชนิดและการสื่อสาร แพลตฟอร์มนี้รวมอุปกรณ์ตรวจจับสภาพแวดล้อม เช่น LiDAR, เรดาร์คลื่นมิลลิเมตร และกล้อง พร้อมรองรับโปรโตคอลการสื่อสารต่างๆ ได้แก่ 5G, C-V2X และ DSRC ตัวอย่างเช่น ระบบทดลองอัจฉริยะที่เชื่อมต่อผ่าน 5G ของซูโจว หยุนเจียง มาพร้อมโมดูลระบุตำแหน่งแบบหลายโหมด (Beidou + GPS + GLONASS) ที่ให้ความแม่นยำระดับเซนติเมตร และรองรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างยานพาหนะกับโครงสร้างพื้นฐานในสถานการณ์ V2X โมเดลระดับไฮเอนด์บางรุ่น (เช่น , LG-IEV04) ยังมีระบบนำทางในตัวที่รวมข้อมูลจาก IMU และ GNSS เพื่อการระบุตำแหน่งที่มีความแม่นยำสูง อินเตอร์เฟซเปิดและการพัฒนาเพิ่มเติม: อินเตอร์เฟซฮาร์ดแวร์ (เช่น , CAN, Ethernet) และโปรโตคอลซอฟต์แวร์ ( อี . g , ROS, AUTOSAR ) มักเปิดให้ใช้งานเพื่อรองรับอัลกอริทึมที่ผู้ใช้กำหนดเองและฟังก์ชันการขยายต่างๆ ตัวอย่างเช่น ยูนิตควบคุมรถ (Vehicle Control Unit - VCU) จัดเตรียมเครื่องมือสำหรับแปลผลไฟล์ DBC ซึ่งช่วยให้นักศึกษาสามารถสร้างรหัสโปรโตคอลการควบคุม และเขียนลงในตัวควบคุมเพื่อใช้กลยุทธ์การควบคุมเฉพาะบุคคลได้ แพลตฟอร์มบางตัว เช่น รุ่น TC-XKD ยังเปิดอินเตอร์เฟซของตัวควบคุมระดับพื้นฐาน เพื่อให้สามารถผสานรวมกับชุดระบบขับขี่อัตโนมัติที่พัฒนาขึ้นเองได้ III. การประยุกต์ใช้ในการเรียนการสอนและสถานการณ์ฝึกอบรม ระบบหลักสูตรและโครงการปฏิบัติจริง การเรียนการสอนพื้นฐาน: ครอบคลุมการทดลองเบื้องต้น เช่น การทำความเข้าใจโครงสร้างหน่วยควบคุมรถ การปรับเทียบเซ็นเซอร์ และการวิเคราะห์โปรโตคอล CAN bus ตัวอย่างเช่น โดยการถอดประกอบระบบควบคุมพวงมาลัย นักศึกษาสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับกลไกของมอเตอร์และเซ็นเซอร์แรงบิด พร้อมทั้งฝึกการประกอบและการแก้ไขปัญหาข้อผิดพลาดขั้นสูง: เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบยืนยันอัลกอริทึมการขับขี่อัตโนมัติ ( อี . g , การวางแผนเส้นทาง การควบคุมการตัดสินใจ การรวมข้อมูลจากหลายเซนเซอร์ และการพัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารผ่านเครือข่าย ตัวอย่างเช่น การใช้แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สอย่าง Autoware และ Apollo นักเรียนสามารถพัฒนาฟังก์ชันการรักษารถให้อยู่ในช่องจราจรและการจอดรถอัตโนมัติ โครงการแบบบูรณาการ: รวมถึงการแข่งขันยานยนต์อัจฉริยะที่เชื่อมต่อกัน และงานวิจัยและพัฒนาร่วมระหว่างอุตสาหกรรมกับสถาบันการศึกษา ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มการฝึกอบรมของวิทยาลัยเทคนิคเครื่องกลกว่างตง ซึ่งรองรับการทดลองด้านการประสานงานระหว่างยานพาหนะกับโครงสร้างพื้นฐานถนน โดยนักเรียนออกแบบโซลูชันการสื่อสาร V2X และปรับปรุงกลยุทธ์การควบคุมความร่วมมือของยานพาหนะ รูปแบบการสอนและการสนับสนุนทรัพยากร แพลตฟอร์มโดยทั่วไปจะมาพร้อมกับคลังทรัพยากรการสอน ซึ่งประกอบด้วยคู่มือปฏิบัติการในห้องปฏิบัติการ กรณีจำลองสถานการณ์ ตัวอย่างรหัสโปรแกรม เป็นต้น ตัวอย่างเช่น ระบบการสอนแบบร่วมมือของบริษัทจงฉีเหิงไท่ ที่นำเสนอหลักสูตรแบบครบวงจร "การรับรู้-หลักการ-การทดสอบ-การวินิจฉัยข้อผิดพลาด" ครอบคลุมโมดูลต่างๆ เช่น การติดตั้งและปรับเทียบ LiDAR และการดีบักแชสซีแบบควบคุมด้วยสาย สистемจะอัปเดตหลักสูตรการฝึกปฏิบัติทุกปี (รวมถึงการสอนเรดาร์มิลลิเมตรเวฟ 4 มิติ) ผลิตภัณฑ์บางประเภท เช่น แพลตฟอร์มจำลองของซานตงไผเมิ่ง ยังรองรับการฝึกอบรมเสมือนจริงผ่าน Web3D ทำให้นักเรียนสามารถเข้าถึงหลักสูตรได้จากระยะไกลผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ซึ่งช่วยลดข้อจำกัดด้านเวลาและสถานที่