HL Mando 对线控转向系统自动执行耐久性测试
自定义 App 助力改进电动汽车和自动驾驶汽车的安全测试
“我搜索了很多开源编程语言，但它们都需要用户具备专业知识才能使用。然后，我就注意到了 MATLAB 中的 Vehicle Network Toolbox，它包含我需要的所有功能。”
关键成果
- MATLAB 和 Simulink 使非软件工程师能够开发特定于领域的程序以进行耐久性测试
- Vehicle Network Toolbox 支持自动执行和远程执行耐久性测试
- MATLAB 提高了耐久性测试数据预处理和后处理的效率，而使用 MATLAB 开发的自定义 App 提供了经济高效的解决方案以改进测试
HL Mando 是开发电动汽车和自动驾驶汽车安全组件的全球领导者，其产品包括线控转向解决方案。测试这些转向系统的耐久性对安全至关重要，但与测试传统机械转向系统相比，该项测试可能更具挑战性。例如，线控转向需要数字传感器来检测驾驶环境或转动车轮时施加的扭矩。
由于测试这些传感器的耐久性可能既费时又费钱，HL Mando 的工程师一直在寻求一种自动化解决方案，最后发现 MATLAB® 和 Simulink® 能够完美解决问题。该团队使用 App 设计工具和 Vehicle Network Toolbox™ 即可在内部设计 App，而无需事先具备软件工程经验。
这些 App 使用 Vehicle Network Toolbox XCP 的通信功能来实时监控测试数据，如负载数据、车辆环境的几何数据和压力数据。Vehicle Network Toolbox 用于测量来自线控传感器的内部扭矩值，以及 ECU 中的温度和内部标定值。此外，Data Acquisition Toolbox™ 用于获取外部信号，如加速度计读数和驾驶舱内温度。MATLAB 还有助于对数据进行预处理和后处理并进行分析，以从测试中提取参数和波形。这些解决方案提高了测试的可靠性，并使其成本效益更高。
