泛亚汽车：智能线控底盘架构与实践

2024年11月28日，在第四届汽车智能底盘大会上，泛亚汽车技术中心底盘架构高级经理齐钢表示，在系统架构方面，智能底盘正逐步向中央集中式电子架构演进，为软硬件及通信提供了基础设施。执行器架构从机械液压系统向电动化、智能化、线控化方向发展，如线控制动EMB、线控转向等。此外，智能底盘还涉及多模式线控转向、主动悬架等关键技术的研发，以及高度集成化的线控底盘和e-Corner等新构型的探索。

齐钢指出，未来智能底盘的研究重点将包括多目标协同优化、车联网与多元信息融合、异构执行器控制分配与异构冗余设计等方面。同时，人工智能和机器学习将在模型构建、算法优化、集成开发以及智能化测试等环节将发挥重要作用。

泛亚汽车技术中心底盘架构高级经理

以下为演讲内容整理:

当前，智能线控底盘备受瞩目，其背后的原因是多方面的。一是它符合国家战略需求，二是电动化和智能化技术的快速发展为汽车产业带来了历史机遇。当前，消费者对智能化、个性化的需求增长，推动了车辆性能与安全标准的提升，成为智能底盘研究与产业升级的内在动力。

智能底盘发展呈现多个重要方向:执行器线控化是关键，涵盖制动、转向、悬架等领域，与智能驾驶域、智能座舱深度整合，结合800V高压系统和48V执行器，提升了系统效率和响应速度。电子架构与控制集中化趋势显著，形成机械、电子、智能技术深度融合的智能底盘。跨域融合丰富了功能体验，增强了系统安全冗余。AI技术的引入加速了产品研发与验证进程，特别是AI驱动的跨域虚拟测试。智能底盘新构型多样灵活，如滑板底盘和e-Corner角模块等。

图源:演讲嘉宾素材

此外，中央集中式的电子架构为智能底盘发展提供了坚实的软硬件及通信基础设施。智能底盘作为底盘执行系统与智能驾驶域上层规划间的桥梁，负责接收并解析智能驾驶域的信号与任务，通过协同仲裁各执行器，实现对转向、制动、驱动、悬架等系统的智能闭环控制，确保车辆精确跟随预设轨迹，拓展动力学边界，提供丰富的安全冗余功能。执行器架构经历了诸多变革，未来，执行器架构将进一步向高度集成的底盘模块发展。

线控制动系统近期取得显著进展，尤其是GB21670标准的正式实施。该标准修订会议全票通过了对ETBS/EMB相关条目的全面修订，并提交至工信部。修订内容涵盖制动系统特性、整车性能及冗余供电标准。

EMB的未来发展需产业链共同努力，推动其规模化生产与实际应用。当前，复合线控制动技术成为趋势，强调驱动与制动的高度融合。未来工作重心在于完善电机制动与摩擦制动间的双模制动协同，增强系统可靠性，优化轮边热管理策略，提升控制精度与稳定性，强化安全冗余控制。

图源:演讲嘉宾素材

转向系统法规层面亦有新进展，欧盟7065和9725号法规草案已修订，我国GB17675亦更新，取消“不得采用全动力转向机构”的强制性要求，为线控转向预留空间。线控转向系统研发方面，已完成系统开发与软件设计，制造了样车，并对功能开发与安全冗余等领域进行前瞻性研究。

从智能底盘整体视角看，转向系统应探索多模式线控转向潜力，包括传统模式与创新方式，如利用驱动系统提供额外转向力矩，甚至利用主动悬架产生的侧倾力。未来需加强功能安全与系统安全的集成设计，强化多模式转向的精确可控性，提升操作稳定性，优化极限工况下的控制策略。这些努力将推动线控制动与转向系统的进一步发展，为智能底盘的集成与优化奠定坚实基础。

悬架系统领域发展迅猛，尤其是半主动悬架与空气弹簧配置率显著提升，市场占有率快速攀升。主动悬架技术因能进一步提升车辆舒适性与稳定性而成为研发热点，纯主动悬架系统配合预瞄技术可实现车身高度、刚度及阻尼的全面调节。当前，主动悬架主要形式包括阀泵液压式、基于直线电机的方案及全主动稳定杆方案。

未来，需深入探讨新型构型带来的新研究方向。线控化执行器如转向系统、主动悬架及驱动系统简化了整车运动键与连接键，为小型车辆底盘与三电系统物理融合提供条件，实现上下解耦，促进前、中、后三段式结构开发。高度集成化的线控底盘在特定场景中展现高通用性与快速迭代优势，智能e-Corner模块被视为下一代执行器方案。

图源:演讲嘉宾素材

控制器架构正经历从分布式向域控、域融合、跨域融合转型，并逐步向中央电脑与区域控制器结合架构迈进。此过程中集成度提升，电子架构功能与效率增强，为功能拓展奠定基础。软件架构方面，分布式软件架构整合服务于特定应用场景，实现底盘协同控制与智能执行控制。上层控制实现解耦化开发，提升系统灵活性与可维护性。

产业链中，我们追求与合作伙伴分工合作，实现全栈可控的合作模式。协同控制的核心议题是控制方法，智能底盘需不断拓展动力学边界，对控制理论与方法提出挑战。学术界与产业界提出多种控制方法，如经典与现代控制理论解决非线性、时变外部扰动及多目标优化等挑战。系统非线性处理时，模型精确度难以保证，控制复杂度、实时性与计算负担增加；时变特性体现在整车动力学参数与速度随时间、环境变化，加剧系统复杂性与控制难度。

面对外部扰动，如路面、交通及气候变化等不确定性因素，智能底盘需采用鲁棒性、自适应控制等方法提升控制稳健性。尽管在车辆动力学控制算法上已有一定成果，但仍面临多子系统协调、多目标优化等复杂模型挑战。应对这些，需灵活运用PID控制、非线性PID、最优控制、反馈线性化及滑模控制等方法，同时警惕过度依赖复杂新算法，追求简单实用、高效的控制方法。

智能底盘协同控制是未来主流趋势。与供应商合作中，我们采取分层开发策略，提升开发效率，为合作伙伴提供广阔选择空间。从车辆便利性、舒适性、动力学稳定性及效率控制等维度出发，可拓展多样化应用场景，满足用户多元化需求。

为此，我们建立了底盘Q实验室，涵盖自动系统、转向、悬架及驾驶员在环全方位开发环境，开展智能底盘软硬件强化测试、驾驶员在环HIL/MIL开发、标定虚拟开发及自主算法集成测试等关键工作。此外，实验室还能助力解决细微问题，如空气弹簧和悬架升降速度设定，通过驾驶员在环测试台架调整参数，基于客户调研使功能开发指标设定有据可依。

图源:演讲嘉宾素材

未来，智能底盘研究需关注多目标协同优化，车联网环境下多元信息融合与关键状态参数准确估计，以及异构执行器控制分配策略与异构冗余设计、故障检测诊断技术完善等关键点。这些对于提升智能底盘安全性至关重要。通过不断探索与实践，我们将推动智能底盘技术不断向前发展，为用户提供更安全、舒适、高效的出行体验。同时，加强与合作伙伴的分工合作，共同推动智能底盘技术的创新与突破。