智能底盤是汽車電動化和智能化趨勢下的關鍵創新點，它涉及到三電系統的集成、機械部件的精簡以及電控能力的增強。隨著輔助駕駛系統（如 ACC、AEB）的普及和自動駕駛技術的發展，智能底盤需要適應越來越多的使用場景，同時提供更高水平的安全性和舒適性。

在傳統汽車設計中，底盤系統被劃分為驅動、制動、轉向和懸掛四個獨立的子系統，這種設計導致了信息孤島、設計目標不一致、調校工作量大和控制失穩的問題。各子系統追求不同的優化目標，缺乏有效的信息共享和協調，使得整車性能優化和調校變得復雜。為解決這些問題，引入了底盤集成控制（ICC）和車輛域控制（VDC）等先進控制策略，通過實現各子系統間的信息共享和協調，統一優化目標，顯著提升整車性能，減少調校工作量，并降低控制失穩的風險，推動了汽車技術向智能化和高效化方向發展。

因此，目前底盤域控中，業界都在關注底盤系統的運動集成控制。比如將驅動扭矩矢量控制和驅動/制動控制結合，通過對扭矩的合理分配，充分挖掘車輛加速潛能，發揮彎道極限，優化動態響應。

面對這樣的挑戰， 對車輛底盤開發工具提出了兩個挑戰。一個是虛擬仿真能力，另一個是架構設計工作流的支持。

架構設計工作流的支持：

為了管理和優化底盤系統中的復雜交互，需要有一個支持多學科協作的架構設計工作流。這涉及到從概念設計到最終驗證的全過程，包括需求收集、系統建模、性能評估、設計優化、原型開發和測試驗證等多個階段。一個有效的工作流能夠確保不同工程領域（如機械、電子、軟件）的專家能夠緊密合作，共同解決設計中的跨學科挑戰。

虛擬仿真能力：

高級的虛擬仿真能力是應對復雜車輛動力學交互的關鍵。這要求開發工具能夠準確模擬和分析車輛在各種環境和條件下的行為，包括但不限于懸掛系統的反應、制動系統的效率以及動力傳輸系統的性能。有效的仿真工具能夠幫助工程師理解各系統間的相互作用，預測潛在的設計問題，并在實際制造之前進行必要的調整。

為了應對這些挑戰，開發工具需要具備高度的靈活性和可擴展性，同時提供強大的數據分析和處理能力，以支持復雜的系統級設計和決策過程。此外，這些工具還應該能夠集成最新的技術進展，如人工智能和機器學習，以進一步提高設計的效率和創新性

架構設計工作流的支持

在底盤域控制器（Domain Controller）的開發中，由于需要集成和協調多種復雜的功能，開發過程面臨著眾多挑戰。底盤域控制器是一種集成式控制單元，負責管理車輛的多個底盤系統，如動力傳動系統、制動系統、懸掛系統和車輛穩定性控制等。

對于底盤系統來說，怎樣將客戶聲音轉化為整車架構需求進而分解到底盤功能比如制動系統特征和性能需求上來，對于減少開發迭代有著非常重要的意義。

整車架構視角下底盤功能的分解和驗證流程，首先將整車級的指標分配給系統并構建仿真模型，定義設計參數并執行測試以驗證是否滿足要求。如果不符合，則進一步進行參數敏感度分析和優化。在這里我們其實以模型作為虛擬原型對底盤功能是否滿足整車指標的驗證流程進行了前置。

架構設計大致包含：

需求結構化：開發過程首先從對項目需求的詳細分析和結構化開始，確保所有需求都被明確并且可以追蹤。

功能架構提取：基于結構化的需求，開發團隊提取系統的功能架構。功能架構定義了系統應有的功能和這些功能如何相互作用，是將需求轉化為具體功能描述的過程。

邏輯架構構建：在功能架構的基礎上，進一步發展出邏輯架構。邏輯架構關注功能如何在系統的各個部分之間邏輯分布，包括功能單元之間的邏輯聯系和數據流。

物理架構構建：最后，物理架構將邏輯架構的抽象概念具體化，定義了實現這些邏輯單元所需的硬件和軟件組件。

在架構設計的基礎上，開發團隊可以通過選擇和定義特定的組件和算法模型來填充這些架構，進而實現行為的具體化。這為基于仿真的需求驗證提供了基礎，允許團隊在實際構建和測試系統之前，通過仿真環境來驗證系統設計是否滿足既定需求。

MATLAB System Composer 是一個高效的系統和軟件架構設計工具，允許工程師快速構建復雜系統的架構模型并展示其組件、接口與交互。它支持將架構模型直接關聯到系統需求，并通過集成的需求管理工具確保設計滿足既定需求。此外，System Composer 可以無縫集成 Simulink，使得控制器的細節設計和行為建模變得簡單，允許在組件級別定義和模擬控制邏輯。這種集成還支持系統級仿真，幫助工程師在設計初期驗證系統架構和控制策略，識別并解決潛在問題，加速開發過程并提高系統質量。

虛擬仿真能力

智能化推動了底盤域控制系統的發展，隨之而來的系統復雜度提升要求采用更高效的開發和仿真驗證方法。

為了應對智能化帶來的挑戰，仿真工具的要求超出了僅僅搭建被控對象模型的范疇，還需要能夠整合仿真平臺，提供一體化的仿真解決方案。MATLAB 在虛擬車輛是提供的解決方案包括車輛建模， 設計控制軟件，快速搭建仿真場景，以及部署優化模型。

搭建車輛動力學模型

提供了 Vehicle Dynamics Blockset，其中包含了預定義的整車模型和控制器，以及模塊庫，這些可以用來快速搭建和仿真車輛動力學。

同時可以使用 Virtual Vehicle App 來快速搭建符合應用復雜度的車輛模型。

雖然 Vehicle Dynamics Blockset 提供了一種快速搭建整車模型的方法，便于進行車輛動態分析和控制系統設計，但在處理車輛的一些細節建模時，如制動液壓系統、轉向機電系統和懸架多體系統等，這種方法可能無法滿足精細化程度的建模需求。為此，Simscape 物理建模工具成為了重要的補充。

Simscape 允許用戶利用物理組件庫來構建跨多個物理域（如機械、電氣、液壓和熱能）的模型，這對于精確模擬制動液壓系統等復雜系統尤為重要。通過 Simscape，工程師可以創建出接近實際物理行為的模型，這些模型不僅可以用于深入理解系統的工作原理，還可以用于設計和測試控制策略。

在模擬制動液壓系統時，Simscape 可以幫助準確模擬液壓流體的動力學行為和系統中各個組件的相互作用。對于轉向機電系統，Simscape 能夠結合電氣和機械系統的動態行為，提供更加全面和精確的模型。而在懸架多體系統的建模中，Simscape 的多體動力學功能能夠模擬復雜的機械連接和運動，為懸架系統的分析和優化提供了強大的工具。

通過結合 Vehicle Dynamics Blockset 的整車模型快速搭建能力和 Simscape 物理建模工具的細節建模能力，工程師可以創建出既快速又精確的車輛模型，這對于開發和驗證高性能、高智能化的汽車系統至關重要。

使用 Simscape Multibody 搭建懸架模型：可以設計用于主動或半主動懸架系統的控制算法，以提高車輛的操控性和舒適性。Simulink 提供了一個交互式環境來測試和驗證這些控制策略。

電子液壓制動系統：電子控制的制動系統（如 ABS 和電子穩定程序 ESP）可以在 Simulink 中進行模擬，以確保它們在各種駕駛情況下的性能。

轉向系統：電子助力轉向（EPS）或主動前輪轉向（AFS）等系統的控制邏輯可以在 Simulink 中開發和測試。

完成了物理模型后，我們可以根據功能需求設計底盤的控制算法。在一個整車底盤控制算中，整體可以分為車輛狀態信息觀測算法和控制策略方法。

車輛狀態信息觀測算法是底盤控制系統的基礎，它通過對車輛各種動態狀態的監測和估計，為控制策略的制定提供了關鍵數據。這些算法通常需要利用車輛上安裝的各種傳感器數據，如輪速傳感器、加速度計、陀螺儀、轉向角傳感器等，來觀測或估計車輛的狀態。

車輛狀態信息觀測包括車輪扭矩、輪胎力（橫向、縱向、垂直）、車速與加速度、地面摩擦系數、坡度、偏航角與偏航率、輪胎參數、前輪轉角，以及預期與實際偏航角差。這些數據為車輛控制系統提供精確的運行狀態。

但是根據具體需求決定是否需要每個信息都需要觀測。

觀測方法，可以使用基于 MATLAB 的系統辨識工具箱和控制器設計工具箱，設計不同的觀測器。

底盤控制算法包括：基于預控的扭矩分配策略，車輛牽引力控制，橫擺控制等。以一個橫擺扭矩控制框架為例。

在這個橫擺扭矩控制案例的框架中， 包含了上層目標需求的指定和下層轉矩分配。

在上層控制中，我們根據駕駛員的方向盤轉角信號，做一個前饋控制，計算出目標橫擺角速度和目標質心側偏角。然后與車輛狀態觀測出的實際橫擺角速度和質心側偏角做反饋控制。

在這個橫擺扭矩控制模塊中，可以使用基礎的 PID 控制。也可以使用 MATLAB 的控制工具箱幫助設計復雜的優化控制等。例如模型預測控制，模糊邏輯控制，以及一些基于學習的控制等。

Simulink 在建模之外也是虛擬集成平臺，來源于不同領域、不同軟件、不同版本的算法、部件、系統和整車模型都可以在這個平臺集成并進行仿真，FMU 的導入和導出、C 代碼的調用和導入等功能在不斷的完善和拓展 Simulink 作為集成平臺的能力。

融合了底盤功能的運動控制常常作為智駕的接口，參與到自動駕駛的虛擬驗證中。基于MATLAB 平臺搭建的整車模型及底盤控制算法，可以集成到與自動駕駛算法仿真中。在 MATLAB 平臺上，依托 Roadrunner 場景建模工具，完成車輛與場景的自動駕駛仿真框架。

底盤域控制器是車輛智能化的核心，隨著智能化水平的提升，系統復雜度增加，虛擬化開發和驗證成為應對復雜度挑戰的有效手段。基于模型的開發（MBD）是虛擬化的基石，涵蓋了虛擬原型、虛擬集成和虛擬驗證三個關鍵階段。MATLAB 為這一流程提供全面的解決方案：包括車輛建模，控制設計，集成驗證等。這套方法不僅提高了開發效率，降低了錯誤率，還能在制造實際原型前發現問題，加速智能車輛的開發和市場推廣。