基于CarMaker的自动化测试技术在智能车辆开发中的应用

         智能车辆需要智能的测试方法。本文中，智能车辆配置了智能系统，用来改善车辆的安全性、舒适性和操控性。若要同时考虑上述性能，智能测试方法需要结合车辆动力学仿真来实现，即HIL、SIL和MIL测试，这些结果能够提供快速、准确的结果，在很大程度上节省了开发时间和项目成本。虽然这类虚拟测试节省了时间和成本，但是仍然需要工程师在现场操作系统，而自动测试就能很好的解决上述问题。自动化测试可以在独立而且无人看守的情况下运行任意数量的预定义测试。用一个预定义的、高效的、更系统化的方法取代了手动测试方法，大大缩减了测试人员的工作时间和工作量，使得他们能够关注其他更重要的工程任务。

        对于这类测试，目前很多整车厂和供应商都将IPG的CarMaker用在智能或传统的车辆和系统上。其实，标志雪铁龙的一个部门在其开发过程中使用虚拟驾驶测试已经很多年了，但是最近也开始使用IPG的自动测试工具来提高工作效率。

        对于智能系统，开发人员能够从车辆动力学仿真和自动化测试中获得的内容包括：线控系统，自适应巡航控制和主动稳定控制、牵引、转矩、滚动、制动、转向和阻尼控制；对于传统车辆系统，获得的内容包括轮胎、底盘和动力传动系统。

        雪铁龙的工程师将CarMaker主要用于稳态测试和牵引控制系统。他们的目标是使用自动化测试完成夜间或者关灯状态的测试，大概需要300个标准测试，生成基于结果的报告。一旦安装了IPG的自动化测试工具，雪铁龙就能达到这个目标。晚上测试开始，早上就能在部门网络上得到HTML格式的报告。

        “用真车测试需要花两个月时间，使用在环测试缩短到两周，现在使用全自动化测试只需要两天，这样的结果令人震惊。”雪铁龙项目总工J.P.Nivoix说。

        实现动态控制系统自动化测试的首要条件是有效的在环仿真系统。CarMaker系统不仅包含必要的车辆环境模型，和I/O接口，而且有许多先进的工具来查看、控制和分析仿真以及处理仿真结果。也可以使用和CarMaker密切耦合的工具Matlab/Simulink来运行、控制和分析仿真。

        在CarMaker的虚拟车辆环境中能够仿真所有现实中能够实现的操纵。包括简单的开环操作，比如在直道上进行制动，复杂的闭环测试项目，如LeMans或者Indianapolis赛道。

        一旦选择并确定了仿真环境，下一步就是交互式测试，使用计算机仿真控制器测试的动态交互，整个过程能够实现完全自动化。

         自动执行预定义的测试序列包括双移线，侧向瞬态响应，以及对侧向风的敏感操作。比如说，比较有无稳定控制系统的两类车辆，结果以HTML文档显示，通过链接可以看到更详细的信息，点击链接就可以打开每个测试的结果。结果报告自动存档，所以在你需要的时候可以查看整个测试过程和结果。

        自动化测试的重要性也能在项目需要修改成控制算法或者车辆模型数据时体现。只需要使用者按下一个按钮就能够运行所有预定义的还原测试，验证模型的正确性或者系统的操作。另外，当供应商提供最新版本时，自动测试允许执行预先定义的测试，自动检查系统行为是否仍然正确。

        使用自动化测试用户可以系统地调查、评估和优化系统操作，不仅可以使用不同的车辆模型，而且可以使用任意数量自己制定的操纵行为。用户可以定义一个具有合适架构的系统测试过程，提高测试深度、测试广度、测试覆盖率，以及更高可靠的质量要求。另外，一旦不同的测试序列定义好了，就可以在整个开发过程中使用。能够达到这个目标，是由于在不同的发展阶段和不同的项目中，能够管理测试，生成和重用测试库。