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杏彩体育:质用车：赋能自动驾驶 线控底盘有何来头？
- 分类：公司新闻
- 作者：杏彩体育官网
- 来源：杏彩体育官网app
- 发布时间：2024-12-23 01:27:50
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杏彩体育:质用车：赋能自动驾驶 线控底盘有何来头？
【概要描述】制动器供应商：制动器按结构可分为块式、带式、盘式和锥形。根据操作条件，可分为常闭、常开、综合等。按驱动方式可分为自动控制和综合控制。根据动力源类型的不同，可分为手动、脚踏、电磁、液压和电磁液压组合。
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如今，汽车智能化发展方向已经成为行业共识，而在智能化领域，自动驾驶的热度一直居高不下。线控底盘被称为自动驾驶的基石，随着自动驾驶持续升温，线控底盘的春天也悄然到来。事实上，线控底盘在现阶段已经成为了多家传统一级供应商的重点发力方向，而且无论是传统品牌还是造车新势力，对于线控底盘都抱有极大热情。
线控底盘本质上就是将汽车底盘信号的传导机制进行线控改造，以电信号传导替代机械信号传导。其核心特点是可以实现“人机解耦”，即分离执行器与驾驶员所控制的方向盘和刹车踏板等操作结构，这便是“解耦”。具体来看，线控底盘的传导过程是将驾驶员的操作命令以电信号形式传输给，再由电子将指令下达到相应的执行机构，最终由执行机构完成汽车转向、制动、驱动等各项功能。
简单来说，由于用线控结构替代了传统结构下车辆方向盘、踏板等与底盘之间的机械连接，因此其本质的改变就是将人力直接控制的整体式机械系统，转变为由操作端和设备端组成的相互独立的两部分。基于此，设备端不仅可以接收由驾驶员给予的信号操作，同时也能接收来源的电信号操作，这就为完全自动驾驶奠定了基础。
线控转向系统主要由方向盘模块、主、执行模块、故障处理系统、电源等部分组成。其中，方向盘模块、主、执行模块是线个主要部分，其他模块则均属于辅助系统。工作原理来看，当驾驶员转动方向盘时，方向盘的转角传感器和扭矩传感器分别将测量的转角与扭矩信息转变成电信号，然后传输给主。与此同时，主还会接收相应传感器采集到的车轮运动状态信号，如车速、纵向加速度、横摆角速度等。基于上述全部电信号的传递和接收，主会对方向盘的转角和扭矩信号进行分析处理，最后再给转向执行电机发送指令，最终完成转向。
线控油门本质上就是常说的“电子油门”，通过电信号传导代替传统拉线或拉杆。当驾驶员踩下油门时，踏板位置传感器会将感知到的信号传递给ECU，经过分析判断后，指令再给到驱动电机。需要注意的是，这个驱动电机是直接控制节气门开度的单元，因此其可以调整可燃混合气体的流量。众所周知，传统的拉线油门是不能控制“空燃比”的，节气门开度直接与油门踏板硬性挂钩，结合实际使用工况，这对于油耗控制确实并不友好。相比之下，线控油门在传输指令时，ECU传感器会采集各种数据进行分析，然后直接给节气门发送指令。这样一来就可以将节气门调节至最佳位置，以实现在不同负荷及工况下，都尽可能接近理论“空燃比”状态。
线控制动与线控油门的工作模式比较相似，其核心都是尽量减少机械连接，将踏板和之间的动力传递分离开来。线控制动就是通过制动踏板位置传感器监测刹车踏板开度，将踏板的机械信号转变为电控信号，然后传递给控制系统和执行机构，依靠电控模块来实现制动力释放。此外，其还会基于一定的软件算法，模拟出刹车踏板的阻尼效果并反馈给驾驶员。一般来说，如果制动踏板仅连接一个制动踏板位置传感器，且踏板与制动系统之间没有任何刚性连接或液压连接，都可以视为线、线控换挡
线控换挡系统的英文全称是“Shift By Wire”，它的出现突破了传统换挡杆必须与变速箱硬连接的限制，不需要任何机械结构，仅通过电控系统来实现传动。相比传统换挡机构，由于线控换挡没有了拉线的束缚，因此可以让整个系统变得更轻、更小、更智能。线控换挡主要由换挡杆和传感器控制单元组成，当驾驶员挂入某一个挡位时，传感器就会将操作请求通过电信号传递给变速箱控制单元。其会根据车辆当前状态，例如发动机转速、车速以及节气门开度等信息进行综合分析，然后再根据通信协议进行判断，决定是否执行换挡请求。一切无误后，TCU会发出指令给变速箱内相应的电磁阀通电或断电，从而实现挡位切换。如果出现误操作，例如在高速行驶时强行挂入倒挡，那么TCU还会进行智能判定，一旦被认定为是不安全的非正常操作，那么它就不会给变速箱发送指令，十分智能。
汽车悬架系统主要由弹性元件、减震器、导向机构（纵拉杆、横拉杆等）以及横向稳定器组成。对应来看，线控悬架系统则主要由线控弹簧、线控减震器、线控防倾杆组成。可以根据实际路面情况自动调节悬架的高度、刚度、阻尼，进而实现行车姿态精细化控制。线控悬架控制系统本质上是一种闭环自适应控制系统，可以在不同工况下，满足舒适性和操控性的兼容需求。线控悬架采用主动或者半主动弹性元件，由传感器帮助识别车辆行驶状态，处理器处理输出不同的弹性特性，通过线控方式给弹性元件系统执行，从而实现舒适或运动的悬架特性。主动悬架系统能够带来更好的行驶安全性和舒适性，在智能化时代，已经成为新的发展趋势。
相较传统底盘，由于线控底盘削减了绝大部分用于传动的机械、液压以及气动等连接结构，因此能够有效减少空间占用率。毫不夸张的说，这对于汽车的未来发展甚至可以起到决定性影响。现阶段，汽车的结构设计很大程度上都需要向机械部件进行妥协，从而保证其合理的放置。包括动力单元、转向机构以及制动系统等，都需要大量的机械连接部件，例如转向柱以及传动轴等。此外，还有用于能量传递的油液系统等，这些部件都会占用车内空间。得益于线控底盘采用电线传导信号，整体结构小巧紧凑，所以在车辆底层设计时，就能够获得更大的自由度。随着线控底盘的发展和完善，汽车形态在未来或将迎来巨变。
线控底盘是自动驾驶的主要载体，得益于愈发成熟的线控技术，线控底盘得以具备更好的可控性和更快的响应速度。由于驾驶员的相关操作都会被转换为电子信号，因此传统机械结构的局限性也就不复存在，包括转向阻尼以及踏板力度等，都完全可以根据驾驶员的喜好进行调节。实际上，近年来大火的赛车模拟器就与线控底盘同宗同源，都是将物理操作转化为电子信号进行输出，而且延迟极低。游戏设备尚且如此，拥有更高技术加持的线控底盘，其电信号传递速度，肯定要比传统底盘的机械连接以及油液压力传递方式更快。
谈到线控底盘的故障率问题，那就不得不提由空中客车公司主导设计的电传飞控系统。早在1984年，空中客车就推出了首款搭载数字电传操纵系统的民用客机——空客A320。由于这套电控系统极其复杂，因此当时外界普遍质疑它的安全性表现。事实上，得益于电控系统的高度集成化，其不仅可以有效规避传统机械部件的故障隐患，而且还能增加更多的安全冗余。包括传输线缆以及软件系统等，都可以进行多重备份，因此集体出现故障的概率就会变得非常低。线控底盘也是一样，由于电信号的出错概率本来就低，再加上足够的安全冗余，因此故障率相比传统底盘确实要更低一些。
随着汽车正逐渐向着电动化、智能化方向发展，“软件定义汽车”理念以及集中式电子电气架构的提出和应用，势必将加快线控底盘技术的发展。线控底盘将硬件和软件进行深度融合，打破了传统机械结构的限制。因此，这种模式就非常有利于车辆的二次开发，后续迭代升级也将变得更加容易。没错，这其实就是类似FOTA的解决方案，只是其涉及面更广，可控范围也更大。
线控底盘实际上就是一个高度集成的电子系统，包含硬件以及软件系统。虽然优势很多，但缺点也显而易见，首当其冲的就是制造及维修成本较高。制造成本很好理解，由于线控底盘需要进行高度软硬件结合，因此无论硬件制造还是软件开发，都需要很高的前期投入。此外，电控系统本身离不开芯片，而芯片制造又涉及极其精密的光刻技术，包括投资成本、技术壁垒、产业链依赖和市场竞争等因素，都需要考虑进去。后期维修方面，由于线控底盘重度依赖电气化系统，与传统机械结构存在本质区别，因此这就需要培养全新的技术人才。此外，高精度电子系统的维修及更换成本，相较传统底盘的机械结构，也肯定不在同一水平线、对电气系统依赖大，存在故障隐患
线控底盘作为一种比较复杂的高级电子系统，虽然由于安全冗余的存在会令故障率降低，但不代表没有故障隐患。由于线控底盘对于电气系统依赖过大，因此一旦出现问题，很难快速解决，尤其是软件方面的问题。所以，线控底盘想要在未来实现全盘应用，整体系统就必须具备出色的容错能力。当某些电子部件或软件发生故障或失效的情况下，系统要保证依然可以完成部分基础操作，例如转向和制动等。
线控技术的全面应用意味着汽车将由机械系统转为电子系统，这是实现完全自动驾驶的重要前提。一般来说，线控技术有“闭环”和“开源”两个特点，基于驾驶员的操作指令进行信息传递，这就是闭环。不过，若想实现完全自动驾驶，那么就需要将车辆的控制权限交出去，此时驾驶员不再直接控制车辆，而是交由大数据通过网络传输为车辆下达操控指令。这个环节就是所谓的“开源”，要求用于传输的网络足够安全且可靠。然而在信息安全方面，只要是进行互联网交互，就可能存在被黑客攻击的风险，这也正是线控技术在发展过程中需要面临的严峻问题。
线控底盘是实现完全自动驾驶的基石，从自动驾驶系统的分工来看，主要包括感知、决策和执行三个部分。其中，线控底盘属于自动驾驶中的“执行”机构，是核心功能模块。目前来看，想要实现L3级及以上更高级别的自动驾驶，就肯定离不开“线控底盘”这个执行机构，需要其快速响应和精确执行。当自动驾驶功能等级迈向L4级及以上时，车辆的行驶过程完全脱离人工干预，即整车执行系统不再将驾驶员视为安全冗余。这时，高阶自动驾驶车辆在执行层的设计中，就需要在加速、制动、转向等关键执行环节，具备双重甚至多重安全冗余。当然，无论是控制层面还是安全层面，线控底盘都是实现高阶自动驾驶的必要条件。
近年来，各路资本开始积极涌向线控底盘领域，商用车线控底盘逐渐成为智能驾驶领域内最热的风口。事实上，在无人驾驶的快速发展过程中，选择合适的线控底盘是实现自动驾驶功能验证的重要一步。相比开放道路行驶，集中在封闭、半封闭使用场景下的商用车，其L4级自动驾驶已经达到了小规模商业化落地阶。