自动驾驶仿真:Carsim转向传动比设置

文章目录


一、转向传动比概念

转向传动比(Steering Ratio)表示方向盘转动角度与车轮转动角度之间的关系。公式如下:

转向传动比 = 方向盘转动角度 车轮转动角度 \text{转向传动比} = \frac{\text{方向盘转动角度}}{\text{车轮转动角度}} 转向传动比=车轮转动角度方向盘转动角度

例如,假设方向盘转动 360 度,而车轮转动 30 度,那么转向传动比为:

转向传动比 = 36 0 ∘ 3 0 ∘ = 12 : 1 \text{转向传动比} = \frac{360^\circ}{30^\circ} = 12:1 转向传动比=30∘360∘=12:1

二、设置转向传动比

1、C factor概念

C factor : 方向盘转一圈齿条移动的位移 \text{C factor} : {\text{方向盘转一圈齿条移动的位移}} C factor:方向盘转一圈齿条移动的位移

2、Steer Kinematics概念

Rack to front wheels: Steer Kinematics : 齿条位移和前轮转角之间的关系 \text{Rack to front wheels: Steer Kinematics} : {\text{齿条位移和前轮转角之间的关系}} Rack to front wheels: Steer Kinematics:齿条位移和前轮转角之间的关系

3、传动比计算公式

1)由于Carsim中没有直接设置转向传动比的关系,在Carsim中计算传动比的关系式如下:

转向传动比 = 1 / ( (C factor / 360) ∗ Steer Kinematics ) \text{转向传动比} = 1 / ({\text{(C factor / 360)}}*{\text{Steer Kinematics}}) 转向传动比=1/((C factor / 360)∗Steer Kinematics)

注意:这里需要c factor / 360,因为要将rev转换成deg;

2)假设取左前轮斜率的平均值,得Steer Kinematics(平均) = 0.45 (deg/mm);


计算Steer Kinematics平均值:


3)假设你需要的传动比是12,推导得:

转向传动比 = 1 / ( (C factor / 360) ∗ Steer Kinematics ) \text{转向传动比} =1 / ({\text{(C factor / 360)}}*{\text{Steer Kinematics}}) 转向传动比=1/((C factor / 360)∗Steer Kinematics)

得:
12 = 1 / ( (C factor / 360) ∗ Steer Kinematics ) \text{12} =1 / ({\text{(C factor / 360)}}*{\text{Steer Kinematics}}) 12=1/((C factor / 360)∗Steer Kinematics)

得:
12 = 1 / ( (C factor / 360) ∗ 0.452 ) 得 : C f a c t o r ≈ 66.67 ( m m / r e v ) \text{12} =1 / ({\text{(C factor / 360)}}*{\text{0.452}}) 得 : C factor ≈ 66.67(mm/rev) 12=1/((C factor / 360)∗0.452)得:Cfactor≈66.67(mm/rev)


三、转向传动比验证

1、由上述可得传动比为12的时候,C factor为66.67(mm/rev),代入carsim:


2、设置方向盘输出角度为120deg,由于12 = 传动比 = 方向盘角度 / 前轮转角,因此前轮转角大概为10deg左右;


曲线结果符合预期,因此公式正确;

相关推荐
博大世界18 小时前
解剖智驾“大脑”:一文读懂自动驾驶系统软件架构
人工智能·机器学习·自动驾驶
地平线开发者1 天前
征程 6E/M|多 camera 场景示例
算法·自动驾驶
地平线开发者1 天前
理想汽车智驾方案介绍 4 | World model + 强化学习重建自动驾驶交互环境
算法·自动驾驶
温柔哥`1 天前
AgentThink:一种在自动驾驶视觉语言模型中用于工具增强链式思维推理的统一框架
语言模型·自动驾驶·agent·工具调用·grpo·强化微调·tool call
Hi202402172 天前
使用 darkSCNN 和 Caffe 进行车道线检测
人工智能·深度学习·opencv·自动驾驶·caffe·车道线检测
Ray Song3 天前
【FastDDS】Layer DDS之Domain (01-overview)
中间件·自动驾驶·fastdds·dds层概览
慧都小项3 天前
构建安全的自动驾驶:软件测试中的编码规范与AI验证
人工智能·测试工具·安全·自动驾驶·parasoft
Ray Song3 天前
【FastDDS】Layer DDS之Domain ( 03-DomainParticipantListener)
中间件·自动驾驶·fastdds
一碗白开水一4 天前
【论文阅读】Sparse4D v3:Advancing End-to-End 3D Detection and Tracking
论文阅读·人工智能·目标检测·3d·自动驾驶
HiEV4 天前
WEWA、VLA、世界模型,辅助驾驶进入GPT时代
华为云·自动驾驶·汽车