Estimulación de receptores GNSS en bancos de pruebas para automóviles sin conductor

Su tarea

Los automóviles sin conductor adquieren cada vez más protagonismo en el sector automovilístico. Desde los sistemas avanzados de asistencia a la conducción (ADAS) de nivel 2, ya disponibles, a la conducción parcialmente automatizada y totalmente automatizada (AD) del futuro, la complejidad de funciones crece exponencialmente. Validar estas funciones en todas las condiciones y variaciones posibles representa un gran desafío para el sector del desarrollo de automóviles.

Por ejemplo, funciones como el frenado de emergencia autónomo (AEB) y el control de crucero adaptativo (ACC), o incluso funciones totalmente automatizadas como el «highway chauffeur», requieren incontables pruebas para la validación y optimización dentro del vehículo integrado y en una multitud de entornos y configuraciones de vehículo.

La complejidad de los escenarios de ensayo y el enorme número de kilómetros que deben recorrerse para garantizar la seguridad operativa de esas funciones representa un desafío incluso para los métodos de validación más modernos.

Actualmente existen tres métodos principales de validación para ADAS y AD. Lo más habitual es realizar pruebas de conducción en la vía pública o en circuitos, mediante ensayos «hardware-in-the-loop» (HiL) o de simulación totalmente virtuales, basados en software, es decir, sin ningún componente de hardware.

Los ensayos en circuitos de pruebas o en la vía pública son realistas, pero no completamente reproducibles, y pueden resultar peligrosos para el piloto y para el resto de los participantes en el ensayo. Además, se necesita una gran cantidad de tiempo para reiniciar los escenarios entre las distintas sesiones de ensayo en el circuito. Los ensayos que se basan en HiL utilizan funciones y centralitas electrónicas de vehículo (ECU) reales, pero son difíciles de configurar, ya que requieren complejas simulaciones de bus residual. La simulación pura es muy productiva, eficiente y flexible. Sin embargo, dada la ausencia de componentes físicos, en el ensayo virtual se echa de menos la interacción real entre los sistemas del vehículo, un aspecto decisivo para la validación.

Métodos de validación para ADAS y AD

Muchos de los inconvenientes asociados a los distintos enfoques pueden superarse usando el método «vehicle-in-the-loop» (ViL), que se describe con más detalle en los siguientes párrafos.

Solución de Rohde & Schwarz y AVL

El AVL DRIVINGCUBE™ ofrece un método de validación diferente, que cubre la brecha entre el ensayo en carretera en condiciones reales y la simulación. A diferencia de un enfoque HiL puro, que se basa en componentes individuales, este método prueba el vehículo completo, integrado y listo para conducir en un entorno virtual generado en un banco de pruebas. Mediante modelos de sensor, ya sean físicos o conductuales (es decir, transmisión de las salidas de sensor a la ECU desde una simulación de software) o mediante estimuladores de sensor físicos, se conectan las unidades de control bajo prueba con el entorno simulado. Este entorno de ensayo está diseñado para evaluar toda clase de funciones ADAS y AD, p. ej., la aceleración o desaceleración automáticas del vehículo durante el funcionamiento en modo ACC predictivo.

El AVL DRIVINGCUBE™ ofrece mayor eficiencia durante la validación y optimización de funciones ADAS y AD, ya que los escenarios en el banco de pruebas son mucho más reproducibles que los de pruebas reales en carretera. También simplifica el acceso al vehículo durante la operación. Las situaciones críticas pueden validarse de manera segura, algo que no es posible en las pruebas reales en carretera. La simulación y estimulación de sensores en particular desempeñan un papel importante para obtener resultados de validación certeros en escenarios complejos de conducción.

Estimulación de receptores GNSS con el R&S®SMBV100B

Usando el simulador flexible de GNSS R&S®SMBV100B, se puede agregar al entorno de validación la capacidad de estimular el sistema GNSS incorporado del vehículo con señales de RF GNSS reales. Esto permite probar las funciones ADAS y AD de navegación y mapas como el control de crucero adaptativo (ACC) predictivo o el funcionamiento «hub-to-hub» (H2H).

El R&S®SMBV100B puede generar señales para todos los sistemas mundiales de navegación por satélite, como GPS, Galileo, GLONASS y BeiDou, así como para muchos sistemas de aumento con soporte satelital (SBAS). Con sus 60 canales disponibles, permite configurar fácilmente constelaciones realistas capaces de trabajar con satélites de varios GNSS diferentes.

Además, es posible generar simultáneamente señales en todas las bandas de frecuencias (por ejemplo L1, L2 y L5), lo que hace posible integrar y validar receptores GNSS multifrecuencia modernos.

Es posible ajustar los niveles de visibilidad y potencia de los satélites sobre la marcha, lo que añade nuevas posibilidades para el modelado de señales GNSS oscurecidas y bloqueadas. El simulador de GNSS R&S®SMBV100B acepta comandos remotos desde el banco de pruebas a través de interfaces LAN, USB o GPIB. Los datos de posición y actitud necesarios para la simulación de GNSS pueden descargarse al simulador a través de comandos SCPI o UDP, lo que simplifica la integración en el AVL DRIVINGCUBE™.

Las elevadas velocidades de descarga de hasta 100 Hz, combinadas con una baja latencia de procesamiento de comandos de solo 20 ms, garantizan una alta precisión de procesamiento y señal.

Ensayos de función ACC predictiva para camiones en un entorno ViL

El AVL DRIVINGCUBE™ puede simplificar el desarrollo de un sistema ADAS, por ejemplo con la validación de una función ACC predictiva eficiente desde el punto de vista del combustible.

Una función ACC predictiva analiza la topología del segmento de ruta situado delante en un mapa geográfico de alturas y la posición del camión calculada por el receptor GNSS. Tras ello ajusta la velocidad y la estrategia de operación del motor del vehículo a fin de obtener un consumo de energía óptimo para toda la ruta.

Para probar la función de ACC predictivo, Rohde & Schwarz y AVL instalan la mencionada cadena de herramientas en un banco dinamométrico para camiones ubicado en Estocolmo.

En el entorno virtual del AVL DRIVINGCUBE™ se utiliza un mapa geográfico para generar el trazado sobre el que circula el camión virtual. El movimiento del camión físico, controlado por la función ACC (4), es registrado por el banco dinamométrico (5) y se transmite al controlador del sistema (1).

El controlador del sistema calcula la resistencia de conducción prevista en función del modelo de camión que circula por el trazado virtual. A continuación, se reproyecta la resistencia de conducción al camión físico ajustando adecuadamente la resistencia transmitida por los dinamómetros.

En función del movimiento transmitido del camión físico, se actualiza la posición del camión virtual sobre el trazado. Tras ello, estos datos de posición se envían al R&S®SMBV100B (2), el cual genera la correspondiente señal GNSS. La señal GNSS se envía al receptor GNSS del camión físico (3), que a su vez calcula una corrección de posición y permite a la función ACC ajustar adecuadamente su estrategia de operación.

Usando esta cadena de herramientas y conduciendo el camión físico sobre el banco de pruebas en Suecia, conseguimos conducir el camión virtual por una carretera alemana. Se usó el simulador de GNSS R&S®SMBV100B para generar las señales de radio GPS.

Ventajas claves

• Todas las pruebas de conducción pueden realizarse a nivel de vehículo en condiciones perfectamente reproducibles en un entorno de laboratorio
• Las condiciones de funcionamiento, especialmente en caso de maniobras críticas, son 100 % seguras
• Simulación de GNSS con alta frecuencia de actualización, baja latencia y excelente precisión de señal y procesamiento
• Permite simular cualquier posición terrestre con diferentes constelaciones de satélites
• Compatible con GPS, Galileo, GLONASS y BeiDou en todas las bandas de frecuencias de GNSS
• Permite simular oscurecimiento de señal y multitrayecto

Esta configuración de ensayo presenta numerosas ventajas respecto a los métodos tradicionales de validación y ensayo de ADAS/AD. Todos los componentes se prueban a nivel de vehículo, igual que en un ensayo en circuito de pruebas. Sin embargo, este método retiene la flexibilidad y reproducibilidad asociada a los ensayos HiL, lo que permite crear una configuración económica en entorno de laboratorio.