数字孪生在无人驾驶汽车技术中的应用研究 龙军

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数字孪生在无人驾驶汽车技术中的应用研究 龙军

摘要 随着无人驾驶汽车产品研发模式、研发周期之间的矛盾日益突出，使用传统设计方法很难满足用户对产品的快速实现、产品全寿命周期的管理和物理世界与虚拟世界之间的信息交互，影响了无人驾驶汽车的使用性能和快速优化改进的实现。数字孪生作为数字化虚拟技术和数据采集技术不断发展而来的一项新技术，能利用物理模型、产品传感器数据、产品历史运行数据等集成多学科、多物理量的仿真过程，在虚拟空间中完成物理产品与虚拟模型的虚实映射，反映相对应的实体产品的全寿命周期过程，实现产品的快速优化、改进和控制。 关键词 无人驾驶 数字孪生 全寿命周期 1 引言

随着数字化、智能化技术的发展，无人驾驶汽车是未来车辆的发展趋势，如何采用虚拟数字技术来反映真实物理世界，实现虚拟数字世界与物理世界的互联，通过构建虚实映射系统，将基于模型的系统工程思想落实到工具、流程上，充分利用模型、数据并集成多学科技术，面向产品全寿命周期过程，提供实时、高效、智能的服务，实现产品和模型之间的虚实交互反馈、数据融合分析和决策迭代优化等[1]。实现产品物理实体和数字模型的深度融合与迭代优化，缩短产品研发周期。通过数字孪生技术与机器学习、深度学习等技术构成一个不断进化的系统，向用户提供好用、管用、耐用的不断进化的产品。 2 数字孪生的应用情况

目前，美国海军信息战系统司令部的首个数字孪生模型——数字林肯，通过支持产品设计、制造和运营中的仿真、决策和优化，大大提高产品的可靠性和智能化水平[2]。同时GE公司和罗罗公司均在武器装备产品设计上采用数字孪生技术对产品进行预测性维修服务，采集装备运行过程中的大量运行数据、环境参数和其他数据建立分析模型，以判断磨损情况和预测合理的维修时机，实现故障前预测和监控，提高了产品可靠性[3]。数字孪生通过模型与产品之间的信息交互实现了模型的进化和产品的远程虚实映射控制。 3 数字孪生与传统数字仿真模型的关系

数字孪生是在数字仿真基础上发展起来的能与物理实体进行信息交互的新技术，除了具有传统数字仿真的特点外，强调虚实融合交互，根据产品实时数据驱动仿真运行，仿真优化决策辅助支持物理世界提升改进，是一个双向的过程[4]。传统的模型设计算是数字孪生的初级阶段，提供一种可视化的三维模型，随着各种仿真技术的发展，可以对传统的三维数字模型进行各种仿真，但仿真结果与物理实体相互独立，通过仿真参数为产品设计提供参考。

数字孪生与传统三维数字模型设计相比，数字孪生技术关注于产品全寿命周期动态中的变化关系，可以将带有交互信息的三维数字模型拓展到产品整个生命周期中，实现虚拟模型与物理实体在信息交互时数据同步和一致，发现潜在问题、对模型和产品不断优化改进。数字孪生强调将产品全寿命周期的模型实现数字化，而不仅仅是最终产品的数字化样机，数字孪生贯穿了从产品的概念设计、工程设计、虚拟仿真和产品运行的全过程。而传统的数字仿真模型主要是指对有几何特征的物体建立产品的三维数字化模型，对产品进行模拟装配、应力分析等，只作为产品加工装配和部分结构强度设计的依据，不能识别产品潜在设计缺陷和质量风险。

4 数字孪生的实现模型


数字孪生的主要特征是虚实映射，其虚实映射模型包含建模、描述、诊断和预测四个环节[5]，由实向虚的映射是通过从物理空间提取数据用于虚拟空间的建模，以及持续的模型完善；而由虚向实的映射是通过模型仿真，实现对物理空间的精准描述，在此基础上诊断可能出现的状况，进而预测装备未来发展趋势，映射关系如下图1所示。

图1 数字孪生的虚实映射模型

5 无人驾驶车辆研发过程中数字孪生的构建

汽车是一个包含机械系统、电气系统、液压系统等多领域耦合的典型复杂机电系统。虽然在传统设计过程中借助很多三维软件进行仿真计算，在一定程度上可以发现设计过程中的缺陷和优化产品设计，但数字仿真模型和物理实体是完全独立的两个存在，再加上在设计过程中对实体对象的有些描述存在不确定性，导致每一点优化改进都耗时耗力，无法进行相互之间的数字交互和反馈。利用数字孪生技术，通过对实体对象的数字化复制，能够实现贯通复杂车辆产品设计、制造、运行维护等全寿命周期过程中的信息共享和状态监测。 5.1设计阶段数字孪生的构建

通过对车辆动力传动系统、电气系统和控制系统等进行系统建模，通过建模仿真软件进行稳态、瞬态和频率域分析，以确定和优化系统的整体方案和架构，构建系统数字样机模型，通过仿真分析软件对产品进行动力学分析、零部件的强度分析、疲劳耐久性分析、机电液一体化分析等。然后利用多学科优化平台，对模型进行仿真测试和验证，验证产品在不同外部环境下的性能和表现，即在设计阶段就验证产品的可靠性和环境适应性，提高产品设计的准确性。 5.2 生产制造阶段数字孪生的构建

利用数字化手段构建虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产过程的数字孪生集成起来，能够在生产过程中实时模拟参数调整、加工误差、装配间隙等变化对产品带来的变化，能够有效提升产品的可靠性和可用性。 5.3 运行维护阶段数字孪生的构建

车辆的运行维护涉及到最终用户和工业方，要实现双方问题共享、信息互通，车辆将实时运行数据传给工业方，工业方对收到的数据进行分析处理，将分析结果反馈到数字模型对设计、工艺和制造等流程进行迭代优化仿真；通过虚实映射数据的相关性分析、混合仿真等技术，形成产品闭环的性能验证。 6 数字孪生在无人驾驶车辆保障中的作用

无人驾驶车辆在不同环境的使用过程中，由于使用条件、使用工况的不同，产品性能下降是不可避免的。为提前预测产品将要发生故障的位置，预测产品故障及剩余寿命，将传统的事后维修转变为事前维修。与传统的保障方法相比，数字孪生驱动的故障预测能及时反映产品潜在故障，并通过数据融合提高产品故障预测的准确性。

7 数字孪生在无人驾驶车辆研发中的应用前景

在未来无人驾驶车辆研发过程中，利用数字孪生，通过车联网、感知、接口等技术，建立物理世界与虚拟世界的连接属性，根据真实产品实时数据，实现虚拟模型对物理世界的全面了解。利用数字孪生技术，可以实现对无人驾驶车辆的实时监测、远程诊断、在线升级等现在不能实现的操作，对无人驾驶车辆的使用维护和优化改进具有巨大的潜能。 参考文献：

[1] Zheng Y，Yang S，Cheng H.An application framework of digital twin and its


case study.Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing ， 2018

[2] Qinglin Qi，Fei Tao，Tianliang Hu，Nabil Anwer，Ang Liu，Yongli Wei，Lihui Wang.Enabling technologies and tools for digital twin.Journal of Manufacturing Systems，2018

[3] 戴晟，赵罡，于勇，王伟。数字化产品定义发展趋势：从样机到孪生。计算机辅助设计与图形学学报，2018

[4] 陶飞， 程颖，程江峰等。数字孪生车间信息物理融合理论与技术。计算机集成制造系统，2017

[5] Tao F，Zhang M，Liu Y，Nee A.Digital twin driven prognostics and health management for complex equipment.CIRP Annals-Manufacturing Technology，2018

本文来源：https://www.wddqxz.cn/4cc9229e0522192e453610661ed9ad51f11d54c6.html