论文目的：

智能网联汽车（Intelligent amp;Connected Vehicle，简称 ICV）是一种极其复杂的系统，搭载了先进的车载传感器、控制器、执行器和各种精密元件，并融合了现代通信与网络技术，能在复杂的环境中收集数据、分析，作出决策并执行，使车辆行为与外部信息高度统一，进而实现安全、舒适、高效、节能驾驶，并最终得到可替代人来操作的新一代汽车。但现在这些新型传感器本身还有一些弱点，安全性、可靠性还需要进一步的验证，同时智能网联汽车所处汽车驾驶环境复杂，除了道路条件外，还有红绿灯、行人、树木的影响，天气也是一个十分严苛的影响因素。检验智能网联汽车可靠性、安全性最有效的方法就是进行实车道路测试，让汽车在实际驾驶的复杂场景、工况下进行实车测试，德国达姆施塔特工业大学的 Winner 教授提出要充分验证智能网联汽车的有效性，至少需要一亿公里的实际道路行驶里程才能保证自动驾驶汽车具备人驾驶车辆的安全性。但当下国内外汽车厂商车型快速迭代、更新迅速，若是全部进行实车道路测试，显然是不符合产品开发周期的。因此，高效率、低成本且能模拟实际恶劣环境的半物理仿真技术成为了国内外汽车厂商和科研人员的首选。同时，与传统的数字仿真相比较，用部分物理构件替换数字模型，也提高了系统仿真的可信度，具有低建模难度、强时性、高可信度的、实现极限工况仿真的优点。在智能网联汽车的半物理仿真测试中，驾驶场景组成的三大要素“人、车、环境”中的车和环境都是虚拟模型，将模型数据下载至仿真机中，人通过控制物理设备方向盘、油门、刹车等以实时控制仿真机中的模型，仿真机再将数据传输至另一台计算机中，以动画的方式实时直观地看到仿真情况。为了保证人能根据仿真场景内容及时作出判断，顺利地完成实验，仿真机与计算机之间通信的实时性、准确性尤为重要。

本文将首先分析国内外各个学者所提出的的半物理仿真模型，并以驱动仿真场景的方法作为主要研究对象，并分析其对半物理仿真实验可靠性的影响。然后设计电控单元半物理仿真测试实验，并制作实验关键数据的测试软硬件。实验完成后，基于获取的数据进行分析并得出结论。

本文得出的仿真数据对场景驱动方法可应用于智能网联汽车半物理仿真中，为智能网联汽车的半物理仿真提供更准确的数据传输，提高智能网联汽车半物理仿真可靠性，缩短智能网联汽车开发周期。

论文的意义：

（1）在“人、车、环境”半物理仿真模型中，车和环境都是虚拟的，而仿真机中都是实时的数据流，驾驶员无法依靠这些数据流作出判断，必须依靠仿真数据传输到另一台计算机的仿真场景中进行驱动，使驾驶员直观地感知到车与环境的变化，及时作出决策，更好地完成半物理仿真实验。是故仿真数据对仿真场景的驱动的实时性尤为重要，本文基于软件研究的串口通信，具有很好的实时性，可以实现实时的仿真数据对仿真场景的驱动，增加半物理仿真实验的可靠性。

（2）因为驾驶员仅能根据仿真场景作出判断，若是仿真场景出现了错误的变化，驾驶员也必将作出错误的判断，作出错误的决策，导致整个半物理仿真实验达不到预期效果或失败。为此仿真数据对仿真场景驱动的准确性尤为重要，本文基于软件研究的串口通信，具有很好的准确性，使驾驶员能依靠场景变化做出正确的判断，保证整个实验的顺利完成。

（3）本文针对仿真数据对场景驱动的方法研究，设计了相应的软、硬件以获取关键试验数据。该设计的软、硬件能为相应研究提供较高的参考价值。

国内外研究现状

半物理仿真国内外研究现状