面向车辆运动控制的开发-从智能体AI集成仿真到线控制动控制系统设计
| 开始时间 | 结束时间 |
|---|---|
| 2026 年 11 月 10 日, 20:30 EST | 2026 年 11 月 10 日, 23:00 EST |
总览
随着汽车底盘系统向线控化、智能化和软件定义方向发展，车辆运动控制（Vehicle Motion Control, VMC）正逐渐成为智能汽车核心技术之一。为了实现更高的安全性、稳定性和舒适性，开发团队需要在早期阶段建立场景、车辆动力学、执行器与控制器之间的闭环开发和验证环境，从而加速算法迭代并降低实车测试成本。
本次研讨会将围绕“面向车辆运动控制的开发”展开，介绍如何利用 MATLAB 与 Simulink 构建从智能仿真到线控制动系统与控制器设计的完整开发流程。首先，通过智能体AI辅助的集成仿真工作流，快速完成场景构建、车辆模型配置以及控制器集成，实现MIL级闭环验证。随后，在执行子系统方面，以EHB/EMB为例，介绍线控制动系统的被控对象物理建模、参数估计与模型校准方法。最后，结合系统辨识、模型线性化和控制器参数调优技术，完成车辆运动控制系统的控制器设计与性能验证。
通过本次研讨会，参会者将了解如何构建贯通“场景－车辆－执行器－控制器”的统一开发平台，提升车辆运动控制系统的开发效率与验证能力。
亮点
智能体 AI 驱动的车辆运动控制集成仿真
利用智能体 AI 根据工程需求自动生成虚拟场景和可执行驾驶场景，并结合 MATLAB、Simulink 与 RoadRunner 构建模块化仿真环境。通过集成车辆动力学模型、底盘控制器、ADAS算法及传感器模型，构建统一的闭环仿真工作流，完成场景生成、仿真执行与结果分析，实现仿真资产在底盘和智驾开发中的复用与协同。
EHB/EMB 线控制动系统建模仿真与控制器设计
在车辆执行子系统方面，以 EHB 和 EMB 为例，介绍从系统构型分解到高保真物理模型构建的完整流程。基于 Simscape 建立电机、传动机构、液压或机械执行机构等关键部件模型，描述摩擦、间隙、刚度、迟滞等非线性特性，并结合试验数据开展灵敏度分析、参数估计与模型校准，构建面向控制开发与系统验证的数字化被控对象。然后，基于系统辨识与模型线性化技术构建控制设计模型，完成控制器结构设计、参数整定及性能优化。最后，结合闭环仿真评估系统动态响应、稳定性与鲁棒性，展示从被控对象建模、控制器设计到验证优化的完整开发流程，支撑车辆运动控制系统的快速开发与迭代验证。
关于演示者
Po-Ting Sung, MathWorks 高级应用工程师，专注于汽车多领域仿真环境构建、基于 ASAM OpenX 标准的场景互操作技术，以及底盘控制与自动驾驶系统的协同开发流程。在加入 MathWorks 之前，曾任职于福特汽车（Ford Motor Company），从事高级驾驶辅助系统（ADAS）、软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）相关开发工作。拥有密歇根大学和加州大学伯克利分校工程学学位。
马秀丹，MathWorks 中国高级应用工程师，主要负责MATLAB/Simulink/RoadRunner在汽车智驾、车辆运动控制与底盘的应用与深度项目支持，包括场景建模、被控对象建模、整车仿真与控制系统设计。在加入MathWorks前，有多年的制动控制系统开发与智驾系统仿真经验。
栗秀花，MathWorks 中国高级应用工程师，专注于基于模型的设计在产品开发中的应用，主要负责物理建模，控制系统仿真建模。加入MathWorks之前曾从事液压系统设计、多学科物理系统建模仿真、氢燃料电池发动机电控系统和软件研发工作。
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