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对交通安全的关注和日益增长的出行需求,使智能驾驶技术成为研发热点。但不成熟的控制技术会导致严重的交通事故,因此需要进行大量测试以提高智能驾驶系统的安全性和可靠性。相比于实车测试,软件在环与硬件在环测试可以更快捷准确地进行复杂交通场景的低成本实现,是智能车测试的发展趋势。本文基于国内外法规、实际工程应用场景和极端工况的测试需求,设计了多种典型的测试工况,并基于前轴集中驱动式电动汽车上的三种代表性纵向控制——自适应巡航控制,主动避撞控制与制动防抱死控制——进行了软、硬件在环的智能车用电驱动制动系统动态测试。本文首先对现有的智能车驾驶与测试技术进行概述,并重点介绍了智能车用软件在环与硬件在环测试技术现状。在分析比较常用建模软件的优劣,并对比国内外智能车用测试台架的构型与功能后,明确了本文的研究内容与技术路线。然后进行了软、硬件在环测试的方案设计。明确了使用CarMaker与MATLAB/Simulink联合仿真的软件在环测试方案,并展示了车辆动力学和复杂交通场景的建模方法,以及使用CarMaker/Test Manager进行批量自动化测试的设置方法。同时确定了硬件在环试验台的组成与信号连接,明确了试验台功能。接着搭建了基于模型预测控制的自适应巡航控制(ACC),基于安全距离模型的主动避撞控制(AEB)和基于前馈PID的制动防抱死控制(ABS)。基于这些控制算法分别设计并实现了多种有针对性和代表性的软件在环测试工况,为更深入的电机驱制动系统测试做好准备。随后实现了多目标优化算法在dSPACE中的实时求解,基于ACC、AEB与ABS系统实现了多种代表性工况的硬件在环测试。最后在软件在环测试的基础上,进一步进行了考虑制动能量回收的几种控制策略的经济性分析,还进行了低附路面工况下的纯电机、纯液压和电液联合制动系统的ABS控制效果对比。检验了复杂交通场景与极端工况下试验台的控制效果,展现了智能车用电驱动制动系统动态试验台的测试能力。