In recent years, the Steer-by-Wire (SBW) technology has been gaining popularity and replacing classical steering systems. It plays the most crucial role in autonomous cars where the vehicle must perform maneuvers on its own without driver’s intervention. One of the key components of this system is the steering wheel angle sensor (SAS). Its reliability and performance may affect driver’s life and health. The purpose of this paper is to show a test system to comprehensively evaluate the performance of the steering wheel angle sensor in the SBW system during real-world maneuvers and show how SAS parameters such as accuracy of angle, angular speed etc. affect car trajectory resulting in hit cones. For this purpose, a test system was built, with the use of virtual test drives based on CarMaker software, CANoe and VTSystem hardware. In order to evaluate its performance, the errors introduced by the system were determined. Additionally, using the realised test system, three commercial steering wheel angle sensors were tested and compared during a virtual test drive. Their errors were determined, as well as their performance in the SBW technology and the consistency of the obtained results with the parameters declared by the manufacturer were verified as well.
The challenge for researchers is to develop measurement techniques that can deal with biological specimens (e.g. the human Achilles tendon) characterized by high deformation during examination. The relevant quantity which has to be investigated in laboratory experiments is the deformation or strain field of the specimen subjected to a given load. In experimental mechanics, the most remarkable technique used for strain field computation is the Digital Image Correlation (DIC) method. In the paper, the DIC method is employed to study biomaterial parameters of human Achilles tendons (AT) subjected to tensile uniaxial loadings. The application of DIC allows the heterogeneity of tendon deformation to be taken into consideration. Young’s modulus of AT based on the strain field obtained from a vision-based measurement is estimated and the results are discussed. A map of Young’s modulus (YM) is demonstrated as well.
W ostatnich latach znacznie wzrosła liczba zaawansowanych systemów wspomagających kierowcę. Spowodowało to potrzebę opracowania metod testowania ich jakości i niezawodności. Artykuł przedstawia przegląd metod badawczych stosowanych w przemyśle motoryzacyjnym wykorzystywanych w weryfikacji i walidacji zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS), aktywnego bezpieczeństwa i systemów jazdy autonomicznej. W pierwszej części przedstawiono podejście do testów nazywanych testowaniem w pętli, takich jak model w pętli, oprogramowanie w pętli itd., prezentując najciekawsze implementacje. Następnie omówiono testy wykonywane na różnych terenach testowych, które mają udowodnić niezawodność i jakość systemu. Testowymi terenami mogą być tory testowe, sztuczne miasta czy drogi publiczne. W ostatniej części przedstawiono walidację wykonaną w laboratorium z wykorzystaniem metod zarówno inwazyjnych, jak i nieinwazyjnych, opartych na wirtualnych jazdach testowych, stymulatorach czujników i hamowniach podwoziowych. Ponadto zidentyfikowaliśmy najbardziej obiecujące podejścia do skutecznej weryfikacji i walidacji systemów ADAS, aktywnego bezpieczeństwa oraz jazdy autonomicznej. Na koniec wskazujemy potencjalne luki w tym temacie, które wymagają dalszych badań.
EN
The number of advanced driver assistance systems has increased dramatically in recent years. This led to a need for the development of testing methods to prove the quality and reliability of such systems. This publication presents an overview of the testing methods used in the automotive industry for the verification and validation of advanced driver assistance systems (ADAS), active safety, and autonomous driving systems. The first part presents the approach to X-in-the-loop testing such as model, software, hardware, etc., presenting the most interesting implementations. Then it discusses testing in proven areas like road traffic, artificial cities, and test tracks. The last part presents validation in the laboratory using both invasive and non-invasive methods based on virtual test drives, sensor stimulators and chassis dynamometers. Moreover, we identified the most promising approaches for the efficient verification and validation of ADAS, active safety and autonomous driving systems. Finally, we address some gaps in the research which require further investigation.
The number of advanced driver assistance systems has increased dramatically in recent years. This led to a need for the development of testing methods to prove the quality and reliability of such systems. This publication presents an overview of the testing methods used in the automotive industry for the verification and validation of advanced driver assistance systems (ADAS), active safety, and autonomous driving systems. The first part presents the approach to X-in-the-loop testing such as model, software, hardware, etc., presenting the most interesting implementations. Then it discusses testing in proven areas like road traffic, artificial cities, and test tracks. The last part presents validation in the laboratory using both invasive and non-invasive methods based on virtual test drives, sensor stimulators and chassis dynamometers. Moreover, we identified the most promising approaches for the efficient verification and validation of ADAS, active safety and autonomous driving systems. Finally, we address some gaps in the research which require further investigation.
PL
W ostatnich latach znacznie wzrosła liczba zaawansowanych systemów wspomagających kierowcę. Spowodowało to potrzebę opracowania metod testowania ich jakości i niezawodności. Artykuł przedstawia przegląd metod badawczych stosowanych w przemyśle motoryzacyjnym wykorzystywanych w weryfikacji i walidacji zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS), aktywnego bezpieczeństwa i systemów jazdy autonomicznej. W pierwszej części przedstawiono podejście do testów nazywanych testowaniem w pętli, takich jak model w pętli, oprogramowanie w pętli itd., prezentując najciekawsze implementacje. Następnie omówiono testy wykonywane na różnych terenach testowych, które mają udowodnić niezawodność i jakość systemu. Testowymi terenami mogą być tory testowe, sztuczne miasta czy drogi publiczne. W ostatniej części przedstawiono walidację wykonaną w laboratorium z wykorzystaniem metod zarówno inwazyjnych, jak i nieinwazyjnych, opartych na wirtualnych jazdach testowych, stymulatorach czujników i hamowniach podwoziowych. Ponadto zidentyfikowaliśmy najbardziej obiecujące podejścia do skutecznej weryfikacji i walidacji systemów ADAS, aktywnego bezpieczeństwa oraz jazdy autonomicznej. Na koniec wskazujemy potencjalne luki w tym temacie, które wymagają dalszych badań.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.