日新月异的出行方式和速度：车辆动力学测量技术的诞生与发展

瑞士温特图尔，2020年12月 —— 如今，技术的进步和移动出行的兴起，让人们的生活变得更快、更高效。近数十年来，能够精确采集车辆动力学被测变量的测量技术取得了巨大进步，并将在车辆优化中继续发挥重要作用。让我们以奇石乐Correvit传感器技术为例，共同回顾车辆动力学测量技术的发展历程，并展望其未来发展方向。

人类的出行、货物的运输是现代社会的基础，是文化和经济关系的重要组成部分。火车和汽车大幅提高了人们的出行速度和出行能力，为经济增长和社会繁荣提供了重要动力。提高出行效率是车辆研发者的重要目标：效率的提高也意味着速度的提高和资源消耗的降低。但与此同时，全球交通体量不断增大，特别是在市郊区域；在该情况下，与目前普遍的独立交通模式相比，更严格的交通管控，甚至是交通自动化，很可能带来更高的效率收益。

这些发展趋势给车辆测量技术带来了怎样的影响？本文以奇石乐Correvit传感器为例，描述多维位置及速度测量应用范围从往至今的发展轨迹，以及未来发展趋势。大概30年前，人们首次使用非接触式、无滑移方法测量车辆相对于车道的速度。当时，相关性原理作为测量界的一项创新性发展，使人们能够测量的被测变量大幅增加，并主要被用于获取整车动力学特征。现在，随着车辆主动安全要求的不断提高，车辆测量技术的中心向探索敏捷度、性能和转向的物理极限转移。

优化轮胎性能

随着车辆用户体验提高、车载系统更加可靠，车辆测量技术的应用逐渐拓展到了轮胎测试领域。除使用测量技术确定车辆轨迹和车辆运动学外，单个车轮或轮胎的动力传输功能也是车辆测量技术的重点。现在，用户可将传感器直接安装于被测车辆的轮毂上；通过分析传感器采集得到的数据，车辆工程师们得以突破轮胎抓地力的极限，进一步提高车辆速度。此外，直接、无滑移地测量轮毂和车道间的运动情况，也是提高车辆速度所必需的一项关键因素。

轮胎性能非常重要，赛车运动中尤其如此。轮胎在特定温度窗口的抓地力和初期轮胎磨损情况，与一场比赛的结果息息相关。同样的，提前对车辆运动系统进行精准的特征描述至关重要，这已成为赛车比赛的固定项目。依靠现代尖端测量技术，用户还可以根据测试结果，构建虚拟轮胎模型，分析物理参数的偏差情况。此外，选择适当的校准测量设备，就能够通过高性能模拟工具实现新的测量目的，如对比底盘和轮胎设置，从而提高轮胎圈速、优化比赛策略等。如今，如果无法准确掌握车辆的横向速度（或侧滑移、角度）及单个轮胎滑移情况，就不可能在专业比赛中获胜——而对该等数据的测量，正是Correvit传感器（如全新SF-Motion传感器）的强项。

从驾驶人到乘车人——车辆测试重点关注对象的转变

过去，车辆测试技术的主要目标是提升驾驶人体验。但是随着（半）自动驾驶的快速发展，车辆测试的全新阶段已经拉开序幕。其中，更多标准和参数变得越来越重要：驾乘舒适性、压力水平、敏捷度和转向感觉等方面得到了更多关注。从前，车辆测试以性能为主，测试项目包括针对驾驶人的问卷调查等；现在，大量研究已把目光投向乘车人晕动症（运动或旅行不适）等方面。显然，由于每个群体对相同客观事件（例如驾驶转向）的主观感受可能迥然不同，车辆测试的重点关注对象从驾驶人向乘车人的转变是势在必行的趋势。

此外，研发人员的关注重点还包括车辆动力驾驶特征的客观测量，以及高级驾驶辅助系统（ADAS）的安全保障功能。了解车辆当前的位置情况，或对车辆下一秒的位置作出准确假设，是驾驶员进行决策的重要基础；如今，机器算法已能够为驾驶员决策提供更多支持。驾驶过程中，必须搭载合适的传感器和计算系统，才能实时、可靠地描绘出人眼的感知情况和大脑的处理结果。测量错误或偏差可能对乘车人和行人造成致命伤害。

除准确性外，车辆动力学测量数据的可信度也变得日益重要，影响着参考标准的选择。测量时，基于卫星或地面数据的测量系统需要精准的驾驶环境地图数据，或需要额外的固定参考数据；相反，相对于道路表面的无滑移测量（例如Correvit传感器）能够提供被称为“地面事实”的直接参考数据。理想情况下，应将两种测量方法相结合，提高测量准确度，并增强数据可信度。奇石乐S-Motion传感器家族成功实现了这一目标，通过“传感器融合”策略，大幅提高了测量信号质量。

保障安全，直上云霄

除道路交通的速度测量外，测量技术更将面临来自第三维度的新挑战：机器人空中的士和自动无人机能够极大地缓解地面空间不足的情况，减少动辄蔓延数公里的交通堵塞问题。在该等应用领域，基于准确空间坐标的精准控制至关重要——这也为测量技术提出了新的难题。奇石乐多传感器组合解决方案同样适用于该等新型交通方式的追踪。然而，想要把空中车辆等创新性概念或原型变为现实，首先必须解决整体的经济/环境平衡问题。在此之前，以Correvit传感器为基础的地面速度测量仍将是所有车辆测试的参考标准。