基于“無依賴(system-agnostic)”概念打造的這一系統(tǒng)可以整合來自其他供應商的組件和系統(tǒng)。

未來底盤會是什么樣的?這是采埃孚在最近于其英國研發(fā)中心舉辦的活動上提出的問題。該中心專注于控制技術、材料、機電一體化、軟件、系統(tǒng)集成、嵌入式電子和電力電子系統(tǒng)的研發(fā)。

和其他汽車領域一樣，底盤也將不可避免地適應新興趨勢，如電氣化、軟件定義汽車、自動駕駛和新型電氣架構。不過，未來的底盤動力學仍然需要處理車輛的側傾、偏轉和俯仰等問題。為了整合需求，如L5級自動駕駛以及包括駕駛員參與的所有階段，采埃孚設想了一個同時適用于內燃機和電驅系統(tǒng)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于一個底盤控制器打造，比如在2022年末在Lotus Eletre上首次亮相的cubiX系統(tǒng)。cubiX的設計采用了“system agnostic”概念，因此可以整合來自其他供應商的組件和系統(tǒng)。

cubiX系統(tǒng)并沒有對轉向、制動、側傾控制或扭矩矢量等方面進行單獨優(yōu)化，而是將所有功能集成至一個中央系統(tǒng)，以實現各車載系統(tǒng)的交互，并使其能夠利用來自云端的外部輸入信號，從而實現提高乘客舒適度和底盤性能、以及優(yōu)化運行狀況、減少維修成本等多種效益。不僅如此，它還可以用來控制主動阻尼系統(tǒng)、主動穩(wěn)定桿和后輪轉向等多個系統(tǒng)。

采埃孚在一條較短的操控測試路線上，利用改裝版大眾ID.3演示了線控轉向系統(tǒng)的功能。在這次演示中，ID.3的前軸上不再配備方向盤、轉向柱和轉向機，而是只在前橋上配備了一個方向盤(或手輪)。采埃孚線控轉向產品組合總監(jiān) Jake Morris表示，“線控轉向系統(tǒng)可通過小幅度轉動方向盤，實現車輪的較大幅度轉動。憑借該系統(tǒng)，在更高級別的自動駕駛汽車中，你可以改裝方向盤或移動其位置;在L4級及以上的自動駕駛汽車中，甚至可能移除方向盤。不過，在大型車輛中，可能需要將該系統(tǒng)與兩個不同的動力裝置與后輪轉向配合使用?！盜D.3演示車保留了方向盤，而且采埃孚為其設置了三種轉向模式：模擬標準機械轉向模式、自動適應車速的轉向比模式，以及提供180度左右轉向角的“軛式轉向(steering yoke)”模式。在自動適應車速的轉向比模式下，方向盤的轉動幅度變小，因此小幅轉動方向盤就能實現前輪的較大幅度轉向，從而使泊車和倒車變得更加簡單;在汽車高速行駛時，轉向比則更接近于傳統(tǒng)機械系統(tǒng)。而Yoke轉向模式是對這種模式的自然延伸，低速時便于操控，高速時更接近傳統(tǒng)轉向模式。采埃孚表示，根據迄今為止的測試結果，所有模式都很容易上手。

AI在設計中的應用

Harvey Smith是采埃孚電磁設計團隊負責人，負責磁性材料和組件(如電機、傳感器和電磁閥執(zhí)行器等)的設計管理工作。他表示，我們多年來一直使用仿真模擬進行設計，而人工智能可以帶來更多的可能性?！白鳛殡姶旁O計工程師，我們密切關注仿真結果，因為它為我們提供了寶貴的信息。隨著仿真工具的不斷進步，我們可以將其與更多新技術(如AI)結合使用。Smith提到，“傳統(tǒng)方案需要預先選擇一個傳統(tǒng)的拓撲結構，然后再將所有尺寸參數化，利用AI算法確定最佳參數組合，以找到最符合預期的拓撲結構。而我們的新設想是，能否利用AI技術自動分配磁鋼和銅的區(qū)域分布，然后通過嘗試無數的組合方案來進行調整，最終得出我們想要的拓撲結構?”

他指出，“我個人認為， AI機器人或許可以很好地完成90%的工作，從而找到滿足性能要求的拓撲結構。AI機器人能通過經驗和模式匹配，分析其數據庫中大量不同的電機拓撲結構和尺寸數據，然后據此推薦有關電機極數、槽數和繞組線圈類型的信息，這些信息可幫助你以80%的準確度選擇符合要求的電機。當超出AI力所能及的范圍時，最后的微調工作或許會采用更傳統(tǒng)的技術。”