断片的なデータからシームレスな制動性能へ
現代の電気自動車やハイブリッドカーにおいて、制動は、電気モーターの回生機能と従来の機械式ブレーキとの間の洗練された連携によって成り立っています。ここには、これら2つのシステムをシームレスに融合させるという重要な技術的課題があります。回生制動から機械式制動へのスムーズかつ効率的、そして安全な移行を実現するには、車両制御ユニット(VCU)と各種電子制御ユニット(ECU)との間の複雑な相互作用を、正確に計測、適合、妥当性確認する必要があります。
主な課題
エンジニアたちは、この「ブレーキブレンド」ロジックを完成させるという任務を負っていますが、しばしば大きな課題に直面します:
断片化されたデータ
主要なブレーキシグナルは複数のECUやVCUに分散しているため、システムの挙動を同期させて包括的に把握することが困難である。
非効率的なチューニング
しきい値、トルク制限、およびブレンド曲線に関する複雑なロジックを、一元的なツールを使わずに微調整するプロセスは、試行錯誤を繰り返す時間のかかるプロセスです。
複雑な妥当性確認
あらゆる条件下で、複合制動性能の平滑度と安全性を妥当性確認するには、複数のソースからの広範なデータ分析が必要となる。
相反する目標のバランスをとる
エネルギー効率、運転者の快適性、コンポーネントの耐久性など、しばしば相反する複数の目標を最適化することは、適合における大きな課題である。
お客様のメリット
一元的なデータ管理
関連するすべてのECUおよびVCUからの、時刻同期されたブレーキシグナルを、単一の高分解能環境で一元的に確認できます。
適合サイクルの短縮
初期のパラメータ調整から最終的な妥当性確認に至るまで、ブレーキシステム全体を効率的に計測・適合します。
車両のパフォーマンスの最適化
車両の挙動を体系的に改善し、エネルギー効率と運転者の快適性を向上させる。
エンドユーザーにとっての価値の向上
エンドユーザーにとって実感できる改善を実現します。これには、エネルギー効率の向上、走行距離の延長、ブレーキパッドの寿命延長、バッテリへの負荷軽減によるバッテリ状態(SoH)の改善などが含まれます。








