从零散的数据到行云流水的制动性能
在现代电动汽车和混合动力汽车中，制动过程是电动机再生制动能力与传统机械制动系统之间的一场精密配合。关键的工程挑战在于将这两个系统无缝融合。要实现从再生制动到机械制动的平顺、高效且安全的过渡，就需要对车辆控制单元（VCU）与各种电子控制单元（ECU）之间的复杂交互进行精确的测量、校准和验证。
主要挑战
工程师们肩负着完善这种“制动协同”逻辑的任务，但往往面临重大障碍：
分散的数据
关键制动信号分散在多个电子控制单元（ECU）和车辆控制单元（VCU）中，这使得难以获得系统行为的同步、整体视图。
低效的调优
如果没有一个集中化的工具，对阈值、扭矩限制和混合曲线的复杂逻辑进行微调，将是一个耗时的试错过程。
复杂验证
要验证组合制动性能在各种条件下均能平稳、安全地发挥，需要对来自多个来源的大量数据进行分析。
平衡相互冲突的目标
针对多个、且往往相互冲突的目标（例如能效、驾驶员舒适度和零部件使用寿命）进行优化，是一项重大的校准挑战。
您的获益
统一的数据控制
在一个高分辨率的环境中，访问来自所有相关ECU和VCU的所有时间同步制动信号。
加速校准周期
高效地测量和校准整个制动系统，从初始参数调试到最终验证。
优化车辆性能
系统地优化车辆性能，以提高能效并提升驾驶舒适性。
提升最终用户价值
为终端用户带来切实的改进，包括更高的能效、更长的续航里程、更长的刹车片使用寿命，以及减轻电池压力，从而有助于改善电池健康状态（SoH）。
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