车辆多物理域仿真驱动的 AI 控制训练

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项目背景

本项目把车辆多物理域模型接入 AI 控制训练流程，在实车测试前检查接口、约束与异常工况。训练与评测采用可重复的软件环境，并通过独立工况比较策略表现。

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技术路线

先定义训练接口：策略能观察哪些状态、输出什么控制量、环境如何推进和重置。动力系统、悬架与能源模型按目标精度组合，并保留参数来源。加速计算不能牺牲任务关键的动力学行为。

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实施过程

先用固定控制输入校核模型，再接入基线策略，最后扩展工况与扰动。训练与独立评测分开保存，统计失败和约束违规，不只展示最好的一次轨迹。模型或控制接口变化后，重新检查训练结果是否还适用。

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交付内容

交付车辆仿真模型、训练交互接口、工况与评测集以及策略验证记录。每项标明版本、输入、使用环境和对应验收步骤。

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验收方式

软件仿真训练不替代实车验证。交付包含模型版本、运行依赖和失效条件，明确哪些结论只来自虚拟环境。

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实施效果

在实车试验前迭代控制软件。

一部分控制软件调试前移到虚拟环境，减少必须等实车才能发现问题的环节。

比较单轮训练耗时、单位工况仿真成本和实车前已识别的异常，同时保留未参与训练的评测工况，防止把训练效果误当成泛化能力。