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    其余n-1个逆变器的输入电流值均为0，如公式(3)所示，此时电机群直流母线端输入电流值ip与电机组1逆变器1的输入端电流ip1相等：因此，在图2所示的步骤②中，利用电机群直流母线端输入电流值ip即可替代电机组1逆变器1的输入端电流ip1对电机子系统1的电流传感器误差进行校正。在进行校正之前，在电机群中的每个电机组中，其用于系统反馈控制的三相电流值与本发明不，三相反馈电流值由各自三相电流传感器检测获得，其检测点可以根据实际需要设置即可。另外一点就是步骤②所包含的斩波周期数并不为3，而是依据实际情况决定的，图2中**是示意图。利用“电流采样点设置方法”设置9个有效电流采样点tx(x＝1,...,6,1',3',5')，并对表1中所需电流值进行采样。所述电流采样点设置方法的步骤为：当逆变器1在每个斩波周期处于ts/4时，设定该时刻为采样点，而并不是每个采样点都是有效采样点，本发明采用的电机群电流采样误差协同校正方法有效采样点总共需要9个，分别是：当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v1时(相角相差不大于10°，也就是在扇区i时满足t1>>t2，在扇区vi时满足t1>>t6)，依据电机子系统1的a相电流值大小。 销售智能制造功能哪家好，诚心推荐无锡功恒精密。协同系统推荐厂家

    δicm1pm_t5表示在t5时刻电机组一c相电流传感器与电机群直流母线电流传感器测量电流值在增益误差比例系数下的差值，δicm1pm_t2表示在t2时刻电机组一c相电流传感器与电机群直流母线电流传感器测量电流值在增益误差比例系数下的差值；利用公式(6)，终得到电机组一a、b、c相电流传感器与电机群直流母线电流传感器的偏置误差如公式(7)所示：由此终消除电机子系统1的所有电流传感器与电机群直流母线电流传感器的采样误差。所述步骤5中，系统n个逆变器的斩波周期从初始状态终回归初始状态，随后依据类似的方法依次对逆变器2,...,n的斩波周期进行移相处理，利用相关电流采样点处的电流值对相应电机组的电流传感器采样误差进行校正，终利用电机群多电机子系统之间的关联性，对各个子系统之间的电流传感器误差进行协同校正，终完成电机群电流传感器误差协同校正的目标；依据电机子系统1电流采样误差校正方法，结合斩波周期依次移相的方法，将其余n-1个电机子系统的电流采样误差进行消除，终消除电机群所有电流传感器的偏置误差，并得到各个电机子系统所有电流传感器的增益误差关系，利用共有的电机群直流母线电流传感器增益误差系数，终实现增益误差的协同消除。 协同系统推荐厂家锡山区本地协同系统哪家好，诚心推荐无锡功恒精密。

    选取两个iam1差值大于25％额定电流的点作为2个a相电流有效采样点t1，t1'；依据类似的原理，当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v3时，依据电机子系统1的b相电流值大小，选取两个ibm1差值差值大于25％额定电流的点作为2个b相电流有效采样点t3，t3'；当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v5时，依据电机子系统1的c相电流值大小，选取两个icm1差值大于25％额定电流的点作为2个c相电流有效采样点t5，t5'。另外，当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v4时，选取第3个a相电流有效采样点t4；当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v6时，选取第3个b相电流有效采样点t6；当电机子系统1的逆变器1输出电压矢量接近基本电压矢量v2时，选取第3个c相电流有效采样点t2。在这9个电流有效采样点，电机子系统1的三相电流iam1、ibm1、icm1及电机群直流母线电流ipm的检测值大小与9个有效电流采样点的关系用表1进行表示，其中ia1_t1、ia1_t1'、ia1_t4分别表示电机子系统1的a相电流在t1、t1'、t4三个有效电流采样点处的实际值，ib1_t3、ib1_t3'、ib1_t6分别表示电机子系统1的b相电流在t3、t3'、t6三个有效电流采样点处的实际值。

    本发明涉及车路协同领域，尤其是涉及一种车路协同系统测试方法及架构。背景技术：智能网联处于我国交通技术发展的支撑地位，是未来智能交通系统的之一，也是我国抢占智能交通前沿技术制高点的关键。随着车路协同、智能网联等技术获得社会各界的大量关注和投入，车路协同技术相关软硬件的开发也由初的模型层次(微观，中观，宏观)向着更真实更复杂的环境发展。为促进该技术的进一步发展，美国、中国、欧盟等国家和地区不断增加智能网联车方面的投入。车路协同技术逐渐演变成为交通、汽车、通信、电子多学科高度集成与交叉的领域。测试是所有技术成熟应用的关键，技术的开发离不开测试。车路协同中基本的一部分是智能网联车，传统的针对智能网联车测试方法主要包括仿真测试、封闭场景测试和开放道路测试。仿真测试过程难以对人、车和环境精确建模导致仿真结果往往与真实情况相去甚远。如果全部进行封闭道路测试和实际道路测试，所需的费用和时间都将难以计量。据测算如果要达到无人驾驶安全上路的要求，大概需要进行8bmiles(8亿英里)的道路测试，而这相当于100辆无人车在每天24小时每周7天每年365天跑400年！因此，如何安全高效地测试车路协同系统成为一个亟需解决的问题。协同系统制造厂家哪家好，诚心推荐无锡功恒精密。

    进一步的：所述车路协同系统包括感应雷达、电源模块、车载摄像识别系统、控制系统和车路协同模块，所述电源模块、感应雷达以及车载摄像识别系统均连接控制系统，电源模块提供供电电压，控制系统接收感应雷达和车载摄像识别系统采集的信息数据，并将数据经过分析处理后传递给所述车路协同模块。进一步的：控制系统接收的信息数据包括车辆自身状态、周围行车环境、路面状态以及交通流量的信息数据。有益效果：本实用新型提供的用于虚拟站-etc门架系统的车路协同系统，具有信息数据完整、实时性强等优点，能有效提高道路利用率和行车安全，为司机提供更好的行车体验。附图说明图1是本实用新型的结构示意图，图2是本实用新型车路协同系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本实用新型，应理解这些实施方式*用于说明本实用新型而不用于限制本实用新型的范围，在阅读了本实用新型之后，本领域技术人员对本实用新型的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。本实用新型用于虚拟站-etc门架系统的车路协同系统，如图1所示，包括交通雷达、路侧设备、摄像设备、计算中心、虚拟站-etc门架系统和车路协同系统。销售智能制造生产厂家哪家好，诚心推荐无锡功恒精密。协同系统推荐厂家

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    并且后方车辆中邻近车辆的车辆可以示为第二车辆，同时后面的车辆可以依次标记为第三车辆、第四车辆等。车路协同方法主要包括以下步骤：s1、通过第二车辆采集车辆的数据信息；s2、通过v2x通信模块采集车辆的第二数据信息，并将第二数据信息和数据信息融合处理，以形成车辆信息；s3、将车辆信息上传至云端，并通过云端实时共享给后方车辆；s4、后方车辆根据车辆信息协同完成驾驶决策，以实现紧急制动。其中，数据信息为车辆的图像信息和距离信息，第二数据信息为车辆的制动信息。具体来说，在本发明的车路协同方法中，首先，可以通过第二车辆采集车辆的数据信息。也就是说，当前方车辆(车辆)发生故障或交通事故时，位于车辆后方近的第二车辆可以采集车辆的数据信息。其中，第二车辆上安装有数据采集模块10，数据采集模块10用于采集车辆的数据信息。数据采集模块10可以采用车辆摄像头、毫米波雷达或激光雷达等传感器中的一种或多种。数据采集模块10采集的数据信息主要包括车辆摄像头采集的图像信息、毫米波雷达和激光雷达采集的距离信息或高精度定位信息。第二车辆采集的数据信息可以作为原始数据，便于为后方车辆驾驶决策的一个输入来源。然后，车辆。协同系统推荐厂家