手把手教你学Simulink实例--Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
目录
Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
一、背景介绍
二、所需工具和环境
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
步骤2：设计车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆底盘模块
步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
步骤2.3：连接各模块
步骤3：设计车辆间通信模块
步骤3.1：添加车辆间通信模块
步骤3.2：配置车辆间通信参数
步骤3.3：连接车辆间通信模块到车辆控制模块
步骤4：设计编队控制算法
步骤4.1：选择编队控制策略
步骤4.2：配置编队控制参数
步骤4.3：连接编队控制模块到车辆控制模块
步骤5：设计传感器数据采集模块
步骤5.1：添加传感器模块
步骤5.2：添加传感器数据聚合模块
步骤5.3：连接传感器模块到数据聚合模块
步骤5.4：连接传感器数据聚合模块到编队控制模块
步骤6：设计驾驶循环工况
步骤6.1：添加驾驶循环模块
步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
步骤7：设置仿真参数
步骤8：运行仿真
步骤9：性能评估
编队稳定性
车辆响应时间
燃油效率
步骤10：性能优化
调整编队控制策略
Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
在智能驾驶领域中，在智能驾驶技术中是重要的应用领域。通过编队行驶技术的应用（Platooning），多辆自动驾驶系统能够紧密跟随前方车辆以实现更高效的通行。这一策略不仅有效提升了道路资源利用率，并减少了空气动力学阻力的同时也降低了能源消耗。本示例将展示如何使用Simulink构建一个用于自动驾驶车辆编队行驶的仿真模型，并进行验证。
一、背景介绍
自动驾驶车队运行 即为多辆自动驾驶车辆按照预定间距与速度维持队形运行的技术。该技术依靠车与车之间持续交换的数据信息来动态调整行驶速度与车距。通过这种机制可实现车队的安全性与高效性。本指南将全面介绍如何在Simulink中构建完整的自动驾驶车队仿真架构。
二、所需工具和环境
为了进行自动驾驶车辆编队行驶的仿真，你需要以下工具和环境：
MATLAB/Simulink 健全地支持建模与仿真（可选）。
Automated Driving Toolbox 提供了一系列自动驾驶相关工具与模块组合。
基于通信协议的车辆网络设计与验证功能。
机器人系统建模与控制功能模块化设计支持。
基于Multibody Dynamics的机械传动系统建模与仿真功能（可选）。
Simulink Test 功能：为系统自动化测试与验证提供全面支持（可选）.
基于事件驱动机制的离散事件仿真功能模块支持。
确保你已经安装了上述工具箱，并且拥有有效的许可证。
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
首先，打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
- 打开 MATLAB 应用程序。
- 在命令窗口中输入
simulink后打开 Simulink 的启动界面。 - 单击“Blank Model”按钮以建立一个新的空模型。
matlab
深色版本
% 创建新的Simulink模型
modelName = 'AutonomousVehiclePlatooning';
new_system(modelName);
open_system(modelName);步骤2：设计车辆动力学模型
我们需要为每辆车建立一个简单的动力学模型，以便模拟其运动状态。
步骤2.1：添加车辆底盘模块
在 Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Chassis 库中进行拖放操作以导入 Bicycle Model 模块至模型编辑区。
配置参数设置包括质量值、惯性矩以及前后轴距等相关数值。
matlab
深色版本
% 添加自行车模型模块
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle_Leader']);
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米
% 添加其他车辆的自行车模型模块
for i = 1:2
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Mass', '1500');
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]');
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Wheelbase', '2.8');
end步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
- 在 Automated Driving Toolbox 中的 Vehicle Library 下的 Longitudinator Driver Inputs 库和 Lateral Driver Inputs 库中分别拖拽 Longitudinator Driver 和 Lateral Driver 模块至模型编辑区。
- 设置参数包括最大加速度和转向角速率等。
matlab
深色版本
% 添加纵向控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
% 添加横向控制模块
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver_Leader']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
% 添加其他车辆的纵向和横向控制模块
for i = 1:2
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'MaxAcceleration', '3');
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'MaxSteeringRate', '0.5');
end步骤2.3：连接各模块
将控制模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。
matlab
深色版本
% 连接纵向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], [modelName '/Vehicle_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], [modelName '/Vehicle_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接其他车辆的控制模块到车辆底盘模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end步骤3：设计车辆间通信模块
本系统将致力于设计一个车辆间通信系统模块（VCM），旨在模拟车辆之间实时数据传输过程。
步骤3.1：添加车辆间通信模块
- 在
Vehicle Network Toolbox > Communication库导航至Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communication模块并拖放至模型编辑区。- 配置属性包括通信协议、频率和通信范围等参数。
matlab
深色版本
% 添加V2V通信模块
add_block('vehicleNetworkToolbox/Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communication', [modelName '/V2V_Communication']);
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Protocol', 'DSRC'); % 设置通信协议为DSRC
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Frequency', '5.9GHz'); % 设置通信频率为5.9GHz
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Range', '1000m'); % 设置通信范围为1000米步骤3.2：配置车辆间通信参数
在不同场景下对车辆间通信的关键参数进行配置与调整。例如，在特定情况下可考虑通信延迟与数据包大小等关键参数的优化设置。
matlab
深色版本
% 配置V2V通信模块参数
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'CommunicationDelay', '0.01s'); % 设置通信延迟为0.01秒
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'PacketSize', '1024Bytes'); % 设置数据包大小为1024字节步骤3.3：连接车辆间通信模块到车辆控制模块
该系统通过实现车辆间通信模块输出至纵向与横向控制模块输入端口的连接关系, 旨在持续反馈车辆运行状态信息
matlab
深色版本
% 连接V2V通信模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接V2V通信模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end步骤4：设计编队控制算法
我们设计了一个编队控制算法，并以协调车辆间距与速度的方式实现使编队保持平稳运行的目标。
步骤4.1：选择编队控制策略
根据需求采用适合的队列管理方式，并具体可从间距调节、速度同步或综合调控三种方法中进行选择
- 基于间距的管理：通过调节车辆间距以维持队形。
- 基于时速的调节：通过优化车速以确保队形的一致性。
- 综合调控：结合间距与时速因素进行综合考量，从而实现更为稳定的运行状态。
在 Navigation Toolbox > Motion Planning 库中选择相应的模块。
matlab
深色版本
% 示例：添加基于距离的编队控制模块
add_block('navigationToolbox/Distance-Based Platooning Control', [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control']);
% 示例：添加基于速度的编队控制模块
add_block('navigationToolbox/Speed-Based Platooning Control', [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control']);步骤4.2：配置编队控制参数
根据具体应用场景设置编队控制的相关参数，如期望距离、速度变化率等。
matlab
深色版本
% 配置基于距离的编队控制模块参数
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DesiredDistance', '10m'); % 设置期望距离为10米
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DistanceTolerance', '1m'); % 设置距离容差为1米
% 配置基于速度的编队控制模块参数
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'DesiredSpeed', '30m/s'); % 设置期望速度为30m/s
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'SpeedChangeRate', '0.5m/s^2'); % 设置速度变化率为0.5m/s^2步骤4.3：连接编队控制模块到车辆控制模块
将编队控制模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接基于距离的编队控制模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接基于速度的编队控制模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end步骤5：设计传感器数据采集模块
为了实现编队行驶中的动态调整，我们需要收集车辆周围的环境数据。
步骤5.1：添加传感器模块
- 在 Automated Driving Toolbox 的 Navigation 界面中拖拽不同类型的传感器模块（包括 IMU Sensor, GPS Sensor, Radar Sensor 和 Lidar Sensor）至模型编辑区。
- 配置设置时，请注意调整采样频率以及其它相关参数以确保系统性能。
matlab
深色版本
% 添加IMU传感器模块
add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SamplingFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
% 添加GPS传感器模块
add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'Accuracy', '1.0'); % 设置精度为1.0米
% 添加雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'RangeResolution', '0.1'); % 设置距离分辨率为0.1米
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'AngularResolution', '0.05'); % 设置角度分辨率为0.05度步骤5.2：添加传感器数据聚合模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking包中拖放Sensor Data Aggregator组件到工作区。- 配置设置包括传感器类型和采样频率等参数。
matlab
深色版本
% 添加传感器数据聚合模块
add_block('automatedDriving/Sensor Data Aggregator', [modelName '/Sensor_Data_Aggregator']);
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SensorTypes', 'IMU, GPS, Radar, Lidar'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz步骤5.3：连接传感器模块到数据聚合模块
将各个传感器模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接IMU传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接GPS传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');步骤5.4：连接传感器数据聚合模块到编队控制模块
将传感器数据聚合模块的输出连接到编队控制模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接传感器数据聚合模块到基于距离的编队控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'autorouting', 'on');
% 连接传感器数据聚合模块到基于速度的编队控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'autorouting', 'on');步骤6：设计驾驶循环工况
我们将设计一个驾驶循环工况，模拟实际道路行驶条件下的车辆行为。
步骤6.1：添加驾驶循环模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Scenario Builder库中拖放Driving Cycle组件到模型编辑区。- 配置参数如标准驾驶循环（如NEDC、WLTC），以及自定义驾驶循环等选项。
matlab
深色版本
% 添加驾驶循环模块
add_block('automatedDriving/Driving Cycle', [modelName '/Driving_Cycle']);
set_param([modelName '/Driving_Cycle'], 'CycleType', 'WLTC'); % 设置驾驶循环类型为WLTC步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
将驾驶循环模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接驾驶循环模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接驾驶循环模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end步骤7：设置仿真参数
在模型编辑器的顶部菜单栏中单击 Simulation 菜单选项下的 Model Configuration Parameters，并根据需求调节仿真时长（例如设置为 600 秒）。选择求解器类型时建议使用 ode45，并调节其他相关参数设置以优化运行效果。
matlab
深色版本
% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 模拟运行时间为600秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤8：运行仿真
启动仿真操作后，在功能区找到并运行"Run"按钮以开始仿真过程
步骤9：性能评估
为了对自动驾驶车辆编队行驶系统的性能进行全方位考察，我们需要重点分析这些关键性能指标。
编队稳定性
通过分析车辆之间的距离变化，评估编队的稳定性。
matlab
深色版本
function stabilityIndex = calculateStabilityIndex(distances)
% 示例：计算编队稳定性指数
stabilityIndex = mean(diff(distances)); % 计算平均距离变化
end
% 获取车辆之间的距离
distances = getDistances();
% 计算编队稳定性指数
stabilityIndex = calculateStabilityIndex(distances);
disp(['Stability Index: ', num2str(stabilityIndex)]);车辆响应时间
当检测到前方车辆状态变化时测定自身车辆的响应时间
matlab
深色版本
function responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp)
% 示例：计算车辆响应时间
responseTime = mean(responseTimestamp - detectionTimestamp); % 计算平均响应时间
end
% 获取检测和响应的时间戳
detectionTimestamp = getDetectionTimestamp();
responseTimestamp = getResponseTimestamp();
% 计算车辆响应时间
responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp);
disp(['Response Time: ', num2str(responseTime), ' seconds']);燃油效率
通过比较编队行驶与单独行驶时的燃油消耗，评估燃油效率。
matlab
深色版本
function fuelEfficiencyImprovement = calculateFuelEfficiencyImprovement(fuelConsumptionSolo, fuelConsumptionPlatoon)
% 示例：计算燃油效率提升
fuelEfficiencyImprovement = (fuelConsumptionSolo - fuelConsumptionPlatoon) / fuelConsumptionSolo * 100; % 计算燃油效率提升百分比
end
% 获取单独行驶和编队行驶的燃油消耗
fuelConsumptionSolo = getFuelConsumptionSolo();
fuelConsumptionPlatoon = getFuelConsumptionPlatoon();
% 计算燃油效率提升
fuelEfficiencyImprovement = calculateFuelEfficiencyImprovement(fuelConsumptionSolo, fuelConsumptionPlatoon);
disp(['Fuel Efficiency Improvement: ', num2str(fuelEfficiencyImprovement), '%']);步骤10：性能优化
为了实现自动驾驶车辆编队行驶系统的性能提升目标，我们可以采取多种优化措施以增强其运行效率
调整编队控制策略
手动调整编队控制模块中的控制策略，直到达到满意的编队效果。
matlab
深色版本
% 修改编队控制模块中的期望距离
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DesiredDistance', '15m'); % 更改为15米
% 修改编队控制模块中的期望速度
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'DesiredSpeed', '35m/s'); % 更改为35m/s