智能驾驶场景下的Simulink仿真：车辆主动安全系统验证

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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：设计传感器数据采集模块

步骤3.1：添加传感器模块

步骤3.2：添加传感器数据聚合模块

步骤3.3：连接传感器模块到数据聚合模块

步骤4：设计自动紧急制动（AEB）系统

步骤4.1：添加AEB模块

步骤4.2：连接传感器数据聚合模块到AEB模块

步骤4.3：连接AEB模块到车辆纵向控制模块

步骤5：设计车道保持辅助（LKA）系统

步骤5.1：添加LKA模块

步骤5.2：连接传感器数据聚合模块到LKA模块

步骤5.3：连接LKA模块到车辆横向控制模块

步骤6：设计自适应巡航控制（ACC）系统

步骤6.1：添加ACC模块

步骤6.2：连接传感器数据聚合模块到ACC模块

步骤6.3：连接ACC模块到车辆纵向控制模块

步骤7：设计动态障碍物模块

步骤7.1：添加动态障碍物模块

步骤7.2：连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块

步骤8：设置仿真参数

步骤9：运行仿真

步骤10：性能评估

制动响应时间

车道保持成功率

安全距离维持率

步骤11：性能优化

调整触发阈值和减速率

引入多传感器融合算法

使用更精确的控制模型

使用Simulink Test进行自动化测试

四、总结

智能驾驶场景下的Simulink仿真：车辆主动安全系统验证

在智能驾驶技术中，车辆主动安全系统 （如自动紧急制动、车道保持辅助等）是确保行车安全的重要组成部分。通过Simulink，我们可以构建一个完整的仿真环境来模拟这些功能，并验证其有效性。以下是一个详细的步骤指南，帮助你从零开始搭建一个用于车辆主动安全系统的仿真模型，并进行验证。

一、背景介绍

车辆主动安全系统 是指通过传感器和控制系统，在潜在危险发生之前或发生时，自动采取措施以避免或减轻事故的系统。常见的主动安全功能包括：

自动紧急制动（AEB） ：检测前方障碍物并在必要时自动刹车。
车道保持辅助（LKA） ：监测车辆是否偏离车道，并在必要时进行纠正。
自适应巡航控制（ACC） ：根据前车速度自动调整车速，保持安全距离。

本示例将展示如何使用Simulink构建一个用于车辆主动安全系统的仿真模型，并进行验证。

二、所需工具和环境

为了进行车辆主动安全系统的仿真，你需要以下工具和环境：

MATLAB/Simulink ：用于建模和仿真。
Automated Driving Toolbox ：提供自动驾驶相关的工具和模块。
Vehicle Dynamics Blockset ：用于车辆动力学建模与仿真。
Sensor Fusion and Tracking Toolbox ：用于传感器数据融合和跟踪算法的设计和验证。
Predictive Maintenance Toolbox ：用于故障诊断算法的设计和验证（可选）。
SimEvents ：用于事件驱动的离散事件仿真（可选）。
Simulink Test ：用于自动化测试和验证（可选）。

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

启动 MATLAB。
在命令窗口中输入 simulink 打开 Simulink 启动页。
点击“Blank Model”创建一个新的空白模型。

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 % 创建新的Simulink模型

    
 modelName = 'AutonomousVehicleActiveSafety';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);

步骤2：设计车辆动力学模型

我们需要为车辆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 Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Chassis 库中拖拽 Bicycle Model 或 3DOF Vehicle Dynamics 模块到模型编辑区。
设置参数如质量、惯性矩、前后轴距等。

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 % 添加自行车模型模块

    
 add_block('vehicleDynamics/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米

步骤2.2：添加纵向和横向控制模块

在 Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs 和 Lateral Driver Inputs 库中分别拖拽 Longitudinal Driver 和 Lateral Driver 模块到模型编辑区。
设置参数如最大加速度、转向角速率等。

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 % 添加纵向控制模块

    
 add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
    
 set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], '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']);
    
 set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s

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。

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 % 连接纵向控制模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接横向控制模块到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');

步骤3：设计传感器数据采集模块

为了实现车辆主动安全系统，我们需要收集车辆周围的环境数据。

步骤3.1：添加传感器模块

在 Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking 库中拖拽各种传感器模块（如 IMU Sensor, GPS Sensor, Radar Sensor, Lidar Sensor, Camera Sensor）到模型编辑区。
设置参数如采样频率、精度等。

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 % 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
    
  
    
 % 添加摄像头传感器模块
    
 add_block('automatedDriving/Camera Sensor', [modelName '/Camera_Sensor']);
    
 set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'FieldOfView', '90'); % 设置视场角为90度

步骤3.2：添加传感器数据聚合模块

在 Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking 库中拖拽 Sensor Data Aggregator 模块到模型编辑区。
设置参数如传感器类型、采样频率等。

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 % 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, Camera'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达、摄像头
    
 set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz

步骤3.3：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。

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 % 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');
    
  
    
 % 连接摄像头传感器模块到传感器数据聚合模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Camera_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');

步骤4：设计自动紧急制动（AEB）系统

我们将设计一个自动紧急制动（AEB）系统，用于检测前方障碍物并在必要时自动刹车。

步骤4.1：添加AEB模块

在 Automated Driving Toolbox > Active Safety Systems 库中拖拽 Automatic Emergency Braking (AEB) 模块到模型编辑区。
设置参数如触发阈值、减速率等。

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 % 添加AEB模块

    
 add_block('automatedDriving/Automatic Emergency Braking', [modelName '/AEB']);
    
  
    
 % 设置AEB模块参数
    
 set_param([modelName '/AEB'], 'TriggerThreshold', '2.0'); % 设置触发阈值为2.0米
    
 set_param([modelName '/AEB'], 'DecelerationRate', '5.0'); % 设置减速率为5.0m/s^2

步骤4.2：连接传感器数据聚合模块到AEB模块

将传感器数据聚合模块的输出连接到AEB模块的输入端口。

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 % 连接传感器数据聚合模块到AEB模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/AEB'], 'autorouting', 'on');

步骤4.3：连接AEB模块到车辆纵向控制模块

将AEB模块的输出连接到车辆纵向控制模块的输入端口。

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 % 连接AEB模块到纵向控制模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/AEB'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');

步骤5：设计车道保持辅助（LKA）系统

我们将设计一个车道保持辅助（LKA）系统，用于监测车辆是否偏离车道并在必要时进行纠正。

步骤5.1：添加LKA模块

在 Automated Driving Toolbox > Active Safety Systems 库中拖拽 Lane Keeping Assist (LKA) 模块到模型编辑区。
设置参数如车道宽度、偏移阈值等。

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 % 添加LKA模块

    
 add_block('automatedDriving/Lane Keeping Assist', [modelName '/LKA']);
    
  
    
 % 设置LKA模块参数
    
 set_param([modelName '/LKA'], 'LaneWidth', '3.7'); % 设置车道宽度为3.7米
    
 set_param([modelName '/LKA'], 'OffsetThreshold', '0.5'); % 设置偏移阈值为0.5米

步骤5.2：连接传感器数据聚合模块到LKA模块

将传感器数据聚合模块的输出连接到LKA模块的输入端口。

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 % 连接传感器数据聚合模块到LKA模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/LKA'], 'autorouting', 'on');

步骤5.3：连接LKA模块到车辆横向控制模块

将LKA模块的输出连接到车辆横向控制模块的输入端口。

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 % 连接LKA模块到横向控制模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/LKA'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');

步骤6：设计自适应巡航控制（ACC）系统

我们将设计一个自适应巡航控制（ACC）系统，用于根据前车速度自动调整车速，保持安全距离。

步骤6.1：添加ACC模块

在 Automated Driving Toolbox > Active Safety Systems 库中拖拽 Adaptive Cruise Control (ACC) 模块到模型编辑区。
设置参数如目标车速、安全距离等。

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 % 添加ACC模块

    
 add_block('automatedDriving/Adaptive Cruise Control', [modelName '/ACC']);
    
  
    
 % 设置ACC模块参数
    
 set_param([modelName '/ACC'], 'TargetSpeed', '30'); % 设置目标车速为30m/s
    
 set_param([modelName '/ACC'], 'SafetyDistance', '5.0'); % 设置安全距离为5.0米

步骤6.2：连接传感器数据聚合模块到ACC模块

将传感器数据聚合模块的输出连接到ACC模块的输入端口。

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 % 连接传感器数据聚合模块到ACC模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/ACC'], 'autorouting', 'on');

步骤6.3：连接ACC模块到车辆纵向控制模块

将ACC模块的输出连接到车辆纵向控制模块的输入端口。

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 % 连接ACC模块到纵向控制模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/ACC'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');

步骤7：设计动态障碍物模块

我们将设计一个动态障碍物模块，用于模拟其他移动物体的行为。

步骤7.1：添加动态障碍物模块

在 Automated Driving Toolbox > Scenario Builder 库中拖拽 Dynamic Obstacle 模块到模型编辑区。
设置参数如障碍物类型、初始位置、速度等。

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 % 添加动态障碍物模块

    
 add_block('automatedDriving/Dynamic Obstacle', [modelName '/Dynamic_Obstacle']);
    
 set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'ObstacleType', 'Pedestrian'); % 设置障碍物类型为行人
    
 set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'InitialPosition', '[20, 20]'); % 设置初始位置为(20, 20)
    
 set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'Velocity', '1.5'); % 设置速度为1.5m/s

步骤7.2：连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块

将动态障碍物模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口，以便实时更新传感器数据中的障碍物信息。

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 % 连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Dynamic_Obstacle'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');

步骤8：设置仿真参数

在模型编辑器顶部菜单栏中点击 Simulation > Model Configuration Parameters，根据需要调整仿真时间（如 600 秒）、求解器类型（推荐使用 ode45）和其他相关参数。

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 % 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9：运行仿真

完成上述步骤后，点击工具栏上的“Run”按钮开始仿真。观察车辆的行为，确保其能够根据设定的主动安全系统算法有效地执行驾驶任务，并及时采取必要的安全措施。

步骤10：性能评估

为了全面评估车辆主动安全系统的性能，我们需要关注以下几个关键性能指标：

制动响应时间

通过计算从检测到障碍物到系统做出制动反应的时间，评估制动响应时间。

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 function brakingResponseTime = calculateBrakingResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp)

    
     % 示例：计算制动响应时间
    
     brakingResponseTime = mean(responseTimestamp - detectionTimestamp); % 计算平均制动响应时间
    
 end
    
  
    
 % 获取障碍物检测和系统响应的时间戳
    
 detectionTimestamp = getDetectionTimestamp();
    
 responseTimestamp = getResponseTimestamp();
    
  
    
 % 计算制动响应时间
    
 brakingResponseTime = calculateBrakingResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp);
    
 disp(['Braking Response Time: ', num2str(brakingResponseTime), ' seconds']);

车道保持成功率

通过计算成功保持车道的次数占总行驶距离的比例，评估车道保持成功率。

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 function laneKeepingSuccessRate = calculateLaneKeepingSuccessRate(successfulKeeps, totalDistance)

    
     % 示例：计算车道保持成功率
    
     laneKeepingSuccessRate = length(successfulKeeps) / totalDistance; % 计算车道保持成功率
    
 end
    
  
    
 % 获取成功保持车道的距离和总行驶距离
    
 successfulKeeps = getSuccessfulKeeps();
    
 totalDistance = getTotalDistance();
    
  
    
 % 计算车道保持成功率
    
 laneKeepingSuccessRate = calculateLaneKeepingSuccessRate(successfulKeeps, totalDistance);
    
 disp(['Lane Keeping Success Rate: ', num2str(laneKeepingSuccessRate * 100), '%']);

安全距离维持率

通过计算实际与前车保持的安全距离与设定安全距离的比值，评估安全距离维持率。

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 function safetyDistanceMaintenanceRate = calculateSafetyDistanceMaintenanceRate(actualDistances, targetDistance)

    
     % 示例：计算安全距离维持率
    
     safetyDistanceMaintenanceRate = sum(actualDistances >= targetDistance) / length(actualDistances); % 计算安全距离维持率
    
 end
    
  
    
 % 获取实际与前车保持的距离和目标安全距离
    
 actualDistances = getActualDistances();
    
 targetDistance = getTargetDistance();
    
  
    
 % 计算安全距离维持率
    
 safetyDistanceMaintenanceRate = calculateSafetyDistanceMaintenanceRate(actualDistances, targetDistance);
    
 disp(['Safety Distance Maintenance Rate: ', num2str(safetyDistanceMaintenanceRate * 100), '%']);

步骤11：性能优化

为了优化车辆主动安全系统的性能，我们可以通过以下几种方法进行改进：

调整触发阈值和减速率

手动调整AEB模块中的触发阈值和减速率，直到达到满意的制动效果。

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 % 修改AEB模块中的触发阈值和减速率

    
 set_param([modelName '/AEB'], 'TriggerThreshold', '1.5'); % 更改为1.5米
    
 set_param([modelName '/AEB'], 'DecelerationRate', '6.0'); % 更改为6.0m/s^2

引入多传感器融合算法

使用多传感器融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波）来提高数据的准确性和鲁棒性。

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 % 使用多传感器数据融合算法

    
 add_block('automatedDriving/Multi-Sensor Fusion', [modelName '/Multi_Sensor_Fusion']);
    
 set_param([modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'FusionAlgorithm', 'Kalman Filter'); % 设置融合算法为卡尔曼滤波
    
  
    
 % 连接传感器数据聚合模块到多传感器融合模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接多传感器融合模块到AEB模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/AEB'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接多传感器融合模块到LKA模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/LKA'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接多传感器融合模块到ACC模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/ACC'], 'autorouting', 'on');

使用更精确的控制模型

使用更精确的控制模型（如基于深度学习的模型）来提高预测的准确性。

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 % 使用深度学习模型

    
 add_block('deepLearningToolbox/Deep Learning Model', [modelName '/Deep_Learning_Model']);
    
 set_param([modelName '/Deep_Learning_Model'], 'ModelType', 'CNN'); % 设置模型类型为卷积神经网络
    
  
    
 % 连接AEB模块到深度学习模型
    
 add_line(modelName, [modelName '/AEB'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接LKA模块到深度学习模型
    
 add_line(modelName, [modelName '/LKA'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接ACC模块到深度学习模型
    
 add_line(modelName, [modelName '/ACC'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');

使用Simulink Test进行自动化测试

利用 Simulink Test 工具箱进行自动化测试和验证，确保系统在不同驾驶循环下的稳定性。

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 % 创建测试用例

    
 testCase = sltest.testmanager.TestFile('ActiveSafety_TestCases');
    
 testCase.addTestSuite('ActiveSafety_TestSuite');
    
 testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Standard_WLTC_Cycle');
    
  
    
 % 运行测试
    
 sltest.testmanager.run(testCase);

四、总结

通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个用于车辆主动安全系统的仿真模型，并进行仿真和性能评估。主要内容包括：

背景介绍 ：理解车辆主动安全系统及其应用。
所需工具和环境 ：列出进行车辆主动安全系统仿真所需的工具和环境。
步骤详解 ：从零开始搭建一个完整的车辆主动安全系统模型，并进行车辆动力学建模、传感器数据采集模块设计、自动紧急制动系统设计、车道保持辅助系统设计、自适应巡航控制系统设计、动态障碍物模块设计、仿真设置与运行。
性能评估 ：通过制动响应时间、车道保持成功率、安全距离维持率等指标评估系统的性能。
性能优化 ：通过调整触发阈值和减速率、引入多传感器融合算法或使用更精确的控制模型，提高系统的性能。

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一、背景介绍

二、所需工具和环境

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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：设计传感器数据采集模块

步骤3.1：添加传感器模块

步骤3.2：添加传感器数据聚合模块

步骤3.3：连接传感器模块到数据聚合模块

步骤4：设计自动紧急制动（AEB）系统

步骤4.1：添加AEB模块

步骤4.2：连接传感器数据聚合模块到AEB模块

步骤4.3：连接AEB模块到车辆纵向控制模块

步骤5：设计车道保持辅助（LKA）系统

步骤5.1：添加LKA模块

步骤5.2：连接传感器数据聚合模块到LKA模块

步骤5.3：连接LKA模块到车辆横向控制模块

步骤6：设计自适应巡航控制（ACC）系统

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步骤6.2：连接传感器数据聚合模块到ACC模块

步骤6.3：连接ACC模块到车辆纵向控制模块

步骤7：设计动态障碍物模块

步骤7.1：添加动态障碍物模块

步骤7.2：连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块

步骤8：设置仿真参数

步骤9：运行仿真

步骤10：性能评估

制动响应时间

车道保持成功率

安全距离维持率

步骤11：性能优化

调整触发阈值和减速率

引入多传感器融合算法

使用更精确的控制模型

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