手把手教你学simulink(23.3)--simulink智能驾驶场景实使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的盲点监测系统(Blind Spot Monitoring System, BSM)
目录
项目背景
项目目标
使用工具和技术
项目流程
1. 需求分析
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
2.2 传感器数据处理模块
2.3 盲区检测模块
2.4 盲点监测逻辑模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
3.2 测试系统性能
3.3 分析结果
4. 优化与迭代
5. 硬件在环测试(HIL)
关键技术点
结论
基于Simulink开发智能驾驶汽车的盲点监测系统(Blind Spot Monitoring System, BSM)。该系统的功能旨在利用雷达与摄像头实时监测车辆周围环境。当系统检测到前方出现障碍物进入盲区时,则会向驾驶员发出警示信息。
项目背景
该系统(BlindSpot Monitoring System, BSM)作为智能汽车的关键技术模块存在。它利用雷达传感器和摄像头实时捕捉周围区域的状态,在确认潜在障碍物侵入监控区域后触发警报信号。这种主动式的安全反馈机制显著提升驾驶员的安全感与操作效率。
项目目标
- 设计并构建智能感知系统以实现有效的盲区检测。
- 构建并实现智能监控模块对应的人脸识别算法。
- 多维度测试系统在复杂交通环境下的表现稳定性与适应能力。
- 通过迭代优化算法性能使其能够稳定可靠地运行于实时环境。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink:应用于算法开发、系统建模与仿真验证。
- Computer Vision Toolbox:对摄像头生成的数据进行处理。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox:对雷达数据进行生成。
- Vehicle Dynamics Blockset:建立车辆动力学模型。
- Simulink Real-Time:用于实时系统开发与测试。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求,包括但不限于:
- 该系统能够识别车辆周围区域的状态。
- 在发现其他车辆进入周围区域时, 系统会主动发出警报。
- 该系统表现出色, 在多种驾驶条件下表现出良好的适应能力。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过 Vehicle Dynamics Blockset 建立车辆动力学模型系统来涵盖车辆的动力学行为分析。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'BSM_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
2.2 传感器数据处理模块
应用 Computer Vision Toolbox 和 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 采集来自摄像头和雷达的数据,并对周围区域进行障碍物识别。
Matlab
深色版本
% 加载摄像头数据
load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
% 加载雷达数据
load('radar_data.mat'); % 假设 radar_data.mat 包含雷达数据
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'BSM_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
% 创建雷达数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Radar Sensor', 'BSM_Model/Radar_Sensor', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Radar_Sensor', 'FieldOfView', '120', 'UpdateRate', '10');
% 连接模块
add_line('BSM_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('BSM_Model', 'Radar_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
2.3 盲区检测模块
设计盲区检测逻辑,识别盲区内是否有其他车辆。
Matlab
深色版本
% 创建盲区检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'BSM_Model/Blind_Spot_Detection', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Blind_Spot_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建盲区距离和速度计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'BSM_Model/Blind_Spot_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'BSM_Model/Blind_Spot_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Blind_Spot_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('BSM_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Blind_Spot_Relative_Position/1');
add_line('BSM_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Blind_Spot_Relative_Position/2');
add_line('BSM_Model', 'Blind_Spot_Relative_Position/1', 'Blind_Spot_Distance_Gain/1');
add_line('BSM_Model', 'Blind_Spot_Distance_Gain/1', 'Blind_Spot_Detection/1');
add_line('BSM_Model', 'Threshold/1', 'Blind_Spot_Detection/2');
2.4 盲点监测逻辑模块
设计盲点监测逻辑,当检测到盲区内有其他车辆时,向驾驶员发出警告。
Matlab
深色版本
% 创建警告模块
add_block('simulink/Sinks/Scope', 'BSM_Model/Warning_Light', [100 100]);
% 创建警告逻辑模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Logical Operator', 'BSM_Model/Warning_Logic', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Warning_Logic', 'Operator', 'OR', 'Inputs', '2');
% 连接模块
add_line('BSM_Model', 'Blind_Spot_Detection/1', 'Warning_Logic/1');
add_line('BSM_Model', 'Blind_Spot_Detection/2', 'Warning_Logic/2');
add_line('BSM_Model', 'Warning_Logic/1', 'Warning_Light/1');
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块来加载不同的驾驶场景类型。这些场景包括高速公路变道和城市道路行驶等常见情况。
Matlab
深色版本
% 加载驾驶场景
load('driving_scenarios.mat'); % 假设 driving_scenarios.mat 包含不同的驾驶场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'BSM_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('BSM_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('BSM_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
add_line('BSM_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Radar_Sensor/1');
3.2 测试系统性能
运行仿真,评估系统在不同场景下的表现。
Matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param('BSM_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('BSM_Model');
3.3 分析结果
使用 Scope 模块和 To Workspace 模块记录和分析仿真结果。
Matlab
深色版本
% 查看输出数据
disp(output_data);
4. 优化与迭代
根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。
- 数据融合技术:优化摄像头和雷达的数据整合算法,以提升盲区检测的精确度。
- 实时监控机制:调整报警流程,确保警示信息传达及时且准确无误.
- 系统适应能力:通过多场景测试优化系统稳定性与可靠性.
5. 硬件在环测试(HIL)
将模型部署至硬件平台(例如ECU),在真实道路上进行测试以确保系统在真实环境中具有可靠性与安全性
关键技术点
- 传感器数据处理:通过摄像头和雷达数据进行 blind 区域内的车辆探测。
- 盲区检测:开发 blind 区域检测算法来识别潜在威胁。
- 盲点监测逻辑:开发危险区域警报系统,在探测到潜在威胁时发出警报。
- 车辆动力学建模:建立车辆动力学模型来模拟其运动特性。
- 实时性:确保算法能在实时环境中高效运行以满足安全需求。
结论
借助Simulink及其相关工具包进行开发与验证工作,在系统建模与仿真验证阶段展现出显著的优势,并且一直到最终的硬件在环验证阶段也能够提供理想的开发环境以提升设计效率
