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MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第112例:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的交通标志识别系统

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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 摄像头数据处理模块

2.3 交通标志识别模块

2.4 交通标志识别逻辑模块

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平台开发了一款智能交通标志识别系统(Smart Traffic Sign Recognition System, TSR)。该系统旨在通过摄像头进行道路场景采集,并结合算法实现交通标志的自动识别功能。在实际应用中,该系统能够实时捕捉道路中的各类交通标志,并根据检测结果生成相应的驾驶建议或采取行动以确保行车安全与规范运行。

项目背景

TSR作为现代智能驾驶汽车的关键组成部分,在 road traffic sign recognition 方面发挥着不可替代的作用。该系统利用摄像头不仅能够检测还能够识别出道路上的各种交通标志,并据此给出相应的 driving advice 或采取相应措施以确保 road safety 和 legal compliance.

项目目标

  • 开发一套高效且可靠的交通标志检测与识别系统。
  • 基于深度学习构建一个智能的交通标志识别系统。
  • 通过多场景测试验证系统在复杂环境下的准确性和稳定性。
  • 优化算法效率的同时,在实际应用中实现高速处理能力。

使用工具和技术

  • MATLAB 和 Simulink 主要用于算法开发、建模、仿真以及验证过程。
    • Computer Vision Toolbox主要用于处理摄像头数据并进行图像处理。
    • Deep Learning Toolbox专为训练和部署深度学习模型而设计。
    • Vehicle Dynamics Blockset主要应用于车辆动力学的模拟分析。
    • Simulink Real-Time则专门支持在实时硬件上测试和验证模型。

项目流程

1. 需求分析

明确系统的功能要求,包括但不限于:

  • 对道路上的交通标志进行检测。
  • 对交通标志类型的分类工作包括识别限速标志、禁止标志等。
  • 基于识别结果生成具体的驾驶建议和操作指令。
  • 系统在多变的道路环境下表现出的高度适应性和稳定性。
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体系,并涵盖其运动学与动力学特性。

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 % 创建车辆动力学模型

    
 add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'TSR_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
    
    
    
    
    代码解释
2.2 摄像头数据处理模块

使用 Computer Vision Toolbox 处理摄像头数据,检测和识别交通标志。

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 % 加载摄像头数据

    
 load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
    
  
    
 % 创建摄像头数据处理模块
    
 add_block('vision/Object Detector', 'TSR_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
    
  
    
 % 创建图像预处理模块
    
 add_block('vision/Image Processing', 'TSR_Model/Image_Preprocessing', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Image_Preprocessing', 'Operation', 'Resize', 'OutputSize', '[224 224]');
    
    
    
    
    代码解释
2.3 交通标志识别模块

设计交通标志识别逻辑,使用深度学习模型识别交通标志的类型。

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 % 加载预训练的深度学习模型

    
 net = alexnet; % 假设使用 AlexNet 模型
    
  
    
 % 创建深度学习模型模块
    
 add_block('deepLearning/Classification', 'TSR_Model/Traffic_Sign_Recognition', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Traffic_Sign_Recognition', 'Network', net);
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Image_Preprocessing/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Image_Preprocessing/1', 'Traffic_Sign_Recognition/1');
    
    
    
    
    代码解释
2.4 交通标志识别逻辑模块

设计交通标志识别逻辑,根据识别结果提供相应的驾驶建议或采取行动。

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 % 创建交通标志识别逻辑模块

    
 add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'TSR_Model/Traffic_Sign_Logical', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Traffic_Sign_Logical', 'Operator', '==', 'Inputs', '2');
    
  
    
 % 创建驾驶建议模块
    
 add_block('simulink/Signal Routing/Switch', 'TSR_Model/Driving_Advice', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Driving_Advice', 'Threshold', '0.5');
    
  
    
 % 创建警告模块
    
 add_block('simulink/Sinks/Scope', 'TSR_Model/Warning_Light', [100 100]);
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Recognition/1', 'Traffic_Sign_Logical/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Type/1', 'Traffic_Sign_Logical/2');
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Logical/1', 'Driving_Advice/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Driving_Advice/1', 'Warning_Light/1');
    
    
    
    
    代码解释
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景

通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块模拟多种驾驶情境,在城市交通场景下可实现高速路行驶情况和农村交通状况下的测试。

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 % 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', 'TSR_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
    
    
    
    
    代码解释
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。

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 % 设置仿真时间

    
 set_param('TSR_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
    
  
    
 % 运行仿真
    
 sim('TSR_Model');
    
    
    
    
    代码解释
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。

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 % 查看输出数据

    
 disp(output_data);
    
    
    
    
    代码解释
4. 优化与迭代

根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。

  • 图像预处理:改进图像预处理流程,使交通标志检测的准确率提升。
5. 硬件在环测试(HIL)

将模型安装到硬件平台上(例如ECU等),并在实际道路上进行测试以验证其性能和效果。通过这些步骤确保系统在真实工作环境中具有高度的可靠性和稳定性。

关键技术点

  • 摄像头数据采集与处理:利用摄像头捕捉到的数据进行分析与判断以实现交通标志的识别。
  • 图像预处理:经过图像预处理步骤后可显著提升后续特征提取的效果。
  • 深度学习模型:采用经过预训练的深度学习架构以实现对交通标志类型的自动分类识别。
  • 交通标志识别逻辑:基于感知机原理构建用于分类判断的具体逻辑模块并完成相应的决策支持功能。
  • 车辆动力学建模:通过构建车辆运动特性的数学模型实现其动力学行为的精确仿真与预测。
  • 实时性要求:针对实际应用场景需求设计具备快速响应能力且能在动态环境下持续运行的操作系统核心算法。

结论

借助 Simulink 及其相关工具箱完成智能驾驶汽车中的交通标志识别系统的开发与验证工作(TSR)。从系统建模、仿真验证到硬件在环测试阶段,在 Simulink 的支持下构建了功能完善的集成环境,并为工程师们提供了快速构建原型并持续优化复杂的智能系统的平台。

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