MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第105例:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)
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 前方车辆检测模块
2.4 自适应巡航控制模块
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 技术构建智能化的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)。该系统旨在利用雷达和摄像头系统感知并计算前方车辆的距离与速度数据,并通过反馈控制机制自动调节自身速度以维持与前车的安全间距。该系统不仅能够实时监测前方道路状况,并且能够根据交通环境的变化动态优化行驶策略。ACC 系统通过雷达和摄像头获取数据后会自动分析并计算出最佳跟车距离,并据此进行速度调节以实现安全且舒适的驾驶体验
项目背景
自适应巡航控制模块(ACC)在现代智能汽车中承担着关键的自动驾驶职责。该系统利用雷达与摄像头持续监测前方车辆的状态,并根据检测数据自动调节行驶速度。它通过维持与前车之间的安全间距来显著提升驾驶员的安全感与乘坐体验。
项目目标
- 设计一套高效的前向车辆探测与追踪方案。
- 开发并实现一种自适应巡航控制系统。
- 针对不同驾驶情境进行系统性能与鲁棒性评估。
- 通过提升算法性能使其具备良好的实时响应能力。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink :主要用于算法设计、系统建模与仿真验证。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox :对雷达信号与摄像头图像进行融合与跟踪分析。
- Vehicle Dynamics Blockset :主要用于车辆动态行为的建模与仿真。
- Simulink Real-Time :支持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:
- 监测前方来车的实时位置信息与行驶速度参数。
- 评估前后车辆的安全间距数据。
- 实现本车辆动态地控制行驶速度值,并维持前后间距恒定。
- 分析系统在复杂交通环境下的稳定运行能力。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过 Vehicle Dynamics Blockset 建立车辆动力学系统模型,并涵盖其动力学行为特征及其运动规律。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'ACC_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
代码解释
2.2 传感器数据处理模块
采用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 对雷达和摄像头数据进行分析和整合,并对前方车辆进行识别并跟踪其位置和速度。
Matlab
深色版本
% 加载雷达数据
load('radar_data.mat'); % 假设 radar_data.mat 包含雷达数据
% 加载摄像头数据
load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
% 创建雷达数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Radar Sensor', 'ACC_Model/Radar_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Radar_Sensor', 'FieldOfView', '60', 'UpdateRate', '10');
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'ACC_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Radar_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('ACC_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
代码解释
2.3 前方车辆检测模块
设计前方车辆检测逻辑,识别前方车辆的位置和速度。
Matlab
深色版本
% 创建前方车辆检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建前方车辆位置和速度计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Relative_Velocity', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/1');
add_line('ACC_Model', 'Vehicle_Speed/1', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/2');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/1', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1', 'Front_Vehicle_Detection/1');
add_line('ACC_Model', 'Threshold/1', 'Front_Vehicle_Detection/2');
代码解释
2.4 自适应巡航控制模块
设计自适应巡航控制逻辑,根据前方车辆的位置和速度调整本车的速度。
Matlab
深色版本
% 创建自适应巡航控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'ACC_Model/Speed_Controller', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Speed_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建速度执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'ACC_Model/Speed_Actuator', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Speed_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Detection/1', 'Speed_Controller/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/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 模块导入多种模拟驾驶情境,在高速公路上实现尾随车辆,在城市道路中进行低速行驶操作。
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', 'ACC_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Radar_Sensor/1');
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/2', '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。
Matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param('ACC_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('ACC_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。
Matlab
深色版本
% 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。
- 多源传感器数据融合 :改进雷达与摄像头协同工作的效率,并提升对前向物体探测的精确度。
- 自适应速度控制系统 :优化 PID 调节器的设计以实现快速响应与平稳跟踪。
- 抗干扰能力/容错性能/系统稳定性/可靠性 :提升系统在复杂环境下的稳定运行能力。
5. 硬件在环测试(HIL)
将模型部署至硬件平台中(例如ECU设备),投入实际道路测试环节, 以保证系统的可靠性和安全性在真实环境下
关键技术点
- 传感器数据处理 :通过雷达和摄像头的数据识别前方车辆的位置与速度。
- 前方车辆检测 :开发前方车辆检测算法以确定目标车的存在及其属性。
- 自适应巡航控制 :构建自适应巡航控制系统以调节行驶速度。
- 车辆动力学建模 :建立基于动力学的数学模型或物理仿真系统。
- 实时性 :满足实时环境下的快速响应能力或实时处理需求。
结论
借助Simulink及其相关工具包的功能特性,在智能驾驶汽车领域可高效地构建与验证自适应巡航控制系统(ACC)。该方案涵盖自建模型、仿真验证以及实物试车三个阶段,并为构建复杂系统提供了高效的开发平台。从而让工程师能够迅速完成系统原型的设计并持续优化改进。
