MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第111例：使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist System, LKAS）
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 车道线检测模块
2.4 车道保持辅助控制模块
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平台实现智能汽车系统的车道保持辅助功能（Lane Keeping Assist System, LKAS）的设计与实现。该系统的主要目标是通过摄像头感知道路边界并实时反馈校正车辆方向偏差。当 detected lateral deviation is detected, the system will automatically perform steering adjustments to maintain the vehicle within predefined lane boundaries. 这种主动式方向控制技术旨在显著提升驾驶员的安全感和乘坐体验。
项目背景
LKAS是一种现代智能驾驶汽车中不可或缺的组成部分。该系统通过摄像头实时感知车道线的存在，并在车辆偏离中心线时主动采取措施以确保车辆始终位于正确的行驶道内。这一机制不仅增强了驾驶员的安全感还能显著提升乘坐过程中的舒适度。
项目目标
- 研发车道线检测方案。
- 完成车道保持辅助逻辑的设计与实现。
- 系统在多场景下的稳定性和适应性进行了全面评估和测试。
- 通过持续优化算法性能，在实时环境中的运行效率得到了显著提升。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 主要被用作算法开发、建模、仿真和验证工具。
- Computer Vision Toolbox 被用来捕捉并处理来自摄像头的输出数据以及执行图像处理任务。
- Vehicle Dynamics Blockset 被用来模拟车辆的动力学行为。
- 使用 Simulink Real-Time 可以实现基于模型的在线测试与验证过程。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求，包括但不限于：
- 识别车道边界。
- 评估车辆相对于车道线的位置关系。
- 优化转向策略以实现道路安全。
- 系统具备卓越的适应能力应对多变的道路环境。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
基于Vehicle Dynamics Blockset构建车辆动力学模型时，需要涵盖车辆的运动学和动力学特性分析。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'LKAS_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，检测车道线。
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
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Lane Finder', 'LKAS_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Camera_Sensor', 'LaneType', 'Solid');
% 创建图像预处理模块
add_block('vision/Image Processing', 'LKAS_Model/Image_Preprocessing', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Image_Preprocessing', 'Operation', 'Canny Edge Detection');
代码解释2.3 车道线检测模块
设计车道线检测逻辑，识别车道线的位置和方向。
Matlab
深色版本
% 创建车道线检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'LKAS_Model/Lane_Detection', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Lane_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建车道线位置和方向计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'LKAS_Model/Lane_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'LKAS_Model/Lane_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Lane_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('LKAS_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Lane_Relative_Position/1');
add_line('LKAS_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Lane_Relative_Position/2');
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Relative_Position/1', 'Lane_Distance_Gain/1');
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Distance_Gain/1', 'Lane_Detection/1');
add_line('LKAS_Model', 'Threshold/1', 'Lane_Detection/2');
代码解释2.4 车道保持辅助控制模块
构建车道保持辅助系统；依据车道线的位置与方向来调节车辆转向；从而实现车辆在车道内的稳定行驶状态。
Matlab
深色版本
% 创建转向控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'LKAS_Model/Steering_Controller', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Steering_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建转向执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'LKAS_Model/Steering_Actuator', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Steering_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('LKAS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('LKAS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');
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 模块导入不同驾驶情景,包括但不限于高速公路、城市道路和曲线路段等。
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', 'LKAS_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('LKAS_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。
Matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param('LKAS_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('LKAS_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。
- Image preprocessing has been subjected to deep optimization to enhance the precision of lane detection.
- Tuning the lane detection algorithm aims to improve the system's robustness.
- Tuning PID controller parameters is essential to ensure smoothness and expediency in steering control.
- Optimizing system robustness across various driving conditions is critical for ensuring consistent performance.
5. 硬件在环测试（HIL）
将模型导入硬件平台（如ECU），投入实际道路测试阶段，并保证系统的可靠性与安全性。
关键技术点
- 摄像头数据处理 ：通过摄像头数据检测车道线。
- 图像预处理 ：对图像实施预处理以提升车道线检测精度。
- 车道线检测 ：研发基于算法的车道线识别系统。
- 转向控制实现 ：构建基于PID算法的转向控制系统。
- 车辆动力学建模 ：模拟和分析车辆的动力学特性。
- 实时性保障 ：确保系统具备高效的实时运行能力。
结论
借助 Simulink 工具套件能够有效实现智能驾驶汽车中的车道保持辅助系统（LKAS）。该方法涵盖从系统建模到仿真验证的过程直至最终阶段的硬件在环试验。此软件平台为工程师提供了高效的复杂系统原型设计与持续优化方案。