手把手教你学simulink实例--Simulink在电动汽车自动驾驶系统轨迹规划与跟踪控制仿真研究
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Simulink在电动汽车自动驾驶系统轨迹规划与跟踪控制仿真研究
1. 背景介绍
1.1 项目背景
自动驾驶技术的核心目标是实现车辆的自主导航和安全行驶。其中，轨迹规划 和跟踪控制 是自动驾驶系统中两个关键环节：
- 轨迹规划 ：根据环境感知信息生成一条安全、平滑且高效的路径。
- 跟踪控制 ：通过精确控制车辆的转向、加速和制动，使车辆沿规划轨迹行驶。
Simulink作为MATLAB的强大工具，能够为自动驾驶系统的轨迹规划与跟踪控制提供高效的建模、仿真和验证平台。通过Simulink，可以模拟复杂的交通场景，并测试不同算法的性能，从而优化自动驾驶系统的整体表现。
2. 自动驾驶系统轨迹规划与跟踪控制概述
2.1 轨迹规划
轨迹规划的目标是生成一条满足以下条件的路径：
- 安全性 ：避开障碍物，确保车辆与其他交通参与者无碰撞风险。
- 舒适性 ：路径平滑，避免剧烈加减速或急转弯。
- 高效性 ：最短时间或最小能耗到达目的地。
常见的轨迹规划方法包括：
- 全局路径规划 ：基于地图信息生成从起点到终点的初步路径（如A*算法、Dijkstra算法）。
- 局部路径规划 ：根据实时感知数据调整路径以应对动态环境（如模型预测控制MPC、势场法）。
2.2 跟踪控制
跟踪控制的目标是通过调节车辆的动力学行为，使其尽可能贴近规划的轨迹。常用的控制方法包括：
- PID控制 ：简单易用，适合线性系统。
- LQR控制 ：基于最优控制理论，适用于多变量系统。
- MPC控制 ：考虑未来状态约束，适合非线性系统。
3. Simulink仿真平台设计
3.1 创建Simulink模型
- 打开MATLAB并新建一个Simulink模型文件。
- 定义模型名称为
EV_Autonomous_Trajectory.
matlab
深色版本
modelName = 'EV_Autonomous_Trajectory';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
3.2 添加模块
3.2.1 环境建模模块
定义环境建模模块，用于模拟道路、障碍物和其他交通参与者。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Environment_Model']);
set_param([modelName '/Environment_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Environment_Model'], 'MaskDisplay', 'Environment Model');
% 在Matlab Function中定义环境建模模块
function [environment_state] = fcn(scene_type, obstacles, parameters)
% 模拟道路、障碍物和其他交通参与者
environment_state = create_environment(scene_type, obstacles, parameters);
end
3.2.2 轨迹规划模块
定义轨迹规划模块，生成车辆的期望轨迹。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Trajectory_Planning']);
set_param([modelName '/Trajectory_Planning'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Trajectory_Planning'], 'MaskDisplay', 'Trajectory Planning');
% 在Matlab Function中定义轨迹规划模块
function [planned_trajectory] = fcn(environment_state, planning_algorithm, parameters)
% 根据环境状态生成轨迹
planned_trajectory = plan_trajectory(environment_state, planning_algorithm, parameters);
end
3.2.3 跟踪控制模块
定义跟踪控制模块，实现车辆对规划轨迹的跟踪。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Tracking_Control']);
set_param([modelName '/Tracking_Control'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Tracking_Control'], 'MaskDisplay', 'Tracking Control');
% 在Matlab Function中定义跟踪控制模块
function [control_commands] = fcn(vehicle_state, planned_trajectory, control_algorithm, parameters)
% 根据车辆状态和规划轨迹生成控制指令
control_commands = track_trajectory(vehicle_state, planned_trajectory, control_algorithm, parameters);
end
3.2.4 车辆动力学模块
定义车辆动力学模块，模拟车辆的实际运动行为。
matlab
深色版本
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Vehicle_Dynamics']);
set_param([modelName '/Vehicle_Dynamics'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Vehicle_Dynamics'], 'MaskDisplay', 'Vehicle Dynamics');
% 在Matlab Function中定义车辆动力学模块
function [vehicle_state] = fcn(control_commands, initial_state, dynamics_model, parameters)
% 模拟车辆的动力学行为
vehicle_state = simulate_dynamics(control_commands, initial_state, dynamics_model, parameters);
end
3.3 连接模块
将各个模块按照系统框图连接起来。
matlab
深色版本
% 连接环境建模模块到轨迹规划模块
add_line(modelName, '/Environment_Model/1', '/Trajectory_Planning/1', 'autorouting', 'on');
% 连接轨迹规划模块到跟踪控制模块
add_line(modelName, '/Trajectory_Planning/1', '/Tracking_Control/1', 'autorouting', 'on');
% 连接跟踪控制模块到车辆动力学模块
add_line(modelName, '/Tracking_Control/1', '/Vehicle_Dynamics/1', 'autorouting', 'on');
3.4 设置仿真参数
设置仿真时间为60秒。
matlab
深色版本
set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 设置仿真时间为60秒
save_system(modelName); % 保存模型
4. 示例代码片段
以下是一个完整的基于Simulink的电动汽车自动驾驶系统轨迹规划与跟踪控制仿真过程。
matlab
深色版本
% Step 1: Define model name and create a new system
modelName = 'EV_Autonomous_Trajectory';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
% Step 2: Add Environment Model Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Environment_Model']);
set_param([modelName '/Environment_Model'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Environment_Model'], 'MaskDisplay', 'Environment Model');
% 在Matlab Function中定义环境建模模块
function [environment_state] = fcn(scene_type, obstacles, parameters)
% 模拟道路、障碍物和其他交通参与者
environment_state = create_environment(scene_type, obstacles, parameters);
end
% Step 3: Add Trajectory Planning Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Trajectory_Planning']);
set_param([modelName '/Trajectory_Planning'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Trajectory_Planning'], 'MaskDisplay', 'Trajectory Planning');
% 在Matlab Function中定义轨迹规划模块
function [planned_trajectory] = fcn(environment_state, planning_algorithm, parameters)
% 根据环境状态生成轨迹
planned_trajectory = plan_trajectory(environment_state, planning_algorithm, parameters);
end
% Step 4: Add Tracking Control Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Tracking_Control']);
set_param([modelName '/Tracking_Control'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Tracking_Control'], 'MaskDisplay', 'Tracking Control');
% 在Matlab Function中定义跟踪控制模块
function [control_commands] = fcn(vehicle_state, planned_trajectory, control_algorithm, parameters)
% 根据车辆状态和规划轨迹生成控制指令
control_commands = track_trajectory(vehicle_state, planned_trajectory, control_algorithm, parameters);
end
% Step 5: Add Vehicle Dynamics Module
add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Vehicle_Dynamics']);
set_param([modelName '/Vehicle_Dynamics'], 'Mask', 'on');
set_param([modelName '/Vehicle_Dynamics'], 'MaskDisplay', 'Vehicle Dynamics');
% 在Matlab Function中定义车辆动力学模块
function [vehicle_state] = fcn(control_commands, initial_state, dynamics_model, parameters)
% 模拟车辆的动力学行为
vehicle_state = simulate_dynamics(control_commands, initial_state, dynamics_model, parameters);
end
% Step 6: Connect Blocks
add_line(modelName, '/Environment_Model/1', '/Trajectory_Planning/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Trajectory_Planning/1', '/Tracking_Control/1', 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, '/Tracking_Control/1', '/Vehicle_Dynamics/1', 'autorouting', 'on');
% Step 7: Set Simulation Parameters
set_param(modelName, 'StopTime', '60');
save_system(modelName);
5. 结束语
通过这个项目文档，我们详细介绍了如何基于Simulink平台进行电动汽车自动驾驶系统轨迹规划与跟踪控制的仿真研究，并实现了相关功能模块。希望这个示例能够帮助读者更好地理解和应用相关技术，并为实际工程问题的解决提供有价值的参考。如果需要进一步的优化或扩展，可以根据具体的应用需求进行相应的调整和改进。
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