Simulink开发项1000例实战专栏--实例164：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
发布时间
阅读量：
阅读量
目录
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
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
自动驾驶技术的主要目标是达成机器车辆的智能自主导航与安全行驶操作。其中轨迹规划和跟踪控制构成了该系统的重要组成部分：
- 轨迹规划：基于环境感知信息生成一条安全、平滑且高效的道路。
- 跟踪控制：通过精准调节车辆转向、加速与制动确保其沿着预设轨迹平稳运行。
Simulink作为MATLAB的一力工具，在自动驾驶系统中被用来进行轨迹规划与跟踪控制的建模、仿真和验证工作。利用Simulink技术可以在各种复杂的交通情景下模拟并评估不同算法的表现，从而提升其整体性能水平。
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：在行驶过程中规避障碍物，并与周围交通参与者保持安全距离。
- 舒适性：选择平滑且平稳的道路路径，并避免频繁的加速、减速以及急转弯的动作。
- 高效性：实现快速度或最低能耗的目标到达目的地。
常见的轨迹规划方法包括：
- 整体路径规划：利用地图数据计算出一条起始至目标点的初始路线（如A*算法、Dijkstra算法）。
- 局部路径优化：通过实时传感器数据优化路线以适应动态变化的环境（如模型预测控制MPC、势场法）。
2.2 跟踪控制
跟踪控制的主要目标是通过调整车辆的动力学行为以使其尽量接近规划轨迹。常见的控制手段主要包括
- PID控制器 是一种直观且易于实现的自适应调节方法，在工业自动化领域得到了广泛应用。
- LQG控制器 遵循最优调节策略，在复杂工业过程中表现出色。
- 模型预测控件（MPC） 通过预判未来变化优化实时响应能力，在复杂的动态环境中展现出卓越性能。
3. Simulink仿真平台设计
3.1 创建Simulink模型
启动MATLAB应用程序后，在工作区中创建一个新的空白Simulink模型文件。
随后，请您指定模型的名称为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);
end3.2.2 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);
end3.2.3 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);
end3.2.4 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);
end3.3 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
以下是一个全面的基于Simulink平台的智能驾驶控制系统轨迹规划与跟踪控制仿真流程
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
本项目文档中，我们全面阐述了基于Simulink平台的方法，详细说明了针对电动汽车自动驾驶系统的轨迹规划与跟踪控制仿真实现过程，并开发了完整的功能模块实现方案。旨在帮助读者更好地掌握相关技术并应用于实际场景，并在实际工程中提供有益的技术参考。如果需要进一步的优化或扩展，则可以根据具体的应用需求进行相应的调整和改进。
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~