Simulink开发项1000例实战专栏--实例202：基于Simulink的自动驾驶车辆人机交互界面仿真
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基于Simulink的自动驾驶车辆人机交互界面仿真
一、背景介绍
二、所需工具和环境
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
步骤2：设计车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆底盘模块
步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
步骤2.3：连接各模块
步骤3：设计传感器数据采集模块
步骤3.1：添加传感器模块
步骤3.2：添加传感器数据聚合模块
步骤3.3：连接传感器模块到数据聚合模块
步骤4：设计人机交互界面
步骤4.1：添加仪表盘控件
步骤4.2：连接传感器数据聚合模块到仪表盘控件
步骤4.3：处理用户输入
步骤5：设计动态障碍物模块
步骤5.1：添加动态障碍物模块
步骤5.2：连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块
步骤6：设置仿真参数
步骤7：运行仿真
步骤8：性能评估
用户输入响应时间
显示信息准确性
警告提示及时性
步骤9：性能优化
调整显示刷新率
引入多传感器融合算法
使用更精确的控制模型
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
基于Simulink的自动驾驶车辆人机交互界面仿真
在自动驾驶技术领域中人机交互界面（HMI） 被视为实现驾驶员与系统之间有效沟通的关键组件。通过Simulink平台构建 搭建一个完整的仿真环境 能够充分模拟这些功能 并评估其有效性的能力 以下是一个详细的步骤说明 从零开始构建一个用于自动驾驶车辆人机交互界面的仿真模型 并完成相应的验证工作
一、背景介绍
人机交互界面（HMI） 在自动驾驶车辆中的作用是通过系统化设计实现信息传递与操作控制的关键环节。该系统的核心模块（人机交互界面 HMI）在自动驾驶车辆中主要负责通过显示实时数据、接收控制指令以及传递传感器反馈等功能与驾驶员进行交互。常见的 HMI 功能包括显示实时数据、接收并处理驾驶员或乘客的指令以及传递传感器获取的反馈信息等技术手段。
- 状态信息显示 ：包括但不限于当前速度参数、剩余电量与燃油储备情况以及相关的导航指引信息。
- 警示反馈 ：涵盖潜在的障碍物检测结果、车道保持辅助警报信号以及系统运行异常状况。
- 权限动态管理 ：负责主动接收并接管相关请求任务，并根据实时反馈进行权限配置调整。
- 多媒介交互服务 ：支持多样化的音乐与视频播放功能配置选项以及相应的娱乐互动体验设置。
本示例旨在展示如何利用Simulink来构建一个模拟自动驾驶车辆人机交互界面的仿真模型，并进行验证性测试。
二、所需工具和环境
为了进行自动驾驶车辆人机交互界面的仿真，你需要以下工具和环境：
MATLAB/Simulink ：旨在进行模型开发与系统仿真。
Automated Driving Toolbox ：提供与自动驾驶相关的功能模块集合。
Instrumentation and Measurement Toolbox ：主要用于开发用户界面及其相关功能。
Vehicle Dynamics Blockset ：主要用于车辆动力学分析与仿真模拟。
SimEvents ：支持基于事件驱动的离散事件模拟系统（可选功能）。
Simulink Dashboard ：支持创建并管理复杂的仪表盘组件集（包括滑块、按钮及指示灯等元素）。
Simulink Test ：支持自动化测试方案的设计与执行（可选功能）。
确保你已经安装了上述工具箱，并且拥有有效的许可证。
三、步骤详解
步骤1：创建Simulink模型
首先，打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。
步骤1.1：打开Simulink并新建模型
- 打开MATLAB程序。
- 在命令窗口中输入
simulink，随后会打开Simulink启动界面。 - 单击“Blank Model”按钮以建立一个新的空模型。
matlab
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'AutonomousVehicleHMI';
new_system(modelName);
open_system(modelName);步骤2：设计车辆动力学模型
我们需要为车辆建立一个简单的动力学模型，以便模拟其运动状态。
步骤2.1：添加车辆底盘模块
- 在
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Chassis文件夹中拖放Bicycle Model或3DOF Vehicle Dynamics组件至模型编辑区。- 配置参数设置时，请参考以下参数：质量属性、惯性矩值以及前后轴间距等。
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% 添加自行车模型模块
add_block('vehicleDynamics/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs和Lateral Driver Inputs库中分别拖放Longitudinal Driver和Lateral Driver模块至工作区。- 配置参数设置为最大加速度为十米每二次方秒和转向角速率为零点五度每秒。
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% 添加纵向控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
% 添加横向控制模块
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s步骤2.3：连接各模块
将控制模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。
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% 连接纵向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
% 连接横向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');步骤3：设计传感器数据采集模块
为了确保自动驾驶车辆与人类的有效沟通与协作，在构建人机交互系统的过程中, 我们必须获取并分析车辆周围环境的各项关键数据
步骤3.1：添加传感器模块
- 在 Automated Driving Toolbox 界面的 Sensor Fusion and Tracking 库导航至指定位置，在该区域的模型编辑区拖放不同种类的传感器组件（如 Inertial Measurement Unit (IMU) 模块、Global Positioning System (GPS) 模块、雷达传感器、激光雷达（Lidar）传感器以及摄像头模块）。
- 配置参数设置时，请参考相关文档设置包括但不限于采样率、测量精度等指标。
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% 添加IMU传感器模块
add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SamplingFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
% 添加GPS传感器模块
add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'Accuracy', '1.0'); % 设置精度为1.0米
% 添加雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'RangeResolution', '0.1'); % 设置距离分辨率为0.1米
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'AngularResolution', '0.05'); % 设置角度分辨率为0.05度
% 添加摄像头传感器模块
add_block('automatedDriving/Camera Sensor', [modelName '/Camera_Sensor']);
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'FieldOfView', '90'); % 设置视场角为90度步骤3.2：添加传感器数据聚合模块
- 从
Automated Driving Toolbox的Sensor Fusion and Tracking库中将Sensor Data Aggregator模块导入至模型编辑区。- 请配置参数，例如传感器类型和采样频率等。
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% 添加传感器数据聚合模块
add_block('automatedDriving/Sensor Data Aggregator', [modelName '/Sensor_Data_Aggregator']);
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SensorTypes', 'IMU, GPS, Radar, Lidar, Camera'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达、摄像头
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz步骤3.3：连接传感器模块到数据聚合模块
将各个传感器模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口。
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% 连接IMU传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接GPS传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接摄像头传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Camera_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');步骤4：设计人机交互界面
我们将设计一个人机交互界面，用于显示车辆状态和接收用户输入。
步骤4.1：添加仪表盘控件
- 在 Simulink Dashboard 库中进行多类型仪表盘组件（如 Display, Gauge, Slider, Button, Indicator）的拖放操作至模型编辑区。
- 设置相关参数包括设定显示内容和数值范围等细节。
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% 添加速度显示控件
add_block('simulink/Dashboard/Display', [modelName '/Speed_Display']);
set_param([modelName '/Speed_Display'], 'Position', [100, 100, 150, 50]); % 设置位置和大小
set_param([modelName '/Speed_Display'], 'Format', 'decimal'); % 设置格式为小数点表示法
% 添加电池电量显示控件
add_block('simulink/Dashboard/Gauge', [modelName '/Battery_Level_Gauge']);
set_param([modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'Position', [300, 100, 150, 150]); % 设置位置和大小
set_param([modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'Min', '0'); % 设置最小值为0
set_param([modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'Max', '100'); % 设置最大值为100
% 添加手动接管请求按钮
add_block('simulink/Dashboard/Button', [modelName '/Manual_Takeover_Button']);
set_param([modelName '/Manual_Takeover_Button'], 'Position', [500, 100, 100, 50]); % 设置位置和大小
% 添加前方障碍物警告指示灯
add_block('simulink/Dashboard/Indicator', [modelName '/Obstacle_Warning_Indicator']);
set_param([modelName '/Obstacle_Warning_Indicator'], 'Position', [700, 100, 50, 50]); % 设置位置和大小步骤4.2：连接传感器数据聚合模块到仪表盘控件
将传感器数据聚合模块的输出连接到相应的仪表盘控件。
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% 连接速度数据到速度显示控件
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Speed_Display'], 'autorouting', 'on');
% 连接电池电量数据到电池电量显示控件
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'autorouting', 'on');
% 连接前方障碍物检测结果到前方障碍物警告指示灯
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Obstacle_Warning_Indicator'], 'autorouting', 'on');步骤4.3：处理用户输入
将用户输入（如手动接管请求按钮）连接到车辆控制系统。
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% 处理手动接管请求
add_block('simulink/Commonly Used Blocks/Manual Switch', [modelName '/Manual_Takeover_Switch']);
set_param([modelName '/Manual_Takeover_Switch'], 'Position', [500, 200, 100, 150]); % 设置位置和大小
% 连接手动接管请求按钮到手动接管开关
add_line(modelName, [modelName '/Manual_Takeover_Button'], [modelName '/Manual_Takeover_Switch'], 'autorouting', 'on');
% 将手动接管开关的输出连接到车辆控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Manual_Takeover_Switch'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Manual_Takeover_Switch'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤5：设计动态障碍物模块
我们将设计一个动态障碍物模块，用于模拟其他移动物体的行为。
步骤5.1：添加动态障碍物模块
- 从
Automated Driving Toolbox > Scenario Builder模块管理界面中导入Dynamic Obstacle模块至模型编辑区。- 配置属性包括障碍物类型、初始位置和速度等关键参数。
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% 添加动态障碍物模块
add_block('automatedDriving/Dynamic Obstacle', [modelName '/Dynamic_Obstacle']);
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'ObstacleType', 'Pedestrian'); % 设置障碍物类型为行人
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'InitialPosition', '[20, 20]'); % 设置初始位置为(20, 20)
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'Velocity', '1.5'); % 设置速度为1.5m/s步骤5.2：连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块
负责将动态障碍物模块的输出集成到传感器数据聚合模块的输入端口上, 旨在持续更新传感器数据中的障碍物信息
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% 连接动态障碍物模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Dynamic_Obstacle'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');步骤6：设置仿真参数
在模型编辑器的顶部菜单栏中导航至 Simulation > Model Configuration Parameters ，设置具体的模拟时长（例如：600秒），这可以根据项目的具体需求进行调整；常用求解器类型为 ode45 ，但建议根据问题特性选择合适的求解算法；以及其它相关参数设置。
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 模拟运行时间为600秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤7：运行仿真
完成后，请单击工具栏中的Run按钮以开始仿真过程。随后监测车辆行为，并确保通过人机交互界面算法有效执行驾驶任务以及时响应用户指令。
步骤8：性能评估
为了系统性地分析无人驾驶汽车的人机交互界面设计效能和功能表现, 我们需要重点关注以下几个关键性能指标:
用户输入响应时间
通过计算从用户输入到系统做出反应的时间，评估用户输入响应时间。
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function userInputResponseTime = calculateUserInputResponseTime(inputTimestamp, responseTimestamp)
% 示例：计算用户输入响应时间
userInputResponseTime = mean(responseTimestamp - inputTimestamp); % 计算平均用户输入响应时间
end
% 获取用户输入和系统响应的时间戳
inputTimestamp = getUserInputTimestamp();
responseTimestamp = getSystemResponseTimestamp();
% 计算用户输入响应时间
userInputResponseTime = calculateUserInputResponseTime(inputTimestamp, responseTimestamp);
disp(['User Input Response Time: ', num2str(userInputResponseTime), ' seconds']);显示信息准确性
通过比较显示的信息与实际状态的一致性，评估显示信息的准确性。
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function displayAccuracy = calculateDisplayAccuracy(displayedValues, actualValues)
% 示例：计算显示信息的准确性
displayAccuracy = mean(abs(displayedValues - actualValues) / actualValues); % 计算相对误差
end
% 获取显示的信息和实际状态
displayedValues = getDisplayedValues();
actualValues = getActualValues();
% 计算显示信息的准确性
displayAccuracy = calculateDisplayAccuracy(displayedValues, actualValues);
disp(['Display Accuracy: ', num2str(displayAccuracy * 100), '%']);警告提示及时性
为了测量从检测异常情况到发出警报信息所需的时间，并分析警报信息的传递效率。
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function warningPromptTimeliness = calculateWarningPromptTimeliness(detectionTimestamp, promptTimestamp)
% 示例：计算警告提示的及时性
warningPromptTimeliness = mean(promptTimestamp - detectionTimestamp); % 计算平均警告提示及时性
end
% 获取异常检测和警告提示的时间戳
detectionTimestamp = getDetectionTimestamp();
promptTimestamp = getPromptTimestamp();
% 计算警告提示的及时性
warningPromptTimeliness = calculateWarningPromptTimeliness(detectionTimestamp, promptTimestamp);
disp(['Warning Prompt Timeliness: ', num2str(warningPromptTimeliness), ' seconds']);步骤9：性能优化
旨在提升自动驾驶车辆人机交互界面的性能，我们可以采用多种方法实施改进措施。
调整显示刷新率
手动调整仪表盘控件的刷新率，直到达到满意的显示效果。
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% 修改速度显示控件的刷新率
set_param([modelName '/Speed_Display'], 'SampleTime', '0.1'); % 更改为每0.1秒刷新一次
% 修改电池电量显示控件的刷新率
set_param([modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'SampleTime', '0.1'); % 更改为每0.1秒刷新一次引入多传感器融合算法
采用多传感器融合算法（如卡尔曼滤波与粒子滤波）来提高数据的准确性和鲁棒性
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% 使用多传感器数据融合算法
add_block('automatedDriving/Multi-Sensor Fusion', [modelName '/Multi_Sensor_Fusion']);
set_param([modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'FusionAlgorithm', 'Kalman Filter'); % 设置融合算法为卡尔曼滤波
% 连接传感器数据聚合模块到多传感器融合模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'autorouting', 'on');
% 连接多传感器融合模块到仪表盘控件
add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/Speed_Display'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/Battery_Level_Gauge'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/Obstacle_Warning_Indicator'], 'autorouting', 'on');使用更精确的控制模型
使用更精确的控制模型（如基于深度学习的模型）来提高预测的准确性。
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% 使用深度学习模型
add_block('deepLearningToolbox/Deep Learning Model', [modelName '/Deep_Learning_Model']);
set_param([modelName '/Deep_Learning_Model'], 'ModelType', 'CNN'); % 设置模型类型为卷积神经网络
% 连接仪表盘控件到深度学习模型
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Display'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Battery_Level_Gauge'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Obstacle_Warning_Indicator'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');使用Simulink Test进行自动化测试
基于 Simulink Test 工具箱实现自动化的测试与验证过程，并保证系统在各种驾驶循环中的稳定运行。
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('HMI_TestCases');
testCase.addTestSuite('HMI_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Standard_WLTC_Cycle');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);四、总结
按照本指南详细说明了如何基于Simulink搭建一个用于自动驾驶车辆人机交互界面的仿真模型，并进行了仿真以及性能评估。
- 背景介绍：本节将阐述自动驾驶车辆人机交互界面的概念及其在实际应用中的重要性。
- 所需工具和环境：为实现上述目标，请列出开展自动驾驶车辆人机交互界面仿真所必需的软硬件工具及运行环境。
- 步骤详解：从基础模块开始构建完整的系统架构，并涵盖以下关键环节：
- 包括对车辆动力学行为的建模分析
- 开发适用于数据采集的模块
- 构建符合人机交互规范的用户界面
- 实现动态障碍物检测与处理机制
- 配置仿真参数并完成系统运行测试
- 性能评估：基于用户的响应时间反馈进行实时性分析；结合视觉信息传递的准确性评估；以及对紧急警示信息传递的有效性分析等多维度指标来进行综合评测。
- 性能优化：通过以下方式提升系统的整体效能：
- 优化图像更新频率以提升视觉效果
- 采用多源传感器数据融合技术以提高可靠性
- 采用先进的数值计算算法以确保精度稳定
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