手把手教你学simulink（8.3）--实例：基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真

目录

技术文档：基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真

1. 项目概述

2. 项目需求

3. 系统建模

3.1 汽车动力学模型

3.2 PID 控制器模型

4. Simulink 模型设计

4.1 创建 Simulink 模型

4.2 添加模块

4.3 连接模块

4.4 设置仿真参数

5. 仿真与结果分析

6. 参数优化

7. 结论

8. 附录

利用 Simulink 开发的一个典型项目实例。本次将搭建并模拟一个简单的自动驾驶汽车的速度控制系统。我们计划通过技术文档详细记录整个开发过程。

技术文档：基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真

1. 项目概述

项目名称 ：基于 Simulink 的自动驾驶汽车速度控制系统设计与仿真

项目目标 ：设计并仿真一个速度控制系统，用于控制自动驾驶汽车的速度。

开发工具 ：MATLAB R2021a, Simulink

开发环境 ：Windows 10

2. 项目需求

功能需求 ：

• 开发一套速度控制系统, 旨在控制自动驾驶车辆的速度.
  • 确保高精度对车辆速度进行有效控制.
  • 在仿真实验中对系统性能进行有效性测试.

性能需求 ：

控制器有能力在指定时间段将汽车速度稳定在目标速度；该系统设计需确保其具备抵御干扰的能力

3. 系统建模

3.1 汽车动力学模型

自动驾驶汽车的速度控制可以表示为一个一阶惯性系统。其传递函数为：

G(s)=Kvτs+1G(s)=τs+1Kv​​

其中：

• KvKv​ 是增益系数
• ττ 是时间常数

3.2 PID 控制器模型

PID 控制器的传递函数为：

C(s)=Kp+Kis+KdsC(s)=Kp​+sKi​​+Kd​s

其中：

• KpKp​ 是比例增益
• KiKi​ 是积分增益
• KdKd​ 是微分增益

4. Simulink 模型设计

4.1 创建 Simulink 模型

启动 MATLAB 和 Simulink ：

 * 打开 MATLAB。
 * 在命令窗口中输入 `simulink` 启动 Simulink 库浏览器。

创建新模型 ：

• 在Simulink库导航器中单击新建模型选项。
  • 将模型文件命名为Speed_Control_System.slx。

4.2 添加模块

添加汽车动力学模型 ：

• 在Simulink库浏览器界面中选择"Continuous"模块。
• 将该模块拖放至工作区指定位置。
• 双击"Transfer Fcn"模块并进入参数配置界面：
  • 在"Numerator"字段中输入[K_v]
  • 在"Denominator"字段设定为[τ,1]

添加 PID 控制器 ：

Within the Simulink Library Browser, navigate to and select the 'Continuous' library. Drag the PID Controller block into your model window. Upon double-clicking the PID Controller block, configure its parameters as follows:

• Proportional gain: Kp
• Integral gain: Ki
• Derivative gain: Kd

添加输入和输出模块 ：

• 在Simulink库浏览器中, 指向"Sources"库, 将"Step"模块移动至模型窗口, 并将其设为参考速度输入.
• 在Simulink库浏览器中, 选定"Sinks"库, 将"Scope"模块放置于模型窗口, 主要用于观测汽车的速度变化情况.
• 在Simulink库浏览器中, 点击)Math Operations"目录中的"Sum"模块, 并将其转移至模型窗口以完成误差计算功能.

4.3 连接模块

连接 PID 控制器和汽车动力学模型 ：

• 从Step模块生成的结果传递给Sum单元的第一个接收端。
• 将Transfer Fcn处理后的结果馈送给Sum单元作为反馈信号。
• 将Sum单元计算所得的结果传递给PID Controller作为其控制变量。
• 将PID Controller产生的控制指令送至Transfer Fcn环节作为其操作依据。

连接 Scope 模块 ：

 * 将“Transfer Fcn”模块的输出连接到“Scope”模块的输入。

4.4 设置仿真参数

设置仿真时间 ：

• 在模型窗口中, 进入 'Simulation' 菜单, 然后选择 'Model Configuration Parameters'.
  • 配置 'Stop time' 为合适的时间长度, 比如说是10秒.

设置步长 ：

 * 在“Solver”选项卡中，选择固定步长或可变步长，设置适当的步长值。

5. 仿真与结果分析

运行仿真 ：

 * 在模型窗口中，点击“Run”按钮（绿色三角形）运行仿真。

观察结果 ：

• 操作并双击"Scope"模块（可选）。
  • 监控汽车速度的变化情况。
    分析并判断汽车速度是否能达到目标值。
    保存仿真数据结果。

6. 参数优化

调整 PID 参数 ：

• 基于仿真结果对关键参数进行优化（Kp, Ki, Kd）。
  • 反复进行仿真实验直至确保控制系统的性能达到满意水平。

记录优化结果 ：

 * 记录优化后的 PID 参数及其对应的仿真结果。

7. 结论

通过利用 Simulink 开发的速度控制系统设计与仿真工作后，在自动驾驶汽车领域取得了显著成果。仿真的实证数据显示，在经过优化的 PID 参数配置下可实现汽车速度在设定时间区间内精准稳定跟踪目标值，并展现出良好的抗外界干 扰能力