MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第107例:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的自动泊车系统(Automatic Parking System, APS
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 传感器数据处理模块
2.3 停车位检测模块
2.4 自动泊车逻辑模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同泊车场景
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平台开发了一种用于智能汽车自动泊车功能的系统(Automatic Parking System, APS)。该系统的主要目标是利用超声波传感器和摄像头实时监测停车位,并根据预设路径规划对车辆进行精确控制。具体而言,在检测到合适的空闲停车位后,APS系统将启动并指导车辆依次完成转向、加速以及最终精准停靠的动作以确保停车过程安全且符合预期路径要求
项目背景
在现代智能驾驶汽车中, 自动泊车系统(APS)扮演着关键角色. 该系统能够利用超声波传感器与摄像头识别停车位并调节车辆转向. 加速与制动, 最终完成泊车操作, 进而有效提升驾驶便利性和安全性.
项目目标
- 设计一套高效的停车场识别方案。
- 开发一种智能的自动泊车机制。
- 通过多场景测试评估系统的稳定性和适应能力。
- 提升算法效率,并使其能够在动态变化中保持良好的性能。
使用工具和技术
- MATLAB及其Simulink工具套件主要用于算法开发、系统建模、仿真分析以及验证测试。
- 计算机视觉工具箱主要功能是用于处理来自摄像头的数据。
- 超声波传感器工具箱主要应用于处理超声波传感器获取的数据。
- 车辆动力学块集主要用于模拟车辆动力学行为以及相关动态过程。
- Simulink实时技术则主要应用于在实时硬件环境中进行模型测试与系统验证。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求,包括但不限于:
- 识别停车位。
- 通过计算得出车辆与停车位之间的位置关系及转向角度。
- 系统自动调节车辆转向、加速和制动,并完成泊车动作。
- 系统在多种复杂停车场环境中的稳定性表现。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过 Vehicle Dynamics Blockset 建立车辆动力学模型系统,涵盖车辆的动力学特性及其运动特性
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'APS_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
代码解释
2.2 传感器数据处理模块
本系统通过集成 Computer Vision Toolbox 和 Ultrasonic Sensor Toolbox 对数字摄像头和超声波传感器测得的数据进行采集和分析,并检测出可用停车位。
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
% 加载超声波传感器数据
load('ultrasonic_data.mat'); % 假设 ultrasonic_data.mat 包含超声波传感器数据
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'APS_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('APS_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'Parking Space Detection');
% 创建超声波传感器数据处理模块
add_block('ultrasonic/Ultrasonic Sensor', 'APS_Model/Ultrasonic_Sensor', [100 100]);
set_param('APS_Model/Ultrasonic_Sensor', 'Range', '200', 'UpdateRate', '10');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
代码解释
2.3 停车位检测模块
设计停车位检测逻辑,识别停车位的位置和角度。
Matlab
深色版本
% 创建停车位检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'APS_Model/Parking_Space_Detection', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Space_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建停车位位置和角度计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'APS_Model/Parking_Space_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'APS_Model/Parking_Space_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Space_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Parking_Space_Relative_Position/1');
add_line('APS_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Parking_Space_Relative_Position/2');
add_line('APS_Model', 'Parking_Space_Relative_Position/1', 'Parking_Space_Distance_Gain/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Space_Distance_Gain/1', 'Parking_Space_Detection/1');
add_line('APS_Model', 'Threshold/1', 'Parking_Space_Detection/2');
代码解释
2.4 自动泊车逻辑模块
开发一种基于停车位的角度与位置信息的自动泊车逻辑系统,并对其转向、油门及刹车动作进行精确控制。
Matlab
深色版本
% 创建转向控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Steering_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Steering_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建油门控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Throttle_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Throttle_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建刹车控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Brake_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Brake_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', 'APS_Model/Steering_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Steering_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 创建油门执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Throttle_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Throttle_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 创建刹车执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Brake_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Brake_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Parking_Space_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Space_Detection/1', 'Throttle_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Space_Detection/1', 'Brake_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Throttle_Controller/1', 'Throttle_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Brake_Controller/1', 'Brake_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');
add_line('APS_Model', 'Throttle_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/3');
add_line('APS_Model', 'Brake_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/4');
代码解释
3. 仿真测试
3.1 构建不同泊车场景
通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块实现多种停车场景的导入,并包括平行泊车和垂直泊车等多种停车方式
Matlab
深色版本
% 加载泊车场景
load('parking_scenarios.mat'); % 假设 parking_scenarios.mat 包含不同的泊车场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'APS_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('APS_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'parking_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
add_line('APS_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Ultrasonic_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('APS_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '60');
% 运行仿真
sim('APS_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。
- 数据融合技术:改进摄像头与超声波传感器数据融合算法以提升停车位识别的精确度。
- 自动泊车控制逻辑:微调PID控制器参数设置 保证转向、加速与制动操作的平滑响应与及时执行。
- 系统鲁棒性:增强系统在各类复杂停车场环境下的稳定性和适应能力
5. 硬件在环测试(HIL)
向硬件平台迁移模型参数(例如ECU等硬件设备),通过在真实道路场景下运行这些迁移后的参数配置文件,能够有效验证系统在真实环境中的稳定性和抗干扰能力。
关键技术点
- Sensor Data Processing: Utilizing data from cameras and ultrasonic sensors, the system detects available parking spots.
- Parking Space Detection: The algorithm is designed to identify parking spot locations and orientations.
- Automatic Parking Logic: A PID controller is implemented to manage steering, throttle, and braking operations.
- Vehicle Dynamics Modeling: A mathematical model of vehicle motion is established to analyze dynamic behavior.
- Real-Time Performance: The algorithm ensures efficient operation in real-time environments.
结论
借助Simulink及其配套工具包的支持,在智能驾驶汽车的自动泊车系统(APS)研发中可实现高效地搭建与验证功能。 涵盖从系统建模到仿真验证再到硬件闭环测试全过程,在此过程中Simulink 为我们提供了完整的开发平台。 此外该解决方案还能够支持快速搭建原型并持续优化系统性能
