手把手教你学simulink（23.2）--使用 Simulink 开发自动驾驶汽车的自动泊车系统（Automated 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 泊车路径规划模块
2.5 泊车控制模块
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
使用 Simulink 开发自动驾驶汽车的自动泊车系统（Automated Parking System, APS）。自动泊车系统的目标是在驾驶员选择停车位后，自动控制车辆完成泊车操作，确保车辆安全、准确地停入车位。
项目背景
自动泊车系统（APS）是现代自动驾驶汽车中的一个重要功能。它通过传感器（如超声波传感器和摄像头）检测停车位，并在驾驶员选择停车位后，自动控制车辆完成泊车操作，确保车辆安全、准确地停入车位。
项目目标
- 开发一套有效的停车位检测和泊车路径规划算法。
- 设计并实现泊车控制逻辑。
- 在不同泊车场景下验证系统的有效性和鲁棒性。
- 优化算法性能，确保其能够在实时环境中高效运行。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink ：用于算法开发、建模、仿真和验证。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox ：用于处理来自超声波传感器和摄像头的数据。
- Vehicle Dynamics Blockset ：用于模拟车辆动力学。
- Simulink Real-Time ：用于在实时硬件上测试和验证模型。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求，包括但不限于：
- 检测停车位的位置和大小。
- 规划泊车路径。
- 控制车辆完成泊车操作。
- 系统在不同泊车场景下的鲁棒性。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
使用 Vehicle Dynamics Blockset 创建车辆动力学模型，包括车辆的运动学和动力学特性。
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]);
2.2 传感器数据处理模块
使用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 处理超声波传感器和摄像头数据，检测停车位的位置和大小。
Matlab
深色版本
% 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
% 加载摄像头数据
load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
% 创建超声波传感器数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Ultrasonic Sensor', 'APS_Model/Ultrasonic_Sensor', [100 100]);
set_param('APS_Model/Ultrasonic_Sensor', 'FieldOfView', '60', 'UpdateRate', '10');
% 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', 'YOLO v3');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_Sensor/1', 'Parking_Spot_Detection/1');
add_line('APS_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Parking_Spot_Detection/2');
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大小。
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_Spot_Detection', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Spot_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建停车位大小计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'APS_Model/Parking_Spot_Size_Calculation', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'APS_Model/Parking_Spot_Size_Gain', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Spot_Size_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_Sensor/1', 'Parking_Spot_Size_Calculation/1');
add_line('APS_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Parking_Spot_Size_Calculation/2');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Size_Calculation/1', 'Parking_Spot_Size_Gain/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Size_Gain/1', 'Parking_Spot_Detection/1');
add_line('APS_Model', 'Threshold/1', 'Parking_Spot_Detection/2');
2.4 泊车路径规划模块
设计泊车路径规划逻辑，生成泊车路径。
Matlab
深色版本
% 创建泊车路径规划模块
add_block('robotics/Path Planner', 'APS_Model/Parking_Path_Planner', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Path_Planner', 'Algorithm', 'RRT*', 'MapData', 'parking_map_data');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Parking_Path_Planner/1');
2.5 泊车控制模块
设计泊车控制逻辑，根据泊车路径控制车辆完成泊车操作。
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');
% 创建速度控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Speed_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Speed_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]');
% 创建速度执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Speed_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Speed_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Parking_Path_Planner/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Path_Planner/2', 'Speed_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
add_line('APS_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');
3. 仿真测试
3.1 构建不同泊车场景
使用 Simulink 的 Scenario Reader 模块加载不同的泊车场景，如平行泊车、垂直泊车等。
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', 'Ultrasonic_Sensor/1');
add_line('APS_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Camera_Sensor/1');
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', '30');
% 运行仿真
sim('APS_Model');
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);
4. 优化与迭代
根据测试结果调整算法参数，优化系统性能。
- 传感器数据融合 ：优化超声波传感器和摄像头数据的融合算法，提高停车位检测的准确性。
- 路径规划 ：调整路径规划算法参数，生成更合理的泊车路径。
- 控制平滑性 ：优化 PID 控制器参数，确保转向和速度控制的平滑性和及时性。
5. 硬件在环测试（HIL）
将模型部署到硬件平台，如 ECU，进行实际道路测试，确保系统在真实环境中的可靠性和安全性。
关键技术点
- 传感器数据处理 ：使用超声波传感器和摄像头数据检测停车位的位置和大小。
- 停车位检测 ：设计停车位检测逻辑，识别停车位的位置和大小。
- 路径规划 ：设计路径规划逻辑，生成泊车路径。
- 泊车控制 ：设计 PID 控制器，实现转向和速度控制。
- 车辆动力学建模 ：模拟车辆的运动特性。
- 实时性 ：确保算法能够在实时环境中高效运行。
结论
通过使用 Simulink 及其相关工具箱，可以有效地开发和测试自动驾驶汽车的自动泊车系统（APS）。从系统建模到仿真测试，再到最终的硬件在环测试，Simulink 提供了一个全面的开发环境，帮助工程师们实现复杂系统的快速原型设计和迭代优化。这个项目不仅展示了如何使用 Simulink 进行自动驾驶系统的开发，还提供了详细的代码实现和仿真测试步骤，为实际应用提供了参考。