手把手教你学simulink（26.1）--simulink多模融合场景实例：使用Simulink建立自动驾驶汽车中的多传感器融合系统

 % 定义传感器参数

    
 camera_fov = 90; % 摄像头视场角（度）
    
 lidar_range = 100; % 激光雷达最大探测距离（米）
    
 radar_range = 200; % 雷达最大探测距离（米）
    
 ultrasonic_range = 2; % 超声波传感器最大探测距离（米）
    
  
    
 % 定义工作环境
    
 environment = 'urban'; % 城市道路环境
    
 weather_conditions = 'clear'; % 天气条件（晴天）
    
    
    
    

 % 创建摄像头传感器模型

    
 camera = vision.RoadRunner.Sensor.Camera(...
    
     'FieldOfView', camera_fov, ...
    
     'MountingLocation', [0, 0, 1.5], ... % 摄像头安装位置（x, y, z）
    
     'MountingAngles', [0, 0, 0], ... % 摄像头安装角度（俯仰角, 横滚角, 方位角）
    
     'IntrinsicMatrix', cameraIntrinsics([640, 480], 700, 320, 240), ... % 内参矩阵
    
     'DetectionProbability', 0.9); % 物体检测概率
    
    
    
    

 % 创建激光雷达传感器模型

    
 lidar = fusion.LidarPointCloudGenerator(...
    
     'MaxRange', lidar_range, ...
    
     'MinElevation', -15, ... % 最小俯仰角（度）
    
     'MaxElevation', 15, ... % 最大俯仰角（度）
    
     'AzimuthResolution', 0.2, ... % 方位角分辨率（度）
    
     'ElevationResolution', 0.4, ... % 俯仰角分辨率（度）
    
     'PositionAccuracy', 0.1, ... % 位置精度（米）
    
     'NoiseDensity', 0.01); % 噪声密度
    
    
    
    

 % 创建雷达传感器模型

    
 radar = fusion.RadarDataGenerator(...
    
     'MaxRange', radar_range, ...
    
     'FieldOfView', [45, 10], ... % 视场角（方位角, 俯仰角）
    
     'AzimuthResolution', 1, ... % 方位角分辨率（度）
    
     'UpdateRate', 10, ... % 更新频率（Hz）
    
     'MountingLocation', [0, 0, 1.5], ... % 雷达安装位置（x, y, z）
    
     'MountingAngles', [0, 0, 0], ... % 雷达安装角度（俯仰角, 横滚角, 方位角）
    
     'DetectionProbability', 0.8); % 目标检测概率
    
    
    
    

 % 创建超声波传感器模型

    
 ultrasonic = fusion.UltrasonicDataGenerator(...
    
     'MaxRange', ultrasonic_range, ...
    
     'UpdateRate', 10, ... % 更新频率（Hz）
    
     'MountingLocation', [0, 0, 0.2], ... % 超声波传感器安装位置（x, y, z）
    
     'MountingAngles', [0, 0, 0], ... % 超声波传感器安装角度（俯仰角, 横滚角, 方位角）
    
     'DetectionProbability', 0.9); % 障碍物检测概率
    
    
    
    

 % 创建行人检测器

    
 pedestrian_detector = vision.CascadeObjectDetector('Pedestrian');
    
  
    
 % 检测行人
    
 [bounding_boxes, scores] = pedestrian_detector(camera_image);
    
  
    
 % 可视化检测结果
    
 imshow(camera_image);
    
 hold on;
    
 for i = 1:length(bounding_boxes)
    
     rectangle('Position', bounding_boxes(i, :), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'g');
    
 end
    
 hold off;
    
    
    
    

 % 创建车辆检测器

    
 vehicle_detector = vision.VehicleDetector('Faster R-CNN', 'Vehicle');
    
  
    
 % 检测车辆
    
 [vehicle_bboxes, vehicle_scores] = vehicle_detector(camera_image);
    
  
    
 % 可视化车辆检测结果
    
 imshow(camera_image);
    
 hold on;
    
 for i = 1:length(vehicle_bboxes)
    
     rectangle('Position', vehicle_bboxes(i, :), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'b');
    
 end
    
  
    
 % 创建车道线检测器
    
 lane_detector = vision.LaneDetector;
    
  
    
 % 检测车道线
    
 [lane_points, lane_types] = lane_detector(camera_image);
    
  
    
 % 可视化车道线检测结果
    
 if ~isempty(lane_points)
    
     for i = 1:size(lane_points, 3)
    
     plot(lane_points(:, 1, i), lane_points(:, 2, i), ...
    
         'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
    
     end
    
 end
    
 hold off;
    
    
    
    

 % 读取激光雷达点云数据

    
 ptCloud = lidar(); % 假设lidar()返回一个pointCloud对象
    
  
    
 % 降采样点云
    
 ptCloudDownsampled = pcdownsample(ptCloud, 'gridAverage', 0.2);
    
  
    
 % 分离地面点
    
 groundPtsIdx = segmentGroundFromLidarData(ptCloudDownsampled, 'ElevationAngleDifference', 5);
    
 nonGroundPtCloud = select(ptCloudDownsampled, ~groundPtsIdx, 'OutputSize', 'full');
    
  
    
 % 可视化点云
    
 figure;
    
 pcshow(nonGroundPtCloud.Location, nonGroundPtCloud.Color);
    
 title('Non-Ground Point Cloud');
    
    
    
    

 % 获取雷达检测结果

    
 radar_data = radar();
    
  
    
 % 过滤低置信度的检测
    
 valid_detections = radar_data{1}.ObjectProperties.DetectionConfidence > 0.5;
    
  
    
 % 提取有效检测的目标位置和速度
    
 positions = radar_data{1}.ObjectProperties.Position(valid_detections, :);
    
 velocities = radar_data{1}.ObjectProperties.Velocity(valid_detections, :);
    
  
    
 % 将雷达检测结果转换到全局坐标系
    
 global_positions = transformPointsForward(radar.MountingLocation, positions);
    
    
    
    

 % 获取超声波检测结果

    
 ultrasonic_data = ultrasonic();
    
  
    
 % 过滤无效检测
    
 valid_distances = ultrasonic_data{1}.Range < ultrasonic_range;
    
  
    
 % 提取有效检测的距离和角度
    
 distances = ultrasonic_data{1}.Range(valid_distances);
    
 angles = ultrasonic_data{1}.Azimuth(valid_distances);
    
  
    
 % 将超声波检测结果转换到全局坐标系
    
 [x, y] = pol2cart(deg2rad(angles), distances);
    
 global_ultrasonic_positions = [x + ultrasonic.MountingLocation(1), ...
    
                            y + ultrasonic.MountingLocation(2)];
    
    
    
    

 % 定义状态转移函数

    
 stateTransitionFcn = @(x, u) stateTransitionFunction(x, u);
    
  
    
 % 定义观测函数
    
 measurementFcn = @(x) measurementFunction(x);
    
  
    
 % 初始化状态估计
    
 initialState = [0; 0; 0]; % 例如：位置(x,y)和速度(v)
    
 initialCovariance = diag([1, 1, 1]);
    
  
    
 % 过程噪声协方差矩阵
    
 processNoise = diag([0.1, 0.1, 0.1]);
    
  
    
 % 测量噪声协方差矩阵
    
 measurementNoise = diag([0.1, 0.1, 0.1]);
    
  
    
 % 创建扩展卡尔曼滤波器对象
    
 ekf = extendedKalmanFilter(stateTransitionFcn, measurementFcn, ...
    
     'State', initialState, ...
    
     'StateCovariance', initialCovariance, ...
    
     'ProcessNoise', processNoise, ...
    
     'MeasurementNoise', measurementNoise);
    
    
    
    

 % 在Simulink中创建融合逻辑

    
 % 1. 创建一个新的Simulink模型
    
 new_system('sensor_fusion_model');
    
  
    
 % 2. 添加传感器模型模块
    
 add_block('vision.RoadRunner.Sensor.Camera', 'sensor_fusion_model/Camera');
    
 add_block('fusion.LidarPointCloudGenerator', 'sensor_fusion_model/LiDAR');
    
 add_block('fusion.RadarDataGenerator', 'sensor_fusion_model/Radar');
    
 add_block('fusion.UltrasonicDataGenerator', 'sensor_fusion_model/Ultrasonic');
    
  
    
 % 3. 添加卡尔曼滤波器模块
    
 add_block('estimators/Extended Kalman Filter', 'sensor_fusion_model/EKF');
    
  
    
 % 4. 使用MATLAB Function模块编写自定义融合逻辑
    
 add_block('userdefinedfunctions/MATLAB Function', 'sensor_fusion_model/Fusion Logic');
    
  
    
 % 5. 连接各个模块
    
 connect_blocks('sensor_fusion_model/Camera', 'sensor_fusion_model/Fusion Logic');
    
 connect_blocks('sensor_fusion_model/LiDAR', 'sensor_fusion_model/Fusion Logic');
    
 connect_blocks('sensor_fusion_model/Radar', 'sensor_fusion_model/Fusion Logic');
    
 connect_blocks('sensor_fusion_model/Ultrasonic', 'sensor_fusion_model/Fusion Logic');
    
 connect_blocks('sensor_fusion_model/Fusion Logic', 'sensor_fusion_model/EKF');