零基础入门simulink--智能驾驶场景下的Simulink仿真
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智能驾驶场景下的Simulink仿真：车辆间通信协议验证
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：设计车辆动态模型
步骤2.1：添加车辆动力学模块
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：设计通信协议模块
步骤3.1：添加通信协议模块
步骤3.2：设计消息生成模块
步骤3.3：设计消息解析模块
步骤3.4：连接各模块
步骤4：设计安全机制模块
步骤4.1：添加加密和解密模块
步骤4.2：连接各模块
步骤5：设置仿真参数
步骤6：运行仿真
步骤7：性能评估
通信成功率
通信延迟
安全性分析
步骤8：性能优化
调整通信参数
增加冗余机制
使用更先进的通信协议
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
在智能驾驶场景中实施车辆间通信（Vehicle-to-Vehicle, V2V）协议能够有效保障交通安全和运营效率的关键支撑技术。基于Simulink仿真平台的支持下进行系统性分析能够帮助评估不同通信协议的有效性与可靠性程度。以下内容将提供一个完整的指导方案帮助您在Simulink环境中构建用于验证车辆间通信协议的仿真平台
智能驾驶场景下的Simulink仿真：车辆间通信协议验证
一、背景介绍
车辆间通信协议 主要包括以下几个方面：
- 消息格式包含了车辆间交换的信息内容,例如位置坐标以及速度矢量等关键参数。
- 传输机制说明了如何通过无线通信技术实现信息在不同车辆之间的传递,其中主要采用基于DSRC的短波数据广播技术和C-V2X胞间通信方案。
- 安全机制设计旨在保障通信过程中的信息安全,通过加密算法对数据进行保护,防止潜在的窃听攻击以及数据篡改行为的发生。
- 网络拓扑阐述了各辆车间的连接关系,包括直接连接的点对点通信模式以及通过中继节点实现多跳路径的间接通信策略。
在此实例中, 我们采用 Automated Driving Toolbox 和 Communications Toolbox 来搭建一个车辆间通信协议的仿真模型, 并经过测试验证其有效性.
二、所需工具和环境
为了进行车辆间通信协议的仿真，你需要以下工具和环境：
以下是对输入文本的改写
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并引导至 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 = 'VehicleToVehicleCommunication';
new_system(modelName);
open_system(modelName);步骤2：设计车辆动态模型
我们需要为每辆车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：添加车辆动力学模块
- 在 Automated Driving Toolbox 的 Vehicle Library 下的 Chassis 狗目录中导入 Rigid Body 模块至模型编辑区。
- 配置模块的属性值时，请注意设置质量、惯性矩等关键参数以确保系统的稳定性与准确性。
matlab
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% 添加车辆底盘模块
add_block('automatedDriving/Rigid Body', [modelName '/Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Vehicle_1'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle_1'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
% 添加第二辆车
add_block('automatedDriving/Rigid Body', [modelName '/Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Vehicle_2'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle_2'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
- 在Automated Driving Toolbox的Vehicle Library下的Longitudinal Driver Inputs和Lateral Driver Inputs目录下，依次拖放Longitudinal Driver和LateralDriver模块至模型编辑区。
- 配置参数为最大加速度设为a_max、转向角速率设为ω_steer等。
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% 添加纵向控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver_Vehicle_1'], '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_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver_Vehicle_1'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
% 为第二辆车添加相同控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver_Vehicle_2'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver_Vehicle_2'], '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。
matlab
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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_Vehicle_1'], [modelName '/Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver_Vehicle_2'], [modelName '/Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');
% 连接横向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver_Vehicle_1'], [modelName '/Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver_Vehicle_2'], [modelName '/Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');步骤3：设计通信协议模块
我们将设计一个简单的通信协议模块，用于模拟车辆间的通信。
步骤3.1：添加通信协议模块
- 在 Communications Toolbox > Wireless Communications > PHY Components 模块库中进行模块拖放操作，在模型编辑区成功导入 Packetized Modulator 和 Packetized Demodulator 模块。
- 对相关参数进行配置设置包括调制方式、编码率等相关设置。
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% 添加通信协议模块
add_block('communications/Packetized Modulator', [modelName '/Modulator_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_1'], 'Modulation', 'QPSK'); % 设置调制方式为QPSK
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_1'], 'CodingRate', '1/2'); % 设置编码率为1/2
add_block('communications/Packetized Demodulator', [modelName '/Demodulator_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Demodulator_Vehicle_2'], 'Modulation', 'QPSK'); % 设置解调方式为QPSK
set_param([modelName '/Demodulator_Vehicle_2'], 'CodingRate', '1/2'); % 设置解码率为1/2
% 为第二辆车添加相同的通信模块
add_block('communications/Packetized Modulator', [modelName '/Modulator_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_2'], 'Modulation', 'QPSK'); % 设置调制方式为QPSK
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_2'], 'CodingRate', '1/2'); % 设置编码率为1/2
add_block('communications/Packetized Demodulator', [modelName '/Demodulator_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Demodulator_Vehicle_1'], 'Modulation', 'QPSK'); % 设置解调方式为QPSK
set_param([modelName '/Demodulator_Vehicle_1'], 'CodingRate', '1/2'); % 设置解码率为1/2步骤3.2：设计消息生成模块
将MATLAB Function模块拖拽至Simulink > User-Defined Functions库中的模型编辑区，并按照需求配置模块参数以实现预期功能
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% 添加消息生成模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Message_Generator_Vehicle_1']);
% 编写MATLAB Function代码
function message = fcn(vehicleState)
% vehicleState 是从车辆底盘模块获取的状态信息
message.Position = vehicleState.Position;
message.Velocity = vehicleState.Velocity;
message.Acceleration = vehicleState.Acceleration;
end步骤3.3：设计消息解析模块
在 Simulink 目录中拖放 MATLAB Function 模块到模型编辑区。
编写代码以解析接收到的消息，并同时更新车辆的状态信息。
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% 添加消息解析模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Message_Parser_Vehicle_2']);
% 编写MATLAB Function代码
function updatedVehicleState = fcn(receivedMessage, currentVehicleState)
% receivedMessage 是从解调器模块接收的消息
% currentVehicleState 是当前车辆的状态信息
updatedVehicleState.Position = receivedMessage.Position;
updatedVehicleState.Velocity = receivedMessage.Velocity;
updatedVehicleState.Acceleration = receivedMessage.Acceleration;
end步骤3.4：连接各模块
消息生成模块的输出被接续至调制器模块的输入端口；解调器模块的输出被传递给消息解析模块的输入端口。
matlab
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% 连接消息生成模块到调制器模块
add_line(modelName, [modelName '/Message_Generator_Vehicle_1'], [modelName '/Modulator_Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Message_Generator_Vehicle_2'], [modelName '/Modulator_Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');
% 连接解调器模块到消息解析模块
add_line(modelName, [modelName '/Demodulator_Vehicle_2'], [modelName '/Message_Parser_Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Demodulator_Vehicle_1'], [modelName '/Message_Parser_Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');步骤4：设计安全机制模块
为了确保通信的安全性，我们需要设计一个简单安全机制模块。
步骤4.1：添加加密和解密模块
- 在 Communications Toolbox > Security 库中拖放这两个组件至模型编辑区。
- 配置参数包括加密算法类型及相应的密钥设置。
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% 添加加密模块
add_block('communications/Encryptor', [modelName '/Encryptor_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Encryptor_Vehicle_1'], 'Algorithm', 'AES-128'); % 设置加密算法为AES-128
set_param([modelName '/Encryptor_Vehicle_1'], 'Key', 'mySecretKey123'); % 设置密钥
add_block('communications/Decryptor', [modelName '/Decryptor_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Decryptor_Vehicle_2'], 'Algorithm', 'AES-128'); % 设置解密算法为AES-128
set_param([modelName '/Decryptor_Vehicle_2'], 'Key', 'mySecretKey123'); % 设置密钥
% 为第二辆车添加相同的加密和解密模块
add_block('communications/Encryptor', [modelName '/Encryptor_Vehicle_2']);
set_param([modelName '/Encryptor_Vehicle_2'], 'Algorithm', 'AES-128'); % 设置加密算法为AES-128
set_param([modelName '/Encryptor_Vehicle_2'], 'Key', 'mySecretKey123'); % 设置密钥
add_block('communications/Decryptor', [modelName '/Decryptor_Vehicle_1']);
set_param([modelName '/Decryptor_Vehicle_1'], 'Algorithm', 'AES-128'); % 设置解密算法为AES-128
set_param([modelName '/Decryptor_Vehicle_1'], 'Key', 'mySecretKey123'); % 设置密钥步骤4.2：连接各模块
消息生成模块产生的数据被负责传输至加密模块，并将其输出与该模块的输入接口相接；
解密后的数据被负责传输至消息解析模块，并将其输出与该模块的输入接口相接。
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% 连接消息生成模块到加密模块
add_line(modelName, [modelName '/Message_Generator_Vehicle_1'], [modelName '/Encryptor_Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Message_Generator_Vehicle_2'], [modelName '/Encryptor_Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');
% 连接解密模块到消息解析模块
add_line(modelName, [modelName '/Decryptor_Vehicle_2'], [modelName '/Message_Parser_Vehicle_2'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Decryptor_Vehicle_1'], [modelName '/Message_Parser_Vehicle_1'], 'autorouting', 'on');步骤5：设置仿真参数
通过打开模型编辑器并导航至其顶部菜单栏中的 Simulation > Model Configuration Parameters 选项进行设置
matlab
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 模拟运行时间为60秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤6：运行仿真
在完成以上步骤后，请单击工具栏中的[Run]按钮以启动仿真过程。监测车辆间的通信状况，并确保车辆能够正常发送和接收信息的同时保证了通信的安全性和可靠性。
步骤7：性能评估
为了深入分析车辆间通信协议的表现，必须重点关注以下几个核心性能参数
通信成功率
统计成功接收的消息数量与发送总数的比例来计算通信成功率
matlab
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% 获取通信统计数据
txCount = getTransmissionCount(); // 自定义函数获取发送的消息数量
rxCount = getReceptionCount(); // 自定义函数获取接收到的消息数量
% 计算通信成功率
successRate = rxCount / txCount;
% 显示结果
disp(['Communication Success Rate: ', num2str(successRate * 100), '%']);通信延迟
通过计算从发送消息到接收到消息的时间差，评估通信的延迟。
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% 获取通信延迟数据
delay = getCommunicationDelay(); // 自定义函数获取通信延迟
% 显示结果
disp(['Average Communication Delay: ', num2str(mean(delay)), ' seconds']);安全性分析
通过分析接收到的消息是否被篡改或伪造，评估通信的安全性。
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% 获取消息完整性检查结果
integrityCheckResult = getMessageIntegrityCheck(); // 自定义函数获取消息完整性检查结果
if all(integrityCheckResult)
disp('All messages are intact.');
else
disp('Warning: Some messages have been tampered with.');
end步骤8：性能优化
为了优化车辆间通信协议的性能，我们可以通过以下几种方法进行改进：
调整通信参数
人工优化通信协议参数设置（例如常见的配置项如调制方式、编码率和加密算法等），最终目标是实现令人满意的性能指标。
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% 修改通信协议中的参数
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_1'], 'Modulation', 'BPSK'); % 更改为BPSK调制
set_param([modelName '/Modulator_Vehicle_1'], 'CodingRate', '1/3'); % 更改为1/3编码率增加冗余机制
引入冗余机制（如重传机制、纠错编码），提高通信的可靠性和稳定性。
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% 添加重传机制模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Retransmission_Mechanism']);
% 编写MATLAB Function代码
function retransmit = fcn(messageStatus)
if ~messageStatus.ReceivedSuccessfully
retransmit = true;
else
retransmit = false;
end
end使用更先进的通信协议
使用更先进的通信协议（如LTE-V2X、5G-V2X）来提高系统的性能。
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% 使用LTE-V2X通信协议
add_block('communications/LTE-V2X Protocol', [modelName '/LTE_V2X_Protocol']);使用Simulink Test进行自动化测试
借助Simulink Test工具箱执行系统自动化测试和验证过程，并保证其在各种工作状态下的稳定运行
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('V2V_Communication_TestCases');
testCase.addTestSuite('V2V_Communication_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Initial_Vehicle_Counts_2');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);四、总结
按照本指南讲解了如何构建一个用于验证车辆间通信协议的仿真模型，并随后进行了仿真与性能评估。主要涵盖的内容有：
- 背景介绍：深入解析车辆间通信协议的内涵及其在智能驾驶系统中的重要性。
- 所需工具和环境：明确列出实现车辆间通信协议仿真的所需工具及运行环境。
- 步骤详解：从零开始构建完整的车辆间通信协议体系模型，并分别开展车辆动态特性建模、完善通信协议框架设计以及部署安全防护机制；随后完成仿真参数配置与系统运行测试。
- 性能评估：基于多种关键指标对系统性能进行全面评估分析；具体包括通信成功概率测量、数据传输延迟统计以及系统安全性鉴定等方面的数据收集与结果解读。
- 性能优化：通过优化传输参数设置；采用冗余机制保障信息可靠性；同时引入先进制式的安全加密技术提升整体系统效能。
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