手把手教你学simulink（23.2）--simulink智能驾驶场景实例：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
采用Simulink进行自动驾驶汽车自动泊车系统的开发（Automated Parking System, APS）。APS的主要功能是通过摄像头实时采集环境数据以及超声波传感器精确探测停车位信息，并通过自动控制系统确保车辆按预定路径平稳完成泊车操作以提升泊车效率与可靠性
项目背景
自动泊车系统（APS）是现代自动驾驶汽车的主要功能。该系统依靠摄像头和超声波传感器识别潜在停车位，并通过自动控制装置实现车辆的停车操作以显著提升停车便利性和准确性。
项目目标
- 开发出一种高效的停车位感知与识别系统。
- 设计并实现自动泊车控制方案。
- 通过多场景测试评估系统的性能和可靠性。
- 对算法性能进行优化以使其在实时环境中有良好的运行效率。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 主要应用于算法开发、建模、仿真和验证。
- Computer Vision Toolbox 专门用于图像处理以及车辆停车位检测。
- Ultrasonic Sensor Blockset 特别适用于超声波传感器数据处理。
- Vehicle Dynamics Blockset 主要用于车辆动力学的模拟分析。
- Simulink Real-Time 主要用于在实时硬件上进行模型测试与验证。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求，包括但不限于：
- 识别可用停车位的方位及尺寸
- 评估车辆与停车位之间的相对位置及方位角
- 通过自动化系统精确控制车辆完成泊车操作
- 应对多变天气状况及光照变化的能力
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
借助 Vehicle Dynamics Blockset ，我们建立了涵盖其运动学与动力学属性的车辆动力学模型。
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
集成 Computer Vision Toolbox 和 Ultrasonic Sensor Blockset 来采集摄像头和超声波传感器的数据，并识别停车位的占用状态。
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', 'YOLO v3');
% 创建超声波传感器数据处理模块
add_block('sensor/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', 'Parking_Spot_Detection/1');
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_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');
% 创建停车位位置和大小计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'APS_Model/Parking_Spot_Position_Error', [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', 'Camera_Sensor/1', 'Parking_Spot_Position_Error/1');
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_Sensor/1', 'Parking_Spot_Position_Error/2');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Position_Error/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 泊车控制模块
设计泊车控制逻辑，根据停车位的位置和大小调整车辆的速度和方向。
Matlab
深色版本
% 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]');
% 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]');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Speed_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');3. 仿真测试
3.1 构建不同泊车场景
集成 Simulink 的 Scenario Reader 模块以导入多种泊车场景的情况分析数据包，包括以下几种情况：平行泊车、垂直泊车以及不同光照和天气条件下的场景。
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');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。
- 数据融合方案 ：改进融合算法以提升停车位检测的准确性。
- 泊车控制 ：微调PID控制器参数设置 ，保证系统的速度响应和转向操作既平稳又迅速。
- 稳定性 ：增强系统在多变环境条件下的稳定性。
5. 硬件在环测试（HIL）
实现模型在特定硬件平台上（例如ECU）的部署，并通过实际道路测试以确保系统在真实工作环境中的稳定性和安全性。
关键技术点
- 数据处理流程 ：通过利用摄像头捕捉图像信息以及超声波传感器采集障碍物距离的数据进行分析与计算。
- 停车位检测机制 ：构建基于图像识别技术的停车位检测机制，并精确识别出停车位的几何尺寸。
- 速度与转向控制系统开发 ：开发基于PID算法的速度与转向控制系统以实现车辆的稳定性和精准转向。
- 车辆动力学模型建立 ：建立车辆动力学模型以模拟其运动特性并优化控制参数配置。
- 实时性保障措施 ：保证所设计的算法在动态变化的道路环境下仍能高效可靠运行。
结论
通过Simulink及其相关工具包构建了自动驾驶汽车的自动泊车系统（APS）。基于Simulink的系统建模阶段实现了精准地模拟动态行为；随后通过仿真测试阶段验证了系统的稳定性和可靠性；最后，在硬件在环测试阶段进一步验证了系统的实际性能。本项目不仅详细说明了Simulink在自动驾驶系统中的应用方法；还通过逐步指导过程展示了从需求分析到方案设计再到最终实施的技术路径；特别地，在项目实施过程中依据实时反馈不断优化了算法模型，并在此基础上生成了完整的代码文档与详细的技术报告。