手把手教你学Simulink实例--Simulink实例分享：高速公路驾驶场景自动变道操纵仿真
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Simulink实例分享：高速公路驾驶场景自动变道操纵仿真
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：添加车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆动力学模块
步骤3：添加传感器模块
步骤3.1：添加雷达传感器模块
步骤3.2：添加摄像头传感器模块
步骤4：设计路径规划模块
步骤4.1：加载地图数据
步骤4.2：添加路径规划模块
步骤4.3：连接路径规划模块
步骤5：设计控制器模块
步骤5.1：添加PID控制器模块
步骤5.2：设计转向控制器
步骤5.3：设计速度控制器
步骤5.4：连接反馈回路
步骤6：设置仿真参数
步骤7：运行仿真
步骤8：性能评估
车辆轨迹
转向角变化波形
速度变化波形
上升时间和调节时间
动态响应特性
安全性分析
步骤9：性能优化
调整PID参数
增加前馈控制
使用更先进的控制算法
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
Simulink实例分享：高速公路驾驶场景自动变道操纵仿真
自动变道（Lane Change Assist, LCA）是智能驾驶辅助系统（ADAS）中的一个重要功能。它通过传感器检测车辆周围的环境，并根据预定的算法计算出最优的变道路径，最终自动控制车辆完成变道操作。
本实例将展示如何使用Simulink和相关工具箱设计一个高速公路驾驶场景下的自动变道系统的仿真模型，并进行验证。
一、背景介绍
自动变道系统（LCA） 主要包括以下几个部分：
- 传感器模块 ：用于检测车辆周围的障碍物和其他车辆的位置。
- 路径规划模块 ：根据传感器数据生成最优的变道路径。
- 控制器模块 ：根据路径规划结果生成转向角、速度等控制信号。
- 执行器模块 ：根据控制器生成的信号调整车辆的方向盘、油门和刹车。
在本实例中，我们将使用雷达传感器和摄像头来检测车辆周围的环境，并使用PID控制器实现自动变道功能。
二、所需工具和环境
为了进行自动变道系统的仿真，你需要以下工具和环境：
- MATLAB/Simulink ：用于建模和仿真。
- Automated Driving Toolbox ：提供自动驾驶相关的工具和模块。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox ：用于传感器数据处理。
- Vehicle Dynamics Blockset ：用于车辆动力学建模。
- Control System Toolbox ：用于设计和分析控制器。
- Simulink Control Design ：用于设计和优化控制器。
- Simulink Test ：用于自动化测试和验证。
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
- 启动 MATLAB。
- 在命令窗口中输入
simulink打开 Simulink 启动页。 - 点击“Blank Model”创建一个新的空白模型。
matlab
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'AutomaticLaneChangeSystem';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
步骤2：添加车辆动力学模型
我们将使用 Vehicle Dynamics Blockset 来构建车辆的动力学模型。
步骤2.1：添加车辆动力学模块
- 在
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs库中拖拽Longitudinal Driver模块到模型编辑区。 - 在
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Steering System库中拖拽Steering System模块到模型编辑区。 - 在
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Brake System库中拖拽Brake System模块到模型编辑区。 - 在
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Chassis库中拖拽Rigid Body模块到模型编辑区。
matlab
深色版本
% 添加车辆动力学模块
add_block('vehicleDynamics/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
add_block('vehicleDynamics/Steering System', [modelName '/Steering_System']);
add_block('vehicleDynamics/Brake System', [modelName '/Brake_System']);
add_block('vehicleDynamics/Rigid Body', [modelName '/Rigid_Body']);
步骤3：添加传感器模块
我们将使用雷达传感器和摄像头来检测车辆周围的环境。
步骤3.1：添加雷达传感器模块
- 在
Sensor Fusion and Tracking Toolbox > Sensors and Measurements库中拖拽Radar Detection Generator模块到模型编辑区。 - 设置参数如最大检测范围、最小检测范围、更新频率等。
matlab
深色版本
% 添加雷达传感器模块
add_block('sensorFusion/Radar Detection Generator', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'MaxRange', '150'); % 设置最大检测范围为150米
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'MinRange', '5'); % 设置最小检测范围为5米
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'UpdateRate', '10'); % 设置更新频率为10Hz
步骤3.2：添加摄像头传感器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensors库中拖拽Camera Sensor模块到模型编辑区。 - 设置参数如视场角、分辨率等。
matlab
深色版本
% 添加摄像头传感器模块
add_block('automatedDriving/Camera Sensor', [modelName '/Camera_Sensor']);
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'FOV', '90'); % 设置视场角为90度
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'Resolution', '[640, 480]'); % 设置分辨率为640x480
步骤4：设计路径规划模块
我们将使用 Navigation Toolbox 中的 RRT（快速随机树）算法来进行路径规划。
步骤4.1：加载地图数据
- 使用
drivingScenario对象加载或创建一个高速公路驾驶场景，包括车道线、其他车辆等信息。
matlab
深色版本
% 创建高速公路驾驶场景
scenario = drivingScenario;
laneMarkers = laneMarking(scenario); % 定义车道线
otherVehicle = vehicle(scenario, 'ClassID', 1, 'Position', [50, 0, 0]); % 定义其他车辆
% 加载地图数据到Simulink
add_block('navigation/Load Map Data', [modelName '/Load_Map_Data']);
set_param([modelName '/Load_Map_Data'], 'MapFile', 'drivingScenario.mat'); % 假设地图数据存储在drivingScenario.mat文件中
步骤4.2：添加路径规划模块
- 在
Navigation Toolbox > Path Planning库中拖拽RRT Planner模块到模型编辑区。 - 设置参数如最大迭代次数、步长等。
matlab
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% 添加路径规划模块
add_block('navigation/RRT Planner', [modelName '/Path_Planner']);
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'MaxIterations', '1000'); % 设置最大迭代次数为1000
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'StepSize', '0.5'); % 设置步长为0.5米
步骤4.3：连接路径规划模块
将地图数据模块的输出连接到路径规划模块的输入端口，并将路径规划模块的输出连接到控制器模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Load_Map_Data'], [modelName '/Path_Planner'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Path_Planner'], [modelName '/Controller_Module'], 'autorouting', 'on');
步骤5：设计控制器模块
我们将使用 PID 控制器来实现转向和速度控制。
步骤5.1：添加PID控制器模块
- 在
Simulink > Continuous库中拖拽PID Controller模块到模型编辑区。 - 设置初始参数（如比例系数 Kp、积分系数 Ki 和微分系数 Kd）。
matlab
深色版本
% 添加PID控制器模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', [modelName '/PID_Controller_Steering']);
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'P', '1'); % 设置比例系数Kp为1
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'I', '0.1'); % 设置积分系数Ki为0.1
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'D', '0.01'); % 设置微分系数Kd为0.01
% 添加第二个PID控制器用于速度控制
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', [modelName '/PID_Controller_Speed']);
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'P', '1'); % 设置比例系数Kp为1
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'I', '0.1'); % 设置积分系数Ki为0.1
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'D', '0.01'); % 设置微分系数Kd为0.01
步骤5.2：设计转向控制器
- 计算车辆相对于目标路径的偏移量（即横向误差）。
- 使用 PID 控制器调整车辆的转向角，使车辆回到目标路径上。
matlab
深色版本
% 计算横向误差
lateralError = calculateLateralError(pathPlan); // 自定义函数计算横向误差
% 添加转向控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Steering_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function steeringAngle = fcn(lateralError)
steeringAngle = pid(lateralError); % 使用PID控制器计算转向角度
end
步骤5.3：设计速度控制器
- 计算车辆当前速度与目标速度之间的差异（即速度误差）。
- 使用 PID 控制器调整车辆的速度，使其达到目标速度。
matlab
深色版本
% 计算速度误差
speedError = calculateSpeedError(targetSpeed, currentSpeed); // 自定义函数计算速度误差
% 添加速度控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Speed_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function throttleSignal = fcn(speedError)
throttleSignal = pid(speedError); % 使用PID控制器计算油门信号
end
步骤5.4：连接反馈回路
将路径规划模块的输出连接到转向控制器模块的输入端口，再将转向控制器模块的输出连接到车辆动力学模型的转向输入端口；同时将速度控制器模块的输出连接到车辆动力学模型的速度输入端口，形成闭环控制系统。
matlab
深色版本
% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Path_Planner'], [modelName '/Steering_Controller'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Steering_Controller'], [modelName '/Steering_System'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Controller'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');
步骤6：设置仿真参数
在模型编辑器顶部菜单栏中点击 Simulation > Model Configuration Parameters，根据需要调整仿真时间（如 120 秒）、求解器类型（推荐使用 ode45）和其他相关参数。
matlab
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '120'); % 模拟运行时间为120秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
步骤7：运行仿真
完成上述步骤后，点击工具栏上的“Run”按钮开始仿真。观察车辆的行驶轨迹、转向角变化、速度变化等波形，确保其稳定性和安全性符合设计要求。
步骤8：性能评估
为了全面评估自动变道系统的性能，我们需要关注以下几个关键性能指标：
车辆轨迹
通过 Scope 模块观察车辆的行驶轨迹，确保其能够准确地完成变道操作，并避开其他车辆。
转向角变化波形
通过 Scope 模块观察转向角的变化波形，确保其稳定性和安全性符合设计要求。
速度变化波形
通过 Scope 模块观察速度的变化波形，确保其稳定性和安全性符合设计要求。
上升时间和调节时间
通过分析转向角和速度波形，可以计算系统的上升时间和调节时间。上升时间是指系统从初始状态上升到目标状态所需的时间，调节时间是指系统进入并保持在目标状态一定范围内的所需时间。
matlab
深色版本
% 获取转向角和速度数据
steeringAngle = getSteeringAngle();
vehicleSpeed = getVehicleSpeed();
% 计算上升时间和调节时间
riseTimeSteering = calculateRiseTime(steeringAngle); % 自定义函数计算转向角上升时间
settlingTimeSteering = calculateSettlingTime(steeringAngle); % 自定义函数计算转向角调节时间
riseTimeSpeed = calculateRiseTime(vehicleSpeed); % 自定义函数计算速度上升时间
settlingTimeSpeed = calculateSettlingTime(vehicleSpeed); % 自定义函数计算速度调节时间
% 显示结果
disp(['Steering Rise Time: ', num2str(riseTimeSteering), ' seconds']);
disp(['Steering Settling Time: ', num2str(settlingTimeSteering), ' seconds']);
disp(['Speed Rise Time: ', num2str(riseTimeSpeed), ' seconds']);
disp(['Speed Settling Time: ', num2str(settlingTimeSpeed), ' seconds']);
动态响应特性
通过阶跃响应或斜坡响应测试，评估系统的动态响应特性，如超调量、振荡次数等。
matlab
深色版本
% 计算超调量
overshootSteering = calculateOvershoot(steeringAngle); // 自定义函数计算转向角超调量
overshootSpeed = calculateOvershoot(vehicleSpeed); // 自定义函数计算速度超调量
// 显示结果
disp(['Steering Overshoot: ', num2str(overshootSteering), '%']);
disp(['Speed Overshoot: ', num2str(overshootSpeed), '%']);
安全性分析
通过分析车辆轨迹和传感器数据，确保车辆能够安全地完成变道操作，并避免碰撞其他车辆。
matlab
深色版本
% 获取车辆轨迹数据
trajectory = getTrajectory();
% 检查是否发生碰撞
if any(isCollision(trajectory)) % 自定义函数检查是否发生碰撞
disp('Warning: Collision detected.');
else
disp('Vehicle successfully completed lane change without collision.');
end
步骤9：性能优化
为了优化自动变道系统的性能，我们可以通过以下几种方法进行改进：
调整PID参数
手动调整 PID 参数（如比例系数 Kp、积分系数 Ki 和微分系数 Kd），直到达到满意的性能指标。
matlab
深色版本
% 调整PID控制器参数
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'P', '1.2'); % 增加转向比例系数Kp
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'I', '0.15'); % 增加转向积分系数Ki
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'D', '0.02'); % 增加转向微分系数Kd
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'P', '1.2'); % 增加速度比例系数Kp
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'I', '0.15'); % 增加速度积分系数Ki
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'D', '0.02'); % 增加速度微分系数Kd
% 重新运行仿真
sim(modelName);
增加前馈控制
引入前馈控制（Feedforward Control），提前预测车辆的行为，并相应地调整转向角和速度。
matlab
深色版本
% 添加前馈控制模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Feedforward_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function feedforwardSignal = fcn(predictedLateralError, predictedSpeedError)
feedforwardSignal = calculateFeedforward(predictedLateralError, predictedSpeedError); % 自定义函数计算前馈控制信号
end
使用更先进的控制算法
使用更先进的控制算法（如滑模控制、模糊逻辑控制或模型预测控制）来提高系统的性能。
matlab
深色版本
% 使用模型预测控制（MPC）
add_block('simulink/Control System Toolbox/Model Predictive Control Toolbox/MPC Controller', [modelName '/MPC_Controller']);
使用Simulink Test进行自动化测试
利用 Simulink Test 工具箱进行自动化测试和验证，确保系统在不同场景下的稳定性。
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深色版本
% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('LaneChange_TestCases');
testCase.addTestSuite('LaneChange_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Initial_Speed_100kmh');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);
四、总结
通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink对高速公路驾驶场景下的自动变道系统进行仿真和性能评估。主要内容包括：
- 背景介绍 ：理解自动变道系统及其在智能驾驶中的应用。
- 所需工具和环境 ：列出进行自动变道系统仿真所需的工具和环境。
- 步骤详解 ：从零开始搭建一个完整的自动变道系统模型，并进行路径规划、控制器的设计与仿真。
- 性能评估 ：通过车辆轨迹、转向角变化、速度变化、上升时间、调节时间、超调量、安全性分析等指标评估系统的性能。
- 性能优化 ：通过调整 PID 参数、增加前馈控制或使用更先进的控制算法，提高系统的性能。
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