MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第128例:使用 Simulink 开发自动驾驶汽车的车道保持辅助系统
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 摄像头数据处理模块
2.3 车道线检测模块
2.4 方向盘控制模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
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
基于Simulink平台构建自动驾驶汽车的车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist, LKA)模型
项目背景
它是现代自动驾驶汽车的关键功能之一。该系统利用摄像头识别车道线,并通过自动转向装置,在车辆偏离车道时进行干预。这有助于提升驾驶员的行车安全性和稳定性。
项目目标
- 设计并实现一种先进的车道线识别与追踪系统。
- 构建一个可靠的车道保持控制机制。
- 通过多场景测试评估系统的性能和稳定性。
- 通过算法优化提升其实时处理能力。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 是主要用于算法开发、建模、仿真与验证的平台。
- Computer Vision Toolbox 主要应用于图像处理以及车道线检测。
- Vehicle Dynamics Blockset 主要应用于车辆动力学的模拟。
- Simulink Real-Time 该模块主要用于在实时硬件环境下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:
- 识别车道线的位置及其弯曲程度。
- 评估车辆与车道线之间的位置偏离。
- 通过自动校准方向盘角度确保车辆居于车道中间位置。
- 研究系统在多变的光照及气象条件下展现出卓越的稳定性。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
首先应用 Vehicle Dynamics Blockset 创建车辆动力学模型;其次涵盖该模型中的车辆运动学和动态属性。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'LKA_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
2.2 摄像头数据处理模块
通过 Computer Vision Toolbox 处理摄像头数据,并识别车道线的位置以及其曲率
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
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Lane Detector', 'LKA_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'Hough Transform');
% 连接模块
add_line('LKA_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Lane_Detection/1');
2.3 车道线检测模块
设计车道线检测逻辑,识别车道线的位置和曲率。
Matlab
深色版本
% 创建车道线检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'LKA_Model/Lane_Detection', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Lane_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建车道线位置和曲率计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'LKA_Model/Lane_Position_Error', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'LKA_Model/Lane_Curvature_Gain', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Lane_Curvature_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('LKA_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Lane_Position_Error/1');
add_line('LKA_Model', 'Lane_Center/1', 'Lane_Position_Error/2');
add_line('LKA_Model', 'Lane_Position_Error/1', 'Lane_Curvature_Gain/1');
add_line('LKA_Model', 'Lane_Curvature_Gain/1', 'Lane_Detection/1');
add_line('LKA_Model', 'Threshold/1', 'Lane_Detection/2');
2.4 方向盘控制模块
设计方向盘控制逻辑,根据车道线位置和曲率调整方向盘角度。
Matlab
深色版本
% 创建方向盘控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'LKA_Model/Steering_Controller', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Steering_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建方向盘执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'LKA_Model/Steering_Actuator', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Steering_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('LKA_Model', 'Lane_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('LKA_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('LKA_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景
通过Simulink的Scenario Reader模块导入多样化的驾驶情境,并模拟复杂的道路环境
Matlab
深色版本
% 加载驾驶场景
load('driving_scenarios.mat'); % 假设 driving_scenarios.mat 包含不同的驾驶场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'LKA_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('LKA_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('LKA_Model', 'Scenario_Reader/1', '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('LKA_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('LKA_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。
- 图像处理:改进技术以实现更高的图像处理效果。
- 控制逻辑:通过微调PID控制器参数来保证方向盘操作的流畅与迅速。
- 鲁棒性:通过优化系统架构来提升其在多环境中的稳定性和可靠性。
5. 硬件在环测试(HIL)
通过在硬件平台上集成该模型,并结合ECU进行实际道路环境下的系统验证和测试。
关键技术点
- 图像处理模块:通过摄像头采集的数据进行图像分析以确定车道线的位置信息,并计算其弯曲程度。
- 开发车道线识别系统:基于图像处理技术构建 lanes 识别算法以分析并确定 lane 位置信息以及 lane 曲线特性。
- 实现车辆方向控制模块:设计用于调整方向盘位置的 PID 控制器算法,并完成方向调节功能。
- 建立车辆运动特性模型:模拟 vehicle 的运动行为规律并优化 algorithm 以支持 real-time 数据处理与快速响应。
- 优化算法性能:通过改进数据处理策略提升 algorithm 的运行效率以确保其在 real-time 环境中稳定可靠地执行功能需求。
结论
借助Simulink及其相关工具箱的技术支持,完成自动驾驶汽车车道保持辅助系统(LKA)的搭建和验证工作。该系统涵盖从系统建模、仿真测试到最终硬件在环测试的关键环节,并通过Simulink为构建复杂的自动驾驶系统提供了高效且灵活的开发平台。研究重点阐述了基于Simulink的自动驾驶系统开发流程,并提供了详细的代码实现步骤和仿真测试方案作为参考依据。
