手把手教你学autosar实例:基于AUTOSAR平台的车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist, LKA)
目录
系统概述
系统架构
1. 硬件层
2. 软件层
主要组件及功能
1. 数据采集模块
2. 车道线检测模块
3. 车辆状态估计模块
4. 转向控制模块
5. 故障诊断与安全管理模块
项目结构
数据结构定义
函数实现
AUTOSAR RTE接口
实际应用中的注意事项
结论
本系统采用AUTOSAR平台实现车道保持辅助功能(LKA),通过摄像头和传感器实时采集车辆与车道线的位置数据,并根据检测到的偏差自动修正方向以维持稳定行驶状态。详细解析包括系统的架构设计、核心组件功能分析以及相应的控制算法实现。
系统概述
车道保持辅助系统(LKA)通过摄像头传感器识别车道线,并根据车辆与车道线之间的相对位置调节转向系统来帮助驾驶员维持在车道内。该系统增强了驾驶的安全感和舒适度,并降低了因偏离车道而引发的交通事故
系统架构
1. 硬件层
- 图像采集装置:负责实现对前方道路图像的捕捉和车道线的识别。
- 方向控制机构:负责调节车辆的方向盘至指定角度。
- 速度监测装置:该装置被用来监测车辆当前的速度值。
- 旋转速度检测模块:该模块被设计用来检测车辆的旋转速度参数。
2. 软件层
- AUTOSAR先进平台:
- 功能模块:涵盖数据采集、车道线检测、车辆状态估计等核心功能。
- 运行时环境(RTE):作为连接应用层与底层服务的基础结构。
- 服务模块:负责实现内存管理、网络通信以及时间同步等基础功能。
- 开发接口:为开发人员提供访问硬件资源的技术接口。
- 硬件驱动支持:负责与硬件直接交互并提供底层支持。
主要组件及功能
1. 数据采集模块
- 摄像头数据处理:通过摄像头传感器捕获前方道路图像的数据,并进行图像处理以生成清晰的路面视图。
- 车速数据处理:利用车速传感器采集并处理当前车辆运行的速度数据。
- 横摆角速度数据处理:借助横摆角速度传感器持续捕捉并分析车辆旋转运动的相关参数。
2. 车道线检测模块
- 图像预处理操作 :对摄像头捕获后的图像进行降噪处理及边缘提取等预处理操作。
- 车道线检测过程 :通过应用计算机视觉技术(如基于霍夫变换的直线探测算法与Canny边缘检测方法)完成道路标线识别。
- 车道线参数推导过程 :基于探测到的标线信息进行几何分析与计算以确定其位置参数及曲率值等关键指标。
3. 车辆状态估计模块
- 车辆位置估计:基于车道线参数以及车辆运行速度的综合分析与计算,确定并推算出当前车辆在车道中的具体位置。
- 车辆姿态估计:通过融合横摆角速度与车速状况信息,在精确计算的基础上推断出各类典型姿态特征值(如偏航角等)。
4. 转向控制模块
- 转向指令生成:根据车辆在车道中的位置和姿态计算并输出相应的转向指令。
- 转向执行:通过执行机构接收并解析这些信号后完成方向盘的调节。
5. 故障诊断与安全管理模块
- 故障检测:持续监控系统各组件运行状态,在出现异常时第一时间进行早期识别并记录故障信息。
- 安全机制:遵循ISO 26262标准的安全管理要求,在系统发生故障时提供持续的可靠性保障。
项目结构
- LkaControl.h 文档中包含了与LKA系统相关的全部函数声明及其数据结构定义。
- LkaControl.c 实现了所有与LKA系统相关的功能模块。
- Rte_LkaControl.h 为AUTOSAR工具生成的接口文档文件,并专门用于访问其他ECU及传感器的数据信息。
数据结构定义
首先,在LkaControl.h中定义必要的数据结构:
c
深色版本
#ifndef LKA_CONTROL_H_
#define LKA_CONTROL_H_
#include "Rte_LkaControl.h"
// 定义摄像头数据结构
typedef struct {
unsigned char* imageData; // 图像数据指针
int width; // 图像宽度
int height; // 图像高度
} CameraData;
// 定义车速数据结构
typedef struct {
float speed; // 当前车速(米/秒)
} VehicleSpeed;
// 定义横摆角速度数据结构
typedef struct {
float yawRate; // 横摆角速度(弧度/秒)
} YawRate;
// 定义车道线参数结构
typedef struct {
float leftLinePosition; // 左侧车道线位置(米)
float rightLinePosition; // 右侧车道线位置(米)
float curvature; // 车道线曲率(1/米)
} LaneLineParams;
// 定义车辆状态结构
typedef struct {
float lateralPosition; // 车辆横向位置(米)
float yawAngle; // 偏航角(弧度)
} VehicleState;
// 定义历史数据结构
typedef struct {
CameraData cameraData;
VehicleSpeed vehicleSpeed;
YawRate yawRate;
} DataHistory;
// 函数声明
void LkaControl_Init(void);
void LkaControl_MainFunction(void);
#endif /* LKA_CONTROL_H_ */
函数实现
接下来,在LkaControl.c中实现这些函数:
c
深色版本
#include "LkaControl.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// 全局变量用于存储数据
static DataHistory dataHistory;
static LaneLineParams laneLineParams;
static VehicleState vehicleState;
// 模拟保存数据到内存或持久化存储
void SaveData(CameraData cameraData, VehicleSpeed vehicleSpeed, YawRate yawRate) {
dataHistory.cameraData = cameraData;
dataHistory.vehicleSpeed = vehicleSpeed;
dataHistory.yawRate = yawRate;
}
// 模拟从内存或持久化存储加载数据
void LoadData(DataHistory *pDataHistory) {
*pDataHistory = dataHistory;
}
// 模拟保存车道线参数
void SaveLaneLineParams(LaneLineParams params) {
laneLineParams = params;
}
// 模拟从内存或持久化存储加载车道线参数
void LoadLaneLineParams(LaneLineParams *pParams) {
*pParams = laneLineParams;
}
// 模拟保存车辆状态
void SaveVehicleState(VehicleState state) {
vehicleState = state;
}
// 模拟从内存或持久化存储加载车辆状态
void LoadVehicleState(VehicleState *pState) {
*pState = vehicleState;
}
// 数据采集函数
void LkaControl_DataAcquisition(void) {
// 采集摄像头数据
CameraData cameraData = Rte_Read_CameraData();
// 采集车速数据
VehicleSpeed vehicleSpeed = Rte_Read_VehicleSpeed();
// 采集横摆角速度数据
YawRate yawRate = Rte_Read_YawRate();
// 保存采集到的数据
SaveData(cameraData, vehicleSpeed, yawRate);
}
// 图像预处理函数(简化版)
void ImagePreprocessing(unsigned char* imageData, int width, int height, unsigned char* processedImageData) {
// 这里可以添加实际的图像预处理逻辑,如去噪、边缘检测等
// 示例:简单的拷贝操作
for (int i = 0; i < width * height; ++i) {
processedImageData[i] = imageData[i];
}
}
// 车道线识别函数(简化版)
void LaneLineDetection(unsigned char* processedImageData, int width, int height, LaneLineParams *params) {
// 这里可以添加实际的车道线识别逻辑,如霍夫变换、Canny边缘检测等
// 示例:简单地设置一些固定值
params->leftLinePosition = 1.5; // 左侧车道线位置(米)
params->rightLinePosition = -1.5; // 右侧车道线位置(米)
params->curvature = 0.001; // 车道线曲率(1/米)
}
// 车辆状态估计函数
void VehicleStateEstimation(VehicleSpeed vehicleSpeed, YawRate yawRate, LaneLineParams laneLineParams, VehicleState *state) {
// 计算车辆横向位置
state->lateralPosition = (laneLineParams.leftLinePosition + laneLineParams.rightLinePosition) / 2.0;
// 计算偏航角
state->yawAngle = yawRate.yawRate * (1.0 / vehicleSpeed.speed); // 简化的偏航角计算
}
// 转向指令生成函数
void SteeringCommandGeneration(VehicleState vehicleState, float *steeringAngle) {
// 根据车辆横向位置和偏航角生成转向指令
if (vehicleState.lateralPosition > 0.5) { // 如果车辆偏右
*steeringAngle = -0.1; // 向左转
} else if (vehicleState.lateralPosition < -0.5) { // 如果车辆偏左
*steeringAngle = 0.1; // 向右转
} else {
*steeringAngle = 0.0; // 保持当前方向
}
}
// 初始化函数
void LkaControl_Init(void) {
// 初始化LKA控制
// 这里可以添加更多的初始化步骤,如硬件初始化等
}
// 主任务函数
void LkaControl_MainFunction(void) {
// 调用数据采集函数进行数据采集
LkaControl_DataAcquisition();
// 图像预处理
unsigned char processedImageData[dataHistory.cameraData.width * dataHistory.cameraData.height];
ImagePreprocessing(dataHistory.cameraData.imageData, dataHistory.cameraData.width, dataHistory.cameraData.height, processedImageData);
// 车道线识别
LaneLineParams laneLineParams;
LaneLineDetection(processedImageData, dataHistory.cameraData.width, dataHistory.cameraData.height, &laneLineParams);
SaveLaneLineParams(laneLineParams);
// 车辆状态估计
VehicleState vehicleState;
VehicleStateEstimation(dataHistory.vehicleSpeed, dataHistory.yawRate, laneLineParams, &vehicleState);
SaveVehicleState(vehicleState);
// 转向指令生成
float steeringAngle;
SteeringCommandGeneration(vehicleState, &steeringAngle);
// 执行转向命令
Rte_Call_SetSteeringAngle(steeringAngle);
}
AUTOSAR RTE接口
在Rte_LkaControl.h中定义与传感器和执行器交互的接口:
c
深色版本
#ifndef RTE_LKACONTROL_H_
#define RTE_LKACONTROL_H_
// 读取摄像头数据
CameraData Rte_Read_CameraData(void);
// 读取车速数据
VehicleSpeed Rte_Read_VehicleSpeed(void);
// 读取横摆角速度数据
YawRate Rte_Read_YawRate(void);
// 设置转向角度
void Rte_Call_SetSteeringAngle(float angle);
#endif /* RTE_LKACONTROL_H_ */
实际应用中的注意事项
图像预处理 :
为了增强车道线识别的精确度而采用了一系列复杂的图像处理技术;这些技术包括高斯模糊用于减少噪声干扰,在边缘检测中应用Canny算法以精确提取边缘特征,并通过霍夫变换实现对直线或曲线的可靠检测。
车道线识别 :
应用深度学习算法(包括YOLO和Mask R-CNN等)可明显提升车道线识别的准确性和鲁棒性
车辆状态估计 :
利用IMU(惯性测量单元)和其他传感器数据能够提高对车辆状态的估计精度。
转向控制 :
基于实际情况优化转向策略以实现平稳过渡并提升驾驶体验*/*兼顾各类路况与气候状况的影响
故障诊断与安全管理 :
* 实现ISO 26262标准的安全机制,确保系统在故障情况下的安全性。
结论
在代码中可以看出,在一个简化的环境中利用AUTOSAR平台实现了基于LKA的车道保持辅助系统。在实际应用场景下,每个模块必须按照特定需求进行深入开发并得到优化。
