Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
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Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
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：设计车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆底盘模块
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：设计车辆间通信模块
步骤3.1：添加车辆间通信模块
步骤3.2：配置车辆间通信参数
步骤3.3：连接车辆间通信模块到车辆控制模块
步骤4：设计编队控制算法
步骤4.1：选择编队控制策略
步骤4.2：配置编队控制参数
步骤4.3：连接编队控制模块到车辆控制模块
步骤5：设计传感器数据采集模块
步骤5.1：添加传感器模块
步骤5.2：添加传感器数据聚合模块
步骤5.3：连接传感器模块到数据聚合模块
步骤5.4：连接传感器数据聚合模块到编队控制模块
步骤6：设计驾驶循环工况
步骤6.1：添加驾驶循环模块
步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
步骤7：设置仿真参数
步骤8：运行仿真
步骤9：性能评估
编队稳定性
车辆响应时间
燃油效率
步骤10：性能优化
调整编队控制策略
Simulink智能驾驶场景探索：自动驾驶车辆编队行驶仿真
在智能驾驶技术中，车辆编队行驶（Platooning） 是一种重要的应用场景。通过编队行驶，多辆自动驾驶车辆可以紧密跟随，以提高道路利用率、减少空气阻力并降低燃油消耗。本示例将展示如何使用Simulink构建一个用于自动驾驶车辆编队行驶的仿真模型，并进行验证。
一、背景介绍
车辆编队行驶 是指多辆自动驾驶车辆按照一定的间距和速度保持队形行驶的技术。通过车与车之间的通信（V2V），车辆能够实时交换信息，调整速度和间距，从而实现安全高效的编队行驶。本指南将详细介绍如何在Simulink中搭建一个完整的自动驾驶车辆编队行驶仿真模型。
二、所需工具和环境
为了进行自动驾驶车辆编队行驶的仿真，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。
- Vehicle Network Toolbox ：用于车辆间通信的设计和验证。
- Robotics System Toolbox ：用于机器人系统建模和控制。
- Simscape Driveline ：用于机械传动系统的建模与仿真（可选）。
- SimEvents ：用于事件驱动的离散事件仿真（可选）。
- Simulink Test ：用于自动化测试和验证（可选）。
确保你已经安装了上述工具箱，并且拥有有效的许可证。
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 = 'AutonomousVehiclePlatooning';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
步骤2：设计车辆动力学模型
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：添加车辆底盘模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Chassis库中拖拽Bicycle Model模块到模型编辑区。 - 设置参数如质量、惯性矩、前后轴距等。
matlab
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% 添加自行车模型模块
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle_Leader']);
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
set_param([modelName '/Vehicle_Leader'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米
% 添加其他车辆的自行车模型模块
for i = 1:2
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Mass', '1500');
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]');
set_param([modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'Wheelbase', '2.8');
end
步骤2.2：添加纵向和横向控制模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs和Lateral Driver Inputs库中分别拖拽Longitudinal Driver和Lateral Driver模块到模型编辑区。 - 设置参数如最大加速度、转向角速率等。
matlab
深色版本
% 添加纵向控制模块
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], '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_Leader']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
% 添加其他车辆的纵向和横向控制模块
for i = 1:2
add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'MaxAcceleration', '3');
add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)]);
set_param([modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'MaxSteeringRate', '0.5');
end
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
深色版本
% 连接纵向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], [modelName '/Vehicle_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], [modelName '/Vehicle_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接其他车辆的控制模块到车辆底盘模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], [modelName sprintf('/Vehicle_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end
步骤3：设计车辆间通信模块
我们将设计一个车辆间通信模块，用于模拟车辆之间通过无线通信交换信息的过程。
步骤3.1：添加车辆间通信模块
- 在
Vehicle Network Toolbox > Communication库中拖拽Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communication模块到模型编辑区。 - 设置参数如通信协议、频率、范围等。
matlab
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% 添加V2V通信模块
add_block('vehicleNetworkToolbox/Vehicle-to-Vehicle (V2V) Communication', [modelName '/V2V_Communication']);
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Protocol', 'DSRC'); % 设置通信协议为DSRC
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Frequency', '5.9GHz'); % 设置通信频率为5.9GHz
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'Range', '1000m'); % 设置通信范围为1000米
步骤3.2：配置车辆间通信参数
根据具体应用场景设置车辆间通信的相关参数，如通信延迟、数据包大小等。
matlab
深色版本
% 配置V2V通信模块参数
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'CommunicationDelay', '0.01s'); % 设置通信延迟为0.01秒
set_param([modelName '/V2V_Communication'], 'PacketSize', '1024Bytes'); % 设置数据包大小为1024字节
步骤3.3：连接车辆间通信模块到车辆控制模块
将车辆间通信模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口，以便实时更新车辆状态信息。
matlab
深色版本
% 连接V2V通信模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接V2V通信模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/V2V_Communication'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end
步骤4：设计编队控制算法
我们将设计一个编队控制算法，用于协调车辆之间的距离和速度，确保编队稳定行驶。
步骤4.1：选择编队控制策略
根据你的需求选择合适的编队控制策略，如基于距离的控制、基于速度的控制或混合控制。
- 基于距离的控制 ：通过调整车辆之间的距离来维持编队。
- 基于速度的控制 ：通过调整车辆的速度来维持编队。
- 混合控制 ：结合距离和速度控制，以实现更稳定的编队行驶。
在 Navigation Toolbox > Motion Planning 库中选择相应的模块。
matlab
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% 示例：添加基于距离的编队控制模块
add_block('navigationToolbox/Distance-Based Platooning Control', [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control']);
% 示例：添加基于速度的编队控制模块
add_block('navigationToolbox/Speed-Based Platooning Control', [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control']);
步骤4.2：配置编队控制参数
根据具体应用场景设置编队控制的相关参数，如期望距离、速度变化率等。
matlab
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% 配置基于距离的编队控制模块参数
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DesiredDistance', '10m'); % 设置期望距离为10米
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DistanceTolerance', '1m'); % 设置距离容差为1米
% 配置基于速度的编队控制模块参数
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'DesiredSpeed', '30m/s'); % 设置期望速度为30m/s
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'SpeedChangeRate', '0.5m/s^2'); % 设置速度变化率为0.5m/s^2
步骤4.3：连接编队控制模块到车辆控制模块
将编队控制模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
matlab
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% 连接基于距离的编队控制模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接基于速度的编队控制模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end
步骤5：设计传感器数据采集模块
为了实现编队行驶中的动态调整，我们需要收集车辆周围的环境数据。
步骤5.1：添加传感器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking库中拖拽各种传感器模块（如IMU Sensor,GPS Sensor,Radar Sensor,Lidar Sensor）到模型编辑区。 - 设置参数如采样频率、精度等。
matlab
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% 添加IMU传感器模块
add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SamplingFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
% 添加GPS传感器模块
add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'Accuracy', '1.0'); % 设置精度为1.0米
% 添加雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'RangeResolution', '0.1'); % 设置距离分辨率为0.1米
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'AngularResolution', '0.05'); % 设置角度分辨率为0.05度
步骤5.2：添加传感器数据聚合模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking库中拖拽Sensor Data Aggregator模块到模型编辑区。 - 设置参数如传感器类型、采样频率等。
matlab
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% 添加传感器数据聚合模块
add_block('automatedDriving/Sensor Data Aggregator', [modelName '/Sensor_Data_Aggregator']);
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SensorTypes', 'IMU, GPS, Radar, Lidar'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz
步骤5.3：连接传感器模块到数据聚合模块
将各个传感器模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口。
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% 连接IMU传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接GPS传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
步骤5.4：连接传感器数据聚合模块到编队控制模块
将传感器数据聚合模块的输出连接到编队控制模块的输入端口。
matlab
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% 连接传感器数据聚合模块到基于距离的编队控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'autorouting', 'on');
% 连接传感器数据聚合模块到基于速度的编队控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'autorouting', 'on');
步骤6：设计驾驶循环工况
我们将设计一个驾驶循环工况，模拟实际道路行驶条件下的车辆行为。
步骤6.1：添加驾驶循环模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Scenario Builder库中拖拽Driving Cycle模块到模型编辑区。 - 设置参数如标准驾驶循环（如NEDC、WLTC）、自定义驾驶循环等。
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% 添加驾驶循环模块
add_block('automatedDriving/Driving Cycle', [modelName '/Driving_Cycle']);
set_param([modelName '/Driving_Cycle'], 'CycleType', 'WLTC'); % 设置驾驶循环类型为WLTC
步骤6.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
将驾驶循环模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
matlab
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% 连接驾驶循环模块到领导者车辆的控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Longitudinal_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Lateral_Driver_Leader'], 'autorouting', 'on');
% 连接驾驶循环模块到跟随者车辆的控制模块
for i = 1:2
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName sprintf('/Longitudinal_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName sprintf('/Lateral_Driver_Follower_%d', i)], 'autorouting', 'on');
end
步骤7：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 600 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', '600'); % 模拟运行时间为600秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
步骤8：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。观察车辆的行为，确保其能够根据设定的编队控制算法有效地执行编队行驶任务，并保持适当的间距和速度。
步骤9：性能评估
为了全面评估自动驾驶车辆编队行驶系统的性能，我们需要关注以下几个关键性能指标：
编队稳定性
通过分析车辆之间的距离变化，评估编队的稳定性。
matlab
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function stabilityIndex = calculateStabilityIndex(distances)
% 示例：计算编队稳定性指数
stabilityIndex = mean(diff(distances)); % 计算平均距离变化
end
% 获取车辆之间的距离
distances = getDistances();
% 计算编队稳定性指数
stabilityIndex = calculateStabilityIndex(distances);
disp(['Stability Index: ', num2str(stabilityIndex)]);
车辆响应时间
通过计算从检测到前方车辆状态变化到自身车辆做出响应的时间，评估车辆的响应时间。
matlab
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function responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp)
% 示例：计算车辆响应时间
responseTime = mean(responseTimestamp - detectionTimestamp); % 计算平均响应时间
end
% 获取检测和响应的时间戳
detectionTimestamp = getDetectionTimestamp();
responseTimestamp = getResponseTimestamp();
% 计算车辆响应时间
responseTime = calculateResponseTime(detectionTimestamp, responseTimestamp);
disp(['Response Time: ', num2str(responseTime), ' seconds']);
燃油效率
通过比较编队行驶与单独行驶时的燃油消耗，评估燃油效率。
matlab
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function fuelEfficiencyImprovement = calculateFuelEfficiencyImprovement(fuelConsumptionSolo, fuelConsumptionPlatoon)
% 示例：计算燃油效率提升
fuelEfficiencyImprovement = (fuelConsumptionSolo - fuelConsumptionPlatoon) / fuelConsumptionSolo * 100; % 计算燃油效率提升百分比
end
% 获取单独行驶和编队行驶的燃油消耗
fuelConsumptionSolo = getFuelConsumptionSolo();
fuelConsumptionPlatoon = getFuelConsumptionPlatoon();
% 计算燃油效率提升
fuelEfficiencyImprovement = calculateFuelEfficiencyImprovement(fuelConsumptionSolo, fuelConsumptionPlatoon);
disp(['Fuel Efficiency Improvement: ', num2str(fuelEfficiencyImprovement), '%']);
步骤10：性能优化
为了优化自动驾驶车辆编队行驶系统的性能，我们可以通过以下几种方法进行改进：
调整编队控制策略
手动调整编队控制模块中的控制策略，直到达到满意的编队效果。
matlab
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% 修改编队控制模块中的期望距离
set_param([modelName '/Distance_Based_Platooning_Control'], 'DesiredDistance', '15m'); % 更改为15米
% 修改编队控制模块中的期望速度
set_param([modelName '/Speed_Based_Platooning_Control'], 'DesiredSpeed', '35m/s'); % 更改为35m/s
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