手把手教你学simulink(24.2)--使用 Simulink 开发自动驾驶汽车的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC
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 前方车辆检测模块
2.4 速度控制模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同交通场景
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 平台实现自动驾驶汽车中的自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control, ACC)。该系统的主要任务是在指定速度范围内实时调节车辆速度值,并维持与前车的安全间距以提升驾驶体验。
项目背景
自适应速度控制系统(ACC)是当代 autonomous vehicles 的主要组成部分之一。该系统利用传感器技术收集前方障碍物的信息,并通过反馈机制动态调节行驶速度以避免碰撞。具体而言,在检测到前方障碍物时会立即减速,在没有发现危险时则会加速以保持安全间距。这种设计不仅提升了驾驶员的驾驶体验还显著增强了行车安全
项目目标
- 开发一套先进的前方车辆检测与跟踪系统。
- 实现相应的速度控制模块的逻辑设计与开发。
- 在不同场景中验证系统的性能稳定性和适应能力。
- 通过优化算法提升处理效率与实时响应能力,并确保系统能够适应复杂的动态环境。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 这些工具主要用于算法开发、建模、仿真和验证。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox 该 toolbox 集成并处理来自雷达和摄像头的数据源。
- Vehicle Dynamics Blockset 此模块集专为车辆动力学分析设计。
- Simulink Real-Time 此功能模块允许在现代汽车中实现实时测试与验证。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求,包括但不限于:
- 监测前方车辆的状态及其运行速度。
- 评估前后车之间的间距。
- 智能调节系统根据实时数据动态优化行驶参数。
- 系统表现出良好的稳定性和抗干扰能力。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过构建基于 Vehicle Dynamics Blockset 的车辆动力学模型来实现;涵盖该系统的运动学行为与动力学响应
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'ACC_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
2.2 传感器数据处理模块
使用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 对雷达信号与摄像头图像数据进行处理,并实时追踪前方车辆的位置与速度
Matlab
深色版本
% 加载雷达数据
load('radar_data.mat'); % 假设 radar_data.mat 包含雷达数据
% 加载摄像头数据
load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
% 创建雷达数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Radar Sensor', 'ACC_Model/Radar_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Radar_Sensor', 'FieldOfView', '60', 'UpdateRate', '10');
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'ACC_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Radar_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('ACC_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
2.3 前方车辆检测模块
设计前方车辆检测逻辑,识别前方车辆的位置和速度。
Matlab
深色版本
% 创建前方车辆检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建前方车辆位置和速度计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Relative_Velocity', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Front_Vehicle_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/1');
add_line('ACC_Model', 'Vehicle_Speed/1', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/2');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Relative_Velocity/1', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1');
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Distance_Gain/1', 'Front_Vehicle_Detection/1');
add_line('ACC_Model', 'Threshold/1', 'Front_Vehicle_Detection/2');
2.4 速度控制模块
设计速度控制逻辑,根据前方车辆的位置和速度调整车辆的速度。
Matlab
深色版本
% 创建速度控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'ACC_Model/Speed_Controller', [100 100]);
set_param('ACC_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', 'ACC_Model/Speed_Actuator', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Speed_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Front_Vehicle_Detection/1', 'Speed_Controller/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
add_line('ACC_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
3. 仿真测试
3.1 构建不同交通场景
通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块模拟各种交通情况,并包括前方车辆缓慢行驶和紧急刹车的情况。
Matlab
深色版本
% 加载交通场景
load('traffic_scenarios.mat'); % 假设 traffic_scenarios.mat 包含不同的交通场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'ACC_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('ACC_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'traffic_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Radar_Sensor/1');
add_line('ACC_Model', 'Scenario_Reader/2', '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('ACC_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('ACC_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。
- 数据融合技术 :通过提升基于雷达与摄像头感知的数据整合技术,在提高前方车辆检测准确性的基础上实现对动态环境的有效感知。
- 动态调节机制 :采用微调PID控制器参数设置的方式,在确保系统稳定性的前提下实现对目标运动状态的精准跟踪。
- 适应性优化策略 :通过动态调整系统参数,在复杂交通场景下显著提升系统的稳定性,并确保在不同交通密度情况下的有效运行。
5. 硬件在环测试(HIL)
将模型转移到硬件平台上的过程包括将其安装到ECU,并在真实的道路上进行测试以验证系统的可靠性和安全性
关键技术点
- 传感器数据处理模块:通过融合雷达与摄像头的数据信息来精确计算前车位置与行驶速度。
- 前向物体探测系统:构建前向目标探测算法框架并实现实时追踪目标运动参数。
- 动态速度调节机制:优化PID控制器参数设置以实现精确的速度跟踪控制。
- 动力学建模系统:建立基于物理的动力学模型来分析整车运动特征。
- 实时响应能力要求:保证系统在动态变化的道路条件下维持稳定的运行效能。
结论
利用Simulink及其相关工具箱能够有效开发并验证自动驾驶汽车的自适应巡航控制系统ACC该系统涵盖从系统建模到仿真测试直至最终硬件在环测试构建了一个完整的开发平台为工程师们提供了快速搭建复杂系统原型及持续优化的机会项目不仅演示了利用Simulink进行自动驾驶系统的设计与验证还详细介绍了代码实现过程以及仿真测试的具体步骤这些内容为实际应用提供了重要的参考
