手把手教你学simulink（23.5）--simulink智能驾驶场景：使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的自动泊车系统（Automated Parking System, APS）
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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 停车位检测模块
2.4 自动泊车控制模块
3. 仿真测试
3.1 构建不同停车场景
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平台开发智能驾驶汽车的自动泊车系统（Automated Parking System, APS）。该系统的主要目标是通过摄像头和超声波传感器识别可用停车位，并通过精确控制方向盘、加速踏板及制动装置实现车辆精准泊车。该系统能够实时采集周围环境数据并进行停车位分析，并能有效避免碰撞风险。从而有效提升驾驶员的安全感与操作便利性。
项目背景
自动泊车系统（APS）作为现代智能驾驶汽车的关键功能之一，在提升车辆操作效率方面发挥着重要作用。该系统利用摄像头与超声波传感器实时监测可用停车位的位置信息，并根据获取的数据精确调整方向盘转角、加速与制动力度。确保车辆准确停入预设停车位区域，并有效提升驾驶员的操作舒适性和整体行车安全性。
项目目标
- 研发一个高效的停车位检测系统。
- 自动泊车逻辑已成功被设计与实现。
- 通过在多种停车情境中测试系统的稳定性与可靠性来评估其表现。
- 优化后的系统性能得以提升，并能在实时环境中稳定运行。
使用工具和技术
- MATLAB软件及其Simulink模块：提供算法开发的基础功能包括算法开发、系统建模与仿真以及验证测试等环节。
- 计算机视觉解决方案：专门用于处理摄像头采集的数据并进行智能图像分析。
- 智能传感器融合与目标跟踪系统：基于多种传感器数据实现精准目标检测与运动分析。
- 车辆动力学模拟平台：集成多学科方程求解器以实现车辆动力学行为的精确仿真。
- 实时仿真测试环境：支持在真实硬件环境下对系统模型进行实时测试与验证以确保性能。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求，包括但不限于：
- 识别停车位可用空间。
- 确定停车位的位置与尺寸。
- 自动调节转向、加速与制动以确保车辆停泊于指定位置。
- 系统在多变环境中的稳定运行表现。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
通过引入 Vehicle Dynamics Blockset 工具包来建立车辆动力学模型体系，并涵盖其运动学和动力学特性。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'APS_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
AI助手2.2 传感器数据处理模块
应用 Computer Vision Toolbox 和 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 对摄像头数据以及超声波传感器数据进行采集与处理，并用于识别停车位位置。
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
% 加载超声波传感器数据
load('ultrasonic_data.mat'); % 假设 ultrasonic_data.mat 包含超声波传感器数据
% 创建摄像头数据处理模块
add_block('vision/Object Detector', 'APS_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('APS_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
% 创建超声波传感器数据处理模块
add_block('sensorFusionAndTracking/Ultrasonic Sensor', 'APS_Model/Ultrasonic_Sensor', [100 100]);
set_param('APS_Model/Ultrasonic_Sensor', 'FieldOfView', '120', 'UpdateRate', '10');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/1');
add_line('APS_Model', 'Ultrasonic_Sensor/1', 'Sensor_Fusion/2');
AI助手2.3 停车位检测模块
设计停车位检测逻辑，识别停车位的位置和大小。
Matlab
深色版本
% 创建停车位检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'APS_Model/Parking_Spot_Detection', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Spot_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建停车位位置和大小计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'APS_Model/Parking_Spot_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'APS_Model/Parking_Spot_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('APS_Model/Parking_Spot_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Sensor_Fusion/1', 'Parking_Spot_Relative_Position/1');
add_line('APS_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Parking_Spot_Relative_Position/2');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Relative_Position/1', 'Parking_Spot_Distance_Gain/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Distance_Gain/1', 'Parking_Spot_Detection/1');
add_line('APS_Model', 'Threshold/1', 'Parking_Spot_Detection/2');
AI助手2.4 自动泊车控制模块
开发自动泊车逻辑系统，并依据停车位的位置信息和尺寸参数自动调节转向机构、加速装置以及制动系统的工作状态。
Matlab
深色版本
% 创建转向控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Steering_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Steering_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建油门控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Throttle_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Throttle_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建刹车控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'APS_Model/Brake_Controller', [100 100]);
set_param('APS_Model/Brake_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建转向执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Steering_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Steering_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 创建油门执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Throttle_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Throttle_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 创建刹车执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'APS_Model/Brake_Actuator', [100 100]);
set_param('APS_Model/Brake_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Throttle_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Parking_Spot_Detection/1', 'Brake_Controller/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Throttle_Controller/1', 'Throttle_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Brake_Controller/1', 'Brake_Actuator/1');
add_line('APS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');
add_line('APS_Model', 'Throttle_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
add_line('APS_Model', 'Brake_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/3');
AI助手3. 仿真测试
3.1 构建不同停车场景
通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块导入一系列 parking 场景,包括但不限于平行停车位、垂直停车位以及侧向停车位等多种情况。
Matlab
深色版本
% 加载停车场景
load('parking_scenarios.mat'); % 假设 parking_scenarios.mat 包含不同的停车场景
% 创建 Scenario Reader 模块
add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'APS_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('APS_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'parking_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('APS_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
add_line('APS_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Ultrasonic_Sensor/1');
AI助手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('APS_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('APS_Model');
AI助手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);
AI助手4. 优化与迭代
根据测试结果调整算法参数，优化系统性能。
- 数据融合方案 ：通过优化多源传感器数据的融合算法提升停车位检测的准确度。
- 自动泊车控制系统 ：通过优化PID控制器参数设置实现转向、油门与刹车操作的平稳与迅速。
- 系统鲁棒性 ：增强系统在各类静态与动态停车环境下的适应能力。
5. 硬件在环测试（HIL）
在 ECU 第制下将模型部署至硬件平台，并开展实际道路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 ：基于摄像头和超声波传感器的数据进行停车位检测。
- 停车位检测 ：开发用于识别停车位位置及大小的逻辑系统。
- 自动泊车控制 ：通过PID控制器来负责转向、加速及制动操作的发展与实现。
- 车辆动力学建模 ：建立用于模拟车辆运动特性的模型框架。
- 实时性 ：优化算法以使其在实时环境中高效运行并满足响应需求。
结论
借助 Simulink 及其相关工具箱套装, 能够高效地搭建与验证智能驾驶汽车的自动泊车系统 (APS). 从构建系统模型开始, 在进行仿真模拟后逐步推进至最终的硬件在环试验阶段时, Simulink 为整个过程提供了完整的开发平台. 提供了一个综合性的平台支持工程师们迅速完成原型设计并持续优化改进.
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