手把手教你学Simulink实例--Simulink智能驾驶场景探索：夜间行驶安全辅助系统仿真
目录
Simulink智能驾驶场景探索：夜间行驶安全辅助系统仿真
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：设计传感器模块
步骤3.1：添加摄像头传感器模块
步骤3.2：添加红外传感器模块
步骤3.3：添加激光雷达传感器模块
步骤4：设计目标检测与识别模块
步骤4.1：添加目标检测模块
步骤4.2：连接传感器模块到目标检测模块
步骤5：设计路径规划与跟踪模块
步骤5.1：添加路径规划模块
步骤5.2：添加控制器模块
步骤5.3：连接目标检测模块到路径规划模块
步骤5.4：连接路径规划模块到控制器模块
步骤5.5：连接控制器模块到车辆底盘模块
步骤6：设计警告与干预模块
步骤6.1：添加警告模块
步骤6.2：添加干预模块
步骤6.3：连接目标检测模块到警告与干预模块
步骤7：设置仿真参数
步骤8：运行仿真
步骤9：性能评估
目标检测精度
动态响应特性
安全性分析
步骤10：性能优化
调整传感器参数
增加冗余机制
使用更先进的算法
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
夜间行驶安全辅助系统（Nighttime Driving Safety Assistance System）在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）中扮演着重要角色。该系统通过使用多种传感器和技术，帮助驾驶员在低光照条件下更安全地驾驶。以下是一个详细的Simulink实例，展示如何进行智能驾驶场景下的夜间行驶安全辅助系统的仿真。
Simulink智能驾驶场景探索：夜间行驶安全辅助系统仿真
一、背景介绍
夜间行驶安全辅助系统 主要包括以下几个部分：
- 环境感知模块 ：通过摄像头、激光雷达、红外传感器等设备获取车辆周围环境的信息。
- 目标检测与识别模块 ：对传感器数据进行处理，识别行人、其他车辆和其他障碍物。
- 路径规划与跟踪模块 ：根据当前状态和环境信息生成安全的行驶路径，并控制车辆沿着该路径行驶。
- 警告与干预模块 ：当检测到潜在危险时，向驾驶员发出警告或直接采取措施避免事故。
在本实例中，我们将使用 Automated Driving Toolbox 和 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 来构建一个夜间行驶安全辅助系统的仿真模型，并进行验证。
二、所需工具和环境
为了进行夜间行驶安全辅助系统的仿真，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。
- Sensor Fusion and Tracking Toolbox ：用于传感器数据处理和融合。
- Computer Vision Toolbox ：用于图像处理和计算机视觉算法（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。
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'NightDrivingSafetyAssistance';
new_system(modelName);
open_system(modelName);
步骤2：设计车辆动力学模型
我们需要为车辆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
深色版本
% 添加自行车模型模块
add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米
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']);
set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], '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']);
set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
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'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
% 连接横向控制模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
步骤3：设计传感器模块
我们将使用多种传感器来获取车辆周围环境的信息，特别是在夜间条件下。
步骤3.1：添加摄像头传感器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensors库中拖拽Camera Sensor模块到模型编辑区。 - 设置参数如视场角、分辨率、噪声水平等，特别注意调整夜间模式下的参数。
matlab
深色版本
% 添加摄像头传感器模块
add_block('automatedDriving/Camera Sensor', [modelName '/Camera_Sensor']);
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'FOV', '90'); % 设置视场角为90度
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'Resolution', '[640, 480]'); % 设置分辨率为640x480
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'NoiseLevel', '0.1'); % 设置噪声水平为0.1
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'NightMode', 'true'); % 启用夜间模式
步骤3.2：添加红外传感器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensors库中拖拽Infrared Sensor模块到模型编辑区。 - 设置参数如最大探测范围、分辨率等。
matlab
深色版本
% 添加红外传感器模块
add_block('automatedDriving/Infrared Sensor', [modelName '/Infrared_Sensor']);
set_param([modelName '/Infrared_Sensor'], 'Range', '50'); % 设置最大探测范围为50米
set_param([modelName '/Infrared_Sensor'], 'Resolution', '640'); % 设置分辨率为640线
步骤3.3：添加激光雷达传感器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Sensors库中拖拽Lidar Sensor模块到模型编辑区。 - 设置参数如最大探测范围、分辨率等。
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深色版本
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'Range', '100'); % 设置最大探测范围为100米
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'Resolution', '128'); % 设置水平分辨率128线
步骤4：设计目标检测与识别模块
我们将使用计算机视觉和深度学习技术来进行目标检测与识别。
步骤4.1：添加目标检测模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Perception库中拖拽Vehicle and Pedestrian Detection模块到模型编辑区。 - 设置参数如检测算法、置信度阈值等。
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深色版本
% 添加目标检测模块
add_block('automatedDriving/Vehicle and Pedestrian Detection', [modelName '/Detection_Module']);
set_param([modelName '/Detection_Module'], 'Algorithm', 'YOLOv3'); % 设置检测算法为YOLOv3
set_param([modelName '/Detection_Module'], 'ConfidenceThreshold', '0.7'); % 设置置信度阈值为0.7
步骤4.2：连接传感器模块到目标检测模块
将各个传感器模块的输出连接到目标检测模块的输入端口。
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深色版本
% 连接摄像头传感器模块到目标检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Camera_Sensor'], [modelName '/Detection_Module'], 'autorouting', 'on');
% 连接红外传感器模块到目标检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Infrared_Sensor'], [modelName '/Detection_Module'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到目标检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Detection_Module'], 'autorouting', 'on');
步骤5：设计路径规划与跟踪模块
我们将设计一个路径规划与跟踪模块，根据当前状态和环境信息生成安全的行驶路径，并控制车辆沿着该路径行驶。
步骤5.1：添加路径规划模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Planning库中拖拽Path Planner模块到模型编辑区。 - 设置参数如规划算法、参考路径等。
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深色版本
% 添加路径规划模块
add_block('automatedDriving/Path Planner', [modelName '/Path_Planner']);
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'Algorithm', 'A*'); % 设置规划算法为A*
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'ReferencePath', 'Straight Road'); % 设置参考路径为直线道路
步骤5.2：添加控制器模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Controllers库中拖拽Pure Pursuit Controller模块到模型编辑区。 - 设置参数如前视距离、最大转向角等。
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深色版本
% 添加纯追踪控制器模块
add_block('automatedDriving/Pure Pursuit Controller', [modelName '/PurePursuit_Controller']);
set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'LookaheadDistance', '10'); % 设置前视距离为10米
set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'MaxSteeringAngle', '0.5'); % 设置最大转向角为0.5弧度
步骤5.3：连接目标检测模块到路径规划模块
将目标检测模块的输出连接到路径规划模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接目标检测模块到路径规划模块
add_line(modelName, [modelName '/Detection_Module'], [modelName '/Path_Planner'], 'autorouting', 'on');
步骤5.4：连接路径规划模块到控制器模块
将路径规划模块的输出连接到控制器模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接路径规划模块到纯追踪控制器模块
add_line(modelName, [modelName '/Path_Planner'], [modelName '/PurePursuit_Controller'], 'autorouting', 'on');
步骤5.5：连接控制器模块到车辆底盘模块
将控制器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
% 连接纯追踪控制器模块到车辆底盘模块
add_line(modelName, [modelName '/PurePursuit_Controller'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
步骤6：设计警告与干预模块
我们将设计一个警告与干预模块，在检测到潜在危险时向驾驶员发出警告或直接采取措施避免事故。
步骤6.1：添加警告模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Warning Systems库中拖拽Collision Warning System模块到模型编辑区。 - 设置参数如警告距离、声音类型等。
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深色版本
% 添加碰撞警告模块
add_block('automatedDriving/Collision Warning System', [modelName '/Warning_System']);
set_param([modelName '/Warning_System'], 'WarningDistance', '5'); % 设置警告距离为5米
set_param([modelName '/Warning_System'], 'SoundType', 'Beep'); % 设置警告声音类型为蜂鸣声
步骤6.2：添加干预模块
- 在
Automated Driving Toolbox > Intervention Systems库中拖拽Automatic Emergency Braking模块到模型编辑区。 - 设置参数如制动强度、触发条件等。
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深色版本
% 添加自动紧急制动模块
add_block('automatedDriving/Automatic Emergency Braking', [modelName '/Intervention_System']);
set_param([modelName '/Intervention_System'], 'BrakingStrength', '0.8'); % 设置制动强度为0.8g
set_param([modelName '/Intervention_System'], 'TriggerCondition', 'Collision Detected'); % 设置触发条件为检测到碰撞
步骤6.3：连接目标检测模块到警告与干预模块
将目标检测模块的输出连接到警告与干预模块的输入端口。
matlab
深色版本
% 连接目标检测模块到碰撞警告模块
add_line(modelName, [modelName '/Detection_Module'], [modelName '/Warning_System'], 'autorouting', 'on');
% 连接目标检测模块到自动紧急制动模块
add_line(modelName, [modelName '/Detection_Module'], [modelName '/Intervention_System'], 'autorouting', 'on');
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 60 秒）、求解器类型（推荐使用 ode45）和其他相关参数。
matlab
深色版本
% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 模拟运行时间为60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，确保其能够正确地检测夜间环境中的目标，并采取相应的警告和干预措施以保证安全行驶。
步骤9：性能评估
为了全面评估夜间行驶安全辅助系统的性能，我们需要关注以下几个关键性能指标：
目标检测精度
通过比较检测到的目标位置与实际目标位置之间的误差，评估系统的检测精度。
matlab
深色版本
% 获取检测误差统计数据
detectionError = getDetectionError(); // 自定义函数获取检测误差
% 显示结果
disp(['Average Detection Error: ', num2str(mean(detectionError)), ' meters']);
动态响应特性
通过阶跃响应或斜坡响应测试，评估系统的动态响应特性，如超调量、振荡次数等。
matlab
深色版本
% 计算超调量
overshoot = calculateOvershoot(vehicleSpeed); // 自定义函数计算车辆速度的超调量
// 显示结果
disp(['Overshoot: ', num2str(overshoot), '%']);
安全性分析
通过分析车辆轨迹和传感器数据，确保车辆能够安全地行驶，避免碰撞其他障碍物。
matlab
深色版本
% 获取车辆轨迹数据
trajectory = getTrajectory();
% 检查是否发生碰撞
if any(isCollision(trajectory)) % 自定义函数检查是否发生碰撞
disp('Warning: Collision detected.');
else
disp('Vehicle successfully avoided obstacles.');
end
步骤10：性能优化
为了优化夜间行驶安全辅助系统的性能，我们可以通过以下几种方法进行改进：
调整传感器参数
手动调整各个传感器模块中的参数（如更新频率、噪声水平），直到达到满意的检测精度。
matlab
深色版本
% 修改摄像头传感器模块中的噪声水平
set_param([modelName '/Camera_Sensor'], 'NoiseLevel', '0.05'); % 更改为0.05
% 修改红外传感器模块中的最大探测范围
set_param([modelName '/Infrared_Sensor'], 'Range', '70'); % 更改为70米
增加冗余机制
引入冗余机制（如多传感器融合），提高定位和跟踪的可靠性和稳定性。
matlab
深色版本
% 添加额外的传感器模块（例如毫米波雷达）
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'Range', '200'); % 设置最大探测范围为200米
% 将额外传感器模块的输出连接到目标检测模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Detection_Module'], 'autorouting', 'on');
使用更先进的算法
使用更先进的目标检测算法（如Faster R-CNN）来提高检测的准确性和鲁棒性。
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% 使用Faster R-CNN进行目标检测
set_param([modelName '/Detection_Module'], 'Algorithm', 'Faster R-CNN');
使用Simulink Test进行自动化测试
利用 Simulink Test 工具箱进行自动化测试和验证，确保系统在不同场景下的稳定性。
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('NightDrivingSafety_TestCases');
testCase.addTestSuite('NightDrivingSafety_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Initial_Target_Counts_5');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);
四、总结
通过本指南，我们介绍了如何基于Simulink搭建一个用于夜间行驶安全辅助系统的仿真模型，并进行仿真和性能评估。主要内容包括：
- 背景介绍 ：理解夜间行驶安全辅助系统及其在自动驾驶中的应用。
- 所需工具和环境 ：列出进行夜间行驶安全辅助系统仿真所需的工具和环境。
- 步骤详解 ：从零开始搭建一个完整的夜间行驶安全辅助系统模型，并进行车辆动力学建模、传感器模块设计、目标检测与识别模块设计、路径规划与跟踪模块设计、警告与干预模块设计、仿真设置与运行。
- 性能评估 ：通过目标检测精度、动态响应特性、安全性分析等指标评估系统的性能。
- 性能优化 ：通过调整传感器参数、增加冗余机制或使用更先进的算法，提高系统的性能。