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MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第110例:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的交通标志识别系统(Traffic Sign Recognition System, TSR)

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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 摄像头数据处理模块

2.3 交通标志检测和识别模块

2.4 交通标志识别逻辑模块

3. 仿真测试

3.1 构建不同驾驶场景

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平台构建智能驾驶汽车中的交通标志识别系统(Traffic Sign Recognition System, TSR)。该系统的主要目标是利用摄像头进行道路环境感知与交通标志识别,并基于此输出相应的驾驶指导信息或执行自动变速控制等操作。

项目背景

通过不断优化算法性能 TSR能够提升道路安全水平并确保车辆严格遵守交通法规

项目目标

  • 设计一套具备良好性能的交通标志分析与判断系统。
  • 构建一个高效的交通标志识别机制。
  • 通过多场景测试来验证系统的有效性和鲁棒性。
  • 通过优化算法性能来提升计算效率,并使其能够适应实时环境的需求。

使用工具和技术

  • MATLAB及其Simulink:被应用于算法开发、建模、仿真以及验证不同系统的行为。
    • Computer Vision Toolbox:专为处理来自摄像头的数据以及执行图像处理任务设计。
    • Deep Learning Toolbox:被用来训练和部署深度学习模型。
    • Vehicle Dynamics Blockset:专注于模拟车辆动力学行为。
    • Simulink Real-Time:专门用于在实时硬件设备上进行测试与验证模型。

项目流程

1. 需求分析

明确系统的功能要求,包括但不限于:

  • 通过传感器对道路上的交通标志进行识别和记录。
  • 对各类别交通标志进行分类判断(如限速标志、禁止左转标志等)。
  • 基于识别结果生成相应的驾驶指导方案,并实时监控并优化车辆运行状态。
  • 系统在多变的道路环境下展现出卓越的适应能力。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型

采用 Vehicle Dynamics Blockset 被用来搭建车辆动力学分析平台

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 % 创建车辆动力学模型

    
 add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'TSR_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);
    
    
    
    
    代码解释
2.2 摄像头数据处理模块

使用 Computer Vision Toolbox 处理摄像头数据,检测和识别交通标志。

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 % 加载摄像头数据

    
 load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
    
  
    
 % 创建摄像头数据处理模块
    
 add_block('vision/Object Detector', 'TSR_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
    
  
    
 % 创建图像预处理模块
    
 add_block('vision/Image Processing', 'TSR_Model/Image_Preprocessing', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Image_Preprocessing', 'Operation', 'Resize', 'OutputSize', [64 64]);
    
    
    
    
    代码解释
2.3 交通标志检测和识别模块

设计交通标志检测和识别逻辑,使用深度学习模型进行分类。

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 % 加载预训练的深度学习模型

    
 net = load('traffic_sign_recognition_model.mat'); % 假设 traffic_sign_recognition_model.mat 包含预训练的模型
    
  
    
 % 创建深度学习模型模块
    
 add_block('deepLearning/Deep Neural Network', 'TSR_Model/Traffic_Sign_Recognition', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Traffic_Sign_Recognition', 'Network', net);
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Image_Preprocessing/1', 'Traffic_Sign_Recognition/1');
    
    
    
    
    代码解释
2.4 交通标志识别逻辑模块

开发交通标志识别逻辑,并根据其被其识别的结果所指导地制定驾驶建议或通过反馈机制自动优化车辆行为。

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 % 创建交通标志识别逻辑模块

    
 add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'TSR_Model/Traffic_Sign_Logics', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Traffic_Sign_Logics', 'Operator', '==', 'Inputs', '2');
    
  
    
 % 创建驾驶建议模块
    
 add_block('simulink/Sinks/Display', 'TSR_Model/Driving_Advice', [100 100]);
    
  
    
 % 创建速度控制模块
    
 add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'TSR_Model/Speed_Controller', [100 100]);
    
 set_param('TSR_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', 'TSR_Model/Speed_Actuator', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Speed_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Recognition/1', 'Traffic_Sign_Logics/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Logics/1', 'Driving_Advice/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Traffic_Sign_Logics/1', 'Speed_Controller/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Speed_Controller/1', 'Speed_Actuator/1');
    
 add_line('TSR_Model', 'Speed_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/1');
    
    
    
    
    代码解释
3. 仿真测试
3.1 构建不同驾驶场景

通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块导入多样化的驾驶情境,并包括但不限于:城市道路、高速公路和乡村道路等

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 % 加载驾驶场景

    
 load('driving_scenarios.mat'); % 假设 driving_scenarios.mat 包含不同的驾驶场景
    
  
    
 % 创建 Scenario Reader 模块
    
 add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'TSR_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
    
 set_param('TSR_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('TSR_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Camera_Sensor/1');
    
    
    
    
    代码解释
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。

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 % 设置仿真时间

    
 set_param('TSR_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
    
  
    
 % 运行仿真
    
 sim('TSR_Model');
    
    
    
    
    代码解释
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。

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 % 查看输出数据

    
 disp(output_data);
    
    
    
    
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4. 优化与迭代

根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。

  • 图像预处理:提升图像预处理流程的效果。
    • 深度学习模型:优化深度学习模型的配置设置以提高识别效率。
    • 交通标志识别逻辑:改进交通标志识别逻辑以确保驾驶建议的正确性和迅速性。
    • 鲁棒性:增强系统在多种驾驶情况下的稳定性和可靠性。
5. 硬件在环测试(HIL)

将模型迁移到硬件平台(如ECUs),开展实地道路测试,以确保系统在真实工作环境下的稳定性和可靠性。

关键技术点

  • 摄像头图像处理:基于摄像头图像的数据分析技术用于识别并判断交通标志类型。
  • 增强预处理手段:通过改进图像预处理算法能够显著提升检测精度。
  • 深度学习模型:采用深度学习模型用于实现交通标志的分类功能。
  • ** traffic mark recognition system**: 基于深度学习构建 traffic mark recognition system 以生成 driving guidance scheme 并实现 vehicle behavior dynamic optimization.
  • ** vehicle dynamics mathematical model**: 通过建立 vehicle dynamics mathematical model 来模拟 and analyze its motion characteristics.
  • 保证 algorithm 在实际场景中快速响应: 实时性要求确保 algorithm 在 real-time environment 下快速响应 并支持 real-time decision-making.

结论

借助Simulink及其相关工具包,能够有效构建并验证智能驾驶汽车中的交通标志识别系统(TSR)。从基于系统的建模到仿真阶段的验证,再到硬件在环环境下的最终测试,在此平台上实现了完整的开发流程。从而让工程师们能够在单一环境中完成复杂系统的原型设计与持续优化。

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