手把手教你学Simulink实例--Simulink智能驾驶场景挑战：复杂路况下避障策略仿真
目录
Simulink智能驾驶场景挑战：复杂路况下避障策略仿真
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：添加车辆动力学模型
步骤2.1：添加车辆动力学模块
步骤3：添加传感器模块
步骤3.1：添加摄像头传感器模块
步骤3.2：添加雷达传感器模块
步骤3.3：添加激光雷达传感器模块
步骤4：设计数据融合模块
步骤4.1：添加数据融合模块
步骤4.2：连接传感器模块到数据融合模块
步骤5：设计路径规划模块
步骤5.1：加载地图数据
步骤5.2：添加路径规划模块
步骤5.3：连接数据融合模块到路径规划模块
步骤6：设计控制器模块
步骤6.1：添加PID控制器模块
步骤6.2：设计转向控制器
步骤6.3：设计速度控制器
步骤6.4：连接反馈回路
步骤7：设置仿真参数
步骤8：运行仿真
步骤9：性能评估
车辆轨迹
转向角变化波形
速度变化波形
上升时间和调节时间
动态响应特性
安全性分析
步骤10：性能优化
调整PID参数
增加前馈控制
使用更先进的控制算法
使用Simulink Test进行自动化测试
四、总结
Simulink智能驾驶场景挑战：复杂路况下避障策略仿真
在智能驾驶系统中，避障作为实现车辆安全行驶的基础性功能具有重要意义。特别是在复杂路况如城市道路、高速公路及施工区域等场景下，在有效识别障碍物并制定相应避障策略方面显得尤为重要。本指南将详细阐述如何利用Simulink构建一个复杂路况下的避障策略仿真模型，并完成相应的验证工作。
一、背景介绍
复杂路况下的避障策略 主要包括以下几个部分：
- 传感器模块 ：负责采集车辆运行环境的各项基础数据。
- 数据融合模块 ：通过A/D转换器接收并处理多源传感器采集的实时数据，并计算出最优避障路线。
- 路径规划模块 ：基于实时传感器反馈信息，在综合考虑道路拓扑关系的基础上进行动态路径优化选择。
- 控制器模块 ：接收路径规划系统的指令输出，并计算出最佳转向角度和合理速度控制指令。
- 执行器模块 ：接收控制器系统的反馈信号后，在其基础上完成对方向盘位置、加速踏板及制动踏板的操作。
在此案例中, 我们将采用摄像头、雷达以及激光雷达等传感器, 用于探测车辆周边环境, 并借助路径规划算法生成避障路线
二、所需工具和环境
为了进行复杂路况下的避障策略仿真，你需要以下工具和环境：
- MATLAB/Simulink 提供用于建模模型并进行仿真功能。
- 自动化驾驶系统相关工具集包含与自动驾驶系统相关的工具模块。
- 传感器融合与追踪技术领域支持对传感器数据的处理与融合操作。
- 路径规划与导航技术领域专注于路径规划与导航功能的设计与实现。
- 车辆动力学建模所需的技术支持提供车辆动力学建模所需的技术支持。
- 控制系统设计相关软件支持控制器设计与性能分析。
- 控制系统优化软件涵盖控制器设计、优化及性能评估技术。
- 自动测试平台提供自动化测试与系统验证功能。
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
- 打开 MATLAB 平台。
- 在命令窗口输入
simulink可以启动 Simulink 软件。 - 单击“Blank Model”按钮以创建一个新的空模型。
- 在命令窗口输入
matlab
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'ComplexRoadAvoidance';
new_system(modelName);
open_system(modelName);步骤2：添加车辆动力学模型
我们将使用 Vehicle Dynamics Blockset 来构建车辆的动力学模型。
步骤2.1：添加车辆动力学模块
- 将
Longitudinal Driver组件从Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Longitudinal Driver Inputs库中移动至模型编辑区。- 将指定模块从
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Steering System库中移动至模型编辑区。 - 将相关组件从
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Brake System库中转移至模型编辑区。 - 将基础组件从
Vehicle Dynamics Blockset > Vehicle Library > Chassis subsystem库中放置至模型编辑区。
- 将指定模块从
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% 添加车辆动力学模块
add_block('vehicleDynamics/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
add_block('vehicleDynamics/Steering System', [modelName '/Steering_System']);
add_block('vehicleDynamics/Brake System', [modelName '/Brake_System']);
add_block('vehicleDynamics/Rigid Body', [modelName '/Rigid_Body']);步骤3：添加传感器模块
我们配备了多类型传感器（包括摄像头、雷达和激光雷达）用于检测周围环境。
步骤3.1：添加摄像头传感器模块
- 从
Automated Driving Toolbox > Sensors库位置导入指定模块。- 配置必要的设置项包括视场角和分辨率等。
确保系统能够正常运行。
- 配置必要的设置项包括视场角和分辨率等。
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% 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步骤3.2：添加雷达传感器模块
在 MATLAB 环境下的 Sensor Fusion and Tracking Toolbox > Sensors and Measurements 目录下导入 Radar Detection Generator 模块至模型编辑区。
配置相关参数如最大探测距离、最小探测距离以及更新频率等。
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% 添加雷达传感器模块
add_block('sensorFusion/Radar Detection Generator', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'MaxRange', '150'); % 设置最大检测范围为150米
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'MinRange', '5'); % 设置最小检测范围为5米
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'UpdateRate', '10'); % 设置更新频率为10Hz步骤3.3：添加激光雷达传感器模块
- 在
Sensor Fusion and Tracking Toolbox > Sensors and Measurements资源库中将Lidar Detection Generator模块拖放至模型编辑区。- 配置参数设置包括最大检测距离、最小检测距离以及更新频率等参数。
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% 添加激光雷达传感器模块
add_block('sensorFusion/Lidar Detection Generator', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'MaxRange', '100'); % 设置最大检测范围为100米
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'UpdateRate', '10'); % 设置更新频率为10Hz步骤4：设计数据融合模块
本研究中采用基于 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 的多源传感器数据融合技术来实现对数据的整合与分析过程。
步骤4.1：添加数据融合模块
在 Sensor Fusion and Tracking Toolbox > Sensor Fusion and Tracking 库内部拖放 Multi-Object Tracker 模块至模型编辑区域，并配置其追踪类型和初始化方法等参数
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% 添加数据融合模块
add_block('sensorFusion/Multi-Object Tracker', [modelName '/Data_Fusion']);
set_param([modelName '/Data_Fusion'], 'TrackerType', 'Global Nearest Neighbor (GNN)'); % 设置跟踪器类型为全局最近邻
set_param([modelName '/Data_Fusion'], 'InitializationMethod', 'Constant Velocity'); % 设置初始化方法为恒定速度步骤4.2：连接传感器模块到数据融合模块
集成视频采集设备、雷达设备以及激光雷达设备的数据至数据融合平台
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% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Camera_Sensor'], [modelName '/Data_Fusion'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Data_Fusion'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Data_Fusion'], 'autorouting', 'on');步骤5：设计路径规划模块
我们将在Navigation Toolbox中采用路径规划方案（如RRT、A*等）以生成避障路径。
步骤5.1：加载地图数据
通过 drivingScenario 对象初始化或构建一个涵盖复杂交通状况（包括城市道路、高速公路以及施工区域等）的驾驶环境。
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% 创建复杂路况驾驶场景
scenario = drivingScenario;
laneMarkers = laneMarking(scenario); % 定义车道线
obstacle = obstacle(scenario, 'Position', [50, 0, 0]); % 定义障碍物
% 加载地图数据到Simulink
add_block('navigation/Load Map Data', [modelName '/Load_Map_Data']);
set_param([modelName '/Load_Map_Data'], 'MapFile', 'complexRoadScenario.mat'); % 假设地图数据存储在complexRoadScenario.mat文件中步骤5.2：添加路径规划模块
- 在 Navigation Toolbox 的 Path Planning 子目录中拖放 RRT Planner 或 A* Planner 模块至模型编辑区。
- 请配置参数设置为最大迭代次数、步长等。
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% 添加路径规划模块
add_block('navigation/RRT Planner', [modelName '/Path_Planner']);
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'MaxIterations', '1000'); % 设置最大迭代次数为1000
set_param([modelName '/Path_Planner'], 'StepSize', '0.5'); % 设置步长为0.5米步骤5.3：连接数据融合模块到路径规划模块
将数据融合模块的输出连接到路径规划模块的输入端口。
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% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Data_Fusion'], [modelName '/Path_Planner'], 'autorouting', 'on');步骤6：设计控制器模块
我们将使用 PID 控制器来实现转向和速度控制。
步骤6.1：添加PID控制器模块
从Simulink的Continuous模块库中将PID Controller拖放至模型编辑区。
设定基本参数设置（包括比例调节因子Kp、积分调节因子Ki以及微分调节因子Kd）。
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% 添加PID控制器模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', [modelName '/PID_Controller_Steering']);
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'P', '1'); % 设置比例系数Kp为1
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'I', '0.1'); % 设置积分系数Ki为0.1
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'D', '0.01'); % 设置微分系数Kd为0.01
% 添加第二个PID控制器用于速度控制
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', [modelName '/PID_Controller_Speed']);
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'P', '1'); % 设置比例系数Kp为1
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'I', '0.1'); % 设置积分系数Ki为0.1
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'D', '0.01'); % 设置微分系数Kd为0.01步骤6.2：设计转向控制器
- 进行相对于目标路径的偏差测量，并确定其横向误差数值。
- 通过PID控制器调节车辆转向角以使其回归至目标路径。
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% 计算横向误差
lateralError = calculateLateralError(pathPlan); // 自定义函数计算横向误差
% 添加转向控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Steering_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function steeringAngle = fcn(lateralError)
steeringAngle = pid(lateralError); % 使用PID控制器计算转向角度
end步骤6.3：设计速度控制器
- 测定车辆的实时速度与预定的目标速度之间的差异（即确定的速度偏差）。
- 通过 PID 控制器调节车辆的速度以实现预定的目标速度。
matlab
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% 计算速度误差
speedError = calculateSpeedError(targetSpeed, currentSpeed); // 自定义函数计算速度误差
% 添加速度控制器
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Speed_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function throttleSignal = fcn(speedError)
throttleSignal = pid(speedError); % 使用PID控制器计算油门信号
end步骤6.4：连接反馈回路
路径规划模块通过特定接口向转向控制器模块提供输入信号；随后由转向控制器向车辆的动力学模型传递信号；与此同时, 速度控制单元则负责向动力学模型提供速度指令, 最终实现了整个系统的闭环控制运行
matlab
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% 连接各模块
add_line(modelName, [modelName '/Path_Planner'], [modelName '/Steering_Controller'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Steering_Controller'], [modelName '/Steering_System'], 'autorouting', 'on');
add_line(modelName, [modelName '/Speed_Controller'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤7：设置仿真参数
在编辑器菜单栏中的选项中单击 Simulation > Model Configuration Parameters，默认状态下会调出仿真配置对话框，请您根据具体需求调节仿真时长（例如设置为 120 秒），同时建议采用 ode45 设置求解器类型，并根据项目需求调节其他相关参数设置
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '120'); % 模拟运行时间为120秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤8：运行仿真
完成后启动仿真。监测车辆的行驶轨迹、转向角动态变化以及速度变化等波形，并确保其稳定性和安全性符合设计要求。
步骤9：性能评估
在全面评估复杂路况下避障策略的性能过程中，我们需要重点关注主要的技术参数和效果指标。
车辆轨迹
借助 Scope 模块对车辆的行驶轨迹进行监控，并使其能够避免与障碍物发生碰撞，以安全的方式行驶。
转向角变化波形
利用 Scope 模块对转向角的变化波形进行监测分析，并保证所述转向角变化波形的稳定性和安全性达到预期的设计标准
速度变化波形
利用 Scope 模块监测速度变化的波形特征，并验证系统运行的稳定性与安全性达到预期标准
上升时间和调节时间
基于对转向特性和速度曲线的分析研究, 可用于计算系统的上升时间和调节时间. 上升时间是指系统从初始状态到目标状态所需的时间. 调节时间则是指系统达到并维持在目标状态一定范围内所需的时间.
matlab
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% 获取转向角和速度数据
steeringAngle = getSteeringAngle();
vehicleSpeed = getVehicleSpeed();
% 计算上升时间和调节时间
riseTimeSteering = calculateRiseTime(steeringAngle); % 自定义函数计算转向角上升时间
settlingTimeSteering = calculateSettlingTime(steeringAngle); % 自定义函数计算转向角调节时间
riseTimeSpeed = calculateRiseTime(vehicleSpeed); % 自定义函数计算速度上升时间
settlingTimeSpeed = calculateSettlingTime(vehicleSpeed); % 自定义函数计算速度调节时间
% 显示结果
disp(['Steering Rise Time: ', num2str(riseTimeSteering), ' seconds']);
disp(['Steering Settling Time: ', num2str(settlingTimeSteering), ' seconds']);
disp(['Speed Rise Time: ', num2str(riseTimeSpeed), ' seconds']);
disp(['Speed Settling Time: ', num2str(settlingTimeSpeed), ' seconds']);动态响应特性
采用阶跃信号或斜坡信号测试，分析系统对动态输入的反应特性，包括超调度、振荡次数等指标。
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% 计算超调量
overshootSteering = calculateOvershoot(steeringAngle); // 自定义函数计算转向角超调量
overshootSpeed = calculateOvershoot(vehicleSpeed); // 自定义函数计算速度超调量
// 显示结果
disp(['Steering Overshoot: ', num2str(overshootSteering), '%']);
disp(['Speed Overshoot: ', num2str(overshootSpeed), '%']);安全性分析
基于对车辆轨迹和传感器数据的深入分析，本系统能够有效避免障碍物干扰，并确保与其他车辆的安全距离。
matlab
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% 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 without collision.');
end步骤10：性能优化
为了提升复杂路况下的避障方案性能
调整PID参数
通过手动调节 PID 参数配置（例如设置比例系数 Kp、积分系数 Ki 和微分系数 Kd），直至获得预期的性能效果。
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% 调整PID控制器参数
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'P', '1.2'); % 增加转向比例系数Kp
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'I', '0.15'); % 增加转向积分系数Ki
set_param([modelName '/PID_Controller_Steering'], 'D', '0.02'); % 增加转向微分系数Kd
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'P', '1.2'); % 增加速度比例系数Kp
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'I', '0.15'); % 增加速度积分系数Ki
set_param([modelName '/PID_Controller_Speed'], 'D', '0.02'); % 增加速度微分系数Kd
% 重新运行仿真
sim(modelName);增加前馈控制
采用前馈控制策略（Feedforward Control），预判车辆的运动轨迹，并从而调节转向角度和速度参数。
matlab
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% 添加前馈控制模块
add_block('simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function', [modelName '/Feedforward_Controller']);
% 编写MATLAB Function代码
function feedforwardSignal = fcn(predictedLateralError, predictedSpeedError)
feedforwardSignal = calculateFeedforward(predictedLateralError, predictedSpeedError); % 自定义函数计算前馈控制信号
end使用更先进的控制算法
采用最新发展中的新型控制算法（包括滑模控制、模糊逻辑控制和模型预测控制）以提升系统的性能。
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% 使用模型预测控制（MPC）
add_block('simulink/Control System Toolbox/Model Predictive Control Toolbox/MPC Controller', [modelName '/MPC_Controller']);使用Simulink Test进行自动化测试
通过Simulink Test工具箱实现自动化测试和验证工作，并以确保系统在各种情况下的稳定运行
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('Avoidance_TestCases');
testCase.addTestSuite('Avoidance_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Initial_Speed_80kmh');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);四、总结
借助本指南的帮助，在复杂交通环境下阐述了利用Simulink构建避障策略仿真的具体方法，并对其进行了验证。
- 背景介绍：深入解析复杂交通场景中的避障策略及其在智能驾驶系统中的重要性。
- 所需工具和环境：阐述实现复杂交通场景下避障策略仿真所必需的工具与环境配置。
- 步骤详解：从零开始构建一个完整的避障策略系统模型，并涵盖传感器数据处理流程以及数据融合技术的应用。
- 性能评估：通过多维度指标如车辆运动轨迹参数化分析法等对系统性能进行全面评估。
- 性能优化：通过优化PID参数设置或引入前馈控制机制，并探索更先进的控制算法来提升系统效能。