Simulink开发项1000例实战专栏--实例201：Simulink实例分享：智能车辆路径规划与动态障碍物规避仿真
Simulink实例分享：智能车辆路径规划与动态障碍物规避仿真
在自动驾驶系统中，路径规划与动态障碍物规避两大核心模块均不可或缺。通过Simulink平台搭建完整的仿真环境能够有效模拟其功能特性并验证算法效能以下为您提供了构建智能车辆路径规划与动态避障系统的完整操作流程
一、背景介绍
路径规划 是指为智能系统设计一条从起始点到目标点的理想路线，并在处理过程中综合考量静态障碍物和交通法规。
动态障碍物规避 则是通过实时监控并主动避让所有可能的移动物体（如行人、车辆和其他动态障碍），从而实现道路安全。
此示例旨在演示如何利用Simulink搭建一个智能车辆路径规划与动态障碍物规避的仿真平台，并完成对其的有效性验证。
二、所需工具和环境
为了实现智能路径规划与动态避障的仿真研究，你需要准备相应的工具和环境。
MATLAB/Simulink ：支持建模与仿真过程。
Automated Driving Toolbox ：集成了一系列自动驾驶相关模块。
Navigation Toolbox ：专注于路径规划与导航算法的研究与实现。
Robotics System Toolbox ：提供了完整的机器人系统建模与控制解决方案。
Simscape Driveline ：机械传动系统建模与仿真选项（可选）。
SimEvents ：支持基于事件驱动的离散事件仿真（可选）。
Simulink Test ：自动化测试与验证工具（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
- 运行 MATLAB 软件
- 在命令窗口输入
simulink后打开 Simulink 启动界面 - 点击“新空白模型”按钮以创建一个新的空白模型
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% 创建新的Simulink模型
modelName = 'AutonomousVehiclePathPlanning';
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库中拖放Bicycle Model模块至模型编辑区。 - 配置参数设置包括重量、惯性矩和轴间距等。
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% 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库中分别进行拖放操作以导入Longitudinal Driver和Lateral Driver模块至模型编辑区。 - 配置参数设置包括最大加速度值、转向角速度等关键参数的指定。
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% 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。
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% 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：设计路径规划模块
我们将设计一个路径规划模块，用于生成从起点到终点的最佳路径。
步骤3.1：选择路径规划算法
基于您的需求选择适合的路径规划方案
- A 算法：用于全球性路线规划任务，并最终达成最优路线的目标。
- Dijkstra 算法：专门应用于全局性路线规划方案的设计，并可确保实现最短路线的求解目标。
- RRT 算法：特别适用于复杂环境下的运动 Planning，并在动态障碍物环境下实现避障。
在 Navigation Toolbox > Path Planning 库中选择相应的模块。
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% 示例：添加A*算法模块
add_block('navigationToolbox/AStar Planner', [modelName '/AStar_Planner']);
% 示例：添加RRT算法模块
add_block('navigationToolbox/RRT Planner', [modelName '/RRT_Planner']);步骤3.2：配置路径规划参数
针对不同场景需求，在路径规划过程中需按照具体要求设定路径规划的关键参数。例如，在动态环境中需考虑地图的比例尺作为主要因素，并根据起点坐标、目标坐标以及障碍物的具体位置信息来调整规划方案。
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% 配置A*算法模块参数
set_param([modelName '/AStar_Planner'], 'MapSize', '[100, 100]'); % 设置地图尺寸为100x100
set_param([modelName '/AStar_Planner'], 'StartPoint', '[10, 10]'); % 设置起始点为(10, 10)
set_param([modelName '/AStar_Planner'], 'GoalPoint', '[90, 90]'); % 设置目标点为(90, 90)
% 配置RRT算法模块参数
set_param([modelName '/RRT_Planner'], 'MapSize', '[100, 100]'); % 设置地图尺寸为100x100
set_param([modelName '/RRT_Planner'], 'StartPoint', '[10, 10]'); % 设置起始点为(10, 10)
set_param([modelName '/RRT_Planner'], 'GoalPoint', '[90, 90]'); % 设置目标点为(90, 90)步骤3.3：连接路径规划模块到车辆控制模块
将路径规划模块的输出连接到车辆横向控制模块的输入端口。
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% 连接A*算法模块到横向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/AStar_Planner'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');
% 或者对于RRT算法
add_line(modelName, [modelName '/RRT_Planner'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤4：设计动态障碍物模块
我们将设计一个动态障碍物模块，用于模拟其他移动物体的行为。
步骤4.1：添加动态障碍物模块
- 在 Automated Driving Toolbox 的 Scenario Builder 导航窗口中拖放 Dynamic Obstacle 组件至模型编辑区。
- 配置参数设置包括障碍物类型、初始位置和速度等属性。
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% 添加动态障碍物模块
add_block('automatedDriving/Dynamic Obstacle', [modelName '/Dynamic_Obstacle']);
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'ObstacleType', 'Pedestrian'); % 设置障碍物类型为行人
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'InitialPosition', '[20, 20]'); % 设置初始位置为(20, 20)
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle'], 'Velocity', '1.5'); % 设置速度为1.5m/s步骤4.2：连接动态障碍物模块到路径规划模块
动态障碍物模块的输出接入了路径规划模块的输入端口，并从而实现了对路径规划算法中障碍物信息的实时更新
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% 连接动态障碍物模块到A*算法模块
add_line(modelName, [modelName '/Dynamic_Obstacle'], [modelName '/AStar_Planner'], 'autorouting', 'on');
% 或者对于RRT算法
add_line(modelName, [modelName '/Dynamic_Obstacle'], [modelName '/RRT_Planner'], 'autorouting', 'on');步骤5：设计传感器数据采集模块
为了实现动态障碍物规避，我们需要收集车辆周围的环境数据。
步骤5.1：添加传感器模块
- 在 Automated Driving Toolbox 的 Sensor Fusion and Tracking 库中进行拖放操作,导入不同种类的传感器模块,包括 IMU,GPS,Radar 和 Lidar 等设备.
- 对于配置设置部分,请参考以下内容:采样频率设定为 100 Hz 左右以确保数据采集的及时性;精度参数则根据实际需求进行微调以达到最佳定位效果.
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% 添加IMU传感器模块
add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SamplingFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
% 添加GPS传感器模块
add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'Accuracy', '1.0'); % 设置精度为1.0米
% 添加雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Radar Sensor', [modelName '/Radar_Sensor']);
set_param([modelName '/Radar_Sensor'], 'RangeResolution', '0.1'); % 设置距离分辨率为0.1米
% 添加激光雷达传感器模块
add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'AngularResolution', '0.05'); % 设置角度分辨率为0.05度步骤5.2：添加传感器数据聚合模块
- 将模块从
Automated Driving Toolbox > Sensor Fusion and Tracking包中拖放至模型编辑区。- 配置参数包括传感器类型和采样频率等。
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% 添加传感器数据聚合模块
add_block('automatedDriving/Sensor Data Aggregator', [modelName '/Sensor_Data_Aggregator']);
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SensorTypes', 'IMU, GPS, Radar, Lidar'); % 设置传感器类型为IMU、GPS、雷达、激光雷达
set_param([modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'SamplingFrequency', '10'); % 设置采样频率为10Hz步骤5.3：连接传感器模块到数据聚合模块
将各个传感器模块的输出连接到传感器数据聚合模块的输入端口。
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% 连接IMU传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接GPS传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Radar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');
% 连接激光雷达传感器模块到传感器数据聚合模块
add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], 'autorouting', 'on');步骤6：设计动态障碍物规避算法
我们将设计一个动态障碍物规避算法，用于实时检测并避开动态障碍物。
步骤6.1：添加动态障碍物规避算法模块
- 在 Navigation Toolbox 的 Motion Planning 库中进行拖放操作。
- 配置参数包括避障策略和安全距离等。
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% 添加动态障碍物规避模块
add_block('navigationToolbox/Dynamic Obstacle Avoidance', [modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance']);
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'AvoidanceStrategy', 'Velocity Obstacle'); % 设置避障策略为速度障碍法
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'SafetyDistance', '1.5'); % 设置安全距离为1.5米步骤6.2：连接传感器数据聚合模块到动态障碍物规避算法模块
将传感器数据整合模块的输出引向动态障碍物避开算法模块的输入接口
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% 连接传感器数据聚合模块到动态障碍物规避模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'autorouting', 'on');步骤6.3：连接动态障碍物规避算法模块到车辆控制模块
动态障碍物回避算法模块的输出信号将被连接至车辆横向控制系统的输入接口
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% 连接动态障碍物规避模块到横向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤7：设计驾驶循环工况
我们将设计一个驾驶循环工况，模拟实际道路行驶条件下的车辆行为。
步骤7.1：添加驾驶循环模块
- 用于将
Driving Cycle模块拖放到 Automated Driving Toolbox 的 Scenario Builder 库中的模型编辑区。- 设置参数时可选择标准驾驶循环（例如 NEDC 和 WLTC）或自定义驾驶循环等。
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% 添加驾驶循环模块
add_block('automatedDriving/Driving Cycle', [modelName '/Driving_Cycle']);
set_param([modelName '/Driving_Cycle'], 'CycleType', 'WLTC'); % 设置驾驶循环类型为WLTC步骤7.2：连接驾驶循环模块到车辆控制模块
将驾驶循环模块的输出连接到车辆纵向和横向控制模块的输入端口。
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% 连接驾驶循环模块到纵向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Longitudinal_Driver'], 'autorouting', 'on');
% 连接驾驶循环模块到横向控制模块
add_line(modelName, [modelName '/Driving_Cycle'], [modelName '/Lateral_Driver'], 'autorouting', 'on');步骤8：设置仿真参数
在模型编辑器的顶端菜单栏中，请您点击 Simulation > Model Configuration Parameters。请根据需求进行如下设置：仿真时间设置为 600 秒；求解器类型建议选择 ode45；同时，请配置其他相关参数。
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% 设置仿真参数
set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 模拟运行时间为600秒
set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');步骤9：运行仿真
完成上述步骤后, 启动仿真过程. 观察车辆行为, 通过遵循预先规划好的路径规划以及实时调整应对动态障碍物的方法来实现可靠的驾驶操作. 以确保车辆能够迅速且安全地避让潜在的危险情况.
步骤10：性能评估
为了全方位评估智能车辆路径规划方案与动态障碍物规避机制的性能表现, 我们需要重点关注以下核心性能指标:
规划路径长度
通过计算生成的路径长度，评估路径规划算法的效率。
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function pathLength = calculatePathLength(pathPoints)
% 示例：计算路径长度
pathLength = sum(sqrt(sum(diff(pathPoints).^2, 2))); % 计算路径长度
end
% 获取路径点
pathPoints = getPathPoints();
% 计算路径长度
pathLength = calculatePathLength(pathPoints);
disp(['Path Length: ', num2str(pathLength), ' meters']);避障成功率
根据计算避免成功在总障碍物中的比例来确定避障成功率。
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深色版本
function obstacleAvoidanceSuccessRate = calculateObstacleAvoidanceSuccessRate(successfulAvoidances, totalObstacles)
% 示例：计算避障成功率
obstacleAvoidanceSuccessRate = length(successfulAvoidances) / totalObstacles; % 计算避障成功率
end
% 获取成功避开的障碍物数和总障碍物数
successfulAvoidances = getSuccessfulAvoidances();
totalObstacles = getTotalObstacles();
% 计算避障成功率
obstacleAvoidanceSuccessRate = calculateObstacleAvoidanceSuccessRate(successfulAvoidances, totalObstacles);
disp(['Obstacle Avoidance Success Rate: ', num2str(obstacleAvoidanceSuccessRate * 100), '%']);车辆安全性
通过分析车辆与动态障碍物之间的最小距离，评估系统的安全性。
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function minimumSafetyDistance = calculateMinimumSafetyDistance(distances)
% 示例：计算最小安全距离
minimumSafetyDistance = min(distances); % 计算最小安全距离
end
% 获取车辆与障碍物之间的距离
distances = getDistances();
% 计算最小安全距离
minimumSafetyDistance = calculateMinimumSafetyDistance(distances);
disp(['Minimum Safety Distance: ', num2str(minimumSafetyDistance), ' meters']);步骤11：性能优化
为了提升智能车辆路径规划方案与动态障碍物避让系统的性能表现, 我们主要可以从以下几个方面进行优化改进。
调整避障策略
手动调整动态障碍物规避算法中的避障策略，直到达到满意的避障效果。
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% 修改动态障碍物规避模块中的避障策略
set_param([modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'AvoidanceStrategy', 'Potential Field'); % 更改为势场法引入多传感器融合算法
采用多传感器融合算法（包括卡尔曼滤波和粒子滤波等方法）以提升数据的准确性和抗干扰能力
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% 使用多传感器数据融合算法
add_block('automatedDriving/Multi-Sensor Fusion', [modelName '/Multi_Sensor_Fusion']);
set_param([modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'FusionAlgorithm', 'Kalman Filter'); % 设置融合算法为卡尔曼滤波
% 连接传感器数据聚合模块到多传感器融合模块
add_line(modelName, [modelName '/Sensor_Data_Aggregator'], [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], 'autorouting', 'on');
% 连接多传感器融合模块到动态障碍物规避模块
add_line(modelName, [modelName '/Multi_Sensor_Fusion'], [modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'autorouting', 'on');使用更精确的路径规划模型
采用更为精准的路径规划模型（如基于深度学习构建的模型）以便增强预测精度
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% 使用深度学习模型
add_block('deepLearningToolbox/Deep Learning Model', [modelName '/Deep_Learning_Model']);
set_param([modelName '/Deep_Learning_Model'], 'ModelType', 'CNN'); % 设置模型类型为卷积神经网络
% 连接路径规划模块到深度学习模型
add_line(modelName, [modelName '/AStar_Planner'], [modelName '/Deep_Learning_Model'], 'autorouting', 'on');
% 连接深度学习模型到动态障碍物规避模块
add_line(modelName, [modelName '/Deep_Learning_Model'], [modelName '/Dynamic_Obstacle_Avoidance'], 'autorouting', 'on');使用Simulink Test进行自动化测试
基于 Simulink Test 工具箱实施自动化测试流程并完成相应的验证工作以保证系统在各种驾驶循环中的稳定运行
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% 创建测试用例
testCase = sltest.testmanager.TestFile('PathPlanning_TestCases');
testCase.addTestSuite('PathPlanning_TestSuite');
testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Standard_WLTC_Cycle');
% 运行测试
sltest.testmanager.run(testCase);四、总结
通过本指南, 我们阐述了如何利用Simulink平台构建一个用于智能车辆路径规划与动态障碍物规避的仿真模型, 并进行了仿真模拟以及系统性能测试. 主要涵盖以下内容:
- 背景介绍：深入理解智能车辆路径规划技术及其在动态障碍物规避中的应用。
- 所需工具和环境：详细列举实现智能车辆路径规划与动态障碍物规避仿真的所需工具及运行环境。
- 步骤详解：从零开始构建完整系统模型，并分别进行动力学建模工作；随后完成路径规划模块的设计；接着完成动态障碍物模块的设计；之后完成传感器数据采集模块的设计；随后设计并实现动态障碍物规避算法；最后制定并执行驾驶循环工况方案；并对仿真参数设置进行全面配置。
- 性能评估：基于关键参数评估系统性能表现，包括但不限于路径长度指标、避障成功率指标以及安全性相关参数。
- 性能优化：通过优化避障策略设定、引入多传感器融合算法或采用更高精度的路径规划模型来提升系统效能。