Simulink开发项1000例实战专栏--实例178：基于Simulink实现电动汽车智能驾驶路径规划与决策仿真
目录
Simulink环境下电动汽车智能驾驶路径规划与决策仿真
1. 系统架构
1.1 系统组成
2. 搭建Simulink模型
2.1 创建Simulink模型
2.2 搭建感知模块
2.3 搭建地图与定位模块
2.4 搭建路径规划模块
2.5 搭建决策模块
2.6 搭建控制模块
2.7 搭建用户界面模块
3. 智能驾驶路径规划与决策仿真
3.1 设置仿真场景
3.2 数据采集与分析
4. 性能评估
4.1 路径规划性能评估
4.2 决策性能评估
4.3 控制性能评估
5. 示例代码
6. 总结
Simulink环境下电动汽车智能驾驶路径规划与决策仿真
智能驾驶技术在电动汽车发展中占据核心地位。其中路径规划与决策构成了实现自动驾驶的基础环节。基于Simulink平台搭建了一个完整的路径规划与决策系统仿真平台。该平台能够模拟车辆在各种场景下生成行驶路线并避开障碍物，并完成动态决策过程
具体而言，在汽车工程领域中, 利用 Simulink 平台进行电动汽车智能驾驶系统的仿真设计是一项关键的技术手段. 本节将详细介绍如何通过该平台实现路径规划算法的开发与验证以及智能决策系统的构建.
1. 系统架构
1.1 系统组成
- 感知模块：主要负责传感器（如摄像头、激光雷达和毫米波雷达）采集并处理环境数据。
- 地图与定位模块：详细描述高精度地图数据以及车辆定位信息。
- 路径规划模块：系统地实现全局路径规划算法，并在此基础上优化局部路径规划方案。
- 决策模块：基于交通规则、实时道路状况及周围车辆行为动态进行实时决策分析。
- 控制模块：将计算出的最优运动轨迹参数精确地转化为具体的控制指令信号（例如转角幅度和加速/制动力度参数）。
- 用户界面模块：提供系统运行状态可视化界面，并支持用户通过该界面输入必要的操作参数设置。
2. 搭建Simulink模型
2.1 创建Simulink模型
启动Simulink应用程序：在MATLAB环境中运行Simulink应用程序后，请创建一个新的模型文件，并将其命名为ev_autonomous_driving_simulation.slx
添加必要的模块库 ：
Simscape Multibody 和 Vehicle Dynamics Blockset：用于建立车辆动力学系统模型。
* Computer Vision Toolbox 和 Lidar Toolbox：用于实现传感器数据处理。
* Mapping Toolbox 和 Navigation Toolbox：用于进行地图信息管理和路径规划。
* Stateflow：用于设计基于状态机的逻辑控制系统。
* Optimization Toolbox：提供优化算法实现环境。
* Simulink Extras：支持示波器功能扩展及系统状态可视化。
2.2 搭建感知模块
传感器模型 ： 模拟摄像头、激光雷达和毫米波雷达的输出信号。
* 包括点云生成、图像分割和目标检测。数据融合模型 ： 融合多种传感器数据以提高感知精度。
* 使用卡尔曼滤波或粒子滤波。障碍物检测模型 ： 检测并跟踪道路上的静态和动态障碍物。
* 包括行人、车辆和其他物体。2.3 搭建地图与定位模块
高精地图模型 ： 描述道路几何形状、车道线和交通标志。
* 使用矢量地图或栅格地图。定位模型 ： 实现车辆在地图中的精确定位。
* 结合GPS、IMU和视觉/激光雷达数据。2.4 搭建路径规划模块
全局路径规划 ： 根据起点和终点生成最优路径。
* 使用A*算法、Dijkstra算法或RRT（快速扩展随机树）。局部路径规划 ： 在动态环境中调整路径以避开障碍物。
* 使用模型预测控制（MPC）或势场法。2.5 搭建决策模块
交通规则遵守 ： 根据交通信号灯、限速标志等做出决策。
* 使用规则逻辑或强化学习。避障决策 ： 在遇到障碍物时选择合适的动作（如减速、绕行或停车）。
* 使用博弈论或成本函数优化。交互决策 ： 处理与其他车辆和行人的交互行为。
* 使用意图预测和轨迹估计。2.6 搭建控制模块
横向控制 ： 实现车辆的转向控制。
* 使用PID控制器或纯追踪算法。纵向控制 ： 实现车辆的速度控制。
* 使用自适应巡航控制（ACC）或刹车控制系统。2.7 搭建用户界面模块
呈现系统运行状况：借助 Simulink Extras 中的 Scope 模块，在线动态呈现核心参数（例如路径信息、运行速度以及决策节点的状态）。
通过 Simulink 集成 Slider 和 Constant 模块实现用户自定义起始点、终点以及相关场景参数设置。
3. 智能驾驶路径规划与决策仿真
3.1 设置仿真场景
正常工况测试 ：
- 评估系统在常见驾驶场景下的适应性。
- 如城市道路中的直线行驶、弯道操作和车道变换。
复杂工况测试 ：
* 验证系统在复杂场景下的表现。
* 例如，模拟交叉路口、环岛或多车交互。紧急工况测试 ：
- 测试平台在突发状况下的应对能力 *
- 例如，在模拟环境中设置障碍物突然出现在前方或车辆骤停
3.2 数据采集与分析
实时数据采集操作：主要依靠 Simulink Real-Time Explorer 或其它相关软件包完成仿真过程的数据获取。
数据分析 ：
* 分析路径规划的平滑性和安全性。
* 验证决策模块对复杂场景的适应性。日志记录 ： 将仿真结果保存为日志文件，便于后续分析和报告生成。
4. 性能评估
4.1 路径规划性能评估
计算路径平滑性 ： 统计路径曲率变化，评估路径的平滑性。
* 平滑性越高，驾乘舒适性越好。分析路径安全性 ： 观察路径是否避开所有障碍物并符合交通规则。
4.2 决策性能评估
验证响应时间 ： 统计系统从感知到执行的时间延迟。
* 响应时间越短，系统性能越好。分析决策准确性 ： 观察系统在复杂场景下的决策是否合理。
4.3 控制性能评估
计算跟踪误差 ： 统计实际轨迹与规划轨迹之间的偏差。
* 跟踪误差越小，控制精度越高。分析动态响应 ： 观察系统的加速、减速和转向性能。
5. 示例代码
以下是一个简单的路径规划函数的Simulink实现示例：
matlab
深色版本
% 定义路径规划函数
function [path] = path_planning(start_point, end_point, obstacles)
% start_point: 起点坐标
% end_point: 终点坐标
% obstacles: 障碍物位置
% 初始化路径规划算法
planner = create_planner(); % 创建路径规划器
% 设置起点和终点
planner.StartPoint = start_point;
planner.EndPoint = end_point;
% 添加障碍物
planner.Obstacles = obstacles;
% 生成路径
path = planner.planPath();
end6. 总结
通过上述步骤完成了一个基于Simulink的电动汽车智能驾驶路径规划与决策仿真的系统开发项目。该系统不仅能够全面评估路径规划和决策系统的性能，并且能够验证设计的有效性；同时，在优化设计的过程中提升了自动驾驶的安全性和舒适性。
未来工作可以包括：
- 整合智能算法：基于人工智能技术构建智能化路径规划与决策机制。
- 增强功能多样性：支持多场景、多条件下的适应性设计。
- 验证环节：将仿真平台应用于实际硬件设备上进行验证。