MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第108例:使用 Simulink 开发智能驾驶汽车的车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist System, LKAS
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 车道线检测模块
2.4 车道保持辅助逻辑模块
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 平台开发了一款智能化驾驶汽车的车道保持辅助系统(Lane Keeping Assist System, LKAS)。该系统旨在利用摄像头对车道线进行检测,并通过自动调节转向机构来维持车辆在行驶道内的位置。该系统能够显著提升驾驶员操作的安全性和驾驶体验。
项目背景
该系统是现代智能驾驶汽车的关键功能,在提升驾驶安全性和舒适性方面发挥着重要作用。它通过摄像头检测车道线,并自动调节车辆转向以确保车辆位于车道内行驶,在提升驾驶安全性和舒适性方面发挥了重要作用。
项目目标
- 设计一种精准的车道线检测算法系统。
- 开发一个智能辅助控制系统的车道保持逻辑。
- 通过多场景测试全面评估系统性能和稳定性。
- 通过性能调优提升计算效率,在实际应用中达到实时处理要求。
使用工具和技术
- MATLAB 和 Simulink 主要用于算法开发、建模、仿真和验证。
- Computer Vision Toolbox 主要对摄像头生成的数据进行图像处理。
- Vehicle Dynamics Blockset 主要用于车辆动力学的模拟。
- Simulink Real-Time 实现基于实时硬件的测试与验证过程。
项目流程
1. 需求分析
明确系统的功能要求,包括但不限于:
- 识别车道标记线。
- 评估车辆与车道线之间的位置关系。
- 系统自动调节方向盘角度。
- 系统在多变的道路条件下展现出卓越的稳定性。
2. 系统建模
2.1 车辆动力学模型
应用 Vehicle Dynamics Blockset 生成车辆动力学模型,并涵盖该模型中涉及的车辆运动学特性以及动力学特性。
Matlab
深色版本
% 创建车辆动力学模型
add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'LKAS_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,检测车道线。
Matlab
深色版本
% 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', 'LKAS_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'Lane Detection');
% 创建图像预处理模块
add_block('vision/Image Processing', 'LKAS_Model/Image_Preprocessing', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Image_Preprocessing', 'Operation', 'Canny Edge Detection');
代码解释
2.3 车道线检测模块
设计车道线检测逻辑,识别车道线的位置。
Matlab
深色版本
% 创建车道线检测模块
add_block('simulink/Logic and Bit Operations/Relational Operator', 'LKAS_Model/Lane_Detection', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Lane_Detection', 'Operator', '<', 'Inputs', '2');
% 创建车道线位置计算模块
add_block('simulink/Math Operations/Subtract', 'LKAS_Model/Lane_Relative_Position', [100 100]);
add_block('simulink/Math Operations/Gain', 'LKAS_Model/Lane_Distance_Gain', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Lane_Distance_Gain', 'Gain', '1.0');
% 连接模块
add_line('LKAS_Model', 'Image_Preprocessing/1', 'Lane_Detection/1');
add_line('LKAS_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Lane_Relative_Position/2');
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Relative_Position/1', 'Lane_Distance_Gain/1');
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Distance_Gain/1', 'Lane_Detection/1');
add_line('LKAS_Model', 'Threshold/1', 'Lane_Detection/2');
代码解释
2.4 车道保持辅助逻辑模块
设计车道保持辅助逻辑,根据车道线位置自动调整车辆的转向。
Matlab
深色版本
% 创建转向控制模块
add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'LKAS_Model/Steering_Controller', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Steering_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
% 创建转向执行器模型
add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', 'LKAS_Model/Steering_Actuator', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Steering_Actuator', 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 0.1]');
% 连接模块
add_line('LKAS_Model', 'Lane_Detection/1', 'Steering_Controller/1');
add_line('LKAS_Model', 'Steering_Controller/1', 'Steering_Actuator/1');
add_line('LKAS_Model', 'Steering_Actuator/1', 'Vehicle_Dynamics/2');
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景, 如直线路段, 弯道路段和多车道路段等.
Matlab
深色版本
% 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', 'LKAS_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
set_param('LKAS_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'driving_scenarios.mat');
% 连接模块
add_line('LKAS_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。
Matlab
深色版本
% 设置仿真时间
set_param('LKAS_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
% 运行仿真
sim('LKAS_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。
Matlab
深色版本
% 查看输出数据
disp(output_data);
代码解释
4. 优化与迭代
根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。
- 图像预处理环节:对图像预处理环节进行优化以提升车道线检测的效果。
- 车道线检测部分:对车道线检测算法进行微调以增强该算法在复杂环境中的适应能力。
- 转向控制模块:微调PID控制器参数设置以实现车辆行驶过程中的平滑转向与快速响应。
- 系统性能表现:整体上提升系统在各类驾驶场景下的稳定性和可靠性。
5. 硬件在环测试(HIL)
在硬件平台上实施模型部署,并将之投入实际道路测试阶段;通过这一过程,我们能够保证系统的稳定运行及其在真实环境下的可靠性与安全性。
关键技术点
- 基于摄像头的数据处理:通过摄像头采集的数据进行车道线检测。
- 图像预处理流程:经过预处理后的图像能够显著提升对车道线检测的精确度。
- 实现对车道线的检测过程:开发用于识别车道线位置的技术方案。
- 开发用于实现车辆自动调整行驶路线的技术模块:设计 PID 控制器以确保自动调整能力。
- 建立车辆运动特性模型的过程:模拟车辆在不同行驶条件下的运动特性。
- 算法必须具备良好的运行效率,在动态环境下能够持续稳定运行以保障安全。
结论
基于 Simulink 平台及其相关工具包的支持下
