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MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏之第124例:使用 Simulink 开发自动驾驶汽车的路径规划和跟随系统(Path Planning and Following System, PPF)

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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 路径规划模块

2.3 路径跟随模块

2.4 避障模块

3. 仿真测试

3.1 构建不同交通场景

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平台构建智能无人驾驶汽车的路径规划系统和跟踪控制系统。该系统的主要目标是实现车辆在指定路线上的自主导航能力,并能够在遇到障碍物的情况下自动规避风险。

项目背景

路径规划与跟踪控制系统是实现自动驾驶汽车自主运行的关键技术模块之一。该系统的主要功能包括计算出一条可操作的道路线,并对车辆运行轨迹进行精确掌控。此外,该系统还必须具备有效的规避障碍物的能力,在遇到潜在阻碍时能够及时采取措施规避风险。

项目目标

  • 设计一种高效可靠的路径规划方案。
    • 实现路径跟踪控制系统的核心功能。
    • 通过多场景测试评估系统的稳定性和适应能力。
    • 提升性能以确保实时性与效率。

使用工具和技术

  • MATLABSimulink 系统旨在实现算法设计,并分别用于建模、仿真以及验证过程。
  • Robotics System Toolbox 主要用于路径规划及避障算法的设计与实现。
  • Vehicle Dynamics Blockset 则主要用于车辆动力学行为的模拟研究。
  • Sensor Fusion and Tracking Toolbox 专注于雷达与摄像头数据的融合处理及目标追踪技术的研究与应用。
  • Simulink Real-Time 则主要用于模型在实时硬件环境下的在线测试与验证工作。

项目流程

1. 需求分析

明确系统的功能要求,包括但不限于:

  • 规划出一条可实施的道路。
  • 确保车辆沿预定路线平稳运行。
  • 当遇到阻碍时采取规避措施。
  • 面对不同交通流量与速率变化时系统的稳定性和适应能力。

2. 系统建模

2.1 车辆动力学模型

采用 Vehicle Dynamics Blockset 建立车辆动力学模型时会涵盖其运动学特性和动力学特性

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 % 创建车辆动力学模型

    
 add_block('vehicleDynamics/3DOF Vehicle Body', 'PPF_Model/Vehicle_Dynamics', [100 100]);

2.2 路径规划模块

使用 Robotics System Toolbox 实现路径规划算法,生成一条可行的路径。

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 % 加载地图数据

    
 load('map_data.mat'); % 假设 map_data.mat 包含地图数据
    
  
    
 % 创建路径规划模块
    
 add_block('robotics/Path Planner', 'PPF_Model/Path_Planner', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Path_Planner', 'Algorithm', 'RRT*', 'MapData', 'map_data');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('PPF_Model', 'Start_Point/1', 'Path_Planner/1');
    
 add_line('PPF_Model', 'Goal_Point/1', 'Path_Planner/2');

2.3 路径跟随模块

设计路径跟随控制逻辑,使车辆能够沿着生成的路径行驶。

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 % 创建路径跟随控制器

    
 add_block('simulink/Continuous/PID Controller', 'PPF_Model/PID_Controller', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/PID_Controller', 'P', '1.0', 'I', '0.1', 'D', '0.01');
    
  
    
 % 创建路径跟随模块
    
 add_block('robotics/Path Follower', 'PPF_Model/Path_Follower', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Path_Follower', 'PathData', 'path_data');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('PPF_Model', 'Path_Planner/1', 'Path_Follower/1');
    
 add_line('PPF_Model', 'Vehicle_Position/1', 'Path_Follower/2');
    
 add_line('PPF_Model', 'Path_Follower/1', 'PID_Controller/1');
    
 add_line('PPF_Model', 'PID_Controller/1', 'Vehicle_Dynamics/1');

2.4 避障模块

集成 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 来分析或整合多源传感器数据(如雷达和摄像头),识别潜在障碍并完成避障操作。

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 % 加载雷达数据

    
 load('radar_data.mat'); % 假设 radar_data.mat 包含雷达数据
    
  
    
 % 加载摄像头数据
    
 load('camera_data.mat'); % 假设 camera_data.mat 包含摄像头数据
    
  
    
 % 创建雷达数据处理模块
    
 add_block('sensorFusionAndTracking/Radar Sensor', 'PPF_Model/Radar_Sensor', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Radar_Sensor', 'FieldOfView', '60', 'UpdateRate', '10');
    
  
    
 % 创建摄像头数据处理模块
    
 add_block('vision/Object Detector', 'PPF_Model/Camera_Sensor', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Camera_Sensor', 'DetectorType', 'YOLO v3');
    
  
    
 % 创建避障模块
    
 add_block('robotics/Obstacle Avoidance', 'PPF_Model/Obstacle_Avoidance', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Obstacle_Avoidance', 'SensorData', 'sensor_data');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('PPF_Model', 'Radar_Sensor/1', 'Obstacle_Avoidance/1');
    
 add_line('PPF_Model', 'Camera_Sensor/1', 'Obstacle_Avoidance/2');
    
 add_line('PPF_Model', 'Obstacle_Avoidance/1', 'Path_Follower/3');

3. 仿真测试

3.1 构建不同交通场景

通过 Simulink 的 Scenario Reader 模块导入不同类型的交通场景信息包(如直线行驶路线、曲线行驶路线以及包含障碍物的道路 layouts)。

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 % 加载交通场景

    
 load('traffic_scenarios.mat'); % 假设 traffic_scenarios.mat 包含不同的交通场景
    
  
    
 % 创建 Scenario Reader 模块
    
 add_block('drivingScenario/Scenario Reader', 'PPF_Model/Scenario_Reader', [100 100]);
    
 set_param('PPF_Model/Scenario_Reader', 'ScenarioFile', 'traffic_scenarios.mat');
    
  
    
 % 连接模块
    
 add_line('PPF_Model', 'Scenario_Reader/1', 'Radar_Sensor/1');
    
 add_line('PPF_Model', 'Scenario_Reader/2', 'Camera_Sensor/1');

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('PPF_Model', 'SimulationMode', 'normal', 'StopTime', '30');
    
  
    
 % 运行仿真
    
 sim('PPF_Model');

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);

4. 优化与迭代

根据测试结果调整算法参数,优化系统性能。

  • 路径规划精确度:优化路径规划算法参数设置以提升轨迹生成的准确性与可行性。
    • 轨迹跟踪平滑性:微调PID控制器参数配置以保证车辆行驶过程中的稳定性和舒适性。
    • 障碍物探测敏感度:优化障碍物探测算法配置以增强系统在复杂环境中的适应能力。

5. 硬件在环测试(HIL)

对模型进行在硬件平台上实施的部署,并在真实道路上开展功能测试以确保系统的可靠性和安全性在真实工作环境中得到验证。

关键技术点

  • 路径规划:主要依赖于 RRT* 等算法来规划出一条可操作的道路路线。
    • 路径跟随控制:开发基于 PID 的自动控制系统以确保车辆能准确跟随设定路线。
    • 避障算法:通过融合雷达和摄像头的数据信息来实时识别潜在障碍,并采取相应规避措施。
    • 车辆动力学建模:建立车辆运动特性的数学模型。
    • 实时性:优化系统以实现高效率的实时处理能力。

结论

借助Simulink及其相关工具箱进行有效的自动驾驶汽车路径规划与跟随系统的构建与验证(PPF)。被Simulink提供一个全面的开发环境. 为工程师们支持了复杂系统的快速原型设计与持续优化. 这一项目不仅演示了如何利用Simulink进行自动驾驶系统的设计,并给出了详细的代码实现与仿真步骤作为参考.

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