学生休息室

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在记录合成数据的轨道上驾驶自动驾驶车辆

今天的博客文章是由Veer Alakshendra撰写的,他是MathWorks学生竞赛团队的教育技术布道者。

随着汽车行业的进步,各种学生竞赛引入了无人驾驶类别,团队的目标是设计和制造一款可以在不同学科竞争的自动驾驶汽车。

使用MATLAB和Simu金宝applink您可以设计自动驾驶系统功能,包括传感、路径规划、传感器融合和控制系统。

在本文中,我们将演示一种在闭环电路中驾驶自动车辆的方法。这里的任务是在一个未知的环境中驾驶汽车避免与锥体碰撞确保完成必要的圈数。

场景创建

第一步是创建一个由车辆、轨道和视锥组成的三维仿真环境。的车辆动力学Blockset工具箱自带预构建的3D场景,以模拟和可视化在Simulink中建模的车辆。金宝app这些3D场景是可视化使用虚幻引擎从史诗般的游戏。

由于当前的问题需要一个定制的场景,我们使用虚幻编辑器和车辆动力学模块接口虚幻引擎4项目支持包金宝app搭建场景。

要了解如何自定义场景(图2),请按照文档.或者,我们也可以用走鹃为自动驾驶模拟设计3D场景。

图1所示。自定义场景在虚幻

图2所示。创建的步骤一个自定义场景

Lap1:环境映射

图3所示。金宝app环境映射的Simulink模型

下一个任务是映射环境。正如前一节所提到的,无人驾驶车辆处于一个未知的环境中,该环境中存在于轨道两侧的锥状障碍物。为了检测锥并生成第一圈的参考路径,我们构建了如图3所示的Simulink模型。金宝app图4显示了模型在第一圈中执行的步骤:

图4所示。环境映射的框图表示

  • 激光雷达安装如激光雷达的目的是测量到视锥的距离。的模拟3 d激光雷达块在三维仿真环境中提供与激光雷达传感器的接口。环境是使用虚幻引擎从史诗般的游戏。块返回指定视场和角度分辨率的点云。
  • 圆锥探测(图6):圆锥检测算法的目标是对属于一个圆锥的所有点进行聚类,确定圆锥的位置。这是通过计算点云中连续点之间的距离来实现的。属于同一锥的点彼此靠近,而锥彼此距离相对较远。聚类后,圆锥的中点是圆锥中所有点位置的平均值。

图5所示。激光雷达处理和控制

图6所示。图显示在点云中检测到的锥

  • 驱动控制:驾驶员控制器算法了解激光雷达点云中锥的位置。该算法有两个目标:
  • 找出车辆前面两个最重要的锥状视锥
  • 避免撞到任何锥形

这是通过找到两个最近的锥和计算这些锥的中点来完成的。算法产生加速度,将指令转向这个中点。该算法还将车辆的最大速度限制在一个预先设定的阈值。

  • 车辆动力学(图7):车辆动力学模型由车身、简化的动力系统、传动系统、纵轮和运动学转向组成。该模型的目的是根据转向、加速和减速命令计算车辆的位置和方向。要学习如何模拟纵向和横向车辆动力学,请参阅此视频.的模拟3D车辆与地面跟踪块和模拟3D场景配置块用于建立三维仿真环境虚幻引擎

图7所示。汽车模型

  • 输出:一旦我们进行了模拟,激光雷达成功地探测到了视锥。此外,车辆测绘环境并生成参考轨迹。然而,车辆移动缓慢,最大速度为8米/秒。

Lap2:参考轨迹跟踪

在第二圈,车辆跟踪从第一圈仿真得到的参考路径。图8显示了Simulink模型。金宝app与上一种模型相比,该模型去掉了激光雷达模块,增加了纵向和横向控制器。

图8所示。金宝appSimulink模型供轨迹跟踪参考

现在,这是一个经典的闭环控制系统问题,控制器的任务是输出所需的转向命令,加速度命令,和减速命令,以更高的速度跟踪参考路径。

图9。第二圈闭环框图

  • 横向控制器:纯追踪控制器已用于车辆的横向控制。为了在Simulink中实现控制器,我们使用了金宝app单纯的追求块测量目标方向。进一步,利用方向盘转向角公式将目标方向转换为所需的转向角。要了解更多关于使用纯追踪控制器的车辆路径跟踪,请参阅此视频

图10。纯追求控制器

  • 纵向控制器:纵向驱动程序挡板是用来调节车速的。具体来说,它是一个PI控制器,为参考速度生成执行器信号。

图11。纵向驱动程序

请注意,目前,我们使用查找表来定义不同区域的速度,从而简化了开发速度剖面的过程。然而,建议是使用速度分析器块自动生成速度剖面的过程。

  • 结果图12为仿真弹道与参考弹道对比图。结果表明,横向控制器成功地跟踪了参考路径。除了横向控制作用外,纵向驱动器还可以调节所需的速度。

图12所示。第二圈获得车辆轨迹

总结

本文展示了如何使用MathWorks工具在有障碍物的闭环轨道上自动驾驶车辆。您可以扩展此方法并利用文档设计和模拟你的自动驾驶汽车。

学习资源:

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