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.那您可以设计自动化驱动系统功能，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

第一步是创建由车辆，轨道和锥体组成的3D仿真环境。这车辆动力学块集Toolbox通过预设3D场景安装，以模拟和可视化Simulink中建模的车辆。金宝app使用这些3D场景使用该3D场景可视化虚幻引擎从史诗般的游戏。

随着当前问题需要定制的场景，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建立场景。

要了解如何自定义场景（图2），请按照以下步骤进行操作文件。或者，我们也可以使用Roadrunner.设计3D场景以实现自动化驾驶模拟。

图1.虚幻的自定义场景

图2。创建的步骤一种自定义场景

LAP1：环境映射

图3.环境映射金宝app的Simulink模型

下一个任务是映射环境。如前一节所述，无人驾驶车辆处于未知的环境中，该环境包括保持在轨道两侧的锥体。要检测到第一圈的锥体并生成参考路径，我们建立了一个模拟模型，如图3所示。图4显示了第一个LAP中模型执行的步骤：金宝app

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。这仿真3D LIDAR.块为3D仿真环境中的LIDAR传感器提供接口。使用该环境使用该环境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。
• 锥体检测（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

• 司机控件: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:

• 识别车辆前面的两个最重要的锥体
• 避免撞到任何锥形

这是通过找到两个最接近的锥体来完成的，并计算那些锥体的中点。该算法生成加速，转向命令对此中点。该算法还将车辆的最大速度限制为预设阈值。

• 车辆动力学(图7)：车辆动力学模型包括车身，简化动力系，传动系，纵轮和运动转向。该模型的目的是基于转向，加速度和减速度命令计算车辆的位置和方向。要了解如何模拟纵向和横向车辆动态，请参阅此视频。这模拟3D车辆与地面跟踪街区和仿真3D场景配置块用于设置3D仿真环境虚幻引擎。

图7所示。汽车模型

• 输出：一旦我们运行模拟，LIDAR成功地检测到锥体。此外，车辆映射环境并产生参考轨迹。然而，车辆以8米/秒的最大速度缓慢移动。

Lap2:参考轨迹跟踪

在第二圈中，车辆跟踪从第一圈仿真获得的参考路径。图8显示了Simulink模型。金宝app与最后一个模型相比，在这个模型中，我们已经删除了LIDAR块并添加了纵向和横向控制器。

图8.用于参考金宝app轨迹跟踪的Simulink模型

现在，它是一个经典闭环控制系统问题，其中控制器的任务是输出所需的转向命令，加速命令和减序命令，以跟踪具有更高速度的参考路径。

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侧向控制。在Simulink中实现控制器我们使用过金宝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.纯追踪控制器

• 纵向控制器： 这纵向司机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.纵向驱动器

请注意，目前，我们通过使用查找表来定义不同地区的速度来简化开发速度剖面的过程。但是，该建议将是使用速度分析器块以自动化速度配置文件的生成过程。

• 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

概括

本文展示了MathWorks工具如何用于在存在障碍物的闭环轨道上自主地驾驶车辆。您可以扩展此方法并利用提供的示例文件设计和模拟您的自主车辆。

学习资源:

• 使用RoadRunner创建场景
• 利用虚幻发动机仿真的深度和语义分割可视化
• 自主导航
• 使用纯追踪控制器的车辆路径跟踪
• 自动泊车代客与ROS在MATLAB

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