车道保持辅助系统

配备车道保持辅助（LKA）系统的车辆（ego车）有一个传感器，如摄像头，用于测量车道中心线和ego车之间的横向偏差和相对偏航角。传感器还测量当前车道曲率和曲率导数。根据传感器可以查看的曲线长度，可以根据当前曲率和曲率导数计算ego汽车前面的曲率。

LKA系统通过调整自我车的前转向角度，使自我车在道路上沿着中线行驶。车道保持控制的目标是使横向偏差和相对偏航角均接近于零。

金宝app汽车的Simulink模型

在Simulink中建立了汽车的动力学模型。金宝app打开Simulin金宝appk模型。

mdl =“mpcLKAsystem”; 开放式系统（mdl）

定义采样时间，Ts，以及模拟持续时间，T,在几秒钟内。

Ts=0.1；T=15；

为了描述车辆横向动力学，本示例使用自行车模型使用以下参数。

m = 1575;工业区= 2875;如果= 1.2;lr = 1.6;Cf = 19000;Cr = 33000;

您可以使用线性时不变(LTI)系统来表示车辆的横向动力学，该系统具有以下状态、输入和输出变量。状态变量的初始条件假定为零。

在这个例子中，纵向车辆动力学与横向车辆动力学是分离的。因此，假设纵向速度是恒定的。实际上，纵向速度是可以变化的。车道保持辅助系统模块使用自适应MPC来相应地调整横向动力学模型。

%指定纵向速度，单位为m/s。Vx = 15;

指定一个状态空间模型，G (s)，侧向车辆动力学。

= [(2 * Cf + 2 * Cr) / m / Vx, Vx - (2 * Cf * lf-2 * Cr * lr) / m / Vx;.．.- (2 * Cf * lf-2 * Cr * lr) /工业区/ Vx - (2 * Cf *低频^ 2 + 2 * Cr * lr ^ 2) /工业区/ Vx);B = [2*Cf/m, 2*Cf*lf/Iz];C =眼(2);G = ss (A, B, C, 0);

传感器动力学和曲率预览器

在这个例子中，Sensor Dynamics模块输出横向偏差和相对偏航角。相对偏航角的动力学是,在那里表示曲率。侧向偏移的动力学是．

曲率预览程序块以1秒的前瞻时间输出预览的曲率。因此，给定一个采样时间，预测范围10步骤。本例中使用的曲率是基于双车道变换机动的轨迹计算的。

指定预测地平线并获取预览的曲率。

预测水平=10；时间=0:0.1:15；md=getCurvature（Vx，时间）；

车道保持辅助系统阻塞的配置

LKA系统使用车道保持辅助系统块在Simulink中建模。金宝appLKA系统块的输入为：

LKA系统的输出是ego汽车的前转向角。考虑到ego汽车的物理限制，转向角被限制在[-0.5,0.5]rad/s的范围内。

u_min=-0.5；u_max=0.5；

对于本例，车道保持辅助系统块的默认参数与仿真参数匹配。如果您的模拟参数与默认值不同，请相应地更新块参数。

仿真分析

运行模型。

sim (mdl)

假设对测量的输出通道#1没有增加任何干扰。——>假设添加到测量输出通道2上的输出扰动为集成白噪声。——>”模式。mpc对象的Noise属性为空。假设每个测量输出通道上都有白噪声。

绘制仿真结果。

mpcLKAplot（logsout）

横向偏差和相对偏航角都收敛到零。也就是说，ego汽车根据预览的曲率紧跟道路。

%关闭Simul金宝appink模型。bdclose（mdl）