如何模拟自动驾驶系统:自适应巡航控制
你好,每个人。在这个视频中,我们将讨论设计自动驾驶系统的核心任务,我们将看到这些操作可以集成开发自适应巡航控制功能。这是一个参考的例子的高速公路车道功能的自动驾驶的工具箱。我们用MATLAB编写的核心算法和仿真软件集成和模拟这些算法模型。金宝app
开发自动驾驶系统通常涉及创建算法感知、规划和控制。这些算法集成和迭代测试在一个虚拟环境与合成场景快速、安全、高效的开发。常见的模拟工作流开始使用传感器感知周围的环境模型。
自动驾驶的工具箱包含块配置参数和获取数据从相机,雷达和激光雷达传感器。获得传感器数据处理使用可用的算法为检测对象,包括车道,行人、车辆等等。
在这个例子中,视觉检测变体块检测车道和车辆从相机传感器数据。这些来自多个传感器的检测会结合使用传感器融合算法。提出车辆传感器融合块结合对象从摄像头和雷达传感器检测,管理移动对象的轨迹,消除错误的检测。
基于对象检测、规划算法计算和改变自我车辆的轨迹。车辆控制系统最后让自驾车辆按照计划轨迹通过指定文字和纵向决策逻辑。这个子系统包含了模型预测控制。控制器提供了最优控制的行为通过使用一个内部车辆模型来预测未来的行为,根据长度和车辆检测。
现在我们需要一个场景模拟算法。你可以选择一个预先构建的场景或者自己创建一个。驾驶场景设计师应用可用于创建,编辑,和可视化场景包括道路、车辆和传感器。这是一个预构建的场景,其开放看模拟显示了导致车辆减速和产生的碰撞。
模拟3 d场景子系统读取预览场景转化为3 d仿真软件和配置模型模拟。金宝app
接下来,来模拟控制算法对车辆的影响,我们需要车辆的动力学方程。车辆动态块指定环保车辆的动力学模型和输出,车辆的文章和速度根据控制器的输入。块是用来评估指标评估系统级的行为。
现在让我们来测试这些算法的集成的3 d仿真环境。你可以想象在模拟与覆盖多个视图。车道,车辆检测显示的图像帧,而环保车辆速度和相对距离度量也可以实时绘制。传感器数据和指标是策划和分析post-simulation记录。
一个范围和视频显示,生态汽车成功地检测到线路和车辆。此外,控制器处理检测留在车道,以及避免事故减缓。因此,现有的算法很容易集成和模拟3 d环境发展中数据和自动驾驶功能。
你也可以模拟其他预先构建的场景与这个例子。这里是另一个例子,演示了如何自动化测试后的高速公路车道功能整合完成后。你可以试试这些和其他引用的例子,以及构建复杂算法的例子,通过安装自动驾驶的工具箱。更多细节,请查看自动驾驶的工具箱产品页面的链接和参考的例子。
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