学生休息室

分享技术和现实生活的例子,学生可以如何使用MATLAB和Simulink在他们的日常项目#学生成功万博1manbetx

在记录合成数据的轨道上驾驶自动驾驶车辆

今天的博客帖子是由Veer Alakshendra,Tearchs技术福音学生在MathWorks的学生竞赛团队上写的。

随着汽车行业的进步,各种学生竞赛介绍了无人驾驶类别,该团队的目标是设计和建造一个可以在不同学科中竞争的自治车辆。

使用MATLAB和Simu万博1manbetxlink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,我们将展示一种在闭环电路中驱动自动车辆的方法。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。

场景创作

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。万博1manbetx这些3D场景是可视化使用虚幻引擎来自史诗般的游戏。

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虚幻引擎4项目支持包装的车辆动力学块万博1manbetx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。创建步骤一个自定义场景

Lap1:环境映射

图3所示。万博1manbetx环境映射的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,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,我们建立了一个如图3所示的Simulink模型。图4显示了第一个LAP中模型执行的步骤:万博1manbetx

图4.环境映射的框图表示

  • LIDAR安装:LIDAR的目的是测量与锥体的距离。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来自史诗般的游戏。该块返回具有指定视图和角度分辨率的点云。
  • 圆锥探测(图6):锥体检测算法的目标是聚集属于一个锥体的所有点并识别锥体的位置。这是通过计算点云中的连续点之间的距离来完成的。属于同一锥形的点彼此靠近,而锥体彼此相对较远。在聚类之后,锥体的中点是锥体中所有点的位置的平均值。

图5.激光雷达处理和控制

图6.绘图显示在点云中检测到的锥体

  • 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
  • 避免撞到任何锥体

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.的用地面模拟3D车辆块和模拟3D场景配置块用于设置3D仿真环境虚幻引擎

图7.车辆模型

  • 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。万博1manbetx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。万博1manbetxSimulink模型供轨迹跟踪参考

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

图9.第二圈的闭环框图

  • 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,我们使用了万博1manbetx纯粹的追求阻止测量目标方向。此外,使用车轮转向角配方将目标方向转换成所需的转向角。要使用纯追踪控制器了解有关车辆路径跟踪的更多信息,请参阅此视频

图10。纯追求控制器

  • 纵向控制器:纵向驱动程序块用于调节车辆的速度。具体地,它是一种PI控制器,其产生用于参考速度的致动器信号。

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示出了模拟轨迹和参考轨迹的比较。从横向控制器成功跟踪参考路径的结果是显而易见的。除了横向控制动作之外,纵向驱动器还可以调节所需的速度。

图12.在第二圈中获得的车辆轨迹

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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