介绍

自动变道机动(LCM)系统使自我车辆自动从一个车道移动到另一个车道。LCM系统对自动变道的纵向和横向控制动力学进行建模。LCM系统利用机载传感器感知最重要目标(mio)的环境，识别避开这些目标的最佳轨迹，并沿着该轨迹引导自我车辆。

本例显示了如何设计和测试LCM系统的规划器和控制器组件。在本例中，车道变更规划器使用场景中的地面真实信息来检测MIO。然后，它生成可行的轨迹以协商车道变更控制器执行的车道变更。在本例中，您：

您可以应用本例中使用的建模模式来测试LCM系统中自己的规划器和控制器组件。

探索试验台模型

在本例中，您将使用一个系统级仿真测试台架模型来探索车道变更机动系统的规划器和控制器组件的行为。

要探索测试台模型，请打开项目示例文件的工作副本。MATLAB®将文件复制到示例文件夹中，以便您可以对其进行编辑。

目录(fullfile (matlabroot,“工具箱”，“开车”，“drivingdemos”)); helperDrivingProjectSetup(“HighwayLaneChange.zip”，“workDir”pwd);

打开系统级仿真试验台模型。

开放式系统(“HighwayLaneChangeTestBench”）

打开这个模型运行helperSLHighwayLaneChangeSetup脚本，该脚本使用drivingScenario对象在基本工作区中。它还配置规划器配置参数，控制器设计参数，车辆模型参数，以及定义输入和输出所需的Simulink®总线信号万博1manbetx公路车道更换试验台模型。

测试台模型包含以下子系统。

车辆动力学子系统采用a自行车模型并使用从变道控制器接收的命令更新其状态。有关车辆动力学子系统的详细信息，请参见高速公路车道后实例

场景和环境子系统使用场景的读者提供封堵路网和车辆地面真实位置。该块还输出高速公路变道规划算法所需的地图数据。打开Scenario和Environment子系统。

开放式系统(“HighwayLaneChangeTestBench /场景和环境”）

的场景的读者块被配置为读取drivingScenario对象。它使用此对象读取参与者数据。它接收ego车辆信息以执行闭环模拟。此块输出ego车辆坐标中车道和参与者的地面真实信息通往世界的交通工具块用于将目标车辆位置从车辆坐标转换为世界坐标。这个子系统从基本工作空间读取地图数据，并输出关于车道和参考路径的信息。

Planner Configuration Parameters子系统使用常量块读取基本工作区变量，并使用总线Creator块构造总线结构。由这个子系统创建的总线由变道规划器使用。

公路车道变更规划器参考模型使用世界坐标中的地面真实参与者位置、地图数据和规划器配置参数来执行自动车道变更机动的轨迹规划。

模型高速公路变道规划师

高速公路变道规划师参考模型实现了高速公路变道系统的主要算法。该模型利用Fernet坐标系寻找自我车辆周围的mio。随后，模型采样不同行为的终端状态，预测目标行为者的运动，并生成多个轨迹。最后，该模型评估生成轨迹的代价，并检查碰撞的可能性和运动学的可行性，以估计最优轨迹。打开高速公路变道规划师参考模型。

开放式系统(“HighwayLaneChangePlanner”）

高速公路变道规划师模型包含以下模块:

模型变道控制器

变道控制器参考模型模拟了一种路径跟踪控制机制，使自我车辆在跟踪给定速度的同时沿着生成的轨迹行驶。为此，控制器可以同时调整自我车辆的纵向加速度和前转向角度。该控制器使用自适应模型预测控制(MPC)在满足速度、加速度和转向角度约束的情况下计算最优控制动作。打开变道控制器参考模型。

开放式系统(“LaneChangeController”）

路径跟随控制器块保持车辆在公路标记车道内行驶，同时保持用户设定的速度。该控制器包括车辆的纵向和横向组合控制：

探索指标评估

度量评估子系统使用下面提到的度量来评估LCM系统的系统级行为。打开度量评估子系统。

开放式系统(“HighwayLaneChangeTestBench /指标评估”）

模拟和可视化系统行为

设置并运行公路车道更换试验台在变道过程中可视化系统行为的仿真模型。模型中的可视化块创建了一个MATLAB图形，显示了场景的追逐视图和俯视图，绘制了ego车辆、采样轨迹、胶囊列表和场景中的其他车辆。配置公路车道更换试验台模型来使用场景\u LC\u 15\u stoppngo\u曲线场景。

helperSLHighwayLaneChangeSetup (“场景名称”，“scenario_LC_15_StopnGo_Curved”）

模拟模型5秒钟。车道更改规划器参考模型生成在场景中导航车辆的轨迹。要减少命令窗口输出，请首先关闭MPC更新消息。

MPC可靠性(“关”）;sim卡(“HighwayLaneChangeTestBench”，“StopTime”，“5”）;

关闭图。

hLCPlot = findobj (“类型”，“图”，“名字”，“车道变更状态图”）;如果~ isempty (hLCPlot)关闭(hLCPlot);结束

运行模拟8秒。变道规划师参考模型生成一个轨迹以导航较慢的前导车辆。

sim卡(“HighwayLaneChangeTestBench”，“StopTime”，“8”）;

关闭图。

hLCPlot = findobj (“类型”，“图”，“名字”，“车道变更状态图”）;如果~ isempty (hLCPlot)关闭(hLCPlot);结束

运行模拟18秒。变道规划参考模型生成一个轨迹，使车辆先行驶到左车道，再行驶到右车道，以避免与缓慢行驶的前车发生碰撞。观察自我车辆执行两次变道以避免碰撞，同时保持一个设定的速度。

simout=sim(“HighwayLaneChangeTestBench”，“StopTime”，"18"）;

关闭图。

hLCPlot = findobj (“类型”，“图”，“名字”，“车道变更状态图”）;如果~ isempty (hLCPlot)关闭(hLCPlot);结束

在仿真过程中，模型将信号记录到基础工作空间为罗格苏特。您可以使用分析模拟结果并调试系统行为中的任何故障helperAnalyzeLCSimulationResults函数。该函数创建了一个MATLAB图形和场景的绘图追逐视图。图中的滑块可以让您选择所需的模拟步骤来分析这些窗格中显示的不同参数:

运行脚本并研究情节。

helperAnalyzeLCSimulationResults (simout.logsout);

探索其他场景

在上一节中，您探讨了场景\u LC\u 15\u stoppngo\u曲线场景。下面是与公路车道更换试验台模型。

scenario_LC_01_SlowMoving scenario_LC_02_SlowMovingWithPassingCar scenario_LC_03_DisabledCar scenario_LC_04_CutInWithBrake scenario_LC_05_SingleLaneChange scenario_LC_06_DoubleLaneChange scenario_LC_07_RightLaneChange scenario_LC_08_SlowmovingCar_Curved scenario_LC_09_CutInWithBrake_Curved scenario_LC_10_SingleLaneChange_Curvedlc_11_mergingcar_highwayentry场景lc_12_cutincar_highwayentry场景lc_13_disabledcar_ushape场景lc_14_doublelanechange_ushape场景lc_15_stopngo_curved[默认值]

这些场景是使用驾驶场景设计师和导出到方案文件。请检查每个文件中的注释，以了解每个方案中道路和车辆的更多详细信息。您可以配置公路车道更换试验台和工作区来模拟这些场景helperSLHighwayLaneChangeSetup函数。例如，您可以为弯曲道路场景配置模拟。

helperSLHighwayLaneChangeSetup (“场景名称”，“scenario_LC_10_SingleLaneChange_Curved”）;

结论

这个例子演示了如何使用地面真实车辆位置模拟高速公路变道机动。

再次启用MPC更新消息。

MPC可靠性(“上”）;