介绍

自动停车在停车场前留下的汽车是一个具有挑战性的问题。预计车辆的自动化系统将接管并将车辆转向可用的停车位。此示例侧重于规划通过环境的可行路径，从该路径生成轨迹，并使用可行的控制器执行轨迹。地图创建和动态障碍避免从此示例中排除在外。

在模拟之前，allowerslcreatecostmap.函数被调用preloadfcn.模型的回调函数。有关使用回调函数的详细信息，请参阅模型回调（万博1manbetxSimulink）。这allowerslcreatecostmap.函数创建一个停车场的静态地图，其中包含有关固定障碍物，道路标记和停放汽车的信息。地图表示为aveviclecostmap.目的。

用来veviclecostmap.在Simulink®万博1manbetx中的对象allowerslcreateutilitystruct功能转换为veviclecostmap.在块的蒙版初始化中进入结构阵列。有关更多详细信息，请参阅初始化掩码（万博1manbetxSimulink）。

全局路线计划被描述为横穿停车位的车道段序列。在模拟之前，preloadfcn.模型的回调函数加载路由计划，该计划存储为表。该表指定段的开始和结束姿势，以及段的属性，例如速度限制。

RoutePlan = 5×3表纵向末端属性__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________mp90 52 38 180 [1×1结构] 53 38 180 36.3 44 90 [1×1结构]

此示例中许多块的输入和输出是Simulink总线（万博1manbetx万博1manbetxsimulink.bus.（万博1manbetxSimulink）课程）。在里面preloadfcn.模型的回调函数，助手leateutilitybus.函数创建这些总线。

规划是一个分层过程，每个连续的图层都负责更细粒度的任务。行为层[1]位于此堆栈的顶部。这行为规划人员通过提供中间目标和配置，阻止基于全局路线计划触发一系列导航任务运动计划和轨迹生成块。使用以下步骤导航每个路径段：

探索子系统

车辆控制器子系统包含一个横向控制器斯坦利块和A.纵向控制器斯坦利块分别调节车辆的姿势和速度。处理现实的车辆动态[3]，是车辆模型横向控制器Stanley块中的参数设置为动态自行车模型。利用这种配置，需要额外的输入，例如路径曲率，车辆的电流偏航速率以及当前转向角来计算转向命令。纵向控制器斯坦利块使用切换比例积分控制器来计算致动车辆中制动器和节流器的加速度和减速命令。

为了展示性能，车辆控制器应用于车辆模型块，其包含简化的转向系统[3]，其被建模为一阶系统和a车身3DOF.（车辆动力学块集）自动化驾驶工具箱™和车辆动态块集™之间共享的块。与用于的运动自行车模型相比自动化停车剂代客MATLAB®示例，这种车辆模型块更准确，因为它考虑了轮胎滑动和转向伺服驱动等惯性效果。

仿真结果

可视化块显示车辆如何跟踪参考路径。它还在范围内显示了车速和转向命令。以下图像是此示例的模拟结果：

仿真在大约45秒停止，这是车辆到达目的地时。

结论

此示例显示如何在Simulink中实现自动化停车位。万博1manbetx

参考

[1] Buehler，Martin，Karl Iagnemma和Sanjiv Singh。DARPA城市挑战：城市交通中的自治车辆（第一个）。Springer Publishing公司，成立于2009年。

[2] Lepetic，Marko，Gregor Klancar，Igor Skrjanc，Drago Matko和Bostjan PotoCnik，“考虑加速限制的时间最佳路径规划”。机器人和自主系统，第45卷，问题3-4,2003，pp。199-210。

[3] Hoffmann，Gabriel M.，Claire J. Tomlin，Michael Montemerlo和Sebastian Thrun。“越野驾驶自动汽车轨迹跟踪：控制器设计，实验验证和赛车。”美国控制会议，2007，第2296-2301页。