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基于MATLAB&SIMULINK開發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)第四十三講基于多傳感器融合的自適應(yīng)巡航控制

 小明師兄 2022-07-13 發(fā)布于江蘇
本例介紹了如何利用傳感器融合實(shí)現(xiàn)基于傳感器融合的汽車自適應(yīng)巡航控制器,并且可用于在彎道上行駛的車輛。
在這個(gè)例子中:
1:結(jié)合了傳感器融合和自適應(yīng)巡航控制器(ACC)的控制系統(tǒng)。提供了兩個(gè)ACC的變體:一個(gè)經(jīng)典控制器和一個(gè)來自模型預(yù)測(cè)控制工具箱的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)塊。
2:使用自動(dòng)駕駛工具箱生成的合成數(shù)據(jù),在閉環(huán)Simulink模型中測(cè)試控制系統(tǒng)。
3:配置軟件在環(huán)仿真的代碼生成設(shè)置,并自動(dòng)生成控制算法的代碼。


43.1 緒論

自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)是一種根據(jù)前方路面交通狀況修改被控車輛速度的控制系統(tǒng)。與普通巡航控制一樣,駕駛員為汽車設(shè)定一個(gè)理想的速度;此外,如果前方車道上有其他車輛行駛速度較慢,自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)可以使被控車輛減速,控制車輛實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定跟隨前車車輛行駛。
要想讓ACC正常工作,被控車輛必須確定前方車道是彎道還是直道,以及哪輛車是 "領(lǐng)頭車",也就是在車道上排在被控車輛前面的車輛。從被控車輛的角度看,一個(gè)典型的場(chǎng)景如下圖所示。被控車輛(藍(lán)色)沿著一條彎曲的道路行駛。一開始,領(lǐng)頭車是粉色車。然后,紫色車切入被控車輛的車道,成為領(lǐng)頭車。過了一會(huì)兒,紫色車換到另一條車道,粉色車又成為領(lǐng)頭車。之后,粉色車依然是領(lǐng)頭車。ACC設(shè)計(jì)必須對(duì)路面上領(lǐng)頭車的變化做出反應(yīng)。
目前的ACC設(shè)計(jì)主要依靠從毫米波雷達(dá)上獲得的測(cè)距和測(cè)速,其設(shè)計(jì)在直線道路上工作效果最好。在 "使用模型預(yù)測(cè)控制的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)"(模型預(yù)測(cè)控制工具箱)中給出了這樣一個(gè)系統(tǒng)的例子。從先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向更加自動(dòng)級(jí)別更高的系統(tǒng),ACC必須解決以下挑戰(zhàn):
1 估算靠近被控車輛且相對(duì)被控車輛有較著橫向運(yùn)動(dòng)的車輛的相對(duì)位置和速度。
2 估算被控車輛前面的車道,找出被控車輛前面的哪輛車是同一車道中最近的一輛車。
3 反應(yīng)環(huán)境中其他車輛的侵略性舉動(dòng),特別是當(dāng)其他車輛切入被控車輛車道時(shí)。
這個(gè)例子展示了在現(xiàn)有ACC設(shè)計(jì)中主要增加兩個(gè)功能來應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn):增加一個(gè)傳感器融合系統(tǒng)和更新基于模型預(yù)測(cè)控制(MPC)的控制器設(shè)計(jì)。同時(shí)使用視覺和毫米波雷達(dá)傳感器的傳感器融合和跟蹤系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn):
1 它將視覺傳感器獲得的較好的位置和速度橫向測(cè)量與毫米波雷達(dá)傳感器的測(cè)距和測(cè)距率測(cè)量相結(jié)合。
2 視覺傳感器可以探測(cè)車道,提供車道相對(duì)于被控車輛的橫向位置估計(jì),并定位場(chǎng)景中其他車輛相對(duì)于被控車輛車道的位置。這個(gè)例子假設(shè)了理想的車道探測(cè)。
先進(jìn)的MPC控制器增加了對(duì)環(huán)境中其他車輛更激進(jìn)的操縱做出反應(yīng)的能力。與使用具有恒定增益的PID設(shè)計(jì)的經(jīng)典控制器相比,MPC控制器在保持嚴(yán)格的安全距離約束的同時(shí)調(diào)節(jié)被控車輛的速度,控制體驗(yàn)上更平順,(小編注MPC目前還沒有聽說哪家用在了量產(chǎn)車上)。因此,當(dāng)環(huán)境快速變化時(shí),控制器可以采用類似于人類駕駛員的方式來實(shí)施更積極的機(jī)動(dòng)。

43.2 測(cè)試臺(tái)模型和仿真結(jié)果概述

要打開Simulink主模型,請(qǐng)使用以下命令。

open_system('ACCTestBenchExample')
該模型主要包含兩個(gè)子系統(tǒng)。
1 ACC with Sensor Fusion,它對(duì)傳感器融合進(jìn)行建模,控制車輛的縱向加速度。該組件允許選擇經(jīng)典或模型預(yù)測(cè)控制版本的設(shè)計(jì)。
2 車輛與環(huán)境子系統(tǒng),它對(duì)被控車輛的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模,并對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模。毫米波雷達(dá)和視覺傳感器的仿真為控制子系統(tǒng)提供融合數(shù)據(jù)。
要在運(yùn)行模型之前運(yùn)行相關(guān)的初始化腳本,在Simulink模型中,單擊 "運(yùn)行設(shè)置腳本",或者在命令提示符下,鍵入以下內(nèi)容:

helperACCSetUp
腳本加載Simulink模型所需的某些常量,如車輛和ACC設(shè)計(jì)參數(shù)。默認(rèn)的ACC是經(jīng)典控制器。腳本還創(chuàng)建了定義控制系統(tǒng)參考模型的輸入和輸出所需的總線。這些總線必須在模型編譯前在工作區(qū)中定義。當(dāng)模型編譯時(shí),額外的Simulink總線會(huì)由各自的塊自動(dòng)生成。
要繪制仿真結(jié)果并描繪被控車輛的周圍環(huán)境,包括被跟蹤的對(duì)象,可以利用Bird's-Eye Scope觀測(cè)。Bird's-Eye Scope是一個(gè)模型級(jí)的可視化工具,它可以用來從Simulink工具條中打開。在 "仿真 "選項(xiàng)卡上,在"回顧結(jié)果 "下,單擊鳥眼范圍。打開范圍后,點(diǎn)擊查找信號(hào),設(shè)置信號(hào)。下面的命令運(yùn)行仿真到15秒,得到中間的仿真畫面,再一直運(yùn)行下去。
到仿真結(jié)束收集結(jié)果。









sim('ACCTestBenchExample','StopTime','15') %Simulate 15seconds sim('ACCTestBenchExample') %Simulate to end of scenarioans= Simulink.SimulationOutput:logsout: [1x1Simulink.SimulationData.Dataset] tout: [151x1 double]SimulationMetadata: [1x1Simulink.SimulationMetadata] ErrorMessage: [0x0 char]

鳥眼范圍顯示了傳感器融合的結(jié)果。它顯示了毫米波雷達(dá)和視覺傳感器如何探測(cè)其傳感器覆蓋區(qū)域內(nèi)的車輛。它還顯示了由多對(duì)象跟蹤器塊保持的目標(biāo)跟蹤信息。黃色的跟蹤顯示的是最重要的物體(MIO):被控車輛前方最近的跟蹤,在其車道上。我們看到,在場(chǎng)景開始時(shí),最重要的對(duì)象是被控車輛前方的快速行駛的汽車。當(dāng)過往的汽車離慢速行駛的汽車越來越近時(shí),它越過了左側(cè)車道,傳感器融合體系識(shí)別出它是MIO。這輛車離被控車輛更近,速度比它慢很多。ACC必須控制被控車輛減速。
在下面的經(jīng)典ACC系統(tǒng)的成果中:
- 上圖顯示的是小汽車的速度。
- 中間圖顯示了被控車輛與領(lǐng)先車輛之間的相對(duì)距離。
- 下圖為被控車輛加速度。
在這個(gè)例子中,來自跟蹤和傳感器融合系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)被用于ACC設(shè)計(jì),沒有進(jìn)行后處理。可以預(yù)期看到一些 "尖峰"(中間圖),這是由于傳感器模型的不確定性,特別是當(dāng)另一輛車切入或離開被控車輛車道時(shí)。
要查看仿真結(jié)果,請(qǐng)使用以下命令:

helperPlotACCResults(logsout,default_spacing,time_gap)
- 在前11秒,領(lǐng)先車遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于被控車輛(中圖)。被控車輛加速并達(dá)到駕駛員設(shè)定的速度V_set(上圖)。
- 11秒至20秒,另一輛車成為領(lǐng)先車,當(dāng)該車切入被控車輛車道時(shí)(中圖)。當(dāng)領(lǐng)頭車與被控車輛之間的距離較大時(shí)(11-15秒),被控車輛仍以駕駛員設(shè)定的速度行駛。當(dāng)距離變小時(shí)(15-20秒),被控車輛會(huì)減速以保持與領(lǐng)先車的安全距離(上圖)。
- 20~34秒,前車移動(dòng)到另一條車道,新的領(lǐng)頭車出現(xiàn)(中圖)。由于領(lǐng)先車和被控車輛之間的距離很大,被控車輛在27秒時(shí)加速,直到達(dá)到駕駛員設(shè)定的速度。然后,被控車輛繼續(xù)以駕駛員設(shè)定的速度行駛(上圖)。
- 底部圖顯示,加速度在[-3,2]m/s^2范圍內(nèi)。平穩(wěn)的瞬態(tài)行為表明,駕駛員的舒適度是令人滿意的。
在基于MPC的ACC設(shè)計(jì)中,基本的優(yōu)化問題是通過跟蹤駕駛員設(shè)定的速度來制定的,但必須強(qiáng)制執(zhí)行與領(lǐng)先車的安全距離。MPC控制器設(shè)計(jì)在自適應(yīng)巡航控制器一節(jié)中進(jìn)行了描述。要運(yùn)行帶有MPC設(shè)計(jì)的模型,首先激活MPC變體,然后運(yùn)行以下命令。這一步需要使用Model Predictive Control Toolbox軟件。可以使用以下代碼檢查該許可證的存在。如果不存在代碼,則描繪了類似結(jié)果的樣本。






































hasMPCLicense =license('checkout','MPC_Toolbox');if hasMPCLicensecontroller_type= 2;sim('ACCTestBenchExample','StopTime','15') %Simulate 15seconds sim('ACCTestBenchExample') %Simulate to end of scenarioelseload data_mpcend
-->Convertingmodel to discrete time.-->Assumingoutput disturbance added to measured output channel #2 is integrated white noise.Assumingno disturbance added to measured output channel #1.-->The"Model.Noise" property of the "mpc" object is empty. Assumingwhite noise on each measure ans =Simulink.SimulationOutput:logsout: [1x1 Simulink.SimulationData.Dataset] tout: [151x1double]
SimulationMetadata: [1x1Simulink.SimulationMetadata]ErrorMessage: [0x0 char]
-->Convertingmodel to discrete time.-->Assumingoutput disturbance added to measured output channel #2 is integrated white noise.Assumingno disturbance added to measured output channel #1.-->The"Model.Noise" property of the "mpc" object is empty.Assuming white noise on each measure

在基于MPC的ACC的仿真結(jié)果中,與經(jīng)典ACC設(shè)計(jì)類似,實(shí)現(xiàn)了速度和間距控制的目標(biāo)。與經(jīng)典ACC設(shè)計(jì)相比,基于MPC的ACC采用全油門或制動(dòng)進(jìn)行加速或減速,因此更加激進(jìn)。這種行為是由于對(duì)相對(duì)距離的明確約束。當(dāng)?shù)缆飞习l(fā)生突然變化時(shí),例如當(dāng)領(lǐng)先車變?yōu)槁嚂r(shí),這種激進(jìn)行為可能是首選。為了使控制器的控制效果更加平順,打開自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)塊的掩碼,并降低控制器行為參數(shù)的值。如前所述,中間圖中的尖峰是由于傳感器模型的不確定性造成的。
要查看基于MPC的ACC的仿真結(jié)果,請(qǐng)使用以下命令。

helperPlotACCResults(logsout,default_spacing,time_gap)

下面將詳細(xì)介紹試驗(yàn)臺(tái)模型中各子系統(tǒng)的功能。帶傳感器融合的自適應(yīng)巡航控制器子系統(tǒng)包含兩個(gè)主要組成部分:
1 跟蹤和傳感器融合子系統(tǒng)
2 自適應(yīng)巡航控制器子系統(tǒng)

open_system('ACCTestBenchExample/ACC with Sensor Fusion')

43.3 跟蹤和傳感器融合

跟蹤和傳感器融合子系統(tǒng)處理來自車輛和環(huán)境子系統(tǒng)的視覺和雷達(dá)探測(cè),并生成被控車輛周圍環(huán)境的綜合情況圖。同時(shí),它還能向ACC提供被控車輛前方車道上最近的車的估計(jì)。


open_system('ACCWithSensorFusionMdlRef/Tracking and Sensor Fusion')

跟蹤和傳感器融合子系統(tǒng)的主要塊是多對(duì)象跟蹤器塊,其輸入是所有傳感器探測(cè)的組合列表和預(yù)測(cè)時(shí)間。多對(duì)象跟蹤器塊的輸出是確認(rèn)的跟蹤列表。

探測(cè)融合模塊將視覺和毫米波雷達(dá)探測(cè)信息融合起來。預(yù)測(cè)時(shí)間由車輛與環(huán)境子系統(tǒng)中的時(shí)鐘來驅(qū)動(dòng)。

探測(cè)聚類塊對(duì)多個(gè)毫米波雷達(dá)探測(cè)進(jìn)行聚類,因?yàn)楦櫰飨M總€(gè)物體每個(gè)傳感器最多探測(cè)一個(gè)目標(biāo)。

findLeadCar MATLAB函數(shù)塊利用確認(rèn)的跟蹤列表和道路的曲率,在同一車道上找到離被控車輛最近并在其前方的哪輛車。這輛車稱為領(lǐng)先車,當(dāng)車輛駛?cè)牒婉偝霰豢剀囕v前方的車道時(shí),可能會(huì)發(fā)生變化。該功能提供了領(lǐng)先車相對(duì)于被控車輛的位置和速度,以及最重要物體(MIO)跟蹤的索引。

43.4 自適應(yīng)巡航控制器

自適應(yīng)巡航控制器有兩種變體:一種是經(jīng)典設(shè)計(jì)(默認(rèn)),一種是基于MPC的設(shè)計(jì)。對(duì)于這兩種設(shè)計(jì),均采用以下設(shè)計(jì)原則:配備ACC的車輛(被控車輛)使用傳感器融合來估計(jì)與前車的相對(duì)距離和相對(duì)速度。ACC使被控車輛以駕駛員設(shè)定的速度行駛,或與領(lǐng)先車保持安全距離。領(lǐng)先車與被控車輛之間的安全距離定義為:

其中默認(rèn)間距,和時(shí)隙為設(shè)計(jì)參數(shù),為被控車輛的縱向速度。ACC根據(jù)以下輸入生成被控車輛的縱向加速度:

- 被控車車的縱向速度。

- 領(lǐng)頭車與被控車輛之間的相對(duì)距離(來自跟蹤與傳感器融合系統(tǒng))。

- 領(lǐng)頭車和被控車之間的相對(duì)速度(來自跟蹤和傳感器融合系統(tǒng))。

考慮到被控車輛的物理限制,縱向加速度被約束在[-3,2]范圍內(nèi)。

在經(jīng)典的ACC設(shè)計(jì)中,如果相對(duì)距離小于安全距離,那么首要目標(biāo)是減速并保持安全距離。如果相對(duì)距離大于安全距離,那么主要目標(biāo)是在保持安全距離的同時(shí)達(dá)到駕駛員設(shè)定的速度。

這些設(shè)計(jì)原則是通過Min和Switch塊來實(shí)現(xiàn)的。


open_system('ACCWithSensorFusionMdlRef/Adaptive Cruise Controller/ACC Classical')

在基于MPC的ACC設(shè)計(jì)中,基本的優(yōu)化問題是在約束條件下,通過跟蹤駕駛員設(shè)定的速度來制定的。該約束條件強(qiáng)制要求相對(duì)距離總是大于安全距離。

要配置自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)塊,請(qǐng)使用幫助者ACCSetUp文件中定義的參數(shù)。例如,ACC設(shè)計(jì)的線性模型 ,并從車輛動(dòng)力學(xué)中獲得。兩個(gè)Switch塊實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單的邏輯,以處理來自傳感器的大數(shù)(例如,當(dāng)傳感器沒有探測(cè)到MIO時(shí),它可能會(huì)返回Inf)。


open_system('ACCWithSensorFusionMdlRef/Adaptive Cruise Controller/ACC Model PredictiveControl')

43.5 車輛與環(huán)境

車輛與環(huán)境子系統(tǒng)由兩部分組成:

1 車輛動(dòng)力學(xué)和全球坐標(biāo)

2 執(zhí)行器和傳感器仿真

open_system('ACCTestBenchExample/Vehicle and Environment')

車輛動(dòng)力學(xué)子系統(tǒng)使用自動(dòng)駕駛工具箱中的自行車模型-力輸入塊對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)進(jìn)行建模。車輛動(dòng)力學(xué),輸入(縱向加速度)和前轉(zhuǎn)向角,用以下方法。

在狀態(tài)向量中,表示橫向速度,表示縱向速度,表示偏航角。車輛的參數(shù)在幫助程序ACCSetUp文件中提供。

車輛動(dòng)力學(xué)的輸出(如縱向速度和橫向速度)是基于車身固定坐標(biāo)的。為了得到車輛在運(yùn)動(dòng)過程中的跟蹤,車身固定坐標(biāo)通過以下關(guān)系轉(zhuǎn)換成全局坐標(biāo)。

偏航角和偏航角率也換算成度的單位。

駕駛員轉(zhuǎn)向模型的目標(biāo)是通過控制前部轉(zhuǎn)向角,使車輛保持在自己的車道上,并沿著彎曲的道路行駛。這個(gè)目標(biāo)是通過駕駛偏航角誤差和側(cè)向位移誤差為零來實(shí)現(xiàn)的(見下圖),其中

所需的偏航角率由Vx/R給出。

執(zhí)行器和傳感器仿真子系統(tǒng)生成跟蹤和傳感器融合所需的合成傳感器數(shù)據(jù)。在運(yùn)行此示例之前,使用駕駛場(chǎng)景設(shè)計(jì)器應(yīng)用程序創(chuàng)建一個(gè)具有彎曲道路和多個(gè)執(zhí)行器在道路上移動(dòng)的場(chǎng)景。然后將該場(chǎng)景中的道路和執(zhí)行器保存到場(chǎng)景文件ACCTestBenchScenario.mat中。要了解如何定義場(chǎng)景,請(qǐng)點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)此文,小編后續(xù)不斷更新。


open_system('ACCTestBenchExample/Vehicle and Environment/Actors and Sensor Simulation')

被控車輛的運(yùn)動(dòng)是由控制系統(tǒng)控制的,并不是從場(chǎng)景文件中讀取的。取而代之的是,被控車輛的姿態(tài)、速度、偏航角和偏航率被接收為來自車輛動(dòng)力學(xué)塊的輸入,并使用packEgo MATLAB函數(shù)塊打包成一個(gè)單一的執(zhí)行器姿態(tài)結(jié)構(gòu)。

Scenario Reader 塊從場(chǎng)景文件 ACCTestBenchScenario.mat 讀取交通參與者姿勢(shì)數(shù)據(jù)。該塊將場(chǎng)景的世界坐標(biāo)中的執(zhí)行器姿勢(shì)轉(zhuǎn)換為被控車輛坐標(biāo)。被上傳到由塊生成的總線上。   在這個(gè)例子中,使用了視覺探測(cè)生成塊和毫米波雷達(dá)探測(cè)生成塊。

這兩個(gè)傳感器都是遠(yuǎn)距離和前向的,并提供了對(duì)被控車輛前部的良好覆蓋范圍,這是ACC的需要。傳感器使用被控車輛坐標(biāo)中的交通參與者姿勢(shì)來生成被控車輛前方的車輛探測(cè)列表。最后,以一個(gè)時(shí)鐘塊為例,說明車輛將有一個(gè)集中的時(shí)間源。時(shí)間由多對(duì)象跟蹤器塊使用。

43.6 場(chǎng)景創(chuàng)建

駕駛場(chǎng)景設(shè)計(jì)器應(yīng)用允許定義道路和在道路上移動(dòng)的車輛。在本例中, 定義了兩條曲率不變的平行道路。要定義道路, 需要定義:道路中心、道路寬度和傾斜角度(如果需要)。道路中心是通過沿圓弧取樣點(diǎn)選擇的,跨度為60度的恒定曲率半徑的轉(zhuǎn)彎。

定義了場(chǎng)景中的所有車輛。為了定義車輛的運(yùn)動(dòng),通過一組航點(diǎn)和速度來定義它們的跟蹤。定義航點(diǎn)的快速方法是選擇前面定義的道路中心的一個(gè)子集,并在道路中心的左邊或右邊偏移,以控制車輛行駛的車道。

這個(gè)例子顯示了四輛汽車:一輛快速行駛的汽車在左側(cè)車道上,一輛緩慢行駛的汽車在右側(cè)車道上,一輛汽車在馬路對(duì)面駛來,一輛汽車從右側(cè)車道上開始行駛,但隨后移動(dòng)到左側(cè)車道上以超越緩慢行駛的汽車。

場(chǎng)景可以使用駕駛場(chǎng)景設(shè)計(jì)器應(yīng)用程序進(jìn)行修改,并重新保存到同一個(gè)場(chǎng)景文件ACCTestBenchScenario.mat中。當(dāng)仿真重新運(yùn)行時(shí),場(chǎng)景閱讀器塊會(huì)自動(dòng)拾取更改。如果要以編程方式構(gòu)建場(chǎng)景,可以使用助記場(chǎng)景授權(quán)功能(helperScenarioAuthoring)。

plotACCScenario


43.7 控制邏輯代碼生成

雖然整個(gè)模型不支持代碼生成,但 ACCWithSensorFusionMdlRef 模型被配置為支持使用 Embedded Coder 軟件生成 C 代碼。要檢查是否有訪問Embedded Coder的權(quán)限,請(qǐng)運(yùn)行。


hasEmbeddedCoderLicense = license('checkout','RTW_Embedded_Coder')

可以為模型生成一個(gè)C函數(shù),并通過運(yùn)行探索代碼生成報(bào)告。



if hasEmbeddedCoderLicense rtwbuild('ACCWithSensorFusionMdlRef')end

可以使用軟件在環(huán)(SIL)仿真來驗(yàn)證編譯后的C代碼的行為是否符合預(yù)期。要在SIL模式下仿真ACCWithSensorFusionMdlRef引用的模型,請(qǐng)使用。




if hasEmbeddedCoderLicenseset_param('ACCTestBenchExample/ACC with Sensor Fusion',... 'SimulationMode','Software-in-the-loop (SIL)')end

當(dāng) 運(yùn)行ACCTestBenchExample模型時(shí),將為ACCWithSensorFusionMdlRef模型生成、編譯和執(zhí)行代碼。這使能夠通過仿真來測(cè)試編譯代碼的行為。

43.8 結(jié)論

本例展示了如何在彎道上用傳感器融合實(shí)現(xiàn)一個(gè)集成的自適應(yīng)巡航控制器(ACC),在Simulink中使用自動(dòng)駕駛工具箱生成的合成數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,對(duì)其進(jìn)行組件化,并自動(dòng)生成代碼。



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