今天要給大家分享的是如何在 3D 環(huán)境中仿真自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

在本文中，我們將演示一種在封閉環(huán)路中自動(dòng)駕駛汽車(chē)的方法。我們的任務(wù)是在未知的環(huán)境中駕駛汽車(chē)，避免與錐桶碰撞，確保完成必要的圈數(shù)。

場(chǎng)景創(chuàng)建

第一步是創(chuàng)建一個(gè)由車(chē)輛，賽道和錐桶組成的3D仿真環(huán)境。Vehicle Dynamics Blockset工具箱帶有預(yù)建的 3D 場(chǎng)景，以仿真和可視化Simulink中建模的車(chē)輛。這些 3D 場(chǎng)景是使用 Epic Games 的虛幻引擎可視化的。

由于當(dāng)前問(wèn)題需要自定義場(chǎng)景，因此我們使用了虛幻編輯器和用于虛幻4引擎工程的 Vehicle Dynamics Blockset 支持包來(lái)構(gòu)建場(chǎng)景。

要了解如何自定義場(chǎng)景（圖2），請(qǐng)按照文檔中說(shuō)明的步驟進(jìn)行操作。當(dāng)然，您也可以使用 RoadRunner 設(shè)計(jì) 3D 場(chǎng)景以進(jìn)行自動(dòng)駕駛的仿真。

圖1 虛幻編輯器中的自定義場(chǎng)景

圖2 創(chuàng)建自定義場(chǎng)景的步驟

第一圈：環(huán)境建圖

圖3 用于環(huán)境建圖的 Simulink 模型

下一個(gè)任務(wù)是環(huán)境建圖。如上一節(jié)所述，無(wú)人駕駛車(chē)輛處于未知環(huán)境中，該環(huán)境由放置在賽道兩側(cè)的錐桶組成。為了檢測(cè)錐桶并為第一圈生成參考路徑，我們建立了 Simulink 模型，如圖3所示。圖4顯示了該模型在第一圈中執(zhí)行的步驟：

圖4 環(huán)境建圖的框圖表達(dá)

●   激光雷達(dá)安裝：激光雷達(dá)的目的是測(cè)量車(chē)輛到錐桶的距離。在 3D 仿真環(huán)境中，Simulation 3D Lidar模塊提供了激光雷達(dá)傳感器。使用 Epic Games 的虛幻引擎渲染環(huán)境， 該模塊返回具有指定視場(chǎng)和角分辨率的點(diǎn)云。

●   錐桶檢測(cè)（圖6）：錐桶檢測(cè)算法的目標(biāo)是對(duì)屬于一個(gè)錐桶的所有點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，并確定錐桶的位置。這是通過(guò)計(jì)算點(diǎn)云中相鄰點(diǎn)之間的距離來(lái)完成的。屬于同一個(gè)錐桶的點(diǎn)彼此靠近，而錐桶彼此相距相對(duì)較遠(yuǎn)。聚類(lèi)后，錐桶的中點(diǎn)是錐桶中所有點(diǎn)的位置的平均值。

圖5 激光雷達(dá)處理和控制

圖6 顯示在點(diǎn)云中檢測(cè)到的錐桶

●   駕駛控制：駕駛控制器算法基于理解錐桶在激光雷達(dá)點(diǎn)云中的位置。該算法有兩個(gè)目標(biāo)：

o   確定車(chē)輛前方的兩個(gè)最重要的錐桶

o   避免撞到任何錐桶

這是通過(guò)找到兩個(gè)最接近的錐桶并計(jì)算兩個(gè)錐桶的中點(diǎn)來(lái)完成的。該算法生成加速，轉(zhuǎn)向指令通往該中點(diǎn)。該算法還將車(chē)輛的最大速度限制為一個(gè)預(yù)設(shè)值。

●   車(chē)輛動(dòng)力學(xué)（圖7）：車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型由車(chē)身，簡(jiǎn)化的動(dòng)力總成，傳動(dòng)系統(tǒng)，縱向車(chē)輪和轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)學(xué)組成。該模型的目的是根據(jù)轉(zhuǎn)向，加速和減速命令來(lái)計(jì)算車(chē)輛的位置和方向。Simulation 3D Vehicle with Ground Following和 Simulation 3D Scene Configuration用于在虛幻引擎中設(shè)置 3D 仿真環(huán)境。

圖7 車(chē)輛模型

●   輸出：運(yùn)行仿真后，激光雷達(dá)成功檢測(cè)到錐桶。此外，車(chē)輛繪制環(huán)境圖并生成參考軌跡。車(chē)輛以最大 8m/s 的速度緩慢行駛。

第二圈：跟隨參考軌跡

在第二圈中，車(chē)輛跟隨從第一圈仿真中獲得的參考路徑。圖8 顯示了 Simulink 模型。與上一個(gè)模型相比，在此模型中，我們刪除了激光雷達(dá)模塊，并增加了縱向和橫向控制器。

圖8 用于跟隨參考軌跡的 Simulink 模型

現(xiàn)在，這是一個(gè)經(jīng)典的閉環(huán)控制系統(tǒng)問(wèn)題，控制器的任務(wù)是輸出所需的轉(zhuǎn)向命令，加速命令和減速命令，以更高的速度跟隨參考路徑。

圖9 第二圈的閉環(huán)控制框圖

●   橫向控制器：Pure pursuit 控制器用于車(chē)輛的橫向控制。為了在 Simulink 中實(shí)現(xiàn)控制器，我們使用了 Pure Pursuit 模塊來(lái)瞄準(zhǔn)目標(biāo)方向。此外，使用車(chē)輪轉(zhuǎn)角公式將目標(biāo)方向轉(zhuǎn)換為所需的轉(zhuǎn)向角。要了解有關(guān)使用 Pure pursuit 控制器的車(chē)輛路徑跟隨的更多信息，。

圖10 Pure pursuit 控制器

●   縱向駕駛員模塊用于調(diào)節(jié)車(chē)輛的速度。具體來(lái)說(shuō)，它是一個(gè) PI 控制器，可為參考速度生成執(zhí)行信號(hào)。

圖11 縱向駕駛員

請(qǐng)注意，目前，我們通過(guò)使用查表來(lái)定義不同區(qū)域的速度，從而簡(jiǎn)化了速度曲線的創(chuàng)建過(guò)程。但是，更推薦使用 Velocity Profiler來(lái)自動(dòng)化速度曲線生成過(guò)程。

●   結(jié)果：圖12 顯示了仿真軌跡和參考軌跡的比較。從結(jié)果可以明顯看出，橫向控制器成功跟隨了參考路徑。除了橫向控制外，縱向駕駛員還可以調(diào)節(jié)所需的速度。

圖12 第二圈獲得的車(chē)輛軌跡

總結(jié)

這篇文章展示了 MathWorks 工具如何在存在障礙物的情況下用于在封閉賽道上自主駕駛車(chē)輛。

隨著汽車(chē)行業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展，各種學(xué)生競(jìng)賽中也開(kāi)始引入了無(wú)人駕駛類(lèi)別，中國(guó)大學(xué)生方程式無(wú)人車(chē)（FSAC）競(jìng)賽就是其中之一。該類(lèi)比賽的目的是讓同學(xué)們利用不同學(xué)科知識(shí)設(shè)計(jì)和制造可以自動(dòng)行駛的汽車(chē)。使用 MATLAB 和 Simulink，您可以設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能，包括傳感，路徑規(guī)劃，傳感器融合和控制系統(tǒng)。