В этой модели показано, как протестировать алгоритм ADAS с замкнутым контуром (усовершенствованная система помощи водителю) в Simulink ®. В алгоритме ADAS с замкнутым контуром эго-транспортное средство управляется изменениями в среде сценариев по мере продвижения моделирования.
Для тестирования сценария используется сценарий вождения, сохраненный в приложении «Конструктор сценариев вождения». В этой модели выполняется чтение сценария с использованием блока «Считыватель сценариев», а затем визуальная проверка функционирования алгоритма, системы автономного экстренного торможения (AEB), на Bird 's-Eye Scope.
В этом примере используется сценарий вождения, основанный на одном из предварительно разработанных сценариев протокола тестирования Euro NCAP, доступ к которому можно получить через приложение Конструктор сценариев вождения. Для получения более подробной информации об этих сценариях см. раздел Сценарии вождения Euro NCAP в Конструкторе сценариев вождения.
Откройте файл сценария в приложении.
drivingScenarioDesigner('AEB_PedestrianChild_Nearside_50width_overrun.mat')
Щелкните Выполнить (Run), чтобы смоделировать сценарий. При таком сценарии эго-транспортное средство сталкивается с ребенком-пешеходом, который переходит улицу.
В модели, используемой в этом примере, используется алгоритм слияния датчиков AEB для обнаружения ребенка пешехода и проверки того, вовремя ли тормозит эго-транспортное средство, чтобы избежать столкновения.
В модели реализован алгоритм AEB, описанный в примере автономного экстренного торможения с синтезом датчиков. Откройте модель.
open_system('AEBTestBenchExample')
Блок чтения сценариев считывает неэгоистические объекты и дороги из указанного файла сценария и выводит неэгоистичные объекты. Эго-транспортное средство проходит в блок через входной порт.
Блок «Считыватель сценариев» находится в подсистеме «Среда транспортного средства > Акторы и моделирование датчиков». Откройте эту подсистему.
open_system('AEBTestBenchExample/Vehicle and Environment/Actors and Sensor Simulation')
В блоке чтения сценариев параметр имени файла конструктора сценариев определяет имя файла сценариев. Можно указать файл сценария, который находится в пути поиска MATLAB, например, файл сценария, используемый в этом примере, или полный путь к файлу сценария. Кроме того, можно указать drivingScenarioFrom workspace а затем установка имени переменной MATLAB или рабочей области модели в качестве имени допустимого drivingScenario переменная рабочей области объекта. В моделировании с замкнутым контуром с указанием drivingScenario объект полезен, поскольку позволяет более точно управлять заданием начального положения эго-транспортного средства в модели.
Блок чтения сценариев выводит позы субъектов, не являющихся эго, в сценарии. Эти позы передаются датчикам зрения и радара, по обнаружениям которых определяют поведение контроллера АЕБ.
Позы актера выводятся в координатах транспортного средства, где:
Ось X указывает вперед от эго-транспортного средства.
Ось Y указывает влево от эго-транспортного средства.
Начало координат расположено в центре задней оси эго-транспортного средства.
Хотя этот сценарий включает предопределенное средство ego, блок чтения сценариев настроен на игнорирование этого определения средства ego. Вместо этого эго-транспортное средство определяется в модели и указывается как вход в блок чтения сценариев (параметр Источник эго-транспортного средства имеет значение Input port). По мере продвижения моделирования алгоритм AEB определяет позу и траекторию эго-транспортного средства. При разработке алгоритма с разомкнутым контуром, в котором эго-транспортное средство предварительно определено в сценарии вождения, задайте для параметра Источник эго-транспортного средства значение Scenario. Пример см. в разделе Тестирование алгоритма ADAS с разомкнутым контуром с использованием сценария управления.
Чтобы визуализировать сценарий, используйте область «Птичий глаз». На панели инструментов Simulink в разделе «Результаты проверки» выберите «Область действия птичьего глаза». Затем в области щелкните Найти сигналы (Find Signals) и запустите моделирование. С помощью алгоритма AEB транспортное средство ego вовремя тормозит, чтобы избежать столкновения.
