MATLAB-Simulink打造智能代客泊车算法：加速上市与功能优化

本文档介绍了如何使用MATLAB和Simulink设计一个代客自动泊车算法，以满足自动驾驶汽车行业的特定需求。作者强调了该方法对于缩短产品上市时间、应对团队资源限制以及处理复杂环境和法规挑战的重要性。 1. **MATLAB和Simulink的应用**： MATLAB被用于算法的初步设计和验证，利用其内置的高级数学和可视化工具。例如，文档中提到的ACC示例模型展示了MATLAB在辅助驾驶控制领域的应用。 2. **简化场景与模块化设计**： 为了适应复杂的出租车行驶环境，设计者选择在退役小区进行测试，设置清晰的标志和限速规则。算法采用模块化结构，将感知（如视觉传感器数据处理）、规划（如RRT路径规划算法）和控制（如MPC控制器）作为独立的ROS（Robot Operating System）节点，通过ROS工具箱连接成整体。 3. **车辆建模与控制设计**： 基于物理模型，文档中提到在Simulink中建立了出租车的运动学模型，作为MPC控制器的目标系统。设计者还调整了MPC参数，结合Stateflow逻辑策略模型处理边界条件和场景切换。 4. **实时数据处理与仿真**： 在MATLAB中进行了闭环仿真，以评估系统的性能。同时，通过ROS大量传输数据，如10+GB，以便在MATLAB中进行深入分析。在测试过程中，C++代码被生成并移植到实车上，这显示了从软件到硬件的桥梁作用。 5. **迭代优化与测试**： 面对实车测试中反馈的乘车体验不佳，通过模型调整和优化MPC控制器，工程师们在短时间内（如3天）实现了控制系统的快速迭代。虚拟测试则包括制动性能测试和模拟随机行为的其他车辆，以检验控制器的稳定性和响应能力。 6. **成果与效率**： 项目团队在2个月内实现了加速和刹车控制功能的自动化，3个工程师通过高效的协作，仅用2个月时间就完成了控制系统的设计。此外，他们还成功进行了停车场自动泊车功能的开发，整合了路径规划、横向和纵向车辆控制，利用RRT算法进行路径规划，并考虑了动力学建模。 总结来说，这篇文档详细展示了使用MATLAB和Simulink设计代客自动泊车算法的过程，包括从概念验证、模块构建、到实际测试的各个环节，强调了软件和硬件结合的重要性，以及在面对各种挑战时的解决方案和优化策略。