MATLAB与Simulink：打造自动驾驶新体验的关键工具与功能

MATLAB和Simulink是两种广泛应用于系统建模、仿真和控制的高级工具，在自动驾驶技术的发展中扮演了关键角色。本文着重介绍了MATLAB和Simulink在自动驾驶领域的最新特性和应用，特别关注于解决自动驾驶工程师面临的几个核心问题。 首先，创建虚拟驾驶场景是开发过程中的重要环节。利用MathWorks提供的DrivingScenarioDesigner工具，工程师可以直观地构建道路、车道线、车辆和行驶轨迹，设定车辆尺寸和雷达截面积(RCS)，以及生成传感器的目标信号。此外，该工具还支持OpenDRIVE格式的路网导入，以便快速搭建真实世界的仿真环境。 其次，Simulink作为核心仿真平台，提供了如TestOpen-LoopADASAlgorithm和LaneFollowingControlwithSensorFusion等功能。TestOpen-LoopADASAlgorithm允许用户编辑驾驶场景并在Simulink中实时运行，通过添加各种传感器模型，如摄像头、雷达或激光雷达，进行传感器数据的处理和输出可视化。而LaneFollowingControlwithSensorFusion则更进一步，不仅实现了车道保持和间距管理的模型预测控制，还支持传感器融合技术，这有助于提高决策的精确性和可靠性。 设计阶段，Simulink的强大之处在于其能够将仿真模型无缝集成到实际硬件环境中，通过EmbeddedCoder将设计转换为C/C++代码，实现软硬件结合的软件在环(SIL)测试，确保算法的性能和系统的安全性。 最后，早期版本的Simulink模型和第三方工具如ROS (Robot Operating System)、CAN (Controller Area Network)、AUTOSAR (Automotive Open System Architecture)等也被广泛采用，以支持不同层面的通信和标准化接口，促进了自动驾驶系统中不同模块的协作和互操作性。 MATLAB和Simulink通过提供图形化工具、强大的仿真能力以及与多种专业算法和标准平台的兼容性，为自动驾驶工程师创造了一个高效、灵活且可信的开发平台，助力他们在不断变化的自动驾驶技术领域推进创新。