MATLAB自动驾驶功能介绍

Matlab技术在无人驾驶中的应用案例

无人驾驶技术是当今科技领域中备受关注的热门话题。随着人工智能和机器学

习的发展，无人驾驶汽车逐渐成为现实。Matlab作为一款强大的科学计算软件，

被广泛应用于无人驾驶的研发和实践。本文将通过几个具体的应用案例，探讨Matlab技术在无人驾驶中的作用和应用。

1. 自动驾驶算法

自动驾驶算法是实现无人驾驶的核心。Matlab提供了丰富的算法库和工具箱，

可以帮助开发人员快速设计和实现各种自动驾驶算法。例如，使用Matlab可以轻

松地开发用于对象检测和跟踪的视觉算法。利用图像处理和计算机视觉技术，可以实现车辆、行人和交通标志等目标的实时识别和追踪。同时，Matlab还提供了强

大的机器学习工具箱，可以用于训练和优化深度学习模型，从而提高目标识别和行为决策的准确性。

2. 感知与定位系统

无人驾驶需要准确的感知和定位系统来获取周围环境的信息。Matlab提供了用

于传感器数据融合和定位估计的算法和工具。例如，可以使用Matlab进行雷达和

摄像头数据的融合，通过多传感器数据的融合来提高环境感知的可靠性。此外，Matlab还可以集成GPS或激光雷达数据，并利用滤波算法实现车辆的高精度定位。这些功能使得无人驾驶车辆能够准确地感知周围环境和自身位置，进而做出正确的驾驶决策。

3. 控制系统设计

控制系统是无人驾驶的关键组成部分。Matlab提供了强大的控制系统设计工具，可以帮助开发人员设计和优化无人驾驶车辆的控制系统。例如，可以使用Matlab

进行车辆动力学建模和分析，进而设计车辆的横向和纵向控制器。同时，利用Matlab的优化算法，还可以优化控制器的参数，以实现更好的控制性能。此外，

Matlab技术无人驾驶系统设计与仿真

无人驾驶技术在当今的科技领域中扮演着重要的角色。其中，Matlab作为一种

强大的数学软件工具，被广泛应用于无人驾驶系统的设计与仿真。本文将以

Matlab技术为基础，探讨无人驾驶系统的设计与仿真过程。

首先，无人驾驶系统的设计需要考虑到多个方面的因素。例如，传感器系统的

选择、车辆控制算法的设计以及环境感知等。为了方便系统设计与仿真，Matlab

提供了丰富的工具箱和函数库。其中，Simulink是一个强大的仿真环境，可以方便

地建立系统模型并进行系统仿真。

在无人驾驶系统中，传感器起着至关重要的作用。它们可以感知车辆周围的环

境信息，并将其传输给控制系统。通过Matlab提供的图像处理工具箱，可以对传

感器获取的图像进行处理和分析。例如，可以通过计算机视觉算法进行目标检测和跟踪，从而实现对前方障碍物的感知。

此外，车辆的控制算法也是无人驾驶系统设计中的关键因素之一。Matlab提供

了丰富的数学和控制工具箱，可以方便地设计和实现各种控制算法。例如，经典的PID控制器可以用于车辆的速度和方向控制。另外，还可以利用模糊控制、遗传算

法等现代控制方法进行更加复杂和智能化的控制。

在无人驾驶系统设计的过程中，仿真是必不可少的一步。通过仿真可以验证设

计的有效性，并优化系统的性能。Matlab的Simulink工具提供了非常方便的仿真

环境。可以建立车辆的动力学模型，并进行各种场景的仿真测试。例如，可以模拟不同的驾驶场景，包括直行、转弯、躲避障碍物等，以验证系统的鲁棒性和安全性。

MATLAB在智能交通与智能车辆中的应用案例与车辆轨迹跟踪技术解析

应用案例：MATLAB在智能交通与智能车辆中的应用

智能交通与智能车辆是当今科技发展的热门领域。随着科技的不断进步，人们

对于交通安全和交通效率的要求越来越高。而MATLAB作为一款强大的数学软件

工具，在智能交通和智能车辆中发挥着重要作用。本文将结合实际案例和技术解析，介绍MATLAB在智能交通与智能车辆中的应用。

一、无人驾驶技术的发展与MATLAB应用

无人驾驶技术是智能交通和智能车辆中的重要领域之一。它利用传感器和算法

等技术，使车辆在道路上行驶并进行各种复杂判断。而MATLAB作为一种强大的

数学计算软件，为无人驾驶技术提供了很大的便利。

1.1 无人驾驶仿真

MATLAB在无人驾驶仿真中扮演着重要角色。开发者可以利用MATLAB进行

道路场景的建模和仿真，为无人驾驶车辆提供测试环境。此外，MATLAB还提供

了丰富的算法库，如图像处理、计算机视觉等，可以进行车辆感知和决策仿真。

以斑马智行为例，该公司使用MATLAB进行无人驾驶仿真，利用算法模拟真

实场景，通过对车辆行为和路况的优化，提高了车辆的安全性和智能化水平。

1.2 控制系统设计

无人驾驶车辆的控制系统是其最核心的部分之一。而MATLAB提供了强大的

控制系统设计功能，可以方便地进行控制算法设计和优化。

通过MATLAB的控制系统工具箱，开发者可以进行车辆运动控制、路径规划以及环境感知等任务。例如，利用MATLAB的模型预测控制（MPC）算法，可以实现车辆在复杂环境中的动态路径规划和实时控制。

使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计

使用Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设

计

随着科技的发展和人们对便捷出行的需求不断增加，车辆控制和自动驾驶系统

成为了一个备受关注和研究的领域。Matlab作为一款强大的数学建模和仿真软件，可以为车辆控制和自动驾驶系统的设计提供极大的帮助。本文将就如何使用

Matlab进行车辆控制和自动驾驶系统设计进行探讨。

首先，车辆控制是车辆驶向目标位置或按照预定运动轨迹运动的过程。在车辆

控制中，总体来说有两种主要方式：基于物理模型的控制和基于试验数据的控制。基于物理模型的控制是通过对车辆的物理特性进行建模，并结合相应的控制算法来实现车辆的控制。而基于试验数据的控制，则是通过对车辆运动数据进行统计与分析，建立数据模型，进而进行车辆的控制。

在Matlab中，可以使用Simulink工具箱提供的车辆动力学模型进行车辆控制。车辆动力学模型是一种实现车辆运动轨迹控制的常用方法。通过将车辆的运动特性转化为数学模型，在Matlab中进行仿真，可以更加直观地预测车辆的运动行为，

并进行相应的控制设计。例如，可以通过建立车辆的悬挂系统、转向系统、制动系统等子系统模型，对车辆在不同工况下的运动特性进行建模和仿真分析。

同时，Matlab还提供了用于控制设计的工具箱，如Control System Toolbox、Robust Control Toolbox等，这些工具箱包含了丰富的控制算法和方法，能够帮助用户进行车辆控制的设计和优化。用户可以根据车辆系统的特点和需求，选择适合的控制算法，并进行参数调整和模拟验证。

而对于自动驾驶系统设计来说，Matlab同样发挥着重要的作用。自动驾驶系统

MATLAB和Simulink用于开发自动驾驶的新特性

Lane Following Control with Sensor Fusion
▪ 将场景集成到Simulink ▪ 设计横向（车道保持）与纵向
（间距管理）模型预测控制器 ▪ 设计传感器融合 ▪ 生成C/C++代码 ▪ 软件在环 (SIL) 测试
Model Predictive Control ToolboxTM Automated Driving ToolboxTM Embedded Coder®
Automated Driving ToolboxTM
Lane-Following Control with Monocular Camera Perception
Model Predictive Control ToolboxTM Automated Driving ToolboxTM Vehicle Dynamics BlocksetTM
9
控制算法的自动化测试
Testing a Lane Following Controller with Simulink Test
▪ 指定测试需求与被测模型 ▪ 指定测试通过判据 ▪ 测试结果绘图与报告生成 ▪ 自动化整个测试过程
Simulink TestTM Automated Driving ToolboxTM Model Predictive Control ToolboxTM
Test Open-Loop ADAS Algorithm Using Driving Scenario

使用Matlab进行自动车辆识别与车辆跟踪的实践指南

使用Matlab进行自动车辆识别与车辆跟踪的

实践指南

引言：

随着车辆数量的不断增加，车辆识别和跟踪技术的需求也越来越高。在交通监控、无人驾驶、智能交通等领域，车辆识别和跟踪技术发挥着重要的作用。本文将介绍如何使用Matlab进行自动车辆识别与车辆跟踪，帮助读者了解并掌握相关的

实践技巧。

一、车辆识别基础

1. 图像预处理

车辆识别首先需要对图像进行预处理，以提高识别的准确性。常见的图像预处

理技术包括图像去噪、亮度调整、直方图均衡化等。通过这些预处理技术，可以减少图像中的噪声、增加图像的对比度，使得车辆的特征更加鲜明。

2. 特征提取

特征提取是车辆识别的关键步骤，它可以将图像中的车辆与其他物体进行区分。在Matlab中，可以使用各种特征提取算法，如Haar特征、HOG特征、SURF特征等。这些算法能够提取出图像中的纹理、形状等特征，进而用于车辆的分类和识别。

3. 分类器设计

分类器是车辆识别中的核心组成部分，用于将图像中的车辆与非车辆进行分类。Matlab提供了许多经典的机器学习算法，如SVM、KNN、决策树等。通过使用这

些算法，可以训练一个针对车辆识别任务的分类器模型，使其能够准确地识别出图像中的车辆。

二、车辆跟踪实践

1. 目标检测

车辆跟踪首先需要进行目标检测，即在连续的图像帧中找到车辆所在的位置。

目标检测算法有很多种，如基于边缘检测的算法、基于机器学习的算法等。在Matlab中，可以使用诸如Viola-Jones算法、YOLO算法等目标检测算法，实现车

辆的准确检测。

2. 运动估计

车辆跟踪的第二个步骤是运动估计，它可以跟踪车辆在连续图像中的运动轨迹。在Matlab中，可以使用基于光流的方法、基于粒子滤波的方法等来进行运动估计。这些方法能够在不同的图像帧之间找到车辆的相对运动情况，进而实现车辆的跟踪。

matlab 车辆换道五次多项式轨迹 pid控制

一、概述

随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，对于车辆换道控制算法的研究越来越受到关注。在自动驾驶系统中，车辆换道是一个重要的功能，能够有效地提高交通效率和安全性。在车辆换道控制中，多项式轨迹和PID控制技术被广泛应用。

二、车辆换道多项式轨迹生成

1. 多项式轨迹生成原理

多项式轨迹生成是指根据给定的起始点、终止点和一系列约束条件，生成一条平滑的轨迹曲线，用于指导车辆进行换道操作。常用的多项式轨迹包括二次多项式、三次多项式和五次多项式。在Matlab中，可以利用多项式拟合和最小二乘法生成平滑轨迹。

2. 五次多项式轨迹生成步骤

（1）根据起始点和终止点确定轨迹的起始和结束状态；

（2）根据约束条件确定轨迹的最高阶数；

（3）利用多项式拟合生成平滑轨迹；

（4）对生成的轨迹进行优化和修正。

三、PID控制器设计

1. PID控制原理

PID控制器是一种经典的控制算法，由比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）三部分组成。它能够根据当前误差、历史误差和预期误差来调节控制量，使系统输出达到期望值。在车辆换道控制中，PID控制器能够根据车辆位置和姿态调节转向和速度，实现平稳换道。

2. PID控制器参数整定

（1）比例项（P）：控制系统的静态稳定性，通过增大P值可以减小超调和调节时间。

（2）积分项（I）：控制系统的动态稳定性，通过增大I值可以消除稳态误差。

（3）微分项（D）：控制系统的阻尼性，通过增大D值可以减小振荡和抑制过冲。

四、Matlab实现车辆换道控制

1. 多项式轨迹生成

利用Matlab中的Curve Fitting Toolbox和多项式拟合函数，可以对

自动驾驶专用车道matlab元胞自动机代码

自动驾驶技术是近年来备受关注的领域，其应用不仅可以提高交通效率，还可以提高行车安全性。而在自动驾驶技术中，matlab元胞自动机代码是一种常用的建模和仿真工具，可以帮助工程师们设计和测试自动驾驶系统。

下面将介绍如何使用matlab元胞自动机代码来实现自动驾驶专用车道的模拟。文章内容将按照以下主题展开：

一、自动驾驶专用车道的概念及意义

1.1 自动驾驶专用车道的定义

1.2 自动驾驶专用车道的意义和作用

二、matlab元胞自动机代码的基本原理

2.1 元胞自动机的定义和特点

2.2 matlab中的元胞自动机代码实现

三、自动驾驶专用车道的matlab元胞自动机代码设计

3.1 自动驾驶车辆的行为建模

3.2 车道交通流模拟

3.3 交通规则和控制策略

四、matlab元胞自动机代码实现实例

4.1 代码框架和基本结构

4.2 参数设置和模型验证

4.3 模拟结果分析

五、自动驾驶专用车道的未来发展方向

5.1 自动驾驶技术的趋势

5.2 自动驾驶专用车道的未来发展方向

通过以上几个主题的介绍，读者可以全面了解自动驾驶专用车道的概念、matlab元胞自动机代码的基本原理和代码实现方法，以及自动驾驶技术的未来发展方向。

希望本文的内容对读者对自动驾驶技术有所帮助，也能引发更多对于自动驾驶专用车道以及matlab元胞自动机代码的讨论和研究。六、自动驾驶专用车道的概念及意义

1.1 自动驾驶专用车道的定义

自动驾驶专用车道是为自动驾驶车辆专门设置的通行道路，旨在为自动驾驶车辆提供更加高效、安全的行驶环境。这些道路通常采用先进的交通管理系统和智能交通设施，以便自动驾驶车辆能够更好地感知和适应道路环境。自动驾驶专用车道旨在降低交通拥堵、提高交通运输效率，并且可以为用户带来更舒适的出行体验。

基于MATLAB开发自动驾驶车辆...

MATLAB 和 Simulink使汽车工程师能够加快车辆开发过程，交付出满足市场要求的安全、舒适、节能和高性能的车辆。汽车工程师使用 MATLAB 和 Simulink于：

•运行仿真来评估权衡和优化设计

•开发和测试感知、规划和控制算法

•通过快速原型提前验证需求

•采用浮点或定点算法为MCU、GPU、SoC 和FPGA 设备生成代码，用于原型设计或实际产品

•分析测试车队和生产车辆数据

•符合 AUTOSAR 和 ISO 26262 标准

在自动驾驶开发方面，利用 MATLAB 和 Simulink 加速自动驾驶算法（包括感知、规划和控制算法）的开发。在 Simulink 中运行仿真，使用程序生成的场景测试、集成和调整这些函数，并尽可能扩大测试覆盖范围，涵盖各种道路、交通和环境条件，而无需使用昂贵的原型车辆。使用 MATLAB 来访问和预处理车队和车辆数据、构建机器学习和预测模型，并将模型部署到企业IT 系统。您可以使用MATLAB访问存储于文件、数据库和云端的数据。这将有助于您使用机器学习和深度学习应用来探索建模方法，以及通过CPU、NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的并行处理来加速算法开发。机器学习模型自动转为C/C++ 代码，深度学习模型自动转为 CUDA代码，有助于将训练过的模型或网络部署到生产IT 系统，而无需重新编码为另一种语言。MathWorks 是 AUTOSAR 高级会员，积极参与该标准的开发，重点关注基于模型的设计在AUTOSAR 开发流程中的完整应用。使用Simulink 和 AUTOSAR Blockset™对 AUTOSAR Classic 和 Adaptive 系统进行设计和仿真。然后使用Embedded Coder用C 语言生成AUTOSAR Classic 代码，或用 C++ 生成 Adaptive 代码。支持使用System Composer 设计组合（Composition）以及基于ARXML 的双向集成。使用 MATLAB 和 Simulink 以及参考基于模型的设计工作

Matlab技术在汽车控制系统和智能交通中的应用

Matlab技术在汽车控制系统和智能交通中的

应用

引言

Matlab是一种被广泛使用的计算软件，其强大的计算和数据可视化能力使其成

为许多工程领域首选的工具之一。在汽车控制系统和智能交通领域，Matlab技术

的应用得到了越来越多的关注和应用。本文将探讨Matlab技术在汽车控制系统和

智能交通中的应用，并分析其优势和挑战。

一、Matlab技术在汽车控制系统中的应用

1. 车辆动力学分析

Matlab可以通过建立车辆动力学模型，对车辆在不同动力输出情况下的性能进

行模拟和分析。这对于汽车控制系统的设计和优化具有重要意义。通过调整参数和设计控制策略，可以提高车辆的操控性和燃油效率。

2. 制动系统设计

Matlab提供了一套强大的工具箱，可以用于设计和优化制动系统。通过模拟不

同的制动力分配策略和参数，可以评估制动系统的性能，如制动距离、刹车时间等。这有助于提高汽车的安全性能。

3. 悬挂系统优化

悬挂系统是汽车控制系统中的一个重要组成部分。Matlab可以帮助工程师建立

悬挂系统的数学模型，并通过仿真分析不同参数和控制策略对悬挂系统性能的影响。这有助于优化悬挂系统的设计，提高车辆的操控性和乘坐舒适度。

4. 节能与排放控制

随着环保意识的提高，汽车的节能与排放控制变得越来越重要。Matlab可以帮

助工程师构建节能与排放模型，并通过模拟和优化分析提出改进措施。这有助于减少汽车对环境的影响，提高燃油利用率。

二、Matlab技术在智能交通中的应用

1. 交通流量模拟与优化

智能交通系统需要准确模拟和优化交通流量，以实现交通拥堵的缓解和资源的

Matlab中的无人系统和自主控制技术

无人系统和自主控制技术是当今科技领域中备受关注的热门方向之一。随着计

算机技术和人工智能的迅猛发展，无人系统已经成为许多领域中不可或缺的工具和解决方案。而在这一领域中，Matlab作为一款功能强大且应用广泛的软件，扮演

着重要的角色。

一. 无人系统概述

无人系统，简单来说，就是可以独立完成某项任务，而无需人类直接操控的设

备或系统。这些系统可以包括无人机、自动驾驶汽车、机器人等等。无人系统的出现，不仅提高了工作效率，还减少了人力和资源的浪费，同时也减少了人员在一些危险或乏味的环境中工作的风险。这些系统凭借其高度的智能和自主性，已经在军事、航空航天、交通运输、环境监测等众多领域中发挥着重要作用。

二. Matlab在无人系统中的应用

作为一款计算机仿真软件，Matlab在无人系统中的应用非常广泛。首先，Matlab提供了丰富的工具箱，如控制系统工具箱、图像处理工具箱等，这些工具

箱为无人系统的建模、控制和仿真提供了强大的支持。其次，Matlab具有友好的

用户界面和强大的计算性能，使得用户可以方便地进行算法开发和优化。此外，Matlab还支持多种编程语言，如C++、Python等，便于与其他系统进行集成。

三. 自主控制技术的发展和应用

自主控制技术是无人系统中至关重要的一部分。自主控制技术通过引入人工智

能和机器学习算法，使得无人系统能够自主感知环境、做出决策并执行任务。这种技术的发展，使得无人系统能够适应复杂多变的环境，并具备自我学习和优化能力。例如，在无人驾驶汽车领域，自主控制技术已经广泛应用，使得汽车能够在道路上行驶、避开障碍物，并与其他车辆进行交互。

matlab在汽车中的应用

随着现代汽车电子化的趋势越来越明显，使用计算机技术来实现

汽车控制、监测、校准等功能成为了汽车行业的趋势，而Matlab正是

其中的重要工具之一。

Matlab可以对汽车设计、测试、校准等方面起到重要作用。下面分别从以下几个方面具体阐述。

1. 汽车设计

Matlab的强大之处在于它所拥有的各种工具箱。例如，在汽车的设计阶段，可以利用Matlab进行SSI（可靠性、的性能和锋利度）评估，不仅可以提高汽车的品质、效率和性能，还可以减少设计的误差。此外，通过利用Simulink工具箱可以模拟并优化汽车控制算法，使得

汽车部件的控制更加精准，方便设计师们在设计过程中寻找问题并修

正错误。

2. 汽车测试

在汽车的测试阶段，Matlab可以帮助测试人员更好地收集和分析测试数据，提高测试数据的精度和可靠性。利用Matlab，可以将测试

数据进行可视化处理，并且可以对测试数据的统计学特征进行分析。

此外，利用其机器学习算法，可以对测试数据进行分析和预测，从而

为汽车的性能和安全提供更好的监测。

3. 汽车校准

Matlab可用于自动化校准，将自动化校准算法应用于汽车电子控制单元（ECU）中，可以提高校准的结果精度和速度。Matlab可以帮助提高汽车解决问题的速度和准确性。在车辆发动前，MEEM估计了电子控制单元（ECU）所需的扭矩。通过在Matlab中运行ECU的算法，可

以更轻松地改变校准值并运行程序。

综上所述，Matlab在汽车中的应用是广泛的，不仅可以提高汽车的设计精度、测试可靠性和校准准确性，还可以增强汽车的智能化水平。同时，也为未来更科学、高效和安全的智能汽车发展奠定了基础。

Matlabyalmip工具编写自动驾驶模型预测控制(MPC)代码

Matlabyalmip⼯具编写⾃动驾驶模型预测控制（MPC）代码⽬录

前⾔

在⽆⼈驾驶的运动控制中，模型预测控制（MPC）算法得到了⼴泛使⽤，龚建伟的《⽆⼈驾驶车辆模型预测控制》⼀书对MPC算法进⾏了细致的讲解，并提供了代码，⾮常值得参考和学习。但书中各系数矩阵的推导对于初学者来说极难理解，代码结构也过于复杂，改动代码容易报错。采⽤yalmip⼯具可以很⼤程度简化代码，利于初学者对应理解MPC公式与代码，代码修改起来也⾮常容易。

⼀、yalmip简介

yalmip是由Lofberg开发的⼀种免费的优化求解⼯具。它是⼀个建模⼯具，甚⾄可以称为⼀种“语⾔”，通过这种“语⾔”来描述模型，然后再调⽤其他求解器（如quadprog、gurobi、fmincon等）来求解模型。其最⼤特⾊在于集成许多外部的优化求解器，形成⼀种统⼀的建模求解语⾔，提供了Matlab的调⽤API，减少学习者学习成本。

⼆、车辆模型

1.车辆运动学模型

2.离散化

3.线性化

这⾥使⽤针对状态轨迹的线性化⽅法（《⽆⼈驾驶车辆模型预测控制》(第⼆版)第五章代码所使⽤的⽅法），与第三、四章的存在参考系统的性线化⽅法略有不同，本质上区别不⼤，具体可以参考《⽆⼈驾驶车辆模型预测控制》(第⼀版)的介绍。

若使⽤较复杂的模型，可借助jacobian函数求解雅可⽐矩阵A,B

三、MPC 优化问题定义

程序⽬标是对轨迹进⾏跟踪，设计成本函数第⼀项：状态量与参考轨迹误差的平⽅，第⼆项：控制量的平⽅。约束依次为初始状态约

束，车辆运动学模型，控制量约束，控制增量约束。优化问题如下所⽰：

如何在Matlab中进行自动驾驶和智能交通系统设计

如何在Matlab中进行自动驾驶和智能交通系

统设计

在如今高度信息化和智能化的社会中，自动驾驶和智能交通系统成为了一个备

受关注的热点话题。尤其是在城市交通拥堵和交通安全方面的需求日益增加的背景下，如何在Matlab中进行自动驾驶和智能交通系统设计成为了一个重要的课题。

首先，我们需要了解什么是自动驾驶。简单来说，自动驾驶是利用计算机和传

感器技术实现车辆在道路上行驶的过程。自动驾驶主要依赖于计算机视觉、车辆控制和决策三个关键技术。在Matlab中，我们可以使用计算机视觉和图像处理工具

箱来实现对交通标志、行人和车辆的检测和识别。同时，Matlab还提供了强大的

控制系统工具箱，可以用来设计车辆控制算法。此外，决策算法是自动驾驶的核心之一，Matlab提供了机器学习和深度学习工具箱，可以用来训练和优化决策算法。

从智能交通系统的角度来看，我们需要考虑如何优化交通流、减少交通拥堵和

提高交通安全性。在Matlab中，我们可以使用交通流仿真工具箱来模拟城市道路

上的交通流动，并优化交通信号灯的控制算法。此外，我们还可以使用车辆和路网规划工具箱来设计和优化城市道路网络，以减少交通拥堵。此外，Matlab还提供

了车辆动力学仿真工具箱，可以用来模拟车辆的行驶过程，并优化车辆的动力学性能。

除了使用Matlab自带的工具箱，我们还可以借助第三方工具来实现自动驾驶

和智能交通系统的设计。例如，我们可以使用ROS（Robot Operating System）来

构建自动驾驶系统的通信和协同功能。同时，我们还可以使用Deep Learning Toolbox等工具来训练和优化深度学习模型，用于交通标志和行人的检测和识别。

基于MATLABSIMULINK开发自动驾驶系统第十讲创建驾驶场景并生成合成传感器数据

基于MATLABSIMULINK开发自动驾驶系统第十讲创建驾驶

场景并生成合成传感器数据

本节展示了如何通过使用驾驶场景设计器应用程序创建一个驾驶场景，并从场景中生成视觉和雷达传感器探测。可以使用这些合成数据

来测试的控制器或传感器融合算法。

这个例子展示了创建场景和生成合成传感器数据的整个工作流程。另外，还可以从预建场景中生成传感器数据。请关注本公众号，后续持续更新。

10.1创建驾驶场景

要打开应用程序，在MATLAB命令提示符下，输入

drivingScenarioDesigner

10.2增加一条道路

在场景画布上添加一条弯曲的道路。在应用工具条上，单击 "添加道路"。然后单击画布的一个角，将道路延伸到另一个角，并双击画布以创建路。

要使道路成为曲线，请在其周围添加一个道路中心，使其成为曲

线。右击道路中间，选择添加道路中心。然后将添加的道路中心拖到画布的一个空角上。

要进一步调整道路，可以点击并拖动任何一个道路中心。要创建更复杂的曲线，请添加更多的道路中心。

10.3 添加车道

默认情况下，道路是单车道，没有车道标记。为了使场景更逼真，请将道路转换为双车道公路。在左窗格中，在"道路"选项卡上，展开"车道 "部分。将 "车道数 "设置为[1 1]。应用程序将车道宽度参数设置为3.6米，这是一个典型的高速公路车道宽度。

道路两边的白色实心车道标线表示是路肩。中间的黄色双实线标记表示该道路为双向道路。要检查或修改这些车道，可从车道标记列表中选择其中一条车道并修改车道参数。

10.4 添加车辆

默认情况下，添加到场景中的第一辆车是被控车辆，它是驾驶场景中的主车。车辆包含探测车道标记、行人或场景中其他车辆的传感器。添加被控车辆后，再添加第二辆车供被控车辆探测。

MATLAB软件在自动驾驶仪设计中的应用

论文与报告?仪与红外技术》Q生f篁笠鱼.盟)

MATLAB软件在自动驾驶仪设计中的应用

杨海荣

MATLAB具有强大的科学计算和可视化功能,简单易用的开放式可扩展开发环境,另外,MATLAB还针

对各个不同领域提供了丰富的工具箱支持,因此MATLAB正得到越来越广泛的应用.在自动控制系统辅助

设计方面,MATLAB提供了功能强大的控制工具箱,SIMULINK图形化建模仿真环境等实用工具,能大大降

低系统设计的工作强度,提高工作效率.所以目前我们在多个型号及预研的自动驾驶仪设计中都广泛应用

了MATLAB软件系统.

目前我们在自动驾驶仪的设计中,MATLAB主要在以下几个方面得到了应用,并且取得了良好的效果.

(1)系统的数学仿真

(2)系统的频域,时域分析

(3)实物模型的辨识,简化

(4)信号处理,数据分析和可视化

下面就对这几方面的应用作简单的介绍:

1系统的数学仿真

仿真是控制系统设计的重要手段之一,它贯穿于设计的全过程,然而,数学仿真要涉及到大量的数学

计算,尤其是矩阵运算,高阶微分方程解算等,往往需要科研人员耗费大量精力编制复杂的计算程序,一

方面会分散科研人员的注意力,无法把精力集中于系统设计本身,另一方面也会延

误工作进程.利用MATLAB

强大的科学计算能力以及SIMULINK图形化编程环境,正好可以解决这个矛盾.SIMULINK以图形的方式提

供了各种物理和数学系统的模型,在图形化的工作环境下可以方便地对这些模型加以编辑,组合,连接形

成各种复杂的系统方框图模型并能直接用于仿真计算,这非常符合控制系统设计人员利用方框图来描述系