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自动泊车代码MATLAB-AV-验证:用于自动驾驶车辆测试的场景生成器与框架

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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB开发的自动泊车系统验证工具,包括场景生成器和测试框架,旨在为自动驾驶车辆的研发人员提供高效准确的测试环境。 自动泊车代码的MATLAB实现作为验证自动驾驶汽车(AV)场景生成及决策制定部分的一部分,在佛罗里达理工学院FLPolyVF或佛罗里达理工学院验证框架中进行研究,旨在全面评估自动驾驶车辆是否符合SAE定义的5级自动驾驶标准。鉴于视音频验证领域的复杂性与挑战,尤其是在缺乏仿真情况下几乎被视为不可能完成的任务时,FLPolyVF便显得尤为重要。通过借鉴芯片验证行业的经验来构建一个强大的AV验证框架,从而应对这些难题。 本项目旨在帮助您在本地计算机上安装并运行该项目的副本以进行开发和测试工作。为确保成功运行此项目,请准备最新的MATLAB版本以及以下所列工具箱: - MATLAB R2019b - 自动驾驶工具箱 您可以选择在设置MATLAB环境的同时安装这些额外的工具箱,或者继续按照说明操作直至代码提示您下载所需的工具包。 配置方面,在您的个人目录中进行项目设置,请将项目文件夹下载到MATLAB工作区。

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客服
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  • MATLAB-AV-
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB开发的自动泊车系统验证工具,包括场景生成器和测试框架,旨在为自动驾驶车辆的研发人员提供高效准确的测试环境。 自动泊车代码的MATLAB实现作为验证自动驾驶汽车(AV)场景生成及决策制定部分的一部分,在佛罗里达理工学院FLPolyVF或佛罗里达理工学院验证框架中进行研究,旨在全面评估自动驾驶车辆是否符合SAE定义的5级自动驾驶标准。鉴于视音频验证领域的复杂性与挑战,尤其是在缺乏仿真情况下几乎被视为不可能完成的任务时,FLPolyVF便显得尤为重要。通过借鉴芯片验证行业的经验来构建一个强大的AV验证框架,从而应对这些难题。 本项目旨在帮助您在本地计算机上安装并运行该项目的副本以进行开发和测试工作。为确保成功运行此项目,请准备最新的MATLAB版本以及以下所列工具箱: - MATLAB R2019b - 自动驾驶工具箱 您可以选择在设置MATLAB环境的同时安装这些额外的工具箱,或者继续按照说明操作直至代码提示您下载所需的工具包。 配置方面,在您的个人目录中进行项目设置,请将项目文件夹下载到MATLAB工作区。
  • 开发、
    优质
    本场景旨在为自动驾驶汽车开发者提供一套完整的虚拟与现实结合的测试环境,确保车辆在各种复杂交通情况下的安全性和可靠性。 ISO 26262 标准是指导车辆安全关键电气电子系统开发的重要技术规范,适用于高级驾驶辅助系统(ADAS)及自动驾驶系统的研发与验证工作。它规定了基于V型开发模式的各阶段所需的工作内容和输出成果。 场景在自动驾驶汽车的研发、测试以及验证过程中扮演着至关重要的角色,用于描述其运行环境。通过场景可以推导出需求,并据此设计必要的硬件和软件组件;同时,在测试环节中也能够证明这些组件的安全性能。然而,由于开发的不同阶段对场景的表示方式存在差异,因此需要对其进行适当的抽象与定义。 本段落提出了一种基于V模型开发流程中的三个层次的场景抽象方法:概念性场景、逻辑性场景以及具体化场景。这种方法使得在项目初期就能够识别出高层次的概念场景,并随着项目的推进逐步细化为具体的执行方案。这有助于采用结构化的手段,从依据ISO 26262标准确立项目定义开始,经过危害分析与风险评估(HARA)阶段,最终形成必要的安全验证和测试案例。 三个层次的抽象具体如下: 1. **概念性场景**:描述自动驾驶汽车的整体运行环境,可以使用人类易于理解的语言或通过状态变量来表达。 2. **逻辑性场景**:基于状态变量及它们之间的关系来说明自动驾驶车辆的操作情境。 3. **具体化场景**:利用物理模型和实时数据详细描绘出具体的操作情况。 这种多层次的抽象方式有助于在不同开发阶段中应用一致性的场景描述,同时也能生成如需求文档、测试案例以及验证报告等工作产品。ISO 26262 标准还规定了如何在整个开发过程中系统地记录与推演场景以保证其可追溯性,并且详细列出了基于V型模型每个阶段的工作任务和产出物。 本段落探讨了该标准在不同开发阶段对场景描述的具体要求,提出了一种满足一致性需求的场景构建方法,并展示了如何根据各阶段的不同需要建立相应的场景。这种方法能够提升自动驾驶汽车的研发效率与安全性。
  • 优质
    《自动驾驶的测试与验证》一文深入探讨了在自动驾驶技术开发过程中的关键环节——如何通过模拟仿真、封闭场地及开放道路等多阶段测试确保车辆系统的安全性和可靠性。 自动驾驶技术自问世以来一直是前沿科技的代表,并且是众多科技公司研发的重点领域之一。确保其安全可靠的关键在于测试与验证过程中的系统化方法的应用,而不仅仅依靠简单的循环式测试、修复再测机制。 ISO 26262开发V模型为不同类型的测试提供了框架,但当应用于自动驾驶车辆时,则需要进行调整以应对新的挑战和问题。本段落针对自动驾驶车辆的测试难题识别出了五个主要领域:驾驶员退出控制环、复杂需求处理、非确定性算法应用、归纳学习算法效能以及故障操作系统的验证。 在没有人类直接干预的情况下运行是“驾驶员退出控制环”的核心,这对系统提出了高度可靠性和准确性的要求。“复杂需求”则意味着必须能够应对大量传感器数据和多种道路交通状况下的决策挑战。对于不确定性情况和潜在的系统缺陷,“非确定性算法”的应用变得至关重要;同时,在适应新环境方面,归纳学习算法需要从经验中不断改进自身能力。而“故障操作系统的测试”,则是确保在出现任何问题时能够安全移交控制权给驾驶员的关键。 为解决这些挑战,可以采用分阶段部署、监控器执行器对架构以及故障注入测试等方法。“分阶段部署”意味着逐步扩大自动驾驶车辆的使用场景;“监控器执行器对架构”将复杂功能与简单安全机制分离以优化系统管理。而“故障注入测试”通过模拟各种极端情况,确保系统的稳定性和安全性。 尽管在高级自主性算法的安全认证方面仍面临诸多挑战,但基于现有软件安全方法进行自动驾驶系统及其设计流程的合理规划是可行且必要的。从几十年前自动化公路系统的项目开始,到当前许多车辆已将如自动车道保持和智能巡航控制等高级驾驶辅助系统作为标配功能,再到多车车队在各种环境下的测试应用,自动驾驶技术正向着成熟的方向发展。 随着该领域复杂性的增加,传统的软件测试方法不再适用。为了确保在所有可能的交通场景中做出准确可靠的决策,必须更加注重测试过程中的全面性和创新性,并开发新的工具和技术来应对这些特殊需求。只有这样,才能保障未来自动驾驶汽车的成功应用并为公众提供更安全、便捷和智能的出行方式。
  • 系统.zip
    优质
    本项目为一款自动驾驶泊车系统,旨在实现车辆在无驾驶员操作情况下的自动停车功能。通过传感器和算法识别停车位,并引导车辆安全、精准地完成泊车过程。 基于STM32实现的自动泊车系统能够完成自动泊车功能,并包含详细的代码。
  • MATLAB Stateflow - adScenarioSimRefEx:一种基仿真中进行规则...
    优质
    adScenarioSimRefEx是一个利用MATLAB Stateflow进行代码生成的先进工具,专为自动驾驶系统设计。它提供了一个基于代理的仿真环境,有效支持复杂交通场景下的法规遵从性和功能安全测试。 MATLAB Stateflow代码生成的自动驾驶场景模拟参考示例(超车操作)展示了智能车辆如何通过基于其对环境的理解来安全地完成超越动作。演示中使用了Simulink模型架构,该架构能够读取由驾驶场景设计器(DSD)应用程序保存的场景文件作为输入。此设计允许将场景中的演员标记为自主智能代理,并在某些角色上安装跟随驾驶员模型以模拟真实道路情况;同时还可以引入流氓行为者(即没有特定行动逻辑的角色)来增加复杂性。 DSD是自动驾驶系统工具箱(ADST)的一部分,用于创建和编辑复杂的驾驶环境。通过调整单个参与者的配置参数,可以观察到不同情境下智能代理的行为变化。特别地,在这种架构中实现的规划算法支持在直道上执行超车操作。 为了运行此模型,需要安装以下软件:MATLAB、自动驾驶系统工具箱(ADST)、模型预测控制工具箱以及Simulink。该代码已在MATLAB R2019b版本进行了测试,并且R2018b和R2019a的兼容版本同样可用。 以上描述提供了关于如何使用上述软件环境来构建并模拟自动驾驶车辆在特定行驶条件下的超车行为,从而验证其安全性和有效性。
  • 系统设计
    优质
    本项目旨在设计一款先进的自动驾驶泊车系统,利用传感器和摄像头技术实现车辆自动识别车位,并完成精准停车。该系统有效提升驾驶体验与安全性。 本段落包含一段完整的C++程序代码,并涉及一系列资源控制的机制。
  • Carsim Trucksim :45度平行停
    优质
    本项目基于CarSim和TruckSim平台开发,实现重型卡车在复杂环境下的自动泊车功能,重点演示45度角平行车位的精准停车技术。 carsim 和 trucksim 自动泊车场景中的 45 度平行车位自动泊车功能。
  • Matlab-ParkAssist: 系统
    优质
    Matlab-ParkAssist是一款利用MATLAB开发的自动泊车系统软件。该系统通过先进的算法实现车辆自主寻找停车位及自动泊车功能,旨在提高停车效率与安全性。 自动泊车代码Matlab涉及使用MATLAB编写程序来实现车辆的自动停车功能。这类代码通常包括传感器数据处理、路径规划以及控制算法等内容,旨在简化驾驶者在狭小空间内停车的操作,并提高安全性与便利性。开发此类系统需要对汽车电子学有深入理解,并且熟悉MATLAB编程环境及其相关工具箱的应用。
  • 技术在发展
    优质
    本文章探讨了自动泊车技术作为自动驾驶领域的一个关键组成部分的发展历程、现状及未来趋势,分析其重要性与挑战。 自动泊车技术是现代汽车技术创新的重要组成部分,极大地改善了驾驶者的日常用车体验。从最初的APA(自动停车辅助)到RPA(远程停车辅助)、HPA(同化停车辅助),再到最前沿的AVP(自主代客泊车),该系统逐步实现了从驾驶员介入到完全自主化的转变。 APA功能允许驾驶员在车内控制车辆进行泊车,尽管仍然需要时刻准备接管,但已经大大减轻了驾驶者的操作难度。RPA技术进一步发展,使驾驶员可以在车外通过手机或遥控器操控车辆完成泊车过程,但仍需保持对车辆状态的监控。HPA则让驾驶员将汽车停放在指定位置后离开,并由预设的记忆路径引导车辆自主完成泊车任务。而AVP功能实现了完全无人化的自动泊车,即在无需驾驶者参与的情况下,通过车载传感器和算法来自主完成整个泊车过程。 自动泊车的基本流程包括泊入与泊出两个主要环节:在停车时,车辆需要准确识别停车位并规划合适的行驶路径,并根据空间调整速度和方向;而在驶离车位时,则需理解周围环境以确保安全地离开,同时避免与其他车辆发生碰撞。 实现这些功能过程中面临的最大挑战之一是环境感知。这包括数据的稳定性、准确性以及及时性等问题。例如,准确识别路缘线及其他障碍物(如其他车辆或行人)并快速响应变化中的环境信息是保证泊车过程顺利进行的关键因素。此外,在复杂的城市环境中如何精准判断和定位可用停车位也是一个挑战。 在解决这些技术难题时,主要采取了三种策略:增强车端的智能化、提升场端的智慧化以及两者结合实现无缝自动泊车体验。具体来说,这包括使用更先进的传感器及计算平台来提高车辆本身的感知与决策能力;通过物联网设备和大数据分析优化停车场环境(如提供精确车位信息和服务)以构建智能停车设施。 综上所述,自动泊车技术的发展是一个从依赖人为参与向完全自动化过渡的过程。这一过程不仅需要汽车自身的智能化升级,还需要停车场基础设施的智慧化改造。随着相关技术的进步,未来我们将迎来更加便捷且安全的自动泊车服务,为驾驶者带来前所未有的体验。