PreScan/CarSim/Simulink聯(lián)合仿真在智能駕駛仿真中的應(yīng)用進展

摘 要：文章全面回顧了PreScan、CarSim和Simulink在智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)中的集成應(yīng)用。首先，介紹了每款軟件的核心功能及其在智能駕駛領(lǐng)域的獨特優(yōu)勢；隨后，詳細闡述了如何通過聯(lián)合仿真構(gòu)建從環(huán)境感知到車輛動力學(xué)再到控制策略執(zhí)行的完整仿真鏈路。通過對多個典型應(yīng)用場景（如軌跡規(guī)劃、橫向控制及縱向控制等）的深入剖析，展示了這一聯(lián)合仿真框架的主要研究成果。

關(guān)鍵詞：PreScan CarSim Simulink 智能駕駛

1 前言

隨著智能駕駛汽車自動化等級不斷提升，車輛駕駛由L2級輔助駕駛逐步向更高級別的全自動駕駛邁進。這些車輛通過高度集成的傳感器、先進的算法和準確的決策實現(xiàn)安全駕駛并與其他交通參與者互動。然而，特斯拉等品牌生產(chǎn)的自動駕駛汽車發(fā)生的事故表明，讓智能駕駛系統(tǒng)在各種復(fù)雜情況下做出快速有效的決策和執(zhí)行動作，保證智能駕駛的安全性能仍然需要大量的測試實驗[1]。這些測試是一個多維度、全方位的過程，涉及了多種技術(shù)和方法。相比于傳統(tǒng)的實地路測，智能駕駛仿真技術(shù)大大降低了測試成本，避免了人員傷害和財產(chǎn)損失，得到了學(xué)界和業(yè)界的廣泛應(yīng)用。

隨著仿真需求的增長，各種智能駕駛仿真器應(yīng)運而生，各針對智能駕駛開發(fā)的不同方面需求進行設(shè)計。例如，SUMO能夠模擬大規(guī)模交通網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)交通行為，但其視覺效果較為簡單，對于自動駕駛車輛的傳感器模型和精細視覺模擬不如專門的3D仿真軟件；CARLA提供高度逼真的3D圖形，能夠模擬多樣化的天氣和光照條件，支持多種傳感器模擬，但對于某些特定應(yīng)用場景仍需要額外的定制工作；AirSim能夠與Unity和Unreal Engine配合使用，提供無人機和自動駕駛車輛的高保真模擬，但它對于自動駕駛特性的支持不夠全面且對使用者的技術(shù)背景有一定的要求。上述仿真器各自服務(wù)于不同的用途和階段，選擇哪種取決于具體的研發(fā)目標和技術(shù)需求。

PreScan、CarSim與Simulink都是在智能駕駛領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的仿真軟件。三者的聯(lián)合仿真提供了從底層車輛動力學(xué)到上層控制策略再到環(huán)境感知的全方面一體化仿真解決方案，對于自動駕駛領(lǐng)域的研究和工程實踐具有顯著的價值。然而，已有文獻很少有相關(guān)的研究內(nèi)容，因此對三者聯(lián)合仿真應(yīng)用的研究顯得十分必要。

2 仿真平臺概述

PreScan是一款由Siemens PLM Software開發(fā)的專業(yè)級自動駕駛及高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）仿真軟件。它提供了強大的工具，可以用來創(chuàng)建高度逼真的道路場景。另一方面，PreScan還提供了對傳感器模型化的支持，它允許開發(fā)人員將各種傳感器的行為和性能模擬到虛擬環(huán)境中。但是對于實時仿真的項目，PreScan需要高性能計算資源支持，且實時性受到具體硬件配置和軟件設(shè)置的影響。

CarSim是一種用于車輛動力學(xué)建模和仿真的軟件工具。該軟件構(gòu)建了精確的車輛動力學(xué)模型，包括車輛的懸掛系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)等，這些模型能夠準確反應(yīng)車輛在不同行駛條件下的動態(tài)響應(yīng)；此外，CarSim還提供了豐富的性能評估工具，可以用來評估車輛的穩(wěn)定性、操控性以及動力性等。但是CarSim對傳感器模型和環(huán)境感知系統(tǒng)的模擬相對有限，需要與其他軟件配合才能完成完整的自動駕駛系統(tǒng)仿真。

Simulink是一種基于模型的設(shè)計和仿真環(huán)境，廣泛應(yīng)用于控制系統(tǒng)設(shè)計和實時仿真的仿真工具。它提供了豐富的模型庫和圖形化編程工具，開發(fā)人員可以使用Simulink輕松地建立控制系統(tǒng)模型，并通過仿真進行驗證和調(diào)試，提高了控制系統(tǒng)的可靠性。Simulink還支持實時仿真，可以與實際硬件系統(tǒng)進行連接，實現(xiàn)實時控制和數(shù)據(jù)交互，為控制系統(tǒng)的測試提供了真實的環(huán)境。

綜上所述，聯(lián)合仿真流程為使用PreScan搭建虛擬場景，配置各類傳感器模型；在CarSim中選擇車輛動力學(xué)模型，設(shè)定初始狀態(tài)和仿真參數(shù)；利用Simulink設(shè)計自動駕駛系統(tǒng)的控制邏輯、傳感器融合算法和決策模塊，并配置與PreScan和CarSim的接口。PreScan、CarSim與Simulink聯(lián)合仿真平臺為自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)提供了一個強大且靈活的仿真環(huán)境，通過集成各自專業(yè)領(lǐng)域的軟件能夠有效地模擬和驗證自動駕駛系統(tǒng)地整體性能，加速了研發(fā)進程并提升了系統(tǒng)的安全性與可靠性。

3 應(yīng)用案例

3.1 路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃是自動駕駛系統(tǒng)的一項核心功能，負責在復(fù)雜的道路交通環(huán)境下，為自動駕駛車輛規(guī)劃出一條從起點到終點的安全、有效、合規(guī)且高效的行駛路線。許多學(xué)者通過聯(lián)合仿真平臺對路徑規(guī)劃進行了測試，在一定程度上提升了自動駕駛的行駛效率與乘客體驗。

在全局路徑規(guī)劃方面，朱波等[2]為解決無人車多途經(jīng)點配送問題，提出了一種基于矢量化高精地圖的車道級全局路徑規(guī)劃、生成和跟蹤控制方法。王開峰[3]針對自動駕駛汽車行駛軌跡安全、舒適和高效問題，采用模型預(yù)測控制的路徑跟蹤控制方法，驗證了所設(shè)計的控制器的路徑跟蹤性能。馬慶祿[4]等針對超車路徑規(guī)劃問題，提出改進的人工勢場法，通過相對速度構(gòu)建新的引力勢場和斥力勢場。

在局部路徑規(guī)劃方面，姬鵬等[5]通過構(gòu)建Frenet坐標系提出一種改進人工勢場法的路徑規(guī)劃算法解決了車輛動靜態(tài)下的避障問題。朱旺旺[6]采用模型預(yù)測控制算法、雙PID閉環(huán)算法和危險勢場法設(shè)計了局部路徑規(guī)劃算法，驗證了所建立控制算法模型的有效性。廖平偉[7]采用Frenet坐標系與笛卡爾坐標系，建立了軌跡更新模型，提升了局部路徑規(guī)劃軌跡的一致性。

在極限工況和復(fù)雜道路工況方面，劉瀚蔚等[8]提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的橫縱向協(xié)同控制策略確保軌跡跟蹤的精確性。李杭宇等[9]采用一種非連續(xù)曲率軌跡跟蹤控制方法，建立了預(yù)瞄誤差模型，提高了車輛跟蹤精度。李文禮等[10]采用五次多項式曲線和碰撞剩余時間規(guī)劃車輛行駛路徑的方法，建立了SSA-GAN軌跡預(yù)測模型。劉藝等[11]建立了基于障礙物風(fēng)險場的避障功能函數(shù)，解決了城市中結(jié)構(gòu)化道路交通場景的路徑規(guī)劃問題。

3.2 橫向控制

3.2.1 車輛自主換道控制

智能駕駛車輛的自主換道控制指的是車輛在沒有人類駕駛員直接干預(yù)的情況下，自主判斷并執(zhí)行車道變換的操作。針對換道軌跡規(guī)劃問題，謝憲毅等[12]提出一種考慮舒適度的智能汽車人工蜂群軌跡規(guī)劃方法。胡遠志等[13]綜合考慮換道意圖與換道安全，建立了五次多項式擬合和模型預(yù)測控制模型，實現(xiàn)了汽車的安全平穩(wěn)換道。王樂[14]采用枚舉法、粒子群算法和滑模軌跡跟蹤算法，建立了車輛的運動學(xué)模型、動力學(xué)模型，提高了換道安全。

針對換道行為決策問題，牟思凱[15]采用博弈論和改進的支持向量機方法（SSA-SVM），建立了一種基于博弈論的車輛自主換道策略。陳慧[16]采用基于駕駛?cè)瞬粷M度的換道行為決策方法，建立了駕駛?cè)瞬粷M度累積模型和換道最小安全距離模型。姚軍[17]采用前車換道意圖辨識的智能巡航控制算法，建立了LQR和PID控制算法模型，實現(xiàn)了車輛自主換道。Fulei Liu等[18]基于博弈論的思想，構(gòu)建了一個智能網(wǎng)聯(lián)車輛（ICV）變道行為的決策模型，驗證了變道模型的有效性。

3.2.2 轉(zhuǎn)向控制

轉(zhuǎn)向控制涉及到車輛在行駛過程中方向的自動調(diào)整和控制，朱西產(chǎn)等[19]采用一種駕駛員緊急轉(zhuǎn)向的控制方法，建立了五次多項式規(guī)劃轉(zhuǎn)向避撞模型，避免了車輛與行人發(fā)生碰撞的事故。姬鵬等[20]將水磁耦合裝置嵌入轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中，建立了整車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型，實現(xiàn)了自動駕駛模式和駕駛員接管模式的切換。方振伍等[21]采用一種考慮駕駛疲勞特性的差動轉(zhuǎn)向共享控制方法，有效降低駕駛?cè)似谒l(fā)的車輛失穩(wěn)風(fēng)險。Zou， Songchun[22]提出了一種車輛雙電機耦合驅(qū)動線控轉(zhuǎn)向（DCS）系統(tǒng)，建立了DCS系統(tǒng)的能源優(yōu)化模型，提高線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)（SBW）的可靠性和安全性。

3.2.3 車道偏離預(yù)警

車道偏離預(yù)警系統(tǒng)通過提前警示駕駛員潛在的危險情況，有助于減少交通事故的發(fā)生。趙婷婷[23]采用車道偏離判斷線法和跨道時間判定法進行車道偏離預(yù)警直道和彎道的決策，提高了車道偏離預(yù)警算法的準確性。楊義波[24]通過模糊推理的方法，建立了軌跡線性化控制（TLC）模型，降低了車道偏離預(yù)警系統(tǒng)的誤警率。馬宏偉等[25]采用車輛相對位置（CCP）的車道偏離預(yù)警算法，建立了聯(lián)合仿真平臺驗證了算法的可行性。張云龍[26]運用Prescan軟件搭建車道偏離預(yù)警場景，并與Simulink進行聯(lián)合仿真，驗證了車道偏離預(yù)警算法。

3.3 縱向控制

3.3.1 自動緊急制動系統(tǒng)

汽車自動緊急制動系統(tǒng)（AEB）是一種先進的駕駛輔助系統(tǒng)，旨在減少或避免車輛碰撞。目前，針對該系統(tǒng)的研究主要集中在防撞預(yù)警和控制策略兩個方面。在防撞預(yù)警方面，何川[27]采用車輛狀態(tài)估計和車輛防撞預(yù)警控制策略相結(jié)合的方法，建立了防撞預(yù)警控制模塊的基本模型。楊煒等[28]采用考慮前方車輛駕駛?cè)艘鈭D的方法，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫模型，有效提高了車輛避撞能力。韓勇等[29]建立了AEB縱橫向觸發(fā)TTC（time to collision）差值模型，為汽車自動緊急制動系統(tǒng)的開發(fā)提供了重要理論參考。Lai Fei等提出了一種基于車聯(lián)網(wǎng)（V2X）技術(shù)的智能車輛自動緊急避撞控制方法，有效避免了智能駕駛車輛在90°交叉路口發(fā)生碰撞。

在控制策略方面，Xiaochao Zhu等[30]采用調(diào)整碰撞時間（TTC）閾值的控制策略，實現(xiàn)了車輛在低摩擦系數(shù)路面上進行自動緊急制動。呂章潔[31]采用基于PreScan軟件的汽車AEB系統(tǒng)控制算法，建立了車輛制動距離模型，驗證分析了五種安全距離模型的效果。郭文博[32]采用符合駕駛員特性的車輛AEB系統(tǒng)控制策略，建立了車輛橫、縱向危險狀態(tài)判斷模型，驗證了該控制策略的有效性。

3.3.2 自適應(yīng)巡航系統(tǒng)

隨著技術(shù)的進步，汽車自適應(yīng)巡航（ACC）系統(tǒng)正逐漸成為許多現(xiàn)代汽車的標準配置，并被視為自動駕駛技術(shù)的重要組成部分。為提高了自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的跟蹤精度，Tang，Xianzhi等[33]開發(fā)了一種基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)自適應(yīng)模型預(yù)測控制系統(tǒng)。蘇衛(wèi)[34]采用基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模型預(yù)測控制器的期望加速度優(yōu)化控制方法，提高了車輛預(yù)測精度。王楠等[35]通過設(shè)計六模式汽車自適應(yīng)巡航系統(tǒng)控制模式的加速度算法，增強了自適應(yīng)巡航系統(tǒng)全工況下的適應(yīng)性。

4 局限性和未來發(fā)展

PreScan、CarSim與Simulink的聯(lián)合仿真在開發(fā)和測試智能駕駛技術(shù)方面具有巨大價值，但同時也面臨許多挑戰(zhàn)。

首先，從模型集成角度看，這三個軟件來自不同的供應(yīng)商，各自的模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類型和接口協(xié)議會存在差異，將它們有效地連接在一起并確保數(shù)據(jù)正確傳輸是一個挑戰(zhàn)。其次，從仿真性能與實時性來看，聯(lián)合仿真通常會對計算資源產(chǎn)生較大需求，當仿真模型復(fù)雜或模擬大規(guī)模場景時，優(yōu)化計算性能、實現(xiàn)實時仿真是個難點。最后，模型的準確性與精細化處理也面臨著挑戰(zhàn)。盡管CarSim提供了精細的車輛動力學(xué)模型，但在與其他軟件整合時，需考慮不同模型層級上的細節(jié)是否匹配。

雖然PreScan、CarSim與Simulink的聯(lián)合仿真有一定的局限性，但也促進了智能駕駛仿真技術(shù)標準化的進程。首先，就仿真流程標準化而言，聯(lián)合仿真技術(shù)有助于形成一套涵蓋場景構(gòu)建、車輛動力學(xué)仿真、控制算法設(shè)計與驗證等環(huán)節(jié)的標準仿真流程。其次，跨平臺的聯(lián)合仿真促使業(yè)界在車輛動力學(xué)模型、傳感器模型、交通參與者行為模型等方面形成共識，推動了這些模型參數(shù)定義的標準化。最后，聯(lián)合仿真推動了行業(yè)的合作。聯(lián)合仿真技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用需要軟件供應(yīng)商、汽車制造商、研究機構(gòu)等多方協(xié)作，這一過程促進了行業(yè)內(nèi)的交流與合作，加速了智能駕駛仿真技術(shù)標準的形成與推廣。

5 結(jié)語

本文系統(tǒng)地分析了PreScan、CarSim與Simulink聯(lián)合仿真在智能駕駛中應(yīng)用、局限性和未來發(fā)展趨勢，為研究人員及相關(guān)從業(yè)人員提供了一定的見解。當前聯(lián)合仿真在智能駕駛領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越性能，但也存在一些挑戰(zhàn)，例如模型集成、仿真性能和實時性等方面。為充分發(fā)揮聯(lián)合仿真在智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)與驗證中的優(yōu)勢，需要重點關(guān)注并解決這些問題。

基金項目：廣西壯族自治區(qū)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃立項項目《無人駕駛電動實訓(xùn)賽車設(shè)計與性能測試》202310602079。

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