自动驾驶仿真:基于Carsim开发的加速度请求模型
文章目录
- 前言
- 一、加速度输出变量问题澄清
- 二、配置Carsim动力学模型
- 三、配置Carsim驾驶员模型
- 四、添加VS Command代码
- 五、Run Control联合仿真
- 六、加速度模型效果验证
前言
1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要给控制器仿真加速度的信号,控制器才会实现对纵向功能的控制。
2、Carsim或者其他动力学软件,主要提供者节气门开度和主缸压力进行控制。我们在进行联合仿真时,往往都要通过PID的方式将请求加速度转换成对应的节气门开度与主缸压力传给动力学软件进行闭环控制。
3、这里提供一个使用Carsim的VS Command方法定义一个加速度输入变量,修改车辆的动力系统模型,然后通过PID调节变矩器扭矩和主缸压力输出加速度来实现这个响应接近完美的加速度模型。
一、加速度输出变量问题澄清
问题澄清:改变动力学模型后Carsim Output接口输出的加速度值异常
1、正常情况下Carsim的加速度输出变量AX、AX_SM是能够正常输出加速度值,但是经过VS Command以及动力学模型修改之后Carsim Output接口加速度输变量输出值会比原值小10倍。因此需要在VS Command中定义新的加速度输出变量来解决输出值小10倍的问题。
2、自证Carsim Output接口输出加速度变量比原值小10倍。首先Carsim接口和VS Command中添加加速度输出变量,RsponAx是在VS Command定义的加速度输出变量,本质是在VS Command获取AX的值。
3、和Labview联合仿真:通过观察请求加速度(蓝色)、正确加速度RsponAx(红色曲线)和错误加速度AX(绿色曲线)就可以看出Rspon在VS Command拿的AX值是正常的,而直接从Carsim输出接口拿的AX比原值小10倍是不正确的。
4、再分析此时的速度变化情况,此时的速度变化是基于0.2g的正确加速度进行变化的,因此推断Carsim输出接口拿的AX 0.02g是错误的。
X轴300-600之间,这3秒钟速度变化大概为21kph(图表),由于V=at = 0.2*9.8*3 =5.88m/s,转换成km/h为21km/h左右。因此推断0.2g的正确加速度。
二、配置Carsim动力学模型
1、配置车辆模型
2、这里复制了Carsim自带例程C-Class, Hatchback。
3、修改车辆的动力系统模型,随便复制一个例程并进入修改内容。
4、选择外部发动力模型和外部变矩器,从模型上看只要调整变矩器扭矩IMP_M_OUT_TC即可实现纵向加速控制,减速控制一般都是通过主缸压力PBK_CON进行控制的。
5、修改挡位参数,改成1个前进挡位
改成1个前进挡位,否则速度加不上去
三、配置Carsim驾驶员模型
1、老规矩随便复制一个例程
2、驾驶员模型配置
1)配置概览
2)节气门开度加初始速度控制,但是由于我们修改了模型我们加速不控制THROTTLE_ENGINE,我们直接在VS Command控制变矩器扭矩IMP_M_OUT_TC。
3)初始刹车主缸压力为0MP,在VS Command控制变量为PBK_CON。
4)开闭环的档位控制(-1:倒挡 0:空挡 1-6:前进挡),在VS Command控制变量为MODE_TRANS。
5)最后配置一个Run就行,Forerer或者时间都行。
四、添加VS Command代码
重头戏:VS Command,相当于Carsim开放的脚本编写命令行,直接上脚本,我就不对脚本的每一句内容进行解析了,有兴趣的结合官方文档VS Command分析。
1、配置Carsim VS Command
2、将下面脚本复制进VS Command中去
!Define vehicle forward related variables
define_variable CumErr_TC 0
define_variable CumErr_BK 0
define_variable CurErr 0
define_variable Torque_TC 0
define_variable PCON_BK 0!Define vehicle reverse related variables
define_variable RCumErr_TC 0
define_variable RCumErr_BK 0
define_variable RCurErr 0
define_variable RTorque_TC 0
define_variable RPCON_BK 0!Define driver Behavior variables
define_variable ForwardFlag 0
define_variable ReverseFlag 0!Add Brake master cylinder pressure
!Add shaft torque of torque converter
IMP_PCON_BK VS_add 0
IMP_M_OUT_TC VS_add 0!Define PID related parameter
define_parameter P_TC 0.5
define_parameter I_TC 0.2
define_parameter D_TC 0.0
define_parameter P_BK 0.5
define_parameter I_BK 0.005
define_parameter D_BK 0.000!Define Operating cycle
define_parameter DeltaT 0.001!Define Input/Output variables
define_import IMP_TargetAX 0
define_import IMP_TargetBk 0
define_import IMP_ConMode 0
define_output RsponAx!Select Froward or Reverse
EQ_IN ForwardFlag = GE(IMP_TargetAX,0)
EQ_IN ReverseFlag = LE(IMP_TargetAX,0)!Caiculate Current Error and Cumulative error
EQ_OUT CurErr= IMP_TargetAX - AX
EQ_OUT RCurErr= AX - IMP_TargetAX
EQ_OUT CumErr_TC = IF_GT_0_THEN(ForwardFlag,CumErr_TC+CurErr,0)
EQ_OUT RCumErr_TC = IF_GT_0_THEN(ReverseFlag,RCumErr_TC+RCurErr,0)
EQ_OUT CumErr_BK = IF_NOT_0_THEN(ForwardFlag,0,CumErr_BK+CurErr)
EQ_OUT RCumErr_BK = IF_NOT_0_THEN(ReverseFlag,0,RCumErr_BK+CurErr)!Forward PID(Torque)
EQ_IN Torque_TC = P_TC*CurErr+I_TC*CumErr_TC+D_TC*CurErr/DeltaT
EQ_IN Torque_TC = IF_GT_0_THEN(Torque_TC, Torque_TC,0)
EQ_IN Torque_TC = IF_GT_0_THEN(ForwardFlag,Torque_TC,0)!Reverse PID(Torque)
EQ_IN RTorque_TC = P_TC*RCurErr+I_TC*RCumErr_TC+D_TC*RCurErr/DeltaT
EQ_IN RTorque_TC = IF_GT_0_THEN(RTorque_TC, RTorque_TC,0)
EQ_IN RTorque_TC = IF_GT_0_THEN(ReverseFlag,RTorque_TC,0)!Forward or backward depending on the transmission mode
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran, 0), Torque_TC, RTorque_TC)
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0), 0 , IMP_M_OUT_TC)
EQ_IN IMP_M_OUT_TC = IF_GT_0_THEN(IMP_ConMode, 0 , IMP_M_OUT_TC)!Forward PID(Brake)
EQ_IN PCON_BK = -(P_BK*CurErr+I_BK*CumErr_BK+D_BK*CurErr/DeltaT)
EQ_IN PCON_BK = IF_GT_0_THEN(PCON_BK-15, 15, PCON_BK)
EQ_IN PCON_BK = IF_GT_0_THEN(PCON_BK, PCON_BK,0)
EQ_IN PCON_BK = IF_NOT_0_THEN(ForwardFlag,0,PCON_BK)*1e6
EQ_IN PCON_BK = IF_NOT_0_THEN(IMP_TargetBk,IMP_TargetBk,PCON_BK)!Reverse PID(Brake)
EQ_IN RPCON_BK = P_BK*CurErr+I_BK*CumErr_BK + D_BK*CurErr/DeltaT
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(RPCON_BK-15, 15, RPCON_BK)
EQ_IN RPCON_BK = IF_NOT_0_THEN(IMP_TargetBk, IMP_TargetBk,RPCON_BK)
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran,0), RPCON_BK,0)
EQ_IN RPCON_BK = IF_GT_0_THEN(RPCON_BK, RPCON_BK,0)*1e6!Acceleration braking or direct braking depending on the mode
EQ_IN IMP_PCON_BK = IF_GT_0_THEN(GE(ModeTran, 0), PCON_BK, RPCON_BK)
EQ_IN IMP_PCON_BK = IF_GT_0_THEN(IMP_ConMode, IMP_TargetBk, IMP_PCON_BK)!if ModeTran=0,Clear accumulated error
EQ_OUT CumErr_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,CumErr_TC)
EQ_OUT RCumErr_TC = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,RCumErr_TC)
EQ_OUT CumErr_BK = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,CumErr_BK)
EQ_OUT RCumErr_BK = IF_GT_0_THEN(EQ(ModeTran, 0),0,RCumErr_BK)EQ_OUT RsponAx= AX
我在脚本中定义了新的接口变量:
!Define Input/Output variables
define_import IMP_TargetAX 0 !IMP_TargetAX是外部请求的加速度接口。
define_import IMP_TargetBk 0 !IMP_TargetBk是外部请求的主缸压力,一般通过给减速度就可以控制,这里开放了手动减速 的方法。
define_import IMP_ConMode 0 !IMP_ConMode自动模式0或者手动模式1,自动模式通过加速度控制减速,手动模式发送IMP_TargetBk值进行减速,默认自动模式。
define_output RsponAx 0 !RsponAx定义新的加速度输出接口,Carsim端的加速度接口AX比原值小10倍,因此使用RsponAx作为加速度响应。
五、Run Control联合仿真
1、这里使用的Labiew,大家可以用Simulink联合仿真。
2、添加输入变量
3、添加输出变量
4、Send to Labview
六、加速度模型效果验证
1、层叠曲线显示所有变量
2、前进挡:请求加速度与响应加速度曲线(挡位给1,加速度值给正值)
3、后退挡:请求加速度与响应加速度曲线(挡位给-1,加速度值给负值)
综上,完成加速度模型搭建,模型可能还有点小缺陷,大神们可以指导一下,如有问题及时沟通。
相关文章:

自动驾驶仿真:基于Carsim开发的加速度请求模型
文章目录 前言一、加速度输出变量问题澄清二、配置Carsim动力学模型三、配置Carsim驾驶员模型四、添加VS Command代码五、Run Control联合仿真六、加速度模型效果验证 前言 1、自动驾驶行业中,算法端对于纵向控制的功能预留接口基本都是加速度,我们需要…...

.netcore grpc客户端工厂及依赖注入使用
一、客户端工厂概述 gRPC 与 HttpClientFactory 的集成提供了一种创建 gRPC 客户端的集中方式。可以通过依赖包Grpc.Net.ClientFactory中的AddGrpcClient进行gRPC客户端依赖注入AddGrpcClient函数提供了许多配置项用于处理一些其他事项;例如AOP、重试策略等 二、案…...

C语言入门_Day7 逻辑运算
目录: 前言 1.逻辑运算 2.优先级 3.易错点 4.思维导图 前言 算术运算用来进行数据的计算和处理;比较运算是用来比较不同的数据,进而来决定下一步怎么做;除此以外还有一种运算叫做逻辑运算,它的应用场景也是用来影…...

什么是Eureka?以及Eureka注册服务的搭建
导包 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 htt…...

Docker安装并配置镜像加速器,镜像、容器的基本操作
目录 1.安装docker服务,配置镜像加速器 (1)安装依赖的软件包 (2)设置yum源,我配置的阿里仓库 (3)选择一个版本安装 (4)启动docker服务,并设置…...

前端 -- 基础 网页、HTML、 WEB标准 扫盲详解
什么是网页 : 网页是构成网站的基本元素,它通常由 图片、链接、文字、声音、视频等元素组成。 通常我们看到的网页 ,常见以 .html 或 .htm 后缀结尾的文件, 因此俗称 HTML 文件 什么是 HTML : HTML 指的是 超文本标记语言,…...

分布式锁实现方式
分布式锁 1 分布式锁介绍 1.1 什么是分布式 一个大型的系统往往被分为几个子系统来做,一个子系统可以部署在一台机器的多个 JVM(java虚拟机) 上,也可以部署在多台机器上。但是每一个系统不是独立的,不是完全独立的。需要相互通信ÿ…...

C语言小练习(一)
🌞 “人生是用来体验的,不是用来绎示完美的,接受迟钝和平庸,允许出错,允许自己偶尔断电,带着遗憾,拼命绽放,这是与自己达成和解的唯一办法。放下焦虑,和不完美的自己和解…...
Flask-flask系统运行后台轮询线程
对于有些flask系统,后台需要启动轮询线程,执行特定的任务,以下是一个简单的例子。 globals/daemon.py import threading from app.executor.ops_service import find_and_run_ops_task_todo_in_redisdef context_run_func(app, func):with …...
jsp本质-servlet
jsp本质-servlet 一、jsp文件 <% page language"java" contentType"text/html; charsetUTF-8" pageEncoding"UTF-8"%> <!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset"UTF-8"><title>JSP Example…...

回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现GWO-SVM灰狼优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效果一览基…...

科技资讯|苹果Vision Pro新专利曝光:可调节液态透镜
苹果公司近日申请了名为“带液态镜头的电子设备”,概述了未来可能的头显设计。头显设备中的透镜采用可调节的液态透镜,每个透镜可以具有填充有液体的透镜腔,透镜室可以具有形成光学透镜表面的刚性和 / 或柔性壁。 包括苹果自家的 Vision Pr…...
神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入
概念 归一化输入是一种常见的数据预处理技术,旨在将不同特征的取值范围映射到相似的尺度,从而帮助优化机器学习模型的训练过程。归一化可以提高模型的收敛速度、稳定性和泛化能力,减少模型受到不同特征尺度影响的情况。 常见的归一化方法 …...
【Redis】什么是缓存雪崩,如何预防缓存雪崩?
【Redis】什么是缓存雪崩,如何预防缓存雪崩? 如果缓存集中在一段时间内失效,也就是通常所说的热点数据集中失效 (一般都会给缓存设定一个失效时间,过了失效时间后,该数据库会被缓存直接删除,从…...

[国产MCU]-W801开发实例-开发环境搭建
W801开发环境搭建 文章目录 W801开发环境搭建1、W801芯片介绍2、W801芯片特性3、W801芯片结构4、开发环境搭建1、W801芯片介绍 W801芯片是联盛德微电子推出的一款高性价比物联网芯片。 W801 芯片是一款安全 IoT Wi-Fi/蓝牙 双模 SoC芯片。芯片提供丰富的数字功能接口。支持2.…...

区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测
区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测 目录 区间预测 | MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现QRGRU门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位…...

改善神经网络——优化算法(mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法)
改善神经网络——优化算法 梯度下降Mini-batch 梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法 优化算法可以使神经网络运行的更快,机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量…...

大数据面试题:Spark的任务执行流程
面试题来源: 《大数据面试题 V4.0》 大数据面试题V3.0,523道题,679页,46w字 可回答:1)Spark的工作流程?2)Spark的调度流程;3)Spark的任务调度原理…...

通过 Amazon SageMaker JumpStart 部署 Llama 2 快速构建专属 LLM 应用
来自 Meta 的 Llama 2 基础模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供。我们可以通过使用 Amazon SageMaker JumpStart 快速部署 Llama 2 模型,并且结合开源 UI 工具 Gradio 打造专属 LLM 应用。 Llama 2 简介 Llama 2 是使用优化的 Transformer 架构的自回归语…...
ansible远程执行命令
一、ansible简介 需要在一台机器上搭建ansible环境,且配置目的ip的密码,通道没有问题即可下发命令 使用的通道是ssh(端口:36000) 二、搭建细节 1、安装ansible yum install -y ansible 2、把目的ip密码写到配置…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...
C++:std::is_convertible
C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...
可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值
可靠性灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中,电力载波技术(PLC)凭借其独特的优势,正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据,无需额外布…...
Java 加密常用的各种算法及其选择
在数字化时代,数据安全至关重要,Java 作为广泛应用的编程语言,提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景,有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。 一、对称加密算法…...

c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...

中医有效性探讨
文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...

C++ 设计模式 《小明的奶茶加料风波》
👨🎓 模式名称:装饰器模式(Decorator Pattern) 👦 小明最近上线了校园奶茶配送功能,业务火爆,大家都在加料: 有的同学要加波霸 🟤,有的要加椰果…...

【从零开始学习JVM | 第四篇】类加载器和双亲委派机制(高频面试题)
前言: 双亲委派机制对于面试这块来说非常重要,在实际开发中也是经常遇见需要打破双亲委派的需求,今天我们一起来探索一下什么是双亲委派机制,在此之前我们先介绍一下类的加载器。 目录 编辑 前言: 类加载器 1. …...