一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法技术

本发明专利技术涉及一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法，包括如下步骤：建立赛道模型；建立四轮车静态模型；基于四轮车静态模型建立线性CCD摄像头模型；在赛道模型中，确定三个点以获取四轮车的初始位姿信息；建立四轮车运动学模型，基于四轮车静态模型得到在姿态保持不变的情况下下一个时刻的四轮车位姿状况；基于线性CCD摄像头模型，计算线性CCD摄像头的扫描范围，并从该扫描范围内的赛道图片的像素信息中获得采样值；设置提线算法和控制算法；设置仿真过程动态演示模块，动态显示四轮车行驶的轨迹，前轮的打角情况以及每一个采样间隔四轮车线性CCD摄像头的扫描范围。该建模方法可以实现随时随地线上调试。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及四轮车仿真模型领域，具体涉及一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法。
技术介绍
在智能车竞赛中，为了优化智能车的控制算法往往要进行多次的实验，而在实际的赛道上智能车行驶过程中的误差和智能车姿态的获取比较困难。因此，大多数算法的参数调整要通过反复的试凑来实现。这种方法存在浪费时间和资源的缺点。现有技术中已有采用LabView虚拟仪器技术建立了智能车仿真系统，但是LabView的数据处理、分析能力较弱，不利于算法的移植与实现。建立了智能车的实时监测系统，能够实时监测智能车的运行状况，但是使用了较多的软硬件资源，增加了不必要的开支。周斌等人(http://www.eepw.com.cn/event/action/Freescale/data06.htm)开发了基于LabVIEW虚拟仪器技术的智能车仿真系统Plastid。系统对赛道与赛车分别建立了模型，使用者可以按照指示方便地自行设计赛道以及赛车，将赛道设计成各种各样的直路、弯路、坡路，将赛车设计成各种尺寸、形状，从而使得系统的适用性更广泛。但是该系统目前还只能用于采用光感传感器路径识别方案的智能车，对于CCD摄像头技术还不支持。其次，在仿真过程中，系统只是根据汽车的运动学模型(将车简化为一四轮刚体来处理)进行计算，并未考虑其侧滑以及路面摩擦力的影响。最后，计算速度也是系统面临的问题。李久胜等人(基于MATLAB的循线智能车仿真平台的建立，中国科技论文在线)使用MATLAB软件建立了寻线智能车的软件仿真平台，充分利用了MATLAB软件的控制系统工具箱能够实现各种复杂的算法的特点。但是该系统并非基于线性CCD的模型，没有考虑到环境的干扰，而且需要在MATLAB中绘制赛道，无法使用其他来源的赛道；用于分析的数据采集量比较少。目前存在的智能车仿真系统多是针对摄像头进行仿真，没有对线性CCD类型的智能车进行线上仿真，因此只能场地调试，调试会受限于时间、地点和光线等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法，该建模方法可以实现随时随地线上调试。本专利技术所提供的技术方案为：基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法，包括如下步骤：步骤一：建立赛道模型，通过导入图片格式的赛道俯视图，同时设置比例尺；所述的比例尺是宽度为赛道俯视图内赛道宽度所对应的像素个数的图片，用于将实际尺寸换算为像素级尺寸；设定赛道的实际宽度；步骤二：建立四轮车静态模型，所述的四轮车静态模型包括车轮与车身，前轮用于转向，后轮用于提供动力；设定车身长、车身宽、车轮位置、车轮长、车轮宽、车轮半径、后轮转速；步骤三：基于四轮车静态模型建立线性CCD摄像头模型，通过固定杆将线性CCD摄像头设置于四轮车上部；设定固定杆尺寸、位置、线性CCD摄像头的张角、线性CCD摄像头的前瞻信息以及CCD摄像头的采样间隔；步骤四：在赛道模型中，确定三个点以获取四轮车的初始位姿信息，包括四轮车的初始位置、初始方向和初始前轮打角；步骤五：建立四轮车运动学模型，基于四轮车静态模型得到在姿态保持不变的情况下下一个时刻的四轮车位姿状况；步骤六：基于线性CCD摄像头模型，计算线性CCD摄像头的扫描范围，并从该扫描范围内的赛道图片的像素信息中获得采样值；步骤七：设置提线算法，通过提线算法将线性CCD摄像头获得的采样值进行处理，得到赛道的左右边界信息和中心线偏移信息；步骤八：设置控制算法，通过提线算法得到的中心偏移信息控制四轮车下一个行进状态；步骤九：设置仿真过程动态演示模块，将步骤一～步骤八得到的线性CCD四轮车仿真模型导入仿真过程动态演示模块，动态显示四轮车行驶的轨迹，前轮的打角情况以及每一个采样间隔四轮车线性CCD摄像头的扫描范围。上述的技术方案中，使用了一种创新性的赛道导入机制，突破了其他仿真系统平台赛道需要在指定软件下绘制的限制以及对格式要求的限制。所述的建模方法可以导入常见图片格式的赛道图片进行使用，大大方便了仿真的操作流程，提高了易用性。上述的建模方法还可以对仿真数据进行采集和分析，采集对象和现在主流的四轮车上位机采集对象有大部分重合，因此可以方便地衔接仿真系统和上位机系统，使该系统的实用性得到增加。此外，还可以用鼠标交互控制的方式控制四轮车的初始位姿信息，包括四轮车的初始位置、初始方向和初始前轮打角，可以试验多种情况下四轮车的行驶情况。作为改进，所述的步骤六中引入噪声处理，所述的噪声处理包括引入光强系数以模拟不同光照条件下的采样值；引入随机系数以模拟环境噪声和硬件质量波动对采样值造成的影响；引入分布系数以模拟线性CCD摄像头采样值从中间向两侧值递减的趋势。引入了合理的模拟实际场地干扰和硬件功能波动的随机变量，更接近于真实情况，使仿真参数和实际调试参数尽可能缩小差距。作为优选，所述的步骤一中赛道俯视图格式为jpeg、bmp或png；所述的赛道俯视图内的赛道内部填充为白色，外部填充为灰色，赛道边缘采用黑色。所述的步骤三中线性CCD摄像头模型为： w = 2 × t a n γ 2 × ( p - b ) 2 + ( r + h ) 2 ]]>式中，p是质心距线性CCD摄像头地面扫描线的垂直距离，b是固定杆和质心之间的距离，r是车轮半径，h是固定杆高度、γ是线性CCD摄像头的张角，w是线性CCD摄像头地面扫描线的宽度。如果给定线性CCD摄像头的前瞻信息，线性CCD摄像头的张角，固定杆高度，杆底距车底盘中心的距离以及车轮半径，即可确定线性CCD的扫描范围，用于获取线性CCD摄像头的采样值。所述的步骤五中的四轮车运动学模型为： α = Δ t × ω × t a n θ L β = t a 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法，包括如下步骤：步骤一：建立赛道模型，通过导入图片格式的赛道俯视图，同时设置比例尺；所述的比例尺是宽度为赛道俯视图内赛道宽度所对应的像素个数的图片，用于将实际尺寸换算为像素级尺寸；设定赛道的实际宽度；步骤二：建立四轮车静态模型，所述的四轮车静态模型包括车轮与车身，前轮用于转向，后轮用于提供动力；设定车身长、车身宽、车轮位置、车轮长、车轮宽、车轮半径、后轮转速；步骤三：基于四轮车静态模型建立线性CCD摄像头模型，通过固定杆将线性CCD摄像头设置于四轮车上部；设定固定杆尺寸、位置、线性CCD摄像头的张角、线性CCD摄像头的前瞻信息以及CCD摄像头的采样间隔；步骤四：在赛道模型中，确定三个点以获取四轮车的初始位姿信息，包括四轮车的初始位置、初始方向和初始前轮打角；步骤五：建立四轮车运动学模型，基于四轮车静态模型得到在姿态保持不变的情况下下一个时刻的四轮车位姿状况；步骤六：基于线性CCD摄像头模型，计算线性CCD摄像头的扫描范围，并从该扫描范围内的赛道图片的像素信息中获得采样值；步骤七：设置提线算法，通过提线算法将线性CCD摄像头获得的采样值进行处理，得到赛道的左右边界信息和中心线偏移信息；步骤八：设置控制算法，通过提线算法得到的中心偏移信息控制四轮车下一个行进状态；步骤九：设置仿真过程动态演示模块，将步骤一～步骤八得到的线性CCD四轮车仿真模型导入仿真过程动态演示模块，动态显示四轮车行驶的轨迹，前轮的打角情况以及每一个采样间隔四轮车线性CCD摄像头的扫描范围。...

【技术特征摘要】
1.一种基于MATLAB建立线性CCD四轮车仿真模型的方法，包括如下步骤：步骤一：建立赛道模型，通过导入图片格式的赛道俯视图，同时设置比例尺；所述的比例尺是宽度为赛道俯视图内赛道宽度所对应的像素个数的图片，用于将实际尺寸换算为像素级尺寸；设定赛道的实际宽度；步骤二：建立四轮车静态模型，所述的四轮车静态模型包括车轮与车身，前轮用于转向，后轮用于提供动力；设定车身长、车身宽、车轮位置、车轮长、车轮宽、车轮半径、后轮转速；步骤三：基于四轮车静态模型建立线性CCD摄像头模型，通过固定杆将线性CCD摄像头设置于四轮车上部；设定固定杆尺寸、位置、线性CCD摄像头的张角、线性CCD摄像头的前瞻信息以及CCD摄像头的采样间隔；步骤四：在赛道模型中，确定三个点以获取四轮车的初始位姿信息，包括四轮车的初始位置、初始方向和初始前轮打角；步骤五：建立四轮车运动学模型，基于四轮车静态模型得到在姿态保持不变的情况下下一个时刻的四轮车位姿状况；步骤六：基于线性CCD摄像头模型，计算线性CCD摄像头的扫描范围，并从该扫描范围内的赛道图片的像素信息中获得采样值；步骤七：设置提线算法，通过提线算法将线性CCD摄像头获得的采样值进行处理，得到赛道的左右边界信息和中心线偏移信息；步骤八：设置控制算法，通过提线算法得到的中心偏移信息控制四轮车下一个行进状态；步骤九：设置仿真过程动态演示模块，将步骤一～步骤八得到的线性CCD四轮车仿真模型导入仿真过程动态演示模块，动态显示四轮车行驶的轨迹，前轮的打角情况以及每一个采样间隔四轮车线性CCD摄像头的扫描范围。2.根据权利要求1所述的基于MATLAB的线性CCD四轮车模拟仿真运动的方法，其特征在于，所述的步骤六中引入噪声处理，所述的噪声处理包括引入光强系数以模拟不同光照条件下的采样值；引入随机系数以模拟环境噪声和硬件质量波动对采样值造成的影响；引入分布系数以模拟线性CCD摄像头采样值从中间向两侧值递减的趋势。3.根据权利要求1所述的基于MATLAB的线性CCD四轮车模拟仿真运动的方法，其特征在于，所述的步骤一中赛道俯视图格式为jpeg、bmp或png；所述的赛道俯视图内的赛道内部填充为白色，外部填充为灰色，赛道边缘采用黑色。4.根据权利要求1所述的基于MATLAB的线性CCD四轮车模拟仿真运动的方法，其特征在于，所述的步骤三中线性CCD摄像头模型为： w = 2 × t a n γ 2 × ( p - b ) 2 + ( r + h ) 2 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴泽正，韩涛，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33