今日直播-基于MATLAB的传感器融合算法实现自动紧急制动（AEB）算法仿真

本例展示了如何使用自动驾驶工具箱，通过传感器融合算法实现自动紧急制动（AEB）算法仿真开发。

在本例中，将：

1 整合一个基于Simulink和Stateflow的AEB控制器，一个传感器融合算法，被控车辆的车辆动力学模型，一个驾驶场景阅读器，以及雷达和视觉检测发生器。

2 使用驾驶场景设计器应用程序创建的一系列测试场景，在闭环Simulink模型中测试AEB系统。

3 配置软件在环仿真的代码生成设置，自动生成控制算法的C代码。

1. 概述 

自动紧急制动（AEB）是一种先进的主动安全系统，可帮助驾驶员避免或减轻与其他车辆或易受伤害的道路使用者的碰撞。AEB系统可通过以下方式提高安全性：

1. 通过早期识别危急情况并向驾驶员发出警告来预防事故。

2. 通过降低碰撞时速度，减少不可避免的事故的严重性。在某些情况下，AEB系统可以使车辆和被动安全系统为撞击做好准备。

欧洲新车评估项目（Euro NCAP）从2014年开始将AEB城市和城市间系统纳入其安全评级。Euro NCAP继续扩展AEB系统的功能，以保护行人和骑车人等弱势道路使用者。

现在的AEB体系多利用雷达和视觉传感器来辨认被控车辆前方的潜在碰撞目标。为了实现准确、可靠、稳定的检测，同时最大限度地减少误报，往往需要多个传感器。所以传感器融合技术对AEB系统起着重要作用。

2. AEB MIL测试系统的Simulink模型概述

将示例文件文件夹添加到MATLAB搜索路径中。然后，打开本例中使用的主Simulink模型:

addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'examples','driving')))

open_system('AEBTestBenchExample')

该模型主要由两个子系统组成:

1.  AEB with Sensor Fusion，包含传感器融合算法和AEB控制器。

2.  Vehicle and Environment，它对被控车辆动力学和环境进行建模用于模拟真实的车辆和周围环境。它包含驾驶场景阅读器和雷达及视觉检测生成器。这些模块为物体检测提供合成传感器数据。

要绘制合成传感器检测、跟踪对象和地面环境的真实数据，请使用鸟眼视图。Bird's-Eye Scope是一个模型级的可视化工具，可以从Simulink模型中打开，工具栏->在 "仿真 "选项卡上，在 "查看结果 "下，单击 "Bird's-Eye Scope"。打开视图后，单击 "查找信号 "来设置信号。仪表板面板显示本车车辆速度、加速度以及自主紧急制动（AEB）和前向碰撞警告（FCW）控制器的状态。

明天直播内容如下，除了本demo外还会谈AEB与智能驾驶的关系！有兴趣参加直播，一起学习的请联系小编。