在Matlab中对平行泊车的仿真

资 源 简 介

在Matlab中对平行泊车的仿真

详 情 说 明

在Matlab中实现平行泊车仿真是一个结合车辆运动学和自动控制算法的经典案例。其核心在于模拟现实场景中车辆从起始位置调整至目标车位的全过程，通常分为以下关键环节：

环境建模 首先需要构建虚拟泊车场景，包括道路边界、障碍物（如前后车辆）以及目标车位。Matlab的Robotics System Toolbox或Simulink中的Vehicle Dynamics模块可快速搭建可视化环境，其中车位尺寸通常按标准小型车规格设定。

路径规划算法 常用的方法包括几何轨迹法（如基于圆弧和直线的组合）或优化算法（如RRT*）。对于平行泊车，通常采用两段式倒车策略：先以固定转角倒车使车辆倾斜，再调整方向完成车位对齐。需考虑最小转弯半径和非完整约束（车辆不能横向移动）的限制。

控制策略实现 通过PID控制器或模型预测控制（MPC）跟踪规划路径。方向盘转角控制尤为关键，需要将路径的曲率转化为前轮转向角，同时引入反馈校正机制处理定位误差。Matlab的Control System Toolbox可辅助设计控制器参数。

传感器仿真与定位 模拟超声波雷达或摄像头数据检测障碍物距离，结合车辆位姿估计（如基于里程计或IMU）实现实时位置修正。可通过添加高斯噪声来验证算法的鲁棒性。

可视化与性能分析 利用Matlab动画工具展示车辆运动轨迹，并量化评估泊车成功率、路径平滑度等指标。通过参数敏感性分析（如车位长度变化对成功率的影响）可进一步优化算法。

该仿真的扩展方向包括加入动态障碍物、多车协同泊车，或结合深度学习训练端到端的控制策略。