关于lattice planner

news2024/11/16 13:54:05

使用编程创建驾驶场景。

1.使用Driving scenario Designer 交互方式创建驾驶场景 

2.导出matalb function 

3.修正这个函数,创建原始场景的变体。

4.调用这个函数,生成drivingScenario object。

5.在simulink中仿真,导入这个objcet ,使用Scenario Reader 模块

在APP中创建场景。

drivingScenarioDesigner('LeftTurnScenarioNoSensors.mat')

点击导出MATLAB Function

 生成了下图的函数

 

 

 

 

function [scenario, egoVehicle] = LeftTurnScenarioNoSensors()
% createDrivingScenario Returns the drivingScenario defined in the Designer

% Generated by MATLAB(R) 9.13 (R2022b) and Automated Driving Toolbox 3.6 (R2022b).
% Generated on: 21-Aug-2023 22:30:51

% Construct a drivingScenario object.构建结构体对象
scenario = drivingScenario;

% Add all road segments
roadCenters = [150 24.2 0;
    134.3 24.7 0;
    54 24.2 0];
laneSpecification = lanespec([2 2]);
road(scenario, roadCenters, 'Lanes', laneSpecification, 'Name', 'Road');

roadCenters = [105 75 0;
    105.2 54.5 0;
    105 -20 0];
laneSpecification = lanespec([2 2]);
road(scenario, roadCenters, 'Lanes', laneSpecification, 'Name', 'Road1');

% Add the ego vehicle
egoVehicle = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [56 19 0], ...% 初始位置
    'Mesh', driving.scenario.carMesh, ...% 车的形状
    'Name', 'egoVehicle');
waypoints = [56 19 0;
    135 19 0];
speed = 10;
smoothTrajectory(egoVehicle, waypoints, speed);

% Add the non-ego actors
otherVehicle = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [103 73 0], ...
    'Mesh', driving.scenario.carMesh, ...
    'Name', 'otherVehicle');
waypoints = [103 73 0;
    102.8 34.3 0;
    114.3 22.4 0;
    148.1 22.4 0];
speed = [11;10;10;11];
yaw =  [-90;-90;0;0];
smoothTrajectory(otherVehicle, waypoints, speed, 'Yaw', yaw);

运行这个函数会返回道路场景、车以及车上传感器所采集的信息。

修改函数,创建场景变体。

上边代码相当于给你个代码壳子,你可以往里填充。一个常见的变体是测试主车以不同的速度行驶。在上边代码中,ego车的车速是10 m/s。为了生成不同的速度,你可以在上述代码中添加接口。

(1)添加输入变量。

 (2)在平滑轨迹中,替换了speed.

 (3)还可以考虑

修改路和车道的参数。修改轨迹或者车辆初始位置;修改车辆参数。

(4)调用你修改的这个函数

 

 可以看到确实是20m/s

 没修改之前的场景 (10m/s)VS 修改之后的场景(20m/s)

主车跟左拐车没有相遇。

 注意,如果你的主车有传感器,你要使用这个命令去打开app

drivingScenarioDesigner(scenario,sensors).

注意更改classId ,car是1,truck是2。

在simulink中导入场景

使用Scenario Reader 模块。

关于Simulink中如何使用,

 可以通过一个简单的例子来学会。

首先输入Scenario Reader,依次选择

 最后加个小wifi

 炫酷的鸟瞰图。这个场景过于简单,所以不炫酷。

 回到lattice

首先运行的是这个函数。 

 首先看一下车道中心线

 主车和五辆车

function [scenario, egoVehicle] = drivingScenarioTrafficExample()
% createDrivingScenario Returns the drivingScenario defined in the Designer

% Generated by MATLAB(R) 9.9 (R2020b) and Automated Driving Toolbox 3.2 (R2020b).
% Generated on: 28-Apr-2020 15:04:44

% Construct a drivingScenario object.
scenario = drivingScenario;% 创建一个drivingScenario对象

% Add all road segments
roadCenters = [0 50 0;
    150 50 0;
    300 75 0;
    310 75 0;
    400 0 0;
    300 -50 0;
    290 -50 0;
    0 -50 0;
    0 -50 0];
laneSpecification = lanespec(4);% 四个车道
road(scenario, roadCenters, 'Lanes', laneSpecification, 'Name', 'Road');

% Add the ego vehicle
egoVehicle = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [10.7 51.4 0], ...
    'Name', 'Car');

% Add the non-ego actors
car1 = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [34.7 49.3 0], ...
    'Name', 'Car1');
waypoints = [34.7 49.3 0;
    60.1 48.2 0;
    84.2 47.9 0;
    119 49.3 0;
    148.1 51.4 0;
    189.6 58.7 0;
    230.6 68 0;
    272.6 74.7 0;
    301.4 77.5 0;
    316.7 76.8 0;
    332.4 75.2 0;
    348.9 72.2 0;
    366.2 65.1 0;
    379.6 55.6 0];
speed = [10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10;10];
trajectory(car1, waypoints, speed);

car2 = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [17.6 46.7 0], ...
    'Name', 'Car2');
waypoints = [17.6 46.7 0;
    43.4 45.5 0;
    71.3 43.8 0;
    102.3 43.5 0;
    123.5 45.5 0;
    143.6 47.4 0;
    162.4 50 0;
    198.5 61 0;
    241.1 70.1 0;
    272.3 74.1 0;
    292 76.6 0;
    312.8 77.2 0;
    350.3 75.2 0;
    362.5 70.4 0;
    375.9 63.3 0;
    390.7 49.9 0;
    401.3 33 0];
speed = [9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9;9];
trajectory(car2, waypoints, speed);

car3 = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [62.6 51.9 0], ...
    'Name', 'Car3');
waypoints = [62.6 51.9 0;
    87.4 51.3 0;
    117.7 52.2 0;
    147.6 55 0;
    174.9 59.7 0;
    203.3 65.8 0;
    265 69.7 0;
    288.3 73.1 0;
    314.5 73.1 0;
    334.9 70.8 0;
    360 59.9 0];
speed = [6;6;6;6;6;6;6;6;6;6;6];
trajectory(car3, waypoints, speed);

car4 = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [101.7 41.1 0], ...
    'Name', 'Car4');
waypoints = [101.7 41.1 0;
    124.6 42 0;
    148.5 43.9 0;
    171.9 48.2 0;
    197.1 52.8 0;
    222.3 58.5 0;
    252.4 64.4 0;
    281.4 68.5 0;
    307.7 69.5 0;
    329.9 68.2 0;
    352.7 62.8 0];
speed = [7;7;7;7;7;7;7;7;7;7;7];
trajectory(car4, waypoints, speed);

car5 = vehicle(scenario, ...
    'ClassID', 1, ...
    'Position', [251.3 75.6 0], ...
    'Name', 'Car5');
waypoints = [251.3 75.6 0;
    255.7 76.7 0];
speed = [0.01;0.01];
trajectory(car5, waypoints, speed);

车辆的参数

carLen   = 4.7; % in meters
carWidth = 1.8; % in meters
rearAxleRatio = .25;

画出这个场景

 构造参考路径

结构体,referencePathFrenet。这个结构题可以给出,沿着路径长度的状态。

找到匹配点,提供坐标系转换。

waypoints = [0 50; 150 50; 300 75; 310 75; 400 0; 300 -50; 290 -50; 0 -50]; % in meters
refPath = referencePathFrenet(waypoints);

这两个代码生成了这个结构体

 这六列是什么(x,y,)

 使用show函数show出来,这里就不求甚解了。

ax = show(refPath);
axis(ax,'equal'); xlabel('X'); ylabel('Y');

 详细阅读 referencePathFrenet 

给wayPoints (x,y)或者(x,y,theta)--》平滑修补成连续曲线。

 查询路径上最接近全局状态的点;插值;坐标系转换‘

 全局状态是[x,y,theta,kappa,speed,accel]

 

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