无人驾驶工况模拟控制仿真实验台

无人驾驶汽车工况模拟控制仿真实验台通过使用仿真软件，可以检查算法，也可以训练无人驾驶车辆在不同场景中感知和做出决策，下面小编为您详细介绍!

　　硬件配置

　　(1)车辆模拟系统:电动转向系统;车辆驱动系统;制动系统;

　　(2)上位机控制系统:控制卡和控制软件;

　　功能简介

　　上位机可以设定参数控制车辆的启动、前进、倒车、加速、减速、制动和转向操作。

　　逐项描述

　　1.制动系统:液压制动系统套件，可通过上位机控制制动。

　　2.电动转向系统:包括扭矩传感器、动力电机、角度传感器等。转向速度和角度可由计算机控制。

　　3.上位机控制软件:上位机软件可以控制转向角度、前进和后退、加速和减速等工况，并能实时监控和显示车辆状态。

　　4.驱动系统:包括车轮、驱动桥、驱动电机、控制器、换挡机构、油门踏板等。计算机可以控制前进、后退、加速、减速等。

　　该实验台采用二自由度车辆模型简化无人驾驶车辆的横向运动模型，对于简化模型，引入滑模控制，通过控制输入(前轮角度)来最小化预瞄点的航向偏差和横向距离偏差。同时，考虑到滑模控制中的抖振现象会影响整个控制的稳定性，采用连续变化的双曲正切函数代替符号函数。最后，通过CarSim和Simulink的联合仿真，验证了该方法的可行性。

　　在无人驾驶汽车的测试中，有人在github上用活性氧动能和Gazebo 8做了一个小豆蔻。车辆的油门、刹车、转向和传动都是通过一个活性氧系统控制的。所有传感器数据都通过ROS发布，并可通过RVIZ可视化。Gazebo功能用于集成现有模型和传感器，以构建城市模型和高速公路互动场景。

　　垃圾桶、交通锥和加油站都来自Gazebo模型基地。屋顶上安装了一台16线激光雷达、8个超声波传感器、4个摄像机和2个平面激光雷达。代码可在Github上获得。尝试通过Nvidia-docker并从Docker Hub中提取osrt/car_demo。该平台是基于C++开发的，系统需要ROS+Ubuntu环境。

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