详谈自动驾驶汽车CAN总线数字孪生建模（二）

标注：本文来自本实验室单超的研究成果。

整体思路：仿真模型通过python打开并运行之后，会启动Carla， 使用Carla API 获取汽车的相关数据之后，启动matplotlib绘制线程，将Carla提供的数据输进模型，再从matlab的worksapce通过接口获取输出结果并绘制。

python调用仿真模型

Matlab提供python API供外部调用，本文将需要使用的matlab功能封装成类的形式进行调用。Matlab class用于连接Matlab软件并对模型输入数据获取输出结果，其中connectToMatlab方法通过Matlab命令行启动Simulink运行仿真模型，simulate方法用于把数据输入模型，之后将输出结果以数组形式存入实例变量中。

python控制Carla客户端

python脚本启动的Carla客户端以pygame库作为媒介，实现用户输入和Carla服务端交互的各种功能，再将最新的结果渲染并绘制到pygame的用户界面中。初始需要先将Carla服务端启动，暴露本地2000端口用于客户端连接。获取到初始化的 pygame.display实例后进入循环渲染阶段，此时键盘的输入作为pygame的事件触发parse_events方法调用

数据提取

建模部分提到，simulink CAN 仿真模型主要传输的是车速、转向角、档位三种数据报文。所有的数据来源于以下三个实例：

车速：车速V（km/h）计算方式为 V = 3.6 * √（x^2 + y^2 + z^2 ） （其中x、y、z表示前/后、左/右、上/下方向的速度矢量，单位为m/s）。

档位：档位共分为R、P、D三档，分别代表倒车、停车、直行，档位的判断依据汽车的行驶状态来定，因此档位的数据源需要汽车车速和倒车参数来判定。

转向角度：转向角可以直接从实例中获取。

实时数据展示

上文已经解决了模型实时输入实时输出问题，那么当获取到仿真模型的输出结果时，该结果是以数组的形式记录从仿真开始到当前时间的所有结果，所以每次获取到结果后都需要重新依据新的数据样本进行绘制，由于python是Carla和Simulink数据传输的媒介，因此最好的解决方案是基于python的绘图工具实时绘制。本文采用python Matplotlib库以实现该需求。

绘制代码实现

由于绘制的是模型的输出结果，现针对输出的车速数据绘制相应的实时变化曲线，为了做到良好的代码风格，增加代码复用率，本文将一系列绘制相关的方法集中到Draw类里。

实时仿真并绘制

本部分将结合前面的实验结果，将所有对接Carla的python模块、对接Matlab/Simulink的python模块、实时绘制相关的python模块都组合起来运行。

车速实时变化

实时模拟时长为60秒，60秒内，汽车的速度变化曲线在图像中持续不断地刷新，直到60秒到为止。

从图中可以看出，经过仿真模型模拟出来的速度数据和原数据基本一致，说明模型的CAN报文解封装过程顺利执行，但是在车速的转折点存在模型的模拟结果比原数据更平滑的问题，很明显是由于原数据输入过于频繁，两个相邻的输入时间间隔小于模型最小采样时间，而采样时间不能进一步缩小，否则会导致该时间段内无正确模拟结果输出。

档位实时变化

时长为60秒，手动控制汽车行驶，共尝试两个档位，P和D、分别代表泊车和直行，对应参数为17和20，泊车后发送单个P档位报文，到车辆开始直行这段时间不发送任何报文，直行后会依据汽车的速度反馈不断发送D档位报文。从图中可以看出，由于原数据变化的不是非常频繁，模型模拟出来的结果完全匹配了原数据，说明输入频率远小于模型采样频率会使模拟结果贴合预期结果。

转向角度实时变化

时长60秒，手动控制汽车行驶，并控制轮胎左右转向，向左角度为负，向右角度为正，值位于［-100， 100］区间内。由图可知，转向角变化数据更新十分频繁，仿真模型在处理大量的输入时必然会卡顿并抛弃大量数据，使得模拟结果没有很好地贴合原数据，因此在高频输入的前提下，模型模拟结果无法完全贴合预期。

小结

本文介绍了基于Carla自动驾驶模拟仿真平台构造Simulink CAN仿真模型并结合python API及其绘图工具库matplotlib的一整套实时仿真流程的设计和实现细节，实际模拟了虚拟汽车车速，档位、转向角度三个信息在CAN中的解封装和传递。发现在低频的数据输入场景下，模型能做到贴合实际结果，而在高频输入数据场景下，模型容易运行卡顿并在多个时间点输出无效数据，抛弃这些数据后模拟结果相对于预期结果显得平滑，无法体现预期结果中的峰值。

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