1、 实 验 技 术 与 管 理 第 40 卷 第 4 期 2023 年 4 月 Experimental Technology and Management Vol.40 No.4 Apr.2023 收稿日期:2022-10-08 基金项目:北京高等教育本科教学改革创新项目“能力达成导向的协同创新智能开放实验实践人才培养体系探索”（BJBH2020-0301）作者简介:崔勇（1982），男，河南漯河，博士，副教授，主要研究方向为传感器技术，。引文格式:崔勇，袁志鸿，迟清凯，等.基于智能车的高还原度虚拟仿真实验平台设计J.实验技术与管理,2023,40(4):133-137.Cite this a
2、rticle:CUI Y,YUAN Z H,CHI Q K,et al.Design of highly reductive virtual simulation experiment platform based on intelligent vehiclesJ.Experimental Technology and Management,2023,40(4):133-137.(in Chinese)ISSN 1002-4956 CN11-2034/T DOI:10.16791/ki.sjg.2023.04.019 基于智能车的高还原度虚拟仿真实验平台设计 崔 勇1,2，袁志鸿1，迟清凯1，
3、董韶鹏1,2，姚 楠1,2，郑建英1，胡庆雷1（1.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191；2.北京航空航天大学 机械与控制工程国家级虚拟仿真实验教学中心，北京 100191）摘 要：基于智能车的实验及竞赛培养了学生的实践能力和多学科综合能力，是高校培养新型人才的良好载体。为了解决相关线下实验周期长、设备不足、空间受限等问题，该文搭建了基于运动学仿真模型 Coppeliasim 和数学建模软件 MATLAB 的智能车虚拟仿真平台。该平台在高度还原线下课程实验场景的同时，其赛道的设计具有一定自由度，可同时满足不同能力学生的需求。此外，基于该平台开发的仿真实验激发了学生对智
4、能车的兴趣爱好，提升了学生参与度，提高了学生的操作能力与创新思维能力，获得了良好的教学效果。关键词：智能车；虚拟仿真；循迹控制；高还原度；数字图像处理 中图分类号：G642.423 文献标识码：A 文章编号：1002-4956(2023)04-0133-06 Design of highly reductive virtual simulation experiment platform based on intelligent vehicles CUI Yong1,2,YUAN Zhihong1,CHI Qingkai1,DONG Shaopeng1,2,YAO Nan1,2,ZHENG J
5、ianying1,HU Qinglei1(1.School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;2.National Virtual Simulation Experimental Teaching Center of Mechanical and Control Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China)Abstract:Experiments and competitions based
6、on intelligent vehicles cultivate students practical ability and multidisciplinary synthesis,which are good carrier for colleges and universities to cultivate new talents.In order to solve the problems of long experimental cycles,insufficient equipment and restricted space for relevant offline exper
7、iments,this paper builds a virtual simulation platform for intelligent vehicles based on the kinematic simulation model Coppeliasim and the mathematical modelling software MATLAB.The platform is highly reproducible to the offline course experimental scenario,while its track design has a certain degr
8、ee of freedom and can meet the needs of students with different abilities at the same time.In addition,the simulation experiments developed on the platform stimulate students interest in intelligent vehicles,enhance their participation,and improve their operational and creative thinking skills and h
9、ave achieved good teaching results.Key words:intelligent vehicles;virtual simulation;traction control;high reproduction;digital image processing 目前，基于智能车的实验平台建设被视作大学生智能汽车竞赛中重要的应用领域。众多高校越发关注该平台建设，并在此之上开设了服务于嵌入式系统、数字信号处理、自动控制原理等课程的创新实验1-2。这类创新实验以智能车为载体，与多学科知识领域相互交叉融合，在辅助了教学的同时，也培养了学生的动手能力与创新能力，实现了赛教结合
10、、以赛促教的目的。然而，传统智能车实验通常采用线下教学方式，存在周期长、配套设备不足、配套场地差等问题。使得学生参与度较低，有效课时较短，降低了教学效果3-6。因此，迫切需要建设虚拟仿真平台以填补智能车实验134 实 验 技 术 与 管 理 线上教学途径的空缺。本文利用运动学仿真模型 Coppeliasim 与数学建模软件 MATLAB 构建了具有高还原度与高自由度的智能车虚拟仿真平台，并基于此实验平台设计了数字图像处理实验、智能车控制实验和面向赛道场景的综合设计实验等，完成了实验平台的线上化，满足了实验课程线上教学的迫切需求。1 面向智能车的虚拟仿真平台设计 传统智能车实验所需要的设备与环境
11、主要由实体智能车及特殊的赛道场景两大块组成。为了与线下实验保持一致，本文从虚拟智能车模型与虚拟赛道场景两方面设计该仿真平台。1.1 虚拟智能车模型设计 实体智能车由结构框架与传感器组成，其中结构框架提供支撑作用与动力来源，内部多种传感器完成智能车周边环境和本体状态信息的实时感知，为智能车控制提供实时且可靠的数据来源。虚拟智能车模型的仿真设计主要分为以下两个部分。1）智能车的虚拟结构框架设计。智能车采用全国大学生智能汽车竞赛的 C 型车模，其动力输出装置为两个型号为 RS-380 的较小功率电动机。实体智能车由大量的机械部件和电子部件组成，这给建模带来一定的挑战，因此需要在不影响其主要功能的前提
12、下对智能车进行适当的简化。本文设计的智能车虚拟结构重点保留了其主要活动部件，包括绕转向节臂旋转的左右前轮、在舵机驱动下摆动的左右前轮摇杆、在动力源驱动下的绕轴转动的左右后轮。由于智能车上的其他部件可视为非活动部件，只需在仿真中设计其碰撞体积和质量属性即可。2）智能车的虚拟传感器设计。智能车的行驶轨迹主要由其位置与运动状态决定。通常情况下，实体智能车会采用如视觉传感器、惯性传感器、位移传感器等多类别传感器联合作用的方式，精准把控其行驶状态。同样地，虚拟智能车也需要虚拟传感器来提供可靠的数据来源，因此本文对智能车的关键传感器进行虚拟仿真设计。视觉传感器作为智能车的主要数据来源，可以直观地展现出智能
13、车所处位置及环境。本文利用仿真软件 Coppeliasim 中提供的 Perspective Projection-type Vision Sensor 组件作为虚拟视觉传感器，从而实时获取虚拟智能车的位置信息。为了实现智能车避障功能，实体智能车通常采用平面线扫描雷达检测智能车与障碍物之间的距离。然而 Coppeliasim 没有提供能够直接返回平面线扫描式雷达的组件接口，因此本文利用虚拟视觉传感器反馈的数据来仿真平面线扫描雷达。设相机坐标系原点位于相机中心，相机坐标系的 z 轴沿相机透镜主光轴方向，相机坐标系 x 轴沿图像 x 轴指向。已知图像提供点在图像像素坐标系的位置(,)u v与在三维
14、空间的深度数据 z，根据相机的内参数，可以推导出此点在相机坐标系下的位置(,)x y z，从而确定智能车和障碍物之间的距离。其转换关系如公式（1）所示。001001xxyyufcxz vfcyz|=|（1）其中，(,)xyxyffcc是相机的内参数。依据公式（1）可知，平面线扫描雷达可视为相机纵向分辨率只有 1 的特殊情况，将三维直角坐标系下的坐标(x,y,z)转换为极坐标(r,)，便得到了平面线扫描雷达的数据格式，完成了其仿真设计。除位置信息外，智能车的角速度、加速度等运动参数也十分关键。通常情况下，实体智能车利用惯性传感器来获取这些信息，但由于 Coppeliasim 没有直接提供惯性测量
15、单元，因此本文在仿真软件提供的数据基础上，间接计算出智能车的角速度和加速度。Coppeliasim 提供的函数接口可以解出智能车的滚动角、俯仰角 以及偏航角，利用这 3 个角度组成的旋转矩阵与公式（2），便可实时得到三轴角速度,xyz，其中T为较短时间间隔。1xyzT|=|（2）同时，Coppeliasim 提供了力传感器接口，其可以返回一个仿真实体 x、y、z 3 轴所受的力xF、yF、zF。因此，如公式（3）所示，通过测量一个质量为accm的微小实体所受的力，就能够计算出其 3 轴加速度xyz、。acc1 xxyyzzFFmF|=|（3）将设计出的虚拟传感器与虚拟结构框架相结合，构建出完整
16、虚拟智能车三维模型（图 1）。图 1 虚拟智能车模型 崔 勇，等：基于智能车的高还原度虚拟仿真实验平台设计 135 该虚拟智能车不仅满足了智能车的框架结构、数据来源等要求，并且较大程度还原了实体智能车的工作方式，实现了智能车模型的虚拟化目标。1.2 虚拟赛道场景设计 智能车性能评估需要在某个场景中运行实现，因此仿真平台还需要引入虚拟赛道场景。常见的实体赛道由各种元素组成，如直线赛道、弯道赛道、十字路口赛道、环岛赛道、装有斑马起跑线的直线赛道与车库等6。为了保障设计场景也具有高还原度，虚拟赛道的每个元素都和实体赛道采取等比例设计。包括赛道及其环境颜色在内，其元素的半径、长度、宽度等特征均与线下赛道场景保持一致。除此之外，该仿真平台还对虚拟赛道进行了模块化处理，每一个模块由单一元素构成，再将所有模块进行拼接即可得到多元素虚拟赛道。通常情况下，赛道的拼接需要对各元素模块进行空间中的几何关系表示。给各元素添加入口坐标系与出口坐标系，以入口坐标系作为根坐标系，通过树形方式添加元素到根坐标系下，并添加出口坐标系。将元素的入口坐标系和上一个元素出口坐标系相连接，便能实现各元素部件的拼接。然而，手动拼
