利用Carsim和Simulink构建驾驶模拟软件实时仿真的方法，涵盖硬件连接、cpar文件设置、UDP通信配置以及自动驾驶算法测试等方面。首先讲解了如何将罗技G29方向盘接入Carsim，通过Simulink作为中间件实现信号转换。接着深入探讨了cpar文件的关键参数配置，确保实时仿真效果。然后阐述了UDP通信的具体实现步骤，解决了常见的网络传输问题。最后展示了如何在Prescan环境中进行自动驾驶算法测试，并提供了实时性调优技巧。 适合人群：对无人驾驶技术和实时仿真感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望低成本搭建自动驾驶测试平台的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要深入了解Carsim和Simulink联合仿真的技术人员，旨在帮助他们掌握从硬件连接到算法测试的全流程，最终实现高效的自动驾驶系统开发和验证。 阅读建议：读者应具备一定的MATLAB/Simulink基础，熟悉基本的汽车动力学概念。文中提供的具体代码片段和配置建议可以直接应用于实际项目中，建议边阅读边动手实践，以便更好地理解和应用所学知识。

内容概要：本文详细介绍了利用罗技G29方向盘、Carsim和Simulink构建低成本驾驶员在环实时仿真系统的方法。主要内容涵盖硬件准备、软件配置、cpar文件调整、UDP通信配置以及模型联合调试等方面。文中提供了具体的代码示例和技术细节，帮助用户快速搭建并优化仿真环境。特别强调了通过调整转向信号比例、设置合理的仿真步长、优化UDP通信等手段提升仿真精度和实时性。此外，还分享了一些实用的小技巧，如使用FIFO队列减少数据丢失、添加低通滤波器稳定信号等。 适合人群：从事自动驾驶算法研究、车辆动力学建模及相关领域的研究人员和工程师，尤其是希望降低实验成本的研究团队。 使用场景及目标：适用于需要进行自动驾驶算法验证、车辆动力学特性研究等场景。主要目标是提供一种经济高效的解决方案，使用户能够在家中或实验室环境中完成专业的驾驶模拟实验，同时确保较高的仿真精度和实时性。 其他说明：文中提到的技术方案不仅能够显著降低成本，还能提高开发效率。对于初学者而言，本文提供的详细步骤和代码示例有助于快速入门。而对于有一定经验的研发人员，则可以通过文中提及的一些高级优化方法进一步提升系统的性能。

驾驶员仿真平台和台架应用

了解如何： - 使用 Vehicle Dynamics Blockset:trade_mark: 对复杂的车辆动力学和驾驶操作进行建模- 使用 Simulink Real-Time:trade_mark: 和 Speedgoat 目标硬件创建虚拟车辆的实时仿真- 使用 Simulink 的 Unreal Engine:registered: 接口并可视化驾驶场景- 设置带有踏板和方向盘的驾驶模拟器以执行驾驶员在环测试 主要优势： - 从开箱即用的库模块和预构建的参考应用程序开始- 通过用虚拟车辆模拟器代替车内测试来节省时间和金钱- 自定义您的车辆模型并轻松与您的 Simulink 控件交互- 在可重复、可再现和安全的环境中高效迭代和测试边缘场景- 无需离开 MATLAB:registered: 和 Simulink，即可在实时硬件上快速部署您的模型 下载按钮可让您访问与最新 MATLAB 版本 (R2021a) 兼容的文件。 使用这些超链接访问早期版本的版本： 对于 R2

文档主要分为2个部分：第1部分介绍如何使用G29，接入HIL，实现驾驶员在环仿真。第2部分介绍TruckSim与NI如何联合形成HIL。