9-自动驾驶决策规划控制Matlab代码 1.1 Matlab自动驾驶工具箱介绍 1.2 创建S型道路自动换道场景 2.1 RNN与LSTM网络介绍 2.2 构建S型轨迹预测的数据集 2.3 训练轨迹预测LSTM网络 2.4 利用LSTM网络预测交通车轨迹 3.1基于模糊逻辑推理的换道决策 3.2 利用Matlab模糊逻辑工具箱建立换道决策 4.1四类换道路径类型对比及筛选 4.2 基于多目标评价函数筛选B样条曲线 5.1利用规划路径和预测轨达建立ST图 5.2 基于动态规划算法初步规划ST曲线 5.3 基于二次规划算法平滑ST曲线 6.1 四类轨迹跟踪算法对比及筛选 6.2 利用MPC算法跟踪轨迹 7.1 Simulink动态仿真技巧点拨 7.2 搭建预测、决策模块 7.3 搭建规划、控制模块 非常适合自动驾驶入门学习

1. Matlab自动驾驶工具箱介绍

Matlab的自动驾驶工具箱为开发者提供了一个全面且易用的平台来模拟和开发自动驾驶相关算法。它集成了丰富的功能，无论是场景创建、传感器模拟还是算法实现，都能找到对应的工具。

创建S型道路自动换道场景

% 创建S型道路场景
road = driveshapedroad('Length', 200, 'Width', 4);
road.Shape = [0 0; 50 1; 100 -1; 150 1; 200 0];

scenario = drivingScenario;
addroad(scenario, road);

% 添加车辆
egoVehicle = vehicle(scenario, 'ClassID', 1, 'Position', [0 0 0]);
leadVehicle = vehicle(scenario, 'ClassID', 2, 'Position', [50 0 0]);

在这段代码中，我们首先使用driveshapedroad函数创建了一条S型道路，通过定义道路的长度、宽度以及形状控制点来塑造S型。然后利用drivingScenario函数创建场景，并将刚才定义的道路添加进去。最后，我们添加了两辆车辆，一辆是自车egoVehicle，另一辆是前车leadVehicle，通过设定它们的初始位置来布置在道路上。

2. RNN与LSTM网络介绍

RNN（循环神经网络）是一种处理序列数据的强大模型，它能够对时间序列中的数据进行记忆和处理。然而，传统RNN存在梯度消失或爆炸的问题，导致难以处理长时间依赖。LSTM（长短期记忆网络）则是RNN的一种变体，通过引入门控机制，有效地解决了长序列依赖问题。LSTM中的遗忘门、输入门和输出门协同工作，决定信息的保留、更新和输出。

构建S型轨迹预测的数据集

% 假设已经有车辆在S型道路上行驶的位置数据
% 这里简单生成一些模拟数据
numSamples = 1000;
time = linspace(0, 100, numSamples);
x = 5 * sin(time / 10);
y = 5 * cos(time / 10);

% 构建数据集
inputData = [x(:), y(:)];

上述代码模拟生成了车辆在S型道路上行驶的位置数据，以时间为基础，通过正弦和余弦函数生成x和y方向的坐标。然后将这些坐标组合成输入数据集inputData，用于后续的LSTM网络训练。

训练轨迹预测LSTM网络

numFeatures = size(inputData, 2);
numResponses = numFeatures;
numHiddenUnits = 50;

layers = [...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs',100,...
    'GradientThreshold',1,...
    'InitialLearnRate',0.01,...
    'LearnRateSchedule','piecewise',...
    'LearnRateDropFactor',0.2,...
    'LearnRateDropPeriod',10,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(inputData, inputData, layers, options);

在这里，我们定义了LSTM网络的结构。首先是sequenceInputLayer作为输入层，接收具有numFeatures个特征的数据。接着是lstmLayer，设置了50个隐藏单元来处理序列数据。然后通过fullyConnectedLayer连接到输出层，输出层的维度与输入特征维度相同，最后使用regressionLayer作为回归层，用于预测轨迹。通过trainingOptions设置训练的超参数，如优化器为adam，最大训练轮数为100等，最后使用trainNetwork函数进行网络训练。

利用LSTM网络预测交通车轨迹

% 假设获取到新的初始位置数据
newInput = [x(1:10), y(1:10)];
predictedTrajectory = predict(net, newInput);

这部分代码假设获取到新的初始位置数据newInput，然后使用训练好的LSTM网络net进行预测，得到预测的轨迹predictedTrajectory。

3. 基于模糊逻辑推理的换道决策

模糊逻辑推理在自动驾驶换道决策中起着重要作用。它能够处理不精确和不确定的信息，比如前方车辆的距离远近、速度快慢等模糊概念，并基于这些信息做出合理的换道决策。

利用Matlab模糊逻辑工具箱建立换道决策

% 创建模糊推理系统
fis = mamfis;

% 添加输入变量
input1 = addInput(fis, [-20 20], 'Name', 'distance');
input2 = addInput(fis, [0 50], 'Name','speedDiff');

% 添加输出变量
output = addOutput(fis, [0 1], 'Name', 'changeLaneProbability');

% 添加模糊集
addMF(input1, 'gaussmf', [5 0], 'close');
addMF(input1, 'gaussmf', [5 10], 'far');
addMF(input2, 'gaussmf', [5 10],'slowDiff');
addMF(input2, 'gaussmf', [5 30], 'fastDiff');
addMF(output, 'gaussmf', [0.2 0.2], 'lowProb');
addMF(output, 'gaussmf', [0.2 0.8], 'highProb');

% 添加模糊规则
rule1 = [1 1 1 1 1];
rule2 = [1 2 2 1 1];
rule3 = [2 1 2 1 1];
rule4 = [2 2 1 1 1];
fis = addRule(fis, [rule1; rule2; rule3; rule4]);

% 进行模糊推理
distanceValue = 10;
speedDiffValue = 20;
result = evalfis([distanceValue, speedDiffValue], fis);

这段代码首先创建了一个Mamdani型模糊推理系统fis。然后添加了两个输入变量distance和speedDiff，分别表示距离和速度差，以及一个输出变量changeLaneProbability表示换道概率。接着为输入和输出变量添加模糊集，定义了如“close”“far”“slowDiff”“fastDiff”“lowProb”“highProb”等模糊概念。之后通过添加模糊规则，根据不同的输入模糊集组合确定输出的模糊集。最后，给定具体的距离和速度差数值，使用evalfis函数进行模糊推理得到换道概率。

4. 四类换道路径类型对比及筛选

常见的换道路径类型有直线型、多项式型、样条曲线型等。不同类型的路径在平滑性、计算复杂度等方面各有优劣。直线型路径简单直接，但不够平滑；多项式型路径可以通过调整系数获得不同的形状，但高阶多项式可能会出现振荡。样条曲线型路径则能较好地保证平滑性和连续性。

基于多目标评价函数筛选B样条曲线

% 假设已经生成了多条B样条曲线路径
% 这里简单生成两条路径作为示例
controlPoints1 = [0 0; 10 5; 20 0];
controlPoints2 = [0 0; 10 -5; 20 0];

path1 = spcrv(controlPoints1, 3);
path2 = spcrv(controlPoints2, 3);

% 定义多目标评价函数
% 例如考虑路径长度和与障碍物的距离
evaluatePath = @(path) begin
    lengthPath = sum(sqrt(diff(path(:,1)).^2 + diff(path(:,2)).^2));
    % 假设这里有计算与障碍物距离的函数obstacleDistance
    distToObstacle = obstacleDistance(path);
    return lengthPath + 1 / distToObstacle;
end;

score1 = evaluatePath(path1);
score2 = evaluatePath(path2);

if score1 < score2
    bestPath = path1;
else
    bestPath = path2;
end

上述代码首先简单生成了两条B样条曲线路径，通过spcrv函数根据控制点生成曲线。然后定义了一个多目标评价函数evaluatePath，这里考虑了路径长度和与障碍物的距离两个因素，通过加权的方式将它们组合成一个评价分数。最后对两条路径进行评价并选择分数较低的作为最佳路径。

5. 利用规划路径和预测轨达建立ST图

ST图（时空图）将时间和空间维度结合起来，用于分析车辆的运动状态。通过将规划路径和预测轨迹投影到ST图上，可以直观地看到车辆在不同时间的位置分布以及潜在的冲突情况。

基于动态规划算法初步规划ST曲线

动态规划算法通过将问题分解为多个子问题，并保存子问题的解来避免重复计算，从而高效地找到最优解。在ST图中，动态规划可以用于寻找一条满足各种约束条件（如速度限制、安全距离等）的最优路径。

基于二次规划算法平滑ST曲线

二次规划算法可以对初步规划的ST曲线进行平滑处理，使得车辆的运动更加平稳。它通过最小化一个二次目标函数，同时满足一定的线性约束条件，来调整曲线的形状。

6. 四类轨迹跟踪算法对比及筛选

常见的轨迹跟踪算法有PID控制、纯追踪算法、线性二次调节器（LQR）以及模型预测控制（MPC）等。PID控制简单易实现，但对于复杂的非线性系统效果可能不佳；纯追踪算法基于几何原理，适用于低速场景；LQR通过求解线性二次型最优控制问题来确定控制输入；MPC则能够预测系统未来的状态，并根据预测结果在线优化控制输入，具有较好的实时性和鲁棒性。

利用MPC算法跟踪轨迹

% 定义车辆模型参数
A = [1 Ts 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 Ts; 0 0 0 1];
B = [0.5 * Ts^2 0; Ts 0; 0 0.5 * Ts^2; 0 Ts];
C = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
D = [0 0; 0 0];

% 创建MPC控制器
mpcObj = mpc(A, B, C, D);
mpcObj.NumHor = 10;
mpcObj.Weights.Input = 1;
mpcObj.Weights.Output = 10;

% 假设已经有参考轨迹refTrajectory
% 进行轨迹跟踪
for k = 1:length(refTrajectory)
    y = [egoVehicle.Position(1); egoVehicle.Position(3)];
    [u, ~] = predict(mpcObj, refTrajectory(k, :), y);
    % 根据控制输入u调整车辆状态
    % 这里省略具体的车辆状态更新代码
end

在这段代码中，首先定义了车辆的状态空间模型矩阵A、B、C、D，这里假设是一个简单的线性时不变模型。然后使用mpc函数创建MPC控制器对象mpcObj，设置预测时域NumHor为10，以及输入和输出的权重。在循环中，获取当前车辆的位置信息y，并根据参考轨迹refTrajectory和当前车辆状态，使用predict函数计算出控制输入u，进而调整车辆状态以跟踪参考轨迹。

7. Simulink动态仿真技巧点拨

在Simulink中进行自动驾驶仿真时，合理设置采样时间、模块连接以及数据类型匹配非常重要。同时，利用示波器等工具可以实时观察信号变化，帮助我们调试和分析算法性能。

搭建预测、决策模块

在Simulink中，可以将之前实现的轨迹预测和换道决策算法封装成模块。例如，将LSTM网络预测部分封装成一个子系统，将模糊逻辑换道决策封装成另一个子系统，通过模块间的信号连接实现数据的传递和处理。

搭建规划、控制模块

同样，路径规划和轨迹跟踪控制部分也可以搭建为Simulink模块。将B样条曲线路径规划和MPC轨迹跟踪算法集成到Simulink模型中，与预测和决策模块协同工作，形成一个完整的自动驾驶决策规划控制仿真系统。

通过以上Matlab代码的实践，无论是对自动驾驶相关算法的理解，还是实际编程能力，都会有很大的提升，非常适合自动驾驶入门学习，希望大家在这个领域探索出更多有趣的成果！