基于MATLAB自动驾驶车辆决策控制

基于MATLAB自动驾驶车辆决策控制简介：在密集的城市环境中为共享自动驾驶车队提供控制和决策架构。该项目实现了自动驾驶汽车的决策架构和控制律，既可以在 MATLAB 上工作，也可以集成到 Carla 模拟器中。以下文字及示例代码仅供参考。

资深码侬

1507人浏览 · 2025-06-25 11:10:02

资深码侬 · 2025-06-25 11:10:02 发布

基于MATLAB自动驾驶车辆决策控制

简介：
在密集的城市环境中为共享自动驾驶车队提供控制和决策架构。
该项目实现了自动驾驶汽车的决策架构和控制律，既可以在 MATLAB 上工作，也可以集成到 Carla 模拟器中。

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以下文字及示例代码仅供参考

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基于MATLAB的自动驾驶车辆决策与控制

基于MATLAB的自动驾驶车辆决策与控制

在自动驾驶系统中，决策（Decision Making） 和 控制（Control） 是两个关键模块。它们分别负责：

决策层：根据感知信息（如目标检测、路径规划等）做出驾驶行为选择（如换道、超车、避障、跟车等）。
控制层：将高层决策转化为底层执行器指令（如方向盘转角、油门/刹车踏板开度），使车辆按预期轨迹行驶。

🧠 一、自动驾驶系统层级结构

自动驾驶系统通常分为以下几个层次：

层级	功能
感知（Perception）	获取环境信息（摄像头、雷达、激光雷达、GPS 等）
定位（Localization）	确定车辆自身位置（融合 GPS、IMU、SLAM 等）
决策（Decision Making）	行为选择（路径规划、行为决策、轨迹生成）
控制（Control）	执行动作（纵向控制 + 横向控制）

🛣️ 二、决策系统设计（Behavior Planning）

1. 输入：

当前车辆状态（速度、位置、方向）
高精地图（HD Map）
周围交通参与者信息（行人、车辆、障碍物）
路径规划输出（全局路径）

2. 输出：

行为指令（Lane Keeping, Lane Changing, Stop & Go, Overtake, Avoidance 等）

3. 实现方式：

✅ 基于规则的方法（Rule-based）

使用状态机（State Machine）或有限状态自动机（FSM）
条件判断（If-Else / Switch-Case）

✅ 基于学习的方法（Learning-based）

强化学习（Reinforcement Learning）
决策树、随机森林、深度神经网络（DNN）

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🎮 示例：基于状态机的行为决策逻辑（MATLAB）

% 定义决策状态
states = {'LANE_KEEPING', 'OVERTAKING', 'CHANGING_LANE_LEFT', ...
          'CHANGING_LANE_RIGHT', 'STOPPING', 'EMERGENCY_STOP'};

% 初始化当前状态
currentState = 'LANE_KEEPING';

for t = 1:Timesteps
    % 获取传感器数据和周围车辆状态
    frontVehicle = getFrontVehicle();
    leftAvailable = isLaneFree('left');
    rightAvailable = isLaneFree('right');

    % 状态转移逻辑
    switch currentState
        case 'LANE_KEEPING'
            if ~isempty(frontVehicle) && frontVehicle.speed < currentSpeed - 5
                currentState = 'OVERTAKING';
            elseif ~leftAvailable && ~rightAvailable
                currentState = 'STOPPING';
            end

        case 'OVERTAKING'
            if inTargetLane()
                currentState = 'LANE_KEEPING';
            end

        case 'STOPPING'
            if frontVehicle.empty
                currentState = 'LANE_KEEPING';
            end
    end

    % 输出当前决策
    decision(t) = currentState;
end

🚗 三、控制系统设计（Control System）

1. 控制任务分解

类型	目标	控制变量
纵向控制（Longitudinal Control）	控制加速度/速度	油门、刹车
横向控制（Lateral Control）	控制转向	方向盘转角

⚙️ 四、纵向控制（Speed Control）

PID 控制器示例（MATLAB）

% 参数设置
Kp = 0.8; Ki = 0.05; Kd = 0.01;
targetSpeed = 60;   % km/h
currentSpeed = 0;
integral = 0;
prevError = 0;

for t = 1:N
    error = targetSpeed - currentSpeed;
    integral = integral + error * dt;
    derivative = (error - prevError) / dt;

    throttle = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;

    % 应用控制信号并更新速度
    currentSpeed = updateVehicleSpeed(throttle);

    prevError = error;
end

🔄 五、横向控制（Steering Control）

1. Stanley Controller（常用于轨迹跟踪）

适用于已知参考路径的情况（如车道线或路径规划结果）。

function delta = stanleyControl(x, y, theta, ref_path, k)
    % x, y: 当前坐标
    % theta: 当前航向角
    % ref_path: 参考路径点集合
    % k: 控制增益

    % 寻找最近路径点
    [~, idx] = min((ref_path(:,1)-x).^2 + (ref_path(:,2)-y).^2);
    xe = ref_path(idx, 1); ye = ref_path(idx, 2);

    % 计算横向误差
    e = (y - ye)*cos(theta) - (x - xe)*sin(theta);

    % 计算航向误差
    theta_ref = atan2(ref_path(end,2)-ye, ref_path(end,1)-xe);
    psi = theta_ref - theta;

    % 控制律
    delta = psi + atan(k * e / max(velocity, 0.1));
end