Python模拟横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

下面为你提供一个基于Python的简单示例程序，模拟横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制。此程序会生成一个变道轨迹，并且模拟车辆沿着该轨迹行驶时的速度控制。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 生成变道轨迹
def generate_lane_change_trajectory(start_x, start_y, end_x, end_y, num_points):
    x = np.linspace(start_x, end_x, num_points)
    # 这里使用简单的二次函数来模拟横向变道
    y = start_y + (end_y - start_y) * ((x - start_x) / (end_x - start_x)) ** 2
    return x, y


# 减速控制
def deceleration_control(initial_speed, final_speed, distance, current_distance):
    # 线性减速
    speed = initial_speed - (initial_speed - final_speed) * (current_distance / distance)
    return speed


# 模拟车辆跟踪轨迹
def track_trajectory(x, y, initial_speed, final_speed):
    num_points = len(x)
    distance = np.sqrt((x[-1] - x[0]) ** 2 + (y[-1] - y[0]) ** 2)
    speeds = []
    for i in range(num_points):
        current_distance = np.sqrt((x[i] - x[0]) ** 2 + (y[i] - y[0]) ** 2)
        speed = deceleration_control(initial_speed, final_speed, distance, current_distance)
        speeds.append(speed)
    return speeds


# 参数设置
start_x = 0
start_y = 0
end_x = 100
end_y = 3.5  # 假设车道宽度为3.5米
num_points = 100
initial_speed = 30  # m/s
final_speed = 20  # m/s

# 生成变道轨迹
x, y = generate_lane_change_trajectory(start_x, start_y, end_x, end_y, num_points)

# 跟踪轨迹并进行减速控制
speeds = track_trajectory(x, y, initial_speed, final_speed)

# 绘制轨迹和速度曲线
plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y)
plt.title('Lane Change Trajectory')
plt.xlabel('X (m)')
plt.ylabel('Y (m)')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, speeds)
plt.title('Speed Profile during Lane Change')
plt.xlabel('X (m)')
plt.ylabel('Speed (m/s)')

plt.tight_layout()
plt.show()
    

代码说明：

1. generate_lane_change_trajectory 函数：借助线性插值和二次函数模拟横向变道，生成变道轨迹的 x 和 y 坐标。
2. deceleration_control 函数：实现线性减速控制，依据当前行驶距离算出当前速度。
3. track_trajectory 函数：模拟车辆跟踪轨迹，在跟踪过程中进行减速控制。
4. 主程序：设定参数，生成变道轨迹，跟踪轨迹并绘制轨迹和速度曲线。

这个示例只是一个基础的模拟，在实际应用中，你或许需要考虑更多因素，例如车辆动力学、障碍物等。