动态规划，实现躲避动态车辆，动态障碍物，连续静态障碍物，采用prescan matlab ca...

动态规划，实现躲避动态车辆，动态障碍物，连续静态障碍物，采用prescan matlab carsim 联合仿真

当路径规划遇上动态障碍物：老司机的代码生存指南

深夜的十字路口，自动驾驶系统突然遭遇外卖电动车漂移过弯。此时传统A*算法还在傻傻计算最短路径，而动态规划已经默默掏出三套备选方案------这就是今天要聊的生死时速代码实战。

Prescan里搭建的测试场藏着四个致命关卡：突然变道的网约车（动态车辆）、鬼探头行人（动态障碍物）、连续隔离墩（静态障碍物）。咱们用Matlab写决策层，CarSim负责把方向盘搓出火星子，先看核心路径生成代码：

matlab 复制代码

function trajectories = generate_candidates(ego_state, horizon)
    % 生成五条候选路径：怂、正常、头铁三种风格
    base_traj = ego_state(1:3) + linspace(0,horizon,50)'.*[ego_state(4),0,0];
    trajectories = repmat(base_traj,1,1,5); 
    % 横向偏移量生成玄学参数（别问，调参侠的血泪）
    offsets = [-3, -1.5, 0, 1.5, 3];  
    for k=1:5
        trajectories(:,2,k) = base_traj(:,2) + offsets(k)*sigmoid_curve(linspace(0,6,50));
    end
end

这段代码的精髓在sigmoid_curve函数------用S型曲线控制变道幅度，比多项式拟合更像个老司机。当检测到左侧隔离墩+右前方突然刹车车辆时，系统会瞬间给每条路径打危险分：

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risk_score = obstacle_overlap(traj) * 100 + 
             abs(traj(end,2)-target_lane)*0.3 + 
             max(jerk_calculation(traj))*1.2;

注意这里代价函数的调参黑魔法：碰撞风险占大头，路径偏差用0.3压住路线强迫症，急动度（jerk）惩罚专门治那些画龙司机。实测中发现当权重系数超过1.5，车辆在连续障碍物前会抽风似的摇摆------仿佛驾校教练在踩副刹车。

处理动态障碍物时，预测模块的代码经常上演谍战剧：

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predicted_paths = cell(1, num_obstacles);
for n=1:num_obstacles
    if ismember(obstacle_type(n), [2,3]) % 电动车和行人
        % 蒙特卡洛模拟开启算命模式
        predicted_paths{n} = particle_filter_prediction(obstacles(n));
    else
        % 规控车辆用运动学模型反推
        predicted_paths{n} = kinematic_model(obstacles(n).traj_history);
    end
end

遇到横穿马路的行人，算法会瞬间切换成"宁可堵死绝不冒险"模式。这里有个隐藏技巧：在代价函数里把动态障碍物的碰撞代价随时间衰减，避免过早刹车影响通行效率。

联合仿真的数据传输就像在三个菜鸟程序猿之间传话。Prescan的场景数据通过UDP发到Matlab时，记得加上这个防抽风校验：

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% 别笑，真被32位系统坑过
if typecast(fliplr(byte_data(1:4)),'uint32') ~= magic_number
    error('Prescan又在用祖传CRC算法了！');
end

当CarSim反馈方向盘转角超限时，重规划模块会触发紧急预案------比如让出车道后立刻抢回原车道，这个操作在代码里体现为代价函数的动态权重调整：

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if emergency_flag && current_lane ~= target_lane
    lane_keeping_weight = 2.0; % 突然变成车道原教旨主义者
end

实测发现，这种动态调整策略能让车辆在连续障碍物间走出"秦王绕柱"的蛇皮走位。最后说个踩坑经验：别相信Prescan自带的碰撞检测，自己在Matlab里用包络圆做二次校验才是王道------别问，问就是被幽灵碰撞坑过通宵。