DP节能动态规划与电机模型Carsim联合仿真验证之旅

DP节能动态规划+电机模型Carsim联合仿真验证软件使用：Matlab/Simulink2021a+Carsim2019（必须一样的版本+远程调试需格外200）适用场景：采用模块化建模方法，搭建联合仿真模型，其中包含单独的基于DP动态规划节能速度规划算法(注意是单独，即离线运算)，将计算出的s-vx节能速度信息导入到Carsim联合仿真平台当中进行仿真验证。包含模块：单独的基于DP动态规划节能速度规划算法（DP动态规划算法核心、能耗计算模块、坡度计算模块、综合代价计算模块）、Carsim联合仿真验证平台（电动汽车执行器、PID速度跟踪器、节能速度、轮毂电机模块导入模块）包含：Matlab/Simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料及相关文献，其他：本人店铺内其他优惠的无人驾驶、车辆规划控制、队列控制等方向的现有模型。

最近在研究车辆节能相关课题时，接触到了DP节能动态规划与电机模型Carsim联合仿真验证，感觉收获颇丰，今天就来和大家分享一下这个有趣的过程。

一、软件版本与"小陷阱"

本次联合仿真使用的软件版本是Matlab/Simulink2021a + Carsim2019。一定要注意版本的匹配，不然很可能在联合仿真过程中遇到各种莫名其妙的问题。而且，如果需要远程调试，据说还得额外花200，看来这远程调试也是有"身价"的呢。

二、适用场景与整体思路

这里采用的是模块化建模方法来搭建联合仿真模型。整个流程中，基于DP动态规划的节能速度规划算法是单独运行的，也就是离线运算。它会计算出s - vx节能速度信息，然后把这个关键信息导入到Carsim联合仿真平台里进行仿真验证。这就好比先让一个"小助手"算出一些关键数据，再把这些数据交给"大舞台"去进行实际模拟，看看效果如何。

三、核心模块剖析

（一）DP动态规划节能速度规划算法

DP动态规划算法核心

这部分是整个算法的"大脑"。它通过对各种条件和目标的分析，规划出节能的速度路径。简单来说，它要在众多可能的速度选择中，找到那个能让能耗最低的方案。这里用一段简化的Matlab伪代码来示意一下大致思路（实际代码会复杂很多）：

matlab 复制代码

% 假设我们有一个离散的速度选择集合 v_sets
v_sets = [10:5:50]; 
% 假设路程离散点 s_points
s_points = [0:10:100]; 
cost_matrix = zeros(length(s_points), length(v_sets));

for i = 2:length(s_points)
    for j = 1:length(v_sets)
        % 这里计算从上个点到当前点，以速度v_sets(j)行驶的代价
        cost_matrix(i, j) = calculate_cost(s_points(i - 1), s_points(i), v_sets(j)); 
    end
end

% 寻找最优速度路径
[~, optimal_index] = min(cost_matrix, [], 2);
optimal_speed_path = v_sets(optimal_index);

在这段代码里，首先定义了速度选择集合和路程离散点，然后通过嵌套循环，对每个路程点和速度组合计算代价，最后找出每个路程点对应的最优速度，从而得到最优速度路径。

能耗计算模块

能耗计算模块会根据车辆的行驶速度、坡度等因素来计算能耗。下面是一个简单的能耗计算函数示例（同样是简化版）：

matlab 复制代码

function energy_consumption = calculate_energy(speed, slope)
    % 假设车辆的一些固定参数
    mass = 1500; 
    drag_coefficient = 0.3; 
    frontal_area = 2; 
    air_density = 1.225; 

    % 根据物理公式计算能耗，这里简化为与速度和坡度相关的式子
    energy_consumption = (0.5 * air_density * drag_coefficient * frontal_area * speed^2 + mass * 9.81 * sin(slope)) * speed; 
end

这个函数根据输入的速度和坡度，结合车辆的一些物理参数，利用简单的物理公式估算能耗。在实际应用中，会有更精确和复杂的模型。

坡度计算模块

坡度计算模块要根据地形信息来获取坡度。假设我们有一个地形数据文件 terrain_data.txt，里面记录了每个路程点的海拔高度，下面这段代码展示如何根据海拔高度计算坡度：

matlab 复制代码

% 读取地形数据
terrain_data = readtable('terrain_data.txt'); 
altitude = table2array(terrain_data(:, 2)); 
distance = table2array(terrain_data(:, 1)); 

slope = zeros(length(altitude), 1);
for i = 2:length(altitude)
    slope(i) = atan((altitude(i) - altitude(i - 1)) / (distance(i) - distance(i - 1)));
end

这段代码先读取地形数据文件，然后通过相邻路程点的海拔高度差和距离差来计算坡度。

综合代价计算模块

这个模块把能耗、坡度等因素综合起来计算综合代价。它会调用前面的能耗计算模块和坡度相关信息来完成这个任务。

matlab 复制代码

function total_cost = calculate_total_cost(speed, slope)
    energy_cost = calculate_energy(speed, slope);
    % 假设坡度代价是一个简单的与坡度绝对值相关的函数
    slope_cost = 100 * abs(slope); 
    total_cost = energy_cost + slope_cost;
end

这里把能耗代价和坡度代价相加得到综合代价，当然实际应用中代价的计算可能会更复杂，需要考虑更多因素。

（二）Carsim联合仿真验证平台

电动汽车执行器

电动汽车执行器负责接收速度等控制信号，然后驱动车辆运动。在Carsim里，它会根据导入的节能速度信息，控制车辆的实际行驶。

PID速度跟踪器

PID速度跟踪器的作用是让车辆尽可能准确地跟踪DP算法计算出的节能速度。下面是一个简单的Matlab实现PID控制的代码示例：

matlab 复制代码

% 初始化PID参数
Kp = 0.5; 
Ki = 0.1; 
Kd = 0.05; 
integral = 0;
previous_error = 0;

% 假设当前速度 current_speed 和目标速度 target_speed
current_speed = 30; 
target_speed = 40; 

for k = 1:100
    error = target_speed - current_speed;
    integral = integral + error;
    derivative = error - previous_error;
    control_signal = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative;
    % 根据控制信号调整车辆速度，这里简单示意
    current_speed = current_speed + control_signal; 
    previous_error = error;
end

这段代码根据当前速度和目标速度的误差，通过PID算法计算出控制信号，以调整车辆速度，使其向目标速度靠近。

节能速度与轮毂电机模块导入模块

这个模块负责将DP算法计算出的节能速度信息导入到Carsim平台，并与轮毂电机模块进行交互。确保车辆按照节能速度运行，同时轮毂电机模块根据速度等需求提供相应的动力。

四、"宝藏"资料

本次联合仿真还包含Matlab/Simulink源码文件，详细建模说明文档，以及对应参考资料及相关文献。这些资料对于深入理解和进一步优化联合仿真模型非常有帮助。如果你对无人驾驶、车辆规划控制、队列控制等方向感兴趣，本人店铺内还有其他优惠的现有模型，说不定能给你带来更多灵感哦。

希望通过这次分享，大家对DP节能动态规划与电机模型Carsim联合仿真验证有了更清晰的认识，一起在车辆节能研究的道路上"乘风破浪"吧！