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Matlab Stateflow代码生成 - adScenarioSimRefEx：这是一个基于代理的模拟框架，旨在验证自动驾驶合成场景中的规程...

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简介：
该示例提供了一个关于使用MATLAB Stateflow代码生成进行自动驾驶场景模拟，特别是超车操作和机动策略的参考。通过这种策略，智能车辆（作为独立代理）能够根据其对环境的理解和知识，安全地执行超车行为。该演示展示了利用Simulink模型架构来构建和模拟合成场景的方法。具体而言，该架构能够读取通过DrivingScenarioDesigner (DSD) 应用程序保存的场景文件，作为输入进行处理。通过该架构，可以便捷地创建合成场景，例如：将场景中的车辆标识为自主智能参与者。同时，可以在部分车辆上安装跟车（司机）模型，并引入“流氓演员”，即没有任何情报的车辆。DrivingScenarioDesigner (DSD) 应用程序是自动驾驶系统工具箱 (ADST) 的一部分。为了获取更详细的信息，请查阅相关文档。此外，用户可以针对单个参与者配置参数，从而观察行为随配置变化的情况。智能参与者中的计划算法则支持在直线上进行超车操作。值得注意的是，此模型依赖于MATLAB工具箱环境，并已使用MATLAB R2019b版本进行验证。较早的版本（R2018b和R2019a）可通过发布标签获取。要成功运行此模型，您需要具备以下软件：MATLAB、自动驾驶系统工具箱 (ADST)、模型预测控制工具箱、Simulink以及SimulinkCo.

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  • MATLAB Stateflow代码生成 - adScenarioSimRefEx：一种基于代理的仿真框架，用于在自动驾驶合成场景中进行规则验证...
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    adScenarioSimRefEx是一个利用MATLAB Stateflow进行代码生成的先进工具，专为自动驾驶系统设计。它提供了一个基于代理的仿真环境，有效支持复杂交通场景下的法规遵从性和功能安全测试。 MATLAB Stateflow代码生成的自动驾驶场景模拟参考示例（超车操作）展示了智能车辆如何通过基于其对环境的理解来安全地完成超越动作。演示中使用了Simulink模型架构，该架构能够读取由驾驶场景设计器(DSD)应用程序保存的场景文件作为输入。此设计允许将场景中的演员标记为自主智能代理，并在某些角色上安装跟随驾驶员模型以模拟真实道路情况；同时还可以引入流氓行为者（即没有特定行动逻辑的角色）来增加复杂性。 DSD是自动驾驶系统工具箱(ADST)的一部分，用于创建和编辑复杂的驾驶环境。通过调整单个参与者的配置参数，可以观察到不同情境下智能代理的行为变化。特别地，在这种架构中实现的规划算法支持在直道上执行超车操作。 为了运行此模型，需要安装以下软件：MATLAB、自动驾驶系统工具箱(ADST)、模型预测控制工具箱以及Simulink。该代码已在MATLAB R2019b版本进行了测试，并且R2018b和R2019a的兼容版本同样可用。 以上描述提供了关于如何使用上述软件环境来构建并模拟自动驾驶车辆在特定行驶条件下的超车行为，从而验证其安全性和有效性。
     
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