如何写用matlab仿真采用的避撞控制策略主要基于PID控制的自动避撞控制和基于神经网络的汽车自动避撞控制的代码
写了一套代码老是出问题，用的的matlab2019a，下面是我的写的代码
% 定义车辆运动状态变量x = 0; % 车辆位置v = 20; % 初始速度% 设置障碍物位置obstacle_pos = 50;% PID控制参数设置（可根据需要进行调整）kp = 1;ki = 0.1;kd = 0.05;% 编写PID控制函数function [acc, steering] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd) % 计算误差（目标距离减去当前距离） error = obstacle_pos - x; % 计算偏差积分项 integral_error = integral_error + error; % 计算偏差微分项 derivative_error = error - last_error; last_error = error; % 计算加速度和转向角度 acc = kperror + kiintegral_error + kd*derivative_error; steering = -atan(acc/v);end% 神经网络控制参数设置（可根据需要进行调整）input_size = 1;hidden_size = 10;output_size = 1;% 构建训练数据集train_x = linspace(0, 100, 1000)';train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, obstacle_pos), train_x);% 训练神经网络net = feedforwardnet(hidden_size);net.trainParam.lr = 0.1;net = train(net, train_x', train_y');% 编写神经网络控制函数function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net) % 输入特征：当前距离 input_feature = x; % 使用神经网络进行预测 prediction = net(input_feature); % 计算加速度和转向角度 acc = prediction; steering = -atan(acc/v);end% 进行仿真实验t_end = 40; % 仿真时长dt = 0.01; % 时间步长integral_error = 0; % 偏差积分项last_error = 0; % 上一时刻误差值for t = 0:dt:t_end % PID控制 [acc_pid, steering_pid] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd); % 神经网络控制 [acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net); % 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度 % acc = acc_pid; % steering = steering_pid; acc = acc_nn; steering = steering_nn; % 更新车辆状态 v = v + acc * dt; x = x + v * dt * cos(steering); % 绘制仿真结果图像 plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx'); xlim([0, 100]); ylim([-10, 10]); xlabel('Position'); ylabel('Lane'); title('Autonomous Vehicle Simulation'); drawnow;end
可以帮我看一下嘛，或者帮我设计一套新的代码。
该回答引用于ChatGPT：
下面是帮你修改后的完整代码：
% 定义车辆运动状态变量
x = 0; % 车辆位置
v = 20; % 初始速度
% 设置障碍物位置
obstacle_pos = 50;
% PID控制参数设置（可根据需要进行调整）
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 编写PID控制函数
function [acc, steering, integral_error, last_error] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error)
% 计算误差（目标距离减去当前距离）
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
integral_error = integral_error + error;
% 计算偏差微分项
derivative_error = error - last_error;
last_error = error;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp*error + ki*integral_error + kd*derivative_error;
steering = -atan(acc/v);
end
% 神经网络控制参数设置（可根据需要进行调整）
input_size = 1;
hidden_size = 10;
output_size = 1;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net.layers{2}.transferFcn = 'tanh'; % 设置输出层的激活函数为tanh
net = train(net, train_x', train_y');
% 编写神经网络控制函数
function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net)
% 输入特征：当前距离和车速
input_feature = [x; v];
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature);
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc/v);
end
% 进行仿真实验
t_end = 40; % 仿真时长
dt = 0.01; % 时间步长
integral_error = 0; % 偏差积分项
last_error = 0; % 上一时刻误差值
for t = 0:dt:t_end
% PID控制
[acc_pid, steering_pid, integral_error, last_error] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net);
% 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度
% acc = acc_pid;
% steering = steering_pid;
acc = acc_nn;
steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
v = v + acc * dt;
x = x + v * dt * cos(steering);
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
end
看到你的代码，有一些明显的问题，我来逐一分析。
1. PID控制函数中，integral_error, last_error 等变量没有在函数起始处初始化。应该在前面增加类似于以下语句
last_error = 0;
integral_error = 0;
2. PID控制函数中，Ki 和 Kd 的乘法系数应该乘上时间步长，应该修改为：
integral_error = integral_error + error * dt;
derivative_error = (error - last_error) / dt;
3. 神经网络控制函数 neural_net_control 中，变量 v 的值没有定义，但在计算 steering 的时候被用到。应该把 v 的值作为输入变量传递给函数。
4. 进行仿真实验的部分，应该在更新前保存上一时刻的状态值，否则会出现错误的计算结果。具体来说，需要在更新车辆状态前加入以下代码：
v_last = v;
x_last = x;
完整代码如下：
% 定义车辆运动状态变量
x = 0; % 车辆位置
v = 20; % 初始速度
% 设置障碍物位置
obstacle_pos = 50;
% PID控制参数设置（可根据需要进行调整）
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 编写PID控制函数
function [acc, steering] = pid_control(x, v, obstacle_pos, kp, ki, kd, last_error, integral_error, dt)
% 计算误差（目标距离减去当前距离）
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
integral_error = integral_error + error * dt;
% 计算偏差微分项
derivative_error = (error - last_error) / dt;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp * error + ki * integral_error + kd * derivative_error;
steering = -atan(acc/v);
end
% 神经网络控制参数设置（可根据需要进行调整）
input_size = 1;
hidden_size = 10;
output_size = 1;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, obstacle_pos, v), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net = train(net, train_x', train_y');
% 编写神经网络控制函数
function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature);
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc/v);
end
% 进行仿真实验
t_end = 40; % 仿真时长
dt = 0.01; % 时间步长
integral_error = 0; % 偏差积分项
last_error = 0; % 上一时刻误差值
for t = 0:dt:t_end
% PID控制
[acc_pid, steering_pid] = pid_control(x, v, obstacle_pos, kp, ki, kd, last_error, integral_error, dt);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net);
% 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度
acc = acc_pid;
steering = steering_pid;
% acc = acc_nn;
% steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
x_last = x;
v_last = v;
v = v_last + acc * dt;
x = x_last + v_last * dt * cos(steering);
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
% 更新误差变量
last_error = error;
end
这个代码默认进行 PID 控制，如果需要切换为神经网络控制，注释掉对应的行，取消其他对应行的注释，即可。当然，在进行神经网络控制的时候，需要预先训练出网络，并将训练得到的网络保存下来。
总体来说，避免因为变量名称或计算方式问题导致的错误是写代码的时候需要重点注意的问题之一。另外，如果能够使用仿真工具实现原型设计的话，减少程序员的错误概率的同时，也能够缩短代码的开发周期。
以下是一些可能的改进：
确保所有变量都被正确初始化
在你的代码中，有一些变量并没有被正确初始化。例如，integral_error 和 last_error 在 pid_control 函数外被定义，但没有被初始化。这可能导致计算出错或不一致。所以，在使用这些变量之前，应该将它们初始化。
调整 PID 控制参数
PID 控制器中的参数对控制结果有很大的影响。在你的代码中，这些参数被硬编码，而没有提供任何机制来自动调整它们。你可能需要对这些参数进行手动调整，以获得更好的控制效果。或者，你可以探索一些自适应控制算法来自动调整这些参数，以适应不同的环境和应用场景。
添加错误处理机制
在你的代码中，没有任何机制来处理错误或异常情况。这可能导致程序崩溃或者出现不确定行为。你可以添加一些错误处理机制，例如 try-catch 块来捕获异常并进行相应的处理。
使用更好的编程实践
你的代码中还存在一些编程实践上的问题，比如函数中没有进行参数检查，变量名不够清晰等。这可能会导致代码的可读性和可维护性下降。你可以遵循更好的编程实践，例如函数中进行参数检查，使用清晰的变量名和注释，以及避免硬编码等。
基于以上建议，我给出了一个改进后的代码模板，其中包含了一些常用的编程实践和更好的控制参数。你可以根据实际情况进行调整。
function main()
% 定义车辆运动状态变量
x = 0; % 车辆位置
v = 20; % 初始速度
% 设置障碍物位置
obstacle_pos = 50;
% PID控制参数设置
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 神经网络控制参数设置
hidden_size = 10;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, obstacle_pos), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net = train(net, train_x', train_y');
% 进行仿真实验
t_end = 40; % 仿真时长
dt = 0.01; % 时间步长
integral_error = 0; % 偏差积分项
last_error = 0; % 上一时刻误差值
for t = 0:dt:t_end
% PID控制
[acc_pid, steering_pid] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net);
% 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度
acc = acc_pid; % 使用 PID 控制
steering = steering_pid;
% acc = acc_nn; % 使用神经网络控制
% steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
v = v + acc * dt;
x = x + v * dt * cos(steering);
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
% 更新 PID 控制参数
integral_error = integral_error + dt * (obstacle_pos - x);
last_error = obstacle_pos - x;
end
end
function [acc, steering] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error)
% 计算误差（目标距离减去当前距离）
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
integral_error = integral_error + error;
% 计算偏差微分项
derivative_error = error - last_error;
last_error = error;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp * error + ki * integral_error + kd * derivative_error;
steering = -atan(acc / v);
end
function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature);
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc / v);
end
从您提供的代码看，有几个问题需要注意：
1. 在PID控制函数中，偏差积分项和上一时刻误差值都没有被初始化，需要在函数外先初始化。可以将integral_error和last_error赋初值为0。
2. 在神经网络控制函数中，需要将车辆速度v作为参数传递进来。可以将神经网络控制函数改为如下形式：
function [acc, steering] = neural_net_control(x, v, obstacle_pos, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature);
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc/v);
end
3. 在主程序中，更新车辆状态时，应该先更新x，再更新v。因为在计算v时，需要用到更新后的x。所以将两行代码调换位置即可：
x = x + v * dt * cos(steering);
v = v + acc * dt;
下面是修改后的代码，可以尝试一下：
% 定义车辆运动状态变量
x = 0; % 车辆位置
v = 20; % 初始速度
% 设置障碍物位置
obstacle_pos = 50;
% PID控制参数设置（可根据需要进行调整）
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 编写PID控制函数
function [acc, steering, integral_error, last_error] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error)
% 计算误差（目标距离减去当前距离）
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
integral_error = integral_error + error;
% 计算偏差微分项
derivative_error = error - last_error;
last_error = error;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp*error + ki*integral_error + kd*derivative_error;
steering = -atan(acc/v);
end
% 神经网络控制参数设置（可根据需要进行调整）
input_size = 1;
hidden_size = 10;
output_size = 1;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, v, obstacle_pos, net), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net = train(net, train_x', train_y');
% 编写神经网络控制函数
function [acc, steering] = neural_net_control(x, v, obstacle_pos, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature);
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc/v);
end
% 进行仿真实验
t_end = 40; % 仿真时长
dt = 0.01; % 时间步长
integral_error = 0; % 偏差积分项
last_error = 0; % 上一时刻误差值
for t = 0:dt:t_end
% PID控制
[acc_pid, steering_pid, integral_error, last_error] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd, integral_error, last_error);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, v, obstacle_pos, net);
% 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度
acc = acc_nn;
steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
x = x + v * dt * cos(steering);
v = v + acc * dt;
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
end
该回答引用ChatGPT GPT-4
运行结果
代码如下
% 定义车辆运动状态变量
x = 0; % 车辆位置
v = 20; % 初始速度
% 设置障碍物位置
obstacle_pos = 50;
% PID控制参数设置（可根据需要进行调整）
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 神经网络控制参数设置（可根据需要进行调整）
input_size = 1;
hidden_size = 10;
output_size = 1;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) initial_neural_net_control(x, obstacle_pos, v), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net = train(net, train_x', train_y');
% 进行仿真实验
t_end = 40; % 仿真时长
dt = 0.01; % 时间步长
global integral_error; % 偏差积分项
integral_error = 0;
global last_error; % 上一时刻误差值
last_error = 0;
for t = 0:dt:t_end
% PID控制
[acc_pid, steering_pid] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net);
% 根据不同的控制方式，计算加速度和转向角度
% acc = acc_pid;
% steering = steering_pid;
acc = acc_nn;
steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
v = v + acc * dt;
x = x + v * dt * cos(steering);
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
end
% 编写神经网络控制函数
function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, v, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 如果神经网络已经训练，使用神经网络进行预测
if nargin == 4
prediction = net(input_feature);
% 将预测结果转换为数值
prediction = prediction(1);
% 否则，使用默认加速度（例如，使车辆保持恒定速度）
else
prediction = 0;
end
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc / v);
end
% 编写初始神经网络控制函数
function [acc, steering] = initial_neural_net_control(x, obstacle_pos, v)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用默认加速度（例如，使车辆保持恒定速度）
prediction = 0;
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc / v);
end
% 编写PID控制函数
function [acc, steering] = pid_control(v, x, obstacle_pos, kp, ki, kd)
global integral_error; % 偏差积分项
global last_error; % 上一时刻误差值
% 计算误差（目标距离减去当前距离）
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
integral_error = integral_error + error;
% 计算偏差微分项
derivative_error = error - last_error;
last_error = error;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp * error + ki * integral_error + kd * derivative_error;
steering = -atan(acc / v);
end
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
首先，你的代码出现问题可能是由于以下原因：
1.在 pid_control 函数中，变量 integral_error 和 last_error 应该在调用函数前初始化，而不是在主循环中初始化。这是因为每次调用 pid_control 函数时，都需要使用到上一次调用时的 integral_error 和 last_error 的值，而如果每次循环都将它们初始化为0，则会出现计算错误的问题。
2.pid_control 函数中的控制参数 kp，ki 和 kd 也应该被初始化为全局变量，而不是每次调用函数时重新定义。这是因为这些参数是在主循环中定义的，而其他函数（如 neural_net_control）也需要调用这些参数。
3.在 neural_net_control 函数中，需要将输入特征 input_feature 转换为列向量，以便与训练数据集 train_x 的维度匹配。可以使用 reshape 或 transpose 函数来实现。
4.在主循环中，需要在每次调用 pid_control 或 neural_net_control 函数前更新相应的变量，以避免出现错误。例如，在每次调用 pid_control 函数前，需要更新 integral_error 和 last_error 的值。
基于这些问题，下面是一个修改过的代码示例，其中包含主循环和两个控制函数：
% 设置车辆与障碍物的初始位置
x = 0;
v = 20;
obstacle_pos = 50;
% 定义 PID 控制参数
global kp ki kd;
kp = 1;
ki = 0.1;
kd = 0.05;
% 定义神经网络控制参数
input_size = 1;
hidden_size = 10;
output_size = 1;
% 构建训练数据集
train_x = linspace(0, 100, 1000)';
train_y = arrayfun(@(x) neural_net_control(x, obstacle_pos), train_x);
% 训练神经网络
net = feedforwardnet(hidden_size);
net.trainParam.lr = 0.1;
net = train(net, train_x', train_y');
% 定义偏差积分项和误差变量
global integral_error last_error;
integral_error = 0;
last_error = 0;
% 设置仿真时长和时间步长
t_end = 40;
dt = 0.01;
% 主循环
for t = 0:dt:t_end
% PID 控制
[acc_pid, steering_pid] = pid_control(v, x, obstacle_pos);
% 神经网络控制
[acc_nn, steering_nn] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net);
% 计算加速度和转向角度
acc = acc_nn;
steering = steering_nn;
% 更新车辆状态
v = v + acc * dt;
x = x + v * dt * cos(steering);
% 更新 PID 控制参数
last_error = obstacle_pos - x;
integral_error = integral_error + last_error;
% 绘制仿真结果图像
plot(x, 0, 'ro', obstacle_pos, 0, 'bx');
xlim([0, 100]);
ylim([-10, 10]);
xlabel('Position');
ylabel('Lane');
title('Autonomous Vehicle Simulation');
drawnow;
end
% PID 控制函数
function [acc, steering] = pid_control(v, x, obstacle_pos)
global kp ki kd integral_error last_error;
% 计算误差
error = obstacle_pos - x;
% 计算偏差积分项
%integral_error = integral_error + error;
% 计算偏差微分项
derivative_error = error - last_error;
last_error = error;
% 计算加速度和转向角度
acc = kp * error + ki * integral_error + kd * derivative_error;
steering = -atan(acc / v);
end
% 神经网络控制函数
function [acc, steering] = neural_net_control(x, obstacle_pos, net)
% 输入特征：当前距离
input_feature = x;
% 使用神经网络进行预测
prediction = net(input_feature');
% 计算加速度和转向角度
acc = prediction;
steering = -atan(acc / 20);
end
此外，你可能需要在运行代码之前添加以下命令，以确保全局变量在函数中正确工作：
clear global;
希望这能帮到你！
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！