matlab 元胞自动机交通

matlab 元胞自动机模型模拟行人和机动车在人行横道处的交互行为
一直出错，数据出来也是空白的，要怎么改，sos
代码：

clc; clear ;
close all;

%定义模型参数
global road_length;
global road_width;
cell_size = 0.1; % 元胞大小，单位为m
crosswalk_width = 6; % 人行横道宽度，单位为m
crosswalk_length = 7; % 人行横道长度，单位为m
road_length = 30; % 道路长度，单位为m
road_width = 15;%道路宽度，单位为m
vehicle_speed = 5; % 车速，单位为m/s
vehicle_density = 0.2; % 车流密度，单位为车辆/元胞
pedestrian_density = 0.1; % 行人密度，单位为行人/元胞
vehicle_avoid_prob = 0.7; % 车辆避让概率
pedestrian_avoid_prob = 0.3; % 行人避让概率
minPedSpeed = 1;%行人最小速度
maxPedSpeed = 3;%行人最大速度
minCarSpeed = 0;
maxCarSpeed = 20;
% 定义交叉口网格的行数和列数
numRows = 10;
numCols = 30;
% 定义元胞长度
cellLength = 2;

% 定义交叉口矩阵，初始状态均为0（即空）
cellStates = false(numRows,numCols);

%定义元胞自动机模型
num_cells = road_length / cell_size; % 定义元胞数
road = zeros(num_cells, 1); % 初始化道路，0表示空车道，1表示有车辆，2表示行人

% 初始化车辆
for i = 1:num_cells
    if rand() < vehicle_density
        road(i) = 1;
    end
end

% 初始化行人
pedestrian_arrival_rate = pedestrian_density * cell_size; % 计算行人到达率
t = 0; % 时间
while t < 3600 % 模拟1小时
    if rand() < pedestrian_arrival_rate
        % 行人到达人行横道的一侧
        pos = round((crosswalk_length / cell_size) + rand() * ((road_length - crosswalk_length) / cell_size));
        road(pos) = 2;
    end
    t = t + 1;
end

% 元胞自动机模拟循环
for t = 1:3600
    % 道路循环
    for i = 1:num_cells
        % 行人或车辆存在
        if road(i) > 0
            if road(i) == 1 % 车辆移动
                if i == num_cells % 车辆到达道路尽头
                    road(i) = 0;
                else % 车辆向前移动一个元胞
                    if rand() > vehicle_avoid_prob % 车辆不避让
                        if road(i+1) == 0 % 没有车辆或行人
                            road(i) = 0;
                            road(i+1) = 1;
                        else % 有车辆或行人，继续停留
                            road(i) = 1;
                        end
                    else % 车辆避让
                        if i == num_cells-1 % 车辆即将到达道路尽头，无法避让
                            road(i) = 1;
                        elseif road(i+2) == 0 % 避让后没有车辆或行
                        end
                    end
                end
            end
        end
    end
end

edit SerialLink.plot
[myModifyForViewErrorA,myModifyForViewErrorB]=view(gca);
if isequal([myModifyForViewErrorA,myModifyForViewErrorB],[0,90])
    view(3)
end

numSteps = 300;%模拟时间步数
lambda = 0.1;%行人每个时间步以0.1的概率随机出现
rho = 0.2;%车辆出现的概率
pedPositions = [10 15 20];%行人位置
carPositions = [];  % 车辆位置
pedVelocities = zeros(size(pedPositions));%行人速度[myModifyForViewErrorA,myModifyForViewErrorB]=view(gca);
carVelocities = randi([minCarSpeed,maxCarSpeed],size(carPositions)); % 车辆速度
rowRoad = 5;%道路所在行数
rowPedCrossing = 5;%人行横道所在行数
colPedCrossing = round(crosswalk_width/2/crosswalk_length);%人行横道所在列数
if colPedCrossing < 1
    colPedCrossing = 1;
end


     for t = 1:numSteps
    % 行人随机出现
    if rand < lambda && sum(cellStates(rowPedCrossing, colPedCrossing:colPedCrossing+4))==0
        % 行人出现在人行横道处
        cellStates(rowPedCrossing, colPedCrossing) = true;
        % 随机行人初始速度
        pedVelocities(end+1) = randi([minPedSpeed,maxPedSpeed],1);
        % 行人初始位置为人行横道的一侧
        pedPositions(end+1) = colPedCrossing-2;
    end
    
    % 车辆随机出现
    if rand < rho && ~any(cellStates(rowRoad,1:colPedCrossing-3)) && ~any(cellStates(rowRoad, colPedCrossing+3:end))
        % 车辆出现在路上
        carPositions(end+1) = 1;
        % 随机车辆初始速度
        carVelocities(end+1) = randi([minCarSpeed,maxCarSpeed],1);
        %将对应元胞设为有车
        carCell = find(cellStates(rowRoad,:));
        cellStates (rowRoad,carCell) = true;
    end
    
    % 更新行人状态和位置edit SerialLink.plot
[myModifyForViewErrorA,myModifyForViewErrorB]=view(gca);
if isequal([myModifyForViewErrorA,myModifyForViewErrorB],[0,90])
    view(3)
end

% 定义交叉口网格的行数和列数
numRows = 10;
numCols = 30;

% 定义元胞长度
cellLength = 2;

% 定义交叉口矩阵，初始状态均为0（即空）
cellStates = zeros(numRows,numCols);


        for i = 1:length(pedPositions)
        % 行人速度
        pedSpeed = pedVelocities(i);
        % 行人位置
        pedPos = pedPositions(i);
        % 行人元胞位置
        pedCell = ceil(pedPos/cellLength);
        
        % 行人与车辆是否冲突
        conflictThreshold = 2;%冲突域值
        conflict = sum(cellStates(rowPedCrossing,max(1,floor(pedCell)):min(numCols,ceil(pedCell+conflictThreshold)))) > 0;
        % 行人是否避让
        pedAvoidProb = 0.5;%行人避让概率
        if conflict && rand > pedAvoidProb
            pedVelocities(i) = 0;
            cellStates(rowPedCrossing, pedCell) = 0;
            continue;
        end
        
        % 更新行人位置
        if pedPos + pedSpeed > crosswalk_width+cellLength
            % 行人到达路的另一侧
            cellStates(rowPedCrossing, pedCell) = 0;
            pedPositions(i) = crosswalk_width + cellLength;
        else
            % 更新行人位置
            pedPositions(i) = pedPos+pedSpeed;
            pedPosInCell = ceil((pedPositions(i) + cellLength)/cellLength);
            cellStates(rowPedCrossing,pedCell) = 0;
            cellStates(rowPedCrossing,pedPosInCell) = 1;
        end
        end
    end
    
    
    % 更新车辆状态和位置
    for i = 1:length(carPositions)
        % 车辆速度
        carSpeed = carVelocities(i);
        % 车辆位置
        carPos = carPositions(i);
        % 车辆元胞位置
        carCell = ceil(carPos/cellLength);
        
        % 车辆可能的下一步位置
        nextPos = carPos + carSpeed;
        nextCell = ceil(nextPos/cellLength);
    end
        % 车辆是否避让
        % 判断车辆是否避让
if rand < 0.7 % 车辆避让
    % 车辆减速并改变方向，避让行人
    % 具体实现需要根据具体情况进行调整
else % 车辆不避让
    % 车辆继续前进
end
% 判断行人和车辆是否发生冲突
if abs(double(pedestrian_pos(1)) - double(vehicle_pos(1))) < 0.5 && abs(double(pedestrian_pos(2)) - double(vehicle_pos(2))) < 1 
    % 行人和车辆距离小于阈值，发生冲突
% 发出警报等处理措施
end

% 计算TTC和TDTC
for i = 1:length(collision_pairs)
    pair = collision_pairs(i,:);
    time_to_collision = Inf;
    distance_to_collision = Inf;
    for j = 1:num_steps
        if pairs_status(i,j) == 1
            if time_to_collision == Inf
                time_to_collision = j*delta_t;
                distance_to_collision = abs(pair(2) - pair(1));
            else
                distance = abs(pair(2) - pair(1));
                if distance < distance_to_collision
                    time_to_collision = j*delta_t;
                    distance_to_collision = distance;
                end
            end
        end
    end
end
    TTC(i) = time_to_collision;
    TDTC(i) = distance_to_collision / (delta_v + 1e-6);
    % 计算平均延误时间
delay_time = zeros(num_steps,1);
for i = 1:num_steps
    delay_time(i) = sum(wait_time(wait_time(:,i) > 0,i)) / sum(wait_time(:,i) > 0);
end
avg_delay_time = mean(delay_time);
%定义pedstrain_pos函数
[rowPedCrossing,colPedCrossing] = pedestrian_pos(pedestrian_pos,road_length,road_width);
function [rowPedCrossing, colPedCrossing] = pedestrian_pos(pedestrianPosition, road_length, road_width)
colPedCrossing = ceil(double(road_width)/2);% 计算行人所在元胞的列索引
rowPedCrossing = ceil(double(pedestrianPosition)/double(road_length) * 10);% 计算行人所在元胞的行索引
end

function pos = vehicle_pos(carPos, carWidth, road_width)%定义vehicle_pos函数
pos = [carPos - carWidth/2, ceil(double(road_width)/2)];% 计算车辆的位置
end

代码中存在一些错误和问题，下面逐个进行分析：

在车辆初始化的循环中，没有考虑到车辆速度的影响，车辆应该根据车速移动多个元胞距离，而不是仅仅移动一个元胞。在车辆向前移动的逻辑中，需要考虑车辆速度和避让概率。
在车辆避让的逻辑中，存在一个空的if语句块，没有进行任何操作，需要根据具体情况进行补充。
在行人和车辆更新位置的循环中，缺少对冲突判断和避让的逻辑实现。行人和车辆的避让行为需要根据具体情况进行调整。
在计算TTC和TDTC的循环中，没有正确更新time_to_collision和distance_to_collision的值。应该将这部分代码放在内层循环中，并在遇到新的更近的距离时更新这两个值。
定义了一个函数pedestrian_pos和vehicle_pos，但在代码中并没有调用这两个函数，需要根据具体情况确定是否需要使用这两个函数。
下面是改的代码

clc;
clear;
close all;
% 定义模型参数
global road_length;
global road_width;
cell_size = 0.1; % 元胞大小，单位为m
crosswalk_width = 6; % 人行横道宽度，单位为m
crosswalk_length = 7; % 人行横道长度，单位为m
road_length = 30; % 道路长度，单位为m
road_width = 15; % 道路宽度，单位为m
vehicle_speed = 5; % 车速，单位为m/s
vehicle_density = 0.2; % 车流密度，单位为车辆/元胞
pedestrian_density = 0.1; % 行人密度，单位为行人/元胞
vehicle_avoid_prob = 0.7; % 车辆避让概率
pedestrian_avoid_prob = 0.3; % 行人避让概率
minPedSpeed = 1; % 行人最小速度
maxPedSpeed = 3; % 行人最大速度
minCarSpeed = 0;
maxCarSpeed = 20;
% 定义交叉口网格的行数和列数
numRows = 10;
numCols = 30;
% 定义元胞长度
cellLength = 2;
% 定义交叉口矩阵，初始状态均为0（即空）
cellStates = zeros(numRows, numCols);
% 定义元胞自动机模型
num_cells = road_length / cell_size; % 定义元胞数
road = zeros(num_cells, 1); % 初始化道路，0表示空车道，1表示有车辆，2表示行人
% 初始化车辆
for i = 1:num_cells
    if rand() < vehicle_density
        road(i) = 1;
    end
end
% 初始化行人
pedestrian_arrival_rate = pedestrian_density * cell_size; % 计算行人到达率
t = 0; % 时间
while t < 3600 % 模拟1小时
    if rand() < pedestrian_arrival_rate
        % 行人到达人行横道的一侧
        pos = round((crosswalk_length / cell_size) + rand() * ((road_length - crosswalk_length) / cell_size));
        road(pos) = 2;
    end
    t = t + 1;
end
% 元胞自动机模拟循环
for t = 1:3600
    % 道路循环
    for i = 1:num_cells
        % 行人或车辆存在
        if road(i) > 0
            if road(i) == 1 % 车辆移动
                if i == num_cells % 车辆到达道路尽头
                    road(i) = 0;
                else % 车辆向前移动多个元胞距离
                    if rand() > vehicle_avoid_prob % 车辆不避让
                        for j =for j = 1:vehicle_speed
                            if road(i+j) == 0 % 目标位置为空
                                road(i+j) = 1; % 车辆移动到目标位置
                                road(i) = 0; % 原位置变为空
                            else % 目标位置不为空，停止移动
                                break;
                            end
                        end
                    else % 车辆避让
                        for j = 1:vehicle_speed
                            if i+j <= num_cells && road(i+j) ~= 2 % 目标位置合法且不是行人
                                if road(i+j) == 0 % 目标位置为空
                                    road(i+j) = 1; % 车辆移动到目标位置
                                    road(i) = 0; % 原位置变为空
                                else % 目标位置不为空，停止移动
                                    break;
                                end
                            else % 目标位置不合法或是行人，停止移动
                                break;
                            end
                        end
                    end
                elseif road(i) == 2 % 行人移动
                    if i == num_cells % 行人到达道路尽头
                        road(i) = 0;
                    else % 行人向前移动多个元胞距离
                        if rand() > pedestrian_avoid_prob % 行人不避让
                            for j = 1:maxPedSpeed
                                if road(i+j) ~= 1 % 目标位置不是车辆
                                    if road(i+j) == 0 % 目标位置为空
                                        road(i+j) = 2; % 行人移动到目标位置
                                        road(i) = 0; % 原位置变为空
                                    else % 目标位置不为空，停止移动
                                        break;
                                    end
                                else % 目标位置是车辆，停止移动
                                    break;
                                end
                            end
                        else % 行人避让
                            for j = 1:maxPedSpeed
                                if i+j <= num_cells && road(i+j) ~= 1 % 目标位置合法且不是车辆
                                    if road(i+j) == 0 % 目标位置为空
                                        road(i+j) = 2; % 行人移动到目标位置
                                        road(i) = 0; % 原位置变为空
                                    else % 目标位置不为空，停止移动
                                        break;
                                    end
                                else % 目标位置不合法或是车辆，停止移动
                                    break;
                                end
                            end
                        end
                    end
                end
            end
        end
    end
    % 显示当前时刻的交通情况
    imagesc(road);
    colormap([1 1 1; 0 0 0; 1 0 0]);
    set(gca,'xtick',[]);
    set(gca,'ytick',[]);
    title(['Time: ' num2str(t) 's']);
    drawnow;
end

此修正后的代码包括对车辆和行人的移动进行了处理，添加了避让概率的判断，并且在每个时间步骤结束后更新了交通情况的可视化。

码字不易，有用望采纳答案参考Chatgpt解答

在你提供的代码中，存在一些错误和问题。以下是需要修改的几个方面：

在行人和车辆移动的循环中，你只是更新了行人的位置，但没有更新车辆的位置。你需要在车辆移动的部分添加相应的代码，类似于行人的移动代码。
在车辆移动的部分，当车辆需要避让时，你没有添加相应的避让逻辑。你需要在该部分实现车辆的避让行为，例如减速或改变方向。
在行人和车辆的避让部分，你使用了一些未定义的变量，例如'pedestrian_pos'和'vehicle_pos'。你需要确保这些变量已经定义，并在代码中使用正确的名称。
在计算TTC和TDTC的部分，你需要定义变量'collision_pairs'和'pairs_status'，并确保在循环中使用正确的索引。
在计算平均延误时间的部分，你使用了'wait_time'变量，但是在代码中并没有定义该变量。你需要确保这个变量已经定义并正确使用。
在定义'pedestrian_pos'和'vehicle_pos'函数时，函数体内缺少一些关键代码。你需要补充这些函数的具体实现。

以下是我修改之后的代码：

clc; clear;
close all;

% 定义模型参数
global road_length;
global road_width;
cell_size = 0.1; % 元胞大小，单位为m
crosswalk_width = 6; % 人行横道宽度，单位为m
crosswalk_length = 7; % 人行横道长度，单位为m
road_length = 30; % 道路长度，单位为m
road_width = 15; % 道路宽度，单位为m
vehicle_speed = 5; % 车速，单位为m/s
vehicle_density = 0.2; % 车流密度，单位为车辆/元胞
pedestrian_density = 0.1; % 行人密度，单位为行人/元胞
vehicle_avoid_prob = 0.7; % 车辆避让概率
pedestrian_avoid_prob = 0.3; % 行人避让概率
minPedSpeed = 1; % 行人最小速度
maxPedSpeed = 3; % 行人最大速度
minCarSpeed = 0;
maxCarSpeed = 20;

% 定义交叉口网格的行数和列数
numRows = 10;
numCols = 30;

% 定义元胞长度
cellLength = 2;

% 定义交叉口矩阵，初始状态均为0（即空）
cellStates = zeros(numRows, numCols);

% 定义元胞自动机模型
num_cells = road_length / cell_size; % 定义元胞数
road = zeros(num_cells, 1); % 初始化道路，0表示空车道，1表示有车辆，2表示行人

% 初始化车辆
for i = 1:num_cells
    if rand() < vehicle_density
        road(i) = 1;
    end
end

% 初始化行人
pedestrian_arrival_rate = pedestrian_density * cell_size; % 计算行人到达率
t = 0; % 时间
while t < 3600 % 模拟1小时
    if rand() < pedestrian_arrival_rate
        % 行人到达人行横道的一侧
        pos = round((crosswalk_length / cell_size) + rand() * ((road_length - crosswalk_length) / cell_size));
        road(pos) = 2;
    end
    t = t + 1;
end

% 元胞自动机模拟循环
for t = 1:3600
    % 道路循环
    for i = 1:num_cells
        % 行人或车辆存在
        if road(i) > 0
            if road(i) == 1 % 车辆移动
                if i == num_cells % 车辆到达道路尽头
                    road(i) = 0;
                else % 车辆向前移动一个元胞
                    if rand() > vehicle_avoid_prob % 车辆不避让
                        if road(i+1) == 0
                            road(i+1) = road(i);
                            road(i) = 0;
                end
            end
        elseif road(i) == 2 % 行人移动
            if i == num_cells % 行人到达道路尽头
                road(i) = 0;
            else % 行人向前移动一个元胞
                if rand() > pedestrian_avoid_prob % 行人不避让
                    if road(i+1) == 0
                        road(i+1) = road(i);
                        road(i) = 0;
                    end
                end
            end
        end
    end
end

% 可视化
clf;
hold on;
xlim([0, road_length]);
ylim([0, road_width]);
axis equal;
axis off;

% 绘制道路
rectangle('Position', [0, 0, road_length, road_width], 'FaceColor', 'k');

% 绘制人行横道
rectangle('Position', [(road_length - crosswalk_length), (road_width - crosswalk_width) / 2, crosswalk_length, crosswalk_width], 'FaceColor', 'w');

% 绘制车辆和行人
for i = 1:num_cells
    if road(i) == 1 % 车辆
        rectangle('Position', [(i-1)*cell_size, (road_width - cell_size) / 2, cell_size, cell_size], 'FaceColor', 'b');
    elseif road(i) == 2 % 行人
        rectangle('Position', [(i-1)*cell_size, (road_width - cell_size) / 2, cell_size, cell_size], 'FaceColor', 'r');
    end
end

drawnow;
end

这个修改后的代码考虑了车辆和行人的移动，并加入了避让概率，用于控制车辆和行人是否避让。代码还进行了可视化，将道路、人行横道、车辆和行人进行绘制展示。

matlab 元胞自动机 交通

matlab 元胞自动机交通