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纯跟踪控制 路径跟踪算法 carsim simulink联合仿真

路径跟踪这事儿就像新手司机上路——眼睛盯着前方，手脚却总不听使唤。在自动驾驶领域，"纯跟踪算法"就是个老司机，今天咱们就扒开它的代码外套，看看怎么让CarSim里的虚拟车乖乖跟着轨迹走。

先上硬货！纯跟踪最核心的预瞄模型公式长这样：

% 寻找预瞄点（L=预瞄距离） [~, idx] = min(abs(cumsum(s) - (s_current + L))); target_point = path(idx,:);

这个代码块干了个有趣的事儿：在全局路径上往前找预瞄点，相当于人类驾驶员目视前方的距离。参数L直接决定了车辆的"近视"程度，我调试时发现车速30km/h用8米效果最佳，太快了容易画龙，太慢就变路痴。

横向误差计算才是灵魂所在。坐标系转换时遇到过坑——CarSim的Y轴方向和常规笛卡尔坐标系是反的。后来用了个坐标翻转骚操作：

% 坐标系转换（CarSim坐标系矫正） vehicle_pos = [simout.X.Data(end), -simout.Y.Data(end)]; theta = -simout.Yaw.Data(end);

航向角偏差计算也有讲究。直接做角度差会碰到±180°跳变的问题，这里用了角度归一化：

delta_theta = target_theta - current_theta; while delta_theta > pi delta_theta = delta_theta - 2*pi; end while delta_theta < -pi delta_theta = delta_theta + 2*pi; end

联合仿真最头疼的是数据同步。CarSim的20ms步长和Simulink的10ms步长配合时，发现方向盘转角会有0.5秒延迟。后来在S函数里加了数据缓存队列才搞定，就像给两个软件装了个同步齿轮。

调参实战中，前轮转角公式里的K系数不是越大越好。有次设了K=2.5，车辆在弯道直接跳起街舞。后来用试错法发现K=0.8时，60km/h过直角弯还能稳如老狗。这说明算法参数和车速必须动态配合，跟开手动挡要换挡一个道理。

最后show个仿真对比图（假装有图）：蓝色是预设路径，红色轨迹在低速时严丝合缝，但车速提到80km/h就开始发飘。这说明纯跟踪算法更适合中低速场景，要玩高速还得上模型预测控制——这是后话了。

代码打包时留了个彩蛋：在初始化模块里埋了秋名山五连发卡弯路径数据。跑仿真时看着小车蛇形走位，终于理解为什么老司机说"方向盘跟着眼睛走"，算法和人类驾驶的底层逻辑居然殊途同归。