AEB联合仿真算法设计 软件使用：Carsim2019.0+Matlab/Simulink2021a 适用场景：采用模块化建模方法，搭建AEB仿真算法，适用于直线驾驶工况场景。 包含模块：Carsim模块，function函数逻辑模块，每个模块的详细数据都可在simulink当中实时查看。 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
直线工况下的AEB系统开发就像在虚拟世界里造一辆会思考的车。这次咱们用Carsim当底盘，Matlab/Simulink做大脑，搞个能急刹车的自动驾驶小助手。别被"联合仿真"吓到，说白了就是让两个软件搞对象——Carsim负责车辆运动表演，Simulink负责逻辑判断。
先看Carsim怎么设置：在VS Command框里把纵向动力学参数调成主角，转向系统直接锁死——毕竟这次只玩直线。悬挂参数建议用默认的Sedan车型，轮胎魔术公式参数记得勾选实时输出。重点是把输出变量里的前车距离、自车速度、加速度这几个信号线拉出来，Simulink那边还等着用呢。
核心算法模块里有几个硬核函数得仔细看。比如这个TTC计算模块，用M语言写的函数乍看像天书：
function ttc = calculate_TTC(rel_speed, distance) if rel_speed > 0 ttc = distance / rel_speed; else ttc = inf; end ttc = max(ttc, 0); % 防止倒车时出现负时间 end其实逻辑特简单——当两车距离缩短时（rel_speed为正），用距离除以相对速度得到碰撞时间。那个max函数是防御性编程，避免新手把油门当刹车时算法崩掉。
再看制动决策模块，典型的有限状态机实现。Simulink里用Stateflow画的状态转移图比代码更直观：
- 巡航模式：TTC>3秒？接着奏乐接着舞
- 预警模式：2
- 制动模式：TTC≤2秒？刹车踏板直接踩进发动机舱
控制模块里藏着个PID控制器，不过参数整定有讲究。这个离散PID实现加入了输出限幅：
function brake_pressure = pid_controller(error, dt) persistent integral prev_error; if isempty(integral) integral = 0; prev_error = 0; end Kp = 1.2; Ki = 0.05; Kd = 0.3; integral = integral + error * dt; derivative = (error - prev_error) / dt; output = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative; brake_pressure = min(max(output, 0), 12); % 限制在0-12MPa prev_error = error; end注意那个min-max钳制，防止积分饱和导致刹车压力爆表。调试时发现Ki参数超过0.1就会让刹车像新手司机般一顿一顿的，最后定在0.05刚刚好。
仿真验证环节最刺激，把Carsim的场景编辑器调成前车突然减速。当相对速度达到20km/h时，算法在1.8秒时触发制动，减速度曲线平滑得像德芙巧克力。数据监视器里能看到各模块的实时交互——TTC值从5秒开始跳水，制动压力在触发后0.3秒内拉满，轮胎滑移率始终控制在15%的安全区。
有个坑得提醒：Carsim和Simulink的时钟必须同步，建议把两者的求解器都设为定步长，0.01秒的间隔既能保证实时性又不会让电脑冒烟。曾经有次忘了设置，结果车辆在虚拟世界里玩起了瞬移，刹车时机完全错乱。
源码包里还藏着个彩蛋——在Matlab命令行输入aeb_demo('surprise')，会播放开发者录制的刹车音效彩蛋。毕竟，写代码已经够苦了，总得给自己留点乐子不是？
