acc自适应巡航matlab代码

下面是一个简单的MATLAB代码示例，展示了如何实现ACC（自适应巡航控制）：

% ACC自适应巡航控制MATLAB代码示例

% 设置ACC参数
desired_distance = 30;  % 期望车辆间距（单位：米）
time_headway = 1.5;    % 时间间隔（单位：秒）
max_acceleration = 3;  % 最大加速度（单位：m/s^2）
max_deceleration = -5; % 最大减速度（单位：m/s^2）

% 模拟车辆行驶
t = 0:0.1:10; % 时间步长为0.1秒，总时间为10秒
num_vehicles = 3; % 车辆数量

% 初始化车辆状态
positions = zeros(num_vehicles, length(t));
velocities = zeros(num_vehicles, length(t));
accelerations = zeros(num_vehicles, length(t));

% 设置初始车辆位置和速度
positions(:, 1) = [0; 50; 100]; % 车辆初始位置（单位：米）
velocities(:, 1) = [10; 15; 20]; % 车辆初始速度（单位：m/s）

% 循环进行车辆模拟
for i = 1:length(t)-1
    for j = 1:num_vehicles
        % 计算车辆间距离和相对速度
        distance = positions(j, i) - positions(j+1, i);
        relative_velocity = velocities(j, i) - velocities(j+1, i);
        
        % 计算期望加速度
        desired_acceleration = (2 * desired_distance / time_headway) * (distance / desired_distance)^2;
        
        % 限制加速度在最大加速度和最大减速度之间
        desired_acceleration = max(min(desired_acceleration, max_acceleration), max_deceleration);
        
        % 计算实际加速度
        acceleration = desired_acceleration - 0.5 * relative_velocity^2 / distance;
        
        % 限制加速度在最大加速度和最大减速度之间
        acceleration = max(min(acceleration, max_acceleration), max_deceleration);
        
        % 更新车辆状态
        velocities(j, i+1) = velocities(j, i) + acceleration * 0.1; % 更新速度
        positions(j, i+1) = positions(j, i) + velocities(j, i+1) * 0.1; % 更新位置
        accelerations(j, i) = acceleration; % 记录加速度
    end
end

% 绘制车辆位置和速度随时间的变化曲线
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(t, positions);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
legend('Vehicle 1', 'Vehicle 2', 'Vehicle 3');
title('Vehicle Positions');

subplot(2, 1, 2);
plot(t, velocities);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Velocity (m/s)');
legend('Vehicle 1', 'Vehicle 2', 'Vehicle 3');
title('Vehicle Velocities');

这段代码使用了一个简化的ACC模型，模拟了多辆车辆的行驶过程。通过设置ACC参数和初始车辆状态，可以观察车辆位置和速度随时间的变化。请注意，这只是一个简单的示例，实际的ACC系统可能需要更复杂的模型和算法来实现。