ACR设计simulink

### 自适应巡航控制系统(ACC)在Simulink中的实现

#### 设计背景与目标
自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）旨在使车辆能够在设定的速度范围内自动调节行驶速度，保持与前车的安全距离。为了达到这一目的，通常采用强化学习算法进行控制器的设计。

#### 基于DDPG算法的ACC控制器设计
通过Simulink中的强化学习工具箱实现了基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法的ACC控制器[^1]。该过程涉及以下几个方面：

- **定义状态空间**：包括但不限于本车当前速度、加速度以及相对于前方车辆的距离变化率等变量。

- **构建动作空间**：主要指对本车施加的不同程度的加速或减速指令。

- **设置奖励函数**：用于评估采取特定行动后的效果好坏，比如维持安全跟车间距的同时尽可能平稳驾驶。

- **制定终止条件**：当满足一定标准时结束一轮训练周期，例如完成预定路程或是发生碰撞事故等情况。

% 初始化环境配置
env = rlPredefinedEnv('VehicleFollowing');
obsInfo = getObservationInfo(env);
actInfo = getActionInfo(env);

% 创建DDPG Agent
agentOpts = rlDDPGAgentOptions();
criticNet = createCriticNetwork(obsInfo, actInfo); % 用户需自行编写此函数创建网络结构
actorNet = createActorNetwork(obsInfo, actInfo);   % 同上
agent = rlDDPGAgent(actorNet, criticNet, agentOpts);

% 训练并验证模型性能
trainOpts = rlTrainingOptions(...);
trainingStats = train(agent, env, trainOpts);

#### 协同式自适应巡航(CACC)系统的扩展应用
除了单体ACC外，还可以考虑多辆汽车之间的协作控制——即协同式自适应巡航（Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC）。这类系统允许车队成员间共享信息并通过无线通讯协调彼此的行为模式，从而提高整体交通效率和安全性[^2]。

对于希望深入研究或者实践此类项目的开发者来说，MATLAB/Simulink平台提供了一系列强大的建模工具和支持文档，可以帮助快速搭建实验原型并开展相关探索工作。