内有cpar文件和simulink文件，并有演示操作视频，carsim+simulink联合仿真实实现换道超车， 包含换道决策，路径规划和轨迹跟踪，有弯道超车，包含路径规划算法+mpc轨迹跟踪算法可以适用于弯道道路，弯道车道保持，弯道变道 carsim内规划轨迹可视化，道路环境可以自定义，里面有视频教学
最近折腾了一个挺有意思的玩意儿——用CarSim和Simulink搞联合仿真实现弯道换道超车。这项目不仅支持自定义弯道道路环境，还塞进去了路径规划算法和MPC轨迹跟踪控制器。最刺激的是在弯道上玩车道保持和变道，实测效果比秋名山车神还稳（笑）。
先看换道决策模块。这里用了个状态机逻辑，用MATLAB Function模块直接硬核手写判断条件。当自车与前车距离小于安全阈值时，直接触发超车flag。代码里有个特别有意思的判断逻辑：
if (v_ego > v_front * 1.2) && (d_front < 50) overtake_flag = 1; else overtake_flag = 0; end这里偷偷藏了个小阴招——只有当自车速度超过前车20%且距离小于50米时才允许超车。实际调试时发现这个比例因子特别关键，调大了容易错过超车时机，调小了又会频繁误触发。
路径规划部分用了五次多项式曲线生成。在弯道场景下，传统的三次多项式容易翻车（字面意思），五次曲线对曲率的控制明显更丝滑。看这段生成横向位移的代码：
coeffs = polyfit([0, T], [0, 0, 0, lat_dis, 0, 0], 5); t = 0:0.1:T; lat_traj = polyval(coeffs, t);这里用终点约束条件强制生成曲率连续的轨迹。有个坑是时间参数T的选择——在弯道中要根据曲率半径动态调整，直接写死的话进急弯会冲出跑道。后来在Simulink里做了个速度自适应模块才解决。
轨迹跟踪用的MPC控制器是重头戏。在弯道工况下，模型预测控制比PID强在能提前预判道路曲率变化。核心代码段长这样：
while iter < max_iter % 构建道路曲率约束 curvature_constr = get_curvature_from_carsim(); [A, b] = generate_curvature_constraints(curvature_constr); % 求解QP问题 [U, cost] = quadprog(H, f, A, b, [], [], lb, ub); % 应用第一控制量 apply_steering(U(1)); end特别要注意的是弯道中轮胎侧偏刚度的非线性特性。这里取了个巧——把CarSim实时返回的轮胎力作为参数输入QP求解器，相当于做了个准线性化处理。
在CarSim里看规划轨迹特别带感。配置cpar文件时记得打开Trajectory Layer选项，这样能在3D视图中实时显示规划路径（红色）和实际轨迹（蓝色）。调试时发现个诡异现象——低速时轨迹贴合完美，速度一上80km/h就飘。后来发现是MPC的预测时域没跟着车速调整，改了个时变预测步长才搞定。
道路环境自定义这块有个骚操作：在CarSim的Road Builder里用正弦函数生成连续S弯道，参数化调整波长和振幅来模拟不同难度的弯道。配合Simulink里的场景切换模块，能一键切换直道、单弯道、连续弯道等测试场景。
建议重点看看教学视频里联合仿真的操作细节——尤其是CarSim输出端口配置和Simulink的采样时间同步问题。当初在这卡了整整两天，直到发现CarSim的仿真步长必须设为Simulink的整数倍，不然信号会错乱导致车辆鬼畜。
代码仓库里有个magic文件夹，里面藏着调试用的可视化工具。运行plot_results.m可以生成超车过程的曲率-速度联合分析图，能清晰看到MPC在弯心位置主动降速保安全的策略。这比看纯数据报表直观多了。
总的来说，这套系统最牛逼的地方在于弯道超车时的控制精度。实测在半径80米的弯道上，横向跟踪误差能压到10厘米以内。不过要提醒新手的是：别在第一次运行时就把方向盘转角限制调到最大，别问我是怎么知道的（看着墙上的轮胎印说道）。
