今天来深入探讨一种硬核的自动驾驶避障实现方案——基于人工势场法进行换道主动避撞，并结合MPC（模型预测控制）进行轨迹跟踪，通过CarSim与Simulink联合仿真完成整个流程。该系统不仅实现了有效的路径规划与控制，还提供了清晰的规划轨迹与实际跟踪轨迹对比图，验证了方法的有效性。

在高速行驶场景中，例如车辆以80km/h的速度巡航时，前车突然急刹或出现障碍物，此时自动驾驶系统需迅速决策并执行安全变道。为此，我们构建了一个双车道仿真环境，在CarSim中搭建道路与车辆动力学模型，利用人工势场法生成局部避障路径，并由MPC控制器精确跟踪该路径，确保车辆平稳、准确地完成避障动作。

MPC控制器的设计细节

为了实现高精度的轨迹跟踪，采用三自由度车辆动力学模型设计MPC控制器。预测时域设置为20步，此参数经过多次调试确定，能够在计算效率与控制性能之间取得良好平衡。在权重矩阵设计上进行了针对性优化：横向位置误差的权重设为纵向误差的3倍，突出对侧向安全性的重视，避免与其他车辆发生擦碰。

仿真过程中遇到的关键问题之一是多速率系统的数据同步。CarSim以0.01秒为步长输出车辆状态，而MPC求解器受限于计算资源，采样周期为0.05秒。为此，在Simulink中设计了插值与保持机制，确保高低频模块间的数据一致性，保障控制指令的实时性和稳定性。

人工势场法的应用实现

人工势场法将目标车道视为引力源，障碍车辆则作为斥力源，通过构造虚拟力场引导车辆向目标车道移动的同时远离障碍物。在MATLAB中编写势场函数时，需特别注意斥力场的衰减特性，若参数设置不当，容易导致轨迹震荡甚至出现“麻花状”路径。

关键代码段如下所示：

function U = potential_field(egoPos, targetPos, obstaclePos)
    k_att = 0.5;  % 引力系数
    k_rep = 2.0;  % 斥力系数
    d_rep = 15;    % 斥力作用范围
    
    % 引力计算
    vec_att = targetPos - egoPos;
    U_att = 0.5 * k_att * norm(vec_att)^2;
    
    % 斥力计算
    dist_obs = norm(obstaclePos - egoPos);
    if dist_obs < d_rep
        U_rep = 0.5 * k_rep * (1/dist_obs - 1/d_rep)^2;
    else
        U_rep = 0;
    end
    
    U = U_att + U_rep;
end

其中第7行引入的平方项体现了势场的核心思想：距离目标越远，引力作用越强。但需谨慎调节引力增益系数k_att，过大会导致车辆响应过于激进，类似“饿狼扑食”。实验发现，当检测到障碍车距离小于5米时，将斥力场梯度提升至原来的3倍，可有效维持安全间距，防止碰撞。

联合仿真的挑战与解决

CarSim与Simulink的联合仿真过程充满挑战，如同“跨系统恋爱”——数据类型不匹配、单位制混乱（如一方使用米，另一方误用千米）、坐标系方向相反等问题频发。尤其需要注意接口模块的初始化顺序：曾有一次因CarSim比Simulink晚启动0.5秒，造成前轮转角信号错位，最终导致仿真失败。因此，严格的时序控制和初始化同步至关重要。

经过反复调试，最终实现了稳定的数据交互与协同运行。下图为规划轨迹（蓝线）与实际控制轨迹（红线）的对比结果，最大横向跟踪误差不超过0.3米，表明系统具备良好的跟踪性能与鲁棒性。

整体来看，该方法在80km/h及以下速度工况下表现优异，能够可靠完成单次换道避障任务。但在连续变道场景中仍存在轻微抖动现象，后续可进一步优化势场函数结构，例如引入速度相关的动态势能项，提升行为合理性。

未来计划尝试将人工势场法与LSTM等序列预测模型融合，实现对周围车辆运动趋势的预判，从而构建更智能、更具前瞻性的避障决策系统。