引言

在上一篇博客自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析中，我们深入探讨了自动驾驶系统中自行车模型与复杂汽车模型（如双轨模型）的对比分析，涵盖了它们的定义、差异、应用场景以及代码实现。为了进一步完善这一主题，本文将介绍混合策略的应用示例，并提供可视化验证代码，以帮助读者更全面地理解和应用这些模型。本文还将介绍自动驾驶分层控制架构中的协同工作机制。

混合策略的应用实例

在实际的自动驾驶系统中，单一的模型往往难以满足所有工况的需求。因此，常采用分层建模的混合策略，根据车辆的速度、控制频率和可用参数等因素动态选择合适的模型，以平衡精度与计算效率。

混合策略的应用示例代码

class HybridModelController:def __init__(self):self.bicycle = BicycleModel()self.double_track = DoubleTrackModel()  # 假设已实现双轨模型def select_model(self, speed):# 根据速度判断选择哪个模型return self.bicycle if speed < 15 else self.double_track# 典型应用流程示例
def control_flow_example():# 初始化混合模型控制器controller = HybridModelController()# 设置当前速度和转向输入current_speed = 20.0  # m/ssteering_input = 0.2  # 转向输入# 根据速度选择模型selected_model = controller.select_model(current_speed)# 获取当前车辆状态（示例状态）current_state = [0.0, 0.0, 0.0, current_speed]  # x, y, yaw, v# 更新车辆状态new_state = selected_model.update_state(current_state, steering_input, current_speed)# 输出新状态print("New vehicle state:", new_state)

应用场景说明

• 低速场景：在城市道路或停车场等低速场景下（速度通常低于15 m/s），自行车模型能够快速响应控制输入，生成车辆的行驶轨迹，满足实时性要求。
• 高速场景：在高速公路等高速场景下（速度高于15 m/s），车辆的动态特性更为复杂，此时切换到双轨模型可以更精确地分析车辆的稳定性，确保行驶安全。

可视化验证代码

为了直观地展示不同模型在相同控制输入下的轨迹差异，以及验证混合策略的有效性，我们提供了以下可视化验证代码：

def simulate_model():# 参数设置T = 10.0  # 仿真时间 (s)dt = 0.1  # 时间步长N = int(T/dt)# 初始状态initial_state = [0.0, 0.0, 0.0, 10.0]  # x, y, yaw, v# 创建模型实例controller = HybridModelController()# 记录结果states_bicycle = [initial_state.copy()]states_double = [initial_state.copy()]# 模拟不同速度下的模型切换for i in range(N):current_time = i * dt# 生成速度曲线 (前5秒低速，后5秒高速)speed = 10.0 if current_time < 5 else 20.0# 计算转向输入（示例路径跟踪）desired_turn = np.sin(current_time) * 0.1  # 正弦转向指令# 自行车模型仿真model = controller.select_model(speed)new_state