**自动驾驶决策规划控制 Matlab 代码解析**
一、自动驾驶决策规划控制 Matlab 工具箱介绍
自动驾驶技术的发展迅速，Matlab 作为一款功能强大的编程工具，其自动驾驶工具箱为开发者提供
了丰富的功能和模块，使得自动驾驶系统的研发变得更加便捷。该工具箱不仅提供了数据处理、模型
训练、仿真模拟等功能，还提供了多种决策规划控制算法，有助于自动驾驶系统的开发。
二、创建 S 型道路自动换道场景
在自动驾驶场景中，创建 S 型道路自动换道场景是不可或缺的一步。为了模拟这一场景，我们将在
Matlab 中构建一个包含多种要素的仿真环境。首先，需要创建一个动态的交通环境，模拟真实的道
路状况和交通流。其次，通过构建 S 型轨迹预测的数据集，使用 RNN 和 LSTM 网络进行轨迹预测。最
后，通过模糊逻辑推理和 Matlab 模糊逻辑工具箱建立换道决策。
三、基于模糊逻辑推理的换道决策
在模拟的 S 型道路自动换道场景中，我们需要利用模糊逻辑推理来决定换道策略。首先，通过模糊逻
辑工具箱建立换道决策模型，考虑各种影响因素，如道路条件、交通状况、车辆行为等。然后，通过
RNN 和 LSTM 网络进行轨迹预测，得到更加精确的换道预测结果。最后，根据预测结果和实际需求，
进行决策制定。
四、四类换道路径类型对比及筛选
在自动驾驶系统中，换道路径类型众多，我们需要对不同类型的路径进行对比和筛选。根据道路条件
和交通状况的不同，选择合适的换道路径类型。可以通过构建数据集并进行模型训练来实现这一目标
。同时，可以利用多目标评价函数进行路径筛选，提高决策的准确性和效率。
五、基于多目标评价函数筛选 B 样条曲线
在换道路径筛选过程中，我们还需要考虑如何选择合适的 B 样条曲线。这涉及到如何评价不同路径的
优劣和适应性。我们可以使用多目标评价函数对不同路径进行评估，根据评价指标的选择和权重分配
来确定最终选择的 B 样条曲线。这样可以确保所选的路径既满足自动驾驶系统的需求又具有较高的实
用性。
六、利用规划路径和预测轨迹建立 ST 图
