基于代理的建模 (ABM) 是一种建模风格，通过模拟给定场景中大量自主代理的动作和交互来调查和预测复杂群体行为的出现。 ABM 已广泛应用于学术界，例如博弈论、复杂系统和计算社会学。 在自动驾驶方面，ABM 也是一种流行的模拟方法，例如在制定驾驶策略和安全验证方面。 传统的运动规划和控制方法（例如PID控制，反馈线性化或模型预测控制）期望对其他交通参与者的未来轨迹进行预测，以避免发生碰撞，但是实际的交通场景涉及到各种道路用户之间的复杂交互（Schwarting ，自动驾驶汽车的规划和决策，麻省理工学院，2018 年）。 为了克服这一挑战，新兴趋势是行为感知运动规划和基于学习的方法。 然后可以自然地利用 ABM 来处理复杂、杂乱的环境，同时对彼此之间的不确定交互进行建模。 这将使Simulink成为开发和验证基于学习的算法的集成平台。 有关说明，您可以观看此视频： https : //www
