离线DP节能速度规划与Carsim联合仿真验证
在电动汽车的节能优化实战中，离线动态规划（DP）算法与Carsim的配合堪称黄金组合。最近在开发
某物流车项目时，我们尝试了将DP离线计算的速度轨迹通过Simulink喂给Carsim执行器，整个过程就像给
自动驾驶系统安装了一个会算账的老会计。
先看算法核心部分，动态规划的状态转移方程在Matlab里是这样落地的：
```matlab
function [J, U_opt] = dp_core(N, s_ref, slope, para)
% 状态网格初始化
J = inf*ones(N, length(s_ref));
J(1,:) = (s_ref - para.s0).^2;
for k = N-1:-1:1
for i = 1:length(s_ref)
% 加速度约束计算
a_min = max((para.v_min^2 - s_ref(i)^2)/(2*para.ds), -3);
a_max = min((para.v_max^2 - s_ref(i)^2)/(2*para.ds), 2);
% 状态可达性判断
feasible = find(s_ref >= s_ref(i)+a_min*para.ds & ...
s_ref <= s_ref(i)+a_max*para.ds);
% 能耗成本计算（电机效率模型）
power = (s_ref(feasible).^2 - s_ref(i)^2)/(2*para.ds)*...
para.mass*para.grade_resist(slope(k)) + ...
0.5*para.air_dens*para.front_area*s_ref(i)^3;
% 代价函数更新
[min_cost, idx] = min(power*para.dt + J(k+1,feasible));
J(k,i) = min_cost;
U_opt(k,i) = s_ref(feasible(idx)) - s_ref(i);
end
end
end
