基于代理的建模(Agent-Based Modeling, ABM)是一种通过模拟在给定场景下大量自主代理之间的行动和交互来研究和预测复杂群体行为的建模风格。ABM已广泛应用于学术界，如博弈论，复杂系统和计算社会学。在自动驾驶方面，ABM也是一种比较流行的仿真方法，例如用于制定驾驶政策和安全验证。传统的运动规划和控制方法，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，以避免碰撞，但真实的交通场景涉及各种道路用户之间复杂的相互作用(Schwarting，自动驾驶车辆的规划和决策，MIT, 2018)。为了克服这一挑战，新兴的趋势是行为意识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、混乱的环境，同时建模彼此之间的不确定交互。这将把Simulink作为一个集成平金宝app台来开发和验证基于学习的算法。关于描述，你可以看这个视频:https://www.youtube.com/watch?v=nKOleGGEwJI