基于Unity的虚拟模拟环境，用于新兴移动系统，称为信息与决策科学实验室的缩小智能数字城市(IDS 3D City)附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、场景交互与动态反馈机制强化

1.1 移动载体与城市元素动态交互

针对新兴移动系统测试中 “环境响应真实性” 需求，补充多维度交互逻辑设计：

• 路网交互：为沥青、水泥、冰雪路面设置不同摩擦系数（沥青 0.8、冰雪 0.2），通过Physics.material实现车辆制动距离差异化；在施工路段添加 “坑洼碰撞体”，模拟颠簸对无人机悬停精度、汽车底盘传感器的影响

• 建筑交互：为停车场入口设计自动闸机模块，通过Trigger触发闸机升降，记录载体停车时长与充电接口对接成功率；商业建筑添加动态人流生成器，基于时间轴（如早 8 点、晚 6 点）生成高峰人流，测试移动载体避障算法

• 能源交互：在城市路网中布置 1:50 比例充电桩模型（直流快充 / 交流慢充），开发充电协议模拟脚本（支持 GB/T 18487.1、CCS2 协议），实时反馈充电功率（3.3kW-120kW 可调）与电池 SOC 变化曲线

1.2 环境特效的物理影响建模

突破 “仅视觉渲染” 局限，让环境特效直接作用于移动系统性能：

• 极端天气物理反馈：

• 暴雨场景：通过Particle System生成雨滴碰撞体，降低激光雷达点云有效率（雨强越大，有效点云占比从 98% 降至 60%），同时增加车辆制动距离（比晴天延长 30%）

• 雾霾场景：使用Volume组件调整大气散射强度，使摄像头识别距离从 50m 缩短至 15m，毫米波雷达信噪比降低 10dB，模拟真实感知衰减

• 昼夜与光照动态影响：

• 日出日落时段：设置太阳高度角随时间变化（6:00-18:00 高度角 0°-80°），模拟逆光场景下摄像头过曝（通过调整Camera曝光补偿参数实现），测试载体逆光避障能力

• 夜间场景：激活道路路灯、建筑照明系统，路灯光照范围半径 15m，光照强度 500lux，模拟城市光污染对传感器的干扰

二、新兴移动系统多场景测试方案

针对无人机 “低空飞行 + 精准投递” 特性，补充专属场景与测试工具：

• 低空航线规划：在城市建筑群间设置 10m-50m 高度航线，添加高压电线、通信基站等障碍物模型，通过NavMeshObstacle动态标记禁飞区，测试无人机绕飞算法

• 投递交互模块：在写字楼屋顶、小区广场设置投递点，开发 “无人机 - 投递箱” 对接逻辑，通过Socket通信模拟包裹重量检测（500g-5kg）与投递完成信号反馈，统计单次投递耗时（目标 < 3 分钟）

• 电池续航模拟：基于无人机飞行速度（15m/s-30m/s）、载重、风速（0-10m/s）动态计算耗电量，当 SOC 低于 20% 时触发 “返航警告”，测试续航规划算法有效性

三、多系统协同与数据闭环构建

3.1 与外部系统的深度协同方案

解决 “虚拟环境与实体设备脱节” 问题，实现全链路数据互通：

• 硬件在环（HIL）对接：

• 通过 Unity 的ExternalPhysics接口连接 dSPACE HIL 设备，将虚拟传感器数据（激光雷达点云、摄像头图像）实时传输至实体自动驾驶控制器，接收控制器输出的油门、刹车指令，形成 “虚拟场景 - 实体控制 - 虚拟反馈” 闭环

• 为无人机飞控板（如 Pixhawk）设计 USB 通信脚本，将虚拟 GPS 坐标（经纬度转换为 Unity 世界坐标）、姿态数据（roll/pitch/yaw）发送至飞控，同时接收飞控的电机转速指令，模拟真实飞行姿态

• 数字孪生数据同步：

• 对接城市 IoT 平台（如华为 IoT、阿里物联），通过 MQTT 协议获取真实城市的交通流量、PM2.5 浓度、光照强度数据，实时调整虚拟场景参数（如将真实早高峰车流数据映射到虚拟路网）

• 开发数据反向同步模块，将虚拟场景中移动系统的测试日志（如故障次数、能耗数据）上传至 IDS 实验室数据库，与真实道路测试数据对比分析

3.2 测试数据可视化与分析工具

为 IDS 实验室提供 “测试 - 分析 - 优化” 全流程支持：

• 实时监控看板：基于 Unity UI Toolkit 扩展多维度数据展示：

• 移动载体轨迹热力图：用不同颜色（红 - 高频率、蓝 - 低频率）标记载体通行热点区域，识别拥堵高发路段

• 传感器性能雷达图：实时显示激光雷达、摄像头、毫米波雷达在当前环境下的 “识别精度、响应速度、抗干扰能力” 评分（0-10 分）

• 离线分析工具：

• 导出测试数据为 CSV 格式（包含时间戳、载体位置、传感器数据、决策指令），支持导入 MATLAB 进行离线算法优化

• 开发 “场景回放编辑器”，可拖动时间轴定位关键测试节点（如碰撞瞬间、决策失误时刻），自动生成带标注的回放视频（支持 1080P 导出），辅助问题定位

四、开发工具链与团队协作优化

4.1 高效开发工具链配置

降低团队开发门槛，提升项目迭代效率：

• 资源管理增强：

• 使用 Git LFS 管理大型模型资源（如建筑模型、高分辨率纹理），配置.gitignore 文件过滤 Unity 临时文件（如 Library、Temp 文件夹），避免版本冲突

• 基于 Addressables 系统搭建 “资源服务器”，团队成员可通过网络动态获取最新资源，无需本地存储完整资源库（节省 50% 以上硬盘空间）

• 自动化测试脚本：

• 编写 Python 自动化脚本，通过 Unity Command Line 接口实现 “一键构建场景 + 批量运行测试用例”，支持夜间自动执行 100 + 测试场景，早晨生成测试报告（包含通过率、故障类型统计）

• 开发 UI 自动化测试工具（基于 Selenium），模拟用户操作（如场景编辑、参数调整），检测 UI 控件响应是否正常，减少人工测试工作量

4.2 多角色协作流程设计

适配 IDS 实验室 “开发 - 测试 - 研究” 多角色协作需求：

• 权限管理系统：

• 开发角色：拥有场景编辑、脚本修改权限，可上传新的移动载体模型

• 测试角色：仅开放测试用例运行、数据查看权限，无法修改核心参数

• 研究角色：可调用决策模型接口，调整算法参数（如 PID 系数、路径规划权重），查看优化前后对比数据

• 文档与版本管理：

• 每个功能模块（如传感器模拟、交通流生成）配套 “开发文档”（包含接口说明、参数配置表、常见问题），存储在 Unity 项目的 “Docs” 文件夹中

• 采用语义化版本号（如 V1.0.0 - 基础功能版、V1.1.0 - 新增无人机测试模块），每次版本更新记录 “功能新增、bug 修复、兼容性变更”，确保团队版本同步

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱康瑞.多无人机系统虚拟仿真平台的设计与实现[D].天津大学,2021.

[2] 任怀伟,赵国瑞,周杰,等.智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术[J].煤炭学报, 2020, 45(3):16.DOI:CNKI:SUN:MTXB.0.2020-03-010.

[3] 黄才证.基于强化学习的虚拟现实游戏AI系统研究与实现[D].深圳大学,2020.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇