4. 单车道直行场景：编写第一个脚本，让一辆车在单车道直行道路上行驶

好，咱们正式开始动手写脚本了。

说实话，我刚开始学仿真的时候，也以为一上来就要搞什么复杂路口、多车博弈。其实没必要。你想想看，再复杂的场景，也是从一条直路、一辆车开始的。今天我们就来搞定这个最基础、也最核心的单元——单车道直行。

4.1 场景分析：我们要模拟什么？

先别急着敲代码。我个人的习惯是，先想清楚场景的要素。

一个单车道直行场景，说白了就三样东西：

• 一条路：单车道，直的，长度够用就行。
• 一辆车：初始位置在路的一端。
• 一个动作：车沿着车道往前开，直到终点。

嗯，就这么简单。但简单归简单，这里面其实藏着仿真脚本的骨架——初始化、实体、行为、终止条件。这四个要素，以后你写任何复杂场景都跑不掉。

4.2 知识体系：单车道直行场景的核心逻辑

为了让你更直观地理解，我画了一张流程图。它展示了从脚本启动到仿真结束的完整脉络。

你看，整个流程就是一个闭环。车辆没到终点，就继续走；到了，就停。这个逻辑虽然简单，但它是所有行为规划的基础。

4.3 手写第一个脚本：Python + 伪代码实现

好，理论说完了，咱们来真的。下面这个脚本，是我用伪代码风格写的，目的是让你看清逻辑，不被具体API干扰。

# 单车道直行场景脚本 (v1.0)
# 作者：你的名字
# 描述：一辆车在单车道直行道路上行驶

# 步骤1：初始化仿真环境
load_map("single_lane_straight.xodr")  # 加载OpenDRIVE地图

# 步骤2：创建车辆实体
my_car = create_vehicle(
    model="sedan",          # 车型：轿车
    position=(0, 0, 0),     # 初始位置 (x, y, z)
    speed=0.0               # 初始速度：静止
)

# 步骤3：控制车辆直行
target_speed = 10.0  # 目标速度：10 m/s (约36 km/h)

while True:
    # 获取当前车辆位置
    current_x = my_car.get_position().x
    
    # 判断是否到达终点 (假设终点在 x=200 米处)
    if current_x >= 200.0:
        print("车辆已到达终点")
        break
    
    # 控制车辆以目标速度行驶
    my_car.set_target_speed(target_speed)
    
    # 等待下一帧 (仿真步进)
    step_simulation(0.05)  # 步长50ms

# 步骤4：结束仿真
terminate_simulation()

4.4 避坑指南：我踩过的三个坑

写这个脚本的时候，我估计你一次就能跑通。但有些细节不注意，后面复杂场景会出大问题。我跟你分享三个我亲身经历过的坑。

4.5 进阶思考：从一辆车到多辆车

嗯，单车道直行搞定了。你可能会想，这太简单了，有什么意思？

其实，这个脚本稍微改一改，就能变成多车跟驰场景。比如：

• 再创建一辆车，放在第一辆车后面 20 米处。
• 第二辆车的目标速度设为 12 m/s，比第一辆快。
• 然后，第二辆车就会追上第一辆车，这时候就需要加入碰撞检测和跟车模型了。

你看，从一辆车到两辆车，复杂度就上来了。但核心骨架，还是我们今天写的这几十行代码。

好了，今天的课就到这儿。脚本虽然短，但它是你构建复杂交通场景的第一块砖。把这砖砌实了，后面盖楼才稳当。