prescan中文培训文档.docx
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prescan中文培训文档
Prescan
一．Prescan的介绍
1.Prescan的概述
PreScan是一种基于如雷达、激光/激光雷达、摄像头、和全球定位系统（GPS）等传感器技术的用于在汽车工业中发展先进的辅助驾驶系统（ADAS）的基于物理的仿真平台。
2.Prescan的应用
1）自动紧急制动（AEB）
2）自适应巡航控制系统（ACC）
3）道路偏离警告和道路保持辅助系统（LDW/LKA）
4）行人检测与规避
5）盲点预警与变道辅助（BSW/LCA）
6）智能前照灯系统（IHS）
7）停车辅助和阻塞救援（backupaid？
）
8）交通信号识别（TSR）
9）碰撞缓解制动系统（CMB）
10）夜视功能（NV）
3.Prescan的工作流程
1）生成方案
2）建立传感器模型
3）运行试验
4）增加控制系统
4.Prescan样例
1）建立一个预警系统（MIL/SIL）
2）建立一个控制系统（MIL/SIL）
3）建立一个控制系统（HIL）
5.Prescan的几个主要过程（V-周期）
1）概念阶段：
a．ADAS系统的概念设计（辅助驾驶系统）
b．概念的验证与生效（Verification/validation）？
P15
2）设计阶段
a．指定和基准（benchmarking）？
P15传感器
b．详细算法设计
c．鲁棒性测试和灵敏度分析
3）实施阶段
a．ECU代码的自动生成（通过simulink的编码器）
4）测试阶段？
a．PrescanHIL仿真：
为一大组方案验证ECU？
P15
b．VeHIL试验：
在安全、可控和现实条件下测试整个系统
5）验证阶段
a．最后测试系统的影响
6.案例
1）装备雷达的AEBS/CMB
2）装备摄像头的LDW（车辆偏离警告）lanedeparturewarning
3）装备摄像头的LKA（车道维持辅助系统）lanekeepassist
4）装备摄像头的行人检测系统
5）装备雷达-摄像头信息融合的行人检测系统
6）通信协议测试
7）现实生活中城市场景
真实事故真实事故的Prescan模型
（不具备主动系统）（具备FCW/CMB系统
Forwardcollisionwarning碰撞预警）
8）激光雷达集群、跟踪与追踪
a．场景c.集群和跟踪目标
b．原始雷达读数d.resultssuper-imposedonscenario
9）立体相机深度估计方法
10）V2XHIL在循环中设置有TomTom装置和驱动？
TomTom项目概要
a．应用——V2X系统应用于在高速公路上的低—高度隧道周围的重新改道的卡车
b．大面积区域的建模——建立—个由多种物体组成的方圆30平方公里的区域来代表一个真实的城市
c．实时TCP/IP通讯——装备有TomTom阿姆斯特丹Backoffice？
、TomTom接收器和Prescan机器
11）VeHIL实验室
a．VeHIL：
在一个安全的、可控的和真实的场景中测试主动系统
b．Prescan场景能够被下载到VeHIL
c．VeHIL的结果能够被用来验证Prescan的仿真
研究交通场景：
VeHIL代表
ACCwithslowerlead-vehiclecut-in?
12）用VeHIL创建Prescan传感器模型
a．在VeHIL和Prescan相似的场景
b．传感器的仿真和实验数据的比较
测距精度
方位角精度
最大射程
FOV？
C．从多个运行的统计误差范围和角度是确定的？
d．调整模型参数以匹配实验结果
二．Prescanbasics
内容：
1.Prescan的用户模块
2.创建一个实验
3.执行一个实验
4.解析和编辑
1.Prescan的用户模块
1）图形用户界面（GUI）
2）Matlab/Simulink
a．这个模型被称作编译表或者CS，是由Prescan自动生成的
b．这个模型是在Matlab/Simulimk编辑器中得到和编辑的
c．CS包括下列组成部分：
实验车辆
轨迹
动力学模型
控制器
为了生成编译表，Matlab/Simulimk需要从Prescan中开启
3）3D可视化视角
a．预先定义的视角点
b．用户定义视角
c．图形生成
d．动画生成
e．传感器光束
d．摄像头影响
2.Prescan模型文件结构
Exercise1：
FirstcontactwithPrescan
接口处理
创建实验
与Simulink连接
1.创建Prescan实验
2.创建路网
3.创建一个连续（inherited？
）的轨迹
4.在实验中在添加一辆实验车辆
5.回顾整个实验
6.执行实验
解析
建立
一旦某个实验创建完成，我们就能够对它进实验漫演示、仿真以及以3D模式观看
7.动漫演示实验
8.执行实验
1）在Prescan模块中打开Matlab/Simulink
2）在Matlab/Simulink中打开实验目录
3）打开编译表（Experiment***）
10）修改实验
11）更新实验
a．GUI：
解析/建立
b．编译表:
生成
12）在实验车辆水平上的编译表
13）监测空气传感器输出
三．实验的建立
约定共识（conventions？
）
道路
路径/轨迹
实验车辆/物体
运行实验
视觉/重播
图片/录像机
1.约定共识
在Prescan中多坐标系统
参考/全球坐标系统
实验车辆/物体坐标系统
传感器/灯光坐标系统
2.路段
1）
2）
3）
4）
5）
3.弯曲路段
弯曲路段类型能够使用户定义一条具有任意数量定义点的道路。
它能够很容易的创建出有很多曲线和和弯道的长段路段。
定义点能够被添加、删除和编辑，并且当弯曲路段在编辑模式中，每一个定义点处的切线和曲率都能够调整。
道路：
斜坡部分
一个斜坡有一个预设定的角度。
倾斜部分的角度将会依据
斜坡的高度和长度而改变。
在GUI中会显示出道路的渐变。
CoG偏移量是保持的（maintained）？
3D道路只支持Z≥0的情况
5.斜坡路段的样列
1）3D道路：
Banking？
Bank角度能够被定义为：
直线路段
弯曲路段
弧线路段
坡道路段
螺旋（回旋）路段
2）道路网的创建
3）路段的对象配置
适应沥青，道路标志和其它
道路布局特性
增加lineplacements（反射器极、猫眼和树等）
Exercise2编辑路段
拖/放
调整大小和方向
道路节点
1.?
拖/放
通过拖拽一个直线路段并把它放置在建造区域来开始创建公路网。
2.调整大小和方向
1）
双击要调整路段进入编辑模式。
通过单击要调整路段右控制点来调整大小。
通过按下ctrl键并且移动右控制点来调整长度。
2）拖拽一个Y形交叉口放到建造区域并移动Y形交叉口的左边放到已建立好的直线路段的右后端
Y交叉口将会与直线路段自动对齐。
注意绿圈：
一个绿圈表明各个路段能够被连接到一起；当一个路段被移动至连接位置，绿圈颜色就会变深（中图）；当鼠标按钮释放出现在两个路段之间的“连接”图标时表明连接完成（右图）。
3）
在建造区域，角度也是能够变化的。
双击Y形交叉口进入编辑模块。
点击Y形交叉口上控制点并在鼠标周围移动。
如果一个角度是不可能的，它会如下图直观显示。
3.微调（finetuninge）
返回直线路段。
在路段属性编辑器中改写Location（10100米）、orientation（10度）和length（10米）。
右击Y部分的上端并在菜单中选中EditRoadEnd，看图。
在出现的窗口中改变Angle至60度。
重复公路末端编辑为右路末端并设置Angle为10度。
4.道路接头
1）
拖拽一个Laneadapterroad放在靠近Y形交叉口的上端末部。
在属性编辑器中改变道路末端车道数为3条。
拖拽一个新的直线路段至合并部分的末端。
直线路段将会自动变为具有三车道的路段，与车道变化路段保持一致。
在直线路段的末端单击鼠标右键并选择Editroadjoint。
2）
画一条线（或者左图），点击右车道，得到一个2:
1比例分割的路段。
拖拽一条Bendroad路段到直线路段末端的左边。
弧线部分将会保持两车道并自动对齐直线路段。
拖拽一段新的直线路段到三车道直线路开放式车道。
新的直线路段将会自动变为一车道。
5.路径
1）定义:
路线：
从A到B（意图）
路径：
从A到B的实际的路径（几何）
轨迹：
具有速度曲线的路径
2）怎样创建一个路径？
无需绘制
前后承接
GPS
6.轨迹定义
1）在路径上放置一辆实验车辆
2）这些点表明轨迹已经创建完成
7.速度曲线编辑
8.同步轨迹
9.每辆实验车辆的多重轨迹
实验车辆可以有多条轨迹
在同一时间只能有一条轨迹活跃
能够在GUI或者Simulink中设置活跃轨迹
10．在Simulink中控制实验车辆的速度
生成轨迹定义文件：
PathprofileisusedasitwasdefinedintheGUI
但是速度文件能够在Simulink中控制
Exercise3路段/轨迹生成
生成路段网
生成路径/速度文件
1.路段网生成
创建一个如下一张图片中所示的路段网
1）开启路段直线#1
2）连接其他道路组成部分
请记住：
1）直线路段在它的左边有两个铰接点
2）环岛有三个车道
3）Y形交叉口1有一条以110度角度和60米的长度结束的道路
4）Y形交叉口2有默认的属性
5）X形交叉口的底部有一个米的偏移量
6）高速公路上有四个车道，每个车道有两个方向
*正确的放置和标定高速公路，然后把它连接到车道适应路段。
然后再用一段弯曲路段连接到剩下的其他道路。
2.速度曲线生成
像如下创建两个路径并在上面放置两辆实验车辆：
实验车辆1从Y形交叉口驶进高速公路
实验车辆2驶离高速公路
像如下为实验车辆1创建一个速度曲线
它以10m/s的速度起步，停在第一个停车线
然后它再次加速并在到达环岛前减速
然后它逐渐加速到最终速度24m/s
像如下为实验车辆2创建一个速度曲线
它以初始速度s启动
两秒后减速到最终速度17m/s
建议：
你可以拿你已经创建的速度曲线与下一副图中速度曲线作比较。
3.建议速度曲线
实验车辆1的建议速度曲线：
初始速度为10m/s
恒减速直至停车线（结束路径Id=1）
停止秒（在速度曲线编辑器中waitslot）
恒速/加速到s（结束路径ID=2）
平缓加速到s（最大加速度=s2，结束路径ID=4）
恒速/加速到s（结束路径ID=7）
恒速/加速到最终速度s
实验车辆2的建议速度曲线：
初始速度为10m/s
恒速/加速到s的速度（结束路径为ID=2）
恒速/加速到s的速度（结束路径为ID=4）
恒速/加速到最终s的速度
4.可视化
1）使四个窗口置于同一视线中以至于能够：
输出两个驾驶员的视线
输出一个额外的沿着其中一辆实验车辆移动的人类视线（设置它相对于实验车辆的位置）
输出一个通用的视角以显示出整个场景（选择默认的视角并在3D世界中导航从而能够选出视角）
2）在GUI中运行实验画
5.实验车辆/物体
1）实验车辆：
车辆
人类
校准元件（Calibrationelements）
2）物体
基础设施
建筑
自然元素
抽象的物体
2）实验车辆与物体的对比
装备一个GPS传感器
能够连接到轨迹
有一个状态能够在运行时改变
（例如：
从一个轨迹定义文件）
能够有额外的动漫特征
6.铰接式实验车辆
轿车和卡车能够配备拖车
现实拖车是在实验车辆上运行的
选择改变主销的的位置
7.行人模型
动态行人模型：
男性、女性和小孩
不同的长度和尺寸
携带手提箱、伞和背包
推童车和自行车
静态行人模型：
躺着、扶着和坐着的姿势
特征：
基于现实生活中的动作捕捉测量的自然步行和跑步的动作---对使用prescan进行行人识别的算法是关键的
改变不同部分衣服的颜色的选项
改变衣服原料的选项（皮革、羊毛和雨衣）
8.行人模型：
举例
9.实验车辆配置：
概述
10.实验车辆配置：
轨迹
实验车辆能够被分配到多个轨迹
对于每个实验车辆，在同一时间只能有一条轨迹能够激活的
11.实验车辆配置：
传感器属性
物体能够被雷达/激光雷达/超声波等传感器识别（包括AIR和TIS）
物体能够被分配一个物体响应模型（ORM）
ORM代表一个照明目标的发射截面（RCS）
ORM是3D查找表：
反射截面是localangles在方位角和仰角上的一个函数
12.实验车辆配置：
控制
分配一个simulink模块控制算法（例如ACC算法）到实验车辆
控制算法将会在simulink编译表中显现
1.实验车辆配置：
驾驶模型
（1）
路径跟随
Simulink模块把轨迹转换为转向角以输入车辆动态学。
刹车、油门和初始速度也被控制但和轨迹的速度曲线无关。
路径跟随预览是基于一种通过监测十个预览点来优化前轮转向角的更精确的算法：
实验车辆之间和参考路径之间的横向误差因此最小。
（如图）
为了转向平缓，建议轨迹步频为100Hz并且速度曲线设置为默认。
（2）
“Man-in-the-loop-driver”可以通过罗技G27装备运行。
2.实验车辆配置：
车辆动力学
Prescan的简单动力学模型包括：
底盘（包括轮胎）
引擎
传动机构
变速器
MSCCarSim,TESISveDYNA,dSPACEASM模型或者其他任何定制的Simulink动力学模型都能够被导入。
3.Prescan车辆动力学二维模型
3自由度两轮模型——x，y，横摆角
扩展计算z，俯仰角，侧倾角
用法：
Prescan上的2维道路（即平坦道路）
4.Prescan车辆动力学三维模型
6自由度的弹性车身——x，y，z，侧倾角，俯仰角，横摆角
4×1自由度非弹性车轮——4×z
用法：
Prescan上的3维道路（即包括道路的高度轮廓）
5.prescan车辆动力学模型—底盘参数
6.prescan车辆动力学模型—传动系统参数
7.prescan车辆动力学模型—引擎参数
8.导入第三方车辆动力学模型
9.实验车辆配置：
碰撞检测
（1）
（2）
10.实验车辆配置:
动画
（1）
（2）
11.实验车辆配置：
材料
下列材料已被定义：
1）金属漆（车辆外观）
2）羊毛/棉/湿雨衣对应行人
3）行人皮肤（隐）
12.实验车辆配置：
主动光源
（1）
调整参数：
位置
方向
颜色
光源强度
Intensityfall‐offmap
（2）
13.对象配置:
概述
14.运行一个实验
模拟调度设计
编译表
15.可视化：
人类视觉
人类视觉是预定义的相机
静态（定位对象）
动态（定位实验车辆）
16.3D可视化视角控制
按住鼠标左键=旋转
双击左键=定义旋转中心（总是在地平线面上）
按住鼠标中建=paning
车轮=变焦
17.重播工具
重播一段没有下载到GUI或者Matlab/Simulink中的情景
各种动漫可控制
18.视觉分割
选择3D可视化视觉中平面的数量。
5预定义布置是可用的。
点击并按住鼠标左键来改变布局从而来改变平面分隔悬停尺寸。
方向能够通过点击鼠标右键来翻转。
“FlipOrientation”将会弹出出现。
选择涉及的面板将会再现，从垂直到水平，或反之亦然。
19.区域颜色选择
颜色选择器允许用户读取10×10像素区域的RGB的平均值。
20.捕捉设置
练习4：
图片与动画生成
1．创建一个简单的实验包括：
一个简单公路网络
两个不同的在周围驾驶的车辆，每辆配备一个人类视角
2.创建一系列从3个不同的角度拍摄的PNG图片；每个都有480垂直分辨率。
默认视角
人类视角1
人类视角2
3.创建一系列从3个不同的角度拍摄的MPG图片；每个都有480垂直分辨率。
默认视角
人类视角1
人类视角2
二．传感器
理性化的传感器
SELF/GPS接收器
空间传感器（雷达/激光雷达/超声波）
天线和DSRC发射器/接收器
信号台/OBU
详细传感器
TIS传感器（雷达/激光雷达/超声波）
雷达
激光雷达
超声波
像机
鱼眼相机
地面实况传感器
深度相机
道路生成传感器
边界矩形传感器和对象传感器
理想传感器
1.SELF传感器/GPS接收器
一般概念：
SELF传感器输出实验车辆的地面实况GPS信息
SELF传感器是自动的出现在每辆实验车辆上的并且不能被删除
输出信号：
自车位置
自车方向
自车GPS坐标
自车速度
自车航向
2.空间传感器：
实验车辆信息接收器
（1）
一般概念：
快速，简单和通用的对象检测
应用方面：
跟踪和追踪算法开发
简单实验
配置参数：
位置和方向
范围
开启角（扫描角）
输出信号的每个目标：
到目标距离
方位角（θ）与目标
仰角（φ）与目标
目标的绝对速度
目标的绝对方位
目标ID
空间传感器：
实验车辆信息接收器
（2）
三种不同的检测方法：
边界框（BB）
边界框中心
中心
空间传感器：
实验车辆信息接收器（3）
限制
（1）
到检测点的距离并不总是最短的
边界框并不是对象真正的外形
检测点可能位于传感器梁的外围
闭塞是不纳入考虑的
空间传感器：
实验车辆信息接收器（4）
限制
（2）
检测点可能位于传感器光束的外围
如果对象的边界框角位于传感器光束的外围，它有将不会被检测到
3.天线接受器（Rx）和发射器（Tx）
一般概念：
在实验车辆和对象之间信息交互
3600覆盖
信息可以在编译表中设置
应用领域：
V2/V2I（V2X）systemdevelopment
配置参数：
位置和方向
Channel
端口名称
范围（Tx）
#检测对象（Rx）
4.DSRC接收器（Rx）和发射器（Tx）
使用DSRC接收器和发射器传感器，能够通过使用选择的DSRC协议和选择的信息类型使实验车辆之间的数据互换。
目前，它能够支持SAEJ2735协议和这个协议的基本安全信息（BSM）的部分一。
这是美国V2V和V2I安全应用的标准。
5.基站/OBU
一般概念：
当OBU在基站光束范围之内时信息交换
Fullduplex：
两种可能的交流方式
应用领域：
开发V2I系统
配置参数：
位置和方向
视野范围
范围
端口名称
两个可供选择版本：
无线电—没闭塞
红外-有闭塞可能
理想传感器
1.对PreScan中扫描传感器的介绍
（1）
多种传感器在不同的域和不同的频率的操作
雷达：
电磁频谱（红外线）
激光雷达：
电磁频谱（微波）
超声波：
声谱（压力波）
多种传感器技术的PreScan模型有很多是相同的，只在一些细节方面有所不同。
对PreScan中扫描传感器的介绍
（2）
雷达、激光雷达和超声波传感器的一般原则
传感器发射一束波（电磁波或者声波）
当波碰到一个物体时，物体反射一部分入射能量到接收器中
接收器分析接收到的信号
对PreScan中扫描传感器的介绍（3）
波在发射和接收过程中会损失部分能量
下图展示了波出现在发射和接收过程中各个阶段典型损失。
在PreScanmanul中给出了在能量损失模型关于eachteam的详细解释。
每一个传感器有一个用于检测反射波的能量阈值，如果接收到的能量低于这个阈值，则物体反射的波没被检测到。
对PreScan中扫描传感器的介绍（4）
用户可以控制反射率：
运用雷达和TIS的目标响应模型
对于在GUI中通过实验/资源/目标属性的雷达和超声波Prescan对象
5.TIS：
技术独立的传感器
（1）
TIS是一个能够被用户feely配置的作为特殊传感器的普通扫描装置
TIS形成Prescan详细的激光雷达、雷达和超声波传感器的基础
一般概念：
TIS给出准确的雷达/激光读数
TIS扫描出物体的实际几何外形（所以没有用空气传感器的“边界框方法”）
被遮挡的物体不会被检测到（与空气传感器相比）
许多配置参数例如：
位置和方向
捕捉频率
光束数量
光束范围
光束类型
噪声和漂移
TIS：
技术独立的传感器
（2）
每个目标的输出信号：
到目标的距离
相对于目标的速度
在方位角和仰角上的检测角度
能量损失数字（分贝亏损）
目标ID
6.雷达
一般概念：
与TIS的对比：
它支持使用天线增益地图（AGM）
它建立大气衰减的模型作为频率和天气状况的函数
有一个改进的雷达模型
许多配置参数，例如：
位置和方向
扫描模式
捕捉频率
位置的数量
天线模式
操作频率（带宽）
大气衰减
噪声
漂移
7.雷达配置
（1）
基础
光束中心线方向
位置的数量
扫描频率
雷达配
升级会员 