无人驾驶学习之MATLAB2018a驾驶场景生成和仿真模型

NOW，从零开始学无人驾驶，法宝是MALAB2018a Automated Driving System Toolbox 1.2  即无人驾驶工具箱。

众所周知，MATLAB已经不单单是一个数据计算的工具，而是因为它更多的开发工具包的存在，成为一个集大成的开发平台。

因为其中工具箱也就是它其中所称呼的app，涉及到数字图像处理、生物信息学、无人驾驶、深度学习、工程控制和数学建模等各个模块，相关领域科研人员的优先选择，再有matlab简单明了的语言风格。所以信众只增不减。

无人驾驶的技术开发离不开场景仿真和决策识别，因此科研发力的目标再次聚集再多也不过为。

鉴于目前ADST比较深入的教程网上还没有出现，不过有CSDN网友贴出官网的的翻译手册，这也不错。

《无人驾驶之MATLAB无人驾驶工具箱学习（1）（2）（3）（4）》其中（3）即是场景模拟生成的介绍。

传送门感谢作者Running_Robot

下面贴出官网相应的介绍和实例说明传送门 

作为一名小白，对matlab代码仅仅读过《带你进入MATLAB从入门到放弃》的我来说，

这个ADST的工具箱最牛C 的地方在于，可以在交互界面填写需要模拟的场景信息后（包括：lane路标，egocar自主车辆，sensor传感器）

可以直接生成相应的类和代码段，而且行文流畅之至啊，然后再编辑器界面点击运行 再保存，

最终可生成对应的矩阵信息，Time、Pose、Objections都在矩阵中显示，贴图如下

当然，最重要的是在生成的代码段中对输出的场景矩阵信息做进一步处理，比如避障，识别，和场景检测等。