matlab 学自动驾驶（3） 建立一个驾驶场景并生成综合检测——driving scenario Designer

matlab 学自动驾驶（3） 建立一个驾驶场景并生成综合检测——driving scenario Designer

前言

本示例参考和翻译了部分matlab官方文档。这个示例展示了如何使用应用程序构建一个驾驶场景，并从中生成视觉和雷达传感器检测结果，可以使用这些检测结果来测试控制器或传感器融合算法。

1.创建新的驾驶场景

输入以下命令，打开APP driving scenario Designer

 drivingScenarioDesigner

2.添加道路

在场景画布上添加一条弯曲的道路。在应用程序工具条上，单击Add road。然后单击画布的一个角，将道路扩展到另一个角，然后双击创建道路。
要使道路弯曲，添加一个道路中心，围绕它弯曲。右键单击道路中间，选择添加道路中心。然后拖动添加的道路中心到画布的一个空角。

3.添加车道

默认情况下，道路是单行道，没有车道标记。为了使这个场景更真实，将这条路转换为双车道公路。在左侧窗格的道路选项卡上，展开车道部分。设置车道数为[1 1]，车道宽度为3.6米，为典型的高速公路车道宽度。

道路两边的白色实心车道标志表示路肩。中间的黄色双实心车道标志表明道路是双向的。要检查或修改这些车道，从标记列表中选择其中一条车道并修改车道参数。

4.添加车辆

默认情况下，添加到场景中的第一辆车是ego vehicle，它是驾驶场景中的主要车辆。“ego vehicle”装有传感器，可以检测车道标记、行人或场景中的其他车辆。添加ego vehicle，然后添加第二辆车辆，供ego vehicle检测。
添加自主车辆 Add Ego Vehicle
要添加ego车辆，右键单击道路的一端，然后选择add Car。调整车的方向。
要指定汽车的轨迹，右键单击汽车，选择添加路径点，并沿道路添加汽车通过的路径点。沿道路添加最后一个路径点后，按回车键。汽车向第一个路径点的方向自动旋转。为了更精确的轨迹，你可以调整路径点。您还可以右键单击该路径以添加新的路径点。

现在调整车速。在左边的面板中，在Actors选项卡上，设置恒定速度为15米/秒。为了更好地控制车速，请清除“恒速”复选框并在“路点”表中设置路点之间的速度。

添加第二辆车
添加一辆用于自主车辆检测的车辆。在应用程序工具条上，单击添加Actor并选择Car。增加第二辆带路点的车，行驶在与自主车辆相对的车道上，在道路的另一端。保持车速和汽车的其他设置不变。

5. 添加行人

再加上一个行人过马路的场景。放大(Ctrl+Plus)在道路的中间，右键单击道路的一边，然后单击添加行人。然后，设置行人的路径，在道路的另一边增加一个路点。

默认情况下，行人的颜色几乎与车道标记的颜色匹配。为了使行人更加突出，在Actors选项卡中，点击行人对应的颜色补丁来修改其颜色。
为了测试汽车和行人的速度，运行模拟。根据需要，通过从Actors选项卡的左窗格中选择actor来调整actor速度或其他属性。、

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6.添加传感器

在ego车辆上增加前置雷达和视觉(摄像头)传感器。使用这些传感器来检测行人、车道边界和其他车辆。
添加摄像头
在应用程序工具条上，点击添加摄像头。传感器画布显示了放置传感器的标准位置。点击最前面预先定义的传感器位置，以在自主车辆的前保险杠增加摄像头传感器。要更精确地放置传感器，可以禁用捕获选项。在传感器画布的左下角，单击Configure the sensor canvas按钮

默认情况下，摄像头只能检测行人而不能检测车道。要启用车道检测，在左侧窗格的“传感器”选项卡上，展开“检测参数”部分，并将检测类型设置为对象和车道。然后展开泳道设置部分并根据需要更新设置。

添加雷达
在左前轮上安装一个雷达传感器。右键单击车轮的预定义传感器位置，并选择添加雷达。默认情况下，车轮上的传感器是短距离的。
将雷达传感器向汽车前部倾斜。将光标移动到覆盖区域上，然后单击并拖动角度标记。

添加一个相同的雷达传感器到前右轮。右击左前轮上的传感器，然后单击复制。然后右键单击前右轮的预定义传感器位置并单击粘贴。复制的传感器的方向反映了对面车轮上的传感器的方向。

摄像机和雷达传感器现在提供重叠覆盖的自主车辆的前面。

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生成融合检测

运行场景
若要从传感器生成检测结果，请单击Run。随着情境的发展，以自我为中心的观点从自我载体的角度来表现情境。鸟瞰图显示了探测结果。

要关闭某些类型的探测，在鸟眼图的左下角，点击配置鸟眼图按钮。
默认情况下，当第一个参与者停止时，场景结束。要运行该场景一段时间，请在app工具条上单击设置并更改停止条件。

导出传感器检测

• 要将检测结果导出到MATLAB工作区，请在app工具条上选择export导出传感器数据。命名工作区变量并单击OK。app将传感器数据保存为包含每个时间步上的行动者姿态、物体检测和车道检测的结构。
  

[1] Build a Driving Scenario and Generate Synthetic Detections
[2] 用MATLAB自动驾驶工具箱快速构建驾驶场景——Driving Scenario Designer