【自动驾驶系统半实物在环HiL的方案和结构】

前言

提示：prescan仿真技术-解决自动驾驶技术开发挑战

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一、Prescan快速介绍

prescan是以物理模型为基础的汽车ADAS和自动驾驶仿真软件，支持基于摄像头，雷达，激光雷达，GPS，V2V车车通信等多种ADAS和自动驾驶的开发和测试。
场景搭建：
GUI
脚本文件批量处理
Scenario import
Ready to use scenarios
传感器
Camera、Radar&Lidar、V2X
自动驾驶测试阶段
MIL->Sil->HiL(硬件再环)->ViL->Proving ground->road test->Certification

二、ADAS/AD系统仿真架构

1.场景工况

包含内容如下：
内置的场景元素库，道路模型，环境，场景模型，车辆库等。
不同的Demo
成熟的数据导入接口

2.环境感知

19种传感器模型
三个级别：
真实传感器：提供距离，方位角，相对速度等
（1）深度传感器
提供真实深度信息
（2）车道传感器
提供真实车道线位置及状态信息
（3）目标传感器
提供真实的行人及车辆等目标物体的信息
（4）图像分割传感器
（5）点云传感器
细节传感器：摄像头，激光雷达，毫米波雷达（噪声，环境衰减）t
物理传感器：保真论最多的传感器
包含光学镜头模组，色彩滤波阵列，成像器件CMOS，电子电路和信号处理，光电转换噪声

3.控制决策算法

Simulink（网络通讯，Can通讯），逐步迁移到C++平台

4.执行器

prescan自带10自由度的车辆动力学模型，四个车轮沿Z轴位移
open可以联合仿真

Model in the Loop 模型在环
通过Matlab/Simulink平台，可以引入各种编程工具开发的算法代码。
Hardware in the Loop 硬件在环
也可以直接引入ECU硬件，构成硬件在环试验台

三：项目案例：摄像头再环HiLl

摄像头LKA（车道保持辅助）仿真
上位机Ｐｒｅｓｃａｎ提供测试场景搭建，以及摄像机模型，以投影的方式传输给真实的LKA摄像头，然后LKA根据感知到的控制信息横向的扭矩以CAN通讯的方式传输给下位机，下位机里面的转向助力，汽车动力学模型会传输ｘ，ｙ，ｔｈｅｔａ数据给上位机的CAN，使上位机中主车驾驶模型进行转变。

四：项目案例：雷达再环HiL

雷达ACC（自适应巡航）和TJA （堵车辅助）仿真
prescan上位机可以不止是一台，可以将算力分配到不同的电脑上去，之后优化整个系统

五：项目案例：V2X HiL

Prescan上危机负责虚拟场景，建模车辆通过matlab的Networking Toolbox进行CAN通信给到OBU，主车的GPS给出的不是真值，通过GNSS模拟器模拟出来的GPS，然后GNSS与Prescan之间通过CAN通讯，Prescan将主车的GPS信息给到GNSS，GNSS以视频的方式给到OBU，主车OBU通过公口进行通讯，若有碰撞的风险给出碰撞提示。

六：项目案例：控制器在环SiL/HiL

上位机（包含Carsim,Prescan,以及道路模型）
下位机（包含路径规划算法C++）
上下位机通过以太网通讯
上位机给下位机的信息主要有主车的状态（位置，姿态），主车上的车辆传感器模型感知到的环境信息，离线的加载一个地图作为算法的输入，地图的加载方式是Prescan自带的地图加载方式，Prescan用GPS将路网记录下来并且导出，然后将GPS的轨迹给到JOSM，JOSM的Openstreenmap的地图编辑器，在这里可以生成路网OpenStreetMap的地图路网文件，使其成为一个预制的模块给到控制算法，然后下位机就可以将其作为地图来进行使用，下位机给上位机的内容为三个部分：控制指令（转向，油门，刹车），在上位机中除了Prescan还有一个专业的车辆动力学仿真工具，Prescan给动力学模型发送控制指令（油门，刹车，转向），车辆动力学模型给Prescan是车辆的实时位置，上下位机通过网线连接以太网通讯。

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Prescan的使用，而prescan提供了大量能使我们快速便捷测试自动驾驶算法功能和方法。