Modelbase智能駕駛仿真與應(yīng)用課件匯 張農(nóng) 第1-4章緒論、車輛動(dòng)力學(xué)模型與仿真應(yīng)用-智能駕駛感知系統(tǒng)建模與仿真應(yīng)用

第一章：緒論《ModelBase智能駕駛建模仿真與應(yīng)用

》導(dǎo)讀

本章著重介紹了智能駕駛仿真技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、智能駕駛仿真測(cè)試方法以及智能駕駛仿真工具（ModelBase軟件）。通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者將對(duì)智能駕駛仿真技術(shù)及仿真測(cè)試方法有了詳細(xì)了解，同時(shí)對(duì)ModelBase軟件具有初步了解，為后面章節(jié)內(nèi)容的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。智能駕駛仿真仿真技術(shù)介紹仿真工具介紹自動(dòng)駕駛概況仿真測(cè)試方法1.1?概述智能駕駛汽車在真正商業(yè)化應(yīng)用前，需要經(jīng)歷大量的道路測(cè)試才能達(dá)到商用要求。通過(guò)實(shí)車路試優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法耗費(fèi)的時(shí)間和成本太高，且開(kāi)放道路測(cè)試仍受到法規(guī)限制，極端交通條件和場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)困難，測(cè)試安全存在隱患。智能駕駛仿真測(cè)試已經(jīng)被行業(yè)廣泛接受。按照《自動(dòng)駕駛仿真藍(lán)皮書(shū)2020統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)》，目前智能駕駛算法測(cè)試大約90%通過(guò)仿真平臺(tái)完成，9%在測(cè)試場(chǎng)完成，1%通過(guò)實(shí)際路測(cè)完成。0102道路測(cè)試的挑戰(zhàn)與仿真測(cè)試的解決方案仿真平臺(tái)的主導(dǎo)作用1.2?智能駕駛仿真技術(shù)現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)的研究清華大學(xué)王建強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)——為駕駛輔助系統(tǒng)（DAS）的開(kāi)發(fā)提供了低成本的仿真平臺(tái)上海交通大學(xué)智能車實(shí)驗(yàn)室研究團(tuán)隊(duì)——CyberTORCS仿真平臺(tái)長(zhǎng)安大學(xué)團(tuán)隊(duì)——基于數(shù)字孿生技術(shù)的車輛在環(huán)（VIL）測(cè)試方法CATARC汽車測(cè)試中心——基于Carmaker動(dòng)力學(xué)軟件平臺(tái)和真實(shí)車輛數(shù)據(jù)構(gòu)建了車輛動(dòng)力學(xué)模型國(guó)外的研究廣州汽車集團(tuán)股份有限公司美國(guó)硅谷研發(fā)中心——提出靈活、可擴(kuò)展的虛擬平臺(tái)馬來(lái)西亞工藝大學(xué)（UTM）團(tuán)隊(duì)——車輛駕駛模擬器運(yùn)動(dòng)平臺(tái)印度拉夫里科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)——實(shí)現(xiàn)了多車同時(shí)仿真智能駕駛仿真技術(shù)在國(guó)內(nèi)外都是一個(gè)備受關(guān)注的研究領(lǐng)域，各國(guó)在平臺(tái)建設(shè)、技術(shù)研發(fā)等方面積極探索和推動(dòng)發(fā)展。1.3?智能駕駛仿真測(cè)試方法概述為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和更新頻率，汽車行業(yè)誕生了一套先進(jìn)的測(cè)試?yán)碚摵土鞒虂?lái)保證整個(gè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的有效性和高效性，我們稱這套流程為V字開(kāi)發(fā)流程或者V模型。針對(duì)自動(dòng)駕駛的仿真測(cè)試同樣必須滿足汽車V字開(kāi)發(fā)流程，具備覆蓋MIL、SIL、HIL、VIL全流程驗(yàn)證能力。1.4?智能駕駛仿真工具介紹側(cè)重動(dòng)力學(xué)仿真的軟件有CarSim、ASM、CarMaker、DYNA4、VI-Grade側(cè)重場(chǎng)景仿真的軟件有VTD、Scaner、Prescan、Carla側(cè)重交通流仿真的軟件有Vissim、SUMO側(cè)重傳感器仿真的軟件有ANSYS的VRXPERIENC也有部分軟件同時(shí)具備車輛動(dòng)力學(xué)、場(chǎng)景仿真、交通流仿真和傳感器仿真，如IPG的Carmaker1.4.1國(guó)外智能駕駛仿真軟件起步早，發(fā)展比較成熟，且大部分仿真軟件都有明顯的側(cè)重點(diǎn)1.4?智能駕駛仿真工具介紹

1.4.2國(guó)內(nèi)智能駕駛仿真軟件起步較晚，由于市場(chǎng)已經(jīng)被國(guó)外仿真軟件完全占據(jù)，國(guó)內(nèi)仿真軟件缺乏市場(chǎng)需求和驗(yàn)證，發(fā)展比較緩慢。側(cè)重場(chǎng)景仿真的軟件有TADSim、51World、Apollo等。綜合性仿真軟件包含Panosim、ModelBase等。ModelBase是經(jīng)緯恒潤(rùn)開(kāi)發(fā)的國(guó)產(chǎn)仿真軟件。該軟件于2020年正式投入市場(chǎng)，依托于經(jīng)緯恒潤(rùn)本身的仿真測(cè)試業(yè)務(wù)在多家汽車企業(yè)及高校得到廣泛應(yīng)用（中國(guó)一汽、東風(fēng)汽車、長(zhǎng)安汽車、廣汽、吉利汽車，清華大學(xué)、北京理工大學(xué)等等）ModelBase有兩個(gè)版本：動(dòng)力學(xué)版本和智能駕駛版本。動(dòng)力學(xué)版本：專注車輛動(dòng)力學(xué)，主要用于動(dòng)力域、底盤(pán)域控制器開(kāi)發(fā)和測(cè)試。智能駕駛版本：涵蓋車輛動(dòng)力學(xué)和場(chǎng)景仿真功能可用于不同級(jí)別智能駕駛算法仿真測(cè)試。1.4?智能駕駛仿真工具介紹1.4.2國(guó)內(nèi)智能駕駛仿真軟件ModelBase車輛模型的特點(diǎn)多體全參數(shù)化非線性具有可擴(kuò)展能力ModelBase場(chǎng)景仿真包含以下模塊靜態(tài)道路場(chǎng)景仿真動(dòng)態(tài)交通場(chǎng)景仿真目標(biāo)傳感器仿真原始數(shù)據(jù)傳感器仿真動(dòng)畫(huà)渲染THANKS1.智能駕駛仿真技術(shù)主要用來(lái)解決什么問(wèn)題？2.智能駕駛仿真有哪些測(cè)試方法？第二章?車輛動(dòng)力學(xué)模型與仿真應(yīng)用《ModelBase智能駕駛建模仿真與應(yīng)用

》導(dǎo)讀本章主要介紹了車身、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)等車輛系統(tǒng)建模方法，還介紹了常規(guī)的整車性能試驗(yàn)以及智能駕駛試驗(yàn)方法。

過(guò)本章的學(xué)習(xí)，讀者將深入了解車輛動(dòng)力學(xué)建模及典型試驗(yàn)仿真工況仿真的理論方法，為智能駕駛仿真等后面章節(jié)的學(xué)習(xí)奠定理論基礎(chǔ)。2.1?概述車輛動(dòng)力學(xué)分析車輛行駛和操縱過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)行為和受力情況，對(duì)汽車設(shè)計(jì)、制造和改進(jìn)至關(guān)重要。定義和重要性車輛動(dòng)力學(xué)通過(guò)動(dòng)力學(xué)分析，了解車輛各部件之間的相互作用力和各系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性。動(dòng)力學(xué)分析的內(nèi)容根據(jù)研究問(wèn)題的側(cè)重點(diǎn)不同，需要建立不同的車輛動(dòng)力學(xué)模型。車輛動(dòng)力學(xué)模型的建立車輛動(dòng)力學(xué)用于評(píng)估整車的性能，包括穩(wěn)定性、操控性、舒適性等。整車性能評(píng)估2.2?車輛系統(tǒng)建模由于車輛系統(tǒng)由各個(gè)總成組成，為了方便大家根據(jù)實(shí)際問(wèn)題建立車輛動(dòng)力學(xué)模型，以下將介紹各系統(tǒng)總成建模。各系統(tǒng)總成建模的主要任務(wù)是建立各系統(tǒng)總成的運(yùn)動(dòng)微分方程，常見(jiàn)的兩種建模方法：一是利用牛頓力學(xué)建模，二是利用拉格朗日方法建模牛頓力學(xué)建模方法利用牛頓第二定律建立系統(tǒng)各部件的微分方程牛頓力學(xué)方法更適用于總成系統(tǒng)建模拉格朗日方法需要計(jì)算系統(tǒng)整體的動(dòng)能和勢(shì)能，再利用拉格朗日方程建立系統(tǒng)的微分方程。2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.1?車身模型車身是車輛的整體，承擔(dān)載人或載物的功能，為乘客提供乘坐舒適性和安全性。在車輛動(dòng)力學(xué)建模過(guò)程中，需要對(duì)車身進(jìn)行一定的簡(jiǎn)化，將車身視為剛體，具有縱向、橫向和垂向三個(gè)方向的平動(dòng)自由度，具有俯仰、側(cè)傾和橫擺三個(gè)方向的轉(zhuǎn)動(dòng)自由度。以SUV車身為例，車身定義兩個(gè)坐標(biāo)系，一個(gè)是固定在大地的絕對(duì)坐標(biāo)系X-Y-Z，一個(gè)是固定在車身質(zhì)心的隨動(dòng)坐標(biāo)系x-y-z，車身質(zhì)心為坐標(biāo)原點(diǎn)O，質(zhì)心到前橋和后橋的距離分別為a和b，前、后懸架左右減振器上支點(diǎn)間距的一半分別為tf和tr，車身質(zhì)量、俯仰轉(zhuǎn)動(dòng)慣量、側(cè)傾轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和橫擺轉(zhuǎn)動(dòng)慣量分別為ms、Iyy、Ixx和Izz，車身A、B、C、D四處的懸架力分別為FsA、FsB、FsC和FsD，由懸架力產(chǎn)生的力矩分別為MsA、MsB、MsC和MsD。根據(jù)牛頓第二定律，平動(dòng)方向的微分方程為：轉(zhuǎn)動(dòng)方向的微分方程為：2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.2?轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)向系統(tǒng)主要由轉(zhuǎn)向盤(pán)、轉(zhuǎn)向器、轉(zhuǎn)向傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和轉(zhuǎn)向輪組成，若不考慮轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的振動(dòng)問(wèn)題，只需要建立轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系。而理想的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系用理想的阿克曼轉(zhuǎn)角模型描述，δL和δR分別表示左側(cè)轉(zhuǎn)向輪的轉(zhuǎn)角和右側(cè)轉(zhuǎn)向輪的轉(zhuǎn)角，且滿足以下關(guān)系。2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.3?懸架系統(tǒng)模型根據(jù)汽車導(dǎo)向機(jī)構(gòu)的型式不同，懸架可分為獨(dú)立懸架和非獨(dú)立懸架。獨(dú)立懸架汽車的車輪之間運(yùn)動(dòng)相對(duì)獨(dú)立，整車的操穩(wěn)性和平順性較好；非獨(dú)立懸架汽車的左右車輪通過(guò)一個(gè)車橋連接，兩個(gè)車輪的運(yùn)動(dòng)互相影響，整車的平順性較差。對(duì)于轎車的懸架而言，一般是獨(dú)立懸架，下面著重介紹獨(dú)立懸架的動(dòng)力學(xué)建模。以帶有橫向穩(wěn)定桿的麥弗遜獨(dú)立懸架為例，則A，B，C，D四處的懸架彈簧力和減振器阻尼力的合力分別為2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.4?動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)模型汽車動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)將發(fā)動(dòng)機(jī)或/和電機(jī)的輸出扭矩經(jīng)過(guò)離合器、變速器、傳動(dòng)軸和驅(qū)動(dòng)橋傳遞給驅(qū)動(dòng)輪，使車輛獲得行駛所需的驅(qū)動(dòng)力。動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)建模發(fā)動(dòng)機(jī)/電機(jī)的動(dòng)力輸入模型變速器的動(dòng)力傳動(dòng)模型驅(qū)動(dòng)橋的動(dòng)力輸出模型2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.5?制動(dòng)系統(tǒng)模型制動(dòng)系統(tǒng)能夠使行駛的汽車減速或停車，或使下坡行駛的汽車保持穩(wěn)定車速，或使已停止的汽車在斜坡上駐留不動(dòng)。制動(dòng)系統(tǒng)的分類02制動(dòng)系統(tǒng)的作用01行車制動(dòng)系統(tǒng)、駐車制動(dòng)系統(tǒng)和緊急制動(dòng)系統(tǒng)。其中行車制動(dòng)系統(tǒng)和駐車制動(dòng)系統(tǒng)為汽車必備的制動(dòng)系統(tǒng)。而重型汽車通常還需要增設(shè)輔助制動(dòng)系統(tǒng)（緩速器）控制汽車下坡的穩(wěn)定車度。制動(dòng)系統(tǒng)由于在技術(shù)、成本和法規(guī)等因素上的限制，目前電動(dòng)汽車上應(yīng)用較多的行車制動(dòng)系統(tǒng)仍為液壓制動(dòng)系統(tǒng)，執(zhí)行機(jī)構(gòu)多為盤(pán)式制動(dòng)器或鼓式制動(dòng)器。在不考慮壓力損失的情況下，真空助力器推桿受到的推力與制動(dòng)主缸第一活塞頂桿受到的推力之間的關(guān)系可以表示為右邊的方程：2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.6?輪胎模型目前較有影響的模型有：魔術(shù)公式輪胎模型、Gim模型、Fiala模型和SaKai模型。-GIM輪胎模型中待定參數(shù)很少，且簡(jiǎn)單的試驗(yàn)測(cè)量即可獲取，這一特點(diǎn)能夠節(jié)約大量建模成本以及降低建模的難易程度；道路環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，GIM輪胎模型只需要調(diào)整摩擦系數(shù)即可，而無(wú)需改變輪胎的剛度數(shù)據(jù)；GIM輪胎模型可以方便地與整車模型相結(jié)合進(jìn)行各類仿真試驗(yàn)，這是由于該模型中輪胎力、力矩僅與路面附著系數(shù)、車速以及行車工況有關(guān)。在變量變化范圍不大的情況下對(duì)輪胎的擬合程度高；擬合參數(shù)需要通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析得到，擬合參數(shù)的準(zhǔn)確性影響模擬結(jié)果的精確性；個(gè)別參數(shù)如C對(duì)于擬合結(jié)果有很大的影響用一個(gè)公式就可以表示輪胎的縱向力、橫向力和和回正力矩，避免了繁瑣的計(jì)算，容易在計(jì)算機(jī)上模擬；魔術(shù)公式輪胎模型Gim輪胎模型2.2?車輛系統(tǒng)建模2.2.7?風(fēng)阻模型當(dāng)汽車在路面上行駛時(shí)，除了受到路面通過(guò)輪胎傳遞給車身的作用力，周圍大氣氣流也會(huì)對(duì)車輛產(chǎn)生各種力和力矩。在這些力和力矩的作用下,會(huì)對(duì)汽車的操穩(wěn)性、動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性產(chǎn)生直接影響。氣流將以面載荷的形式作用于車身上，在空氣動(dòng)力學(xué)中常常將車身表面的壓力合成得到一個(gè)合力，稱為氣動(dòng)力。氣動(dòng)力在車身上的作用點(diǎn)稱為風(fēng)壓中心。當(dāng)風(fēng)壓中心的位置不與中心轉(zhuǎn)向軸重合時(shí)，汽車除了受到氣動(dòng)阻力、氣動(dòng)升力和側(cè)向力的影響，還會(huì)受到它們產(chǎn)生的附加氣動(dòng)力矩、縱傾力矩、側(cè)傾力矩及橫擺力矩的影響。汽車空氣動(dòng)力學(xué)是研究空氣與汽車相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)的現(xiàn)象和作用規(guī)律的一門(mén)學(xué)科。氣動(dòng)阻力對(duì)汽車的動(dòng)力性及燃油經(jīng)濟(jì)性有直接影響，它的方向與汽車的運(yùn)動(dòng)方向相反，大小由右邊的表達(dá)式表示2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.1?整車性能試驗(yàn)（1/5）整車的制動(dòng)性能好壞關(guān)系著汽車的行駛安全，良好的制動(dòng)性能可以保障汽車行駛安全，避免交通事故。評(píng)價(jià)整車制動(dòng)性能的一般指標(biāo)包括制動(dòng)距離、制動(dòng)平均減速度、制動(dòng)力和制動(dòng)時(shí)間。制動(dòng)性能試驗(yàn)穩(wěn)態(tài)回轉(zhuǎn)試驗(yàn)穩(wěn)態(tài)回轉(zhuǎn)試驗(yàn)有兩種試驗(yàn)方式，包括定方向盤(pán)轉(zhuǎn)角和定轉(zhuǎn)彎半徑。穩(wěn)態(tài)回轉(zhuǎn)試驗(yàn)是檢驗(yàn)車輛穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)彎特性的一個(gè)重要實(shí)驗(yàn)，評(píng)價(jià)汽車穩(wěn)態(tài)回轉(zhuǎn)性能的指標(biāo)包括中性轉(zhuǎn)向點(diǎn)側(cè)向加速度、不足轉(zhuǎn)向度和車廂側(cè)傾度。為了獲得上述指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中需要測(cè)量的參數(shù)包括汽車橫擺角速度、汽車行駛速度、車身側(cè)傾角、汽車側(cè)偏角、汽車縱向加速度和汽車側(cè)向加速度。2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.1?整車性能試驗(yàn)（2/5）蛇形試驗(yàn)的目的是讓汽車連續(xù)通過(guò)預(yù)先設(shè)置的障礙樁，通過(guò)考察車速、方向盤(pán)轉(zhuǎn)角、橫擺角速度和車身側(cè)傾角等數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)汽車的隨動(dòng)性、收斂性、方向操縱輕便性和事故可避性等。蛇形試驗(yàn)2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.1?整車性能試驗(yàn)（3/5）乘用車雙移線試驗(yàn)主要用于評(píng)價(jià)汽車在緊急變線時(shí)車輛動(dòng)力學(xué)性能以及車道保持能力。在雙移線試驗(yàn)中，駕駛員操縱汽車按預(yù)定的軌跡行駛，車速?gòu)?0km/h開(kāi)始測(cè)試，每次車速增加10km/h，直到汽車無(wú)法通過(guò)標(biāo)樁或者車速達(dá)到80km/h為止。試驗(yàn)過(guò)程需測(cè)量車速、橫擺角速度、車身側(cè)傾角和方向盤(pán)轉(zhuǎn)角等信號(hào)。雙移線試驗(yàn)2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.1?整車性能試驗(yàn)（4/5）魚(yú)鉤實(shí)驗(yàn)主要是測(cè)試車輛高速碰撞避免能力，首先要求汽車以56~80km/h的速度沿直線行駛，然后突然左轉(zhuǎn)，使轉(zhuǎn)向盤(pán)轉(zhuǎn)過(guò)270度，最后轉(zhuǎn)向盤(pán)再向右轉(zhuǎn)540度，并在轉(zhuǎn)向過(guò)程中不斷加速，直至車速達(dá)到80km/h或者兩個(gè)內(nèi)側(cè)車輪離地間隙達(dá)到5.08cm或更多時(shí)結(jié)束本實(shí)驗(yàn)。魚(yú)鉤試驗(yàn)2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.1?整車性能試驗(yàn)（5/5）平順性試驗(yàn)是用于評(píng)價(jià)汽車乘坐舒適性的一個(gè)重要試驗(yàn)，典型的平順性試驗(yàn)有兩種情況，分別為汽車平順性隨機(jī)路面輸入和汽車平順性脈沖輸入。前者主要考察汽車在隨機(jī)路面行駛時(shí)，隨機(jī)路面激勵(lì)引起的振動(dòng)對(duì)乘員或貨物的影響；后者主要考察汽車行駛過(guò)一個(gè)凸包或坑洼時(shí)，沖擊振動(dòng)對(duì)乘員或貨物的影響。平順性試驗(yàn)2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.2?智能駕駛試驗(yàn)（1/4）車輛前碰撞預(yù)警系統(tǒng)車輛前碰撞預(yù)警系統(tǒng)的主要功能通過(guò)雷達(dá)系統(tǒng)時(shí)刻監(jiān)控前方車輛，判斷自車與前車之間的距離、方位和相對(duì)速度，當(dāng)存在潛在的碰撞危險(xiǎn)時(shí)對(duì)駕駛員發(fā)出預(yù)警信號(hào)。2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.2?智能駕駛試驗(yàn)（2/4）車道偏離預(yù)警系統(tǒng)車道偏離預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)報(bào)警方式提醒駕駛員車輛偏離車道線，避免因汽車偏離車道線引起的交通事故。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)由攝像頭、圖像處理芯片、控制器和傳感器組成。2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.2?智能駕駛試驗(yàn)（3/4）車道保持輔助系統(tǒng)車道保持輔助系統(tǒng)試驗(yàn)主要有以下三種類型，分別為直道車道抑制試驗(yàn)、彎道車道抑制試驗(yàn)和車道居中控制試驗(yàn)。2.3?汽車智能駕駛試驗(yàn)基礎(chǔ)2.3.2?智能駕駛試驗(yàn)（4/4）自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（AdaptiveCruiseControl，ACC）是定速巡航的一種升級(jí)功能，該系統(tǒng)利用攝像頭和雷達(dá)探測(cè)自車與前車之間的距離和位置，通過(guò)控制自車的發(fā)動(dòng)機(jī)、動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)或制動(dòng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與前車保持適當(dāng)?shù)母囓嚲?。自適應(yīng)巡航系統(tǒng)由傳感器、數(shù)字信號(hào)處理器和控制模塊組成。2.4?仿真實(shí)現(xiàn)（1/5）前面介紹車輛動(dòng)力學(xué)模型建模方法和對(duì)應(yīng)的仿真測(cè)試工況，下面在ModelBase中進(jìn)行實(shí)際仿真測(cè)試。這里使用ModelBase動(dòng)力學(xué)版本，打開(kāi)軟件，新建工程，命名Test1。2.4?仿真實(shí)現(xiàn)（2/5）從車輛庫(kù)中拖拽一輛“TypeB”進(jìn)入工程，可以看到工程Test1下的車輛節(jié)點(diǎn)下多了一個(gè)“TypeB”的節(jié)點(diǎn)，右鍵“TypeB”，在彈出的菜單中選擇“編輯車輛”。車輛參數(shù)設(shè)置車身參數(shù)配置空氣動(dòng)力學(xué)懸架轉(zhuǎn)向系統(tǒng)動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)制動(dòng)系統(tǒng)車輪的控制和環(huán)境系統(tǒng)參2.4?仿真實(shí)現(xiàn)（3/5）創(chuàng)建道路時(shí)，我們可以從零開(kāi)始創(chuàng)建，也可以直接使用軟件自帶的道路，這里我們直接使用軟件自帶的道路，從場(chǎng)景庫(kù)中拖拽雙移線地圖“DLC”進(jìn)入工程，可以看到工程Test1下的地圖節(jié)點(diǎn)下多了一個(gè)“DLC”的地圖節(jié)點(diǎn)。道路參數(shù)設(shè)置2.4?仿真實(shí)現(xiàn)（4/5）在設(shè)置車輛駕駛行為前，我們需要先創(chuàng)建一個(gè)場(chǎng)景文件，創(chuàng)建場(chǎng)景時(shí)，可以從零開(kāi)始創(chuàng)建，也可以直接使用軟件自帶的場(chǎng)景，這里介紹直接使用軟件自帶的場(chǎng)景，從場(chǎng)景庫(kù)中拖拽雙移線場(chǎng)景“DLC”進(jìn)入工程，可以看到在地圖節(jié)點(diǎn)“DLC”多了一個(gè)場(chǎng)景節(jié)點(diǎn)“DLC”。車輛行為設(shè)置2.4?仿真實(shí)現(xiàn)（5/5）完成上述參數(shù)配置，相當(dāng)于創(chuàng)建了一段平路，并在平路上畫(huà)了雙移線軌跡，讓車輛以40km/h的速度勻速通過(guò)雙移線。在仿真開(kāi)始前，我們選擇需要監(jiān)控的信號(hào)，如車輛xyz方向的速度、xyz方向角速度、車輛三個(gè)姿態(tài)角等。偽真運(yùn)行THANKS1.為什么需要測(cè)試整車做性能？常見(jiàn)的整車性能測(cè)試有哪些？2.為什么需要測(cè)試汽車智能駕駛？常見(jiàn)的智能駕駛測(cè)試有哪些？第三章?智能駕駛仿真測(cè)試場(chǎng)景建?！禡odelBase智能駕駛建模仿真與應(yīng)用

》導(dǎo)讀本章講述了智能駕駛仿真研究中場(chǎng)景建模的相關(guān)內(nèi)容，并基于Modelbase演示包括仿真道路建模和駕駛場(chǎng)景建模方法步驟。

場(chǎng)景建模是智能駕駛仿真研究的重要組成部分，為智能駕駛仿真提供符合實(shí)際工況的不同駕駛場(chǎng)景。概述——智能駕駛仿真場(chǎng)景的重要性與應(yīng)用智能駕駛仿真場(chǎng)景通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)建各種交通場(chǎng)景和駕駛環(huán)境，用于測(cè)試、驗(yàn)證和優(yōu)化自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。仿真場(chǎng)景的定義與功能仿真場(chǎng)景的應(yīng)用領(lǐng)域仿真路網(wǎng)搭建：智能駕駛測(cè)試的基礎(chǔ)真實(shí)環(huán)境模擬：模擬真實(shí)世界的道路、交通標(biāo)志等。安全性評(píng)估：模擬危險(xiǎn)和異常情況，評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)反應(yīng)能力。算法測(cè)試與優(yōu)化：測(cè)試和驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)算法，快速迭代優(yōu)化。降低成本與風(fēng)險(xiǎn)：提供經(jīng)濟(jì)、安全且可重復(fù)的測(cè)試環(huán)境。性能評(píng)估：收集數(shù)據(jù)和指標(biāo)，評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。包含道路類型、車道數(shù)等靜態(tài)信息;涵蓋交通標(biāo)志、信號(hào)燈等地物信息?？商砑觿?dòng)態(tài)場(chǎng)景要素，構(gòu)建復(fù)雜交通場(chǎng)景。搭建路網(wǎng)需根據(jù)仿真任務(wù)需求，構(gòu)建合適、高效模型。仿真場(chǎng)景建模OpenDRIVE道路標(biāo)準(zhǔn)-智能駕駛的基石定義用途核心特點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域OpenDRIVE是用于描述數(shù)字路網(wǎng)和駕駛場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)格式。由德國(guó)FhG和美國(guó)SAEInternational共同制定。提供通用的、可擴(kuò)展的、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字路網(wǎng)模型。準(zhǔn)確描述駕駛仿真應(yīng)用所需的靜態(tài)道路交通網(wǎng)絡(luò)。使用XML記錄道路、車道、路口等靜態(tài)元素信息。存儲(chǔ)在.xodr文件中，便于機(jī)器識(shí)別和利用。標(biāo)準(zhǔn)化格式：實(shí)現(xiàn)不同軟件和系統(tǒng)之間的交互性和兼容性。高度精確與靈活：表示不同類型的道路和復(fù)雜的道路結(jié)構(gòu)。豐富的元素：包括道路、車輛行為、安全規(guī)則、環(huán)境元素等。開(kāi)放、可擴(kuò)展：可根據(jù)需求和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制和擴(kuò)展。智能駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和測(cè)試駕駛模擬軟件（如CARLA、LGSVL等）駕駛培訓(xùn)交通規(guī)劃和城市規(guī)劃OpenDRIVE道路標(biāo)準(zhǔn)-智能駕駛的基石應(yīng)用示例展示OpenDRIVE在描述路網(wǎng)結(jié)構(gòu)時(shí)采用慣性x/。道路幾何信息的五種幾何形狀為車輛行駛提供準(zhǔn)確參考。道路標(biāo)志信息，包括道路限速、禁止通行、轉(zhuǎn)彎指示等，可以提供車輛行駛的參考和決策。y/z軸、參考線s/t/h軸和局部u/v/z軸三種坐標(biāo)系一條道路一般由參考線、車道和特征組成，可以定義其道路類型、連接、高程和表面信息。OpenDRIVE道路標(biāo)準(zhǔn)-智能駕駛的基石應(yīng)用示例展示交叉口是三條或更多道路交匯之處，包含來(lái)路、聯(lián)結(jié)、道路表面等元素，形成復(fù)雜的交通節(jié)點(diǎn)。一般用物體的邊界框來(lái)描述物體，對(duì)于常見(jiàn)的四邊形物體，定義寬度、長(zhǎng)度以及高度；對(duì)于常見(jiàn)的圓形物體，定義半徑以及高度。路網(wǎng)建模方法——道路參數(shù)設(shè)置在車輛仿真中，道路參數(shù)配置的精細(xì)程度直接影響模擬結(jié)果的真實(shí)性。通過(guò)詳細(xì)設(shè)置道路長(zhǎng)度、寬度、地形、車道數(shù)量及寬度等參數(shù)，仿真軟件能模擬復(fù)雜路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，為自動(dòng)駕駛驗(yàn)證、電控系統(tǒng)設(shè)計(jì)等提供實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。本節(jié)將結(jié)合Modeobase軟件中的操作講解道路參數(shù)的設(shè)置。道路總體配置參數(shù)道路總體配置參數(shù)通常包括道路的車道類型、點(diǎn)密度等基本信息，用于定義道路的基本形態(tài)和規(guī)模。參數(shù)值簡(jiǎn)介車道類型String新建道路時(shí)默認(rèn)的道路類型點(diǎn)密度[0,99.99]道路輪廓每米包含的點(diǎn)的數(shù)目道路參數(shù)信息道路參數(shù)基本信息涵蓋了道路的ID、路口ID、名稱以及長(zhǎng)度等，有助于根據(jù)實(shí)際道路交通規(guī)則和設(shè)計(jì)規(guī)范來(lái)設(shè)定仿真環(huán)境。參數(shù)值簡(jiǎn)介道路ID道路的ID路口ID-/-1道路所屬路口的ID，作為一個(gè)連通的道路（-1表示未連通）名稱String道路的名字長(zhǎng)度道路的長(zhǎng)度Modelbase中道路基本參數(shù)可分為全局設(shè)置，基本信息，軌跡，車道，高程，超高，類型，中心偏移，前驅(qū)后繼，信號(hào)，物體和地形。道路基本參數(shù)設(shè)置界面如左圖所示。路網(wǎng)建模方法——道路參數(shù)設(shè)置參數(shù)值簡(jiǎn)介起點(diǎn)x坐標(biāo)起始位置的x軸坐標(biāo)起點(diǎn)y坐標(biāo)起始位置的y軸坐標(biāo)航向角方向角長(zhǎng)度參考線的長(zhǎng)度半徑圓弧的半徑A、B、C、D三次樣條曲線的參數(shù)道路參考線配置參數(shù)涉及路徑的幾何形狀（直線、曲線、緩和曲線等）、曲率半徑、彎道角度等參數(shù)，用于模擬復(fù)雜路況下的車輛行駛行為。參數(shù)值簡(jiǎn)介類型String給定車道的類型寬度車道的寬度車道線-車道線的類型、加粗、顏色、材料、寬度、變化和高度信息高度車道的表面可能與參考線所界定的平面及相應(yīng)的海拔和橫向坡度的偏移量前驅(qū)后繼車道應(yīng)該提供前驅(qū)/后繼道路ID的信息速度給定車道上的最大允許速度，m/s附著系數(shù)車道的滾阻系數(shù)和附著系數(shù)車道配置參數(shù)包括車道數(shù)量、每條車道的寬度、車道間的分隔線類型及間距等，以反映不同道路結(jié)構(gòu)對(duì)車輛行駛安全性和效率的影響。車道配置參數(shù)在軟件的設(shè)置菜單中，選擇“車道參數(shù)”選項(xiàng)，通過(guò)調(diào)整“中心偏移”、“跟馳后端”、“寬度”和“類型”等參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)讓車輛更靠近中心線行駛或保持一定距離與前車的效果。路網(wǎng)建模方法——道路參數(shù)設(shè)置名稱數(shù)值位置050100150偏移量0m5m-5m5m道路中心偏移參數(shù)移指道路中心線相對(duì)于某一參照物（比如地理坐標(biāo)軸）的位置偏移量，用于構(gòu)建非對(duì)稱或非正交的路網(wǎng)布局。道路前驅(qū)后繼參數(shù)道路前驅(qū)后繼參數(shù)描述了道路之間的連接關(guān)系，如一條道路結(jié)束后緊接的是哪條道路，這對(duì)于構(gòu)建連續(xù)行駛場(chǎng)景、實(shí)現(xiàn)仿真過(guò)程中車輛從一個(gè)路段平滑過(guò)渡到另一個(gè)路段至關(guān)重要。參數(shù)值簡(jiǎn)介類型String前驅(qū)或者后繼道路的類型ID前驅(qū)或者后繼道路的ID道路中心偏移設(shè)置界面如圖所示，可以通過(guò)調(diào)整這些選項(xiàng)來(lái)改變車輛在車道上的行為。例如，如果用戶將“中心偏移”設(shè)為較大的數(shù)值，那么車輛將會(huì)偏離中心線行駛。如圖所示，選中ID=5的道路，該條道路的前驅(qū)是ID=3的路，后繼是ID=4的路。前驅(qū)后繼可能是路，也可能是路口。如果用戶將“前驅(qū)后輪”設(shè)為較小的數(shù)值，那么車輛將會(huì)更加穩(wěn)定地行駛。仿真場(chǎng)景建模

通過(guò)采用精確的物理建模、高效和高精度的數(shù)值仿真以及高仿真的圖像渲染等相結(jié)合的方法，構(gòu)建出滿足不同應(yīng)用需求的數(shù)字化場(chǎng)景和場(chǎng)景庫(kù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)在智能駕駛感知和軌跡決策規(guī)劃應(yīng)用提供了大量帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)智能駕駛汽車全天候、全工況的自動(dòng)化測(cè)試、驗(yàn)證和評(píng)價(jià)。OpenSCENARIO場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)

為驗(yàn)證智能駕駛汽車或高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的正確功能，使用ASAMOpenSCENARIO創(chuàng)建描述智能駕駛汽車以及環(huán)境中其他參與者或?qū)嶓w行為的場(chǎng)景。OpenSCENARIO是一種用于描述動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)格式，按XML格式編寫(xiě)，文件擴(kuò)展名為.xosc，OpenSCENARIO的文件結(jié)構(gòu)分為三個(gè)部分：RoadNetwork、Entity和Storyboard。內(nèi)容描述RoadNetwork對(duì)場(chǎng)景運(yùn)行的道路進(jìn)行說(shuō)明Entity描述場(chǎng)景參與者的參數(shù)，包括車輛、行人和樹(shù)木、路燈等物體的具體參數(shù)信息Storyboard描述參與者的行為，包括參與者的初始狀態(tài)和運(yùn)行過(guò)程中的行為變化Init:位置、朝向和速度等Story:描述哪個(gè)參與者在什么時(shí)間發(fā)生了什么行為場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例在打開(kāi)場(chǎng)景編輯器之前，需要在車輛庫(kù)中選擇合適的車輛拖拽到該工程的“車輛”欄下，否則消息窗口中會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤信息，注意工程內(nèi)車輛不允許同名。01創(chuàng)建場(chǎng)景02打開(kāi)場(chǎng)景編輯器場(chǎng)景必須依附于道路，因此在建立新的場(chǎng)景前需要準(zhǔn)備好道路地圖，將場(chǎng)景建立在對(duì)應(yīng)的道路節(jié)點(diǎn)下。

右鍵單擊場(chǎng)景節(jié)點(diǎn)，選擇“編輯場(chǎng)景”，即可打開(kāi)場(chǎng)景編輯器對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景進(jìn)行編輯；或者雙擊想要編輯的場(chǎng)景節(jié)點(diǎn)，直接彈出場(chǎng)景編輯器。

在打開(kāi)場(chǎng)景編輯器時(shí)，系統(tǒng)會(huì)判斷是否已經(jīng)打開(kāi)了場(chǎng)景編輯器或者道路編輯器，兩者不允許同時(shí)打開(kāi)。場(chǎng)景的命名必須以字母開(kāi)頭，只能包含數(shù)字、下劃線和字母，且不能與同一道路下的其他場(chǎng)景同名，否則會(huì)出現(xiàn)“該場(chǎng)景已經(jīng)存在”的錯(cuò)誤信息。場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例場(chǎng)景編輯器123區(qū)域1的工具欄中包含保存工程、添加車輛等功能選項(xiàng)選項(xiàng)功能創(chuàng)建車輛選中后，鼠標(biāo)呈現(xiàn)車輛圖標(biāo)，點(diǎn)擊道路相關(guān)位置添加車輛創(chuàng)建行人選中后，鼠標(biāo)呈現(xiàn)行人圖標(biāo)，點(diǎn)擊道路相關(guān)位置添加行人創(chuàng)建物體選中后，鼠標(biāo)呈現(xiàn)物體圖標(biāo)，點(diǎn)擊道路相關(guān)位置添加障礙物等物體模型庫(kù)模型庫(kù)中內(nèi)置了大量的車輛和駕駛員模型及對(duì)應(yīng)參數(shù)隨機(jī)交通對(duì)是否啟用隨機(jī)交通及交通屬性進(jìn)行配置環(huán)境配置對(duì)道路環(huán)境條件（摩擦系數(shù)）及天氣信息（光照、雨水等）進(jìn)行配置交通燈配置對(duì)交通信號(hào)燈相位情況進(jìn)行設(shè)置SCP編輯發(fā)送SCP指令進(jìn)行場(chǎng)景控制動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)場(chǎng)景內(nèi)的實(shí)體狀態(tài)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)選擇通過(guò)選擇按鈕，可以對(duì)實(shí)體進(jìn)行移動(dòng)等操作區(qū)域2的場(chǎng)景編輯區(qū)用于顯示道路和車輛相關(guān)信息，編輯車輛軌跡及路徑區(qū)域3的狀態(tài)欄顯示當(dāng)前鼠標(biāo)所在的位置（x,y坐標(biāo)），當(dāng)鼠標(biāo)在場(chǎng)景編輯區(qū)內(nèi)移動(dòng)的時(shí)候，狀態(tài)欄也會(huì)隨之更新場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例03.交通實(shí)體配置-添加車輛點(diǎn)擊車輛按鈕，將車輛放置在此前導(dǎo)入的道路車道上，如果車輛放置于道路空間外會(huì)引起報(bào)錯(cuò)。在車輛配置窗口根據(jù)應(yīng)用需求，對(duì)車輛信息、位置信息、行駛路線等配置進(jìn)行更改。同樣的，可以根據(jù)應(yīng)用需求對(duì)行人實(shí)體和物體進(jìn)行創(chuàng)建和配置。

開(kāi)啟隨機(jī)交通功能后，在中心實(shí)體的周圍生成隨機(jī)交通，其產(chǎn)生的范圍為圓形區(qū)域和橢圓形區(qū)域中間的深灰色區(qū)域，區(qū)域的參數(shù)將通過(guò)右側(cè)的交通屬性進(jìn)行配置。隨機(jī)交通流場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例04.車輛軌跡配置在車輛配置界面中的行駛路線一欄中對(duì)車輛的行駛軌跡進(jìn)行配置，包括四種配置模式。1234隨機(jī)終點(diǎn)：車輛以當(dāng)前所在的車道和位置為起點(diǎn)，隨機(jī)選擇一個(gè)位置作為軌跡終點(diǎn)，并規(guī)劃一條行駛路線。到達(dá)終點(diǎn)位置后，隨機(jī)選擇下一個(gè)終點(diǎn)開(kāi)始運(yùn)行指定目標(biāo)終點(diǎn)：在地圖上選擇一個(gè)目標(biāo)終點(diǎn)，并且設(shè)置到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)后車輛的行駛狀態(tài)，是選擇繼續(xù)行駛還是停止行駛沿指定軌跡：在場(chǎng)景下方右鍵不規(guī)則軌跡并選擇新建軌跡，在軌跡類型中選擇折線、螺旋線、B-樣條曲線三種類型進(jìn)行軌跡繪制沿指定車道路線：選擇車道線，車輛沿該路線行駛。場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例05.環(huán)境配置場(chǎng)景的環(huán)境狀態(tài)由環(huán)境配置界面進(jìn)行設(shè)置，點(diǎn)擊環(huán)境配置按鈕將彈出環(huán)境配置界面，在界面中可以對(duì)場(chǎng)景的環(huán)境信息進(jìn)行實(shí)時(shí)修改。環(huán)境配置完成后，在動(dòng)畫(huà)演示中顯示配置的應(yīng)用情況。場(chǎng)景中的交通信號(hào)燈由交通燈配置窗口進(jìn)行控制，點(diǎn)擊交通燈配置，出現(xiàn)信號(hào)的配置界面。通過(guò)點(diǎn)擊不同的相位控制器，可以對(duì)交叉口信號(hào)燈的STOP、ATTENTION和GO三個(gè)信號(hào)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行配置，從而對(duì)相位配時(shí)情況進(jìn)行設(shè)置。06.交通信號(hào)配置場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例自動(dòng)化創(chuàng)建場(chǎng)景通過(guò)定義場(chǎng)景參數(shù)、規(guī)則和約束，以及使用算法和模型來(lái)自動(dòng)生成仿真環(huán)境，包括生成道路網(wǎng)絡(luò)、設(shè)置交通流量、添加障礙物和環(huán)境特征等。在Modelbase中，通過(guò)自動(dòng)化測(cè)試序列去調(diào)用SCP指令和一些控制指令實(shí)現(xiàn)自動(dòng)創(chuàng)建場(chǎng)景。SCP指令實(shí)例：車輛變速創(chuàng)建行人實(shí)體第四章

智能駕駛感知系統(tǒng)建模與仿真應(yīng)用《ModelBase智能駕駛建模仿真與應(yīng)用

》導(dǎo)讀本章講述了ModelBase中智能駕駛感知系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容。智能駕駛感知系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵部件，它通過(guò)多種傳感器來(lái)獲取車輛周圍環(huán)境的信息，以確保車輛可以準(zhǔn)確感知并應(yīng)對(duì)各種路況情況。本章主要介紹超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和攝像頭這四種傳感器的工作原理及ModelBase軟件中的建模方法與仿真應(yīng)用。

智能駕駛感知系統(tǒng)建模與仿真應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)建實(shí)例感知系統(tǒng)概述感知系統(tǒng)是指在智能汽車中用于感知和理解周圍環(huán)境的一系列傳感器和算法的集合。它的主要目標(biāo)是通過(guò)獲取和分析環(huán)境信息，為下游規(guī)劃與控制模塊提供豐富的信息，是保障自動(dòng)駕駛穩(wěn)定安全運(yùn)行的至關(guān)重要一環(huán)。智能駕駛感知系統(tǒng)通常由多種傳感器組成，主要包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、慣性測(cè)量單元等。這些傳感器能夠以不同的方式感知周圍環(huán)境，例如獲取圖像、距離、速度、方向等信息。復(fù)雜環(huán)境下感知系統(tǒng)傳感器標(biāo)定、數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、布設(shè)方案正常光照、雨雪霧、遮擋等復(fù)雜環(huán)境下多模態(tài)數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建車輛群體跨視角融合感知、車路協(xié)同融合感知多模態(tài)傳感器深度學(xué)習(xí)模型與融合策略設(shè)計(jì)攝像頭激光雷達(dá)超聲波雷達(dá)毫米波雷達(dá)超聲波傳感器概述超聲波傳感器通過(guò)發(fā)射超聲波脈沖信號(hào)并接收反射回來(lái)的信號(hào)，精確測(cè)量目標(biāo)物體與傳感器之間的距離和速度等信息，具有環(huán)境適應(yīng)性好、靈敏度高等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于智能駕駛和智能停車場(chǎng)及其子系統(tǒng)中.

01優(yōu)勢(shì)

02劣勢(shì)受天氣和環(huán)境影響較小，適用于多種天氣和道路環(huán)境條件；控制及后期維護(hù)成本低技術(shù)成熟，能夠與其他傳感器實(shí)現(xiàn)多傳感器融合單超聲波雷達(dá)測(cè)量范圍有限作為一種機(jī)械波，在高速運(yùn)動(dòng)和通過(guò)物體密集路段時(shí)，檢測(cè)精度會(huì)收到干擾超聲波傳感器的主要應(yīng)用場(chǎng)景：速度和距離檢測(cè)自動(dòng)駕駛避障系統(tǒng)制動(dòng)輔助系統(tǒng)自動(dòng)泊車系統(tǒng)智能停車場(chǎng)的車位引導(dǎo)系統(tǒng)超聲波傳感器的工作原理超聲波傳感器是指在壓電效應(yīng)原理的基礎(chǔ)上，將電能與超聲波進(jìn)行轉(zhuǎn)化，確保在發(fā)射超聲波的過(guò)程中，通過(guò)電能轉(zhuǎn)換有效發(fā)射，而在接收超聲波的時(shí)候，可以將超聲波振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。超聲波傳感器結(jié)構(gòu)由超聲波喇叭、接收器、用于處理影像和計(jì)時(shí)的芯片等零部件組成。（1）超聲波喇叭：通常是一個(gè)微小的電路板，它可以發(fā)出一定頻率的超聲波脈沖信號(hào)。（2）接收器：通常也是一個(gè)微小的電路板，它可以接收到反射回來(lái)的超聲波信號(hào)。（3）處理器：超聲波傳感器的處理器通常是一個(gè)微處理器或單片機(jī)，它可以將接收到的超聲波信號(hào)進(jìn)行處理和分析，從而獲取目標(biāo)物體的位置、距離等信息；（4）外殼：超聲波傳感器的外殼通常是一個(gè)塑料或金屬外殼，它可以保護(hù)傳感器內(nèi)部的電路板和元器件不受外界干擾和損壞。超聲波傳感器利用振動(dòng)頻率高于20kHz的機(jī)械波(超聲波)對(duì)前方障礙物進(jìn)行探測(cè)。超聲波能被任何材質(zhì)的障礙物所反射，并接收和放大障礙物反射的超聲波脈沖，將超聲波脈沖轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。處理器測(cè)量這些信號(hào)的時(shí)間和強(qiáng)度，從而確定目標(biāo)物體的位置、距離等信息。超聲波傳感器的建模方法物理模型涉及到波的傳播、反射和干擾等物理過(guò)程，可以通過(guò)數(shù)學(xué)公式和物理定律描述。其適用于需要考慮傳感器和障礙物幾何形狀、材料屬性和位置等因素的場(chǎng)景。這些系統(tǒng)需要精確的物理模型來(lái)預(yù)測(cè)超聲波傳感器的輸出，以便控制車輛的運(yùn)動(dòng)和避免碰撞。統(tǒng)計(jì)模型是建立在實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，通過(guò)采集大量超聲波傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)傳感器的輸出。這種模型可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸和支持向量機(jī)等。它考慮了傳感器測(cè)量誤差、障礙物形狀和位置分布等因素，適用于處理大量數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)傳感器輸出的場(chǎng)景。仿真模型是利用計(jì)算機(jī)模擬超聲波傳感器的工作原理和環(huán)境來(lái)預(yù)測(cè)傳感器的輸出。它采用計(jì)算流體力學(xué)（CFD）和有限元分析（FEA）等方法進(jìn)行建模和模擬，考慮傳感器和障礙物的幾何形狀、材料屬性和位置等因素。適用于虛擬試驗(yàn)和優(yōu)化設(shè)計(jì)的場(chǎng)景。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法，通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)超聲波傳感器的輸出。該模型適用于處理非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)的場(chǎng)景這些算法能夠處理傳感器的非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)傳感器的輸出和識(shí)別障礙物。物理模型統(tǒng)計(jì)模型超聲波傳感器的建模方法主要可分為物理模型、統(tǒng)計(jì)模型、仿真模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型四種。仿真模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型超聲波傳感器仿真應(yīng)用ModelBase軟件中，可以在仿真環(huán)境中添加各種傳感器來(lái)監(jiān)測(cè)車輛周圍的環(huán)境，這些傳感器可以幫助更好地理解車輛在不同情況下的行為和性能。在官方傳感器庫(kù)中，設(shè)計(jì)了幾種傳感器的配置界面，可以直接在此基礎(chǔ)上添加超聲波傳感器，也可以新建傳感器方案并重新添加。ModelBase軟件中超聲波傳感器的部分參數(shù)如右圖所示。IO變量名單位模塊描述ID-Object物體IDValID_Flag-Object物體是否有效:-99無(wú)效，1有效Type-Object物體類型:0:car(汽車)，1:van(小型貨車)，2:truck(卡車)，3:trailer(掛車)，4:semitrailer(半拖車)，5:bus(公交)，6:motorbike(摩托車)，7:bicycle(自行車);10:Man(行人);20:場(chǎng)景障礙物;26:Manhole(井蓋),27:交通標(biāo)識(shí)牌Near_XPosmObject最近點(diǎn)x坐標(biāo)Near_YPosmObject最近點(diǎn)y坐標(biāo)Near_ZPosmObject最近點(diǎn)z坐標(biāo)LengthmObject長(zhǎng)度WIDthmObject寬度HeightmObject高度Angle_YawradObject航向角Angle_PitchradObject俯仰角Angle_RollradObject側(cè)傾角Center_XPosmObject中心點(diǎn)x坐標(biāo)（幾何中心）Center_YPosmObject中心點(diǎn)y坐標(biāo)（幾何中心）Center_ZPosmObject中心點(diǎn)z坐標(biāo)（幾何中心）ID-ParkSlot物體IDValID_Flag-ParkSlot物體是否有效:-99無(wú)效，1有效Type-ParkSlot物體類型毫米波雷達(dá)概述毫米波雷達(dá)是指工作在毫米波波段探測(cè)的雷達(dá)，其與普通雷達(dá)具有相似的工作原理，通過(guò)發(fā)射無(wú)線電信號(hào)并接受反射信號(hào)測(cè)定與物體間的距離。毫米波頻段介于微波和厘米波之間，從而兼具有微波雷達(dá)和光電雷達(dá)的一些優(yōu)點(diǎn)，非常適合于智能駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用。毫米波雷達(dá)作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下優(yōu)勢(shì)：1.信號(hào)穿透能力強(qiáng)2.縱向目標(biāo)距離和速度探測(cè)能力突出3.對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)物體均能高精度檢測(cè)，適用于全天候全天時(shí)工作將毫米波雷達(dá)作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下劣勢(shì)：1.無(wú)法成像和進(jìn)行顏色識(shí)別2.對(duì)高處物體和小物體檢測(cè)效果不佳，探測(cè)距離近且垂直角度受限，還可能出現(xiàn)天線間存在信號(hào)干擾等情況目前主流的毫米波主要集中在24GHz和77GHz區(qū)間，由于頻段的不同，其擁有著不同的應(yīng)用場(chǎng)景：24GHz：通常用于感知車輛周圍的障礙物，為換道決策提供感知信息，其能夠?qū)崿F(xiàn)的ADAS功能有盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)、變道輔助等77GHz：常被安裝在前保險(xiǎn)杠上，正對(duì)汽車的行駛方向，能夠用于實(shí)現(xiàn)緊急制動(dòng)、高速公路跟車等ADAS功能。毫米波雷達(dá)的工作原理01主要用于發(fā)射和接收毫米波。由于毫米波波長(zhǎng)只有幾個(gè)毫米，而天線長(zhǎng)度為波長(zhǎng)1/4時(shí)，天線的發(fā)射和接收轉(zhuǎn)換效率最高，因此天線尺寸可以做的很小，同時(shí)還可以使用多根天線來(lái)構(gòu)成陣列。天線02是毫米波雷達(dá)的核心部分，主要負(fù)責(zé)毫米波信號(hào)的調(diào)制、發(fā)射、接收以及回波信號(hào)的解調(diào)，常采用單片微波集成電路（MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit）。其屬于半導(dǎo)體集成電路的一種技術(shù)，它包括多種功能電路，如低噪聲放大器（LNA）、功率放大器、混頻器、檢波器、調(diào)制器、壓控振蕩器(VCO)、移相器、包括收發(fā)系統(tǒng)中的發(fā)送(TX)和接收(RX)射頻(RF)組件，以及時(shí)鐘等模擬組件和一系列數(shù)字組件，能降低系統(tǒng)尺寸、功率和成本，還能嵌入更多的功能。前端收發(fā)組件MMIC03通過(guò)芯片嵌入不同的算法，對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)探測(cè)目標(biāo)的分類識(shí)別。信號(hào)處理器以及算法毫米波雷達(dá)的主要由收發(fā)天線、前端收發(fā)組件、信號(hào)處理器及算法三個(gè)部分組成，各部分主要承擔(dān)工作如下：車載毫米波雷達(dá)通過(guò)天線發(fā)射毫米波，接收目標(biāo)反射信號(hào)，經(jīng)后方處理后快速準(zhǔn)確地獲取汽車車身周圍的物理環(huán)境信息，然后根據(jù)所探知的物體信息進(jìn)行目標(biāo)追蹤和識(shí)別分類,進(jìn)而結(jié)合車身動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，最終通過(guò)電子控制單元(ECU)進(jìn)行智能處理。經(jīng)合理決策后，以聲、光及觸覺(jué)等多種方式告知或警告駕駛員,或及時(shí)對(duì)汽車做出主動(dòng)干預(yù)。毫米波雷達(dá)的建模方法幾何模型中，雷達(dá)對(duì)周圍場(chǎng)景的探測(cè)是通過(guò)不斷剔除場(chǎng)景中的目標(biāo)物體特征點(diǎn)，從而留下被雷達(dá)“照射”到的點(diǎn)集的過(guò)程。雷達(dá)會(huì)將場(chǎng)景中的目標(biāo)物體抽象為包圍盒，并使用一系列預(yù)先定義的特征點(diǎn)集來(lái)表示。然后，雷達(dá)將發(fā)射電磁波波束，形成一個(gè)視錐，與目標(biāo)物體的包圍盒在空間中進(jìn)行相交判斷。毫米波雷達(dá)建模方法主要分為幾何模型與物理模型兩大類：物理模型反映了基于電磁學(xué)的天線波束模型，包括電磁波的傳播和散射過(guò)程。通常采用光學(xué)方法來(lái)處理電磁波，以簡(jiǎn)化電磁場(chǎng)的計(jì)算，并更加準(zhǔn)確地反映電磁波的工作特性。在實(shí)際環(huán)境中，雷達(dá)從產(chǎn)生電磁波到最終處理得出目標(biāo)信息的過(guò)程中，存在許多不理想因素，如RF損耗、雜波干擾、量化噪聲等。毫米雷達(dá)傳感器仿真應(yīng)用Modelbase軟件毫米波雷達(dá)的設(shè)置與其他傳感器類似，毫米波雷達(dá)的相關(guān)參數(shù)組件和設(shè)置位于Project欄下的傳感器設(shè)置界面中。對(duì)于物體檢測(cè)，主要是通過(guò)定位車輛所在的位置以及目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域，隨后通過(guò)遍歷的方式篩選范圍內(nèi)的物體，檢測(cè)過(guò)程中涉及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換技術(shù)和物體boundingbox計(jì)算，最后通過(guò)IO接口輸出信息；而對(duì)于車道線檢測(cè)，主要是通過(guò)定位車道以及車輛在車道中的具體位置，隨后沿車道向后搜索目標(biāo)距離，獲取本車道左右車道線的軌跡點(diǎn)，通過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換和多項(xiàng)式擬合得到參數(shù)，最后利用IO接口輸出信息。IO變量名單位模塊描述ID-Object物體IDValID_Flag-Object物體是否有效：-99無(wú)效，1有效Type-Object物體類型：0：car（汽車），1：van（小型貨車），2：truck（卡車），3：trailer（掛車），4：semitrailer（半拖車），5：bus（公交），6：motorbike（摩托車），7：bicycle（自行車）；10：Man（行人）；20：場(chǎng)景障礙物；26：Manhole（井蓋），27：交通標(biāo)識(shí)牌；Motion_State-Object運(yùn)動(dòng)狀態(tài)：0未知，1靜止，2停止，3運(yùn)動(dòng)，4迎面而來(lái)，5橫穿靜止，6橫穿移動(dòng)Ref_Xpos

mObject參考點(diǎn)x坐標(biāo)（參考點(diǎn)：傳感器與Object中心的連線與Object外邊框的交點(diǎn)）Ref_YposmObject參考點(diǎn)y坐標(biāo)Ref_ZposmObject參考點(diǎn)z坐標(biāo)Near_XposmObject最近點(diǎn)x坐標(biāo)Near_YposmObject最近點(diǎn)y坐標(biāo)Near_ZposmObject最近點(diǎn)z坐標(biāo)Left_XposmObject最左點(diǎn)x坐標(biāo)Left_YposmObject最左點(diǎn)y坐標(biāo)Left_ZposmObject最左點(diǎn)z坐標(biāo)Right_XposmObject最右點(diǎn)x坐標(biāo)Right_YposmObject最右點(diǎn)y坐標(biāo)Right_ZposmObject最右點(diǎn)z坐標(biāo)4.4激光雷達(dá)概述激光雷達(dá)(LightDetectionandRanging，Lidar)是智能駕駛領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一種傳感器技術(shù)，它通過(guò)高密度采樣環(huán)境生成包含大量點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提供周圍環(huán)境的三維空間信息，包括物體的形狀、輪廓和表面特征等，精確地感知和識(shí)別周圍的車輛、行人、障礙物等物體，為智能駕駛車輛的決策和控制提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。4.4激光雷達(dá)激光雷達(dá)模型的核心是光線追蹤算法，根據(jù)激光雷達(dá)的參數(shù)配置以及車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，可以計(jì)算出每根光線的位置和方位角，激光射出后會(huì)和周圍的物體發(fā)生碰撞，通過(guò)計(jì)算碰撞點(diǎn)，我們可以得到這根光線返回的信息。不同物體表面特性不同，如果遇到物體回波強(qiáng)度太弱，會(huì)進(jìn)一步計(jì)算折射強(qiáng)度和反射強(qiáng)度，當(dāng)折射強(qiáng)度或者反射強(qiáng)度超出閾值，激光會(huì)存在明顯反射或折射，激光雷達(dá)模型會(huì)計(jì)算反射或折射光線的起始點(diǎn)和方位角，進(jìn)一步計(jì)算反射光線或折射光線與3D場(chǎng)景中物體的碰撞。當(dāng)前市場(chǎng)上激光雷達(dá)線束都比較多，分辨率也比較高，一個(gè)激光雷達(dá)模型的計(jì)算量非常龐大，為了滿足實(shí)時(shí)仿真需求，需要采用CPU+GPU混合計(jì)算的方法，激光模型的初始化和后處理都在CPU中運(yùn)行，激光雷達(dá)單個(gè)線束的計(jì)算主要是在GPU中進(jìn)行。4.4.1工作原理4.4激光雷達(dá)4.4.2建模方法激光雷達(dá)利用激光束的發(fā)射和接收，可以返回大量的數(shù)據(jù)值，光線對(duì)其幾乎沒(méi)有影響，可以不分白天黑夜的工作，同時(shí)，激光雷達(dá)具有很高的角度分辨率與測(cè)距精度，在智能駕駛汽車中可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別、分類與跟蹤等需求。02車載激光雷達(dá)系統(tǒng)具有慣性導(dǎo)航系統(tǒng)IMU和衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)GPS，通過(guò)兩個(gè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作。在進(jìn)行掃描工作時(shí)，可以實(shí)時(shí)獲取激光掃描儀的姿態(tài)、位置數(shù)據(jù)所以不需要進(jìn)行站點(diǎn)拼接配準(zhǔn)工作。為了使各個(gè)數(shù)據(jù)在同一坐標(biāo)系內(nèi)，需要進(jìn)行坐標(biāo)解算，從而獲取各個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng)下的大地坐標(biāo)。數(shù)據(jù)配準(zhǔn)04將高清數(shù)碼相機(jī)拍攝的被測(cè)地物的圖像與激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)重建的三維模型進(jìn)行融合，從而使最后得到的完整三維模型更加形象逼真。重建后的三維模型不含有顏色信息，導(dǎo)致模型與真實(shí)地物不完全一致，通過(guò)紋理映射，我們可以對(duì)模型賦予相應(yīng)真實(shí)地物的顏色，使模型更直觀和真實(shí)。紋理映射01運(yùn)用激光掃描儀和高清數(shù)碼相機(jī)對(duì)被測(cè)物進(jìn)行掃描、拍攝，獲取被測(cè)物的三維坐標(biāo)信息及紋理信息。在汽車行駛過(guò)程中進(jìn)行掃描，不可避免的掃描到街道、植被信息，這些信息對(duì)建筑物信息造成遮擋，導(dǎo)致建筑物信息缺失，在后期三維重構(gòu)時(shí)，需要對(duì)缺失信息進(jìn)行填補(bǔ)處理。數(shù)據(jù)掃描03對(duì)于車載激光雷達(dá)系統(tǒng)，由于掃描范圍巨大不可避免的獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中含有部分雜點(diǎn)，在進(jìn)行模型三維重構(gòu)之前要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理從而去除這些雜亂點(diǎn)，提高后期建模精度。機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的點(diǎn)云是被測(cè)物頂部信息，通常對(duì)其點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建TIN不規(guī)則三角網(wǎng)，提取出被測(cè)物頂部信息，將頂部信息延伸至地面，從而獲取完整的三維模型。模型重建4.4激光雷達(dá)4.4.3仿真應(yīng)用

在智能駕駛仿真軟件中，激光雷達(dá)是一個(gè)關(guān)鍵的傳感器模塊，用于模擬車輛上的環(huán)境感知系統(tǒng)。下面將以ModelBase軟件為例，激光雷達(dá)在智能駕駛仿真軟件中的應(yīng)用、部署設(shè)置、輸出數(shù)據(jù)和可視化效果的詳細(xì)介紹如下：多傳感器標(biāo)定環(huán)境感知因?yàn)榧す饫走_(dá)識(shí)別出來(lái)的物體是在激光雷達(dá)坐標(biāo)系下的位置,所以需要標(biāo)定的外參來(lái)得到障礙物在車體坐標(biāo)系下的位置,以便規(guī)劃模塊做出決策。激光雷達(dá)通過(guò)激光掃描可以得到汽車周圍環(huán)境的三維模型，加以算法的加持，可以通過(guò)比對(duì)上下幀的環(huán)境變化較為容易的探測(cè)出周圍的障礙物，并進(jìn)行檢測(cè)、分類和跟蹤。激光雷達(dá)可以通過(guò)掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)同步創(chuàng)建地圖信息。激光雷達(dá)有著穩(wěn)定，受光照影響小的優(yōu)勢(shì)，這就形成了定位和地圖創(chuàng)建的精度高。SLAM加強(qiáng)定位常見(jiàn)應(yīng)用包括：4.4激光雷達(dá)4.4.3仿真應(yīng)用部署設(shè)置：以ModelBase為例，激光雷達(dá)的類別包括機(jī)械式激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)。選擇ModelBase中左側(cè)傳感器庫(kù)，在官方庫(kù)中選擇所需的傳感器。在傳感器編輯界面中，新建激光雷達(dá)的時(shí)候可以選擇激光雷達(dá)類型，不同激光雷達(dá)的參數(shù)略有不同，其中機(jī)械式激光雷達(dá)的參數(shù)最全面，相較固態(tài)激光雷達(dá)增添了水平FOV和水平分辨率兩個(gè)參數(shù)，下面以機(jī)械式激光雷達(dá)為例介紹各個(gè)部署參數(shù)的含義。激光雷達(dá)位置參數(shù)設(shè)置界面如下圖所示：4.4激光雷達(dá)4.4.3仿真應(yīng)用1.基本信息。傳感器模塊基本信息如表4-4所示。2.探測(cè)參數(shù)?？梢愿鶕?jù)真實(shí)激光雷達(dá)的參數(shù)來(lái)設(shè)置仿真激光雷達(dá)的視野角度和視野范圍，模擬激光雷達(dá)的硬件特性,以適應(yīng)不同的場(chǎng)景需求。激光雷達(dá)傳感器探測(cè)參數(shù)信息如表4-5所示。名稱簡(jiǎn)介傳感器啟用狀態(tài)當(dāng)前傳感器是否啟用名稱傳感器的名字ID傳感器類型_ID組成的唯一標(biāo)示表4-4激光雷達(dá)傳感器模塊基本信息名稱簡(jiǎn)介最遠(yuǎn)探測(cè)距離（m）雷達(dá)最遠(yuǎn)能探測(cè)的距離最近探測(cè)距離（m）雷達(dá)最近能看到的距離掃描頻率（Hz）雷達(dá)轉(zhuǎn)速，10Hz就是一秒轉(zhuǎn)10圈水平FOV(°)水平方向上可以觀測(cè)的角度范圍水平分辨率(°)水平方向上掃描的點(diǎn)數(shù)和激光雷達(dá)的掃描頻率有一定的關(guān)系，掃描越快則點(diǎn)數(shù)會(huì)相對(duì)較少。一般這個(gè)參數(shù)也被稱為水平分辨率光線角度雷達(dá)在垂直方向上具有多個(gè)發(fā)射器和接收器，通過(guò)電機(jī)的旋轉(zhuǎn)，獲得多條線束表4-5激光雷達(dá)傳感器探測(cè)參數(shù)信息4.4激光雷達(dá)4.4.3仿真應(yīng)用3.傳感器安裝位置?？梢栽O(shè)置激光雷達(dá)的安裝位置和朝向，模擬車輛/路側(cè)的實(shí)際激光雷達(dá)安裝位置，激光雷達(dá)傳感器安裝位置參數(shù)如表4-6所示。4.通訊設(shè)置。激光雷達(dá)傳感器通訊設(shè)置如表4-7所示。5.抖動(dòng)。激光雷達(dá)傳感器抖動(dòng)參數(shù)如表4-8所示。名稱簡(jiǎn)介udp簡(jiǎn)單的面向消息的傳輸層協(xié)議，盡管udp提供標(biāo)頭和有效負(fù)載的完整性驗(yàn)證（通過(guò)校驗(yàn)和），但它不保證向上層協(xié)議提供消息傳遞，并且udp層在發(fā)送后不會(huì)保留udp消息的狀態(tài)。共享內(nèi)存用于保存接收到的要等待處理的數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)器進(jìn)行緩存。本機(jī)IP前三位要與激光雷達(dá)IP地址一致目標(biāo)主機(jī)IP激光雷達(dá)的IP地址端口號(hào)傳感器的端口號(hào)表4-7激光雷達(dá)傳感器通訊設(shè)置名稱簡(jiǎn)介關(guān)聯(lián)車輛該傳感器是否安裝在車上，通常做智能駕駛仿真時(shí)，傳感器都是安裝在主車上的。如果是V2X仿真，傳感器可能不是安裝在車上。x（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的x坐標(biāo)。當(dāng)傳感器安裝在車輛上，需要配置傳感器在車體坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值（x、y、z）和姿態(tài)角（橫擺角、俯仰角、側(cè)傾角）。當(dāng)傳感器沒(méi)有安裝在車輛上時(shí)，需要配置傳感器在大地坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值和姿態(tài)角。車體坐標(biāo)系的原點(diǎn)在前軸中心，在駕駛員視角下，x朝前，y朝左，z朝上。y（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的y坐標(biāo)z（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的z坐標(biāo)h（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的橫擺角p（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的俯仰角r（車體/大地坐標(biāo)系）車體坐標(biāo)系或者大地坐標(biāo)系下的側(cè)傾角表4-6激光雷達(dá)傳感器安裝位置參數(shù)名稱簡(jiǎn)介測(cè)量抖動(dòng)距離（m）采集一幀數(shù)據(jù)起始點(diǎn)時(shí)的雷達(dá)原點(diǎn)位置，和采集一幀數(shù)據(jù)終止點(diǎn)時(shí)的雷達(dá)原點(diǎn)位置，出現(xiàn)了位移水平抖動(dòng)（m）水平方向的位移表4-8激光雷達(dá)傳感器抖動(dòng)參數(shù)4.4激光雷達(dá)輸出數(shù)據(jù)與可視化效果:激光雷達(dá)掃描儀提供的傳感器數(shù)據(jù)表示為3D點(diǎn)云，其中每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于單個(gè)激光雷達(dá)光束的測(cè)量值。每個(gè)點(diǎn)都由(x,y,z)中的坐標(biāo)和其它屬性來(lái)描述，例如反射激光脈沖的強(qiáng)度，甚至是由物體邊界處的部分反射引起的二次回波。激光點(diǎn)云指的是由三維激光雷達(dá)設(shè)備掃描得到的空間點(diǎn)的數(shù)據(jù)集，每一個(gè)點(diǎn)云都包含了三維坐標(biāo)(x,y,z)和激光反射強(qiáng)度（Intensity），其中強(qiáng)度信息會(huì)與目標(biāo)物表面材質(zhì)與粗糙度、激光入射角度、激光波長(zhǎng)以及激光雷達(dá)的能量密度有關(guān)。表示激光雷達(dá)掃描的另一種形式是深度圖像。該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將3D點(diǎn)保存為掃描環(huán)境的360度“照片”，其中行維度表示激光束的仰角，列維度表示方位角。隨著圍繞z軸的每次增量旋轉(zhuǎn)，激光雷達(dá)傳感器會(huì)返回許多距離和強(qiáng)度測(cè)量值，然后將其存儲(chǔ)在深度圖像的相應(yīng)單元中。4.4激光雷達(dá)輸出數(shù)據(jù)與可視化效果:ModelBase目前主要通過(guò)共享內(nèi)存輸出，輸出的信息是一系列點(diǎn)云信息，每個(gè)點(diǎn)的信息包含：參數(shù)名稱單位大小說(shuō)明備注pos-Lsr_num*4*3byte點(diǎn)云位置信息，包含x、y、zLsr_num:激光數(shù)量，pos是一個(gè)包含所有點(diǎn)坐標(biāo)的列表m_azimuth-Lsr_num*4byte點(diǎn)云水平方向角信息m_azimuth是一個(gè)列表，包含所有點(diǎn)水平方向角信息m_vertical_angle-Lsr_num*4byte點(diǎn)云垂直方向角信息m_vertical_angle是一個(gè)列表，包含所有點(diǎn)垂直方向角信息m_instense-Lsr_num*4byte點(diǎn)云強(qiáng)度信息m_instense是一個(gè)列表，包含所有點(diǎn)強(qiáng)度信息m_distence-Lsr_num*4byte點(diǎn)云距離信息m_distence是一個(gè)列表，包含所有點(diǎn)距離信息攝像頭概述攝像頭作為最接近“人眼識(shí)別”原理的環(huán)境感知傳感器，能夠通過(guò)捕捉車輛周圍的視覺(jué)信息，提取物體幾何特征、表面紋理等信息，通過(guò)算法提供對(duì)道路、交通標(biāo)志標(biāo)線、行人、車輛和其他障礙物的實(shí)時(shí)觀察和檢測(cè)。攝像頭在智能駕駛中的主要作用可以總結(jié)為：實(shí)時(shí)感知目標(biāo)識(shí)別與分類障礙物檢測(cè)車內(nèi)駕駛員監(jiān)控（疲勞檢測(cè)）輔助類功能（360環(huán)視，低速近距離感知，倒車影像）攝像頭作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下優(yōu)勢(shì)信息豐富直觀；多功能性；成本相對(duì)較低，且技術(shù)相對(duì)成熟，

容易集成到智能駕駛系統(tǒng)中。有限的感知范圍；對(duì)環(huán)境條件敏感；難以處理復(fù)雜場(chǎng)景的挑戰(zhàn)。將攝像頭作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下劣勢(shì)攝像頭的工作原理車載攝像頭主要的硬件結(jié)構(gòu)包括光學(xué)鏡頭（其中包含光學(xué)鏡片、濾光片、保護(hù)膜等）、圖像傳感器、數(shù)字信號(hào)處理器DSP、串行器、連接器等器件。核心部件為：光學(xué)鏡頭：負(fù)責(zé)聚焦光線圖像傳感器：將感光面上的光像轉(zhuǎn)換為與光像成相應(yīng)比例關(guān)系的電信號(hào)數(shù)字信號(hào)處理器：完成圖像圖傳感器輸入的圖像視頻源RAW格式數(shù)據(jù)的前處理攝像頭的工作原理類似人眼，通過(guò)光學(xué)成像將環(huán)境中的光線轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，并利用圖像傳感器和信號(hào)處理技術(shù)將信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像或視頻。攝像頭建模方法目前攝像頭在智能駕駛領(lǐng)域的視覺(jué)任務(wù)包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、目標(biāo)追蹤等。目標(biāo)檢測(cè)，指給定任意圖像和預(yù)定義的目標(biāo)類別列表，輸出圖像中存在的實(shí)例的類別標(biāo)簽和置信度分?jǐn)?shù)，并返回邊界框形式的每個(gè)目標(biāo)的位置坐標(biāo)。目標(biāo)追蹤，指利用視頻或圖像序列的上下文信息，對(duì)目標(biāo)的外觀和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行建模，從而對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)并標(biāo)定目標(biāo)的位置。語(yǔ)義分割，指將圖像分割為若干個(gè)有意義的圖像區(qū)域，為不同圖像區(qū)域分配特定的標(biāo)簽，最終得到帶有像素級(jí)語(yǔ)義標(biāo)注的分割圖像。攝像頭建模方法攝像頭根據(jù)不同視覺(jué)任務(wù)，相關(guān)的建模方法和算法如下：傳統(tǒng)的語(yǔ)義分割，多采用顏色和紋理等一系列特征較為簡(jiǎn)單的低級(jí)特征來(lái)完成分割任務(wù)。為