Modelbase智能駕駛仿真與應用課件匯 張農 第1-4章緒論、車輛動力學模型與仿真應用-智能駕駛感知系統建模與仿真應用

第一章：緒論《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀

本章著重介紹了智能駕駛仿真技術發(fā)展現狀、智能駕駛仿真測試方法以及智能駕駛仿真工具（ModelBase軟件）。通過本章的學習，讀者將對智能駕駛仿真技術及仿真測試方法有了詳細了解，同時對ModelBase軟件具有初步了解，為后面章節(jié)內容的學習奠定基礎。智能駕駛仿真仿真技術介紹仿真工具介紹自動駕駛概況仿真測試方法1.1?概述智能駕駛汽車在真正商業(yè)化應用前，需要經歷大量的道路測試才能達到商用要求。通過實車路試優(yōu)化自動駕駛算法耗費的時間和成本太高，且開放道路測試仍受到法規(guī)限制，極端交通條件和場景復現困難，測試安全存在隱患。智能駕駛仿真測試已經被行業(yè)廣泛接受。按照《自動駕駛仿真藍皮書2020統計數據》，目前智能駕駛算法測試大約90%通過仿真平臺完成，9%在測試場完成，1%通過實際路測完成。0102道路測試的挑戰(zhàn)與仿真測試的解決方案仿真平臺的主導作用1.2?智能駕駛仿真技術現狀國內的研究清華大學王建強教授團隊——為駕駛輔助系統（DAS）的開發(fā)提供了低成本的仿真平臺上海交通大學智能車實驗室研究團隊——CyberTORCS仿真平臺長安大學團隊——基于數字孿生技術的車輛在環(huán)（VIL）測試方法CATARC汽車測試中心——基于Carmaker動力學軟件平臺和真實車輛數據構建了車輛動力學模型國外的研究廣州汽車集團股份有限公司美國硅谷研發(fā)中心——提出靈活、可擴展的虛擬平臺馬來西亞工藝大學（UTM）團隊——車輛駕駛模擬器運動平臺印度拉夫里科技大學團隊——實現了多車同時仿真智能駕駛仿真技術在國內外都是一個備受關注的研究領域，各國在平臺建設、技術研發(fā)等方面積極探索和推動發(fā)展。1.3?智能駕駛仿真測試方法概述為了保證系統的穩(wěn)定性和更新頻率，汽車行業(yè)誕生了一套先進的測試理論和流程來保證整個系統開發(fā)的有效性和高效性，我們稱這套流程為V字開發(fā)流程或者V模型。針對自動駕駛的仿真測試同樣必須滿足汽車V字開發(fā)流程，具備覆蓋MIL、SIL、HIL、VIL全流程驗證能力。1.4?智能駕駛仿真工具介紹側重動力學仿真的軟件有CarSim、ASM、CarMaker、DYNA4、VI-Grade側重場景仿真的軟件有VTD、Scaner、Prescan、Carla側重交通流仿真的軟件有Vissim、SUMO側重傳感器仿真的軟件有ANSYS的VRXPERIENC也有部分軟件同時具備車輛動力學、場景仿真、交通流仿真和傳感器仿真，如IPG的Carmaker1.4.1國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重點1.4?智能駕駛仿真工具介紹

1.4.2國內智能駕駛仿真軟件起步較晚，由于市場已經被國外仿真軟件完全占據，國內仿真軟件缺乏市場需求和驗證，發(fā)展比較緩慢。側重場景仿真的軟件有TADSim、51World、Apollo等。綜合性仿真軟件包含Panosim、ModelBase等。ModelBase是經緯恒潤開發(fā)的國產仿真軟件。該軟件于2020年正式投入市場，依托于經緯恒潤本身的仿真測試業(yè)務在多家汽車企業(yè)及高校得到廣泛應用（中國一汽、東風汽車、長安汽車、廣汽、吉利汽車，清華大學、北京理工大學等等）ModelBase有兩個版本：動力學版本和智能駕駛版本。動力學版本：專注車輛動力學，主要用于動力域、底盤域控制器開發(fā)和測試。智能駕駛版本：涵蓋車輛動力學和場景仿真功能可用于不同級別智能駕駛算法仿真測試。1.4?智能駕駛仿真工具介紹1.4.2國內智能駕駛仿真軟件ModelBase車輛模型的特點多體全參數化非線性具有可擴展能力ModelBase場景仿真包含以下模塊靜態(tài)道路場景仿真動態(tài)交通場景仿真目標傳感器仿真原始數據傳感器仿真動畫渲染THANKS1.智能駕駛仿真技術主要用來解決什么問題？2.智能駕駛仿真有哪些測試方法？第二章?車輛動力學模型與仿真應用《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀本章主要介紹了車身、轉向系統、懸架系統等車輛系統建模方法，還介紹了常規(guī)的整車性能試驗以及智能駕駛試驗方法。

過本章的學習，讀者將深入了解車輛動力學建模及典型試驗仿真工況仿真的理論方法，為智能駕駛仿真等后面章節(jié)的學習奠定理論基礎。2.1?概述車輛動力學分析車輛行駛和操縱過程中的運動行為和受力情況，對汽車設計、制造和改進至關重要。定義和重要性車輛動力學通過動力學分析，了解車輛各部件之間的相互作用力和各系統的動力學特性。動力學分析的內容根據研究問題的側重點不同，需要建立不同的車輛動力學模型。車輛動力學模型的建立車輛動力學用于評估整車的性能，包括穩(wěn)定性、操控性、舒適性等。整車性能評估2.2?車輛系統建模由于車輛系統由各個總成組成，為了方便大家根據實際問題建立車輛動力學模型，以下將介紹各系統總成建模。各系統總成建模的主要任務是建立各系統總成的運動微分方程，常見的兩種建模方法：一是利用牛頓力學建模，二是利用拉格朗日方法建模牛頓力學建模方法利用牛頓第二定律建立系統各部件的微分方程牛頓力學方法更適用于總成系統建模拉格朗日方法需要計算系統整體的動能和勢能，再利用拉格朗日方程建立系統的微分方程。2.2?車輛系統建模2.2.1?車身模型車身是車輛的整體，承擔載人或載物的功能，為乘客提供乘坐舒適性和安全性。在車輛動力學建模過程中，需要對車身進行一定的簡化，將車身視為剛體，具有縱向、橫向和垂向三個方向的平動自由度，具有俯仰、側傾和橫擺三個方向的轉動自由度。以SUV車身為例，車身定義兩個坐標系，一個是固定在大地的絕對坐標系X-Y-Z，一個是固定在車身質心的隨動坐標系x-y-z，車身質心為坐標原點O，質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間距的一半分別為tf和tr，車身質量、俯仰轉動慣量、側傾轉動慣量和橫擺轉動慣量分別為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，由懸架力產生的力矩分別為MsA、MsB、MsC和MsD。根據牛頓第二定律，平動方向的微分方程為：轉動方向的微分方程為：2.2?車輛系統建模2.2.2?轉向系統模型轉向系統主要由轉向盤、轉向器、轉向傳動機構和轉向輪組成，若不考慮轉向系統的振動問題，只需要建立轉向系統的運動學關系。而理想的轉向系統運動學關系用理想的阿克曼轉角模型描述，δL和δR分別表示左側轉向輪的轉角和右側轉向輪的轉角，且滿足以下關系。2.2?車輛系統建模2.2.3?懸架系統模型根據汽車導向機構的型式不同，懸架可分為獨立懸架和非獨立懸架。獨立懸架汽車的車輪之間運動相對獨立，整車的操穩(wěn)性和平順性較好；非獨立懸架汽車的左右車輪通過一個車橋連接，兩個車輪的運動互相影響，整車的平順性較差。對于轎車的懸架而言，一般是獨立懸架，下面著重介紹獨立懸架的動力學建模。以帶有橫向穩(wěn)定桿的麥弗遜獨立懸架為例，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?車輛系統建模2.2.4?動力傳動系統模型汽車動力傳動系統將發(fā)動機或/和電機的輸出扭矩經過離合器、變速器、傳動軸和驅動橋傳遞給驅動輪，使車輛獲得行駛所需的驅動力。動力傳動系統建模發(fā)動機/電機的動力輸入模型變速器的動力傳動模型驅動橋的動力輸出模型2.2?車輛系統建模2.2.5?制動系統模型制動系統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。制動系統的分類02制動系統的作用01行車制動系統、駐車制動系統和緊急制動系統。其中行車制動系統和駐車制動系統為汽車必備的制動系統。而重型汽車通常還需要增設輔助制動系統（緩速器）控制汽車下坡的穩(wěn)定車度。制動系統由于在技術、成本和法規(guī)等因素上的限制，目前電動汽車上應用較多的行車制動系統仍為液壓制動系統，執(zhí)行機構多為盤式制動器或鼓式制動器。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主缸第一活塞頂桿受到的推力之間的關系可以表示為右邊的方程：2.2?車輛系統建模2.2.6?輪胎模型目前較有影響的模型有：魔術公式輪胎模型、Gim模型、Fiala模型和SaKai模型。-GIM輪胎模型中待定參數很少，且簡單的試驗測量即可獲取，這一特點能夠節(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，GIM輪胎模型只需要調整摩擦系數即可，而無需改變輪胎的剛度數據；GIM輪胎模型可以方便地與整車模型相結合進行各類仿真試驗，這是由于該模型中輪胎力、力矩僅與路面附著系數、車速以及行車工況有關。在變量變化范圍不大的情況下對輪胎的擬合程度高；擬合參數需要通過大量的實驗分析得到，擬合參數的準確性影響模擬結果的精確性；個別參數如C對于擬合結果有很大的影響用一個公式就可以表示輪胎的縱向力、橫向力和和回正力矩，避免了繁瑣的計算，容易在計算機上模擬；魔術公式輪胎模型Gim輪胎模型2.2?車輛系統建模2.2.7?風阻模型當汽車在路面上行駛時，除了受到路面通過輪胎傳遞給車身的作用力，周圍大氣氣流也會對車輛產生各種力和力矩。在這些力和力矩的作用下,會對汽車的操穩(wěn)性、動力性和經濟性產生直接影響。氣流將以面載荷的形式作用于車身上，在空氣動力學中常常將車身表面的壓力合成得到一個合力，稱為氣動力。氣動力在車身上的作用點稱為風壓中心。當風壓中心的位置不與中心轉向軸重合時，汽車除了受到氣動阻力、氣動升力和側向力的影響，還會受到它們產生的附加氣動力矩、縱傾力矩、側傾力矩及橫擺力矩的影響。汽車空氣動力學是研究空氣與汽車相對運動時的現象和作用規(guī)律的一門學科。氣動阻力對汽車的動力性及燃油經濟性有直接影響，它的方向與汽車的運動方向相反，大小由右邊的表達式表示2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.1?整車性能試驗（1/5）整車的制動性能好壞關系著汽車的行駛安全，良好的制動性能可以保障汽車行駛安全，避免交通事故。評價整車制動性能的一般指標包括制動距離、制動平均減速度、制動力和制動時間。制動性能試驗穩(wěn)態(tài)回轉試驗穩(wěn)態(tài)回轉試驗有兩種試驗方式，包括定方向盤轉角和定轉彎半徑。穩(wěn)態(tài)回轉試驗是檢驗車輛穩(wěn)態(tài)轉彎特性的一個重要實驗，評價汽車穩(wěn)態(tài)回轉性能的指標包括中性轉向點側向加速度、不足轉向度和車廂側傾度。為了獲得上述指標，實驗過程中需要測量的參數包括汽車橫擺角速度、汽車行駛速度、車身側傾角、汽車側偏角、汽車縱向加速度和汽車側向加速度。2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.1?整車性能試驗（2/5）蛇形試驗的目的是讓汽車連續(xù)通過預先設置的障礙樁，通過考察車速、方向盤轉角、橫擺角速度和車身側傾角等數據，評價汽車的隨動性、收斂性、方向操縱輕便性和事故可避性等。蛇形試驗2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.1?整車性能試驗（3/5）乘用車雙移線試驗主要用于評價汽車在緊急變線時車輛動力學性能以及車道保持能力。在雙移線試驗中，駕駛員操縱汽車按預定的軌跡行駛，車速從50km/h開始測試，每次車速增加10km/h，直到汽車無法通過標樁或者車速達到80km/h為止。試驗過程需測量車速、橫擺角速度、車身側傾角和方向盤轉角等信號。雙移線試驗2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.1?整車性能試驗（4/5）魚鉤實驗主要是測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，使轉向盤轉過270度，最后轉向盤再向右轉540度，并在轉向過程中不斷加速，直至車速達到80km/h或者兩個內側車輪離地間隙達到5.08cm或更多時結束本實驗。魚鉤試驗2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.1?整車性能試驗（5/5）平順性試驗是用于評價汽車乘坐舒適性的一個重要試驗，典型的平順性試驗有兩種情況，分別為汽車平順性隨機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路面行駛時，隨機路面激勵引起的振動對乘員或貨物的影響；后者主要考察汽車行駛過一個凸包或坑洼時，沖擊振動對乘員或貨物的影響。平順性試驗2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.2?智能駕駛試驗（1/4）車輛前碰撞預警系統車輛前碰撞預警系統的主要功能通過雷達系統時刻監(jiān)控前方車輛，判斷自車與前車之間的距離、方位和相對速度，當存在潛在的碰撞危險時對駕駛員發(fā)出預警信號。2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.2?智能駕駛試驗（2/4）車道偏離預警系統車道偏離預警系統通過報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。車道偏離預警系統由攝像頭、圖像處理芯片、控制器和傳感器組成。2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.2?智能駕駛試驗（3/4）車道保持輔助系統車道保持輔助系統試驗主要有以下三種類型，分別為直道車道抑制試驗、彎道車道抑制試驗和車道居中控制試驗。2.3?汽車智能駕駛試驗基礎2.3.2?智能駕駛試驗（4/4）自適應巡航控制系統自適應巡航控制系統（AdaptiveCruiseControl，ACC）是定速巡航的一種升級功能，該系統利用攝像頭和雷達探測自車與前車之間的距離和位置，通過控制自車的發(fā)動機、動力傳動系統或制動系統實現與前車保持適當的跟車車距。自適應巡航系統由傳感器、數字信號處理器和控制模塊組成。2.4?仿真實現（1/5）前面介紹車輛動力學模型建模方法和對應的仿真測試工況，下面在ModelBase中進行實際仿真測試。這里使用ModelBase動力學版本，打開軟件，新建工程，命名Test1。2.4?仿真實現（2/5）從車輛庫中拖拽一輛“TypeB”進入工程，可以看到工程Test1下的車輛節(jié)點下多了一個“TypeB”的節(jié)點，右鍵“TypeB”，在彈出的菜單中選擇“編輯車輛”。車輛參數設置車身參數配置空氣動力學懸架轉向系統動力傳動系統制動系統車輪的控制和環(huán)境系統參2.4?仿真實現（3/5）創(chuàng)建道路時，我們可以從零開始創(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，從場景庫中拖拽雙移線地圖“DLC”進入工程，可以看到工程Test1下的地圖節(jié)點下多了一個“DLC”的地圖節(jié)點。道路參數設置2.4?仿真實現（4/5）在設置車輛駕駛行為前，我們需要先創(chuàng)建一個場景文件，創(chuàng)建場景時，可以從零開始創(chuàng)建，也可以直接使用軟件自帶的場景，這里介紹直接使用軟件自帶的場景，從場景庫中拖拽雙移線場景“DLC”進入工程，可以看到在地圖節(jié)點“DLC”多了一個場景節(jié)點“DLC”。車輛行為設置2.4?仿真實現（5/5）完成上述參數配置，相當于創(chuàng)建了一段平路，并在平路上畫了雙移線軌跡，讓車輛以40km/h的速度勻速通過雙移線。在仿真開始前，我們選擇需要監(jiān)控的信號，如車輛xyz方向的速度、xyz方向角速度、車輛三個姿態(tài)角等。偽真運行THANKS1.為什么需要測試整車做性能？常見的整車性能測試有哪些？2.為什么需要測試汽車智能駕駛？常見的智能駕駛測試有哪些？第三章?智能駕駛仿真測試場景建?！禡odelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀本章講述了智能駕駛仿真研究中場景建模的相關內容，并基于Modelbase演示包括仿真道路建模和駕駛場景建模方法步驟。

場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際工況的不同駕駛場景。概述——智能駕駛仿真場景的重要性與應用智能駕駛仿真場景通過計算機模擬和虛擬現實技術，創(chuàng)建各種交通場景和駕駛環(huán)境，用于測試、驗證和優(yōu)化自動駕駛系統。仿真場景的定義與功能仿真場景的應用領域仿真路網搭建：智能駕駛測試的基礎真實環(huán)境模擬：模擬真實世界的道路、交通標志等。安全性評估：模擬危險和異常情況，評估自動駕駛系統反應能力。算法測試與優(yōu)化：測試和驗證自動駕駛系統算法，快速迭代優(yōu)化。降低成本與風險：提供經濟、安全且可重復的測試環(huán)境。性能評估：收集數據和指標，評估自動駕駛系統的性能。包含道路類型、車道數等靜態(tài)信息;涵蓋交通標志、信號燈等地物信息?？商砑觿討B(tài)場景要素，構建復雜交通場景。搭建路網需根據仿真任務需求，構建合適、高效模型。仿真場景建模OpenDRIVE道路標準-智能駕駛的基石定義用途核心特點應用領域OpenDRIVE是用于描述數字路網和駕駛場景的標準格式。由德國FhG和美國SAEInternational共同制定。提供通用的、可擴展的、標準化的數字路網模型。準確描述駕駛仿真應用所需的靜態(tài)道路交通網絡。使用XML記錄道路、車道、路口等靜態(tài)元素信息。存儲在.xodr文件中，便于機器識別和利用。標準化格式：實現不同軟件和系統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雜的道路結構。豐富的元素：包括道路、車輛行為、安全規(guī)則、環(huán)境元素等。開放、可擴展：可根據需求和應用場景進行定制和擴展。智能駕駛系統開發(fā)和測試駕駛模擬軟件（如CARLA、LGSVL等）駕駛培訓交通規(guī)劃和城市規(guī)劃OpenDRIVE道路標準-智能駕駛的基石應用示例展示OpenDRIVE在描述路網結構時采用慣性x/。道路幾何信息的五種幾何形狀為車輛行駛提供準確參考。道路標志信息，包括道路限速、禁止通行、轉彎指示等，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道路標準-智能駕駛的基石應用示例展示交叉口是三條或更多道路交匯之處，包含來路、聯結、道路表面等元素，形成復雜的交通節(jié)點。一般用物體的邊界框來描述物體，對于常見的四邊形物體，定義寬度、長度以及高度；對于常見的圓形物體，定義半徑以及高度。路網建模方法——道路參數設置在車輛仿真中，道路參數配置的精細程度直接影響模擬結果的真實性。通過詳細設置道路長度、寬度、地形、車道數量及寬度等參數，仿真軟件能模擬復雜路網結構，為自動駕駛驗證、電控系統設計等提供實驗平臺。本節(jié)將結合Modeobase軟件中的操作講解道路參數的設置。道路總體配置參數道路總體配置參數通常包括道路的車道類型、點密度等基本信息，用于定義道路的基本形態(tài)和規(guī)模。參數值簡介車道類型String新建道路時默認的道路類型點密度[0,99.99]道路輪廓每米包含的點的數目道路參數信息道路參數基本信息涵蓋了道路的ID、路口ID、名稱以及長度等，有助于根據實際道路交通規(guī)則和設計規(guī)范來設定仿真環(huán)境。參數值簡介道路ID道路的ID路口ID-/-1道路所屬路口的ID，作為一個連通的道路（-1表示未連通）名稱String道路的名字長度道路的長度Modelbase中道路基本參數可分為全局設置，基本信息，軌跡，車道，高程，超高，類型，中心偏移，前驅后繼，信號，物體和地形。道路基本參數設置界面如左圖所示。路網建模方法——道路參數設置參數值簡介起點x坐標起始位置的x軸坐標起點y坐標起始位置的y軸坐標航向角方向角長度參考線的長度半徑圓弧的半徑A、B、C、D三次樣條曲線的參數道路參考線配置參數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，用于模擬復雜路況下的車輛行駛行為。參數值簡介類型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的海拔和橫向坡度的偏移量前驅后繼車道應該提供前驅/后繼道路ID的信息速度給定車道上的最大允許速度，m/s附著系數車道的滾阻系數和附著系數車道配置參數包括車道數量、每條車道的寬度、車道間的分隔線類型及間距等，以反映不同道路結構對車輛行駛安全性和效率的影響。車道配置參數在軟件的設置菜單中，選擇“車道參數”選項，通過調整“中心偏移”、“跟馳后端”、“寬度”和“類型”等參數，可以實現讓車輛更靠近中心線行駛或保持一定距離與前車的效果。路網建模方法——道路參數設置名稱數值位置050100150偏移量0m5m-5m5m道路中心偏移參數移指道路中心線相對于某一參照物（比如地理坐標軸）的位置偏移量，用于構建非對稱或非正交的路網布局。道路前驅后繼參數道路前驅后繼參數描述了道路之間的連接關系，如一條道路結束后緊接的是哪條道路，這對于構建連續(xù)行駛場景、實現仿真過程中車輛從一個路段平滑過渡到另一個路段至關重要。參數值簡介類型String前驅或者后繼道路的類型ID前驅或者后繼道路的ID道路中心偏移設置界面如圖所示，可以通過調整這些選項來改變車輛在車道上的行為。例如，如果用戶將“中心偏移”設為較大的數值，那么車輛將會偏離中心線行駛。如圖所示，選中ID=5的道路，該條道路的前驅是ID=3的路，后繼是ID=4的路。前驅后繼可能是路，也可能是路口。如果用戶將“前驅后輪”設為較小的數值，那么車輛將會更加穩(wěn)定地行駛。仿真場景建模

通過采用精確的物理建模、高效和高精度的數值仿真以及高仿真的圖像渲染等相結合的方法，構建出滿足不同應用需求的數字化場景和場景庫，為機器學習在智能駕駛感知和軌跡決策規(guī)劃應用提供了大量帶標注的數據支持，實現智能駕駛汽車全天候、全工況的自動化測試、驗證和評價。OpenSCENARIO場景標準

為驗證智能駕駛汽車或高級駕駛輔助系統的正確功能，使用ASAMOpenSCENARIO創(chuàng)建描述智能駕駛汽車以及環(huán)境中其他參與者或實體行為的場景。OpenSCENARIO是一種用于描述動態(tài)場景的數據格式，按XML格式編寫，文件擴展名為.xosc，OpenSCENARIO的文件結構分為三個部分：RoadNetwork、Entity和Storyboard。內容描述RoadNetwork對場景運行的道路進行說明Entity描述場景參與者的參數，包括車輛、行人和樹木、路燈等物體的具體參數信息Storyboard描述參與者的行為，包括參與者的初始狀態(tài)和運行過程中的行為變化Init:位置、朝向和速度等Story:描述哪個參與者在什么時間發(fā)生了什么行為場景創(chuàng)建實例在打開場景編輯器之前，需要在車輛庫中選擇合適的車輛拖拽到該工程的“車輛”欄下，否則消息窗口中會出現錯誤信息，注意工程內車輛不允許同名。01創(chuàng)建場景02打開場景編輯器場景必須依附于道路，因此在建立新的場景前需要準備好道路地圖，將場景建立在對應的道路節(jié)點下。

右鍵單擊場景節(jié)點，選擇“編輯場景”，即可打開場景編輯器對當前場景進行編輯；或者雙擊想要編輯的場景節(jié)點，直接彈出場景編輯器。

在打開場景編輯器時，系統會判斷是否已經打開了場景編輯器或者道路編輯器，兩者不允許同時打開。場景的命名必須以字母開頭，只能包含數字、下劃線和字母，且不能與同一道路下的其他場景同名，否則會出現“該場景已經存在”的錯誤信息。場景創(chuàng)建實例場景編輯器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選項功能創(chuàng)建車輛選中后，鼠標呈現車輛圖標，點擊道路相關位置添加車輛創(chuàng)建行人選中后，鼠標呈現行人圖標，點擊道路相關位置添加行人創(chuàng)建物體選中后，鼠標呈現物體圖標，點擊道路相關位置添加障礙物等物體模型庫模型庫中內置了大量的車輛和駕駛員模型及對應參數隨機交通對是否啟用隨機交通及交通屬性進行配置環(huán)境配置對道路環(huán)境條件（摩擦系數）及天氣信息（光照、雨水等）進行配置交通燈配置對交通信號燈相位情況進行設置SCP編輯發(fā)送SCP指令進行場景控制動態(tài)監(jiān)測對場景內的實體狀態(tài)信息進行監(jiān)測選擇通過選擇按鈕，可以對實體進行移動等操作區(qū)域2的場景編輯區(qū)用于顯示道路和車輛相關信息，編輯車輛軌跡及路徑區(qū)域3的狀態(tài)欄顯示當前鼠標所在的位置（x,y坐標），當鼠標在場景編輯區(qū)內移動的時候，狀態(tài)欄也會隨之更新場景創(chuàng)建實例03.交通實體配置-添加車輛點擊車輛按鈕，將車輛放置在此前導入的道路車道上，如果車輛放置于道路空間外會引起報錯。在車輛配置窗口根據應用需求，對車輛信息、位置信息、行駛路線等配置進行更改。同樣的，可以根據應用需求對行人實體和物體進行創(chuàng)建和配置。

開啟隨機交通功能后，在中心實體的周圍生成隨機交通，其產生的范圍為圓形區(qū)域和橢圓形區(qū)域中間的深灰色區(qū)域，區(qū)域的參數將通過右側的交通屬性進行配置。隨機交通流場景創(chuàng)建實例04.車輛軌跡配置在車輛配置界面中的行駛路線一欄中對車輛的行駛軌跡進行配置，包括四種配置模式。1234隨機終點：車輛以當前所在的車道和位置為起點，隨機選擇一個位置作為軌跡終點，并規(guī)劃一條行駛路線。到達終點位置后，隨機選擇下一個終點開始運行指定目標終點：在地圖上選擇一個目標終點，并且設置到達目標點后車輛的行駛狀態(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。場景創(chuàng)建實例05.環(huán)境配置場景的環(huán)境狀態(tài)由環(huán)境配置界面進行設置，點擊環(huán)境配置按鈕將彈出環(huán)境配置界面，在界面中可以對場景的環(huán)境信息進行實時修改。環(huán)境配置完成后，在動畫演示中顯示配置的應用情況。場景中的交通信號燈由交通燈配置窗口進行控制，點擊交通燈配置，出現信號的配置界面。通過點擊不同的相位控制器，可以對交叉口信號燈的STOP、ATTENTION和GO三個信號時長進行配置，從而對相位配時情況進行設置。06.交通信號配置場景創(chuàng)建實例自動化創(chuàng)建場景通過定義場景參數、規(guī)則和約束，以及使用算法和模型來自動生成仿真環(huán)境，包括生成道路網絡、設置交通流量、添加障礙物和環(huán)境特征等。在Modelbase中，通過自動化測試序列去調用SCP指令和一些控制指令實現自動創(chuàng)建場景。SCP指令實例：車輛變速創(chuàng)建行人實體第四章

智能駕駛感知系統建模與仿真應用《ModelBase智能駕駛建模仿真與應用

》導讀本章講述了ModelBase中智能駕駛感知系統的相關內容。智能駕駛感知系統是自動駕駛汽車的關鍵部件，它通過多種傳感器來獲取車輛周圍環(huán)境的信息，以確保車輛可以準確感知并應對各種路況情況。本章主要介紹超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達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用。

智能駕駛感知系統建模與仿真應用場景創(chuàng)建實例感知系統概述感知系統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。它的主要目標是通過獲取和分析環(huán)境信息，為下游規(guī)劃與控制模塊提供豐富的信息，是保障自動駕駛穩(wěn)定安全運行的至關重要一環(huán)。智能駕駛感知系統通常由多種傳感器組成，主要包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器、慣性測量單元等。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。復雜環(huán)境下感知系統傳感器標定、數據配準、布設方案正常光照、雨雪霧、遮擋等復雜環(huán)境下多模態(tài)數據集采集與構建車輛群體跨視角融合感知、車路協同融合感知多模態(tài)傳感器深度學習模型與融合策略設計攝像頭激光雷達超聲波雷達毫米波雷達超聲波傳感器概述超聲波傳感器通過發(fā)射超聲波脈沖信號并接收反射回來的信號，精確測量目標物體與傳感器之間的距離和速度等信息，具有環(huán)境適應性好、靈敏度高等特點，被廣泛應用于智能駕駛和智能停車場及其子系統中.

01優(yōu)勢

02劣勢受天氣和環(huán)境影響較小，適用于多種天氣和道路環(huán)境條件；控制及后期維護成本低技術成熟，能夠與其他傳感器實現多傳感器融合單超聲波雷達測量范圍有限作為一種機械波，在高速運動和通過物體密集路段時，檢測精度會收到干擾超聲波傳感器的主要應用場景：速度和距離檢測自動駕駛避障系統制動輔助系統自動泊車系統智能停車場的車位引導系統超聲波傳感器的工作原理超聲波傳感器是指在壓電效應原理的基礎上，將電能與超聲波進行轉化，確保在發(fā)射超聲波的過程中，通過電能轉換有效發(fā)射，而在接收超聲波的時候，可以將超聲波振動信號轉換成電信號。超聲波傳感器結構由超聲波喇叭、接收器、用于處理影像和計時的芯片等零部件組成。（1）超聲波喇叭：通常是一個微小的電路板，它可以發(fā)出一定頻率的超聲波脈沖信號。（2）接收器：通常也是一個微小的電路板，它可以接收到反射回來的超聲波信號。（3）處理器：超聲波傳感器的處理器通常是一個微處理器或單片機，它可以將接收到的超聲波信號進行處理和分析，從而獲取目標物體的位置、距離等信息；（4）外殼：超聲波傳感器的外殼通常是一個塑料或金屬外殼，它可以保護傳感器內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頻率高于20kHz的機械波(超聲波)對前方障礙物進行探測。超聲波能被任何材質的障礙物所反射，并接收和放大障礙物反射的超聲波脈沖，將超聲波脈沖轉換成數字信號。處理器測量這些信號的時間和強度，從而確定目標物體的位置、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程，可以通過數學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景。這些系統需要精確的物理模型來預測超聲波傳感器的輸出，以便控制車輛的運動和避免碰撞。統計模型是建立在實際測量數據基礎上的，通過采集大量超聲波傳感器測量數據來預測傳感器的輸出。這種模型可以利用機器學習算法，如線性回歸和支持向量機等。它考慮了傳感器測量誤差、障礙物形狀和位置分布等因素，適用于處理大量數據和預測傳感器輸出的場景。仿真模型是利用計算機模擬超聲波傳感器的工作原理和環(huán)境來預測傳感器的輸出。它采用計算流體力學（CFD）和有限元分析（FEA）等方法進行建模和模擬，考慮傳感器和障礙物的幾何形狀、材料屬性和位置等因素。適用于虛擬試驗和優(yōu)化設計的場景。神經網絡模型是一種基于人工神經網絡的建模方法，通過訓練神經網絡來預測超聲波傳感器的輸出。該模型適用于處理非線性關系和復雜數據的場景這些算法能夠處理傳感器的非線性關系和復雜數據，以預測傳感器的輸出和識別障礙物。物理模型統計模型超聲波傳感器的建模方法主要可分為物理模型、統計模型、仿真模型和神經網絡模型四種。仿真模型神經網絡模型超聲波傳感器仿真應用ModelBase軟件中，可以在仿真環(huán)境中添加各種傳感器來監(jiān)測車輛周圍的環(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。在官方傳感器庫中，設計了幾種傳感器的配置界面，可以直接在此基礎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:場景障礙物;26:Manhole(井蓋),27:交通標識牌Near_XPosmObject最近點x坐標Near_YPosmObject最近點y坐標Near_ZPosmObject最近點z坐標LengthmObject長度WIDthmObject寬度HeightmObject高度Angle_YawradObject航向角Angle_PitchradObject俯仰角Angle_RollradObject側傾角Center_XPosmObject中心點x坐標（幾何中心）Center_YPosmObject中心點y坐標（幾何中心）Center_ZPosmObject中心點z坐標（幾何中心）ID-ParkSlot物體IDValID_Flag-ParkSlot物體是否有效:-99無效，1有效Type-ParkSlot物體類型毫米波雷達概述毫米波雷達是指工作在毫米波波段探測的雷達，其與普通雷達具有相似的工作原理，通過發(fā)射無線電信號并接受反射信號測定與物體間的距離。毫米波頻段介于微波和厘米波之間，從而兼具有微波雷達和光電雷達的一些優(yōu)點，非常適合于智能駕駛汽車領域的應用。毫米波雷達作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下優(yōu)勢：1.信號穿透能力強2.縱向目標距離和速度探測能力突出3.對靜態(tài)和動態(tài)物體均能高精度檢測，適用于全天候全天時工作將毫米波雷達作為主要傳感器的智能駕駛方案具有以下劣勢：1.無法成像和進行顏色識別2.對高處物體和小物體檢測效果不佳，探測距離近且垂直角度受限，還可能出現天線間存在信號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，其擁有著不同的應用場景：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，其能夠實現的ADAS功能有盲點監(jiān)測、變道輔助等77GHz：常被安裝在前保險杠上，正對汽車的行駛方向，能夠用于實現緊急制動、高速公路跟車等ADAS功能。毫米波雷達的工作原理01主要用于發(fā)射和接收毫米波。由于毫米波波長只有幾個毫米，而天線長度為波長1/4時，天線的發(fā)射和接收轉換效率最高，因此天線尺寸可以做的很小，同時還可以使用多根天線來構成陣列。天線02是毫米波雷達的核心部分，主要負責毫米波信號的調制、發(fā)射、接收以及回波信號的解調，常采用單片微波集成電路（MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit）。其屬于半導體集成電路的一種技術，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、調制器、壓控振蕩器(VCO)、移相器、包括收發(fā)系統中的發(fā)送(TX)和接收(RX)射頻(RF)組件，以及時鐘等模擬組件和一系列數字組件，能降低系統尺寸、功率和成本，還能嵌入更多的功能。前端收發(fā)組件MMIC03通過芯片嵌入不同的算法，對信號進行處理，實現對探測目標的分類識別。信號處理器以及算法毫米波雷達的主要由收發(fā)天線、前端收發(fā)組件、信號處理器及算法三個部分組成，各部分主要承擔工作如下：車載毫米波雷達通過天線發(fā)射毫米波，接收目標反射信號，經后方處理后快速準確地獲取汽車車身周圍的物理環(huán)境信息，然后根據所探知的物體信息進行目標追蹤和識別分類,進而結合車身動態(tài)信息進行數據融合，最終通過電子控制單元(ECU)進行智能處理。經合理決策后，以聲、光及觸覺等多種方式告知或警告駕駛員,或及時對汽車做出主動干預。毫米波雷達的建模方法幾何模型中，雷達對周圍場景的探測是通過不斷剔除場景中的目標物體特征點，從而留下被雷達“照射”到的點集的過程。雷達會將場景中的目標物體抽象為包圍盒，并使用一系列預先定義的特征點集來表示。然后，雷達將發(fā)射電磁波波束，形成一個視錐，與目標物體的包圍盒在空間中進行相交判斷。毫米波雷達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的天線波束模型，包括電磁波的傳播和散射過程。通常采用光學方法來處理電磁波，以簡化電磁場的計算，并更加準確地反映電磁波的工作特性。在實際環(huán)境中，雷達從產生電磁波到最終處理得出目標信息的過程中，存在許多不理想因素，如RF損耗、雜波干擾、量化噪聲等。毫米雷達傳感器仿真應用Modelbase軟件毫米波雷達的設置與其他傳感器類似，毫米波雷達的相關參數組件和設置位于Project欄下的傳感器設置界面中。對于物體檢測，主要是通過定位車輛所在的位置以及目標檢測區(qū)域，隨后通過遍歷的方式篩選范圍內的物體，檢測過程中涉及坐標系轉換技術和物體boundingbox計算，最后通過IO接口輸出信息；而對于車道線檢測，主要是通過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距離，獲取本車道左右車道線的軌跡點，通過坐標系轉換和多項式擬合得到參數，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：場景障礙物；26：Manhole（井蓋），27：交通標識牌；Motion_State-Object運動狀態(tài)：0未知，1靜止，2停止，3運動，4迎面而來，5橫穿靜止，6橫穿移動Ref_Xpos

mObject參考點x坐標（參考點：傳感器與Object中心的連線與Object外邊框的交點）Ref_YposmObject參考點y坐標Ref_ZposmObject參考點z坐標Near_XposmObject最近點x坐標Near_YposmObject最近點y坐標Near_ZposmObject最近點z坐標Left_XposmObject最左點x坐標Left_YposmObject最左點y坐標Left_ZposmObject最左點z坐標Right_XposmObject最右點x坐標Right_YposmObject最右點y坐標Right_ZposmObject最右點z坐標4.4激光雷達概述激光雷達(LightDetectionandRanging，Lidar)是智能駕駛領域中廣泛應用的一種傳感器技術，它通過高密度采樣環(huán)境生成包含大量點的點云數據，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確的數據支持。4.4激光雷達激光雷達模型的核心是光線追蹤算法，根據激光雷達的參數配置以及車輛的運動狀態(tài)，可以計算出每根光線的位置和方位角，激光射出后會和周圍的物體發(fā)生碰撞，通過計算碰撞點，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度太弱，會進一步計算折射強度和反射強度，當折射強度或者反射強度超出閾值，激光會存在明顯反射或折射，激光雷達模型會計算反射或折射光線的起始點和方位角，進一步計算反射光線或折射光線與3D場景中物體的碰撞。當前市場上激光雷達線束都比較多，分辨率也比較高，一個激光雷達模型的計算量非常龐大，為了滿足實時仿真需求，需要采用CPU+GPU混合計算的方法，激光模型的初始化和后處理都在CPU中運行，激光雷達單個線束的計算主要是在GPU中進行。4.4.1工作原理4.4激光雷達4.4.2建模方法激光雷達利用激光束的發(fā)射和接收，可以返回大量的數據值，光線對其幾乎沒有影響，可以不分白天黑夜的工作，同時，激光雷達具有很高的角度分辨率與測距精度，在智能駕駛汽車中可以實現目標的檢測、識別、分類與跟蹤等需求。02車載激光雷達系統具有慣性導航系統IMU和衛(wèi)星導航系統GPS，通過兩個系統協調工作。在進行掃描工作時，可以實時獲取激光掃描儀的姿態(tài)、位置數據所以不需要進行站點拼接配準工作。為了使各個數據在同一坐標系內，需要進行坐標解算，從而獲取各個坐標系統下的大地坐標。數據配準04將高清數碼相機拍攝的被測地物的圖像與激光雷達系統獲取的點云數據重建的三維模型進行融合，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，導致模型與真實地物不完全一致，通過紋理映射，我們可以對模型賦予相應真實地物的顏色，使模型更直觀和真實。紋理映射01運用激光掃描儀和高清數碼相機對被測物進行掃描、拍攝，獲取被測物的三維坐標信息及紋理信息。在汽車行駛過程中進行掃描，不可避免的掃描到街道、植被信息，這些信息對建筑物信息造成遮擋，導致建筑物信息缺失，在后期三維重構時，需要對缺失信息進行填補處理。數據掃描03對于車載激光雷達系統，由于掃描范圍巨大不可避免的獲取的點云數據中含有部分雜點，在進行模型三維重構之前要對點云數據進行濾波處理從而去除這些雜亂點，提高后期建模精度。機載激光雷達系統獲取的點云是被測物頂部信息，通常對其點云數據構建TIN不規(guī)則三角網，提取出被測物頂部信息，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4.4.3仿真應用

在智能駕駛仿真軟件中，激光雷達是一個關鍵的傳感器模塊，用于模擬車輛上的環(huán)境感知系統。下面將以ModelBase軟件為例，激光雷達在智能駕駛仿真軟件中的應用、部署設置、輸出數據和可視化效果的詳細介紹如下：多傳感器標定環(huán)境感知因為激光雷達識別出來的物體是在激光雷達坐標系下的位置,所以需要標定的外參來得到障礙物在車體坐標系下的位置,以便規(guī)劃模塊做出決策。激光雷達通過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，可以通過比對上下幀的環(huán)境變化較為容易的探測出周圍的障礙物，并進行檢測、分類和跟蹤。激光雷達可以通過掃描得到的點云數據實現同步創(chuàng)建地圖信息。激光雷達有著穩(wěn)定，受光照影響小的優(yōu)勢，這就形成了定位和地圖創(chuàng)建的精度高。SLAM加強定位常見應用包括：4.4激光雷達4.4.3仿真應用部署設置：以ModelBase為例，激光雷達的類別包括機械式激光雷達和固態(tài)激光雷達。選擇ModelBase中左側傳感器庫，在官方庫中選擇所需的傳感器。在傳感器編輯界面中，新建激光雷達的時候可以選擇激光雷達類型，不同激光雷達的參數略有不同，其中機械式激光雷達的參數最全面，相較固態(tài)激光雷達增添了水平FOV和水平分辨率兩個參數，下面以機械式激光雷達為例介紹各個部署參數的含義。激光雷達位置參數設置界面如下圖所示：4.4激光雷達4.4.3仿真應用1.基本信息。傳感器模塊基本信息如表4-4所示。2.探測參數。可以根據真實激光雷達的參數來設置仿真激光雷達的視野角度和視野范圍，模擬激光雷達的硬件特性,以適應不同的場景需求。激光雷達傳感器探測參數信息如表4-5所示。名稱簡介傳感器啟用狀態(tài)當前傳感器是否啟用名稱傳感器的名字ID傳感器類型_ID組成的唯一標示表4-4激光雷達傳感器模塊基本信息名稱簡介最遠探測距離（m）雷達最遠能探測的距離最近探測距離（m）雷達最近能看到的距離掃描頻率（Hz）雷達轉速，10Hz就是一秒轉10圈水平FOV(°)水平方向上可以觀測的角度范圍水平分辨率(°)水平方向上掃描的點數和激光雷達的掃描頻率有一定的關系，掃描越快則點數會相對較少。一般這個參數也被稱為水平分辨率光線角度雷達在垂直方向上具有多個發(fā)射器和接收器，通過電機的旋轉，獲得多條線束表4-5激光雷達傳感器探測參數信息4.4激光雷達4.4.3仿真應用3.傳感器安裝位置。可以設置激光雷達的安裝位置和朝向，模擬車輛/路側的實際激光雷達安裝位置，激光雷達傳感器安裝位置參數如表4-6所示。4.通訊設置。激光雷達傳感器通訊設置如表4-7所示。5.抖動。激光雷達傳感器抖動參數如表4-8所示。名稱簡介udp簡單的面向消息的傳輸層協議，盡管udp提供標頭和有效負載的完整性驗證（通過校驗和），但它不保證向上層協議提供消息傳遞，并且udp層在發(fā)送后不會保留udp消息的狀態(tài)。共享內存用于保存接收到的要等待處理的數據，對存儲器進行緩存。本機IP前三位要與激光雷達IP地址一致目標主機IP激光雷達的IP地址端口號傳感器的端口號表4-7激光雷達傳感器通訊設置名稱簡介關聯車輛該傳感器是否安裝在車上，通常做智能駕駛仿真時，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/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的x坐標。當傳感器安裝在車輛上，需要配置傳感器在車體坐標系下的坐標值（x、y、z）和姿態(tài)角（橫擺角、俯仰角、側傾角）。當傳感器沒有安裝在車輛上時，需要配置傳感器在大地坐標系下的坐標值和姿態(tài)角。車體坐標系的原點在前軸中心，在駕駛員視角下，x朝前，y朝左，z朝上。y（車體/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的y坐標z（車體/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的z坐標h（車體/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的橫擺角p（車體/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的俯仰角r（車體/大地坐標系）車體坐標系或者大地坐標系下的側傾角表4-6激光雷達傳感器安裝位置參數名稱簡介測量抖動距離（m）采集一幀數據起始點時的雷達原點位置，和采集一幀數據終止點時的雷達原點位置，出現了位移水平抖動（m）水平方向的位移表4-8激光雷達傳感器抖動參數4.4激光雷達輸出數據與可視化效果:激光雷達掃描儀提供的傳感器數據表示為3D點云，其中每個點對應于單個激光雷達光束的測量值。每個點都由(x,y,z)中的坐標和其它屬性來描述，例如反射激光脈沖的強度，甚至是由物體邊界處的部分反射引起的二次回波。激光點云指的是由三維激光雷達設備掃描得到的空間點的數據集，每一個點云都包含了三維坐標(x,y,z)和激光反射強度（Intensity），其中強度信息會與目標物表面材質與粗糙度、激光入射角度、激光波長以及激光雷達的能量密度有關。表示激光雷達掃描的另一種形式是深度圖像。該數據結構將3D點保存為掃描環(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，激光雷達傳感器會返回許多距離和強度測量值，然后將其存儲在深度圖像的相應單元中。4.4激光雷達輸出數據與可視化效果:ModelBase目前主要通過共享內存輸出，輸出的信息是一系列點云信息，每個點的信息包含：參數名稱單位大小說明備注pos-Lsr_num*4*3byte點云位置信息，包含x、y、zLsr_num:激光數量，pos是一個包含所有點坐標的列表m_azimuth-Lsr_num*4byte點云水平方向角信息m_azimuth是一個列表，包含所有點水平方向角信息m_vertical_angle-Lsr_num*4byte點云垂直方向角信息m_vertical_angle是一個列表，包含所有點垂直方向角信息m_instense-Lsr_num*4byte點云強度信息m_instense是一個列表，包含所有點強度信息m_distence-Lsr_num*4byte點云距離信息m_distence是一個列表，包含所有點距離信息攝像頭概述攝像頭作為最接近“人眼識別”原理的環(huán)境感知傳感器，能夠通過捕捉車輛周圍的視覺信息，提取物體幾何特征、表面紋理等信息，通過算法提供對道路、交通標志標線、行人、車輛和其他障礙物的實時觀察和檢測。攝像頭在智能駕駛中的主要作用可以總結為：實時感知目標識別與分類障礙物檢測車內駕駛員監(jiān)控（疲勞檢測）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)勢信息豐富直觀；多功能性；成本相對較低，且技術相對成熟，

容易集成到智能駕駛系統中。有限的感知范圍；對環(huán)境條件敏感；難以處理復雜場景的挑戰(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攝像頭的工作原理車載攝像頭主要的硬件結構包括光學鏡頭（其中包含光學鏡片、濾光片、保護膜等）、圖像傳感器、數字信號處理器DSP、串行器、連接器等器件。核心部件為：光學鏡頭：負責聚焦光線圖像傳感器：將感光面上的光像轉換為與光像成相應比例關系的電信號數字信號處理器：完成圖像圖傳感器輸入的圖像視頻源RAW格式數據的前處理攝像頭的工作原理類似人眼，通過光學成像將環(huán)境中的光線轉換為電信號，并利用圖像傳感器和信號處理技術將信號轉化為數字圖像或視頻。攝像頭建模方法目前攝像頭在智能駕駛領域的視覺任務包括目標檢測、語義分割、目標追蹤等。目標檢測，指給定任意圖像和預定義的目標類別列表，輸出圖像中存在的實例的類別標簽和置信度分數，并返回邊界框形式的每個目標的位置坐標。目標追蹤，指利用視頻或圖像序列的上下文信息，對目標的外觀和運動信息進行建模，從而對目標運動狀態(tài)進行預測并標定目標的位置。語義分割，指將圖像分割為若干個有意義的圖像區(qū)域，為不同圖像區(qū)域分配特定的標簽，最終得到帶有像素級語義標注的分割圖像。攝像頭建模方法攝像頭根據不同視覺任務，相關的建模方法和算法如下：傳統的語義分割，多采用顏色和紋理等一系列特征較為簡單的低級特征來完成分割任務。為