Prescan测试场景和工况的建模方法，导入功能

article/2025/8/27 16:09:25

Prescan中的仿真分为以下四大模块

1.场景工况 2.环境感知 3.决策算法 4.执行器

场景工况

对于环境工况，Prescan提供Traffic element Database

其中包括134 Demo Scenarios

Euro NCAP *11

NHTSA * 12

ISO * 19

ADAC * 9

DMAPI

Data importing

openDRIVE Data 、OpenSCENARIO Data、OSM Data、IBEO Scanned Data、 GIDAS、CIDAS、KITTI Database

环境感知

提供各种各样的物理传感器、真值传感器，用于和算法输出的结果进行对比，不断修正算法

决策算法

最常见的Simulink、C++

也支持ROS、python

执行器

PreScan model 、Coupling to 3rd part model

测试场景和工况的建模方法、导入功能（共6种方式）

基于GUI界面的场景建模方法；

操作简便

搭建过程直观

元素丰富

基于程序（API接口）的场景搭建方法；

不需要打开用户界面，试用与习惯于编程的用户；

通过DNMAPI场景建模特点

方式灵活

提高建模效率

支持自动化测试

示例一：删除主车

%READ EXPERIMENT
models = prescan.experiment.readDataModels();
%Run original scenario
simOut = prescan.experiment.runWithDataModels(models);%simOut = prescan.experiment.run('StopTime','200');

可以看到有两辆主车

vehicles = ('Audi_AS_Sedan_1');
models = prescan.experiment.worldObjectsDeleteByName(models, vehicles);
%simout = prescan.experiment.runWithDataModels(models, 'StopTime','10');
simOut = prescan.experiment.runWithDataModels(models);

可以看到原来的两辆车辆就只剩下一辆。

删除车辆的实例

Data　Model　API

Road　API、Secsor API、Scenario API

ＯＤ高精地图数据导入流程；

OPen DRIVE特点

地图精度高，包含自动驾驶测试的必要元素

OD导入能力：

支持路网，车道线，交通灯，交通标识，绿化带

在设定主车元素的时候给主车上添加一个视觉，visu Aids->build->打开演示界面

OS场景数据导入流程；

OS特点：

包含环境因素、包含物体交通流描述、包含多种触发事件、业界高度认可

Prescan支持OS导入能力

导入物体及交通流、多种触发条件的触发、物体运行状态，加速，减速，变道等。

%导入空白的场景文件
experiment = prescan.api.experiment.loadExperimentFromFile('Experiment_1.pb');
%%导入场景文件
prescan.api.openscenario.importOpenScenarioFile(experiment, 'Breaking in front_ERP2022.xosc');
%%
prescan.api.simulink.run(experiment);

首先需要确保要有xosc文件，然后把我的xosc文件名称改成自己的文件名称，就可以导入了。

KITTI数据库导入流程；

保存成KITTI，批量导入；

关于KITTI

KITTI项目由卡尔斯鲁尔大学和丰田芝加哥研发中心主导。

KITTI数据库主要用于机器视觉能力对标测试；

数据包括路采图像、标注和追踪之后的交通参与者真值数据、本车GPS信息等；

数据的下载链接：

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti

KITTI对采集道路数据———

摄像头数据，惯导数据，对图像中的3D目标物添加标注

Prescan从标注数据中获取目标信息，将数据转换为JSON格式