基于 PRESCAN 的汽车自动驾驶仿真研究

来源 | 旺材电动车

摘要：汽车自动驾驶技术受到越来越多的关注， 在智能车技术研究中， 预先的软件仿真能够为传感器选用和控制算法设计提供参照。 PRESCAN 软件能够完成汽车自动驾驶过程仿真， 选取典型路段建立虚拟交通场景， 添加传感器和控制模块，成功实现了简单的自动驾驶， 并分析了汽车在理想情况下自动驾驶的稳定性。

自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、 电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人， 是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、 雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况， 并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。目前， 自动驾驶汽车技术日趋完善， 由谷歌研发的自动驾驶汽车已经能够进行远距离自驾， 但国内研究中部分技术的可靠性和稳定性等方面尚需提高。

从典型交通场景出发， 该文通过采用 PreScan软件进行虚拟交通场景设计与仿真， 验证自动驾驶技术的可行性和可靠性。

1 PRESCAN 软件简介

PreScan是一个用于先进驾驶辅助系统和主动安全系统开发验证的仿真工具， 系统采用传感器监测车辆的周围环境并使用获得的信息采取行动， 这类行动可以是警告司机回避潜在的危险， 也可以使通过自动刹车或自动转向主动回避危险。

PreScan可用于高级驾驶辅助系统上的传感器包括雷达、 激光、摄像头、GPS等。运用软件仿真有四个步骤： 搭建场景、添加传感器、 添加控制系统、 运行仿真。

2 PRESCAN 场景建模

选取几种典型的交通场景， 包括环岛，十字路口等搭建虚拟场景。 PreScan软件是一个进行场景建模和仿真的汽车应用软件， 在

PRESCAN中除了搭建车道外还可以添加树木、 房屋等元素，用来更好模拟现实环境。

3 传感器选择

汽车自动驾驶的前提是周围交通环境信息的实时获取， 一般使用的传感器包括全景摄像头， 激光雷达以及 GPS定位等，PreScan软件中提供的各种传感器与现实传感器的功能一致， 仅在检测效果上更加精确， GPS可以完全精确定位， 摄像头可以无死区监测， 雷达传感器不存在虚检测等。道路识别是车辆在公路上安全行驶所需最基本的要求， 只有了解车道信息， 才能准确获得本车相对于车道的相对位置和方向即自定位，控制车辆的行驶方向。是下一步判断是否有障碍物位于车道内的基础， 因此车道检测是自动驾驶的基本条件。视觉传感器是道路信息的主要来源， 如今利用图像信息进行车辆导航的研究被人们关注。其首要任务就是采集道路环境的图像信息， 用计算机加以解释， 代替驾驶人理解周围的环境实现自动驾驶[1] 。

在汽车能够保持在车道中行驶的前提下， 需要检测前方车辆， 调节车距避免碰撞， 一使用的是激光雷达。激光雷达是激光探测及测距系统的简称， 用激光器作为发射光源， 采用光电探测技术手段的主动遥感设备[2] 。

具有上诉两个功能， 就能让汽车在公路上实现简单的跟随道路线自动行驶。根据所需信息在 PRESCAN中选用传感器， 使用道路线传感器实现视觉传感器的功能获得道路线信息， 使用 TIS传感器代理激光雷达获得前方道路上障碍物信息， 其中道路线传感器和 TIS传感器都是 PRESCAN中为了开发方便设计的虚拟传感器， 但都是以现实传感器为基础。

选好传感器以后调节传感器的检测范围， 其中道路线传感器选用两条检测线， 一远一近检测前方道路线信息； TIS传感器调整到合适角度，让检测范围刚好覆盖前方所需检测范围， 防止出现漏检和误检。

传感器是道路信息的主要来源， 如今利用图像信息进行车辆导航的研究被人们关注。其首要任务就是采集道路环境的图像信息， 用计算机加以解释， 代替驾驶人理解周围的环境实现自动驾驶[1] 。

在汽车能够保持在车道中行驶的前提下， 需要检测前方车辆， 调节车距避免碰撞， 一般使用的是激光雷达。激光雷达是激光探测及测距系统的简称， 用激光器作为发射光源， 采用光电探测技术手段的主动遥感设备[2] 。

具有上诉两个功能， 就能让汽车在公路上实现简单的跟随道路线自动行驶。根据所需信息在 PRESCAN中选用传感器， 使用道路线传感器实现视觉传感器的功能获得道路线信息， 使用 TIS传感器代理激光雷达获得前方道路上障碍物信息， 其中道路线传感器和 TIS传感器都是 PRESCAN中为了开发方便设计的虚拟传感器， 但都是以现实传感器为基础。

选好传感器以后调节传感器的检测范围， 其中道路线传感器选用两条检测线， 一远一近检测前方道路线信息； TIS传感器调整到合适角度，让检测范围刚好覆盖前方所需检测范围， 防止出现漏检和误检。

4 控制系统

该文仅进行简单道路跟随和前方障碍物检测的简单功能的仿真， 道路线传感器在车辆行驶过程中不断获取前方道路线信息，从中选用几个点坐标信息用于道路保持的算法， 根据汽车前方道路信息和汽车自身在道路上所处位置经过道路保持算法得到一个方向盘角度，通过汽车的简单动力学模型控制汽车。同样， TIS 传感器检测得到前方障碍物信息， 通过 ACC模块算法对汽车速度进行 PID控制，根据与前方障碍物的距离和相对速度进行速度调节， 保证汽车在驾驶过程中不与前方障碍物碰撞。加入控制算法以后得到下图所示的 simulink 控制逻辑图。

5 仿真结果分析

仿真结果展示 ,图 3为车辆行驶过程在弯道和前方有行人和障碍车辆时的图像。整个行驶过程中， 在弯道处都能顺利实现转弯， 检测到前方有障碍物， 通过 ACC模块汽车开始减速， 当前方障碍物脱离检测范围时，车辆又加速回到设置的速度。图 4、图 5为整个过程中汽车的速度和方向图。

速度图分析：设定行驶速度为 20 km/h，在未检测到前方有障碍物时， 速度保持在设定值附近， 当检测到前方行人， 速度迅速下降，当行人离开车道后， 车速又快速回升至 20km/h并基本维持此速度。直到检测到前方汽车迅速减速， 前方汽车开走后又加速到设定速度。整个过程中实现了道路跟随和 ACC的速度控制功能， 能够有效的检测前方障碍物并与之保持一定距离。

方向图分析：整个方向图拥有一定波动， 对应车道可以看出， 波动出现在弯道和丁字路口这样车道线不明确的位置， 这样的波动幅度较小并不影响汽车行驶。

6 结束语

使用 PRESCAN能够仿真汽车自动驾驶过程， 能够在传感器选择和控制算法等方面为汽车智能技术研究提供参照。