1. 概述
1.1 PreScan是什么?
随着道路车辆更加智能和安全，使用传感器使汽车能够在危险发生之前预测到危险，从而根据预测采取相应的行动。但是，传感器应该观察什么，以及测试系统的相关交通场景是什么? 如何将观察结果转化为车辆的响应，意外干扰的影响是什么，更有挑战性的是，如何确保来自不同传感器的信息融合在一起，从而使车辆做出适当、可靠的响应?
为了帮助回答这些问题，PreScan应运而生，通过PreScan可以搭建智能驾驶开发和测试场景，在这个场景中，智能汽车可以感知他们所驾驶的环境，并在随后对其做出相应的反应。为此，可以使用包含真实物理关系的传感器模型。它是基于真实数据的设计场景的关键。
由于主要接口是基于Mathworks的MATLAB / Simulink，因此可以在PreScan中无缝集成所有技术和工程学科。PreScan是基于PC的，而PreScan基本版本则具有强大的图形预处理器，高端3D可视化查看器以及与标准MATLAB / Simulink的连接功能。
下图给出了使用PreScan执行的不同工程任务和阶段的流程图。他们通常是
使用PreScan的专用预处理器模块可以完成场景的构建。 引入了控制系统-或取决于开发者的应用的决策算法或信号处理算法-在特殊的MATLAB / Simulink接口中，它是PreScan仿真核心的部分。 传感器是内置在PreScan中或使用MATLAB / Simulink模型中。 还可以在特殊的MATLAB / Simulink接口中运行仿真实验，可以使用自动化测试并连接人机界面。 也可以通过连接真实车辆的方向盘和踏板搭建驾驶模拟系统，来进行自己的试驾基于硬件在环对人机共驾进行评估，如下图所示
PreScan为当今和未来智能车辆系统开发的用户提供了强大的开发和评估环境。如今，在驾驶过程中为驾驶员提供支持旨在提高道路安全性的系统通常被称为高级驾驶员辅助系统，简称ADAS。在设计或优化阶段已使用PreScan的这些ADAS系统的示例包括：明天的车辆将更加“智能”。在车辆及道路上将有更多的传感器，通过这些传感器的融合，以更好地反应实际情况。这些汽车将具有广泛的数据处理决策能力。警告驾驶员，避免潜在的危险情况，或者一旦不可避免地发生危险情况，车上的系统将接管控制，通过相应策略避免不必要的事故发生。PreScan中的demo中包含如何使用PreScan来检测这种情况以及如何根据规避策略确定这种情况。PreScan具有仿真自动驾驶和非自动驾驶车辆的能力。后一类涉及我们今天所知的汽车（人为控制），而第一类涉及以计算机控制的汽车，也就是智能驾驶汽车。在人机协作驾驶概念中有较少自动驾驶车辆的典型示例，在人机协作驾驶概念中，汽车以主车辆为首的列队驾驶。同样，PreScan已经具备支持非自动驾驶仿真所需的功能。一般来说，PreScan在用于概念研究时增加了价值，而当今的典型任务是评估不同的传感系统（“基准测试”）或测试评估不同的传感器融合的性能（例如，回答有视觉与雷达或GPS与雷达信息融合组合，选择谁的问题）。根据我们的经验，发现PreScan在传感器感知和融合领域用于算法的原型设计和验证时特别强大。此应用软件的关键推动力是PreScan已经拥有可用的传感器模型以及将基于物理的传感器模型，并且可以创建交通场景，用于测试传感器和控制系统的性能。基于PreScan强大的交通流场景及复杂的环境，可以用于全局和局部的智能驾驶车辆规划算法的开发与验证。 同时，PreScan仍然可以用于车辆控制领域中常规的车辆控制算法开发。在不久的将来，PreScan在系统鲁棒性验证领域将具有一些特殊的优势。已经可以完成一些简单的案例，例如在传感器未对准对扫描设备或照相机的检测性能的影响的研究，而更多的特定情景的技术（如调查雷达技术中的幻影读数是否可以从读数中被有效地过滤掉，正在研究中）在PreScan中可以通过插件来实现。PreScan为汽车及相关行业技术开发提供了重要功能。他们包括：在特定环境中进行设计和评估：如果工程师的工作是基于MathWorks / dSPACE产品的，则PreScan支持基于模型的方法。->先前项目中完成的工作可以轻松地重复利用，提高复用性;->在整个开发过程中，相关开发人员都在相同的环境下使用相同的图形用户界面，测试脚本和参数集，这在交换和重用信息方面有很大帮助。PreScan完全适用于开发控制系统的V循环软件开发流程：->用户基于PreScan在项目前期立项时，可以用于智能驾驶系统架构设计仿真，用于研究传感器布置总类、位置及数量。->基于仿真开发算法，并可以使用快速控制器原型（RCP）工具实现在硬件上的验证->由于MathWorks的产品MATLAB / Simulink和Stateflow以及相关的工具箱可以与PreScan结合使用，因此基于MBD开发流程快速开发产品及这些世界一流的工具将有助于验证开发代码的正确性和完整性（涉及覆盖率和可执行模型）；->一旦生成的算法代码下载到到硬件上，PreScan即可生成适当的测试向量，支持通过硬件在环（HIL）技术验证对算法的验证。->通过已有的场景，工程师可以有效地从一开始就有更多时间专注于真正的问题领域，或者在顶层系统规范（测试用例）中提到方案中定义的场景，致力于与客户相关的产品质量的验证。小明师兄认为，未来的智能驾驶开发是基于场景为起点，同时智能驾驶测试，也是基于场景的测试。->基于动画和数据相结合的测试效果，工程师将对所涉及的现象有更好的了解->此外，场景是进行敏感性和基础算法研究与测试的前提。实际上，由于PreScan与MATLAB / Simulink的主要接口，测试自动化（即使用脚本执行批处理仿真）是一项容易的任务。请参考下图，以了解在整个开发过程中如何重新分配工作。但是，如果这能推动项目进展，PreScan可以有助于开发者处理更多更复杂功能开发，同时仍能及时完成工作！
还请注意，提供的以下功能并未立即与使用MathWorks / dSPACE产品相关联，但与PreScan是高级仿真场景与上述产品关联：->PreScan具有强大的可视化功能，也可以有助于销售产品：有时候，电影比讲述包含工程图的大报告更能说明问题；->PreScan有助于开发者减少对（不利）天气条件的依赖：通过PreScan在PC上的仿真来评估天气条件对产品性能的影响，或特殊条件下产品的功能开发；->实际上，使用PreScan可以进行良好的系统标定（“虚拟标定”）。这些无需立即坐上设备齐全的汽车，就可以节省很多时间。->最后但并非最不重要的一点：PreScan有助于开发者基于PC仿真现实生活进行“不安全”操作：在PreScan中，可以进行通常不希望在现实生活发生的危险工况进行的测试！
