Создайте сценарий вождения
The drivingScenario объект представляет собой 3-D арену, содержащую дороги, транспортные средства, пешеходов и другие аспекты сценария вождения. Используйте этот объект для моделирования реалистичных сценариев трафика и для генерации синтетических обнаружений для проверки контроллеров или алгоритмов слияния датчиков.
Чтобы добавить дороги, используйте road функция. Чтобы задать полосы на дорогах, создайте lanespec объект. Можно также импортировать дороги из сторонней дорожной сети с помощью roadNetwork функция.
Чтобы добавить актёров (автомобили, пешеходы, велосипеды и так далее), используйте actor функция. Чтобы добавить актёров со свойствами, разработанными специально для транспортных средств, используйте vehicle функция. Чтобы добавить барьеры, используйте barrier функция. Все актёры, включая транспортные средства и барьеры, моделируются как кубоиды (коробчатые формы).
Чтобы симулировать сценарий, вызовите advance функция в цикле, которая совершенствует симуляцию по одному временному шагу за раз.
Можно также создавать сценарии вождения в интерактивном режиме при помощи Driving Scenario Designer приложения. В сложение можно экспортировать drivingScenario объекты из приложения для создания изменений сценария для использования либо в приложении, либо в Simulink®. Для получения дополнительной информации смотрите Создание изменений сценария программно.
scenario = drivingScenario
scenario = drivingScenario(Name,Value)SampleTime, StopTime, и GeoReference свойства с использованием пар "имя-значение". Для примера, drivingScenario('GeoReference',[42.3 -71.0 0]) устанавливает географический источник сцены в координату широта-долгота (42,3, -71,0) и высоту 0.
Создайте сценарий вождения, содержащий изогнутую дорогу, две прямые дороги и двух актёров: автомобиль и велосипед. Оба актёра двигаются по дороге на 60 секунд.
Создайте объект сценария вождения.
scenario = drivingScenario('SampleTime',0.1','StopTime',60);
Создайте изогнутую дорогу с помощью точек центра дороги, следующих за дугой окружности с радиусом 800 метров. Дуга начинается с 0 °, заканчивается с 90 ° и дискретизируется с шагами 5 °.
angs = [0:5:90]'; R = 800; roadcenters = R*[cosd(angs) sind(angs) zeros(size(angs))]; roadwidth = 10; road(scenario,roadcenters,roadwidth);
Добавьте две прямые дороги шириной по умолчанию, используя точки центра дороги на каждом конце.
roadcenters = [700 0 0; 100 0 0]; road(scenario,roadcenters)
ans =
Road with properties:
Name: ""
RoadID: 2
RoadCenters: [2x3 double]
RoadWidth: 6
BankAngle: [2x1 double]
roadcenters = [400 400 0; 0 0 0]; road(scenario,roadcenters)
ans =
Road with properties:
Name: ""
RoadID: 3
RoadCenters: [2x3 double]
RoadWidth: 6
BankAngle: [2x1 double]
Получите контуры дорог.
rbdry = roadBoundaries(scenario);
Добавьте в сценарий автомобиль и велосипед. Поместите автомобиль в начале первой прямой дороги.
car = vehicle(scenario,'ClassID',1,'Position',[700 0 0], ... 'Length',3,'Width',2,'Height',1.6);
Расположите велосипед дальше по дороге.
bicycle = actor(scenario,'ClassID',3,'Position',[706 376 0]', ... 'Length',2,'Width',0.45,'Height',1.5);
Постройте график сценария.
plot(scenario,'Centerline','on','RoadCenters','on'); title('Scenario');
Отображение положений и профилей актёра.
poses = actorPoses(scenario)
poses=2×1 struct array with fields:
ActorID
Position
Velocity
Roll
Pitch
Yaw
AngularVelocity
profiles = actorProfiles(scenario)
profiles=2×1 struct array with fields:
ActorID
ClassID
Length
Width
Height
OriginOffset
MeshVertices
MeshFaces
RCSPattern
RCSAzimuthAngles
RCSElevationAngles
Создайте сценарий вождения и покажите, как изменяются контуры цели по мере продвижения симуляции.
Создайте сценарий вождения, состоящий из двух пересекающихся прямых дорог. Первый сегмент дороги - 45 метров в длину. Вторая прямая дорога длиной 32 метра с майкерскими барьерами по обеим её ребрам, и пересекает первую дорогу. Машина, следовавшая со скоростью 12,0 метра в секунду по первой дороге, приближается к идущему пешеходу, пересекающему перекресток со скоростью 2,0 метра в секунду.
scenario = drivingScenario('SampleTime',0.1,'StopTime',1); road1 = road(scenario,[-10 0 0; 45 -20 0]); road2 = road(scenario,[-10 -10 0; 35 10 0]); barrier(scenario,road1) barrier(scenario,road1,'RoadEdge','left') ped = actor(scenario,'ClassID',4,'Length',0.4,'Width',0.6,'Height',1.7); car = vehicle(scenario,'ClassID',1); pedspeed = 2.0; carspeed = 12.0; smoothTrajectory(ped,[15 -3 0; 15 3 0],pedspeed); smoothTrajectory(car,[-10 -10 0; 35 10 0],carspeed);
Создайте эго-ориентированный график погони для транспортного средства.
chasePlot(car,'Centerline','on')
Создайте пустой график птичьего глаза и добавьте график контура и граничный график маршрута. Затем запустите симуляцию. На каждом шаге симуляции:
Обновите график погони, чтобы отобразить границы дорог и контуры целей.
Обновите график птичьего глаза, чтобы отобразить обновленные границы дорог и контуры целей. Перспектива графика всегда относителен автомобиль , оборудованный датчиком.
bepPlot = birdsEyePlot('XLim',[-50 50],'YLim',[-40 40]); outlineplotter = outlinePlotter(bepPlot); laneplotter = laneBoundaryPlotter(bepPlot); legend('off') while advance(scenario) rb = roadBoundaries(car); [position,yaw,length,width,originOffset,color] = targetOutlines(car); [bposition,byaw,blength,bwidth,boriginOffset,bcolor,barrierSegments] = targetOutlines(car,'Barriers'); plotLaneBoundary(laneplotter,rb) plotOutline(outlineplotter,position,yaw,length,width, ... 'OriginOffset',originOffset,'Color',color) plotBarrierOutline(outlineplotter,barrierSegments,bposition,byaw,blength,bwidth, ... 'OriginOffset',boriginOffset,'Color',bcolor) pause(0.01) end
Создайте сценарий вождения, содержащий автомобиль , оборудованный датчиком и целевое транспортное средство, перемещающееся по трехполосной дороге. Обнаружите контуры маршрута с помощью генератора обнаружения зрения.
scenario = drivingScenario;
Создайте трехполосную дорогу с помощью спецификаций маршрута.
roadCenters = [0 0 0; 60 0 0; 120 30 0];
lspc = lanespec(3);
road(scenario,roadCenters,'Lanes',lspc);
Укажите, что автомобиль , оборудованный датчиком следует по центральной полосе движения со скоростью 30 м/с.
egovehicle = vehicle(scenario,'ClassID',1);
egopath = [1.5 0 0; 60 0 0; 111 25 0];
egospeed = 30;
smoothTrajectory(egovehicle,egopath,egospeed);
Укажите, что целевое транспортное средство перемещается перед автомобилем , оборудованным датчиком со скоростью 40 м/с и меняет полосы движения рядом с автомобилем , оборудованным датчиком.
targetcar = vehicle(scenario,'ClassID',1);
targetpath = [8 2; 60 -3.2; 120 33];
targetspeed = 40;
smoothTrajectory(targetcar,targetpath,targetspeed);
Отображение графика погони для 3-D вида сценария позади автомобиля , оборудованного датчиком.
chasePlot(egovehicle)
Создайте генератор обнаружения зрения, который обнаруживает полосы движения и объекты. Тангаж датчика указывает на одну степень вниз.
visionSensor = visionDetectionGenerator('Pitch',1.0); visionSensor.DetectorOutput = 'Lanes and objects'; visionSensor.ActorProfiles = actorProfiles(scenario);
Запустите симуляцию.
Создайте график птичьего глаза и связанные с ним плоттеры.
Отобразите зону покрытия датчика.
Отобразите разметку маршрута.
Получить основную истину положения целей на дороге.
Получить идеальные краевые точки маршрута до 60 м вперед.
Сгенерируйте обнаружения от идеальных целевых положений и контуров маршрута.
Отображение контура цели.
Отображать обнаружения объектов, когда обнаружение объектов допустимо.
Отображение контура маршрута при действии обнаружения маршрута.
bep = birdsEyePlot('XLim',[0 60],'YLim',[-35 35]); caPlotter = coverageAreaPlotter(bep,'DisplayName','Coverage area', ... 'FaceColor','blue'); detPlotter = detectionPlotter(bep,'DisplayName','Object detections'); lmPlotter = laneMarkingPlotter(bep,'DisplayName','Lane markings'); lbPlotter = laneBoundaryPlotter(bep,'DisplayName', ... 'Lane boundary detections','Color','red'); olPlotter = outlinePlotter(bep); plotCoverageArea(caPlotter,visionSensor.SensorLocation,... visionSensor.MaxRange,visionSensor.Yaw, ... visionSensor.FieldOfView(1)); while advance(scenario) [lmv,lmf] = laneMarkingVertices(egovehicle); plotLaneMarking(lmPlotter,lmv,lmf) tgtpose = targetPoses(egovehicle); lookaheadDistance = 0:0.5:60; lb = laneBoundaries(egovehicle,'XDistance',lookaheadDistance,'LocationType','inner'); [obdets,nobdets,obValid,lb_dets,nlb_dets,lbValid] = ... visionSensor(tgtpose,lb,scenario.SimulationTime); [objposition,objyaw,objlength,objwidth,objoriginOffset,color] = targetOutlines(egovehicle); plotOutline(olPlotter,objposition,objyaw,objlength,objwidth, ... 'OriginOffset',objoriginOffset,'Color',color) if obValid detPos = cellfun(@(d)d.Measurement(1:2),obdets,'UniformOutput',false); detPos = vertcat(zeros(0,2),cell2mat(detPos')'); plotDetection(detPlotter,detPos) end if lbValid plotLaneBoundary(lbPlotter,vertcat(lb_dets.LaneBoundaries)) end end
