drivingScenario
Создайте сценарий вождения
Описание
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
roadфункция. Чтобы задать полосы на дорогах, создайтеlanespecобъект. Можно также импортировать дороги из сторонней дорожной сети с помощьюroadNetworkфункция.Чтобы добавить актёров (автомобили, пешеходы, велосипеды и так далее), используйте
actorфункция. Чтобы добавить актёров со свойствами, разработанными специально для транспортных средств, используйтеvehicleфункция. Чтобы добавить барьеры, используйтеbarrierфункция. Все актёры, включая транспортные средства и барьеры, моделируются как кубоиды (коробчатые формы).Чтобы симулировать сценарий, вызовите
advanceфункция 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.
Создание
Описание
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.
Свойства
Функции объекта
Примеры
Создайте сценарий вождения с несколькими актерами и дорогами
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
Покажите целевые контуры в симуляции сценария вождения
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
Сгенерируйте обнаружение контуров объектов и маршрута
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
