drivingScenario

建立驾驶场景

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描述

该drivingScenario对象表示含有道路，车辆，行人，以及驱动方案的其它方面，3-d竞技场。使用此对象模型逼真通信量的情况，并且生成用于测试控制器或传感器融合算法合成检测。

若要添加道路，请使用路函数。要指定道路中的车道，请创建alanespec对象。还可以使用。从第三方道路网络导入道路roadNetwork函数。
要添加参与者（汽车，行人，自行车等），使用演员函数。若要添加具有专门为车辆设计的属性的角色，请使用车辆函数。所有的角色，包括车辆，都被建模为长方体(盒子形状)。
要模拟场景，请调用预先在一个循环中执行函数，每次只执行一个时间步长。

还可以通过使用驾驶场景设计师另外，你还可以导出drivingScenario对象生成场景变化，以在应用程序或Simulink中使用金宝app^®。有关更多细节，请参见以编程方式创建驾驶场景变化。

创建

句法

场景= drivingScenario

场景= drivingScenario（名称，值）

描述

例

场景= drivingScenario创建一个空的驾驶情形。

例

场景= drivingScenario (名称，值）设置采样时间和停止时间使用名称-值对的属性。例如,drivingScenario (SampleTime, 0.1”、“StopTime”, 10)每0.1秒对场景进行一次采样，持续10秒。将每个属性名括在引号中。

属性

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`采样时间`-情景模拟步骤之间的时间间隔
`0.01`(默认)|积极的真正的标量

情景模拟步骤之间的时间间隔，指定为正实标。单位是秒。

例子:1.5

`停止时间`-模拟结束时间
`天道酬勤`(默认)|积极的真正的标量

仿真结束时间，指定为正实标量。单位是秒。默认的停止时间的天道酬勤导致模拟在第一个参与者到达其轨迹末端时结束。

例子:60.0

`SimulationTime`-模拟电流时间
积极的真正的标量

此属性是只读的。

模拟的当前时间，指定为正实标。到时候归零，请致电重新启动函数。单位是秒。

`在跑`-模拟状态
`真正的`|`假`

此属性是只读的。

仿真状态，指定为真正的或假。如果模拟正在运行，在跑是真正的。

`演员`-场景中包含的参与者和车辆
异构的数组`演员`和`车辆`对象

此属性是只读的。

行动者和车辆包含在场景中，指定为异构阵列演员和车辆对象。若要将参与者和车辆添加到驾驶场景，请使用演员和车辆功能。

`地理参考`-路网产地的地理坐标
三元素数值型行向量[`纬度`，`朗`，`alt`]

此属性是只读的。

路网原点的地理坐标，指定为三元素数值行向量的形式[纬度，朗，alt),地点:

纬度是在度坐标纬度。
朗是坐标的经度(以度为单位)。
alt是坐标的高度，单位是米。

这些值是相对于所述WGS84参考椭球，这是椭球使用的GPS数据的标准。

道路网络原点对应于第一组地理坐标指定为输入到roadNetwork函数。如果指定按区域导入道路，则此点对应于指定矩形区域的中心点。

在drivingScenario对象从所生成的驾驶场景设计师app，如果从地图导入路网，则路网原点对应于指定的第一组(或唯一一组)地理坐标。

方法将这些坐标指定为latlon2local函数，可以将行车路线的地理坐标转换为行车场景的本地坐标。然后，您可以将此转换后的路线指定为场景中的车辆轨迹。

依赖关系

要启用此属性，请从HERE HD Live映射导入道路^[1]方法将web服务引入到驾驶场景中roadNetwork函数或驾驶场景设计师应用程序。

对象函数

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方案

`预先`	通过一个时间步进推进驾驶场景模拟
`情节`	创建驾驶场景图
`记录`	运行驾驶场景并记录参与者状态
`重新启动`	重启从开始驾驶情景模拟
`updatePlots`	更新驾驶场景图

演员

`演员`	将角色添加到驾驶场景
`actorPoses`	角色在驾驶场景中的位置、速度和方向
`actorProfiles`	在驾驶场景的演员物理和雷达特征
`车辆`	将车辆添加到驾驶场景
`chasePlot`	自我中心投影透视图
`弹道`	在驾驶场景中创建角色或车辆轨迹
`targetPoses`	目标位置和方向相对于自我车辆
`targetOutlines`	目标轮廓由演员观看
`driving.scenario.targetsToEgo`	将目标姿态从场景转换为自我坐标
`driving.scenario.targetsToScenario`	转换目标姿态从自我到场景坐标

道路

`路`	添加道路到驾驶场景
`roadNetwork`	路网添加到驾驶场景
`roadBoundaries`	获取道路边界
`driving.scenario.roadBoundariesToEgo`	转换道路边界自车辆坐标

车道

`currentLane`	找演员的当前车道
`lanespec`	创建道路车道规范
`标平`	创建道路标线对象
`laneMarkingVertices`	在驾驶场景中标记顶点和面
`laneBoundaries`	找演员车道的车道边界
`clothoidLaneBoundary`	回旋形车道边界模型
`computeBoundaryModel`	从回旋车道边界模型计算车道边界点
`laneType`	创建道路车道类型的对象

例子

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创建具有多个参与者和道路的驾驶场景

打开生活的脚本

创建一个包含弯道，两米连胜的道路，和两位演员的驱动场景：一辆汽车和一辆自行车。既是演员沿着60秒的道路移动。

创建驱动脚本对象。

场景= drivingScenario (“SampleTime”0.1' ，“停止时间”、60);

创建使用道路中心点的圆的，以800米半径圆弧沿弯曲的道路。电弧开始在0℃，在90°的端部，并且在5℃的增量进行采样。

angs = [0：5：90]';R = 800;roadcenters = R * [COSD（angs）信德（angs）零（大小（angs））];roadwidth = 10;路（场景，roadcenters，roadwidth）;

添加两个直路与默认宽度，在每一端使用道路中心点。

道路中心= [700 00;100 0 0];道路(场景，道路中心)道路中心= [400 400 0;0 0 0];路(场景,roadcenters)

确定道路边界。

rbdry = roadBoundaries（场景）;

在场景中添加一辆汽车和一辆自行车。将车停在第一条直路的起点。

汽车=车辆（的情况下，'位置'(700 0 0),“长度”3,“宽度”2,'高度',1.6);

自行车越往下的道路位置。

自行车=演员（场景中，'位置',(706 376 0)',“长度”2,“宽度”，0.45，'高度',1.5);

绘制场景。

情节(场景中,“中心线”，'上'，“RoadCenters”，'上');标题（“方案”);

显示演员的姿势和个人资料。

姿势= actorPoses（场景）

提出了=2×1带字段的结构数组:的actorId位置速度辊距偏航AngularVelocity

型材= actorProfiles（场景）

概要文件=2×1带字段的结构数组:actorId来的ClassID长度宽度高度OriginOffset MeshVertices MeshFaces RCSPattern RCSAzimuthAngles RCSElevationAngles

展目标概述了驾驶情景模拟

打开生活的脚本

创建一个驾驶场景，并显示随着模拟的进展目标如何概述变化。

创建一个由两个相交的直路的驱动方案。第一个路段长有45米第二个直道长32米和相交的第一条公路。一辆汽车以每秒12.0米沿着第一道路行驶接近运行行人过的交点以每秒2.0米。

场景= drivingScenario (“SampleTime”，0.1％，“停止时间”，1）;路（场景中，[ -  10 0 0 45 -20 0]）;路（场景中，[ -  10 -10 0 35 10 0]）;PED =演员（的情况下，“长度”,0.4,“宽度”,0.6,'高度',1.7);车=车辆(场景);pedspeed = 2.0;carspeed = 12.0;轨迹(ped [15 3 0;15日3 0],pedspeed);轨迹(车,-10 -10 0;35 10 0],carspeed);

创建车辆的以自我为中心的追逐情节。

chasePlot(车,“中心线”，'上'）

创建一个空的鸟瞰图和添加一个轮廓绘图和车道边界绘图仪。然后，运行模拟。在每个模拟步骤：

更新追逐图，显示道路边界和目标轮廓。
更新鸟瞰图以显示更新的道路边界和目标轮廓。情节视角总是与自我载体有关。

bepPlot = birdsEyePlot（'XLIM'50 [-50],'YLim',40 [-40]);outlineplotter = outlineplotter (bepPlot);laneplotter = laneBoundaryPlotter (bepPlot);传奇(“关闭”）而advance(scenario) rb =道路边界(car);(位置、偏航、长度、宽度、originOffset color] = targetOutlines(车);plotLaneBoundary (laneplotter, rb) plotOutline (outlineplotter、位置、偏航、长度、宽度、…“OriginOffset”，originOffset，“颜色”,颜色)暂停(0.01)结束

生成目标和车道边界检测

打开脚本

创建一个包含自我车辆和目标车辆沿着三车道道路行驶的驾驶场景。使用视觉检测生成器检测车道边界。

场景= drivingScenario;

使用车道规范创建一个三车道的道路。

roadCenters = [0 0 0;60 0 0;120 30 0];LSPC = lanespec（3）;路（场景，roadCenters，“道”,lspc);

指定该自身车辆跟随中心车道在30米/秒。

egovehicle =车辆(场景);egopath = [1.5 0 0;60 0 0;111年25 0];egospeed = 30;轨迹(egovehicle egopath egospeed);

指定目标车辆以40米/秒的速度在ego车辆前面行驶，并在ego车辆附近改变车道。

targetcar =车辆（场景中，'班级号'，2）;TARGETPATH = [8 2;60 -3.2;120 33];targetspeed = 40;轨迹（targetcar，TARGETPATH，targetspeed）;

显示追逐情节，从后面的自我车辆的三维场景。

chasePlot (egovehicle)

创建视觉检测发电机检测车道和对象。传感器的间距向下指向一个程度。

visionSensor = visionDetectionGenerator (“节”,1.0);visionSensor。DetectorOutput =车道和对象的;visionSensor。演员Profiles = actorProfiles(scenario);

运行仿真。

创建一个鸟瞰图和相关的绘图仪。
显示传感器覆盖区域。
显示行车线标记。
在道路上获得目标的地面真实姿态。
在前方60米处获得理想的车道边界点。
从理想目标位姿和车道边界生成检测。
显示目标的轮廓。
显示对象检测当所述对象检测是有效的。
当车道检测有效时显示车道边界。

cep = birdsEyePlot ('XLIM'，[0 60]，'YLim'35 [-35]);caPlotter = coverageAreaPlotter (cep),“DisplayName的”，“覆盖范围”，…'FaceColor'，“蓝”);detPlotter = detectionPlotter (cep),“DisplayName的”，“对象检测”);lmPlotter = laneMarkingPlotter (cep),“DisplayName的”，“车道标记”);lbPlotter = laneBoundaryPlotter (cep),“DisplayName的”，…“车道边界检测”，“颜色”，'红色');olPlotter = outlinePlotter (cep);plotCoverageArea (caPlotter visionSensor.SensorLocation,…visionSensor.MaxRange visionSensor.Yaw,…visionSensor.FieldOfView (1));而advance(scenario) [lmv,lmf] = laneMarkingVertices(egovehicle);plotLaneMarking(lmPlotter,lmv,lmf) tgtpose = targetpose (egovehicle);lookaheadDistance = 0:0.5:60;磅= laneBoundaries (egovehicle,'XDistance'lookaheadDistance,'的locationType'，'内');[obdets, nobdets obValid、lb_dets nlb_dets, lbValid] =…visionSensor (tgtpose磅,scenario.SimulationTime);[objposition, objyaw objlength、objwidth objoriginOffset, color] = targetOutlines (egovehicle);plotOutline (olPlotter、objposition objyaw、objlength objwidth,…“OriginOffset”，objoriginOffset，“颜色”、颜色)如果obValid detPos = cellfun(@(d)d. measurement (1:2)，obdets，“UniformOutput”，假）;detPos = vertcat（零（0,2），cell2mat（detPos '）'）;plotDetection（detPlotter，detPos）结束如果lbValid plotLaneBoundary (lbPlotter vertcat (lb_dets.LaneBoundaries))结束结束