Modelbase智能驾驶仿真与应用 课件 第三、第四章

第三章 智能驾驶仿真测试场景建模《ModelBase智能驾驶建模仿真与应用

》导读本章讲述了智能驾驶仿真研究中场景建模的相关内容，并基于Modelbase演示包括仿真道路建模和驾驶场景建模方法步骤。

场景建模是智能驾驶仿真研究的重要组成部分，为智能驾驶仿真提供符合实际工况的不同驾驶场景。概述——智能驾驶仿真场景的重要性与应用智能驾驶仿真场景通过计算机模拟和虚拟现实技术，创建各种交通场景和驾驶环境，用于测试、验证和优化自动驾驶系统。仿真场景的定义与功能仿真场景的应用领域仿真路网搭建：智能驾驶测试的基础真实环境模拟：模拟真实世界的道路、交通标志等。安全性评估：模拟危险和异常情况，评估自动驾驶系统反应能力。算法测试与优化：测试和验证自动驾驶系统算法，快速迭代优化。降低成本与风险：提供经济、安全且可重复的测试环境。性能评估：收集数据和指标，评估自动驾驶系统的性能。包含道路类型、车道数等静态信息;涵盖交通标志、信号灯等地物信息。可添加动态场景要素，构建复杂交通场景。搭建路网需根据仿真任务需求，构建合适、高效模型。仿真场景建模OpenDRIVE道路标准-智能驾驶的基石定义用途核心特点应用领域OpenDRIVE是用于描述数字路网和驾驶场景的标准格式。由德国FhG和美国SAEInternational共同制定。提供通用的、可扩展的、标准化的数字路网模型。准确描述驾驶仿真应用所需的静态道路交通网络。使用XML记录道路、车道、路口等静态元素信息。存储在.xodr文件中，便于机器识别和利用。标准化格式：实现不同软件和系统之间的交互性和兼容性。高度精确与灵活：表示不同类型的道路和复杂的道路结构。丰富的元素：包括道路、车辆行为、安全规则、环境元素等。开放、可扩展：可根据需求和应用场景进行定制和扩展。智能驾驶系统开发和测试驾驶模拟软件（如CARLA、LGSVL等）驾驶培训交通规划和城市规划OpenDRIVE道路标准-智能驾驶的基石应用示例展示OpenDRIVE在描述路网结构时采用惯性x/。道路几何信息的五种几何形状为车辆行驶提供准确参考。道路标志信息，包括道路限速、禁止通行、转弯指示等，可以提供车辆行驶的参考和决策。y/z轴、参考线s/t/h轴和局部u/v/z轴三种坐标系一条道路一般由参考线、车道和特征组成，可以定义其道路类型、连接、高程和表面信息。OpenDRIVE道路标准-智能驾驶的基石应用示例展示交叉口是三条或更多道路交汇之处，包含来路、联结、道路表面等元素，形成复杂的交通节点。一般用物体的边界框来描述物体，对于常见的四边形物体，定义宽度、长度以及高度；对于常见的圆形物体，定义半径以及高度。路网建模方法——道路参数设置在车辆仿真中，道路参数配置的精细程度直接影响模拟结果的真实性。通过详细设置道路长度、宽度、地形、车道数量及宽度等参数，仿真软件能模拟复杂路网结构，为自动驾驶验证、电控系统设计等提供实验平台。本节将结合Modeobase软件中的操作讲解道路参数的设置。道路总体配置参数道路总体配置参数通常包括道路的车道类型、点密度等基本信息，用于定义道路的基本形态和规模。参数值简介车道类型String新建道路时默认的道路类型点密度[0,99.99]道路轮廓每米包含的点的数目道路参数信息道路参数基本信息涵盖了道路的ID、路口ID、名称以及长度等，有助于根据实际道路交通规则和设计规范来设定仿真环境。参数值简介道路ID道路的ID路口ID-/-1道路所属路口的ID，作为一个连通的道路（-1表示未连通）名称String道路的名字长度道路的长度Modelbase中道路基本参数可分为全局设置，基本信息，轨迹，车道，高程，超高，类型，中心偏移，前驱后继，信号，物体和地形。道路基本参数设置界面如左图所示。路网建模方法——道路参数设置参数值简介起点x坐标起始位置的x轴坐标起点y坐标起始位置的y轴坐标航向角方向角长度参考线的长度半径圆弧的半径A、B、C、D三次样条曲线的参数道路参考线配置参数涉及路径的几何形状（直线、曲线、缓和曲线等）、曲率半径、弯道角度等参数，用于模拟复杂路况下的车辆行驶行为。参数值简介类型String给定车道的类型宽度车道的宽度车道线-车道线的类型、加粗、颜色、材料、宽度、变化和高度信息高度车道的表面可能与参考线所界定的平面及相应的海拔和横向坡度的偏移量前驱后继车道应该提供前驱/后继道路ID的信息速度给定车道上的最大允许速度，m/s附着系数车道的滚阻系数和附着系数车道配置参数包括车道数量、每条车道的宽度、车道间的分隔线类型及间距等，以反映不同道路结构对车辆行驶安全性和效率的影响。车道配置参数在软件的设置菜单中，选择“车道参数”选项，通过调整“中心偏移”、“跟驰后端”、“宽度”和“类型”等参数，可以实现让车辆更靠近中心线行驶或保持一定距离与前车的效果。路网建模方法——道路参数设置名称数值位置050100150偏移量0m5m-5m5m道路中心偏移参数移指道路中心线相对于某一参照物（比如地理坐标轴）的位置偏移量，用于构建非对称或非正交的路网布局。道路前驱后继参数道路前驱后继参数描述了道路之间的连接关系，如一条道路结束后紧接的是哪条道路，这对于构建连续行驶场景、实现仿真过程中车辆从一个路段平滑过渡到另一个路段至关重要。参数值简介类型String前驱或者后继道路的类型ID前驱或者后继道路的ID道路中心偏移设置界面如图所示，可以通过调整这些选项来改变车辆在车道上的行为。例如，如果用户将“中心偏移”设为较大的数值，那么车辆将会偏离中心线行驶。如图所示，选中ID=5的道路，该条道路的前驱是ID=3的路，后继是ID=4的路。前驱后继可能是路，也可能是路口。如果用户将“前驱后轮”设为较小的数值，那么车辆将会更加稳定地行驶。仿真场景建模

通过采用精确的物理建模、高效和高精度的数值仿真以及高仿真的图像渲染等相结合的方法，构建出满足不同应用需求的数字化场景和场景库，为机器学习在智能驾驶感知和轨迹决策规划应用提供了大量带标注的数据支持，实现智能驾驶汽车全天候、全工况的自动化测试、验证和评价。OpenSCENARIO场景标准

为验证智能驾驶汽车或高级驾驶辅助系统的正确功能，使用ASAMOpenSCENARIO创建描述智能驾驶汽车以及环境中其他参与者或实体行为的场景。OpenSCENARIO是一种用于描述动态场景的数据格式，按XML格式编写，文件扩展名为.xosc，OpenSCENARIO的文件结构分为三个部分：RoadNetwork、Entity和Storyboard。内容描述RoadNetwork对场景运行的道路进行说明Entity描述场景参与者的参数，包括车辆、行人和树木、路灯等物体的具体参数信息Storyboard描述参与者的行为，包括参与者的初始状态和运行过程中的行为变化Init:位置、朝向和速度等Story:描述哪个参与者在什么时间发生了什么行为场景创建实例在打开场景编辑器之前，需要在车辆库中选择合适的车辆拖拽到该工程的“车辆”栏下，否则消息窗口中会出现错误信息，注意工程内车辆不允许同名。01创建场景02打开场景编辑器场景必须依附于道路，因此在建立新的场景前需要准备好道路地图，将场景建立在对应的道路节点下。

右键单击场景节点，选择“编辑场景”，即可打开场景编辑器对当前场景进行编辑；或者双击想要编辑的场景节点，直接弹出场景编辑器。

在打开场景编辑器时，系统会判断是否已经打开了场景编辑器或者道路编辑器，两者不允许同时打开。场景的命名必须以字母开头，只能包含数字、下划线和字母，且不能与同一道路下的其他场景同名，否则会出现“该场景已经存在”的错误信息。场景创建实例场景编辑器123区域1的工具栏中包含保存工程、添加车辆等功能选项选项功能创建车辆选中后，鼠标呈现车辆图标，点击道路相关位置添加车辆创建行人选中后，鼠标呈现行人图标，点击道路相关位置添加行人创建物体选中后，鼠标呈现物体图标，点击道路相关位置添加障碍物等物体模型库模型库中内置了大量的车辆和驾驶员模型及对应参数随机交通对是否启用随机交通及交通属性进行配置环境配置对道路环境条件（摩擦系数）及天气信息（光照、雨水等）进行配置交通灯配置对交通信号灯相位情况进行设置SCP编辑发送SCP指令进行场景控制动态监测对场景内的实体状态信息进行监测选择通过选择按钮，可以对实体进行移动等操作区域2的场景编辑区用于显示道路和车辆相关信息，编辑车辆轨迹及路径区域3的状态栏显示当前鼠标所在的位置（x,y坐标），当鼠标在场景编辑区内移动的时候，状态栏也会随之更新场景创建实例03.交通实体配置-添加车辆点击车辆按钮，将车辆放置在此前导入的道路车道上，如果车辆放置于道路空间外会引起报错。在车辆配置窗口根据应用需求，对车辆信息、位置信息、行驶路线等配置进行更改。同样的，可以根据应用需求对行人实体和物体进行创建和配置。

开启随机交通功能后，在中心实体的周围生成随机交通，其产生的范围为圆形区域和椭圆形区域中间的深灰色区域，区域的参数将通过右侧的交通属性进行配置。随机交通流场景创建实例04.车辆轨迹配置在车辆配置界面中的行驶路线一栏中对车辆的行驶轨迹进行配置，包括四种配置模式。1234随机终点：车辆以当前所在的车道和位置为起点，随机选择一个位置作为轨迹终点，并规划一条行驶路线。到达终点位置后，随机选择下一个终点开始运行指定目标终点：在地图上选择一个目标终点，并且设置到达目标点后车辆的行驶状态，是选择继续行驶还是停止行驶沿指定轨迹：在场景下方右键不规则轨迹并选择新建轨迹，在轨迹类型中选择折线、螺旋线、B-样条曲线三种类型进行轨迹绘制沿指定车道路线：选择车道线，车辆沿该路线行驶。场景创建实例05.环境配置场景的环境状态由环境配置界面进行设置，点击环境配置按钮将弹出环境配置界面，在界面中可以对场景的环境信息进行实时修改。环境配置完成后，在动画演示中显示配置的应用情况。场景中的交通信号灯由交通灯配置窗口进行控制，点击交通灯配置，出现信号的配置界面。通过点击不同的相位控制器，可以对交叉口信号灯的STOP、ATTENTION和GO三个信号时长进行配置，从而对相位配时情况进行设置。06.交通信号配置场景创建实例自动化创建场景通过定义场景参数、规则和约束，以及使用算法和模型来自动生成仿真环境，包括生成道路网络、设置交通流量、添加障碍物和环境特征等。在Modelbase中，通过自动化测试序列去调用SCP指令和一些控制指令实现自动创建场景。SCP指令实例：车辆变速创建行人实体第四章

智能驾驶感知系统建模与仿真应用《ModelBase智能驾驶建模仿真与应用

》导读本章讲述了ModelBase中智能驾驶感知系统的相关内容。智能驾驶感知系统是自动驾驶汽车的关键部件，它通过多种传感器来获取车辆周围环境的信息，以确保车辆可以准确感知并应对各种路况情况。本章主要介绍超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和摄像头这四种传感器的工作原理及ModelBase软件中的建模方法与仿真应用。

智能驾驶感知系统建模与仿真应用场景创建实例感知系统概述感知系统是指在智能汽车中用于感知和理解周围环境的一系列传感器和算法的集合。它的主要目标是通过获取和分析环境信息，为下游规划与控制模块提供丰富的信息，是保障自动驾驶稳定安全运行的至关重要一环。智能驾驶感知系统通常由多种传感器组成，主要包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、惯性测量单元等。这些传感器能够以不同的方式感知周围环境，例如获取图像、距离、速度、方向等信息。复杂环境下感知系统传感器标定、数据配准、布设方案正常光照、雨雪雾、遮挡等复杂环境下多模态数据集采集与构建车辆群体跨视角融合感知、车路协同融合感知多模态传感器深度学习模型与融合策略设计摄像头激光雷达超声波雷达毫米波雷达超声波传感器概述超声波传感器通过发射超声波脉冲信号并接收反射回来的信号，精确测量目标物体与传感器之间的距离和速度等信息，具有环境适应性好、灵敏度高等特点，被广泛应用于智能驾驶和智能停车场及其子系统中.

01优势

02劣势受天气和环境影响较小，适用于多种天气和道路环境条件；控制及后期维护成本低技术成熟，能够与其他传感器实现多传感器融合单超声波雷达测量范围有限作为一种机械波，在高速运动和通过物体密集路段时，检测精度会收到干扰超声波传感器的主要应用场景：速度和距离检测自动驾驶避障系统制动辅助系统自动泊车系统智能停车场的车位引导系统超声波传感器的工作原理超声波传感器是指在压电效应原理的基础上，将电能与超声波进行转化，确保在发射超声波的过程中，通过电能转换有效发射，而在接收超声波的时候，可以将超声波振动信号转换成电信号。超声波传感器结构由超声波喇叭、接收器、用于处理影像和计时的芯片等零部件组成。（1）超声波喇叭：通常是一个微小的电路板，它可以发出一定频率的超声波脉冲信号。（2）接收器：通常也是一个微小的电路板，它可以接收到反射回来的超声波信号。（3）处理器：超声波传感器的处理器通常是一个微处理器或单片机，它可以将接收到的超声波信号进行处理和分析，从而获取目标物体的位置、距离等信息；（4）外壳：超声波传感器的外壳通常是一个塑料或金属外壳，它可以保护传感器内部的电路板和元器件不受外界干扰和损坏。超声波传感器利用振动频率高于20kHz的机械波(超声波)对前方障碍物进行探测。超声波能被任何材质的障碍物所反射，并接收和放大障碍物反射的超声波脉冲，将超声波脉冲转换成数字信号。处理器测量这些信号的时间和强度，从而确定目标物体的位置、距离等信息。超声波传感器的建模方法物理模型涉及到波的传播、反射和干扰等物理过程，可以通过数学公式和物理定律描述。其适用于需要考虑传感器和障碍物几何形状、材料属性和位置等因素的场景。这些系统需要精确的物理模型来预测超声波传感器的输出，以便控制车辆的运动和避免碰撞。统计模型是建立在实际测量数据基础上的，通过采集大量超声波传感器测量数据来预测传感器的输出。这种模型可以利用机器学习算法，如线性回归和支持向量机等。它考虑了传感器测量误差、障碍物形状和位置分布等因素，适用于处理大量数据和预测传感器输出的场景。仿真模型是利用计算机模拟超声波传感器的工作原理和环境来预测传感器的输出。它采用计算流体力学（CFD）和有限元分析（FEA）等方法进行建模和模拟，考虑传感器和障碍物的几何形状、材料属性和位置等因素。适用于虚拟试验和优化设计的场景。神经网络模型是一种基于人工神经网络的建模方法，通过训练神经网络来预测超声波传感器的输出。该模型适用于处理非线性关系和复杂数据的场景这些算法能够处理传感器的非线性关系和复杂数据，以预测传感器的输出和识别障碍物。物理模型统计模型超声波传感器的建模方法主要可分为物理模型、统计模型、仿真模型和神经网络模型四种。仿真模型神经网络模型超声波传感器仿真应用ModelBase软件中，可以在仿真环境中添加各种传感器来监测车辆周围的环境，这些传感器可以帮助更好地理解车辆在不同情况下的行为和性能。在官方传感器库中，设计了几种传感器的配置界面，可以直接在此基础上添加超声波传感器，也可以新建传感器方案并重新添加。ModelBase软件中超声波传感器的部分参数如右图所示。IO变量名单位模块描述ID-Object物体IDValID_Flag-Object物体是否有效:-99无效，1有效Type-Object物体类型:0:car(汽车)，1:van(小型货车)，2:truck(卡车)，3:trailer(挂车)，4:semitrailer(半拖车)，5:bus(公交)，6:motorbike(摩托车)，7:bicycle(自行车);10:Man(行人);20:场景障碍物;26:Manhole(井盖),27:交通标识牌Near_XPosmObject最近点x坐标Near_YPosmObject最近点y坐标Near_ZPosmObject最近点z坐标LengthmObject长度WIDthmObject宽度HeightmObject高度Angle_YawradObject航向角Angle_PitchradObject俯仰角Angle_RollradObject侧倾角Center_XPosmObject中心点x坐标（几何中心）Center_YPosmObject中心点y坐标（几何中心）Center_ZPosmObject中心点z坐标（几何中心）ID-ParkSlot物体IDValID_Flag-ParkSlot物体是否有效:-99无效，1有效Type-ParkSlot物体类型毫米波雷达概述毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达，其与普通雷达具有相似的工作原理，通过发射无线电信号并接受反射信号测定与物体间的距离。毫米波频段介于微波和厘米波之间，从而兼具有微波雷达和光电雷达的一些优点，非常适合于智能驾驶汽车领域的应用。毫米波雷达作为主要传感器的智能驾驶方案具有以下优势：1.信号穿透能力强2.纵向目标距离和速度探测能力突出3.对静态和动态物体均能高精度检测，适用于全天候全天时工作将毫米波雷达作为主要传感器的智能驾驶方案具有以下劣势：1.无法成像和进行颜色识别2.对高处物体和小物体检测效果不佳，探测距离近且垂直角度受限，还可能出现天线间存在信号干扰等情况目前主流的毫米波主要集中在24GHz和77GHz区间，由于频段的不同，其拥有着不同的应用场景：24GHz：通常用于感知车辆周围的障碍物，为换道决策提供感知信息，其能够实现的ADAS功能有盲点监测、变道辅助等77GHz：常被安装在前保险杠上，正对汽车的行驶方向，能够用于实现紧急制动、高速公路跟车等ADAS功能。毫米波雷达的工作原理01主要用于发射和接收毫米波。由于毫米波波长只有几个毫米，而天线长度为波长1/4时，天线的发射和接收转换效率最高，因此天线尺寸可以做的很小，同时还可以使用多根天线来构成阵列。天线02是毫米波雷达的核心部分，主要负责毫米波信号的调制、发射、接收以及回波信号的解调，常采用单片微波集成电路（MonolithicMicrowaveIntegratedCircuit）。其属于半导体集成电路的一种技术，它包括多种功能电路，如低噪声放大器（LNA）、功率放大器、混频器、检波器、调制器、压控振荡器(VCO)、移相器、包括收发系统中的发送(TX)和接收(RX)射频(RF)组件，以及时钟等模拟组件和一系列数字组件，能降低系统尺寸、功率和成本，还能嵌入更多的功能。前端收发组件MMIC03通过芯片嵌入不同的算法，对信号进行处理，实现对探测目标的分类识别。信号处理器以及算法毫米波雷达的主要由收发天线、前端收发组件、信号处理器及算法三个部分组成，各部分主要承担工作如下：车载毫米波雷达通过天线发射毫米波，接收目标反射信号，经后方处理后快速准确地获取汽车车身周围的物理环境信息，然后根据所探知的物体信息进行目标追踪和识别分类,进而结合车身动态信息进行数据融合，最终通过电子控制单元(ECU)进行智能处理。经合理决策后，以声、光及触觉等多种方式告知或警告驾驶员,或及时对汽车做出主动干预。毫米波雷达的建模方法几何模型中，雷达对周围场景的探测是通过不断剔除场景中的目标物体特征点，从而留下被雷达“照射”到的点集的过程。雷达会将场景中的目标物体抽象为包围盒，并使用一系列预先定义的特征点集来表示。然后，雷达将发射电磁波波束，形成一个视锥，与目标物体的包围盒在空间中进行相交判断。毫米波雷达建模方法主要分为几何模型与物理模型两大类：物理模型反映了基于电磁学的天线波束模型，包括电磁波的传播和散射过程。通常采用光学方法来处理电磁波，以简化电磁场的计算，并更加准确地反映电磁波的工作特性。在实际环境中，雷达从产生电磁波到最终处理得出目标信息的过程中，存在许多不理想因素，如RF损耗、杂波干扰、量化噪声等。毫米雷达传感器仿真应用Modelbase软件毫米波雷达的设置与其他传感器类似，毫米波雷达的相关参数组件和设置位于Project栏下的传感器设置界面中。对于物体检测，主要是通过定位车辆所在的位置以及目标检测区域，随后通过遍历的方式筛选范围内的物体，检测过程中涉及坐标系转换技术和物体boundingbox计算，最后通过IO接口输出信息；而对于车道线检测，主要是通过定位车道以及车辆在车道中的具体位置，随后沿车道向后搜索目标距离，获取本车道左右车道线的轨迹点，通过坐标系转换和多项式拟合得到参数，最后利用IO接口输出信息。IO变量名单位模块描述ID-Object物体IDValID_Flag-Object物体是否有效：-99无效，1有效Type-Object物体类型：0：car（汽车），1：van（小型货车），2：truck（卡车），3：trailer（挂车），4：semitrailer（半拖车），5：bus（公交），6：motorbike（摩托车），7：bicycle（自行车）；10：Man（行人）；20：场景障碍物；26：Manhole（井盖），27：交通标识牌；Motion_State-Object运动状态：0未知，1静止，2停止，3运动，4迎面而来，5横穿静止，6横穿移动Ref_Xpos

mObject参考点x坐标（参考点：传感器与Object中心的连线与Object外边框的交点）Ref_YposmObject参考点y坐标Ref_ZposmObject参考点z坐标Near_XposmObject最近点x坐标Near_YposmObject最近点y坐标Near_ZposmObject最近点z坐标Left_XposmObject最左点x坐标Left_YposmObject最左点y坐标Left_ZposmObject最左点z坐标Right_XposmObject最右点x坐标Right_YposmObject最右点y坐标Right_ZposmObject最右点z坐标4.4激光雷达概述激光雷达(LightDetectionandRanging，Lidar)是智能驾驶领域中广泛应用的一种传感器技术，它通过高密度采样环境生成包含大量点的点云数据，提供周围环境的三维空间信息，包括物体的形状、轮廓和表面特征等，精确地感知和识别周围的车辆、行人、障碍物等物体，为智能驾驶车辆的决策和控制提供准确的数据支持。4.4激光雷达激光雷达模型的核心是光线追踪算法，根据激光雷达的参数配置以及车辆的运动状态，可以计算出每根光线的位置和方位角，激光射出后会和周围的物体发生碰撞，通过计算碰撞点，我们可以得到这根光线返回的信息。不同物体表面特性不同，如果遇到物体回波强度太弱，会进一步计算折射强度和反射强度，当折射强度或者反射强度超出阈值，激光会存在明显反射或折射，激光雷达模型会计算反射或折射光线的起始点和方位角，进一步计算反射光线或折射光线与3D场景中物体的碰撞。当前市场上激光雷达线束都比较多，分辨率也比较高，一个激光雷达模型的计算量非常庞大，为了满足实时仿真需求，需要采用CPU+GPU混合计算的方法，激光模型的初始化和后处理都在CPU中运行，激光雷达单个线束的计算主要是在GPU中进行。4.4.1工作原理4.4激光雷达4.4.2建模方法激光雷达利用激光束的发射和接收，可以返回大量的数据值，光线对其几乎没有影响，可以不分白天黑夜的工作，同时，激光雷达具有很高的角度分辨率与测距精度，在智能驾驶汽车中可以实现目标的检测、识别、分类与跟踪等需求。02车载激光雷达系统具有惯性导航系统IMU和卫星导航系统GPS，通过两个系统协调工作。在进行扫描工作时，可以实时获取激光扫描仪的姿态、位置数据所以不需要进行站点拼接配准工作。为了使各个数据在同一坐标系内，需要进行坐标解算，从而获取各个坐标系统下的大地坐标。数据配准04将高清数码相机拍摄的被测地物的图像与激光雷达系统获取的点云数据重建的三维模型进行融合，从而使最后得到的完整三维模型更加形象逼真。重建后的三维模型不含有颜色信息，导致模型与真实地物不完全一致，通过纹理映射，我们可以对模型赋予相应真实地物的颜色，使模型更直观和真实。纹理映射01运用激光扫描仪和高清数码相机对被测物进行扫描、拍摄，获取被测物的三维坐标信息及纹理信息。在汽车行驶过程中进行扫描，不可避免的扫描到街道、植被信息，这些信息对建筑物信息造成遮挡，导致建筑物信息缺失，在后期三维重构时，需要对缺失信息进行填补处理。数据扫描03对于车载激光雷达系统，由于扫描范围巨大不可避免的获取的点云数据中含有部分杂点，在进行模型三维重构之前要对点云数据进行滤波处理从而去除这些杂乱点，提高后期建模精度。机载激光雷达系统获取的点云是被测物顶部信息，通常对其点云数据构建TIN不规则三角网，提取出被测物顶部信息，将顶部信息延伸至地面，从而获取完整的三维模型。模型重建4.4激光雷达4.4.3仿真应用

在智能驾驶仿真软件中，激光雷达是一个关键的传感器模块，用于模拟车辆上的环境感知系统。下面将以ModelBase软件为例，激光雷达在智能驾驶仿真软件中的应用、部署设置、输出数据和可视化效果的详细介绍如下：多传感器标定环境感知因为激光雷达识别出来的物体是在激光雷达坐标系下的位置,所以需要标定的外参来得到障碍物在车体坐标系下的位置,以便规划模块做出决策。激光雷达通过激光扫描可以得到汽车周围环境的三维模型，加以算法的加持，可以通过比对上下帧的环境变化较为容易的探测出周围的障碍物，并进行检测、分类和跟踪。激光雷达可以通过扫描得到的点云数据实现同步创建地图信息。激光雷达有着稳定，受光照影响小的优势，这就形成了定位和地图创建的精度高。SLAM加强定位常见应用包括：4.4激光雷达4.4.3仿真应用部署设置：以ModelBase为例，激光雷达的类别包括机械式激光雷达和固态激光雷达。选择ModelBase中左侧传感器库，在官方库中选择所需的传感器。在传感器编辑界面中，新建激光雷达的时候可以选择激光雷达类型，不同激光雷达的参数略有不同，其中机械式激光雷达的参数最全面，相较固态激光雷达增添了水平FOV和水平分辨率两个参数，下面以机械式激光雷达为例介绍各个部署参数的含义。激光雷达位置参数设置界面如下图所示：4.4激光雷达4.4.3仿真应用1.基本信息。传感器模块基本信息如表4-4所示。2.探测参数。可以根据真实激光雷达的参数来设置仿真激光雷达的视野角度和视野范围，模拟激光雷达的硬件特性,以适应不同的场景需求。激光雷达传感器探测参数信息如表4-5所示。名称简介传感器启用状态当前传感器是否启用名称传感器的名字ID传感器类型_ID组成的唯一标示表4-4激光雷达传感器模块基本信息名称简介最远探测距离（m）雷达最远能探测的距离最近探测距离（m）雷达最近能看到的距离扫描频率（Hz）雷达转速，10Hz就是一秒转10圈水平FOV(°)水平方向上可以观测的角度范围水平分辨率(°)水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少。一般这个参数也被称为水平分辨率光线角度雷达在垂直方向上具有多个发射器和接收器，通过电机的旋转，获得多条线束表4-5激光雷达传感器探测参数信息4.4激光雷达4.4.3仿真应用3.传感器安装位置。可以设置激光雷达的安装位置和朝向，模拟车辆/路侧的实际激光雷达安装位置，激光雷达传感器安装位置参数如表4-6所示。4.通讯设置。激光雷达传感器通讯设置如表4-7所示。5.抖动。激光雷达传感器抖动参数如表4-8所示。名称简介udp简单的面向消息的传输层协议，尽管udp提供标头和有效负载的完整性验证（通过校验和），但它不保证向上层协议提供消息传递，并且udp层在发送后不会保留udp消息的状态。共享内存用于保存接收到的要等待处理的数据，对存储器进行缓存。本机IP前三位要与激光雷达IP地址一致目标主机IP激光雷达的IP地址端口号传感器的端口号表4-7激光雷达传感器通讯设置名称简介关联车辆该传感器是否安装在车上，通常做智能驾驶仿真时，传感器都是安装在主车上的。如果是V2X仿真，传感器可能不是安装在车上。x（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的x坐标。当传感器安装在车辆上，需要配置传感器在车体坐标系下的坐标值（x、y、z）和姿态角（横摆角、俯仰角、侧倾角）。当传感器没有安装在车辆上时，需要配置传感器在大地坐标系下的坐标值和姿态角。车体坐标系的原点在前轴中心，在驾驶员视角下，x朝前，y朝左，z朝上。y（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的y坐标z（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的z坐标h（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的横摆角p（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的俯仰角r（车体/大地坐标系）车体坐标系或者大地坐标系下的侧倾角表4-6激光雷达传感器安装位置参数名称简介测量抖动距离（m）采集一帧数据起始点时的雷达原点位置，和采集一帧数据终止点时的雷达原点位置，出现了位移水平抖动（m）水平方向的位移表4-8激光雷达传感器抖动参数4.4激光雷达输出数据与可视化效果:激光雷达扫描仪提供的传感器数据表示为3D点云，其中每个点对应于单个激光雷达光束的测量值。每个点都由(x,y,z)中的坐标和其它属性来描述，例如反射激光脉冲的强度，甚至是由物体边界处的部分反射引起的二次回波。激光点云指的是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，每一个点云都包含了三维坐标(x,y,z)和激光反射强度（Intensity），其中强度信息会与目标物表面材质与粗糙度、激光入射角度、激光波长以及激光雷达的能量密度有关。表示激光雷达扫描的另一种形式是深度图像。该数据结构将3D点保存为扫描环境的360度“照片”，其中行维度表示激光束的仰角，列维度表示方位角。随着围绕z轴的每次增量旋转，激光雷达传感器会返回许多距离和强度测量值，然后将其存储在深度图像的相应单元中。4.4激光雷达输出数据与可视化效果:ModelBase目前主要通过共享内存输出，输出的信息是一系列点云信息，每个点的信息包含：参数名称单位大小说明备注pos-Lsr_num*4*3byte点云位置信息，包含x、y、zLsr_num:激光数量，pos是一个包含所有点坐标的列表m_azimuth-Lsr_num*4byte点云水平方向角信息m_azimuth是一个列表，包含所有点水平方向角信息m_vertical_angle-Lsr_num*4byte点云垂直方向角信息m_vertical_angle是一个列表，包含所有点垂直方向角信息m_instense-Lsr_num*4byte点云强度信息m_instense是一个列表，包含所有点强度信息m_distence-Lsr_num*4byte点云距离信息m_distence是一个列表，包含所有点距离信息摄像头概述摄像头作为最接近“人眼识别”原理的环境感知传感器，能够通过捕捉车辆周围的视觉信息，提取物体几何特征、表面纹理等信息，通过算法提供对道路、交通标志标线、行人、车辆和其他障碍物的实时观察和检测。摄像头在智能驾驶中的主要作用可以总结为：实时感知目标识别与分类障碍物检测车内驾驶员监控（疲劳检测）辅助类功能（360环视，低速近距离感知，倒车影像）摄像头作为主要传感器的智能驾驶方案具有以下优势信息丰富直观；多功能性；成本相对较低，且技术相对成熟，

容易集成到智能驾驶系统中。有限的感知范围；对环境条件敏感；难以处理复杂场景的挑战。将摄像头作为主要传感器的智能驾驶方案具有以下劣势摄像头的工作原理车载摄像头主要的硬件结构包括光学镜头（其中包含光学镜片、滤光片、保护膜等）、图像传感器、数字信号处理器DSP、串行器、连接器等器件。核心部件为：光学镜头：负责聚焦光线图像传感器：将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号数字信号处理器：完成图像图传感器输入的图像视频源RAW格式数据的前处理摄像头的工作原理类似人眼，通过光学成像将环境中的光线转换为电信号，并利用图像传感器和信号处理技术将信号转化为数字图像或视频。摄像头建模方法目前摄像头在智能驾驶领域的视觉任务包括目标检测、语义分割、目标追踪等。目标检测，指给定任意图像和预定义的目标类别列表，输出图像中存在的实例的类别标签和置信度分数，并返回边界框形式的每个目标的位置坐标。目标追踪，指利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。语义分割，指将图像分割为若干个有意义的图像区域，为不同图像区域分配特定的标签，最终得到带有像素级语义标注的分割图像。摄像头建模方法摄像头根据不同视觉任务，相关的建模方法和算法如下：传统的语义分割，多采用颜色和纹理等一系列特征较为简单的低级特征来完成分割任务。为了应对图像分割场景日益复杂化的挑战，主流逐渐转向分割能力更强的深度学习方案：传统的目标跟踪算法多采用滤波方式来进行目标外观和运动状态的学习，有效的应对简单的跟踪场景，且跟踪速度快，但对跟踪场景的变化较为敏感。深度学习提取的特征拥有更丰富的信息，能更好的表征目标：传统的目标检测算法通常是基于滑动窗口选择手工特征进行检测，时间复杂度高，且对于多样性变化的鲁棒性差，难以应对复杂环境，而基于深度学习的算法以其在精度和速度方面的突出优势成为主流：传统方法：光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等深度学习/深度学习与滤波结合：包括SiamFC、MDNet、DeepSORT、CenterTrack等基于深度学习方法：包括FCN、U-Net、DeepLab、transformer等传统方法：基于阀值、基于边缘、基于聚类的分割方法等传统方法：包括VJ、HOG、DPM等经典算法深度学习单阶段：Yolo系列、SSD、RetinaNet等两阶段：RCNN及其变种FastRCNN、FasterRCNN等摄像头仿真应用以ModelBase为例，摄像头的类别包括普通摄像头、广角摄像头、鱼眼摄像头。选择ModelBase中Project列表里传感器，右键点击新建传感器。在传感器编辑界面中，新建摄像头的时候可以选择摄像头类型，不同摄像头的参数略有不同，其中鱼眼摄像头的参数最全面，涵盖普通摄像头和广角摄像头的参数。基本信息名称简介传感器启用状态当前传感器是否启用名称传感器的名字I