Prescan小白踩雷篇(一)

本文分享了Prescan软件的安装、破解经验,包括选择合适安装包、解决启动问题及MATLAB集成。同时,记录了运行自带案例时的常见错误与解决办法,如ACC模块激活失败、与CarSim联合仿真等。

Prescan小白踩雷篇(一)

由于论文需要,近期接触了Prescan,因为网上资料虽然有,但主要都是列举了prescan gui里的功能实现,其实这部分只是利用Prescan实现其功能的1/3操作,其余操作基本是在MATLAB/Simulink里完成。本篇主要记录我来来回回踩的雷,也为踩到雷到网上查不到解决方法的小伙伴提供一些帮助。

安装 & 破解

  1. 首先要选取一个合格的安装包,里面包含着正确的破解文件,本人遇见过几个无用的破解文件,这时果断舍弃,找成功安装的人讨要安装包资源;
  2. 安装及破解如果按照现有的教程其实基本不会出问题,本人遇到的是在安装不同版本的Prescan后,破解路径会保持最早安装的,导致后安装的版本老是因无法识别破解文件路径而无法打开,这时果断重启解决问题。
  3. 在成功打开Prescan gui后,还不是完全安装完毕,你还需要从Prescan Process Manager中start Matlab,这时打开的是你安装时选择的matlab版本,或者你可以安装后再添加(在Pulgins->Plugins preferences->Matlab & Simulink中)。如果MATLAB中出现start up错误,大多提示没有编译器,此时有两种选择,一是VS,二是matlab里自带的Mingw(个人推荐,体积小,下载方便)。

运行

成功安装后,许多人会首先选择打开自带例子运行,发现会出错。

  1. 本人比较关注ACC,所以先试水了带有ACC的各种例子,发现曲线工况(ACC_iso_test_004 or 006)中主车会直接直线驶离曲线道路,ACC模块未激活,此时我使用的Prescan8.5,8.4和Matlab2020。待我将Matlab换成2018后,该问题解决;
  2. 其余例子如果不是与第三方软件联合,例如CarSim,都是可以成功直接运行的。
  3. 与CarSim的联合,其实help里讲的比较详细了,软件打开的先后顺序和
### Prescan 模拟软件在自动驾驶或 ADAS 开发中的应用 Prescan款专门用于自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)开发的虚拟感知仿真软件。它能够模拟车辆传感器(如摄像头、达、激光达等)以及感知系统,从而为算法开发和功能验证提供支持[^3]。 以下是 Prescan 的主要功能及在自动驾驶或 ADAS 开发中的具体用途: #### 1. 虚拟环境建模 Prescan 提供了丰富的虚拟环境建模工具,可以创建复杂的交通场景,包括道路、天气条件、光照变化和其他动态对象(如行人、自行车、其他车辆等)。这些环境模型可以实时更新,并与传感器信号同步,确保仿真结果的准确性[^3]。 #### 2. 传感器仿真 Prescan 支持多种传感器的精确仿真,包括但不限于: - **摄像头**:模拟图像采集过程,考虑光学畸变、曝光、噪声等因素。 - **达**:生成点云数据,模拟目标的距离、速度和角度信息。 - **激光达**:生成三维点云,模拟物体的形状和反射特性。 - **超声波传感器**:模拟近距离障碍物检测。 通过这些传感器仿真的结合,Prescan 可以帮助开发者评估传感器融合算法的有效性。 #### 3. 感知算法验证 Prescan 提供了个开放接口,允许用户将自定义的感知算法集成到仿真环境中。这使得开发者可以在虚拟环境中测试其算法对不同场景的适应能力,例如夜间驾驶、雨雪天气或复杂交通状况下的表现[^3]。 #### 4. 控制器测试 Prescan 可以与硬件在环(HIL)或车辆在环(VIL)测试平台集成,用于控制器的功能验证。例如,通过模拟真实的传感器信号输入,Prescan 可以评估控制器在各种工况下的响应性能和稳定性[^3]。 #### 5. 场景库与定制化 Prescan 内置了大量的标准化测试场景库,涵盖了常见的交通法规要求(如 Euro NCAP 测试场景)。此外,用户还可以根据需求自定义场景,以满足特定的开发和测试需求。 #### 示例代码:使用 Prescan API 配置场景 以下是个简单的 Python 示例,展示如何通过 Prescan API 配置个基本的交通场景: ```python from prescan.api import Scene, Vehicle, Pedestrian # 创建个新的场景 scene = Scene() # 添加辆车 vehicle = Vehicle("ego_vehicle") vehicle.setPosition((0, 0, 0)) vehicle.setVelocity(10) # 设置速度为 10 m/s scene.addObject(vehicle) # 添加个行人 pedestrian = Pedestrian("crossing_pedestrian") pedestrian.setPosition((5, -3, 0)) pedestrian.setVelocity(1) # 设置速度为 1 m/s scene.addObject(pedestrian) # 保存场景 scene.save("example_scene.pscan") ``` 此代码片段展示了如何通过 Prescan API 定义个包含车辆和行人的简单场景,并将其保存为 `.pscan` 文件以供后续仿真使用。 ---
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