PreScan学习：点云传感器

最新推荐文章于 2023-09-29 00:54:29 发布
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（1）搭建一个场景，添加车辆
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（2）将点云传感器添加到车辆上
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（3）添加三个点云传感器，system配置如下
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第二第三个点云传感器的角度设置
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（4）编译并打开simulink，在模型中添加Matrix Concatenate

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（5）一共添加4个 ma

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三维典型Bunny,dragon点云数据文件，正确打开即可使用
matlab三维点坐标生成点云
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//////////////////////////////// matlab三维点坐标生成点云ply
PreScan快速入门到精通第三十四讲基于PreScan进行超声波雷达传感器仿真
小明师兄的博客
10-18 1211
在第一种应用中，通常2到4个传感器安装在后保险杠上，第二种一般在前方同样安装超声波传感器，在自动停车系统中，一般还需要加上左右两侧的超声波传感器，测量的距离为2至4米，并通过不同的蜂鸣器声音传达给驾驶员。衰减系数α(f)既是声波频率的函数，也是声波通过的介质的函数，在PreScan中的衰减系数是根据ISO 9613-1:1993计算的，是频率、温度、相对湿度和大气压力的函数。为了计算从声源到目标的路径上的总损耗，天线增益传播损耗和大气衰减的影响（公式（4）中右侧的最后两个项）发生了两次。
matlab开发-SimulinKforpcvPointCloudViewer（SimulinKforpcvPointCloudViewer）
08-27
matlab开发-SimulinKforpcvPointCloudViewer（SimulinKforpcvPointCloudViewer）。Simulink for PCV是一个用于三维点云视图和包装的本机OpenCV库的块。
SIMULINK的三维坐标图生成组件
12-13
MATLAB、SIMULINK的三维坐标图生成组件，可以直接连线，很方便
PreScan快速入门到精通第四十二讲点云传感器
小明师兄的博客
12-13 1051
此外，这些参数在脚本中被注释掉了，因为有人说这个脚本会用默认参数覆盖传感器参数，但姿势的默认值取决于传感器被放置的交通参与者。取而代之的是，在采样方向上会产生小的、但可配置的角度误差。如果选择了 "输出16位整数"复选框，则强度值的范围为[0.0，216-2]，否则为[0.0，1.0]。例如，这种模式允许对旋转的激光雷达传感器进行建模，通过在短时间内冻结世界的动态，并同时发射该时间框架内的所有光束。图中显示的是一个半球，传感器位于中心。方位角将是[-29，-27，...，-1，1，...，27，29]度。
PreScan 使用点云雷达代替激光雷达操作步骤：
专注于自动驾驶系统中的规控模块与端到端感知决策一体化方案，涵盖路径规划、控制优化、多目标跟踪、深度神经网络部署等工程细节。致力于打通“从感知到执行”的算法闭环，实现高效、可靠的自动驾驶全流程落地。
09-04 2235
1、 建立场景（包括车、路、周围环境） 2、 添加点云传感器 3、 点云传感器设置 3.1调节传感器安装位置，Heading=0，传感器扫描方向为车辆正前方； 3.2 调节传感器横向扫描范围、垂向扫描范围（垂向扫描范围可以根据实际激光雷达的垂向两条激光的夹角来设置）、输出结果（图中所示是为了显示点云图，如果不想现实点晕图可以通过修改输出模式，就可以得到输出的距离，或者是用6个点云传感器即可以得到点云图，也可以得到距离）； 3.3 使用3个点云传感器，修改其他两个角度分别为120、240，其他参数与第一个点云
PreScan技术讲解：Beacon和OBU传感器的应用与点云处理
YadxFix的博客
09-29 381
PreScan提供了丰富的点云处理功能，可以对激光雷达等传感器获取到的点云数据进行处理和分析。通过上述代码，我们可以使用PreScan提供的点云处理函数对激光雷达获取到的点云数据进行滤波、聚类等操作，从而得到所需的点云信息。通过使用OBU传感器，我们可以在PreScan环境中模拟各类传感器的数据输出，为自动驾驶系统的开发和测试提供支持。OBU传感器还可以注册传感器数据的回调函数，在仿真过程中对接收到的数据进行处理和分析。创建传感器后，我们可以设置OBU传感器模拟的传感器类型和相应的数据。
PreScan传感器(零)——通用配置
gloria_iris的博客
04-24 4390
2. 传感器的扫描方式 line scan：最常用的模式，该模式下连续发射光束并捕获信息。存在两种基本操作，即水平和垂直线扫描。 'Z'scan：鲜为人知，更复杂的一种模式。Z-scanning允许用户横向扫描目标，如TV人物将。该模式也有两种基本操作，光束Z方向扫描，Z方向切片扫描。 Matrix scan：矩阵扫描可与PC捕获图像工具进行比较：在用户指定的捕获频率下捕获整个图像并...
用simulink搭建云台仿真PID调参
weixin_52113386的博客
01-24 1930
本文结合华南虎开源以及网上各路资料做了一个整理，再加上本人的一些思考写出来此流程，也算是帮助后来者提供一个思路。 寻找系统合适的线性化模型 2.另一种方法是使用MATLAB的系统辨识工具箱 3.对系统线性化，得到系统的传递函数模型 搭建simulink仿真回路 效果如图： ...
计算点云的凸包 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国
QsPascal的博客
09-24 243
计算点云的凸包可以帮助我们找到覆盖整个点云的最小凸多边形或凸多面体。凸包是计算机视觉和几何计算中常用的概念，用于表示点云数据的边界。在本文中，我们将使用MATLAB和Simulink来计算点云的凸包。通过这些步骤，我们可以方便地计算点云的凸包，并使用MATLAB进行可视化。通过这些步骤，我们已经成功计算出了点云的凸包。现在，我们可以对结果进行可视化，以便更好地理解凸包的形状。至此，我们已经完成了计算点云凸包并进行可视化的过程。这段代码将点云用蓝色的点进行绘制，并将凸包用青色的三角面片进行绘制。
prescan（十二）：激光雷达仿真
林小川的博客
11-18 3877
选择三个120°点云传感器配置成一个360°点云传感器 将三个激光雷达数据的Range, theta, phi, intensities，组合成一个数据 在ROS端配置点云数据 point_cloud2 在matrix中出来的数据是多维的，需要使用一个reshape将数据变为一维 在simulink工具栏中配置，修改数据的大小 在ROS中配置一定要给出currentl...
Prescan（九）：配置点云 point cloud 传感器
林小川的博客
05-05 4950
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matlab点云工具箱绘制点云图和点云聚类实例
rmrgjxeivt的博客
02-27 7224
matlab2019b创建 clear;clc;close all; % 主要目的:分割出地面，并对障碍物聚类 % load('pointCloud'); %% % for img_idx = 181:446 % fid = fopen(sprintf('/Users/ruinanchen/Documents/matlabTest/lidarPointCloud/2011_09_26/20...
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PreScan快速入门到精通第三十三讲基于PreScan进行激光雷达传感器仿真
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这个选项卡和漂移选项卡之间的一个明显区别是，你可以定义哪个量的噪声被分配到照明路径的开始（'x%'），哪个部分被分配到反射路径的开始（'100-x%'）。一个经验法则是，如果FoV角度（度数）为光束数量的一半或更大，则配置的光束数量全部可见（因此，如果FoV=13度或更高，则25个光束可见）。请注意，根据 FoV 和输入的光束数，所有光束的中心线的间距将相等。光束以一定的孔径dta和发散顶点θ离开发射机，然而，对于探测范围R，假设孔径dta=0是有效的，因此，在PreScan中，激光束被模拟成一个圆锥体。
【人工智能】无人车系统仿真软件-PreScan
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我们经常用的无人车仿真软件。说是无人车仿真软件，实际上就是汽车仿真软件。但是加上无人车是因为，还有额外的驾驶环境模拟的内容。
Prescan雷达
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<think>好的，我需要处理用户关于Prescan雷达使用教程和功能的问题。首先，我得确认用户的需求是什么。他们可能想了解如何在Prescan中配置雷达传感器、如何设置参数，或者雷达在仿真中的具体应用。接下来，我得回忆一下Prescan的相关文档和引用资料。根据用户提供的引用[1]和[2]，Prescan主要用于智能驾驶仿真，支持与其他工具如CarSim集成，并可用于SIL、MIL和HIL测试。 用户需要的是雷达相关的具体信息，所以应该分步骤说明使用方法。首先，可能需要介绍如何在Prescan中添加雷达传感器。然后，参数配置是关键部分，比如探测距离、角度分辨率等参数设置。接着，场景搭建部分需要结合雷达的实际应用，比如障碍物检测。此外，仿真流程和结果分析也是用户关心的部分。 另外，用户可能不知道如何获取学习资源，所以需要推荐官方文档和教程。同时，雷达在ADAS中的应用示例能帮助他们理解实际用途。需要注意引用标记，在回答中自然地加入[^1]和[^2]的引用，尤其是在提到Prescan的仿真能力和环境配置时。 需要确保使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。不过在这个问题中可能数学公式较少，但如果有涉及雷达方程或其他公式的地方，需要正确应用。例如，雷达探测距离的公式可以用$$R = \sqrt[4]{\frac{P_t G^2 \lambda^2 \sigma}{(4\pi)^3 P_{min}}}}$$来表示，并引用相关理论。 最后，生成的相关问题需要围绕Prescan雷达的进阶使用、参数优化、与其他传感器的比较以及ADAS中的具体应用，这样用户能进一步探索。需要检查每个步骤是否符合用户的要求，并确保信息准确，引用正确。</think>关于Prescan雷达的使用方法和功能介绍，以下是系统化的说明： ### 一、Prescan雷达基础功能 1. **雷达类型支持** Prescan提供毫米波雷达、激光雷达等传感器模型，支持多目标探测与点云生成。其雷达模型基于物理特性构建，可模拟真实环境中的衰减、多径效应。 2. **核心参数配置** 在传感器配置界面可设置： - 水平/垂直视场角：$FOV_h \in [10^\circ,150^\circ]$ - 探测距离：$R_{max}=200m$（默认值） - 角分辨率：$\Delta\theta \leq 0.1^\circ$（77GHz雷达） ### 二、使用教程（分步说明） **步骤1：添加雷达传感器** ```matlab % 在MATLAB API中创建雷达对象 radar = RadarSensor('Position',[1.5 0 0.7],'Orientation',[0 0 0]); ``` **步骤2：参数配置界面** 通过GUI设置关键参数： ![雷达参数配置界面](prescan_radar_config.png) （*注：实际操作需在Prescan的Sensor配置面板完成*） **步骤3：场景搭建** - 使用`Library Browser`添加目标车辆/障碍物 - 设置目标RCS值：$\sigma_{car}=10\ m^2$ **步骤4：仿真流程** 1. 构建实验（Experiment） 2. 连接CarSim进行车辆动力学耦合 3. 运行SIL/HIL测试 ### 三、雷达数据处理 探测数据包含以下维度： $$ \begin{bmatrix} x & y & z & v_r & SNR & t \end{bmatrix} $$ 其中径向速度$v_r$计算公式： $$ v_r = \frac{\Delta f \cdot c}{2f_c} $$ ### 四、学习资源推荐 1. 官方文档《Prescan Radar Modeling Guide》 2. 视频教程《ADAS Sensor Fusion with Prescan》（含雷达-摄像头融合案例）[^2] 3. 实验案例库中的"ACC_with_Radar"示例工程
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