2. PreScan基础
PreScan 是由 TASS International 开发的基于物理传感器的自动驾驶仿真平台，其核心价值在于将“场景构建—传感器建模—车辆动力学—Simulink 控制算法”串联为一条可复用的工程链路。本章围绕 PreScan 的界面布局、工程目录结构、场景编辑器、传感器模型与车辆动力学基础展开，帮助读者建立对 PreScan 工程的整体认知，为后续联合仿真打下基础。
一、PreScan 软件界面与工程结构
PreScan 采用“GUI + 编译 + Simulink 运行”的三段式工作模式。启动后主界面通常包含菜单栏、工具栏、工程浏览器（Project Explorer）、场景视图（Scene View）、属性面板（Property Editor）以及底部的消息输出窗口。工程浏览器以树形结构组织资源，典型工程目录如下：
MyProject/
├── Scenarios/ # .pb 场景文件（PreScan Builder）
├── Experiments/ # .pex 实验配置（传感器、动力学、Simulink 接口）
├── Models/ # 车辆、传感器、驾驶员模型
├── Results/ # 仿真输出（.mat、.csv、视频）
├── Simulink/ # 自动生成的 .slx 与 S-Function
└── project.pj # 工程索引文件
其中 .pb 文件描述静态场景（道路、建筑、交通标志），.pex 文件描述动态实验（车辆初始状态、传感器挂载、仿真时长）。理解这一分层是避免“场景改了但仿真没变”的关键。
.pex，不要在同一场景上反复覆盖，便于版本回溯与对比。二、场景编辑器（PreScan GUI）核心操作
场景编辑器是 PreScan 的可视化建模核心，采用“拖拽—参数化—编译”流程。主要对象包括：
- 道路与基础设施：直线、圆弧、交叉口、环岛、车道线、路缘石。
- 静态对象：建筑、树木、护栏、交通标志、信号灯。
- 动态对象：车辆、行人、自行车、动物，可配置轨迹与速度。
- 传感器：摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS/IMU、超声波。
操作顺序建议为：先铺设道路网络，再放置静态环境，随后添加动态交通参与者，最后挂载传感器并编译。编译后 PreScan 会自动生成 Simulink 模型与 S-Function 模块，供联合仿真调用。
三、传感器模型与车辆动力学基础
PreScan 的传感器模型分为理想模型与物理模型两类。理想模型输出“真值”，适合算法早期验证；物理模型引入噪声、衰减、遮挡与天气影响，更接近真实传感器。常用传感器及其关键参数如下表：
| 传感器 | 关键参数 | 典型用途 | 输出形式 |
|---|---|---|---|
| 单目/双目摄像头 | 焦距、FOV、分辨率、帧率 | 车道线检测、目标识别 | 图像 + 目标列表 |
| 毫米波雷达 | 探测距离、FOV、RCS、更新率 | ACC、AEB 目标测距测速 | 距离/速度/角度 |
| 激光雷达 | 线数、扫描频率、垂直 FOV | 点云分割、SLAM | 3D 点云 |
| GPS/IMU | 定位精度、更新率、噪声 | 定位与姿态估计 | 经纬度/姿态角 |
车辆动力学方面，PreScan 提供 2D 简化模型与 3D 多体动力学模型。2D 模型适合纵向控制（如 ACC），3D 模型可模拟侧倾、俯仰与轮胎侧偏，适合 AEB、ESC 等涉及横向稳定性的场景。关键参数包括质量、轴距、质心高度、轮胎侧偏刚度与悬架特性。
.pex 中与实际车辆标定一致，否则仿真结论不可信。四、案例与常见误区复盘
以一个 AEB 联合仿真为例：在场景编辑器中铺设直道并放置静止障碍车，为自车挂载毫米波雷达与摄像头，配置 3D 动力学模型，编译后在 Simulink 中接入 AEB 算法，运行 10 秒仿真并记录 TTC 与制动距离。常见误区包括：
- 场景与实验混淆：修改了
.pb却未重新编译，导致 Simulink 仍使用旧模型。 - 传感器参数失真：FOV 或探测距离设置过大，算法在仿真中“过于轻松”。
- 动力学模型不匹配：用 2D 模型验证横向控制，结果与实车偏差大。
- 仿真步长不当：步长过大导致雷达更新与控制器时序错位。
掌握 PreScan 的界面逻辑、工程结构、场景编辑、传感器与动力学基础，是后续将 Simulink 控制算法无缝接入仿真闭环的前提。只有在场景、传感器与车辆模型三者一致的前提下，联合仿真结果才具备工程参考价值。