4. Prescan基础操作：场景搭建、道路编辑器、交通参与者配置、天气系统
说实话，Prescan这个工具我第一次接触时，觉得它像个「乐高积木」——各种模块往上一拖，场景就出来了。但真正做项目才发现，细节才是魔鬼。今天我就带你过一遍Prescan的核心操作，把我踩过的坑一并告诉你。
本章核心脉络：场景搭建 → 道路编辑 → 交通参与者配置 → 天气系统。这四个环节，是Prescan仿真场景的「四根柱子」。
4.1 场景搭建——从空白画布开始
Prescan启动后，你会看到一个空白的3D视图。我个人习惯先设置好地图原点坐标——这关系到后续与CARLA的坐标对齐。在Insert > Environment里，你可以选择预设的地图模板，比如城市街区、高速公路或者乡村道路。
嗯，这里有个小细节：场景的单位是米，但Prescan内部用的是厘米级精度。我在做某个园区项目时，就因为单位理解偏差，把一条路建窄了半米，结果车辆老是蹭到路沿。后来学乖了，每次建完先用测量工具检查一下。
我的习惯：先导入一张卫星图作为底图（支持.png/.jpg），然后照着描道路。这样位置准，省时间。你可以在 View > Background Image 里加载。
场景搭建的核心操作就三步：
- 选模板：从Library里拖出道路、建筑、植被等元素
- 摆位置：用鼠标拖拽 + 属性面板精确调坐标
- 调参数：双击元素，在右侧属性栏改尺寸、颜色、材质
说白了，Prescan的场景搭建就是个「搭积木」的过程。但积木之间的连接关系，才是仿真成败的关键。
4.2 道路编辑器——路网的核心
道路编辑器是Prescan里我花时间最多的模块。你想想看，一条路如果曲率不对、车道数错了，后面的传感器仿真全是白搭。
打开道路编辑器的方式：选中一条道路，右键 Edit Road。你会看到这样的界面：
道路编辑器主要面板：
├── 几何编辑（Geometry）
│ ├── 添加/删除控制点
│ ├── 调整曲率半径
│ └── 设置坡度
├── 横断面编辑（Cross Section）
│ ├── 车道数量（1-8条）
│ ├── 车道宽度（默认3.5m）
│ ├── 路肩宽度
│ └── 中央分隔带
└── 连接编辑（Junction）
├── 交叉口类型（T型/十字/环岛）
├── 转向车道配置
└── 交通信号灯关联我曾经在一个高速场景里，需要模拟一条带坡度的弯道。Prescan默认的道路是平的，我折腾了半天才发现——控制点的高度（Z轴）是可以单独调的。选中控制点，在属性面板里改Z值就行。这个坑我记了很久。
注意：道路编辑器里修改了车道数后，一定要重新生成路网（点击 Rebuild 按钮）。否则Prescan不会自动更新交通参与者的行驶路径。我吃过这个亏，仿真跑到一半车全卡住了。
对于交叉口，Prescan提供了自动生成功能。你只需要把两条路交叉放置，然后右键 Create Junction。系统会自动生成转弯路径和冲突点。但自动生成的不一定完美——我建议手动检查一下转弯半径，尤其是大型车辆（卡车、公交车）的转弯需求。
4.3 交通参与者配置——让场景活起来
场景搭好了，路也画好了，接下来就是往里面放「活物」了。Prescan的交通参与者包括：
| 类型 | 子类 | 关键参数 |
|---|---|---|
| 车辆 | 轿车/SUV/卡车/公交车/自行车 | 尺寸、最大速度、加速度、颜色 |
| 行人 | 成人/儿童/老人 | 身高、步速、行为模式（过马路/站立） |
| 传感器 | 摄像头/激光雷达/毫米波雷达/GPS/IMU | 视场角、分辨率、更新频率、安装位置 |
配置车辆时，我一般会先设定好行驶路径。Prescan支持两种方式：
- 路径点模式：手动点击地图，生成一串路径点，车辆会按顺序行驶
- 跟随道路模式：车辆自动沿着道路中心线行驶，适合长距离测试
我个人更推荐路径点模式，因为可以精确控制车辆的行为——比如在某个点减速、变道、或者停车。你可以在路径点的属性面板里设置 Speed 和 Action（Stop, Turn, LaneChange等）。
避坑指南：我曾经在配置行人时，把行人的路径点放在了车道中间。结果仿真一开始，行人就站在路中间不动了——因为Prescan默认行人的路径点必须在人行道或路肩上。所以，行人的路径点要放在人行道区域内，或者用 Crosswalk 功能让行人横穿马路。
传感器配置这块，我多说两句。Prescan的传感器模型是「理想化」的——说白了，它不会模拟噪声和失真。但你可以通过参数调整来逼近真实传感器。比如激光雷达，我会把 Beam Divergence 设成 0.5°，Range Accuracy 设成 ±2cm，这样仿真数据更接近实际。
4.4 天气系统——给场景加点「料」
天气系统是Prescan的一大亮点。你想想看，自动驾驶算法在晴天表现再好，一到雨雾天就「瞎」了，那肯定不行。Prescan的天气参数都在 Environment > Weather 面板里。
核心参数包括：
- 光照：太阳高度角、方位角、光照强度（lux）
- 降水：雨量（0-100mm/h）、雪量
- 雾：能见度（10m-10km）、雾的密度
- 时间：一天中的时刻（自动计算光照角度）
我做过一个测试：在能见度50m的大雾场景里，毫米波雷达的表现比摄像头好得多，但激光雷达的点云密度也下降了30%。这些数据对算法选型很有参考价值。
小技巧：Prescan支持天气的动态变化。你可以在 Scenario > Time Series 里设置时间轴，让天气从晴天逐渐变成雨天。这样就能测试算法在「天气渐变」场景下的鲁棒性。我一般会设一个10分钟的渐变窗口，从能见度1000m降到100m。
嗯，这里还要注意一点：天气效果对传感器的影响是「视觉层面」的。Prescan不会模拟雨滴对激光雷达的散射，也不会模拟积水对毫米波雷达的多径效应。如果你需要更真实的物理仿真，建议把Prescan的场景导出到CARLA，用CARLA的物理引擎来跑。
最后，我建议你每次调整天气参数后，都点一下 Preview 按钮。Prescan会实时渲染出当前天气下的场景效果。这样你就能直观地看到——哦，原来能见度200m的雾天，摄像头只能看到前方30m的车辆轮廓。
总结一下：Prescan的天气系统虽然不像真实世界那么复杂，但作为算法验证的「第一道关卡」已经足够了。我的经验是：先用Prescan跑100组不同天气的组合，筛选出算法表现最差的几个场景，再导入CARLA做高保真仿真。这样效率最高。
好了，Prescan的基础操作就讲到这里。这四个模块——场景搭建、道路编辑器、交通参与者、天气系统——是Prescan仿真的「四件套」。你只要把这四个环节练熟了，大部分场景都能搞定。