自动驾驶避障系统开发：Prescan、Simulink与CarSim联合仿真实践

1. 自动驾驶避障系统开发概述

在自动驾驶系统开发中，避障功能是最基础也最关键的环节之一。我最近完成了一个基于Prescan、Simulink和CarSim联合仿真的避障系统开发项目，主要目标是让测试车辆能够在包含静态障碍物的复杂场景中实现安全避障。这个项目看似只是简单的几个软件联调，但实际操作中遇到的坑比想象中多得多。

为什么选择这三个工具组合？Prescan擅长场景建模，可以快速构建包含各种道路类型和障碍物的测试环境；Simulink是算法开发的黄金标准，特别适合控制算法的快速原型开发；CarSim则提供了高精度的车辆动力学模型。三者结合，正好覆盖了从环境感知到决策控制再到车辆执行的完整闭环。

注意：联仿调试前务必确认各软件版本兼容性，我曾因为CarSim 2020与Simulink 2021b的接口不兼容浪费了两天时间。

2. 场景搭建与Prescan配置

2.1 测试场景设计

在Prescan中搭建测试场景时，我设计了一个包含以下元素的复合道路：

• 300米直线段（用于初始加速）
• 90度直角弯（测试转向控制）
• 连续S弯（验证横向控制稳定性）
• 随机分布的静态障碍物（水泥墩子，尺寸2m×0.5m）

障碍物布置有几个关键点：

1. 部分障碍物位于参考路径上，强制车辆进行避障
2. 部分障碍物偏离路径但接近车道边缘，测试系统是否会过度反应
3. 在弯道入口/出口处设置障碍，增加决策难度

python复制# Prescan场景生成脚本示例
import prescan

scenario = prescan.create_scenario(name="ObstacleAvoidanceTest")
road = scenario.add_road(type="compound", length=500)
road.add_straight_segment(length=300)
road.add_curve_segment(angle=90, radius=30)
road.add_s_curve_segment(length=150, offset=3.5)

# 添加障碍物
obstacles = [
    {"pos": (120, -1.5), "size": (2,0.5)},  # 直线段右侧障碍