基于Prescan与Simulink的自动驾驶控制器及车道偏离预警系统模型设计与功能验
证
# 自动驾驶车道偏离预警系统开发实战
在自动驾驶领域，车道偏离预警系统（LDW）是一项至关重要的功能，它能有效避免车辆因偏离车道
而引发的事故。今天就来和大家分享下我基于Prescan设计场景与交通流，并在Simulink中搭建控制模型，
实现LDW功能验证，还自制GUI界面实时展示车辆信息与预警的过程。
## 基于Prescan设计场景和交通流
Prescan是一款强大的自动驾驶场景模拟工具。首先，我们要在Prescan里创建特定的场景。比如，设
定一段具有明确车道标识的高速公路场景，为了更贴近真实交通状况，我们可以添加不同类型的车辆组成
交通流。以下是在Prescan中创建基本道路场景的部分代码示例（以Python脚本控制为例，Prescan支持Pyt
hon接口扩展）：
```python
import prescan
# 初始化Prescan
prescan.init()
# 创建一条直道
road = prescan.road.createStraightRoad(0, 0, 1000)
# 添加车道标识
lane_marking = prescan.lane_marking.createSolidWhiteLaneMarking(road, 0, 3.5)
lane_marking2 = prescan.lane_marking.createSolidWhiteLaneMarking(road, 3.5, 3.5)
# 运行Prescan场景
prescan.start()
```
这段代码创建了一条1000米长的直道，并添加了两条车道标识。在实际应用中，我们还可以根据需
求调整道路长度、车道宽度、标识类型等参数，让场景更加复杂和真实。
## Simulink控制模型搭建
从Prescan切换到Simulink，这是我们建立LDW控制模型的主阵地。与Prescan自带的那些不太清晰、
结构较乱的模型不同，我们要从零搭建属于自己的模型。
首先，我们需要获取车辆的位置信息。在Simulink中，可以使用传感器模块来模拟车辆上的实际传
感器获取数据。比如利用“GPS Sensor”模块获取车辆的全球定位信息，再通过一系列的坐标转换和计算模
块，得到车辆相对于车道中心的位置偏移量。以下是简单的Simulink模型结构代码片段（伪代码，用于说明
模块连接关系）：
