自动驾驶控制器，车道偏离预警系统，基于Prescan设计场景和交通流，在Simulink中建立了相应的控制模型。 进行LDW功能验证。 整个模型自己建立，再次强调不是Prescan自带的那种很乱很模糊的模型。 然后通过自己做了一个GUI的界面实时显示车辆当前位置信息，以及发出偏离预警警报

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Python接口扩展）：

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）：

% 创建Simulink模型
model_name = 'LDW_Control_Model';
new_system(model_name);

% 添加GPS Sensor模块
gps_sensor = add_block('simulink/Sensors/GPS Sensor', [model_name '/GPS Sensor']);

% 添加坐标转换模块
coord_transform = add_block('simulink/Math Operations/Coordinate Transformation', [model_name '/Coordinate Transformation']);

% 连接模块
add_line(model_name, 'GPS Sensor/Position', 'Coordinate Transformation/Input');

这里简单地创建了一个包含GPS传感器和坐标转换模块的Simulink模型，并连接了它们。接下来，根据车辆位置偏移量，通过逻辑判断模块来决定是否触发车道偏离预警。如果偏移量超过设定的阈值，就输出预警信号。

LDW功能验证

搭建好模型后，就可以进行LDW功能验证了。在Simulink中运行模型，同时在Prescan中启动交通流模拟。通过观察模拟过程中车辆的行驶轨迹以及预警信号的输出情况，来判断LDW功能是否正常。比如，当车辆逐渐靠近车道边缘，位置偏移量接近阈值时，应该及时触发预警。若出现偏差，我们可以逐步检查模型中的各个模块，查看数据传递是否正确，逻辑判断是否合理。

自制GUI界面实时显示与预警

最后，为了更直观地展示车辆状态，我们自制一个GUI界面。在MATLAB中，使用GUIDE工具可以方便地创建GUI。以下是一段简单的MATLAB代码来实现获取车辆位置信息并在GUI界面上显示：

function update_vehicle_position(hObject, eventdata, handles)
    % 假设这里从Simulink模型获取车辆位置数据
    vehicle_position = get_param('LDW_Control_Model/GPS Sensor', 'Position');
    
    % 在GUI文本框中显示位置信息
    set(handles.text_vehicle_position, 'String', ['Vehicle Position: ', num2str(vehicle_position)]);
    
    % 判断是否触发预警
    if vehicle_position(2) > 3.2 % 假设车道宽度3.5，阈值设为3.2
        msgbox('Lane Departure Warning!');
    end
end

这段代码定义了一个函数，从Simulink模型获取车辆位置信息并显示在GUI的文本框中，同时判断是否触发车道偏离预警，如果触发则弹出警告框。通过这样的方式，我们实现了实时显示车辆位置信息以及发出偏离预警警报。

通过以上步骤，我们完成了从场景设计、模型搭建、功能验证到GUI界面展示的整个自动驾驶车道偏离预警系统开发过程。希望这篇博文能给正在研究自动驾驶相关技术的小伙伴们一些启发。