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多辆车变道和超车场景的prescan搭建

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简介：
本项目致力于构建多种车辆变换车道及超车情况下的Prescan仿真环境，旨在为自动驾驶系统测试提供真实而复杂的道路模拟。 提供多个车辆变道及超车场景的prescan搭建方案，有需求者可直接下载使用。

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  • 多辆车变道和超车场景的prescan搭建
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    本项目致力于构建多种车辆变换车道及超车情况下的Prescan仿真环境，旨在为自动驾驶系统测试提供真实而复杂的道路模拟。 提供多个车辆变道及超车场景的prescan搭建方案，有需求者可直接下载使用。
     
  • PreScan FCW模型、泊车模型及多车道变道超车场景
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    本项目专注于PreScan软件中的FCW（前方碰撞预警）功能开发与测试，并建立泊车及多车道复杂驾驶环境模型，提升智能驾驶系统的安全性和可靠性。 本研究包括三个实验：FCW模型、停车模型和多车道模型。
     
  • SIMULINK与Prescan在多车道变道超车场景下的超车仿真软件应用
    优质
    本研究探讨了利用Simulink和PreScan工具进行多车道变道超车场景仿真的技术方法及其应用价值，旨在提升自动驾驶车辆的安全性和效率。 用于Prescan和Simulink联合仿真开发多车道变道超车场景。
     
  • Prescan多车道变道超车情境分析
    优质
    本研究利用Prescan仿真软件创建了复杂道路环境，详细探讨了车辆在多车道条件下执行安全变道及超车操作的情境与策略。 在包含Prescan的多车道场景下，车辆能够完成超车、变道以及被其他车辆超越等多个动作。
     
  • 多种场景中的车道线检测数据集
    优质
    本数据集涵盖丰富多样的驾驶环境与天气条件下的车道线图像，旨在提升自动驾驶系统在复杂路况中的感知能力。 1. 车道线检测 2. 车道线检测算法测试
     
  • Prescan仿真场景构建指南（含Prescan模型）
    优质
    本指南详细介绍如何使用Prescan软件创建复杂的仿真场景，涵盖从基础操作到高级建模技术，助力用户快速掌握Prescan的各项功能。 Prescan仿真场景建立教程（附Prescan模型），供学习参考。
     
  • 基于NGSIM数据的车辆变道周边车辆信息提取
    优质
    本研究利用NGSIM数据，提出了一种有效的方法来提取车辆变道时周围环境的信息，为智能驾驶提供理论支持。 通过编写Python代码来处理NGSIM数据集中US-101路段车辆的车道变化情况，并提取主车周边（距离小于等于60米）的车辆信息。文件中记录了周边车辆的相关数据，包括ID、坐标、速度、加速度、车头时距、车头间距、所在车道和类型等；同时也有主车的信息，如其ID、坐标位置及动态参数。考虑到可能存在相同的ID被重复使用的情况，因此通过为每个变道时刻添加时间戳来确保能够准确识别每辆车的每一次变化情况。
     
  • 车辆按车道计数
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    车辆按车道计数系统是一种先进的交通监测技术，通过安装在道路旁的传感器或摄像头自动统计各车道内的车流量。该系统能够实时分析和报告每条车道上的车辆数量及行驶状况，为交通管理和规划提供精确数据支持。 车辆分车道计数可以使用OpenCV实现。这种方法通常涉及图像处理技术来识别和跟踪不同车道上的车辆，并进行统计分析。通过设定特定的检测区域以及采用适当的特征提取方法，能够有效地计算出各条车道内的车流量信息。这在交通监控、智能城市建设和道路安全评估等方面具有重要的应用价值。
     
  • 智能车辆通信中障碍物至车辆通道的建模
    优质
    本研究聚焦于构建智能车辆间通信网络中的障碍物模型，旨在优化从障碍物到车辆的数据传输路径，提升交通安全与效率。 本段落通过测量验证的光线追踪（RT）仿真对5 GHz频段下的受阻车辆到车辆（V2V）通道进行建模研究。首先构建了一个逼真的V2V RT仿真器，该仿真器集成了三个关键功能：处理小型结构如路灯柱和交通标志的小规模效应；通过校准电磁参数及散射特性来模拟大型障碍物如建筑物的影响；并结合实际的V2V通道测量数据以反映车辆阻挡的作用。基于广泛的RT模拟结果，对目标通道进行了全面表征，并将所有关键参数输入到类似于3GPP标准的无线电信道生成器（QuaDRiGa）中进行验证。 本段落的工作为在具有挑战性环境下的智能车辆通信评估提供了一个新的参考模型，尤其是当V2V信号受到障碍物影响时。
     
  • 无人驾驶事故场景的Prescan建模
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    本研究聚焦于利用Prescan软件构建无人驾驶车辆在各种复杂事故场景中的模拟模型，旨在评估自动驾驶系统的安全性能与应急响应策略。通过精确再现真实世界交通事故情境，为改进无人驾驶技术的安全性提供科学依据。 事故场景可以通过Prescan仿真来验证无人驾驶策略的有效性。这些场景包括但不限于：车对车碰撞（自车直行追尾切入车辆）、车对二轮车碰撞（自车直行撞上二轮车辆）以及单车事故（如车辆转向、换道或掉头时撞击固定物）。