在使用自動駕駛工具箱前，請找到設計場景App—Driving ScenarioDesigner，Simulink工具箱—Automated Driving Toolbox、Vehicle Dynamics Blockset可能還會用到Powertrain Blockset。
首先介紹Driving Scenario Designer。
在MATLAB R2019a中，點擊APP找到汽車選項，第一個就是Driving Scenario Designer或者直接在搜索欄搜索Driving Scenario Designer打開即可進入下圖中的界面。
在圖中的面板中，New新建文件，Open打開文件，可以打開原來保存的場景文件（擴展名.mat）或者Open drive的地圖文件（擴展名.xodr），Save保存搭建的場景文件，Add Road增加一條道路，可以對道路的一些屬性進行編輯，Road center 中的x、y和z是user可以對道路形狀進行設計的，得到預期的道路，如圖2所示。Add actor增加一輛車，如果在場景中只有一輛車，就會被自動設置成ego vehicle，若場景中存在多輛車就可以選擇哪一輛車作爲自車，其餘的作爲環境車。後面的兩個按鈕是增加傳感器的，一個是相機一個是雷達，這裏不再贅述。在所有步驟完成後保存成.mat文件。
第二介紹Automated Driving Toolbox。
這個工具箱在2018中就有，但是新加入了很多功能，例如橫向控制和縱向控制模塊。這裏着重描述如何使Driving scenario and sensor modeling。
圖6是三個模塊組合使用的一種模式。scenario reader接受6個輸入量，分別爲橫向和縱向位置和橫向速度和縱向速度各兩個，偏航角和角速度。也可以比不接受輸入直接在場景中讀取。輸出量可以是Actor和Lane Boundaries或者其中之一。輸出的量可供後續視覺檢測和雷達檢測模塊使用。點擊圖7中紅色圈的圖標，會出現圖8的界面，點擊圖8中Find signals即可出現面板中的對應信號，整個場景就出現了畫面中。
這裏主要描述了App場景構建，保存成文件，Simullink模塊加載場景文件實現場景在模塊中可視化。
最後描述如何通過記錄的數據來重構場景。
圖9(來自simulink)中的video data 僅僅是可視化需求，可忽略。其他三項數據是必須項。其中GPS Data:經度、緯度和時間戳，Map Data:從OpenStreetMap上下載地圖轉成OpenDRIVE格式，Lidar Data:目標ID、目標位置XYZ（m）、Timestamp。
此簡易教程僅是拋磚引玉，具體細節在幫助文檔中有詳盡的描述，可以大膽進行嘗試，去開啓自動駕駛把玩之旅。
寫在最後，這是第一篇博客，在此鳴謝MATLAB、PreScan和Carsim，三個軟件聯合仿真也做了一段時間，將三款軟件聯用，調試自己的決策控制代碼，需要用到CAN和ROS通信，最後也做出來了，中間遇到很多問題，現在回想起來仍覺得是非常寶貴的經驗，歡迎大家一起交流，我建立了一個自動駕駛交流QQ羣(864462169/874749776第一個加不進去時，加第二個羣)，歡迎大家免費加入，只爲更好的互助，未來我會繼續做HIL方面的工作。
