自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息深度融合的产物，包括谷歌、百度、阿里、丰田、福特、特斯拉，所有世界顶级的互联网及巨头厂商都在布局研发自动驾驶，它是当今全球汽车与交通出行领域智能化发展的主要方向。

       而Prescan是一款开发ADAS和智能汽车系统的CAE仿真平台，其具有强大的场景构建能力，可与simulink联合仿真控制车辆动力学模型进行实时仿真。以下图1为Prescan智能驾驶平台的Work flowchart，具体开发工作流程为首先建立自动驾驶场景；其次建立车辆动力学模型、雷达传感器、摄像头特性参数；然后再结合控制系统模型、算法、最终实现CAE虚拟仿真或硬件在环的实时仿真；图2为Prescan仿真平台模拟再现真实事故场景，左图为真实事故发生的道路状况（未有主动控制系统），右图为仿真模拟事故场景（有前向碰撞预警（FCW）/防撞自动刹车（CMB）主动控制系统）。

图1 Work flowchart

图2 真实事故与仿真再现

        自动驾驶技术，SAE将自动驾驶分为5级，即L1~L5级。以下图3数据来源亿欧智库：

图3 SAE自动驾驶定义和分级标准

       以下本人基于Prescan仿真平台进行L2级别ACC自适应巡航自动驾驶CAE仿真研究工作。

       首先建立3辆车（Host车、1号lead车、2号lead车）在三车道的道路上的初始位置场景，车辆在同一车道以120 Km/h、60 Km/h、40 Km/h不同的车速下行驶（未考虑设置车辆发生碰撞后的细节状态）；分别设定车辆及雷达传感器相关参数，图4为车辆动力学参数示例，图5为2D车辆安装多个雷达传感器与道路显示界面，图6为3D车辆场景。

图4 车辆动力学参数示例 

图5 2D雷达传感器与道路显示界面

 图6  3D车辆场景

       以下图7为车辆雷达实时监控及ACC主动控制界面。图中蓝色红圈为Host车辆；红色圈中为安装在Host车辆上的雷达，分别探测到1号、2号lead车辆；红色矩形框为实时显示车速、制动及ACC实时主动控制情况。

图7 车辆雷达实时监控及ACC主动控制界

       雷达传感器实时监控车辆动态性能参数曲线如图8~图10所示：

图8 Radar探测1号与2号与Host车距离

图9 Radar探测1号与2号lead车车速

图10 Host车车速变化

       由雷达传感器监测曲线显示，Host车辆与1号车的距离为50m，与2号车的距离150m；1号车车速为60Km/h，2号车车速为40 Km/h，Host车初始车速为120Km/h，在雷达传感器探测到前方1号车、2号车车辆过程中，ACC自适应巡航主动干预控制下，车辆逐渐减速、增速、再减速，最终实现ACC控制目标值以40 Km/h车速跟车行驶。