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简介：面向AEB系统学习者的Prescan+MATLAB联合仿真资源，适合初步接触自动驾驶辅助功能、希望从仿真层面理解自动紧急制动原理的初学者。资源围绕自动紧急制动系统展开，包含Prescan场景搭建教学视频与MATLAB控制逻辑搭建演示，覆盖环境感知、目标检测、距离计算、制动决策等关键环节；配套可运行的AEB模型文件便于逐步拆解和二次修改，帮助用户完整梳理系统工作流程。压缩包共287个文件，以mat数据文件、l脚本/配置文件、txt说明文档为主，同时包含xml、bin、slx等模型与资源文件，以及视频入口说明和多类场景数据，整体大小5.81MB。目前已有1490人学习下载。通过视频讲解与配套模型实操结合，学习者能够掌握AEB算法的实现思路、Prescan场景构建与传感器配置方法、MATLAB/Simulink模型搭建与仿真测试技巧，为后续自动驾驶领域的研究或开发打下坚实基础。

1. 基于Prescan和Matlab的AEB视频和配套模型，先想清楚要交付什么

做AEB仿真最容易出现的误解，是以为把Prescan动画窗口录成一段视频就算交付。真正拿得出手的AEB仿真视频，一定带着一套能逐帧复现的配套模型：Prescan里摆好的道路、目标车、传感器参数，Matlab/Simulink里跑的TTC计算和制动决策逻辑，两者缺一个，这段视频都只是没有工程价值的动画。

“基于Prescan和Matlab的AEB视频和配套模型”这句话，本质上是在描述一条完整的仿真交付链：场景可编辑、算法可回放、画面可输出。本文按我平时搭这类项目的顺序来写，先解决版本和环境，再讲AEB场景与传感器参数，接着写Simulink里的控制逻辑，最后落在视频导出和文件归档上。适合刚接手Prescan的测试工程师，也适合要把仿真结果做成评审材料的算法工程师。

2. 搭建Prescan与Matlab联合仿真环境：版本匹配与最小链路验证

2.1 Prescan与Matlab版本匹配怎么选

Prescan导出到Matlab/Simulink，本质是把场景解释成S-Function和总线信号，再由MATLAB编译器生成可执行文件。所以第一道坎不是模型搭得好不好，而是Prescan安装包里的mex工具链认不认你电脑上的MATLAB版本。常见做法是看Prescan里“Simulation”菜单下的导出选项，它能识别并列出可用的MATLAB版本；如果列表里没有你的版本，直接导出大概率会在Build阶段报“编译器找不到”一类的错误。

我惯用的组合是Prescan 8.5搭配MATLAB R2020b，以及Simcenter Prescan 2302搭配MATLAB R2023b。前者稳定，适合跑批量工况；后者渲染效果好，适合出视频。不要看到新版本就追，MATLAB编译器从msvc140换到msvc143之后，Prescan的mex工程没跟上就会编译失败。先确认Prescan这边支持的MATLAB上限，再决定要不要升级。

2.2 用MATLAB脚本把Prescan挂到工作区

装好Prescan之后，MATLAB不一定能直接找到Prescan的模块库和回调脚本。新版本安装程序会自动注册路径，但老版本或重装过MATLAB的环境里，需要手动指认Prescan安装根目录。

% 手动配置Prescan环境（以2302为例，路径按实际安装目录改） prescanRoot = 'C:\Program Files\Simcenter\Prescan\2302'; addpath(genpath(fullfile(prescanRoot, 'matlab'))); savepath; % 保存路径，避免下次启动重新配 % 打开配套的Simulink模型 open_system('AEB_Demo.slx');

这段代码的作用是把Prescan提供的MATLAB脚本、模块和回调函数加入当前搜索路径。genpath会递归加载子目录，启动会慢一点，但能避免漏掉某些工具箱；savepath把路径固化到用户目录，下次启动MATLAB不用重复执行。如果提示找不到open_system里的模型，先确认当前工作目录cd到了模型所在文件夹。

2.3 最小模型跑通的三步验证

环境配好之后，别急着堆场景，先用最小模型验证链路通不通。三条命令，一步是一步：

1. 在Prescan里建一条200米直道，放一辆自车和一辆目标车，两车相对静止。
2. 菜单里执行“Export to Simulink”，生成模型文件。
3. 在Simulink里直接点Run，打开Prescan Animation窗口观察两车位置是否随时间变化。

我在这个阶段一定会做一张检查表，防止后面跑复杂场景时分不清是环境问题还是算法问题。

卡住时优先看MATLAB命令窗口里第一条红色错误，90%是版本兼容问题，而不是模型问题。环境这一关过了，后面写算法才有意义。

3. 搭建AEB场景与传感器参数：视频说服力的关键在场景细节

3.1 场景工况决定视频有没有说服力

AEB测试里最常被复现的工况是直道前车静止，欧美法规测评也基本从这条工况开始。做视频时我会把自车初速设为50km/h，目标车静止在自车前方200米处，两车在同一车道中心线上，这样视频画面里没有多余干扰，评审能一眼看懂测试条件。

场景不是越复杂越好。弯道、雨雾、行人混行这些工况，适合算法验证阶段，不适合第一条视频。先跑通一条直道晴天静止目标，再逐步切到目标车减速、目标车匀速、前车切换车道等场景。Prescan里给目标车设置运动轨迹时，注意初始距离：40到60米比较合适，太远视频前几分钟都看不到制动动作，太近TTC阈值还没触发就已经撞上，逻辑上不成立。

3.2 传感器参数设置，别照抄默认值

Prescan里的传感器是仿真模型，不是真实硬件，但参数标定直接决定Simulink拿到的信号质量。AEB通常用前向毫米波雷达加单目摄像头，我一般把两个传感器都放在自车坐标系下，雷达放前保险杠中央，摄像头放前挡风玻璃上沿附近。位置偏移会影响目标距离的静态误差，仿真里虽然不会漂移，但放错位置导出视频后，感知结果在可视化窗口里会显示目标框和车辆实际轮廓错位。

摄像头帧率直接决定视频流畅度，20Hz以下会有明显卡顿感；雷达帧率影响控制器的更新节奏。Prescan仿真时帧率调高会让仿真时间成倍增加，所以我出正式视频用30Hz摄像头，做批量参数扫描时降到10Hz，等跑完再单独出一版高质量视频。

3.3 把传感器数据从场景送进Simulink

传感器在Prescan里建好之后，数据不会自动出现在Simulink工作区。在Prescan的传感器属性里勾选“Export to Simulink”或者拖到自车传感器组里，然后重新导出模型，Simulink里才会生成对应的总线信号。

信号连接很简单：打开导出的SLX，找到Prescan模块组里的雷达传感器模块，双击打开可以看到输出端口是一条总线，常见字段包括distance、relativeSpeed、yawAngle、validState。摄像头如果挂的是GroundTruth输出，也能直接给出这些几何量，不需要在Simulink里再跑一遍视觉识别。

需要单独说一句：relativeSpeed的正负号约定，不同版本之间有差异。有的是“自车速度减目标速度”，有的是“目标速度减自车速度”。接入算法前，先在一段已知场景里打印这个值验证方向，否则AEB逻辑里所有判断都会反着来，视频拍出来就是追尾事故。

4. 在Simulink中编写AEB控制算法：从TTC计算到分级制动

4.1 基于TTC的分级制动逻辑

AEB控制器的核心输入是碰撞时间TTCAEB控制器在Prescan和Matlab这套链路里的关键任务，是把传感器数据转换成一个明确的制动请求。常见做法是：先算TTC，再按阈值分级输出减速度，而不是直接做一个连续的比例控制。三级逻辑足够覆盖大多数场景：预警不制动、部分制动、全力制动。

参数选择参考行业里的常见范围，预警阈值在1.6秒附近，部分制动阈值在0.9秒，全力制动阈值在0.45秒左右。阈值设太小，制动介入太晚；设太大，正常跟车时就会频繁触发，视频里看起来像是后车故意往前车拱一下。低速情况下要加锁止条件，自车速度低于5km/h时AEB不介入，否则停车入库时雷达扫到墙也会突然刹停。

4.2 用MATLAB Function写AEB控制器

在Simulink里新建一个MATLAB Function模块，把下面的逻辑复制进去。

function [decel, level] = aeb_controller(distance, v_rel, v_ego) % AEB三级制动控制逻辑 % distance: 自车与目标车距离(m) % v_rel: 相对速度(m/s), 目标接近自车时为正 % v_ego: 自车速度(m/s) % decel: 请求减速度(m/s^2) % level: 0无动作 1预警 2部分制动 3全力制动 persistent full_brake_on if isempty(full_brake_on) full_brake_on = false; end MIN_SPEED = 1.5; % 5km/h以下不介入 TTC_WARN = 1.6; % 预警阈值 TTC_BRAKE = 0.9; % 部分制动阈值 TTC_FULL = 0.45; % 全力制动阈值 HYSTERESIS = 0.1; % 全力制动的回滞区间 decel = 0; level = 0; % 低速或目标远离时复位 if v_ego < MIN_SPEED || v_rel <= 0 full_brake_on = false; return; end ttc = distance / v_rel; if ttc < TTC_FULL decel = 8.0; level = 3; full_brake_on = true; elseif full_brake_on % 进入全力制动后，TTC回到阈值+回滞才退出 if ttc > TTC_FULL + HYSTERESIS full_brake_on = false; else decel = 8.0; level = 3; end elseif ttc < TTC_BRAKE decel = 3.0; level = 2; elseif ttc < TTC_WARN decel = 0.5; % 轻微减速，触发刹车灯 level = 1; else decel = 0; level = 0; end end

这段代码里有几个参数值得专门说明。persistent full_brake_on保存上一帧是否处于全力制动状态，目的是加回滞，避免TTC在阈值附近抖动时制动力频繁切换，视频里出现一顿一顿的效果。HYSTERESIS设成0.1秒，现场跑数据后可以调，如果发现退出全力制动的时机太晚，就把这个值减小。

v_rel <= 0代表目标车正在远离或相对静止，不满足碰撞条件。这里的前提是雷达输出的relativeSpeed方向正确，我在上一章提过，接入前一定要先打印验证。

4.3 控制器输出怎么接回车辆模型

decel和level两个输出并不是直接连到Prescan车辆模块的油门或刹车端口。Prescan导出的自车运动学模块里，通常有一个制动控制入口，接受减速度请求或者制动主缸压力请求。

如果入口是减速度，直接把decel接进去就行；如果入口是制动压力，需要做一步换算。仿真里我习惯先用线性近似：pressure = k * decel，k在3到6MPa/(m/s²)之间试标定，具体值看车型参数。跑一轮仿真看车速曲线，若TTC接近阈值时速度没有快速下降，就调大k；若减速度明显超过请求值，就调小。

level信号不参与车辆动力学，但建议照样引出来接到Scope或数据记录模块。视频后期对照帧号时，能直接从level变化点判断算法在哪一帧给了预警、在哪一帧全力制动，比对着速度曲线猜介入时机方便得多。

5. 导出AEB仿真视频与配套模型归档：让视频可追溯

5.1 两种常用的视频导出方式

第一种是Prescan动画窗口录制。仿真运行中打开Animation窗口，用窗口里的录制按钮输出AVI。这个方法操作最简单，但我一般不在仿真过程中录，而是在仿真结束后用Prescan的Playback模式重放，渲染线程不需要同时推动动力学计算，画面更稳定，不会因为CPU占用波动丢帧。

第二种是走Simulink的VideoViewer模块。摄像头传感器的图像输出接到VideoViewer，在仿真过程中逐帧显示，同时用MATLAB脚本写视频文件。这种方式适合需要保留每帧时间戳的场合，做感知模型训练数据集时也用得上。

% 用MATLAB VideoWriter记录AEB仿真视频 videoPath = '.\output\AEB_CCRs_50kph.mp4'; v = VideoWriter(videoPath, 'MPEG-4'); v.FrameRate = 30; % 与摄像头帧率保持一致 open(v); % 在Simulink每个图像帧回调里执行 frame = get_param('AEB_Demo/VideoViewer', 'ImageData'); writeVideo(v, frame); % 仿真结束后执行 close(v);

帧率设置要和摄像头输出一致，否则视频播放速度和实际仿真时间对不上，评审时看到的制动节点会和曲线图错位。

5.2 配套模型交付清单

视频只是“结果”，真正能证明结果有效的是配套模型。我交付时至少会带四类文件。

交付前我会把模型里的manual switch状态固定下来，并多导出一份不带AEB控制的原始场景模型。评审时先放原始场景视频，再放带算法的视频，两条视频一对比，算法介入点就非常直观。最后检查一下模型和视频是否来自同一次改动，防止模型改了没重新录制视频，导致画面里的制动点和模型逻辑对不上。

这里有一个我一直在用的习惯：在Simulink模型里加一个aeb_enable常量开关，跑对比视频时只改这个开关值，其他逻辑保持不变。这样配套模型里始终只有一套代码，不会因为反复注释产生版本混乱。

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