PreScan快速入门到精通第三讲快速搭建第一个自动驾驶仿真模型
PreScan的愿景是通过提供虚拟验证功能来弥补仿真和验证之间的差距。 在实际建立一个PreScan实验并运行之前，我们先来看看下图                           
描绘了四个重要的建模步骤。1.    构建场景2.    增加控制系统3.    为传感器系统建模4.    运行实验。 这些步骤，通常是每次做实验时都要遵循的：
构建场景
最理想的情况是，首先使用实际的事故数据。只有这样，才知道这个场景足够重要，足以导致事故的发生。PreScan提供了轻松重建事故发生的可能性。它有各种各样的工具，从构建道路和实现抽象的基础设施元素的模糊视点的简单方法，到支持近距离碰撞的工具。这些工具的一个较大的部分是在第一个开始的时候就已经涉及到了。
增加控制系统
控制系统的理解应该比传统的汽车控制系统如ESP、ACC等更宽泛。控制系统还包括对象感知算法、传感器融合算法、决策算法等。
为传感器系统建模
这可能很简单，就像实现一个可自由调整的理想化传感器（在PreScan中已经有了），也可能很复杂，就像实现一个详细的基于物理学的雷达模型，输出原始感知信号，由自己的数据处理算法进行后处理，处理后的数据被送入自己的DSP模型，负责跟踪和追踪目标。由于系统的边界是灵活的，所以我们在这里更愿意谈论"为传感器系统建模"。
进行实验
有几种选择：只需在Simulink环境中运行一个实验，同时在范围内观察结果，同时使用基于MATLAB的绘图脚本对获得的结果进行后期处理。另一种选择是让基于MATLAB的批处理脚本配置、运行和后期处理方案。如果这还不够的话，作为用户可以把自己的制动和油门和及方向盘链接上，在自己做的实验场景中进行驾驶。
汽车驾驶教程3.1 例子：快速开始搭建第一个自动驾驶场景仿真模型 
本教程将向第一次使用PreScan的用户解释如何在PreScan中设置和运行实验。它提供了使用PreScan的工作指南。